(57)【要約】【課題】  空間−時間関係に基づく交通予測システムおよび方法を提供する。【解決手段】  本システムは、予測対象の複数区間の各々について、当該区間に対する隣接区間による空間的影響を決定する区間空間的影響決定部と、予測対象の複数区間の各々について、決定された空間的影響と複数区間の履歴交通データとを使用して、交通予測モデルを確立する交通予測モデル確立部と、予測対象の複数区間の各々について、リアルタイム交通データと交通予測モデルとを使用して、その将来の期間における交通を予測する交通予測部とを備える。本発明によれば、現在区間にその隣接区間が複数の空間次数において及ぼす影響を考慮するために、区間の空間的影響を空間演算子として使用し、かつ時系列モデルを組み込むことができる。これにより、空間範囲の交通状態がより実情に即して計測されるため、予測精度が向上する。【選択図】  図１
2011138487.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
区間間の空間的影響を判定するための方法であって、
道路網内の各区間について、当該区間に影響を及ぼす空間範囲（当該空間範囲の空間次数はＮであり、Ｎは１以上の整数である）を決定する空間範囲決定ステップと、
前記道路網から、決定された空間範囲内における当該区間の隣接区間を、当該区間に係る第Ｎ次影響区間として抽出する影響区間抽出ステップと、
各区間とその第Ｎ次影響区間の各々との間の空間的関係を、予め定義した空間的関係タイプの1つに分類する空間的関係決定ステップと、
分類された空間的関係タイプについて、この空間的関係タイプにおける当該区間とその第Ｎ次影響区間との間の区間相関関係を学習するために、当該区間およびこの空間的関係タイプの第Ｎ次影響区間の履歴交通データに対して相関関係分析を実行する相関関係学習ステップと、
学習された区間相関関係に基づいて、当該区間の空間次数Ｎについて、当該区間が第Ｎ次影響区間の各々によって影響される度合いを示す空間的影響を決定する空間的影響決定ステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記空間範囲決定ステップにおいて、ある区間に影響を及ぼす空間範囲を、道路網内の区間間の相対空間位置に基づいて決定することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記空間範囲決定ステップにおいて、道路網内の各区間について、予め設定された期間内に当該区間から到達可能な空間範囲を、当該区間に影響を及ぼす空間範囲として決定することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記空間的影響決定ステップにおいて、区間の第Ｎ次影響区間の各々に、当該区間と第Ｎ次影響区間との間の相関関係に基づいて影響重みを割り当て、当該影響重みに基づいて、当該区間への第Ｎ次影響区間による空間的影響を決定することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記履歴交通データは、１日のうちの特定の期間における、各区間に関する履歴交通データである、
車両が当該区間を走行する走行速度、
車両が当該区間を通過するために必要な走行時間、
車両が当該区間を通過するために実際に必要な走行時間と、フリーフロー状態において車両が当該区間を通過するために必要とするフリーフロー走行時間との比率、または当該区間を車両が実際に走行した実走行速度と、フリーフロー状態において車両が当該区間を走行する場合のフリーフロー走行速度との比率として示される区間渋滞度
のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
予測入力として、１つ以上の期間における複数区間のリアルタイム交通データを取得する予測入力取得ステップと、
予測対象の将来の期間、または指定された時間次数または空間次数に基づいて、交通予測対象の各区間に関する交通予測モデルを選択する交通予測モデル選択ステップと、
予測入力と選択された交通予測モデルとを使用して、指定された期間後の将来の期間に関する各区間の交通を予測する交通予測ステップとを含み、
前記交通予測モデルは空間的関係を含む時系列モデルであり、前記空間的関係は、請求項１から請求項５の何れかに記載の区間間の空間的影響を決定するための方法により決定される区間間の空間的影響によって表される
ことを特徴とする交通予測方法。
【請求項７】
区間間の空間的影響を判定するための装置であって、
道路網内の各区間について、当該区間に影響を及ぼす空間範囲（当該空間範囲の空間次数はＮであり、Ｎは１以上の整数である）を決定する空間範囲決定手段と、
前記道路網から、決定された空間範囲内における当該区間の隣接区間を、当該区間に係る第Ｎ次影響区間として抽出する影響区間抽出手段と、
各区間とその第Ｎ次影響区間の各々との間の空間的関係を、予め定義した空間的関係タイプの1つに分類する空間的関係決定手段と、
分類された空間的関係タイプについて、この空間的関係タイプにおける当該区間とその第Ｎ次影響区間との間の区間相関関係を学習するために、当該区間およびこの空間的関係タイプの第Ｎ次影響区間の履歴交通データに対して相関関係分析を実行する相関関係学習手段と、
学習された区間相関関係に基づいて、当該区間の空間次数Ｎについて、当該区間が第Ｎ次影響区間の各々によって影響される度合いを示す空間的影響を決定する空間的影響決定手段と
を備えることを特徴とする装置。
【請求項８】
予測入力として、１つ以上の期間における複数区間のリアルタイム交通データを取得する予測入力取得手段と、
予測対象の将来の期間、または指定された時間次数または空間次数に基づいて、交通予測対象の各区間に関する交通予測モデルを選択する交通予測モデル選択手段と、
予測入力と選択された交通予測モデルとを使用して、指定された期間後の将来の期間に関する各区間の交通を予測する交通予測手段とを備え、
前記交通予測モデルは空間的関係を含む時系列モデルであり、前記空間的関係は、請求項７に記載の区間間の空間的影響を決定するための装置により決定される区間間の空間的影響によって表される
ことを特徴とする交通予測装置。
【請求項９】
空間−時間関係に基づく交通予測方法であって、
請求項１から請求項５の何れかに記載の区間間の空間的影響を決定する方法により、予測対象の複数区間の各々について、当該区間に対する隣接区間による空間的影響を決定する区間空間的影響決定ステップと、
予測対象の複数区間の各々について、前記区間空間的影響決定ステップで決定した空間的影響と複数区間の履歴交通データとを使用して、交通予測モデルを確立する交通予測モデル確立ステップと、
予測対象の複数区間の各々について、リアルタイム交通データと前記交通予測モデル確立ステップで確立した交通予測モデルとを使用して、その将来の期間における交通を予測する交通予測ステップと
を含むことを特徴とする交通予測方法。
【請求項１０】
空間−時間関係に基づく交通予測方法であって、
請求項７に記載の区間間の空間的影響を決定する装置により、予測対象の複数区間の各々について、当該区間に対する隣接区間による空間的影響を決定する区間空間的影響決定部と、
予測対象の複数区間の各々について、前記区間空間的影響決定部で決定した空間的影響と複数区間の履歴交通データとを使用して、交通予測モデルを確立する交通予測モデル確立部と、
予測対象の複数区間の各々について、リアルタイム交通データと前記交通予測モデル確立部で確立した交通予測モデルとを使用して、その将来の期間における交通を予測する交通予測部と
を備えることを特徴とする交通予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通情報予測に関し、特に空間−時間関係に基づく交通情報予測技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
経済の急速な成長により自動車の普及が進む現代社会では、都市交通に多大な重圧が掛かり、深刻な交通渋滞が発生している。交通渋滞を緩和することは、ドライバーが費やす走行時間の短縮、燃費の削減、都市の経済効率の向上、および環境保護の促進を実現する上で火急の問題である。そのため、交通情報サービスシステムは、都市の高度道路交通システムにおいて重要な役割を果たしている。交通情報サービスシステムの中核機能である交通情報の予測は、交通情報の履歴パターンをマイニングし、近い将来の都市交通状態を予測し、交通情報サービスシステムにおける遅延を補正することを目的とする。交通情報予測機能にはさらに、ドライバーが将来の交通状態を知ることで、落ち着いて運転できるようにする効果もある。また、リアルタイム交通情報収集システムをベースに予測を行いながら、リアルタイム交通情報サービスを過去と将来の両方に拡張することも重要である。
【０００３】
近年では、モバイル通信技術の急速な発達とＧＰＳ技術の普及により、リアルタイム交通情報を高精度で収集することが可能になりつつある。こうした技術は、一般に、固定プローブ技術とモバイルプローブ技術に分類される。固定プローブ技術は、ループ、ＲＴＭＳ（リモート交通マイクロ波センサ）、監視カメラ等の固定設備を使用して、リアルタイム交通情報を収集し交通状態を監視する。一方、モバイルプローブ技術は、プローブ車両技術とモバイル端末プローブ技術とから成る。「プローブ車両」とは、ＧＰＳモジュールとモバイル通信モジュールの両方を搭載した車両である。プローブ車両技術は、プローブ車両の地理的位置データ等の車両関連データをリアルタイムで取得し、そのデータをモバイル通信ネットワークを介してデータセンターに定期的にアップロードし、サーバ側でマップ照合、経路探索、および交通情報融合を実行し、最後に、リアルタイム交通情報をユーザ端末に配布する。これに対し、モバイル端末プローブ技術は、モバイル通信ネットワーク内における基地局位置決定により、多数のモバイル端末ユーザのセル位置を取得し、ユーザの行動パターンを分析し、交通状態を反映すると判断される位置ポイントのシーケンスを検出し、デジタルマップデータを参照してリアルタイム交通情報を計算し、リアルタイム交通情報サービスを提供する。
【０００４】
しかし、リアルタイム交通情報を取得するための既存技術では、ユーザ要件のすべてを満たすことはできない。多くの場合、ドライバーは、現在の交通状態だけでなく、近い将来の交通状態も知ることによって、渋滞した道路を避けたいと思う。また、リアルタイム交通状態は急速に変化することがあるが、リアルタイム交通情報を取得するための既存技術では、データ送信とシステム計算に時間が費やされる間に一定の遅延が生じてしまう。このように、実用用途においては交通情報の予測がとりわけ重要であるため、近年では、高度道路交通システムに取り組む世界の研究者の間でとりわけ高い関心を呼んでいる。
【０００５】
