(57)【要約】 【課題】運転整理のより適切な支援をすることができる運行管理システムを提供することを目的とする。【解決手段】本実施形態による運行管理システムは、車両の運行管理を支援する運行管理システムであって、過去に列車が運行された結果である過去実績ダイヤおよび列車の運行計画を変更する運転整理の実施状況に基づいて、先行列車と後続列車との時間間隔である時隔と、運転整理の実施の有無とが関係付けられた時隔モデルを作成する時隔学習部を備える。このシステムはさらに、時隔モデルを、当日に列車が運行された結果である当日実績ダイヤに適用し、運転整理案を作成する運転整理案作成部を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の運行管理を支援する運行管理システムであって、
過去に列車が運行された結果である過去実績ダイヤおよび列車の運行計画を変更する運転整理の実施状況に基づいて、先行列車と後続列車との時間間隔である時隔と、前記運転整理の実施の有無とが関係付けられた時隔モデルを作成する時隔学習部と、
前記時隔モデルを、当日に列車が運行された結果である当日実績ダイヤに適用し、運転整理案を作成する運転整理案作成部とを備える運行管理システム。
【請求項２】
前記時隔モデルは、時刻と、前記時隔と、前記運転整理の実施の有無とが関係付けられる、請求項１に記載の運行管理システム。
【請求項３】
前記時隔モデルは、基準時刻および該基準時刻からの相対時刻と、前記時隔と、前記運転整理の実施の有無とが関係付けられる、請求項２に記載の運行管理システム。
【請求項４】
前記時隔モデルは、所定の時隔数を単位として、前記時隔と、前記運転整理の実施の有無とが関係付けられる、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の運行管理システム。
【請求項５】
前記時隔モデルは、所定の時間幅を単位として、前記時隔と、前記運転整理の実施の有無とが関係付けられる、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の運行管理システム。
【請求項６】
前記過去実績ダイヤおよび前記運転整理の実施状況に基づいて、列車の遅延量と、前記運転整理の実施の有無とが関係付けられた遅延量モデルを作成する遅延学習部をさらに備え、
前記運転整理案作成部は、前記時隔モデルおよび前記遅延量モデルを、前記当日実績ダイヤに適用し、前記運転整理案を作成する、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の運行管理システム。
【請求項７】
前記運転整理案作成部は、前記遅延量モデルを前記当日実績ダイヤに適用し、前記運転整理が不要であると判断した場合、前記時隔モデルを前記当日実績ダイヤに適用する、請求項６に記載の運行管理システム。
【請求項８】
前記運転整理案が作成された理由を表示する理由作成提示部をさらに備える、請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の運行管理システム。
【請求項９】
予め定められた設定に基づいて、作成された複数の前記運転整理案を絞り込む提案絞り込み部をさらに備える、請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の運行管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明による実施形態は、運行管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
列車の運行管理の業務の一つに運転整理業務があり、これを支援する運転整理支援システムがある。運転整理支援システムにおいて、より適切な運転整理の提案が求められる。
【０００３】
例えば、運転整理業務ノウハウに基づいたＩＦ−ＴＨＥＮ形式のルールを作成することが知られている。このルールでは、例えば、条件節としての列車の運行遅延が発生すると、実行節としてのダイヤ変更内容が実行される。
【０００４】
しかし、この場合、特定の列車に対する運転整理ルールの生成になってしまう可能性があった。従って、特定の列車以外の他の列車に対して、運転整理の検討漏れが生じ、運転整理を適切に支援することが困難になる可能性があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５１５６６６４号公報
【特許文献２】特許第６３１８０１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
運転整理のより適切な支援をすることができる運行管理システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本実施形態による運行管理システムは、車両の運行管理を支援する運行管理システムであって、過去に列車が運行された結果である過去実績ダイヤおよび列車の運行計画を変更する運転整理の実施状況に基づいて、先行列車と後続列車との時間間隔である時隔と、運転整理の実施の有無とが関係付けられた時隔モデルを作成する時隔学習部を備える。このシステムはさらに、時隔モデルを、当日に列車が運行された結果である当日実績ダイヤに適用し、運転整理案を作成する運転整理案作成部を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態による運行管理システムの構成の一例を示すブロック図。
