INSPECTOR Verification

1. 車両の発生車両発生の機能について検証する．
1.1 車両の総発生台数
図 1­1 のような検証用ネットワークを用意し，500, 1000, 2000 [台/時]の 3 段階の需要を与え，1 時間のシミュレーションを 5回実行し，車両の総発生台数を記録する．

需要500, 1000, 2000[台/時]車線数: 1

図 1­1 車両発生検証用ネットワーク

図 1­2 に検証結果を示す．

2500
1234

5発生台数 [台]

2000

1500

1000

500

0500

1000
交通需要 [台/ 時]

図 1­2 車両の総発生台数12000

1.2 発生車頭時間分布
需要を変化させたときの発生車頭時間分布が，設定した分布パターンに正しく従っているかについて検証を行う．需要を 500, 1000, 2000[台/時]の 3 段階の需要を与え，図 1­1 のネットワークで 1 時間のシミュレーションを 5 回実行する．
以下に検証結果を示す．

0.18

#1#2
#3#4#5理論値

0.160.14

出現頻度

0.12
0.1
0.08
0.06
0.04
0.02
00510152025303540

車頭時間[sec]

図 1­3 発生車頭時間間隔の分布 (500[台/時])

0.4

#1
#2
#3
#4
#5
理論値

0.35
0.3

出現頻度

0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0051015202530

車頭時間[sec]

図 1­4 発生車頭時間間隔の分布 (q=1000[台/時])

23540

0.8

#1
#2
#3
#4
#5
理論値

0.7
0.6

出現頻度

0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
00510152025303540

車頭時間[sec]

図 1­5 発生車頭時間間隔の分布 (2000[台/時])

1.3 超過需要の処理
指定時間帯で発生しきれなかった超過交通需要が，次の時間帯においても消滅せずに正しく発生しているかについて検証を行う．ここでは，最初の 1 時間に 4400[台/時]の需要を与え，それ以降は全く需要を与えず，リンク下流端での交通量が 0 になるまでシミュレーションを行う．
図 1­6 に検証結果を示す．

5000

累積交通量 [ 台]4000

30002000
リンク通過交通量1000

設定した需要0060

120
時間[ 分]

図 1­6 発生交通量とリンク通過交通量3180

2. ボトルネック容量パラメータの違いによって再現される Q­K 曲線について検証する．
2.1 自由流側の Q­K 曲線
以下の手順により，自由流側の Q­K 曲線を求める．
① 図 2­1 のようなネットワークを用意する．
② 表 2­1 で示したパラメータセットについて，まず 300 台/h の需要を与える．
③ 当該リンクが自由流で定常状態になるのを待ち，定常状態になってから，当該リンクの上流端と下流端の累積交通流を観測する．大型車については乗用車換算係数を 1.7 としてカウントする．
④ ある 10 分間について，１分ごとにリンク上流端と下流端の累積交通量の差で区間内の車両台数を求め，これらを平均してその 10 分間の交通密度とする．このとき，同じ 10 分間で下流端を通過した車両台数を交通量とする．
⑤ この結果を，Q­K 平面上にプロットする．
⑥ 次の 10 分間で④～⑤を繰り返し同様にプロットする．これを 10 回繰り返し，同様にプロットする．
⑦ 一旦，シミュレーションを終了し，次に交通需要を 300 台/h ずつ増加させて 2100 台/h になるまで③～⑥を繰り返す．

需要
300 台/h～2100 台/h
1km の対象区間

観測断面

観測断面

車線数: 1

図 2­1 自由流側の Q­K 曲線検証用ネットワーク

表 2­1 自由流側のパラメータセット

最小車頭距離大型車混入率Free1 (base case)