交通情報予測技術は一般に、情報予測を実行するために、蓄積された履歴交通情報に基づいて、時系列モデル、ニューラルネットワークモデル、ベイズモデル、ファジィ数学モデル等の適切な予測モデルを確立する。交通情報予測システムを実用用途に適用するためには、２つの側面における機能を満たす必要がある。第一に、予測の時間的側面に関連して、短期・中期・長期の予測をサポートする必要がある。第二に、予測の空間的側面に関連して、幹線道路や高速道路だけでなく、道路網全体の交通情報予測をサポートする必要がある。また、道路網は複雑で大量なデータを伴うため、予測モデル自体がきわめて複雑となる。そのため、高性能で高精度な交通情報予測を実現することは、絶対不可欠であると同時に、非常に困難な研究テーマでもある。
【０００６】
これまで、交通情報予測のための方法とモデルに取り組んだ特許や論文がいくつか発表されている。しかしながら、これらの方法の大部分は、道路網全体ではなく幹線道路や高速道路のみを対象としているため、比較的複雑性の低いモデルしか確立されない。また、これらの方法の多くは、道路網における空間的関係は考慮せず、各道路に対して時系列分析やファジィ数学等による予測モデリングを実行するのみである。空間−時間予測を対象とした研究は少数ながら存在するが、これらは様々な短所を抱える。以下では、関連の特許および論文を紹介する。
【０００７】
特許文献１（“Ｔｒａｖｅｌ−ｔｉｍｅ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ，  Ｔｒａｖｅｌ−ｔｉｍｅ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄ，  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｖｉｄｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｐｒｏｇｒａｍ”（走行時間予測装置、走行時間予測方法、交通情報提供システムおよびプログラム）、米国特許Ｎｏ．２００８００９７６８６（Ａ１））では、自己回帰（ＡＲ）時系列モデルをベースとする交通情報予測方法が開示されている。この方法は、単一リンクを処理要素として使用して、履歴交通状態データに基づいてリンク走行時間に関する時系列サンプルデータを確立し、交通情報予測のためのＡＲモデルを設定する。
【０００８】
特許文献２（“Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｏｆ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｓｐｅｅｄ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｐｅｅｄ  ｏｆ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒｉｎｇ  Ｌｉｎｋ”（隣接リンクの速度に基づく走行速度予測システムおよび方法）、米国特許Ｎｏ．２００８００３３６３０（Ａ１））は、隣接リンクの状態に基づいて単一の現在リンクの状態を予測する方法を開示している。この解決策によれば、現在リンクの両端の隣接リンクが予め計算され、その後、現在リンク上の現在走行速度と隣接リンク上の走行速度との関係が、各リンクの直前の走行速度から導出される。これにより、このモデルに基づいて交通状態予測を実行することが可能になる。
【０００９】
非特許文献１（“Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｆｌｏｗ  Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ  Ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｓｐａｔｉｏ−ｔｅｍｐｏｒａｌ  Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ”（空間−時間ベイジアンネットワーク予測装置を使用した交通流予測）、２００５年ＩＣＡＮＮ議事録）では、空間−時間ベイジアンネットワークに基づいた交通情報予測方法が開示されている。
【００１０】
非特許文献２（“Ｓｐａｃｅ  Ｔｉｍｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｏｆ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｆｌｏｗ”（交通流の空間時間モデリング）、ファジィシステムのＩＥＥＥトランザクション、２００２年）では、交通流の空間−時間モデリング方法が開示されている。この方法によれば、距離推定に基づく重量マトリクスを使用した予測モデルを使用して空間的特徴が予測モデルに組み込まれ、その後、交通情報の短期予測のための空間−時間自己回帰移動平均モデルが確立される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】米国特許Ｎｏ．２００８００９７６８６（Ａ１）
【特許文献２】米国特許Ｎｏ．２００８００３３６３０（Ａ１）
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】“Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｆｌｏｗ  Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ  Ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｓｐａｔｉｏ−ｔｅｍｐｏｒａｌ  Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ”（空間−時間ベイジアンネットワーク予測装置を使用した交通流予測）、２００５年ＩＣＡＮＮ議事録
【非特許文献２】“Ｓｐａｃｅ  Ｔｉｍｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｏｆ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｆｌｏｗ”（交通流の空間時間モデリング）、ファジィシステムのＩＥＥＥトランザクション、２００２年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
上記の従来技術による解決策のうち、特許文献１は、リンク毎に、各リンク上の走行時間を予測するための自己回帰モデルを確立する。しかしながら、この解決策は、道路リンク間の相関関係を完全に無視し、時間領域のみを考慮している。また、現在リンクに隣接するリンクの交通状態が変化したことによる影響を表すことはせず、単一リンクの履歴交通特性のみを反映するにとどまっている。特許文献２は、隣接リンク上の走行速度に基づいて、現在リンク上での走行速度を計算する。この解決策は、将来の交通状態の予測は行わず、既知のリンク走行速度に基づいて隣接リンク上の走行速度のみを計算する。しかし、交通状態においては同じ走行速度が異なる渋滞レベルを示すこともありうるため、速度をサンプル値として使用するのは不適切である。非特許文献１は、ベイジアンネットワークを使用するが、これは構造が複雑であり、大規模な道路網の交通情報予測に適用した場合は非常に非効率的である。非特許文献２は、距離に基づいて空間的関係の影響レベルを区別することを教示しているが、主要接続ノードの道路交通流に対する影響を無視している。また、この解決策は、道路状態を交通流によってのみ測定しており、道路が交通流を収容する能力は道路のレベルによって異なることを考慮していない。
【００１４】
以上を要約すれば、既存の解決策は交通予測には不十分であり、特に、空間的関係のマイニング（例えば、空間的影響の範囲の決定、空間的影響オブジェクトに対する重みの割り当て、および交通状態の評価基準の統一等）や、現在道路の履歴交通状態と、空間的影響範囲に含まれる道路の履歴交通状態との間の関係のマイニングを行うことは困難である。さらに、一部の解決策は拡張不能な予測モデルを選択しているため、予測範囲の拡大に伴ってシステム効率が急激に低下する。
【００１５】
履歴データに基づいて交通情報予測モデルを確立し、単一区分を対象に時系列分析を実行するのみでは不十分なことは明らかである。道路網内の道路区分は相互に強く影響し合っているため、直前／後続の道路の影響を考慮しなければならない。例えば、道路は後続道路が渋滞していれば渋滞する可能性が高く、直前道路が渋滞していなければ流れが停滞しない可能性が高い。そのため、空間領域と時間領域の分析モデルを考慮に入れて、交通情報予測モデルを確立するのが望ましい。
【００１６】
時系列モデルは、履歴データに基づいて予測のための統計的規則性を検出する、広く普及した予測制御モデルである。空間−時間自己回帰移動平均（ＳＴＡＲＭＡ）モデルは、空間的関係を考慮する一般的な時系列モデルであり、空間的−時間的統計データの分析に適している。このモデルは、地域経済や天気予報の分析等の、様々な分野に適用することができる。このモデルを使用する上で中心的な問題となるのは、空間的関係をどうやって定義するかということである。これには、空間分析にどのオブジェクトを使用するか、空間的オブジェクトに影響を及ぼす空間範囲をどうやって決定するか、当該範囲内の各空間的オブジェクトに付与する影響重みをどうやって決定するか、といったことが含まれる。
【００１７】
本発明は、道路交通網の空間的特性を十分に考慮した、高性能で高精度な空間−時間関係に基づく交通予測方法を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明による区間間の空間的影響を判定するための方法は、
道路網内の各区間について、当該区間に影響を及ぼす空間範囲（この空間範囲の空間次数はＮであり、Ｎは１以上の整数である）を決定する空間範囲決定ステップと、
道路網から、決定された空間範囲内における当該区間の隣接区間を、当該区間に係る第Ｎ次影響区間として抽出する影響区間抽出ステップと、
各区間とその第Ｎ次影響区間の各々との間の空間的関係を、予め定義された空間的関係タイプの1つに分類する空間的関係決定ステップと、
分類された空間的関係タイプについて、この空間的関係タイプにおける当該区間とその第Ｎ次影響区間との間の区間相関関係を学習するために、当該区間およびこの空間的関係タイプの第Ｎ次影響区間の履歴交通データに対して相関関係分析を実行する相関関係学習ステップと、
学習された区間相関関係に基づいて、当該区間の空間次数Ｎの空間的影響（各空間的影響は、当該区間が第Ｎ次影響区間の各々によって影響される度合いを示す）を決定する空間的影響決定ステップとを含むことを特徴とする。
【００１９】
