(57)【要約】【課題】母集団に含まれる複数の要素のうち、一部の要素に関する情報が標本情報として取得された場合に、前記母集団に含まれる残りの要素に関する情報を適切に推定できるようにする。【解決手段】母集団に含まれる複数の要素のうち、一部の要素に関する標本情報を取得して、母集団に含まれる残りの要素に関する情報を推定する情報推定装置である。複数の要素それぞれに関する情報を、他の要素に関する情報及び推定パラメータを用いて推定する推定部１１と、推定パラメータの学習部１２と、を備えている。推定部１１は、標本情報が取得できなかった要素を推定対象要素として、推定対象要素に関する情報の推定を実行する。学習部１２は、標本情報が取得できた要素については、標本情報と、標本情報が取得できた要素についての情報を推定するために用いられる一又は複数の他の要素に関する情報と、の組み合わせを学習用データとして記憶し、推定用パラメータを学習する。【選択図】図２
2011100378.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
母集団に含まれる複数の要素のうち、一部の要素に関する標本情報を取得して、前記母集団に含まれる残りの要素に関する情報を推定する情報推定装置であって、
母集団に含まれる複数の要素それぞれに関する情報を、母集団に含まれる一又は複数の他の要素に関する情報及び推定パラメータを用いて、推定可能に構成された推定部と、
前記推定パラメータを最適化する学習を行う学習部と、
を備え、
前記推定部は、標本情報が取得できなかった要素を推定対象要素として、当該推定対象要素に関する情報の推定を実行するよう構成され、
前記学習部は、標本情報が取得できた要素については、当該標本情報と、当該標本情報が取得できた要素についての情報を推定するために用いられる前記一又は複数の他の要素に関する情報と、の組み合わせを学習用データとして一又は複数組記憶しておき、記憶された学習用データを用いて、当該標本情報を取得できた要素についての情報を推定するために用いられる前記推定用パラメータを学習するよう構成されている
ことを特徴とする情報推定装置。
【請求項２】
各要素に関する情報を推定するために用いられる推定パラメータとしては、当該各要素に関する情報を推定するために用いられる前記一又は複数の他の要素それぞれに関する情報に乗じるために、各要素それぞれについて前記一又は複数の他の要素の数以上の個数の推定パラメータが設定されている
請求項１記載の情報推定装置。
【請求項３】
前記学習部は、記憶された学習用データの組数が、前記個数の推定パラメータすべてを学習するための演算を行うために必要な数に達する前に、既に記憶されている組数の学習用データを用いて前記個数の推定パラメータの一部を先行して学習し、記憶された学習用データの組数が増加するにつれて、学習される推定パラメータの数を増加させていくよう構成されている
請求項１又は２記載の情報推定装置。
【請求項４】
前記学習部は、実行した学習の正当性の検定を行い、当該検定に合格しなかった場合には学習用データの組数が増加してから、再度、推定パラメータの学習を行うよう構成されている
請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報推定装置。
【請求項５】
前記学習部は、記憶された学習用データの組数が、推定パラメータを学習するための演算を行うために必要な数に達しても、推定パラメータを学習するための演算の解が得られない場合、前記複数の他の要素に関する情報において、前記複数の他の要素それぞれの情報の相関が最大値をとる二要素のうち、いずれか一方の要素の情報を前記学習用データから削除する
請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報推定装置。
【請求項６】
前記学習部は、学習した推定パラメータの値が異常値である場合、前記複数の他の要素に関する情報において、前記複数の他の要素それぞれの情報の相関が最大値をとる二要素のうち、いずれか一方の要素の情報を前記学習用データから削除する
請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報推定装置。
【請求項７】
前記母集団を構成する複数の要素は、複数の道路リンクであり、
前記要素に関する前記情報は、道路リンクに関する交通情報である
請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報推定装置。
【請求項８】
前記標本情報は、プローブ車両から送信されたプローブ情報に基づくものである
請求項７記載の情報推定装置。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１〜８のいずれか１項に記載の情報推定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１０】
母集団に含まれる複数の要素のうち、一部の要素に関する標本情報を取得して、前記母集団に含まれる残りの要素に関する情報を推定する情報推定方法であって、
母集団に含まれる複数の要素それぞれに関する情報を、母集団に含まれる一又は複数の他の要素に関する情報及び推定パラメータを用いて、推定可能に構成された推定部によって推定を行う推定ステップと、
前記推定パラメータを最適化する学習を行う学習ステップと、
を含み、
前記推定ステップでは、標本情報が取得できなかった要素を推定対象要素として、当該推定対象要素に関する情報の推定を実行し、
前記学習ステップでは、標本情報が取得できた要素については、当該標本情報と、当該標本情報が取得できた要素についての情報を推定するために用いられる前記一又は複数の他の要素に関する情報と、の組み合わせを学習用データとして一又は複数組記憶しておき、記憶された学習用データを用いて、当該標本情報を取得できた要素についての情報を推定するために用いられる前記推定用パラメータを学習する
ことを特徴とする情報推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通情報などの情報を推定するための情報推定装置、情報推定のためのコンピュータプログラム、及び情報推定方法に関するものである。
【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推定システム（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、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データ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。
【０００７】
そこで、（ＶＩＣＳ及び）プローブシステムからデータが得られていない道路リンクについては、別の道路リンクの交通情報に基づいて、交通情報を推定することが考えられる。例えば、ある道路リンクの交通情報は、当該道路リンクに接続している道路リンク又はその他関連のある道路リンクにおける交通情報との相関が認められる。このような相関関係を利用すれば、別の道路リンクの交通情報を用いて、推定対象となる道路リンクの交通情報を補完することができる。
【０００８】
しかし、上記のような推定を行おうとすると、別の各道路リンクの交通情報それぞれを、どの程度、推定対象となる道路リンクの交通情報として反映させるか等を決める推定パラメータを適切に設定することが必要となる。
推定パラメータを適切に設定するには、道路リンクの交通情報同士の相関を、実際に測定・調査して同定することが考えられるが、膨大な数の道路リンク同士の組み合わせについて、そのような相関を適切に求めることは現実的には不可能である。
【０００９】
また、上記のような問題は、道路リンクにおける交通情報に限らず、母集団に含まれる複数の要素（複数の道路リンク）のうち、一部の要素（道路リンク）に関する情報（プローブシステムからのデータ）が標本情報として取得され、前記母集団に含まれる残りの要素（道路リンク）に関する情報（交通情報）を推定する場合に、広く生じる問題である。
【００１０】
そこで、本発明は、母集団に含まれる複数の要素のうち、一部の要素に関する情報が標本情報として取得された場合に、前記母集団に含まれる残りの要素に関する情報を適切に推定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】
【００１１】
（１）本発明は、母集団に含まれる複数の要素（例えば、複数の道路リンク）のうち、一部の要素に関する標本情報（例えば、プローブ情報）を取得して、前記母集団に含まれる残りの要素（例えば、推定対象道路リンク）に関する情報を推定する情報推定装置であって、母集団に含まれる複数の要素それぞれに関する情報を、母集団に含まれる一又は複数の他の要素に関する情報及び推定パラメータを用いて、推定可能に構成された推定部と、前記推定パラメータを最適化する学習を行う学習部と、を備え、前記推定部は、標本情報が取得できなかった要素を推定対象要素として、当該推定対象要素に関する情報の推定を実行するよう構成され、前記学習部は、標本情報が取得できた要素については、当該標本情報と、当該標本情報が取得できた要素についての情報を推定するために用いられる前記一又は複数の他の要素に関する情報と、の組み合わせを学習用データとして一又は複数組記憶しておき、記憶された学習用データを用いて、当該標本情報を取得できた要素についての情報を推定するために用いられる前記推定用パラメータを学習するよう構成されていることを特徴とする情報推定装置である。
【００１２】
上記本発明によれば、標本情報が取得できなかった要素については、情報の推定が行われるとともに、標本情報が取得できた要素については、当該標本情報と、当該標本情報を推定するために用いられる他の要素の情報と、の組み合わせから、推定パラメータを学習するため、標本情報が取得されていくに従って推定パラメータを適切な値に更新することが可能であり、推定パラメータを人手で設定しなくても、適切な推定パラメータが自動的に得られる。