8.0m

0%

50km/h

Free2

8.0m

30%

50km/h4平均速度2.2 渋滞流側の Q­K 曲線
以下の手順で，渋滞流側の Q­K 曲線を求める．
① 図 2­2 のようなネットワークを用意する．
② 表 2­2 で示すように，自由流側の Q­K 曲線を求めるときに用いたパラメータセットについて，ボトルネック区間の平均速度を 30km/h に設定し，シミュレーションを行う．この時，ボトルネックで渋滞が発生するように 2200 台/h の需要を与える．
③ 当該リンクが自由流で定常状態になるのを待ち，定常状態になってから，当該リンクの上流端と下流端の累積交通流を観測する．大型車については乗用車換算係数を 1.7 としてカウントする．
④ ある 10 分間について，１分ごとにリンク上流端と下流端の累積交通量の差で区間内の車両台数を求め，これらを平均してその 10 分間の交通密度とする．このとき，同じ 10 分間で下流端を通過した車両台数を交通量とする．
⑤ この結果を，Q­K 平面上にプロットする．
⑥ 次の 10 分間で④～⑤を繰り返し同様にプロットする．これを 10 回繰り返し，同様にプロットする．
⑦ 一旦，シミュレーションを終了し，次にボトルネックにおける平均速度を 20km/h，10km/h に設定し，②～⑥を行う．

需要2200 台/h
1km の対象区間
ボトルネック区間

車線数: 1
観測断面

観測断面

図 2­2 渋滞流側の Q­K 曲線検証用ネットワーク

表 2­2 渋滞流側のパラメータセット
Jam1

Free1+ボトルネック区間の平均速度を 10km/h～30km/h

Jam2

Free2+ボトルネック区間の平均速度を 10km/h～30km/h

52.3 検証結果
パラメータセットごとに得られる自由流側と渋滞流側の Q­K 曲線を重ねて以下に図示する．

2500
300[台 / 時]
600[台 / 時]

2000
交通量 [pcu/h]

900[台 / 時]
1200[台 /時 ]1500

1500[台 /時 ]1800[台 /時 ]1000

2100[台 /時 ]30km/h500

20km/h
10km/h00204060

80

100120140

密度 [pcu/km]

図 2­3 Ｑ­Ｋ曲線 (Free1)

2500

300[台 /時 ]600[台 /時 ]交通量 [pcu/h]

2000

900[台 /時 ]1200[ 台 /時 ]1500

1500[ 台 /時 ]1800[ 台 /時 ]1000

2100[ 台 /時 ]30km/h500

20km/h
10km/h0020406080

100

密度[pcu/km]

図 2­4 Ｑ­Ｋ曲線 (Free2)

61201403. 飽和交通流率

パラメータの違いによって再現される飽和交通流率について検証する．赤現示の間に滞留した車両が，青現示の間に流出していく様子を確認するものである．
以下の手順で検証を行う．
① 図 3­1 のような検証用ネットワークを用意する．
② 表 3­1 に示すようなパラメータセットについて，それぞれ需要を 1000[台/時]に設定し，シミュレーションを行う．
③ シミュレーション開始後 10 サイクル程度経過してから，10 サイクルの間，リンクからの流出量を観測する．観測する時間間隔は 1 秒とする．
④ 青現示が始まってからの 1 サイクルごとの流出交通量を累積曲線にして，10 サイクル分重ねて図示する．交通流が飽和している間はいずれのサイクルでも流率が安定して再現されていることを確認する．

サイクル長:
スプリット:
損失時間 :

需要:1000 [台/時]

120 秒
50 %
10 秒

車線数: 1

図 3­1 飽和交通流率検証用ネットワーク

表 3­1 飽和交通流率検証用パラメータセット
最小車頭距離大型車混入率

SFR1 (base case)

8.0m

0%50km/h

SFR2

8.0m

30%50km/h

7

平均速度以下に検証結果を示す．

3530Cycle­1Cycle­225
累積交通量 [ 台]Cycle­3Cycle­420Cycle­5Cycle­615Cycle­7Cycle­810Cycle­9Cycle­105
飽和交通流率 : 1963[ 台/時]
1963
0­5051015202530 3540455055606570

時間 [秒 ]

図 3­2 飽和交通流率 (SFR1)

3530Cycle­1Cycle­225
累積交通量 [ 台]Cycle­3Cycle­420Cycle­5Cycle­615Cycle­7Cycle­810Cycle­9Cycle­105

飽和交通流率 : 1676[台/時]＝2028[pcu/h]

0­50510152025303540455055

時間 [ 秒 ]図 3­3 飽和交通流率 (SFR2)

