PT OD 2. 起終点交通量と道路ネットワークの構成方法 2.1.OD 交通量と観測断面交通量データの設定 OD OriginDestination OD OD 10 PT OD PT OD OD VTOD OD 595 PT OD km G
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1 GIS Theory and Applications of GIS, 2009, Vol. 17, No.2, pp.6975 交通量配分のための入力データの作成法 島川陽一 鹿島茂 A method structuring a road traffic data for traffic assignment Yoichi SHIMAKAWA, Shigeru KASHIMA Abstract: Although digital spatial statistics and map are becoming available recently, it is insufficient to study the configuration methods of data and parameter for a traffic assignment. In this paper, configuration methods are studied for traffic assignment using a GIS data. In detail, a method constructing road network from digital map and a set up method of a link parameter are studied. Moreover, methods speeding up assignment calculation in term of data configuration are explained. In numerical simulation, the methods are evaluated by assigning traffic in Tokyo metropolitan area and the results are shown in calculation time suitable for practical use and in assignment accuracy. Keywords: user equilibrium assignmentod matrix estimation traffic capacityzone 1. はじめに GIS Salesian Polytechnic Department of Computer Science & Technology 468 Oyamagaoka Machidashi Tokyo, Tel Fax simakawa@salesiosp.ac.jp 1 1 OD 配分リンク交通量と観測リンク交通量の誤差 (1) 道路交通統計のデータの精度の問題 ゾーニングと道路ネットワークの整合性 現況交通量観測日時と OD 交通量作成日時の違い 道路ネットワークの作成日時と OD 交通量作成日時の違い 細街路交通に起因する交通量の誤差 OD 交通量を個票データからゾーン単位に集計するときに生じる誤差 (2) OD 交通量の調査方法による誤差 (3) パラメータの精度の悪さに起因する誤差 (4) 配分原則と現実の交通行動の違いによる誤差 (5) 配分計算の収束条件による誤差 図 1 配分計算の精度低下の原因 222(69)
2 PT OD 2. 起終点交通量と道路ネットワークの構成方法 2.1.OD 交通量と観測断面交通量データの設定 OD OriginDestination OD OD 10 PT OD PT OD OD VTOD OD 595 PT OD km GIS 2.2. 道路ネットワークの構成法 1 Step (70)
3 Step1 2 Step2 Step3 Step4 Step5 Step6 Step7 リスト 1 道路ネットワークを構成する手順 Step23 Step4 OD Step OD リンクパラメータの設定方法と前処理 各リンクの交通容量と車線数の設定 OD 表 1 交通容量の設定 道路種別 級種別 交通容量 ( 台 / 日 ) 高速道 都市高速道 1 種 12 級 12,000 一般国道 2 種 12 級 18,000 主要地方道 4 種 1 級 12,000 一般都道府県道 4 種 2 級 10,000 その他の道路 4 種 3 級 10,000 BPR Davidson BPR Bureau of Public Roads1964 BPR k x k tx k k t k0 C k k 222(71)
4 t k0 t k p PT OD 62.86// 15 p 効率的計算のための前処理 FrankWolfe OD OD OD OD OD 2 no OD を選択 前回と違う O yes O を始点にダイクストラ法 経路上のリンクに更新交通量を加算 no OD が終わり yes 図 2 ダイクストラ法の実行回数の抑制 3 OD c 4 5 b a 7 f d 8 H T e g 8 7 OD(4,8) の交通量を付加する場合, 最短経路の配列を OD の終点から起点までのリンク a,b,c に OD 交通量を負荷する. このときリンクデータ構造のH( 始点 ) ノードとT( 終点 ) ノードをキーに該当リンク構造データを検索せねばならな 3 い. リンクデータ構造 LID H T a b c 4 5 d 5 2 e 2 : 1 : 図 3 リンク交通量更新部分での効率化 y 222(72)
