(57)【要約】【課題】将来の交通需要の予測精度を向上させると共に予測モデルの構築に要する演算量の増加を抑制すること。【解決手段】交通状況予測装置１００は、学習用人口データを取得する学習用人口データ取得部１１１と、時間帯別交通量データを取得する交通量データ取得部１１３と、時間帯別交通量データに含まれる各時間帯の交通量について、対応する時間帯において予測対象道路を通過しようとした車両の台数を示す交通需要と一致しているかを判定し、一致している時間帯の交通量のみを、予測モデル構築時の学習用交通量データとして抽出する使用時間帯抽出部１１５と、学習用交通量データ及びグループごとの人口データに基づき、交通需要予測モデルを構築する交通需要予測モデル構築部１１７と、グループごとの人口データ及び交通需要予測モデルに基づき予測対象道路の交通需要を予測する交通需要予測部１１９と、を備える。【選択図】図１
2020035091.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の位置と属性とに応じて分類された複数のグループの人口データを取得する人口データ取得部と、
予測対象道路を通過した車両の台数である交通量を時間帯毎に示す時間帯別交通量データを取得する時間帯別交通量データ取得部と、
前記時間帯別交通量データに含まれる各時間帯の交通量について、対応する時間帯において前記予測対象道路を通過しようとした車両の台数を示す交通需要と一致しているかを判定し、一致している時間帯の交通量のみを、予測モデル構築時の学習用交通量データとして抽出する使用時間帯抽出部と、
前記学習用交通量データ及び前記グループごとの前記人口データに基づき、人口データを説明変数として交通需要を予測する交通需要予測モデルを構築する交通需要予測モデル構築部と、
前記グループごとの前記人口データ及び前記交通需要予測モデルに基づき、前記予測対象道路の交通需要を予測する交通需要予測部と、を備える交通状況予測装置。
【請求項２】
前記交通需要予測モデル構築部は、前記予測対象道路における交通需要に対する寄与度が高いグループの前記人口データを選択して、前記交通需要予測モデルを構築する、請求項１記載の交通状況予測装置。
【請求項３】
前記予測対象道路を通過した車両の所要時間を時間帯毎に示す時間帯別所要時間データを取得する所要時間データ取得部と、
前記交通需要予測部による前記交通需要の予測結果と、前記時間帯別所要時間データとに基づき、前記交通需要の予測結果を説明変数として時間帯別所要時間を予測する所要時間予測モデルを構築する所要時間予測モデル構築部と、
前記交通需要予測部によって予測された、前記時間帯別所要時間を予測するために用いる予測用交通需要予測結果と、前記所要時間予測モデルとに基づいて前記予測対象道路を通過する際の前記時間帯別所要時間を予測する所要時間予測部と、を更に備える、請求項１又は２記載の交通状況予測装置。
【請求項４】
前記所要時間予測部による前記時間帯別所要時間の予測結果に基づき交通渋滞を予測する交通渋滞予測部を更に備える、請求項３記載の交通状況予測装置。
【請求項５】
前記予測対象道路を通過した車両の速度を時間帯毎に示す時間帯別速度データを取得する速度データ取得部と、
前記予測対象道路における交通事故や交通規制の状況を時間帯毎に示す時間帯別交通異常データを取得する交通異常データ取得部と、を更に備え、
前記使用時間帯抽出部は、前記時間帯別速度データ及び前記時間帯別交通異常データの少なくともいずれか一方を考慮して、前記時間帯別交通量データに含まれる各時間帯の交通量が、対応する時間帯の前記交通需要と一致しているかを判定する、請求項１〜４のいずれか一項記載の交通状況予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通状況予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
本明細書で使用する「交通容量」とは、個々の道路が一定の期間内にどれだけの車両を通しえるかという、その道路が構造上有している能力である。本明細書で使用する「交通量」とは、道路上に設置されたカメラや感知器等の道路センサによって測定される、ある道路をある期間内に実際に通過した車両の台数である。本明細書で使用する「交通需要」とは、ある道路をある期間内に通過しようとする車両の台数である。
【０００３】
交通量や所要時間などの交通データを取得し、取得された交通データに基づいて所望地点の将来の交通状況（交通需要や通過所要時間、交通渋滞の発生など）を予測する技術が知られている。交通状況を予測する方法としては、蓄積された過去の交通データと現在の交通データとから、パターンマッチングや機械学習などの統計処理的手法によって将来の交通状況を予測する方法がある。特許文献１に記載された技術では、蓄積された過去の交通データから、特定の日時、場所における交通量の変動の特徴を統計的に分析し、得られた特徴と現在の交通量とから自己回帰モデルにより将来の交通量を予測している。また、特許文献２に記載された技術では、過去の渋滞データに基づいて渋滞予測モデルを作成し、渋滞予測モデルに現在の交通データを入力して交通渋滞を予測している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−１６０４５４号公報
【特許文献２】特開２００４−２７２４０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ある道路において、ある時間帯に交通容量を上回る交通需要が発生すると、車両が滞留して交通渋滞が発生し、交通量と交通需要が不一致（交通量が交通需要より少なくなる）となるため、交通量から交通需要を把握することができない。例えば、交通容量が２，０００［台/時間］（１時間に２，０００台が通過可能）の道路に対して、３，０００［台/時間］の交通需要が発生した場合、交通量は２，０００［台/時間］であり交通需要と一致しない。道路センサなどによって測定された交通量などの交通データは、実際に道路を通過した車両に関するデータであるため、交通需要が交通容量を上回り、交通量の上限が交通容量で制限されると、どの時間帯にどれくらいの交通需要があったのかを把握できない。交通需要が交通容量を上回ることで滞留した車両は、本来通過しようとした時刻以降の時間帯に道路を通過することとなり、将来の交通量や所要時間、交通渋滞の継続などに影響を与える。さらにその間も交通容量を上回る交通需要が継続していると、その影響はさらに以降に継続していく。このため、交通データのみから将来の交通量や所要時間、交通渋滞を予測する場合、特に交通量が多く交通容量を上回る交通需要が頻繁に発生する道路では予測の誤差が大きくなるおそれがある。
【０００６】
例えば特許文献１に記載の手法では、道路センサによって測定された交通量を基に将来の交通量を予測しているが、あくまで交通量の予測にとどまっており、交通需要が交通容量を上回る際の交通需要の予測はできていない。また、交通需要や所要時間、交通渋滞に影響を与える要因は多数あるため、従来の予測手法では、予期していない要因によって、予測結果と実際とが乖離することが懸念される。例えば特許文献２に記載の手法では、過去の交通データとして、既に走行状態にある車両のデータを用いて渋滞予測モデルが作成されており、その時点で走行状態にないがその後走行状態となって予測対象道路の交通に影響を及ぼす車両は考慮されていない。このため、過去の交通データのみから交通需要や所要時間、交通渋滞を予測する場合、現在の時刻から予測時刻までの時間が長いほど、現在走行状態にないが予測時刻に走行状態となる車両に起因して予測の誤差が大きくなるおそれがある。
