土木計画分野における 時系列分析の役割と事例

土木計画分野における

時系列分析の役割と事例

工学研究科「スペクトル解析」

２０１１．６．９

土木工学専攻・東北アジア研究センター

奥村 誠

No.2

計画は何のために？

問題解決の手段

現実

理想

問題

_手段

ギャップ

手段の実行には時間がかかる． 理想と現実を将来時点で考える必要がある．

計画における予測

時間軸 望ましい目標像

計画時点

現在

トレンドによる

予測‘Without Policy

予測結果

ギャップ

目標から誘導された 計画ライン 計画には誤りはなく、実行あるのみ。計画には失敗はなく、実行が失敗 政策

時系列分析に求められること

• 今のまま何もしなければ，どうなってしまうの

か？(無策時の将来予測）

• 事態の進展に影響を与える要因は何か？ (メカ

ニズムの発見)：

発見的統計手法

• その要因を動かすと、事態はどのぐらい変化す

るのか？(モデルの同定)：

確認的統計手法

土木計画における時系列データ

• 地域の社会経済活動に関する年次データ

– 人口データ，売上データなど

– 時系列解析をできるだけの観測数がない

• 自動観測交通量データ(日次，時間分布)

– 最近利用可能になってきた

• ほとんどが計数(正の整数値)データ

– 最小の計測単位，集計間隔が存在（周期検出

に限界)

– 正規分布（左右対称）従わない：Poisson分布

交通量の時間変動特性

• 年平均日交通量（AADT)

Average Annual Daily Traffic

– 季節変動･月変動

– 曜日変動

– 日変動

– 時間変動

交通量の時間変動特性

• 年平均日交通量（AADT)

Average Annual Daily Traffic

– 季節変動･月変動

– 曜日変動

– 日変動

– 時間変動

設計時間交通量

DHV（ｐ51）

• 年間時間

交通量順位図

• 設計時間交通量 Design Hourly Volume

– 30番目時間交通量30th _{highest hourly volume}

これまでは，あまり真剣に時間

的な変動を分析してこなかった

• 将来の予測の中では，平均値がどう伸び

ていくかが大きな問題だった．

• 細かな時間的な変動は考える余裕がな

かった

• 30番目時間交通量を満足する道路設計

• 四段階推計法

四段階推定法のイメージ

交通発生・集中分析

交通分布分析

交通手段分析

OD (OriginーDestination）表

D終点

O起点

101 102 ・・・

j

・・・

n

小計

101 102 ： i ： n

小計

i,j間の分布交通量

ij

t

集中交通量

A

_j

T

発生交 通量

i

G

全交通量

No.12

四段階推定法とOD表

D O 101 ・・ j ・・ n 小計 101 ： i ： n 小計 D O 101 ・・ j ・・ n 小 計 101 ： i ： n 小計 人口や 社会経済活動の条件 D O 101 ・・ j ・・ n 小 計 101 ： i ： n

OD表

自動車

OD表

鉄道

OD表

駅間利用者数 道路区間別 交通量

4段階推定法(順解析)の呪縛

• 4段階推定法：交通量の「平均値」を把握するた

めの合理的な方法

• 定常性、周期性のある「都市内通勤交通」に威

力を発揮した

• 都市間交通では、たとえばGW、盆、年末年始な

どの多客期のサービスが問題となる

• そもそも、旅客が「4段階的」に行動しているとは

限らない！

確認的統計手法

• 法則性をあらかじめ仮定する

• データがその法則性をどの程度満足して

いるかを確認する

• 法則によって説明できる部分と，できない

部分(誤差変動）を分ける

– 時系列データでは通常3つに分ける

時系列データに存在する成分

将来時点の現象の状態

＝ トレンド成分

(天候やETC割引,イベントの影響）

＋周期変動成分

（GWなら毎年起こるような変動）

＋誤差成分

(突発的な事故による影響など)

通常は周期成分を取り去って分析する

→移動平均(LowPassフィルター)

→自己回帰モデル（AutoRegression)

例：今年の5月5日(祝)の高速道路のある断面の交通量

回帰モデル

• いくつかの変数間に相関関係が存在

• ある変数の値を、別の変数を用いて説明

i x Y X 従属変数、目的変数 被説明変数 独立変数、説明変数 i

x

i

y

i

yˆ

(

)

ˆ

i i

f

X

Y



変数X,実現値x_i 変数Y,実現値y_i Y X 推計値y_i=f(x_i) 説明式を作成 Z

)

,

(

ˆ

i i i

f

X

Z

Y



目的変数を[記述]する

i

x

Y X 従属変数、目的変数 被説明変数 独立変数、説明変数 i

y

i

yˆ

(

)

ˆ

i i

f

X

Y



変数X,実現値x_i 変数Y,実現値y_i 推計値y_i=f(x_i) 説明式を作成 残差･誤差 i i i



y



y

ˆ



記述統計学の立場 関数形f（X)をうまく決めて、 Yをうまく記述したい （説明できなかった部分の） 残差を小さくしたい (２乗和で評価するので) 残差の二乗和を小さくしたい 最小二乗法 2 2 2

)

)

(

(

)

ˆ

(

min















i i i i i i i i

y

y

y

f

X



最小二乗法（重回帰モデル）行列表示

• 線形モデル

• 残差

• 残差平方和

–

未知数で微分すると

• 正規方程式

より、

i i i

a

bw

cz

y

ˆ







) ( ) ( 1 2











y X y X S n i t t i E



     



X

y

ˆ









y



X

0

)

ˆ

(

2







X

t

y

X





ˆ

X

X

y

X

t



t



ˆ



(

X

t

X

)

1

(

X

t

y

)

