土木学会第68回年次学術講演会(平成25年9月)

Ⅳ‑025

都市鉄道の遅延連鎖予測シミュレーションモデルの再現精度の向上
芝浦工業大学大学院学生会員○川村孝太朗

芝浦工業大学大学院学生会員

角田隆太㈱ﾈｸｽｺ東日本ｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞ

非 会 員

渡邊雄馬

芝正 会 員

岩倉成志

浦工業大学

課題 3：[統合モデル]半蔵門線内の混雑率・乗降客数

1．はじめに
近年，首都圏の鉄道は高頻度運行や相互直通運転のデータが不足していた．この問題に対し，当該などにより，遅延の発生と伝播が起きやすい環境に区間の混雑率データを提供頂くと共に，渋谷-永田ある．この遅延連鎖のメカニズムを明らかにするた町各駅にてカウント調査を行い，実際の乗降客数

め，当研究室１)では東急田園都市線と東京メトロ半をモデルに組み込んだ．

蔵門線を対象に，1 列車ごとの遅延時間を再現するマ

課題 4：[統合モデル]実積の遅延収束のタイミングに

ルチエージェントシミュレーションシステムを開発

比べ，推定結果の遅延収束のタイミングが早い課してきた．このシステムは駅の停車時間を推計する題があった．そのため，走行モデルにて各駅間のモデルと駅間走行時間を推計するモデルを組み合わ走行遅延を分析し，原因の抽出と修正を行った．

せ，統合したモデルで遅延時間を推計する．既存の課題 5：[走行モデル]対象路線での再現性は良好であモデルでは，統合モデルで遅延時間の過大推計が発るが，他路線でのモデルの汎用性が不明であった

生しており，再現性を著しく低下させる大きな問題ため，新たに東京メトロ千代田線及び日比谷線にを抱えていた．て既存のモデルと同様のルールで開発を行った．

本研究では，既存モデルの再現精度の向上を目的

課題 6：[走行モデル]池尻大橋-渋谷間の再現性が他のとし，各サブモデルの改良および統合モデルの過大区間と比べ，著しく低い問題があった．この問題に推計の原因究明と解消を行った．実務的使用には，対し，東急電鉄にヒアリングを行い朝混雑時の運未だ課題が残るものの，既存モデルに比べ大幅に再転曲線図を提供頂いた．その結果，実際の運行速現精度が向上したため，その結果を報告する．

度が推定した運行速度よりも早いことが判明し，

2．既存モデルの 7 つの課題と対応

当該区間の速度設定を増加させる変更を行った．
課題 7：[乗降モデル] 再現性の確認を少数の列車で，既存モデルにおいて明らかになっている主要な課
題とその対応を以下に述べる．

乗降時間の差のみで行っている問題があった．そ課題 1：[統合モデル]平均的な駅停車時間よりも大幅のため，比較の対象を 5 列車から 78 列車に増やし，に長い突発的な停車の再現ができていない課題が相関係数と残差 RMS にて比較を行った．

あった．この課題に対し，運行実績データから突3．各課題への対応による再現性の改善結果

発的な停車の事象を抽出し，駅別の発生の頻度の3.1．統合モデルの再現結果
本研究では，統合モデルの再現性を半蔵門駅到着分析を行った．
課題 2：[統合モデル]遅延時間が過大に推計されてい時の実績遅延時間と推定された同様の遅延時間で比た問題があったため，乗車客を 30％減らして推計較をしている．課題 1 で挙げた突発的な停車の事象をしていた．この問題は，乗降モデルで旅客エーを分析では，最大 400 秒程度の突発的な停車が発生ジェント同士の接触時に稀に挙動が停止し，乗降していた．しかし，突発的な停車の発生メカニズム時間が大幅に拡大することが原因であったため，や発生確率を解明するに至らなかったため，突発的周囲の旅客に対する方向転換の促しと，旅客の存な遅延が比較的少ない日の中で遅延が発生していた

在認識範囲の設定を細かくする変更を行った．

2010 年 11 月 25 日の遅延時間量と推計した遅延時間【キ ー ワ ー ド】旅客行動，列車遅延，マルチエージェントシミュレーション【連 絡 先】〒135-8548 東京都江東区豊洲 3-7-5 09C32 芝浦工業大学 交通計画研究室‑49‑03-5859-8354

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量にて再現性を比較することとする．

900

図 1 は既存のモデルの再現性と，統合モデルの課

800

従来モデルの遅延時間

700

題に対して変更を行った結果の再現性を比較した図

半蔵 600門駅 500
到着 400時300
遅延200時
間 100秒である．青の実線は上述の半蔵門駅における 11 月 25日の実績遅延時間である．
遅延時間 800 秒程度まで大きく膨らむ点線は，既１１月２５日平均(存モデル１）の遅延時間を表しており，遅延が実績よ