【０００７】
一方、交通需要や所要時間、交通渋滞に影響を与える様々な要因を考慮してこれらの予測モデルを構築すれば、予測の誤差を低減して予測の精度が向上され得る。しかし、この場合、予測モデルの構築に要する演算量が劇的に増加するおそれがある。
【０００８】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、将来の交通需要の予測精度を向上させると共に予測モデルの構築に要する演算量の増加を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様に係る交通状況予測装置は、人の位置と属性とに応じて分類された複数のグループの人口データを取得する人口データ取得部と、予測対象道路を通過した車両の台数である交通量を時間帯毎に示す時間帯別交通量データを取得する時間帯別交通量データ取得部と、時間帯別交通量データに含まれる各時間帯の交通量について、対応する時間帯において予測対象道路を通過しようとした車両の台数を示す交通需要と一致しているかを判定し、一致している時間帯の交通量のみを、予測モデル構築時の学習用交通量データとして抽出する使用時間帯抽出部と、学習用交通量データ及びグループごとの人口データに基づき、人口データを説明変数として交通需要を予測する交通需要予測モデルを構築する交通需要予測モデル構築部と、グループごとの人口データ及び交通需要予測モデルに基づき、予測対象道路の交通需要を予測する交通需要予測部と、を備える。
【００１０】
本発明の一態様に係る交通状況予測装置では、交通量データと人口データとに基づき、例えば機械学習等により交通需要予測モデルが構築される。人口データが用いられることによって、交通需要増減の様々な要因を考慮して交通需要予測モデルを構築することができる。例えば、人口データは、現在走行状態にないが予測時刻に走行状態になる自動車の数に相関している。このような、交通量データからは取得しにくい交通需要増減の要因を、人口データから取得して交通需要予測モデルが構築されることにより、該交通需要予測モデルを用いて、高精度に交通需要予測を行うことができる。ここで、例えば、交通容量を上回る交通需要が発生した場合には、車両が滞留して交通渋滞が発生し、交通量が交通需要より少なくなるため、交通量から交通需要を正確に把握することができない。したがって、単に交通量データから交通需要予測モデルを構築した場合には、交通需要を高精度に予測することができないおそれがある。この点、本発明の一態様に係る交通状況予測装置では、交通量と交通需要とが比較され、双方が一致している時間帯の交通量のみが予測モデル構築に用いられている。すなわち、例えば予測対象道路において交通要用を上回る交通需要が発生し交通量と交通需要とが一致していない時間帯がある場合には、該一致していない時間帯の交通量データを除外して、人口と交通需要の関係をより正確に反映した交通需要予測モデルが構築される。当該交通需要予測モデルが用いられることにより、交通容量を上回る交通需要を人口に基づき外挿法によって高精度に予測することが可能になる。また、一部の交通量データを除外して交通需要予測モデルを構築するため、交通需要予測モデルの構築に要する演算量を抑制することができる。以上より、本発明の一態様に係る交通状況予測装置によれば、交通需要の予測精度を向上させると共に交通需要予測モデルの構築に要する演算量の増加を抑制することができる。
【００１１】
交通需要予測モデル構築部は、予測対象道路における交通需要に対する寄与度が高いグループの人口データを選択して、交通需要予測モデルを構築してもよい。これにより、交通需要予測の精度を確保すると共に、交通量需要予測モデルの構築に用いる人口データを限定的として、交通量需要予測モデルの構築に要する演算量の増加を抑制することができる。
【００１２】
上述した交通状況予測装置は、予測対象道路を通過した車両の所要時間を時間帯毎に示す時間帯別所要時間データを取得する所要時間データ取得部と、交通需要予測部による交通需要の予測結果と、時間帯別所要時間データとに基づき、交通需要の予測結果を説明変数として時間帯別所要時間を予測する所要時間予測モデルを構築する所要時間予測モデル構築部と、交通需要予測部によって予測された、時間帯別所要時間を予測するために用いる予測用交通需要予測結果と、所要時間予測モデルとに基づいて予測対象道路を通過する際の時間帯別所要時間を予測する所要時間予測部と、を更に備えていてもよい。例えば、ある期間において交通容量を上回る交通需要が発生し滞留した車両は、本来通過しようとしていた時間帯以降の時間帯に道路を通過することになる。この場合、車両の所要時間を適切に予測できないおそれがある。この点、本発明の一態様に係る交通状況予測装置では、時間帯別所要時間と交通需要の予測結果とに基づき所要時間予測モデルが構築されているため、上述したような滞留した車両が及ぼす影響も考慮して所要時間を予測することができる。すなわち、本発明の一態様に係る交通状況予測装置によれば、所要時間予測の精度を向上させることができる。
【００１３】
上述した交通状況予測装置は、所要時間予測部による時間帯別所要時間の予測結果に基づき交通渋滞を予測する交通渋滞予測部を更に備えていてもよい。上述した高精度の所要時間予測結果に基づき交通渋滞を予測することにより、交通渋滞予測の精度を向上させることができる。
【００１４】
上述した交通状況予測装置は、予測対象道路を通過した車両の速度を時間帯毎に示す時間帯別速度データを取得する速度データ取得部と、予測対象道路における交通事故や交通規制の状況を時間帯毎に示す時間帯別交通異常データを取得する交通異常データ取得部と、を更に備え、使用時間帯抽出部は、時間帯別速度データ及び時間帯別交通異常データの少なくともいずれか一方を考慮して、時間帯別交通量データに含まれる各時間帯の交通量が、対応する時間帯の交通需要と一致しているかを判定してもよい。交通容量を上回る交通需要が発生している場合には、混雑によって、車両の速度が低下すると考えられる。また、交通事故や交通規制が発生している場合には、交通量が不規則に変化すると考えられる。このように、時間帯別速度データ及び交通異常データは、交通量及び交通需要の状況に密接に関係することから、交通量が交通需要と一致しているか否かを判定するに際して、時間帯別速度データ及び交通異常データが考慮されることにより、交通量と交通需要との一致を高精度に判定することができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、将来の交通需要の予測精度を向上させると共に予測モデルの構築に要する演算量の増加を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】一の実施形態に係る交通状況予測装置の機能を説明するための図である。
【図２】人口データの構成例を示す図である。
【図３】交通渋滞予測結果の例を示す図である。
