(57)【要約】【課題】車群推移の計算を反復して交通流を再現する交通流シミュレーションをオンライン・リアルタイムで実施する場合において、各リンクに対する交通量の再現性を考慮しつつ、車群推移計算の適切な反復回数を決定すること。【解決手段】車群推移計算部１３０は、実測交通量記憶部１１０に格納された流入リンク１４ｂの交通量データに基づいて、計算対象リンク１４ａの各リンクを走行する車群の挙動を模擬し、得られた交通量データを推定交通量として推定交通量記憶部１２０に格納する。交通量類似度算出部１４０は、実測交通量記憶部１１０に格納された実測交通量と、推定交通量記憶部１２０に格納された推定交通量との関係に基づいて、両者の類似度（例えば、相関係数）を算出する。反復回数決定部１５０は、交通量類似度算出部１４０によって算出された類似度に基づいて、車群推移計算の反復回数を決定する。【選択図】図１
2008152494.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路網内の各リンクにおける車群推移計算を反復して交通流を再現する交通流シミュレーション装置において、
各リンクの実測交通量を取得する実測交通量取得手段と、
取得された実測交通量に基づいて、車群推移計算を行い、各リンクの推定交通量を算出する車群推移計算手段と、
取得された実測交通量および算出された推定交通量に基づいて、道路網内全体のリンク交通量の類似度を算出する交通量類似度算出手段と、
算出された類似度に基づいて、車群推移計算の反復回数を決定する反復回数決定手段と、
を有する交通流シミュレーション装置。
【請求項２】
前記実測交通量取得手段は、
各リンクに設置された計測手段によって収集された交通量データを実測交通量として取得する、
請求項１記載の交通流シミュレーション装置。
【請求項３】
前記交通量類似度算出手段は、
取得された実測交通量および算出された推定交通量に基づいて、両者の相関係数を算出する、
請求項１記載の交通流シミュレーション装置。
【請求項４】
前記反復回数決定手段は、
算出された類似度を所定のしきい値と比較して、車群推移計算の反復回数を決定する、
請求項１記載の交通流シミュレーション装置。
【請求項５】
前記反復回数決定手段は、
今回算出された類似度と前回算出された類似度との差分に基づいて、車群推移計算の反復回数を決定する、
請求項１記載の交通流シミュレーション装置。
【請求項６】
道路網内の各リンクにおける車群推移計算を反復して交通流を再現する交通流シミュレーション方法において、
各リンクの実測交通量を取得する工程と、
取得した実測交通量に基づいて、車群推移計算を行い、各リンクの推定交通量を算出する工程と、
取得した実測交通量および算出した推定交通量に基づいて、道路網内全体のリンク交通量の類似度を算出する工程と、
算出した類似度に基づいて、車群推移計算の反復回数を決定する工程と、
を有する交通流シミュレーション方法。
【請求項７】
道路網内の各リンクにおける車群推移計算を反復して交通流を再現する交通流シミュレーションプログラムであって、
各リンクの実測交通量を取得する工程と、
取得した実測交通量に基づいて、車群推移計算を行い、各リンクの推定交通量を算出する工程と、
取得した実測交通量および算出した推定交通量に基づいて、道路網内全体のリンク交通量の類似度を算出する工程と、
算出した類似度に基づいて、車群推移計算の反復回数を決定する工程と、
をコンピュータに実行させるための交通流シミュレーションプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通流シミュレーション装置および交通流シミュレーション方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的な交通流シミュレーションでは、交通状況を再現するために、単位時間あたりの車群推移計算を複数回反復する。
【０００３】
例えば、非特許文献１には、ＣＯＮＴＲＡＭ（Continuous Traffic Assignment Model）およびＳＡＴＵＲＮ（Simulation and Assignment of Traffic in Urban Road Networks）と呼ばれる２つの交通シミュレーションモデルが記載されている。