【図２】第１実施形態による時隔の一例を示すグラフ。
【図３】第１実施形態による運転整理の実施状況の一例を示すグラフ。
【図４】第１実施形態による時隔モデルの一例を示すグラフ。
【図５】第１実施形態による時隔モデルの一例を示すグラフ。
【図６】第１実施形態による時隔モデルおよび当日実績ダイヤの時隔データの一例を示す図。
【図７】第１実施形態による運転整理提案実施部の動作例を示すフロー図。
【図８】変形例１による時隔モデルおよび当日実績ダイヤの時隔データの一例を示す図。
【図９】変形例２による時隔モデルの一例を示す図。
【図１０】第２実施形態による運行管理システムの構成を示すブロック図。
【図１１】第２実施形態による運転整理提案実施部の動作例を示すフロー図。
【図１２】変形例３による運転整理提案実施部の動作例を示すフロー図。
【図１３】第３実施形態による運行管理システムの構成の一例を示すブロック図。
【図１４】第３実施形態による運転整理候補データベースの内容の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明に係る実施形態を説明する。本実施形態は、本発明を限定するものではない。
【００１０】
図面は模式的または概念的なものであり、各部分の比率などは、必ずしも現実のものと同一とは限らない。明細書と図面において、既出の図面に関して前述したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。
【００１１】
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態による運行管理システム１０の構成の一例を示すブロック図である。図１に示す運行管理システム１０は、運転指令員４００が行う車両の運行管理を支援するシステムである。運行乱れが発生した場合に列車運行の順序などの列車の運転計画を変更する運転整理においては、実際に何分くらい遅延が発生しているかという遅延状況を、運転指令員４００が把握した上で、運転整理を行う。運転整理では、遅延の現状把握とともに、運転整理を実施した時点以降にどのような状況が発生するかなどの、運転整理の方針に基づき運転整理を行うことが重要である。例えば、平日に運転整理を実施する場合には、旅客が多いことから、できるだけ運休は避ける、休日に運転整理を実施する場合には、各駅停車の旅客が少ないことから、各駅停車の列車を運休させることで特急のような優等列車を確実に運行させるなど、運転指令員４００は状況に応じた方針をとる必要がある。
【００１２】
運転整理は、列車の運行計画を変更することであり、例えば、順序変更や時刻変更が含まれる。順序変更は、例えば、先行列車と後続列車の順番を変更することである。時刻変更は、例えば、或る駅において列車の出発時刻を遅らせることである。
【００１３】
運行管理システム１０は、運転整理提案実施部１００と、運転整理提案モデル作成部２００と、運行管理装置３００とを備える。
【００１４】
運転整理提案実施部１００は、運転整理の提案および運転指令員４００による運転整理の実施を支援する。運転整理提案実施部１００は、遅延状況取得部１１０と、運転整理案作成部１２０と、運転整理案選択部１３０と、時隔モデル１４０とを備える。
【００１５】
遅延状況取得部１１０は、当日に列車が運行された結果である当日実績ダイヤを取得する。遅延状況取得部１１０は、例えば、運行管理装置３００から当日実績ダイヤを取得する。
【００１６】
運転整理案作成部１２０は、時隔モデル１４０を、当日実績ダイヤに適用し、運転整理案を作成する。時隔モデル１４０は、後で説明するように、運転整理提案モデル作成部２００により作成される、運転整理の要否を判断するモデルである。運転整理案作成部１２０は、時隔モデル１４０により運転整理の要否を判断する。運転整理案は、実施する運転整理の内容である。また、運転整理案には、運転整理の要否判断結果が含まれてもよい。作成された運転整理案は、運転整理案選択部１３０に送られる。尚、当日実績ダイヤについては、適用時点以降のデータは無いため、運行予測を行った結果である予測ダイヤも含めて当日実績ダイヤとしてもよい。
【００１７】
運転整理案選択部１３０は、提案された複数の運転整理案を運転指令員４００に提示する。また、運転整理案選択部１３０は、提案された複数の運転整理案から、選択した運転整理案を運転指令員４００に提示してもよい。これにより、運転指令員４００は、提示された運転整理案を運転整理の判断の参考にすることができる。運転指令員４００は、例えば、運行管理装置３００内の進路制御機能により転てつ機などの地上装置の制御、デジタル無線装置により必要な情報の車上への送付、運転通告装置による駅などへの運転通告などを行う。尚、運転整理の実行に必要な装置は、運転整理の対象となる線区のシステムによって変更されてもよい。
【００１８】
運転整理提案モデル作成部２００は、実績データベース２２０と、時隔学習部２１０とを備える。
【００１９】
実績データベース２２０は、運行管理装置３００から遅延実績および運転整理実績を受け取り、格納する。遅延実績は、例えば、過去に列車が運行された結果である過去実績ダイヤにおける、時隔や列車の遅延量である。時隔とは、先行列車と後続列車との時間間隔であり、複数列車間の運行乱れを示す。時隔は、列車が或る駅に到着した時刻または或る駅を出発した時刻から算出される。また、運転整理実績は、運転整理が実施された結果であり、例えば、運転整理の実施時刻や、実施された運転整理の内容が含まれる。以下では、運転整理実績は、運転整理の実施状況とも呼ばれる。尚、時隔および運転整理実績の詳細については、図２および図３を参照して、後で説明する。
