都市鉄道の駅乗降時分の実測とエージェントモデルによる推定

１．はじめに列車

芝浦工業大学

学生会員

○上 松苑

芝浦工業大学

正 会 員

岩倉

成志

発車

到着

扉

東京圏の都市鉄道はピーク時の慢性的な車内混雑，開閉

降車所要時間の大幅な増加やダイヤ遅延が見られる．この

乗車

駅停車時分

所要時間の増加やダイヤ遅延は，輸送力増強に行われ調整時分 確認時分
乗降時分
降車時分 乗車時分た高過密運行と，大量な乗降客による駅停車時分の増加が支配的な要因となっている．

出発時刻

到着時刻

本研究は，ピーク時の列車の所要時間増加の推定シ乗降時分の推定をエージェントモデルによって構築することを試みる．

扉通過時間（秒/人）

ステムの構築を目指しているが，本稿では特に駅での図 1 時間の定義
10.00

郊外駅【乗車】

9.00

7:00～8:00

8:30～9:59

8.00

7.00
6.00

２．駅停車時分の定義と本研究の分析対象範囲

5.00

列車の到着から出発までの時間を分類し，図 1 に示

4.00

す．この内，調整時分はダイヤ調整のための余裕時分3.00で，前列車の遅延した場合に，この調整時分が削られ

2.00

る．つまり駅停車時分は純粋な乗降量の影響のみなら

1.00
0.00

ず，運行遅延の伝播の影響が反映される．このため，

1

2345モデルを開発 １）しており，本稿で提案する駅乗降時分モデルの推定精度を確保した上で，コンバインする予定である．
３．分析対象・使用データ
分析対象路線は東急田園都市線あざみ野～三軒茶屋間，

89 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

図 2 扉通過時間【郊外駅・乗車】
扉通過時間（秒/人）

トモデルによって相当に精度の高い駅間走行時分推定

7

通過人数（人目）駅停車時分の推定には，各列車の走行時分の推定をも合わせて行う必要がある．筆者らは，既にエージェン

6

都心駅【降車】

5.00
4.00
3.00
2.00
1.00
0.00
12345678910 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
通過人数（人目）図 3 扉通過時間【都心駅・降車】

7:00～11:00 の時間帯とする．データとして，実地調

た扉は乗降客数が多く，列車の駅停車時分に最も影響査で得た乗降時分・乗降人員データを用いる．混雑率を及ぼす扉を選定した．

は 30 分ピッチの断面輸送量，輸送力を平成 17 年度大（１）時間帯別の乗車時分都市交通センサスから得た．

図 2 に郊外駅のピーク時とオフピーク時の乗車旅客

４．乗降客の扉通過時間の実測の扉通過時間を示す．8 人前後まで 0.5 秒／人程度で駅乗降時分のエージェントモデルの構築にあたり，一定であるが，それ以降急激に扉通過時間が上昇する実際に乗降にかかる時分を実測した．特に現地観測の様子がみてとれる．また，ピーク時は分散が大きいも際，乗車客の増加に伴い，大幅に一人当たり扉通過時のの，多項回帰式でピーク時の単位人数当たりの乗車間が増加する様子が見られたことから，乗降客が扉を時分増加量を推定したところ，郊外駅では 15 人目で通過する時間，つまり１人の旅客が扉を通過し始めて0.78 秒増加（14 人目から 15 人目の乗車時分の増分），から完全に通過し終わる時間を計測した．また観測し20 人目で 1.4 秒増加し，混雑率がさらに高い都心駅でキーワード 都市鉄道，停車時分，乗降時分，列車遅延，混雑率
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は 15 人目で 2.1 秒増加，20 人目で 4.1 秒もの増加とーションに設定し，推定した結果と実測データとの比なった．最後の旅客のいくつかで通過する時間が減少

較が表 1 である．実測値は，駅ホームで最も乗降に時する箇所が見られるが，乗車の流れが一旦終了し，車間がかかる階段付近のデータを用いる．推定値は，10内旅客が押し込まれ，ある程度安定した後に乗車する

回シミュレーションした平均値，標準偏差を示してい旅客である．

る．混雑率が高い場合は，実測値よりも高い推定値と（２）時間帯別の降車時分なる．混雑率が低い場合は，実測値よりも低い推定結

図 3 は都心駅のピーク時とオフピーク時の降車旅客の扉通過時間を示す．通過人数によっての変動は小さ果となっている．
６．まとめ

く，ほぼ一定で推移している．降車の場合，進行方向駅ホームの旅客行動に関して，乗車の一人当たり扉に遮ることなく，流れが滞ることがないため，旅客 1通過時間が乗車人数と混雑率に伴い増加することを示

人 1 人最短時間で通過している．

した．また，大まかではあるが，乗降行動が表現でき，

５．シミュレーションモデル

エージェントモデルによる乗降時分の推定可能性を示

乗降時分は，個々の旅客の行動の組合せによって成した．今後の課題として，シミュレーションの精度を立する．そこで，エージェントと呼ばれる個体の独自上げると共に，駆け込み乗車や発車ベル後の無理に乗のルールを与え，そのエージェントから成る人工社会

車する旅客が駅停車時分に与える影響を分析していく．の現象を再現可能なマルチエージェントシミュレーシ

参考文献：1）マルチエージェントシミュレーションを用いた都市鉄道の列

ョンによって，推定モデルを構築する．

車速度推定手法
Astart（１）シミュレーションルール
降車旅客，乗車旅客，車内旅客，その他の構造物（扉，車内の降車エージェントの存在座席など）をエージェントとした．図 4 は，旅客エージェントのアルゴリズムである．旅客エージェントは前方のエージェントの位置より，自分の進行方向を決

無有有

降車エージェント
前方の進入方向を探索

降車
行動有定する．方向の決定後，進行方向の 1 セル先のエージ

乗車エージェント
前方の進入方向を探索

有

降車エージェント
前方人数の存在

無降車エージェント
一定の加速度で進行

座席旅客，吊革旅客は，初期位置固定で配置している．

降車エージェントの車内においての存在（２）実行画面

乗車エージェント
一定の加速度で進行

有

ホーム内の乗車人数の存在

無

図 5 はシミュレーションの実行画面である．降車旅AEnd

図 4 エージェントのアルゴリズム

系列で順に 1 秒後，12 秒後，14 秒後を示した実行画
混雑率 150％で設定している．
（３）再現性
乗降時分，乗車人員，降車人員，混雑率をシミュレ

有

無客の降車開始から乗車旅客の乗車完了までを左から時面である．初期設定として，乗車 15 人，降車 10 人，乗車行
動乗車エージェント
前方人数の存在無ェント数が 0 の時のみ加速し進行する．また，車内の無

乗車エージェントのホーム内の存在

表 1 再現性
実測値(秒)
推定値(秒）
平均
標準偏差
乗車人員(人）
降車人員(人）
混雑率（％）

都心駅【ピーク】 都心駅【ピーク】 都心駅【オフピーク】 郊外駅【ピーク】
25.6
32.1
14.9
10.6
27.3
3.85
1111230

33.2
6.45
10
12250

10.4
1.39
4
13110

8.9
1.07
39130

座席，吊革の旅客

車内旅客

降車旅客
乗車旅客

１秒８秒
図 5 実行画面

12秒

14秒