|
平成22年度は、路線バス事業のモデル分析として、GISを用いた利用者需要推定方法の高度化を実施した。バス停1つ1つを利用者需要発生源として扱った重回帰型需要モデルについて、データの汎用性についての検討、観測データの大幅な増加等によるモデル精度の向上を行った。集計モデルの推定を行うためのデータ(バス乗客数)の正確性とデータ量を向上させるためのセンサーデータの解析アプリケーションを改良した。また、実在路線の路線変更の可能性を、交通事業者とともに実施した(実際の路線再編には事業申請手続きの問題等があり、実施はできなかった)。
バス情報のナレッジ化については、昨年度に開発した乗降客数と運行遅延(早発を含む)をダイヤグラムとして表示するシステムの高度化を行い、運行の課題を自動的に発見する「課題発見機能」を開発した。乗降人数の少ない運行や運行品質(遅延)について、「ダイヤ・路線(系統)・区間・バス停」といった、これまで分析できなかった詳細な視点による分析が実施できるようになった。特に、回復運行や終点バス停前の「すて時分」など路線バス独特の運行課題について直感的に課題把握ができることが可能になった。また、実際のバス運行計画見直し時に具体的な改良・改正点を識別できることが計画業務の中で確認され、平成23年度からのダイヤ改定にシステムを利用できた点は特筆されると思われる。次年度は、問題の見える化(H21年度成果)や問題発見(H22年度成果)だけではなく統合的なナレッジ・データベースとしてエキスパート的運用管理ができるためのシステムを検討整理することが必要である。
|
