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関連文献

1.
門田瞬翼，矢端伸一朗，坪田隆宏：追従挙動を組み込んだ深層学習モデルによるデータ駆動型車両追従モデルの構築，第45回交通工学研究発表会，東京，No. 79，2025．
2.
沈宇用，松本圭史，井ノ口弘昭：都市高速道路の渋滞対策における車線変更禁止措置の分析と効果，研究論文，第45回交通工学研究発表会講演集，東京，No. 25，2025．https://doi.org/10.14954/jsteconfproc.45.0_152
3.
Zhengbing He and Cathy Wu: Constructing the fundamental diagrams of traffic flow from large-scale vehicle trajectory data, arXiv:2507.09648, 2025. https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.09648
4.
沖見翔，坂井仁紀，坪田隆宏，白柳洋俊：ACC車両の混在が手動運転ドライバーの追従挙動に与える影響分析，第71回土木計画学研究発表会，高松，P02-22，2025．
5.
Zhengbing He, Jorge Laval, Yu Han, Andreas Hegyi, Ryosuke Nishi, and Cathy Wu: A review of stop-and-go traffic wave suppression strategies: Variable speed limit vs. jam-absorption driving, arXiv:2504.11372, 2025. https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.11372
6.
Can Liu, Fangfang Zheng, Henry X. Liu, and Xiaobo Liu: Optimizing mixed traffic flow: Longitudinal control of connected and automated vehicles to mitigate traffic oscillations, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 26, No. 3, pp. 3482-3498, 2025. https://doi.org/10.1109/TITS.2024.3522002
7.
戸松稜登，中井万理子，塩見康博：全車両走行軌跡データを用いた走光型視線誘導システムの追従挙動への影響評価，研究論文，交通工学論文集，Vol. 11，No. 2，pp. A_92-A_99，2025. https://doi.org/10.14954/jste.11.2_A_92
8.
林和磨，瀬尾亨：速度車頭距離関係の階層ベイズを用いた区間別車両別推定，土木学会論文集，Vol. 80，No. 20，ID 24-20029，2024． https://doi.org/10.2208/jscejj.24-20029
9.
K. Hayashi, and T. Seo: Estimating source of traffic congestion from vehicle trajectory data using hierarchical Bayesian model, Proceedings of the 28th International Conference of Hong Kong Society for Transportation Studies, Hong Kong, 2024.
10.
Liu Jing, Wang Yang, Liu Dongmei, Liu Pingting, and He Zhengbing: Estimation method of car-following instantaneous reaction times based on a peak detection algorithm, Journal of Transportation Engineering and Information, Vol. 22, No. 4, pp. 85-95, 2024. (in Chinese) https://jtgc.cbpt.cnki.net/portal/journal/portal/client/paper/b9aa40045b8e8173ba178e301b67aea2
11.
Kangning Hou, Jia Zou, Fangfang Zheng, Xiaobo Liu, and Zhengbing He: On the precise quantification of the impact of a single discretionary lane change on surrounding traffic, arXiv:2407.18557, 2024.https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.18557
12.
Ning Wang, Xingye Wang, Hai Yan, and Zhengbing He: From rectangle to parallelogram: an area-weighted method to make time-space diagrams incorporate traffic waves, Digital Transportation and Safety, Vol. 3, No. 1, pp. 1-7, 2024. https://doi.org/10.48130/dts-0024-0001
13.
打越天真，中西航：連続走行軌跡を用いた車線変更挙動の時系列クラスタリング，研究論文，交通工学論文集，Vol. 10，No. 1，pp. A_173-A_182，2024． https://doi.org/10.14954/jste.10.1_A_173
14.
小田紘生，瀬尾亨，中西航：コネクティッドカーデータとスパースモデリングに基づく区間別流率密度関係の推定，交通工学論文集，Vol. 10，No. 1，pp. A_316-A_323，2024． https://doi.org/10.14954/jste.10.1_A_316
15.
