2015 Fiscal Year Annual Research Report
パラメータの時点変化を考慮した長期交通需要予測モデルの構築
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25380564
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
三古 展弘 神戸大学, 経営学研究科, 准教授 (00403220)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 消費者行動 / 交通行動 / 交通手段選択 / 需要予測 / 調査 / サンプル数 / データの新しさ / モデルの更新 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
需要予測において，古い時点の多数のサンプルと新しい時点の少数のサンプルが利用可能な場合，2時点のサンプルを用いるモデル更新法を利用するか，新しい時点のサンプルのみを利用するかが問題となる．しかし，2時点のサンプル数がどのような場合に，どの方法を採用するべきかの基準は明確ではない．
本年度は，中京圏の出勤交通手段選択行動を対象にこの問題に取り組んだ．1971，81，91年のデータをモデルの構築に用い，予測対象年は2001年とした．2時点の組み合わせは71，81，91年から2つを選ぶ3通りを考えた．2時点のサンプル数は100～10000サンプルの範囲の12通りを考え，その中から古い時点のサンプル数が新しい時点のサンプル数よりも大きいあるいは等しい組み合わせである12*13/2=78通りを考えた．また，3*78=234通りのそれぞれについてデータを200回発生させ（ブートストラップ法），234*200=46800通りのデータについて2時点のサンプルを利用した4種類のモデル更新法と，新しい時点のサンプルのみを利用したモデルの合計5つのモデルを構築し，2001年の予測を行った．
その結果，2時点のサンプルを用いる4種類のモデル更新法は，新しい時点のサンプルのみを用いるモデルよりも統計的に有意に良い予測を行える場合は全くなかった．しかし，統計的に有意ではないものの，最も良い予測を与えるモデルは次の通り．(1) 新しい時点のサンプル数が多い場合は新しい時点のサンプルのみのモデル．(2) 新しい時点のサンプル数が少ない場合，2時点の文脈差（有・無）と古い時点のサンプル数（多・少）の組み合わせが，有・多または無・少ならJoint context estimation，有・少ならCombined transfer estimation，無・多ならTransfer scaling．
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