Upload
larissa-sherman
View
48
Download
5
Embed Size (px)
DESCRIPTION
初期マイクロデータの推定手法に関する エージェントベースとセルベースの比較. ドーコン 正員 ○ 杉木 直 東京都市大学 フェロー 宮本 和明 東京都市大学 正員 大谷 紀子 Kasetsart University 正員 Varameth VICHIENSAN. 背景. ・土地利用-交通モデル分野におけるマイクロ シミュレーションへの関心の高まりと研究事例 および実際の都市への適用事例の蓄積の進展 ・土地利用マイクロシミュレーションにおける シミュレーション 初期年次の「マイクロデータ」 の必要性 - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 2011.5.22011.5.288
11
初期マイクロデータの推定手法に関する初期マイクロデータの推定手法に関するエージェントベースとセルベースの比較エージェントベースとセルベースの比較
ドーコン 正員 ドーコン 正員 ○○杉木 直杉木 直 東京都市大学 フェロー 宮本 和明 東京都市大学 フェロー 宮本 和明 東京都市大学 正員 大谷 紀子 東京都市大学 正員 大谷 紀子 Kasetsart UniversityKasetsart University 正員 正員 Varameth Varameth VICHIENSANVICHIENSAN
第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 2011.5.22011.5.288
22
背景
・土地利用-交通モデル分野におけるマイクロ シミュレーションへの関心の高まりと研究事例 および実際の都市への適用事例の蓄積の進展
・土地利用マイクロシミュレーションにおける シミュレーション初期年次の「マイクロデータ」 の必要性
・個人、個別世帯に関するデータの入手は困難 →入手可能データによる「人口データ推計」を実施 :集計データ(国勢調査等)+サンプル調査
第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 2011.5.22011.5.288
33
目的
◆初期年次のマイクロデータ作成に関する セルベースとエージェントベースによる手法の比較
質的な視点における比較 ・データ特性、推定手法の規範、複雑性、データ入手可能性等に関する 両手法の特性、メリット・デメリットの整理量的な視点における比較 ・実データを観測データとして用いた両手法による初期データの作成 ・セルベースデータの比較による推定の頑健性の評価 ・エージェントベースデータの適合度評価によるマイクロ世帯推計への有効性 の検証
→モデル適用の場面や目的を踏まえた推定手法選択のため のガイドライン作成にむけて
第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 2011.5.22011.5.288
44
人口・世帯データ推計に関する既存研究①セルベースの推計手法
・・・ IPF 法およびその拡張・ IPF 法の開発
- Deming and Stephan (1940)・人口データ推計問題への適用 - Beckman et al. (1996) - 宮本ら (1986)・ IPF 法の改良 - Guo and Bhat (2007) - Pritchard and Miller (2009)
Moeckel らによる人口・世帯データ生成手法
START
END
対象ゾーンの決定
世帯主の決定(年齢、性別等)
世帯人員数の決定
他の構成員がいるか?
YES
NO
YES
NO
YESNO
世帯構成員の決定(年齢、性別等)
その他の世帯属性の設定(ゾーン内居住地、就業状態、収入、車保有
台数、従業地)
ゾーンに未設定の世帯がいるか?
未設定ゾーンがあるか?
②エージェントベースの推計手法・・・モンテカルロサンプリング
・モンテカルロサンプリングによる 各エージェントに対する多属性の設定 - Moeckel, et al. (2003)
第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 2011.5.22011.5.288
55
人口・世帯データ推計に関する既存研究
1Mm
sran
1 mSs
)( ss ranCc
人世帯サンプル ],,2,1[ mNN
=[世帯サンプル の世帯構成]=[世帯主性別, 世帯構成員1の続柄・年齢
,世帯構成員2の続柄・年齢, ・・・,世帯構成員 の続柄・年齢]
)( ss ranCc ]*[ sm ranN
0m
START
1mm
0s
1ss
乱数発生
乱数発生
累積関数 ip
世帯 における世帯構成員の年齢構成
線形関数
miranis ,1
mipis ,1
mixis ,1
mixapI
kksikis ,1
BPXAXP
mipbxI
kksikis ,1
],,,[ 21 mssss xxxh
rares Cc
),1( Yy yy Tt
sm,
m
msx
年齢階層別人口のチェック
ランダムサンプリング
y yy Tt ;
Y
N
END
Y
YN
N
が性別年齢階層
に所属するか?
によって と の誤差が改善されるか?
再生成された shyt yTによって と の誤差が
改善されるか?
