オンデマンド乗合タクシーである熊本県荒尾市の「おもやいタクシー」に対して,選好意識調査データを用いて推定されたおもやいタクシーへの転換モデルを内挿したマルチエージェント型メソ交通シミュレータ MAUMS(Multi Agent-based Urban Mobility Simulator)とリアルタイム・オンデマンド最適配車システム SAVS(Smart Access Vehicle Service)を連携させたシミュレーションモデルを用いて需要予測を試みた.その結果,利用者数の推計値は観測値より過大となった.
本研究では,予約ログデータから得られる時間帯別利用者数の観測値を用いたデータ同化によって転換モデルのパラメータを非逐次的に更新する方法を提案した.この方法をおもやいタクシーの需要推計に適用した結果,時間帯別利用者数の推計値と観測値との精度を向上させることに成功した.
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