プローブパーソン調査のための逐次学習による交通目的推定法

• 瀬尾 亨

  東京工業大学　環境・社会理工学院

• 日下部 貴彦

  東京大学　空間情報科学研究センター

• 朝倉 康夫

  東京工業大学　環境・社会理工学院

書誌事項

タイトル別名

• TRIP PURPOSE ESTIMATION METHOD FOR PROBE PERSON SURVEY USING SEQUENTIAL LEARNING

抄録

プローブパーソン（PP）調査はGPS等により交通行動情報を自動収集するため，交通行動調査の長期間化や精度向上につながると期待されている．しかし，トリップ目的は自動収集情報のみからは判別不能であり，被験者の手入力負荷の小さい調査は依然難しい．本研究は，トリップ目的を半自動的に収集し，かつ事前情報に頼らないPP調査として，被験者の手入力による部分的な回答と，それに基づく逐次的な機械学習による目的推定を組み合わせた「対話学習型PP調査」を提案する．その結果，調査の進展とともに規則的トリップは自動で推定されるようになり被験者の回答負荷が低減される一方，不規則トリップは手入力回答により高精度に把握可能と考えられる．定式化した手法を既存PP調査結果上で再現し，その性質を検証した．

収録刊行物

• 土木学会論文集D3（土木計画学）

  土木学会論文集D3（土木計画学） 73 (5), I_517-I_526, 2017

  公益社団法人 土木学会

キーワード

• probe person survey
• activity travel survey
• trip purpose
• sequential learning
• naïve Bayes classifier
• smartphone

詳細情報

• CRID: 1390282680332261248
• NII論文ID: 130006286586
• DOI: 10.2208/jscejipm.73.i_517
• ISSN: 21856540
• Web Site: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejipm/73/5/73_I_517/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • Crossref
  • CiNii Articles
  • KAKEN
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可