Zhengbing He: Refining time-space traffic diagrams: A simple multiple linear regression model, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 25, No. 2, pp. 1465-1475, 2024. https://doi.org/10.1109/TITS.2023.3316593
16.
Yoshiaki Irie, Masahiko Sano, Hiroaki Matsunaga, Daisuke Akasaka, and Mototsugu Miura: Study of dynamic traffic management based on automated driving/ADAS with connected system, International Journal of Automotive Engineering, Vol. 15, No. 2, pp. 82-89, 2024. https://doi.org/10.20485/jsaeijae.15.2_82
17.
中西航：データ規模とモデル選択に関する一考察: 区間別Fundamental Diagram推定を例に，土木計画学研究・講演集，東京，Vol. 68，2023．
18.
瀬尾亨：実際の交通流，マクロ交通流シミュレーション─数学的基礎理論とPythonによる実装，2.6節，コロナ社，東京，pp. 26-29，2023．
19.
打越天真，中西航：連続走行軌跡を用いた車線変更挙動の時系列クラスタリング，第43回交通工学研究発表会論文集，東京，pp. 587-594，2023． https://doi.org/10.14954/jsteproceeding.43.0_587
20.
小田紘生，瀬尾亨，中西航：コネクティッドカーデータとスパースモデリングに基づく区間別流率密度関数の推定，第43回交通工学研究発表会論文集，東京，pp. 513-520，2023
21.
Zhengbing He, Mirco Nanni, Luca Pappalardo, Paolo Santi, and Carlo Ratti: Speed limit: Obey, or not obey?, arXiv:2307.12189, 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.12189
22.
Masahiro Kinoshita and Yasuhiro Shiomi: Data-driven modeling of car-following behavior on freeways considering spatio-time effects: A comparison of different neural network structures, International Journal of Intelligent Transportation Systems Research, Vol. 21, pp. 86-98, 2023. https://doi.org/10.1007/s13177-022-00339-9
23.
葛西誠，長谷川裕修，井上誠：Zen Traffic Dataを用いた車両追従挙動における反応遅れの空間的異質性の検証，研究論文，交通工学論文集，Vol. 9，No. 2，pp. A_357-A_366，2023．https://doi.org/10.14954/jste.9.2_A_357
24.
Yasuhiro Shiomi, Guopeng Li, and Victor L. Knoop: Analysis of stochasticity and heterogeneity of car-following behavior based on data-driven modeling, Transportation Research Board 102nd Annual Meeting, Washington D.C., U.S.A., 2023.
25.
Yuya Hattori, Yasuhiro Shiomi, Masahiko Sano, and Hiroaki Matsunaga: Evaluation of a dynamic lane assignment on urban freeways by using a microscopic traffic flow simulation, Transportation Research Board 102nd Annual Meeting, Washington D.C., U.S.A., 2023.
26.
Jia He, Jie Qu, Jian Zhan, and Zhengbing He: The impact of a single discretionary lane change on surrounding traffic: An analytic investigation, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 24, No. 1, pp. 554-563, 2022. https://doi.org/10.1109/TITS.2022.3209668
27.
Garima Dahiya： Fundamental Diagrams and Traffic State Estimation Methods: Analysis and Modeling Using Zen Traffic Data，学位論文，東京工業大学，2022．https://t2r2.star.titech.ac.jp/cgi-bin/publicationinfo.cgi?q_publication_content_number=CTT100881193
28.
葛西誠，長谷川裕修，井上誠：追従挙動データへの車両追従挙動モデルのあてはめによる反応遅れの空間的異質性の検証，研究論文，第42回交通工学研究発表会論文集，東京，pp. 443-448，2022．
29.
Yoshiaki Irie and Daisuke Akasaka: The study of connected system specification for traffic flow control with effective lane utilization, Research Paper, International Journal of Automotive Engineering, Vol. 13, No. 3, pp. 132-138, 2022. https://doi.org/10.20485/jsaeijae.13.3_132
30.
