| Project/Area Number |
23K17802
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 25:Social systems engineering, safety engineering, disaster prevention engineering, and related fields
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
川崎 智也 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (30705702)
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| Project Period (FY) |
2023-06-30 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | 夜間光 / 発生集中貨物量 / Elastic Net / ガウス過程回帰 / 貨物OD表 / 時空間データ / グラフィカルモデル |
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| Outline of Research at the Start |
1) 夜間光画像を用いた発生集中貨物量の推定方法の構築 (2023-2024年): ゾーン別の貨物発生集中量の推定方法を構築する．
2) 時空間集計車両データのみを用いた分布交通量の推定 (2024-2025年): 潜在的な分布貨物交通量推定のためにグラフィカルモデルの一種であるCollective Flow Diffusion Modelを用いる．また原則として入力データは1)で推定された時空間的集計データのみを用いる．
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| Outline of Annual Research Achievements |
夜間光データを用いて発生集中貨物量推定モデルを構築し、物流センサスなどの実績値を用いてモデル推定値と比較し、従来用いられている指標を用いたモデルとの推定精度を比較し、モデルの有用性を統計的に検証した。
1)衛星軌道や冬季の降雪により夜間光量が大きく変動する月を除外した上で、従来発生集中貨物量の推定に用いられる指標 (GRP、人口、事業所数) との関係を品目別 (全量、コンテナ、資源系など) に詳細に分析し、データの基本的性質を理解した。
2）Elastic Netにより重要な変数を特定し、ガウス過程回帰により夜間光データを用いた発生集中貨物量を推定した。物流センサス、コンテナ流動調査、東京都市圏物資流動調査の実績値を用いてモデルの精度検証を行い、従来指標と比肩する精度で推定可能なことが示された。以上の検討を品目別に実施し、さらに面補間により貨物発生集中量の推定精度の向上を図った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
2024年度に実施予定だったモデル構築を実施し、国際ジャーナルでの論文も発表できたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の計画にはなかったが、モデルの汎用性を確認する目的で日本以外の地域にも適用を試みたい。
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