(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あらかじめ定めた領域内のリンクの交通情報とを出力する選択手順と、
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領域内のリンクの交通情報から前記領域における領域の交通情報を算出する領域交通情報算出手順と、
第１の記憶手段に前記領域交通情報算出手段で算出された前記領域における領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは１以上の整数）記憶し、前記領域交通情報算出手段から前記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、
第２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２の記憶手順と、
予測手段が、前記第１および第２の記憶手段に、それぞれ新たな、前記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および第２の記憶手段から、それぞれ前記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、これらの交通情報から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、該予測対象リンクに隣接する１つ以上のリンクからなる周辺リンクの交通情報と、該予測対象リンクを含むあらかじめ定めた領域内のリンクの交通情報とを出力する選択手順と、
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領域内のリンクの交通情報から前記領域における領域の交通情報を算出する領域交通情報算出手順と、
第１の記憶手段に前記領域交通情報算出手段で算出された前記領域における領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは１以上の整数）記憶し、前記領域交通情報算出手段から前記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、
第２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周辺リンクの交通情報を該周辺リンクに含まれる各リンク毎に現在から過去Ｎ個記憶し、前記選択手段から前記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、前記周辺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、第２、および第３の記憶手段に、それぞれ新たな、前記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、および前記周辺リンクの交通情報が入力される毎に、前記第１、第２、および第３の記憶手段から、それぞれ前記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、および前記周辺リンクに含まれる各リンクの交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらの交通情報から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あらかじめ定めた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領域内のリンクの交通情報から前記領域における領域の交通情報を算出する領域交通情報算出手段と、
前記領域交通情報算出手段で算出された前記領域における領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは１以上の整数）記憶し、前記領域交通情報算出手段から前記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２の記憶手段と、
前記第１および第２の記憶手段に、それぞれ新たな、前記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および第２の記憶手段から、それぞれ前記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、これらの交通情報から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、該予測対象リンクに隣接する１つ以上のリンクからなる周辺リンクの交通情報と、該予測対象リンクを含むあらかじめ定めた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領域内のリンクの交通情報から前記領域における領域の交通情報を算出する領域交通情報算出手段と、
前記領域交通情報算出手段で算出された前記領域における領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは１以上の整数）記憶し、前記領域交通情報算出手段から前記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２の記憶手段と、
前記選択手段から出力された前記周辺リンクの交通情報を該周辺リンクに含まれる各リンク毎に現在から過去Ｎ個記憶し、前記選択手段から前記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、前記周辺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、第２、および第３の記憶手段に、それぞれ新たな、前記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、および前記周辺リンクの交通情報が入力される毎に、前記第１、第２、および第３の記憶手段から、それぞれ前記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、および前記周辺リンクに含まれる各リンクの交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらの交通情報から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あらかじめ定めた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領域内のリンクの交通情報から前記領域における領域の交通情報を算出する領域交通情報算出処理と、
前記領域交通情報算出処理で算出された前記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１以上の整数）記憶し、前記領域交通情報算出処理で算出された前記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２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２の記憶処理と、
前記第１および第２の記憶部に、それぞれ新たな、前記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および第２の記憶部から、それぞれ前記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、これらの交通情報から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、該予測対象リンクに隣接する１つ以上のリンクからなる周辺リンクの交通情報と、該予測対象リンクを含むあらかじめ定めた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領域内のリンクの交通情報から前記領域における領域の交通情報を算出する領域交通情報算出処理と、
前記領域交通情報算出処理で算出された前記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１以上の整数）記憶し、前記領域交通情報算出処理で算出された前記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２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２の記憶処理と、
前記選択処理で出力された前記周辺リンクの交通情報を該周辺リンクに含まれる各リンク毎に第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、前記周辺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、第２、および第３の記憶部に、それぞれ新たな、前記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、および前記周辺リンクの交通情報が入力される毎に、前記第１、第２、および第３の記憶部から、それぞれ前記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、および前記周辺リンクに含まれる各リンクの交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらの交通情報から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として、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、予測精度が低いという問題があった。ここで、交通情報として、速度、旅行時間、渋滞度などが考えられる。
【０００３】
これを解決する従来の交通情報予測方法を図６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、予測精度が低いという問題があった。
【０００４】
さらにこれを解決するために、図７に示す方法がある。この方法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という問題があり、また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という問題があった。
【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あらかじめ定めた領域内のリンクの交通情報とを出力する選択手順と、
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領域内のリンクの交通情報から前記領域における領域の交通情報を算出する領域交通情報算出手順と、
第１の記憶手段に前記領域交通情報算出手段で算出された前記領域における領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは１以上の整数）記憶し、前記領域交通情報算出手段から前記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、
第２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２の記憶手順と、
予測手段が、前記第１および第２の記憶手段に、それぞれ新たな、前記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および第２の記憶手段から、それぞれ前記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、これらの交通情報から前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う予測手順を有する。
【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、該予測対象リンクに隣接する１つ以上のリンクからなる周辺リンクの交通情報と、該予測対象リンクを含むあらかじめ定めた領域内のリンクの交通情報とを出力する選択手順と、
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領域内のリンクの交通情報から前記領域における領域の交通情報を算出する領域交通情報算出手順と、
第１の記憶手段に前記領域交通情報算出手段で算出された前記領域における領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは１以上の整数）記憶し、前記領域交通情報算出手段から前記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、
第２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周辺リンクの交通情報を該周辺リンクに含まれる各リンク毎に現在から過去Ｎ個記憶し、前記選択手段から前記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、前記周辺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、第２、および第３の記憶手段に、それぞれ新たな、前記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、および前記周辺リンクの交通情報が入力される毎に、前記第１、第２、および第３の記憶手段から、それぞれ前記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、および前記周辺リンクに含まれる各リンクの交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらの交通情報から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】
また、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あらかじめ定めた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領域内のリンクの交通情報から前記領域における領域の交通情報を算出する領域交通情報算出手段と、
前記領域交通情報算出手段で算出された前記領域における領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは１以上の整数）記憶し、前記領域交通情報算出手段から前記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２の記憶手段と、
前記第１および第２の記憶手段に、それぞれ新たな、前記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および第２の記憶手段から、それぞれ前記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、これらの交通情報から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、該予測対象リンクに隣接する１つ以上のリンクからなる周辺リンクの交通情報と、該予測対象リンクを含むあらかじめ定めた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領域内のリンクの交通情報から前記領域における領域の交通情報を算出する領域交通情報算出手段と、
前記領域交通情報算出手段で算出された前記領域における領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは１以上の整数）記憶し、前記領域交通情報算出手段から前記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２の記憶手段と、
前記選択手段から出力された前記周辺リンクの交通情報を該周辺リンクに含まれる各リンク毎に現在から過去Ｎ個記憶し、前記選択手段から前記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、前記周辺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、第２、および第３の記憶手段に、それぞれ新たな、前記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、および前記周辺リンクの交通情報が入力される毎に、前記第１、第２、および第３の記憶手段から、それぞれ前記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、および前記周辺リンクに含まれる各リンクの交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらの交通情報から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領域の交通情報を求め、これ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】
図７に示す方法に比べ予測手段に入力する交通情報が少なくなるため、効率的に予測でき、また図６の方法に比べ、予測に使用する交通情報が多いため、精度良く予測できる。
【００１３】
【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。
【００１４】
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２と記憶部３１、３２と予測部４で構成されている。本実施形態は、図７で説明した領域内のリンクの交通情報が領域外の他のリンクの情報とともに、時間的に一定の間隔で入力される場合である。
【００１５】
選択部１は、入力された複数のリンクの交通情報から、あらかじめ定めた領域内のリンクの交通情報を選択し、選択したリンクの交通情報を領域交通情報算出部２へ出力するとともに、予測対象リンクの交通情報を記憶部３２へ出力する。
【００１６】
領域交通情報算出部２では、選択部１からリンクの交通情報が入力されると領域の交通情報を算出し、記憶部３１へ送出する。領域の交通情報は、具体的には、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の全リンクに対する平均をとることができ、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とることができる。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。
【００１７】
記憶部３１では、領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは１以上の整数）記憶し、領域交通情報算出部２から領域の交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、領域の交通情報を更新する。
【００１８】
記憶部３２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。
【００１９】
予測部４は、記憶部３１と３２に、それぞれ領域の新たな交通情報および予測対象リンクの新たな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、これら交通情報に基づいて予測を行う。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。
【００２０】
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、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、この２種類の交通情報をもとに予測を行う。
【００２１】
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１２と記憶部１３1〜１３8と予測部１４で構成されている。本実施形態は、周辺リンクが図６の例の予測対象リンクに隣接する６つのリンクからなる場合である。
【００２２】
選択部１１は、入力された複数のリンクの交通情報から、あらかじめ定めた領域内のリンクの交通情報を選択し、選択したリンクの交通情報を領域交通情報算出部１２へ出力するとともに、予測対象リンクの交通情報を記憶部１３２  へ、予測対象リンクの周辺リンクの交通情報を記憶部１３３  〜１３８  へ出力する。
【００２３】
記憶部１３１，１３２は図１中の記憶部３１，３２と同じである。
【００２４】
記憶部１３３  〜１３８  では、周辺リンクの交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは１以上の整数）記憶し、選択部１１から周辺リンクの交通情報が入力される毎に、最も古いＮ番目の交通情報を破棄して、周辺リンクの交通情報を更新する。
【００２５】
予測部１４は、記憶部１３１  と記憶部１３２  、および記憶部１３３  〜１３８  に、それぞれ領域の交通情報、予測対象リンクの交通情報、および周辺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個の交通情報と各々の周辺リンクの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。予測部１４の構成は予測部４の構成と同様である。
【００２６】
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、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、予測対象リンクと周辺リンクの交通情報も記録され、この３種類の交通情報をもとに予測を行う。
【００２７】
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、リンクの交通情報を入力する、モデム等の入力装置２１と、領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは１以上の整数）記憶する記憶装置２２１  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２２２  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の実施の形態中の選択部１、領域交通情報算出部２、予測部４および記憶部３１  ，３２  への書き込み、読み出しの各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、半導体メモリ等の記録媒体２４から構成される。
【００２８】
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、リンクの交通情報を入力する、モデム等の入力装置３１と、領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは１以上の整数）記憶する記憶装置３２、予測対象リンクの交通情報を現在から過去Ｎ個記憶する記録装置３２２  と、各周辺リンクの交通情報を現在から過去Ｎ個記憶する記録装置３２３  〜３２８  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３３と、第２の実施の形態中の選択部１１、領域交通情報算出部１２、予測部１４および記憶部１３１  〜１３８  への書き込み、読み出し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、半導体メモリ等の記録媒体３４から構成される。
【００２９】
図５は予測部３の一例を示す構成図である。
【００３０】
保持回路４１１１〜４１１Ｎは記憶部３１からの情報を係数器４２１１１，４２１１２，４２１２１，４２１２２，・・・，４２１Ｎ１，４２１Ｎ２へ出力するとともに、加算器４３１または（隣接する）保持回路４１１１〜４１１Ｎー１から情報を受けとると、それまで保持していた情報を他の隣接する保持回路４１１２〜４１１Ｎへ出力するとともに、受信した情報を係数器４２１１１，４２１１２，４２１２１，４２１２２，４２１Ｎ１，４２１Ｎ２へ出力する。係数器４２１１１，４２１１２，４２１２１，４２１２２，４２１Ｎ１，４２１Ｎ２は保持回路４１１１〜４１１Ｎの情報の値を係数（Ｋ１１１，Ｋ１１２，Ｋ１２１，Ｋ１２２，・・・，Ｋ１Ｎ１，Ｋ１Ｎ２）倍して出力する。加算器４３１は、各係数器４２１１１，４２１２１，・・・，４２１Ｎ１，４２２１１，４２２２１，・・・，４２２Ｎ１の出力を加算して予測情報４４１として出力する。保持回路４１２１〜４１２Ｎ，係数器４２２１１〜４２２Ｎ２，加算器４３２，予測情報４４２は記憶部３に対応する。
【００３１】
係数器４２１１１〜４２１Ｎ２，４２２１１〜４２２Ｎ２の係数Ｋ１１１〜Ｋ１Ｎ２，Ｋ２１１〜Ｋ２Ｎ２は、それぞれの予測情報４４１，４４２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３１，３２より情報を受けとると、時間Ｔ後の予測情報４４１，４４２が算出される。
【００３２】
この予測された情報を保持回路４１１，４１２１へ入力することにより、時間２Ｔ後の予測情報４４１，４４２が算出される。以下これを繰り返して交通情報が予測できる。
【００３３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明は、予測対象のリンクとそれに接続した隣接リンクだけでなく、予測対象のリンクを含む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よく、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】予測部４の構成例を示す図である。
【図６】従来の交通情報予測方法の説明図である。
【図７】従来の交通情報予測方法の説明図である。
【符号の説明】
１，１１    選択部
２，１２    領域交通情報算出部
３１  ，３２  ，１３１  〜１３８      記憶部
４，１４    予測部
２１，３１    入力装置
２２１  ，２２２  ，３１１  〜３１８      記憶装置
２３，３３    出力装置
２４，３４    記録媒体
４１１１〜４１１Ｎ，４１２１〜４１２Ｎ    保持回路
４２１１１〜４２１Ｎ２，４２２１１〜４２２Ｎ２    係数器
４３１，４３２    加算器
４４１，４４２    予測情報
【図１】
0003545598.tif 000002
【図２】
0003545598.tif 000003
【図３】
0003545598.tif 000004
【図４】
0003545598.tif 000005
【図５】
0003545598.tif 000006
【図６】
0003545598.tif 000007
【図７】
0003545598.tif 000008