交通ネットワーク解析｜シラバス情報

科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)

交通ネットワーク解析

科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)

Transportation Network Analysis

授業コード　Class code

997F306

科目番号　Course number

76CETRP505

教員名

栁沼　秀樹

Instructor

Hideki YAGINUMA

開講年度学期

2026年度前期

Year

2026年度

Semester

①First semester

曜日時限

水曜4限

Class hours

Wednesday, 4th. Period

開講学科・専攻　Department

創域理工学研究科　社会基盤工学専攻

Department of Civil Engineering, Graduate School of Science and Technology

単位数　Course credit

2.0単位

授業の方法　Teaching method

講義

Lecture

外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)

-

授業の主な実施形態　Main class format

① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

概要　Description

交通ネットワークにおける利用者の行動分析手法について，数理解析手法，計算アルゴリズム，実データを用いた分析を通じて体系的に習得する．また，最新の理論的・実務的な手法についても学ぶ．

To understand user behavior in transportation network, we learn the basic and advance method such as mathematical analysis method and calculation algorithm. Also learn about the latest theoretical and practical methods.

目的　Objectives

計画分野において交通需要予測は必須の知識であり，交通行動を適切に記述することが必須となる．本講義では，交通ネットワーク解析の基礎理論である利用者均衡配分を下敷きとした各種数理解析手法とその計算アルゴリズムを習得し，実ネットワークを対象とした計算機演習を行うことにより高度な専門知識と技術を身につけることを目的とする．　くわえて，近年の当該分野における最新動向を把握するために，文献調査とプレゼンテーションを行うことでより深い理解を得る．

Travel demand forecasting is an essential knowledge in the planning field and it is indispensable to properly describe traffic behavior. In this lecture, we will learn discrete selection analysis and user equilibrium allocation which are basic theory of traffic network analysis. Specifically, we aim to acquire advanced expertise and skills by acquiring mathematical analysis methods and computational algorithms, and conducting computer exercises for real networks. In addition, in recent years In order to grasp the latest trend in the field, we obtain a deeper understanding by doing literature research and presentation.

到達目標　Outcomes

交通ネットワーク上の行動を記述する数理的解析手法について説明できる．
数理解析手法を実際に適用するための計算アルゴリズムについて説明できる．
実データを用いた解析を行い，結果を考察して説明できる．
論理的に発表およびディスカッションができる。

Students can explain methods of behavior in the transportation network.
Students can explain mathematical methods and its algorithm.
Students can explain analysis results based on analyzing data by myself.
Students can make presentation and discussion based on theoretical logic.

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

履修上の注意　Course notes prerequisites

本講義ではPCを用いた演習を行う．

In this lecture we conduct exercises using PC.

アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）

課題に対する作文　Essay／小テストの実施　Quiz type test／プレゼンテーション　Presentation

-

準備学習・復習　Preparation and review

準備学習：LETUSに公開する講義資料を熟読し，不明な用語等を調べておくこと．また講義中に課題が示された場合にはそれに取り組む．
復習：講義で示した演習問題や文献研究に取り組む

Students should read some materials in LETUS.
After them, students should conduct data analyses and/or paper review.

成績評価方法　Performance grading policy

プレゼンテーションおよび課題レポートにより評価する.

Assessment is done by presentation and report.

学修成果の評価　Evaluation of academic achievement

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書　Textbooks/Readings

教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)

N

書誌情報　Bibliographic information

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MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料　Reference and other materials

Sheffi, Y.: Urban Transportation Networks （You can free download this URL link.）
https://sheffi.mit.edu/book/urban-transportation-networks

授業計画　Class plan

全ての授業を対面で受講することを求める。

第1回：交通ネットワーク解析概論

交通ネットワーク解析の現状と課題を説明できる．

第2回：交通行動分析の基礎

消費者の効用概念や選択行動について説明できる．

第3回：離散選択モデル(1)

基本モデルであるLogitモデルについて説明できる．

第4回：離散選択モデル(2)

拡張モデルであるIIA緩和モデルなどについて説明できる．

第5回：数値計算アルゴリズムと演習(1)

モデル計算に必要となる勾配法について説明できる

第6回：数値計算アルゴリズムと演習(2)

biogemeを用いたパラメータ推定ができる

第7回：交通ネットワーク解析の基礎

交通ネットワークのグラフ表現やリンクパフォーマンスについて説明できる．

第8回：確定的利用者均衡配分（１）

確定的均衡配分の定式化（利用者均衡）について説明できる．

第9回：確定的利用者均衡配分（２）

確定的均衡配分の解法について説明できる．

第10回：数値計算アルゴリズムと演習(3)

経路探索アルゴリズムについて説明できる．

第11回：数値計算アルゴリズムと演習(4)

簡単な数値計算を実施し，計算結果について説明ができる

第12回：交通ネットワーク解析の最前線（１）

non-GEVモデルなどの高度な離散選択モデルについて説明できる．

第13回：交通ネットワーク解析の最前線（２）

公共交通機関配分や統合モデルなどの高度な配分手法について説明できる.

第14回：交通ネットワーク解析演習（1）

最新の配分モデルについて概要を理解し，プレゼンテーションができる．

第15回：交通ネットワーク解析演習（2）

最新の配分モデルについて概要を理解し，プレゼンテーションができる．

1. Guidance to transportation analysis

Students can explain problems of transportation issue.

2. Basics of travel behavior analysis

Students can explain concept of utility in economics.

3. Discrete choice model (1)

Students can explain Logit model.

4. Discrete choice model (2)

Students can explain advanced choice model such as IIA relax model.

5. Numerical algorithm and programing (1)

Students can explain some numerical algorithm.

6. Numerical algorithm and programing (2)

Students can estimate model parameter using BIOGEME.

7. Basics of transportation network analysis

Students can explain concept of equilibrium in economics.

8. Deterministic user equilibrium (1)

Students can explain formulation of UE.

9. Deterministic user equilibrium (2)

Students can explain solution algorithm of UE.

10. Numerical algorithm and programing (3)

Students can explain shortest path search.

11. Numerical algorithm and programing (4)

Students can calculate the UE using FA algorithm.

12. Advance model in transportation network (1)

Students can explain advance behavior model.

13. Advance model in transportation network (2)

Students can explain advance equilibrium model.

14. Exercise　of transportation network analysis(1)

Students can explain analysis results in presentation.

15. Exercise　of transportation network analysis(2)

Students can explain analysis results in presentation.

担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容　Work experience of the instructor

コンサルタントでの実務経験を活かして，講義を実施する．

Lectures will be given based on my practical experience as a consultant company.

教育用ソフトウェア　Educational software

-

python

備考　Remarks

特になし

Not specified.

授業でのBYOD PCの利用有無　Whether or not students may use BYOD PCs in class

Y

授業での仮想PCの利用有無　Whether or not students may use a virtual PC in class

N