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J-GLOBAL ID：201802259788034937   整理番号：18A0842525

交通流基本図を校正するための実験データサンプルの再現可能な生成【JST・京大機械翻訳】

Reproducible generation of experimental data sample for calibrating traffic flow fundamental diagram

著者 (5件)： Zhang Jin (Griffith School of Engineering, Griffith University, Gold Coast, QLD 4222, Australia) ,  Zhang Jin (Department of Architecture and Civil Engineering, Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden) ,  Qu Xiaobo (Department of Architecture and Civil Engineering, Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden) ,  Wang Shuaian (The Hong Kong Polytechnic University Shenzhen Research Institute, Nanshan District, Shenzhen, China) ,  Wang Shuaian (Department of Logistics & Maritime Studies, The Hong Kong Polytechnic University, Kowloon, Hong Kong)
資料名： Transportation Research. Part A. Policy and Practice  (Transportation Research. Part A. Policy and Practice)
巻： 111  ページ： 41-52  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0663B  ISSN： 0965-8564  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： 通常,交通流基本図と呼ばれる速度-密度関係は,交通流理論と輸送工学の基礎と考えられている。交通流の3つの基本的パラメータの間の数学的関係を表すので,速度密度関係は交通流理論と輸送工学の基礎である。単一レジームモデルは自由流れ条件からジャム条件までのすべての交通状態を良く表現できず,不正確さはそれらの機能形態だけではなく試料選択バイアスによっても引き起こされることを指摘した。次に,それらを,サンプル選択バイアスに対処するために,新しいキャリブレーション法(Que-Wang-Zhangモデルと名付けた)を適用した。このQ-Wang-Zhangモデルにより,観測データサンプルから較正した結果は,自由流れ条件から交通渋滞条件までの範囲のすべての交通状態を一貫して良く表現することができた。本論文では,Q-Wang-Zhangモデルと非常に類似で一貫した結果を得ることができる基本的に異なるアプローチを用いた。提案した手法は,まず,観測データを実験データに変換するために再現性のあるサンプル生成を適用する。従来の最小二乗法(LSM)は,正確な交通流基本図を較正するために適用することができる。本研究では,2つの再現可能なサンプル生成手法を提案した。著者らの解析に基づいて,最初のアプローチは異常値によっていくらか影響を受けて,第2のアプローチは潜在的異常値を扱うことにおいてよりロバストであった。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *交通流 ,  ロバスト性 ,  バイアス ,  再現性 ,  異常値 ,  数学的関係 ,  交通工学 ,  最小二乗法 ,  交通混雑

著者キーワード (4件)： 交通流基本図 ,  サンプル選択バイアス ,  再現可能なサンプル生成 ,  実験データ

分類 (1件)： 交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 交通流 ,  基本図 ,  校正 ,  実験データ ,  サンプル