24. 需要波動予測に基づいた新幹線輸送に関する意思決定の支援手法

  • 新幹線の旅客輸送実績データと、暦配列や沿線のイベント情報を基に、30分単位の 旅客需要を日別に予測する手法を開発しました。
  • 開発した新幹線の輸送計画策定支援システムにより、需要波動の予測結果に基づく、 日別の予定臨時列車の設定判断の支援が可能となります。

旅客利便性の高い新幹線の輸送計画の策定には、絶えず変動する新幹線の旅客需要を、細かな時間単位で適切に予測し把握する必要があります。 しかし、平均的な1日単位の旅客需要を対象とした従来の予測手法では、このような細かな旅客需要の予測は困難でした。

そこで、日々蓄積されている旅客輸送の実績データと、暦配列や沿線のイベント情報を用いて、30分単位の新幹線旅客の需要波動を、日別に予測する手法を開発しました(図1)。 まず、旅客輸送の実績データから日別の需要波動を作成し、統計的手法を適用して、日によって不変の「基礎波動」と、各日の需要波動に対する各基礎波動の「重み」に分離します。そして、暦配列や沿線のイベント情報との関係性から、将来の重みの予測式を構築し、これを基礎波動と組み合わせて将来の需要波動を日別に予測します。 予測結果と実測の需要を比較したところ、検証期間172日のうちの90%以上の日で、高い精度(相関係数0.8以上)で予測できることが確認できました(図2)。

本手法を実装した輸送計画策定支援システムでは、需要波動の予測値に基づき、計画ダイヤ上の全列車の駅間ごとの乗車率を算出します。 そして、これら推計乗車率に基づいた、日別の予定臨時列車の設定判断を支援することが可能となります。

図1 旅開発した需要波動の予測手法と輸送計画策定支援システムの概要
図2 30分単位の新幹線旅客の需要波動の予測精度検証例(同一区間)
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