ベクトル自己回帰モデル

• 自己回帰モデル

– いくつかの要因は良くわからない

– 原因はわからないが周期性がある

– 自分自身の過去の値を説明に使う

• ベクトル自己回帰モデル

t t t t t t

Y

Y

X

Z

Y





₀





_{1 1}





_{2 2}









₁





₂









研究事例：

カレンダー情報を利用した

本四架橋交通量の時系列分析

広島大学大学院工学研究科

○井上 英彦

塚井 誠人

奥村 誠

Time Series

Analysis

of the Traffic on Honshu Shikoku Bridges Considering the Holiday Arrangement

１９９９年５月に西瀬戸自動車道（以下：しまなみ海道)開通

背景・目的

平日交通では通勤や買い物などに利用 休日交通では広域的な周遊に利用

目的

本州四国間が３ルートで接続 期待 各架橋毎に交通量を分析 架橋間の相互関係の分析 経年変化の分析

連休・休日・平日等といった情報を組み込みモデル化

１．カレンダー情報を用いた時系列分析

各年における各架橋間の残差の相関を算出

分析の流れ

架橋毎に独立した要素に着目

２．残差間の相関の分析

各架橋の生活橋・観光橋としての役割の分析 架橋の交通量間の相互関係に着目 架橋間をまたぐような交通の分析

休日交通は、ある休日の前後に連休がある場合 連休を見越して観光を控えるのではないか？ カレンダー上の休日配置の情報

カレンダー情報とは？

２００２年１０月 日 月 火 水 木 金 土 29 30 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 1 2 交通量の減尐？ 連休

本州四国連絡橋公団web＊上の 1999年5月1日～2002年4月30日（1127日間）の 神戸淡路鳴門自動車道 明石海峡大橋・大鳴門橋 （以下：東ルート） 瀬戸中央自動車道 瀬戸大橋 西瀬戸自動車道：しまなみ海道 新尾道大橋・因島大橋・生口橋・多々羅大橋・ 大三島橋・伯方・大島大橋・来島海峡大橋 の一日断面交通量

使用データ

＊本州四国連絡橋公団 http://www.hsba.go.jp/

t i j t ij k ij k k t t i i t i

A

Y

D

B

C

Y













   7 1 3 1 1 カレンダー情報を含む自己回帰（AR(1)）モデル C：カレンダー情報ダミー

分析手法

1.連休初日 2.連休中 3.連休最後 4.三週間以前に連休を持つ休日 5.三週間以降に連休を持つ休日 6.1～5に当てはまらない休日 7.平日 A・B ：パラメータ D ：年次ダミー Y ：架橋交通量



：誤差項 99年5月～00年4月 00年5月～01年4月 01年5月～02年4月 j=

0.697 0.752 0.695 0.738 0.748 0.656 0.703 0.708 0.663 0.774 0.55 0.60 0.65 0.70 0.75 0.80 明石 大鳴門 瀬戸大橋 新尾道 因島 生口橋 多々羅 大三島 伯方大島 来島 前日交通量 瀬戸大橋の需要が特に安定 パラメータの推定値が高いほど需要が安定 前日交通量の何割が当日に表れるかを示す

前日パラメータの比較

多々羅大橋と明石海峡大橋は通年で休日／平日は２以上の値 開通が新しく、これらの架橋をまたぐ平日交通は尐ない

平休日パラメータの比較

0 2 0 0 0 4 0 0 0 6 0 0 0 8 0 0 0 1 0 0 0 0 1 2 0 0 0 明石海峡 瀬戸大橋 新尾道 因島 生口橋 多々羅 来島

99平日

99休日

９９年のしまなみ海道では休日／平日の値が３～５程度 開通直後の観光利用が特に多いことを示す

全ての架橋で前連休・後連休よりも休日の方が大きい 前後に連休が存在する場合は交通行動の出控えが起こる

連休の有無による交通量の変化

全ての架橋で連休初日パラメータの方が大きい 0 2 0 0 0 4 0 0 0 6 0 0 0 8 0 0 0 1 0 0 0 0 1 2 0 0 0 1 4 0 0 0 1 6 0 0 0 1 8 0 0 0 2 0 0 0 0 明石 瀬戸 新尾道 因島 生口 多々羅 来島 休日 連休初日 前連休 後連休

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 明石休日 明石平日 大鳴門休日 大鳴門平日 99年 00年 01年

神戸淡路鳴門自動車道

休日のパラメータは両橋共に99年に比べ増加 生活橋としての役割も若干増加 99年 2.20 ↓ 01年 2.30 99年 1.84 ↓ 01年 2.10 明石海峡大橋 大鳴門橋 平休日比 平日パラメータも両橋ともに99年に比べ若干増加 観光橋としての役割が増加

瀬戸大橋

休日パラメータは若干増加傾向を示すが連休初日は減尐 連休中の観光橋としての役割は減尐 平日パラメータの変動はあまりなく、平休日比もほぼ一定 生活橋としての役割は安定 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 平日 休日 連休初日 連休中 連休最後 99年 00年 01年 99年 1.43 ↓ 01年 1.45 瀬戸大橋 平休日比

しまなみ海道

休日パラメータは毎年減尐傾向 開通イベントの効果が薄れる 観光橋としての役割は減尐 平日パラメータは多々羅大橋を除き増加傾向 生活橋としての役割は増加 平休日比 因島大橋 2.80 →1.57 多々羅大橋 5.04 →2.34 来島海峡大橋 3.70 →1.77 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 因島休日 因島平日 多々羅休日 多々羅平日 来島休日 来島平日 99年 00年 01年

2 0 0 0 2 5 0 0 3 0 0 0 3 5 0 0 4 0 0 0 4 5 0 0 5 0 0 0 5 5 0 0 6 0 0 0 6 5 0 0 7 0 0 0 新尾道 因島 生口橋 多々羅 大三島橋 伯方・ 大島 来島 連休初日 連休中 本州側の架橋：連休中よりも連休初日が大きい 四国側の架橋：連休初日よりも連休中が大きい 連休中は二日以上に渡って本州側から四国側に

しまなみ海道の交通の流れ

本州側 四国側

架橋の残差間には強い相関 天気などの共通の因子の存在 平日 しまなみ海道内の相関が神戸淡路鳴門自動車道内より高い しまなみ海道内を縦貫する交通の割合が多い

残差間の相関の分析

休日 神戸淡路鳴門自動車道と瀬戸大橋の相関が高い これらを周遊する観光交通が発生 しまなみ間の方が大 99年平日 99年休日 明石 大鳴 瀬戸 尾道 多々 来島 明石 大鳴 瀬戸 尾道 多々 来島 明石 1.000 1.000 大鳴 0.946 1.000 0.957 1.000 瀬戸 0.883 0.955 1.000 0.922 0.960 1.000 尾道 0.928 0.886 0.852 1.000 0.893 0.873 0.834 1.000 多々 0.873 0.831 0.799 0.974 1.000 0.868 0.808 0.776 0.950 1.000 来島 0.891 0.841 0.805 0.977 0.988 1.000 0.890 0.833 0.802 0.953 0.977 1.000 相関が高い