8606570

4. 渋滞の延伸と解消およびショックウェーブの伝播速度

4.1 渋滞の延伸と解消
ボトルネックを含む単路部において，a) 需要がボトルネック容量を上回り，渋滞が上流に延伸していく状況，b) 需要がボトルネック容量を下回り，需要が上流から解消していく状況，について渋滞の延伸と解消がショックウェーブ理論と比べてどのように再現されているかについて検証を行う．
以下の手順で検証を行う．
① 図 4­1 のような検証用ネットワークを用意する．ボトルネック区間での平均速度は 18km/h とする．
② 表 4­1 のようなパラメータセットについて，0 分～15 分に 800[pcu/h]，15 分～25 分に 1600[pcu/h]，25 分～60 分に800[pcu/h]の需要を与え，1 時間のシミュレーションを実行する．
③ 渋滞が延伸し，解消する様子を各観測断面で累積通過交通量を記録し，通過交通量累積曲線を作成する．
④ 各パラメータセットが示す Q­K 曲線から求められるショックウェーブの伝播速度を求め，ボトルネック上流側での交通量遷移図を作成する．(図 4­2, 4­3)
⑤ ③で得られた通過交通量累積曲線と④で得られた交通状態遷移図を重ね，渋滞の延伸と解消が理論と比べてどのように再現されているかを確認する．

需要 : 0 分­15 分
800[pcu/h]
15 分­25 分 1600[pcu/h]
25 分­60 分 800[pcu/h]

ボトルネック区間
平均速度 : 18km/h

500m

500m

500m

500m

車線数: 1
交通量観測断面

図 4­1 渋滞の延伸と解消の検証用ネットワーク

表 4­1 渋滞の延伸と解消の検証用パラメータセット
最小車頭距離大型車混入率SW1 (base case)

8.0m

0%

50km/h

SW28.0m

30%50km/h9

平均速度2000

BW1 ­9.5km/h

交通量 [pcu/h]

1500

FW2, FW3 42.7km/h
1000

FW4 2.5km/h
500

FW1 42.7km/h

0020406080

100

120140密度[pcu/km]

図 4­2 Q­K 曲線から求められるショックウェーブ伝播速度 (SW1)

2000

1500

BW1 ­10.0km/h

交通量 [pcu/h]

FW2, FW3 45.1km/h

1000

FW4 2.6km/h

500

FW1 45.1km/h

0020406080[pcu/km]密度100120

図 4­3 Q­K 曲線から求められるショックウェーブ伝播速度 (SW2)10140以下に検証結果を示す．

1000
900
800
800[pcu/h]

1600[pcu/h]

800[pcu/h]

累積交通量 [ 台]

700
600
5000m

400500m
300

1000m
1500m

200

2000m
100005101520253035404550556045505560

時間 [分 ]

ボトルネックからの距離 [m]0500
BW1 ­9.5km/h

FW4 2.5km/h

10001301m 25’59’’

1500
FW1 42.7km/h

FW2 42.7km/h

FW3 42.7km/h

2000051015202530
時間 [分 ]

3540

図 4­4 ボトルネック上流の交通状態遷移図(下)と各観測断面での通過交通量累積曲線(上) (SW1)111000
900
800

1600[pcu/h]

800[pcu/h]

800[pcu/h]

累積交通量 [ 台]

700
600
5000m

400500m
3001000m

2001500m
2000m

10000510152025303540455055605560

時間 [分 ]

ボトルネックからの距離 [m]0500
BW1 ­10.0km/h

FW4 2.6km/h

10001362m 25’51’’
1500
FW1 45.1km/h

FW2 45.1km/h

FW3 45.1km/h

2000051015202530
時間[分]35404550

図 4­5 ボトルネック上流の交通状態遷移図(下)と各観測断面での通過交通量累積曲線(上) (SW2)12

4.2 信号現示が赤から青に変わることで，滞留が下流から解消していく状況
赤現示の間に滞留した車両が，青現示の間に流出していく様子を検証する．検証は発進波と停止波の伝播速度をショックウェーブ理論から求められる理論値と比較することによって行う．
以下の手順で検証を行う．
①

