自然言語処理モデルを活用した積雪時における交通障害の発生予測

抄録

大雪時における自動車交通への対策に向けて、交通障害の発生を予測することが重要とされている。そこで、本研究では自然言語処理モデル GPT を活用した積雪時における交通障害の発生予測モデルを構築した。時刻や位置情報（緯度経度）を含む走行履歴データ、一方、ヨー角速度、前後加速度、左右加速度を含む挙動履歴データ、除雪車両走行履歴データ、GPV(Grid Point Value)データ（解析雨量データ、気温データ、相対湿度データ）を説明変数として、メッシュごとの走行速度を予測した。その結果、ある一定の有用なモデルを構築することができることが分かった。除雪車両走行履歴データを含む予測の方が有用な結果となっており、除雪車両走行履歴データの有効性を示すことができた。