【００１３】
（２）各要素に関する情報を推定するために用いられる推定パラメータとしては、当該各要素に関する情報を推定するために用いられる前記一又は複数の他の要素それぞれに関する情報に乗じるために、各要素それぞれについて前記一又は複数の他の要素の数以上の個数の推定パラメータが設定されているのが好ましい。
【００１４】
（３）前記学習部は、記憶された学習用データの組数が、前記個数の推定パラメータすべてを学習するための演算を行うために必要な数に達する前に、既に記憶されている組数の学習用データを用いて前記個数の推定パラメータの一部を先行して学習し、記憶された学習用データの組数が増加するにつれて、学習される推定パラメータの数を増加させていくよう構成することができる。
この場合、学習用データの組数が少ない状態でも、一部の推定パラメータを先行して学習することができる。
【００１５】
（４）前記学習部は、実行した学習の正当性の検定を行い、当該検定に合格しなかった場合には学習用データの組数が増加してから、再度、推定パラメータの学習を行うよう構成されているのが好ましい。学習の正当性が十分でない場合には、より多くの学習用データを用いて再学習を行うことで、推定パラメータの学習精度を向上させることができる。
【００１６】
（５）前記学習部は、記憶された学習用データの組数が、推定パラメータを学習するための演算を行うために必要な数に達しても、推定パラメータを学習するための演算の解が得られない場合、前記複数の他の要素に関する情報において、前記複数の他の要素それぞれの情報の相関が最大値をとる二要素のうち、いずれか一方の要素の情報を前記学習用データから削除することができる。
相関が大きい要素が含まれていると、推定パラメータを学習できない場合があるため、相関が大きい要素のいずれか一方を削除することで、適切に学習を行うことができる。
【００１７】
（６）前記学習部は、学習した推定パラメータの値が異常値である場合、前記複数の他の要素に関する情報において、前記複数の他の要素それぞれの情報の相関が最大値をとる二要素のうち、いずれか一方の要素の情報を前記学習用データから削除することができる。
相関が大きい要素が含まれていると、推定パラメータの値が異常値となることがあるため、相関が大きい要素のいずれか一方を削除することで、適切に学習を行うことができる。
【００１８】
（７）前記母集団を構成する複数の要素は、複数の道路リンクであり、前記要素に関する前記情報は、道路リンクに関する交通情報であるのが好ましい。
【００１９】
（８）前記標本情報は、プローブ車両から送信されたプローブ情報に基づくものであるのが好ましい。
【００２０】
（９）他の観点からみた本発明は、コンピュータを、上記（１）〜（８）のいずれか１項に記載の情報推定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。
【００２１】
（１０）更に他の観点からみた本発明は、母集団に含まれる複数の要素のうち、一部の要素に関する標本情報を取得して、前記母集団に含まれる残りの要素に関する情報を推定する情報推定方法であって、母集団に含まれる複数の要素それぞれに関する情報を、母集団に含まれる一又は複数の他の要素に関する情報及び推定パラメータを用いて、推定可能に構成された推定部によって推定を行う推定ステップと、前記推定パラメータを最適化する学習を行う学習ステップと、を含み、前記推定ステップでは、標本情報が取得できなかった要素を推定対象要素として、当該推定対象要素に関する情報の推定を実行し、前記学習ステップでは、標本情報が取得できた要素については、当該標本情報と、当該標本情報が取得できた要素についての情報を推定するために用いられる前記一又は複数の他の要素に関する情報と、の組み合わせを学習用データとして一又は複数組記憶しておき、記憶された学習用データを用いて、当該標本情報を取得できた要素についての情報を推定するために用いられる前記推定用パラメータを学習することを特徴とする情報推定方法である。
【発明の効果】
【００２２】
上記本発明によれば、標本情報が取得できなかった要素については、情報の推定が行われるとともに、標本情報が取得できた要素については、当該標本情報と、当該標本情報を推定するために用いられる他の要素の情報と、の組み合わせから、推定パラメータを学習するため、標本情報が取得されていくに従って推定パラメータを適切な値に更新することが可能であり、推定パラメータを人手で設定しなくても、適切な推定パラメータが自動的に得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】交通情報システムの全体構成図である。
【図２】交通情報推定装置の構成図である。
【図３】入力情報処理部の構成図である。
【図４】変換情報を示す図である。
【図５】交通情報推定処理手順を示すフローチャートである。
【図６】ニューラルネットワークの構成図である。
【図７】道路リンクの例を示す図である。
【図８】推定データベースの初期状態を示す図である。
【図９】重みデータベースの初期状態を示す図である。
【図１０】入力情報として取得したＶＩＣＳ情報及びプローブ情報を示す図である。
【図１１】１回目の更新後の推定データベースを示す図である。
【図１２】２回目の更新後の推定データベースを示す図である。
【図１３】３回目の更新後の推定データベースを示す図である。
【図１４】スナップショットとして抽出される部分を示す図である。
【図１５】学習用データベースを示す図である。
【図１６】学習処理を示すフローチャートである。
【図１７】道路リンク構造の他の例を示す図である。
【図１８】推定順序決定処理を示す図である。
【図１９】推定データベース構造の他の例を示す図である。
【図２０】リンク端単位の関連道路リンクを示すテーブルである。
【図２１】リンク−ノード接続テーブル及びノード−リンク接続テーブルの構造図である。
【図２２】リンク−ノード接続テーブル及びノード−リンク接続テーブルの構造図である。
【図２３】リンク−ノード接続テーブル及びノード−リンク接続テーブルの構造図である。
【図２４】リンク−ノード接続テーブル及びノード−リンク接続テーブルの構造図である。
【図２５】学習処理の詳細を示すフローチャートである。
【図２６】学習用データベース（スナップショット１個）を示す図である。
【図２７】学習用データベース（スナップショット２個）を示す図である。
【図２８】学習用データベース（スナップショット３個）を示す図である。
【図２９】学習用データベース（スナップショット４個）を示す図である。
【図３０】学習用データベース（スナップショット５個）を示す図である。
【図３１】学習用データベース（スナップショット６個）を示す図である。
【図３２】学習用データベース（スナップショット７個）を示す図である。
【図３３】（ａ）は決定係数を求める道路リンクの速度情報の配列を示し、（ｂ）は決定係数を示し、（ｄ）は道路リンク（リンク番号１４）削除後の学習用データベースを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
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、本発明に係る情報推定装置を、交通情報システムにおける交通情報推定装置（中央装置）１として利用したものである。この交通情報システムは、交通情報推定装置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などを含む。
【００２５】
前記交通情報推定装置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、中央装置１は、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報などの交通情報（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１は、交通情報に基づいて、信号機制御や交通管制などの各種の交通用処理を行ってもよい。
【００２６】
この交通情報推定装置（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、交通情報推定装置（中央装置）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、交通情報推定装置（中央装置）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推定装置（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。
【００２７】
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、当該位置の通過速度及びプローブ車両の車両ＩＤなどを含む交通情報である。また、プローブ情報には、プローブ車両の速度などその他の情報を含めても良い。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。
【００２８】
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、交通情報推定装置（中央装置）１に転送する。また、路側通信機４は、交通情報推定装置（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と交通情報推定装置１との間は、通信回線によって接続されている。
【００２９】
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する計測する画像感知器よりなり、交差点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などに設置されている。
【００３０】
