| 研究課題/領域番号 |
20H02280
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分22050:土木計画学および交通工学関連
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
佐々木 邦明 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30242837)
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| 研究分担者 |
菊池 輝 東北工業大学, 工学部, 教授 (00343236)
上石 勲 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 雪氷防災研究部門, 主幹研究員 (60455251)
福田 大輔 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (70334539)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
15,210千円 (直接経費: 11,700千円、間接経費: 3,510千円)
2022年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2020年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
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| キーワード | 災害時マネジメント / 行動シミュレーション / ビッグデータ / データ同化 / シミュレーション / 気象災害 / 短期予測 / 災害時の行動 / 交通シミュレーション / 災害 / 異常検出 / 機械学習 / 時系列分析 / ニューラルネットワーク |
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| 研究開始時の研究の概要 |
都市圏の交通ネットワークは，突発事象発生時などには今後どうなるのかを予測することが難しいとされています．一方，クルマや道路には多くのセンサーがあり，ピンポイントでは現在どうなっているのかがわかるようになりました．これらの情報をもとに，ある範囲で交通がどうなっているのかを推計し，その結果を活用して今後どうなるかを予測します．これによって，より望ましい交通のマネジメントが可能になると期待しています．
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| 研究成果の概要 |
本研究は，災害時において近年利用が可能になってきたリアルタイム観測データを活用し，その分布に対して行動シミュレーションの同化を行うことで，行動シミュレーションを補正し，災害時の行動を再現するシステムの構築を行った．またLSTMによる災害検知可能性の検討や，災害に適切に対応できる施策検討に必要な出力を行った．特に，対象とした災害として．コロナ禍を一種の災害と見立てて，首都圏全体の緊急事態宣言下での行動再現によって，鉄道の混雑などを再現する仕組みを構築したほか，台風災害を対象として行動の変化及び道路交通の再現までの一貫したシステムの構築を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の意義は，災害時にリアルタイムデータを活用した精度の高いシミュレーションを行い，今後の予測や適切な施策検討を行うための仕組みを作ったことと，それを実装することによる社会システムの高度化である．この社会的な意義としては，都市システムの強靭化に貢献するとともに，災害による被害を抑えることである．学術的には様々なビッグデータが整備される中で，それらを都市マネジメントにおいて有効に利用する方法の開発である．
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