再生成された shyt yT
性別年齢階層別人口yt ),1( Yy
s],,,[ 21 mssss xxxh ],,,[ 21 mccc xxx
世帯 の年齢構成
1m
s
N
Y
(初期データセット計算時) (収束計算時)
N Y
NY
・エージェントベースの 人口・世帯推定システム - 宮本ら (2009, 2010, 2011)
人数別世帯の構成員に対する属性(年齢、性別、続柄)の推定 →総合的な属性からなる初期マイクロ世帯データの推定 (住宅タイプ、居住地、自動車保有台数、所得)
第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 2011.5.22011.5.288
66
マイクロデータ推定手法の質的比較
マイクロデータの特性
属性及びカテゴリの制約
推定手法の規範
セルベースの推計手法
エージェントベースの推計手法
・属性の組み合わせで定義さ れる多次元表のセル値・直接的には推定されない
・個々のエージェントを直接推定・各々が固有の属性を持ち多様な 属性の組み合わせが考慮可能
・離散的なカテゴリ設定・属性やカテゴリの増加に 伴うゼロセル問題の発生
・属性やカテゴリの設定に対する 制約なし
・エントロピー最大化という 明確な規範あり・固定的な解法アルゴリズム
・明確な規範なし・サンプルの確率分布による推定 のため尤度最大化にベースを置 くと解釈される
第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 2011.5.22011.5.288
77
マイクロデータ推定手法の質的比較
推定結果の頑健性
推定アルゴリズム
の複雑性
データ入手可能性
セルベースの推計手法
エージェントベースの推計手法
・一意な推定結果 ・試行毎に異なる推計結果・複数の推定結果より利用する ものを選択する必要あり
・改良手法を含むいくつかの パターンはあるが、一般的 には単純なアルゴリズム
・複雑な推定アルゴリズム・恣意性が介在する可能性あり
・属性 / カテゴリ別総量:集計データ、既存統計等により入手・サンプルデータ:アンケート調査等により入手
・エージェントベースデータ への変換には限界あり・取り扱える属性の数が限定 的
・集計によるセルベースデータへ の変換が容易
手法間の互換性
第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 2011.5.22011.5.288
88
マイクロデータ推定手法の量的比較
◆検討対象:人口データ
◆属性:個人年齢+所属する世帯の人数
◆カテゴリ 年齢:18カテゴリ ( 0-4歳 ,5-9歳 ,10-14歳 ,15-19歳 ,・・・ ,75-79歳 ,80-84
歳 ,85歳以上)
世帯人数:7カテゴリ
◆推定手法 セルベース : IPF法 エージェントベース : モンテカルロシミュレーション(宮本ら 2009 )
◆比較検討手法 セルベースおよびエージェントベースの適合度評価
第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 2011.5.22011.5.288
99
マイクロデータ推定手法の量的比較
IPF法 モンテカルロシミュレーション
周辺分布データ
観測データ
属性1属性1
属性2属性2 属性2属性2
属性1属性1
サンプルデータ
属性1属性1
属性1属性1
属性2属性2
属性1属性1
属性2属性2
属性1属性1
属性2属性2
属性1属性1
属性2属性2
属性1属性1
属性2属性2
エージェントベースの適合度評価
セルベースの適合度評価
集計
分解
第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 2011.5.22011.5.288
1010
◆利用データ :第4回道央都市圏パーソントリップ調査データ
世帯構成員の詳細情報を含む19,394 世帯のマイクロデータ
10,000 世帯データを母集団としてランダム抽出(人口: 24,115 人)
1,000 世帯データを
サンプルデータとして抽出
マイクロデータ推定手法の量的比較
年齢別人口、世帯人数別人口
を集計
IPF法、モンテカルロシミュレーションのサンプルデータとして
人口に関する周辺制約データとして
第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 2011.5.22011.5.288
1111
マイクロデータ推定手法の量的比較
◆セルベースの適合度評価
ji jiIJ
ji jijiIJ
N
NNSRMSE
, ,1
, ,,1 )ˆ(
1 j J
1
i
I
JN11iN
jN1
ijN
1IN
1 j J
1
i
I
JN1ˆ
1ˆ
iN
jN1ˆ
ijN̂
1ˆ
IN
観測データ 推定データ
第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 2011.5.22011.5.288
1212
ケース 個人データ数
適合度(セルベース)
セルベース(IPF)
エージェントベース( )モンテカルロシミュレーション
Sample 1 2,346 0.184 0.170
Sample 2 2,357 0.183 0.192
Sample 3 2,434 0.208 0.171
Sample 4 2,415 0.184 0.175
Sample 5 2,446 0.213 0.219
平均 0.194 0.185
マイクロデータ推定手法の量的比較
◆セルベースの適合度評価
