(57)【要約】【課題】道路リンクの交通情報を適切に予測する。【解決手段】交通情報予測装置１の学習システム１２は、予測対象道路リンクになり得る道路リンクに関して取得された実測値に基づく交通情報と、当該実測値の取得時よりも前に取得されている他の道路リンクの交通情報との組み合わせを学習用データとして用いて、予測用パラメータを学習する。交通情報予測装置１の予測システム１１は、学習して得られた予測用パラメータを用いて、後に到来する所定時刻における予測対象道路リンクの交通情報を、当該所定時刻よりも前に取得されている道路リンクの交通情報に基づいて予測する。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
他の道路リンクの交通情報に基づいて、予測対象道路リンクの交通情報を予測する交通情報予測装置であって、
予測対象道路リンクになり得る道路リンクに関して取得された実測値に基づく交通情報と、当該実測値の取得時よりも前に取得されている他の道路リンクの交通情報との組み合わせを学習用データとして用いて、予測対象道路リンクの交通情報を予測するための予測用パラメータを学習する学習部と、
学習して得られた予測用パラメータを用いて、後に到来する所定時刻における予測対象道路リンクの交通情報を、当該所定時刻よりも前に取得されている道路リンクの交通情報に基づいて予測する予測部と、
を備えたことを特徴とする交通情報予測装置。
【請求項２】
前記学習用データの組み合わせには、前記予測対象道路リンクになり得る道路リンクに関しての、前記実測値の取得時よりも前に取得されている交通情報も含まれている請求項１に記載の交通情報予測装置。
【請求項３】
前記学習用データの組み合わせに含まれる、前記実測値の取得時よりも前に取得されている他の道路リンクの交通情報には、
当該取得時よりも前の時刻における交通情報と、当該前の時刻よりもさらに前の時刻における交通情報とが含まれている請求項１又は２に記載の交通情報予測装置。
【請求項４】
前記学習部は、予測対象道路リンクになり得る道路リンクに関して取得された実測値に基づく交通情報と、当該実測値の取得時よりもΔＴ時間前の他の道路リンクの交通情報との組み合わせを学習用データとして用いて、前記予測用パラメータを学習し、
前記予測部は、前記学習して得られた予測用パラメータを用いて、前記実測値の取得時よりも前記ΔＴ時間後に到来する所定時刻における予測対象道路リンクの交通情報を、当該実測値の取得時に取得されている道路リンクの交通情報に基づいて予測する請求項１から３のいずれか一項に記載の交通情報予測装置。
【請求項５】
前記学習部によって学習されることにより更新される前記予測用パラメータの初期値を、乱数によって求める乱数発生部を備えている請求項１から４のいずれか一項に記載の交通情報予測装置。
【請求項６】
前記後に到来する所定時刻において実測値に基づく交通情報が取得されると、前記予測部が予測した前記後に到来する所定時刻の交通情報を、当該実測値に基づく交通情報に置き換える処理部を備えている請求項１から５のいずれか一項に記載の交通情報予測装置。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１から６のいずれか一項に記載の交通情報予測装置として機能させるためのコンピュータプログラム。
【請求項８】
他の道路リンクの交通情報に基づいて、予測対象道路リンクの交通情報を予測する交通情報予測方法であって、
予測対象道路リンクになり得る道路リンクに関して取得された実測値に基づく交通情報と、当該実測値の取得時よりも前に取得されている他の道路リンクの交通情報との組み合わせを学習用データとして用いて、予測対象道路リンクの交通情報を予測するための予測用パラメータを学習し、
学習して得られた予測用パラメータを用いて、後に到来する所定時刻における予測対象道路リンクの交通情報を、当該所定時刻よりも前に取得されている道路リンクの交通情報に基づいて予測することを特徴とする交通情報予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通情報予測装置、交通情報予測のためのコンピュータプログラム、及び交通情報予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
道路の交通情報をドライバーに提供する技術として、財団法人道路交通情報通信システムセンターによるＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System：なお、「ＶＩＣＳ」は上記財団法人の登録商標）が広く知られている。
このＶＩＣＳは、各種の路側センサ（車両感知器やループコイル等）から収集した車両台数や車両速度等よりなる定点観測情報に基づいて、各路線での渋滞やリンク旅行時間を含む交通情報を集計し、その交通情報を、ビーコンによる狭域通信やＦＭ放送等の広域通信によってドライバーに提供するものである。
【０００３】
また、道路の交通情報をドライバーに提供する他の技術として、プローブカーを利用した交通情報予測システム（以下、プローブシステムという）も知られている。
このプローブシステムは、例えば特許文献１および２に示すように、実際に道路を走行する車両（プローブ車両）を移動体センサとして利用するものであり、現時点の車両位置や時刻などのプローブ情報を無線通信によって各プローブ車両から収集し、道路の交通情報を生成するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平５−１５１４９６号公報
【特許文献２】特開２００５−４４６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記ＶＩＣＳ情報は、路側センサが設置された主要幹線道路などの一部の道路に関してしか得られない。
一方、プローブシステムでは、実際に道路を走行する車両（プローブ車両）を移動体センサとして利用するため、路側センサが設置されていない道路に関しても、交通情報を取得することが可能となる。
【０００６】
しかし、現状では、プローブカーの台数は、非常に少なく、ＶＩＣＳ及びプローブシステムのいずれからも情報が得られていない道路リンクについては、交通情報を得ることができない。ましてや、後に到来する時刻における交通情報を予測することはできない。
【０００７】
そこで、本発明は、道路リンクの交通情報を適切に予測できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）本発明は、他の道路リンクの交通情報に基づいて、予測対象道路リンクの交通情報を予測する交通情報予測装置であって、予測対象道路リンクになり得る道路リンクに関して取得された実測値に基づく交通情報と、当該実測値の取得時よりも前に取得されている他の道路リンクの交通情報との組み合わせを学習用データとして用いて、予測対象道路リンクの交通情報を予測するための予測用パラメータを学習する学習部と、学習して得られた予測用パラメータを用いて、後に到来する所定時刻における予測対象道路リンクの交通情報を、当該所定時刻よりも前に取得されている道路リンクの交通情報に基づいて予測する予測部とを備えたことを特徴とする。
【０００９】
ここで、例えば、予測対象道路リンクの交通情報と他の道路リンクの交通情報との相関が認められる場合、時刻「ｔ」における予測対象道路リンクの交通情報と、時刻「ｔ」よりも前の時刻「ｔ−１」における他の道路リンクの交通情報との関係は、時刻「ｔ」よりも後の時刻「ｔ＋１」における予測対象道路リンクの交通情報と、時刻「ｔ」における前記他の道路リンクの交通情報との関係と、共通すると考えられる。
