研究概要
路線図から駅間の接続関係ならびに乗換駅の情報を抽出，また地図データから駅の緯度経度を抽出してネットワークデータとした．また，これらを元に，駅の利用者平均のデータとの相関関係や，経路探索システムなどを活用した中心性の計算を行なってみる．
鉄道網データの生成方法
以下は，首都高速道路のデータファイルである．
なお，本データは関係各社とは何ら関係のなく，本データに関する問い合わせなどは当方にお願いします．
参考資料
- Wikipedia の駅・路線に関する情報
- 株式会社 地理情報開発 PDF鉄道路線図 (http://www.chiri.com/railwaymap.htm)
首都圏鉄道網の分析
ネットワーク図
首都圏鉄道ネットワークの構造的特徴量
N = 1391, K = 1618, <K> = 2.326
L = 17.90 C = 0.0138692 D = 62
RegularGraph: Lreg = 299.60, Creg = 0.231, Dreg = 600
RandomNetwork: Lrand = 8.97, Crand = 0.001, Drand = 19.500000
L = 17.90 C = 0.0138692 D = 62
RegularGraph: Lreg = 299.60, Creg = 0.231, Dreg = 600
RandomNetwork: Lrand = 8.97, Crand = 0.001, Drand = 19.500000
首都圏鉄道ネットワークの次数分布
 次数分布 |
上記の図は，ノードの次数を横軸，そして同じ次数をもつノードの割合を縦軸としたグラフを対数表示したものである．次数2を頂点とするグラフとなっており，比較的ベキ分布となっているといえる．
なお，ベキ分布であるかどうかの十分な検定は行なっていない．
首都圏地下鉄のネットワーク分析
地下鉄のみを取り出してネットワークの分析を行なった．ただし，実際の鉄道網としては，補完的な存在である山手線や中央線なども考慮したほうがよいかもしれない．
首都圏地下鉄ネットワークのネットワーク図
首都圏地下鉄ネットワークの構造的特徴量
N = 211 K = 253 <K> = 2.40
L = 10.40 C = 0.019 D = 32
- RegularGraph: Lreg=43.63, Creg=0.2852, Dreg=88.0
- RandomGraph: Lrand=5.90, Crand=0.008, Drand=13.04
L = 10.40 C = 0.019 D = 32
- RegularGraph: Lreg=43.63, Creg=0.2852, Dreg=88.0
- RandomGraph: Lrand=5.90, Crand=0.008, Drand=13.04
首都圏地下鉄ネットワークの次数分布
 次数分布 |
関西圏鉄道網のネットワーク分析
主に京都，大阪，神戸あたりのJR,私鉄,地下鉄を対象にネットワークを生成した．
関西圏鉄道網のネットワーク図と次数分布
 ネットワーク図 SVG形式 |
 次数分布 |
関西圏鉄道網のネットワークの構造的特徴量
N = 921 K = 1005 <K> = 2.18
L = 21.34 C = 0.003 D = 64
L = 21.34 C = 0.003 D = 64
名古屋圏鉄道網のネットワーク分析
主に愛知，岐阜，三重，あたり(東は豊橋，西は米原，南は亀山)のJR,私鉄,地下鉄を対象に，駅をノードとして双方向接続ネットワークを生成した．
名古屋圏鉄道網のネットワーク図と次数分布
 名古屋圏鉄道網のネットワーク図 SVG形式 |
 名古屋圏鉄道網の次数分布 |
名古屋圏鉄道網のネットワークの構造的特徴量
N = 675 K = 719 <K> = 2.13
L = 22.15 C = 0.004 D = 67
L = 22.15 C = 0.004 D = 67
発表論文
論文誌，PostProceeding
国際会議，国内会議(査読あり)
その他
Webを利用した空間ネットワークの分析
,人工知能学会全国大会2007 (JSAI2007),2007,3G7-1
KW: 鉄道網，ネットワーク分析，マルチエージェントシミュレーション，Webサービス
空間制約を考慮したネットワーク形成: 高速道路網の発展の分析
,合同エージェントワークショップ＆シンポジウム2006 (JAWS2006),2006,pp.
本論文は，ネットワークの中心性を高めることを合理性の指標とするエージェント群によるネットワーク形成のモデルに，空間制約の考慮する拡張を行なったモデルを提案する．ネットワーク形成において空間制約を考慮することで，ネットワーク形成にどのような影響を与えるのかをシミュレーションを用いて概観することで，高速道路網のような空間上のネットワーク形成に関わる合理性の分析に応用可能であるのかを考察する．
KW: 高速道路網，ネットワーク分析，マルチエージェントシミュレーション
