JP4834624B2 - 行動推定装置およびプログラム - Google Patents
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Description
高瀬浩二,近藤康之,鷲津明由,廃棄物産業連関モデルによる消費者行動の分析:所得と生活時間を考慮した環境負荷の計測,日本LCA学会誌,2-1,(2006),pp.48-54.
図1は、本発明の第1の実施形態に係る行動予測システムの構成例を示したものである。図1に示すように、行動予測システムは、大きく分けて、行動予測装置1、入力装置2、表示装置3とからなる。行動予測装置1は、データ記憶部101、条件入力部102、先験確率抽出部103、利用比変換部104、行動確率推定部105、行動時間計算部106、価値計算部107、結果出力部108、メモリ109を含む。
式(1)に対する制約条件として、次式(2)〜(5)を定める。
例えば、グループ「移動」に属する、「鉄道」による移動(i=N-2(=k1))、「車」による移動(i=N-1(=k2))、「徒歩」による移動(i=N=(k3)))の場合には、
pN-2/aN-2=pN-1/aN-1=pN/aN
という制約条件が与えられる。
pk1/0.014=pk2/0.032=pk3/0.6 となる。
図2のステップS6で行動確率分布を推定する際、予測期間中の特定の行動種別について行動時間が予め予測される場合、当該行動種別iの推定行動確率piに対し、当該予測される行動時間に基づき個別に制約条件を与える。
行動確率推定部105は、入力装置2から入力された当該特定の行動種別の行動時間あるいはその範囲を、先に入力された予測期間を用いて、当該特定の行動種別iの行動確率piに対する制約条件式を生成する。
P4≧1/24(=入力値/予測期間) …(7)
という制約条件式を生成する。この制約条件式(7)は、図2のステップS6で行動確率推定部105が行動確率分布を推定する際に、式(1)の制約条件に追加される。行動確率推定部105は、式(2)〜(5)の他にさらに、上記式(7)を用いて、式(1)を計算することにより、各行動種別iについて、推定行動確率piを計算する。
上記第1の実施形態では、多くのデータから統計的に求めた標準的な行動パターンから、先験確率分布を抽出していた。第3の実施形態では、図9に示すように、ステップS3において、この標準的な行動パターンではなく、特定個人の行動履歴データから先験確率分布を抽出する。
行動確率推定部105は、式(2)に示した制約条件を用いず、且つ、式(3)に示した制約条件において、支出増減係数Sを「1」以外の値に設定することにより、所得が増減することに伴う行動変化、すなわち、所得リバウンド効果を予測することができる。
例えばボーリングのように、特定の場所に移動しなければ実施できない行動種別jについて、予測対象者が予測期間内に滞在している場所からは、発生しないことが明らかな場合、そのような行動種別jに対しては、発生しないという限定(pj=0)を制約条件に加えて式(1)を解く。その結果、発生時間帯を考慮した空き時間の行動の影響、すなわち、時間リバウンド効果を予測することができる。
第1の実施形態では、行動種別毎の環境負荷原単位データを用いて、各行動種別iについて環境負荷量を求めていた。
図1の行動統計データ記憶部121には、第1の実施形態で説明したように、標準的な人の複数の行動種別のそれぞれについて、時間帯毎の発生確率を示す行動統計データ、すなわち、図3や図4に示したような行動パターンが記憶されている。一般に、この標準的な人の行動パターンは、不特定多数の人の行動パターンから統計的に求めたものである。図1の先験確率抽出部103では、この行動パターンから先験確率分布を抽出していた。
式(8)は、先験確率分布中で、発生確率が既知データtkで修正された行動種別kについては、その推定発生確率pkは既知データtkに等しいという制約条件を表している。
第1の行動確率推定部105aは、上記のようにして得られた当該予測対象の集団の行動種別(i)毎の行動確率(発生確率)P(i)を、第2の行動統計データ記憶部121bに記憶する。
Claims (13)
- 人の複数の行動種別のそれぞれについて、時間帯毎の発生確率を示す行動統計データを記憶する記憶手段と、
予測期間と、年間消費支出額と、前記複数の行動種別のうち互いに代替え可能な複数の行動種別のグループについて、当該グループに属する各行動種別の利用比とを含む複数の条件を入力する入力手段と、
前記行動統計データから、前記予測期間内の行動種別毎の発生確率を示す先験確率分布を抽出する抽出手段と、
前記利用比に基づき、前記グループ内の各行動種別の行動に対し消費される時間の比を示す消費時間比を算出する第1の算出手段と、
前記グループ内の各行動種別の前記予測期間内での推定発生確率の比が前記消費時間比に等しいという第1の制約条件と、各行動種別による一単位時間当たりの支出金額の総和が、前記年間消費支出額から求めた前記1単位時間当たりの支出金額に等しいという第2の制約条件と、前記予測期間内の各行動種別の前記発生確率の総和は「1」であるという第3の制約条件と、前記予測期間内の各行動種別の前記推定発生確率の総和は「1」であるという第4の制約条件とを含む複数の制約条件を満たすとともに、前記先験確率分布との間のKullback-Leibler尺度が最小となるように、前記複数の行動種別のそれぞれの推定発生確率を算出する第2の算出手段と、