【図４】一の実施形態に係る交通状況予測装置で実行される処理を示すフローチャートであって、詳細には、交通需要予測モデルの構築処理を示すフローチャートである。
【図５】一の実施形態に係る交通状況予測装置で実行される処理を示すフローチャートであって、詳細には、交通需要予測処理を示すフローチャートである。
【図６】一の実施形態に係る交通状況予測装置で実行される処理を示すフローチャートであって、詳細には、所要時間予測モデルの構築処理を示すフローチャートである。
【図７】一の実施形態に係る交通状況予測装置で実行される処理を示すフローチャートであって、詳細には、所要時間予測処理及び交通渋滞予測処理を示すフローチャートである。
【図８】一の実施形態に係る交通状況予測装置のハードウェアの構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面と共に本発明に係る交通状況予測装置の実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１８】
図１は、本実施形態に係る交通状況予測装置１００の機能を説明するための図である。交通状況予測装置１００は、学習用の交通量データ及び人口データに基づいて、交通需要の予測に用いる交通需要予測モデルを作成（構築）する。交通状況予測装置１００は、作成された交通需要予測モデルを用いて、人口データを入力として交通需要を予測する。
【００１９】
また、交通状況予測装置１００は、予測された交通需要を学習用に蓄積したデータと所要時間データとに基づいて、所要時間の予測に用いる所要時間予測モデルを作成する。交通状況予測装置１００は、作成された所要時間予測モデルと、人口データを入力として予測された交通需要とに基づき、所要時間を予測する。そして、交通状況予測装置１００は、人口データを入力として予測された交通需要からさらに予測された所要時間から、交通渋滞を予測する。
【００２０】
図１に示されるように、交通状況予測装置１００は、学習用人口データ取得部１１１と、学習用人口データ格納部１１２と、交通量データ取得部１１３と、交通量データ格納部１１４と、速度データ取得部１２８と、速度データ格納部１２９と、交通異常データ取得部１３０と、交通異常データ格納部１３１と、使用時間帯抽出部１１５と、学習用交通量データ格納部１１６と、交通需要予測モデル構築部１１７と、交通需要予測モデル格納部１１８と、予測用人口データ取得部１１０と、交通需要予測部１１９と、学習用交通需要予測結果格納部１２０と、所要時間データ取得部１２１と、所要時間データ格納部１２２と、所要時間予測モデル構築部１２３と、所要時間予測モデル格納部１２４と、予測用交通需要予測結果取得部１２５と、所要時間予測部１２６と、交通渋滞予測部１２７と、を備える。
【００２１】
学習用人口データ取得部１１１は、人の位置と属性とに応じて分類された複数のグループの人口データを取得する。学習用人口データ取得部１１１は、交通状況予測装置１００の外部から、交通需要予測モデルの構築に用いられる学習用の人口データ（学習用人口データ）を取得する。学習用人口データ取得部１１１は、予め定められたサンプリング期間内にサンプリングされた学習用人口データを渋滞予測に用いる元データとして取得する。学習用人口データは、例えば、外部のデータベースに記録された全国の過去の人口データであり、サンプリング時刻と人の位置と人の属性とに応じて分類された複数のグループに分かれている。本実施形態では、学習用人口データ取得部１１１は、日毎に正午にサンプリングされた学習用人口データのみを取得する。学習用人口データ取得部１１１は、学習用人口データ格納部１１２に学習用人口データを入力する。学習用人口データ格納部１１２は、学習用人口データを記憶（格納）する。
【００２２】
人口データとは、ある時刻においてある地域にどれくらい人が存在したかを示すデータである。本実施形態では、人口データは、サンプリング時刻と、人の位置（例えば、地域メッシュ等）と、人の属性（例えば、性別、年代、居住地等）とに応じて分類された複数のグループの各々に属する人口を示している。サンプリング時刻は、データのサンプリングを行った時刻である。人の位置及び属性は、データのサンプリングの対象者（サンプリング対象者）の位置及び属性である。例えば、人口データは、外部のデータベース等に保存されている、予め携帯端末の定期的にサンプリングされた位置情報と当該携帯端末のユーザの属性についての登録情報とから生成される。本実施形態では、人口データは、図２に示したように、「時刻」、「位置識別番号」、「性別」、「年代」、「居住地」、及び「人口」の項目で構成される。
【００２３】
「時刻」では、データのサンプリングを行った日付と時刻が示される。「位置識別番号」では、サンプリング対象者の位置を識別する番号が示される。例えば、「位置識別番号」として、「ＪＩＳ  Ｘ  ０４１０  地域メッシュコード」が用いられる。「位置識別番号」には、第２次メッシュ、第３次メッシュ、又は２分の１地域メッシュ等の地域メッシュコードが用いられてもよいし、居住地の都道府県コード又は市区町村コードが用いられてもよい。本実施形態では、「位置識別番号」として２分の１地域メッシュが用いられるため、位置識別番号は約１５０万種類に分類されている。
【００２４】
「性別」では、サンプリング対象者の性別が示される。「年代」では、サンプリングの対象者の年齢区分が示される。本実施形態では、「年代」は、２０歳以下、２１〜２５歳、２６〜３０歳、３１〜３５歳、３６〜４０歳、４１〜４５歳、４６〜５０歳、５１〜５５歳、５６〜６０歳、６１〜６５歳、６６〜７０歳、７１〜７５歳、７６歳以上の１３種類に分類されている。「居住地」では、サンプリングの対象者の居住地が示される。「居住地」には、第２次メッシュ、第３次メッシュ、又は２分の１地域メッシュ等の地域メッシュコードが用いられてもよいし、居住地の都道府県コード又は市区町村コードが用いられてもよい。本実施形態では、「居住地」として、約２０００個に分類された市区町村コードが用いられる。
【００２５】
本実施形態では、人口データは、人の位置に相当する「位置識別番号」と、人の属性に相当する、「性別」、「年代」、及び「居住地」とに応じて複数のグループに分類される。このため、人口データは、約１５０万×２×１３×約２０００のグループに分類され得る。すなわち、人の位置及び属性の組み合わせを変数とする空間は、理論上、約８００億次元に及ぶ。
【００２６】
交通量データ取得部１１３は、予測対象道路を通過した車両の台数である交通量を時間帯毎に示す時間帯別交通量データを取得する。交通量データ取得部１１３は、交通状況予測装置１００の外部から、交通量データを取得する。交通量データ取得部１１３は、予め定められたサンプリング期間内にサンプリングされた、交通需要予測位置における交通量データを、交通需要予測に用いる元データとして取得する。交通量データは、例えば、外部のデータベースに記録された過去の交通量データのうち、交通需要を予測する交通需要予測位置に応じた交通量を示す。交通量データ取得部１１３は、交通量データ格納部１１４に交通量データを入力する。交通量データ格納部１１４は、交通量データを記憶（格納）する。
【００２７】
