2022 Fiscal Year Annual Research Report
中小都市における検索履歴データを用いた動学的バス需要予測手法の開発
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20H02277
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| Research Institution | Tottori University |
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Principal Investigator |
桑野 将司 鳥取大学, 工学研究科, 教授 (70432680)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森山 卓 鳥取大学, 工学研究科, 助教 (30823190)
細江 美欧 鳥取大学, 工学研究科, 助教 (00907777)
谷本 圭志 鳥取大学, 工学研究科, 教授 (20304199)
伊藤 昌毅 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (50530086)
宮崎 耕輔 香川高等専門学校, 建設環境工学科, 教授 (60469591)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 経路検索履歴データ / 交通系ICカード / ビッグデータ / 公共交通計画 / 交通需要予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は，Web上で表明される将来の移動計画である経路検索サービスの利用状況と，実空間上で顕在化した交通需要である公共交通利用状況を，集計レベルで関連づける方法論を提案し，経路検索データによる公共交通利用者数の予測を試みた．事前分析から，経路検索サービスは普段とは異なる行動を計画する際に利用されることから，経路検索数と交通系ICカード利用者数は単純な相関関係では表現できないことが示唆された．そこで，第1段階として，2変量状態空間モデルを用いて，経路検索データと交通系ICカードデータの両データに内在する需要を定常的需要と突発的需要に分解し，2種類の需要の相関関係から，経路検索数と交通系ICカード利用者数の関係性をモデル化した．そして，第2段階として，突発的経路検索数と突発的交通系ICカード利用数の関係を重み付き回帰モデルによってモデル化することで交通需要を予測する2段階予測モデルを構築した．実データを用いた検証の結果，従前モデルに比べ，提案手法の予測精度が高いことから，両者に包含される突発的事象に起因する需要部分を適切に抽出し，それらを関連づければ，経路検索数を用いることによって，交通系ICカード利用者数の予測精度を向上できることを明らかにした．さらに，提案手法の適用限界を示すために，突発的経路検索数の突発的交通系ICカード利用数への反映度合いを表す拡大係数の時間的・空間的安定性を検証した．その結果，拡大係数は地域別（路線別）では変化するが，同一路線内では短期的な時間安定性を持つことを明らかにした．また，予測日時以前までに収集可能な経路検索数を用いて，提案モデルの予測精度を検証し，経路検索データは交通需要変動の先行指標になることを明らかにした．
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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