【００２０】
時隔学習部２１０は、過去に列車が運行された結果である過去実績ダイヤおよび運転整理の実施状況に基づいて、時隔と、運転整理の実施の有無とが関係付けられた時隔モデルを作成する。より詳細には、時隔の増減のパターンや傾向と運転整理の実施の有無とが関係付けられる。時隔モデル１４０とは、時隔に基づいて、運転整理が必要であるか否かをモデル化した式である。上記のように、運転整理案作成部１２０は、時隔モデル１４０を当日実績ダイヤに適用する。これにより、運転整理案作成部１２０は、運転整理が必要であるか否かを予測し、また、運行乱れを抑制する運転整理案を作成する。これにより、網羅的に列車の運転整理を支援することができ、運転整理の検討漏れを抑制することができる。尚、時隔モデルの詳細については、図４および図５を参照して、後で説明する。
【００２１】
運行管理装置３００は、運行されている車両の管理を実際に管理する機能を備える。例えば、運行管理装置３００は、上記のように、運転指令員４００が選択した運転整理を実行する。また、当日実績ダイヤ、過去実績ダイヤおよび運転整理実績などのデータを、遅延状況取得部１１０や実績データベース２２０へ送る。尚、運行管理装置３００は、運行管理システム１０の外部に設けられていてもよい。
【００２２】
図２は、第１実施形態による時隔の一例を示すグラフである。縦軸は時隔を示し、横軸は時刻を示す。時隔は、例えば、２列車の出発時刻の差（発発時隔）である。また、時隔は、駅ごとに集計および蓄積される。図２は、例えば、駅２の時隔を示す。
【００２３】
また、図２では、複数の日における時隔が重ね描きされている。通常、旅客が多い時刻（例えば、７時〜８時）では、時隔が短くなるようにダイヤが計画される。一方、旅客の少ない時刻（例えば、９時〜１０時）では、時隔が長くなるようにダイヤが計画される。運行管理の基準となる制御ダイヤ通りに列車が運行されると、図２の時隔のデータ点が重ね描きされ、データ点の密な領域が現れる。しかし、運行乱れなどにより、制御ダイヤから外れて列車が運行すると、時隔のデータ点が密な領域から特異的に抜け出る場合がある。また、この場合、運行乱れを抑制するため運転整理が実施される可能性がある。
【００２４】
図３は、第１実施形態による運転整理の実施状況の一例を示すグラフである。縦軸は、日付を示し、横軸は、時刻を示す。１つのデータ点は、或る日の或る時刻において運転整理が実施されたことを示す。丸印は、順序変更の運転整理を示し、四角印は、時刻変更の運転整理を示す。
【００２５】
次に、時隔モデル１４０について説明する。時隔モデル１４０は、例えば、時隔学習部２１０が図２に示す時隔の実績と、図３に示す運転整理の実績とを関係付けて学習することにより、作成される。尚、以下では、日付の年は、２０１８年とし、省略される場合がある。
【００２６】
図４（Ａ）〜図４（Ｄ）は、第１実施形態による時隔モデル１４０の一例を示すグラフである。図４（Ａ）〜図４（Ｄ）は、駅Ａ、Ｂ、Ｃの線区における１２月３日の時隔モデル１４０の例を示す。図４（Ａ）は、列車の出発時刻を示すダイヤ図である。図４（Ａ）の縦軸は距離（ｋｍ）を示し、横軸は時刻を示す。点線ｂ、ｃ、ｄは、時隔データにおける運転整理の判断時刻である、７時１５分、７時２０分および７時２５分を示す。
【００２７】
図４（Ｂ）〜図４（Ｄ）は、点線ｂ、ｃ、ｄの各判断時刻における時隔データを示す。縦軸は時隔を示し、横軸は各駅における時隔番号を示す。時隔番号１〜９は、例えば、図４（Ａ）に示す時隔Ａ１〜Ａ３、Ｂ１〜Ｂ３、Ｃ１〜Ｃ３に対応する。時隔Ａ１〜Ａ３、Ｂ１〜Ｂ３、Ｃ１〜Ｃ３は、それぞれ、駅Ａ、Ｂ、Ｃにおける直近の３つの時隔を示す。尚、図４（Ａ）の時隔Ａ１〜Ａ３、Ｂ１〜Ｂ３、Ｃ１〜Ｃ３は、点線ｂを判断時刻とする直近の３つの時隔であり、点線ｃ、ｄを判断時刻とする時隔は省略されている。
【００２８】
時隔モデル１４０は、時刻と、時隔と、運転整理の実施の有無とが関係付けられる。図４（Ｂ）〜図４（Ｄ）に示す例では、それぞれ、７時１５分、７時２０分、７時２５分の判断時刻ごとに、時隔と運転整理の実施の有無とが関係付けられている。
【００２９】
また、時隔モデル１４０は、所定の時隔数を単位として、時隔と、運転整理の実施の有無とが関係付けられる。図４（Ｂ）〜図４（Ｄ）に示す例では、判断時刻における直近３つの時隔が時隔データの単位とされている。これにより、遅延状況によって時隔が大きく変化する場合であっても、駅ごとに同じ数の時隔数を確保することができる。所定の時隔数は、例えば、時隔の長さなどによって変更されてもよい。さらに、３つの駅Ａ、Ｂ、Ｃも時隔データの単位とされている。すなわち、時隔データは、駅ごとに時隔データの数を固定化してデータベース化（モデル化）される。従って、所定のデータ数を有する時隔のパターンを得ることができる。
【００３０】
図４（Ａ）に示すように、複数の列車は、ほぼ等間隔で各駅を運行している。図４（Ｂ）〜図４（Ｄ）では、点線ｂ、ｃ、ｄの７時１５分、７時２０分および７時２５分を判断時刻としている。図４（Ｂ）〜図４（Ｄ）では、時隔Ａ１〜Ｃ３は、いずれの判断時刻でも、全て２分である。この場合、制御ダイヤの時隔とのずれが所定値よりも小さく、運行乱れは発生していない。また、いずれの判断時刻でも、運転整理は実施されていない。従って、図４（Ｂ）〜図４（Ｄ）では、時隔データと「運転整理無し」とが関係付けて学習（分類）される。
