Pythonを用い、トリップ生成の時間帯、利用可能の経路集合及び調査したサイクルごとに交通量をインプットとして、各利用者のトリップ情報をアウトプットとするトリップ情報生成手法を開発する。手法の流れは図 5-2の通り。 23 利用可能の経路集合を生成する。 様々な設定が可能。例えば、経路で通過可能な最大リンク数を設定できるし、リンクを繰り返し通過するような経路も除外できる。 ・トリップ生成確率の計算 ある出発地点からある目的地点に向かうトリップが発生する確率を計算する。 トリップ生成確率は、交通流量データから推定される。 トリップ生成確率には、移動手段や時間帯などの要素を考慮することもある。 ・トリップの生成 ある時間帯において、出発地点と目的地点の組み合わせに対して、トリップが発生するかどうかを決定する。 トリップが発生する場合は、出発時間や移動手段、経路などをランダムに生成する。 上述の手順に従った自動車交通流の現況再現精度が低いことが明らかになった。そこで、より高精度な現況再現を実現するために、別のトリップ情報生成手法を開発する。歩行者交通量については、タイプA交差点のみに注目するため、検証結果に与える影響が少ないと仮定し、歩行者の出発地点と目的地は交通量を調査した箇所と同じに設定する。そのため、SUMOのトリップ生成手法を用いて、簡単かつ高精度に現況を再現することができた。 5.3.2 開発したトリップ情報生成手法
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