[論文レビュー] Modeling travel demand over a period of one week: The mobiTopp model

Nicolai Mallig, Peter Vortisch|arXiv (Cornell University)|Jul 17, 2017

Transportation and Mobility Innovations参考文献 31被引用数 14

ひとこと要約

本論文は、1日間のシミュレーション期間から1週間のシミュレーション期間へと、mobTopp活動ベースの移動需要モデルを拡張するものであり、活動開始時刻のずれ、週末の共同活動、およびレアな長距離移動といった課題に取り組んでいる。リスケジューリング戦略の導入、共有移動のためのモード選択の強化、および長距離移動専用のモデルの提案により、モデルは現実の調査データにおける日常の移動パターン、モード別構成、平日と週末の違いを的確に再現した。

ABSTRACT

When mobiTopp was initially designed, more than 10 years ago, it has been the first travel demand simulation model intended for an analysis period of one week. However, the first version supported only an analysis period of one day. This paper describes the lessons learned while extending the simulation period from one day to one week. One important issue is ensuring realistic start times of activities. Due to differences between the realized trip durations during the simulation and the trip durations assumed when creating the activity schedule, the realized activity schedule and the planned activity schedule may deviate from each other at some point in time during simulation. A suitable rescheduling strategy is needed to prevent this. Another issue is the different behavior at weekends, when more joint activities take place than on weekdays, resulting in an increased share of trips made using the mode car as passenger. If a mode choice model that takes availability of ride-sharing opportunities into account is used, it can be difficult to reproduce the correct modal split without modeling explicitly these joint activities. When modeling travel demand for a week, it is also important to account for infrequent long-distance trips. While the share of these trips is low, the total number is not negligible. It seems that these long-distance trips are not well covered by the destination choice model used for the day-to-day trips, indicating the need for a long-distance trip model of infrequent events.

研究の動機と目的

• mobTopp移動需要シミュレーションモデルを1日間の分析期間から1週間の期間へ拡張すること。
• 複数日にわたるシミュレーションにおいて、実際の活動開始時刻が計画時刻から逸脱する問題に対処すること。
• 特に共同活動や車の乗車移動を含む週末の移動行動のモデリングを改善すること。
• 標準的な目的地選択モデルが、まれな長距離移動を再現できないという欠陥を特定し、是正すること。
• シュトゥットガルト地域の実際の世帯移動調査データを用いて、拡張モデルのキャリブレーションと検証を行うこと。

提案手法

• mobToppにおける活動スケジュール表現を1日から7日へ拡張し、個々の意思決定を個体ベースでシミュレートする仕組みを維持した。
• 累積的な移動時間誤差によって生じる活動開始時刻のずれを是正するための単純なリスケジューリング戦略を実装した。
• 特に週末における共同活動中に生じるライドシェアの機会を考慮した、モード選択モデルの強化を実施した。
• 2段階構造の目的地選択モデルを提案：日常的な地域内移動のためのモデルと、まれな長距離移動のための別個のモデル。
• mobToppに内蔵された交通割り当て機能がないため、外部の交通割り当てツールを用いた。
• カルロ・バーグ地方の世帯移動調査データを用いて、目的地選択モデルおよびモード選択モデルのキャリブレーションを行い、観察された移動距離分布とモード別構成に一致させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 7日間のシミュレーション期間にわたり、活動開始時刻のずれを防ぐには、どのようにして計画スケジュールからの累積的ずれを抑制できるか？
• RQ2 なぜ標準的なモード選択モデリングでは、週末における車の乗車移動の正しいモード別構成を再現できないのか、そしてその問題はどのように是正できるか？
• RQ3 標準的な目的地選択モデルが、まれな長距離移動をどれほど正確に再現できないのか、正確性を向上させるためにどのようなモデル構造が必要か？
• RQ4 特に車の共有を伴う共同活動を、どのように明示的にモデリングすることで、複数日シミュレーションの現実性を向上できるか？
• RQ5 平日と週末の移動パターンの正確な再現を確保するには、活動生成および選択モデルにどのような変更が必要か？

主な発見

• リスケジューリング戦略により、7日間のシミュレーション期間中でも活動開始時刻の著しいずれが防止され、時間的現実性が向上した。
• 週末の移動行動、特に車の乗車移動は、標準的なモード選択モデルでは正確に再現できず、共同活動の明示的モデリングの必要性が示された。
• 調査データにおいて、標準的な目的地選択モデルが捕捉できていない長距離移動の数は無視できないほど多く、別個の長距離移動専用モデルの導入が求められた。
• 拡張されたmobToppモデルは、平日と週末の違いを含め、週の各日にわたり観察された移動距離分布とモード別構成を的確に再現した。
• 実際の調査データに基づくキャリブレーションにより、モードシェアと移動距離分布の両方で良好な一致が得られ、大規模応用におけるモデルの正確性が検証された。
• モデルが複数日間の移動行動をシミュレートできる能力は、長期的な時間枠における交通政策の影響を評価する新たな可能性を切り開いた。