2023 Fiscal Year Final Research Report
Development of Human Mobility Data Capturing Daily Variations from Mobile Data Using Reinforcement Learning and Data Assimilation
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20K04718
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
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| Research Institution | Osaka University of Economics (2022-2023)
The University of Tokyo (2020-2021) |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 人の移動 / 行動モデル |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we have developed a method for generating human mobility data that reflects daily changes. The proposed method constructs models to estimate initial distribution, action patterns, action locations, and traffic modes using commonly available cell phone data and various statistical datasets. These models are subsequently integrated to produce human flow data. This approach enables the model to promptly incorporate newly available data, resulting in the generation of human flow data with high temporal freshness.
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| Free Research Field |
空間情報学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の学術的意義は、非集計レベルの人流データ生成を可能とすることで、研究者がより気軽に人流データを用いた研究を気軽に取り組むことが可能となる点である。これにより、潜在的な人流データの価値を引き出し、これまで解明されてこなかった様々な事象と人の行動との関係を解明する機会を創出される。これらの成果に基づくことで、都市や交通の開発計画などのデータを根拠とした意思決定が可能となり、その結果として、人々の生活の質の向上に寄与することが、本研究の社会的意義である。
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