人流異常検知に基づく土地分析
実施中
小川 芳樹
人々の動きが通常と異なる場所には、何らかのイベントが発生していると考えられる。もしこのイベントが予測可能であれば、将来の交通状況の改善や災害時の対応に役立てることができる。本研究では、教師なし学習による異常検知手法を用いて、人々の動きの異常を特定し、過去のデータから異常が予測可能かどうかを検討する。また、予測可能な異常と予測できない異常の差異を分析する。具体的には、携帯電話から取得された位置情報の集計データを利用して、人々の動きを把握する。1 年間分の4 次メッシュ単位での人口データを用いて、1 日を6 時間ごとに4つの時間帯に分け、曜日ごとの各時間帯の人々の動きに通常と異なる挙動があるかどうかを分析する。各メッシュにおいて、年間で最も異なった挙動を示した時間帯を異常と定義し、この異常が時系列で予測可能かどうかを分析し、人々の動きの異常検知が可能かどうかを調べる。また、個人属性の違いが訪問行動の違いに与える影響についても分析を行う。
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藤原 直哉 / 東北大学大学院情報科学研究科
林 秀星 / 東北大学 大学院情報科学研究科 人間社会情報科学専攻 地域計量システム分析
申請中のデータセットは表示されません。 / Pending datasets are not shown.
座標付き電話帳DBテレポイント 法人版（P1B08_2021年8月）
座標付き電話帳DBテレポイント 法人版（P1B08_2020年8月）
座標付き電話帳DBテレポイント 法人版（P1B92_2019年2月）
不動産データライブラリー 戸データ 全国 2018-2022 データセット
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年月：2024/11
著者：林秀星 , 矢部貴大 , 藤原直哉
書誌情報等：育児中の親の行動パターンと接触経験:人流データを用いた実証研究