(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通情報予測装置が予測対象リンクの交通情報を予測する方法において、
選択手段が、複数のリンクの交通情報を入力し、選択することにより、予測対象リンクの交通情報と、該予測対象リンクを含む領域である中心領域における領域内のリンクの交通情報と、該中心領域の周辺の領域であるＭ個（Ｍは自然数）の周辺領域それぞれにおける領域内のリンクの交通情報とを出力する選択手順と、
第１の領域交通情報算出手段が、前記選択手段から出力された前記中心領域における領域内のリンクの交通情報から前記中心領域における領域の交通情報を算出する第１の領域交通情報算出手順と、
第２の領域交通情報算出手段が、前記選択手段から出力された前記各周辺領域における領域内のリンクの交通情報から当該各周辺領域における領域の交通情報を算出するＭ個の第２の領域交通情報算出手順と、
第１の記憶手段に前記第１の領域交通情報算出手段で算出された前記中心領域における領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは自然数）記憶し、前記第１の領域交通情報算出手段から前記中心領域における領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、前記中心領域における領域の交通情報を更新する第１の記憶手順と、
Ｍ個の第２の記憶手段に前記第２の領域交通情報算出手段で算出された前記各周辺領域における領域の交通情報をそれぞれ現在から過去Ｎ個記憶し、前記第２の領域交通情報算出手段から当該各周辺領域における領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の各交通情報を破棄して、当該各周辺領域における領域の交通情報を更新する第２の記憶手順と、
第３の記憶手段に前記選択手段から出力された前記予測対象リンクの交通情報を現在から過去Ｎ個記憶し、前記選択手段から前記予測対象リンクの交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、前記予測対象リンクの交通情報を更新する第３の記憶手順と、
予測手段が、前記第１の記憶手段、前記第２の記憶手段、および前記第３の記憶手段に、それぞれ新たな、前記中心領域における領域の交通情報、前記各周辺領域における領域の交通情報、および前記予測対象リンクの交通情報が入力される毎に、前記第１の記憶手段、前記第２の記憶手段、および前記第３の記憶手段から、それぞれ前記中心領域における領域の交通情報、前記各周辺領域における領域の交通情報、および前記予測対象リンクの交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらに基づき前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う予測手順と
を有する交通情報予測方法。
【請求項２】
交通情報予測装置が予測対象リンクの交通情報を予測する方法において、
選択手段が、複数のリンクの交通情報を入力し、選択することにより、予測対象リンクの交通情報と、該予測対象リンクと接するリンクであるＬ個（Ｌは自然数）の周辺リンクそれぞれの交通情報と、該予測対象リンクを含む領域である中心領域における領域内のリンクの交通情報と、該中心領域の周辺の領域であるＭ個（Ｍは自然数）の周辺領域それぞれにおける領域内のリンクの交通情報とを出力する選択手順と、
第１の領域交通情報算出手段が、前記選択手段から出力された前記中心領域における領域内のリンクの交通情報から前記中心領域における領域の交通情報を算出する第１の領域交通情報算出手順と、
第２の領域交通情報算出手段が、前記選択手段から出力された前記各周辺領域における領域内のリンクの交通情報から当該各周辺領域における領域の交通情報を算出するＭ個の第２の領域交通情報算出手順と、
第１の記憶手段に前記第１の領域交通情報算出手段で算出された前記中心領域における領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは自然数）記憶し、前記第１の領域交通情報算出手段から前記中心領域における領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、前記中心領域における領域の交通情報を更新する第１の記憶手順と、
Ｍ個の第２の記憶手段に前記第２の領域交通情報算出手段で算出された前記各周辺領域における領域の交通情報をそれぞれ現在から過去Ｎ個記憶し、前記第２の領域交通情報算出手段から当該各周辺領域における領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の各交通情報を破棄して、当該各周辺領域における領域の交通情報を更新する第２の記憶手順と、
第３の記憶手段に前記選択手段から出力された前記予測対象リンクの交通情報を現在から過去Ｎ個記憶し、前記選択手段から前記予測対象リンクの交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、前記予測対象リンクの交通情報を更新する第３の記憶手順と、
Ｌ個の第４の記憶手段に前記選択手段から出力された前記各周辺リンクの交通情報をそれぞれ現在から過去Ｎ個記憶し、前記選択手段から当該各周辺リンクの交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の各交通情報を破棄して、当該各周辺リンクの交通情報を更新する第４の記憶手順と、