これにより、道路交通網内の空間的関係が十分に利用されると共に、様々な空間次数の空間範囲に関して、現在区間の隣接区間における交通状態の変化による影響が考慮される。そのため、実際の予測においては、何らかのノードまたは区間で生じた交通状態の変化が対応する空間範囲に迅速に反映される。これは、単一区間のみを考慮する予測アルゴリズムでは不可能なことである。
【００２０】
本発明の一実施例によれば、空間範囲決定ステップにおいて、ある区間に影響を及ぼす空間範囲は、道路網内の区間間の相対空間位置に基づいて決定される。
【００２１】
これにより、道路網内の区間間における相対空間位置の観点から（例えば、直接隣接性の有無や両区間間の相対距離を考慮して）影響範囲を決定することができる。
【００２２】
本発明の一実施例によれば、空間範囲決定ステップにおいて、道路網内の各区間について、予め設定された期間内に当該区間から到達可能な空間範囲が、当該区間に影響を及ぼす空間範囲として決定される。
【００２３】
これにより、影響範囲を時間的な観点から決定することができる。例えば、空間範囲は、現在区間から現在速度または履歴データに基づく平均速度で走行を開始し、予め設定された期間内に到達可能な範囲として決定することができる。また、交通データの分析をさらに容易にするため、予め設定される期間を、例えば１回または複数の交通情報収集期間とすることも可能である。
【００２４】
本発明の一実施例によれば、相関関係学習ステップにおいて、各区間とその第Ｎ次影響区間の各々との間の空間的関係は、予め定義された空間的関係タイプの１つに分類され、その分類された空間的関係タイプについて、この空間的関係タイプに係る当該区間とその第Ｎ次影響区間との間の区間相関関係を学習するために、当該区間およびこの空間的関係タイプの第Ｎ次影響区間の履歴交通データに対して相関関係分析が実行される。本発明の一実施例によれば、予め定義された空間的関係タイプが、「関係なし」、「直前直進」、「直前併合」、「直前交差」、「直前分岐」、「後続直進」、「後続併合」、「後続交差」、および「後続分岐」を含む。
あるいは、予め定義された空間的関係タイプが、「直進」、「左折」、「右折」を含む。
【００２５】
これにより、区間とその影響区間との空間的関係を様々なタイプに分類できるため、異なる空間的関係から生じる異なる影響を特異的に考慮することが可能になる。
【００２６】
本発明の一実施例によれば、空間的影響決定ステップにおいて、区間の第Ｎ次影響区間の各々に、当該区間と第Ｎ次影響区間との間の相関関係に基づいて影響重みが割り当てられ、その影響重みに基づいて、当該区間への第Ｎ次影響区間による空間的影響が決定される。
【００２７】
これにより、異なる空間的関係において、現在区間が各影響区間に影響される度合いを反映させることが可能になる。
【００２８】
本発明の一実施例によれば、区間へのその第Ｎ次影響区間による空間的影響は、第Ｎ次影響区間の区間数に等しい長さを有するベクトルで表現される。また、複数区間の間の空間的影響はＭ´Ｍ行列で表現される。ここで、Ｍは当該複数区間の区間数であり、当該行列の各行また各列は、第Ｎ次影響区間が当該複数区間の各々に及ぼす空間的影響を表す。
【００２９】
これにより、複数区間間の空間的関係をベクトルまたは行列に直感的かつ簡潔に反映できる。このベクトルまたは行列は、空間演算子として時系列モデルに簡単に代入できるので、以降のモデリングまたは予測プロセスが簡素化される。
【００３０】
本発明の一実施例によれば、上記の方法はさらに、変化した空間次数Ｎについて、空間範囲決定ステップ、影響区間抽出ステップ、空間的関係決定ステップ、相関関係学習ステップ、および空間的影響決定ステップによって、変化した空間次数Ｎが各区間に及ぼす空間的影響を決定する。上記の方法はさらに、各区間について、少なくとも１つの空間次数Ｎに関して決定された空間的影響を記憶する記憶ステップを備える。
【００３１】
これにより、道路交通網におけるすべての区間間の空間的関係を十分に考慮して、複数の異なる空間次数の各々について、隣接区間の交通状態の変化が現在区間に及ぼす影響を取得することができるので、全体的な交通状態を反映することが可能になる。さらに、実際の予測においては、予測において考慮すべき空間範囲を決定するために、予測する期間や交通状態に基づいて適切な空間次数を選択することが可能である。そのため、交通予測における柔軟性と効果が高まる。
【００３２】
本発明の一実施例によれば、履歴交通データは、１日の中の特定の期間における、各区間に関する履歴交通データである、車両が当該区間を走行する走行速度、車両が当該区間を通過するために必要な走行時間、区間渋滞度の少なくとも１つを含む。ここで、区間渋滞度は、車両が当該区間を通過するために実際に必要な走行時間と、フリーフロー状態において車両が当該区間を通過するために必要とするフリーフロー走行時間との比率、または当該区間を車両が実際に走行した実走行速度と、フリーフロー状態において車両が当該区間を走行する場合のフリーフロー走行速度との比率として示される。
【００３３】
交通状態においては、同じ走行速度／走行時間が異なる渋滞レベルを示すことがある。例えば、幹線道路と脇道とでは、定格速度は劇的に異なる。そのため、サンプルとして走行速度／走行時間のみを使用する場合は、道路の渋滞レベルを適切に反映することはできない。本発明によれば、分析のための履歴交通データとして道路の渋滞度が使用される。これにより、空間範囲内の交通の測定基準が統一され、空間範囲の交通がより正確に測定できるので、予測の精度が向上する。
【００３４】
本発明の一実施例によれば、区間は、道路網の基本道路要素としてのリンク、道路網を分析し、道路区分とリンク間のマッピングを作成することにより取得される道路区分、および道路網における１つの交差点から他の隣接交差点までの道路区間、のいずれか１つで構成される。
【００３５】
このように、本発明では、基本データオブジェクトとして、比較的短くて安定性に劣る交通特性である従来型リンクではなく、実世界で比較的重要とみなされる交差点等の道路ノード間の道路区間を採用している。また、リンクの再構成によって得られる道路区間を使用することにより、基本データオブジェクトとして、統合により削減された道路区間を利用することが可能になるため、計算効率が向上し、予測精度も高まる。
【００３６】
そのため、期間毎の区間の状況を考慮することにより、各区間について、異なる時間範囲と空間範囲に関する予測モデルを確立することが可能になり、交通予測の柔軟性と効果の向上につながる。
【００３７】
本発明の他の態様によれば、交通予測方法であって、
予測入力として、１つ以上の期間における複数区間のリアルタイム交通データを取得する予測入力取得ステップと、
予測対象の将来の期間、または指定された時間次数または空間次数に基づいて、交通予測対象の各区間に関する交通予測モデルを選択する交通予測モデル選択ステップ（ここで、交通予測モデルは空間的関係を含む時系列モデルであり、空間的関係は、上記の区間間の空間的影響を決定するための方法により決定される区間間の空間的影響によって表される）と、
予測入力と選択された交通予測モデルとを使用して、指定された期間後の将来の期間に関する各区間の交通を予測する交通予測ステップとを備えることを特徴とする方法が提供される。
【００３８】
この予測は、予測対象の将来の期間や、指定された時間次数または空間次数に基づいて予測モデルを選択することにより、柔軟性をさらに高めることができる。
【００３９】
本発明の一実施例によれば、交通予測モデルは、空間−時間自己回帰（ＳＴＡＲ）モデルまたは空間−時間自己回帰移動平均（ＳＴＡＲＭＡ）モデルである。
【００４０】
ここで、ＳＴＡＲモデルとＳＴＡＲＭＡモデルはいずれも、空間的関係を考慮する一般的な時系列モデルであり、空間−時間統計データの分析や、履歴データに基づく予測のための統計パターンのマイニングに適している。本発明は、隣接区間の交通の変化が現在区間に及ぼす影響を反映するために、空間的関係を組み込んだ、基本モデルを変更せずに新奇な空間演算子を導入することのできる一般的時系列モデルを採用している。これにより、予測精度を向上させることができる。
【００４１】
本発明の一実施例によれば、当該方法はさらに、リアルタイム交通データ取得ステップの後に、取得されたリアルタイム交通データと履歴交通データ間の差分を分析し、取得されたリアルタイム交通データを分析結果に基づいて調整し、調整されたリアルタイム交通データを予測入力として使用するデータ差分分析ステップを備える。ここで、リアルタイム交通データは統計的平均化によって調整される。
【００４２】
これにより、リアルタイム交通データから不適切もしくは間違ったデータを除去できるため、予測入力の精度が向上し、ひいては予測結果も向上する。
【００４３】
区間間の空間的影響を決定するための装置と、交通予測のための装置も提案する。
【００４４】
さらに、本発明は交通予測のための方法とシステムを開示する。
【発明の効果】
【００４５】
本発明の効果は以下の通りである。
−統合により数が削減された区間をベースとし、区間の空間的影響を空間演算子として使用し、ＳＴＡＲＭＡモデル等の特定の時系列モデルを採用することにより、性能を大幅に向上させることができる。
−複数次の空間的関係が組み込まれる。そのため、実際の予測では、ノードまたは区間で生じた交通状態の変化が対応する空間範囲に迅速に反映される。これは、単一区間のみを考慮する予測アルゴリズムでは不可能なことである。
−現在区間上における複数にわたる空間次数の隣接区間の影響を考慮することができ、その結果を、将来交通の予測や現在交通の計算の補正に適用できるため、予測対象の交通カバリッジが拡大される。
−渋滞度の概念を導入したことにより、空間範囲の交通状態の測定がより実情に即して実行されるため、予測精度が向上する。
−システムは道路網全体を対象とするため、きわめて実用的である。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
上記およびその他の目的、特徴、並びに利点は、図面を参照しながらその好適な実施例について述べた以下の説明を読むことにより、さらに明らかになるであろう。
【図１】交通予測システムの構成を示す図である。
【図２】時間的指標の観点から影響の空間範囲を示した概略図である。
【図３】図１に示す区間間の空間的影響決定装置の概略ブロック図である。
【図４】区間間における空間的影響を決定するための方法を示すフローチャートである。
【図５】図１に示す交通予測装置の概略ブロック図である。
【図６】交通予測方法を示すフローチャートである。
【図７（ａ）】本発明の一実施例による道路網内の区間間における空間的関係を示す概略図である。
【図７（ｂ）】本発明の一実施例による道路網内の区間間における空間的関係を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
