| 作成年度 | 2024年度 |
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| 論文名 | 機械学習を用いた路面すべり摩擦係数予測に関する基礎的検討 |
| 論文名（和訳） | |
| 論文副題 | |
| 発表会 | 雪氷研究大会（2024・長岡） |
| 誌名（No./号数） | 雪氷研究大会講演要旨集 |
| 発表年月日 | 2024/09/16 ～ 2024/06/19 |
| 所属研究室／機関名 | 著者名（英名） |
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| 寒地交通チーム | 齊田 光（SAIDA Akira） |
| 寒地交通チーム | 奥村 航太（OKUMURA Kota） |
| 寒地交通チーム | 中村 裕貴（NAKAMURA Yuki） |
| 寒地交通チーム | 松島 哲郎（MATSUSHIMA Tetsurou） |
| 寒地交通チーム | 中村 浩（NAKAMURA Hiroshi） |
| 抄録 |
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| 路面雪氷状態（路面の積雪状況やすべりやすさ等）は車両のスリップ事故や歩行者の転倒事故の発生リスクなどに 影響を与えるため，安全・快適な冬期道路環境を維持する上で路面雪氷状態を把握することは重要である．数時間から1日程度先までの路面雪氷状態を予測する手法としては様々な手法が提案・実用化されている．これらの手法は路面へ出入りする熱量から路面雪氷状態を求める熱収支法と過去の気象観測データ等を基に路面雪氷状態を予測する統計的手法の2つに大別され，熱収支法は過去の気象データ等の蓄積が少ない地点でも精度良く予測することが可能であり，統計的手法は予測処理速度に優れているという特徴を有する． 一方で，近年は短期間での局所的な降雪による交通障害が発生しており，路面雪氷状態の局所的かつ急激な変化を精度良く高速に予測する手法が求められている．本研究では，機械学習を用いて路面雪氷状態の指標の1つである路面すべり摩擦係数を高速かつ高精度に予測することを試みた. |
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