予測手段が、前記第１の記憶手段、前記第２の記憶手段、前記第３の記憶手段、および前記第４の記憶手段に、それぞれ新たな、前記中心領域における領域の交通情報、前記各周辺領域における領域の交通情報、前記予測対象リンクの交通情報、および前記各周辺リンクの交通情報が入力される毎に、前記第１の記憶手段、前記第２の記憶手段、前記第３の記憶手段、および前記第４の記憶手段から、それぞれ前記中心領域における領域の交通情報、前記各周辺領域における領域の交通情報、前記予測対象リンクの交通情報、および前記各周辺リンクの交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらに基づき前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う予測手順と
を有する交通情報予測方法。
【請求項３】
複数のリンクの交通情報を入力し、選択することにより、予測対象リンクの交通情報と、該予測対象リンクを含む領域である中心領域における領域内のリンクの交通情報と、該中心領域の周辺の領域であるＭ個（Ｍは自然数）の周辺領域それぞれにおける領域内のリンクの交通情報とを出力する選択手段と、
前記選択手段から出力された前記中心領域における領域内のリンクの交通情報から前記中心領域における領域の交通情報を算出する第１の領域交通情報算出手段と、
前記選択手段から出力された前記各周辺領域における領域内のリンクの交通情報から当該各周辺領域における領域の交通情報を算出するＭ個の第２の領域交通情報算出手段と、
前記第１の領域交通情報算出手段で算出された前記中心領域における領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは自然数）記憶し、前記第１の領域交通情報算出手段から前記中心領域における領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、前記中心領域における領域の交通情報を更新する第１の記憶手段と、
前記第２の領域交通情報算出手段で算出された前記各周辺領域における領域の交通情報をそれぞれ現在から過去Ｎ個記憶し、前記第２の領域交通情報算出手段から当該各周辺領域における領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の各交通情報を破棄して、当該各周辺領域における領域の交通情報を更新するＭ個の第２の記憶手段と、
前記選択手段から出力された前記予測対象リンクの交通情報を現在から過去Ｎ個記憶し、前記選択手段から前記予測対象リンクの交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、前記予測対象リンクの交通情報を更新する第３の記憶手段と、
前記第１の記憶手段、前記第２の記憶手段、および前記第３の記憶手段に、それぞれ新たな、前記中心領域における領域の交通情報、前記各周辺領域における領域の交通情報、および前記予測対象リンクの交通情報が入力される毎に、前記第１の記憶手段、前記第２の記憶手段、および前記第３の記憶手段から、それぞれ前記中心領域における領域の交通情報、前記各周辺領域における領域の交通情報、および前記予測対象リンクの交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらに基づき前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う予測手段と
を有する交通情報予測装置。
【請求項４】
複数のリンクの交通情報を入力し、選択することにより、予測対象リンクの交通情報と、該予測対象リンクと接するリンクであるＬ個（Ｌは自然数）の周辺リンクそれぞれの交通情報と、該予測対象リンクを含む領域である中心領域における領域内のリンクの交通情報と、該中心領域の周辺の領域であるＭ個（Ｍは自然数）の周辺領域それぞれにおける領域内のリンクの交通情報とを出力する選択手段と、
前記選択手段から出力された前記中心領域における領域内のリンクの交通情報から前記中心領域における領域の交通情報を算出する第１の領域交通情報算出手段と、
前記選択手段から出力された前記各周辺領域における領域内のリンクの交通情報から当該各周辺領域における領域の交通情報を算出するＭ個の第２の領域交通情報算出手段と、
前記第１の領域交通情報算出手段で算出された前記中心領域における領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは自然数）記憶し、前記第１の領域交通情報算出手段から前記中心領域における領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、前記中心領域における領域の交通情報を更新する第１の記憶手段と、
前記第２の領域交通情報算出手段で算出された前記各周辺領域における領域の交通情報をそれぞれ現在から過去Ｎ個記憶し、前記第２の領域交通情報算出手段から当該各周辺領域における領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の各交通情報を破棄して、当該各周辺領域における領域の交通情報を更新するＭ個の第２の記憶手段と、
前記選択手段から出力された前記予測対象リンクの交通情報を現在から過去Ｎ個記憶し、前記選択手段から前記予測対象リンクの交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、前記予測対象リンクの交通情報を更新する第３の記憶手段と、
前記選択手段から出力された前記各周辺リンクの交通情報をそれぞれ現在から過去Ｎ個記憶し、前記選択手段から当該各周辺リンクの交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の各交通情報を破棄して、当該各周辺リンクの交通情報を更新するＬ個の第４の記憶手段と、
