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情報事前分布とWAICを援用した活動型交通モデルの内生性バイアス補正手法の開発

利用信息先验分布和WAIC开发主动交通模型的内生性偏差校正方法

基本信息

批准号：
22KJ0747
负责人：
渡邉萌
金额：
$ 1.83万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

2022年度では，まず機械学習やベイズ統計分野におけるモデリングや推定アルゴリズムに関するレビューを行い，モデル開発の方向性に関して検討を行った．検討を踏まえて，モデル構造として (a) 選択肢集合の形成，(b) 選択肢集合形成における選択肢相関，(c) 選択肢集合を所与とした離散選択，(d) 離散選択における選択肢相関，(e) 選択肢集合形成と離散選択との間の未観測異質性，(f) 説明変数に含まれる内生変数，に対処する新たなモデルの開発を行った．このモデルはアクティビティ型交通需要予測モデルを構築する際に，選択肢集合形成の考慮が必要不可欠となる活動場所 (ゾーン) 選択や交通手段選択を記述する役割を担うことが期待される．また，提案したモデルは多変量正規分布を援用しているため，尤度関数の計算に数値積分が必要な，所謂オープンフォーム構造を有している．そのため，提案したモデル構造に適したベイズ推定アルゴリズムを構築し，効率的な推定手順を併せて提案した．加えて，提案モデルの有効性をシミュレーションにて検証を行った．2023年度では，米国の世帯を対象とした交通調査であるNational Household Travel Survey (NHTS) データへの適用を予定しており，現在はその準備を進めている．提案したモデルや推定アルゴリズム，またそれらを用いた実証分析は2023年に開催される国際学会にて発表を予定している．

In 2022, we will conduct research on mechanical learning, statistical differentiation, estimation and development of directional information. (a) selection set formation,(b) selection correlation in selection set formation,(c) selection set formation and discrete selection,(d) selection correlation in discrete selection,(e) selection set formation and unmeasured heterogeneity in discrete selection,(f) description number including endogenous variable, and corresponding new variable. The traffic demand prediction model is constructed by considering the necessary activity sites for selecting and describing traffic means. In particular, it is necessary to calculate the numerical integral of the relevant number. A proposal is made for the construction of an effective presumption procedure. In addition, the National Household Travel Survey (NHTS) has been prepared for the implementation of the National Household Travel Survey (NHTS) in 2023. The proposal is based on the analysis of the results of the International Society for the Advancement of Women in 2023.