4.予測手法
(1)予測モデルの流れ
将来交通需要推計は、50年先を見据えた生成交通量の超長期予測と、四段階推計法による中長期予測の二つからなる。
なお、中長期予測は、四段階推計法を基本とした予測プロセスとしつつ、四段階推計法が内在している各段階の所要時間等の不整合を解消するために、フィードバック計算方法を適用する。
(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・年齢階層別別・免許保有非保有別人口) |
○発生集中交通量予測手法: |
人口指標を説明変数とした回帰モデルによる予測 |
【説明変数】
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発生量 |
集中量 |
夜間人口 |
昼間人口 |
夜間人口 |
昼間人口 |
通勤 |
2次・3次就業人口 |
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2次・3次従業人口 |
通学 |
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帰宅1
(通勤の帰り) |
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1次・2次・3次従業人口 |
1次・2次・3次就業人口 |
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帰宅2
(帰宅1以外) |
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昼間人口 |
夜間人口 |
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私用1
(買物へ) |
夜間人口 |
2次・3次従業人口 |
3次就業人口 |
2次・3次従業人口 |
私用2
(送迎) |
3次就業人口 |
昼間人口 |
3次就業人口 |
昼間人口 |
私用3
(私用1,2以外) |
3次就業人口 |
昼間人口 |
3次就業人口 |
2次・3次従業人口 |
業務 |
2次・3次就業人口 |
2次・3次従業人口 |
2次・3次就業人口 |
2次・3次従業人口 |
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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
(3)分布交通量の予測手法
予測手法:集計ロジットモデルによる予測
【 発生集中交通量予測モデルの説明変数 】
目的 |
説明変数 |
所要
時間 |
アクセス
時間 |
イグレス
時間 |
待ち
時間 |
鉄道乗換
回数 |
運賃 |
3次
従業人口 |
高齢者
密度 |
自動車
保有率 |
通勤 |
鉄道 |
● |
● |
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● |
|
● |
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路面電車 |
● |
● |
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● |
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● |
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バス |
● |
● |
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● |
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● |
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自動車 |
● |
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● |
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自動二輪 |
● |
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通学 |
鉄道 |
● |
● |
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路面電車 |
● |
● |
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バス |
● |
● |
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自動車 |
● |
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自動二輪 |
● |
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帰宅 |
鉄道 |
● |
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● |
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● |
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路面電車 |
● |
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● |
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バス |
● |
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● |
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自動車 |
● |
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自動二輪 |
● |
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私用 |
鉄道 |
● |
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● |
● |
● |
● |
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● |
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路面電車 |
● |
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● |
● |
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● |
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● |
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バス |
● |
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● |
● |
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● |
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● |
|
自動車 |
● |
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● |
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● |
自動二輪 |
● |
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業務 |
鉄道 |
● |
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路面電車 |
● |
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バス |
● |
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自動車 |
● |
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● |
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自動二輪 |
● |
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(4)配分交通量の予測手法
○生成交通量予測手法: |
長期施策対応→分割配分法および利用者均衡配分法
短期施策対応→時間帯別均衡配分法 |
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