【研究領域課題番号】20H02277 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

経路検索履歴データ / 交通系ICカード / ビッグデータ / 公共交通計画 / 交通需要予測 / 経路検索サービス / 中小都市

【研究成果の概要】

本研究課題は，交通行動を直接捕捉するデータが不足している地方中小都市を対象に，経路検索サービスの検索履歴データを用いた交通需要予測の可能性を検証するとともに，移動希望に応じたバス運行計画の立案方法を提案することを目的とする．
初年度の成果から地方中小都市を対象とした検索履歴データを利用しようとすると，経路検索数が発着地の組み合わせや日によっては0件となる0サンプル問題，中心部などの一部の駅を起終点とした経路検索数が多く，郊外部を起終点とした検索数が少ないというデータ偏在性の問題が発生することがわかった．これら検索履歴データの特徴を踏まえたうえで，経路検索行動と駅周辺環境との関連性をBayesian Adaptive Lasso Tobit分位点回帰モデルによって記述し，経路検索数が多くなる都市構成要因を明らかにし，交通系ICカード利用数の多寡に影響する要因との比較をおこなった．その結果，経路検索システムと交通系ICカードでは利用されやすい状況が異なるため，両者を単純に関連づけるようなモデル化では，経路検索数の増減で交通系ICカード利用数の増減は予測できないことがわかった．そこで，（1）2変量状態空間モデルによって経路検索数と交通系ICカード利用数の突発的需要を抽出し，（2）重み付き回帰モデルによって突発的需要変動間の関係性を定量化するという2段階分析方法を構築した．分析の結果，従前モデルとの予測精度の比較から，提案手法の有用性が確認できた．すなわち，経路検索数と交通系ICカード利用数に包含される突発的事象に起因する需要部分を関連づければ，経路検索数を用いることで交通系ICカード利用数の予測精度は高まることを示すことができた．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2020-04-01 - 2023-03-31

【配分額】17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円)

【研究分野】土木計画学・交通工学

【研究領域課題番号】25289161 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

データ同化 / ビッグデータ / 状態空間モデル / 交通・行動シミュレーション / アクティビティモデル / OD推計 / シミュレーション / マイニング / モニタリング・センシング / 時系列データ / 交通需要マネジメント / 交通需要予測 / 交通シミュレーション

【研究成果の概要】

計算機能力の進展に伴うシミュレーションの発達と合わせて，交通状態に関する様々な観測データが得られるようになってきた．両者にはいずれも長所と短所があり，これらを融合することで，より精度の高い予測や，観測が不可能な領域の交通状態の推計が可能になると考えられる．
本研究では，様々な観測データとして既存のPTだけでなく，携帯電話の基地局データ，プローブカーデータ，スマートフォンデータ，ETCなど様々なデータの活用を検討した．あわせて，行動シミュレーターや，歩行者シミュレーター，交通シミュレーターなどをこれらのデータに同化する事例を通じて，その枠組みを一般化し，交通の調査とマネジメントへの適用を示した．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2013-04-01 - 2016-03-31

【配分額】17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)