従来の交通予測技術では、区間間の空間的影響が十分に考慮されないため、区間間の空間的関係が十分に利用されない。本発明は、空間的影響の範囲を決定し、空間的影響オブジェクトに重みを割り当て、交通状態の評価基準を統一し、かつ現在道路と現在道路の空間的影響範囲内にある道路との履歴交通状態の関係をマイニングする方法を研究した成果を活用して、空間−時間関係に基づく交通予測のためのシステムと方法を提供する。図１に示すように、本発明の一実施例による交通予測システム１の主な構成要素は、交通状態を予測する複数区間の各々について、その隣接区間による当該区間への空間的影響を決定するための区間空間的影響決定装置１０と、複数区間の各々について、区間空間的影響決定装置１０により決定された空間的影響と、当該複数区間の履歴交通データとを使用して交通予測モデルを確立するための交通予測モデル確立装置２０と、複数区間の各々について、リアルタイム交通データと、交通予測モデル確立装置２０によって確立された交通予測モデルとを使用して、将来の期間における交通状態を予測するための交通予測装置３０である。本実施例の交通予測システムにおいては、装置１０、２０、３０は互いに独立して設置することも、うち２つもしくはすべてを統合することもできる。また、装置１０、２０、３０の各々は、外付けもしくは内蔵の機能単位を用いて構成することができる。上記に加えて、交通予測システムはさらに、道路網データを格納するための道路網マップデータベース４０と、複数区間の履歴交通データを格納するための履歴交通データベース５０の両方または一方を備えることもできる。ここで、履歴交通データは、１日のうちの特定の期間に関する、車両が当該区間を走行する走行速度と、車両が当該区間を通過するために要した走行時間と、区間渋滞度とで構成することができる。履歴交通データはさらに、統計的に処理されたデータであってもよい。こうしたデータの例としては、外れ値とピーク値を除去するための従来の統計処理に付された履歴データや、差分分析に付された履歴データが挙げられる。道路網マップデータベース４０には、ＧＰＳデジタルマップ等の既知の道路網を採用してもよい。履歴交通データベースもまた、既知のデータベースであってもよい。また、リアルタイム交通データは、既存の交通監視システムやリアルタイム交通データ収集システムから取得することができる。上記では、本発明の基本概念が曖昧となるのを避けるため、既知の技術および機能の詳細な説明は省略している。以下では、上記の当該区間空間的影響決定装置１０、交通予測モデル確立装置２０、および交通予測装置３０を中心に説明する。
【００４８】
既存の交通予測のほとんどは、幹線道路や高速道路の一部に基づいて行われるため、道路網は不完全であり、実用性も乏しい。脇道によっては、その交通状態の影響が都市交通において重要な意味を持ち、関連する幹線道路や環状道路の交通状態を直接または間接的に反映していることがある。本発明の交通予測システムは、この点を考慮して、完全な道路網を対象に開発されている。
【００４９】
本発明の概念の説明を明確にするため、まずいくつかの用語について説明する。
【００５０】
区間：本発明でいう「区間」とは、多くの既知の道路網において基本道路要素とされるリンク、道路網においてリンクを再結合して得られた道路区分、あるいは道路網における交差点間の道路区分であってもよい。基本道路要素としてのリンクは短く、その交通特性は不安定である。そのため、本発明の区間は、（統合等により）リンクから再構築された道路区間としてもよい。このように、用途に応じて１区間を１つ以上の任意の数のリンクで構成できるため、予測オブジェクト数を削減して予測速度と予測精度を向上させることが可能となる。さらに、実道路の主要ノード間に存在する道路区分を１区間とすると、さらに有用な交通情報が得られる。この区間は、実用用途に応じて設定することができる。
【００５１】
時間次数、空間次数：空間−時間統計データ分析のための既知の時系列モデルであるＳＴＡＲＭＡモデルを例にとって説明する。ＳＴＡＲＭＡモデルは、通常、以下の式で表すことができる。
【数１】
2011138487.tif 000003
ここで、ｚｔは時間ｔにおけるランダム系列からの出力、ｐは時間ヒステリシスの次数、λｋは空間ヒステリシスの次数、Ｗｌは空間演算子（通常は、ｌ次の空間相関行列）、φｋｌは時間次数ｋおよび空間次数ｌに関する自己回帰相関係数、ａｔは時間ｔにおけるランダム系列への入力（通常はホワイトノイズ系列）、ｑは移動平均の次数、ｍｋは移動平均空間ヒステリシスの次数、φｋｌは時間次数ｋおよび空間次数ｌに関する移動平均相関係数、を表す。ここで、ｋは時間次数、ｌは空間次数であり、いずれも上記のＳＴＡＲＭＡにおけるヒステリシスの次数である。例えば、ランダム系列からの時間ｔにおける出力ｚｔを予測するための予測処理に適用される場合は、ｔ−１、ｔ−２、…、ｔ−ｋ（１≦ｋ≦ｐ）における各出力を使用できる。この場合、ｚｔのランダム系列の第１次出力は時間ｔ−１における出力ｚｔ−１であり、ランダム系列の第ｋ次出力は時間ｔ−ｋにおける出力ｚｔ−ｋである。一見して明らかなように、ｐが大きいほど時間次数ｋの値は大きくなり、考慮される時間範囲も大きくなる。ランダム系列からの時間ｔにおける出力ｚｔをＳＴＡＲＭＡで予測する際には、ｚｔ上の各時間におけるヒステリシス系列出力の影響に加えて、空間的影響も考慮する必要がある。Ｗｌは空間的影響を表す空間演算子であり、ｌは空間次数である。λｋは、時間次数ｋに関連して考慮すべき空間次数の範囲を表す（０≦ｌ≦λｋ）。ｌが０の場合は、予測対象のオブジェクトのみが考慮されることを示し、ｌが１の場合は、予測対象オブジェクトに対する第１次影響オブジェクトによる影響がさらに考慮されることを示す。一般に、「第１次影響オブジェクト」とは、空間的関係において予測対象のオブジェクトに最も近い隣接オブジェクトを意味し、「第２次隣接オブジェクト」とは、空間的関係において予測対象のオブジェクトに比較的近い隣接オブジェクトを意味する。交通状態予測においては、現在区間に影響を及ぼす空間範囲は、相対空間位置もしくは時間指標に基づいて決定することができる。相対空間位置については、第１次影響オブジェクトを現在区間に直接接する隣接区間とし、第２次影響オブジェクトは現在区間の第１次隣接区間に直接接する区間とすることができる。同様に、第１次または第２次影響オブジェクトは、例えば現在区間からの距離のような、距離の観点から決定することができる。一方、時間指標については、第１次影響オブジェクトは、空間範囲における現在区間の隣接区間のうち、現在区間から出発して所定の期間内に到達できる隣接区間とすることができる。ここで、現在区間から所定の期間内に到達できる空間範囲を特定する際には、現在区間の履歴データに基づく平均走行速度か、または現在速度のいずれかを使用することができる。また、所定の時間の長さは、１回または複数回の交通データ収集期間とすることもでき、例えば、５分間、３０分間、１時間などとすることができる。図２は、５分間の場合の空間影響範囲の概略図を例として示す。現在区間から５分以内に到達可能な空間範囲は空間次数１を有し、その範囲内の隣接区間は現在区間の第１次影響区間となる。同様に、現在区間から５〜１０分の期間内に到達可能な空間範囲は空間次数２を有し、そ��範囲内の隣接区間は現在区間の第２次影響区間となる。上記の式によれば、λｋが大きいほど空間次数ｌがとることのできる値は大きくなり、より大きな空間範囲を考慮することが可能になる。
【００５２】
渋滞度：前述したように、本発明による交通予測システムは、環状線や高速道路等の幹線道路だけでなく、脇道のような非幹線道路も対象とした、完全な道路網用に開発されている。単一区間の時系列に関する分析であれば、従来の交通予測アルゴリズムのように、ある区間における走行時間または走行速度を使用するのでもよいが、道路網における空間的影響関係が考慮される場合には、空間的意味における交通状態は正確に反映できない。道路状況データと車両収容能力は道路タイプによって異なるため、同じ走行速度であっても、道路のクラスが異なれば異なる渋滞レベルを示すこともありうる。例えば、６０ｋｍ／ｈの走行速度は、高速道路ではある程度渋滞した状態を示し、通常の都市道路であれば円滑に車両が流れている状況を示す。そのため、空間−時間関係に基づく交通予測においては、道路の物理的属性を考慮するのが望ましい。したがって、交通状態における渋滞レベルを示すためには、統一された指数が必要となる。本発明においては、道路の区間の渋滞レベルを示すために、渋滞度（ＣＩ：Ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ  Ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）が使用される。これは、車両が１つの区間を通過するために要するリアルタイム走行時間の、フリーフロー状態における対応する走行時間に対する比率として示される。
【数２】
2011138487.tif 000004
ここで、Ｔｉ，ｔは指数ｉを有する区間Ｘ上の時間／期間ｔにおける走行時間を表し、Ｔｉ，ｎｏｒｍａｌは指数ｉを有する区間Ｘ上のフリーフロー状態における走行時間を表す。
【００５３】
あるいは、ＣＩは、ある区間上で車両が走行するリアルタイム走行速度の、フリーフロー状態における対応する走行速度に対する比率とすることもできる。
【数３】
2011138487.tif 000005
ここで、Ｖｉ，ｔは指数ｉを有する区間Ｘ上の時間／期間ｔにおける走行速度を表し、Ｔｉ，ｎｏｒｍａｌは指数ｉを有する区間Ｘ上のフリーフロー状態における走行速度を表す。
【００５４】
これにより、空間範囲における交通状態の測定基準が統一され、空間範囲における交通をより実情に即して測定することが可能になるため、予測精度が向上する。この渋滞度は、当該技術に精通する当業者にはよく知られた他の任意の方法（例えば、上記ＣＩの逆数を使用する等）で表すことができる。本発明の範囲にはこうした明白な異型がすべて内包される。本発明の予測処理においては、ＣＩは、既存のリアルタイム交通情報収集システムによって収集された走行速度または走行時間に基づいてリアルタイムで計算することができる。
【００５５】
以下では、上記の用語の説明を踏まえて、区間空間的影響決定装置１０、交通予測モデル確立装置２０、および交通予測装置３０について詳細に説明する。
【００５６】
図３は、図１に示す区間空間的影響決定装置１０の概略ブロック図である。区間の空間的影響を決定する事は、本発明による区間間の空間的関係をマイニングする上できわめて重要である。この空間的関係マイニングの主な目的は、現在区間の様々な次数の隣接区間における交通状態の変化への影響を決定することである。図３に示すように、本実施例による区間空間的影響決定装置１０は、道路網内の各区間について、当該区間に影響を及ぼす空間範囲（この空間範囲の空間次数はＮであり、Ｎは１以上の整数である）を決定するための空間範囲決定手段１１０と、道路網から、決定された空間範囲内における当該区間の隣接区間を、当該区間に係る第Ｎ次影響区間として抽出するための影響区間抽出手段１２０と、各区間とその第Ｎ次影響区間の各々との間の空間的関係を、予め定義された空間的関係タイプの１つに分類するための空間的関係決定手段１３０と、分類された空間的関係タイプについて、この空間的関係タイプにおける当該区間とその第Ｎ次影響区間との間の区間相関関係を学習するために、当該区間およびこの空間的関係タイプの第Ｎ次影響区間の履歴交通データに対して相関関係分析を実行するための相関関係学習手段１４０と、学習された区間相関関係に基づいて、当該区間の第Ｎ次の影響区間の空間的影響（ここで、各空間的影響は、当該区間が第Ｎ次影響区間の各々によって影響される度合いを反映する）を決定するための空間的影響決定手段１５０とを備える。
