2014 Fiscal Year Annual Research Report
スマートフォン行動データとコンテクストデータを活用した活動・交通ログ自動生成手法
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25630215
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
森川 高行 名古屋大学, 環境学研究科, 教授 (30166392)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山本 俊行 名古屋大学, エコトピア科学研究所, 教授 (80273465)
三輪 富生 名古屋大学, エコトピア科学研究所, 准教授 (60422763)
薄井 智貴 名古屋大学, 経済学研究科(研究院), 准教授 (20549448) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | GPSデータ / 活動・行動データ / 交通行動分析 / 交通調査 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
パーソントリップ調査といった大規模交通調査は，実施にかかる膨大な費用と回答率の低下により，調査の継続性やデータの精度が脅かされている．一方，エネルギー消費，災害時の救助，移動のサポートの高度化などの社会的要請から，トリップ単位ではなく，人の活動・移動を一体的に調査しモデル化する必要性が高まっている．この矛盾する要請に応えられる可能性を期待されているのが高度化するモバイル端末である．本研究の目的は，この高度化するモバイル端末を活用し，活動・交通データの自動生成手法を開発することである．
今年度は，複数のトリップが連続して観測されているGPSデータを１つのトリップに分割する方法について，具体的にはDensity-based methodとサポートベクターマシーンを用いた手法の比較を行った．また，複数の機械学習手法を用いて移動目的の判別手法の検討を行った．その結果分類木法が最も精度が高く判別できるが分かった．
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