【０００４】
ＣＯＮＴＲＡＭは、ネットワークに流入する交通需要を、パケットと呼ぶ１０台程度の車両を１単位として、等間隔に発生させる。ＣＯＮＴＲＡＭは、リンクコストに基づいて各パケットの最短経路を選択する。その際、経路上の遅れ時間から動的にコストを改訂する。このようにして経路選択とコスト改訂をあらかじめ設定した回数分反復することによって、交通量の配分が均衡する定常状態を再現する。
【０００５】
また、ＳＡＴＵＲＮもＣＯＮＴＲＡＭと同様のマクロモデルである。このモデルは、流体近似された上流の車群パターンが拡散を伴い変形して下流に到着する様子を再現する。ＳＡＴＵＲＮは、到着したパターンや待ち行列に基づいて次の単位時間での流れを形成するため、車群パターンの推移計算を一定回数繰り返すことによって、１サイクルでの定常的なパターンを得る。
【０００６】
非特許文献２には、ＰＣＡＴＳ（Prism-Constrained Activity-Travel Simulator）とＤＥＢＮｅｔＳ（Dynamic Event-Based Network Simulator）を組み合わせることによって利用者均衡状態となる交通状況を予測するシミュレーションモデルが記載されている。ここで、ＰＣＡＴＳは、個人の生活行動を再現する生活行動シミュレータであり、ＤＥＢＮｅｔＳは、道路上の動的な交通流を再現する交通流シミュレータである。このモデルでは、ＰＣＡＴＳとＤＥＢＮｅｔＳの双方が算出するＯＤ（Origin-Destination）旅行時間が一致した場合に均衡状態とみなし、繰り返し計算を終了する。
【非特許文献１】「交通信号の手引」、社団法人交通工学研究会、１９９４年、ｐ．１２５−１３０
【非特許文献２】飯田祐三、外１０名、「マイクロシミュレーションアプローチによる都市交通計画のための交通需要予測システムの提案」、土木計画学研究・論文集、２０００年、Ｎｏ．１７、ｐ．８４１−８４８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記従来技術には、次の課題が存在する。
【０００８】
まず、非特許文献１に記載のシミュレーションモデルは、いずれも、あらかじめ設定された固定の反復回数で計算を終了する。しかし、この過程において交通状況が十分に再現できた場合には、それ以上の計算は不要となる。交通流シミュレーションをオンライン・リアルタイムで実施する場合は、限られた時間内で計算を行う必要があるため、適切な反復回数を設定して無駄な処理を削減する必要がある。
【０００９】
また、非特許文献２に記載のシミュレーションモデルでは、利用者均衡状態が収束判定の条件として用いられる。この状態において、起終点の交通量が再現されるように経路が選択される。リンクの交通量は、この選択された経路によって求められる。しかし、この手法は、交通需要側からの均衡を判定する方法であり、実際の交通流への近似度を考慮しているわけではない。交通流シミュレーションでは、道路網内の個々のリンクについて交通量の再現性を考慮する必要がある。
【００１０】
本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、車群推移の計算を反復して交通流を再現する交通流シミュレーションをオンライン・リアルタイムで実施する場合において、各リンクに対する交通量の再現性を考慮しつつ、車群推移計算の適切な反復回数を決定することができる交通流シミュレーション装置および交通流シミュレーション方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の交通流シミュレーション装置は、道路網内の各リンクにおける車群推移計算を反復して交通流を再現する交通流シミュレーション装置において、各リンクの実測交通量を取得する実測交通量取得手段と、取得された実測交通量に基づいて、車群推移計算を行い、各リンクの推定交通量を算出する車群推移計算手段と、取得された実測交通量および算出された推定交通量に基づいて、道路網内全体のリンク交通量の類似度を算出する交通量類似度算出手段と、算出された類似度に基づいて、車群推移計算の反復回数を決定する反復回数決定手段と、を有する構成を採る。
【００１２】
