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J-GLOBAL ID：201902232767844207   整理番号：19A2878747

プローブ車両軌道を用いた大規模ネットワーク解析のためのデータ指向ネットワーク集約【JST・京大機械翻訳】

Data-oriented network aggregation for large-scale network analysis using probe-vehicle trajectories

著者 (4件)： Yasuda Shohei (Kobe University,Department of Civil Engineering) ,  Iryo Takamasa (Kobe University,Department of Civil Engineering) ,  Sakai Katsuya (National Taiwan University,Department of Civil Engineering) ,  Fukushima Kazuya (Kobe University,Department of Civil Engineering)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ITSC  ページ： 1677-1682  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 大規模輸送ネットワーク解析を考慮すると,ネットワーク表現は簡単で,観測データに高い親和性を持つ必要がある。プローブ車両などの技術の普及に伴い,大規模ネットワークにおける詳細なトラヒックデータの連続取得が可能になっている。それを利用するために,特性値をネットワークデータの各リンクにリンクする必要がある。しかし,ネットワークにおけるリンク数が非常に大きい場合には,詳細なネットワークのすべてのリンクにリンクされたデータを扱うことは非常に困難である。その場合,ネットワーク構造を集約することは効果的な手法であるが,既存の方法はネットワーク選択の主観性あるいは元のネットワーク構造への依存性に関するいくつかの問題を有している。本論文では,観測された車両軌道からなる凝集ネットワークを生成する方法を開発した。ネットワークを表現するために観測された車両軌道を用いることは,ネットワーク表現の客観性を改善することができ,元のネットワークデータへの依存性を軽減することができる。神戸地域ネットワークの数値例によって示されるように,凝集ネットワークの構造の複雑さは,ネットワーク全体の交通条件の下で情報を失うのにあまりに単純ではなく,膨大な計算コストを招くためにあまりにも複雑でない。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ローカル回線 ,  凝集 ,  親和性 ,  集中化 ,  輸送網 ,  *ネットワーク ,  ネットワーク構造 ,  固有値
準シソーラス用語： 計算コスト ,  神戸市 ,  ネットワーク選択 ,  *大規模ネットワーク ,  *プローブ車両 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： プローブ車両 ,  軌道 ,  大規模ネットワーク ,  解析 ,  集約