強化学習とデータ同化を用いた携帯データからの日々の変動を捉えた人流データの生成

本年度は、以下の項目を達成することを目標に研究を実施した。【研究項目１：（令和２年度～令和３年上旬）対象の日のトリップチェーンデータの構築】昨年度は複数の都市圏のPT調査データをもとにTime-inhomogeneous Markov chain modelを構築し、その精度評価を行った。本年度は、その成果をもとに、人口の初期分布生成、目的地選択のための離散選択モデルなどを組合わせることで、都市空間的にシームレスな人流データを構築する手法と提案した。この成果については、「Pseudo-PFLOW: Development of nationwide synthetic open dataset for people movement based on limited travel survey and open statistical data」というタイトルにおいて、プレプリントサイトであるarXivにおける論文公開を行っている。また、査読国際ジャーナルへの掲載に向けて、作業を進めている。【研究項目３：（令和４年度）システム化とデータセットの評価】研究項目１の成果と研究項目２の成果を統合するには至っていない。しかし、研究項目１のモデルについては、Javaによるプログラム実装を行い、Github上で管理を行っている。現在は、Privateでの公開ではあるが、将来的には一般公開に向けて、コードを整理する予定である。

本年度は、以下の項目を達成することを目標に研究を実施した。【研究項目１：（令和２年度～令和３年上旬）対象の日のトリップチェーンデータの構築】昨年度は複数の都市圏のPT調査データをもとにTime-inhomogeneous Markov chain modelを構築し、その精度評価を行った。本年度は、その成果をもとに、人口の初期分布生成、目的地選択のための離散選択モデルなどを組合わせることで、都市空間的にシームレスな人流データを構築する手法と提案した。この成果については、「Pseudo-PFLOW: Development of nationwide synthetic open dataset for people movement based on limited travel survey and open statistical data」というタイトルにおいて、プレプリントサイトであるarXivにおける論文公開を行っている。また、査読国際ジャーナルへの掲載に向けて、作業を進めている。【研究項目３：（令和４年度）システム化とデータセットの評価】研究項目１の成果と研究項目２の成果を統合するには至っていない。しかし、研究項目１のモデルについては、Javaによるプログラム実装を行い、Github上で管理を行っている。現在は、Privateでの公開ではあるが、将来的には一般公開に向けて、コードを整理する予定である。