渋滞予測データについて
年末年始期間 10km以上 の渋滞発生傾向を 次のように予測しています 予測渋滞長 渋滞回数 25 した渋滞を表示しています E 月28日 金 渋滞回数 25 下り線 20 ピーク日 15 上下線 日 土 上下線 日 日 ピーク日 渋滞長2
... IC（インターチェンジ）、JCT（ジャンクション） SA（サービスエリア）、PA（パーキングエリア） TN（トンネル）、BS（バスストップ） ※最大10km未満の渋滞及び図中エリア外の詳細情報は、 N E X C O 東日本のウェブサイト又は携 帯サイトから ご覧下さい。 ...
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RIETI - 生産予測の不確実性：製造企業のミクロデータによる分析
... 14 ３－６ EPU 指標との関係 「政策の不確実性」 （EPU）指標は、Baker et al. (2016)が開発したもので、主要新聞の報道 における「経済」， 「不確実」， 「不透明」そして政策に関係する単語を含む記事の数に基づい て作成されている。米国だけでなく欧州、日本をはじめ多くの国を対象に、月次の EPU 指 標が公開されている。この指標は、政策の不確実性に関する実証研究において既に頻繁に使 ...
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HOKUGA: 経営科学とOR のためのWeb プログラミングによる需要予測のデータ解析
... 行い，回帰係数は Excel による計算と一致し ていた。 今後の課題として，単回帰分析の場合の散 布図は，入力するデータによっては予測値が 描画領域をはみ出す場合があり，より精巧化 が必要となる。回帰分析は，単に決定係数を 求めて一致度を見るだけでなく，分散分析や 有意性など様々な統計的な扱いが必要とされ る。単回帰分析の場合には，多項式関数のみ ならず，対数関数や累乗関数，指数関数を使っ ...
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これらのご要望などを踏まえ 本技術を開発しました 本技術により渋滞予知の精度は大幅に向上し 渋滞があると予測した時間帯において 所要時間の誤差が30 分以上となる時間帯の割合が 従来の渋滞予報カレンダー 7 の8.2% に対して0.8% 20 分以上となる割合が26% に対して6.7% となり また
... 予測交通需要について 交通需要は各時間帯において道路を通過しようとする車両台数で、道路が流せる交通量（交通容量）に 制限が無かった場合の交通量に相当します。非渋滞時は交通量が交通容量の制限を受けないため、 交通需要と交通量は同じになります。また、渋滞は交通需要が交通容量を上回ることにより発生するため、 渋滞時の交通量は交通需要より少なくなります。 ...
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時系列データ解析による予測と最適化 ～エネルギー需要、発電、価格のモデリング～
... ふたつのTable配列の結合：指定された変数の中で共通する値のあるデータのみを抽出し結合 例）観測時刻が同じデータのみを抽出 – セル配列や構造体に比べてサイズがコンパクト Datetime型 演算可能な日付時刻データ ...
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時系列データ解析による予測と最適化 ～エネルギー需要、発電、価格のモデリング～
... まとめ 時系列データ解析 一変量 多変量 非定常 確率微分方程式 回帰分析 ※ NARX 機械学習 決定木など ニューラルネットワーク RNN 重回帰分析 ※ 定常 ARIMA GARCH VAR ※エラーが正規分布している場合 黒：Financial Toolbox.[r] ...
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類似気象データを用いたニューラルネットワークによる翌日最大電力需要予測
... 1.1夏季の翌日最大電力需要予測システム 夏季の予測システムを図 6に示す.ここでは，ニュー ロンの入出力関数は，全てシグモイド関数を用いてい る.入力層に，抽出目前日の最高・最低気温，抽出日 の最高・最低気温，抽出日翌日の最高園最低気温，抽 出日翌日の曜日判定値，拍出日および抽出日前日の最 大電力需要の値を用い，出力層に抽出日翌日における 最大電力需要の値を用いるシス[r] ...
