データセット詳細 / Details of the dataset

ID

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データセット名
Dataset Name

擬似人流・トリップデータ　静岡県データセット

🌐Accessible Worldwide | Pseudo People Flow: Trip Dataset (Shizuoka)

画像
Images

提供機関
Vendor

CSIS人の流れプロジェクト事務局

CSIS People Flow Project Office

概要
Description

ver1.0
データID: 022222202201

本データは、擬似人流・活動データによる提供する活動内容をもとに、個々の人の1日中のトリップデータの貸与となります。個々のトリップに対して個人ID、出発時間、出発位置（経度緯度）、目的地位置（経度緯度）、交通手段、移動目的などの属性が付与されます。

ver2.0
データID: 022222202202

更新内容:
1. 交通手段の推定方法の改良:
・ver1.2まで、トリップの目的地が特定した後、2015年全国都市交通特性調査の結果に基づいて、目的地までの距離と移動目的より、交通手段を推定していました。
・ver2.0では、以下の式を用いて交通手段の推定を行います：
　　・移動コスト = 移動料金（円） + 移動時間（h）×1000（円）×α
　　・移動コストが最小の交通手段を使用します。
　　・移動料金：交通手段別にWebAPIから算出。徒歩は0円、自動車は高速道路利用料、電車・バスは実際の料金を使用。
　　・移動時間：WebAPIから算出。
　　・αの設定は都道府県別に特化する可能性があります。
　　・ 都道府県別の自動車保有車両数から人々の車所有状況を推定し、利用します。車を持っていないエージェントは、家からの移動（特に通勤）で車を利用できません（例：1人あたり乗用車台数は、東京都0.22台、群馬県0.71台、愛知県0.61台。詳細のパラメータ設定については、担当者にお問い合わせください）。

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ver3.0
データID: 022222202203

更新内容:

1. 経路探索・交通手段選択の高度化:
ver3.0では、時空間内挿WebAPIによる多モーダル経路探索（自動車・鉄道に加え、バス・公共交通を含む乗換経路）を再構築し、運賃・所要時間・乗換回数の効用に基づく経路選択と、都市別パラメータのキャリブレーションを導入しました。これにより、ver2.0では十分に再現されていなかったバス・公共交通の分担が改善し、交通手段分担率および道路交通量の再現精度が向上しました（都市別の交通手段分担の平均絶対誤差が 0.076 から 0.053 に改善）。
2. 生成処理の不具合修正・品質向上:
活動連鎖の生成、目的地選択における確率的選択（乱数処理）、および人属性データの読み込みに関する不具合を修正し、生成データの品質・整合性を向上させました。
3. 業務交通データの公開（別データセット）:
ver3.0では、新たに業務交通（貨物車・タクシー）データを別データセットとして公開しています。必要な利用者は、あわせてダウンロードいただけます。

データ仕様の詳細に関しては下記ホームページをご覧ください：
https://pflow.csis.u-tokyo.ac.jp/data-service/pseudo-pflow/

本データは、擬似人流・活動データによる提供する活動内容をもとに、個々の人の1日中のトリップデータの貸与となります。個々のトリップに対して個人ID、出発時間、出発位置（経度緯度）、目的地位置（経度緯度）、交通手段、移動目的などの属性が付与される。
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ver3.0 — Data ID: 022222202203

Update summary:

1. Enhanced route search and mode choice. ver3.0 rebuilds the multimodal route search based on the spatio-temporal interpolation WebAPI—adding bus/public-transit transfer routes to car and rail—and introduces utility-based route choice (fare, travel time, number of transfers) with city-level parameter calibration. This improves the bus/public-transit modal share that ver2.0 did not adequately reproduce, improving the accuracy of modal split and road traffic volume (city-level mean absolute error of modal split improved from 0.076 to 0.053).

2. Bug fixes and quality improvements. Defects in activity-chain generation (Markov-chain data parsing), probabilistic destination selection (random-number handling), and person-attribute data loading were fixed, improving the quality and consistency of the generated data.

3. New business-traffic dataset (separate). ver3.0 additionally releases business-traffic (freight-truck and taxi) data as a separate dataset, which interested users can download as well.

For data specifications, please see: https://pflow.csis.u-tokyo.ac.jp/data-service/pseudo-pflow/

データ一覧 / Data list

実施中プロジェクト / Active projects

完了プロジェクト / Completed projects