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交通ネットワークと交通行動のモデル化
土木工学専攻 朝倉康夫
1. 確率的な交通ネットワークフローモデルの開発
交通混雑下で確率的に生じやすいネットワークフローパターンを求める問題をベイズ確率モデルとして定式化し，マルコフチェーンモンテカルロ(MCMC)法による計算アルゴリズムを適用した解法を提案した．このモデルは交通量や旅行時間の期待値だけではなく，その確率分布を出力できる点が大きな特徴である．基礎モデルを展開し，観測リンク交通量を用いたOD分布交通量の推定や交通状態の日々の変動を記述できるモデルを開発した．これらのモデルはネットワーク信頼性評価に適用することができる．
[1] Chong Wei, Yasuo Asakura, Takamasa Iryo (2014) Formulating the within-day dynamic stochastic traffic assignment problem from a Bayesian perspective. Transportation Research Part B, 59, pp. 45-57
[2] Chong Wei, Yasuo Asakura (2013)A Bayesian approach to traffic estimation in stochastic user equilibrium networks. Transportation Research Part C, 36, pp. 446-459
[3] Wei, C., Asakura, Y., Iryo, T. (2012). A probability model and sampling algorithm for the inter-day stochastic traffic assignment problem. Journal of Advanced Transportation. Vol.46, No.3, pp.222-235.
[4] Wei, C., Asakura, Y. and Iryo, T. (2011). A link-based stochastic traffic assignment model for travel time reliability estimation. In Network Reliability in Practice, Levinson, D., Liu, H., Bell, M. (Eds.), NY: Springer, 209–221.
２．道路ネットワークの耐震補強戦略モデルの開発
確率的に発生する地震災害シナリオの下で，交通費用と耐震補強費用および維持管理費用の和の期待値であるライフサイクルコストを最小にするような道路ネットワークの耐震補強戦略を求めることのできる最適計画モデルを開発し，大規模問題を効率的に解く方法を提案した．この方法を神戸市道路網に適用することにより，耐震補強が必要となる区間の集合と補強の水準を示すことができた．
[5] Takeshi Nagae , Tomo Fujihara, Yasuo Asakura; Anti-seismic reinforcement strategy for an urban road network. Transportation Research Part A, 46 (2012) 813–827.
３．携帯機器による交通行動調査とそのモデル化
WEBに接続した携帯電話を用いた交通行動調査（プローブパーソン調査）によって得られた移動軌跡を前提に選好意識を尋ねるSP調査を組み合わせ，仮想的な高度移動手段に対する需要の推定を行う方法を開発した．繰り返しのない交通行動に対して，人々の社会的ネットワークが情報の生成と遷移に及ぼす影響を評価できる動的モデルを開発した．
[6] Takamasa Iryo, Takahiko Kusakabe, Ippei Yamanaka and Yasuo Asakura (2013) Effect on travellers' activities and environmental impacts by introducing a next-generation personal transport system in a city. International Journal of Sustainable Transportation, 7(3), pp.226-237
[7] Takamasa Iryo, Kazuma Yamabe, Yasuo Asakura(2012) Dynamics of information generation and transmissions through a social network in non-recurrent transport behavior. Transportation Research Part C 20 (2012) 236–251.
４．交通系ICカードデータの分析
料金収受のために収集された交通系ICカードデータを用いて，鉄道旅客の日々の交通行動の変容を明らかにするためのデータマイニング手法を開発した．この方法論を適用して，新駅や新規路線の開業による乗客の行動変容を分析した．
[8] Yasuo Asakura, Yoshiki Nakajima, Takahiko Kusakabe (2012) Estimation of Behavioural Change of Railway Passengers Using Smart Card Data, Public Transport, 4(1), pp1-16.
