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せせらはまもり
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2 ??

3 OD OD OD (a) 4 OD 4 OD

4 12 2 (b) (c) r s t rs 2 OD OD t rs (d) 1 1

5 OD () (e) 1 OD 3 (f)

7 OD GPS

8 Web

9 (a) VICS VICS Vehicle Information and Communication System

10 18 2 VICS OD OD PT PT PT OD PT 1km 1km

11 LOS PT ETC ETC(Electronic Toll Collection System) ETC IC IC (Integrated circuit card) IC (Suica, PASMO ) IC IC PP (PP ) GPS PP Web

12 20 2 PP 1?10 1 PP 2?1 PT GPS Bcals Bcals GPS 32Hz 16HZ PP GPS GPS ( ) Bcals

13 Bcals PP (b) SPStated Preference SP SP RPRevealed Preference SNSocial Networks

14 [1],,,, :,, [2] VICS Vol. 23, pp , (a)

15 23 µ X 1, X 2,..., X n [X n ] [X n ] = X 1 + X 2 +,..., +X n n n (2.1) lim [X n ] = µ (2.2) n X 1, X 2,..., X n µ σ 2 S n = X 1 + X 2 +,..., +X n ( ) Sn nµ lim P α = 1 α n nσ 2π exp( x2 )dx (2.3) 2 n [X n ] [X n ] µ N(0, σ n ) p p n σ 2 σ 2 = (N n) p(1 p) (N 1) n (2.4) n p p = 1.96 (N n) (N 1) p(1 p) n N N n N 1 = 1 (2.5)

16 24 PT (2007) PT p p = K (ZK 1)(1 r) rn (2.6) K ZK r K = p p = 0.2 ZK (2003) K = [/] 383,584[] 1,085,543[/] 4 ///4 / // [] 20 r = (b) (1992)

17 25 simple random sampling 09 (JIS) (JIS Z 9031) Excel OD systematic sampling

18 26 stratified sampling 4 2 choice-based sampling

19 27 enriched sampling, 1984 (c) SP SP RP (1993) (1993) RP /600 5 /10 30 /60 2.5

20 L L4 2.3 L4 2 (1,1)(1,2)(2,1)(2,2) 1 SP 2.5 L L4 2 3 L47 L8

21 L L913 L27 (2000) SP (d), 2005

22 30 y t-1 y t y t+1 y t y t = ht ( xt, wt ) x t-1 x t x t+1 xt = ft ( xt 1, vt ) x t µµµµ 2.5 t x t x t = ξ 1 ξ 2 : ξ M (2.7) ξ t t M t x t 2.5 t y t x y x t = f t (x t 1, v t ) (2.8) y t = h t (x t, w t ) (2.9) v t w t

23 31 p h t ( x )) p h t ( x )) p h ( x ) y ) ( t µ µ ( t ( t t t h t ( x t ) h t ( x t ) y y t t h t (x t ) y t p(h t (x t )) (2012) Sau et al. (2007) Cheng (2006) (2013) PT (2012) (2006)

24 (PT) (PP) (a) PT PT PT PT PT OD PT 1 / 30

25 PT / 4 / 3 / PT 4 3 / PT / 13 / PT IC PT

26 34 (b) PP GPS PP web PP ER 2005 PP ER 2.7 PP PT PP GPS DRM Web PP

27 PP ER

28 / 1 web / / 9 12 GPS GPS 3 100Hz1/100 (c) 1) PT PT 1950 DMATS (Detroit Metropolitan Area Traffic Study) 1967 PT PT PT

29 PT PT OD OD OD 1 1 OD 1 1 OD 2.8 PT PT OD PT 2.8 2) 1990 PT 1 1 /

30 38 µ µ} Ž t }µ eµ µ y Žµy µ x ˆ ODz oƒodz }µeµ µ ˆ 2 12: :00 2 oƒ 3 14: :30 PT 1 1 GPS PP PP 2.9 PT

31 Œµµ t k t oƒ oƒ y y ˆ µ µ 2.9 x yµµ PP x web / web PP PT 3)

