抄録
高速道路上の交通管理においては利用者の時間的損失の低減を図り，サービス水準の向上を目指して，従来から様々な交通管理がなされ，交通渋滞の低減につとめてきた．交通管理を行うにあたり交通渋滞など交通状態を把握することが必要であるが，従来はシミュレーションなどの手法によって，分単位の時間的変化を考慮して交通現象解析や予測を行う方法が考案されている．しかしながら，長期的な交通管理計画のための平均的渋滞状況把握や1日，時間単位等のマクロな交通状態の評価については，より簡便なモデルによって交通渋滞程度の推定を行うことが望まれている．そこで，本稿では交通障害事象や交通渋滞記録，交通量データをもとに，ニューラルネットワークを用いて交通障害発生を考慮した渋滞損失時間推定モデルを構築し，推定を行った結果を示す．