玉井魁人, 宇野伸宏：連続車両軌跡データを用いた個車追従モデルの推定と車両挙動多様性の分析，土木学会論文集D3（土木計画学），Vol. 77，No. 5，pp. I_675-I_685，2022．https://doi.org/10.2208/jscejipm.77.5_I_675
31.
中西航：全車両軌跡データとスパースモデリングによる区間別Fundamental Diagramの推定，土木学会論文集D3（土木計画学），Vol. 78，No. 1，pp. 24-33，2022．https://doi.org/10.2208/jscejipm.78.1_24
32.
Garima Dahiya, Yasuo Asakura, Wataru Nakanishi: Analysis of the single-regime speed-density fundamental relationships for varying spatiotemporal resolution using Zen Traffic Data, Asian Transport Studies, Vol. 8, 100066, 2022.https://doi.org/10.1016/j.eastsj.2022.100066
33.
服部友哉，塩見康博：都市高速道路合流部における車線利用率と旅行時間の関係に関する研究，交通工学論文集，Vol. 8，No. 2，pp. A_159-A_168，2022．https://doi.org/10.14954/jste.8.2_A_159
34.
中神勇人, 宇野伸宏：連続走行軌跡を用いた都市高速道路の速度低下に関する研究，研究論文，交通工学論文集，Vol. 8，No. 2，pp. A_300-A_309，2022．https://doi.org/10.14954/jste.8.2_A_300
35.
葛西誠，長谷川裕修：カオス時系列解析による単路部ボトルネック部追従挙動のカオス性の検証，交通工学論文集，Vol. 8，No. 2，pp. A_131-A_140，2022．
36.
カラ ジャヤ ヴェルシニ，鳥海梓，大口敬：高速道路における専用車線からの協調型自動運転車合流機会の評価のためのギャップ分布モデリング，第19回ITSシンポジウム 2021，Web 会議，2021．
37.
佐野正彦，松永弘明，入江喜朗，高本聡，橋本洋介，塩見康博：都市高速における追従応答性を考慮した車両制御技術の適用可能性に関する研究，土木計画学研究・講演集，Vol. 64，Web会議，2021．
38.
葛西誠，長谷川裕修：カオス時系列解析によるサグ部交通流におけるリアプノフ指数の時空間的分布、土木計画学研究・講演集，Vol. 64，Web会議，2021．
39.
兒玉崇, ペンクレアシュ ヨアン, 徳永雄斗, 田名部淳：実測車両軌跡データを活用した相互事故リスクの評価手法の検討，技術論文，自動車技術会論文集，Vol. 52，No. 5，pp. 1149-1154，2021. https://doi.org/10.11351/jsaeronbun.52.1149
40.
He Zheng-bing, Xu Rui-kang, Xie Dong-fan, Zong Fang, and Zhong Ren-xin: A review of data-driven car-following models, Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, Vol. 21, No. 5, pp. 102-113, 2021. (in Chinese) http://www.tseit.org.cn/CN/Y2021/V21/I5/102
41.
Garima Dahiya and Yasuo Asakura: Exploring the performance of streaming-data-driven traffic state estimation method using complete trajectory data,International Journal of Intelligent Transportation Systems Research，Vol. 19, pp. 572-586, 2021.https://doi.org/10.1007/s13177-021-00263-4
42.
葛西誠，長谷川裕修：単路部ボトルネック部における追従挙動データに対するカオス時系列解析，研究論文，第41回交通工学研究発表会論文集，Web 会議，pp. 503-509，2021．
43.
服部友哉，塩見康博：都市高速道路合流部における車線利用率と旅行時間の関係に関する研究，研究論文，第41回交通工学研究発表会論文集，Web 会議，pp. 487-494，2021．
44.