を含む行動推定装置。 - 各行動種別の前記推定発生確率を基に、各行動種別の前記予測期間における行動時間を算出する第3の算出手段を含むことを特徴とする請求項1記載の行動推定装置。
- 各行動種別の前記行動時間と当該行動を一単位時間行う際に発生する環境負荷量とを乗じることにより、前記予測期間内に発生する環境負荷量を算出する環境負荷算出手段をさらに含む請求項2記載の行動推定装置。
- 前記複数の条件は、さらに、前記複数の行動種別のうちの少なくとも1つに対する、当該行動種別の前記予測期間中の予測行動時間、その下限値及び上限値のうちの少なくとも1つを追加条件として含み、
前記複数の制約条件は、前記追加条件と前記予測期間とから生成される、当該追加条件の指定された行動種別の前記推定発生確率に対する第5の制約条件を含むことを特徴とする請求項1記載の行動推定装置。 - 前記抽出手段は、性別、年齢層及び前記年間消費支出額を含む属性情報により特定される前記行動統計データから、前記先験確率分布を抽出することを特徴とする請求項1記載の行動推定装置。
- 前記抽出手段は、特定個人の前記行動統計データから、前記先験確率分布を抽出することを特徴とする請求項1記載の行動推定装置。
- 前記複数の制約条件は、
前記予測期間内の滞在場所からは発生することがない行動種別の前記推定発生確率を「0」とする第6の制約条件を含むこと特徴とする請求項1記載の行動推定装置。 - 各行動種別の前記行動時間に、当該行動を一単位時間行う際の消費エネルギーを乗じることにより、前記予測期間内に消費するエネルギーを算出する消費エネルギー算出手段をさらに含むことを特徴とする請求項2記載の行動推定装置。
- 各行動種別の前記行動時間に、当該行動を一単位時間行う際の事故発生度合いとを乗じることにより、前記予測期間内に発生する事故発生度合いを算出する事故発生度合い算出手段をさらに含むことを特徴とする請求項2記載の行動推定装置。
- 前記複数の条件は、前記年間消費支出額に対する増減率を含み、
前記第3及び第4の制約条件と、各行動種別による一単位時間当たりの支出金額の総和が、前記年間消費支出額に前記増減率を乗じた結果得られる金額から求めた前記1単位時間当たりの支出金額に等しいという第7の制約条件とを満たすとともに、前記先験確率分布との間のKullback-Leibler尺度が最小となるように、前記複数の行動種別のそれぞれの推定発生確率を算出する第4の算出手段をさらに含むことを特徴とする請求項1記載の行動推定装置。 - 人の複数の行動種別のそれぞれについて、時間帯毎の発生確率を示す行動統計データを記憶する記憶手段と、
予測期間、年間消費支出額、及び前記年間消費支出額に対する増減率を含む複数の条件を入力する入力手段と、
前記行動統計データから、前記予測期間内の行動種別毎の発生確率を示す先験確率分布を抽出する抽出手段と、
各行動種別による一単位時間当たりの支出金額の総和が、前記年間消費支出額に前記増減率を乗じた結果得られる金額から求めた前記1単位時間当たりの支出金額に等しいという第1の制約条件と、前記予測期間内の各行動種別の前記発生確率の総和は「1」であるという第2の制約条件と、前記予測期間内の各行動種別の前記推定発生確率の総和は「1」であるという第3の制約条件とを含む複数の制約条件を満たすとともに、前記先験確率分布との間のKullback-Leibler尺度が最小となるように、前記複数の行動種別のそれぞれの推定発生確率を算出する第1の算出手段と、
各行動種別の前記推定発生確率を基に、各行動種別の前記予測期間における行動時間を算出する第2の算出手段と、
を含む行動推定装置。 - コンピュータを、
人の複数の行動種別のそれぞれについて、時間帯毎の発生確率を示す行動統計データを記憶する記憶手段、
予測期間と、年間消費支出額と、前記複数の行動種別のうち互いに代替え可能な複数の行動種別のグループについて、当該グループに属する各行動種別の利用比とを含む複数の条件を入力する入力手段、
前記行動統計データから、前記予測期間内の行動種別毎の発生確率を示す先験確率分布を抽出する抽出手段、
前記利用比に基づき、前記グループ内の各行動種別の行動に対し消費される時間の比を示す消費時間比を算出する第1の算出手段、
前記グループ内の各行動種別の前記予測期間内での推定発生確率の比が前記消費時間比に等しいという第1の制約条件と、各行動種別による一単位時間当たりの支出金額の総和が、前記年間消費支出額から求めた前記1単位時間当たりの支出金額に等しいという第2の制約条件と、前記予測期間内の各行動種別の前記発生確率の総和は「1」であるという第3の制約条件と、前記予測期間内の各行動種別の前記推定発生確率の総和は「1」であるという第4の制約条件とを含む複数の制約条件を満たすとともに、前記先験確率分布との間のKullback-Leibler尺度が最小となるように、前記複数の行動種別のそれぞれの推定発生確率を算出する第2の算出手段、
各行動種別の前記推定発生確率を基に、各行動種別の前記予測期間における行動時間を算出する第3の算出手段、
として機能させるためのプログラム。 - 前記記憶手段に記憶された行動統計データは、特定集団の行動種別毎の発生確率を示すことを特徴とする請求項1記載の行動推定装置。
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