図 4­6 のような，信号交差点を含むネットワークを用意する．信号交差点の上流側には 20m ごとに通過交通量を観測する断面を設定する．

②

表 4­2 のようなパラメータセットについて，600[pcu/h]の需要を与えてシミュレーションを行う．このとき，各断面の観測時間間隔は 1 秒とする．また，到着のランダム性が大きいと停止波が一様に伝播せず，比較が難しくなるため，車両の発生は一様到着になるように設定する．

③

与えられたパラメータセットに対応する Q­K 曲線と飽和交通流率から，発進波と停止波の伝播速度を求め，信号交差点上流の交通状態遷移図を作成する(図 4­7, 図 4­8)．また，シミュレーション開始から十分時間をおいた赤現示で始まる 1 サイクルの時間帯について，各断面の通過交通量の累積曲線を重ねて図示する．これを，交通状態遷移図と重ね，傾きが変化する時点が一致するかどうか確認する．

サイクル長:
スプリット:
損失時間 :

直進需要:600 [pcu/h]

120 秒
50 %
10 秒

100m 80m 60m 40m 20m 0m

車線数: 1
交通量観測断面

図 4­6 信号による発進波/停止波の再現性検証用ネットワーク

表 4­2 発進波/停止波の検証用パラメータセット
最小車頭距離大型車混入率SW1 (base case)

8.0m

0%

50km/h

SW28.0m

30%50km/h

13

平均速度

2500

交通量 [pcu/h]

2000

1500

発進波 ­24.8km/h

42.8km/h
1000

停止波 ­5.4km/h

5000050100150

密度 [pcu/km]

図 4­7 Q­K 曲線から求められる発進波と停止波の速度 (SW1)2500

交通量 [pcu/h]

2000

1500

45.1km/h
発進波 ­25.9km/h

1000

停止波 ­5.5km/h

5000050100
密度 [pcu/km]

図 4­8 Q­K 曲線から求められる発進波と停止波の速度 (SW2)14150

0m20m40m
累積交通量 [pcu]

60m
80m
100m

­100102030

4050

60

70

80

90

100

60

70

80

90

100

時間[ 秒]
時間 [ 秒]­100102030

40

500

信号交差点からの距離 [m]20

発進波 ­24.8km/h

4042.8km/h
60

停止波 ­5.4km/h
80

100

77 秒 (115m)
120

図 4­9 発進波と停止波の伝播の様子と各地点での累積交通量 (SW1)

150m
20m
40m
累積交通量 [pcu]

60m
80m
100m

­100

102030

40

50

60

70

80

90

100

60

70

80

90

100

時間[ 秒]
時間[ 秒]
­100

1020

30

40

50

0

発進波 ­25.9km/h
信号交差点からの距離 [m]2040

45.0km/h

停止波 ­5.5km/h
608010076 秒 (116m)

120

図 4­10

発進波と停止波の伝播の様子と各地点での累積交通量 (SW2)16

5. 合流部の容量と合流比

実装されていないため検証対象外．

6. 信号交差点での対向直進交通による右折容量低下

信号交差点での対向直進交通量による右折容量低下について検証する．
以下の手順で検証を行う．
① 図 6­1 のような検証用ネットワークを用意する．
② 対向直進ギャップアクセプタンスが 3 秒，5 秒，７秒の 3 種類について右折交通量を確認する．
③ 信号パラメータはサイクルを 120 秒とし，有効青時間を 40，60，80 秒の 3 段階に変える．
④ 各信号パラメータについて対向直進の交通需要を 200，400，600，800，1000，1200 [台/時]の 6 段階に変化させな
がら，1 時間シミュレーションを行い，右折交通量を観測する．
なお，この際，最小車頭距離は 8.0m，大型車混入率は 0%，平均速度は 50km/h としている．

直進需要: 200～1200 [台/時]
右折需要: 2000[台/時]