【００１０】
そこで、本発明の前記学習部は、予測対象道路リンクになり得る道路リンクに関して取得された実測値に基づく交通情報と、当該実測値の取得時よりも前に取得されている他の道路リンクの交通情報との組み合わせを学習用データとして用いて、予測用パラメータを学習する。これにより、学習して得られた予測用パラメータは、実測値の取得時とそれよりも前との異なる時刻における関係が反映されたものとなる。
そして、予測部は、後に到来する所定時刻における予測対象道路リンクの交通情報を、当該所定時刻よりも前に取得されている道路リンクの交通情報に基づいて予測するが、前記のような異なる時刻における関係が反映された予測用パラメータを用いることで、予測対象道路リンクの交通情報を適切に予測することが可能となる。
【００１１】
（２）また、前記学習部において、前記学習用データの組み合わせには、前記予測対象道路リンクになり得る道路リンクに関しての、前記実測値の取得時よりも前に取得されている交通情報も含まれているのが好ましい。
同じ道路リンクでは、時間が多少異なっていても交通情報に相関が認められると考えられる。このため、学習用データの組み合わせに、予測対象道路リンクになり得る道路リンクに関しての、前記実測値の取得時よりも前に取得されている交通情報も含ませ、このような学習用データを用いて、当該予測対象道路リンクの交通情報を予測するための予測用パラメータを学習すれば、より適切な予測用パラメータが求められる。
【００１２】
（３）また、前記学習部において、前記学習用データの組み合わせに含まれる、前記実測値の取得時よりも前に取得されている他の道路リンクの交通情報には、当該取得時よりも前の時刻における交通情報と、当該前の時刻よりもさらに前の時刻における交通情報とが含まれているのが好ましい。
この場合、学習用データは、実測値の取得時よりも前の時刻における他の道路リンクの交通情報のみならず、それよりもさらに前の時刻における交通情報も含まれたものとなり、他の道路リンクに関する交通情報の時間的変化が反映された予測用パラメータを用いて、学習が行われる。
【００１３】
（４）また、前記学習部は、予測対象道路リンクになり得る道路リンクに関して取得された実測値に基づく交通情報と、当該実測値の取得時よりもΔＴ時間前の他の道路リンクの交通情報との組み合わせを学習用データとして用いて、前記予測用パラメータを学習し、前記予測部は、前記学習して得られた予測用パラメータを用いて、前記実測値の取得時よりも前記ΔＴ時間後に到来する所定時刻における予測対象道路リンクの交通情報を、当該実測値の取得時に取得されている道路リンクの交通情報に基づいて予測する構成とすることができる。
この場合、予測対象道路リンクになり得る道路リンクに関して取得された実測値に基づく交通情報と、その取得時よりもΔＴ時間前の他の道路リンクの交通情報との組み合わせを学習用データとして用いて、予測用パラメータを学習し、そして、この予測用パラメータを用いて、実測値の取得時よりもΔＴ時間後に到来する所定時刻における予測対象道路リンクの交通情報を、予測することが可能となる。
【００１４】
（５）また、前記交通情報予測装置は、前記学習部によって学習されることにより更新される前記予測用パラメータの初期値を、乱数によって求める乱数発生部を備えているのが好ましい。
この場合、予測用パラメータの初期値に、乱数を用いることにより、予測用パラメータの値それぞれは強い相関を持たず、多重共線性による問題の発生を防止することができる。
【００１５】
（６）また、前記後に到来する所定時刻において実測値に基づく交通情報が取得されると、前記予測部が予測した前記後に到来する所定時刻の交通情報を、当該実測値に基づく交通情報に置き換える処理部を備えている構成とすることができる。
この場合、時間が経過すると共に実測値が採用されていくので、より正確な処理が可能となる。
【００１６】
（７）また、本発明は、コンピュータを、前記（１）から（６）のいずれか一項に記載の交通情報予測装置として機能させるためのコンピュータプログラムである。
【００１７】
（８）また、本発明は、他の道路リンクの交通情報に基づいて、予測対象道路リンクの交通情報を予測する交通情報予測方法であって、予測対象道路リンクになり得る道路リンクに関して取得された実測値に基づく交通情報と、当該実測値の取得時よりも前に取得されている他の道路リンクの交通情報との組み合わせを学習用データとして用いて、予測対象道路リンクの交通情報を予測するための予測用パラメータを学習し、学習して得られた予測用パラメータを用いて、後に到来する所定時刻における予測対象道路リンクの交通情報を、当該所定時刻よりも前に取得されている道路リンクの交通情報に基づいて予測することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、予測対象道路リンクの交通情報を適切に予測することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】交通情報システムの全体構成図である。
【図２】交通情報予測装置の構成図である。
【図３】変換情報を示す図である。
【図４】交通情報予測方法を示しているフロー図である。
【図５】ニューラルネットワークの構成図である。
【図６】道路リンクの例を示す説明図である。
【図７】取得したＶＩＣＳ情報及びプローブ情報を示す図である。
【図８】交通情報データベースを示す図である。
【図９】学習データベースを示す図である。
【図１０】重みデータベースを示す図である
【図１１】学習システムによる学習処理の手順を示しているフロー図である。
【図１２】交通情報予測方法（第一実施形態）を説明するタイムチャート図である。
【図１３】交通情報予測方法（第一実施形態）を説明するタイムチャート図である。
【図１４】交通情報予測方法（第二実施形態）を説明するタイムチャート図である。
【図１５】交通情報予測方法（第二実施形態）を説明するタイムチャート図である。
【図１６】交通情報予測方法（第三実施形態）を説明するタイムチャート図である。
【図１７】交通情報予測方法（第三実施形態）を説明するタイムチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の好ましい実施形態について添付図面を参照しながら説明する。
［１．全体構成］
図１は、本発明の交通情報予測装置（中央装置）１を備えている交通情報システムの全体構成図である。この交通情報システムは、交通情報予測装置１のほか、車載装置２を搭載したプローブ車両３、車載装置２と無線通信する路側通信機４、及び路側センサ５等を含む。
【００２１】
交通情報予測装置１は、例えば中央装置における様々な機能のうちの一機能を指しており、交通情報予測装置１は、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報等の交通情報（観測情報）を取得し、車両に提供するための提供用の交通情報を生成する機能を有している。なお、中央装置は、交通情報に基づいて、信号機制御や交通管制等の各種の交通用処理を行ってもよい。
【００２２】
この交通情報予測装置（中央装置）１は、処理装置（ＣＰＵ）及び記憶装置を有するコンピュータによって構成されており、記憶装置には、コンピュータを、交通情報予測装置１として機能させるためのコンピュータプログラムが記憶されている。このコンピュータプログラムは、前記処理装置によって実行され、前記処理装置が前記記憶装置等に対し入出力を行うことで、交通情報予測装置１としての機能を実現する。なお、以下に説明する交通情報予測装置（中央装置）１の機能は、特に断らない限り、前記コンピュータプログラムによって実現されるものである。