路側センサ５は、検出した観測情報は、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、交通情報推定装置１に送信される。
【００３１】
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、情報更新されるため、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。
【００３２】
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ごとにみると、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。
【００３３】
［２．交通情報推定装置の詳細］
［２．１  推定装置の全体構成］
本実施形態に係る交通情報推定装置１は、ＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られない道路リンクの交通情報を推定して、当該道路リンクの交通情報を補完することで、所定エリア内の全道路リンクの交通情報を生成する。つまり、本実施形態に係る交通情報推定装置１は、所定エリア内の全道路リンクを母集団とし、全道路リンクのうちの一部の道路リンクについて交通情報を取得すると、残りの道路リンクについての交通情報を推定する。
【００３４】
このように、ＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られない道路リンクの交通情報を補完することで、より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る。
なお、以下では、ＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られず交通情報を推定して補完する必要がある道路リンクを、「推定対象道路リンク」という。
【００３５】
図２に示すように、交通情報推定装置１は、推定対象道路リンクの交通情報を推定するための推定システム（推定部）１１と、推定に用いられるパラメータ（推定用パラメータ）を学習するための学習システム１２と、を備えている。
【００３６】
また、交通情報推定装置１は、推定システム１１によって推定した交通情報等を蓄積するための推定データベース（交通情報データベース）１３、推定データベース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用データベース１４、推定パラメータ（本実施形態では、「重み」）を蓄積するための重みデータベース（推定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。
【００３７】
［２．２  入力情報処理部］
さらに、本実施形態に係る交通情報推定装置１は、当該交通情報推定装置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。
【００３８】
前記入力情報処理部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、推定データベース１３に与えられ、推定データベース１３の更新に用いられる。
【００３９】
図３に示すように、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情報処理部１７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部１８と、を備えている。
ＶＩＣＳ情報処理部１７は、ＶＩＣＳ情報に含ま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するリンク旅行速度算出部１７ａと、リンク旅行速度を当該リンクの「速度情報」に変換する速度情報変換部１７ｂとを備えている。
【００４０】
ＶＩＣＳ情報処理部１７のリンク旅行速度算出部１７ａ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。
【００４１】
ＶＩＣＳ情報処理部１７の速度情報変換部１７ｂは、リンク旅行速度算出部１７ａで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、速度情報変換部１７ｂが、装置１に予め設定された「速度−速度情報」変換情報１９を参照することで行われる。「速度−速度情報」変換情報１９は、図４に示すように設定されたものであるが、詳細については後述する。
【００４２】
プローブ情報処理部１８のリンク旅行速度算出部１８ｂは、プローブ情報に含まれる位置及び時刻に基づいて、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旅行速度を算出する。
【００４３】
プローブ情報処理部１８の速度情報変換部１８ｂは、ＶＩＣＳ情報処理部１７の速度情報変換部１７ｂと同様に、リンク旅行速度を「速度情報」に変換する。その処理内容は、速度情報変換部１７ｂと同様である。
【００４４】
［２．３  速度情報について］
「速度情報」は、リンク旅行速度の大小に応じた値をとる指標値である。本実施形態では、図４に示すように、速度情報は、０から１までの値をとり、リンク旅行速度が１００［ｋｍ／ｈ］付近でほぼ「０」に近くなり、リンク旅行速度が０［ｋｍ／ｈ］のときに１の値をとる。図４に示す変換情報１９は、自然対数を利用しており、具体的には、リンク旅行速度（図４の横軸）をｘとし、速度情報（図４の縦軸）をｙとすると、ｙ＝ｅｘｐ（−（ｘ／２０））の関数となっている。なお、この式中の「２０」という値は、好ましい例であり、「２０」に限定されるものではなく、任意の正数ａを採用することができる。
【００４５】
このｙ＝ｅｘｐ（−（ｘ／２０））の関数において、ｘからみた傾きは、この式をｘで微分したものとなり、下記の通りである。
【数１】
2011100378.tif 000003
【００４６】
このように、図４の変換情報は、リンク旅行速度ｘが大きくなるほど、リンク旅行速度ｘの変化に対する速度情報（規格化速度）ｙの変化の割合（ｘからみた傾き）が小さくなるように設定されている。
【００４７】
ここで、図４の関数を、ｙについての関数として表すと、ｘ＝−２０×ｌｎ（ｙ）となり、この場合、ｙからみた傾きは、この式をｙで微分したものとなり、下記の通りである。
【数２】
2011100378.tif 000004
この場合、ｙからみた傾きは、ｙの逆数に比例することになる。
【００４８】
図４のように、変換情報を設定することで、速度情報（規格化速度）が同じ値ほど変化しても、実際のリンク旅行速度への影響は、速度情報（規格化速度）の大小によって異なる。
例えば、速度情報が、０．１の場合と、０．５の場合を考える。この場合、ｙからみた傾きは、ｙの逆数に比例するため、ｄｘ／ｄｙ＝−２０／０．１＝−２００、ならびに、ｄｘ／ｄｙ＝−２０／０．５＝−４０となる。
【００４９】
したがって、速度情報が０．０１ほど変化した場合、より高速である速度情報＝０．１の場合には、リンク旅行速度の変化は、−０．０１（ｄｘ／ｄｙ）＝２［ｋｍ／ｈ］となって比較的大きく、比較的低速である速度情報＝０．５である場合には、リンク旅行速度の変化は、−０．０１（ｄｘ／ｄｙ）＝０．４［ｋｍ／ｈ］となって比較的小さくなる。
【００５０】
つまり、速度情報（規格化速度）が同じ値変化しても、実際のリンク旅行速度への影響は、速度情報（規格化速度）の逆数によって決まる。傾きである速度情報の逆数は、単位距離（例えば、１ｋｍ）を移動するリンク旅行時間に比例するので、旅行時間を評価する際には、図４のような変換情報を用いると有効である。
【００５１】
以上のように設定された変換情報１９によれば、速度情報という指標に、単なる「速度」という要素以外に、道路が混雑していて渋滞気味であるか、それとも道路が空いており車両が順調に流れているのかという渋滞度（交通流の度合）の要素も、持たせることができる。
【００５２】
［２．４  交通情報推定装置１による処理内容］
［２．４．１  推定処理の概要］
図５は、交通情報推定装置１（の処理装置）による交通情報推定方法を示している。まず、推定データベース（交通情報データベース）１３及び重みデータベース１５に初期値を設定しておく（ステップＳ１）。
【００５３】
そして、交通情報推定装置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各道路リンクの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。
【００５４】
続いて、ステップＳ２で得られた速度情報を、推定データベース１３にセットし、推定データベースＤＢ４を更新する（ステップＳ３）。そして、推定システム１１は、ステップＳ３で更新された推定データベース１３の内容に基づいて、速度情報が得られていない道路リンクについての速度情報を推定し、推定した速度情報を、推定データベース１３にセットし、推定データベース１３を更新する（ステップＳ４）。このステップＳ４により、対象エリア内の全道路リンクについての速度情報（実測値と推測値とが混在したもの）が得られる。
【００５５】
ステップＳ４にて得られた全道路リンクについての速度情報は、装置外部に出力される（ステップＳ５）。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。
また、ステップＳ４で更新された推定データベース１３の内容の一部は、学習用データベース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Ｓ６）。
【００５６】
以上のステップＳ２〜ステップＳ６の処理は、速度情報が生成される度に繰り返し実行される。入力情報処理部１６は、ＶＩＣＳ情報の更新周期（例えば５分）に合わせて、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報を取得して、速度情報を生成するため、ステップＳ２〜ステップＳ６の処理は、ＶＩＣＳ情報の更新周期（例えば５分）に合わせて繰り返し実行されることになる。
