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J-GLOBAL ID：202202262527243307   整理番号：22A0488717

降雨条件下の交通流変数に影響するパラメータに関する経験的研究【JST・京大機械翻訳】

An Empirical Study on Parameters Affecting Traffic Stream Variables Under Rainy Conditions

著者 (3件)： Nigam Archana (Dhirubhai Ambani Institute of Information and Communication Technology (DAIICT),Gandhinagar,Gujarat,India) ,  Chaturvedi Manish (Institute of Infrastructure, Technology, Research And Management (IITRAM),Ahmedabad,Gujarat,India) ,  Srivastava Sanjay (Dhirubhai Ambani Institute of Information and Communication Technology (DAIICT),Gandhinagar,Gujarat,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： COMSNETS  ページ： 818-823  発行年： 2022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： 降雨のような気候気象条件は交通流変数に大きく影響する。車両移動性に及ぼす降雨の影響を研究するために,インテリジェント交通システム(ITS)インフラストラクチャと気象観測所によって提供される細粒データが必要である。ITSインフラストラクチャの設置と保全はコストがかかるので,セルラネットワークやGPSプローブなどのコスト効率の良い代替源を用いて,交通データ収集の大多数が行われる。交通データのこれらの代替源は,疎,不完全,および誤った情報を提供する。データスパース性の問題を克服するために,都市移動度(SUMO)のシミュレーションを用いて細粒合成トラフィックデータを生成する機構を提案した。多数の気象パラメータが地域の交通移動に影響することが分かった。交通流変数に及ぼす降雨強度,道路タイプ,摩擦,可視度指数,および日の時間の影響を捉える一般的な経験的モデルを設計した。設計した経験的モデルを,SUMOのKruss自動車追従モデルに統合した。シミュレーションモデルは,降雨条件下で文献に報告されている交通データを用いて検証した。提案した経験的モデルを利用して生成した合成データは,文献で報告されている交通データと良く一致することを見出した。Copyright 2022 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： 移動度 ,  *降雨 ,  シミュレーションモデル ,  *交通流 ,  道路 ,  気候 ,  都市 ,  測候所 ,  気象条件 ,  インフラストラクチャー ,  可視度 ,  データ収集 ,  GPS
準シソーラス用語： 降雨強度 ,  交通データ , 【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 (6件)： 降雨 ,  交通流 ,  変数 ,  パラメータ ,  経験 ,  研究