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ベイジアンアプローチを用いた人口停滞下における交通量推計手法に関する研究

基于贝叶斯方法的人口停滞下的交通估计方法研究

基本信息

批准号：
08750673
负责人：
高橋清
金额：
$ 0.64万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1996
资助国家：
日本
起止时间：
1996 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は、交通量推計手法において「ベイズの定理」を基本としたアプローチによる新たな推計モデルの提案を行ったものである。モデルの基本コンセプトは、ある事象(事前確率)に条件(情報源)を与え、その事象を条件の下で分類し(事後確率)、条件が将来変化することによって最終的に事象がどう変化するかを推計するとともに、得られた結果を事前情報にフィードバックするといった逐次情報更新型のモデル構造を有していることである。本研究の成果の第一点は、交通計画の基本データであるパーソントリップ(PT)データを事前情報として考え、既存の交通関連データを情報源としてとらえることにより、過去のPTデータの更新が可能となることを理論的に明らかとした。さらに更新されたPTデータは新規の調査によって得られたデータと精度的に大差がなく、高額の費用をかけた調査を行うことなく推計モデルが構築可能であることが明らかとなった。第二に、本モデルにより、地方都市にみられるような人口が減少または停滞しているもとで、交通量が増加しているという現象を表現することが可能となった。なぜなら、本モデルの情報源として高齢化率や自家用車保有率を取り上げ、ゾーンの特性やその変化の分析が可能となったためである。更にゾーン毎に情報を更新することで、対象地域全体を一括モデルによる予測を行うことなく、各ゾーンの交通量を推計することが可能となった。本研究では、交通需要の基本データである生成交通量と発生・集中交通量の原単位に関して、従来の方法と比較分析する事により本モデルの有効性を検証した。

In this study, the traffic volume calculation method, the traffic volume calculation method, the traffic volume calculation The basic information, the pre-confirmation rate, the condition (source of information), the classification (post-event assurance rate), the most serious situation in the future, the prediction and calculation of the situation, The results show that the information is updated step by step in advance, and there is a situation in advance. The results of this study are as follows: the first point of this study, traffic planning, traffic planning, traffic Update