【００２３】
前記車載装置２は、プローブ車両３の観測情報としてプローブ情報を生成し、路側通信機４に無線送信する。プローブ情報は、プローブ車両の位置、当該位置の通過時刻及びプローブ車両の車両ＩＤ等を含む交通情報である。また、プローブ情報には、プローブ車両の通過速度等その他の情報を含めても良い。プローブ情報の位置及び時刻の情報に基づいて、道路リンク毎のリンク旅行時間が得られる。なお、プローブ車両の位置は、車載装置２が有するＧＰＳ受信機によって受信したＧＰＳ信号に基づいて算出される。
【００２４】
前記路側通信機４は、車載装置２との間で無線通信によって情報の送受信を行うものである。具体的には、路側通信機４は、車載装置２が送信した観測情報としてのプローブ情報を受信し、交通情報予測装置（中央装置）１に転送する。また、路側通信機４は、交通情報予測装置（中央装置）１から、車両への提供用の交通情報を取得し、その交通情報を、車載装置２に送信することができる。なお、路側通信機４と交通情報予測装置１との間は、通信回線によって接続されている。
【００２５】
前記路側センサ５は、観測情報としての交通情報を検出するためのものであり、例えば、直下を通行する車両を超音波感知する車両感知器や、インダクタンス変化で車両を感知するループコイル、或いは、カメラの映像を画像処理して交通量や車両速度を計測する画像感知器よりなり、交差点等に流入する車両台数や車両速度を計測する目的で、高速道路や主要な幹線道路等に設置されている。
【００２６】
路側センサ５によって検出された観測情報は、通信回線を介して、ＶＩＣＳセンタサーバ６に送信され、このＶＩＣＳセンタサーバ６では、路側センサ５の観測情報に基づいて、ＶＩＣＳ情報を生成する。このＶＩＣＳ情報は、通信回線を介して、交通情報予測装置１に送信される。
【００２７】
前記ＶＩＣＳ情報は、各道路リンクでの渋滞やリンク旅行時間を含む交通情報である。ＶＩＣＳ情報は、路側センサ５から５分ごとに観測情報を取得して、更新されるため、時間的に高密度な情報が得られる。しかし、路側センサ５はすべての道路に設置されているわけではなく（主要道路でも２０％以下）、エリアカバー率が低い。
一方、前記プローブ情報は、道路を走行するプローブ車両３から取得するため、エリアカバー率を高くすることが可能である。ただし、プローブ車両３となるための車載装置２の普及率がまだ低いため、時間的に低密度のデータしか得られない。
【００２８】
つまり、所定エリア内の道路に、道路リンクを設定した場合、ＶＩＣＳ情報が得られる道路リンクについては、ＶＩＣＳ情報の更新単位時間ごとに常に交通情報（ＶＩＣＳ情報）が得られる。一方、ＶＩＣＳ情報が得られない道路リンクについては、ＶＩＣＳ情報の更新単位時間毎にみると、プローブ情報が交通情報として得られる道路リンクがある一方、プローブ情報も得られない道路リンクが混在することになる。
【００２９】
［２．交通情報予測装置の詳細］
［２．１  予測装置の全体構成］
本実施形態に係る交通情報予測装置１は、プローブ情報が取得された道路リンクであって、当該プローブ情報が取得された時刻よりも後に到来する未来の所定時刻における道路リンクの交通情報（以下の実施形態では速度情報）を予測する機能を有している。なお、前記プローブ情報が取得された時刻は、当該プローブ情報に含まれている前記通過時刻に基づいて決めることができる。
【００３０】
このように、道路リンクの交通情報を予測することで、後に到来する所定時刻において、ＶＩＣＳ情報やプローブ情報が得られなくても、精度が高い交通情報を車両（ナビゲーションシステム）に提供したり、精度良く交通管制を行ったりすることが可能となり、また、これら提供及び交通管制を事前に行うことが可能となる。
なお、以下では、プローブ情報が取得された道路リンクであって、当該プローブ情報が取得された時刻よりも、後に到来する所定時刻における交通情報を予測する道路リンクを「予測対象道路リンク」という。
【００３１】
図２に示すように、交通情報予測装置１は、予測対象道路リンクの交通情報を予測するために用いられるパラメータ（予測用パラメータ）を学習するための学習システム１２とと、このパラメータを用いて予測対象道路リンクの交通情報を予測する予測システム（予測部）１１とを備えている。
【００３２】
また、この交通情報予測装置１は、交通情報等を蓄積するための交通情報データベース１３と、この交通情報データベース１３におけるデータのうち、学習システム１２における学習に用いるデータを蓄積する学習データベース１４と、予測用パラメータ（以下の実施形態では「重み」）を蓄積するための重みデータベース（予測用パラメータデータベース）１５と、を記憶装置上に備えている。
【００３３】
［２．２  入力情報処理部］
本実施形態に係る交通情報予測装置１は、当該交通情報予測装置１が取得したＶＩＣＳ情報及びプローブ情報（以下、両情報を総称する場合、「入力情報」という）に対する処理を行う入力情報処理部１６を備えている。
入力情報処理部１６は、入力情報から、各リンクの「速度情報」を生成する処理を行うものであり、生成した「速度情報」は、交通情報データベース１３に与えられ、交通情報データベース１３の更新に用いられる。
【００３４】
入力情報処理部１６は、取得したＶＩＣＳ情報から「速度情報」を生成するＶＩＣＳ情報処理機能と、取得したプローブ情報から「速度情報」を生成するプローブ情報処理機能とを備えている。
ＶＩＣＳ情報処理機能は、ＶＩＣＳ情報に基づいて得られるリンク旅行時間から、当該道路リンクのリンク旅行速度を算出し、このリンク旅行速度を当該道路リンクの「速度情報」に変換する機能である。
【００３５】
ＶＩＣＳ情報処理機能は、リンク旅行速度を算出しようとする道路リンクのリンク長を、当該道路リンクのリンク旅行時間で除することで、リンク旅行速度［ｋｍ／ｈ］を算出する。なお、対象エリア内の全道路リンクのリンク長は、予め、装置１の記憶装置に格納されている。
そして、ＶＩＣＳ情報処理機能は、求めたリンク旅行速度を「速度情報」（規格化速度）という指標値（速度指標情報）に変換する。この変換は、装置１に予め設定された「リンク旅行速度−速度情報」変換情報を参照することで行われる。「リンク旅行速度−速度情報」変換情報は、例えば図３に示すように設定することができる。
【００３６】
プローブ情報処理機能は、プローブ情報に含まれる位置及び時刻に基づいて、道路リンクのリンク旅行速度を算出し、前記「リンク旅行速度−速度情報」変換情報を参照することにより、算出したリンク旅行速度を「速度情報」（規格化速度）という指標値（速度指標情報）に変換する。その処理内容は、ＶＩＣＳ情報処理機能と同様である。
【００３７】
［２．３  交通情報予測装置による処理内容］
［２．３．１  処理の概要］
図４は、交通情報予測装置１によって実行される交通情報予測方法を示している。
交通情報データベース１３及び重みデータベース１５に所定の値（例えば、初期値）が設定されている（ステップＳ１）。
そして、交通情報予測装置１が、ＶＩＣＳ情報やプローブ情報を取得すると、入力情報処理部１６がＶＩＣＳ情報やプローブ情報から速度情報を生成する（ステップＳ２）。ただし、ステップＳ２において速度情報が取得できる道路リンクは、対象エリア内の全道路リンクのうちの一部であり、ステップＳ２では速度情報が得られない道路リンクがある。
【００３８】
