本研究では，感知器から得られた観測データのマクロ交通流モデルへの同化（データ同化）による都市高速道路における交通状態推定方法論の構築とその検証を行う．各セルの速度を状態変数とするVelocity-based Cell Transmission Model (Work et al., 2010) をシステムモデルに用い，アンサンブルカルマンフィルタ手法を用いて感知器データを同化させる枠組みを構築した．首都高速道路単線区間において高密に配置された感知器から得られたデータを用いて交通流モデルのパラメータを経験ベイズ法によって求め，状態推定結果の再現性についての検証を行った．さらに，同定されたシステムモデルを用いた異なる観測条件下での同化結果の比較を通じ，ある一定の精度を確保するために必要な感知器の設置間隔について検討した．
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