Building Use Classification Using Deep Learning and Household Allocation in Synthetic Populations Based on Classification Results
Y. Tsuji, T. Harada
THE 39TH SYMPOSIUM OF TECHNICAL COMMITTEE ON SOCIAL SYSTEMS, Okinawa, 2026-03-10
Abstract
近年，社会制度の分析などに用いられる手法として社会シミュレーションが注目を集めている．社会シミュレーションを行う際には，実社会を模倣したモデル作成が必要とされる．このモデル作成に使用される情報源の1 つとして合成人口データがある．しかし，現状の合成人口データにおける世帯の位置情報は，世帯が属する町丁目内の建物に無作為に割り当てが行われており，現実に即したものとは言い難い．そこで，本研究では公開されている情報や深層学習を用いて建物の利用用途を分類し，それらの結果を用いて世帯を割り当てる手法を提案する．実験の結果，建物の利用用途判別においては，87.22% の建物を正しく判別することに成功した．また，判別結果を用いた愛知県における世帯割り当てにおいては，実際の統計指標との平均誤差率を10% 未満に抑えることに成功した．
BibTeX
@misc{Y.2026Building,
title = {Building Use Classification Using Deep Learning and Household Allocation in Synthetic Populations Based on Classification Results},
author = {Y. Tsuji and T. Harada},
howpublished = {THE 39TH SYMPOSIUM OF TECHNICAL COMMITTEE ON SOCIAL SYSTEMS},
year = {2026},
month = {03},
address = {Okinawa}
}