続いて、ステップＳ２で得られた速度情報を、交通情報データベース１３にセットし、交通情報データベース１３を更新する（ステップＳ３）。プローブ情報が取得されている場合、ステップＳ３で更新された交通情報データベース１３の内容の一部は、学習データベース１４にスナップショットとして蓄積され、学習システム１２による学習用データとして用いられる（ステップＳ４）。スナップショットについては後に説明する。
学習システム１２は、この学習用データを用いて、予測対象道路リンクの速度情報を予測するための予測用パラメータを学習する（ステップＳ５）。ステップＳ５において学習して得た予測用パラメータは、重みデータベース１５にセットされ、重みデータベース１５が更新される（ステップＳ６）。
【００３９】
そして、予測システム１１は、このステップＳ６で更新された学習データベース１４の内容、及び、前記ステップＳ３で更新された交通情報データベース１３の内容に基づいて、前記プローブ情報が取得された時刻における、予測対象道路リンク以外の他の道路リンクの速度情報を推定し、推定して得た速度情報を、交通情報データベース１３にセットし、交通情報データベース１３を更新する（ステップＳ７）。
【００４０】
そして、予測システム１１は、学習システム１２によって学習して得られた予測用パラメータ（ステップＳ６で更新された学習データベース１４の内容）を用いて、プローブ情報が取得された時刻よりも、後に到来する所定時刻における予測対象道路リンクの速度情報を、ステップ７で更新した交通情報データベース１３の内容に基づいて予測する（ステップＳ８）。ステップＳ８において予測して得た速度情報は、交通情報データベース１３にセットされ、交通情報データベース１３が更新される（ステップＳ９）。
【００４１】
そして、ステップＳ９で更新された交通情報データベース１３に蓄積されている各道路リンクの速度情報は、装置外部に出力される。具体的には、装置１のディスプレイに表示されるか、車載装置２への提供情報として出力される。
［２．３．２  学習処理及び速度情報の予測のためのモデル］
図５は、予測システム１１が、予測対象道路リンクの速度情報を予測するためのニューラルネットワークを示しており、学習システム１２が、このニューラルネットワークを最適化（学習）する処理を実行する。
このニューラルネットワークは、０〜１の値をとるＮ個の入力信号ｘi（ｉ：１〜Ｎ）それぞれに、重みｗiを乗じて、出力値ｙを生成する単純パーセプトロンとして構成されている。
【００４２】
入力信号ｘiは、予測対象道路リンク以外の他の道路リンクの速度情報（規格化速度）であってもよく、予測対象道路リンクの速度情報（規格化速度）及びそれ以外の他の道路リンクの速度情報（規格化速度）であってもよい。そして、出力値ｙは予測対象道路リンクの速度情報（規格化速度）である。
重みｘiは、複数の道路リンクそれぞれの速度情報を、どの程度の割合で反映させるかという値であり、予測対象道路リンクとの相関の高い道路リンク（例えば、予測対象道路リンクに隣接する道路リンク）ほど大きな値に設定されるべきであり、相関が低い道路リンクほど小さな値に設定されるべきものである。
また、図５では、一般的な単純パーセプトロンとは異なり、入力信号ｘiに乗じられることなく加算される独立パラメータｗ0が設けられている。
【００４３】
以上のように、予測システム１１がある道路リンク（対象道路リンク）の速度情報を求めるためには、当該対象道路リンクとの相関が多少なりとも認められる道路リンクの速度情報と、当該道路リンクの速度情報をどの程度ほど対象道路リンクの速度情報に反映させるかを示す重みと、が得られればよい。そして、道路リンクの速度情報は、交通情報データベース１３に蓄積されており、重みは重みデータベース１５に蓄積されており、予測システム１１は、両データベース１３，１５から必要な情報を取得し演算処理を実行する。
【００４４】
前記ニューラルネットは各道路リンクについて設けられており、予測システム１１は、複数の道路リンク（対象道路リンク）それぞれに関する速度情報を、関連する道路リンクにおける速度情報及びその寄与度を示す予測用パラメータ（重み）を用いて予測可能に構成されていることになる。そして、学習システム１２は、各道路リンクについて設けられているニューラルネットワークの予測用パラメータを最適化する処理を実行する。
【００４５】
［第一実施形態］
［２．３．３  学習処理の詳細］
図６のように接続された道路リンクを想定する。Ｖｘは、道路リンクの速度情報（０〜１の値）を示している。また、Ｖｘにおける添え字ｘは、道路リンクのリンク番号を示しており、１〜２４の値をとる。つまり、図６では、リンク番号１〜２４までの２４個の道路リンクが存在する。また、各リンクの矢印方向は、車両の進行方向を示す。
【００４６】
実線の矢印で示す道路リンク（リンク番号ｘ＝１〜１０）は、ＶＩＣＳ情報が取得可能なリンクであり、例えば、高速道路や主要幹線道路に対応する道路リンクである。また、点線の矢印で示す道路リンク（リンク番号ｘ＝１１〜２４）は、ＶＩＣＳ情報が取得できないリンクであり、主に、例えば、高速道路や主要幹線道路以外の一般道路である。点線の矢印で示す道路リンクは、予測対象道路リンクとなる可能性がある。つまり、点線の矢印で示す道路リンクのうち、プローブ情報が取得された道路リンクが「予測対象道路リンク」となり、このプローブ情報が取得された時刻よりも後に到来する所定時刻における速度情報を、交通情報予測装置１が予測する。
【００４７】
また、予測対象道路リンク以外の他の道路リンクであって、予測システム１１によって速度情報が推定される他の道路リンクを「推定対象道路リンク」とする。推定対象道路リンクの速度情報は、学習データベース１４の内容、及び、交通情報データベース１３の内容に基づいて、予測対象道路リンクの速度情報を予測するための前記ニューラルネットワーク（図５）と同じアルゴリズムによって、推定される。
【００４８】
本実施形態では、図６に示す道路リンクに関し、ある時刻「ｔ」において、図７のようなＶＩＣＳ情報及びプローブ情報が得られたものとする。図７では、リンク番号１〜１０の道路リンクについてのＶＩＣＳ情報（リンク旅行時間）が得られ、リンク番号２０の道路リンクについてのプローブ情報が得られている。他の道路リンクについてはＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られていない。なお、図７では、表記の容易化のため、リンク番号２０の道路リンクについてのプローブ情報を、ＶＩＣＳ情報と同様に「リンク旅行時間」で示している。
【００４９】
取得された「リンク旅行時間」は、前記入力情報処理部１６（図２参照）によって「速度情報」に変換され（図４のステップＳ２）、その速度情報によって、交通情報データベース１３の対応する道路リンクの「速度情報」が更新される（図４のステップＳ３）。
図８は、前記時刻「ｔ」においてＶＩＣＳ情報及びプローブ情報が得られたことに基づいて更新された交通情報データベースを示す図である。この図８において、速度情報が更新された道路リンクは、リンク番号２０、及びリンク番号１〜１０の道路リンクであり、それ以外の道路リンクの速度情報は更新されておらず、当該時刻「ｔ」より前の時刻（後の実施形態では時刻「ｔ−１」）における値がそのまま残されている。
【００５０】
図８について説明する。この交通情報データベースは、「速度情報」３２、「関連道路リンク情報」３３、「リンク長」３４のデータ項目を、リンク番号毎に有しており、各道路リンクについてそれぞれのデータ項目の値を保存可能なものである。