【００３１】
図５（Ａ）〜図５（Ｄ）は、第１実施形態による時隔モデル１４０の一例を示すグラフである。図５（Ａ）〜図５（Ｄ）は、駅Ａ、Ｂ、Ｃの線区における１２月４日の時隔モデル１４０の例を示す。
【００３２】
図５（Ａ）に示すように、列車ｔ１と列車ｔ２との間で、遅延が発生している。例えば、列車ｔ２は、駅Ａでの出発が制御ダイヤから遅れ、運行乱れが発生している。また、四角印に示すように、先行する列車ｔ１が駅Ｃにおいて出発時刻を繰り下げる時刻変更の運転整理が行われている。これにより、列車ｔ１単体としては繰り下げにより遅延は増大するが、列車ｔ１と列車ｔ２との時隔が拡大したままであることによる列車ｔ２の集中混雑が抑制される。従って、列車全体としての遅延を低減させることができる。
【００３３】
図５（Ｂ）および図５（Ｃ）では、点線ｂ、ｃの７時１５分および７時２０分が判断時刻であり、時隔Ａ１〜Ｃ３は、全て２分である。従って、図５（Ｂ）および図５（Ｃ）では、図４（Ｂ）〜図４（Ｄ）と同様に、時隔データと「運転整理無し」とが関係付けて学習される。
【００３４】
図５（Ｄ）では、点線ｄの７時２５分が判断時刻である。図５（Ｄ）では、時隔Ａ２〜Ｂ２、Ｃ１〜Ｃ３は、２分である。しかし、時隔Ａ１、Ｂ３が５分と長くなっている。この場合、上記のように、制御ダイヤの時隔とのずれが所定値よりも大きく、運行乱れが発生している。また、上記のように、時刻変更の運転整理が実施されている。従って、図５（Ｄ）では、時隔データと「運転整理有り」とが関係付けて学習される。
【００３５】
次に、時隔モデル１４０と当日の時隔データとの比較（時隔モデル１４０の適用）について説明する。
【００３６】
図６は、第１実施形態による時隔モデル１４０および当日実績ダイヤの時隔データの一例を示す図である。時隔モデル１４０の時隔データ群１４１、１４２は、時隔データおよび運転整理の実施の有無を含み、それぞれ、図４（Ｂ）〜図４（Ｄ）および図５（Ｂ）〜図５（Ｄ）に対応する。遅延状況取得部１１０の時隔データ群１１１は、当日である１２月５日の時隔データを含む。
【００３７】
図６の時隔データ群１１１に示す１２月５日の７時１５分〜７時２５分では、時隔Ａ１〜Ｃ３は、全て２分である。この当日の時隔データに、時隔モデル１４０が適用される。例えば、時隔データ群１４１、１４２と時隔データ群１１１との間で時隔が比較される。図６に示す例では、時隔データ群１４１の時隔と時隔データ群１１１の時隔は、一致している。一方、時隔データ群１４２の７時２５分における時隔Ａ１、Ｂ３である５分は、時隔データ群１１１の７時２５分における時隔Ａ１、Ｂ３である２分とは異なっている。従って、時隔モデル１４０の適用により、当日である１２月５日の７時１５分〜７時２５分の運転整理は、１２月３日の時隔データ群１４１と同様、不要と判断される。
【００３８】
運転整理案作成部１２０は、例えば、各時隔の一つ一つを比較し、時隔モデル１４０の時隔と当日の時隔との差異が或る範囲内であれば、時隔モデル１４０の時隔と当日の時隔とが一致する（または近い。近いか否かは、例えば、設定されたしきい値との大小により決定する方法により実施可能である。）と判断する。運転整理案作成部１２０は、当日の時隔に最も近い過去の時隔に関係付けられた運転整理の実施の有無を、当日の運転整理の要否判断結果とする。また、運転整理案作成部１２０は、運転整理が必要と判断した場合、過去実績ダイヤを参照し、運転整理案を作成すればよい。運転整理案作成部１２０は、例えば、過去の運転整理の内容を運転整理案として作成する。尚、時隔モデル１４０は、回帰式、決定木、ニューラルネットワークなどのモデリング手法により作成され、当日の時隔データに適用されてもよい。この場合、例えば、作成されたモデルと当日の時隔データが一致する（または近い）か否かが判断される。
【００３９】
次に、運転整理提案実施部１００の動作について説明する。
【００４０】
図７は、第１実施形態による運転整理提案実施部１００の動作例を示すフロー図である。
【００４１】
まず、遅延状況取得部１１０は、運行管理装置３００から当日の遅延状況（当日実績ダイヤデータ）を取得する（Ｓ１００１）。遅延状況は、例えば、時隔である。また、遅延状況取得部１１０は、列車の着発遅延秒数を受け取り、着発遅延秒数から時隔を算出してもよい。
【００４２】
次に、運転整理案作成部１２０は、時隔学習部２１０により作成された時隔モデル１４０を当日の時隔データに適用する（Ｓ１００２）。従って、運転整理案作成部１２０は、運転整理が必要であるか否かを判断する（Ｓ１００３）。
【００４３】
運転整理案作成部１２０は、運転整理が必要であると判断した場合（Ｓ１００３のＹＥＳ）、運転整理案を作成する。運転整理案作成部１２０は、作成した運転整理案を運転整理案選択部１３０に送る。次に、運転整理案選択部１３０は、運転整理案を選択する（Ｓ１００４）。また、運転指令員４００により、実施する運転整理案が選択される。次に、ステップＳ１００５が実行される。
【００４４】
一方、運転整理案作成部１２０は、運転整理が不要であると判断した場合（Ｓ１００３のＮＯ）、運転整理案を作成しない。次に、ステップＳ１００５が実行される。
【００４５】
次に、運転整理提案実施部１００は、一日の運行が終了したか否かを判断する（Ｓ１００５）。一日の運行がまだ終了していない場合（Ｓ１００５のＮＯ）、次周期の動作が行われる。従って、一日の運行が終了するまで、ステップＳ１００１〜Ｓ１００４が繰り返し実行される。一日の運行が終了した場合（Ｓ１００５のＹＥＳ）、運転整理提案実施部１００は、動作を終了する。
