発表テンプレ

Summer School 2010 in Tokyo
個人の関心を考慮した交通手段選 
択モデルの推定
広島大学
M1 中島英樹
M1 土谷直広
B4 松原司
D1 Wu lingling
D1 Yu biying
1. 基礎分析 (1)
 平日、週末の交通手段の割合
自転車
自家用車
weekend
徒歩
weekday
鉄道
バス
0%
20%
40%
60%
80%
100%
 平日に鉄道、バスの利用が多い
 自転車、自家用車、徒歩は平日、休日にあまり依存していない
1. 基礎分析(2)

内陸と沿岸の交通手段割合
自転車
自家用車
inland
徒歩
seaside
鉄道
バス
0%
20%
40%
60%
80%
100%
 内陸でのバスの利用が少ない
 内陸では主にチャリ、自家用車などが主な交通手段なような
1. 基礎分析(3)
 交通手段と目的のクロス集計
娯楽
業務
食事
バス
散歩･回遊
鉄道
買い物
徒歩
出勤
自家用車
帰宅
自転車
帰社
その他
0%
20%
40%
60%
80%
100%
 どの目的も公共交通利用割合が２割以上を占める
 帰宅、食事目的で自家用車利用が大きい
1. 基礎分析(4)
 小ゾーン内区画と交通手段のクロス集計
17
14
13
11
10
バス
9
鉄道
8
徒歩
7
自家用車
6
自転車
5
4
3
0%
20%
40%
60%
80%
100%
 ゾーン６、７、１３、１４、１７へは公共交通機関利用割合が約半数を
占める
 ゾーン５へは自家用車利用割合が大きい
2. モデル ( r-MNL )
・通常の選択モデル：選択肢はすべて等しいものと仮定
→実際の意思決定場面ではこのような仮定は適していない
・r-MNLを用いることで、選択肢間の相対的な関心の大小
を考慮した効用を導入する
→より現実に則した選択行動を表現
2. モデル ( r-MNL )
 効用関数




U j  rj  u j  u j'  V j   j  rj  V j V j'   j
j' j
j' j
V1=d1(所要時間)+f1(料金)+g1(アクセス時間)+h1(乗り換え時間)+b1
V2=d1(所要時間)+f1(料金)+g1(アクセス時間)+h1(乗り換え時間)+b2
V3=d1(所要時間)+b3
V4=d1(所要時間)+b4
V5=d2(所要時間)
2. モデル ( r-MNL )
 選択確率



P j  Pr V j   j  Max V j'   j' ,j' j


exp rj V j

k


exp rk Vk 


exp rj 

k
j  j'
(V j  V j' )

exp rk  k k' (Vk  Vk' )

鉄
道
バス
自動
車
自転
車
徒
歩
推定結果
3. 推定結果
r-ＭNL
パラ
t値
メータ
2.246
2.45 **
0.096
0.10
-0.551 -3.75 **
-0.909 -3.50 **
定数項(電車)
定数項(バス)
定数項(自家用車)
定数項(自転車)
(電車,バス,自家用車,自転車)所要時間[100分]
徒歩所要時間[100分]
費用[1000円]
アクセス時間
乗換時間
r-電車
r-バス
r-自家用車
r-自転車
サンプル数
初期尤度
最終尤度
決定係数
修正済み決定係数
ＭNL
パラ
t値
メータ
3.087
3.58**
2.798
3.40**
-2.211 -5.91**
-3.394 -7.15**
0.109
3.45 **
0.339
11.18**
0.013
-0.002
-0.157
0.027
-6.304
0.077
-0.787
-0.550
2.41 **
-0.58
-4.44 **
0.99
-1.44
0.14
-2.16 **
-1.76 *
0.031
-0.024
-0.345
-0.279
2.30**
-6.40**
-8.43**
-8.22**
334
-421.2483
-209.48
0.50
0.47
-296.80
0.30
0.27
Chi-square=174.764>13.28 (df=4, significant level =99%)
4.推定結果の解釈
 乗り換え時間
対象地域（横浜）は、地下街が発達しているため、乗り
換えに時間がかかることが必ずしも負の要因となる
わけではないかもしれない………
 r-MNLとMNLの比較
5.政策提案と考察
 分析・政策
train access time half
鉄道
train transfer time half
バス
自家用車
train fare half
自転車
徒歩
estimate result
0%
20%
40%
60%
80%
100%

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