マクロ交通流モデルを統合したニューラルネットワークモデルによる高速道路上のインシデント検出手法の開発 Development of an Automatic Incident Detection Algorithm by Integration of Neural Network Model and Macroscopic Simulation Continuity Equation
リアズ・ウル・イスラム	Riaz-ul-Islam	アジア工科大学院土木工学科交通工学	アジア工科大学院土木工学科交通工学プログラム, P.O.Box 4, Klongluang, Pathumthani 12120, Thailand. +662-524-5774, rizoo@bigfoot.com （1999年8月31日以降）：House No. 768, Block-15, Federal "B" Area, Karachi, Post Code: 75950, Karachi-Pakistan
中辻　隆	Dr. Takashi Nakatsuji	北海道大学大学院工学研究科	北海道大学大学院工学研究科都市環境工学専攻・交通システム 〒060-8628札幌市北区13条西8丁目, 011-706-6215, naka@eng.hokudai.ac.jp
ヨッポン・タナボリブーン	Dr. Yordphol Tanaboriboon	アジア工科大学院土木工学科	アジア工科大学院土木工学科交通工学プログラム, P.O.Box 4, Klongluang, Pathumthani 12120, Thailand. +662-524-5506, yord@ait.ac.th
【抄録】 高速道路上のインシデントを自動的に検知するために、逆伝搬法を基本とするニューラルネットワークモデルを用いた予備的な手法の開発を行った。バンコクにおける高速道路の１区間を解析対象として、インシデントの検出における、交通量地点速度、密度、あるいは時間占有率などといった様々な交通変量がニューラルネットワークモデルの入力信号としていかに有効であるかを調査した結果、車両感知器によって計測される地点速度データとマクロ交通流モデルから推定される密度データが最も効果的であることが判明した。開発されたモデルは、従来の代表的な検出手法とも比較され有用性が確認されている。また、学習のデータサイズに関する検討も行われている。
<Abstract> A prototype automated incident detection algorithm is developed to predict the transition from incident free to incident state by training a neural network model by Back Propagation paradigm for a section of Second Stage Expressway, Bangkok. The effectiveness of different traffic flow variables like volume, spot mean speed, density and occupancy as input to neural model in order to detect the transition from incident free to incident state is investigated. The neural model trained using spot mean speed data acquired from traffic detector and density estimated using Continuity equation of Macroscopic Model is found to be the most efficient. The trained neural model is evaluated using test data and is compared with conventional incident detection algorithms. Finally, the effect of data size on the performance of neural model is investigated.
【キーワード】 インシデント検知・ニューラクネットワークモデル・逆伝搬法・流量保存則・マクロ（巨視的）交通流モデル・ミクロ（微視的）交通流モデル・FRESIM
<Keywords> Incident Detection, Neural Networks, Back Propagation, Continuity Equation, Macroscopic Model, Microscopic Traffic Simulation Model, FRESIM