交通量観測地点を考慮した時間OD推定 モデルの開発と大規模ネットワークへの適用

Presentation on theme: "交通量観測地点を考慮した時間OD推定 モデルの開発と大規模ネットワークへの適用"— Presentation transcript:

1 交通量観測地点を考慮した時間OD推定 モデルの開発と大規模ネットワークへの適用
Development of Time-of-Day Origin-Destination Estimator Considering Traffic Count Locations and its Application to Metropolitan Network 修士論文中間発表会 Dec. 1, 2007 谷 幸 成 Transport System Lab aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa Transport System Lab

2 背景・目的 公共事業に透明性、アカウンタビリティが求められる 都市交通計画 時間帯別均衡配分 必要性が高まる 時間OD交通量の設定
道路計画、TDM施策、環境アセスメント、PI マルチクラスモデル 確率均衡モデル 学術機関、企業、国、自治体 時間帯別均衡配分 必要性が高まる 誘発需要統合モデル 転換率内生型モデル 共通の課題 サンプル不足 時間OD交通量の設定 交通センサス、PT調査 日OD交通量 リンク交通量 時間OD交通量 信頼性の高いデータ Transport System Lab aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa Transport System Lab 1

3 時間OD推定モデル ~定式化~ 日OD交通量を時間分割し、時間OD交通量を得るモデル : 日OD交通量 : 時間OD交通量 : 先験確率
max subject to : 日OD交通量 : 時間OD交通量 : 先験確率 : ダミー変数 : SLの時間断面交通量 Transport System Lab aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa Transport System Lab 2

4 時間OD推定モデル ~イメージ図~ 先験確率に従い 分割する SL断面交通量により、補正される （制約条件） GIS 地理情報システム
n : 1 … 日OD表 GIS 地理情報システム Destination 先験確率に従い 分割する 200 400 1 2 3 4 5 time traffic flow 200 400 600 800 1000 日 traffic flow Origin Zone SL断面交通量により、補正される （制約条件） 交通量データベース Virtual screen lines Transport System Lab aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa Transport System Lab 3

5 東京都市圏道路ネットワーク 対象地域 東京、神奈川、埼玉、千葉 全331ゾーン 道路ネットワーク 往復別リンク24,051
powered by Mr. Yokota 全331ゾーン さいたま 道路ネットワーク 往復別リンク24,051 船橋 東京 ノード16,148 H11道路交通センサス 日OD交通量 横浜 24hリンク交通量 481本 12hリンク交通量 2,218本 昼夜率 2,218本 Transport System Lab aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa Transport System Lab 4

6 時間ODの段階推定フロー 日OD交通量 昼夜率 7~18時 12時間OD交通量 19~6時 12時間OD交通量 12hリンク交通量
SL時間比率 先験確率 12hOD交通量×2 7~18時 12時間OD交通量 19~6時 12時間OD交通量 12hリンク交通量 24hリンク交通量 SL時間比率 先験確率 SL時間比率 先験確率 時間OD交通量×24 時間OD交通量 Transport System Lab aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa Transport System Lab 5

7 時間ODの推定結果 時間ODの観測値が得られない 時間ODを均衡配分し、リンク交通量で精度を検証
0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 7 9 11 13 15 17 19 21 23 1 3 5 時間 NW総交通量の時間比率 観測値 推定値 ※対象地域内の647本のリンクについて精度を検証 Transport System Lab aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa Transport System Lab 7

8 リンク交通量の再現性 7時~8時 19時~20時 相関係数 %RMSE 0.841 46.14 相関係数 %RMSE 0.827 41.55
2500 5000 7500 10000 観測値 (veh/h) 推定値 7時~8時 相関係数 %RMSE 0.841 46.14 2500 5000 7500 10000 観測値 (veh/h) 推定値 19時~20時 相関係数 %RMSE 0.827 41.55 Transport System Lab aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa Transport System Lab 8

9 段階推定法の精度比較 全体 乗用 貨物 主要 一般 貨物車、深夜~早朝の時間帯で精度向上 精度向上
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 1 2 3 4 5 6 全体 乗用 貨物 主要 一般 ※主要･･･高速道路、主要国道など　一般･･･主要道以外 貨物車、深夜~早朝の時間帯で精度向上 Transport System Lab aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa Transport System Lab 9

10 東京都市圏の交通流の再現 Saturation ratio 1.4~ 1.2~1.4 1.0~1.2 0.8~1.0 0.6~0.8
0.4~0.6 0.2~0.4 0.0~0.2 0.0 Copyright (C)　Yukinari.T All Rights Reserved Collaborated with Mr. Yokota

11 現在までの成果 時間OD推定モデルの定式化 時間OD交通量の段階推定法の提案 東京都市圏でマクロ交通シミュレーション 深夜~早朝の精度向上
貨物車の精度向上 Transport System Lab aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa Transport System Lab 10

12 今後の研究計画 名古屋圏のデータ整備 スクリーンラインの最適な位置を探索するエージェントシステムの構築 推定モデルの高度化
空間情報(ゾーン、リンク、ノード) 観測値データ(H11道路交通センサス、PTデータ) スクリーンラインの最適な位置を探索するエージェントシステムの構築 コンピュータに自動的にスクリーンラインを引かせる GA（遺伝的アルゴリズム）を用いて最適化 推定モデルの高度化 時間差を考慮可能なモデル スクリーラインが伸縮するモデル 2段階最適化問題（実数値GAでシミュレーション） Transport System Lab aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa Transport System Lab 11