本発明の交通流シミュレーション方法は、道路網内の各リンクにおける車群推移計算を反復して交通流を再現する交通流シミュレーション方法において、各リンクの実測交通量を取得する工程と、取得した実測交通量に基づいて、車群推移計算を行い、各リンクの推定交通量を算出する工程と、取得した実測交通量および算出した推定交通量に基づいて、道路網内全体のリンク交通量の類似度を算出する工程と、算出した類似度に基づいて、車群推移計算の反復回数を決定する工程と、を有するようにした。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、車群推移の計算を反復して交通流を再現する交通流シミュレーションをオンライン・リアルタイムで実施する場合において、各リンクに対する交通量の再現性を考慮しつつ、車群推移計算の適切な反復回数を決定することができる。これにより、計算機資源の有効活用や計算時間の短縮を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下の説明において、同一の部分には同一の符号を付し、その説明を適宜省略する。
【００１５】
図１は、本発明の一実施の形態に係る交通流シミュレーション装置を含むシステム全体の構成を示すブロック図である。
【００１６】
図１に示すシステム１は、道路網１０と、本実施の形態に係る交通流シミュレーション装置１００とを有する。交通流シミュレーション装置１００は、車群推移の計算を反復して交通流を再現する交通流シミュレーションをオンライン・リアルタイムで実施することができる。
【００１７】
道路網１０は、図示しない信号機が設置された交差点（ノード）１２と、交差点１２間を結ぶ道路（リンク）１４とで構成されている。道路１４は、車群推移計算の対象となるリンク（以下「計算対象リンク」という）１４ａと、この計算対象リンク１４ａへの流入路である流入リンク１４ｂとを含んでいる。すべてのリンク１４には、車両感知器（以下単に「感知器」という）１６が設置されている。感知器１６によって、道路１４上を走行する車両１８が検知される。なお、交差点１２、計算対象リンク１４ａ、流入リンク１４ｂ、感知器１６、および車両１８は、対象道路網を構成する交差点、対象道路網を構成する上下線別の道路、対象道路網への流入路、車両、および車両感知器をそれぞれ模式化したものである。
【００１８】
交通流シミュレーション装置１００は、コンピュータで構成されており、車群推移計算収束判定機能を有し、車群推移計算の反復回数を算出する機能を有する。このため、交通流シミュレーション装置１００は、実測交通量記憶部１１０、推定交通量記憶部１２０、車群推移計算部１３０、交通量類似度算出部１４０、および反復回数決定部１５０を有する。車群推移計算部１３０には、信号制御情報を記憶する信号制御情報記憶部１３２と、後述する各種の時系列パターンを記憶するメモリ１３４とが接続されている。信号制御情報には、例えば、信号制御パラメータ（サイクル長、スプリット、およびオフセット）をはじめとして信号制御に必要な各種情報が含まれている。また、交通量類似度算出部１４０には、後述する相関係数を記憶するメモリ１４２が接続されている。道路網１０に設置された感知器１６は、図示しない通信回線手段によって交通流シミュレーション装置１００に接続されている。交通流シミュレーション装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を有し、上記の車群推移計算部１３０、交通量類似度算出部１４０、および反復回数決定部１５０は、このＣＰＵによってそれぞれ機能を実現する。
【００１９】
なお、本実施の形態では、メモリ１３４とメモリ１４２とは機能的に区別されているが、必ずしも別々のメモリ装置（ハードウエア）である必要はなく、単一のメモリ装置であってもよい。
【００２０】
実測交通量記憶部１１０には、任意時刻から単位時間Ｔ秒毎に計測された感知器データが格納される。具体的には、道路１４上を走行する車両１８を感知器１６で検知し、所定の処理を行って得られた交通量データが、実測交通量として実測交通量記憶部１１０に格納される。この場合、感知器１６で取得した車両データに基づいて、交通量（単位時間に通過する車両の台数）が、単位時間Ｔ秒毎に集計される。
【００２１】
