MEUSE:構造を利用したOD表の推定

p5
はとう＞dは駐車場ということだが、oは？
よねざわ＞自宅など
はとう＞市街地の外側にゾーンがあって、中央部に駐車場があるということか？住宅から住宅への利用はないということですかね。
よねざわ＞そう

p8
変数について

p12
はとう＞行列推定量とは？SATURNは交通シミュレータ。システム方程式として解いている。つまり配分モデル？

はとう＞OD推定というのは初めて聞いた人が多いと思うんだけど、どういうものなのか？何が未知変数？
すが＞OD表の中を推計。
はとう＞このときに何がインプット？
すが＞事前OD表と交通量調査と、駐車場調査。
たかや＞事前OD表はとりあえず埋めたもの
はとう＞前の日のOD表とか。これの精度を高めようという話。
よねざわ＞ これは全数調査ではなく標本調査。100%にするために今回のモデルで拡大。
はとう＞事前ODと交通量調査と駐車場調査を使っている。このときの目的関数はどれ？
よねざわ＞p8。第1項は事前分布、第2項は充足率。実際の調査をやっている時間と実際のずれの推定。第3項は事前OD交通量が必ずしも全ての箇所でおこなわれているわけではないので、それに関する項
いしい＞2項の調査というのは何の調査か。推定したい時間帯において何台来ているというのは既知だが、調査している時間帯のというのはちがうかもしれないということ
はとう＞いろんな変数を用いて、誤差をより小さくしようとしている。リンク交通量を求めるSATURNみたいなやりかたもあれば、着地ベースの推定もある。

（p8目的関数についての議論）

こせき＞駐車場調査は何のため？
はとう＞駐車場調査がないと実際の状況に対する要素がなにもない。事前ODはアンケート調査。PT調査の10年前のOD表を使うわけにはいかないから
よねざわ＞p3ここのデータはラフ。3種類のデータ。
はとう＞OD推定。医療の分野で、どの薬がどの箇所に効いているかというのをやったりしている。発着地という概念は交通に固有のものなので、面白いところ。