前記第１の記憶手段、前記第２の記憶手段、前記第３の記憶手段、および前記第４の記憶手段に、それぞれ新たな、前記中心領域における領域の交通情報、前記各周辺領域における領域の交通情報、前記予測対象リンクの交通情報、および前記各周辺リンクの交通情報が入力される毎に、前記第１の記憶手段、前記第２の記憶手段、前記第３の記憶手段、および前記第４の記憶手段から、それぞれ前記中心領域における領域の交通情報、前記各周辺領域における領域の交通情報、前記予測対象リンクの交通情報、および前記各周辺リンクの交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらに基づき前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う予測手段と
を有する交通情報予測装置。
【請求項５】
複数のリンクの交通情報を入力し、選択することにより、予測対象リンクの交通情報と、該予測対象リンクを含む領域である中心領域における領域内のリンクの交通情報と、該中心領域の周辺の領域であるＭ個（Ｍは自然数）の周辺領域それぞれにおける領域内のリンクの交通情報とを出力する選択処理と、
前記選択処理で出力された前記中心領域における領域内のリンクの交通情報から前記中心領域における領域の交通情報を算出する第１の領域交通情報算出処理と、
前記選択処理で出力された前記各周辺領域における領域内のリンクの交通情報から当該各周辺領域における領域の交通情報を算出するＭ個の第２の領域交通情報算出処理と、
前記第１の領域交通情報算出処理で算出された前記中心領域における領域の交通情報を第１の記憶部に現在から過去Ｎ個（Ｎは自然数）記憶し、前記第１の領域交通情報算出処理で算出された前記中心領域における領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、前記中心領域における領域の交通情報を更新する第１の記憶処理と、
前記第２の領域交通情報算出処理で算出された前記各周辺領域における領域の交通情報を該各周辺領域毎にＭ個の第２の記憶部に現在から過去Ｎ個記憶し、前記第２の領域交通情報算出処理で算出された当該各周辺領域における領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の各交通情報を破棄して、当該各周辺領域における領域の交通情報を更新する第２の記憶処理と、
前記選択処理で出力された前記予測対象リンクの交通情報を第３の記憶部に現在から過去Ｎ個記憶し、前記選択処理で出力された前記予測対象リンクの交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、前記予測対象リンクの交通情報を更新する第３の記憶処理と、
前記第１の記憶部、前記第２の記憶部、および前記第３の記憶部に、それぞれ新たな、前記中心領域における領域の交通情報、前記各周辺領域における領域の交通情報、および前記予測対象リンクの交通情報が入力される毎に、前記第１の記憶部、前記第２の記憶部、および前記第３の記憶部から、それぞれ前記中心領域における領域の交通情報、前記各周辺領域における領域の交通情報、および前記予測対象リンクの交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらに基づき前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う予測処理と
をコンピュータに実行させるための交通情報予測プログラムを記録した記録媒体。
【請求項６】
複数のリンクの交通情報を入力し、選択することにより、予測対象リンクの交通情報と、該予測対象リンクと接するリンクであるＬ個（Ｌは自然数）の周辺リンクそれぞれの交通情報と、該予測対象リンクを含む領域である中心領域における領域内のリンクの交通情報と、該中心領域の周辺の領域であるＭ個（Ｍは自然数）の周辺領域それぞれにおける領域内のリンクの交通情報とを出力する選択処理と、
前記選択処理で出力された前記中心領域における領域内のリンクの交通情報から前記中心領域における領域の交通情報を算出する第１の領域交通情報算出処理と、
前記選択処理で出力された前記各周辺領域における領域内のリンクの交通情報から当該各周辺領域における領域の交通情報を算出するＭ個の第２の領域交通情報算出処理と、
前記第１の領域交通情報算出処理で算出された前記中心領域における領域の交通情報を第１の記憶部に現在から過去Ｎ個（Ｎは自然数）記憶し、前記第１の領域交通情報算出処理で算出された前記中心領域における領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、前記中心領域における領域の交通情報を更新する第１の記憶処理と、
前記第２の領域交通情報算出処理で算出された前記各周辺領域における領域の交通情報を該各周辺領域毎にＭ個の第２の記憶部に現在から過去Ｎ個記憶し、前記第２の領域交通情報算出処理で算出された当該各周辺領域における領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の各交通情報を破棄して、当該各周辺領域における領域の交通情報を更新する第２の記憶処理と、
前記選択処理で出力された前記予測対象リンクの交通情報を第３の記憶部に現在から過去Ｎ個記憶し、前記選択処理で出力された前記予測対象リンクの交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、前記予測対象リンクの交通情報を更新する第３の記憶処理と、