【００５７】
［２．４．２  速度情報推定のためのモデル］
図６は、推定システム１１が、推定対象道路リンクの速度情報を推定するためのニューラルネットワークを示している。図示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（ｗi：０〜１）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。
ここで、入力信号ｘiは、推定対象道路リンク以外の他の道路リンク（推定対象道路リンクに接続された道路リンク）の速度情報であり、出力値ｙは推定対象道路リンクの速度情報である。
【００５８】
また、重みｗiは、推定対象道路リンク以外の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、推定対象道路リンクとの相関の高い道路リンク（例えば、推定対象道路リンクと同じ道路を構成し、推定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。
【００５９】
ただし、図６のものでは、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ノードに加算される独立パラメータｗ0が設けられている。この独立パラメータｗ0は、推定対象道路リンク以外の道路リンクにおける速度情報以外の要因が、推定対象道路リンクの速度情報に与える要因（例えば、道路リンク間での制限速度の差）を表現することができ、速度情報を精度良く推定することができる。また、推定用パラメータ（重み）の学習の際に、推定用パラメータを最適値に収束させやすくなって、学習処理を容易又は高速に行える。
【００６０】
以上のように、推定システム１１が、ある推定対象道路リンクの速度情報を求めるには、当該推定対象道路リンクとの相関が多少なりとも認められる他の道路リンクの速度情報と、当該他の道路リンクの速度情報をどの程度ほど推定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。そのような他の道路リンクの速度情報は、推定データベース（交通情報データベース）１３に蓄積され、重みは重みデータベース１５に蓄積されており、推定システム１１は、両データベース１３，１５から必要な情報を取得する。
【００６１】
上記のようなニューラルネットは、各道路リンクについて設けられることになるため、推定システム１１は、複数の道路リンク（要素）それぞれに関する速度情報を、他の道路リンクに関する速度情報及び重み（推定パラメータ）を用いて推定可能に構成されていることになる。
【００６２】
なお、速度情報を推定するためのニューラルネットワークとしては、図６のような単層のパーセプトロンに限られるものではなく、入力層、中間層、出力層を有する多層パーセプトロンであってもよい。多層パーセプトロンとして構成すると、推定対象道路リンクと他の道路との間で、速度情報が非線形関係を持つ場合であっても、推定対象道路リンクの速度情報を適切に求めることができる。
【００６３】
［２．４．３  推定処理の詳細］
ここでは、図７のように接続された道路リンクを想定する。図７において、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７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。
【００６４】
図７において、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、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、速度情報の推定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（要素）については、プローブ情報（標本情報）が得られた場合には、推定対象道路リンク（推定対象要素）とはならず、プローブ情報（標本情報）が得られなかった場合には、推定対象道路リンク（推定対象要素）となり、速度情報の推定処理が実行される。
なお、ＶＩＣＳ情報が取得可能な道路リンクであっても、何らかの事情でＶＩＣＳ情報が取得できない場合には、推定対象道路リンクとして扱われる。
【００６５】
以下、図７の道路リンクを前提とし、図５も再度参照しつつ、速度情報の推定手順について詳細に説明する。
まず、推定データベース（交通情報データベース）１３及び重みデータベース１５には、装置管理者によって、初期値が入力される（ステップＳ１）。
【００６６】
図８に示すように、推定データベース１３は、「チェック」３１、「速度情報」３２、「関連道路リンク情報」３３、「リンク長」３４、「学習？」のデータ項目を有しており、各道路リンク（リンク番号）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。
【００６７】
前記データ項目のうち、「チェック」３１は、各道路リンクの速度情報の更新の有無及び更新された順番を示す項目である。「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。
【００６８】
「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１の道路リンクについては、リンク番号８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１の道路リンクについては、リンク番号１２，７，１５の道路リンクが「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１の道路リンクについては、リンク番号１１，１５，１３の道路リンクが「Ａ逆」の道路リンクとなる。
【００６９】
「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１の道路リンクについては、リンク番号４，９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１の道路リンクについては、リンク番号３，６の道路リンクが「Ｂ逆」の道路リンクとなる。
【００７０】
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。「学習？」３５は、各道路リンクの速度情報等が学習部２０（学習システム１２）による学習のためのデータ（学習用データ）となるものであるか否かを示しており、ここでは０又は１の値をとる。「０」はその道路リンクの速度情報等が学習用データとはならないことを示しており、「１」はその道路リンクの速度情報等が学習用データとなることを示している。
【００７１】
ステップＳ１の初期値入力は、装置１の運用開始時やリセット時に行われ、推定データベース１１については、上記データ項目のうち、「速度情報」３２、「関連道路リンク情報」３３、「リンク長」３４について初期値が設定される。「速度情報」３２の初期値としては、例えば、全道路リンクについて０を設定すればよい。「関連道路リンク情報」３３及び「リンク長」３４の初期値については、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の初期値は、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報からなる交通情報（速度情報）を取得しても更新されることはない。
【００７２】
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、全道路リンクについて更新される（ステップＳ３，Ｓ４）。
また、「チェック」３１については、交通情報（速度情報）を取得する度に（ステップＳ２）、０に初期化される。「学習？」３５についても、交通情報（速度情報）を取得する度に（ステップＳ２）度に、各道路リンクの速度情報等を学習データとすべきか否かに応じて０又は１に設定される。
【００７３】
図９に示すように、重みデータベース１５には、各道路リンクにおける速度情報の推定値を他の道路リンクの速度情報から求める際に用いる重みｗｉが、初期値として設定される。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９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。
【００７４】
推定用パラメータである重みｗｉは、学習システム１２による学習によって、より適切な値へと自動的に更新されるため、初期値としては、適当な値を設定してもよい。したがって、初期設定が容易である。
【００７５】
さて、上記の初期化を行ったのち、図７に示す道路リンクに関し、ある時点において、図１０のようなＶＩＣＳ情報及びプローブ情報（交通情報）が得られたものとする。図１０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１０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」で示した。
【００７６】
また、図１０の情報では、プローブ情報が存在する道路リンク（リンク番号２０）については、学習対象となることを示す値「１」が設定されており、ＶＩＣＳ情報が存在する道路リンク（リンク番号１〜１０）については、学習対象ではないことを示す値「０」が設定されている。
【００７７】
図１０のような入力情報が取得された場合、この情報における「旅行時間」は、入力情報処理部１６によって「速度情報」に変換され（ステップＳ２）、その速度情報によって、推定データベース１３の対応する道路リンクの「速度情報」３２が更新される（第１回目の更新；ステップＳ３）。更新された道路リンクについては、「チェック」３１に、第１回目の更新で速度情報が更新されたことを示す「１」が設定される。また、図１１の入力情報の「学習対象」が「１」である道路リンク（ここでは、リンク番号２０の道路リンク）については、「学習？」３５が「１」に設定される。
