2023 年 4 巻 2 号 p. 142-153
交通状況のデジタルツインの活用方法として,短時間速度予測の検討を行った.イングランドの交通データはリアルタイムで公開されており,その過去データはオープンデータとしてダウンロード可能である.本研究ではダウンロードしたデータの中から一般道で比較的混雑している区間を選び,前後数地点との交通状況データの比較,機械学習(Artificial Intelligence, 以下 AI)による速度予測を行った.合わせてSHapley Additive exPlanations (SHAP)による特徴量の重要度比較を行い,現況だけでなく過去の速度履歴にも予測性能改善の効果があることを明らかにした.また著者らの過去の検討では予測地点のデータのみを 入力変数として短時間予測を行ったが,本研究では前後地点の交通状況を入力し,予測性能の改善が見られるか検討した.その結果,本研究の対象点では前後地点の交通状況による予測性能のわずかな改善が見られた.