交通量データとは、位置に応じた車両の通過台数（交通量）を示すデータであり、例えば道路に設置された車両感知器を用いて、一定のサンプリング期間ごとに計測され、交通量情報を管理する外部のデータベースに予め保存されている。例えば、交通量データは、道路（例えば、全国の主要な道路）が予め区分けされた区間（いわゆるリンク）ごとに、「時刻」、及び「交通量」の項目で構成されている。本実施形態では、上述した予め区分けされた区間（位置）が予測の対象（予測対象道路）とされる。「時刻」では、サンプリング期間の開始時点の日付と時刻が示される。「交通量」では、サンプリング期間における対象の位置の交通量が示される。本実施形態では、交通量データは１０分間隔でサンプリングされている。
【００２８】
速度データ取得部１２８は、予測対象道路を通過した車両の速度を時間帯毎に示す時間帯別速度データを取得する。速度データ取得部１２８は、交通状況予測装置１００の外部から、学習用交通量データの抽出に用いる速度データを取得する。速度データ取得部１２８は、予め定められたサンプリング期間内にサンプリングされた、交通需要予測位置における速度データを取得する。速度データは、例えば、外部のデータベースに記録された過去の速度データのうち、交通需要を予測する交通需要予測位置に応じた速度を示す。速度データ取得部１２８は、速度データ格納部１２９に速度データを入力する。速度データ格納部１２９は、速度データを記憶（格納）する。
【００２９】
速度データとは、位置に応じた車両の速度を示すデータであり、例えば道路に設置された車両感知器を用いて一定のサンプリング期間ごとに計測され、速度情報を管理する外部のデータベースに予め保存されている。例えば、速度データは、サンプリング期間ごとに、その期間内に対象の位置を通過した車両の速度の平均を用いる。例えば、速度データは「時刻」、及び「速度」の項目で構成されている。「時刻」では、サンプリング期間の開始の日付と時刻が示される。「速度」では、サンプリング期間における車両の速度が表示される。速度はサンプリング期間内の車両の平均速度でなくてもよく、最大速度、最小速度、速度の中央値等を用いてもよい。本実施形態では、速度データは５分間隔でサンプリングされている。
【００３０】
交通異常データ取得部１３０は、予測対象道路における交通事故や交通規制の状況を時間帯毎に示す時間帯別交通異常データを取得する。交通異常データ取得部１３０は、交通状況予測装置１００の外部から、学習用交通量データの抽出に用いる交通異常データを取得する。交通異常データ取得部１３０は、予め定められたサンプリング期間内にサンプリングされた、交通需要予測位置における交通異常データを取得する。交通異常データは、例えば、外部のデータベースに記録された過去の交通異常データのうち、交通需要を予測する交通需要予測位置に応じた交通異常の有無を示す。交通異常データ取得部１３０は、交通異常データ格納部１３１に交通異常データを入力する。交通異常データ格納部１３１は、交通異常データを記憶（格納）する。
【００３１】
交通異常データとは、位置に応じた交通異常を示すデータであり、交通異常情報を管理する外部のデータベースに予め保存されている。交通異常とは、交通事故や道路工事、交通規制などにより対象の位置の交通状況に影響を与えうるイベントである。例えば、交通異常データは、「時刻」、及び「交通異常有無」の項目で構成されている。「時刻」では、一定の時間間隔ごとに区切られた期間の開始の日付と時刻が示される。「交通異常」では、対象の位置におけるその期間内の交通異常の有無が示される。交通異常データの形式は上記の形式に限らず、例えば交通異常が発生した時刻のみについて存在するデータであってもよい。
【００３２】
使用時間帯抽出部１１５は、時間帯別交通量データに含まれる各時間帯の交通量について、対応する時間帯において予測対象道路を通過しようとした車両の台数を示す交通需要と一致しているかを判定し、一致している時間帯の交通量のみを、予測モデル構築時の学習用交通量データとして抽出する。使用時間帯抽出部１１５は、交通量データ格納部１１４、速度データ格納部１２９、及び交通異常データ格納部１３１を参照して、位置ごとに、交通量と交通需要が一致すると判定された時間帯の交通量データを抽出する。このように、使用時間帯抽出部１１５は、時間帯別速度データと時間帯別交通異常データとを考慮して、時間帯別交通量データに含まれる各時間帯の交通量が、対応する時間帯の交通需要と一致しているかを判定する。
【００３３】
以下、使用時間帯抽出部１１５が、ある交通需要予測位置のある時刻の交通量データについて、交通量と交通需要が一致しているかを、速度データと交通異常データを用いて判定する例について説明する。対象の位置の交通容量を超える交通需要が発生した場合、対象の位置では混雑による速度の低下が発生している。また、交通異常により車線減少や速度規制等が発生した場合、交通量が不規則に変化するため、交通需要と一致しているかは判定できない。使用時間帯抽出部１１５は、速度データを用いて、予測位置のある時刻における速度が、予め定められた速度の閾値を下回っていないかを判定する。判定の結果、速度の閾値を下回っている場合は、対象の位置において混雑が発生しており、交通量と交通需要が一致していないと判定し、対象時刻の交通量データを除外する。速度の閾値はパラメータであり、ユーザが任意に変更できる。速度の閾値は、例えば高速道路であれば、７０［ｋｍ／時間］に設定される。また、使用時間帯抽出部１１５は、交通異常データを用いて、交通異常が発生していた時刻の交通量データを除外する。使用時間帯抽出部１１５は、除外しなかった時刻の交通量データを学習用交通量データ格納部１１６に入力する。学習用交通量データ格納部１１６は、除外されなかった時刻の交通量データを記憶（格納）する。なお、使用時間帯抽出部１１５で行われる交通量データの除外は、上述した速度データと交通異常データを用いた手法に限定されない。例えば、速度データ、交通異常データのどちらか一方のみを用いてもよいし、渋滞データを用いてもよい。
【００３４】
交通需要予測モデル構築部１１７は、学習用交通量データ及び学習用人口データ（グループごとの人口データ）に基づき、人口データを説明変数として交通需要を予測する交通需要予測モデルを構築する。交通需要予測モデル構築部１１７は、学習用人口データ格納部１１２及び学習用交通量データ格納部１１６を参照して、位置ごとに、交通需要の予測に用いる予測用回帰式（交通需要予測モデル）を構築する。交通需要予測モデル構築部１１７は、学習用人口データを説明変数とし、学習用交通量データを目的変数として、Elastic Net回帰によって交通需要予測モデルを構築する。交通需要予測モデル構築部１１７は、互いに同日の情報を示す学習用人口データと学習用交通量データとを１セットとして、サンプリング期間の複数セットを用いて、交通需要予測モデルを構築する。交通需要予測モデル構築部１１７で用いられる回帰は、Elastic Net回帰に限られない。Elastic Net回帰の代わりに、例えばLasso回帰、Ridge回帰などを用いてもよい。また、ロジスティック回帰などによる変数選択と、ＰＬＳ回帰、ＰＣＡなどによる次元圧縮と、線形回帰、ニューラルネットワークなどを組み合わせてもよい。本実施形態では、日毎の正午の人口と同日の午後の５分単位の交通量データを１セットとし、正午の人口から同日の午後の５分単位の交通需要を予測するモデルを構築する。交通需要予測モデル構築部１１７は、交通需要予測モデル格納部１１８に交通需要予測モデルを入力する。交通需要予測モデル格納部１１８は、交通需要予測モデルを記憶（格納）する。