前記選択処理で出力された前記各周辺リンクの交通情報を該各周辺リンク毎にＬ個の第４の記憶部に現在から過去Ｎ個記憶し、選択処理で出力された当該各周辺リンクの交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の各交通情報を破棄して、当該各周辺リンクの交通情報を更新する第４の記憶処理と、
前記第１の記憶部、前記第２の記憶部、前記第３の記憶部、および前記第４の記憶部に、それぞれ新たな、前記中心領域における領域の交通情報、前記各周辺領域における領域の交通情報、前記予測対象リンクの交通情報、および前記各周辺リンクの交通情報が入力される毎に、前記第１の記憶部、前記第２の記憶部、前記第３の記憶部、および前記第４の記憶部から、それぞれ前記中心領域における領域の交通情報、前記各周辺領域における領域の交通情報、前記予測対象リンクの交通情報、および前記各周辺リンクの交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらに基づき前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う予測処理と
をコンピュータに実行させるための交通情報予測プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は交通情報予測方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の交通情報予測方法には、予測するリンクの過去の交通情報より、将来の交通情報を予測する方法があった。具体的な予測方法には、自己回帰法やニューラルネットワークが適用される。しかし、この方法では、予測対象のリンクの情報だけを使用しているため、予測精度が低い問題があった。ここで、交通情報として、速度、旅行時間、渋滞度等が含まれる。
【０００３】
これを解決する従来の交通予測方法を説明する図を図９に示す。交通情報を予測するリンクに接続された隣接リンクの情報を利用する。すなわち、交通情報を予測するリンクの過去の交通情報と、交通情報を予測するリンクに接続された隣接リンクの過去の交通情報から、交通情報を予測するリンクの将来の交通情報を予測する。具体的な予測方法には、自己回帰法やニューラルネットワークが適用される。しかし、この方法では、複雑に変化する交通情報を予測するには、予測精度が低い問題があった。
【０００４】
さらにこれを解決するために、図１０に示す方法がある。ここでは予測の対象とする予測対象リンクを含む領域内のリンクの交通情報を用いて、予測対象リンクの交通情報の予測を行う。この方法によれば、広い範囲のリンクの交通情報を利用することができるので、複雑に変化する交通情報を精度よく予測できる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、この方法では、領域に含まれるリンクの数が多くなると、交通情報の蓄積のための記憶装置の容量が増加するとともに、予測に使用する交通情報の数が膨大となり、予測部を装置で実現した場合は、その構成が複雑になる問題があり、予測部をプログラム処理で実現する場合は、予測処理に時間がかかる問題があった。
【０００６】
本発明の目的は、複雑に変化する交通情報を精度よく、かつ効率的に予測する交通情報予測方法および装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の交通情報予測方法は、
選択手段が、複数のリンクの交通情報を入力し、選択することにより、予測対象リンクの交通情報と、該予測対象リンクを含む領域である中心領域における領域内のリンクの交通情報と、該中心領域の周辺の領域であるＭ個（Ｍは自然数）の周辺領域それぞれにおける領域内のリンクの交通情報とを出力する選択手順と、
第１の領域交通情報算出手段が、前記選択手段から出力された前記中心領域における領域内のリンクの交通情報から前記中心領域における領域の交通情報を算出する第１の領域交通情報算出手順と、
第２の領域交通情報算出手段が、前記選択手段から出力された前記各周辺領域における領域内のリンクの交通情報から当該各周辺領域における領域の交通情報を算出するＭ個の第２の領域交通情報算出手順と、
第１の記憶手段に前記第１の領域交通情報算出手段で算出された前記中心領域における領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは自然数）記憶し、前記第１の領域交通情報算出手段から前記中心領域における領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、前記中心領域における領域の交通情報を更新する第１の記憶手順と、
Ｍ個の第２の記憶手段に前記第２の領域交通情報算出手段で算出された前記各周辺領域における領域の交通情報をそれぞれ現在から過去Ｎ個記憶し、前記第２の領域交通情報算出手段から当該各周辺領域における領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の各交通情報を破棄して、当該各周辺領域における領域の交通情報を更新する第２の記憶手順と、
第３の記憶手段に前記選択手段から出力された前記予測対象リンクの交通情報を現在から過去Ｎ個記憶し、前記選択手段から前記予測対象リンクの交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、前記予測対象リンクの交通情報を更新する第３の記憶手順と、
