ネットワーク上の交通行動を記述するためのデータ統融合理論とその応用

2016 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 25249069
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 土木計画学・交通工学
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 羽藤 英二 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (60304648)
• 研究分担者: 井料 隆雅 神戸大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10362758) ; 張 峻屹 広島大学, 国際協力研究科, 教授 (20284169) ; 佐々木 邦明 山梨大学, 総合研究部, 教授 (30242837) ; 高見 淳史 東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (40305420) ; 井上 亮 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (60401303) ; 河野 浩之 南山大学, 理工学部, 教授 (70224813) ; 福田 大輔 東京工業大学, 環境・社会理工学院 土木・環境工学系, 准教授 (70334539) ; 柳沼 秀樹 東京理科大学, 理工学部土木工学科, 講師 (70709485) ; 山本 俊行 名古屋大学, 未来材料・システム研究所, 教授 (80273465)
• 研究期間 (年度): 2013-04-01 – 2017-03-31
• キーワード: プローブパーソン調査 / 移動軌跡データ / 行動判別技術 / データ統融合 / マルチスケールシミュレーション / 交通施策評価

研究成果の概要

膨大かつ詳細な移動軌跡データベースを元にしたデータ統融合型の行動解析手法を構築し，詳細レベルから広域までの人の移動が再現可能なマルチスケールシミュレーションによる都市マネジメント技術の実装を行った．再帰的表現によるRLモデルの時間割引項を一般化した上でその理論的性質を明らかにすると共に，Wi-Fiなどを用いた3次元行動解析手法，異なる精度を持つ行動データの融合推定法，機械学習による行動判別手法などを開発した．従前の要素技術を大きく拡張することで，複数都市での施策評価と連動した研究を展開し，現実的課題への適用性をもつ手法を構築することができた．

自由記述の分野

土木計画学・交通工学