前記データ項目のうち、「速度情報」３２は、各道路リンクの速度情報がセットされる項目である。「関連道路リンク情報」３３は、各道路リンクに相関のある道路リンク（関連道路リンク）を示しており、ここでは、それぞれの道路リンクに接続されている道路リンク（リンク番号）を示している。
【００５１】
「関連道路リンク情報」３３は、「逆」、「Ａ順」、「Ａ逆」、「Ｂ順」、「Ｂ逆」の５種類に分けられている。
「逆」は、任意の道路リンクと逆方向の道路リンクのリンク番号を示し、例えばリンク番号２０の道路リンクについては、リンク番号１７の道路リンクが「逆」の道路リンクとなる。
「Ａ順」は、ある道路リンクの後方で順方向に接続している道路リンクであり、例えば、リンク番号２０の道路リンクについては、リンク番号２１道路リンクが「Ａ順」の道路リンクとなる。
「Ａ逆」は、ある道路リンクの後方で逆方向に接続している道路リンクであり、例えば、リンク番号２０の道路リンクについては、リンク番号２４の道路リンクが「Ａ逆」の道路リンクとなる。
【００５２】
「Ｂ順」は、ある道路リンクの前方で順方向に接続している道路リンクであり、例えば、リンク番号２０の道路リンクについては、リンク番号１４，１５の道路リンクが「Ｂ順」の道路リンクとなる。
「Ｂ逆」は、ある道路リンクの前方で逆方向に接続している道路リンクであり、例えば、リンク番号２０の道路リンクについては、リンク番号１６，１３の道路リンクが「Ｂ逆」の道路リンクとなる。
【００５３】
また、前記データ項目のうち「リンク長」３４は、各道路リンクのリンク長を示すものである。「関連道路リンク情報」３３及び「リンク長」３４の値は、対象エリアの道路構成に従って設定される。「関連道路リンク情報」３３及び「リンク長」３４の値は、更新されることはない。
一方、「速度情報」３４の値は、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報からなる交通情報（速度情報）を取得する度に、及び、予測システム１１が交通情報（速度情報）を予測及び推定して取得する度に、更新される。
【００５４】
図９は、ある道路リンクについて、複数のスナップショットが蓄積された学習データベースの内容を示している。本実施形態（図７）では、プローブ情報が取得された道路リンク（予測対象道路リンク）はリンク番号２０の道路リンクであり、図９は、このリンク番号２０の道路リンクについてのデータを示している。
前記スナップショットとは、更新された交通情報データベース（図８）の内容の一部であり、プローブ情報が取得された道路リンク（予測対象道路リンク）の速度情報（実測値）と、当該速度情報（実測値）の取得時よりも前の時刻に取得されている複数の関連道路リンク（他の道路リンク）の速度情報との組み合わせである。そして、この組み合わせのデータが学習用データとなる。
【００５５】
具体的に説明すると、リンク番号２０の道路リンクについての関連道路リンクは、リンク番号１３，１４，１５，１６，１７，２１，２４であることから、リンク番号２０の道路リンクに関して蓄積されたスナップショットは、当該リンク番号２０の道路リンクの速度情報（実測値）と、前記関連道路リンクの速度情報との組み合わせである。
【００５６】
このようにしてスナップショットが学習用データとして複数蓄積され（図４のステップＳ４）、学習用データが蓄積されたこの学習データベース１４に基づいて、学習システム１２は、重みデータベース１５に記憶されている重み（予測用パラメータ）の学習（最適化）を行い（ステップＳ５）、重みデータベース１５の内容を更新する（ステップＳ６）。
図１０は、更新された重みデータベースを示す図である。図１０に示すように、学習システム１２によって学習され更新された重みデータベースには、各道路リンクにおける速度情報を関連道路リンクの速度情報から求める際に用いる重みｗｉが設定される。重みｗｉは、各道路リンクについて、「関連道路リンクの数＋１」ほど設定される。図１０において、ｗ0は独立パラメータであり、ｗ1以降は関連道路リンクの速度情報それぞれに乗じられる重みである。
【００５７】
なお、重みデータベースにおいて、各道路リンクの重み（予測用パラメータ）は、リンク番号毎における重みの値の総和が１となるように設定（第一条件）するのが好ましい。つまり、リンク番号１について説明すると、ｗ0＝０、ｗ1＋ｗ2＋ｗ13＋・・・〜＋ｗ9＋ｗ10＋ｗ11＝０と設定するのが好ましい。
また、前記第一条件を満たすと共に、又は前記第一条件とは関係なく、各重み（予測用パラメータ）の初期値は、乱数を用いるのが好ましく、交通情報予測装置１がコンピュータプログラムによる機能部として備えている乱数発生部１７（図２参照）によって、各重みの初期値が乱数によって設定（第二条件）されるのが好ましい。このように乱数を用いることにより、重みの値それぞれは強い相関を持たず、多重共線性による問題の発生を防止することができる。
【００５８】
学習システム１２による学習処理をさらに説明する。図１２は、本発明の交通情報予測方法を説明するタイムチャート図である。リンク番号２０の道路リンクに関するプローブ情報Ｖ20が取得された時刻が、図１２の「ｔ」であり、この時刻「ｔ」から単位時間、経過後の時刻が「ｔ＋１」であり、以後、単位時間経過する毎の時刻が「ｔ＋２、ｔ＋３・・・」である。また、時刻「ｔ」から単位時間前の時刻が「ｔ−１」であり、これよりも単位時間毎に前の時刻が「ｔ−２、ｔ−３・・・」である。なお、前記単位時間は、前記更新単位時間とすることができる。そして、例えば、時刻「ｔ−１」から時刻「ｔ」まで間に取得されたプローブ情報は、図１２では時刻「ｔ」において取得されたものとして説明する。
【００５９】
また、図１２の時刻「ｔ」以前の時刻において、Ｖｘ（ｘ＝１〜２４）は、当該時刻で取得されている道路リンクの速度情報を示しており、添え字のｘはリンク番号（１〜２４）である。つまり、図１２の状態では、学習処理が開始される（現在の）時刻「ｔ」で、リンク番号２０の道路リンクについて実測値に基づく速度情報Ｖ20が取得されており、また、この時刻「ｔ」以前の時刻「ｔ−１」では、全ての道路リンクの速度情報Ｖｘ（ｘ＝１〜２４）が交通情報データベースに蓄積された状態にある（図８の状態）。
【００６０】
時刻「ｔ」において、リンク番号２０の道路リンクについての速度情報Ｖ20が取得されることで、交通情報データベース１３が更新されると（図４のステップＳ３）、学習システム１２は、予測対象道路リンクになる道路リンク（リンク番号２０）に関して取得された当該速度情報Ｖ20（実測値）と、当該速度情報Ｖ20の取得時よりも前の時刻「ｔ−１」に取得されている関連道路リンク（リンク番号１３，１４，１５，１６，１７，２１，２４）の速度情報との組み合わせ（スナップショット）を学習用データとして用いて、予測用パラメータを学習する（図４のステップＳ４、Ｓ５）。
【００６１】
図１１は、学習システム１２による学習処理の手順を示している。まず、学習システム１２は、誤差判定のための許容誤差、ニューラルネットワーク（図５）を構成する中間層の数、学習計数等の学習用のパラメータ設定を行う（ステップＳ１１）。
学習システム１２は、図５に示すニューラルネットワークを最適化（学習）するニューロエンジンとして構成されている。つまり、学習システム１２は、学習データベース１４に蓄積されているスナップショットのうち、実測値である速度情報を教師信号とし、教師信号となる速度情報を持つ道路リンクの関連道路リンクについての速度情報から、この教師信号を出力するための適切なニューラルネットワークを再構築する。