予測手段が、前記第１の記憶手段、前記第２の記憶手段、および前記第３の記憶手段に、それぞれ新たな、前記中心領域における領域の交通情報、前記各周辺領域における領域の交通情報、および前記予測対象リンクの交通情報が入力される毎に、前記第１の記憶手段、前記第２の記憶手段、および前記第３の記憶手段から、それぞれ前記中心領域における領域の交通情報、前記各周辺領域における領域の交通情報、および前記予測対象リンクの交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらに基づき前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う予測手順とを有する。
【０００８】
本発明の第２の交通情報予測方法は、
選択手段が、複数のリンクの交通情報を入力し、選択することにより、予測対象リンクの交通情報と、該予測対象リンクと接するリンクであるＬ個（Ｌは自然数）の周辺リンクそれぞれの交通情報と、該予測対象リンクを含む領域である中心領域における領域内のリンクの交通情報と、該中心領域の周辺の領域であるＭ個（Ｍは自然数）の周辺領域それぞれにおける領域内のリンクの交通情報とを出力する選択手順と、
第１の領域交通情報算出手段が、前記選択手段から出力された前記中心領域における領域内のリンクの交通情報から前記中心領域における領域の交通情報を算出する第１の領域交通情報算出手順と、
第２の領域交通情報算出手段が、前記選択手段から出力された前記各周辺領域における領域内のリンクの交通情報から当該各周辺領域における領域の交通情報を算出するＭ個の第２の領域交通情報算出手順と、
第１の記憶手段に前記第１の領域交通情報算出手段で算出された前記中心領域における領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは自然数）記憶し、前記第１の領域交通情報算出手段から前記中心領域における領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、前記中心領域における領域の交通情報を更新する第１の記憶手順と、
Ｍ個の第２の記憶手段に前記第２の領域交通情報算出手段で算出された前記各周辺領域における領域の交通情報をそれぞれ現在から過去Ｎ個記憶し、前記第２の領域交通情報算出手段から当該各周辺領域における領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の各交通情報を破棄して、当該各周辺領域における領域の交通情報を更新する第２の記憶手順と、
第３の記憶手段に前記選択手段から出力された前記予測対象リンクの交通情報を現在から過去Ｎ個記憶し、前記選択手段から前記予測対象リンクの交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、前記予測対象リンクの交通情報を更新する第３の記憶手順と、
Ｌ個の第４の記憶手段に前記選択手段から出力された前記各周辺リンクの交通情報をそれぞれ現在から過去Ｎ個記憶し、前記選択手段から当該各周辺リンクの交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の各交通情報を破棄して、当該各周辺リンクの交通情報を更新する第４の記憶手順と、
予測手段が、前記第１の記憶手段、前記第２の記憶手段、前記第３の記憶手段、および前記第４の記憶手段に、それぞれ新たな、前記中心領域における領域の交通情報、前記各周辺領域における領域の交通情報、前記予測対象リンクの交通情報、および前記各周辺リンクの交通情報が入力される毎に、前記第１の記憶手段、前記第２の記憶手段、前記第３の記憶手段、および前記第４の記憶手段から、それぞれ前記中心領域における領域の交通情報、前記各周辺領域における領域の交通情報、前記予測対象リンクの交通情報、および前記各周辺リンクの交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらに基づき前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う予測手順とを有する。
【０００９】
本発明の第１の交通情報予測装置は、
複数のリンクの交通情報を入力し、選択することにより、予測対象リンクの交通情報と、該予測対象リンクを含む領域である中心領域における領域内のリンクの交通情報と、該中心領域の周辺の領域であるＭ個（Ｍは自然数）の周辺領域それぞれにおける領域内のリンクの交通情報とを出力する選択手段と、
前記選択手段から出力された前記中心領域における領域内のリンクの交通情報から前記中心領域における領域の交通情報を算出する第１の領域交通情報算出手段と、
前記選択手段から出力された前記各周辺領域における領域内のリンクの交通情報から当該各周辺領域における領域の交通情報を算出するＭ個の第２の領域交通情報算出手段と、
前記第１の領域交通情報算出手段で算出された前記中心領域における領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは自然数）記憶し、前記第１の領域交通情報算出手段から前記中心領域における領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、前記中心領域における領域の交通情報を更新する第１の記憶手段と、
前記第２の領域交通情報算出手段で算出された前記各周辺領域における領域の交通情報をそれぞれ現在から過去Ｎ個記憶し、前記第２の領域交通情報算出手段から当該各周辺領域における領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の各交通情報を破棄して、当該各周辺領域における領域の交通情報を更新するＭ個の第２の記憶手段と、
前記選択手段から出力された前記予測対象リンクの交通情報を現在から過去Ｎ個記憶し、前記選択手段から前記予測対象リンクの交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、前記予測対象リンクの交通情報を更新する第３の記憶手段と、
