2016 Fiscal Year Annual Research Report
プローブパーソンデータと都市空間の数理的記述を統合した歩行者行動解析
| Project/Area Number |
14J10824
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokyo |
|---|
Principal Investigator |
大山 雄己 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2014-04-25 – 2017-03-31
|
| Keywords | 歩行者 / 回遊行動 / 経路選択モデル / 交通量配分 / ネットワークデザイン / GPSデータ |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
マルコフ型経路選択モデルを時空間ネットワーク上のスケジューリング問題へ拡張可能な計算手続きとして実装すると共に，都市空間政策を評価するためにネットワークデザインへのモデル適用を行った．旅行者のネットワーク上のスケジューリング問題への展開に関する研究成果について国際会議HKSTSにおいて発表を行った．時間制約の概念を用いることで，現実的な計算時間でスケジューリング問題への適用が可能になること，回遊行動のようなサイクリックのある経路選択行動についてモデルの記述性が向上していることを確認した．松山中心市街地のネットワークへと適用し，配分計算及び街路空間再配分施策の最適提案を行った結果，動学的な意思決定を表す時間割引率，時間制約といったパラメータの重要性を確認した．
さらに，位置精度の分散がパラメータ推定の安定性に影響を与えることに着目して構造推定の適用性評価を行った研究成果を国際会議hEARTで発表を行った．従前の確率的経路観測手法が位置精度の分散をネットワーク全体で均一かつ所与の値として与えていたこと，及びその理論的メカニズムを明らかとし，誤差分散のリンク固有性を捉えるための逐次リンク観測モデルを提案した．位置精度にばらつきの出る原因となりやすいストリートキャニオンにおいて， 本提案手法がパラメータ推定バイアスを除去しうることを示した．実データのパラメータ推定結果では，観測の不確実性が大きい状況では最短経路が選ばれやすいという結果が導かれたのに対して，本手法を用いることでアーケードや歩道幅員の正の効果を明らかとすることが可能となった．
|
| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
|