すなわち、学習システム１２は、実測値である速度情報と、当該速度情報を持つ道路リンクの関連道路リンクについての速度情報とからなる学習用データから、重み（予測用パラメータ）の最適値を算出する。重み（予測用パラメータ）の最適値の算出は、ニューラルネットワークを使う方法以外に、残差平方和を最小にする演算、つまり、最小自乗法等によって行うことができる。
【００６２】
重み（予測用パラメータ）の最適値の算出は、関連道路リンクについての速度情報から算出される速度情報が、教師信号に近づいて、教師信号との誤差が、設定された許容誤差未満になるまで行われる（ステップＳ１３）。
重みが収束して学習処理が終了すると、得られた重みは、重みデータベース１５に反映され、重みデータベース１５が更新される（図４のステップＳ６）。
重みデータベース１５が更新されると、予測システム１１は、更新された重みデータベースに基づいて、予測対象道路リンクの速度情報を予測する処理を開始する。
【００６３】
［２．３．４  予測処理の詳細］
図１２において、本実施形態では、時刻「ｔ」で、リンク番号２０の道路リンクについてプローブ情報が取得されていることから、この道路リンクが前記予測対象道路リンクとなる。そして、予測対象道路リンク以外の他の道路リンク（リンク番号１３，１４，１５，１６，１７，２１，２４）が前記推定対象道路リンクとなる。
【００６４】
図１２において、リンク番号２０の道路リンクに関してプローブ情報が取得された時刻「ｔ」では、その他の道路リンク（推定対象道路リンク）に関してプローブ情報（実測値に基づく速度情報）が取得されていない。
そこで、時刻「ｔ−１」における速度情報をそのまま、時刻「ｔ」における速度情報とみなしてもよいが、本実施形態では、予測システム１１が、推定対象道路リンク（リンク番号１３，１４，１５，１６，１７，２１，２４）それぞれの時刻「ｔ」における速度情報を、時刻「ｔ−１」における速度情報、及び、図４のステップＳ５で、時刻「ｔ」の実測値に基づいて学習された重みｗi(t)を用いて推定する（図４のステップＳ７）。
【００６５】
すなわち、予測システム１１は、複数の推定対象道路リンクそれぞれについて相関のある関連道路リンクの時刻「ｔ−１」における速度情報それぞれを、図４のステップＳ３で更新された交通情報データベース１３から読み出すとともに、推定対象道路リンク（リンク番号１３，１４，１５，１６，１７，２１，２４）それぞれについて設定されている重み（予測用パラメータ）ｗi(t)を、ステップＳ６で更新された重みデータベース（図１０）から読み出し、これらを用いて、時刻「ｔ」における推定対象道路リンクそれぞれの速度情報の推定値を算出する。
【００６６】
推定対象道路リンク（リンク番号１３，１４，１５，１６，１７，２１，２４）のうち、例えば、リンク番号１３及びリンク番号１５の道路リンクの速度情報の推定値（Ｖ13，Ｖ15）を求めるための演算式は、図５のニューラルネットワークによれば、下記のとおりである。
Ｖ13(t)＝ｗ0(t)＋ｗ1(t)Ｖ15(t-1)＋ｗ2(t)Ｖ8(t-1)＋ｗ3(t)Ｖ12(t-1)
＋ｗ4(t)Ｖ7(t-1)＋ｗ5(t)Ｖ1(t-1)＋ｗ6(t)Ｖ11(t-1)
＋ｗ7(t)Ｖ5(t-1)＋ｗ8(t)Ｖ14(t-1)＋ｗ9(t)Ｖ17(t-1)
＋ｗ10(t)Ｖ16(t-1)＋ｗ11(t)Ｖ20(t-1)
Ｖ15(t)＝ｗ0(t)＋ｗ1(t)Ｖ13(t-1)＋ｗ2(t)Ｖ20(t-1)
＋ｗ3(t)Ｖ16(t-1)＋ｗ4(t)Ｖ17(t-1)＋ｗ5(t)Ｖ14(t-1)
＋ｗ6(t)Ｖ1(t-1)＋ｗ7(t)Ｖ11(t-1)＋ｗ8(t)Ｖ5(t-1)
＋ｗ9(t)Ｖ8(t-1)＋ｗ10(t)Ｖ12(t-1)＋ｗ11(t)Ｖ5(t-1)
【００６７】
この演算式により、推定対象道路リンク（リンク番号１３，１４，１５，１６，１７，２１，２４）の時刻「ｔ」における速度情報が、推定値として取得され、そして、リンク番号２０の道路リンク（予測対象道路リンク）の時刻「ｔ」における速度情報は、実測値として取得されている（図１３参照）。そして、これら速度情報の値（推定値）は、交通情報データベース１３の「速度情報」にセットされ、交通情報データベース１３が更新される（図４のステップＳ７）。
【００６８】
そして、予測対象道路リンクの速度情報の予測処理が、以下のとおり実行される。
予測システム１１は、ステップＳ７によって更新された交通情報データベース１３から、予測対象道路リンク（リンク番号２０の道路リンク）についての関連道路リンクの速度情報Ｖｘを読み出すとともに、この予測対象道路リンクについて設定された重み（予測用パラメータ）ｗi(t)を、図６によって更新された重みデータベース１５から読み出し、これらを用いて、予測対象道路リンクの速度情報の予測値を算出する。
【００６９】
予測対象道路リンク（リンク番号２０の道路リンク）についての関連道路リンクの速度情報Ｖｘは、Ｖ17，Ｖ21，Ｖ24，Ｖ14，Ｖ15，Ｖ16，Ｖ13であり、予測対象道路リンクの速度情報の予測値Ｖ20を求めるための演算式は、図５のニューラルネットワークによれば、下記のとおりである。
Ｖ20(t+1)＝ｗ0(t)＋ｗ1(t)Ｖ17(t)＋ｗ2(t)Ｖ21(t)＋ｗ3(t)Ｖ24(t)
＋ｗ4(t)Ｖ14(t)＋ｗ5(t)Ｖ15（ｔ）＋ｗ6(t)Ｖ16(t)＋ｗ7(t)Ｖ13(t)
【００７０】
重み（予測用パラメータ）ｗi(t)は、学習システム１２によって学習され、更新された交通情報データベース１３（図１０参照）から取得される。
なお、算出される速度情報の予測値Ｖ20(t+1)は、図１３において、プローブ情報が取得された時刻「ｔ」よりも、後に到来する所定時刻（本実施形態では時刻「ｔ＋１」）における値であるのに対し、前記演算式に用いられる関連道路リンクの速度情報Ｖｘ(t)は、図４のステップＳ７によって更新された交通情報データベース１３に蓄積されている情報であり、前記所定時刻（時刻「ｔ＋１」）よりも前の時刻「ｔ」において取得されている関連道路リンク３３の速度情報である。
【００７１】
予測対象道路リンク（リンク番号２０）の速度情報とその関連道路リンク（リンク番号１３，１４，１５，１６，１７，２１，２４）の速度情報とには相関が認められることから、図１２と図１３とにおいて、時刻「ｔ」における予測対象道路リンクの速度情報（実測値）と、時刻「ｔ−１」における関連道路リンクの速度情報との関係は、時刻「ｔ＋１」における予測対象道路リンクの速度情報（予測値）と、時刻「ｔ」における関連道路リンクの速度情報との関係と、共通すると考えられる。
【００７２】
そこで、本実施形態では、前記のとおり、学習システム１２が、予測対象道路リンクになる道路リンク（リンク番号２０）に関して取得された速度情報（実測値）と、当該速度情報（実測値）の取得時「ｔ」よりも前の時刻「ｔ−１」に取得されている関連道路リンク（リンク番号１３，１４，１５，１６，１７，２１，２４）の速度情報との組み合わせを学習用データとして用いて、予測用パラメータを学習するので、学習して得られた予測用パラメータは、実測値の取得時「ｔ」とそれよりも前の時刻「ｔ−１」との異なる時刻における関係が反映されたものとなる。
そして、予測システム１１は、前記Ｖ20＝・・・の演算式を用いることにより、図１３に示しているように、後に到来する時刻「ｔ＋１」における予測対象道路リンク（道路リンク２０の道路リンク）の速度情報を、当該時刻「ｔ＋１」よりも前の時刻「ｔ」において取得されている前記関連道路リンク（リンク番号１３，１４，１５，１６，１７，２１，２４）の速度情報に基づいて予測するが、前記のような異なる時刻における関係が反映された予測用パラメータを用いるため、予測対象道路リンクの速度情報を適切に予測することが可能となる（図４のステップＳ８）。