前記第１の記憶手段、前記第２の記憶手段、および前記第３の記憶手段に、それぞれ新たな、前記中心領域における領域の交通情報、前記各周辺領域における領域の交通情報、および前記予測対象リンクの交通情報が入力される毎に、前記第１の記憶手段、前記第２の記憶手段、および前記第３の記憶手段から、それぞれ前記中心領域における領域の交通情報、前記各周辺領域における領域の交通情報、および前記予測対象リンクの交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらに基づき前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う予測手段とを有する。
【００１０】
本発明の第２の交通情報予測装置は、
複数のリンクの交通情報を入力し、選択することにより、予測対象リンクの交通情報と、該予測対象リンクと接するリンクであるＬ個（Ｌは自然数）の周辺リンクそれぞれの交通情報と、該予測対象リンクを含む領域である中心領域における領域内のリンクの交通情報と、該中心領域の周辺の領域であるＭ個（Ｍは自然数）の周辺領域それぞれにおける領域内のリンクの交通情報とを出力する選択手段と、
前記選択手段から出力された前記中心領域における領域内のリンクの交通情報から前記中心領域における領域の交通情報を算出する第１の領域交通情報算出手段と、
前記選択手段から出力された前記各周辺領域における領域内のリンクの交通情報から当該各周辺領域における領域の交通情報を算出するＭ個の第２の領域交通情報算出手段と、
前記第１の領域交通情報算出手段で算出された前記中心領域における領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは自然数）記憶し、前記第１の領域交通情報算出手段から前記中心領域における領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、前記中心領域における領域の交通情報を更新する第１の記憶手段と、
前記第２の領域交通情報算出手段で算出された前記各周辺領域における領域の交通情報をそれぞれ現在から過去Ｎ個記憶し、前記第２の領域交通情報算出手段から当該各周辺領域における領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の各交通情報を破棄して、当該各周辺領域における領域の交通情報を更新するＭ個の第２の記憶手段と、
前記選択手段から出力された前記予測対象リンクの交通情報を現在から過去Ｎ個記憶し、前記選択手段から前記予測対象リンクの交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、前記予測対象リンクの交通情報を更新する第３の記憶手段と、
前記選択手段から出力された前記各周辺リンクの交通情報をそれぞれ現在から過去Ｎ個記憶し、前記選択手段から当該各周辺リンクの交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の各交通情報を破棄して、当該各周辺リンクの交通情報を更新するＬ個の第４の記憶手段と、
前記第１の記憶手段、前記第２の記憶手段、前記第３の記憶手段、および前記第４の記憶手段に、それぞれ新たな、前記中心領域における領域の交通情報、前記各周辺領域における領域の交通情報、前記予測対象リンクの交通情報、および前記各周辺リンクの交通情報が入力される毎に、前記第１の記憶手段、前記第２の記憶手段、前記第３の記憶手段、および前記第４の記憶手段から、それぞれ前記中心領域における領域の交通情報、前記各周辺領域における領域の交通情報、前記予測対象リンクの交通情報、および前記各周辺リンクの交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらに基づき前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う予測手段とを有する。
【００１１】
本発明は、予測対象リンクの交通情報（と予測対象リンクの周辺リンクの交通情報）の他に、予測対象リンクを含む中心領域と、中心領域の周辺領域のそれぞれの領域の交通情報を求め、これらを用いて予測対象リンクの交通情報を予測するものである。
【００１２】
中心領域内のリンクの交通情報を用いる図１０の従来の方法と比較して、周辺領域の数が中心領域のリンク数に比べて多くなければ、予測手段に入力する情報が少なくなる。周辺領域を含めたリンクの交通情報を用いるような図１０の従来の方法と比較すれば、明らかに本発明の予測手段に入力する情報が少ない。
【００１３】
本発明における領域の分割を図６を用いて説明する。複数のリンクが接続されてできる交通網を分割するに当たって、図６（ａ）に示すように矩形に分割することもできるし、図６（ｂ）に示すように６角形で分割してもよい。また、図６（ｃ）のように、不定形で分割することもできる。このように、任意の形状で分割してよい。また、図７（ａ）のようにリンクと境界の領域が交差する場合は、図７（ｂ）のようにリンクを分割してもよいし、図７（ｃ）のように境界線を変更してもよい。境界線の変更は、例えば、交差したリンクが長く含まれる領域に組み入れるように変更することができる。
【００１４】
本発明における中心領域と周辺領域について、図８を用いて説明する。図８は領域を矩形に分割した例である。図８において予測対象リンクを含む領域５が中心領域である。周辺領域としては、領域５の周りの領域２、４、６、８の４つの領域を周辺領域とすることができるし、領域１、２、３、４、６、７、８、９の８つの領域を周辺領域とすることもできる。また、さらにその周辺を含んだ領域とすることもできる。あるいは、また、周辺領域を領域２、４、６として、中心領域が周辺領域により全て囲まれないように定めてもよい。
