2026-03-17T09:42:25Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00174282 2025-01-20T06:57:50Z 1164:3865:8477:8856

オープンデータを用いた地方中核都市における交通量予測手法 Prediction of Traffic Flow in Provincial Cities by Open Data 榎本, 慶太 齋藤, 正史 清原, 良三 Keita, Enomoto Masashi, Saito Ryozo, Kiyohara 位置情報と交通システム 都市部における交通渋滞は深刻化の一途をたどっている．地下の有効利用などで道路を増やし，増える交通量をさばけるだけの容量を確保するといった対応を取れる都市もある．また，交通渋滞に対しては，発達した公共交通機関を利用することにより，通勤通学時に渋滞を避けることも可能な都市も多い．しかし，地方中核都市では、公共交通サービスが貧弱で，鉄道があっても列車の本数が少ないなどで自動車を利用する人が多くなる．結果として交通渋滞が発生しており，問題は深刻化している．海外の多くの都市では，これらの問題を解決する手法としてロードプライシングを導入しているが，公共交通機関が発達していない地方都市においては通勤通学時の負担も大きくなるだけで自動車から公共交通機関への利用の変更をそれほど期待できない．また，パーク&ライドを導入する都市も多いが日本では駐車場のスペースの問題もあり，あまり効果を得ていない．本論文では，これらの問題に対する対応策を考える前の人の流れの把握手法に関して，オープンデータを活用する手法を提案する． Provincial cities have limited public transportation services, such as public buses, light rail trains, and taxis. Therefore, many people cannot avoid use their passenger cars, which cause traffic jams at intersections, bridges, and tunnels. In many cases, park-and-ride systems have been introduced in these cities to alleviate these problems. However, even when park-and-ride systems are introduced, heavy traffic jams are still remained. In this paper, we focus on the park-and-ride system and discuss issues that cause heavy traffic jams. Then, we propose and discuss a new prediction system for traffic flow by Open Data. 情報処理学会 2016-08-17 jpn technical report https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/174282 2188-8817 AA11851388 研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム（MBL） 2016-MBL-80 17 1 6 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/174282/files/IPSJ-MBL16080017.pdf application/pdf 933.5 kB 2018-08-17