| Research Abstract |
近年,都市空間において,交通や各種イベントによる混雑・密集解消のため,ダイナミックに時々刻々と変動する人々の流動を日常的に把握する必要が出てきており,真の社会インフラとして根付くためには,「人の流れ」に関するデータが,部分的なエリアだけでなく全国さらには国際的なベースでの取得・利活用ができるようなスケーラビリティに関わる量的な検討と,各種人の流れに関する多様かつ断片的なデータを組み合わせて,さらに時空間的な再現精度を上げていく質的な向上に関する検討が必要である.従って本研究期間中においては,(1)スケーラビリティ向上に関わる検討として,(a)国内全般や海外データの登録による多様なデータへの対応,(b)全国ベースのクリーニングサービス実施のための経路検索やマップマッチング等の処理アルゴリズムの性能向上,(c)分散処理,並列化によるハードウェアとしての性能向上の検討と,(2)時空間的な再現精度向上に関わる検討として,(a)様々な集計データの利用による再現精度の向上,(b)時空間メッシュ表現(100m,15分解像度等)の検討,などを行う予定である.
上記の研究項目のうち,平成21年度では(1-a)(1-b)(2-a)などを中心に実装を含めた検討を重点的に行った.具体的には,(1-a)ではパーソントリップ調査に関して国内では東京都市圏に加えて京阪神,中京,北部九州,道央都市圏,海外ではハノイのデータの処理を開始した。また,(1-b)では道路の経路探索が3秒程度,鉄道の経路探索が1秒程度,両方をミックスした総合的な時空間内挿が数秒程度でできることを確認した。さらに(2-a)については,鉄道駅の乗降客数を加味しつつ逐次推定を行うために,パーティクルフィルター手法を用いたところ,通常の拡大係数を用いた再現に比べ時間帯別人数の真値との相関係数が向上した。
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