【００１５】
本発明における領域の交通情報について説明する。領域の交通情報は、中心領域および周辺領域とも同一の方法で求めることができる。図７（ｂ）または図７（ｃ）のように領域と領域内のリンクが与えられた場合の例で説明する。領域の交通情報は、領域内のリンクの交通情報を読み出し、あらかじめ定めた方法により、領域の交通情報を求めればよい。領域の交通情報を求める具体的な方法は、例えばリンクの交通情報がリンクの平均速度で表されている場合は、リンクの平均速度の領域内の全リンクに対する平均を求めることができ、リンクの交通情報がリンクの旅行時間で表されている場合は、領域内の全リンクに対する旅行時間の総和を求めることができる。このように、リンクの交通情報の表す量によって、領域の交通情報として適切な量を定めればよい。
【００１６】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１７】
図１を参照すると、本発明の第１の実施形態の交通情報予測装置は選択部１と領域交通情報算出部２１〜２９と記憶部３１〜３１０と予測部４で構成されている。
【００１８】
本実施形態は、図８で説明した中心領域と８つの周辺領域に含まれるリンクの交通情報がまとまって、時間的に一定の間隔で入力される場合である。なお、中心領域と周辺領域以外のリンクの交通情報が含まれて入力される場合でも同様に処理できる。
【００１９】
選択部１は、入力する複数のリンクの交通情報から、中心領域と８つの周辺領域の領域内のそれぞれのリンクの交通情報を選択し、それぞれの選択したリンクの交通情報を領域交通情報算出手段部２１〜２９へ出力するとともに、予測対象リンクの交通情報を記憶手段３１０へ出力する。
【００２０】
領域交通情報算出部２１〜２９では、選択部１からリンクの交通情報が入力されると、前述の方法で領域の交通情報を算出し、記憶部３１〜３９へ送出する。
【００２１】
記憶部３１〜３９では、中心領域あるいは周辺領域の領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは自然数）記憶し、領域交通情報算出部２１〜２９から領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の領域の交通情報を破棄して、領域の交通情報を更新する。
【００２２】
記憶部３１０では、予測対象リンクの交通情報を現在から過去Ｎ個記憶し、選択部１から予測対象リンクの交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の予測対象リンクの交通情報を破棄して、予測対象リンクの交通情報を更新する。
【００２３】
予測部４は、記憶部３１〜３１０に、それぞれ新たな領域の交通情報および予測対象リンクの交通情報が入力される毎に、領域のＮ個の交通情報と予測対象リンクのＮ個の交通情報を読み出し、交通情報の予測を行う。予測の具体的な方法としては、自己の回帰法やニューラルネットワークを適用できる。
【００２４】
このようにして、複数のリンクの交通情報が入力されると、中心領域と周辺領域の領域内のリンクの交通情報より領域の交通情報が算出され記憶されるとともに、予測対象リンクの交通情報も記憶され、これらの記憶された交通情報をもとに予測対象リンクの交通情報の予測を行う。
【００２５】
図２を参照すると、本発明の第２の実施形態の交通情報予測装置は選択部１１と領域交通情報算出部１２１〜１２９と記憶１３１〜１３１５と予測部１４で構成されている。本実施形態では、周辺リンクを、予測対象リンクと接するリンクとし、図８に示す５つのリンクからなる例である。周辺リンクとして、予測対象リンクと接するリンクの周辺のリンクを含めることもできる。
【００２６】
選択部１１は、入力する複数のリンクの交通情報から、中心領域と８つの周辺領域の領域内のそれぞれのリンクの交通情報を選択し、それぞれの選択したリンクの交通情報を領域交通情報算出部１２１〜１２９へ出力するとともに、予測対象リンクの交通情報と周辺リンクの交通情報を記憶部１３１０〜１３１５へ出力する。
【００２７】
記憶部１３１１〜１３１５は、各周辺リンクの交通情報を現在から過去Ｎ個  （Ｎは自然数）記憶する。その動作は記憶部１３１０と同一である。記憶部１３１〜１３９は図１の記憶部３１〜３９と同じである。
【００２８】
予測部１４は、記憶部１３１〜１３１５に、それぞれ領域の交通情報、予測対象リンクの交通情報、周辺リンクの交通情報が新たに入力される毎に、領域のＮ個の交通情報と予測対象リンクのＮ個の交通情報と各周辺リンクのＮ個の交通情報を読み出し予測を行う。予測の具体的な方法としては、自己回帰法やニューラルネットワークを適用できる。
【００２９】
図３を参照すると、本発明の第３の実施形態の交通情報予測装置は、複数のリンクの交通情報を入力する、キーボードモデム等の入力装置３１と、中心領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは自然数）記憶する記憶装置２２１と、各周辺領域の交通情報を現在から過去Ｎ個記憶する記憶装置２２２〜２２９と、予測対象リンクの交通情報を現在から過去Ｎ個記憶する記憶装置２２１０と、予測情報を出力する、プリンタ、ディスプレイ等の出力装置２３と、第１の実施形態の選択部１の選択・出力処理、領域交通情報算出部２１〜２９における交通情報の算出処理、記憶装置２２１〜２２１０への交通情報の書き込み、更新処理、予測部４の処理からなる交通情報予測プログラムを記録した、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等の記録媒体２４と、記録媒体２４から交通情報予測プログラムを読み込んで、これを実行するデータ処理装置２５で構成されている。
