大規模交通ターミナルは、鉄道利用者の乗降ならびに乗換えの空間として機能しているだけでなく、多数の商業施設が存在することから商業機能も充実している。このような機能を有する大規模交通ターミナルは複雑な多層的な構造になっているので、来街者は必然的に 3 次元空間における上下移動を含んだ経路選択行動を行うこととなる。歩行者の快適な移動を確保するための空間整備を行うに当たっては、歩行者のこのような流動状況を把握することが必要である。そこで本研究では、小規模な断面交通量調査に基づいて、3 次元空間における OD 交通量を推定するとともに、これを先に提案した上下移動を伴う 3 次元空間における経路選択モデルと組合わせることによって、リンク交通量を推定する実用的方法を提案した。本手法は、大規模交通ターミナルにおける歩行者動線計画に対して概略的な情報を提供することができる。

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パーソントリップ調査では、アンケート調査票の配布、回収による調査を行っており、被験者の回答の負荷、データの精度、調査のコストなどの課題が顕在化している。一方、近年急速に普及しつつあるスマートフォンは、加速度センサや GPS など複数のセンサを搭載しており、これらのデータを用いて移動手段を推定することで、パーソントリップ調査における被験者の回答負荷の軽減や、データの精度向上、調査コストの低減に寄与する可能性がある。移動手段の自動推定に際しては、多様な被験者のデータ分析を行うことを考慮した手法の検討が不可欠であるため、本稿では、機械学習アルゴリズムのうちデータのノイズに強い Random Forest を用いた移動手段推定手法について、被験者 105 名による評価実験の結果を報告し、移動手段の自動推定の実現可能性を考察するものである。

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従来用いられているラウンドアバウト流入交通容量の推定手法は，海外で標準的な道路構造や利用者挙動を前提としているが，日本においては用地制約等の都合上，流出入部分離島が必ずしも設置されないことも多く，これにより横断歩行者挙動やその交通容量への影響が海外諸国と異なる場合がある．本論文では，日本における各種条件が流入交通容量に与える影響についてシミュレーション分析を行い，それらの結果を用いて流入交通容量を推定する重回帰モデルを構築した．そして，これを軽井沢町六本辻ラウンドアバウトで観測されたデータを用いて検証するとともに，既往の手法との比較を行った．その結果，提案する手法では高い精度で各種条件における流入交通容量を推定可能であるのに対して，既往の方法では過大推計となることが示された．

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本研究では、車両挙動・車両特性を考慮した交差点周辺の環境負荷量評価手法を開発した。手法は、従来車両特性の異なる個々の車両挙動の表現を必要としていた地点別排出量を、３つの仮定（車両挙動と車両特性を独立とする事、一様到着、加減速度・定速度一定）をおくことで、車両挙動・車両特性を考慮した地点別排出量を簡便に表現するものである。仮定の検証を行い、以下の知見を得た。第１に、車両挙動と車両特性を独立に算出することの影響は少ない（排出区間３％、排出量７％程度）。第２に、一様到着を仮定して算出すると、条件によって１０～３０％の差が生じる可能性がある。第３に、実測値・本手法で走行モード時間構成割合を比較し、本手法と実測値との誤差は２％以下で表現可能である。

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