2020 Fiscal Year Research-status Report
時間変動パターンの本来的特質の解明と発時刻ベースの時間変動係数逆推定モデルの開発
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19K04639
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
藤田 素弘 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (90229013)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 時間帯別OD交通量 / 時間変動係数 / 観測リンク交通量 / 発時刻ベース |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、時間変動係数に基づく観測リンク交通量からの発時刻ベース時間帯別OD交通量の逆推定モデルについて、時間均衡配分における残留交通量を考慮しつつ、OD交通量の少ないペアで生じる過剰変動を抑える変動抑制項を含むモデルの開発を行った。特に変動抑制項に含まれる変動パターンの変動を適正に制御する重み係数においては非線形関数のモデルが適正に過剰変動を制御することがわかり、実用的であることが分かった。この研究成果については、著名な学術論文ジャーナルに論文として採択された。
次にこれまでH22年度の道路交通センサスデータに基づいてモデルの構築をしてきたが、他のネットワークデータや年次への適用性や域内・域外同時推定モデルの可能性についても検討した。域外OD交通量の時間変動係数の推定に、４変数程度での域内固定・域外推定等の段階推定モデルと域内・域外同時推定モデルを試した結果、同時推定モデルの方が精度的にやや良い結果を示し、計算時間的には数倍速いことから、同時推定モデルが適用性が高いことが分かった。その後域外OD交通量を固定して、域内OD交通量の時間変動係数を推定した。ここでは、残留交通量を考慮しつつ、過剰変動を抑える変動抑制項を含むモデルを適用した結果、非線形の重み係数によって実用的な精度の時間帯別OD交通量を推定できた。これによって、ネットワークや年次が変わっても同様に同時推定モデルの適用性が高いことを確認できた。しかしながら、重み係数の設定方法についてはさらに改善可能性がうかがえたので今後の課題である。
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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
当初の目的の主要なモデル開発ができていて、一定の精度や適用性が確認できたことからおおよそ計画通りといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は最終年度として、時間変動パターンの変動特性の統計的解析と変動抑制効果の指標化を主要な研究テーマとして行う。ここでは、元データでもデータ数が少ないゾーニングでは過剰変動が生じることから、データ数が多いゾーニングにおいて、十分な分析を行うことで、時間変動パターンに影響を与えているものを解析するとともに、過剰変動の指標化と逆推定モデルへの組み込みを考える。このような問題はさまざまな数理学的理論の適用を考慮しつつ、検討をすすめ、より妥当で精度がよく計算効率性の高い新たなモデリングを検討する。また、その他の課題としてプローブ所要時間データやオンランプ間ODデータの活用などについても、入手できた観測データの取り込みによるモデリングの可能性について検討を行う。
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| Causes of Carryover |
端数としての金額が残った。
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