神戸淡路鳴門自動車道・瀬戸大橋・しまなみ海道間の相関は増加 休日においても同様の傾向 ３ルートをまたぐ広域的な流動が年々増加

３ルート間の周遊の変化

増加 99年平日 01年平日 明石 大鳴 瀬戸 尾道 多々 来島 明石 大鳴 瀬戸 尾道 多々 来島 明石 1.000 1.000 大鳴 0.946 1.000 0.975 1.000 瀬戸 0.883 0.955 1.000 0.921 0.951 1.000 尾道 0.928 0.886 0.852 1.000 0.950 0.932 0.902 1.000 多々 0.873 0.831 0.799 0.974 1.000 0.959 0.954 0.923 0.967 1.000 来島 0.891 0.841 0.805 0.977 0.988 1.000 0.933 0.924 0.892 0.945 0.959 1.000 しまなみ海道内では部分的な交通が増加 しまなみ海道内の相関は減尐

結論

しまなみ海道： 神戸淡路鳴門自動車道： 休日・平日共に３ルートをまたぐ広域的な周遊が経年的に増加 瀬戸大橋： 平休日配置の影響を表現 連休は交通を集中させ、さらにその前後の休日に対して 交通量を控えさせる効果を持つ 開通効果が薄れ、観光橋としての役割は弱くなるが 生活橋としての役割は増加 観光橋・生活橋としての役割が共に増加 生活橋としての役割が安定

考慮していないイベント・天気などの変動要因についての分析

上下方向別交通量等のデータを加えた分析

料金割引キャンペーンなどの効果を考慮できるモデルへの発展

交通「量」から交通の「質」へ

• 高度成長期は交通量の把握が重要だった

– 供給量が需要量に追いつかないことが「質の低

下」を意味した時代

• もはや交通の需要量は増えない時代

– 既存のストックをどのように運用するか？

– 質の違うニーズをどう満足させるか？

– 異なる支払い意思額を顕在化させて吸収

• 交通「量」から交通の「質」へ

– 質の変化を、どのようにして捉えるのか？

質の変化を捉えるアプローチ

• ミクロな行動論的アプローチ

– 行動主体に詳細なアンケート調査をしよう – 行動主体にGPS携帯を持たせよう

• 「誰に」「いつ」「どこで」調査するのか？

• マクロな構造論的アプローチ

– 変化が起こっているのはどこなのか？ – 変化を起こしているのは誰なのか？

新しいアプローチ（逆解析）

• 4段階推定法からの呪縛から抜け出す

– パラメータ＋行動原理→交通量（順解析）をしない

• 安価で（質の悪い）観測データ、不完全データの

活用

– 観測データ＋行動原理の仮定→パラメータ（逆解析） – データが持つ時空間的な情報を読み取る

• 適用例

– 販売チケットをベースとした総流動データからの純流 動モデルの推定 – 複数の断面交通量から、その奥に存在する広域的な 周遊行動パターンを読み取る

発見的統計手法

• 法則性をあらかじめ仮定しない

• データをして語らしめる

データと解析のスタイル

交通施設計画･運用計画

断面交通量調査 ＰＴ調査 交通行動調査 （アンケート調査） 四段階推定法 交通行動モデル （ロジットモデル） 量的情報 総交通量など 質的情報 人の行動理由など 自動計測データ （交通量・カード） ？ ？ データ 手法 目的 結果 過去 現在 将来？

自動観測データを用いた

研究事例

• 時間変動を分解して理解する

– 空港到着交通の分解

– 青葉山の通学交通の分解

• 実現しなかった需要をつかむ

– 仙台市交通局バス日利用データ

No.43

仙台空港利用車両の

時間分布特性の分析

東北大学東北アジア研究センター 奥村 誠

広島大学大学院工学研究科

塚井 誠人

日本文理大学

吉村 充功

平成１9年度交通工学研究発表会（2007.11.15）

空港における対旅客サービスの課題

• ハードウェア面（機材容量の拡大）

– ターミナル／スロット容量拡大（首都圏） – 空港整備（地方都市圏） ：空港本体はほぼ完了（中部国際，神戸，北九州．．．） ：管制誘導システムの高度化（_{Category-III）} – アクセス交通手段の改善（軌道系の導入）

• ソフトウェア面（実質的な旅客扱い容量の拡大）

– ロスタイムの短縮 ：チェックイン／手荷物サービス／保安検査等 – 航空サービスの不確実性への対応 ：リアルタイムの航空サービス情報の提供（欠航対応） ：駐車場満空情報の提供（時間帯別需要変動対応） – 時間プレミアムの高い旅客への対応

No.45

必要な計画情報／本研究の意

義と目的

• 旅客需要変動に関するRP旅客情報の収集

– 時間分解能が高いことが条件！

– アンケート型の回顧式調査 ：

△

– プローブパーソン調査

：

◎

！代表性の確保

– 自動計測断面交通量データの解析：

◎

！属性情報とのリンク

本研究では．．．．

• 自動計測データの利点を生かして，施設利用交

通量の時間分布特性を分析．

既 存 施 設 改 良 型 の 施 設 整 備 の 事 後 評 価

No.46

重ね合わせによる観測到着交

通量の表現

異なる基準時刻に対する交通が

重なり合っている

時間ｔ 観測到着 交通量 基準時刻

No.47

基準時刻に対する到着交通量／観

測到着交通量

47 ) exp( ) ( 1 1 2 2 4 4 1 x x x t t h        1 ( ) k h t 



t  基準時刻ｋ 到着確率 時間ｔ

ハザード関数

基準時刻に対する

到着確率密度

t ：時刻

λ：尺度パラメータ

γ：形状パラメータ





1

( )

exp

k

f t







t

 

 



t



( )

( )

k k k

N f t



n t

( )

