| 研究概要 |
本研究は,情報提供効果の道路ネットワークおよび駐車場利用への影響を分析するための,駐車行動を内包化した道路ネットワークシミュレーションモデルの構築を目指すものである.平成9年度は,ドライバーの駐車行動に関する意思決定サブモデルおよび道路ネットワークシミュレーションモデルのプロトタイプの構築を行った.
まず,ドライバーの行動経験蓄積および情報の当たり具合と,駐車行動との関連性を分析するために,既存の駐車行動実験システムを用い,案内情報提供下のドライバーの駐車行動を繰り返し観測した.これにより得られた,繰り返しの駐車行動データを用い,過去に蓄積された情報や,過去の行動経験,さらに過去の情報の当たり具合が駐車場選択行動にどのような影響を及ぼしているかを分析した.具体的には,それらの経験履歴を示す指標を説明変数とし,駐車行動を離散選択モデルで表現することによってモデル化している.推定結果により,1)情報の精度が悪いとドライバーは情報をあまり信用せず,自らの行動経験に従って駐車場を選択する傾向にある,2)情報の精度が高いと,より情報に依存し,自らの行動経験はあまり参考にしない,3)情報の精度が高いと,ドライバーはより目的地に近い駐車場を選択する傾向にある,などの知見を得た.
さらに,実験で得られた選択行動によって,都市内の交通状況がどのように変化するかを分析するために,ネットワークシミュレーションモデルの構築を考えた.本年度においては,そのプロトタイプを作成した.モデルの特徴として,1)ミクロシミュレーションモデルである,2)day to dayおよびwithin dayの二重動的なモデルである,3)ドライバーの経験を蓄積している,4)ドライバーごと,車両ごとの属性を設定可能である,5)Windowsで実行可能な,汎用性の高いモデルである,などが挙げられる.
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