Toru Seo, Yusuke Tago, Norihito Shinkai, Masakazu Nakanishi, Jun Tanabe, Daisuke Ushirogochi, Shota Kanamori, Atsushi Abe, Takashi Kodama, Satoshi Yoshimura, Masaaki Ishihara, and Wataru Nakanishi: Evaluation of large-scale complete vehicle trajectories dataset on two kilometers highway segment for one hour duration: Zen Traffic Data, International Symposium on Transportation Data & Modelling (ISTDM2021), Ann Arbor, Michigan, U.S.A., 2021.
45.
Kentaro Wada, Toru Seo, and Yasuhiro Shiomi: Flow breakdown, International Encyclopedia of Transportation (Vickerman, R. (Ed.)), Vol. 4, pp. 143-153, Elsevier, 2021. http://dx.doi.org/10.1016/B978-0-08-102671-7.10303-3
46.
吉田光太朗, 中西航, 朝倉康夫：Newell型モデルのパラメータ推定による時間帯別の車両追従挙動分析，土木学会論文集D3（土木計画学），Vol. 76，No. 5，pp. I_1253-I_1261，2021．https://doi.org/10.2208/jscejipm.76.5_I_1253
47.
カラ ジャヤ ヴェルシニ，鳥海梓，陳湘冬，林犀，大口敬：高速道路における協調型自動運転車専用車線の設計に資する車間時間分布分析，生産研究，Vol. 73，No.2，pp. 113-118，2021．https://doi.org/10.11188/seisankenkyu.73.113
48.
カラ ジャヤ ヴェルシニ，鳥海梓，陳湘冬，林犀， 大口敬：高速道路における協調型自動運転車専用車線の設計に資する車間時間分布分析，第18回ITSシンポジウム2020，Web会議，2020．
49.
ダヒヤ ギャリマ，朝倉康夫：ZEN交通データを用いたプローブ車両ベースの交通状態推定法の評価，第18回ITSシンポジウム2020，Web会議，2020．
50.
瀬尾亨, 杉本佳昭：プローブカーと感知器のデータに基づくキャリブレーション不要な交通状態推定手法，土木計画学研究・講演集，Vol. 62，Web 会議，2020
51.
酒井健吾, 瀬尾亨, 布施孝志：自動運転車両の車間距離データに基づく混合交通流の車線別状態推定，土木計画学研究・講演集，Vol. 62，Web 会議，2020．
52.
Garima Dahiya, Yasuo Asakura, and Wataru Nakanishi: A study of speed-density: Functional relations for varying spatiotemporal resolution using Zen Traffic Data, the IEEE 23rd International Conference on Intelligent Transportation Systems, Web conference, 2020. https://doi.org/10.1109/ITSC45102.2020.9294564
53.
Toru Seo: Calibration-free traffic state estimation method using single detector and connected vehicles with Kalman filtering and RTS smoothing, the IEEE 23rd International Conference on Intelligent Transportation Systems, Web conference, 2020. https://doi.org/10.1109/ITSC45102.2020.9294229
54.
井垣貴弘，内田敬：画像センシングにより生成された車両軌跡データを用いたミクロ交通シミュレーション，土木学会第75回年次学術講演会講演概要集，IV-68，オンライン，2020.
55.
井垣貴弘，内田敬：画像センシングにより生成された車両軌跡データの適用可能性に関する検討，第40回交通工学研究発表会論文集，pp. 229-234，オンライン，2020．
56.
兒玉崇，前原耀太，石原 雅晃，ペンクレアシュ ヨアン，吉崎玲，田名部 淳：定点観測した車両軌跡データのリスク評価への活用性の向上，技術論文，自動車技術会論文集，Vol. 51，No. 5，pp. 812 – 817，2020．https://doi.org/10.11351/jsaeronbun.51.812
57.
吉田光太朗，中西航，朝倉康夫：Newell型のパラメータ推定による時間帯別の車両追従挙動分析，土木計画学研究・講演集，Vol. 61，オンライン，2020.
58.