本実施の形態では、実測交通量とシミュレーションによる交通量（推定交通量）との差に基づいて車群推移計算の反復回数を決定する。具体的には、車群推移計算部１３０は、実測交通量記憶部１１０に格納された流入リンク１４ｂの交通量データに基づいて、計算対象リンク１４ａの各リンクを走行する車群の挙動を模擬し、得られた（算出した）交通量データを推定交通量として推定交通量記憶部１２０に格納する。そして、交通量類似度算出部１４０は、実測交通量記憶部１１０に格納された実測交通量と、推定交通量記憶部１２０に格納された推定交通量との関係に基づいて、両者の類似度（例えば、相関係数）を算出する。そして、反復回数決定部１５０は、交通量類似度算出部１４０によって算出された類似度に基づいて、車群推移計算の反復回数を決定する。
【００２２】
以下では、車群推移計算部１３０、交通量類似度算出部１４０、および反復回数決定部１５０の各動作について、図面を用いて詳細に説明する。なお、後述するように、車群推移計算部１３０および交通量類似度算出部１４０は、反復回数決定部１５０によって起動される。
【００２３】
まず、車群推移計算部１３０の動作について詳細に説明する。
【００２４】
図２は、本実施の形態における車群推移計算部１３０の処理手順を示すフローチャートである。また、図３は、本実施の形態における車群推移計算処理を説明するための概念図である。
【００２５】
ここでは、道路網１０に流入リンクｉ（＝１，２，…，Ｉ）と計算対象リンクｊ（＝１，２，…，Ｊ）が含まれるものとする。また、交通流シミュレーション装置１００は、リンク始端への流入台数、リンク終端への到着台数、およびリンク終端からの流出台数を、それぞれ、単位時間Ｔ秒分の時系列パターン（以下順に「流入パターン」、「到着パターン」、「流出パターン」という）としてメモリ１３４に格納する。さらに、交通流シミュレーション装置１００には、あらかじめ、各ノードにおける交通流の分岐率（各ノードに接続された上流側の各リンクからその下流側に接続された各リンクへ交通流が分岐する割合）が与えられている。与えられた分岐率は、信号制御情報として信号制御情報記憶部１３２に格納されている。
【００２６】
まず、ステップＳ１０００では、実測交通量記憶部１１０から流入リンクｉ（＝１，２，…，Ｉ）の実測交通量Ｑｄｅｔ（ｉ）を抽出し、これをＴ秒分の矩形パターンに変換したものをリンクｉの到着パターンに設定する（図３（Ａ）参照）。
【００２７】
そして、ステップＳ１１００以降で、計算対象リンクｊについて車群の推移を計算する。なお、ここでは、計算対象リンクを「当該リンク」という。また、当該リンクの上流側には、上流交差点を介して上流リンクが接続され、下流側には、下流交差点を介して下流リンクが接続されている（図３（Ｂ）参照）。
【００２８】
まず、ステップＳ１１００では、ｊの値を１に設定する（ｊ＝１）。
【００２９】
そして、ステップＳ１２００では、当該リンクｊの上流側に接続されたすべての上流リンク（流入リンクｉ）を抽出し、得られた各上流リンクの流出パターンと、当該リンクｊへの分岐率とに基づいて、当該リンクｊの流入パターンを算出する（図３（Ｂ）参照）。
【００３０】
そして、ステップＳ１３００では、ステップＳ１２００で得られた当該リンクｊの流入パターンから，当該リンクｊの到着パターンを算出する。例えば、本実施の形態では、交通流マクロシミュレーションモデルで一般的に用いられる車群拡散係数を用いて、走行に伴う拡散を流入パターンに反映して到着パターンを生成する（図３（Ｃ）参照）。
【００３１】
そして、ステップＳ１４００では、当該リンクｊの下流交差点の現示に基づいて、単位時間Ｔの中で通過可能な割合を算出し、ステップＳ１３００で得られた到着パターンにこの割合を乗算して流出パターンを算出する（図３（Ｄ）参照）。
【００３２】
そして、ステップＳ１５００では、ｊの値が上限値Ｊに達した（ｊ＝Ｊ）か否かを判断する。この判断の結果として、ｊの値が上限値Ｊに達していない場合は（ｊ＜Ｊ）（Ｓ１５００：ＮＯ）、ステップＳ１６００に進み、ｊの値が上限値Ｊに達した場合は（ｊ＝Ｊ）（Ｓ１５００：ＹＥＳ）、ステップＳ１７００に進む。
【００３３】
ステップＳ１６００では、ｊの値を１だけインクリメントしてステップＳ１２００に戻る。すなわち、ｊの値が上限値Ｊに達するまで、ステップＳ１２００からステップＳ１４００の処理を繰り返す。
