JP4517166B1 - セントロイドを用いた大ゾーン間od交通量逆推定方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】既存セントロイド間OD交通量からOD交通の内内比率及び外内比率と、セントロイド間目的地選択確率を算出し、既存セントロイド発生交通量と、前記OD交通の内内比率及び外内比率と、前記セントロイド間目的地選択確率と、所定のノード発生・集中分担率と、からノード間OD交通量を算出し、ノード間OD交通量を道路ネットワークに経路配分することでノード間OD別リンク利用確率を算出し、推定セントロイド発生交通量と、前記OD交通の内内比率及び外内比率と、前記セントロイド間目的地選択確率と、前記ノード発生・集中分担率と、からノード間OD交通量推定式を構成し、ノード間OD交通量推定式とノード間OD別リンク利用確率とに基づきリンク交通量推定式を構成する。リンク交通量実測値と前記リンク交通量推定式の差を最小化することにより、推定セントロイド発生交通量を得る。
【選択図】図2
Description
対象域内の各発生ゾーンc、各集中ゾーンd、ゾーン内ノードc i , d j 、対象域外の各発生ノードk、各集中ノードlに対し、
a)既存交通センサスデータから得られる発生交通量O c , S k 、OD交通内内比率τ c 、OD交通外内比率λ k 、目的地選択確率m cd , n cl , q kd , r kl と、予め定められたノード発生分担率α ci 、ノード集中分担率β dj とから、ノード間OD交通量を
X cidj =τ c O c α ci m cd β dj
Y cil =(1-τ c )O c α ci n cl
U kdj =λ k S k q kd β dj
W kl =(1-λ k )S k r kl
により与え、
b)前記ノード間OD交通量と、予め定められたノードij間のリンクaのリンク利用確率P ij a とから、リンク利用交通量v a を、
v cidj a =X cidj P cidj a
v cil a =Y cil P cil a
v kdj a =U kdj P kdj a
v kl a =W kl P kl a
をリンクa上で利用する全てのノード間ODペアについて合計することにより与え、
c)各発生交通量O c を未知変数としたリンク利用交通量の推定式v a ^と、観測リンク利用交通量v a * との差を最小化する処理をコンピュータに実行させることで、推定発生交通量O c ^を算出することを特徴としている(リンク交通量モデル)。
対象域内の各発生ゾーンc、各集中ゾーンd、ゾーン内ノードc i , d j 、対象域外の各発生ノードk、各集中ノードlに対し、
a)既存交通センサスデータから得られる発生交通量O c , S k と、プローブカーデータから得られるOD交通内内比率τ c 、OD交通外内比率λ k 、目的地選択確率m cidj , n cil , q kdj , r kl 、ノード発生分担率α ci とから、ノード間OD交通量を
X cidj =τ c O c α ci m cidj
Y cil =(1-τ c )O c α ci n cil
U kdj =λ k S k q kdj
W kl =(1-λ k )S k r kl
により与え、
b)前記ノード間OD交通量と、プローブカーデータから得られるノードij間のリンクaのリンク利用確率P ij a とから、リンク利用交通量v a を、
v cidj a =X cidj P cidj a
v cil a =Y cil P cil a
v kdj a =U kdj P kdj a
v kl a =W kl P kl a
をリンクa上で利用する全てのノード間ODペアについて合計することにより与え、
c)各発生交通量O c を未知変数としたリンク利用交通量の推定式v a ^と、観測リンク利用交通量v a * との差を最小化する処理をコンピュータに実行させることで、推定発生交通量O c ^を算出する(プローブカーデータによる方法)。
セントロイドで取り扱われる発生交通量および集中交通量を、ゾーン内の主要ノードに分担させる方法を、簡単なネットワークを用いて説明する。OD交通量逆推定モデルの適用対象地域における道路ネットワークとゾーニング(ゾーン分割)が図3のように与えられているとする。この例では、対象地域が3個のゾーンで構成されており、ゾーン1ではノードが2個、ゾーン2ではノードが3個、ゾーン3ではノードが2個存在している。
G11=1000×8/10=800、G12=1000×2/10=200
A21=600×4/6=400、A22=A23=600×1/6=100