【００７８】
以上のようにして第１回目の更新（入力情報のセット）が行われた後の推定データベース１３の内容を、図１１に示す。
【００７９】
続いて、速度情報が未更新の道路リンク（リンク番号１１〜１９，２１〜２４）についての速度情報の推定を行って、当該推定値により推定データベース１３の更新を行う（ステップＳ４）。
具体的には、まず、「チェック」３１項目に、前回の更新を示す「１」が設定されている道路リンク（リンク番号１〜１０，２０）の関連道路リンク（隣接道路リンク）のうち、今回の入力情報（図１０）に基づく速度情報の更新が未だなされていない道路リンク（チェック＝０）を抽出する。ここでは、リンク番号１２，１５，１１，１３，１９，１８，１７，２１，２４，１４，１６の１１個の道路リンクが抽出される（図１２参照）。これら１１個の道路リンクが、ここでの推定対象道路リンクとなる。
【００８０】
そして、推定システム１１は、１１個の推定対象道路リンクそれぞれについての関連道路リンクを、推定データベース１３から読み出すとともに、１１個の推定対象道路リンクそれぞれについて設定された重み（推定用パラメータ）を、重みデータベース１５から読み出し、これらを用いて、各推定対象道路リンクの速度情報の推定値を算出する。算出された、速度情報の推定値は、推定データベース１３の「速度情報」にセットされ、速度情報についての第２回目の更新が行われる。なお、更新された道路リンクについては、「チェック」３１に、第２回目の更新で速度情報が更新されたことを示す「２」が設定される。
【００８１】
上記推定対象道路リンクのうち、例えば、リンク番号１２，１５，１１，１３の道路リンクの速度情報の推定値（Ｖ12，Ｖ15，Ｖ11，Ｖ13）を求めるための演算式は、下記のとおりである。
Ｖ12＝ｗ0＋ｗ1Ｖ11＋ｗ2Ｖ1＋ｗ3Ｖ5＋ｗ4Ｖ13＋ｗ5Ｖ8＋ｗ6Ｖ7＋ｗ7Ｖ15
Ｖ15＝ｗ0＋ｗ1Ｖ13＋ｗ2Ｖ20＋ｗ3Ｖ16＋ｗ4Ｖ17＋ｗ5Ｖ14＋ｗ6Ｖ1＋ｗ7Ｖ11
＋ｗ8Ｖ5＋ｗ9Ｖ8＋ｗ10Ｖ12＋ｗ11Ｖ5
Ｖ11＝ｗ0＋ｗ1Ｖ12＋ｗ2Ｖ8＋ｗ3Ｖ15＋ｗ4Ｖ7＋ｗ5Ｖ1＋ｗ6Ｖ11＋ｗ7Ｖ5
Ｖ13＝ｗ0＋ｗ1Ｖ15＋ｗ2Ｖ8＋ｗ3Ｖ12＋ｗ4Ｖ7＋ｗ5Ｖ1＋ｗ6Ｖ11＋ｗ7Ｖ5
＋ｗ8Ｖ14＋ｗ9Ｖ17＋ｗ10Ｖ16＋ｗ11Ｖ20
【００８２】
そして、「チェック」３１項目に、前回の更新を示す「２」が設定されている道路リンク（リンク番号１１〜１９，２１，２４）の関連道路リンク（隣接道路リンク）のうち、今回の入力情報（図１０）に基づく速度情報の更新が未だなされていない道路リンク（チェック＝０）を抽出する。ここでは、リンク番号２２，２３の２個の道路リンクが抽出される（図１３参照）。これら２個の道路リンクが、次の推定対象道路リンクとなる。
【００８３】
そして、推定システム１１は、２個の推定対象道路リンクそれぞれについての関連道路リンクを、推定データベース１３から読み出すとともに、２個の推定対象道路リンクそれぞれについて設定された重み（推定用パラメータ）を、重みデータベース１５から読み出し、これらを用いて、各推定対象道路リンクの速度情報の推定値を算出する。算出された、速度情報の推定値は、推定データベース１３の「速度情報」にセットされ、速度情報についての第３回目の更新が行われる。なお、更新された道路リンクについては、「チェック」３１に、第３回目の更新で速度情報が更新されたことを示す「３」が設定される。
【００８４】
上記のような処理は、全ての道路リンクについての速度情報が推定されるまで繰り返される（ステップＳ４）。ここでは、３回の更新により全ての速度情報が補完されたため、推定処理を終了する。
【００８５】
すると、推定データベースの内容の出力が行われる（ステップＳ５）。
さらに、今回の入力情報（図１０）に基づく、推定処理が終了した推定データベース１３の各道路リンクのデータのうち、「学習？」３５に「１」が設定されたリンク番号２０の道路リンクのスナップショット（図１４参照）を、学習用データベース１４に追加する。ここで、スナップショットとは、「学習？」３５に「１」が設定されたリンク番号の道路リンクの「速度情報」（標本情報）と、当該道路リンクの関連道路リンクの「速度情報」（当該標本情報が取得できた要素についての情報を推定するために用いられる一又は複数の他の要素に関する情報）と、の組み合わせを記憶したものである。ここで、「学習？」３５に「１」が設定されたリンク番号の道路リンクの速度情報は、プローブ情報から得られた値であるから実測値である。また、当該道路リンクの関連道路リンクの「速度情報」には、ＶＩＣＳ情報から得た実測値と推測値とが混在している。
【００８６】
スナップショットは、入力情報が取得されて、推定データベースの全道路リンクの更新（ステップＳ３，Ｓ４）が行われる度に発生する。このスナップショットは、プローブ情報を取得できた道路リンクについて発生する。
したがって、上記の例では、リンク番号２０の道路リンクのみスナップショットが発生したが、推定データベースの全道路リンクの更新（ステップＳ３，Ｓ４）が何度も行われると、他の道路リンクについてもスナップショットが蓄積される。また、入力情報が繰り返し発生するほどの十分な時間が経過すると、一つの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る。
【００８７】
図１５は、複数の道路リンクについて、それぞれ複数のスナップショットが蓄積された学習用データベース１４の内容を示している。
このようにして多数のスナップショットが蓄積された学習用データベース１４に基づいて、学習システム１２が、重みデータベース１５に記憶されている重み（推定用パラメータ）の学習（最適化）を行って、重みデータベース１５の内容を更新する。
【００８８】
図１６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６）を構成する中間層の数、学習計数など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６に示すような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、学習用データベース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データから、重みの最適値を算出する。重みの最適値の算出は、例えば、最小自乗法などによって行える。
【００８９】
重みの最適値の算出は、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）。
【００９０】
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。
【００９１】
重みデータベース１５が更新された後に、ＶＩＣＳ情報及びプローブ情報からなる入力情報が発生すると、推定システム１１による速度情報の推定は、新たな重みを用いて、より精度良く行われる。このように、本実施形態の交通情報推定装置１では、運用を続けることで、交通情報（速度情報）の推定精度が自然に向上する。
【００９２】
［３．速度情報（交通情報）の推定順序の決定］
以下では、先に説明した交通情報推定装置１において、道路リンクの速度情報を推定する際に、速度情報を推定する道路リンクの順序（推定順序）を決める方法について説明する。
【００９３】
まず、以下では、図１７に示すように接続された道路リンクを想定する。図１７に示す道路リンク構造では、図７に示す道路リンク構造においては道路リンクＶ２２の逆方向の道路リンクとして設定されていた道路リンクＶ２３が省略され、代わりに、道路リンクＶ２３は、道路リンクＶ１４に対して順方向かつ並行するものとして設定されている。
また、図１７の道路リンク構造では、道路リンクのリンク端が接続されるノード（図１７において丸印）それぞれに、１〜７のノード番号が付されている。これらのノードは、例えば交差点などのように、道路リンクが示す道路同士の接続点を示している。
【００９４】
図１８は、交通情報推定装置１がＶＩＣＳ情報及び存在する場合にはプローブ情報を取得した場合に、その推定エンジン１１が、ＶＩＣＳ情報もプローブ情報も得られない道路リンク（推定対象道路リンク）の交通情報（速度情報）を推定する際に、交通情報を推定する道路リンクの順序（推定順序；推定データベースにおける速度情報の更新順序）を決定する手順を示している。
より具体的には、図１８は、既述の図５のステップＳ３において、速度情報が得られていない道路リンクについて速度情報を推定する際に、速度情報を推定する道路リンクの順序を決定する手段を示している。
【００９５】
推定順序を決定する際には、推定エンジン１１は、まず、図１７に示すような道路リンク構造に対応したリンク−ノード接続テーブルＴ１を参照して、速度情報が得られた道路リンクが接続されているノードを抽出する（ステップＳ２１）。リンク−ノード接続テーブルＴ１は、各道路リンクが接続されているノードを示すテーブルであり、具体的な説明は後述する。なお、ステップＳ２１では、ステップＳ２３による繰り返しにおいて、先行するステップＳ２１において既に抽出されたノードを除いて抽出される。
【００９６】
ここでは、リンク番号１〜１０の道路リンクについてＶＩＣＳ情報が取得でき、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できたものとする。この場合、これらの道路リンク１〜１０及び２０に接続されているノードは、図１７より明らかなように、ノード番号１〜４及び６のノードであるため、ステップＳ２１では、ノード番号１〜４及び６のノードが抽出される。
【００９７】
