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J-GLOBAL ID：201702236088137712   整理番号：17A0317969

フローティングカー軌道データに基づく都市交通混雑推定と予測【Powered by NICT】

Urban traffic congestion estimation and prediction based on floating car trajectory data

著者 (6件)： Kong Xiangjie (School of Software, Dalian University of Technology, Dalian 116620, China) ,  Xu Zhenzhen (School of Software, Dalian University of Technology, Dalian 116620, China) ,  Shen Guojiang (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023, China) ,  Wang Jinzhong (School of Software, Dalian University of Technology, Dalian 116620, China) ,  Yang Qiuyuan (School of Software, Dalian University of Technology, Dalian 116620, China) ,  Zhang Benshi (School of Software, Dalian University of Technology, Dalian 116620, China)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 61  ページ： 97-107  発行年： 2016年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 交通流予測は,大規模都市域の交通混雑を軽減するための重要な前提条件である。最近,いくつかの推定と予測法は,精度,即時性と安定性のような異なる計量に関して交通混雑を予測するために提案した。それにもかかわらず,三性能側面を系統的に扱う統一的方法が欠如している。本論文では,フローティングカー軌道データを用いた都市交通混雑を推定し,効率的に予測する新しい方法を提案した。この方法では,移動センサ,実時間における都市交通流の大規模をプローブとして見なされているプローブカー。交通混雑を推定するために,多指標の重みは,交通流に従って帰属した新しいファジィ包括的評価法を利用した。交通混雑を予測するために,粒子群最適化アルゴリズムを用いた革新的交通流予測方法である交通流パラメータを計算するための原因であった。,ふくそう状態ファジィ分割モジュールは,予測した流れパラメータを変換する市民の認知ふくそう状態に適用した。実験結果は,提案した方法は精度,即時性と安定性の点で利点を持つことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： プローブ ,  交通流 ,  曖昧さ ,  *都市 ,  大都市 ,  市民 ,  *交通混雑 ,  *都市交通 ,  予測技法
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  プローブカー ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 浮遊自動車軌跡データ ,  パーティクルスワーム最適化 ,  混雑推定 ,  交通流予測 ,  ファジィ包括的評価

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 軌道 ,  都市 ,  交通混雑 ,  推定 ,  予測