・平均的にはエージェントベースの方がやや良好な結果・同一のサンプルにおいてエージェントベースでは大きく改善される可能性
第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 2011.5.22011.5.288
1313
マイクロデータ推定手法の量的比較
◆エージェントベースの適合度評価 観測データ
適合度 適合度
推定データ 推定データ
N
i
jii
Rj DisEFit
n 1)( ),(min)(
ea
}1|),,,({ 21 NiaaaA iMiii a
}1|),,,({ 21 NieeeE jiM
ji
ji
jij e
Z
l
jklik
jki DiffMaxeaDis
1
2 ),)min((),( ea
適合度=乖離量距離の最小和
観測データ
推定データ
第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 2011.5.22011.5.288
1414
マイクロデータ推定手法の量的比較
◆エージェントベースの適合度評価
ケース 個人データ数
適合度(エージェントベース)
セルベース(IPF)
エージェントベース( )モンテカルロシミュレーション
平均 標準偏差 平均 標準偏差
Sample1
2,346 3,981 49.6 2,548 20.8
Sample2
2,357 4,176 25.2 2,925 11.7
Sample3
2,434 2,958 23.1 2,376 14.0
Sample4
2,415 3,539 55.6 3,041 12.2
Sample5
2,446 2,971 12.5 3,340 11.7
・エージェントベースの方が良好な適合度を示す結果・セルベースに比べエージェントベースの適合度は安定的
第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 2011.5.22011.5.288
1515
まとめ
・セルベースとエージェントベースによるマイクロデータ 推定手法に関して、質的な比較を行い整理
・セルベースと:IPF法とエージェントベース:モンテ カルロシミュレーションによる初期分布を、セルベース とエージェントベースの適合度で評価
◆課題 ・量的比較の更なる追加検証 ・サンプリング率による変化 ・セル統合パターンによる変化 など
第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 2011.5.22011.5.288
1616
第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 2011.5.22011.5.288
1717
第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 2011.5.22011.5.288
1818
初期マイクロ世帯データ推定手法の構築(1)◆マイクロデータの定義
}1|),,,({ 21 NiaaaA iRiii a
={①本人・男,②子・男1,③子・男2,④子・男3,⑤孫・男 ,⑥兄弟,⑦父,⑧その他・男1,⑨その他・男2 ,⑩本人・女,⑪妻,⑫子・女1,⑬子・女2,⑭子・女3,⑮孫・女1 ,⑯姉妹,⑰母1,⑱子の妻1,⑲その他・女1,⑳その他・女2}
A
={35,7,999,999,999 ,999,999,999,999 ,999,29,999,999,999,999 ,999,999,999,999,999}
},,,,,{)( incnczjhhl msmsms xc世帯構成
年齢構成住居タイプ 居住ゾーン
世帯 s世帯人数 m
マイクロ世帯データ
マイクロ世帯データの 一般的表現 35
729
自動車保有台数 世帯収入
第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 第43回土木計画学研究発表会 「土地利用マイクロシミュレーション」セッション 2011.5.22011.5.288
1919
推定フロー(1) : 世帯構成員の年齢・性別・続柄の決定
sran
乱数発生
人世帯サンプル ],,2,1[ mNN
= [世帯サンプル の世帯構成]=[ 世帯主性別 , 世帯構成員 1 の続柄・年齢 , 世帯構成員 2 の続柄・年齢 , ・・・ , 世帯構成員 の続柄・年齢]
)( ss ranCc ]*[ sm ranN
m
1m
②各世帯構成員 の年齢の付加
rares Cc
N
Y
1Mm
1 mSs
0m
START
1mm
0s
1ss
Y
Y
N
N
乱数発生
線形関数
miranis ,1
mipis ,1
bPXaXP
( 初期データセット計算時 )
①世帯人数別の世帯数へ 世帯サンプルより性別、 続柄を付加
累積関数 icp mi ,1
mixvpm
kksikis ,1
mipwxm
kksikis ,1
mixis ,1
世帯 s の年齢構成
世帯 s のマイクロデータ
],,,[ 21 msssms xxx x
},{ msmsmsh xc
世帯 s の年齢構成 ],,,[ 21 msssms xxx x
],,,[ 21 mccc xxx
}{ , msmsmsh xc世帯 s のマイクロデータ
性別年齢階層別人口),1( Yy
),1( Yy yy Tt
年齢階層別人口のチェック
N
※1Y
sm,
msx
ランダムサンプリング
y yy Tt ; が 性別年齢階層に所属する
か?
NY
によって と の誤差が改善されるか?
再生成された
shyt yT
( 収束計算時 )
N Y
③周辺分布(5歳年齢階層別人口) に一致するように調整