建物分布の変化を考慮したGPT-2を用いた人流予測のための一検討

自治体やディベロッパーにとって，再開発や大規模商業施設の建設といった建物分布の変化がもたらす来訪者数の変化や周辺交通への影響を予測するメリットは大きい．特に，現在着目されているオンデマンドタクシーや相乗りなどといった動的に提供される交通サービスでは，個々のユーザの居住地や生活スタイルに沿った細かな移動需要の把握が重要となるため，ユーザの過去の移動系列を反映して将来の移動を予測可能なTransformerベースの人流予測手法に関心が集まっている[2,3]．本研究は，大規模なスマートフォン位置情報から抽出した都市における交通行動と，POI(PointofInterest)情報を場所毎・建物種類毎に統計化した建物分布の関係性をモデリングすることで，建物分布の変化に応じて増減する移動需要の予測を目指す．