2010 Fiscal Year Annual Research Report
プローブ技術を援用したデータフュージョン理論による総合的交通行動調査の高度化
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21246080
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
羽藤 英二 東京大学, 大学院・工学系研究科, 准教授 (60304648)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森川 高行 名古屋大学, 大学院・工学研究科, 教授 (30166392)
河野 浩之 南山大学, 数理情報学部, 教授 (70224813)
張 峻屹 広島大学, 大学院・国際協力研究科, 准教授 (20284169)
倉内 真也 愛媛大学, 大学院・理工学研究科, 講師 (90314038)
高見 淳史 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助教 (40305420)
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| Keywords | プローブパーソン調査 |
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| Research Abstract |
平成21年度の研究成果をもとに,平成22年度は行動文脈自動計測システムのオンライン化による(長期調査結果のリアルタイム処理システムの構築を図った
プリサーベイ結果をもとにしたデータ解析を進め,データフユージョンに向けたモデル分析を行った。特にSPデータとPPデータの融合,およびPPデータを基本にしたマイクロシミュレーション用のアクティビティモデルの構築を行った.特に複数日のデータを用いて,選択肢集合を自動生:成するアルゴリズムの開発と,断面交通量データを用いてデータ補正を行う方法の開発を行った.選択肢集合の生成については,観測されたプローブパーソンの詳細な移動記録をもとに,これを同一ODペアの移動選択肢として外挿することを考えた.ある程度のサンプル数(ここではMM21地区を対象に約100サンプル)で実証分析した結果,ODペアに対して存在する他者の行動記録を外挿し,時間配分のずれを再調整することで,モデルの内面的妥当性が向上することを確認した.さらにプローブパーソンによって得られる空間分布データを用いて活動パターンの増減についても同様に選択集合の自動生成を行い,詳細なday-to-dayの移動活動記録を基本にした交通調査データをもとにしたオンライン交通管制システムのベースとなるシステム構築に成功1した.また,day-to-dayからyear-to-yearの行動パターンの揺らぎについてはボーズアインシュタイン凝縮にしたがって,固有のパターンへの集約が発生していること,その推移確率は都市構造によって大きく異なることなどを明らかにした
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