サイクル長: 120 [秒]
有効青時間: 40, 60, 80 [秒]車線数: 片側 1 車線

図 6­1 右折容量低下の検証用ネットワーク

17右折容量低下の検証は，シミュレーション結果と交通工学研究会の右折容量の算定式と比較することで行う．

S R = 1800 f ( SG - qC ) /( S - q ) / C + 3600 K / C
ここで，SR ・・・右折交通容量[veh/h]
S ・・・対向直進交通の飽和交通流率[veh/有効青１時間]
ｑ ・・・対向直進流入部の交通量[veh/h]
C ・・・サイクル長[s]G ・・・有効青時間[s]K ・・・信号現示の変わり目で捌ける車両の台数(=2)[台/サイクル]f ・・・ギャップアクセプタンス確率
ｆ =

1.00

(q=0),

0.81(q=200),

0.65(q=400),0.54(q=600),

0.45(q=800),0.37(q=1000),0.0(q>1000),

以下に検証結果を示す．

1200
Sim値 40秒
Sim値 60秒
Sim値 80秒
理論値 40秒
理論値 60秒
理論値 80秒

右折通過交通量 [台/時]

1000

800

600

4002000200300

400500600

700800

900

1000

1100

対向直進交通量 [台/時]図 6­2

右折容量のシミュレーション値と理論値の比較(ギャップアクセプタンス : 3 秒)

18

1200

1200
Sim値 40秒
Sim値 60秒
Sim値 80秒
理論値 40秒
理論値 60秒
理論値 80秒

右折通過交通量 [台/時]

1000

800

600

400

2000200

300

400

500

600

700

800

900

1000

1100

1200

対向直進交通量 [台/時]図 6­3

右折容量のシミュレーション値と理論値の比較(ギャップアクセプタンス : 5 秒)

1200
Sim値 40秒
Sim値 60秒
Sim値 80秒
理論値 40秒
理論値 60秒理論値 80秒

右折通過交通量 [台/時]1000800600400200020030040050060070080090010001100

対向直進交通量 [台/時]図 6­4

右折容量のシミュレーション値と理論値の比較(ギャップアクセプタンス : 7 秒)

1912007. 経路選択行動

INSPECTOR では出発時のドライバーに対して，目的地までの所要時間，走行経路の平均的な車線数，右左折回数を説明変数とする経路選択モデルにより，最大 3 つまで列挙された経路から確率的に選択させている．ここでは，経路の所要時間情報の更新間隔の違いによって，経路選択がどのように変化するのか検証する．
以下の手順で検証を行う．
① 図 7­1 に示すように 2 つの経路で所要時間のみに違いが生じるような検証用ネットワークを用意する．リンク 3 で渋滞が発生するように平均速度は 25km/h とし，リンク 0～2 では平均速度は 36km/h とする．合流部での合流比は 1:1 になるように設定する．
② 経路の所要時間情報の更新の時間間隔 5 分，15 分，30 分の場合について，2 時間のシミュレーションを行う．
③ 各ケースで，リンク 1 とリンク 2 の流出と流入の累積交通量を観測し，累積交通量曲線を作成する．

需要 : 1800 [台/時] 0～60 分
900 [台/時] 60～120 分

渋滞時の合流比 1:1
平均速度

リンク 31500m

リンク 11500m

リンク 01500m

リンク 23000m

リンク 036km/h

リンク 136km/h

リンク 236km/h

リンク 325km/h
車線数: 1 車線

図 7­1 経路選択行動検証用ネットワーク

検証結果を図 7­2～図 7­4 に示す．

3000
設定需要
リンク 1 流入
リンク 2 流入
リンク 1 流出
リンク 2 流出

累積交通量[台]

2500

2000

1500

1000

500

0020406080100時間[分]図 7­2 リンク 1 と 2 の累積流出入交通量曲線 (5 分間隔)

20120

3000
設定需要
リンク 1 流入
リンク 2 流入
リンク 1 流出
リンク 2 流出

累積交通量[台]

2500

2000

1500

1000

500

0020406080100120

時間[分]図 7­3 リンク 1 と 2 の累積流出入交通量曲線 (15 分間隔)

3000
設定需要
リンク 1 流入
リンク 2 流入
リンク 1 流出
リンク 2 流出

累積交通量[台]

2500

2000

1500

1000

500

0020406080100

時間[分]図 7­4 リンク 1 と 2 の累積流出入交通量曲線 (30 分間隔)

21120