研究者
J-GLOBAL ID:202301001627163562   更新日: 2025年04月28日

加藤 哲平

カトウ テッペイ | Kato Teppei
所属機関・部署:
職名: 講師
研究分野 (1件): 土木計画学、交通工学
競争的資金等の研究課題 (4件):
  • 2024 - 2027 バッチ型確率的最適化手法を応用した交通ネットワークの復興過程のモデル化と施策評価
  • 2023 - 2026 豪雪時の大規模車両滞留を防止するための除雪作業や通行止情報提供のあり方
  • 2021 - 2024 来る自動運転社会を見据えた戦略的ネットワークデザインに資する技術開発
  • 2020 - 2023 マッチングの不確実性を考慮した乗り合い式ライドシェアリングサービスの便益評価手法
論文 (29件):
  • Kalpana Ldchn, Teppei Kato, Kazushi Sano. Analyzing Transportation Network Vulnerability to Critical-Link Attacks Through Topology Changes and Traffic Volume Assessment. Applied Sciences. 2025
  • Ryuichi Tani, Teppei Kato, Kenetsu Uchida. Multiclass Traffic Assignment Model Considering Heterogeneous Stochastic Headways of Autonomous Vehicles and Human-Driven Vehicles. International Journal of Intelligent Transportation Systems Research. 2024
  • Tran Thanh Duy NGUYEN, Thi Nhu Quynh PHAN, PUPPATERAVANIT Chonnipa, SANO Kazushi, KATO Teppei, MATSUDA Yoko. ベトナム・ホーチミン市の地下鉄駅周辺に構築された持続可能な歩行環境. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies (Web). 2024. 15
  • TAKAKURA Takumi, MIYOSHI Kazuma, SANO Kazushi, KATO Teppei. 冬期の道路情報提供がトラック運送会社の行動選択に与える影響. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies (Web). 2024. 15
  • KATO Teppei, TANI Ryuichi, UCHIDA Kenetsu, MUNEHIRO Kazunori. 降雪時の路面状態を考慮したマクロ交通流モデルと交通容量の推定. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies (Web). 2024. 15
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講演・口頭発表等 (63件):
  • 冬季高速道路におけるスタック発生リスク検知モデルの構築
    (交通工学研究発表会論文集(Web) 2024)
  • 地方部における短時間交通流特性評価にむけたマクロ交通流モデル推計手法の検討
    (土木計画学研究・講演集(CD-ROM) 2024)
  • Light GBMを用いた冬期高速道路の路面状況推定
    (土木計画学研究・講演集(CD-ROM) 2024)
  • 降雪を考慮した冬期高速道路における交通事故発生要因に関する分析
    (土木計画学研究・講演集(CD-ROM) 2024)
  • 高速道路に対する通行止め情報が長距離運送に及ぼす影響の分析
    (土木計画学研究・講演集(CD-ROM) 2024)
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学歴 (3件):
  • 2015 - 2018 北海道大学 大学院工学院 北方圏環境社会工学専攻(博士後期課程)
  • 2013 - 2015 北海道大学 大学院工学院 北方圏環境社会工学専攻(修士課程)
  • 2009 - 2013 北海道大学 工学部 環境社会工学科
経歴 (2件):
  • 2022/04 - 現在 長岡技術科学大学 工学部 環境社会基盤系 講師
  • 2018/04 - 2022/03 埼玉大学 大学院 理工学研究科 環境科学・社会基盤部門 助教
受賞 (1件):
  • 2023/09 - Eastern Asia Society for Transportation Studies The Best Paper Award for Methodological Development Predicting Taxi Demand in Urban Areas by the Application of Hybrid Machine Learning Algorithm
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