(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
解析対象となる路線に含まれる区間に関して取得された交通データに基づいて、当該区間の交通流モデルを設定する交通流モデル構築部と、
交通流モデルの候補となる複数種類の候補モデルの基本式を記憶している記憶部と、を備え、
前記交通流モデル構築部は、前記区間に関して取得された交通データの群を、前記複数種類の候補モデルの基本式を用いて、当該候補モデルそれぞれに近似させ、その近似の精度に基づいて当該区間の交通流モデルを設定可能であり、
更に、前記交通流モデル構築部は、一つの区間に対して複数の前記候補モデルの基本式から交通流モデルを設定可能であり、複数の前記候補モデルの基本式から設定した当該交通流モデルを示すモデル式同士を連続させるモデル式を更に追加して設定する、
交通データ解析装置。
【請求項２】
解析対象となる路線に含まれる区間に関して取得された交通データに基づいて、当該区間の交通流の状態を表現する変数である交通量、交通密度、及び車両の走行速度の内の少なくとも二つの関係により構成されている交通流モデルを設定する交通流モデル構築部と、
交通流モデルの候補となる複数種類の候補モデルの基本式を記憶している記憶部と、を備え、
前記交通流モデル構築部は、前記区間に関して取得された交通データの群を、前記複数種類の候補モデルの基本式を用いて、当該候補モデルそれぞれに近似させ、その近似の精度に基づいて当該区間の交通流モデルを設定可能であり、
更に、前記交通流モデル構築部は、前記区間についてそれまで用いられていた前記交通流モデルに対応する候補モデルの基本式及びそれ以外の候補モデルの基本式を含む複数種類の候補モデルの基本式を用いて、当該区間の前記交通流モデルを更新可能である、
交通データ解析装置。
【請求項３】
前記記憶部に記憶されている複数の前記候補モデルに優先順位が設定されており、
前記交通流モデル構築部は、前記区間に関して取得された交通データの群を、優先順位が上位である候補モデルから順に近似させ、その近似の精度が一定レベル以上であると、その候補モデルを、当該区間の交通流モデルとして設定する請求項１又は２に記載の交通データ解析装置。
【請求項４】
前記候補モデルには、前記区間の特性を示す変動パラメータが含まれており、
前記交通流モデル構築部は、前記変動パラメータが取り得る範囲内で当該変動パラメータを変更して、前記区間に関して取得された交通データの群を前記候補モデルに近似させる処理を繰り返し行う請求項１〜３のいずれか一項に記載の交通データ解析装置。
【請求項５】
前記区間に関して交通データの群が新たに取得されると、
前記交通流モデル構築部は、この新たに取得された交通データの群を、複数の前記候補モデルそれぞれに近似させ、その近似の精度がより高くなると、その候補モデルを、当該区間の交通流モデルとして更新する請求項１〜４のいずれか一項に記載の交通データ解析装置。
【請求項６】
前記交通流モデル構築部は、道路の特性が同じ又は似ている区間について、同じ交通流モデルを設定する請求項１〜５のいずれか一項に記載の交通データ解析装置。
【請求項７】
前記交通流モデル構築部によって設定された前記区間の交通流モデルに基づいて、当該区間の交通状況を予測する予測部を、更に備えている請求項１〜６のいずれか一項に記載の交通データ解析装置。
【請求項８】
解析対象となる路線に含まれる区間に関して取得された交通データに基づいて、当該区間の交通流モデルを設定する処理を、コンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータを、
前記区間に関して取得された交通データの群を、交通流モデルの候補となる複数種類の候補モデルの基本式を用いて、当該候補モデルそれぞれに近似させる手段、
その近似の精度に基づいて当該区間の交通流モデルを設定する手段、
として機能させるためのコンピュータプログラムであり、
更に、前記交通流モデルを設定する手段は、一つの区間に対して複数の前記候補モデルの基本式から交通流モデルを設定可能であり、複数の前記候補モデルの基本式から設定した当該交通流モデルを示すモデル式同士を連続させるモデル式を更に追加して設定する、
コンピュータプログラム。
【請求項９】
解析対象となる路線に含まれる区間に関して取得された交通データに基づいて、当該区間の交通流の状態を表現する変数である交通量、交通密度、及び車両の走行速度の内の少なくとも二つの関係により構成されている交通流モデルを設定する処理を、コンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータを、
前記区間に関して取得された交通データの群を、交通流モデルの候補となる複数種類の候補モデルの基本式を用いて、当該候補モデルそれぞれに近似させる手段、
その近似の精度に基づいて当該区間の交通流モデルを設定する手段、
として機能させるためのコンピュータプログラムであり、
更に、前記交通流モデルを設定する手段は、前記区間についてそれまで用いられていた前記交通流モデルに対応する候補モデルの基本式及びそれ以外の候補モデルの基本式を含む複数種類の候補モデルの基本式を用いて、当該区間の前記交通流モデルを更新可能である、
コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば都市部の路線（道路）の交通流をモデル化する機能、つまり、路線に対して交通流モデルを設定する機能を備えた交通データ解析装置、及び、この装置のためのコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば都市部の道路のような時々刻々と交通状況が変化する路線に対して、適切な交通制御や各車両への情報提供を行うためには、その路線の渋滞等の交通状況を事前に把握する必要があり、このような交通状況を把握するための手法として、交通流モデルを用いたシミュレーション技術が知られている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
交通流モデルは、交通流の状態を表現する変数である交通量、交通密度、車両速度等の相関関係（モデル式）からなり、この交通流モデルにより、路線の交通流の状態を分析することが可能となる。交通流モデルに関しては、様々な研究がなされており、例えば、確率統計的モデル、流体モデル、追従モデル、セルオートマトンモデル、最適速度型モデル等の交通流モデルが提唱されている。
【０００４】
このような交通流モデルを用いたシミュレーションでは、例えば、ある路線に対して、所定の交通流モデルを設定し、その交通流モデルを用いてその路線の交通流をモデル化し、解析を行う。これにより、その路線における交通状況の推定、つまり、その路線での渋滞予測等の分析を行うことが可能となる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】奥嶋政嗣、外３名、「都市高速道路における交通流特性の分析と交通流シミュレーションへの適用」、［online］、平成１４年９月、土木学会、［平成２４年４月１０日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://library.jsce.or.jp/jsce/open/00035/2002/57-4/57-4-0222.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、都市部の道路のような路線には、例えばＶＩＣＳリンク（「ＶＩＣＳ」は登録商標）等の複数の道路リンクが含まれており、道路リンク毎で道路特性（道路構造）が異なっていることもあるため、ある路線に含まれている全ての道路リンクの交通流を、共通する交通流モデルに近似させることは困難である。
【０００７】
すなわち、設定された交通流モデルは、路線に含まれている一つの道路リンクにとって相応しく、精度の高い分析を可能とさせるが、その交通流モデルは、その路線に含まれている他の道路リンクにとって相応しいとは限らず、当該他の道路リンクの渋滞予測を、設定された交通流モデルを用いて行っても、好ましい結果が得られるとは限らない。
【０００８】
そこで、本発明は、解析対象となる路線に対して相応しい交通流モデルを設定することが可能となる交通データ解析装置、及びこの装置のためのコンピュータプログラ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】
【０００９】
（１）本発明は、解析対象となる路線に含まれる区間に関して取得された交通データに基づいて、当該区間の交通流モデルを設定する交通流モデル構築部と、交通流モデルの候補となる複数種類の候補モデルの基本式を記憶している記憶部とを備え、前記交通流モデル構築部は、前記区間に関して取得された交通データの群を、前記複数種類の候補モデルの基本式を用いて、当該候補モデルそれぞれに近似させ、その近似の精度に基づいて、当該区間の交通流モデルを設定可能であり、更に、前記交通流モデル構築部は、一つの区間に対して複数の前記候補モデルの基本式から交通流モデルを設定可能であり、複数の前記候補モデルの基本式から設定した当該交通流モデルを示すモデル式同士を連続させるモデル式を更に追加して設定する。
【００１０】
本発明によれば、複数の候補モデルのうち、ある区間に関して取得された交通データの群を表すモデルとして相応しい候補モデルを、その区間の交通流モデルとして設定することができ、区間毎に合った交通流モデルを設定することが可能となる。この結果、この設定された交通流モデルを用いて、例えば解析対象となる路線の交通状況を解析すれば、精度の良い結果を得ることが可能となる。
（２）また、本発明は、解析対象となる路線に含まれる区間に関して取得された交通データに基づいて、当該区間の交通流の状態を表現する変数である交通量、交通密度、及び車両の走行速度の内の少なくとも二つの関係により構成されている交通流モデルを設定する交通流モデル構築部と、交通流モデルの候補となる複数種類の候補モデルの基本式を記憶している記憶部とを備え、前記交通流モデル構築部は、前記区間に関して取得された交通データの群を、前記複数種類の候補モデルの基本式を用いて、当該候補モデルそれぞれに近似させ、その近似の精度に基づいて当該区間の交通流モデルを設定可能であり、更に、前記交通流モデル構築部は、前記区間についてそれまで用いられていた前記交通流モデルに対応する候補モデルの基本式及びそれ以外の候補モデルの基本式を含む複数種類の候補モデルの基本式を用いて、当該区間の前記交通流モデルを更新可能である。
【００１１】
（３）また、前記記憶部に記憶されている複数の前記候補モデルに優先順位が設定されており、前記交通流モデル構築部は、前記区間に関して取得された交通データの群を、優先順位が上位である候補モデルから順に近似させ、その近似の精度が一定レベル以上であると、その候補モデルを、当該区間の交通流モデルとして設定するのが好ましい。
この場合、記憶部に記憶させている候補モデルのすべてについて近似させる処理を行わなくても、区間の交通流モデルを早期に決定することが可能となる。
【００１２】
