Synthetic Population Methods

We synthesize the synthetic populations in this website using the following methods. Details of each method should be found in the following papers.

We synthesize the following NINE types of households using National Statistics, Prefecture Statistics, Statistics of Local Governments, and Statistics of Basic Unit according to the national census conducted in every FIVE years.

When you write a paper using synthetic populations of this website, please include some of the following papers (See the table).

  1. Synthetic Households with family composition, sex, age of family members
  2. [H18] 原田拓弥,村田忠彦,「出生コーホートを考慮した日本全国の仮想個票の合成」,計測自動制御学会第18回社会システム部会研究会資料(沖縄,3月17-19日,2019), 6 pages,2019.
    [H17] 原田拓弥,村田忠彦,「世帯合成法における世帯構成員の年齢と役割を考慮した初期世帯と近傍解生成法の改良」,計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会資料(富山国際会議場, 11月25-27日, 2018), GS06-02 (6ページ), 2018.
    [H16] Tadahiko Murata, Takuya Harada, “Synthetic Method for Population of A Prefecture Using Statistics of Local Governments, Proc. of IEEE International Conference on System, Man & Cybernetics: SMC 2018 (Miyazaki, Japan, Oct. 7-10, 2018), pp. 1171-1176, 2018.
    [H15] 原田拓弥,村田忠彦,「市区町村の統計表を考慮した都道府県単位の仮想個票の合成」,計測自動制御学会第15回社会システム部会研究会資料(沖縄,3月14-16日,2018), pp. 30-35, 2018.
    [H14] 原田拓弥,村田忠彦,枡井大貴,「家族類型と世帯内の役割を考慮したSA法による大規模世帯の復元」,計測自動制御学会論文誌,Vol. 54, No. 9, pp. 705-717,2018.
    [H13] Tadahiko Murata, Takuya Harada, Daiki Masui, “Comparing transition procedures in modified simulated-annealing-based synthetic reconstruction method without samples”, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration, vol. 10, no. 6, pp. 513-519, 2017.
    [H12] Tadahiko Murata, Takuya Harada, “Nation-Wide Synthetic Reconstruction Method,” Proc. of 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (Hawaii, USA, Nov.27–Dec. 1, 2017), pp.596-601, 2017.
    [H11] 枡井大貴,村田忠彦,「統計データからの市民属性復元のための進化計算とSAによる2段階最適化」,システム制御情報学会論文誌,Vol. 30, No. 6, pp. 216-227, 2017.
    [H10] 枡井大貴,村田忠彦,原田拓弥,「市民属性の合成手法における年齢交換による誤差最小化」,計測自動制御学会第12回社会システム部会研究会資料(グアム,3月3 – 5日,2017),pp.31-39,2017.
    [H9] Tadahiko Murata, Takuya Harada, Daiki Masui, “Modified SA-based Household Reconstruction from Statistics for Agent-Based Social Simulations,” Proc. of IEEE International Conference on System, Man & Cybernetics: SMC 2016 (Budapest, Hungary, Oct. 9-12, 2016), pp. 3600-3605, 2016.
    [H8] Daiki Masui, Tadahiko Murata, “A two-fold simulated annealing to reconstruct household composition from statistics,” Proc. of IEEE International Conference on System, Man & Cybernetics: SMC 2015 (Hong Kong, China, Oct. 9-12, 2015), pp. 1133-1138, 2015.
    [H7] Tadahiko Murata, Daiki Masui, “Designing simulated annealing and evolutionary algorithms for estimating attributes of residents from statistics,” Proc. of IEEE International Conference on Evolutionary Computation (Sendai, Japan, May 25-28, 2015), pp. 2476-2481, 2015.
    [H6] 枡井大貴,村田忠彦,「エージェント属性復元における Simulated Annealingを用いた世帯構成の最適化」,計測自動制御学会第8回社会システム部会研究会資料(宮古島,3月13 -15日,2015),pp. 167-172,2015.
    [H5] 枡井大貴,村田忠彦,「統計データを用いたエージェント属性生成における誤差最小化のための進化計算手法」,進化計算学会進化計算シンポジウム2014講演論文集(広島,12月20-21日,2014),8 pages,2014.
    [H4] 枡井大貴,村田忠彦,「統計データとの誤差最小化のためのSAによるエージェント属性復元」,計測自動制御学会第7回社会システム部会研究会資料(小樽,9月8-9日,2014),pp. 47-52,2014.
    [H3] Tadahiko Murata, Daiki Masui, “Estimating agents’ attributes using simulated annealing from statistics to realize social awareness,” Proc. of IEEE International Conference on System, Man & Cybernetics: SMC 2014 (San Diego, USA, Oct. 5-8, 2014), pp. 717-722, 2014.
    [H2] 枡井大貴,村田忠彦,「SAを用いた統計データからのエージェント属性復元のための目的関数の影響」,計測自動制御学会第5回社会システム部会研究会資料(石垣島,3月5-7日,2014),pp. 121-126,2014.
    [H1] 枡井大貴,村田忠彦,「公開統計データを用いた世帯構成員の特徴量の進化計算的推計手法」,進化計算学会進化計算シンポジウム2013講演論文集(鹿児島,12月14-15日,2013),7 pages,2013.

  3. Synthetic household with income, industry, and working status
  4. [I4] 杉浦翔,村田忠彦,原田拓弥,「賃金構造基本統計調査に基づく合成世帯集団の労働者への所得の割当て」,システム制御情報学会論文誌,Vol. 32, No. 2, 10 pages, 2019.
    [I3] Tadahiko Murata, Sho Sugiura, Takuya Harada, “Income allocation to each worker in synthetic populations using basic survey on wage structure,” Proc. of 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, pp. 471-476, 2017.
    [I2] 杉浦翔,村田忠彦,原田拓弥,「就業形態を考慮した合成人口の労働者への所得の割り当て」,計測自動制御学会第15回社会システム部会研究会資料(沖縄,3月14-16日,2018), pp. 179-186,2018.
    [I1] 杉浦翔,村田忠彦,「産業分類ごとに就業状態を考慮した個々の世帯への所得の割当」,計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会資料(静岡大学浜松キャンパス, 11月25-27日, 2017)6ページ, 2017.

  5. Synthetic household with location information
  6. [P4] 原田拓弥,村田忠彦,「基本単位区集計を用いた位置情報属性追加手法の精緻化」,計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会資料(富山国際会議場, 11月25-27日, 2018), GS06-03 (6ページ), 2018.
    [P3] 原田拓弥,村田忠彦,「SA法による仮想個票の住居への建築の時期属性の付加手法の検討」,計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会資料(静岡大学浜松キャンパス, 11月25-27日, 2017)6ページ, 2017.
    [P2] Takuya Harada, Tadahiko Murata, “Projecting household of synthetic population on buildings using fundamental geospatial data”, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration, Vol. 10, No. 6, pp. 505-512, 2017.
    [P1] Takuya Harada, Tadahiko Murata, “Projecting Synthetic Households on Buildings Using Fundamental Geospatial Data,” Proc. of Social Simulation Conference 2017 (Dublin, Ireland, Sep. 25-29, 2017), 10 pages, 2017.

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