【００３５】
交通需要予測モデル構築部１１７は、予測対象道路における交通需要に対する寄与度が高いグループの人口データを優先的に選択して、交通需要予測モデルを構築してもよい。寄与度が高いか否かは、例えば回帰係数、相関係数、ニューラルネットワークにおける重みなどにより判断される。
【００３６】
予測用人口データ取得部１１０は、交通状況予測装置１００の外部から、交通需要の予測に用いる予測用人口データを取得する。予測用人口データは、予め決められた所定日時の人口データであり、例えば、取得可能な人口データのうち最新の人口データ、当日の所定時刻の人口データ等である。本実施形態では、予測用人口データ取得部１１０は、交通需要予測を行う当日の正午にサンプリングされた人口データを取得する。
【００３７】
交通需要予測部１１９は、予測用人口データ（グループごとの人口データ）及び交通需要予測モデルに基づき、予測対象道路の交通需要を予測する。交通需要予測部１１９は、交通需要予測モデル格納部１１８に格納されている交通需要予測モデル、及び、予測用人口データ取得部１１０によって取得された予測用人口データを用いて交通需要を予測する。本実施形態では、交通需要予測部１１９は、予測用人口データを入力とし、交通需要予測モデル格納部１１８から取得された交通需要予測モデルを用いて、交通需要予測時間帯における交通需要予測位置の交通需要予測結果を交通状況予測装置１００の外部に出力する。また、交通需要予測部１１９は、交通需要予測結果を学習用交通需要予測結果格納部１２０及び予測用交通需要予測結果取得部１２５に入力する。学習用交通需要予測結果格納部１２０は、交通需要予測結果を、所要時間予測モデル構築のための学習用データとして記憶（格納）する。
【００３８】
所要時間データ取得部１２１は、予測対象道路を通過した車両の所要時間を時間帯毎に示す時間帯別所要時間データを取得する。所要時間データ取得部１２１は、交通状況予測装置１００の外部から、所要時間データを取得する。所要時間データ取得部１２１は、予め定められたサンプリング期間内にサンプリングされた、所要時間予測位置における所要時間データを、所要時間予測に用いる元データとして取得する。所要時間データは、例えば、外部のデータベースに記録された過去の所要時間データのうち、所要時間を予測する所要時間予測位置に応じた所要時間を示す。所要時間データ取得部１２１は、所要時間データ格納部１２２に所要時間データを入力する。所要時間データ格納部１２２は、所要時間データを記憶（格納）する。
【００３９】
所要時間データとは、対象の位置の入り口から出口までを通過にかかる所要時間を示すデータであり、一定のサンプリング期間ごとに計測され、所要時間情報を管理する外部のデータベースに予め保存されている。例えば、所要時間データは、位置ごとに、「時刻」、及び「所要時間」の項目で構成されている。「時刻」では、対象の位置の入り口に車両が到達した日付と時刻が示される。「所要時間」では、対象の位置の入り口に到達した車両が、対象の位置の出口に到達するのにかかった時間の長さが表示される。本実施形態では、所要時間データは３０分間隔でサンプリングされている。
【００４０】
所要時間予測モデル構築部１２３は、交通需要予測部１１９による交通需要の予測結果と、時間帯別所要時間データとに基づき、交通需要の予測結果を説明変数として時間帯別所要時間を予測する所要時間予測モデルを構築する。所要時間予測モデル構築部１２３は、学習用交通需要予測結果格納部１２０及び所要時間データ格納部１２２を参照して、位置ごとに、所要時間の予測に用いる予測用回帰式（所要時間予測モデル）を構築する。所要時間予測モデル構築部１２３は、学習用交通需要予測結果を説明変数とし、所要時間データを目的変数として、Elastic Net回帰によって所要時間予測モデルを構築する。所要時間予測モデル構築部１２３は、互いに同日の情報を示す学習用交通需要予測結果と所要時間データとを１セットとして、サンプリング期間の複数セットを用いて、所要時間予測モデルを構築する。所要時間予測モデル構築部１２３で用いられる回帰は、Elastic Net回帰に限られない。Elastic Net回帰の代わりに、例えばLasso回帰、Ridge回帰などを用いてもよい。また、ロジスティック回帰などによる変数選択と、ＰＬＳ回帰、ＰＣＡなどによる次元圧縮と、線形回帰、ニューラルネットワークなどを組み合わせてもよい。本実施形態では、日毎の午後の５分単位の交通需要予測結果と同日の午後の３０分単位の所要時間データを１セットとし、５分単位の交通需要予測結果から３０分単位の所要時間を予測するモデルを構築する。所要時間予測モデル構築部１２３は、所要時間予測モデル格納部１２４に所要時間予測モデルを入力する。所要時間予測モデル格納部１２４は、所要時間予測モデルを記憶（格納）する。
【００４１】
予測用交通需要予測結果取得部１２５は、所要時間の予測に用いる予測用交通需要予測結果を、交通需要予測部１１９から取得する。予測用交通需要予測結果は、予め決められた所定日時の交通需要予測結果であり、例えば、取得可能な人口データのうち最新の人口データ、当日の所定時刻の人口データ等を用いて、交通需要予測部１１９によって予測された交通需要予測結果である。本実施形態では、予測用交通需要予測結果取得部１２５は、所要時間予測を行う当日の正午の人口を用いて、交通需要予測部１１９によって予測された、当日午後の５分単位の交通需要予測結果を取得する。
【００４２】
所要時間予測部１２６は、交通需要予測部１１９によって予測された、時間帯別所要時間を予測するために用いる予測用交通需要予測結果と、所要時間予測モデルとに基づいて予測対象道路を通過する際の時間帯別所要時間を予測する。所要時間予測部１２６は、所要時間予測モデル格納部１２４に格納されている所要時間予測モデル、及び、予測用交通需要予測結果取得部１２５によって取得された予測用交通需要予測結果を用いて所要時間を予測する。本実施形態では、所要時間予測部１２６は、予測用交通需要予測結果を入力とし、所要時間予測モデル格納部１２４から取得された所要時間予測モデルを用いて、所要時間予測時間帯における所要時間予測位置の所要時間予測結果を出力する。
【００４３】
交通渋滞予測部１２７は、所要時間予測部１２６による時間帯別所要時間の予測結果に基づき交通渋滞を予測する。本実施形態では、日毎に、渋滞予測対象の位置における、同日の午後の３０分単位の所要時間予測結果から同日の午後の「渋滞の有無」、「渋滞の開始時刻」、「渋滞の終了時刻」、及び「渋滞のピーク時刻」を予測する。渋滞予測対象の位置において渋滞が発生していると判定される渋滞所要時間閾値Ｔｊは、渋滞と判定される速度ｖと、渋滞予測対象の位置の長さｍを用いて、渋滞所要時間閾値：Ｔｊ＝ｍ／ｖと求められる。渋滞と判定される速度ｖはパラメータであり、ユーザが任意に設定できる。例えば高速道路では４０［ｋｍ/時間］が設定される。所要時間予測部１２６によって予測された、渋滞予測対象の位置における渋滞予測対象日の午後の３０分単位の所要時間予測結果の中で、Ｔｊを上回る所要時間予測結果が1つでも存在した場合に渋滞ありと判断し、１つも存在しなかった場合に渋滞なしと判断する。
