| 研究課題/領域番号 |
26820211
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
土木計画学・交通工学
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
中村 俊之 京都大学, 工学研究科, 助教 (10419062)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2015年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2014年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | スマートカード / 公共交通 / バス / ニューラルネットワーク / ベイジアンネットワーク / 機会学習 / IC card data / Public Transportation / Trip Destination / Bayesian network |
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| 研究成果の概要 |
交通系ICカードは料金支払いのシステムとして，バス・鉄道事業者に広く導入され，利用者の利用時間や乗降実態，利用頻度や料金等，人々の行動把握なデータが収集されている．
本研究課題では，こうした交通系ICカードを活用し，ベイジアンネットワーク，ニューラルネットワークを援用した公共交通のOD需要推計モデルの開発並びに精度検証を目的とするものである．両手法ともに，乗車人数規模別に行うことで一定の精度での予測が担保されることが示唆されたが，交通計画の策定時に本研究成果の利用する際には，影響要因の把握が可能なBNNを用いることが有益であることが，交通事業者へのヒアリングを通じて明らかになった．
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