| Project/Area Number |
20K04718
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
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| Research Institution | Osaka University of Economics (2022-2023)
The University of Tokyo (2020-2021) |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | 人の移動 / 行動モデル / 人流データ / 強化学習 / 機械学習 / データ同化 / 携帯データ |
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| Outline of Research at the Start |
応募者は、「だれもが制限なく、自由に利用できる人の流れデータセットを開発したい」という思いから、パーソントリップ調査結果をもとに「Open PFLOW」データセットを開発し、一般に公開してきた。しかし、Open PFLOWは、日常の典型的な行動を調査したパーソントリップ調査をもとにしたものであり、さまざまな要因によって日々変化する人の移動を捉えていない。そこで、本研究では、強化学習とデータ同化技術を用いて、複数の携帯電話データをもとに利用者が指定した日の特徴を捉えた人の流れデータを動的に生成するシステム「Dynamic PFLOW」を開発する。
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we have developed a method for generating human mobility data that reflects daily changes. The proposed method constructs models to estimate initial distribution, action patterns, action locations, and traffic modes using commonly available cell phone data and various statistical datasets. These models are subsequently integrated to produce human flow data. This approach enables the model to promptly incorporate newly available data, resulting in the generation of human flow data with high temporal freshness.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の学術的意義は、非集計レベルの人流データ生成を可能とすることで、研究者がより気軽に人流データを用いた研究を気軽に取り組むことが可能となる点である。これにより、潜在的な人流データの価値を引き出し、これまで解明されてこなかった様々な事象と人の行動との関係を解明する機会を創出される。これらの成果に基づくことで、都市や交通の開発計画などのデータを根拠とした意思決定が可能となり、その結果として、人々の生活の質の向上に寄与することが、本研究の社会的意義である。
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