【００４４】
交通渋滞予測部１２７は、渋滞ありと判断した場合に、渋滞の開始時刻、渋滞の終了時刻、及び渋滞のピーク時刻を予測する。本実施形態では、渋滞予測対象日の渋滞予測対象位置の午後の３０分単位の所要時間予測結果の所要時間が、最初に前記渋滞所要時間閾値Ｔｊを上回った時刻を渋滞の開始時刻とする。次に、所要時間が前記渋滞所要時間閾値Ｔｊを上回っていた状態から下回っている状態に最後に遷移した時刻を渋滞の終了時刻とする。次に、所要時間が最も大きい時刻を渋滞のピーク時刻とする。図３（ａ）は、渋滞ありと判断された場合における、交通渋滞予測部１２７からの予測結果の出力例を示している。例えば、図３（ａ）に示されているように、「渋滞発生有無」の項目については「渋滞あり」を示す値が出力され、「開始時刻」、「終了時刻」、及び「渋滞ピーク時刻」の項目についてはそれぞれ導出された結果を出力する。なお、上記は実施形態の一例であり、渋滞の開始時刻、渋滞の終了時刻、及び渋滞のピーク時刻の決定は上記に限定されるものではない。例えば、午後に何度も渋滞の発生と終了を繰り返すような道路においては、渋滞は一度ではなく何度も発生しているものとして、前記渋滞所要時間閾値Ｔｊを最初に上回った時刻だけでなく、上回るたびに別の渋滞として開始時刻とするなどが考えられる。
【００４５】
交通渋滞予測部１２７は、渋滞なしと判断した場合に、「開始時刻」、「終了時刻」、及び「渋滞ピーク時刻」の予測を行わない。図３（ｂ）は、渋滞なしと判断された場合における、交通渋滞予測部１２７からの予測結果の出力例を示している。例えば、図３（ｂ）に示されているように、「渋滞発生有無」の項目については「渋滞なし」を示す値が出力され、予測を行っていない「開始時刻」、「終了時刻」、及び「渋滞ピーク時刻」の項目はＮＵＬＬとなる。
【００４６】
次に、交通状況予測装置１００で実行される処理について、図４〜図７を参照して説明する。図４は、交通需要予測モデルの構築処理を示すフローチャートである。図５は、交通需要予測処理を示すフローチャートである。図６は、所要時間予測モデルの構築処理を示すフローチャートである。図７は、所要時間予測処理及び交通渋滞予測処理を示すフローチャートである。
【００４７】
図４に示されるように、交通需要予測モデル構築処理では、最初に、交通状況予測装置１００の外部から各種データが取得される（ステップＳ１）。具体的には、学習用人口データ取得部１１１は学習用人口データを取得し、交通量データ取得部１１３は時間帯別交通量データを取得し、速度データ取得部１２８は時間帯別速度データを取得し、交通異常データ取得部１３０は時間帯別交通異常データを取得する。
【００４８】
つづいて、使用時間帯抽出部１１５によって、使用時間帯が抽出される（ステップＳ２）。具体的には、使用時間帯抽出部１１５は、時間帯別交通量データに含まれる各時間帯の交通量について、対応する時間帯において予測対象道路を通過しようとした車両の台数を示す交通需要と一致しているかを判定し、一致している時間帯の交通量のみを、予測モデル構築時の学習用交通量データとして抽出する。使用時間帯抽出部１１５は、時間帯別速度データと時間帯別交通異常データとを考慮して、時間帯別交通量データに含まれる各時間帯の交通量が、対応する時間帯の交通需要と一致しているかを判定する。
【００４９】
つづいて、交通需要予測モデル構築部１１７によって、交通需要予測モデルが構築される（ステップＳ３）。具体的には、交通需要予測モデル構築部１１７は、学習用交通量データ及び学習用人口データ（グループごとの人口データ）に基づき、人口データを説明変数として交通需要を予測する交通需要予測モデルを構築する。そして、交通需要予測モデル格納部１１８によって、構築された交通需要予測モデルが格納される（ステップＳ４）。
【００５０】
図５に示されるように、交通需要予測処理では、最初に、予測用人口データ取得部１１０によって、交通状況予測装置１００の外部から予測用人口データが取得される（ステップＳ１１）。つづいて、交通需要予測部１１９によって、交通需要が予測される（ステップＳ１２）。具体的には、交通需要予測部１１９は、予測用人口データ（グループごとの人口データ）及び交通需要予測モデルに基づき、予測対象道路の交通需要を予測する（ステップＳ１２）。そして、交通需要予測部１１９によって予測結果が外部に出力されると共に、学習用交通需要予測結果格納部１２０によって、交通需要予測結果が格納される（ステップＳ１３）。
【００５１】
図６に示されるように、所要時間予測モデル構築処理では、最初に、所要時間データ取得部１２１によって、交通状況予測装置１００の外部から時間帯別所要時間データが取得される（ステップＳ２１）。つづいて、所要時間予測モデル構築部１２３によって、所要時間予測モデルが構築される（ステップＳ２２）。具体的には、所要時間予測モデル構築部１２３は、交通需要予測部１１９による交通需要の予測結果と、時間帯別所要時間データとに基づき、交通需要の予測結果を説明変数として時間帯別所要時間を予測する所要時間予測モデルを構築する。そして、所要時間予測モデル格納部１２４によって、構築された所要時間予測モデルが格納される（ステップＳ２３）。
【００５２】
図７に示されるように、所要時間予測処理及び交通渋滞予測処理では、最初に、所要時間予測部１２６によって所要時間が予測される（ステップＳ３１）。具体的には、所要時間予測部１２６は、交通需要予測部１１９によって予測された、時間帯別所要時間を予測するために用いる予測用交通需要予測結果と、所要時間予測モデルとに基づいて予測対象道路を通過する際の時間帯別所要時間を予測する。つづいて、交通渋滞予測部１２７によって交通渋滞が予測される（ステップＳ３２）。具体的には、交通渋滞予測部１２７は、所要時間予測部１２６による時間帯別所要時間の予測結果に基づき交通渋滞を予測する。そして、交通渋滞予測部１２７によって交通渋滞予測結果が外部に出力される（ステップＳ３３）。
【００５３】
次に、交通状況予測装置１００の作用効果について説明する。
【００５４】
交通状況予測装置１００は、人の位置と属性とに応じて分類された複数のグループの学習用人口データを取得する学習用人口データ取得部１１１と、予測対象道路を通過した車両の台数である交通量を時間帯毎に示す時間帯別交通量データを取得する交通量データ取得部１１３と、時間帯別交通量データに含まれる各時間帯の交通量について、対応する時間帯において予測対象道路を通過しようとした車両の台数を示す交通需要と一致しているかを判定し、一致している時間帯の交通量のみを、予測モデル構築時の学習用交通量データとして抽出する使用時間帯抽出部１１５と、学習用交通量データ及びグループごとの人口データに基づき、人口データを説明変数として交通需要を予測する交通需要予測モデルを構築する交通需要予測モデル構築部１１７と、グループごとの人口データ及び交通需要予測モデルに基づき、予測対象道路の交通需要を予測する交通需要予測部１１９と、を備える。