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資料 2 主要渋滞箇所 ( 案 ) の抽出方針について ( 一般道 ) 平成 24 年 8 月 9 日
... ３．兵庫地区における交通データ等を活用した主要渋滞箇所の抽出方法 ３ ３ ）１ ）１ ' ' 軸（１軸以外でピーク時の損失時間が１８６．２人・時間／時以上の箇所） 軸（１軸以外でピーク時の損失時間が１８６．２人・時間／時以上の箇所） １軸には対象とならないが、ピーク時には１軸と同程度の混雑となるような箇所 ...
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カオス時系列データの予測のためのパラメータ最適化手法
... で実際に使用した埋込み次元と近傍点の数を 図３，図４に示す。図２より，提案手法では 限界値にかなり近い相対誤差となっている。 一方，従来手法の相対誤差は，学習データ長 が小さいときは限界値に近いが，学習データ 長が５ ０ ０ ０を超えると限界値から乖離する。す なわち，提案手法は，限界にかなり近い予測 精度を実現でき，学習データ長が大きい程従 ...
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(2) 特に長い渋滞 (40km 以上 ) の発生予測上渋滞長下り方 面 ピーク時の 月 日 曜日 道路名渋滞の先頭 ( 所在地 ) 時間帯 ピークピーク時の時刻 り5/3 木 5/4 金 5/4 金 E17 関越自動車道高坂 SA 付近 5/5 土 はにゅう E4 東北自動車道羽生 PA 付近 さ
... ピーク時 の渋滞長 通過所要時間 5/3 木 Ｅ１８ 上信越自動車道 甘楽PA付近 かんら 16.1 7:00～16:00 9時 15km 約 40 分 約 15 分 約 25 分 藤岡JCT 付近 → 富岡IC 付近 甘楽PA 5/3 木 Ｅ１４ 京葉道路 貝塚IC付近 かいづか 27.0 6:00～14:00 8時 20km 約 1 時間 00 分 約 15 分 約 45 分 原木IC 付近 → 貝塚IC 付近 ...
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地域の主要渋滞箇所 について 別紙 1 あらまし 山梨県における道路の渋滞対策を効率的に進めていくために 山梨県道路交通円滑化 安全委員会 ( 以下 委員会 ) において 渋滞箇所の的確な把握方法について検討しました このたび 検討結果を踏まえ 道路利用者のみなさまが実感している渋滞箇所等を 主要渋
... ～高速道路：２箇所、一般道：２４６箇所（１エリア・２４区間・６６箇所）を特定～ 「山梨県道路交通円滑化・安全委員会」では、渋滞関係データから渋滞が 多発している箇所や特定日に混雑している箇所を抽出し、一般の皆様や民 間事業者（トラック協会、バス協会、タクシー協会、観光関連）、道路管理者 （県・市町村）からご意見を伺ったうえで主要渋滞箇所を特定しました。今後、 ...
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2 混雑対策の取組み今回の渋滞予測やこれまでの交通混雑期 ( 年末年始 お盆 ゴールデンウィーク等 ) の状況を踏まえて 特に激しい混雑を予測している期間に以下の取組みを実施します 別紙 2 本線部における取組み 上り坂等での速度低下注意喚起 渋滞末尾への追突注意喚起休憩施設等における取組み 駐車場
... トピックス 1 CA 東京湾アクアラインの渋滞について 東京湾アクアラインについては、ETC 車を対象とした料金割引（平成 21 年 8 月～）、大型 商業施設の開業（平成 24 年 4 月～）により交通量が年々増加し、週末には恒常的に渋滞が 発生しています。なかでも、木更津から川崎方面へと向かう上り線のアクアトンネルは上り坂に ...
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東京港総合渋滞対策～東京港の渋滞解消に向けて邁進します！～
... し、 、 、 、東京港 東京港 東京港 東京港の の の の処理能力 処理能力 処理能力 処理能力が が大幅 が が 大幅 大幅 大幅に に に に向上 向上します 向上 向上 します します します。 。 。 。 ・Y１・Y２コンテナターミナルについては、荷役機械やヤードなどの具体 的なスペックをはじめとする調整を進め、可能な限り早期の供用開始を 目指します。 ...
