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J-GLOBAL ID：201802249955554631   整理番号：18A1253360

非線形時系列解析を用いた交通事故の検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of traffic incidents using nonlinear time series analysis

著者 (3件)： Fragkou A. D. (Laboratory of Hydromechanics and Environmental Engineering, Department of Civil Engineering, University of Thessaly, 38334 Volos, Greece) ,  Karakasidis T. E. (Laboratory of Hydromechanics and Environmental Engineering, Department of Civil Engineering, University of Thessaly, 38334 Volos, Greece) ,  Nathanail E. (Traffic, Transportation and Logistics Laboratory, Department of Civil Engineering, University of Thessaly, 38334 Volos, Greece)
資料名： Chaos  (Chaos)
巻： 28  号： 6  ページ： 063108-063108-13  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0550A  ISSN： 1054-1500  CODEN： CHAOEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,入射検出のためのトラヒックデータに対する非線形時系列解析の適用結果を示した。より具体的には,様々な場所に位置するセンサから収集したAttica Tollway(ギリシア)の毎日の体積記録を分析した。解析は,中央値に最も近い車線の体積データの再帰プロット(RP)と再帰量子化解析(RQA)法を用いて行った。結果は,RPsとRQAによって明らかにされたシステムの動力学の急激な変化を通して,高速道路上の事故の発生と,再発性交通混雑から区別することが可能であることを示した。提案した方法は,大規模なデータトラヒック解析に対して興味がある。Copyright 2018 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 交通混雑 ,  *交通事故 ,  量子化 ,  ギリシャ共和国 ,  再発 ,  センサ ,  高速道路 ,  中央値

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 (3件)： 非線形時系列解析 ,  交通 ,  事故