举办拥堵预测挑战赛 (结果)

-使用高速公路收费和路线搜索数据挑战高速公路拥堵预测的复杂性-

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2023 年 7 月 26 日
东日本高速公路股份有限公司
东京大学信息研究跨院系倡议

NEXCO东日本(东京都千代田区)和东京大学跨学科信息研究学院(东京都文京区)正在举办“拥堵预测挑战赛(2023 年 1 月 25 日公布)(以下简称“大赛”)”,最终评审及颁奖典礼于7月6日举行。
比赛中,竞赛模型准确性的建模部门有163个参赛作品,而利用数据提出新服务的创意部门则有23个参赛作品决出。

建模部门获奖者的照片
建模类获奖者
创意部门获奖者的照片
创意类获奖者

1.挑战赛结果

建模部门:
我们根据公司提供的数据(交通量、交通拥堵表现数据、路线搜索数据等)开发了交通拥堵预测算法,以少量高精度模型构建模型的前三名获得奖励准确性奖,利用路线搜索数据开发出最优秀算法的建模者被授予建模奖。

建模部分的获奖者包括:。

精度奖

用户ID 开发模型的特点 预测准确度*
第一名 yim 在进行确保学习数据数的数据扩张的同时,制作多个模型并取其平均值的模型 0.61235
第二名 team_try 反映假日模式和前一天及前一时间段的拥堵预测预测下一时间段的时间序列模型 0.60976
第三名 isps737 着眼于有无堵车引起的速度差,把与前一天的平均速度差引入学习中的模型 0.59816
  • 所谓预测精度是指同时考虑再现率和适合率的指标,取0~1的值,越大的值表示精度越高。
    • 再现率:在实际发生的交通堵塞中,预计发生交通堵塞的百分比
    • 适合率:预测发生交通堵塞的项目中实际发生交通堵塞的比例

模型奖

用户ID 表彰理由
team_try 从竞赛目的即路线搜索数据的利用角度出发,我们开发了最能反映路线搜索数据的模型,以提高准确性。

评委评论 (东京大学信息学教授越冢登)

对于有偏差的数据,我们在算法或数据加工方面进行了各种创新,并在短时间内开发了优秀的预测模型。在演示的预测模型中,进行了创造性的优化和调整,这是我们没有想到的,我们得到了一个非常有趣的想法,以提高高速公路拥堵预测的准确性。

2.创意部门

创意部门:
除了我们公司提供的数据 (交通量和交通拥堵的实际数据等) 之外,我们还利用外部开放数据,并提出了关于高速公路新服务等想法的两个特别好的提案。我们将其作为优秀的创意奖。

创意类获奖者包括:。

好创意奖

用户ID 创意概述
Starmie 为了避免快速充电器等待的拥堵,利用快速充电器的使用状况和高速公路的通行状况的数据等,通过通知快速充电器的等待时间预测来分散使用
W5EaSD_2016 为了避免拥堵,利用高速公路和普通道路的交通状况,周边旅游景点和活动信息的数据等,提供周边旅游信息,促进旅游观光

评委评语(NEXCO东日本管理事业本部ITS推进部部长 中西则吉)

我们收到了各种各样的提案,主题涉及享受交通拥堵、环境、SA/PA 和交通安全等。好创意奖之一是一项针对日益流行的电动汽车的提案。另一项是关于与当地社区合作促进旅行的措施的提案,例如有吸引力的旅游设施和文化设施,以避免交通拥堵,并且与高速公路的利用有关。
我们将继续研究所提出的有效的交通拥堵预测模型和思想以供实际应用。

3.审查员

Noboru Koshizuka 东京大学信息研究跨学院教授
Yuya Shibuya,东京大学空间信息科学中心副教授
移动记者楠田悦子
NEXCO综合研究所交通环境研究部交通研究经理邢肯申赞
Noriyoshi Nakanishi NEXCO东日本经营事业本部ITS推进部总经理

4.什么是挑战比赛

本次竞赛是基于2011年NEXCO东日本与东京大学跨学科信息研究学院签署的“信息社会基础设施研究合作协议”的“数据利用举措联合研究”的一部分。
交通拥堵预测是NEXCO东日本致力于创造更安全、更有保障的交通未来的工作之一。在交通拥堵的研究中,虽然已经找到了原因和缓解方法,但预测还是基于多年的经验。本次大赛是我公司“加速实现自动驾驶社会的下一代高速公路的目标(概念)”(2021年4月28日公布)的优先项目(6)、(29)之一。征集创新的数据分析案例和思路,旨在利用大数据提高交通拥堵预测的准确性。

NEXCO東日本 Group将2021年至2025年定位为“为实现SDGs和向新的未来社会转型做贡献的时期”,并正在做出各种努力。
我们相信,本次拥堵预测挑战赛的举办将有助于实现 SDGs 目标 3 和 9,作为一项商业活动,将通过缓解交通拥堵来提供安全的道路空间。

SUSTAINABLE DEVELOPMENT GOALS徽标和SDGs目标3号和9号徽标的图像图像
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