（４）また、前記候補モデルには、前記区間の特性を示す変動パラメータが含まれており、前記交通流モデル構築部は、前記変動パラメータが取り得る範囲内で当該変動パラメータを変更して、前記区間に関して取得された交通データの群を前記候補モデルに近似させる処理を繰り返し行うのが好ましい。
この場合、区間それぞれが有する特性（道路特性）が異なっていても、その特性に応じた交通流モデルを設定することが可能となる。
【００１３】
（５）また、前記区間に関して交通データの群が新たに取得されると、前記交通流モデル構築部は、この新たに取得された交通データの群を、複数の前記候補モデルそれぞれに近似させ、その近似の精度がより高くなると、その候補モデルを、当該区間の交通流モデルとして更新するのが好ましい。
この場合、経年変化により区間の特性（道路特性）が変化しても、その変化に応じて交通流モデルを更新することが可能となる。
【００１４】
（６）また、前記交通流モデル構築部は、道路の特性が同じ又は似ている区間について、同じ交通流モデルを設定するのが好ましい。
この場合、道路の特性が同じ又は似ている区間について、一つの交通流モデルを設定すればよく、すべての区間に対して前記近似の処理を行う必要が無くなり、処理時間の短縮化、処理負荷の低減が図れる。
なお、このために、道路の特性が同じ又は似ている区間がグループ化されており、これらグループ化された区間には、同じグループ識別情報（グループＩＤ）が付与されているのが好ましく、これにより、交通流モデルの設定処理が容易となる。
【００１５】
（７）また、前記交通データ解析装置は、前記交通流モデル構築部によって設定された前記区間の交通流モデルに基づいて、当該区間の交通状況を予測する予測部を、更に備えているのが好ましい。
この場合、交通流モデル構築部によって設定されたある区間の交通流モデルが設定されると、その交通流モデルに基づいて、その区間の交通状況の予測が可能となる。
【００１６】
また、前記（１）の交通データ解析装置の前記交通流モデル構築部は、一つの区間に対して複数の前記候補モデルの基本式から交通流モデルを設定可能である。
例えば、一つの区間に対して一つの候補モデルから交通流モデルを設定しても、全体として近似の精度が高くならない場合もあり得るが、複数の候補モデルから交通流モデルを設定することで、これを解消することが可能となる。
【００１７】
更に、前記（１）の交通データ解析装置の前記交通流モデル構築部は、複数の前記候補モデルの基本式から設定した交通流モデルを示すモデル式同士を連続させるモデル式を更に追加して設定する。
一つの区間に対して複数の候補モデルから交通流モデルを設定しようとすると、これら候補モデルから設定した交通流モデルを示すモデル式同士が不連続となることが起こりえるが、この場合であっても、これらモデル式同士を連続させるモデル式が追加して設定されるので、この区間における交通流モデルに全体として連続性を持たせることが可能となる。
【００１８】
（８）また、本発明は、解析対象となる路線に含まれる区間に関して取得された交通データに基づいて、当該区間の交通流モデルを設定する処理を、コンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータを、前記区間に関して取得された交通データの群を、交通流モデルの候補となる複数種類の候補モデルの基本式を用いて、当該候補モデルそれぞれに近似させる手段、その近似の精度に基づいて当該区間の交通流モデルを設定する手段として機能させるためのコンピュータプログラムであり、更に、前記交通流モデルを設定する手段は、一つの区間に対して複数の前記候補モデルの基本式から交通流モデルを設定可能であり、複数の前記候補モデルの基本式から設定した当該交通流モデルを示すモデル式同士を連続させるモデル式を更に追加して設定する。
本発明によれば、前記（１）の交通データ解析装置と同様の作用効果を奏する。
（９）また、本発明は、解析対象となる路線に含まれる区間に関して取得された交通データに基づいて、当該区間の交通流の状態を表現する変数である交通量、交通密度、及び車両の走行速度の内の少なくとも二つの関係により構成されている交通流モデルを設定する処理を、コンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータを、前記区間に関して取得された交通データの群を、交通流モデルの候補となる複数種類の候補モデルの基本式を用いて、当該候補モデルそれぞれに近似させる手段、その近似の精度に基づいて当該区間の交通流モデルを設定する手段として機能させるためのコンピュータプログラムであり、更に、前記交通流モデルを設定する手段は、前記区間についてそれまで用いられていた前記交通流モデルに対応する候補モデルの基本式及びそれ以外の候補モデルの基本式を含む複数種類の候補モデルの基本式を用いて、当該区間の前記交通流モデルを更新可能である。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、解析対象となる路線に含まれる区間それぞれに合った交通流モデルを設定することが可能となり、この交通流モデルを用いて、例えばその路線の交通状況を解析すれば精度の良い結果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の交通データ解析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】解析対象となる路線の説明図である。
【図３】交通量と交通密度との関係を示すグラフである。
【図４】走行速度と交通密度との関係を示すグラフである。
【図５】交通流モデルのモデル式の説明図である。
【図６】交通流モデル構築部から、シミュレーション部へと渡す情報の説明図である。
