MAT292-Traffic — 交通流安定性解析とDA-OVM（遅延適応最適速度モデル）

Data
MAT292-Traffic — 交通流安定性解析とDA-OVM（遅延適応最適速度モデル）

MAT292-Traffic — 交通流安定性解析とDA-OVM（遅延適応最適速度モデル）

本リポジトリは、実測交通データに対して車両追従モデルを適合・比較し、幻の渋滞（ストップ＆ゴー波）を再現するための新しいモデル「Delayed Adaptive Optimal Velocity Model（DA-OVM）」を提案・評価するコード群を収めています。データ読み込み、モデル適合、シミュレーション、可視化、モデル比較結果の出力まで一連の解析ワークフローがJupyter Notebookで提供され、交通流の不安定化・持続化メカニズムを解析するための教材・研究基盤として利用できます。

https://github.com/pavlosconstas/MAT292-Traffic

概要

本リポジトリは、大学のコースプロジェクト（MAT292）向けにまとめられた交通流モデリングの実装集です。特に「幻の渋滞（phantom traffic jams）」として知られる停止と再発進の波（stop-and-go waves）に注目し、古典的なOptimal Velocity Model（OVM）が示す振動の発生は説明できてもその持続性を再現しにくい問題に対して、遅延と適応を組み込んだDA-OVM（Delayed Adaptive OVM）を導入しています。リポジトリにはデータ、解析ノートブック、結果図、モデル比較のJSON出力などが含まれ、シミュレーションによる挙動評価と実データへのフィッティング手法が示されています。教育・研究の出発点として使いやすい構成です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 2
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 2
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 7
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • 幻の渋滞を対象にした車両追従モデルの実装・比較（OVM と DA-OVM）
  • 実データへのモデルフィッティングとシミュレーションによる挙動再現
  • Jupyter Notebook（ovm_analysis.ipynb）で解析の流れを再現可能
  • モデル比較結果をJSONで出力し、可視化用図を含む

技術的なポイント

本リポジトリの核は、OVM の改良版である Delayed Adaptive Optimal Velocity Model（DA-OVM）にあります。OVM は車間距離に基づく目標速度（optimal velocity）を設定し、車両がその速度へ加減速することで渋滞の発生臨界を示す古典モデルです。しかし実データに見られる持続的なストップ＆ゴー波は、単純なOVMだと減衰して消えてしまうことが多く、これを再現するために2つの要素を導入しています。一つは運転応答の時間遅延（reaction delay）で、ドライバーの認知・操作に伴う遅れが系の位相遅れを生み出し不安定化を助長します。もう一つは適応（adaptive）項で、ドライバーの反応強度や好みが時間とともに変化することをモデル化し、非線形なフィードバックが長期的な振動維持に寄与します。

技術的実装では、実測データの前処理、パラメータ推定（最小二乗や最適化アルゴリズムを想定）と、数値シミュレーションによる時系列生成が行われます。解析ノートブックは以下の流れを想定しています：データ読み込み→速度・車間距離の特徴抽出→初期パラメータ設定→モデルシミュレーション→モデル出力と実測の比較→指標（RMSE 等）による評価→異なるモデルの比較と図示。モデル比較結果は model_comparison_results.json に格納され、複数モデルの誤差・パラメータ・安定性指標を整理して後処理や可視化に利用できます。

また、安定性解析や系の挙動理解のために線形化や固有値解析の手法が利用されることが予想されます。実装面ではJupyter Notebook中心の構成で、解析過程の可視化（図：figures ディレクトリ）やデータの再現性確保のための整理（data ディレクトリ）も配慮されています。教育用途では、パラメータを変えた時のシミュレーションを対話的に試すことで直感的に渋滞形成メカニズムを学べる点が有用です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file
  • data: dir
  • figures: dir
  • model_comparison_results.json: file
  • ovm_analysis.ipynb: file

…他 2 ファイル

まとめ

OVM と遅延・適応を組み合わせたDA-OVMで幻の渋滞再現に挑む、教育・研究向けの解析リポジトリ。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Delayed Adaptive Optimal Velocity Model (DA-OVM)

This repository contains code for fitting and comparing car-following models to empirical traffic data, with a focus on capturing the dynamics of phantom traffic jams.

Overview

Stop-and-go waves (phantom traffic jams) emerge spontaneously in uniform traffic flow. The classical Optimal Velocity Model (OVM) captures the onset of such instabilities but fails to sustain them (i.e. oscillations decay as the system relaxes toward uniform flow.) …