| 作成年度 | 2024年度 |
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| 論文名 | 機械学習を用いた車両挙動データによる路面のすべり摩擦係数推定手法 |
| 論文名（和訳） | |
| 論文副題 | |
| 発表会 | 第70回土木計画学研究発表会・講演集 |
| 誌名（No./号数） | |
| 発表年月日 | 2024/11/17 |
| 所属研究室／機関名 | 著者名（英名） |
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| 寒地交通チーム | 奥村航太（OKUMURA Kota） |
| 寒地交通チーム | 齊田光（SAIDA Akira） |
| 寒地交通チーム | 松島哲郎（MATSUSHIMA Tetsuro） |
| 寒地交通チーム | 中村浩（NAKAMURA Hiroshi） |
| 抄録 |
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| 積雪寒冷地の冬期では道路維持管理として凍結路面の発生を防ぐために凍結防止剤散布車が出動する．その出動判断には路面状態の把握および予測は巡回や気象予報が活用されるが，どの方法も路面状態を広域かつ網羅的に高頻度で捉えるものではない．そこで気象や日照データ等から路面温度の推定が可能となれば，凍結路面の発生を予測でき，冬期の道路維持管理に有益な情報となる．本研究は気象データ等を活用して路面温度を推定する機械学習モデルを構築した．そのモデルを活用して出力された路面温度の推定値と走行調査の実測値を比較した結果，RMSEが1.51℃となり，一部を除く区間では既往研究と同程度の精度で広域な路面温度の推定値が試算された． |
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