【００７３】
そして、時刻「ｔ＋１」でのリンク番号２０の道路リンクに関する速度情報が、予測値に書き換えられ、交通情報データベース１３が更新される（図４のステップＳ９）。
予測値に基づく速度情報が取得されると、ステップＳ９で更新された交通情報データベースの内容の一部、つまり、予測対象道路リンクの速度情報（予測値）と、当該速度情報（予測値）の取得時「ｔ＋１」よりも前の時刻「ｔ」における複数の関連道路リンクの速度情報との組み合わせが、スナップショットとして学習データベース１４に蓄積され、学習システム１２による学習用データとして用いられる（ステップＳ４）。
【００７４】
このように、図４のステップＳ４〜ステップＳ９を実行することで、時刻「ｔ＋２」での予測値を求めることができ、さらに、ステップＳ４〜ステップＳ９を繰り返し実行することで、時刻「ｔ＋３」以降の予測値を求めることもできる。つまり、次々と、先の所定時刻における速度情報を予測推定することができる。
また、ステップＳ３〜ステップＳ９の処理は、ステップＳ２で実測値に基づく速度情報が取得される度に繰り返し実行することができる。
【００７５】
以上のように、予測システム１１によって、リンク番号２０の道路リンクについて、後に到来する所定時刻（本実施形態では時刻「ｔ＋１」）における速度情報が予測値（Ｖ20E(t+1)）として取得され、この予測値（Ｖ20E(t+1)）が交通情報データベース１３に蓄積されている。
そして、この処理の実行から時間が経過し、現在時刻が前記時刻ｔ＋１となり、その際、リンク番号２０の道路リンクについて、例えばプローブ情報として実測値が取得されたとする。この場合、交通情報データベース１３上のリンク番号２０の道路リンクの速度情報は、予測システム１１が予測値として取得した時刻ｔ＋１における前記速度情報（Ｖ20E(t+1)）から、当該実測値に基づく速度情報（Ｖ20A(t+1)）に置き換えられる。つまり、現在の時刻ｔ＋１では、当該時刻ｔ＋１におけるリンク番号２０の道路リンクの速度情報は、予測値（Ｖ20E(t+1)）ではなく、実測値（Ｖ20A(t+1)）となり、この実測値に基づく速度情報（Ｖ20A(t+1)）のみが交通情報データベース１３に新たに蓄積され、更新される。なお、交通情報データベース１３の更新処理は、予測システム１１が備えている処理部１８の機能によって実行される。
【００７６】
そして、この時刻ｔ＋１となった現在において、学習システム１２及び予想システム１１が学習及び予測のために用いる、リンク番号２０の道路リンクの速度情報は、前記実測値に基づく速度情報（Ｖ20A(t+1)）となる。
さらに、時間が経過し、時刻ｔ＋１よりも後の時刻（例えば時刻ｔ＋２）において、学習システム１２及び予想システム１１が学習及び予測のために用いる、リンク番号２０の道路リンクの速度情報は、既に過去の情報となっている時刻ｔ＋１における実測値に基づく速度情報（Ｖ20A(t+1)）である。
【００７７】
［第二実施形態］
前記第一実施形態（図１２）では、実測値に基づく速度情報が取得された時刻「ｔ」よりも、１単位時間前の時刻「ｔ−１」の速度情報を用いて、時刻「ｔ」と時刻「ｔ−１」との関係を反映させて学習パラメータを学習した。
第二実施形態では、図１４に示しているように、実測値に基づく速度情報が取得された時刻「ｔ」よりも、１単位時間前の時刻「ｔ−１」の速度情報、及び、その時刻「ｔ−１」よりもさらに前の時刻「ｔ−２」の速度情報を用いて、時刻「ｔ」と、時刻「ｔ−１」「ｔ−２」との関係を反映させて学習パラメータを学習する場合を説明する。
【００７８】
この第二実施形態においても、学習システム１２が、図５のニューラルネットワークを、学習用データを用いて最適化（学習）する処理を実行し、予測システム１１は、このニューラルネットワークにより、予測対象道路リンクの速度情報を予測する。
また、第一実施形態と同様に、時刻「ｔ」において、リンク番号２０の道路リンクについての速度情報Ｖ20が取得される場合を説明する。
【００７９】
この場合、学習システム１２は、第一実施形態と同様に、「予測対象道路リンクになる道路リンク（リンク番号２０）に関して取得された実測値に基づく速度情報」と、当該「実測値の取得時「ｔ」よりも前の時刻における関連道路リンクの速度情報」との組み合わせ（スナップショット）を学習用データとして用いて、予測用パラメータを学習するが、この学習用データの組み合わせ（スナップショット）に含まれる、前記「実測値の取得時「ｔ」よりも前の時刻における関連道路リンクの速度情報」には、当該取得時「ｔ」よりも前の時刻「ｔ−１」における速度情報と、当該前の時刻「ｔ−１」よりもさらに前の時刻「ｔ−２」における速度情報とが含まれている。
【００８０】
つまり、速度情報（実測値）Ｖ20の取得時「ｔ」よりも前の時刻「ｔ−１」及び時刻「ｔ−２」それぞれにおける関連道路リンク（リンク番号１３，１４，１５，１６，１７，２１，２４）の速度情報を含む学習用データを用いて、予測用パラメータを学習する。
この場合、予測用パラメータの数は、速度情報の数と同様に増加するが、第一実施形態と同様に、学習用データから、予測用パラメータの最適値を算出する。予測用パラメータの最適値の算出は、例えば、残差平方和を最小にする演算、つまり、最小自乗法等によって行うことができる。
【００８１】
この第二実施形態の場合、学習用データは、実測値の取得時「ｔ」よりも、１単位時間のみ前の時刻「ｔ−１」における関連道路リンクの速度情報のみならず、それよりもさらに前の時刻「ｔ−ｇ（ｇ＝２，３，４・・・）」における速度情報も含まれたものとなり、関連道路リンクに関する速度情報の過去における時間的変化が反映された予測用パラメータを用いて、学習が行われる。
【００８２】
そして、予測システム１１は、前記第一実施形態と同様にして、時刻「ｔ」における関連道路リンクの速度情報を推定すると共に、前記Ｖ20＝・・・の演算式を用いることにより、図１５に示しているように、後に到来する時刻「ｔ＋１」における予測対象道路リンク（道路リンク２０の道路リンク）の速度情報を、当該時刻「ｔ＋１」よりも前の時刻「ｔ」及びさらにその前の時刻「ｔ−１」において取得されている関連道路リンクの速度情報に基づいて予測する。この際、前記のような過去における時間的変化が反映された予測用パラメータを用いて予測することができるため、予測対象道路リンクの速度情報をより一層適切に予測することが可能となる。
【００８３】
［第三実施形態］
前記第一及び第二の実施形態では、実測値に基づく速度情報が取得された時刻「ｔ」から、１単位時間後の時刻「ｔ＋１」の速度情報を予測する場合を説明した。
第三実施形態では、図１６及び図１７に示しているように、実測値に基づく速度情報が取得された時刻「ｔ」から、２単位時間以上後の時刻「ｔ＋ｎ（ｎ＝２，３，４・・・）」の速度情報を予測する場合を説明する。
本実施形態では、実測値に基づく速度情報が取得された時刻「ｔ」から、２単位時間後である時刻「ｔ＋３」における、予測対象道路リンクの速度情報を予測する場合を説明する。
【００８４】
この第三実施形態においても、学習システム１２が、図５のニューラルネットワークを、学習用データを用いて最適化（学習）する処理を実行し、予測システム１１は、このニューラルネットワークにより、予測対象道路リンクの速度情報を予測する。
また、第一実施形態と同様に、時刻「ｔ」において、リンク番号２０の道路リンクについての速度情報Ｖ20が取得される場合を説明する。
