ゴールデンウィークの新宿におけるエリアごとの滞在人数予測モデルの研究
実施中
中居 楓子
ゴールデンウィーク（GW）は日本最大規模の長期連休であり、期間中は観光・レジャー需要の急増により、通常の平日・週末とは大きく異なる人流パターンが生じる。しかしGWの開始曜日や連休の長さは年によって異なるため、過去のデータをそのまま適用することが難しく、既存の時空間予測モデルでは対応が困難な場面が多い。加えて、連休初日・中日・最終日といった連休内の日程によっても人流の傾向は大きく変化する。こうした複雑な変動パターンを正確に予測することは、混雑管理や観光施策、交通インフラの負荷分散といった都市管理の観点から重要な課題である。 本研究では、オフィス・商業・観光・歓楽街が混在し、GWの影響が多面的に現れる東京都新宿エリアを対象に、実人流データを用いたメッシュ単位の滞在人口予測モデルを構築する。年ごとに異なるGWの曜日配置や連休パターンを考慮した時空間モデルを開発することで、GW期間における人流予測の精度向上を目指す。
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乗松 輝 / 中央大学
樋口知之 / 中央大学理工学研究科
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【別途書類手続き。通常より審査期間が長くなります】実人流データ（東京都、2023年5月）
【別途書類手続き。通常より審査期間が長くなります】実人流データ（東京都、2024年5月）
【別途書類手続き。通常より審査期間が長くなります】実人流データ（東京都、2025年5月）
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