A31=400×3/4=300、A32=400×1/4=100
[対象域内から域内へのノード間OD交通量(内内OD交通量)]
ゾーン内のノード発生分担率とノード集中分担率が与えられると、これらを用いてセントロイド間OD交通量をノード間OD交通量に変換することができる。ここでは、セントロイド間OD交通およびノード間OD交通のいずれもOD交通種別ごとに取り扱うことにする。上で用いた図5の例は、対象地域における内内OD交通を示したものである。したがって、式(3)のセントロイド(ゾーン)cのゾーン内ノードciの内内OD交通に関する分担発生交通量GI ciは、正確に記述すると次の式(5)のように記述される。
対象域内から域外へのノード間OD交通量は次のようにして求められる。ゾーン内における各ノードへの発生交通量の分担方法は先と同様である。ノードへの分担発生交通量が求まると、次は発生ノードから域外ノードへの目的地選択確率を求めなければならない。域内の発生分担ノードciから域外ノードlへの目的地選択確率n cil は、先と同様に、域内の発生セントロイドから域外ノードへ集中交通量(外周ノードへの流出リンク交通量)への目的地選択確率nclと同じであると仮定する(式10)。これらの目的地選択確率は既存交通センサスのOD交通量データから求められる。
Bゾーンベースでの交通センサスデータを用いることにより、域外外周ノードから域内セントロイドへのOD交通量は経路配分(等時間配分や時間比配分などによる交通量配分)をすることにより知ることができる。したがって、域外ノードkから域内セントロイドdへの目的地選択確率qkdは、既存交通センサスデータから求めることができる。セントロイド集中交通量のゾーン内ノードへの集中分担率βdjが上述のように求められるとすると、域外ノードkから域内ノードdjへの外内OD交通量Ukdjは次式(12)で求められる。
域外ノードkから域外ノードlへのOD交通量(通過交通量)Wklは既存交通センサスデータで与えられる。この外外OD交通量に対応する目的地選択確率をrkl、域外ノードkからの発生交通量(外周ノードから域内への流入交通量)を(1-λ k )SkあるいはSE kと表示すると、OD交通量Wklは次式(13)で示される。
Bゾーンベースでの既存交通センサスデータを用いることにより、上述の方法でセントロイド間OD交通量をノード間OD交通量に変換することができる。すなわち、ノード間の内内OD交通量は式(9)、内外OD交通量は式(11)で、Ocの推定値を投入することで求めることができる。また、ノード間の外内OD交通量は式(12)、外外OD交通は式(13)で、Skの現実交通量(外周ノードから対象域内への流入交通量)を投入することで求められる。セントロイドベースのOD交通量逆推定は、変換されたノード間OD交通量データに基づいて行うことになる。
なおこの方法は、既存交通量配分手法の推定精度を格段に改善させる。既存の方法は、ノード発生分担率とノード集中分担率を固定値とせず、セントロイドとノードを結ぶダミーリンクを使って、セントロイド間OD交通量を経路配分するため、非現実的なノード間OD交通量が形成されるという問題点がある。しかし、本方法では、ノード発生分担率とノード集中分担率を固定値として用いることにより、ノード間OD交通量の現実適合性が増すため、その経路配分結果も精度が向上する。
逆推定モデルでOD交通量を推定するとき、ノード間OD交通のリンク利用確率を与えなければならない。これにはいくつかの方法があるが、例えば、交通センサスデータから作成されたノード間OD交通量を、利用者均衡配分することによってOD別リンク利用確率を与えることができる。リンク利用確率が既知となると、OD交通種別ごとのリンクaの利用交通量は次のように求められる。
内内OD交通:
プローブカーによるデータが利用できる場合は、OD交通内内比率、OD交通外内比率、ノード発生分担率、ノード間目的地選択確率およびノード間OD別リンク利用確率がすべて現実値で得られるので、より精度の高い推定をすることが可能となる。その場合、リンク交通量モデルの推定式は次の式(18)のように表示される。この方法では、現実データのノード間目的地選択確率がそのまま用いられ、ノード集中分担率β dj が不要となる。
上記実施例のモデルでは、セントロイド発生交通量Ocのみを未知変数としており、OD交通量の内内率τcと外内率λkを固定値として外生的に与えるとしている。しかし、OD交通量の内内率、外内率を未知変数とするモデル式も考えられる。便宜的に、前者を変数拘束型、後者を変数緩和型と呼ぶならば、変数緩和型のリンク交通量モデル(図2のA)と結合モデル(図2のB)はそれぞれ以下の式(20)、(21)のように示される。