【００４６】
以上のように、第１実施形態によれば、時隔学習部２１０は、過去実績ダイヤおよび運転整理の実施状況に基づいて、時隔と、運転整理の実施の有無とが関係付けられた時隔モデル１４０を作成する。また、運転整理案作成部１２０は、時隔モデル１４０を当日ダイヤに適用し、運転整理案を作成する。これにより、時隔に着目し、より広い列車の運行乱れに対する運転整理案を提案することができる。この結果、運転指令員４００に対して、より適切な運転整理の支援をすることができる。
【００４７】
一般に、特定の列車の遅延量に着目して、運転整理の判断をする方法が知られている。列車遅延による先行列車の時刻変更などの運転整理は、路線の或る区間（線区）内のどの場所（駅）、どの列車においても起こる可能性がある。しかし、列車ごとにルール化や機械学習のモデル化をする方法においては、運転整理を適切に判断できない場合がある。これは、例えば、列車によっては運転整理の実施回数が少なく、十分な学習データが得られない可能性があるためである。また、ルール化しない列車に対しては、運転整理の検討漏れの可能性がある。
【００４８】
これに対して、第１実施形態では、駅の時隔に着目することにより、モデル化する対象の数を減らし、学習データの不足を抑制することができる。従って、モデル化の手間を低減することができる。また、より多くの列車に対して網羅的に運転整理案を提案することができる。この結果、運転整理の漏れを抑制し、遅延を抑制することができるより適切な運転整理案を提供することができる。
【００４９】
尚、時隔は、発発時隔に限られず、駅によって停車時間が長い場合があるなどの状況に応じて変更されてもよい。時隔は、例えば、２列車の到着時刻の差（着着時隔）や、先行列車の到着時刻と後続列車の出発時刻との差（着発時隔）などであってもよい。
【００５０】
（変形例１）
図８は、変形例１による時隔モデル１４０および当日実績ダイヤの時隔データの一例を示す図である。変形例１は、時隔モデル１４０の関係付けに、絶対時刻ではなく、相対時刻が用いられる点で、第１実施形態と異なる。
【００５１】
時隔モデル１４０は、基準時刻および該基準時刻からの相対時刻と、時隔と、運転整理の実施の有無とが関係付けられる。例えば、図５（Ｂ）〜図５（Ｄ）に示すように、７時１５分から７時２５分にかけて、駅Ａの時隔は２分から５分に拡大している。図５（Ａ）に示すように、その後の７時３０分では、駅Ａの時隔は２分に戻る。従って、運行乱れによって、時間の経過とともに時隔は拡大および縮小する。この時隔の推移（傾向）が運転整理の判断に関係する可能性が高い。また、当日の遅延状況によっては、運行乱れが遅れて発生することも早く発生することもある。そこで、絶対時刻ではなく、基準時刻および基準時刻から一定時間先までの時隔の推移がデータベース化（モデル化）される。これにより、過去の同一時刻の比較ではなく、時隔の推移の比較をすることができ、より現実に近い運転整理の判断が可能になる。
【００５２】
図８に示す時隔モデル１４０の時隔データ群１４３〜１４５は、時隔データおよび運転整理の実施の有無を含む。また、時隔データ群１４３〜１４５は、それぞれ１２月４日の７時５分、７時１０分および７時１５分を基準時刻とした時隔データである。また、基準時刻から５分および１０分経過した相対時刻における時隔データも示されている。また、遅延状況取得部１１０の時隔データ群１１１は、当日である１２月５日の７時５分を基準時刻とした時隔データを含む。
【００５３】
図８の時隔データ群１４３では、時隔Ａ１〜Ｃ３は、７時５分〜７時１５分のいずれにおいても、全て２分である。この場合、制御ダイヤの時隔とのずれが所定値よりも小さく、運行乱れは発生していない。また、７時５分〜７時１５分のいずれにおいても、運転整理は実施されていない。従って、時隔データ群１４３では、時隔データと「運転整理無し」とが関係付けて学習される。
【００５４】
図８の時隔データ群１４４では、時隔Ａ１〜Ｃ３は、７時１０分〜７時２０分のいずれにおいても、全て２分である。従って、時隔データ群１４４は、時隔データ群１４３と同様に、時隔データと「運転整理無し」とが関係付けて学習される。
【００５５】
図８の時隔データ群１４５では、７時１５分（基準時刻）および７時２０分において、時隔Ａ１〜Ｃ３は、全て２分である。この場合、制御ダイヤの時隔とのずれが所定値よりも小さく、運行乱れは発生してない。また、運転整理は実施されていない。従って、時隔データ群１４５の７時１５分および７時２０分では、時隔データと「運転整理無し」とが関係付けて学習される。一方、７時２５分において、時隔Ａ２〜Ｂ２、Ｃ１〜Ｃ３は２分であり、時隔Ａ１、Ｂ３は５分である。この場合、制御ダイヤの時隔とのずれが所定値よりも大きく、運行乱れが発生している。また、運転整理が実施されている。従って、時隔データ群１４５の７時２５分では、時隔データと「運転整理有り」とが関係付けて学習される。
【００５６】
遅延状況取得部１１０の時隔データ群１１２では、７時５分（基準時刻）および７時１０分において、時隔Ａ１〜Ｃ３は、全て２分である。一方、７時２５分において、時隔Ａ２〜Ｂ２、Ｃ１〜Ｃ３は２分であり、時隔Ａ１、Ｂ３は５分である。
【００５７】
