概要
交通流シミュレーションなどにおいて,移動体がどこから,どこまで,どのような経路で移動するかは,シミュレーション結果に大きな影響を与えるだけでなく,シミュレーションを行う意味すらも変える可能性がある.ここでは,ODデータをどのように作成するのかに絞って,関連研究を並べる.
ところで,道路ネットワークで使われる"セントロイド"とは何だろう?
関連研究
ODデータ
交通シミュレーターDEBNetSを利用したOD推定アルゴリズムの開発と検証
OMRON TECHNICS, Vol.45, No.1, (2005), p.67--70
動的シミュレーションに用いるOD表を作成する際に,静的配分の結果および観測交通量との整合を図る手法について検討している.
コネクターコストの確率分布を考慮した交通ネットワークモデルの開発と鉄道経路・駅選択モデルへの適用
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トリップの発生地点をセントロイドに限定する近似に起因する誤差を「空間的集計誤差」と呼び,その除去法に関する分析を行っている.らしい.
「空間的集計誤差」の問題を解決する手法として,コネクタのコストの確率分布を明示的に扱うモデルらしいらのだが,なんのこっちゃ.
そのうえ,提案モデルとプロビット型配分モデルと統合することで,実際の都市圏の鉄道駅・経路選択モデルに適応できるらしい.とりあえず詳細を見てみないとわからない.
誤差の除去の方法のひとつとして,OD表の細分化が考えられるらしいが,精度に疑問が残るとあるけど,そもそも,細分化がどのように行われているのか,参考文献で確認する必要があるが,画像と同じように近傍との平均をとるというような処理でも行われているのだろうか.
コネクター距離は確率変数?コネクターコストは,ト リップ発生時点から,ネットワーク上のノードまでの,距 離みたい.
動的シミュレーションと静的配分の組み合わせに関する研究
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動的シミュレーションに用いるOD表を作成する際に,静的配分の結果および観測交通量との整合を図る手法について検討している.
経路選択モデル
Mixed Logit Modelとプロビットモデルの推定特性に関して
土木計画学研究・論文集(1998), pp.587--590
構造化プロビットモデルの提案.
でも,その前に,ロジットモデルとかの勉強が必要な感じ.