32 40 y µ µ 2.10 fµ Ž x Ž Ž Q [km/] Ž MFDµŒ Ž K [/] MFD 1) 2) Geroliminis and Daganzo (2008)[?] Macroscopic Fundamental Diagram (MFD) MFD 4)

33 2.3 データの正規化 41 ゎᯒ z 䛾 y Ṍ 䛾䝕䞊䝍 ᗙᶆ䝕䞊䝍 x 図 2.11 ビデオデータで観測する交通行動と集計スケール間スケールは秒もしくはそれ以下の単位で扱われ数センチメートル 1 メートル程度のスケールで挙動の表現がなされる図 2.11 にビデオ調査で得られるデータ例と処理の例を示すビデオの画像データは画像解析によって二次元である画像から設定した三次元の位置座標への変換を行う自動車や歩行者の位置座標はビデオのコマごとに推定できそれらをつなぎ合わせることによって移動軌跡を得られる微視的な二次元空間でのモデリングでは人間自体のスケールを考慮して移動中に影響を与える他者や物体への距離を考え目的変数として進行する角度や速度を決定する 5) 新たなデータと交通行動分析の融合交通調査データの他に新しい技術やサービスにより得られるようになりつつあるデータが交通行動分析においても適用することが行われている新たな種類のデータ断片的なデータが多いが交通調査ではこれまで得られて来なかった属性や状況を捉えられることが特徴であるといえる位置情報が付加されたソーシャルネットワークにおける投稿を用いた分析では事故の検知や交通行動に関する意識の分析が行われている Mai and Hranac (2013)[?] 高柳ら (2012)[?]) Twitter や Facebook のデータでは位置情報が文字情報とともに取得されておりリアルタイムに投稿文章から単語の抽出やテキストマイニングを行うことによって細かな状況や意識感情の分析が可能となる ϭ

34 42 PT k PP Œ i Œ i OD i 2.12 PT PP IC ETC PT IC (2012)[?] ETC OD (2009)[?] (d) OD

35 PT PP 2.12

e Ž ¹ vµ q ¹¹¹ ¹¹¹¹¹ vµ j ¹¹¹ ¹¹¹¹ r µ ¹¹¹¹ ¹¹¹¹¹ µ ¹¹¹¹¹ ¹¹¹¹ µ ¹¹¹¹ ¹¹¹ vµ ¹¹¹¹ ¹¹¹¹ vµ Ž ¹¹¹ ¹¹¹¹ vµˆ ¹¹¹ ¹¹¹¹¹ µ ¹¹¹¹ ¹¹¹¹¹¹¹¹ µ ¹¹¹¹¹ ¹¹¹

e Ž ¹ vµ q ¹¹¹ ¹¹¹¹¹ vµ j ¹¹¹ ¹¹¹¹ r µ ¹¹¹¹ ¹¹¹¹¹ µ ¹¹¹¹¹ ¹¹¹¹ µ ¹¹¹¹ ¹¹¹ vµ ¹¹¹¹ ¹¹¹¹ vµ Ž ¹¹¹ ¹¹¹¹ vµˆ ¹¹¹ ¹¹¹¹¹ µ ¹¹¹¹ ¹¹¹¹¹¹¹¹ µ ¹¹¹¹¹ ¹¹¹ e Ž µ ¹¹¹ ¹¹¹ v µ ¹¹¹¹¹ ¹¹¹¹¹¹ rµ ¹¹¹¹ ¹¹¹ j µ r µž ¹¹¹¹¹ ¹¹¹¹ µ ¹¹¹ ¹¹¹¹ µ ¹¹¹¹ ¹¹¹¹ µ ¹¹¹¹¹ µ ¹¹¹¹¹¹ ¹¹¹¹¹ l vµ u ¹¹¹ ¹¹¹¹¹¹ µ ¹¹¹¹ ¹¹¹¹¹ µ µ ¹¹¹ ¹¹¹ µg ¹¹¹¹ ¹¹¹¹¹ r µ Ž ¹¹¹ ¹¹¹ vµ ¹¹¹¹ ¹¹¹¹ µ ¹¹¹¹¹