この当日の時隔データに、時隔モデル１４０が適用される。例えば、時隔データ群１４３〜１４５と時隔データ群１１２との間で時隔が比較される。図８に示す例では、時隔データ群１４５の時隔と時隔データ群１１２の時隔とは、一致している。一方、時隔データ群１４３の７時１５分、および、時隔データ群１４４の７時２０分における時隔Ａ１、Ｂ３である２分は、時隔データ群１１２の７時１５分における時隔Ａ１、Ｂ３である５分とは異なっている。従って、時隔モデル１４０の適用により、当日である１２月５日の７時５分および７時１０分の運転整理は、時隔データ群１４５と同様、不要と判断される。また、当日である１２月５日の７時１５分の運転整理は、時隔データ群１４５と同様、必要と判断される。
【００５８】
時隔データ群１４３と、時隔データ群１１２とでは、絶対時刻が同じである。しかし、時刻を相対化して、時隔のパターンの推移に着目しているため、時隔データ群１４３ではなく時隔データ群１４５が当日の運転整理の判断に用いられる。
【００５９】
尚、図８に示す例では、時隔データ群１４５の基準時刻と時隔データ群１１２の基準時刻との差は、１０分である。この差が大きくなるほど、運行の前提となる制御ダイヤが異なってしまう場合がある。そこで、時隔モデル１４０の適用の際、基準時刻の差が所定の値以下になるように設定されてもよい。
【００６０】
変形例１による運行管理システム１０は、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。
【００６１】
（変形例２）
図９は、変形例２による時隔モデル１４０の一例を示す図である。第１実施形態の変形例２は、時隔モデルの単位が時間幅である点で、第１実施形態と異なる。
【００６２】
図９では、判断時刻から１５分前までの発発時隔が示されている。図９の縦軸は、時隔を示し、横軸は時刻を示す。横軸の右端は、判断時刻を示す。時隔データ４０１０〜４０４０の判断時刻は、それぞれ、６時４５分、６時５５分、７時５分および７時１５分である。
【００６３】
時隔モデル１４０は、所定の時間幅を単位として、時隔と、運転整理の実施の有無とが関係付けられる。図９に示す例では、１５分を時間幅とし、時隔がデータベース化（モデル化）される。時隔データ４０１０、４０２０は６つのデータ点を含み、時隔データ４０３０、４０４０は７つのデータ点を含む。すなわち、時隔の波形がデータベース化される。ここで、波形とは時刻と当該時刻における時間の対応関係の時系列データをパターン形状として示すものを指す。また、時隔の波形は、例えば、時隔データ点間の補完などにより、１０秒刻みでデータベース化されてもよい。従って、この時隔の波形と運転整理の実施の有無とが関係付けて学習される。
【００６４】
時隔データ４０１０〜４０３０に示す時隔の波形では、制御ダイヤの時隔とのずれが所定値よりも小さく、運行乱れは発生していない。また、６時４５分〜７時５分のいずれにおいても、運転整理は実施されていない。従って、時隔データ４０１０〜４０３０では、時隔データと「運転整理無し」とが関係付けて学習される。一方、時隔データ４０４０に示す時隔の波形では、制御ダイヤの時隔とのずれが所定値よりも大きく、運行乱れが発生している。また、運転整理が実施されている。従って、時隔データ４０４０では、時隔データと「運転整理有り」とが関係付けて学習される。
【００６５】
変形例２による運行管理システム１０は、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。また、変形例２による運行管理システム１０に変形例１を組み合わせてもよい。
【００６６】
（第２実施形態）
図１０は、第２実施形態による運行管理システム１０の構成を示すブロック図である。第２実施形態は、時隔に特定の列車の遅延量が組み合わせて運転整理の判断が行われる点で、第１実施形態と異なる。
【００６７】
運転整理提案実施部１００は、遅延量モデル１５０をさらに備える。また、運転整理提案モデル作成部２００は、遅延学習部２３０をさらに備える。
【００６８】
遅延学習部２３０は、過去実績ダイヤおよび運転整理の実施状況に基づいて、列車の遅延量と、運転整理の実施の有無とが関係付けられた遅延量モデル１５０を作成する。遅延量は、列車ごと、かつ、駅ごとにおける到着遅延または発車遅延の遅延量である。遅延量モデルとは、遅延量に基づいて、運転整理が必要であるか否かをモデル化した式である。作成された遅延量モデル１５０は、運転整理提案実施部１００に送られる。
【００６９】
運転整理案作成部１２０は、時隔モデル１４０および遅延量モデル１５０を、当日実績ダイヤに適用し、運転整理案を作成する。より詳細には、運転整理案作成部１２０は、遅延量モデル１５０を当日実績ダイヤに適用し、運転整理が不要であると判断した場合、時隔モデル１４０を当日実績ダイヤに適用する。これにより、時隔による運行バランスに関係する運転整理と、遅延量に関係する運転整理の両方から運転整理の提案がすることができる。従って、運転整理の漏れを抑制し、遅延を抑制することができるより適切な運転整理案を提供することができる。
【００７０】
第２実施形態による運行管理システム１０のその他の構成は、第１実施形態による運行管理システム１０の対応する構成と同様であるため、その詳細な説明を省略する。
【００７１】
図１１は、第２実施形態による運転整理提案実施部１００の動作例を示すフロー図である。
【００７２】
まず、遅延状況取得部１１０は、図７のステップＳ１００１と同様に、当日の遅延状況を取得する（Ｓ２００１）。遅延状況には、時隔および遅延量が含まれる。
【００７３】
