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J-GLOBAL ID：202102264430232896   整理番号：21A0079315

確率的交通シミュレーションの検証のための2レベル確率的アプローチ:運転者の不均一性モデルの影響【JST・京大機械翻訳】

A two-level probabilistic approach for validation of stochastic traffic simulations: impact of drivers’ heterogeneity models

著者 (2件)： Punzo Vincenzo (Department of Civil, Environmental and Architectural Engineering, Universita di Napoli Federico II, Via Claudio, 21, 80125 Napoli, Italy) ,  Montanino Marcello (Department of Civil, Environmental and Architectural Engineering, Universita di Napoli Federico II, Via Claudio, 21, 80125 Napoli, Italy)
資料名： Transportation Research. Part C. Emerging Technologies  (Transportation Research. Part C. Emerging Technologies)
巻： 121  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0534A  ISSN： 0968-090X  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： 本論文では,交通不均一性,およびそれがモデルに符号化される方法について,観測されたトラヒックを再現するためのモデル能力に劇的な影響を与えることを示した。不確実性の主要な供給源として,提案した検証方法論を正しくフレームするために,最初に,交通シミュレーションに対する不確実性モデリングに関する学際的理論的概念をレビューし,適応した。誤差補償とモデルオーバーフィッティングを含む多数の未解決問題を,提案フレームワークを通して解釈し,明らかにした。3つのNGSIM I-80交通シナリオの確率的シミュレーションを行うために2レベル確率的手法を適用し,不均一性の影響を定量的に推定した。このアプローチに従って,自動車追従と各車両の車線変更モデルを,観測した軌跡に対して較正した。推定パラメータ分布に基づいて,不均一性の異なるモデルを巨視的交通パターンに対して定量的に検証した。顕微鏡的相互作用から出現する集団的現象が,微視的軌跡で較正されたモデルであっても,巨視的交通パターンで定量的に検証する必要がある。他の結果の中で,交通シミュレーション実践でカスタムに適用されるモデルパラメータの正規分布は,観測された混雑パターンを再現できないことが分かった。これまでの研究で高度に影響されていると主張されたパラメータ相関は,低混雑の交通シナリオにおけるモデル適合の責任がある。最後に,トラフィックシミュレーションでは,トラヒックのeratz表現が避けられるならば,パラメータ不均一性の徹底的なキャラクタリゼーションは,トラヒックシミュレーションでは残らないことを実証した。Copyright 2021 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： *シミュレーション ,  相互作用 ,  自動車 ,  正規分布 ,  不確実性 ,  交通振動 ,  不均一性 ,  境界領域 ,  キャラクタリゼーション
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  *交通シミュレーション ,  車線変更 ,  確率的方法 ,  未解決問題 ,  確率的シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 運転者の異質性 ,  不確実性 ,  検証 ,  交通振動 ,  転倒 ,  混合交通

分類 (1件)： 交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 確率 ,  交通シミュレーション ,  検証 ,  不均一性 ,  モデル