Presentation Information
[E6-03]実データと擬似データの比較による高精度な人流シミュレーションモデルの改善
*Haruki Adachi1 (1. Graduate School of The University of Tokyo)
Keywords:
人流,擬似人流データ,精度向上,スマートシティ
感染症対策や行動変容などを含むスマートシティ政策の検討において、デジタル空間上で人流を再現し、社会や情勢の変化に伴う人流の変化をシミュレーションすることは重要です。しかし、詳細な情報を含む大規模な人流データは個人情報保護の観点から公開されず、利用には様々な制約があります。この問題を解決するため、実データの代替として擬似データの生成が注目されています。
本研究では、行動半径や訪問場所数などの基本的な記述統計量を用いて擬似データと実データの差異を特定し、擬似データの生成と利用における精度向上を目指しました。初期段階の分析では、両者の間に特定の統計的差異が確認されました。これらの差異に基づき、擬似データ生成モデルの改善に向けた具体的な方向性を提示しました。これにより、個人レベルの行動モデルと大規模統計データを統合し、より精密かつ信頼性の高い擬似人流データを生成するための基盤を確立できました。
本研究では、行動半径や訪問場所数などの基本的な記述統計量を用いて擬似データと実データの差異を特定し、擬似データの生成と利用における精度向上を目指しました。初期段階の分析では、両者の間に特定の統計的差異が確認されました。これらの差異に基づき、擬似データ生成モデルの改善に向けた具体的な方向性を提示しました。これにより、個人レベルの行動モデルと大規模統計データを統合し、より精密かつ信頼性の高い擬似人流データを生成するための基盤を確立できました。