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J-GLOBAL ID：201802266368089497   整理番号：18A1344766

タクシーGPSセンシングデータに基づく再発都市交通混雑の空間パターン解析のためのグリッドマッピング【JST・京大機械翻訳】

Grid Mapping for Spatial Pattern Analyses of Recurrent Urban Traffic Congestion Based on Taxi GPS Sensing Data

著者 (5件)： Liu Yang (MOE Key Laboratory for Urban Transportation Complex System Theory and Technology, School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Yan Xuedong (MOE Key Laboratory for Urban Transportation Complex System Theory and Technology, School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Wang Yun (MOE Key Laboratory for Urban Transportation Complex System Theory and Technology, School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Yang Zhuo (Department of Civil, Environmental, and Infrastructure Engineering, Volgenau School of Engineering, George Mason University, Fairfax, VA 22030, USA) ,  Wu Jiawei (Center for Advanced Transportation System Simulation, Department of Civil Environment Construction Engineering, University of Central Florida, Orlando, FL 32816, USA)
資料名： Sustainability (Web)  (Sustainability (Web))
巻： 9  号： 4  ページ： 533  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7281A  ISSN： 2071-1050  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 交通混雑は,特に大都市において,都市輸送効率に影響する最も重大な問題の1つである。交通混雑場所と発生パターンを特定することは,交通混雑を緩和するための適切な対策をとるために,都市輸送管理者のための必要条件である。本研究において,北京におけるおよそ12,000タクシーの浮動性車両の歴史的GPS検出データは,格子マッピング方法に基づく再発性交通混雑のパターン解析のために使用した。ArcGISソフトウェアの利用を通して,道路網混雑の2Dと3Dマップを,交通混雑パターン可視化のために生成した。研究結果は,3つのタイプの交通混雑パターンが特定されたことを示した。すなわち,ポイントタイプ,道路ネットワークのノードにおける不十分な容量から生じる。道路区域における高い交通需要またはボトルネック問題によって引き起こされた線型;そして,地域タイプは,複数の高需要高速道路併合と互いに接続することから生じた。本研究は,提案した方法が,都市交通混雑問題を軽減するために,交通混雑場所とパターンを発見し,意思決定者が対応する交通工学対策を行うのに有効であることを示した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 写像 ,  管理者 ,  *都市交通 ,  高速道路 ,  道路網 ,  大都市 ,  可視化 ,  交通需要 ,  線形性 ,  ソフトウェア ,  *交通混雑 ,  三次元 ,  必要条件 ,  *タクシー ,  *GPS
準シソーラス用語： *GPS【位置決め】 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 再発交通混雑 ,  トラフィックグリッドモデリング ,  密度ベース空間クラスタリング ,  GPSデータ

分類 (1件)： 交通調査  (TB01031B)

引用文献 (30件)：

• Dowling, R.; Skabardonis, A.; Carroll, M.; Wang, Z. Methodology for measuring recurrent and nonrecurrent traffic congestion. Transport. Res. Rec. 2004, 1867, 60-68.
• Wen, H.; Sun, J.; Zhang, X. Study on traffic congestion patterns of large city in China taking Beijing as an example. Procedia 2014, 138, 482-491.
• Reinthaler, M.; Nowotny, B.; Weichenmeier, F.; Hildebrandt, R. Evaluation of speed estimation by floating car data within the research project Dmotion. In Proceedings of the 14th World Congress on Intelligent Transport Systems, Beijing, China, 9-13 October 2007.
• Leduc, G. Road Traffic Data: Collection Methods and Applications; JRC-IPTS Working Papers; European Commission Joint Research Centre Institute for Prospective Technological Studies: Seville, Spain, 2008.
• Zheng, Y.; Li, Q.; Chen, Y.; Xie, X.; Ma, W.Y. Understanding mobility based on GPS data. In Proceedings of the International Conference on Ubiquitous Computing, Seoul, Korea, 21-24 September 2008; ACM: New York, NY, USA, 2008; pp. 312-321.

タイトルに関連する用語 (9件)： タクシー ,  GPS ,  センシング ,  再発 ,  都市 ,  交通混雑 ,  パターン解析 ,  グリッド ,  マッピング