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J-GLOBAL ID：201802292174653278   整理番号：18A0617700

交通増強コミュニティ検出手法を用いた都市道路システムにおける異種トラヒック相関モデル化【Powered by NICT】

Modeling the heterogeneous traffic correlations in urban road systems using traffic-enhanced community detection approach

著者 (9件)： Lu Feng (State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Lu Feng (Fujian Collaborative Innovation Center for Big Data Applications in Governments, Fuzhou 350003, China) ,  Lu Feng (Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China) ,  Liu Kang (State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Liu Kang (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100049, China) ,  Duan Yingying (State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Cheng Shifen (State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Cheng Shifen (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100049, China) ,  Du Fei (Department of Geography, University of Wisconsin-Madison, Madison, Wisconsin 53706, USA)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 501  ページ： 227-237  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  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： 都市道路間の交通影響のより良い特性化は,交通管制と交通予測のために重要である。空間的不均一性の存在は,道路交通相関の範囲と程度,通常従来の距離ベース法で無視されているモデリングに大きな影響を与える。本論文では,都市道路網における交通の相関を明らかにした空間的に交通増強コミュニティ検出手法を提案した。最初に,道路網は,それらの位相幾何学的関係だけでなく,それらの間の交通相関により決定した二道路セグメント間の近さと交通増強双対グラフとしてモデル化した。Infomapと呼ばれるフローに基づくコミュニティ検出アルゴリズムを用いて,道路セグメントクラスタを同定することである。Moran’sI,Calinski Harabaz指数と交通量補間方式適用による評価は,距離に基づく方法とコミュニティに基づく手法と比較して,道路網のトポロジー構造と都市道路における交通相関の両方を考慮した,提案されたトラフィック増強コミュニティベース法は,交通関連の程度をより良好に動作することを見出した。より交通関連用途に使用することができる,トラヒック予測,交通指導と管理である。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： 道路交通 ,  *道路 ,  キャラクタリゼーション ,  内挿法 ,  位相幾何学 ,  交通制御 ,  *コミュニティ ,  道路網 ,  交通予測 ,  *モデリング ,  *都市 ,  交通量
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  都市道路網 ,  *コミュニティ検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 都市道路システム ,  空間的不均一性 ,  交通相関 ,  交通増強二重グラフ ,  コミュニティ検出

分類 (1件)： 交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (9件)： 交通 ,  増強 ,  コミュニティ検出 ,  手法 ,  都市 ,  道路 ,  異種トラヒック ,  相関 ,  モデル化