特許

J-GLOBAL ID：200903039135702519

交通流予測装置

発明者： 小山 敏博
出願人/特許権者： 株式会社東芝
代理人 (1件)： 鈴江 武彦
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平5-242889
公開番号（公開出願番号）：特開平7-098794
出願日： 1993年09月29日
公開日（公表日）： 1995年04月11日
要約：

【要約】【目的】本発明は、1つのセクション及びその下流側セクションの交通密度をも要素として取り入れて、より高精度に交通流を予測する。【構成】車両感知器(1) の感知データに基づいて各セクションiの空間平均速度等の各実績値を求め、1つのセクション及びその下流側セクションの各交通密度とに基づいて混合結合形ニューラルネットワーク(7) により1つのセクションの空間平均速度の予測値を求め、交通密度の実績値や混合結合形ニューラルネットワーク(7) により求められた空間平均速度の予測値に基づいて各セクションiにおける空間平均密度等の推移を予測する。この場合、1つ及び下流側の各セクションの交通密度等に基づいて混合結合形ニューラルネットワーク(7) 内の重み係数の学習を行う。

請求項（抜粋）：

道路上を複数に分割した各セクションごとに設けられた各車両感知器と、これら車両感知器の感知データに基づいて前記各セクションにおける空間平均速度及び交通密度の各実績値を求める実績値演算手段と、1つのセクションの交通密度とこのセクションに対する少なくとも下流側セクションの交通密度とに基づいて前記所定のセクションにおける空間平均速度の予測値を求める混合結合形ニューラルネットワークと、前記実績値演算手段により求められた前記1つのセクションにおける交通密度及び空間平均速度の各実績値、前記下流側セクションにおける各交通密度の実績値、及び前記混合結合形ニューラルネットワークにより求められる空間平均速度の予測値に基づいて前記混合結合形ニューラルネットワーク内の重み係数の学習を行う学習手段と、前記実績値演算手段により求められた前記交通密度の実績値、及び前記混合結合形ニューラルネットワークにより求められた空間平均速度の予測値に基づいて前記各セクションにおける空間平均密度及び交通密度の推移を予測する交通流予測手段と、を具備したことを特徴とする交通流予測装置。