続いて、推定エンジン１１は、図１７に示すような道路リンク構造に対応したノード−リンク接続テーブルＴ２を参照して、抽出されたノードに接続されているとともに、推定データベースにおける速度情報が未更新である道路リンクを抽出する（ステップＳ２２）。ノード−リンク接続テーブルＴ２は、各ノードに接続されている道路リンクを示すテーブルであり、具体的な説明は後述する。
【００９８】
上記のように抽出ノードがノード番号１〜４及び６のノードである場合、ステップＳ２２では、リンク番号１１〜１９，２１，２３，及び２４の道路リンクが抽出される。これらのリンク番号１１〜１９，２１，２３，及び２４の道路リンクが最初に推定される道路リンク群である。
【００９９】
上述のように抽出された道路リンク群が、速度情報が得られていない道路リンクの全てであれば、推定順序の決定処理は終了するが、全てでない場合にはステップＳ２１及びステップＳ２２を繰り返す。上記の例では、全てではない（リンク番号２２の道路リンクが残っている）ため、再びステップＳ２１及びステップＳ２２が実行される。
【０１００】
二度目のステップＳ２１では、先のステップＳ２２において抽出された道路リンク（リンク番号１１〜１９，２１，２３，及び２４）が接続されているノードのうち、先のステップＳ２１において未抽出のノードを抽出する。ここでは、ノード番号５及び７のノードが抽出される。
【０１０１】
さらに二度目のステップＳ２２が行われ、抽出されたノード番号５及び７に接続された道路リンクであって、速度情報が取得ないし推定されておらず推定データベースにおける速度情報が未更新の道路リンクとして、リンク番号２２の道路リンクが抽出される。このリンク番号２２の道路リンクが２番目に推定される道路リンクとなる。
【０１０２】
ここでは、ステップＳ２１及びステップＳ２２の２回の繰り返しによって、図１７におけるすべての道路リンクの推定順序が決定されるため、二度目のステップＳ２３において、推定順序決定処理は終了させられる。
【０１０３】
上記のように、推定順序を決定することで、速度情報が得られた道路リンク（リンク番号１〜１０，２０）に直接接続されている道路リンクを最優先し、速度情報が得られた道路リンクとの間に介在している道路リンクの数が多い道路リンクほど順序が後になるように、推定順序が決定され、速度情報が得られた道路リンクに近い道路リンクから遠い道路リンクへ順に推定が波及する。
【０１０４】
［４．接続テーブルＴ１，Ｔ２の生成と利用方法］
図１９は、図８に示す推定データベース１３の構造の変形例を示している。以下では、図１９に示す推定データベース構造が与えられた場合に、リンク−ノード接続テーブルＴ１及びノード−リンク接続テーブルＴ２を生成する手法について説明する。
【０１０５】
まず、図１９の推定データベース１３は、「推定順序」３１、「規格化速度」（速度情報）３２、「リンク長（ｋｍ）」３４、「道路種別」３６、「学習？」３５、「関連道路リンク情報」３３のデータ項目を有しており、各道路リンク（リンク番号）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。
【０１０６】
なお、図１９において、図８におけるデータ項目と同じ名称の項目は、同じ役割を持つ。また、図１９における「推定順序」３１は、図８における「チェック」３１の項目に対応する。さらに、図１９における「道路種別」３６は、高速道路、一般道路などの道路種別を示している。
【０１０７】
図１９の「関連道路リンク情報」３３は、図８のものとほぼ同様であるが、図８のように「逆」、「Ａ順」、「Ａ逆」、「Ｂ順」、「Ｂ逆」の５種類ではなく、これらに「順」を加えた６種類となっている。「順」とは、ある道路リンクと順方向で並行する道路リンク（道路リンク後端及び前端が共通する道路リンク）を示し、例えば、リンク番号１４の道路リンクについては、リンク番号２３の道路リンクが「順」の道路リンクとなる。
また、図２４の「関連道路リンク情報」３３では、「順」「Ａ順」、「Ｂ順」、「Ａ逆」、「逆」、「Ｂ逆」それぞれに属する道路リンクの個数が記録される。
【０１０８】
さて、図１９に示す推定データベース構造から、接続テーブルＴ１，Ｔ２を生成するには、まず、図１９に示すような道路リンク単位の推定データベースの「関連道路リンク情報」３３から、図２０に示すような道路リンク端単位の「関連道路リンク情報」を生成する。
【０１０９】
ここで、各道路リンクには、道路リンク端として後端（Ａ端）と前端（Ｂ端）とがあり、後端（Ａ端）に接続する道路リンクとしては、自リンク、「順」、「逆」、「Ａ順」、「Ａ逆」があり、前端（Ｂ端）に接続する道路リンクとしては、自リンク、「順」、「逆」、「Ｂ順」、「Ｂ逆」がある。例えば、リンク番号「１」の道路リンクであれば、後端（Ａ端）に接続する道路リンク（自リンクを含む）としては、リンク番号１，８，１２，７，１５，１１，５，１３の道路リンクがあり、前端（Ｂ端）に接続する道路リンク（自リンクを含む）としては、リンク番号１，８，４，９，３，６の道路リンクがある。
【０１１０】
このようにして、図１９の道路リンク単位の「関連道路リンク情報」３３から、各道路リンクの後端（Ａ端）及び前端（Ｂ端）それぞれに接続する道路リンクを抽出し、図２０に示す生成する。
また、図２０では、道路リンク端に対応するノードのノード番号（「Ｎｏｄｅ番号」）も記録可能である。
【０１１１】
さらに、図２０に示す道路リンク端単位の「関連道路リンク情報」それぞれを、リンク番号でソートする。図２０における「ソート後の関連道路リンク」の項目は、各道路リンク端についてソートした結果を示している。
これらのソート結果のうち、ソート結果が同一のものには、図２０に示すように、同一の「Ｎｏｄｅ番号」が記録される。
【０１１２】
図２０に示す「リンク番号」と「Ｎｏｄｅ番号」とから、図３１（ａ）に示すリンク−ノード接続テーブルＴ１が生成される。図３１は、各道路リンクについて、リンクの後端又は前端が接続されるノードのノード番号を示している。なお、図３１（ａ）では、後端が接続されるノードのノード番号を括弧付き数字で示しているように、リンク−ノード接続テーブルＴ１では、接続されるリンクの後端及び前端の区別が付くように、ノード番号が記録される。
【０１１３】
また、図２１（ａ）は、図２０に示す「Ｎｏｄｅ番号」と「ソート後の関連道路リンク」から生成されたノード−リンク接続テーブルＴ２を示している。このテーブルＴ２は、図２０に示す「Ｎｏｄｅ番号」及び「ソート後の関連道路リンク」において、「Ｎｏｄｅ番号」ないし「ソート後の関連道路リンク」が重複するものを削除し、各ノードに接続された道路リンクを示したものである。なお、図２１（ｂ）では、後端が接続される道路リンクのリンク番号を括弧付き数字で示しているように、ノード−リンク接続テーブルＴ２では、接続されるリンクの後端及び前端の区別が付くように、リンク番号が記録される。
【０１１４】
さらに、両接続テーブルＴ１，Ｔ２は、それぞれ、「推定順序」（更新順序）の項目を有する。この「推定順序」項目は、次のように利用される。
【０１１５】
まず、図１７に示す道路リンクに関し、ある時点において、図２４に示すようにＶＩＣＳ情報及びプローブ情報が得られたものとする。図１９では、リンク番号１〜１０の道路リンクについてのＶＩＣＳ情報が得られ、リンク番号２０の道路リンクについてのブローブ情報が得られ、それらから算出された速度情報が、推定データベース１３の「規格化速度」（速度情報）の項目にセットされている。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。
【０１１６】
また、ＶＩＣＳ情報又はプローブ情報が得られた道路リンクについては、推定データベース１３の「推定順序」（更新順序）３１の項目に、推定（更新）を示す順序として「１」がセットされる。
【０１１７】
さらに、図２１（ａ）に示すように、ＶＩＣＳ情報又はプローブ情報が得られた道路リンクについては、リンク−ノード接続テーブルＴ１の「推定順序」（更新順序）の項目にも「１」がセットされ、速度情報が、「規格化速度」（速度情報）の項目にセットされる。なお、「推定順序」の初期値は、データベース１３及び各テーブルＴ１，Ｔ２において「０」である。
【０１１８】
上記の状態で、図１８のステップＳ２１のリンク−ノード接続テーブルＴ１の参照が行われると、図２２（ａ）に示すように、ＶＩＣＳ情報又はプローブ情報が得られた道路リンク（リンク番号１〜１０及び２０）が接続されているノードのノード番号が抽出される。リンク番号１〜１０及び２０の道路リンクが接続されているノードとしては、ノード番号１，２，３，４，６のノードが抽出される。なお、抽出されるノード番号としては、ノード−リンク接続テーブルＴ２において、「推定順序」が「０」となっているものに限られるが、図２１に示すようにこの時点では、テーブルＴ２の「推定順序」は全て「０」であるため、テーブルＴ１において、ＶＩＣＳ情報又はプローブ情報が得られた道路リンクが接続されているノード全てのノード番号が抽出される。
【０１１９】
抽出されたノード番号１，２，３，４，６のノードについては、図２２（ｂ）に示すように、ノード−リンク接続テーブルＴ２の「推定順序」項目において、「１」がセットされる。
【０１２０】
続いて、図１８のステップＳ２２のノード−リンク接続テーブルＴ２の参照が行われると、図２２（ｂ）に示すように、ノード番号１，２，３，４，６のノードに接続された道路リンクであって、リンク−ノード接続テーブルＴ１において「推定順序」が「０」となっている道路リンク（「規格化速度」が未更新の道路リンク）が抽出される。ここでは、リンク番号１１〜１９，２１，２３，２４の道路リンクが抽出される。
【０１２１】
抽出されたリンク番号１１〜１９，２１，２３，２４の道路リンクについては、図２３（ａ）に示すように、リンク−ノード接続テーブルＴ１の「推定順序」項目において、「２」がセットされる。
【０１２２】