【００５７】
上記の空間次数に関する説明において述べたように、空間範囲決定手段１１０は、相対空間位置または時間指標に基づいて現在区間に影響を及ぼす空間範囲を決定することができる。以下では、相対空間位置と時間指標のそれぞれについて説明する。
【００５８】
空間範囲決定手段１１０はまず、現在区間とその隣接区間との間の相対空間位置に基づいて、現在区間に影響を及ぼす空間範囲を決定することができる。ここでは、現在区間に直接接する隣接区間を第１次影響区間とし、現在区間の第１次隣接区間に直接接する区間を第２次影響区間とすることができる。この空間的隣接性は、本発明を明確に示すための単なる例示として使用されており、本発明を限定するものではない。例えば、ある特定の距離を定義した上で、現在区間から当該特定距離だけ離れた隣接区間を第１次影響区間とし、現在区間から当該特定距離の２倍離れた隣接区間を第２次影響区間とし、以下同様とすることも可能である。
【００５９】
空間範囲決定手段１１０はさらに、時間指標に基づいて、現在区間に影響を及ぼす空間範囲を決定することができる。空間範囲とは、図２に示すような、現在区間から所定の期間内に到達可能な範囲である。現在区間から所定の期間内に到達できる空間範囲を特定する際には、現在区間の履歴データに基づく平均走行速度か現在速度のいずれかを使用することができる。ここでは、交通データの収集および分析を容易にするために、所定の期間を１回または複数の交通情報収集期間とすることも可能である。
【００６０】
影響区間抽出手段１２０は、上記の方法で決定された空間次数Ｎの空間範囲から、第Ｎ次影響区間を抽出することができる。ここで、現在区間に対する第Ｎ次影響区間の影響を十分に考慮するにはどうしたらよいか、ということが問題になる。
【００６１】
空間的関係決定手段１３０は、本発明の最も重要な概念の１つである複数区間間の空間的関係を決定する。本出願の発明者は、道路網と履歴交通データを分析した結果、接続された道路の交通状態に対する影響のレベルは道路の接続形態によって異なると認識するに至った。例えば、交差点では、直前の道路の交通状態が交差する道路の交通状態よりも遙かに大きく影響する。そのため、本発明によれば、複数区間間の複数の空間的関係タイプが予め定義され、複数区間間の各空間的関係が予め定義されたこれらの空間的関係タイプの１つに分類される。表１は、図７（ａ）に示す本発明の実施例による空間的関係タイプを示す。この表では、空間的関係タイプはコード０とコードＡ〜Ｈで表されている。これら９つの空間的関係タイプは、一般的な空間的関係の例として示したに過ぎず、当業者であれば他の空間的関係にも思い至るであろう。また、実際上の要件に応じてまったく別の空間的関係タイプを定義することも可能である。これらの空間的関係タイプはすべて本発明の範囲に含まれる。例えば、空間的関係タイプとして、「直進」、「左折」、「右折」を使用することもできる。
【表１】
2011138487.tif 000006
【００６２】
図７（ａ）を参照すると、図示した道路網の複数区間には１〜１１が付番されている。区間１〜１１の間の空間的関係を明確に説明するため、ここでは空間次数１に関連して、各区間とその第１次影響区間との間の空間的関係について考察する。この空間的関係は、以下の行列で表わすことができる。
【数４】
2011138487.tif 000007
【００６３】
この行列では、ある区間とその区間自体の関係は０に設定される（すなわち、区間とそれ自体との間は関係なし）。行列の各行は、現在区間と他の各区間との空間的関係を表わす。ここでは、第１次影響区間についてのみ考察する。例えば、区間１の第１次影響区間は区間２と区間３である。区間１および区間２の空間的関係はＥ（直前直進）であり、区間１および区間３の空間的関係はＧ（直前交差）である。区間１は他の区間とは関係を有さず、これらは０で示される。区間２〜１１とその第１次影響区間の空間的関係も、この行列の中に示されている。
【００６４】
同様にして、行列の各行が各区画とその第Ｎ次影響区間との間の空間的関係を表すような、追加の空間的関係行列を構築することができる。
【００６５】
すべての区間間の空間的関係を表わす上記のような行列を構築する代わりに、各区間について、区間と第Ｎ次影響区間との間の空間的関係を表すベクトルを構築し、それを記憶して後日計算できるようにすることもできる。例えば、区間５の場合、その第１次影響区間は直接隣接区間２、４、６、７である。そのため、区間５とその第１次影響区間との間の空間的関係ベクトルを［Ｂ，Ｂ，Ｅ，Ｇ］として構築できる。第２次影響区間は、第１次影響区間に直接隣接する区間である。そのため、区間２、４、６、７の各々について、最初に第１次影響区間を決定し、その結果から区間５の第２次影響区間を決定することができる。例えば、区間２の第１次影響区間は区間１と区間５であり、区間４の第１次影響区間は区間５であり、区間６の第１次影響区間は区間５、８、９、１１であり、区間７の第１次影響区間は区間５と区間８である。この場合、区間５の第２次影響区間は区間１、８、９、１１である。よって、区間５とその第２次影響区間１、８、９、１１の空間的関係ベクトルは、［Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｈ］として構築することができる。また、影響区間は、上記に加えて、時間指標の観点からも決定できることは明白である。この場合、例えば区間２、４、６、７は、区間５の履歴平均速度で１データ収集期間内に、区間５を開始点として到達可能な空間範囲とみなすことができる。
【００６６】
上記で説明した空間的関係決定方法は、例示のみを目的として示したものである。当該技術に精通した当業者は、実用用途に応じて、他の空間的関係タイプや他の実現可能な決定方法を考案することができる。
【００６７】
上述したように、空間的関係決定手段１３０は、道路網に基づき、複数区間の各区間とその第Ｎ次影響区間との間の空間的関係を予め定義された空間的関係タイプに分類し、分類された空間的関係を相関関係学習手段１４０に供給する。
【００６８】
相関関係学習手段１４０は、各区間とその第Ｎ次影響区間との履歴交通データに対して相関分析を実行し、決定された各空間的関係に関する相関関係を学習するように構成される。この履歴交通データは、実際の要件に応じて、短期、中期、長期のいずれでもよい。相関分析は、従来の統計分析手法をベースとした内容とすることができる。ここで、上記の区間１〜１１の各々とその第１次影響区間の空間的関係を例として取り上げる。タイプＡ（下り直進）の場合、このタイプに該当する区間ペアは区間２および区間１、区間６および区間５、区間７および区間８、および区間１０および区間９である。タイプＡにおける区間の相関関係を学習するために、例えばこの履歴交通データに対応する曲線チャートを時系列の座標軸にプロットするような従来の統計分析手法を用いて、これらの区間ペア（区間２および区間１、区間６および区間５、区間７および区間８、区間１０および区間９）に対応する履歴交通データに対して相関分析を実行することができる。区間２と区間１を例にとると、水平軸と垂直軸はそれぞれ区間２と区間１に対応し、時間の範囲はｔ−１０からｔまでである。この場合、ｔ−１０、ｔ−９、…、ｔにおける区間２および区間１の交通データは履歴交通データベースから取り込み、この交通データに基づいて各時間の交通データポイントをプロットすることができる。この交通データポイントは、走行速度、走行時間、渋滞度のいずれかに対応したものとする。その後、各データポイントを曲線に当てはめることにより、相関関数を導出する。単純な例としてタイプＡをとりあげると、区間２および１のトラフィックデータの近似相関関数は線形関数ｙ＝ａｘ＋ｂとなる。ここで、ｙは各時間における区間１の交通データを表し、ｘは各時間における区間２の交通データを表し、ａは線形関数の傾斜を表す。傾斜は線形関数を特徴付けるので、この傾斜はタイプＡに関する区間２および区間１の間の相関関係として使用することができる。同様に、対応する近似相関関数を得るために、他の区間ペア（区間６および区間５、区間７および区間８、区間１０および区間９）の各々に関する履歴交通データに対して相関分析を実行する。その後、この相関関数を特徴付ける値が、タイプＡの対応する区間ペアの相関関係として使用される。そして、得られた各相関関係に対して、平均化や中央値抽出等の適切な統計プロセスを実行することで、タイプＡに係る区間相関関係として最終的な相関関係を得ることができる。
【００６９】
Ｂ〜Ｈの他のタイプについても、上記の手法を適用して区間の相関関係を決定することができる。相関学習手段１４０は、上記区間の相関関係を学習するために、他の従来の相関分析手法も適用できることは明らかである。さらに、各空間的関係タイプの区間相関関係は、履歴交通データ、実験値、または実用用途で得られたデータに基づいて、予め決定しておくことができる。
【００７０】
表２は、本実施例による、各空間的関係タイプに係る区間相関学習の結果を示す。
【表２】
2011138487.tif 000008
【００７１】
上記の相関関係を見ると、直前直進または後続直進の空間的関係を有する２つの区間の間の相関関係は比較的大きく、これらの区間の相互の影響レベルは比較的高いことが分かる。逆に、下り交差、直前分岐、後続交差、または後続分岐の空間的関係を有する２つの区間は、相関関係が比較的小さく、相互の影響レベルも比較的低い。このことから、上記の結果は実世界の区間間の影響と一致しているということができる。これはすなわち、交差点では、直前の道路の方が交差する道路よりも交通状態に大きな影響を及ぼすことを意味する。
【００７２】
相関学習手段１４０は、上述したように、区間空間的関係の各々について区間の相関関係を考慮し、その後、第Ｎ次影響区間の各々が各区間に及ぼす影響の度合いを決定するために、学習された区間相関関係を空間的影響決定手段１５０に供給する。
【００７３】