【００３４】
ステップＳ１７００では、当該リンクｊ（＝１，２，…，Ｊ）について、その到着パターンで表されるＴ秒分の台数を、推定交通量Ｑｓｉｍ（ｊ）として推定交通量記憶部１２０に格納する。
【００３５】
次に、交通量類似度算出部１４０の動作について詳細に説明する。
【００３６】
図４は、本実施の形態における交通量類似度算出部１４０の処理手順を示すフローチャートである。
【００３７】
ここでは、類似度して、例えば、相関係数を用いる。計算対象リンクｊの実測交通量Ｑｄｅｔ（ｊ）と推定交通量Ｑｓｉｍ（ｊ）の相関係数が１.０に近づくほど類似度が高いものとする。
【００３８】
まず、ステップＳ２０００では、実測交通量記憶部１１０から、計算対象リンクｊの実測交通量Ｑｄｅｔ（ｊ）を読み込む。
【００３９】
そして、ステップＳ２１００では、推定交通量記憶部１２０から、計算対象リンクｊの推定交通量Ｑｓｉｍ（ｊ）を読み込む。なお、もちろん、ステップＳ２０００とステップＳ２１００の処理は、逆の順序であってもよい。
【００４０】
そして、ステップＳ２２００では、ｊ＝１，２，…，Ｊについて、実測交通量Ｑｄｅｔ（ｊ）と推定交通量Ｑｓｉｍ（ｊ）の相関係数Ｒを算出する。例えば、相関係数Ｒは、次の式（１）で表される。ただし、式（１）中のＳｘｘ、Ｓｙｙ、Ｓｘｙは、次の式（２）〜（４）でそれぞれ定義される。ここで、式（２）〜（４）中のバーＱｄｅｔおよびバーＱｓｉｍは、それぞれ平均値を意味する。
【００４１】
【数１】
2008152494.tif 000003
【００４２】
【数２】
2008152494.tif 000004
【００４３】
そして、ステップＳ２３００では、ステップＳ２２００で得られた相関係数Ｒをメモリ１４２に格納する。
【００４４】
次に、反復回数決定部１５０の動作について詳細に説明する。
【００４５】
図５は、本実施の形態における反復回数決定部１５０の処理手順を示すフローチャートである。また、図６は、本実施の形態における反復回数決定処理を説明するための概念図である。
【００４６】
本実施の形態では、交通量類似度算出部１４０によって算出された、実測交通量Ｑｄｅｔ（ｊ）と推定交通量Ｑｓｉｍ（ｊ）の相関係数Ｒに基づいて、車群推移計算の反復回数を算出する。具体的には、例えば、次の条件１から条件３のいずれかを満たすか否かを判定し、条件１から条件３のいずれかを満たした時点の反復回数を求める。
条件１：相関係数が所定のしきい値を超える（相関係数＞しきい値）。
条件２：相関係数の変動（差分）値、つまり、今回の相関係数の値と前回の相関係数の値との差ΔＲが、一定の範囲内となる（下限しきい値≦ΔＲ≦上限しきい値）。
条件３：反復回数ｎが上限値となる（ｎ＝上限値）。
ここでは、条件１から条件３は、この順に判定するものとする。
【００４７】
まず、ステップＳ３０００では、反復回数ｎの初期値を１に設定する（ｎ＝１）。ここでは、反復回数の上限値をＮとする。上限値Ｎは、交通流シミュレーションをオンライン・リアルタイムで実施できるような値に設定される（例えば、Ｎ＝５０）。
【００４８】
そして、ステップＳ３１００では、車群推移計算部１３０をｎ回呼び出し、単位時間Ｔ×ｎ秒分の車群推移を計算させる。１回あたりの呼び出しによる車群推移計算部１３０の動作は、図２のフローチャートに従って実行される。
【００４９】
そして、ステップＳ３２００では、交通量類似度算出部１４０を呼び出し、ステップＳ３１００で得られた単位時間Ｔ×ｎ秒分の車群推移計算結果に基づいて、ｎ回目の車群推移計算に対応する相関係数Ｒを算出させる。算出されたｎ回目の相関係数は、メモリ１４２から読み込んで、ｒ（ｎ）に代入する。
【００５０】
そして、ステップＳ３３００では、ステップＳ３２００で得られた相関係数Ｒが条件１を満たすか否か、つまり、ステップＳ３２００で得られた相関係数Ｒが所定のしきい値を超えるか否かを判断する。この判断の結果として、相関係数Ｒが所定のしきい値を超える場合は（Ｓ３３００：ＹＥＳ）、ステップＳ３６００に進み、超えない場合は（Ｓ３３００：ＮＯ）、ステップＳ３４００に進む。
【００５１】
