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2021 年度 研究成果報告書

全国規模エージェントシミュレーションの為の街区毎の特徴を保持する個人属性の合成

研究課題

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研究課題/領域番号 19K23229
研究種目

研究活動スタート支援

配分区分基金
審査区分 0107:経済学、経営学およびその関連分野
研究機関青山学院大学

研究代表者

原田 拓弥  青山学院大学, 理工学部, 助教 (70847201)

研究期間 (年度) 2019-08-30 – 2022-03-31
キーワード合成人口 / リアルスケール社会シミュレーション / データベース / 深層学習 / 離散最適化
研究成果の概要

本研究課題では,町丁目より細かい粒度で,住所の番地に該当する街区の特徴を反映した人工社会を合成する.そのために,街区レベルの統計表と整合する日本全国の個人属性の合成と,合成した世帯を街区内の建築物へ割り当てた.実験結果から,主に一軒家の分類である低層住宅は95.2%,主にマンションの分類である中高層住宅は72.9%の精度で用途を推定できた.また,京都府京都市伏見区を対象に従来手法と提案手法を比較したところ5%精度向上した個人属性の作成に成功した.

自由記述の分野

社会システム

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究課題により生成された個人属性データベースは他の研究者への提供を予定している.個人属性データの提供により,他の研究者が感染症や経済政策など,様々な社会問題をシミュレーションする際に,シミュレーション内に生成する個々人の属性の設定に時間をかける必要がなく,シミュレーション設計や分析サイクルを早めることができる.これにより,急を要する社会問題への対策を迅速に分析することができる.

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公開日: 2023-01-30  

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