【図７】シミュレーション部によって実行される処理の説明図である。
【図８】交通流モデルの設定までの処理を説明するフロー図である。
【図９】交通流モデルの機能を説明するための交通量と交通密度との関係を示す説明図である。
【図１０】交通流モデルの機能を説明するための交通量と交通密度との関係を示す説明図である。
【図１１】交通流モデルの機能を説明するための交通量と交通密度との関係を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の実施形態を説明する。
〔交通データ解析装置の全体構成〕
図１は、本発明の交通データ解析装置１の構成を示すブロック図である。この交通データ解析装置１（以下、単に解析装置１ともいう）は、交通流モデルを用いて、例えば都市部の道路のような路線に含まれる区間の交通流をモデル化し、この路線における交通量等の道路における交通状況を示す情報を推定（予測）するための装置である。
【００２２】
解析装置１は、ＣＰＵを含む処理装置２、ハードディスク等からなる記憶装置３、キーボード及びモニタからなる入出力装置４等を有するコンピュータ装置からなり、このコンピュータ装置に、解析装置１として機能させるためのコンピュータプログラムをインストールすることにより、解析装置１は構成されている。解析装置１が有する後述の各機能部の機能は、前記コンピュータプログラムがコンピュータ装置（処理装置２）によって実行されることで発揮される。
【００２３】
解析装置１の処理装置２は、その機能部として、交通流モデル構築部１０（以下、単に構築部１０という）及びシミュレーション部２０を備えている。
構築部１０は、路線で取得された交通データに基づいて、その路線の交通流をモデル化した交通流モデルを構築し、構築した交通流モデルの情報をシミュレーション部２０に提供する。
【００２４】
この交通流モデルを用いることにより、路線における交通流の状態、路線（その路線に含まれる道路リンク）の特性を分析することができる。そこで、シミュレーション部２０は、構築部１０から取得した情報と、シミュレーションを行うための交通データの実測値とを用いて、前記路線の交通量や旅行時間の予測を行う処理を行う。
【００２５】
本実施形態では（図２参照）、解析対象（シミュレーション対象）となる路線Ｒを、都市部の道路としており、この路線Ｒの各位置に設置されているセンサ６の間の区間が、一つの道路リンクとして設定されており、図１では、道路リンクＬ１１〜Ｌ１５を示している。つまり、路線Ｒには、複数の道路リンク（区間）が含まれている。
【００２６】
センサ６は、その路線Ｒを走行する車両を感知する車両感知センサであり、車両の通過台数を検知することができ、また、センサ６は、この検知結果に基づいて、道路リンクＬ１１〜Ｌ１５それぞれにおける、交通密度Ｋや、車両の（平均）走行速度Ｖを算出することができる。また、交通密度Ｋ及び車両の走行速度Ｖから交通量Ｑを算出することもできる。なお、交通量Ｑの単位は「台数／時間」であり、交通密度Ｋの単位は「台数／距離」であり、走行速度Ｖの単位は「距離／時間」である。
【００２７】
〔交通流モデルの説明〕
交通流モデルは、交通流の状態を表現する変数である交通量Ｑ、交通密度Ｋ、車両の走行速度Ｖ等の関係により構成されており、その関係がモデル式（関数）として表現されている。
交通流モデルの一例を説明する。図３は、交通量Ｑと交通密度Ｋとの関係を示すグラフであり、図４は、走行速度Ｖと交通密度Ｋとの関係を示すグラフである。図３と図４に示す曲線（ＫＱ曲線とＫＶ曲線）を、交通流モデルのモデル式として表現することができ、このモデル式は図３と図４中の式のとおりである。
【００２８】
また、使用するモデル式は複数設定されており、その一例を図５に示す。図５では、モデル式として、モデルＡからモデルＥまでが設定されている。これらモデル式は、道路リンクの交通流モデルの候補となる候補モデルの式であり、これら複数の候補モデルのモデル式（モデルＡ〜Ｅ）が記憶装置３（図１参照）に記憶されている。つまり、モデルＡ〜Ｅは、交通流モデルとなり得る候補モデルの基本式である。なお、候補モデルは、図５に示したもの以外であってもよく、独自に定義したモデル式であってもよい。
【００２９】
図３において、交通量Ｑの最大値をとる曲線上の点を境界として、交通密度Ｋが小さい側が「自由流領域」であり、交通密度Ｋが大きい側が「渋滞領域」である。また、交通量Ｑの最大値をとる点が「臨界密度Ｋｃ」である。
図４において、速度Ｖの最大値が「自由流速度Ｖｆ」である。
また、図５において、モデル式中の「ジャム密度Ｋｊ」は交通密度Ｋの最大値であり、モデル式中の「Ｃ」は可能交通容量である。また、「α、Ｌ、ｃ」は道路リンクの特性を示す「定数」であり、所定の範囲内の値を採ることができ、この「定数」を、以下において変動パラメータともいう。
【００３０】
〔構築部１０について〕
構築部１０は、実績交通データに基づいて、道路リンクの特性に適合した交通流モデルを道路リンク毎に設定する機能を有している。
ここで、前記「実績交通データ」は、センサ６（図２参照）によって実際に取得された情報に基づいて生成された車両の走行状態を示すデータであり、例えば、各道路リンクにおける、交通量Ｑ、交通密度Ｋ及び車両の走行速度Ｖの内の少なくとも２つである。
また、多数の車両が各道路リンクを通過することから、実績交通データは、各道路リンクに関して多数取得される。道路リンク毎の多数の実績交通データを「実績交通データの群」と呼ぶ。なお、実績交通データの群は、代表値であってもよい。
【００３１】
