個人の関心を考慮した交通手段選択モデルの推定 Summer School 2010 in Tokyo 個人の関心を考慮した交通手段選択モデルの推定 広島大学 M1 中島英樹 M1 土谷直広 B4 松原司 D1 Wu lingling D1 Yu biying
1. 基礎分析 (1) 平日、週末の交通手段の割合 平日に鉄道、バスの利用が多い 自転車、自家用車、徒歩は平日、休日にあまり依存していない
1. 基礎分析(2) 内陸と沿岸の交通手段割合 内陸でのバスの利用が少ない 内陸では主にチャリ、自家用車などが主な交通手段なような
1. 基礎分析(3) 交通手段と目的のクロス集計 どの目的も公共交通利用割合が2割以上を占める 帰宅、食事目的で自家用車利用が大きい
1. 基礎分析(4) 小ゾーン内区画と交通手段のクロス集計 ゾーン6、7、13、14、17へは公共交通機関利用割合が約半数を 占める 1. 基礎分析(4) 小ゾーン内区画と交通手段のクロス集計 ゾーン6、7、13、14、17へは公共交通機関利用割合が約半数を 占める ゾーン5へは自家用車利用割合が大きい
2. モデル ( r-MNL ) ・通常の選択モデル:選択肢はすべて等しいものと仮定 →実際の意思決定場面ではこのような仮定は適していない ・r-MNLを用いることで、選択肢間の相対的な関心の大小 を考慮した効用を導入する →より現実に則した選択行動を表現
2. モデル ( r-MNL ) 効用関数 V1=d1(所要時間)+f1(料金)+g1(アクセス時間)+h1(乗り換え時間)+b1 V3=d1(所要時間)+b3 V4=d1(所要時間)+b4 V5=d2(所要時間)
2. モデル ( r-MNL ) 選択確率 徒歩 バス 鉄道 自動車 自転車
推定結果 3. 推定結果 r-MNL MNL パラメータ t値 定数項(電車) 2.246 2.45 ** 3.087 3.58 定数項(バス) 0.096 0.10 2.798 3.40 定数項(自家用車) -0.551 -3.75 -2.211 -5.91 定数項(自転車) -0.909 -3.50 -3.394 -7.15 (電車,バス,自家用車,自転車)所要時間[100分] 0.109 3.45 0.339 11.18 徒歩所要時間[100分] 0.013 2.41 0.031 2.30 費用[1000円] -0.002 -0.58 -0.024 -6.40 アクセス時間 -0.157 -4.44 -0.345 -8.43 乗換時間 0.027 0.99 -0.279 -8.22 r-電車 -6.304 -1.44 r-バス 0.077 0.14 r-自家用車 -0.787 -2.16 r-自転車 -0.550 -1.76 * サンプル数 334 初期尤度 -421.2483 最終尤度 -209.48 -296.80 決定係数 0.50 0.30 修正済み決定係数 0.47 0.27 Chi-square=174.764>13.28 (df=4, significant level =99%)
4.推定結果の解釈 乗り換え時間 r-MNLとMNLの比較 対象地域(横浜)は、地下街が発達しているため、乗り 換えに時間がかかることが必ずしも負の要因となる わけではないかもしれない……… r-MNLとMNLの比較
5.政策提案と考察 分析・政策