上述した交通状況予測装置１００では、交通量データと人口データとに基づき、例えば機械学習等により交通需要予測モデルが構築される。人口データが用いられることによって、交通需要増減の様々な要因を考慮して交通需要予測モデルを構築することができる。例えば、人口データは、現在走行状態にないが予測時刻に走行状態になる自動車の数に相関している。このような、交通量データからは取得しにくい交通需要増減の要因を人口データから取得して交通需要予測モデルが構築されることにより、該交通需要予測モデルを用いて、高精度に交通需要予測を行うことができる。ここで、例えば、交通容量を上回る交通需要が発生した場合には、車両が滞留して交通渋滞が発生し、交通量が交通需要より少なくなるため、交通量から交通需要を正確に把握することができない。したがって、単に交通量データから交通需要予測モデルを構築した場合には、交通需要を高精度に予測することができないおそれがある。この点、交通状況予測装置１００では、交通量と交通需要とが比較され、双方が一致している時間帯の交通量のみが予測モデル構築に用いられている。すなわち、例えば予測対象道路において交通要用を上回る交通需要が発生し交通量と交通需要とが一致していない時間帯がある場合には、該一致していない時間帯の交通量データを除外して、人口と交通需要の関係をより正確に反映した交通需要予測モデルが構築される。当該交通需要予測モデルが用いられることにより、交通容量を上回る交通需要を人口に基づき外挿法によって高精度に予測することが可能になる。また、一部の交通量データを除外して交通需要予測モデルを構築するため、交通需要予測モデルの構築に要する演算量を抑制することができる。以上より、交通状況予測装置１００によれば、交通需要の予測精度を向上させると共に交通需要予測モデルの構築に要する演算量の増加を抑制することができる。
【００５５】
交通需要予測モデル構築部１１７は、予測対象道路における交通需要に対する寄与度が高いグループの人口データを選択して、交通需要予測モデルを構築してもよい。これにより、交通需要予測の精度を確保すると共に、交通量需要予測モデルの構築に用いる人口データを限定的として、交通量需要予測モデルの構築に要する演算量の増加を抑制することができる。
【００５６】
上述した交通状況予測装置１００は、予測対象道路を通過した車両の所要時間を時間帯毎に示す時間帯別所要時間データを取得する所要時間データ取得部１２１と、交通需要予測部１１９による交通需要の予測結果と、時間帯別所要時間データとに基づき、交通需要の予測結果を説明変数として時間帯別所要時間を予測する所要時間予測モデルを構築する所要時間予測モデル構築部１２３と、交通需要予測部１１９によって予測された、時間帯別所要時間を予測するために用いる予測用交通需要予測結果と、所要時間予測モデルとに基づいて予測対象道路を通過する際の時間帯別所要時間を予測する所要時間予測部１２６と、を更に備えている。例えば、ある期間において交通容量を上回る交通需要が発生し滞留した車両は、本来通過しようとしていた時間帯以降の時間帯に道路を通過することになる。この場合、車両の所要時間を適切に予測できないおそれがある。この点、交通状況予測装置１００では、時間帯別所要時間と交通需要の予測結果とに基づき所要時間予測モデルが構築されているため、上述したような滞留した車両が及ぼす影響も考慮して所要時間を予測することができる。すなわち、交通状況予測装置１００によれば、所要時間予測の精度を向上させることができる。
【００５７】
上述した交通状況予測装置１００は、所要時間予測部１２６による時間帯別所要時間の予測結果に基づき交通渋滞を予測する交通渋滞予測部１２７を更に備えている。上述した高精度の所要時間予測結果に基づき交通渋滞を予測することにより、交通渋滞予測の精度を向上させることができる。
【００５８】
上述した交通状況予測装置１００は、予測対象道路を通過した車両の速度を時間帯毎に示す時間帯別速度データを取得する速度データ取得部１２８と、予測対象道路における交通事故や交通規制の状況を時間帯毎に示す時間帯別交通異常データを取得する交通異常データ取得部１３０と、を更に備え、使用時間帯抽出部１１５は、時間帯別速度データ及び時間帯別交通異常データの少なくともいずれか一方を考慮して、時間帯別交通量データに含まれる各時間帯の交通量が、対応する時間帯の交通需要と一致しているかを判定している。交通容量を上回る交通需要が発生している場合には、混雑によって、車両の速度が低下すると考えられる。また、交通事故や交通規制が発生している場合には、交通量が不規則に変化すると考えられる。このように、時間帯別速度データ及び交通異常データは、交通量及び交通需要の状況に密接に関係することから、交通量が交通需要と一致しているか否かを判定するに際して、時間帯別速度データ及び交通異常データが考慮されることにより、交通量と交通需要との一致を高精度に判定することができる。
【００５９】
最後に、交通状況予測装置１００のハードウェア構成について、図８を参照して説明する。上述の交通状況予測装置１００は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
【００６０】
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。交通状況予測装置１００のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
【００６１】
交通状況予測装置１００における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信や、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。
【００６２】
プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central  Processing  Unit）で構成されてもよい。例えば、交通状況予測装置１００の交通需要予測部１１９等の制御機能はプロセッサ１００１で実現されてもよい。
【００６３】
また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールやデータを、ストレージ１００３及び／又は通信装置１００４からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、交通状況予測装置１００の交通需要予測部１１９等の制御機能は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１で実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。
【００６４】
メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの少なくとも１つで構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本発明の一実施の形態に係る無線通信方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
【００６５】
ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つで構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及び／又はストレージ１００３を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。
【００６６】