( )

k k

n t



T t



観測到着 交通量 k

N



基準時刻 交通量



基準時刻 に対する 到着交通量

No.48 時間ｔ 観測到着 交通量 基準時刻

重ね合わせによる観測到着交

通量の表現

異なる基準時刻に対する交通が

重なり合っている

航空機出発時刻前２０分を基準時刻とする

_{計1７の交}

通

と最終便後の交通量の計１８の交通量に分解する

各交通に対して

ハザード関数

を当てはめる

各交通の観測時間断面交通量に対する

構成比

は不明

到着交通量

の初期分割を設定して繰り返し計算を行う

しかしなが ら

No.49

重ね合わせモデルの初期計算

中間時刻 基準時刻ｋ 初期計算範囲 計算範囲外 t 基準時刻 １の分布 中間時刻 基準時刻ｋ＋１ 計測値 初期計算範囲の 交通に基準時刻１ のモデルを適用 尺度，形状パラ メータを求める 計算範囲外の 交通量を外挿

No.50

重ね合わせモデル繰り返し計算

各基準時刻交通量の推定値を時間帯別に積み上げて， 到着交通量分布に対する時間帯別構成比を求める 観測交通量×時間帯別構成比を 基準時刻に対応する交通量と考える 観測交通量の初期分割に対して，各基準時刻の 到着交通量分布モデルを外挿して推定する 基準時刻に対応する交通量に対して 到着交通量分布モデルを再推定する 繰り返し 計算

No.51

断面交通量の計測

• 独ＳＤＲ社製の超音波式 トラフィックカウンターによ り，仙台空港に流入する 交通量の計測を行った． • バッテリー交換が必 要 – 7～10日毎 • 同方向2車線は不正 確 – 2台・重複

仙台空港における観測

：トラフィックカウンターの設置地点

仙台空港 仙台空港駅 2007年3月開業 （観測時未開業） 時計回り 一方通行 県道仙台空港線

• 観測期間：2006年11月28日（火）～12月18日

(月)の21日間

設置地 点

観測断面交通量の曜日変動

到着交通量 月

火

水

木

金

土

日

11/27-

2908 2903 2997 3851 3137 3625

12/4-

3454 3083 3570 3603 3604 2967 3037

12/11-

2958 2935 2772 2928 3040 2652 2563

12/18-

2523

• 比較的，金曜日が多い

• 火曜と水曜が尐ない（12/6を除く）

• 週間変動？

5分間交通量の30分間移動平均値

(曜日別平均値)

0 5 10 15 20 25 30 35 5 :0 0 6 :0 0 7 :0 0 8 :0 0 9 :0 0 1 0 :0 0 1 1 :0 0 1 2 :0 0 1 3 :0 0 1 4 :0 0 1 5 :0 0 1 6 :0 0 1 7 :0 0 1 8 :0 0 1 9 :0 0 2 0 :0 0 2 1 :0 0 2 2 :0 0 2 3 :0 0 日曜日 月曜日 火曜日 水曜日 木曜日 金曜日 土曜日 需要の山 需要の谷

No.55

基準時刻の設定

便名 行先 発時刻 代表時刻 JEX3170 名古屋 7:50 ANA 366 名古屋 8:00 ANA 798 福岡 8:00 JEX2200 伊丹 8:05 8:05 ANA 3232 成田 8:15 JAL3530 福岡 8:15 ANA 732 伊丹 8:25 8:25 ANA 719 札幌 9:10 9:10 JEX2903 札幌 9:35 JEX2202 伊丹 9:45 ANA 734 伊丹 9:55 9:55 ANA 721 札幌 10:10 JEX2907 札幌 10:50 10:50 JAL2941 沖縄 11:25 ANA 463 沖縄 11:30 JEX2204 伊丹 11:45 11:45 ANA 368 名古屋 12:05 12:05 JAL3534 福岡 13:05 ANA 801 広島 13:20 JEX2206 伊丹 14:20 ANA 736 伊丹 14:40 14:40 ANA 725 札幌 15:00 JEX2911 札幌 15:25 15:25 ANA 362 小松 15:35 ANA 3134 成田 16:05 16:05 JEX2208 伊丹 17:10 17:10 ANA 727 札幌 17:25 ANA 738 伊丹 17:40 17:40 JAL2917 札幌 17:55 JAL3538 福岡 18:05 ANA 370 名古屋 18:25 _18:25 ANA 740 伊丹 18:55 JEX2210 伊丹 19:00 19:00 ANA 800 福岡 19:10 ANA 410 神戸 20:00 ANA 729 札幌 20:10 20:10 便名 行先 発時刻 代表時刻

• 代表時刻の20分前を基準時刻とする

No.56

到着交通量の生存関数（時間分布

関数）推定結果

代表時刻 尺度λ 形状γ 構成比 1 8:05 0.0060 1.987 11.0% 2 8:25 0.0569 1.804 1.3% 3 9:10 0.0245 1.711 5.9% 4 9:55 0.0112 2.053 6.6% 5 10:50 0.0019 2.478 5.9% 6 11:45 0.0100 1.936 8.3% 7 12:05 0.0196 2.382 1.6% 8 13:15 0.0055 1.987 7.6% 9 14:40 0.0076 1.811 12.1% 10 15:25 0.0077 2.185 4.5% 11 16:05 0.0112 2.086 2.7% 12 17:10 0.0164 1.700 7.2% 13 17:40 0.0176 2.204 3.4% 14 18:25 0.0171 1.862 5.8% 15 19:00 0.0094 2.415 3.3% 16 20:10 0.0302 1.404 5.3% 17 20:50 0.0379 1.327 5.5% 18 20:50後方 0.1672 0.927 2.3%

推定結果の現況再現性

0 7 14 21 28 35 5 8 11 14 17 20 23 時刻(時) 到 着 交 通 量 ( 台 / 5 分 ) 平均到着交通量(計測値) 出発予定時刻 平均到着交通量(推定値) 到着予定時刻 図 2 5 分間交通量の計測値・モデル推定値の 21 日平均値

基準時刻別交通量分布

0 5 10 15 20 25 5 :0 0 5 :3 0 6 :0 0 6 :3 0 7 :0 0 7 :3 0 8 :0 0 8 :3 0 9 :0 0 9 :3 0 1 0 :0 0 1 0 :3 0 1 1 :0 0 1 1 :3 0 1 2 :0 0 1 2 :3 0 1 3 :0 0 1 3 :3 0 1 4 :0 0 1 4 :3 0 1 5 :0 0 1 5 :3 0 1 6 :0 0 1 6 :3 0 1 7 :0 0 1 7 :3 0 1 8 :0 0 1 8 :3 0 1 9 :0 0 1 9 :3 0 2 0 :0 0 2 0 :3 0 2 1 :0 0 2 1 :3 0 2 2 :0 0 2 2 :3 0 2 3 :0 0 2 3 :3 0 8:05名名福阪 8:25成福阪 9:10札 9:55札阪阪札 10:50札 11:45沖沖阪 12:05名 13:15福神広 14:40阪阪 15:25札札金 16:05成 17:10阪札 17:40阪札 18:25福名 19:00阪阪福 20:10神札名 20:50前方 20:50後方 出発時刻に対して，ピークが ６０分前あたりにある 出発時刻に対して，ピークが ３０分以内にある