２回目のステップＳ２１のリンク−ノード接続テーブルＴ１の参照においては、当該テーブルＴ１の「推定順序」項目に「２」がセットされた道路リンク（リンク番号１１〜１９，２１，２３，２４の道路リンク）について、当該リンクに接続されたノードであって、ノード−リンク接続テーブルＴ２において「推定順序」が「０」のままのものを抽出する。ここでは、ノード番号５，７のノードが抽出される。そして、ノード番号５，７のノードについては、ノード−リンク接続テーブルＴ２の「推定順序」が「２」にセットされる（図２３（ｂ）参照）。
【０１２３】
２回目のステップＳ２２のノード−リンク接続テーブルＴ２の参照においては、図２３（ｂ）に示すように、当該テーブルＴ２の「推定順序」項目に「２」がセットされたノード（ノード番号５，７）について、ノードに接続された道路リンクであって、リンク−ノード接続テーブルＴ１において「推定順序」が「０」のままのものを抽出する。ここでは、リンク番号２２の道路リンクが抽出される。道路リンク２２については、リンク−ノード接続テーブルＴ１の「推定順序」が「３」にセットされる（図２４（ａ）参照）。
【０１２４】
図２４（ａ）に示すように、全ての道路リンクの「推定順序」に初期値である「０」以外の値がセットされ、全ての道路リンクの推定順序（更新順序）がテーブルＴ１の「推定順序」に示すように決定されたことになる。したがって、推定順序決定処理が終了し（図１８のステップＳ２３）、決定された推定順序で、速度情報（規格化速度）の推定を行う。
【０１２５】
［５．交通情報推定装置に関する数学的説明］
［５．１  規格化速度（速度情報）の推定］
【数３】
2011100378.tif 000005
【０１２６】
【数４】
2011100378.tif 000006
【０１２７】
【数５】
2011100378.tif 000007
【０１２８】
［５．２  重み（推定パラメータ）の学習］
【数６】
2011100378.tif 000008
【０１２９】
【数７】
2011100378.tif 000009
【０１３０】
【数８】
2011100378.tif 000010
【０１３１】
【数９】
2011100378.tif 000011
【０１３２】
【数１０】
2011100378.tif 000012
【０１３３】
【数１１】
2011100378.tif 000013
【０１３４】
［５．３  近似誤差］
【数１２】
2011100378.tif 000014
【０１３５】
【数１３】
2011100378.tif 000015
【０１３６】
［５．４  Ｆ検定による評価］
【数１４】
2011100378.tif 000016
【０１３７】
【数１５】
2011100378.tif 000017
【０１３８】
［６．学習処理の詳細］
図２５のステップＳ３１〜Ｓ４２は、交通情報推定装置における重みの学習処理（一部に速度の推定に関する処理も含む）の詳細を示している。
なお、図１７に示した学習処理は、学習に必要な数の学習用データ（スナップショット）が蓄積された後に行っていたが、図２５に示す学習処理では、蓄積された学習用データ（スナップショット）の数が少ない場合には、学習する重み（推定パラメータ）の数を少なくしておき、蓄積された学習用データ（スナップショット）の数が増えていくに従って、学習する重みの数を増やすように構成されている。このため、図２５のフローチャートでは、速度情報（規格化速度）を取得してからスナップショットを学習用データベース１４に追加する処理の繰り返しが含まれる。
【０１３９】
前述のように交通情報推定装置１は、周期的にＶＩＣＳ情報やプローブ情報を取得する。交通情報推定装置１は、新規にＶＩＣＳ情報やプローブ情報を取得する度に、それらの情報から規格化速度（速度情報）を生成・取得する（ステップＳ３１）。得られた規格化速度は、推定データベース１３にセットされ、推定データベース１３が更新される（ステップＳ３２）。このとき、ＶＩＣＳ情報やプローブ情報を取得できなかった道路リンクについては、推定システム１１による規格化速度（速度情報）の推定が行われ、推定結果によって推定データベース１３が更新される。
【０１４０】
ステップＳ３１において取得した情報が、ＶＩＣＳ情報だけで、プローブ情報が含まれていない場合、ステップＳ３１に戻り。周期的なＶＩＣＳ情報やプローブ情報の取得を継続する（ステップＳ３３）。
一方、ステップＳ３１において取得した情報に、プローブ情報が含まれている場合には、次のステップＳ３４に進む（ステップＳ３３）。
【０１４１】
ステップＳ３４では、プローブ情報が取得できた道路リンクについてのスナップショット（学習用データ）を、学習用データベース１４に追加する（ステップＳ３４）。つまり、推定データベース１３において、「学習？」に学習対象であることを示す「１」が記録されている道路リンクの情報が、学習データベース１４に追加される。
図２６は、リンク番号２０の道路リンクについての、一つのスナップショットが、学習用データベース１４に登録された状態を示している。図２６の学習用データベース１４では、スナップショット数（学習用データ数）ｍ＝１個であるから、前記式（４）において、方程式数ｍ＝１個である。
【０１４２】
ここで、リンク番号２０の道路リンクの規格化速度を推定するために用いられる関連道路リンク（参照道路リンク）の数は、図１９に示すように全部で８個であるが、ここでは「Ｂ逆」の道路リンクは不使用とする。したがって、リンク番号の２０道路リンクの規格化速度を推定するために用いられる関連道路リンク（参照道路リンク）の数ｎ＝６個である。この場合、リンク番号２０の道路リンクの規格か速度を推定するために用いられる重みの数（未知数）ｎ＋１は、６個の関連道路リンクに対応したｗ1〜ｗ6の６個に、ｗ0の１個を加えて、計７個となる。
【０１４３】
したがって、前記式（４）の連立方程式によって、未知数である重みすべての解を得るには、連立方程式の方程式数ｍは、未知数の数ｎ＋１以上である必要がある。よって、未知数である７個の重み全ての解（学習結果）を得ようとすると、７個以上のスナップショットが蓄積されるまで、未知数である重みを解く演算（学習）を行うことができない。  しかし、道路リンクによっては、多くのプローブ情報を取得するのに時間がかかることもあり、必要な数のスナップショットを蓄積するのに時間を要し、その結果、適切な重みを得るのに時間を要する。
【０１４４】
そこで、ここでは、スナップショットの数が少ない場合には、優先順位の高い道路リンク（のグループ）についての重みだけを求めるようにすることで未知数の数を減らし、蓄積されたスナップショットの数が増えていくに従って、所定の優先順位に従って、求める重みの数を増やす。
道路リンクの優先順位は、「順」のグループが第１優先順位、「Ａ順」のグループが第２優先順位、「Ｂ順」のグループが第３優先順位、「Ａ逆」のグループが第４優先順位、「逆」のグループが第５優先順位、「Ｂ逆」のグループが第６優先順位である。「順」・「Ａ順」及び「Ｂ順」といった順方向に接続された道路リンクを、「Ａ逆」・「逆」及び「Ｂ逆」といった逆方向に接続された道路リンクよりも優先するのは、順方向に接続された道路リンクの方が、逆方向に接続された道路リンクよりも、推定対象道路リンクとの相関が高いと考えられるためである。
【０１４５】
図２６に示すリンク番号２０の道路リンクの場合、第１優先順位の「順」の道路リンクは存在しないため、まずは、第２優先順位の「Ａ順」の道路リンクについての重みｗ1、及び重みｗ0を求めることになる。リンク番号２０の道路リンクについての「Ａ順」の関連道路リンクは、１個である（ｎ’＝１）。したがって、図２６のようにスナップショットが１個の場合、前記式（４）は、０．４２＝ｗ0＋０．４４ｗ1となり、未知数の数ｎ’＋１＝２であるのに対し、方程式数ｍ＝１であるため、未知数の解は得られない。
【０１４６】
そこで、交通情報推定システム１は、スナップショット数（方程式数）ｍが、現在の未知数の数ｎ’＋１において、解を求めるのに必要な数に達しているか否かを判定する（ステップＳ３５）。スナップショット数（方程式数）ｍが、必要な数に達していない場合、ステップＳ３１に戻り、スナップショット数が増えるまで、ステップＳ３１〜ステップＳ３５の処理を繰り返す。
ステップＳ３５において、スナップショット数（方程式数）ｍが、必要な数に達したと判定された場合、学習システム１２が式（４）の方程式数ｍ個の連立方程式を解いて、未知数である重みの解を得るための演算（ガウスの消去法等）を行う（ステップＳ３６）。すなわち、重みの学習（最適化）を行う。
【０１４７】
例えば、図２７に示すように、スナップショットが一つ追加されて、スナップショット数（方程式数）ｍ＝２となった場合、ｍ≧ｎ’＋１が成立し、スナップショット数（方程式数）ｍが必要な数に達したことになるため、学習システム１２が解を得るための演算を実行する（ステップＳ３６）。
【０１４８】
ステップＳ３６において、連立方程式の解を求める演算（学習）を実行しても、正常な解が得られない場合がある。正常な解が得られない場合とは、例えば、解が得られない場合や、解が得られてもその解が異常と思われる場合である（解が規格化速度の範囲である０〜１を越えている場合など）。ステップＳ３６において、正常な解が得られなかったと判定された場合、ステップ４１に進み、そうでなければ、ステップＳ３８に進む。
【０１４９】
正常な解（重み）が得られた場合、ステップＳ３８では、その結果を、重みデータベース１５に記録し、解（重み）が得られた各関連道路リンク（参照道路リンク）についての重みを更新する。
【０１５０】
続いて、ステップＳ３６において実行した学習の正当性をＦ検定部１２がＦ検定によって評価する（ステップＳ３９）。Ｆ検定部は、［５．４  Ｆ検定による評価］で説明したように、自由度に基づいてＦ検定を行う。
【０１５１】
Ｆ検定に合格しなかった場合、スナップショット（学習用データ）の数が信頼できる程度には十分でないと判断され、ステップＳ３１に戻る。例えば、図２７では、解は得られたが、Ｆ検定には不合格であるため、解を求める未知数（重み）の数ｎ’＋１の数を増加させることなく、スナップショット（学習用データ）の数を増加させる。図２８ではスナップショットが３個になっても、Ｆ検定に不合格であり、図２９のように、スナップショットが４個になるとＦ検定に合格となる。