空間的影響決定手段１５０は、各区間について、学習された区間相関関係に基づいて空間次数Ｎの空間的影響レベルを決定するように構成されている。ここで、上記の区間１〜１１の各々と、対応する第１次影響区間の空間的関係を例として取り上げる。上記の空間的関係行列と表２を参照すると、区間１および２の空間的関係はＥ（すなわち、後続直進）であり、区間１および区間３の空間的関係はＧ（すなわち、後続交差）である。このことから、区間１は区間２と区間３の影響を受けることが分かる。ただし、空間的関係が異なっているため、区間２および区間３の区間１との相関関係は互いに異なり、よって区間１に対する影響レベルも異なる。区間１および区間２の空間的関係は直前直進であり、区間１および区間３の空間的関係は直前交差である。そのため、区間２の区間１に対する影響は区間３の影響よりも大きい。本実施例では、空間的影響決定手段１５０は、現在区分に対する各影響区間の影響レベルを反映するために、影響重みを利用する。例えば、ある特定の区間とその第Ｎ次影響区間との区間相関関係に基づき、第Ｎ次影響区間の各々に、その影響区間の当該特定の区間に対する空間的影響を決定するための影響重みが割り当てられる。区間１は区間２との間に１．００の相関関係を有し、区間３との間には０．５０の相関関係を有するので、区間２に割り当てる影響重みは１．００／（１．００＋０．５０）＝０．６７として計算でき、区間３に割り当てる影響重みは０．５０／（１．００＋０．５０）＝０．３３として計算できる。同様に、区間２は区間１との間に１．００の相関関係を有し、区間５との間には０．８０の相関関係を有するので、区間１に割り当てる影響重みは１．００／（１．００＋０．８０）＝０．５５として計算でき、区間５に割り当てる影響重みは０．８０／（１．００＋０．８０）＝０．４５として計算できる。現在区間となる各区間において、第１次影響区間の全区間に割り当てられる影響重みは合計１となるように設定でき、影響重みの各々は、第Ｎ次影響区間の１区間の現在区間に対する空間的影響として使用することができる。これにより、現在区間に対するその影響区間の影響レベルを容易かつ効果的に反映し、対応する計算を簡素化することが可能になる。ただしこれは一例に過ぎず、実際の状況や用途に応じて、他の影響重みのレベルや比率を採用することも可能である。空間的影響決定手段１５０はさらに、現在区間に対するその第１次影響区間の各々の空間的影響を決定するように構成されている。例えば、空間的影響を個々の影響重みの値を使用して直接表現する方法をとれば、以下の空間的影響行列Ｗ１を得ることができる。
【数５】
2011138487.tif 000009
あるいは、空間次数１について、各区間の空間的影響ベクトルを得ることもできる。例えば、区間５の空間的影響ベクトルは［０．２６、０．２６、０．３２、０．１６］となる。
【００７４】
上述したように、区間空間的影響決定装置１０は、空間次数Ｎに関して、各区間に対するその第Ｎ次隣接区間の影響レベルを、隣接区間の交通状態の変化が現在区間に及ぼす影響が予測プロセスに導入されるように決定することができる。そのため、実際の予測において、ノードまたは区間で生じた交通状態の変化が対応する空間範囲に迅速に反映される。これは、単一区間のみを考慮する予測アルゴリズムでは不可能なことである。
【００７５】
さらに、区間空間的影響決定装置１０は、他の空間次数についても同様に、上記で空間次数１について使用した決定手法を用いて、各区間に対するその隣接区間の影響レベルを決定することができる。換言すれば、変化した空間次数Ｎについて、空間範囲決定ステップ、影響区間抽出ステップ、空間的関係決定手段、相関関係学習手段、および空間的影響決定手段によって、変化した空間次数Ｎが各区間に及ぼす空間的影響を決定することができる。
【００７６】
これにより、道路交通網におけるすべての区間間の空間的関係を十分に利用して、複数の異なる空間次数の各々について、隣接区間の交通状態の変化が現在区間に及ぼす影響を取得することができるので、全体的な交通状態を反映することが可能になる。さらに、実際の予測においては、予測において考慮すべき空間範囲を決定するために、予測する期間や交通状態に基づいて適切な空間次数を選択することが可能である。そのため、交通予測における柔軟性と効果が高まる。
【００７７】
これに加えて、区間空間的影響決定装置１０は、各区間について、例えば上記の行列またはベクトルの形態で、少なくとも１つの空間次数Ｎに関して決定された空間的影響を記憶するための記憶手段（図示せず）をさらに備える。
【００７８】
図４は、区間間における空間的影響を決定するための方法を示すフローチャートである。図４に示すように、区間空間的影響決定装置１０によって実行される区間空間的影響決定プロセスでは、ステップ４００において、道路網内の各区間について、当該区間に影響を及ぼす空間範囲が決定される。ステップ４０２において、道路網から、決定された空間範囲内における当該区間の隣接区間が、当該区間に係る第Ｎ次影響区間として抽出される。ステップ４０４において、各区間とその第Ｎ次影響区間の各々との間の空間的関係が、予め定義された空間的関係タイプに分類される。ステップ４０６において、分類された空間的関係タイプについて、この空間的関係タイプにおける当該区間とそのＮ番目の影響区間との間の相関関係を学習するために、当該区間およびこの空間的関係タイプのＮ番目の影響区間の履歴交通データに対して相互関係分析が実行される。ステップ４０８において、学習された区間相関関係に基づいて、当該区間の空間次数Ｎの空間的影響が決定される。ここで空間次数Ｎを変更し、上記のステップ４００〜４０８を繰り返し実行することで、各区間について複数の空間次数における空間的影響を決定することができる。ステップ４１０において、各区間について、少なくとも１つの空間次数Ｎに関して決定された空間的影響が記憶される。
【００７９】
上記では、本発明の交通予測システム１における区間空間的影響決定装置１０と、装置１０によって実行される区間間の空間的影響決定方法について詳細に説明した。装置１０とそれに関連する方法は、複数の空間次数を対象に、各区間に対する隣接区間の影響レベルを決定することができる。決定された空間的影響は、交通予測モデルの確立と交通予測において、空間的要因として使用できる。これにより、道路交通網内の区間間の空間的関係が十分に利用されると共に、様々な空間次数に関して、隣接区間における交通状態の変化による現在区間への影響を考慮することが可能になる。
【００８０】
次に、本発明の交通予測システム１の交通予測モデル確立部について詳細に説明する。交通予測システム１は交通予測モデル確立装置２０を備える。装置２０は、予測対象の複数区間の各々について、区間空間的影響決定装置１０において決定された空間的影響と、複数区間の履歴交通データとを使用して、交通予測モデルを確立するように構成されている。交通予測モデル確立装置２０の動作の一例を挙げれば、装置２０はまず、特定の期間に関する複数区間の履歴交通データを取得し、次に、取得された履歴交通データと、当該区間空間的影響決定装置１０によって決定された複数区間の各々に係る空間的影響とに基づいて、予め決定された予測モデルのための各パラメータを見積もり、当該特定の期間に関する当該区間の交通予測モデルを確立するために、各区間について、当該区間の見積もられたパラメータと空間的影響を予め決定された予測モデルに代入する。また、交通予測モデル確立装置２０は、モデル確立のためのサンプルを得るために、複数区間の各々に関連する取得された履歴交通データと空間的影響とに基づいて、複数区間の各々に関する空間的影響を、空間的影響に対応する空間次数に関する当該区間の全ての隣接区間の履歴交通データで乗算することができる。この場合、パラメータの見積もりは、取得されたサンプルに基づいて実行される。ただし、サンプルの生成は任意であり、履歴交通データと空間的影響とを直接入力することによってパラメータを見積もることも可能である。
【００８１】
本発明による交通予測においては、空間−時間自己回帰（ＳＴＡＲ）モデルや空間−時間自己回帰移動平均（ＳＴＡＲＭＡ）モデル等の、空間的関係を組み込んだ、空間−時間統計データの分析に適した統計分析で広く使用される時系列モデルを利用できる。あるいは、空間的関係を組み込んだその他の適切な時系列モデルを使用してもよい。区間空間的影響決定装置１０によって決定された区間間の空間的影響は、予測モデルにおいて空間演算子として使用できるため、モデル確立時には、予測対象の現在区間に対する隣接区間の影響を考慮に入れることができる。
【００８２】
本実施例においては、履歴交通データベースから、複数の期間における複数区間の履歴交通データを取り込むことができる。交通予測モデル確立装置２０は、各区間を対象に、採用された時系列モデルに対して指定された時間次数および空間次数に関連して、履歴データと、指定された時間次数および空間次数の空間的影響とに基づいて、予め決定された時系列モデルのためのパラメータを見積もる。交通予測モデル確立装置２０はさらに、各区間について、指定された時間次数および空間次数に係る当該区間の交通予測モデルを確立するために、当該区間の見積もられたパラメータと空間的影響を予め決定された時系列モデルに代入するように構成されている。ここでは、交通予測モデル確立装置２０は従来のモデリング手法を利用することができる。以下では、図７（ｂ）に示す道路網の概略図に示す区間を例として使用し、ＳＴＡＲモデルをベースとした交通予測モデル確立装置２０によるモデリングプロセスについて説明する。
【００８３】
ＳＴＡＲモデルは、以下の式で表すことができる。
【数６】
2011138487.tif 000010
ここで、ｚｔは時間ｔにおけるランダム系列からの出力、ｐは遅延時間次数、λｋは遅延空間次数、Ｗｌは本発明の区間空間的影響決定装置１０によって決定されたｌ次空間影響ベクトルまたは行列として表現されるＳＴＡＲモデルの空間演算子、φｋｌは時間次数ｋおよび空間次数ｌに関する係数（すなわち、見積もり対象の係数）、を表す。上記のＳＴＡＲＭＡモデルと比較すると、ＳＴＡＲモデルでは移動平均とホワイトノイズ系列の項目が省略されている点が異なる。その理由は、これらの項目は主にモデル調整のために使用されるものであり、モデルの構築においては重要ではないからである。したがって、本発明の基本概念を明確に説明するために、ここではＳＴＡＲモデルを採用する。
【００８４】
交通予測に適用される場合、ｚｔは予測対象の区間の交通状態、すなわち時間ｔを中心とした期間に関する、当該期間の渋滞レベル等の交通状態を反映した交通データである。この交通データは、走行速度、走行時間、または渋滞度のいずれかとすることができる。この予測は、履歴交通データ（すなわち、ｔ−１、ｔ−２、…、ｔ−ｋの各時間を中心とした期間に関する交通データ）に基づいて行われる。Ｗｌは、ｌ次空間影響ベクトルまたは行列を表わす。モデル確立のその後のステップでは、主に、時間次数ｋおよび空間次数ｌに関する係数φｋｌが見積もられる。
【００８５】
以下では例として、ｐ＝２およびλｋ＝２と想定して、パラメータの見積もりを実行する。この場合、予測モデルは以下の式（１）の形になる。
Zt=φ11×S1,t-1+φ12×S2,t-1+φ21×S1,t-2+φ22×S2,t-2,S=Wl×zt.  (1)
