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J-GLOBAL ID：201502209384122677   整理番号：15A0546248

ベイジアンネットワークを用いた都市内高速道路における突発事象検知モデルの構築

DEVELOPMENT OF AN INCIDENT DETECTION MODEL IN URBAN EXPRESSWAYS USING THE BAYESIAN NETWORK

著者 (5件)： 野村大智 (日本大学大学院 理工学研究科社会交通工学専攻) ,  西内裕晶 (長岡技術科学大学 環境・建設系) ,  轟朝幸 (日本大学 理工学部交通システム工学科) ,  川崎智也 (日本大学 理工学部交通システム工学科) ,  割田博 (首都高速道路株式会社)
資料名： 土木学会論文集 F3(土木情報学)(Web)  (Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. F3 (Civil Engineering Informatics) (Web))
巻： 70  号： 2  ページ： I.303-I.309 (J-STAGE)  発行年： 2014年 
JST資料番号： U0254A  ISSN： 2185-6591  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,ベイジアンネットワークを用いた首都高速道路における突発事象検知モデルの構築を行い,首都高速道路上の5路線上(4号新宿線,6号向島線,7号小松川線,中央環状線,川口線)に適用し,構築したモデルの検知精度の確認を行う.特に本稿では,提案するような検知モデルを実務へ適用する際に考慮すべきモデルの検知遅れや誤検知に着目し,モデルの性能を確認した.その結果,最も良い路線では約70%と高い検知率による突発事象の検知が可能であることを示した.また,突発事象の検知遅れの発生は見られず,誤検知率は約4%であり,本稿で比較対象とした既存研究よりも良好な結果が得られた.(著者抄録)

シソーラス用語： 東京都 ,  *検出 ,  イベント ,  ネットワーク ,  Bayes推定 ,  確率モデル ,  比率 ,  *事故 ,  *道路交通
準シソーラス用語： Bayesianネットワーク ,  *インシデント ,  検知率 ,  *事象検出 ,  首都高速道路 ,  *突発事象

分類 (1件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (6件)： ベイジアンネットワーク ,  都市 ,  高速道路 ,  事象 ,  モデル ,  構築