構築部１０は、各道路リンクに関して取得された実績交通データの群を、記憶装置３に記憶されている複数の候補モデル（図５のモデルＡ〜Ｅ）それぞれに近似させる機能（近似機能）を有している。さらに、この構築部１０は、前記近似の精度が高い候補モデルを、その道路リンクの交通流モデルとして設定する機能（設定機能）を有している。
例えば、図２中の道路リンクＬ１２に関して取得された実績交通データの群を、図５に記載の候補モデルＡ〜Ｅそれぞれに近似させる。そして、この近似の精度が高い候補モデルを、その道路リンクＬ１２の交通流モデルとして設定する。
【００３２】
前記近似機能及び前記設定機能の手順については、後にも説明するが、実績交通データの群の候補モデルＡ〜Ｅそれぞれへの近似方法は、例えば線形回帰とすることができる。
そして、この場合、構築部１０は、実績交通データの群の候補モデルＡ〜Ｅそれぞれへの「あてはまり度合い」として、決定係数を算出し、この決定係数が好ましい候補モデルを、交通流モデルとして設定する。なお、近似方法は他の方法であってもよく、また、あてはまり度合いは、決定係数以外の他の指標であってもよい。
【００３３】
以上のように、構築部１０は、都市部の道路のような路線Ｒに含まれる道路リンクに関して取得された実績交通データに基づいて、その道路リンクの交通流モデル（モデル式）を設定することができる。そして、構築部１０は、路線Ｒに含まれている道路リンク毎に、交通流モデルを設定する。
【００３４】
この構築部１０によって交通流モデルが設定されると、シミュレーション部２０へと、各種情報を渡す。シミュレーション部２０へと渡す情報としては、許容交通流量、臨界交通密度、ジャム密度、自由流速度、ＫＱモデル化関数タイプ、適用範囲、変動パラメータであり、その情報（ファイルフォーマット）の一例を図６に示す。
【００３５】
なお、前記ＫＱモデル化関数タイプは、交通流をモデル化する際に近似させるモデル式のタイプを示しており、構築部１０によって設定された候補モデルの種類（モデルＡ〜Ｅのいずれか）である。そして、適用範囲とは、この候補モデルを適用する交通密度の範囲を示している。他の情報は、設定された交通流モデル（モデル式）に基づいて構築部１０によって求められる。
また、変動パラメータは、モデル式に依存する定数であり、例えば、ＫＱモデル化関数タイプが、モデルＤ（図５参照）である場合、「パラメータ１」が「Ｖｆ」の値であり、「パラメータ２」が「Ｋｃ」の値であり、「パラメータ３」が「Ｌ」の値である。
【００３６】
〔シミュレーション部２０について〕
シミュレーション部２０は、構築部１０によって設定された道路リンクの交通流モデルに基づいて、その道路リンクの交通状況を予測する予測部としての機能（予測機能）を備えている。
このシミュレーション部２０によって実行されるシミュレーション方法として、様々な手法を採用することが可能であるが、本実施形態ではブロック密度法を用いている（図７参照）。ブロック密度法とは、各道路リンクをより細かなブロックに分割し、流体近似した交通流のブロック間の移動を、交通密度と交通量との関係（Ｋ−Ｑ）と、交通量保存則とを用いて求める動的シミュレーション方法である。
【００３７】
〔構築部１０及びシミュレーション部２０の処理について〕
以上の構成を備えた解析装置１によって実行される解析方法について説明する。図８は、交通流モデルの設定までの処理を説明するフロー図である。図８の各処理は、構築部１０によって行われる。
【００３８】
構築部１０は、道路リンク毎の実績交通データを取得する（図８のステップＳ１）。本実施形態では、道路リンクＬ１１〜Ｌ１５（図２参照）のそれぞれに関して、実績交通データとして、交通量Ｑ及び交通密度Ｋを取得する。道路リンクＬ１１〜Ｌ１５それぞれを多数の車両が通過することから、多数の実績交通データが取得され「実績交通データの群」が取得される。また、本実施形態では、構築部１０が、逐次、個々の実績交通データを取得するのではなく、例えばセンサ６を管理する中央装置（図示せず）が個々の実績交通データを収集して取得しており、構築部１０は、この中央装置から、実績交通データの群として、実績交通データをまとめて取得する。
【００３９】
記憶装置３には、交通流モデルとなり得る複数の候補モデルの基本式（図５のモデルＡ〜Ｅ）が登録されている。そこで、構築部１０は、道路リンクＬ１１〜Ｌ１５それぞれに設定される可能性のある候補モデルを、記憶装置３に登録されている複数の候補モデル（モデルＡ〜Ｅ）の中から、選択する（ステップＳ２）。複数の候補モデルの中から、一部が選択されてもよいが、全ての候補モデルが選択されてもよい。一部が選択される場合としては、例えば、登録されている候補モデルに優先順位が設定されており、その上位のいくつかの候補モデルが選択される。
【００４０】
なお、図８に示す各ステップは、道路リンクＬ１１〜Ｌ１５それぞれについて順に実行されるが、以下の説明では、道路リンクＬ１１を代表として説明する。ステップＳ２では、道路リンクＬ１１に設定される可能性のある候補モデルを、記憶装置３に登録されている複数の候補モデル（モデルＡ〜Ｅ）の中から、選択する。
【００４１】
〔実施形態（その１）〕
ステップＳ２において、全ての候補モデルＡ〜Ｅがその順番で選択された場合について説明する。
構築部１０は、ステップＳ１において取得した道路リンクＬ１１の「実績交通データの群」を、候補モデルのモデル式Ａに近似させる（ステップＳ３）。この近似の処理は、上記のとおり線形回帰とする。さらに、この「実績交通データの群」をモデル式Ａに近似させた場合の決定係数を、計算する（ステップＳ４）。計算結果は、記憶装置３に記憶される。
【００４２】
ステップＳ２において選択した候補モデルの中に、前記変動パラメータが含まれているか否かの判定が行われる（ステップＳ５）。
