GW渋滞 驚きの的中率は!?「渋滞予測チャレンジ」結果発表 勝ち抜いた"予測方法"とは NEXCO東日本
かなり僅差のトップ3でしたが、優勝チームの予測精度は果たして。
NEXCO東日本
NEXCO東日本は2023年7月26日（水）、東京大学大学院と共同で開催された「渋滞予測チャレンジコンテスト」の結果を発表しました。
これは「新たなアイデアによる渋滞予測の高度化を目指し」行われた取り組みで、「モデリング部門」では、法人もしくは個人で独自の「渋滞予測アルゴリズム」を開発し、実際に4月からGWまでの渋滞予測を実施。実際の渋滞状況に最も近い予測をおこなった参加者らに、賞金が与えられます。
予測精度がもっとも高かったのはユーザーID「yim」さんで、その指標は61.2%。2位の「team_try」さん（61.0%）、3位の「isps737」さんも59.8%と高い数値を出していました。
予測アプローチはそれぞれ異なり、1位から順に「学習データ数を確保するデータ拡張を行うとともに複数のモデルを作成しその平均値を取る」「休日パターンや前日及び前の時間帯の渋滞予測を反映して次の時間帯を予測する」「渋滞の有無による速度差に着目し前日との平均速度差を学習に取り入れる」など、アイデアが光ります。その中で、アルゴリズムとして優れた「モデリング賞」には、2位の「team_try」さんが受賞していました。
渋滞予測とは別に、高速道路サービスの新規アイデアも募集され、「グッドアイデア賞」に選ばれたものは2件。「急速充電器の待ち時間予測を提供する」「渋滞状況などを加味して、その時々にあった周遊観光プランを提案する」といったものです。
このコンテストに応募したのは、モデリング部門に163件、アイデア部門に23件。審査員の東京大学大学院の越塚登教授は「発表の予測モデルでは、想定していなかった創造的な最適化・チューニングが行われており、高速道路の渋滞予測の精度向上に向けた、大変興味深いアイデアをいただくことができました」とコメント、NEXCO東日本の中西規祥さんは「渋滞時間を楽しむ方法や環境、SA／PA、交通安全などに関する内容について幅広い提案をいただきました」と話しました。
【了】
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