実績データを用いた輸送障害時の旅客流動分析手法

日々収集される運行実績データ、乗車人数データを分析し、輸送障害時の旅客流動の可視化・予測手法を構築しました。

1.概要

日々収集、蓄積される運行実績データ、乗車人数データを分析、活用し、「人身事故等の輸送障害発生時の旅客流動を可視化する手法」と「運転再開前後の旅客流動を定量的に予測する手法」を構築しました。

2.背景

輸送障害時において運転整理(列車の運休、順序変更等のダイヤを回復させるための一連の変更手配)を実施する場合には、運転再開前後の各区間における利用者数を推定し、それに応じた適正な輸送力を確保することが重要です。

一方、近年では、日々の列車運行について、各駅での実績の着発時刻、列車乗車人数等の実績データが取得され、データとして記録、蓄積されるようになりました。これらの実績データを活用、分析することで、現在、指令員が自己の経験に基づき行っている、輸送障害時の旅客流動の推定、分析を定量的に行う手法を開発しました。

3.輸送障害当日の旅客流動可視化手法

輸送障害発生日を対象に、これらのデータを実績ダイヤ図上に可視化し、当日の旅客流動の特徴を抽出する手法を開発しました(図1)。これにより、ダイヤ乱れの無い標準日と乗車率が異なる列車・区間が容易に把握でき、当日の運転整理結果に対する分析が可能となります。

図1 実績データを利用した運転整理、利用者動向の可視化

4.運転再開前後の旅客流動予測手法

次に、輸送障害の発生箇所、時間帯等の概況情報から、運転再開前後の上下線・各駅間の断面通過人数を予測する手法を開発しました(図2)。予測手法の構築には、過去1年間における30件程度の輸送障害時の実績データを用い、それらに対して重回帰分析を適用しました。

これにより、輸送障害が発生した時点において、運転再開する前、および後について、折り返し運転による輸送力確保をどの程度行うのが良いのか、ダイヤ回復のための列車の運休がどの程度まで許容できるか等を、定量的に検討可能となり、より適切な運転整理案の作成に繋がります。

この予測手法を通勤線区の複数の輸送障害事例に適用し、予測値を実績値と比較した結果、予測誤差は概ね十数パーセント以内で、運転整理案を検討するうえで実用的な精度であることを確認しました(図3)。

図2 再開前後の断面通過人数予測モデル
図3 予測モデルの検証結果

5.今後の展開

本手法を様々な路線に適用し、提案手法の有用性を検証していきます。

参考文献

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