ステップＳ５の判定結果が否定的である場合（ステップＳ５の「ＮＯ」の場合）、ステップＳ２において選択した候補モデルのうち、次の候補モデルについてステップ２〜ステップ４を繰り返し行って決定係数を計算し、さらに、これを繰り返して、残りの候補モデルの決定係数を計算する（ステップＳ６）。なお、後述するがモデル式Ｄには変動パラメータ「Ｌ」が含まれているが、前記ステップＳ３では、この「Ｌ」に初期値が設定されている。
【００４３】
そして、ステップＳ５の判定結果が肯定的である場合（ステップＳ５の「ＹＥＳ」の場合）、つまり、本実施形態では、モデル式Ｄ（図５参照）に変動パラメータ「Ｌ」が含まれていることから、候補モデルＤについてはステップＳ７へと進む。つまり、このモデル式Ｄについては、変動パラメータ「Ｌ」を変更して、近似の処理を行い、そして、その決定係数を求める。
【００４４】
なお、変動パラメータは、所定の範囲内の値に予め設定されており、例えば変動パラメータ「Ｌ」が「１〜３」の範囲に設定されているとする。また、この変動パラメータ「Ｌ」のステップ値が「０．１」に設定されているとする。この場合、変動パラメータ「Ｌ」を「１〜３」の範囲内でステップ値「０．１」刻みで変更してモデル式Ｄに近似させ、ステップ値毎に決定係数を計算し、終了条件を満たすまでこれを繰り返し行う（ステップＳ７〜ステップＳ９）。なお、終了条件は、変動パラメータ「Ｌ」を、所定の範囲内の値「１〜３」で変更し尽くすことである。つまり、「Ｌ」を、１から始めて１．１、１．２、１．３・・・２．８、２．９、３と順に変更し、それぞれの場合の決定係数が計算されると、ステップＳ９の「ＮＯ」の判定がされる。
【００４５】
終了条件が満たされると（ステップＳ９の「ＮＯ」の場合）、ステップＳ５の判定結果が否定的である場合と同様に、ステップＳ２において選択した候補モデルのうち、次の候補モデルについてステップ２〜ステップ５、さらに場合によっては、ステップＳ７〜ステップＳ９を繰り返し行い、全ての候補モデルの決定係数を計算する（ステップＳ６）。
【００４６】
このように、候補モデルに、道路リンクＬ１１の特性を示す変動パラメータ（Ｌ）が含まれている場合（ステップＳ５で「ＹＥＳ」の場合）、ステップＳ７〜Ｓ９のように、変動パラメータが取り得る範囲内で、その変動パラメータを順次変更して、道路リンクＬ１１に関して取得された実績交通データの群を候補モデルに近似させる処理が繰り返し行われる。このため、道路リンクＬ１１が有する特性（道路特性）が異なっていても、その特性に応じた交通流モデルを設定することが可能となる。
【００４７】
そして、全ての候補モデルの決定係数が算出されると（ステップＳ６の「ＮＯ」の場合）、構築部１０は、決定係数が最も大きい候補モデルを、道路リンクＬ１１の交通流モデルとして設定する（ステップＳ１０）。
そして、このような処理を、他の道路リンクについても実行する。
【００４８】
〔実施形態（その２）〕
記憶装置３に登録されている候補モデル（モデル式Ａ〜Ｅ）に優先順位が設定されている場合について説明する。例えば、候補モデルＣ，Ｄ，Ｅ，Ａ，Ｂの順番で、優先順位が設定されているとする。
この場合、ステップＳ２では、この優先順位で候補モデルが選択される。そして、構築部１０は、道路リンクＬ１１に関して取得された「実績交通データの群」を、優先順位が上位である候補モデルから順に近似させる（ステップＳ３）。つまり、最も優先順位が高い候補モデルＣから近似の処理が行われる。そして、その決定係数が計算される（ステップＳ４）。
【００４９】
そして、次に優先順位が上位である候補モデルＤについて、近似の処理が行われ、決定係数が計算される。
そして、ある候補モデルに関する近似の精度が一定レベル以上である場合、つまり、算出した決定係数が閾値以上である場合、その候補モデルを、道路リンクＬ１１の交通流モデルとして設定する。例えば、候補モデルＤについて算出した決定係数が、閾値以上である場合、候補モデルＤを道路リンクＬ１１の交通流モデルとして設定する。
この場合、登録されている候補モデルのすべてについて近似させる処理を行わなくても、道路リンクＬ１１の交通流モデルを早期に決定することが可能となる。つまり、本実施形態では、候補モデルＤ，Ｅのみについて近似の処理を行って決定係数を算出すればよい。
なお、本実施形態においても、図８のステップＳ７〜Ｓ９の処理は有効である。
【００５０】
また、優先順位の決め方は、例えば、下流側の道路リンクから、交通流モデルの設定処理を行う場合、下流側に隣りの道路リンクに既に設定されている交通流モデル（モデル式）を、上位の交通流モデル（モデル式）とするのが好ましい。また、上流側の道路リンクから、交通流モデルの設定処理を行う場合、その上流側に隣りの道路リンクに既に設定されている交通流モデル（モデル式）を、上位の交通流モデル（モデル式）とするのがよい。これは、ある道路リンクの形態、特性は、その隣りの道路リンクの形態、特性と、同じ又は似ている可能性が高いためである。
【００５１】
〔実施形態（その３）〕
前記実施形態（その１）と（その２）では、一つの道路リンクＬ１１に対して、記憶装置３に登録されている一つの候補モデルから一つの交通流モデルを設定した場合について説明したが、一つの道路リンクＬ１１に対して、記憶装置３に登録されている複数の候補モデルから交通流モデルを設定してもよい。
【００５２】
すなわち、例えば図９に示すように、道路リンクＬ１１に関して、交通量Ｑと交通密度Ｋとの関係が、自由流領域と渋滞流領域とで異なる場合、この道路リンクＬ１１に対して一つの候補モデルから、交通流モデルを設定しても、全体として近似の精度が高くならない場合もあり得る。