早着解消後の遅延時間（課題４）)りも過大に推計されていたことがわかる．

0

乗降モデル改善後の遅延時間（課題２）‐100

ここで，課題 2 で挙げた乗降モデルの変更を行っ‐200
7:00に強制的に列車を発車させる回数が，既存モデルの

図 1 各課題対応後の遅延時間の比較

58 回から改良後は 1 回に減った．そのため，乗降時

表 1 新規開発された路線の再現性の比較
路線区間
相関R
残差RMS(秒）サンプル数

間の過大推計は解消されたが，遅延時間 0 秒付近で推移する点線から読み取れるように，遅延がほぼ発生しない結果となってしまった．

駅間走行時間

このため，課題 3 で述べた実際の半蔵門線内の実デ8:00（時刻）

た結果，旅客の停止により乗降が終わらず 120 秒後

9:00

田都・半蔵門線
千代田線
日比谷線
半蔵門－長津田 綾瀬－代々木上原 北千住－中目黒
0.99
0.96
0.98
45.59
64.30
135.51
80
68
107
実績
推定
実績
推定
実績
推定
0:58:46 0:59:26 0:21:15 0:20:00 0:32:18 0:31:41
-40
-23
-38

ータを組み込んだところ，最大 200 秒程度の遅延が推定-実績
所要時間（分）あたりの残差RMS（秒）発生したが，遅延の収束は早い結果となった．

比較した結果，改良前の相関係数が 0.58，残差 RMS

0.77

3.08

4.2

が 9.8 秒に対して，改良後の相関係数が 0.72，残差早い収束を解消させるために，課題 4 で主要駅間での遅延の発生を分析した結果，半蔵門線内で遅延RMS が 6.2 秒と再現性が向上した．の発生が少ない事が判明した．半蔵門線内では，実4．おわりに績と推定で停車時間に大きな差はなく，実績の走行遅延の発生しやすい環境にある首都圏の都市鉄道

時間に比べて全体的に早着の誤差があることが判明を対象に開発されたシミュレーションシステムの再した．そのため，渋谷から半蔵門までの駅間の走行現精度を向上する改良をおこなった．統合モデルお速度設定を現在よりも 15％低く変更し，早着を抑えよび走行・乗降サブモデル共に，実績の遅延時間にた．その結果，図 1 の赤い実線となった．青い実線

近づき，再現性の向上がみられた．の実績遅延時間と類似しており，再現性の向上がみ今後の課題として，第 1 に荷挟まりや飛び乗りとられた．今後，統合モデルでは突発事象および半蔵いった突発的な停車時間の増大への対応が挙げられ門線内の早着の原因を明らかにしていく必要がある．

る．現在，停車時間別の確率を算出してシミュレー

3.2．サブモデルの再現結果

ションを行うと，突発的な停車が多いほど半蔵門駅到着時の遅延が増加することが確認できている．そ統合モデルを構成する走行および乗降サブモデルのため，突発的な事象の発生メカニズムや発生確率の変更による再現結果を以下に示す．
課題 5 で行った東京メトロ千代田線および日比谷などを明らかにした上で，モデルに組み込む必要が線での新規開発での再現結果を表 1 に示す．全路線ある．第 2 に，半蔵門線内での早着の発生の原因究ともに相関係数が 0.95 を上回り，再現性か高い事が明を東京メトロへのヒアリング等を通じて，シミュ分かる．また，所要時間 1 分あたりの残差も 4 秒程

レーション上での挙動と実際の運転方法との差異の度（日比谷線）であることから，走行モデルで使用有無を明らかにする必要がある．

されるルールの汎用性を確認することができた．

【謝辞】
データのご提供および研究に対する数多くのご意見をいただいた
東京急行電鉄株式会社および東京地下鉄株式会社の方々に心より感謝申し上げます．
【参考文献】
1) 岩倉 高橋 森地［2013］：都市鉄道の遅延連鎖予測のためのエージェントシミュレーション, 運輸政策研究, Vol.15, No.4,
Winter, pp.31-40

課題 6 では，池尻大橋-渋谷間の残差 RMS が 26.0秒から 14.4 秒に縮まった．この結果，田園都市線・半蔵門線の全区間で残差 RMS が 15 秒程度に収まった．
課題 7 では，実績の乗降時間と推定の乗降時間を‑50‑