( )

( )

k k k

n t



N f t

No.59

基準時刻別交通量の構成比

11/28(火) 11/29(水) 11/30(木) 12/1(金) 12/2(土) 12/3(日) 12/4(月) 12/5(火) 12/6(水) 12/7(木) 12/8(金) 12/9(土) 12/10(日) 12/11(月) 12/12(火) 12/13(水) 12/14(木) 12/15(金) 12/16(土) 12/17(日) 12/18(月) 20:10神札名 19:00阪阪福 18:25福名 17:40阪札 0% 20% 40% 60% 80% 100% 17:10阪札 16:05成 15:25札札金 14:40阪阪 13:15福神広 12:05名 11:45沖沖阪 10:50札 9:55札阪阪札 9:10札 8:25成福阪 8:05名名福阪

No.60

まとめと

今

後

の

課

題

• 仙台空港到着交通の，時間分布特性を明らかにすること ができた． – 出発時刻に対して早着するグループ （空港滞在時刻の長い層） – 出発時刻ぎりぎりに到着するグループ （空港滞在時刻の短い層） • １日の中での生活リズム／ビジネスサイクル（会議，ミー ティング時刻の設定分布など）の存在を示唆？，高時間 価値層？ • 特徴的な挙動を示す層に対する，追加情報の収集（個人 属性や，時間価値の高い理由に関する調査など）が必要 • 仙台空港アクセス鉄道開業後の旅客需要分布の変化を 確認 • （分布の構造化を工夫することによって，利用便毎の利 用者に分解する手法の開発が必要） • 空港消費ビジネスの ターゲット • 短時間の需要集中 ：混雑対応策への支 払い意志あり？

青葉山バイク交通量は授業開始時刻を

基準として鋭いピークを持つ

• Actual Traffic Counting between

Kawauchi Campus and Aobayama

Campus

2009/2/13 62

バス利用計数データ

に基づく

潜在需要分析の試み

フォンセカ カルロス ナバ・ Carlos, Nava Fonseca 東北大学大学院工学研究科博士後期課程

奥村 誠・Makoto Okumura

東北大学東北アジア研究センター 塚井誠人・ Makoto Tsukai

63

容量制約による需要の潜在化

全体の需要は増加する一方，特定箇所で乗車人数が減尐  溢れた人はそのバス停で後続便を待つとは限らない  混雑を予想し，諦める人の存在も ⇒バス停に残留した人数のカウントだけでは不十分 +20 +20 +20 +30 +30 0 平常時 降雤時

64

本来需要（もし十分な量の供給がなされたら

発生するであろう需要)を把握したい

• 非集計データ（アンケート調査など）を用いる方法

– 調査に手間や費用がかかる

– 「いつ」「どこで」という正確な情報が得られにくい

– 回答と行動の違い（政策誘導バイアスなど）

– 回答者の代表性の問題

• 観測データ（運行実績など）を用いる方法

需要の潜在化を分析するための基礎ができつつある

• 連続的データ⇒新観測技術：トラフィックレコーダ

• データの特徴に合う手法⇒独立成分分析

No.6565 

需要発生のメカニズム

 個人属性,移動目的,利用特性の異なる利用者グループ  天候や曜日に対する反応s_jがそれぞれ異なる  各バス停の（本来）需要x_iは、複数の利用者グループの 需要s_jの組み合わせ  このグループの組み合わせ比率 a_ij は安定している 

共通変動特性に基づく本来需要の推定

（１）(ときどき)需要超過が起きるバス停  他のバス停の本来需要観測値から、本来需要量を推定 （２）上流の需要増加・バス容量低下でよく需要超過するバス停  上流側の増加日に反対向きの減尐が観測される （３）始発バス停の需要が大きく、その増加がバス容量を超える  本来需要を観測できるバス停がない→推定不能

複数のバス停の本来需要間の共通変動特性

66 

複数のバス停の本来需要間の関係

 各バス停における本来需要（乗車人数）x  利用者グループの需要パターンsと各バス停への影響Aの積 x=As 

観測できるxから、観測できない

_s

と

_A

を推定する



因子分析は2次の誤差を最小化(

正規分布

に対応)



需要変動パターンは特定の曜日にピークを持つ

など、正規分布に従うとは考えにくい



独立成分分析（ICA)

の利用

 尖度を指標として最も独立な成分を探索  最も独立な分布≒最も非正規的な分布（中心極限定理）

No.6767

仙台市バス トラフィックカウンター データ

• 全路線バス車両に搭載

–系統番号と始発出発時刻

• 各バス停での記録データ

–扉開閉時刻（通過時刻） –整理券発行，運賃カード投入に基づく乗車人数 –降車ドアの光センサーに基づく降車人数 本研究では乗車人数データを使用（２００６年度の３６５日分） –8時台に始発バス停を出発する便の集計値 経由キャンパス 経由バス停 川内cp 仙台駅前→広瀬通一番町→二高・宮城県美術館前→ 川内郵便局前 川内cp，青葉山cp，宮教大 仙台駅前→青葉通一番町→博物館・国際センター前→扇坂→ 工学部中央→情報科学研究科前→宮教大前 川内cp，青葉山cp，工大八木山cp 仙台駅前→青葉通一番町→博物館・国際センター前→扇坂→ 工学部中央→八木山動物公園前→東北工大前 （交通局大学病院前）→仙台駅前→青葉通一番町→東北大正門 前→霊屋橋・瑞鳳殿入口→八木山神社前→東北工大前 （交通局大学病院前）→仙台駅前→五橋→愛宕大橋→ 工大八木山cp