予測対象のパラメータはj１１、j１２、j２１、およびj２２である。ここで、図７（ｂ）に示す区間１を、６つの第１次隣接区間２〜７、および１５個の第２次隣接区間８〜２２を有する現在区間と想定する。区間１とその第１次および第２次隣接区間との間の空間的関係を決定する装置として、区間空間的影響決定装置１０を使用する。また、空間的関係タイプとしては、「直進」、「左折」、「右折」を使用する。さらに、区間空間的影響決定装置１０を使用して空間次数１および２について学習されたこれらの空間的関係タイプ（すなわち、「直進」、「左折」、「右折」）の間の区間相関関係は以下の通りである。
前方直進：１；左折：０．８および右折：０．６．
【００８６】
次に、区間空間的影響決定装置１０が上記の方法に従って、区間１に対する第１次および第２次隣接区間の空間的影響を算出した結果は、以下の通りである。
区間：２  ３  ４  ５  ６  ７
第１次空間的影響：Ｗ１＝［０．２００，０．１７０，０．１３０，０．２００，０．１３０，０．１７０］；
区間：８  ９  １０  １１  １２  １３  １４  １５  １６  １７  １８  １９  ２０  ２１  ２２
第２次空間的影響：Ｗ２＝［０．０８２，０．０４９，０．０６６，０．０８２，０．０８２，０．０４９，０．０６６，０．０８２，０．０４９，０．０６６，０．０８２，０．０４９，０．０６６，０．０８２，０．０４９］．
【００８７】
上記と同様に、空間的影響は区間空間的影響決定装置１０によって予め決定することができる。
【００８８】
履歴交通データは、履歴交通データベースから取り込むことができる。ここで、例として、以下のような渋滞度を交通データとして使用する。
【表３】
2011138487.tif 000011
【表４】
2011138487.tif 000012
【００８９】
表３と表４の各行には、各期間に関する交通データベクトルｚｔが記載されている。
【００９０】
サンプル生成手段２４０は、上記の空間的影響Ｗ１、Ｗ２および履歴交通データベクトルに基づき、パラメータを見積もるためのモデルサンプルとしてＳｌ，ｔ＝Ｗｌ´ｚｔを計算することができる。具体的には、時間ｔを中心とする期間におけるｚｔはＳ１，ｔ−１＝Ｗ１´ｚｔ−１、Ｓ２，ｔ−１＝Ｗ２´ｚｔ−１、Ｓ１，ｔ−２＝Ｗ１´ｚｔ−２、およびＳ２，ｔ−２＝Ｗ２´ｚｔ−２である。各パラメータj１１、j１２、j２１、j２２の値は、各期間に関するｚｔおよびＳ１，ｔ−１、…、Ｓ２，ｔ−２を式（１）に代入することによって計算することができる。このパラメータの見積もりは、実際の要件に応じて、短期、中期、または長期の履歴交通データに基づいて決定する。数セットの見積もりパラメータ値を取得し、これから、従来の統計評価手法（例えば、標準偏差や分散といった統計値の分析）により最適な見積もりパラメータ値を選択することができる。
【００９１】
区間１に関する時間次数２および空間次数２の交通予測モデルは、以下のように、区間１に関する見積もりパラメータと空間的影響とを式（１）に代入することで確立される。
Zt=0.17499×W1zt-1+0.37183×W2zt-1+0.13391×W1zt-2+0.23458×W2zt-2.   (2)
上記のパラメータ見積もりおよび統計評価のための具体的計算プロセスは、従来の手法を使用して実行できるため、ここでは詳細は省略する。
【００９２】
さらに、交通予測モデル確立装置２０は、変更された期間、時間次数、または空間次数に関しても、各区間について、当該変更された期間、時間次数、または空間次数に対応する履歴交通データと空間的影響とに基づいて、交通予測モデルを確立することができる。上記の例では、区間１の交通予測モデルが、時間ｔを中心とする期間、空間次数２、および時間次数２に関連して確立されている。これに加えて、交通予測モデル確立装置２０は、区間１について、時間ｔを中心とする期間、空間次数３、および時間次数２に関連する交通予測モデルや、時間ｔ＋１を中心とする期間、空間次数３、および時間次数３に関連する交通予測モデルといったように、任意の交通予測モデルを同様に確立することができる。これにより、１つの区間について、異なる期間、時間次数、空間次数それぞれに対応する複数の交通予測モデルを確立することが可能になる。このように、期間によって異なる各区間の状況を組み込むことにより、各区間について、異なる時間範囲と空間範囲に関する予測モデルを確立できるので、交通予測がより柔軟になり、効果も高まる。また、交通予測モデル確立装置２０は、各区間について確立された少なくとも１つの交通予測モデルを記憶するように構成することもできる。これにより、対応する区間に関して記憶された予測モデルを選択して交通予測を行うことが可能になる。
【００９３】
次に、本発明の交通予測システム１の交通予測部について詳細に説明する。交通予測システム１は、交通予測モデル確立装置２０によって確立されたモデルから各区間の予測モデルを選択して、リアルタイム交通データに基づいて将来の期間に関する交通予測を実行するように適応された交通予測装置３０を備える。図５は、図１に示す交通予測装置３０の構造図である。交通予測装置３０は、１つ以上の期間における複数区間のリアルタイム交通データを、予測入力として取得するための予測入力取得手段３１０と、予測対象の将来の期間、指定された時間次数、または指定された空間次数に基づいて、交通予測対象の各区間につき１つの交通予測モデルを選択するための交通予測モデル選択手段３２０（ここで、交通予測モデルは空間的関係を組み込んだ時系列モデルであり、空間的関係は区間空間的影響決定装置１０によって決定された区間間の空間的影響によって表される（交通予測モデルは、例えば、交通予測モデル確立装置２０によって上記の手順に従って確立することができる））と、予測入力と選択された交通予測モデルとを使用して、指定された期間後の将来の期間における各区間の交通を予測するための交通予測手段３３０とを備える。交通予測装置３０はさらに、予測入力取得手段３１０によって取得されたリアルタイム交通データと、履歴交通データとの間の差分を分析し、分析結果に基づいて取得されたリアルタイム交通データベースを調整し、かつ調整されたリアルタイム交通データを予測入力として使用するデータ差分分析手段３４０を備えることができる。データ差分分析手段３４０は、リアルタイム交通データから外れ値とピーク値を除去して予測入力の精度を高めるために、従来の統計平均手法を用いてリアルタイム交通データを調整するように構成することができる。予測入力取得手段３１０は、既存のリアルタイム交通監視システムから、複数区間に関する走行速度や走行時間等のリアルタイム交通データを取得し、その走行速度や走行時間に基づいて渋滞度をリアルタイムで計算するように構成されている。交通予測モデル選択手段３２０は、予測対象の将来の期間に基づいて、交通予測対象の各区間について、交通予測モデル確立装置２０によって確立された交通予測モデルから、異なる時間次数または空間次数の交通予測モデルを選択するように構成されている。単純な例を挙げれば、この選択は演算子によって指定することができる。例えば、ラッシュアワーの幹線道路であれば、大きな時間範囲と空間範囲における影響を考慮できるように、大きな時間次数と大きな空間次数を有する予測モデルを選択するとよい。また、ラッシュアワーではない脇道であれば、逆に小さな時間次数と小さな空間次数を有する予測モデルを選択することができる。さらに、短期・中期・長期の履歴交通データから確立される予測モデルに関しては、予測対象の交通が短期・中期・長期のいずれであるかに応じて交通予測モデルを選択することができる。交通予測手段３３０は、予測入力取得手段３１０またはデータ差分分析手段３４０からの予測入力と、選択された交通予測モデルとに基づいて、将来の期間の交通を予測するように構成されている。上記の例の場合であれば、時間ｔを中心とする期間における区間１の交通ｚｔを予測するために、リアルタイム交通データｚｔ−１およびｚｔ−２（すなわち、Ｓ１，ｔ−１＝Ｗ１´ｚｔ−１、Ｓ２，ｔ−１＝Ｗ２´ｚｔ−１、Ｓ１，ｔ−２＝Ｗ１´ｚｔ−２、およびＳ２，ｔ−２＝Ｗ２´ｚｔ−２）に基づいて予測入力を取得することができる。これらの予測入力はその後、予測結果ｚｔを計算するために、式（２）に代入される。
【００９４】
交通予測装置３０は、予測結果を記憶および出力するための予測結果出力手段（図示せず）をさらに備えることができる。
【００９５】
図６は、交通予測装置３０の動作を説明するための、交通予測方法のフローチャートである。ステップ６００において、予測入力取得手段が、１つ以上の期間における複数区間のリアルタイム交通データを取得する。ステップ６０２において、データ差分分析手段３４０が、予測入力取得手段３１０によって取得されたリアルタイム交通データと、履歴交通データとの間の差分を分析し、分析結果に基づいて取得されたリアルタイム交通データを調整し、調整されたリアルタイム交通データを予測入力として使用する。ステップ６０４において、交通予測モデル選択手段３２０が、予測対象の将来の期間に基づいて、交通予測対象の各区間の交通予測モデルを選択する。ステップ６０６において、交通予測手段３３０が、予測入力と選択された交通予測モデルとを使用して、指定された期間後の将来の期間に関する各区間の交通を予測する。ステップ６０８において、予測結果出力手段が予測結果を記憶および出力する。
【００９６】
以上、交通カバレッジ率を拡大するために、将来の交通を予測すると共に、現在の交通に対する補正を計算することもできる、本発明の交通予測システムについて説明してきた。例えば、図７（ａ）に示す区間であれば、区間２および区間４の予測交通状態が与えられると、区間５の交通状態を予測できる。区間２および区間４が各々高い渋滞レベルを有する場合には、区間５の交通は渋滞すると考えることができる。
【００９７】
前述は本発明の解決策を例示的に説明したに過ぎず、本発明を上記のステップおよび要素構造に限定するものではないことに留意されたい。これらのステップおよび要素構造は、必要に応じて調整および修正することが可能である。また、ステップおよび要素の中には、本発明の全体概念の実装において必須ではないものもある。したがって、本発明の重要な技術的特徴は、上記の具体的な実施例によって限定されるのではなく、本発明の全体概念の実装における最低限の要件によってのみ限定される。
【００９８】
以上、本発明についてその好適な実施例を参照して開示してきたが、当該技術に精通した当業者には、本発明の精神と範囲から逸脱することなく他の様々な修正、変更、追加を行うことが可能なことは明らかであろう。したがって、本発明の範囲は上記の具体的な実施例に限定されず、付記した請求項によってのみ限定される。
【００９９】
さらに、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、これに限定されない。
【０１００】
（付記１）
区間間の空間的影響を判定するための方法であって、
道路網内の各区間について、当該区間に影響を及ぼす空間範囲（当該空間範囲の空間次数はＮであり、Ｎは１以上の整数である）を決定する空間範囲決定ステップと、