【００３０】
図４を参照すると、本発明の第４の実施形態の交通情報予測装置は、それぞれ第３の実施形態中の入力装置２１、記憶装置２２１〜２２１０、出力装置２３と、同じである入力装置３１、記憶装置３２１〜３２１０、出力装置３３と、各周辺リンクの交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは自然数）記憶する記憶装置３２１１〜３２１５と、第２の実施形態の選択部１１の選択・出力処理、記憶装置３２１〜３２１５への交通情報の書き込み、更新処理、第２の実施形態の予測部１４の処理からなる交通情報予測プログラムを記録した、ＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、媒体メモリ等の記録媒体３４と、記録媒体３４から交通情報予測プログラムを読み込んで、これを実行するデータ処理装置３５で構成されている。
【００３１】
図５は図１中の予測部４の一例を示す構成図である。図２中の予測部１４も同様である。ここで、Ｍ＝１０である。
【００３２】
保持回路４１１〜４１Ｍは記憶部３１からの情報を保持し、係数器４２１１１〜４２１１Ｍ、４２１２１〜４２１２Ｍ、・・・、４２１Ｎ１〜４２１ＮＭへ出力するとともに、加算器４３１または隣接する保持回路から情報を受け取ると、それまで保持していた情報を他の隣接する保持回路へ出力するとともに、受信した情報を係数器４２１１１〜４２１１Ｍ、４２１２１〜４２１２Ｍ、・・・、４２１Ｎ１〜４２１ＮＭへ出力する。係数器４２１１１〜４２１１Ｍ、４２１２１〜４２１２Ｍ、・・・、４２１Ｎ１〜４２１ＮＭは保持回路４１１１〜４１１Ｎの情報を係数（Ｋ１１１〜Ｋ１１Ｍ、Ｋ１２１〜Ｋ１２Ｍ、・・・、Ｋ１Ｎ１〜Ｋ１ＮＭ）倍して出力する。加算器４３１は係数器４２１１１〜４２１Ｎ１，４２２１１〜４２２Ｎ１，４２Ｍ１１〜４２ＭＮ１の出力を加算して予測情報４４１として出力する。
【００３３】
保持回路４１２１〜４１２Ｎ、係数器４２２１１〜４２２１Ｍ、４２２２１〜４２２２Ｍ、・・・、４２２Ｎ１〜４２２ＮＭ、加算器４３２、予測情報４４２は記憶部３２に対応し、保持回路４１Ｍ１〜４１ＭＮ、係数器４２Ｍ１１〜４２Ｍ１Ｍ、４２Ｍ２１〜４２Ｍ２Ｍ、・・・、４２ＭＮ１〜４２ＭＮＭ、加算器４３Ｍ、予測情報４４Ｍは記憶部３１０に対応する。
【００３４】
係数器４２１１１〜４２１ＮＭ、４２２１１〜４２２ＮＭ、・・・、４２Ｍ１１〜４２ＭＮＭの係数Ｋ１１１〜Ｋ１ＮＭ、Ｋ２１１〜Ｋ２ＮＭ、・・・、ＫＭ１１〜ＫＭＮＭは、それぞれの予測情報４４１、４４２、・・・、４４Ｍの値と実際の情報の値との２乗平均誤差が最小となるように予め定めておく。このようにすることにより、交通情報の入力間隔をＴとすると、記憶部３１〜３１０より情報を受け取ると、時間Ｔ後の予測情報４４１〜４４Ｍが算出される。この予測された情報４４１〜４４Ｍを保持回路４１１１、４１２１、・・・、４１Ｍ１へ入力することにより、時間２Ｔ後の予測情報４４１〜４４Ｍが出力される。以下これを繰り返して交通情報を予測できる。
【００３５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明は、予測対象のリンクだけでなく、予測対象のリンクを含む領域とその領域の周辺領域のリンクの交通情報を使用することにより、予測手段に入力する交通情報を少なくして予測ができるので、複雑に変化する交通情報を精度良く、かつ効率的に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態の交通情報予測装置の構成図である。
【図２】本発明の第２の実施形態の交通情報予測装置の構成図である。
【図３】本発明の第３の実施形態の交通情報予測装置の構成図である。
【図４】本発明の第４の実施形態の交通情報予測装置の構成図である。
【図５】図１中の予測部４の構成例を示す図である。
【図６】本発明における領域の分割を説明する図である。
【図７】本発明における領域とリンクの関係を示す図である。
【図８】本発明における中心領域と周辺領域を説明する図である。
【図９】従来の交通情報予測方法の説明図である。
【図１０】従来技術におけるリンクの説明図である。
【符号の説明】
１、１１                      選択部
２１〜２９、１２１〜１２９        領域交通情報算出部
３１〜３１０、１３１〜１３１５      記憶部
４、１４                      予測部
２１、３１                    入力装置
２２１〜２２９、３２１〜３２１５  記憶装置
２３、３３                    出力装置
２４、３４                                    記録媒体
２５、３５                                    データ処理装置
４１１１〜４１１Ｎ、４１２１〜４１２Ｎ、４１Ｍ１〜４１ＭＮ    保持回路
４２１１１〜４２１ＮＭ、４２２１１〜４２２ＮＭ、４２Ｍ１１〜４２ＭＮＭ    係数器
４３１〜４３Ｍ    加算器
４４１〜４４Ｍ    予測情報
【図１】
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【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】
0003590261.tif 000009
【図９】
0003590261.tif 000010
【図１０】
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