次に、運転整理案作成部１２０は、遅延量モデル１５０を当日の時隔データに適用する（Ｓ２００２）。従って、運転整理案作成部１２０は、運転整理が必要であるか否かを判断する（Ｓ２００３）。
【００７４】
運転整理案作成部１２０は、運転整理が必要であると判断する場合（Ｓ２００３のＹＥＳ）、運転整理案を作成する。次に、運転整理案選択部１３０は、図７のステップＳ１００４と同様に、運転整理案を選択する（Ｓ２００６）。次に、ステップＳ２００７が実行される。
【００７５】
一方、運転整理案作成部１２０は、運転整理が不要であると判断する場合（Ｓ２００３のＮＯ）、遅延量モデル１５０を当日の時隔データに適用する（Ｓ２００４）。従って、運転整理案作成部１２０は、運転整理が必要であるか否かを判断する（Ｓ２００５）。
【００７６】
運転整理案作成部１２０は、運転整理が必要であると判断する場合（Ｓ２００５のＹＥＳ）、運転整理案を作成する。次に、運転整理案選択部１３０は、運転整理案を選択する（Ｓ２００６）。次に、ステップＳ２００７が実行される。
【００７７】
一方、運転整理案作成部１２０は、運転整理が不要であると判断する場合（Ｓ２００５のＮＯ）、ステップＳ２００７が実行される。
【００７８】
次に、運転整理提案実施部１００は、図７のステップＳ１００５と同様に、一日の運行が終了したか否かを判断する（Ｓ２００７）。一日の運行がまだ終了していない場合（Ｓ２００７のＮＯ）、次周期の動作が行われる。従って、一日の運行が終了するまで、ステップＳ２００１〜Ｓ２００６が繰り返し実行される。一日の運行が終了した場合（Ｓ２００７のＹＥＳ）、運転整理提案実施部１００は、動作を終了する。
【００７９】
このように、遅延量モデルの適用後、時隔モデルを適用することにより運転整理の漏れを抑制することができる。また、列車の遅延と時隔の乱れとを別々に検知して運転整理を実施することができる。
【００８０】
尚、ステップＳ２００６において、何周期分か候補となる運転整理案を保存しておき、複数個そろった時点で、運転指令員４００が運転整理の選択をしてもよい。時間が経過し、当日実績ダイヤのデータが蓄積されることで、作成される運転整理案が増える。従って、運転指令員４００は、複数の運転整理案からより適切な案を選択することができる。
【００８１】
第２実施形態による運行管理システム１０は、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。また、第２実施形態による運行管理システム１０に変形例１および変形例２を組み合わせてもよい。
【００８２】
（変形例３）
図１２は、変形例３による運転整理提案実施部１００の動作例を示すフロー図である。第２実施形態の変形例３は、時隔モデルが先に適用される点で、第２実施形態と異なる。
【００８３】
運転整理案作成部１２０は、時隔モデルを当日実績ダイヤに適用し、運転整理が不要であると判断した場合、遅延量モデルを当日実績ダイヤに適用する。図１２に示すフロー図では、図１１におけるステップＳ２００２とステップ２００４が入れ替わっている。
【００８４】
変形例３による運行管理システム１０は、第２実施形態と同様の効果を得ることができる。また、変形例３による運行管理システム１０に変形例１、変形例２を組み合わせてもよい。
【００８５】
（第３実施形態）
図１３は、第３実施形態による運行管理システム１０の構成の一例を示すブロック図である。第３実施形態は、複数の運転整理案の絞り込みと、運転整理案の提案理由の作成とが行われる点で、第１実施形態と異なる。
【００８６】
運転整理提案実施部１００は、運転整理候補管理部１６０をさらに備える。運転整理候補管理部１６０は、運転整理案選択部１３０に表示した運転整理案を管理する。
【００８７】
運転整理候補管理部１６０は、運転整理候補データベース１６１と、過去実績ダイヤデータベース１６２と、理由作成提示部１６３と、提案絞り込み部１６４とを備える。
【００８８】
運転整理候補データベース１６１は、運転整理案作成部１２０により作成された運転整理案を格納する。また、過去実績ダイヤデータベース１６２は、過去実績ダイヤを格納する。
【００８９】
理由作成提示部１６３は、運転整理案が作成された理由を表示する。例えば、理由作成提示部１６３は、過去実績ダイヤおよび運転整理の実施状況に基づいて、運転整理案の提案理由を作成する。運転整理の作成理由には、例えば、当日に運転整理が提案された時点の遅延量や時隔と似ている過去の日時（過去類似日）や、その日時に実施された運転整理の内容、その日時の総遅延量などが含まれる。過去類似日は、例えば、過去実績ダイヤの遅延量と当日実績ダイヤの遅延量との差が最小になる日など、当該線区の状況に応じて選ばれる。これにより、過去ダイヤを参照し、より的確な運転整理を実施することができる。作成された提案理由は、例えば、運転整理候補データベース１６１に格納される。尚、提案理由の詳細については、図１４を参照して、後で説明する。
【００９０】
提案絞り込み部１６４は、予め定められた設定に基づいて、作成された複数の運転整理案を絞り込む。例えば、運転指令員４００により運転整理案や提案理由の項目に優先度が予め設定され、複数提案があった場合の絞り込みが行われる。これにより、運転整理案の絞り込みを自動で行うことができる。
【００９１】
尚、第３実施形態では、一例として、第２実施形態による遅延量モデル１５０および遅延学習部２３０が設けられている場合について説明する。しかし、遅延量モデル１５０および遅延学習部２３０が設けられていなくてもよい。
