我々は交通渋滞緩和や交通事故削減に貢献するべく、正確でリアルタイムな道路交通情報を提供することを目的とし、プローブデータを用いた交通流予測方式を研究している。本稿では、交通集中渋滞を対象とした交通流を予測する方式と、その際のデータの遅延の対応について説明し、交通集中渋滞が発生した際の交通流について実際のプローブデータを利用した評価結果を報告する。予測方式としては、蓄積データから算出した交通密度の各日付の推移を学習し、予測実行時の直近30分間の交通密度と学習データから統計的に交通流を予測している。しかし予測実行時の交通密度を算出する際に、プローブデータの遅延により、一部地点の交通密度データが予測実行時に取得できない状況が生じて、実際の道路状況に沿った交通密度を正確に算出ができず、交通流の予測がうまく予測できない場合があった。本研究ではプローブデータの遅延に応じて、直近30分間よりも過去の交通流データを使うことで交通密度を算出する方式を検討した。その結果、より実測値に近い交通流の予測が可能になったことを確認した。
