| 研究概要 |
新規交通サービスに対する需要予測手法に関する研究として,(1)都市圏レベルでの需要予測において標準的手法であるパーソントリップ(PT)データに基づく予測手法の検証,(2)SPデータを活用した需要予測手法に関する研究(3)ITSやTDM施策の効果予測に有効であると考えられる限定合理性に基づく交通行動モデルに関する研究(4)車両の走行軌跡を観測したプローブカーデータを用いた経路選択モデルの改良,の4点について研究を行った.
(1)については,まず大幅な過大予測であった桃花台ピーチライナーを対象に,当時用いられた需要予測手法の検証,ならびに現在の標準的手法である非集計離散選択モデルの予測精度の評価を行った.次に,そこで特に問題となった,モデルの時間移転性及びアクセス時間短縮効果の評価に着目し,PTデータと独自に実施したアンケート調査データを用いて詳細な検証を行い,予測精度を改善する方法論の提案を行った.
(2)については,まず,シミュレーションによって作成した様々な人工データを用いて分析を行い,SPデータから個々人の選好構造を精緻に推定するための調査設計および分析手法についての指針を提示した.また,需要予測においては,行動変化の臨界点すなわち選好無差別な情報を含むSPデータの活用が有効であると考え,それに対応したモデルを開発し,その有効性を確認した.
(3)については,修正辞書編纂型の意思決定ルールのモデル化に関して,データマイニング手法における決定木がまさにそれを表現していることに着目し,その推定精度を離散選択モデルの枠組みでモデル化した場合と比較し,併せて両者を融合したモデル推定法の開発を行った.
(4)については,前年度の知見を踏まえ,プローブ情報をフルに活用すべくトリップ途中での経路変更の意思決定を明示的に考慮した動的な経路選択モデルへの拡張を行い,従来の静的なモデルと比較してその有効性を確認した.
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