しかし、図１０に示すように、複数（図例では２つ）の候補モデルから交通流モデルを設定することで、これを解消することが可能となると考えられる。
【００５３】
そこで、図１０に示すように、交通量Ｑと交通密度Ｋの関係が、自由流領域と渋滞流領域とで異なる場合、自由流領域と渋滞流領域とで候補モデルを分けて近似させることにより、全体としての近似の精度を改善することが可能となる。なお、この場合でも、道路リンクＬ１１の自由流領域と渋滞流領域との両方を含む実績交通データの群を用いて近似の処理を行う。
このために、構築部１０は、実績交通データの群を用いて「臨界密度Ｋｃ」を算出し、この「臨界密度Ｋｃ」を境界にして、自由流領域と渋滞流領域との双方でそれぞれ異なる候補モデルへの近似を行い、決定係数を算出し、交通流モデルを設定する。
【００５４】
すなわち、自由流領域の実績交通データの群により、自由流領域の交通流モデルの設定処理を行い、これとは独立して、渋滞流領域の実績交通データの群により、渋滞流領域の交通流モデルの設定処理を行う。なお、これら交通流モデルそれぞれの設定は、図８のフロー図で説明した手法によって実現される。
図１０の場合、自由流領域と渋滞流領域とでは、候補モデルは同じであるが、その変動パラメータが異なる交通流モデル（モデル式Ｘ１，Ｘ２）が設定される。
【００５５】
なお、図１０のように、２つの候補モデルから交通流モデル（モデル式Ｘ１，Ｘ２）を設定すると、これら交通流モデルを示すモデル式Ｘ１，Ｘ２同士が不連続となる。しかし、この場合であっても、構築部１０は、図１１に示すように、更に、交通流モデルを示すモデル式Ｘ１，Ｘ２同士を連続させるモデル式Ｘ３を求め、このモデル式Ｘ３を交通流モデルに追加して設定する機能を有している。
つまり、図１０では、自由流領域の交通流モデル（モデル式Ｘ１）の右端と、渋滞流領域の交通流モデル（モデル式Ｘ２）の左端とが、離れているが、図１１に示すように、これらを連結するモデル式Ｘ３が求められる。
【００５６】
このモデル式Ｘ３は、例えば、２つの領域（自由流領域と渋滞流領域）でそれぞれ近似させて設定した交通流モデルのモデル式Ｘ１，Ｘ２の最大値Ｆ１，Ｆ２を求め、これら最大値Ｆ１，Ｆ２同士を結ぶ直線を、モデル式Ｘ３として求める。
このように、構築部１０は、一つの道路リンクＬ１１に対して複数（２つ）の候補モデルから交通流モデルを設定可能であり、さらに、これら複数の候補モデルから設定した交通流モデルを示すモデル式（Ｘ１，Ｘ２）同士が不連続である場合、これらモデル式（Ｘ１，Ｘ２）同士を連続させるモデル式（Ｘ３）を、更に追加して設定する機能を有している。
これにより、道路リンクＬ１１における交通流モデルの精度をより一層高いものとして設定することができると共に、交通流モデルに全体として連続性を持たせることが可能となる。
【００５７】
〔実施形態（その４）〕
図２に示すように、都市部の道路等の路線Ｒには、複数の道路リンク（Ｌ１１〜Ｌ１５）が含まれているが、一般的に隣り合う道路リンク（例えばＬ１１とＬ１２）では、その道路特性（道路形状）が同じ又は似ていることがある。
そこで、この場合、道路リンクＬ１２に関して、図８に示したフローにしたがって交通流モデルが設定されると、その隣りの道路リンクＬ１１は、道路リンクＬ１２と道路特性が同じ又は似ていることから、この道路リンクＬ１１に関して、構築部１０は、図８に示したフローとは異なる処理を実行し、道路リンクＬ１２と同じ交通流モデルを設定する。
【００５８】
このように、構築部１０は、道路特性が同じ又は似ている道路リンクに（例えばＬ１１とＬ１２）ついては、一つの（同じ）交通流モデルを設定する機能を有している。この場合、すべての道路リンクＬ１１〜Ｌ１５それぞれに対して、図８に示した近似の処理を行う必要が無くなり、処理時間の短縮化、処理負荷の低減が図れる。
なお、この機能を容易とするために、道路の特性が同じ又は似ている道路リンクはグループ化されており、これらグループ化された道路リンクには、同じグループ識別情報（グループＩＤ）が付与されている。例えば、図２の場合、道路リンクＬ１１と道路リンクＬ１２とには、共通するグループＩＤ（１１１）が付与されている。これにより、構築部１０による、交通流モデルの設定処理が容易となる。
【００５９】
〔実施形態（その５）〕
また、路線Ｒにおける天候等、周囲の短期的な環境の変化により、その路線Ｒに含まれる道路リンクの特性が変わることも考えられる。例えば、雨や雪が降っている場合、晴れの場合と比較して相対的に車両速度は低下し、車両間隔が長くなる。このため、臨界密度と許容交通量とに影響を及ぼす。
そこで、本実施形態に係る解析装置１では、道路リンクの周囲の環境特性毎に交通流モデルを使い分けることができる。例えば、晴れた日と、雨の日と、雪の日とで、交通流モデルを切り替える。
【００６０】
このためには、晴れた日、雨の日及び雪の日それぞれの交通流モデルを設定しておく必要がある。そこで、構築部１０は、環境特性が異なる条件毎に取得された実績交通データに基づいて、図８のフローにしたがって交通流モデルを設定する。そして、シミュレーション部２０は、その日の天候に応じて用いる交通流モデルを切り替えて解析を行う。
【００６１】
〔交通データ解析装置１について〕
以上の前記各実施形態に係る交通データ解析装置１によれば、路線Ｒには複数の道路リンクが含まれているが、構築部１０は、これら道路リンクそれぞれに関して取得された実績交通データの群を、複数の候補モデルＡ〜Ｅそれぞれに近似させ、その近似の精度が高い候補モデルを、その道路リンクの交通流モデルとして設定する。
