歩車分離信号の効果に関する研究
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図 5-3 対比一例乗用車進行方向の位置図 ピーク時には最低でも0.580のWAPE値を示している。また、交通量の比率については、1に近づくほど、予測精度が高いと評価される。開発した手法は全ての時間帯で、非常に1に近い値を示しているが、SUMOの手法では少なくとも0.226で1から離れている。各車線における開発したトリップ生成手法による交通量の現況再現精度について付録4で示している。以上から、開発した手法がSUMOの手法よりも優れていることが明らかになった。 直接対比できるように、一例として、中町中郷交差点における東南方向からの左折直進乗用車の調査した交通量とシミュレーションした交通量の比較結果を図 5-4、図 5-5、図 5-6に示す。左側がSUMOの手法、右側が開発した手法の結果である。開発した手法は、WAPE値が低く、比較の青いポイントも赤い線により集中していることが確認できる。以上の結果から、開発した手法が顕著に優れていることが明確になった。 25

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