2012 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, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60304648)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井料 隆雅 神戸大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10362758)
張 峻屹 広島大学, その他の研究科, 教授 (20284169)
森川 高行 名古屋大学, 環境学研究科, 教授 (30166392)
佐々木 邦明 山梨大学, 医学工学総合研究部, 教授 (30242837)
高見 淳史 東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (40305420)
井上 亮 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (60401303)
河野 浩之 南山大学, 情報理工学部, 教授 (70224813)
朝倉 康夫 東京工業大学, 理工学研究科, 教授 (80144319)
山本 俊行 名古屋大学, エコトピア科学研究所, 教授 (80273465)
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| Project Period (FY) |
2009-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | プローブパーソン調査 |
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| Research Abstract |
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行動調査の高度化に向けて、１）行動文脈の自動識別アルゴリズムの開発、２）プローブデータを基本とした交通調査・管制システムの開発、３）これらを組み込んだモビリティサービスの実装についてH23年度まで研究を行ってきた。
H24年度は科研の中で開発してきたプローブ調査技術とシミュレーションシステム、モビリティサービスのアルゴリズムの整理を行うとともに、a)スマートグリッドにおける世帯内相互作用モデル、b)被災地における避難行動モデル、c)PTとPPの融合推定モデル（サンプリングバイアスの推計）、d)モビリティクラウドのアルゴリズムの開発を行った。時系列に同一個人の行動データの蓄積が可能なプローブ技術を用いた総合的行動調査の可能性を示すと同時に、様々な交通施策評価や交通管制の効率化に向けたプローブ技術とデータフュージョン理論の可能性を明らかにすることができた。特にセンサー情報を利用した行動判別アルゴリズムでは昨年度までのSVMに加えAdaboostアルゴリズムを組み合わせることで、大幅な精度向上が可能になり、加速度センサーを有するスマートフォンの活用によって95％以上の確率で自動的な交通行動データの収集判別を可能にすることに成功した。こうした結果から、従前のワンショット型の交通調査からAll the year型の交通調査への移行に向けて具体的課題が明らかになった。特に膨大な繰り返しデータを用いた確率過程を考慮した新たな行動モデルの枠組みの提示、PTデータとPPデータの融合的な利活用をすすめるための情報プラットフォームの再構築が、総合交通政策の動学化や多様な調整型交通サービスの実現には必要不可欠といえよう。
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24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 |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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