ステップＳ３４００では、ステップＳ３２００で得られた相関係数Ｒが条件２を満たすか否か、つまり、相関係数の差分値ΔＲが一定の範囲内となるか否かを判断する。相関係数の差分値ΔＲは、ステップＳ３２００で今回得られた相関係数の値と前回得られた相関係数の値との差ΔＲ＝ｒ（ｎ）−ｒ（ｎ−１）を算出して取得する。この判断の結果として、相関係数の差分値ΔＲが一定の範囲内となる場合は（Ｓ３４００：ＹＥＳ）、ステップＳ３６００に進み、ならない場合は（Ｓ３４００：ＮＯ）、ステップＳ３５００に進む。
【００５２】
ステップＳ３５００では、今回の反復回数ｎが条件３を満たすか否か、つまり、今回の反復回数ｎが上限値Ｎとなるか否かを判断する。この判断の結果として、今回の反復回数ｎが上限値Ｎとなる場合は（Ｓ３５００：ＹＥＳ）、ステップＳ３６００に進み、ならない場合は（Ｓ３５００：ＮＯ）、ステップＳ３７００に進む。
【００５３】
ステップＳ３６００では、条件１から条件３のいずれかを満たしているため、当該時点の反復回数ｎを、出力すべき適切な反復回数と決定し、図示しないメモリに格納し、上記一連の処理を終了する。例えば、図６（Ａ）は、条件１を満たす場合であり、図６（Ｂ）は、条件２を満たす場合である。図６（Ａ）の例では、相関係数ｒ（ｎ）が所定のしきい値Ａ（例えば、Ａ＝０.７〜０.９５、好ましくは、Ａ＝０.８以上）を超えた時点Ｔ１の反復回数ｎが、出力すべき適切な反復回数と決定される。また、図６（Ｂ）の例では、相関係数の差分値ΔＲ＝ｒ（ｎ）−ｒ（ｎ−１）が、下限しきい値Ｂ１以上上限しきい値Ｂ２以下の範囲内（例えば、Ｂ１＝−０.０５、Ｂ２＝０.０５）となった時点Ｔ２の反復回数ｎが、出力すべき適切な反復回数と決定される。
【００５４】
一方、ステップＳ３７００では、ｎの値を１だけインクリメントしてステップＳ３１００に戻る。すなわち、条件１から条件３のいずれかを満たすまで、ステップＳ３１００からステップＳ３５００の処理を繰り返す。
【００５５】
このように、本実施の形態によれば、実測交流量と推定交通量の類似度（例えば、相関係数）基づいて車群推移計算の反復回数を決定するため、車群推移の計算を反復して交通流を再現する交通流シミュレーションをオンライン・リアルタイムで実施する場合において、各リンクに対する交通量の再現性を考慮しつつ、車群推移計算の適切な反復回数を決定することができる。これにより、計算機資源の有効活用や計算時間の短縮を図ることができる。
【産業上の利用可能性】
【００５６】
本発明に係る交通流シミュレーション装置および交通流シミュレーション方法は、車群推移の計算を反復して交通流を再現する交通流シミュレーションをオンライン・リアルタイムで実施する場合において、各リンクに対する交通量の再現性を考慮しつつ、車群推移計算の適切な反復回数を決定することができる交通流シミュレーション装置および交通流シミュレーション方法として有用である。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明の一実施の形態に係る交通流シミュレーション装置を含むシステム全体の構成を示すブロック図
【図２】本実施の形態における車群推移計算部の処理手順を示すフローチャート
【図３】本実施の形態における車群推移計算処理を説明するための概念図
【図４】本実施の形態における交通量類似度算出部の処理手順を示すフローチャート
【図５】本実施の形態における反復回数決定部の処理手順を示すフローチャート
【図６】本実施の形態における反復回数決定処理を説明するための概念図
【符号の説明】
【００５８】
１０  道路網
１２  交差点（ノード）
１４  道路（リンク）
１４ａ  計算対象リンク
１４ｂ  流入リンク
１６  車両感知器
１８  車両
１００  交通流シミュレーション装置
１１０  実測交通量記憶部
１２０  推定交通量記憶部
１３０  車群推移計算部
１３２  信号制御情報記憶部
１３４、１４２  メモリ
１４０  交通量類似度算出部
１５０  反復回数決定部
【図１】
2008152494.tif 000005
【図２】
2008152494.tif 000006
【図３】
2008152494.tif 000007
【図４】
2008152494.tif 000008
【図５】
2008152494.tif 000009
【図６】
2008152494.tif 000010