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アイテム
特徴空間軌跡を用いた交通渋滞の動的予測
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/45513
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/45513add2641e-3ca2-48c0-8bc4-fe631cbf88df
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2007 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2007-09-18 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 特徴空間軌跡を用いた交通渋滞の動的予測 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Dynamic prediction of traffic congestion using feature space trajectory | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
株式会社日立製作所日立研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
株式会社日立製作所日立研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
株式会社日立製作所日立研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
株式会社日立製作所日立研究所 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
HITACHI Ltd. Hitachi Research Laboratory | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
HITACHI Ltd. Hitachi Research Laboratory | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
HITACHI Ltd. Hitachi Research Laboratory | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
HITACHI Ltd. Hitachi Research Laboratory | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
HITACHI Ltd. Hitachi Research Laboratory | ||||||||
著者名 |
熊谷, 正俊
× 熊谷, 正俊
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著者名(英) |
Masatoshi, KUMAGAI
× Masatoshi, KUMAGAI
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 疎らなプローブカーデータを用いて交通渋滞を動的に予測する技術について述べる.プローブカーは交通情報の収集において効果的な手段だが その台数の制約により,収集されるデータは多大な欠損を伴う.一方,従来の渋滞予測手法は,欠損のない路上センサデータの使用を前提としており,欠損を伴うプローブカーデータの利用には適さない.この課題の解決のため,本研究では特徴空間射影を用いる渋滞予測手法を開発した.これは,プローブカーデータの空間的欠損を補う技術として,以前に報告した推定補完手法の拡張であり,特徴空間上の射影点軌跡をトレースすることで予測情報を算出する.本報告は開発の第一報であり,予測アルゴリズムの妥当性を検証した結果について述べる. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | This paper discusses a dynamic prediction method of traffic congestion using sparse floating car data (FCD.) Floating cars are effective way to collect traffic information; however, because of the limitation of the number of floating cars, there is a large amount of missing data with FCD. On the other hand, traditional prediction methods are designed on the purpose of utilizing road-side sensors with no missing data. Therefore, traditional methods cannot work with sparse FCD. In an effort to address this problem, we developed a new prediction method based on feature space projection. The method is the extension of a spatial imputation method which we previously proposed for floating car systems, and prediction is achieved by tracing projection trajectory in the feature space. This paper is an interim report of the development, and we started testing the algorithm by evaluating prediction accuracy independently of imputation process. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AA11515904 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会研究報告高度交通システム(ITS) 巻 2007, 号 90(2007-ITS-030), p. 2009/01/06 0:00:00, 発行日 2007-09-18 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |