(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１つ以上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、周辺領域毎の第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、
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、周辺領域毎の第２の記憶手順と、
第１の予測手段が、前記第１の記憶手段、および前記各第２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、および前記周辺領域における領域の交通情報が入力される毎に、前記第１の記憶手段、および前記各第２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、および前記各周辺領域における領域の交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらに基づき前記中心領域における領域の交通情報を予測する第１の予測手順と、
第３の記憶手段に前記第１の予測手段から出力された前記中心領域における領域の交通情報の予測情報をＬ個（Ｌは自然数）記憶し、前記第１の予測手段から予測情報が入力される毎に、記憶する前記中心領域における領域の交通情報の予測情報を更新する第３の記憶手順と、
第４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４の記憶手順と、
第２の予測手段が、前記第４の記憶手段に新たな前記予測対象リンクの交通情報が入力されるとともに、前記第３の記憶手段に新たな前記中心領域における領域の交通情報の予測情報が入力される毎に、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の予測情報をＬ個、および前記予測対象リンクの交通情報をＮ個読み出し、これら予測情報と交通情報に基づき前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う第２の予測手順と
を有する交通情報予測方法。
【請求項２】
前記第２の予測手順では、前記第２の予測手段が、前記第１の記憶手段に記憶されている前記中心領域における領域の交通情報Ｎ個をも用いて前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う、
請求項１記載の交通情報予測方法。
【請求項３】
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周辺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１つ以上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、周辺領域毎の第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、
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、周辺領域毎の第２の記憶手順と、
第１の予測手段が、前記第１の記憶手段、および前記各第２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、および前記周辺領域における領域の交通情報が入力される毎に、前記第１の記憶手段、および前記各第２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、および前記各周辺領域における領域の交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらに基づき前記中心領域における領域の交通情報を予測する第１の予測手順と、
第３の記憶手段に前記第１の予測手段から出力された前記中心領域における領域の交通情報の予測情報をＬ個（Ｌは自然数）記憶し、前記第１の予測手段から予測情報が入力される毎に、記憶する前記中心領域における領域の交通情報の予測情報を更新する第３の記憶手順と、
第４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４の記憶手順と、
第５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、周辺リンク毎の第５の記憶手順と、
第２の予測手段が、前記第４の記憶手段、および前記各第５の記憶手段に、それぞれ新たな、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とともに、前記第３の記憶手段に新たな前記中心領域における領域の交通情報の予測情報が入力される毎に、前記第３の記憶手段、前記第４の記憶手段、および前記第５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の予測情報をＬ個、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、これら予測情報と交通情報に基づき前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う第２の予測手順と
を有する交通情報予測方法。
【請求項４】
前記第２の予測手順では、前記第２の予測手段が、前記第１の記憶手段に記憶されている前記中心領域における領域の交通情報Ｎ個をも用いて前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う、
請求項３記載の交通情報予測方法。
【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１つ以上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、周辺領域毎の第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、周辺領域毎の第２の記憶手段と、
前記第１の記憶手段、および前記各第２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、および前記周辺領域における領域の交通情報が入力される毎に、前記第１の記憶手段、および前記各第２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、および前記各周辺領域における領域の交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらに基づき前記中心領域における領域の交通情報を予測する第１の予測手段と、
前記第１の予測手段から出力された前記中心領域における領域の交通情報の予測情報をＬ個（Ｌは自然数）記憶し、前記第１の予測手段から予測情報が入力される毎に、記憶する前記中心領域における領域の交通情報の予測情報を更新する第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４の記憶手段と、
前記第４の記憶手段に新たな前記予測対象リンクの交通情報が入力されるとともに、前記第３の記憶手段に新たな前記中心領域における領域の交通情報の予測情報が入力される毎に、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の予測情報をＬ個、および前記予測対象リンクの交通情報をＮ個読み出し、これら予測情報と交通情報に基づき前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う第２の予測手段と
を有する交通情報予測装置。
【請求項６】
前記第２の予測手段は、前記第１の記憶手段に記憶されている前記中心領域における領域の交通情報Ｎ個をも用いて前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う、
請求項５記載の交通情報予測装置。
【請求項７】
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周辺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１つ以上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、周辺領域毎の第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、周辺領域毎の第２の記憶手段と、
前記第１の記憶手段、および前記各第２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、および前記周辺領域における領域の交通情報が入力される毎に、前記第１の記憶手段、および前記各第２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、および前記各周辺領域における領域の交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらに基づき前記中心領域における領域の交通情報を予測する第１の予測手段と、
前記第１の予測手段から出力された前記中心領域における領域の交通情報の予測情報をＬ個（Ｌは自然数）記憶し、前記第１の予測手段から予測情報が入力される毎に、記憶する前記中心領域における領域の交通情報の予測情報を更新する第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４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、周辺リンク毎の第５の記憶手段と、
前記第４の記憶手段、および前記各第５の記憶手段に、それぞれ新たな、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とともに、前記第３の記憶手段に新たな前記中心領域における領域の交通情報の予測情報が入力される毎に、前記第３の記憶手段、前記第４の記憶手段、および前記第５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の予測情報をＬ個、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、これら予測情報と交通情報に基づき前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う第２の予測手段と
を有する交通情報予測装置。
【請求項８】
前記第２の予測手段は、前記第１の記憶手段に記憶されている前記中心領域における領域の交通情報Ｎ個をも用いて前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う、
請求項７記載の交通情報予測装置。
【請求項９】
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１つ以上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、周辺領域毎の第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、周辺領域毎の第２の記憶処理と、
前記第１の記憶部、および前記第２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、および前記周辺領域における領域の交通情報が入力される毎に、前記第１の記憶部、および前記各第２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、および前記各周辺領域における領域の交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらに基づき前記中心領域における領域の交通情報を予測する第１の予測処理と、
前記第１の予測処理で予測された前記中心領域における領域の交通情報の予測情報を第３の記憶部にＬ個（Ｌは自然数）記憶し、前記第１の予測処理で予測された予測情報が入力される毎に、前記第３の記憶部に記憶する前記中心領域における領域の交通情報の予測情報を更新する第３の記憶処理と、
前記選択処理で出力された前記予測対象リンクの交通情報を第４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４の記憶処理と、
前記第４の記憶部に新たな前記予測対象リンクの交通情報が入力されるとともに、前記第３の記憶部に新たな前記中心領域における領域の交通情報の予測情報が入力される毎に、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の予測情報をＬ個、および前記予測対象リンクの交通情報をＮ個読み出し、これら予測情報と交通情報に基づき前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う第２の予測処理と
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１０】
前記第２の予測処理は、前記第１の記憶部に記憶されている前記中心領域における領域の交通情報Ｎ個をも用いて前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う、
請求項９記載の交通情報予測プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１１】
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周辺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１つ以上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、周辺領域毎の第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、周辺領域毎の第２の記憶処理と、
前記第１の記憶部、および前記各第２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、および前記周辺領域における領域の交通情報が入力される毎に、前記第１の記憶部、および前記各第２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、および前記各周辺領域における領域の交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらに基づき前記中心領域における領域の交通情報を予測する第１の予測処理と、
前記第１の予測処理で予測された前記中心領域における領域の交通情報の予測情報を第３の記憶部にＬ個（Ｌは自然数）記憶し、前記第１の予測処理で予測された予測情報が入力される毎に、前記第３の記憶部に記憶する前記中心領域における領域の交通情報の予測情報を更新する第３の記憶処理と、
前記選択処理で出力された前記予測対象リンクの交通情報を第４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４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第５の記憶部に現在から過去のＮ個記憶し、前記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、周辺リンク毎の第５の記憶処理と、
前記第４の記憶部、および前記各第５の記憶部に、それぞれ新たな、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とともに、前記第３の記憶部に新たな前記中心領域における領域の交通情報の予測情報が入力される毎に、前記第３の記憶部、前記第４の記憶部、および前記第５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の予測情報をＬ個、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、これら予測情報と交通情報に基づき前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う第２の予測処理と
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１２】
前記第２の予測処理は、前記第１の記憶部に記憶されている前記中心領域における領域の交通情報Ｎ個をも用いて前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う、
請求項１１記載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】
本発明の交通情報の予測情報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したり、図９に示すような、交通情報を予測するリンクの過去の情報と、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方法があった。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。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】
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。
【０００４】
【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。
【０００５】
本発明の目的は、複雑に変化する交通情報を、広範囲の領域の交通情報を使用して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。
【０００６】
【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、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１つ以上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、周辺領域毎の第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、
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、周辺領域毎の第２の記憶手順と、
第１の予測手段が、前記第１の記憶手段、および前記各第２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、および前記周辺領域における領域の交通情報が入力される毎に、前記第１の記憶手段、および前記各第２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、および前記各周辺領域における領域の交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらに基づき前記中心領域における領域の交通情報を予測する第１の予測手順と、
第３の記憶手段に前記第１の予測手段から出力された前記中心領域における領域の交通情報の予測情報をＬ個（Ｌは自然数）記憶し、前記第１の予測手段から予測情報が入力される毎に、記憶する前記中心領域における領域の交通情報の予測情報を更新する第３の記憶手順と、
第４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４の記憶手順と、
第２の予測手段が、前記第４の記憶手段に新たな前記予測対象リンクの交通情報が入力されるとともに、前記第３の記憶手段に新たな前記中心領域における領域の交通情報の予測情報が入力される毎に、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の予測情報をＬ個、および前記予測対象リンクの交通情報をＮ個読み出し、これら予測情報と交通情報に基づき前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う第２の予測手順と
を有する。
【０００７】
本発明の第２の交通情報予測方法は、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周辺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１つ以上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、周辺領域毎の第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、
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、周辺領域毎の第２の記憶手順と、
第１の予測手段が、前記第１の記憶手段、および前記各第２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、および前記周辺領域における領域の交通情報が入力される毎に、前記第１の記憶手段、および前記各第２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、および前記各周辺領域における領域の交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらに基づき前記中心領域における領域の交通情報を予測する第１の予測手順と、
第３の記憶手段に前記第１の予測手段から出力された前記中心領域における領域の交通情報の予測情報をＬ個（Ｌは自然数）記憶し、前記第１の予測手段から予測情報が入力される毎に、記憶する前記中心領域における領域の交通情報の予測情報を更新する第３の記憶手順と、
第４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４の記憶手順と、
第５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、周辺リンク毎の第５の記憶手順と、
第２の予測手段が、前記第４の記憶手段、および前記各第５の記憶手段に、それぞれ新たな、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とともに、前記第３の記憶手段に新たな前記中心領域における領域の交通情報の予測情報が入力される毎に、前記第３の記憶手段、前記第４の記憶手段、および前記第５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の予測情報をＬ個、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、これら予測情報と交通情報に基づき前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う第２の予測手順と
を有する。
【０００８】
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１つ以上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、周辺領域毎の第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、周辺領域毎の第２の記憶手段と、
前記第１の記憶手段、および前記各第２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、および前記周辺領域における領域の交通情報が入力される毎に、前記第１の記憶手段、および前記各第２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、および前記各周辺領域における領域の交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらに基づき前記中心領域における領域の交通情報を予測する第１の予測手段と、
前記第１の予測手段から出力された前記中心領域における領域の交通情報の予測情報をＬ個（Ｌは自然数）記憶し、前記第１の予測手段から予測情報が入力される毎に、記憶する前記中心領域における領域の交通情報の予測情報を更新する第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４の記憶手段と、
前記第４の記憶手段に新たな前記予測対象リンクの交通情報が入力されるとともに、前記第３の記憶手段に新たな前記中心領域における領域の交通情報の予測情報が入力される毎に、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の予測情報をＬ個、および前記予測対象リンクの交通情報をＮ個読み出し、これら予測情報と交通情報に基づき前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う第２の予測手段と
を有する。
【０００９】
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周辺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１つ以上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、周辺領域毎の第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、周辺領域毎の第２の記憶手段と、
前記第１の記憶手段、および前記各第２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、および前記周辺領域における領域の交通情報が入力される毎に、前記第１の記憶手段、および前記各第２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、および前記各周辺領域における領域の交通情報を各Ｎ個ずつ読み出し、これらに基づき前記中心領域における領域の交通情報を予測する第１の予測手段と、
前記第１の予測手段から出力された前記中心領域における領域の交通情報の予測情報をＬ個（Ｌは自然数）記憶し、前記第１の予測手段から予測情報が入力される毎に、記憶する前記中心領域における領域の交通情報の予測情報を更新する第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４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、周辺リンク毎の第５の記憶手段と、
前記第４の記憶手段、および前記各第５の記憶手段に、それぞれ新たな、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とともに、前記第３の記憶手段に新たな前記中心領域における領域の交通情報の予測情報が入力される毎に、前記第３の記憶手段、前記第４の記憶手段、および前記第５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の予測情報をＬ個、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、これら予測情報と交通情報に基づき前記予測対象リンクの交通情報の予測を行う第２の予測手段と
を有する。
【００１０】
なお、中心領域の領域の交通情報を加えて、予測対象リンクの交通情報を予測するようにしてもよい。
【００１１】
本発明は、予測対象リンクを含む中心領域と、その周辺領域に対するそれぞれの領域の交通情報から、中心領域の領域の交通情報を予測し、この予測した中心領域の領域の交通情報と予測対象リンク（あるいは予測対象リンクとその周辺リンク）の交通情報から予測対象リンクの交通情報を予測する。すなわち、階層的な予測を行う。
【００１２】
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。
【００１３】
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１が中心領域である。周辺領域としては、領域１の周りの領域２，３，４，５の４つの領域を周辺領域とすることができるし、領域２，３，４，５，６，７，８，９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２，３，４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。
【００１４】
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。
【００１５】
【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。
【００１６】
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  〜３１１と予測部４１  ，４２  で構成されている。
【００１７】
本実施形態は、図８の中心領域１と８つの周辺領域２〜９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。
【００１８】
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部３１１  へ出力する。
【００１９】
領域交通情報算出部２１  〜２９  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。
【００２０】
記憶部３１  は、中心領域の領域の交通情報を現在から過去Ｎ個（Ｎは自然数）記憶する。領域交通情報算出部２１  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。
【００２１】
記憶部３２  〜３９  は、周辺領域の領域の交通情報を現在から過去Ｎ個記憶し、領域交通情報算出部２２  〜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】
予測部４１  は、記憶部３１  〜３９  に、それぞれ中心領域の交通情報および周辺領域の領域の交通情報が入力される毎に、中心領域のＮ個の交通情報と周辺領域のＮ個の交通情報を読み出し、中心領域の交通情報の予測を行い、中心領域の交通情報のＬ個（Ｌは自然数）の予測情報を記憶部３１０へ出力する。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。
【００２３】
記憶部３１０は、中心領域の領域の交通情報の予測情報をＬ個記憶し、予測部４１  からＬ個の予測情報が入力される毎に、記憶する中心領域の交通情報の予測情報を更新する。
【００２４】
記憶部３１１は、予測対象リンクの交通情報を現在から過去Ｎ個を記憶し、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、予測対象リンクの最も古い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。
【００２５】
予測部４２  は、記憶部３１１に予測対象リンクの新たな交通情報が入力されるとともに、記憶部３１０に中心領域の交通情報のＬ個の予測情報が入力される毎に、記憶部３１  の中心領域のＮ個の交通情報と、記憶部３１０の領域の交通情報のＬ個の予測情報と、記憶部３１１の予測対象リンクのＮ個の交通情報を読み出し、予測対象リンクの交通応報の予測を行う。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。予測の方法、あるいは予測の時刻によっては、全てのＮ個と全てのＬ個の値を使わなくともよい。
【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、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、これを用いて中心領域の交通情報が予測され、中心領域の交通情報と予測した中心領域の交通情報と予測対象リンクの交通情報から、予測対象リンクの交通情報の予測を行う。
【００２７】
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  と記憶部１３１  〜１３１６と予測部１４１  ，１４２  で構成されている。本実施形態は、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。
【００２８】
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予測対象リンクの周辺リンクの交通情報を記憶部１３１１〜１３１６へ出力する。
【００２９】
領域交通情報算出部１２１  〜１２９  は図１中の領域交通情報算出部２１  〜２９  と同じである。記憶部１３１  〜１３９  は図１中の記憶部３１  〜３９  と同じである。予測部１４１  は図１中の予測部４１  と同じである。記憶部１３１０  ，１３１１  は図１中の記憶部３１０  ，３１１  とそれぞれ同じである。
【００３０】
記憶部１３１２〜１３１６は、周辺リンクの交通情報の過去のＮ個の値を記憶する。その動作は記憶部１３１１  と同一である。
【００３１】
予測部１４２  は、記憶部１３１１〜１３１６に予測対象リンクと周辺リンクの新たな交通情報が入力されるとともに、記憶部１３１０に中心領域の領域の交通情報のＬ個の予測値が入力される毎に、記憶部１３１  の中心領域のＮ個の交通情報と、記憶部１３１１の中心領域の領域のＮ個の交通情報と、記憶部１３１０のＬ個の領域の交通情報の予測情報と、記憶部１３１１〜１３１６の予測対象リンクと周辺リンクのＮ個の交通情報を読み出し、予測対象リンクの交通情報の予測を行う。予測の具体的な方法としては、自己回帰法やニューラルネットワークを適用できる。予測の方法、あるいは予測の時刻によっては、全てのＭ個の全てのＬ個の値を使わなくともよい。
【００３２】
なお、第１、第２の実施形態の予測部４２  ，１４２  における予測に記憶部３１  、１３１  の交通情報を用いなくてもよい。
【００３３】
図３を参照すると、本発明の第３の実施の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、キーボード，モデム等の入力装置２１と、それぞれ図１の記憶部３１  〜３９  に対応し、領域の交通情報を記憶する記憶装置２２１  〜２２９  と、図１の記憶部３１０  に対応し、中心領域の交通情報の予測情報を記憶する記憶装置２２１０  と、図１の記憶部３１１に対応し、予測対象リンクの交通情報を記憶する記憶装置２２１１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、図１の選択部１、領域交通情報算出部２１  〜２９  、予測部４１  ，４２  、記憶部１３１  〜１３１１への交通情報の書き込みと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、半導体メモリなどの記録媒体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３４で構成されている。
【００３４】
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、キーボード，モデム等の入力装置３１と、それぞれ図２の記憶部１３１  〜１３９  に対応し、領域の交通情報を記憶する記憶装置３１１  〜３２９  と、図２の記憶部３１０  に対応し、中心領域の交通情報を記憶する記憶装置３２１０  と、図２の記憶部３１１に対応し、予測対象リンクの交通情報を記憶する記憶装置３２１１と、図２の記憶部１３１２〜１３１６にそれぞれ対応し、周辺リンクの交通情報を記憶する記憶装置３２１２〜３２１６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、図２の選択部１１、領域交通情報算出部１２１  〜１２９  、予測部１４１  ，１４２  、記憶部１３１  〜１３１６への交通情報の書き込みと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、半導体メモリなどの記録媒体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。
【００３５】
図５は図１中の予測部４１  の一例を示す構成図である。予測部４２  、図２中の予測部１４１  ，１４２  も同様である。ここで、Ｍ＝９である。
【００３６】
保持回路４１１  〜４１Ｎ  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  へ入力する。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  は各係数器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。
【００３７】
保持回路４１２  〜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  〜４２ＭＮＭ  ，・・・，４２ＭＮ１  〜４２ＭＮＭ  加算器４３Ｍ  ，予測情報１４Ｍ  は記憶部３９  に対応する。
【００３８】
係数器４２１１１  〜４２１ＮＭ  ，４２２１１  〜４２２ＮＭ  ，・・・，４２Ｍ１１  〜４２ＮＮＭ  の係数Ｋ１１１  〜Ｋ１ＮＭ  ，Ｋ２１１  〜Ｋ２ＮＭ  ，・・・，２Ｍ１１  〜ＫＭＮＭ  は、それぞれの予測情報４４１  ，４２２  ，・・・，４４Ｍ  の値と実際の情報の値との２乗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  〜３９  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  〜４１Ｍ  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。
【００３９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明は、予測対象のリンクや隣接リンクだけでなく、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】図１中の予測部４１  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  〜３１１，１３１  〜１３１６    記憶部
４１  ，４２  ，１４１  ，１４２      予測部
２１，３１    入力装置
２２１  〜２２１１，３２１  〜３２１６    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  ，４３２  ，４３Ｍ    加算器
４４１  ，４４２  ，４４Ｍ    予測情報
【図１】
0003545599.tif 000002
【図２】
0003545599.tif 000003
【図３】
0003545599.tif 000004
【図４】
0003545599.tif 000005
【図５】
0003545599.tif 000006
【図６】
0003545599.tif 000007
【図７】
0003545599.tif 000008
【図８】
0003545599.tif 000009
【図９】
0003545599.tif 000010
【図１０】
0003545599.tif 000011