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J-GLOBAL ID：201802230391623796   整理番号：18A0068880

一貫した経路推論を用いたまばらなフローティングカーデータからの旅行時間の推定:固定点アプローチ【Powered by NICT】

Travel time estimation from sparse floating car data with consistent path inference: A fixed point approach

著者 (4件)： Rahmani Mahmood (Department of Transport Science, KTH Royal Institute of Technology, SE-100 44 Stockholm, Sweden) ,  Koutsopoulos Haris N. (Department of Civil and Environmental Engineering, Northeastern University, Boston, MA 02115, United States) ,  Koutsopoulos Haris N. (Department of Transport Science, KTH Royal Institute of Technology, SE-100 44 Stockholm, Sweden) ,  Jenelius Erik (Department of Transport Science, KTH Royal Institute of Technology, SE-100 44 Stockholm, Sweden)
資料名： Transportation Research. Part C. Emerging Technologies  (Transportation Research. Part C. Emerging Technologies)
巻： 85  ページ： 628-643  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0534A  ISSN： 0968-090X  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： まばらなフローティングカーデータ(FCD)からの都市ネットワークリンク旅行時間の推定は,通常報告されている位置と一致する最も可能性のある車両経路を発見するための前処理,主にマップマッチングと経路推論を必要とする。経路推論は約リンク旅行時間事前仮定を必要とする非現実的な初期リンク旅行時間を用いた最短経路の旅行時間の推定とそれに続く同定にバイアスをかけることができる。経路推論と旅行時間推定を結合することにより,結合問題である。推定走時の感度を調査し,同時経路推論と旅行時間推定問題の固定点定式化を提案した。方法はストックホルム,スウェーデンにおけるタクシーFCDからの旅行時間を推定するためのケーススタディに適用した。結果は,標準的な固定点反復は,入力と出力旅行時間が一致した場合に,解に迅速に収束することを示した。解は異なる初期走時仮定とデータサイズの下でロバストである。Google APIからの実際の経路旅行時間測定に対する検証とこの目的のために配置された機器搭載車を固定点アルゴリズムは最短経路探索を改善することを示した。経路推論と旅行時間推定問題のジョイント解の重要性を強調し,特に正確な経路探索と経路最適化。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *旅行 ,  前処理 ,  走時 ,  事例研究 ,  定式化 ,  時間測定 ,  ロバスト性 ,  都市 ,  経路探索 ,  アルゴリズム ,  スウェーデン王国 ,  タクシー ,  *旅行時間
準シソーラス用語： 旅行時間推定 ,  最短経路 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： フローティングカーデータ ,  固定点問題 ,  旅行時間の推定 ,  経路推論

分類 (1件)： 交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 経路 ,  推論 ,  フローティングカーデータ ,  旅行時間 ,  推定 ,  固定点