No.68

計算された独立成分(需要パターン) s

_j 68 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 s1 s₂ s₃ s₄ s₅ 4 2 0 -2 4 2 0 -2 8 4 2 0 -2 4 12 8 0 16 6 4 0 -2 2 主成分分析に よる次元の縮約 ・寄与率２％以上 ・累積寄与率９０％以上 ５つの主成分 ５つの独立成分 ・平均０分散１に基準化 された無次元の数値 ・絶対値には実際的な 意味はない

計算された混合比率

a

_ij

70

得られた独立成分の特徴

-2 0 2 4 6 8 交通局大 市民会館 メデ ィ 大町西公 高等裁判 仙台駅前 電力 地下鉄広 商工会議 定禅寺通 広瀬通一 東北公済 立町小学 仲 の 二高 川内郵便 市民 博物館 国際 ＪＲ_東日 五橋 市立病院 愛宕大橋 青葉通一 晩翠草堂 片平丁小 東北大正 霊屋橋 向山二丁 八木山入 向山高校 八木山緑 八木山神 八木山松 ＴＢＣ 東北工大 愛宕神社 向山保育 向山四丁 扇坂 半導体研 理学部自 情報科学 工学部西 工学部中 工学部東 宮教大前 -4 -2 0 2 4 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 a₁ 

_s

₁

：大学生の日常的なバス利用

平日は利用者増加， 土日や長期休暇は減尐 ほとんどのバス停で正 の値，特に仙台駅前や 扇坂で影響が強い 表 2 独立成分の外的条件に対する t 検定結果 s1 s2 s3 s4 s5 サンプル数 月 2.911 -0.371 -5.721 0.355 0.113 52 火 3.683 0.740 -0.038 -2.424 2.215 52 水 2.102 2.737 -1.531 1.166 0.585 52 木 2.805 0.522 2.037 1.477 1.401 51 金 4.380 0.521 -3.858 0.869 -0.284 52 土 -13.410 -5.247 0.009 -0.946 -6.846 52 平日 10.668 2.117 -2.647 0.323 1.321 241 日･祝 -22.267 -2.724 2.029 0.079 0.074 72 晴 -0.769 -4.031 -0.727 0.073 0.228 193 曇り 0.527 -1.446 0.592 0.032 -0.569 122 降雤降雪 0.176 4.108 -0.258 -1.467 -0.219 75 積雪 -0.607 1.342 0.255 -0.875 0.932 6 特定の条件を 持つ日のS_jの 値が、 全期間の平 均値と異なる かどうかを ｔ検定で確認

No.7171

得られた独立成分の特徴

-4 -2 0 2 4 6 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 -4 -2 0 2 4 6 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 

_s

₂

：降雤時のみ利用



_s

₃

：曜日による違い

-1 0 1 2 交通局大 市民会館 メデ ィ ア 大町西公 高等裁判 仙台駅前 電 力 ビ ル 地下鉄広 商工会議 定禅寺通 広瀬通一 東北公済 立町小学 仲の瀬橋 二 高 ・宮 川内郵便 市 民 プー 博物館・ 国 際 セ ン Ｊ Ｒ 東 日 五 橋 市立病院 愛宕大橋 青葉通一 晩翠草堂 片平丁小 東北大正 霊屋橋・ 向山二丁 八木山入 向山高校 八木山緑 八木山神 八木山松 Ｔ_ＢＣ 本 東北工大 愛宕神社 向山保育 向山四丁 扇 坂 半導体研 理学部自 情報科学 工学部西 工学部中 工学部東 宮教大前 -2 0 2 4 交通局大 市民会館 メデ ィ ア 大町西公 高等裁判 仙台駅前 電力 ビ ル 地下鉄広 商工会議 定禅寺通 広瀬通一 東北公済 立町小学 仲の瀬橋 二高・宮 川内郵便 市民 プー 博物館・ 国際 セ ン Ｊ Ｒ 東日 五橋 市立病院 愛宕大橋 青葉通一 晩翠草堂 片平丁小 東北大正 霊屋橋・ 向山二丁 八木山入 向山高校 八木山緑 八木山神 八木山松 Ｔ ＢＣ 本 東北工大 愛宕神社 向山保育 向山四丁 扇坂 半導体研 理学部自 情報科学 工学部西 工学部中 工学部東 宮教大前 a₂ a₃ 需要が潜在化 降雤・降雪が観測された日 に利用が増加，晴れの日 は利用が減尐 仙台駅前，広瀬通一番町 で影響が強い(需要増加)． 下流の扇坂バス停で容量 が低下し需要が潜在化 木曜日に利用が増加，月・ 金曜日は減尐 仙台駅前で影響が強く需 要が増加．この影響により 複数のバス停で容量低下 し需要が潜在化 扇坂 扇坂 広瀬通一

72

得られた独立成分の特徴

-4 -20 2 4 6 8 10 12 14 16 18 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 -4 -2 0 2 4 6 8 10 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 s₄：団体による観光目的の利用 s₅：観測誤差の影響を受けた成分 -1 0 1 2 交通局大 市民会館 メ デ ィ ア 大町西公 高等裁判 仙台駅前 電 力 ビ ル 地下鉄広 商工会議 定禅寺通 広瀬通一 東北公済 立町小学 仲の瀬橋 二 高 ・宮 川内郵便 市 民 プ ー 博物館・ 国 際 セ ン Ｊ Ｒ 東 日 五 橋 市立病院 愛宕大橋 青葉通一 晩翠草堂 片平丁小 東北大正 霊屋橋・ 向山二丁 八木山入 向山高校 八木山緑 八木山神 八木山松 Ｔ Ｂ Ｃ 本 東北工大 愛宕神社 向山保育 向山四丁 扇 坂 半導体研 理学部自 情報科学 工学部西 工学部中 工学部東 宮教大前 -1 0 1 2 交通局大 市民会館 メ デ ィ ア 大町西公 高等裁判 仙台駅前 電 力 ビ ル 地下鉄広 商工会議 定禅寺通 広瀬通一 東北公済 立町小学 仲の瀬橋 二 高 ・宮 川内郵便 市 民 プ ー 博物館・ 国 際 セ ン Ｊ Ｒ 東 日 五 橋 市立病院 愛宕大橋 青葉通一 晩翠草堂 片平丁小 東北大正 霊屋橋・ 向山二丁 八木山入 向山高校 八木山緑 八木山神 八木山松 Ｔ_Ｂ Ｃ 本 東北工大 愛宕神社 向山保育 向山四丁 扇 坂 半導体研 理学部自 情報科学 工学部西 工学部中 工学部東 宮教大前 a₄ a₅ １１月３日にのみ大きな ピーク 愛宕大橋のみで大きな ピーク 実際にこの日に１台あたり ４４人の団体が乗車し八木 山動物園で下車した。 特定の何日かに正の値 交通局大学病院前で正 実際の観測値が不整合 全乗車人数＞＞全降車人数 観測機器の誤差か？