【００８５】
この場合、図１６において、学習システム１２は、予測対象道路リンクになる道路リンク（リンク番号２０）に関して取得された実測値に基づく速度情報と、この実測値の取得時「ｔ」よりもΔＴ時間前における関連道路リンクの速度情報との組み合わせを学習用データとして用いて、予測用パラメータを学習する。
つまり、前記「ΔＴ時間」は、本実施形態では、３単位時間（ｎ＝３）に相当しており、学習システム１２は、時刻「ｔ」で取得された速度情報（実測値）と、時刻「ｔ−ｎ（ｎ＝３）」、つまり時刻「ｔ−３」における関連道路リンクの速度情報との組み合わせを学習用データとして用いる。
【００８６】
そして、予測システム１１は、学習して得られた前記予測用パラメータを用いて、実測値の取得時「ｔ」よりも前記ΔＴ時間後に到来する所定時刻における予測対象道路リンクの速度情報を予測する。
つまり、図１７において、前記「ΔＴ時間」は、本実施形態では、３単位時間（ｎ＝３）に相当していることから、予測システム１１は、実測値の取得時である時刻「ｔ」よりも後に到来する時刻「ｔ＋ｎ（ｎ＝３）」、つまり時刻「ｔ＋３」における速度情報を予測する。
【００８７】
そして、予測システム１１は、時刻「ｔ＋３」における速度情報を予測するために用いる速度情報は、実測値の取得時「ｔ」において取得されている関連道路リンクの速度情報、つまり、予測値の時刻「ｔ＋３」よりもΔＴ時間（３単位時間（ｎ＝３））前の時刻「ｔ」において取得されている関連道路リンクの速度情報である。
【００８８】
さらに、この第三実施形態では、第二実施形態と同様に、過去における時間的変化が反映された予測用パラメータを用いて予測している。
つまり、学習システム１２による学習処理において、学習用データの組み合わせ（スナップショット）に含まれる、「実測値の取得時「ｔ」よりも前の時刻に取得されている関連道路リンクの速度情報」には、当該取得時「ｔ」よりも前の時刻「ｔ−３」における速度情報と、当該前の時刻「ｔ−３」よりもさらに前の時刻「ｔ−４」における速度情報とが含まれている。
そして、予測システム１１による予測処理において、時刻「ｔ＋３」における予測対象道路リンクの速度情報を、当該時刻「ｔ＋３」よりも前の時刻「ｔ」及びさらに前の時刻「ｔ−１」において取得されている関連道路リンクの速度情報に基づいて予測する。
【００８９】
なお、予測値を求めるにあたり、時刻「ｔ」及び時刻「ｔ−１」における関連道路リンクの速度情報が必要であるが、これらの速度情報については、時刻「ｔ−３」における速度情報をそのまま、時刻「ｔ」及び時刻「ｔ−１」における速度情報とみなしてもよいが、第一実施形態と同様に、この第三実施形態でも、時刻「ｔ」で実測値が取得されていることから、この実測値に基づいて学習された重みを用いて推定した速度情報とすることができる。
このように、第三実施形態によれば、実測値に基づく速度情報が取得されてから、２単位時間以上であるΔＴ時間後の将来における速度情報を予測することができる。
【００９０】
なお、前記各実施形態では、予測システム１１が予測対象道路リンクの速度情報を予測するためのニューラルネットワーク（図５）の入力（入力信号ｘi）を、予測対象道路リンク以外の他の道路リンクの速度情報とした。つまり、予測対象道路リンクの関連道路リンクには、自己（予測対象道路リンク）が含まれていない。
【００９１】
しかし、予測対象道路リンクの関連道路リンクに、自己（予測対象道路リンク）を含ませてもよい。つまり、ニューラルネットワーク（図５）の入力（入力信号ｘi）は、予測対象道路リンクの速度情報及びそれ以外の他の道路リンクの速度情報であってもよい。
すなわち、前記学習用データの組み合わせには、予測対象道路リンクになり得る道路リンクに関しての、実測値の取得時「ｔ」よりも前の時刻における速度情報も含まれていてよい。
図１２の場合で説明すると、第一実施形態では、予測対象道路リンク（リンク番号２０）についての関連道路リンクの速度情報Ｖｘは、時刻「ｔ−１」における二重線で囲まれている速度情報（Ｖ13，Ｖ14，Ｖ15，Ｖ16，Ｖ17，Ｖ21，Ｖ24）であったが、これに、時刻「ｔ−１」における予測対象道路リンク（リンク番号２０）の速度情報（Ｖ20）が含まれている。
【００９２】
そして、この場合、予測システム１１は、学習して得られたこの予測用パラメータを用いて、後に到来する時刻「ｔ＋１」における予測対象道路リンクの速度情報を、当該時刻「ｔ＋１」よりも前の時刻「ｔ」において取得されている他の道路リンクの速度情報（Ｖ13，Ｖ14，Ｖ15，Ｖ16，Ｖ17，Ｖ21，Ｖ24）及び当該時刻「ｔ＋１」よりも前の時刻「ｔ」において実測値として取得されている予測対象道路リンクになる道路リンクの速度情報（Ｖ20）に基づいて予測する。
【００９３】
このように、予測対象道路リンクの将来における速度情報を予測するために、当該予測対象道路リンクに関する速度情報を含めて学習し、当該予測対象道路リンクに関する速度情報を含めて予測する場合の意義は、同じ道路リンク（予測対象道路リンク）では、時間が多少異なっていても速度情報に相関が認められると考えられるためである。
したがって、学習用データの組み合わせに、予測対象道路リンクになり得る道路リンクに関しての速度情報も含ませ、このような学習用データを用いて予測用パラメータを学習すれば、より適切な予測用パラメータが求められ、より精度の高い速度情報を予測することが可能となる。
なお、前記のように、予測対象道路リンクの将来における速度情報を予測する際、学習処理及び予測処理において当該予測対象道路リンクを含めると、速度情報に強い相関があるため重回帰分析での多重共線性という問題が発生する場合がある。そこで、予測対象道路リンクの将来における速度情報を予測するために、当該予測対象道路リンクに関する速度情報を含めずに学習し、当該予測対象道路リンクに関する速度情報を含めずに予測すればよく、この場合、前記のような問題の発生を防止することができる。
【００９４】
なお、今回開示された実施の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と考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味、及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【００９５】
例えば、予測対象道路リンクの速度情報を予測するために用いられる他の道路リンク（関連道路リンク）は、予測対象道路リンクに接続されているものに限らず、予測対象道路リンクとは離れているが、速度情報の時間的変化の仕方が似ている道路リンク（例えば、推定対象道路リンクと並行する道路リンク）であってもよい。
また、本実施形態の交通情報推定装置１によって処理される交通情報は、速度情報に限らず、これに加えて／代えて、渋滞情報など他の交通情報とすることもできる。
また、速度情報としては、規格化されたものに限らず、リンク旅行速度そのものを利用してもよい。
【符号の説明】
【００９６】
１：交通情報予測装置、    １１：予測システム（予測部）、    １２：学習システム（学習部）、    １３：交通情報データベース、    １４：学習データベース、    １５：重みデータベース、    １７：乱数発生部、    １８：処理部
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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