4.予測手法
(1)予測モデルの流れ
将来交通需要は、将来人口を基に、総合都市交通体系調査で一般的に用いられている「4段階推計法」により予測を行う。
(2)予測モデルの内容
(1)生成交通量・発生集中交通量の予測手法
生成交通量の予測手法: |
人口系指標を説明変数とした生成原単位法による予測
(説明変数:性別・年齢階層別・免許保有非保有別人口) |
発生集中交通量の予測手法: |
人口・社会経済指標を説明変数とした回帰モデルによる予測 |
【発生集中交通量予測の説明変数】
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就業人口 |
従業人口 |
通学
人口 |
東海村
ダミー |
夜間
人口 |
一次 |
二次 |
三次 |
一次 |
二次 |
三次 |
発生 |
通勤 |
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● |
通学 |
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● |
帰宅 |
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● |
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● |
業務 |
臨海部 |
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● |
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● |
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● |
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中山間部 |
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● |
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私事 |
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● |
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● |
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集中 |
通勤 |
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● |
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通学 |
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● |
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帰宅 |
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● |
業務 |
臨海部 |
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● |
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● |
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● |
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中山間部 |
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● |
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● |
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私事 |
臨海部 |
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● |
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● |
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● |
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中山間部 |
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● |
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(2)分布交通量の予測手法
予測手法:現在パターン法による予測
【分布交通量予測のカテゴリー区分】
(3)機関分担交通量の予測手法
予測手法 : バイナリー・チョイス法による予測
【交通機関分担モデルの説明変数】
区分 |
変数名 |
定義 |
作成方法 |
鉄道 |
時間特性 |
総所要時間(分) |
アクセス時間+待ち時間+乗車時間+乗換徒歩時間+イグレス時間 |
鉄道ネットワークデータより時間最短経路探索 |
乗車時間 |
乗車時間 |
〃 |
端末時間 |
アクセス時間+待ち時間+イグレス時間 |
〃 |
その他 |
乗換回数 |
乗換回数 |
〃 |
バス |
時間特性 |
総所要時間(分) |
アクセス時間+待ち時間+乗車時間+イグレス時間 |
バスネットワークデータより時間最短経路探索 |
乗車時間 |
乗車時間 |
〃 |
端末時間 |
アクセス時間+待ち時間+イグレス時間 |
〃 |
その他 |
乗換回数 |
乗換回数 |
〃 |
自動車 |
時間特性 |
総所要時間(分) |
道路の走行時間 |
道路ネットワークデータより時間最短経路探索 |
個人特性 |
免許保有ダミー |
免許保有者を1とする |
マスターデータより集計 |
高齢者ダミー |
60歳以上を1とする |
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(4)配分交通量の予測
予測手法: |
道路:利用者均衡配分法による予測
鉄道・バス:最短所要時間配分による予測 |
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