「観測ビッグデータ同化」による大地震時のリアルタイム避難者分布推定技術の開発に関する研究
完了
姜 仁河
本研究では,災害直後の人の流動予測をAIとデータ同化を組み合わせて行う。まず,大地震時の物的被害や避難者一人ひとりの行動を記述する精緻な都市内広域避難シミュレーションに基づく,グラフベースのAI行動モデルの構築手法を開発する。次に,観測ビッグデータ(大規模携帯電話GPSデータや被害情報)を用いたデータ同化により,AI行動モデルに基づく予測結果を補正し,リアルタイムに避難者分布を推定する手法を開発する。AI行動モデルでは、GNNを用いて道路ネットワークをグラフとして取り扱うことで推定精度の高いモデルを目指す。さらに,実際の観測データに適用し本手法の有用性を示すとともに,観測時間間隔やシミュレーションの計算時間間隔が,リアルタイム性や推定精度に及ぼす影響も明らかにする。
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小川 芳樹 / 東京大学空間情報科学研究センター
沖 拓弥 / 東京科学大学 環境・社会理工学院
大山 雄己 / 東京大学大学院工学系研究科
今泉 允聡 / 東京大学 総合文化研究科 先進科学研究機構
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【空間配分版】2008年東京都市圏 人の流れデータセット
【空間配分版】 2012年熊本都市圏 人の流れデータセット
【空間配分版】 2010年近畿都市圏 人の流れデータセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 北海道 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 茨城県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 群馬県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 埼玉県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 千葉県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 東京都 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 神奈川県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 新潟県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 静岡県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 愛知県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 京都府 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 大阪府 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 兵庫県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 高知県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 熊本県 データセット
座標付き電話帳DBテレポイント 法人版(P1B08_2020年8月)
拡張版全国デジタル道路地図データベース 2020年版
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年月:2023/11
著者:樫山武浩, 沖拓弥, 小川芳樹, 今泉允聡, 大山雄己
書誌情報等:グラフニューラルネットワークとデータ同化を用いた避難者分布予測モデルの改良,第32回地理情報システム学会学術研究発表大会,
年月:2023/06
著者:樫山武浩, 沖 拓弥, 小川芳樹, 今泉允聡, 大山雄己
書誌情報等: グラフニューラルネットワークとデータ同化を統合したデータ駆動型避難者分布予測手法の検証, 2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)