塩見康博：車両挙動モデリングにおけるHamiltonian Neural Networkの適用可能性，土木計画学研究・講演集，Vol. 61，オンライン開催，2020.
59.
アブドゥラエバ・エルナラ，大口敬，鳥海梓，加藤真大：ゲーム理論を用いた高速道路合流部での二車相互作用のモデリング，生産研究，Vol. 72, No. 2, pp. 153-158，2020．https://doi.org/10.11188/seisankenkyu.72.153
60.
兒玉崇，石原雅晃，前原耀太，眞貝憲史，中西雅一，田名部淳：交通事象の発生メカニズムの統計的把握に必要な運転行動評価の手法検討，交通工学論文集，Vol. 6，No. 2（特集号B），pp. B_37 - B_45, 2020． https://doi.org/10.14954/jste.6.2_B_37
61.
兒玉崇，石原雅晃，前原耀太，眞貝憲史，中西雅一，田名部淳：実測軌跡データから抽出したシナリオの安全性評価手法の検討，技術論文，自動車技術会論文集，Vol. 51，No. 1，pp. 155 – 160，2020．https://doi.org/10.11351/jsaeronbun.51.155
62.
アブドゥラエバ・エルナラ，大口敬，鳥海梓，加藤真大：ゲーム理論を用いた高速道路合流部での二車相互作用のモデリング，第17回ITSシンポジウム2019，1-B-12，金沢，2019．
63.
Takashi Kodama, Masaaki Ishihara, Norihito Shinkai, Jun Tanabe and Satoru Nakajo: Evaluation of the impact of a vehicle trajectory on traffic by utilizing all vehicle trajectory data observed on expressway, Proceedings of the 26th ITS World Congress, Singapore, 2019.
64.
兒玉崇，石原雅晃，前原耀太，眞貝憲史，中西雅一，田名部淳：実測軌跡データから抽出したシナリオの安全性評価の手法検討，自動車技術会学術講演会秋季大会，仙台，2019．
65.
石原雅晃，兒玉崇，吉村敏志，前原耀太，鈴木健太郎，田名部淳：高速道路における車両走行軌跡データの活用性について，自動車技術会学術講演会秋季大会，仙台，2019．
66.
兒玉崇，石原雅晃，前原耀太，眞貝憲史，中西雅一，田名部淳：交通事象の発生メカニズムの統計的把握に必要な運転行動評価の手法検討，第39回交通工学研究発表会論文集，東京，2019．https://doi.org/10.14954/jste.6.2_B_37
67.
兒玉崇，石原雅晃，前原耀太，眞貝憲史，中西雅一，田名部淳：高速道路における車線変更等に伴う安全性の傾向把握と評価手法の検討，土木計画学研究・講演集，Vol.59, 名古屋，2019．
68.
兒玉崇，石原雅晃，鈴木健太郎，眞貝憲史，中西雅一，田名部淳，新田純子，高田寿久，中條覚，鯉渕正裕：実測した全車両軌跡データの仮想検証への適用に向けた検討，第16回ITSシンポジウム2018・講演集，京都，2018．
69.
Takashi Kodama, Kentaro Suzuki, Jun Tanabe, Satoru Nakajo and Nobuhiro Uno: Data conversion of actual traffic situation by learning type image-sensing and its application, Proceedings of the 25th ITS World Congress, Copenhagen, 2018.
70.
兒玉崇，鈴木英之，増本裕幸，鈴木健太郎，中西雅一，田子裕亮，田名部淳：時刻非同期カメラを用いた画像センシングによる車両軌跡データ生成における課題の検討，第38回交通工学研究発表会論文集，東京，2018．
71.
兒玉崇，鈴木英之，増本裕幸，鈴木健太郎，田名部淳，中西雅一，田子裕亮，中條覚，鯉渕正裕：画像センシングで生成した交通流データの活用性検討，土木計画学研究・講演集，Vol.57，東京，2018．