リアルタイム予測交通流シミュレーションシステムの開発*
A Development of Traffic Prediction System Based on Real-time Simulation*
白石智良**・桑原雅夫***・堀口良太****By Tomoyoshi SHIRAISHI**・Masao KUWAHARA***・Ryota HORIGUCHI****１．本研究の背景および目的シミュレーション上に再構築し，その時点からの短期的な将来予測を行うものを指す．

本研究は，時々刻々と変化する状況を常に監視し，こうしたリアルタイムでの予測シミュレーション適切な運用を行うために，車両感知器，VICS等のモデルは，国内においても阪神高速道路のHEROI

リアルタイムな交通情報と，既存の交通流シミュレ

NE 1),2),3) 等の先行事例が報告されている．

ーションを用いて短期的な将来予測を行うシステムを開発するものである．

本研究で開発するリアルタイム予測交通流シミュ
レーションの特徴は，次の２点である．

近年，都市高速道路においては慢性的に渋滞が頻発し大きな社会問題となっている．都市高速道路を①予測開始時点にリンク上に存在する車両のOD構代表する首都高速においても一日の交通量は約百十成比率をそのときまでの当日のリンク旅行時間変万台となり，これらの交通を安全かつ円滑に制御す動に従って車両を移動させる「リアルタイムシミるために，これまで以上に素早く適切な対応を行うュレーション」を利用して推定し，予測開始時にことが重要と考えられる．

あらかじめ交通量を「予測シミュレーション」に本研究で開発するシステムは，現在の交通状況かロードしておく「ホットスタート」機能を備える．

ら短期的な将来の交通状況を予測し，施策の検討・評価を即座に行うなどの場面で活用が期待できるものと考える．

②予測開始時点から予測したい将来時点までの，ネットワークに流入するOD交通量を当日の交通量変動を加味して時系列予測する「OD交通量予２．リアルタイム予測シミュレーション
本研究が目的としているリアルタイム予測シミュ測」機能を備える．
システムの核となるシミュレーションモデルには，

レーションとは，オンラインで接続された車両感知

SOUND(Simulation On Urban road Network w

器等から逐次最新の情報を取得し，即座に道路ネッ

ith Dynamic route guidance) 4),5) を用いることとトワーク上の状態を推定して，現在の交通状況をする．SOUNDには，路側観測交通量と観測リンク*キーワーズ：交通管理，交通制御，交通情報

旅行時間に基づいて時間帯別のOD交通量を推計す**正員、工修、東京大学国際・産学共同研究センター

る機能があるが，オフラインの利用が前提となって（東京都目黒区駒場4-6-1、TEL03-5452-6565、FAX03-5452-6800）

いる．この方式は，シミュレーションを行う前の段階で、全時間帯の路側観測データ（路線観測交通量***正員、Ph.D、東京大学生産技術研究所やリンク旅行速度）が取得されている必要があり，（東京都目黒区駒場4-6-1、リアルタイム予測シミュレーションにそのまま適用

TEL03-5452-6418、FAX03-5452-6420）****正員、工博、（株）アイ・トランスポート・ラボ（東京都新宿区揚場町2-12ｾﾝﾄﾗﾙｺｰﾎﾟﾗｽ404号室、TEL03-5261-3077、FAX03-5261-3077）することはできない．
そこで，リアルタイムで得られる路側観測データから，時間帯毎のOD交通量を逐次計算しシミュレーションに入力できるようにモデルの枠組みを変更する必要がある．

（１）リアルタイムシミュレーション
OD交通量を入力とするシミュレーションでは，３．リアルタイム予測シミュレーションのフレーム

ホットスタートを行う場合，各リンク上の車両密度ワーク

分布だけでなく，個別車両の目的地情報が必要となる．前者は，車両感知器などから得られる交通量かリアルタイム予測シミュレーションのシステム構

らリンク上の存在台数を推定することができるが，成は，ホットスタート時においてネットワーク上に後者は，現在利用できるセンサー情報では得ること交通状況の初期状態を与えるための「リアルタイムができず，何らかの仮定をおいて推計する必要があシミュレーション」と，その初期状態と，交通量予る．リアルタイムシミュレーションでは，この個別測モデルで得られる将来の発生交通量を入力とする車両の目的地情報を推定する．

