2016 Fiscal Year Annual Research Report
Research on the improvement method of user benefit estimation regarding the travel time reliability of urban railway service by considering the heterogeneity of individuals.
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26420520
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| Research Institution | Tokyo Denki University |
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Principal Investigator |
高田 和幸 東京電機大学, 理工学部, 教授 (30282867)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
屋井 鉄雄 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (10182289)
岩倉 成志 芝浦工業大学, 工学部, 教授 (20223373)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 鉄道通勤者 / 所要時間信頼性 / 到着分布 / 混合分布モデル / K-meansクラスタ / SVM |
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| Outline of Annual Research Achievements |
「鉄道利用者の到着状況が，特定の分布では表現しきれない」という過年度までの分析結果を踏まえ，複数の分布が混合していると仮定して，到着分布モデルの推定を行った．推定には，前年度に実施したWEBアンケート調査データを用いた．なおBIC基準によると，２つの正規分布と１つの指数分布を適用した際に最も説明力が高い到着分布が推定された．このことよりモデル推定の精緻化を図るには，異種混合分布の適用が有効であることが示された．
またアンケートで調査した個々人の到着状況（理想とする到着時刻からの乖離とその頻度）データを用いて，個々人の到着分布のカーネル密度推定を行った．またカーネル密度から（累積）分布を求め，その形状を現す１階微分，２階微分の値を求め，これらを基にk-meansクラスタ分析を行なった．Gap統計量に基づきクラス数を３とすることが適当と判断した．これらの３つの累積分布の特徴を調べた結果，以下の３種に分類できた．（1）早着タイプ：理想到着時刻より，常に早めに遅着しているタイプ，（２）遅着タイプ：理想到着時刻より，遅れて遅着することが多いタイプ，（３）定時着タイプ：理想到着時刻に近い時刻に到着しているタイプ． 各クラスに属した回答者の累積分布の平均を求め，これを教師データとするサポートベクターマシンにより，到着状況の類似性に基づき，回答者を３分類した．
３分類されたクラスに，２つの正規分布と１つの指数分布を当てはめ，出発時刻決定行動モデル（余裕時間決定モデルと同義）を推定した．また１つの正規分布を仮定したモデルを推定し，観測結果の再現性の比較を行なった．その結果，１つの正規分布よりも，複数の分布（２つの正規分布と１つの指数分布）を適用した方が，余裕時間の再現性が高く，混合分布適用の有効性が確認された．
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