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バス運行データを用いた停留所におけるバス挙動予測
... 図 4 協調走行の概念図（文献[22]から引用） Fig. 4 Conceptual diagram of cooperative driving 各車両の役割について述べる．まず，要求車（車線変更車）とは，車線変更を要求する車両 である．この車両は，自車と自車周辺の車両との最適な協調行動を算出し，周辺車両に周知す る．次に，協調車とは，要求車に協調行動を要求される車両のことである．具体的には，要求 ...
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2C3-OS-06b-3 Deep Recurrent Neural Networkによる環境モニタリングデータの予測
... 以上の結果は，これまで難しかった都市における PM2.5 の 予測について，提案手法により良好な結果が得られることを示 している．都市の PM 2.5 は社会活動を含む複雑な関係に影響 され得るが，提案手法を用いて都市ごとに周辺の都市の状況を 取り込んだモデルを別々に学習させることで，既存システムを 超える予測精度が達成可能であることを示唆している． ...
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RIETI - 企業の先行き見通しの不確実性―法人企業景気予測調査のパネルデータによる分析―
... ―法人企業景気予測調査のパネルデータによる分析― 森川正之（RIETI） （要旨） 本稿は、日本企業の先行き見通しに関する政府統計から作成した企業パネルデータ （2004Q2～2017Q1）を使用し、企業の先行き見通しの不確実性の動向及びそれが設備投資 に及ぼす影響を分析する。その結果によれば、第一に、事後的な予測誤差から計測される不 ...
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HOKUGA: 経営科学とOR のためのWeb プログラミングによる需要予測の時系列データ解析
... 少傾向の場合のグラフも適切に描かれている ことが見て取れる。 図⚖にこのプログラムのソースが示されて いる。フォームタグの入力テキストボックス によりデータを入力させ，ボタンをクリック す る と 作 成 さ れ た JavaScript 関 数 times- eries1 を実行するように作られている。関数 timeseries1 では，時系列分析と散布図の作 成を行っている。フォームタグに入力された ...
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Ⅰ. はじめに P1 Ⅱ. 交通渋滞 環境問題と ITS P2 1. 交通渋滞と環境問題の概況 P2 2. 交通渋滞のメカニズムと交通渋滞対策 P2 3. 交通渋滞対策 環境問題においてITSが果たすべき役割 P3 Ⅲ. 交通安全と ITS P4 1. 交通事故の概況 P4 2. 交通安全対策の概要
... ・国内では、ＣＯ２排出量の抑制、高齢化の本格的な進展等の諸課題に対応した総合的 な交通対策への取り組みが求められている。海外では、新興諸国におけるモータリゼー ションが急速に進展しており、交通事故、交通渋滞、交通による環境汚染等の問題は、 先進国のみならず地球的な課題となりつつある。安全・便利で環境に優しい交通社会の 実現に向けて、我が国が有する技術と経験を活かして積極的に貢献するとともに、新た ...
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北タイメーワン流域の流出予測精度向上に対する地球観測データの有効性の検討
... は降水量，下向き短波放射，下向き長波放射，地表面 圧力，風速，気温，水蒸気圧の 7 要素であり，Hydro-BEAM は降水量，蒸発散量の 2 要素である。本研究では，ま ず SiBUC に 7 要素の気象外力データを入力し実行する ことで，MaeWang 流域における蒸発散量を得，この得ら れた蒸発散量と，SiBUC の気象外力で用いた降水量とを Hydro-BRAM ...
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Microsoft Word - 3.【答申：予測結果2】荒川貯水池（彩湖）の水質予測結果について+
... 鶏の羽数は平成 17 年度から平成 27 年度にかけて、増加傾向が見られるため、平成 17 年度、平成 18 年度、平成 22 年度及び平成 27 年度のデータを元に、直線回帰式により 将来の鶏の頭数を推計した。 なお、平成 17 年度及び平成 18 年度の牛、豚の頭数と平成 17 年度、平成 18 年度及び 平成 22 年度の鶏の羽数は「農林水産関係市町村別データ（農林水産省） 」より、平成 21 ...
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