【００９２】
第３実施形態による運行管理システム１０のその他の構成は、第１実施形態による運行管理システム１０の対応する構成と同様であるため、その詳細な説明を省略する。また、図１３では、運転整理提案モデル作成部２００が省略されている。
【００９３】
図１４は、第３実施形態による運転整理候補データベース１６１の内容の一例を示す図である。運転整理候補データベース１６１内の前段部１６１ａは、提案された運転整理案の内容を示す。また、運転整理候補データベース１６１内の後段部１６１ｂは、運転整理案の提案理由を示す。「過去類似日」は、上記のように、遅延量や時隔の状況が似ている過去の日付を示す。「実施運転整理」および「内容」は、実施された運転整理の内容を示す。「合計遅延量」は、運転整理実施の場合における合計遅延量を示す。合計遅延量は、運行乱れの規模を示すものであり、例えば、終着駅などの指定された駅において、乱れが発生した時点から運転整理実施により通常の運行となった時点までの列車を対象として、遅延の合計を指標化したものである。
【００９４】
図１４の前段部１６１ａに示す例では、運転整理案１は、列車２の遅延量の乱れが発生し、７時１５分において、列車１の駅Ｘでの順序変更が提案されたことを示す。運転整理案２は、駅Ｂの時隔の乱れが発生し、７時１１分において、列車２の駅Ｙでの出発時刻変更が提案されたことを示す。２つの運転整理案１、２は、何周期かの運転整理要否判断により、運転整理案選択部１３０に表示され、前段部１６１ａに格納される。
【００９５】
図１４の後段部１６１ｂに示す例では、運転整理案１の提案理由として、過去類似日の１１月２８日が示されている。１１月２８日では、順序変更の運転整理が実施され、駅１から駅２まで、列車１、列車２の順番に変更されている。また、運転整理実施時点の合計遅延量が１２分であることも示されている。運転整理案２の提案理由として、過去類似日の１１月２０日が示されている。１１月２０日では、時刻変更の運転整理が実施され、駅３の出発時刻が１分時刻変更されている。また、運転整理実施時点の合計遅延量が１６分であることも示されている。尚、図１４に示す例では、過去類似日での合計遅延量の少ない順で示されている。絞り込みの優先度は、過去類似日の合計遅延量に限られない。例えば、絞り込みの優先度は、判断時刻の早い順などであってもよい。
【００９６】
また、いずれかの運転整理案が選択された場合、ダイヤなどが変更される場合がある。従って、実施されなかった運転整理案は削除され、再び運転整理の要否判断が行われる。
【００９７】
前段部１６１ａは、運転整理案選択部１３０に表示される。また、後段部１６１ｂは、例えば、運転指令員４００の操作により理由作成提示部１６３に表示される。尚、後段部１６１ｂは、理由作成提示部１６３に代えて、運転整理案選択部１３０に表示されてもよい。
【００９８】
第３実施形態による運行管理システム１０は、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。また、第３実施形態による運行管理システム１０に変形例１、変形例２、変形例３および第２実施形態を組み合わせてもよい。
【００９９】
本実施形態による運行管理システム１０の少なくとも一部は、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェアで構成してもよい。ソフトウェアで構成する場合には、運行管理システム１０の少なくとも一部の機能を実現するプログラムをフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させてもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でもよい。また、運行管理システム１０の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布してもよい。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布してもよい。
【０１００】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１０１】
１０  運行管理システム、１２０  運転整理案作成部、１４０  時隔モデル、１５０  遅延量モデル、１６３  理由作成提示部、１６４  提案絞り込み部、２１０  時隔学習部、２３０  遅延学習部
【図１】
2020199973.tif 000003
【図２】
2020199973.tif 000004
【図３】
2020199973.tif 000005
【図４】
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【図５】
2020199973.tif 000007
【図６】
2020199973.tif 000008
【図７】
2020199973.tif 000009
【図８】
2020199973.tif 000010
【図９】
2020199973.tif 000011
【図１０】
2020199973.tif 000012
【図１１】
2020199973.tif 000013
【図１２】
2020199973.tif 000014
【図１３】
2020199973.tif 000015
【図１４】
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