「予測シミュレーション」の２つの機構を軸としてリアルタイムシミュレーションの入力データとし構築する．これらには，同じSOUNDのシミュレーては，過去のOD調査（交通センサスや首都高速道ションエンジンを使用し，経路選択も同じモデルを路起終点調査など）のデータを用い，時間帯別（1使用することで，論理的に矛盾しない初期状態推定5分単位）・車種別に集計したOD表を作成し，こが可能となる．図１にリアルタイム予測シミュレー

れを標準OD交通量として用意する．車両感知器等ションのフレームワークを示す．

からは，観測リンク速度を取得する．
図２に，リアルタイムシミュレーションの処理の流れを示す．

図 1

フレームワーク

まず，一般的な過去のOD調査から作成した標準

図 2

OD交通量のデータと当日の観測リンク速度をリア

リアルタイムシミュレーション

ルタイムシミュレーションに読込み，予測開始時点

リアルタイムシミュレーションでは，標準OD交でのリンク上OD比率を推定する．推定されたリン

通量（車種別，時間帯別）に沿ってネットワークのク上のOD比率と当日の観測交通量から，予測開始発生点から車両を発生させて，蓄積した当日の感知時点の交通状況を推定し，予測シミュレーションに器情報の観測リンク速度を用いて車両を移動させる．

ロードする（ホットスタート）．予測開始時点から

この時，車両は観測リンク速度で移動させる．

予測したい将来時点までの間，予測シミュレーショ

リアルタイムシミュレーションでは，予測開始時ンを実行し，その結果として予測交通状況が出力さ点での各リンクに存在する車両のOD比率が出力される．

れる．

以下，リアルタイムシミュレーションと予測シミュレーションについての詳細を説明する．

（２）予測シミュレーション
予測シミュレーションは，予測開始時点の交通状
況から予測したい将来時点までの交通状況を予測すX t = φ1 X t −1 + ... + φ p X t − p + Z tる機構で，任意のタイミングで複数のシミュレーションを起動できる仕様とする．これは，同じ時点から違う将来時点の交通状況を予測したり，一定間隔

t = 0,±1,...

で連続的に将来予測を行ったりする場合を考慮したで表される． 6),7)

ものである．

ただしΦ 1 〜Φ p は，パラメータで、Z t はホワイ

予測シミュレーションは，「ホットスタート」，ト・ノイズである．また，pはモデルの次数で、赤「OD交通量予測」と平行して複数の予測シミュレ

池の情報量基準(AIC)により最適な近似を与える次ーションを時間管理する「タイムライン管理機能」

数が決定される．現在からn時点将来の値を予測すで構成される．

る場合は，この式のtをずらしながら，n回繰り返しａ）ホットスタートてやると良い．この平均パターンとARモデルを利ホットスタートは，予測開始時点の交通状況を予用して交通量を予測した例を図3に示す．

測シミュレーションにロードする機能である．
平均パターンとARモデルによる交通量予測

具体的には，リアルタイムシミュレーションから350300等から得られる交通量に合うように拡張し，各リン250クに存在する個々の車両に目的地情報を割り当てる．

200

このホットスタートを備えることによって，各リ５分間交通量

出力される各リンク上のOD構成比率を車両感知器

150ンクのOD構成比率をテンプレートなどの固定値で100与えた場合と比べると，その時の交通状況によるO50

D構成比率の変化を考慮することができ，より現実

00時

OD交通量予測は，予測開始時点から予測したい

2時

3時 4時 5時

6時

7時

実測値(11月1日)に近い状況を再現できるものと考えられる．
ｂ）OD交通量予測1時

図 38時9時 10時 11時 12時 13時 14時 15時 16時 17時 18時 19時 20時 21時 22時 23時

5分先予測値

15分先予測値

30分先予測値

1時間先予測値

平均パターン+AR モデルでの交通量予測例

将来時点までの，ネットワークに流入するOD交通予測する将来は，5分先，15分先，30分先，1時量を時系列予測する機能である．これは，車両発生間先の4時点で行っているが，全ての時点において点からの発生量を現在と過去のデータから予測する良好な結果を得られることが確認されている．

