世帯マイクロデータの適合度評価における 重みの決定手法

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1 世帯マイクロデータの適合度評価における 重みの決定手法
東京都市大学　大谷紀子 (株)ドーコン　杉木 直 東京都市大学　宮本和明

2 土地利用マイクロシミュレーション 土地利用と交通の詳細な変化の記述方法 初期年次のマイクロデータが必要 実際のデータの入手は困難
各世帯の世帯人数，世帯構成員の年齢，性別 etc. 実際のデータの入手は困難 推定データの作成 推定手法の妥当性は？

3 観測データがない場合の推定手法として有効
観測データを利用した適合度評価 異なる推定手法の再現性能の比較評価 推定データE1 推定データE2 適合度 適合度 観測データB 適合度の高い推定データの作成手法 観測データがない場合の推定手法として有効

4 対象属性とデータ間距離 対象属性 データ表現 データ間距離 世帯 構成員 年齢 20次元ベクトル ユークリッド距離 性別 世帯主との関係
住宅タイプ 2次元ベクトル マンハッタン距離 居住ゾーン ゾーン番号 時間距離 自動車保有台数 台数 + 1 対数差 世帯所得 所得 差

5 推定データの適合度 5種のデータ間距離の正規化平均の重み和 dsum 推定データの適合度 ＝ dsumの最小値 観測データ 推定データ

6 重み設定 属性ごとに要求される推定精度 シミュレーションの目的により変動 各属性を重視する度合いに応じて重みを設定 設定の基準は？？？
本研究の目的 重み設定の目安の提示 重み設定指標の提案

7 属性の影響力 属性 z について 属性値を変更 観測データ B 改変観測 データBz マイクロシミュレーション 政策変数V 観測データ B’
政策変数Vz

8 重み基準値 重み基準値 全属性を同等に考慮 重み＝重み基準値 属性ごとに重視度合を変動 重み＝重み基準値×属性の重視度合

9 算出例 3属性に関する改変観測データ集合を生成 5年後を予測するマイクロシミュレーション 算出結果 0.251 1.025 0.313
適応度F1 重み＝1 影響力 適応度F2 重み＝重み基準値 F2/F1 世帯構成員の 年齢・性別 0.251 1.025 0.313 1.247 自動車 保有台数 0.174 1.127 0.250 1.437 世帯収入 0.160 1.205 0.237 1.481

10 まとめ 適合度算出における重み決定の目安の提示 重み決定指標の提案 属性の影響力 重み基準値 影響力に応じた適合度算出が可能

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12 年齢・性別・世帯主との関係 構成員カテゴリ データ表現 世帯構成員の年齢を成分とする20次元ベクトル 構成員不在の成分 →999
本人男　本人女　妻　　息子の妻　その他１男 息子１　娘１　　父　　兄弟　　　その他２男　 息子２　娘２　　母　　姉妹　　　その他１女 息子３　娘３　　孫男　孫女　　　その他２女 データ表現 世帯構成員の年齢を成分とする20次元ベクトル 構成員不在の成分　→999 データ間距離 edis 2ベクトル間のユークリッド距離 45歳の父親，42歳の母親，15歳の息子，12歳の娘の世帯のデータ (45, 15, 999, 999, 42, 12, 999, 999, …)

13 住宅タイプ 住宅タイプの分類 持ち家 or 賃貸 戸建 or 集合 データ表現 組合せ4種＋その他＝計5種 賃貸・集合を軸とする
2次元ベクトル データ間距離 mdis 2ベクトル間の マンハッタン距離 組合せ4種＋その他＝計5種 集合 持ち家・集合 その他 2 賃貸・集合 1 賃貸 1 2 賃貸・戸建 持ち家・戸建

14 居住ゾーン・自動車保有台数・世帯所得 居住ゾーンのデータ間距離 tdis 2ゾーン間の時間距離 自動車保有台数のデータ間距離 ldis
log（自動車保有台数＋1）の差 世帯所得のデータ間距離 ddis 世帯所得の差

15 適合度計算における問題点 距離和が最小となるデータの組合せの探索 世帯番号ペア データ数がNのとき 世帯番号ペアはN!通り 組合せ爆発！
観測データ 推定データ データ数がNのとき 世帯番号ペアはN!通り 組合せ爆発！ 共生進化の適用

16 共生進化 遺伝的アルゴリズムの一手法 生物の進化を模倣した最適解探索アルゴリズム 同種個体の協働による目標の達成 解を部分解の組合せで表現
部分解集団と全体解集団の並行進化 局所解への収束を回避

17 遺伝的アルゴリズム 生物の進化を模倣した最適解探索アルゴリズム 問題に対する解を染色体で表現 局所解への収束が問題 個体集団 親個体 交叉
１ ０ ・・・ 個体集団 １ ０ １ ０ ０ １ 親個体 １ ０ １ ０ １ ０ 交叉 子個体 １ ０ １ ０ １ ０ ０ １ 突然変異 局所解への収束が問題 １ ０ 1 １ ０

18 部分解と全体解の表現 部分解 全体解 観測データの世帯番号 推定データの世帯番号 世帯番号ペア1 世帯番号ペア2 世帯番号ペアLp Lw個
・・・ 世帯番号ペア1 世帯番号ペア2 世帯番号ペアLp Lw個 部分解集団