京都市都市圏におけるETC2.0バスプローブデータの学習モデルに基づく渋滞予測手法の構築と適用

抄録

現在の京都市は交通渋滞が喫緊の課題であり，リアルタイムの渋滞状況等は情報提供されているが，課題の解決には至っていない．一方で，近年ETC2.0プローブ車両が増加し,高密度な交通流の観測が可能となっている．特にバスは，定時刻かつ定路線で運行するため安定したデータの観測が可能となっている．そこで本研究では，ETC2.0バスプローブデータを活用し，学習モデルによって将来起こる渋滞を予測することで課題の解決を目指す．本稿では，ETC2.0バスプローブデータを用いた渋滞予測手法を構築した．その結果，1週間後の渋滞をある一定の精度で予測できることを示唆した．また，渋滞が深刻な路線では，ETC2.0バスプローブデータを用いれば，高い精度で予測できる可能性を示唆した．