2…CPU
3…メモリ
4…表示部
5…入力部
6…記憶部
Claims (9)
- 対象域内の各発生ゾーンc、各集中ゾーンd、ゾーン内ノードc i , d j 、対象域外の各発生ノードk、各集中ノードlに対し、
a)既存交通センサスデータから得られる発生交通量O c , S k 、OD交通内内比率τ c 、OD交通外内比率λ k 、目的地選択確率m cd , n cl , q kd , r kl と、予め定められたノード発生分担率α ci 、ノード集中分担率β dj の固定値とから、ノード間OD交通量を
X cidj =τ c O c α ci m cd β dj
Y cil =(1-τ c )O c α ci n cl
U kdj =λ k S k q kd β dj
W kl =(1-λ k )S k r kl
により与え、
b)前記ノード間OD交通量と、予め定められたノードij間のリンクaのリンク利用確率P ij a とから、リンク利用交通量v a を、
v cidj a =X cidj P cidj a
v cil a =Y cil P cil a
v kdj a =U kdj P kdj a
v kl a =W kl P kl a
をリンクa上で利用する全てのノード間ODペアについて合計することにより与え、
c)各発生交通量O c を未知変数としたリンク利用交通量の推定式v a ^と、観測リンク利用交通量v a * との差を最小化する処理をコンピュータに実行させることで、推定発生交通量O c ^を算出する
ことを特徴とする交通量逆推定方法。 - 前記ノード発生分担率α cj 及び前記ノード集中分担率β dj が、それぞれのゾーン内の各ノードで同一であることを特徴とする請求項1に記載の交通量逆推定方法。
- 前記リンク利用確率P ij a が、前記ノード間OD交通量を利用者均衡配分に基づいて等時間配分又は時間比配分することにより与えられることを特徴とする請求項1又は2に記載の交通量逆推定方法。
- 前記OD交通内内比率τ c 、前記OD交通外内比率λ k の少なくとも一方を未知変数にすることを特徴とする請求項1〜3のいずれかに記載の交通量逆推定方法。
- 対象域内の各発生ゾーンc、各集中ゾーンd、ゾーン内ノードc i , d j 、対象域外の各発生ノードk、各集中ノードlに対し、
a)既存交通センサスデータから得られる発生交通量O c , S k と、プローブカーデータから得られるOD交通内内比率τ c 、OD交通外内比率λ k 、目的地選択確率m cidj , n cil , q kdj , r kl 、ノード発生分担率α ci とから、ノード間OD交通量を
X cidj =τ c O c α ci m cidj
Y cil =(1-τ c )O c α ci n cil
U kdj =λ k S k q kdj
W kl =(1-λ k )S k r kl
により与え、
b)前記ノード間OD交通量と、プローブカーデータから得られるノードij間のリンクaのリンク利用確率P ij a とから、リンク利用交通量v a を、
v cidj a =X cidj P cidj a
v cil a =Y cil P cil a
v kdj a =U kdj P kdj a
v kl a =W kl P kl a
をリンクa上で利用する全てのノード間ODペアについて合計することにより与え、
c)各発生交通量O c を未知変数としたリンク利用交通量の推定式v a ^と、観測リンク利用交通量v a * との差を最小化する処理をコンピュータに実行させることで、推定発生交通量O c ^を算出する
ことを特徴とする交通量逆推定方法。 - 前記推定発生交通量O c ^を算出する際、前記観測リンク利用交通量v a * と前記リンク利用交通量の推定式v a ^との差に加え、既存の発生交通量パターンに基づく発生交通量実測値と発生交通量推定値との差を最小化することを特徴とする請求項1〜5のいずれかに記載の交通量逆推定方法。
- 請求項1〜6のいずれかに記載の方法で算出された推定発生交通量Oc^に基づき、セントロイド間OD交通量の推定値を算出することを特徴とする交通量逆推定方法。
- 請求項1〜6のいずれかに記載の方法で算出された推定発生交通量Oc^に基づき、ノード間OD交通量の推定値を算出することを特徴とする交通量逆推定方法。
- 請求項1〜8のいずれかに記載の方法に係る処理をコンピュータに行わせるための交通量逆推定プログラム。
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