本来需要の推測方法

• 需要の共通的な変動パターンs_jが制約を受けずに乗車人数 に反映された時の需要量 １）当該バス停の需要超過日数が尐ない場合 –独立成分分析の結果の混合係数a_ijとs_jの積 ２）上流の多くのバス停に共通する需要の増加に伴うバス容量 低下が潜在化をもたらすことが頻発する場合 –容量制約のない状況を再現するためにs_jが正である日で かつ混合係数a_{ijが負であるときの計算値を0に置き換える} • 再構成した需要変動に平均値を加えて本来需要の推定値と する 73

74

潜在化した需要量の推定

–扇坂で年間708人（朝8時台に出発した全台あたり）

–年度初めは需要潜在化が頻繁に発生，その後頻度・

量は減尐

0 6 12 18 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 扇坂 扇坂

No.7575

結論と今後の課題

• まとめ

–乗車人数データから利用者の行動特性パターンと

各バス停における混合比率を算出した

–この関係を用いて、需要超過による潜在化を推定す

る方法を提案した

–扇坂バス停での大幅な需要の潜在化，年度末にか

けてのバス離れを確認

• 課題

–意味のある変動なのか、観測データの誤差なの

か？

–始発バス停である仙台駅前での潜在化を把握でき

ない

⇒仙台駅前を始発としないバス系統を含める

地下鉄やJR利用者数などのデータを含める

自動観測データは宝の山か？

• 現在のところは、当たり前のことがわかるかどう

かを確認する段階

• 従来の方法で調べてきたことを、より安価に確認

することはできる

• データに含まれている、新しい事実を発見すると

ころまでは困難？

（誤差なのか、兆候なのかの区別は困難）

今後の発展に期待する

事例紹介

本四架橋日断面交通量データを

しゃぶりつくす！

多次元時系列分析 休日の分類 料金弾力性 四国滞在日数

No.79

参考文献

（１）井上英彦・塚井誠人・奥村 誠：カレンダー情報を利用し

た本四連絡橋日交通量の時系列分析，2003.9，土木計画

学研究論文集, No.20,pp.843-848.

（２）井上英彦・塚井誠人・奥村誠：本四架橋交通量に基づく

休日交通パターンの分類，2003.11，交通工学研究発表会

論文報告集, No.23,pp.217-220.

（３）塚井誠人・井上英彦・奥村 誠：集計的な到着・出発時

刻分布に基づく滞在時間モデルの推定方法，2004.11,土

木計画学研究論文集, No.21

（４）神野一、井上英彦、塚井誠人、奥村誠：本四架橋交通量

の変動特性と料金変更の影響、2004.11, 土木計画学研

究･講演集, Vol.30.

研究 ：本四架橋交通量に基づく

休日交通パターンの分類

広島大学大学院 ○井上 英彦

広島大学大学院

奥村

誠

広島大学大学院

塚井 誠人

背景・目的

• 交通量パターン

前後の休日の配置・降雤の影響を受ける

• 連休の交通量

平日とは異なる連休特有の交通パターン 

交通量のパターン・特性の分析が重要

・サービスを検討する上で有効な情報の取得

・

渋滞予測



アンケート調査や交通量調査に基づいた分析

従来は・・・

交通データの種類と活用法

• 自動計測データ（交通量データ）

利点：時間的、空間的情報を大量に取得

安価に大量にデータを取得できる

欠点：個人情報が含まれない

自動計測データ

を使用して交通の特性を把握

データが持つ情報

が十分活用されているとはいえない。

データ取得技術の発達により・・・

• 本州四国連絡橋で取得される自動計測データ

ICの出入り交通量・区間交通量

現在の利用法

本四架橋交通量を用いて交通パターンの分析を行う

研究の対象

過去の同日の交通量に基づき予測 開通してまだ日が浅くデータの蓄積などに問題 

架橋交通量の年間比較



大型連休における渋滞予測に利用

使用データと分析方法

使用データ ：本州四国連絡橋の上下方向別交通量 系列数 ：合計２２本 （明石海峡大橋・大鳴門橋・瀬戸大橋本州側・四国側・新尾道大橋・因島大橋・生口 橋・多々羅大橋・大三島橋・伯方・大島大橋・来島海峡大橋の各上下方向） データ期間 ：１９９９年５月～２００２年６月 １１５７日 日をサンプル、 一日の架橋交通量を変量としてクラスター分析を行う （グループ間平均連結法） 明石上 明石下 大鳴門上 大鳴門下 瀬戸上（本州側）瀬戸上（四国側） 1999/5/1 17178 31316 12054 22794 13379 13311 1999/5/2 32957 46907 20714 30580 21013 20546 1999/5/3 41248 38281 26338 23353 25235 24830 1999/5/4 32983 17643 24916 13158 22615 22496 1999/5/5 25533 15651 19136 12326 18020 17900 使用データ（一部）

クラスター分析の結果

C-1 C-2 C-3 C-4 C-5 C-6 C-7 C-8 C-9 C-10 C-11 C-12 C-13 C-14

閑散期

繁忙期

交 通 量 多 い 交 通 量 少 な い

分析結果（閑散期）

• 第１クラスター （以下C-1）

交通量が尐ない

平日と、大型連休以外の休日

• C-2

第１クラスターよりも交通量が多い

• C-3

東側の交通量が多い

（2000年8，9月の土日、祝日）

全体交通量 東 中央 西 上 下 C-1 107,871 0.99 1.03 0.99 1.00 1.00 C-2 158,874 1.00 0.93 1.03 1.00 1.00 C-3 148,045 1.37 0.81 0.82 0.98 1.02