通信装置１００４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。
【００６７】
入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
【００６８】
また、プロセッサ１００１やメモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７で接続される。バス１００７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。
【００６９】
また、交通状況予測装置１００は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＰＬＤ（Programmable  Logic  Device）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。
【００７０】
以上、本実施形態について詳細に説明したが、当業者にとっては、本実施形態が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本実施形態は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本実施形態に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【００７１】
本明細書で説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long  Term  Evolution）、ＬＴＥ−Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ  ３Ｇ、ＩＭＴ−Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ、５Ｇ、ＦＲＡ（Future  Radio  Access）、Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra  Mobile  Broad-band）、ＩＥＥＥ  ８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ）、ＩＥＥＥ  ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）、ＩＥＥＥ  ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-Wide  Band）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及び／又はこれらに基づいて拡張された次世代システムに適用されてもよい。
【００７２】
本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【００７３】
入出力された情報等は特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルで管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、または追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
【００７４】
判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：trueまたはfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
【００７５】
本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
【００７６】
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
【００７７】
また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【００７８】
本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
【００７９】
なお、本明細書で説明した用語及び／又は本明細書の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。
【００８０】
また、本明細書で説明した情報、パラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。
【００８１】
ユーザ端末は、当業者によって、移動通信端末、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、またはいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。
【００８２】
本明細書で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up)（例えば、テーブル、データベースまたは別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。
【００８３】
本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【００８４】
本明細書で「第１の」、「第２の」などの呼称を使用した場合においては、その要素へのいかなる参照も、それらの要素の量または順序を全般的に限定するものではない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本明細書で使用され得る。したがって、第１および第２の要素への参照は、２つの要素のみがそこで採用され得ること、または何らかの形で第１の要素が第２の要素に先行しなければならないことを意味しない。
【００８５】
「含む（include）」、「含んでいる（including）」、およびそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「または（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【００８６】
本明細書において、文脈または技術的に明らかに1つのみしか存在しない装置である場合以外は、複数の装置をも含むものとする。
【００８７】
本開示の全体において、文脈から明らかに単数を示したものではなければ、複数のものを含むものとする。
【符号の説明】
【００８８】
１００…交通状況予測装置、１１１…学習用人口データ取得部、１１３…交通量データ取得部、１１４…交通量データ格納部、１１５…使用時間帯抽出部、１１７…交通需要予測モデル構築部、１１９…交通需要予測部、１２１…所要時間データ取得部、１２３…所要時間予測モデル構築部、１２６…所要時間予測部、１２７…交通渋滞予測部、１２８…速度データ取得部、１３０…交通異常データ取得部。
【図１】
2020035091.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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