このように、複数の候補モデルＡ〜Ｅのうち、ある道路リンク（Ｌ１１）に関して取得された実績交通データの群を表すモデルとして相応しい候補モデルが、その道路リンク（１１）の交通流モデルとして設定されることから、路線Ｒに含まれる複数の道路リンク毎に合った交通流モデルを設定することができる。つまり、道路リンク毎に、交通流モデルを最適化することができる。
【００６２】
また、路線Ｒには複数の道路リンクが含まれており、これら道路リンクは、それぞれ道路の特性が異なることがある。この場合、正確なシミュレーションが行われるためには、従来では、例えばマンパワーによって、道路リンク毎の特性を個々に調査して、交通流モデルを設定することが考えられるが、これは、非常に手間を要する作業となり、効率が悪い。しかし、本実施形態に係る解析装置１によれば、この手間を大幅に削減することが可能となる。
【００６３】
そして、構築部１０によって道路リンク毎に交通流モデルが設定されると、シミュレーション部２０は、その交通流モデルに基づいて、道路リンク毎の交通状況の予測が可能となる。しかも、構築部１０によって、道路リンク毎に合った相応しい交通流モデルが設定されていることから、この交通流モデルを用いて、これら道路リンクが含まれる路線Ｒ全体の交通状況の解析をシミュレーション部２０が行えば、精度の良い解析結果を得ることが可能となる。つまり、渋滞予測等が可能となる。
【００６４】
また、都市部の道路のような路線Ｒ（図２参照）では、その路線Ｒ自体の拡張工事や、この路線Ｒに繋がる他の道路の環境の変化等によって、その路線Ｒに含まれる道路リンク（Ｌ１１〜Ｌ１５）の特性が経年変化することも考えられる。この場合、路線Ｒに含まれる道路リンクに関して、一度設定した交通流モデルが時間の経過に伴って相応しくなくなることもあり得る。
【００６５】
そこで、本実施形態の交通データ解析装置１は、例えば３ヶ月、６ヶ月等、時間が経過すると、図８のフローに示す処理を再び実行し、交通流モデルを更新し、リアルタイム性を持たせる。
すなわち、あるタイミングで（初回時）、図８のフローに基づいて路線Ｒ（図２参照）の各道路リンクについて、交通流モデルが設定されたとしても、その後、この路線Ｒでは、新たな実績交通データが取得される。
【００６６】
そこで、路線Ｒに含まれる各道路リンクに関して、実績交通データの群が新たに取得されると、構築部１０は、この新たに取得された実績交通データの群を、図８に示したフローに基づいて、複数の候補モデルＡ〜Ｅそれぞれに近似させる。そして、その近似の精度が、現在の精度よりもより高くなると、つまり、新たに取得された実績交通データの群を、所定の候補モデルに近似させた場合の決定係数が、現在の交通流モデルを設定した際に算出された決定係数よりも高くなっていると、その候補モデルを、その道路リンクの交通流モデルとして更新する機能を有している。
これにより、経年変化により路線Ｒの道路リンクの特性が変化しても、その変化に対応することが可能となる。
【００６７】
なお、この更新の処理において、図８のステップＳ２では、候補モデルに優先順位が設定される。つまり、最も上位となる候補モデルは、それまで用いられていた交通流モデルに対応する候補モデルである。例えば、道路リンクＬ１１では、候補モデルＤから交通流モデルが設定されていた場合、更新の処理では、候補モデルＤが優先順位の上位とされる。そして、構築部１０は、道路リンクＬ１１に関して取得された「実績交通データの群」を、優先順位が上位である候補モデルＤから順に近似させる（図８ステップＳ３）。そして、その決定係数が計算され（ステップＳ４）、その他の処理は図８に示すとおりである。
【００６８】
今回開示した実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではない。本発明の権利範囲は、上述の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された構成と均等の範囲内でのすべての変更が含まれる。
例えば、前記実施形態では、実績交通データを、交通量Ｑ、交通密度Ｋ及び車両の走行速度Ｖとしたが、これら以外であってもよく、交通量Ｑ、交通密度Ｋ及び車両の走行速度Ｖに準ずるデータとすることも可能である。
【００６９】
また、前記実施形態では、路線Ｒの各位置に設置されているセンサ６の間の区間が、一つの道路リンクとして設定されている場合として説明したが、ＤＲＭリンク単位のリンクやＶＩＣＳリンク単位のリンクを一つの道路リンクとしてもよく、また、このような道路リンク（ＤＲＭリンク、ＶＩＣＳリンク）を複数まとめた区間を、一つの道路リンクとしてもよい。
【００７０】
また、図８のステップＳ２において、取得する実績交通データに制限を設けていないが、特定の実績交通データを、交通流モデル設定のために取得する実績交通データから、除外してもよい。つまり、実績交通データの中には、事故や道路規制等の突発事象のように、一時的事象の交通データが含まれている場合がある。そこで、このような突発事象を、解析装置１が検知し、その際に取得されている実績交通データを除外することで、道路リンク毎の通常時の特性をより明確に表現した交通流モデルを設定することが可能となる。
【符号の説明】
【００７１】
１：交通データ解析装置    ３：記憶装置（記憶部）    １０：交通流モデル構築部    ２０：シミュレーション部（予測部）    Ｒ：路線    Ｌ１１〜Ｌ１５：道路リンク（区間）
【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】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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