もので，道路ネットワーク上の存在台数の変化を模ｃ）タイムライン管理機能擬する上で重要なモジュールである．
時系列解析における予測モデルは，色々なモデルが使われているが，ここでは，各発生点での過去の平均パターンを標準値として作成し，観測交通量と標準値との差分に対して自己回帰モデル（ARモデル）によって時系列予測する．平均パターンをどのように選択するかが重要な問題となるが，これまでの累積交通量の変動パターン分析から，当面は日曜
祝日，土曜日，平日，特異日（年末年始，お盆，ゴールデンウィーク）に分類して処理を行う．
ARモデルは，時系列データの変動を直前の値か

図 4

タイムライン管理ら説明するモデルで，時点ｔにおける確率過程の値

タイムライン管理機能は，複数の予測シミュレー

X t が過去の値X t-1 ，X t-2 ，…，X t-p の1次関数とランションを同時に起動した場合には，図4のように，ダムな観測誤差Z t の和ある予測開始時点において，既に実行されている予測シミュレーションにより予測された交通状況と，ホットスタートによって得られた交通状況との乖離量（比較は交通量，交通密度等で行うことを検討）

参考文献を計算し，ある一定の閾値以内であれば，既に処理

１）Takehiro YUKIMOTO， Masashi OKUSを行っている予測シミュレーション１の終了時刻をHIMA， Nobuhiro UNO, Takehiro DAIT延長して予測を行う．

O： Evaluation of On Ramp Metering On

もし乖離量が閾値を越えたならば，新たに予測シミュレーション２を行う．
これにより予測精度が良い場合の処理を減らすこHanshin Expressway Using Traffic Simulator(HEROINE)， 9 th ITS World Congress, 2002とができ，突発事象などが起こり，交通状況が著し

２）SAITA Koichi, KURAUCHI Fumitaka，く変化した場合などにも柔軟に対応できる．

OKUSHIMA Masashi， DAITO Takahir
o： ESTABLISHMENT OF HEROINE Ha
nshin Expressway Real-time Observatio

４．今後の課題n-based & Integrated Network Evaluatio
本稿のシステムにおいては，今後，システム検証

n, 9 th ITS World Congress, 2002を予定している．検証は首都高速道路３号線（図５，３）大藤武彦，西林素彦，奥島正嗣，井上矩之：

用賀−谷町Jct）を対象区間として行う．

都市高速道路における渋滞水準を考慮したLP制御モデルの検討，第23回交通工学研究発表会論文報告集，2003
４）吉井稔雄，桑原雅夫，森田綽 之 ： 都 市 内 高速道路における過飽和ネットワークシミュ
レ ー シ ョ ン モ デ ル の 開 発 ， 交 通 工 学 ， Vol.3
0， No.1,1995
５）SOUND製 品 情 報 : http://www.i-transpor

tlab.jp/products/sound
図 5

検証区間６）P.J.ブロックウェル，R.A.デービス「時系列解析と予測」，シーエーピー出版，2004
起終点の数は，用賀(on/off)，三軒茶屋（on/off），
池尻（on/off），渋谷（on/off），高樹町(on/off)のランプと端部(東名道，谷町Jct)の本線断面の７点で行う．検証は，本稿のシステムで行ったシミュレーションと実際の車両感知器の断面交通量，リンク旅行速度，渋滞区間などを比較することにより行うものとする．
５．最後に
本稿のシステムにおいては，交通管制，運用以外にも，交通計画分野においても利用価値が期待できると考える．今後は，様々な利用法の開発も行っていきたい．

７）尾崎統，北川源四郎編「時系列解析の方法」,

朝倉書店，1998