研究
テーマ名は「ビッグデータを活用した車両行動推定方式」 Pythonを使ってデータ分析に似たことをしていました # 概要 自動車の利用増加により交通渋滞が問題となっている.自動車での移動を主としている地方,特に人口が多い地方中核都市では交通渋滞の問題が大きい.この問題を解決するためには道路整備をして渋滞削減する必要がある.しかしむやみに道路整備を実施することは財政に余裕のない地方中核都市には適切ではなく,確実に効果がある道路整備を少数実施することが適切である.道路整備の効果を測るためにはシミュレータが用いられるが予測が難しい.出発地点から目的地点の移動情報であるOD(Origin-Destination)データだけではどこからどのルートを通って移動したかがわからない.そのため本研究ではODデータに移動経路情報が加わったデータであるOD交通量を提案する.モバイル空間統計(MSS)と道路交通センサス(RTC)を組み合わせることでOD交通量の推定をする.3つのデータをすべてシミュレータに実装し,そのログデータを用いて実験をした.結果としてRTCから移動ルートを自動車に疑似IDを付与しOD交通量の推定を行い,正解データとなるシミュレータから得たOD交通量と推定したOD交通量の相関係数0.56であった.