2018 Fiscal Year Annual Research Report
Integrated Analytical Modeling of Urban Rail Transit System with High-Frequent Operations
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17H03320
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
福田 大輔 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 准教授 (70334539)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
和田 健太郎 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (20706957)
Schmoecker J.D. 京都大学, 工学研究科, 准教授 (70467017)
中西 航 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 助教 (70735456)
瀬尾 亨 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 研究員 (90774779)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 交通工学 / 交通ネットワーク運用 / 交通行動分析 / 公共交通 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，列車ー乗客ーネットワークの各系から構成される「高頻度運行都市鉄道システムの統合的な数理解析モデル」を開発し，列車遅延 抑制のためのハード・ソフト施策の検討に資する学術的基盤を構築する．そのために，まず，駅乗客混雑と線路上列車混雑の相互依存関係を記述する流率・ 密度関係，利用者・運行管理者の動的行動モデル，駅構内の乗客流動モデル，列車遅延のネットワーク波及モデルといった各サブモデルを構築 する．次に，サブモデル間の相互依存関係を整合的に記述する統合モデルを構築し，システムの性能評価方法を確立する．最後に，首都圏鉄道 を対象に観測データを用いて再現性を検証し，遅延制御施策の事例分析を行う．そうした取組のため，具体的には下記の検討を行った．
(1) 観測データを用いて，鉄道Fundamental Diagramの検証を行った．具体的には，鉄道事業者からより高精度のデータ提供を受け，統計手法に 基づいた検証を追加的かつ包括的に実施し，提案する理論モデルの現実的妥当性を明らかにした．
(2) 駅構内歩行者の高精度移動軌跡データを用いて，鉄道Fundamental Diagramの検証を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成31年1月の時点における列車運行データの解析の結果，当初の予想に反して乗降客数のデータに大きな 数値のばらつきが見られた．そこで，研究遂行上この 現象の本質を見極めることが不可欠であることから，別鉄道事業者から列車運行データを追加で収集した上で，基礎集計及び分析・理論モデルの評価を実施した．これらについては概ね順調に遂行できた．
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| Strategy for Future Research Activity |
ここまでに構築，検証したサブモデル間の相互依存関係を整合的に記述する統合モデルを構築し，システムの性能評価方法を確立する．その上で，首都圏鉄道を対象に観測データを用いて再現性を検証し，遅延制御施策の事例分析を行う．
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