分析結果（繁忙期）

C-4 東・中央の交通量が多いクラスター C-5 西側の交通量が多いクラスター C-6 東側の交通量が多いクラスター C-7 東・中央の交通量が多いクラスタ C-8 西側の交通量が多いクラスター 交通量20万～25万 交通量25万～30万 交通量30万～35万 交通量35万～40万 交通量20万～25万 全体交通量 東 中央 西 上 下 C-4 218,397 1.21 1.19 0.73 0.76 1.24 C-5 270,109 0.92 0.98 1.07 0.81 1.19 C-6 310,707 1.09 1.00 0.93 0.81 1.19 C-7 376,593 1.06 1.05 0.93 0.87 1.13 C-8 210,068 0.88 0.85 1.17 0.96 1.04

分析結果（繁忙期）

C-9 西側が多いクラスター C-10 東西同程度のクラスター C-12 西側が多いクラスター C-14 東西同程度のクラスター C-11 東側が多いクラスター C-13 西側が多いクラスター 交通量25万～30万 交通量25万～30万 交通量30万～35万 交通量35万～40万 交通量20万～30万 交通量30万～35万 全体交通量 東 中央 西 上 下 C-9 277,664 0.82 0.78 1.26 1.01 0.99 C-10 269,939 1.03 0.90 1.03 1.01 0.99 C-12 336,144 1.00 0.91 1.05 1.01 0.99 C-14 394,281 1.00 1.00 1.00 1.02 0.98 全体交通量 東 中央 西 上 下 C-11 239,900 1.03 0.99 0.98 1.15 0.85 C-13 316,020 0.95 0.96 1.06 1.16 0.84

結果のまとめ

～15万 ～20万 ～25万 ～30万 ～35万 ～40万 東・中央

C-4

C-7

東側

C-6

西側

C-8

C-5

同程度 C-1

C-2

C-10

C-14

東側

C-3

西側

C-9

C-12

東側

C-11

西側

C-13

上下の 偏り

下

り

同

程

度

上

り

東西の 偏り

（閑散期）

　（繁忙期）

全体交通量

次より大型連休におけるクラスターの推移について分析

繁忙期クラスターに含まれている期間は5月1日から5月7日 前半）下り方向の交通量が多いクラスター 中盤）上り下りが同程度のクラスター 後半）上り方向が多いクラスター

GWのクラスターの推移

は休日 5/1（土） 5/2（日） 5/3（祝） 5/4（祝） 5/5（祝） C-4 C-7 C-14 C-13 C-11 5/3（祝） 5/4（祝） 5/5（祝） 5/6（土) 5/7（日） C-6 C-12 C-13 C-11 5/3（祝） 5/4（祝） 5/5（祝） 5/6（日) 5/7（月） C-6 C-12 C-13 C-11 5/3（祝） 5/4（祝） 5/5（祝） 5/6（休) 5/7（火） C-6 C-10 C-13 C-11 1999年 2000年 2001年 2002年 休日の配置に影響を受けている

GWのクラスターの推移

降雤により全体交通量が減尐 年々交通量が減尐傾向 東側→西側→東側の順に交通量が推移 ○の中身は西暦の下一桁 ～15万 ～20万 ～25万 ～30万 ～35万 ～40万 東・中央 C-4 C-7 東側 C-6 西側 C-8 C-5 同程度 C-1 C-2 C-10 C-14 東側 C-3 西側 C-9 C-12 東側 C-11 西側 C-13 同 程 度 上 り 上下の 偏り 東西の 偏り 全体交通量 下 り 9 9 0,1 0,1 2 2 ₉ 9,0,1,2 0

お盆のクラスターの推移

繁忙期クラスターの期間は8月11日～8月16日 前半） 下り方向の交通量が多いクラスター 中盤） 上り下りが同程度のクラスター 後半） 上り方向が多いクラスター は休日 8/11（水） 8/12（木） 8/13（金） 8/14（土） 8/15（日） 8/16（月） C-8 C-5 C-6 C-12 C-13 C-13 8/11（金） 8/12（土） 8/13（日） 8/14（月） 8/15（火） 8/16（水） C-6 C-6 C-12 C-11 C-11 8/11（土） 8/12（日） 8/13（月） 8/14（火） 8/15（水） 8/16（木） C-4 C-6 C-10 C-10 C-11 C-11 1999年 2000年 2001年 休日配置にあまり影響を受けない

お盆のクラスターの推移

交通量は減尐傾向 西側の交通量は減尐し東側の交通量が増加している ○の中身は西暦の下一桁 ～15万 ～20万 ～25万 ～30万 ～35万 ～40万 東・中央 C-4 C-7 東側 C-6 西側 C-8 C-5 同程度 C-1 C-2 C-10 C-14 東側 C-3 西側 C-9 C-12 東側 C-11 西側 C-13 同 程 度 上 り 下 り 上下の 偏り 東西の 偏り 全体交通量 9 9 9,0 9 0 1 1 1 0

正月のクラスターの推移

繁忙期クラスターの期間は1月1日から3日まで 年末の休日期間が人により異なるため、交通が分散 年始は一般的に1月4日のため、交通が集中 12/30（木）12/31（金） 1/1（祝） 1/2(日) 1/3（月） C-8 C-11 C-11 12/30（土）12/31（日） 1/1（祝） 1/2(火) 1/3（水） C-11 C-11 12/30（日）12/31（月） 1/1（祝） 1/2(水) 1/3（木） C-11 2000年 2001年 1999年 は休日 年始部分に上り方向が多いクラスターはあるが 年末部分に下り方向が多いクラスターはない 休日の配置に影響を受けない

正月のクラスターの推移

○の中身は西暦の下一桁 ～15万 ～20万 ～25万 ～30万 ～35万 ～40万 東・中央 C-4 C-7 東側 C-6 西側 C-8 C-5 同程度 C-1 C-2 C-10 C-14 東側 C-3 西側 C-9 C-12 東側 C-11 西側 C-13 下 り 同 程 度 上 り 上下の 偏り 東西の 偏り 全体交通量 0 1,2 下り方向のクラスターが現れない年がある 交通量の減尐は特に見られない

まとめ

• 本州四国連絡橋の日交通量に対してクラス

ター分析を行い、交通量のパターンに基づく

日の分類を行った。

• クラスターを総交通量と交通量の構成比の

二つの要素により整理した

• 大型連休における交通量パターンの推移の

規則を明らかにした。

今後の課題

• 大型連休ではない連休や、通常の土日・休

日の交通量パターンについての分析

• 平日・休日の配置パターンの影響の分析

• イベントなどの交通量に対する影響の分析