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世帯マイクロデータの適合度評価における 重みの決定手法. 東京都市大学 大谷紀子 ( 株 ) ドーコン 杉木 直 東京都市大学 宮本和明. 土地利用マイクロシミュレーション. 土地利用と交通の詳細な変化の記述方法 初期年次のマイクロデータが必要 各世帯の世帯人数,世帯構成員の年齢,性別 etc. 実際のデータの入手は困難 推定データの作成 推定手法の妥当性は?. 観測 データ B. 推定データ E 1. 推定データ E 2. 観測データを利用した適合度評価. 異なる推定手法の再現性能の比較評価. 適合度. 適合度. 適合度の高い推定データの作成手法.

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Presentation Transcript

世帯マイクロデータの適合度評価における重みの決定手法

東京都市大学 大谷紀子

(株)ドーコン 杉木 直

東京都市大学 宮本和明


土地利用マイクロシミュレーション

  • 土地利用と交通の詳細な変化の記述方法

  • 初期年次のマイクロデータが必要

    各世帯の世帯人数,世帯構成員の年齢,性別 etc.

    • 実際のデータの入手は困難

    • 推定データの作成

    • 推定手法の妥当性は?


観測データB

推定データE1

推定データE2

観測データを利用した適合度評価

  • 異なる推定手法の再現性能の比較評価

適合度

適合度

適合度の高い推定データの作成手法

観測データがない場合の推定手法として有効


対象属性とデータ間距離


推定データの適合度

観測データ

推定データ

  • 5種のデータ間距離の正規化平均の重み和 dsum

    推定データの適合度 = dsumの最小値


重み設定

  • 属性ごとに要求される推定精度

    シミュレーションの目的により変動

    各属性を重視する度合いに応じて重みを設定

    設定の基準は???

  • 本研究の目的

    重み設定の目安の提示

    重み設定指標の提案


属性の影響力

属性 z について

属性値を変更

改変観測

データBz

観測データ

B

マイクロシミュレーション

改変観測

データBz’

観測データ

B’

政策変数V

政策変数Vz


重み基準値

  • 重み基準値

    • 全属性を同等に考慮

      重み=重み基準値

    • 属性ごとに重視度合を変動

      重み=重み基準値×属性の重視度合


算出

  • 3属性に関する改変観測データ集合を生成

  • 5年後を予測するマイクロシミュレーション

  • 算出結果


まとめ

  • 適合度算出における重み決定の目安の提示

  • 重み決定指標の提案

    • 属性の影響力

    • 重み基準値

      影響力に応じた適合度算出が可能


年齢・性別・世帯主との関係

  • 構成員カテゴリ

    本人男 本人女 妻  息子の妻 その他1男

    息子1 娘1  父兄弟  その他2男 

    息子2 娘2  母姉妹   その他1女

    息子3 娘3  孫男 孫女その他2女

  • データ表現

    • 世帯構成員の年齢を成分とする20次元ベクトル

    • 構成員不在の成分 →999

  • データ間距離 edis

    • 2ベクトル間のユークリッド距離

45歳の父親,42歳の母親,15歳の息子,12歳の娘の世帯のデータ

(45,15, 999, 999, 42, 12, 999, 999, …)


住宅タイプ

組合せ4種+その他=計5種

集合

持ち家・集合

その他

2

賃貸・集合

1

0

賃貸

0

1

2

賃貸・戸建

持ち家・戸建

  • 住宅タイプの分類

    • 持ち家or 賃貸

    • 戸建 or 集合

  • データ表現

    • 賃貸・集合を軸とする

      2次元ベクトル

  • データ間距離 mdis

    • 2ベクトル間の

      マンハッタン距離


居住ゾーン・自動車保有台数・世帯所得

  • 居住ゾーンのデータ間距離 tdis

    • 2ゾーン間の時間距離

  • 自動車保有台数のデータ間距離 ldis

    • log(自動車保有台数+1)の差

  • 世帯所得のデータ間距離 ddis

    • 世帯所得の差


適合度計算における問題点

データ数がNのとき

世帯番号ペアはN!通り

距離和が最小となるデータの組合せの探索

世帯番号ペア

観測データ

推定データ

組合せ爆発!

共生進化の適用


共生進化

  • 遺伝的アルゴリズムの一手法

    • 生物の進化を模倣した最適解探索アルゴリズム

  • 同種個体の協働による目標の達成

    • 解を部分解の組合せで表現

    • 部分解集団と全体解集団の並行進化

    • 局所解への収束を回避


個体集団

1

・・・

遺伝的アルゴリズム

  • 生物の進化を模倣した最適解探索アルゴリズム

    • 問題に対する解を染色体で表現

親個体

交叉

子個体

突然変異

局所解への収束が問題


部分解と全体解の表現

  • 部分解

  • 全体解

観測データの世帯番号

推定データの世帯番号

・・・

世帯番号ペア1

世帯番号ペア2

世帯番号ペアLp

Lw個

部分解集団


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