前記道路網から、決定された空間範囲内における当該区間の隣接区間を、当該区間に係る第Ｎ次影響区間として抽出する影響区間抽出ステップと、
各区間とその第Ｎ次影響区間の各々との間の空間的関係を、予め定義した空間的関係タイプの1つに分類する空間的関係決定ステップと、
分類された空間的関係タイプについて、この空間的関係タイプにおける当該区間とその第Ｎ次影響区間との間の区間相関関係を学習するために、当該区間およびこの空間的関係タイプの第Ｎ次影響区間の履歴交通データに対して相関関係分析を実行する相関関係学習ステップと、
学習された区間相関関係に基づいて、当該区間の空間次数Ｎについて、当該区間が第Ｎ次影響区間の各々によって影響される度合いを示す空間的影響を決定する空間的影響決定ステップと
を含むことを特徴とする方法。
【０１０１】
（付記２）
前記空間範囲決定ステップにおいて、ある区間に影響を及ぼす空間範囲を、道路網内の区間間の相対空間位置に基づいて決定することを特徴とする付記１に記載の方法。
【０１０２】
（付記３）
前記空間範囲決定ステップにおいて、道路網内の各区間について、予め設定された期間内に当該区間から到達可能な空間範囲を、当該区間に影響を及ぼす空間範囲として決定することを特徴とする付記１に記載の方法。
【０１０３】
（付記４）
前記予め定義された空間的関係タイプが、関係なし、直前直進、直前併合、直前交差、直前分岐、後続直進、後続併合、後続交差、および後続分岐を含み、あるいは、前記予め定義された空間的関係タイプが、直進、左折、右折を含むことを特徴とする付記１に記載の方法。
【０１０４】
（付記５）
前記空間的影響決定ステップにおいて、区間の第Ｎ次影響区間の各々に、当該区間と第Ｎ次影響区間との間の相関関係に基づいて影響重みを割り当て、当該影響重みに基づいて、当該区間への第Ｎ次影響区間による空間的影響を決定することを特徴とする付記１に記載の方法。
【０１０５】
（付記６）
区間へのその第Ｎ次影響区間による空間的影響は、第Ｎ次影響区間の区間数に等しい長さを有するベクトルで表現されることを特徴とする付記１に記載の方法。
【０１０６】
（付記７）
複数区間の間の空間的影響はＭ´Ｍ行列で表現される（Ｍは当該複数区間の区間数であり、当該行列の各行また各列は、第Ｎ次影響区間が当該複数区間の各々に及ぼす空間的影響を表す）ことを特徴とする付記１に記載の方法。
【０１０７】
（付記８）
変化した空間次数Ｎについて、空間範囲決定ステップ、影響区間抽出ステップ、空間的関係決定ステップ、相関関係学習ステップ、および空間的影響決定ステップによって、変化した空間次数Ｎが各区間に及ぼす空間的影響を決定することを特徴とする付記１に記載の方法。
【０１０８】
（付記９）
各区間について、少なくとも１つの空間次数Ｎに関して決定された空間的影響を記憶する記憶ステップをさらに含むことを特徴とする付記１に記載の方法。
【０１０９】
（付記１０）
前記履歴交通データは、１日のうちの特定の期間における、各区間に関する履歴交通データである、
車両が当該区間を走行する走行速度、
車両が当該区間を通過するために必要な走行時間、
車両が当該区間を通過するために実際に必要な走行時間と、フリーフロー状態において車両が当該区間を通過するために必要とするフリーフロー走行時間との比率、または当該区間を車両が実際に走行した実走行速度と、フリーフロー状態において車両が当該区間を走行する場合のフリーフロー走行速度との比率として示される区間渋滞度
のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする付記１に記載の方法。
【０１１０】
（付記１１）
前記区間は、
道路網の基本道路要素としてのリンク、
道路網を分析し、道路区分とリンク間のマッピングを作成することにより取得される道路区分、
道路網における１つの交差点から他の隣接交差点までの道路区間、のいずれか１で構成されることを特徴とする付記１に記載の方法。
【０１１１】
（付記１２）
予測入力として、１つ以上の期間における複数区間のリアルタイム交通データを取得する予測入力取得ステップと、
予測対象の将来の期間、または指定された時間次数または空間次数に基づいて、交通予測対象の各区間に関する交通予測モデルを選択する交通予測モデル選択ステップと、
予測入力と選択された交通予測モデルとを使用して、指定された期間後の将来の期間に関する各区間の交通を予測する交通予測ステップとを含み、
前記交通予測モデルは空間的関係を含む時系列モデルであり、前記空間的関係は、付記１から付記１１の何れかに記載の区間間の空間的影響を決定するための方法により決定される区間間の空間的影響によって表される
ことを特徴とする交通予測方法。
【０１１２】
（付記１３）
前記交通予測モデルが、空間−時間自己回帰（ＳＴＡＲ）モデルまたは空間−時間自己回帰移動平均（ＳＴＡＲＭＡ）モデルであることを特徴とする付記１２に記載の交通予測方法。
【０１１３】
（付記１４）
前記リアルタイム交通データ取得ステップの後に、取得されたリアルタイム交通データと履歴交通データ間の差分を分析し、取得されたリアルタイム交通データを分析結果に基づいて調整し、調整されたリアルタイム交通データを予測入力として使用するデータ差分分析ステップを含むことを特徴とする付記１２に記載の交通予測方法。
【０１１４】
（付記１５）
前記データ差分分析ステップにおいて、リアルタイム交通データが統計的平均化によって調整されることを特徴とする付記１４に記載の交通予測方法。
【０１１５】
（付記１６）
区間間の空間的影響を判定するための装置であって、
道路網内の各区間について、当該区間に影響を及ぼす空間範囲（当該空間範囲の空間次数はＮであり、Ｎは１以上の整数である）を決定する空間範囲決定手段と、
前記道路網から、決定された空間範囲内における当該区間の隣接区間を、当該区間に係る第Ｎ次影響区間として抽出する影響区間抽出手段と、
各区間とその第Ｎ次影響区間の各々との間の空間的関係を、予め定義した空間的関係タイプの1つに分類する空間的関係決定手段と、
分類された空間的関係タイプについて、この空間的関係タイプにおける当該区間とその第Ｎ次影響区間との間の区間相関関係を学習するために、当該区間およびこの空間的関係タイプの第Ｎ次影響区間の履歴交通データに対して相関関係分析を実行する相関関係学習手段と、
学習された区間相関関係に基づいて、当該区間の空間次数Ｎについて、当該区間が第Ｎ次影響区間の各々によって影響される度合いを示す空間的影響を決定する空間的影響決定手段と
を備えることを特徴とする装置。
【０１１６】
（付記１７）
前記空間範囲決定手段は、ある区間に影響を及ぼす空間範囲を、道路網内の区間間の相対空間位置に基づいて決定することを特徴とする付記１６に記載の装置。
【０１１７】
（付記１８）
前記空間範囲決定手段は、道路網内の各区間について、予め設定された期間内に当該区間から到達可能な空間範囲を、当該区間に影響を及ぼす空間範囲として決定することを特徴とする付記１６に記載の装置。
【０１１８】
（付記１９）
前記空間的影響決定手段は、区間の第Ｎ次影響区間の各々に、当該区間と第Ｎ次影響区間との間の相関関係に基づいて影響重みを割り当て、当該影響重みに基づいて、当該区間への第Ｎ次影響区間による空間的影響を決定することを特徴とする付記１６に記載の装置。
【０１１９】
（付記２０）
予測入力として、１つ以上の期間における複数区間のリアルタイム交通データを取得する予測入力取得手段と、
予測対象の将来の期間、または指定された時間次数または空間次数に基づいて、交通予測対象の各区間に関する交通予測モデルを選択する交通予測モデル選択手段と、
予測入力と選択された交通予測モデルとを使用して、指定された期間後の将来の期間に関する各区間の交通を予測する交通予測手段とを備え、
前記交通予測モデルは空間的関係を含む時系列モデルであり、前記空間的関係は、付記１６から付記１９の何れかに記載の区間間の空間的影響を決定するための装置により決定される区間間の空間的影響によって表される
ことを特徴とする交通予測装置。
【０１２０】
（付記２１）
取得されたリアルタイム交通データと履歴交通データ間の差分を分析し、取得されたリアルタイム交通データを分析結果に基づいて調整し、調整されたリアルタイム交通データを予測入力として使用するデータ差分分析手段を備えることを特徴とする付記２０に記載の交通予測装置。
【０１２１】
（付記２２）
空間−時間関係に基づく交通予測方法であって、
付記１から付記１１の何れかに記載の区間間の空間的影響を決定する方法により、予測対象の複数区間の各々について、当該区間に対する隣接区間による空間的影響を決定する区間空間的影響決定ステップと、
予測対象の複数区間の各々について、前記区間空間的影響決定ステップで決定した空間的影響と複数区間の履歴交通データとを使用して、交通予測モデルを確立する交通予測モデル確立ステップと、
予測対象の複数区間の各々について、リアルタイム交通データと前記交通予測モデル確立ステップで確立した交通予測モデルとを使用して、その将来の期間における交通を予測する交通予測ステップと
を含むことを特徴とする交通予測方法。
（付記２３）
空間−時間関係に基づく交通予測方法であって、
付記１６から付記１９の何れかに記載の区間間の空間的影響を決定する装置により、予測対象の複数区間の各々について、当該区間に対する隣接区間による空間的影響を決定する区間空間的影響決定部と、
予測対象の複数区間の各々について、前記区間空間的影響決定部で決定した空間的影響と複数区間の履歴交通データとを使用して、交通予測モデルを確立する交通予測モデル確立部と、
予測対象の複数区間の各々について、リアルタイム交通データと前記交通予測モデル確立部で確立した交通予測モデルとを使用して、その将来の期間における交通を予測する交通予測部と
を備えることを特徴とする交通予測システム。
【符号の説明】
【０１２２】
１：交通予測システム
４０：道路網マップデータベース
５０：履歴交通データベース
１０：区間空間的影響決定装置
２０：交通予測モデル確立装置
３０：交通予測装置
１１０：空間範囲決定手段
１２０：影響区間抽出手段
１３０：空間的関係決定手段
１４０：相関学習手段
１５０：空間的影響決定手段
３１０：予測入力取得手段
３４０：データ差分分析手段
３２０：交通予測モデル選択手段
３３０：交通予測手段
【図１】
2011138487.tif 000013
【図２】
2011138487.tif 000014
【図３】
2011138487.tif 000015
【図４】
2011138487.tif 000016
【図５】
2011138487.tif 000017
【図６】
2011138487.tif 000018
【図７（ａ）】
2011138487.tif 000019
【図７（ｂ）】
2011138487.tif 000020
【外国語明細書】
2011138487000001.pdf