5 3. 経路別配分交通量の評価 2 JMC JMC DRM JMC 表 2 本稿における道路交通データの概要 OD 交通量 平成 10 年東京都市圏 PT 調査 H10 S215VTOD 表 メッシュ番号 5239,5240,5339,5340,5439,5440 対象地域の面積 160km 240km ゾーン数 595 ネットワーク JMC マップ ( 日本地図センター ) 実ノード数 :25,092 実リンク数 :74,220 実リンク延長 :58,674 km 単位面積あたりリンク延長 : 1.5 km/km 2 観測断面 時間評価値 道路交通センサス ( 平成 11 年全国道路交通情勢調査 ) 首都圏 1224 地点 円 / 台 / 分 3.1. 計算所要時間の比較 F IntelRCoreTM2 Duo CPU T GHz 2GBHDD 50GB 表 3 データの前処理による効率化 効率化の方法 計算時間 (sec) 評価 効率化の工夫なし D 法の実行回数抑制 倍 22 分探索の採用 倍 倍 3.2. 交通状況の再現性による評価 24 OD RMS x l h l x l h E r 4 yx (73)
6 OD 配分流量 ( 百台 / 日 ) RMS 誤差 現況流量 ( 百台 / 日 ) 配分流量 ( 台 / 日 ) 図 5 大ゾーン別断面交通量の比較 現況流量 ( 台 / 日 ) 図 4 リンク別断面交通量の比較 PT OD 2000 BPR 6 OD PT H10 S217 BPR 配分所要時間 ( 分 ) 現況平均所要時間 ( 自動車 )( 分 ) 図 6 大ゾーン別 OD 間所要時間の評価 4. まとめ 2007 DRM 222(74)
7 OD PT CSV < ac.jp/sagara/geocode/overview.html> 2002 PT BPR Bureau of Public Roads1964Traf fic Assignment Manual, U.S. Depar tment of Commerce, Urban Planning Division, Washington D.C 参考文献 2006 OD (75)
8
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22 Web Research of a Web search support system based on individual sensitivity 1135117 2011 2 14 Web Web Web Web Web, i Abstract Research of a Web search support system based on individual sensitivity
RTM RTM Risk terrain terrain RTM RTM 48
Risk Terrain Model I Risk Terrain Model RTM,,, 47 RTM RTM Risk terrain terrain RTM RTM 48 II, RTM CSV,,, RTM Caplan and Kennedy RTM Risk Terrain Modeling Diagnostics RTMDx RTMDx RTMDx III 49 - SNS 50 0
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NITAS の基本機能 1. 経路探索条件の設定 (1) 交通モードの設定 交通モードの設定 とは どのような交通手段のネットワークを用いて経路探索を行うかを設定するものです NITASの交通モードは 大きく 人流 ( 旅客移動 ) 物流( 貨物移動 ) に分かれ それぞれのネットワークを用いた経路探索を行うことができます また 道路 + 船モード 鉄道 + 航空モード 道路 + 鉄道モード では
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1 2 3 5 50 40 7 6 3 ABC 3 5 A 5% B C 100 3 1 2 3 A 5% 5% 5% B 10% 5% 0% C 20% 10% 15% A 15.8% 15.0% 0.8% B 15.5% 15.0% 0.5% C 12.2% 15.0% 2.8% 2,000 1,500 1,000 500 0 10% 5% 3% 1% 01 5 10 15 20 25 30
149 (Newell [5]) Newell [5], [1], [1], [11] Li,Ryu, and Song [2], [11] Li,Ryu, and Song [2], [1] 1) 2) ( ) ( ) 3) T : 2 a : 3 a 1 :
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,255 7, ,355 4,452 3,420 3,736 8,206 4, , ,992 6, ,646 4,
30 8 IT 28 1,260 3 1 11. 1101. 1102. 1103. 1 3 1,368.3 3 1,109.8 p.5,p.7 2 9,646 4,291 14.5% 10,p.11 3 3,521 8 p.13 45-49 40-44 50-54 019 5 3 1 2,891 3 6 1 3 95 1 1101 1102 1103 1101 1102 1103 1 6,255
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