【０１５２】
このように、検定部１２ａによる検定に合格するまで、スナップショット（学習用データ）の数を増加させるため、得られる解（重み）の信頼性を高めることができる。なお、本実施形態では、Ｆ検定に合格するか否かにかかわらず、得られた解（重み）で重みデータベース１５を更新するが、Ｆ検定に合格した場合に限って、重みデータベース１５を更新するようにしてもよい。
【０１５３】
ステップＳ３９において、検定に合格すると、解を求める未知数（重み）の数ｎ’＋１を増加させる（ステップ４０）。つまり、重みを求める対象となる関連道路リンク（参照道路リンク）として、次の優先順位のグループに属する道路リンクを追加する。ここでは、「Ａ順」の次の優先順位を持つ「Ｂ順」に属する３つの道路リンク（リンク番号１４，１５，２３）が追加させる。したがって、解を求める未知数（重み）の数ｎ’＋１＝５となる。なお、追加した道路リンクに対応する重みの初期値は「０」である。ステップＳ４０によって道路リンクが追加されるとステップＳ３１に戻る。
【０１５４】
図３０に示すように、さらにスナップショットが一つ追加され、スナップショット数（方程式数）ｍ＝５になると、５個の未知数についての解も得ることができるが、Ｆ検定には不合格であるため、図３１に示すように、スナップショット数（方程式数）ｍ＝６になるとＦ検定に合格する。すると、図３２に示すように、重みを求める対象となる道路リンクとして、次の優先順位である「Ａ逆」に属する一つの道路リンク（リンク番号２４）が追加され、ｎ’＋１＝６となる。以上のような処理を繰り返すことで、スナップショット数が少ないうちは、推定対象道路リンクへの影響のより大きい道路リンクに対する重みだけを推定することができ、全ての重みをまとめて推定するよりも、部分的ではあるが早期に重みを更新することができ、全体として早期に適推定対象道路リンクの速度情報を適切に推定することができる。
【０１５５】
ここで、図３１におけるスナップショット数で、未知数（重み）の解が得られなかった場合には、ステップＳ３７の判定処理からステップＳ４１に進み、評価部１２ｂが、決定係数による学習用データの評価を行う（ステップＳ４１，４２）。
【０１５６】
評価部１２は、前記式（４）における規格化速度の配列（成分が１である列ベクトルを除く）の各行ベクトル間の、決定係数を求める。つまり、図３１の状態で重みを求める対象となっている道路リンク（リンク番号２１，１４，１５，２３）の規格化速度（図３３（ａ）参照）から、図３３（ｂ）に示すように各道路リンク間の決定係数（相関）を求める（ステップＳ４１）。評価部１２ｂは、求めた決定係数のうち最大値をもつ道路リンクの組み合わせ（図３３（ｂ）ではリンク番号１４と２１）を求め、その組み合わせを構成する道路リンクのうち、優先順位のより低いグループに属する道路リンクに関するデータを、各データベース１３，１４，１５から削除する。なお、その組み合わせを構成する道路リンクが同じ優先順位のグループに属する場合には、いずれか一方（例えば、グループ内で後に位置する道路リンク）を削除する（ステップＳ４２）。
【０１５７】
重回帰分析において、未知数（重み）間に相関が高いものが含まれていると重回帰分析が失敗する。そこで、上記のように、解が得られない場合や異常と思われる解が得られた場合には、相関の高い道路リンクの一方を削除することで、正常な解を求めることが可能になる。
図３３（ｃ）は、学習用データベース１４において、決定係数が最大値をとる道路リンクの組み合わせ（リンク番号１４と２１）のうち、優先順位がより低いリンク番号１４のデータ（列ベクトル）を削除した状態を示している。このリンク番号１４の道路リンクについては、対応する重みの値も重みデータベース１５から削除される。したがって、解を得るべき未知数（重み）の数ｎ’＋１は、図３３（ｃ）において、４となる。  ステップＳ４２において道路リンクが削除されると、ステップＳ３５に戻り、再度の学習が行われる。再度の学習では、相関の高い未知数が削除されているため、正常な解を得やすくなる。
【０１５８】
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。
【０１５９】
上記実施形態では、情報推定装置を交通情報推定装置として利用した場合の例を説明したが、母集団に含まれる複数の要素のうち、一部の要素に関する情報が標本情報として取得され、前記母集団に含まれる残りの要素に関する情報を推定するための装置として広く利用することができる。
【０１６０】
例えば、世論調査は全ての国民に対して行われるのではなく、一部の国民を標本にして行われる。一般に、世論調査は都道府県単位で行われることがあるが、４７都道府県全て（母集団）ではなく、特定の一部の都道府県（母集団に含まれる一部の要素）を選んで世論調査を実施し、その結果から、残りの都道府県（母集団に含まれる残りの要素）の結果を推定（補完）する場合に、本発明の情報推定装置を利用することができる。
【０１６１】
例えば、推定対象道路リンクの速度情報を推定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、推定対象道路リンクに接続されているものに限らず、推定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。
【０１６２】
また、時刻の要素を速度情報の推定に反映させたい場合には、時間的に特徴的な変化をする道路リンク（例えば、朝だけ混雑する道路リンク、夜だけ混在する道路リンクなど）を他の道路リンク（関連道路リンク）に含めることもできる。この場合、時間的に特徴的な変化をする道路リンクの速度情報は、全ての推定対象道路リンクに共通して用いられる。
【０１６３】
さらに、本実施形態では、推定対象道路リンクの速度情報を推定するために用いられる他の道路リンクの速度情報として、時間的に同一の時間帯にある速度情報だけを用いたが、異なる時間帯の速度情報を用いても良い。例えば、推定対象道路リンクから遠く離れた道路リンクの場合、その道路リンクにおける交通状況が、推定対象道路リンクに反映されまでには時間遅れがある。そこで、遠く離れた道路リンクの場合、例えば、１時間前の速度情報を推定に用いることで、より適切な推定が行える。
【０１６４】
さらにまた、本実施形態の交通情報推定装置１の推定システム１１が推定の対象とする交通情報は、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。この場合、渋滞度は、上記速度情報の１を混雑、０を順調の２値に割り当てることで算出できる。また、渋滞度を推定対象の交通情報として扱う場合、ニューラルネットワークでは、２値のいずれかを決定するための閾値も推定用パラメータとして必要となる。この場合、閾値も学習部による学習対象となる。
【０１６５】
さらにまた、本実施形態では、推定対象の情報として規格化された速度情報を用いたが、速度に関する情報としては、規格化された速度情報を用いずに、リンク旅行速度そのものを利用してもよい。
【０１６６】
さらにまた、本実施形態では、速度情報の推定の際に、速度情報を推定する道路リンクの順序（推定順序）の決定処理を行ったが、このような推定順序に従って、推定を行う必要はなく、任意の順序で何回か推定を行うことによって、時間はかかるが、推定順序に従って推定した場合と同様の効果を得る事が出来る。
【符号の説明】
【０１６７】
１：交通情報推定装置，２：車載装置，３：プローブ車両，４：路側通信機，５：路側センサ，６：ＶＩＣＳセンタコンピュータ，１１：推定システム（推定部），１２：学習システム，１２ａ：Ｆ検定部，１２ｂ：評価部，１３：推定データベース，１４：学習用データベース，１５：重みデータベース，１６：入力情報処理部，１７：ＶＩＣＳ情報処理部，１７ａ：リンク旅行速度算出部，１７ｂ：速度情報変換部，１８：プローブ情報処理部，１８ａ：リンク旅行速度算出部，１８ｂ：速度情報変換部，１９：変換情報，２０：学習部
【図１】
2011100378.tif 000018
【図２】
2011100378.tif 000019
【図３】
2011100378.tif 000020
【図４】
2011100378.tif 000021
【図５】
2011100378.tif 000022
【図６】
2011100378.tif 000023
【図７】
2011100378.tif 000024
【図８】
2011100378.tif 000025
【図９】
2011100378.tif 000026
【図１０】
2011100378.tif 000027
【図１１】
2011100378.tif 000028
【図１２】
2011100378.tif 000029
【図１３】
2011100378.tif 000030
【図１４】
2011100378.tif 000031
【図１５】
2011100378.tif 000032
【図１６】
2011100378.tif 000033
【図１７】
2011100378.tif 000034
【図１８】
2011100378.tif 000035
【図１９】
2011100378.tif 000036
【図２０】
2011100378.tif 000037
【図２１】
2011100378.tif 000038
【図２２】
2011100378.tif 000039
【図２３】
2011100378.tif 000040
【図２４】
2011100378.tif 000041
【図２５】
2011100378.tif 000042
【図２６】
2011100378.tif 000043
【図２７】
2011100378.tif 000044
【図２８】
2011100378.tif 000045
【図２９】
2011100378.tif 000046
【図３０】
2011100378.tif 000047
【図３１】
2011100378.tif 000048
【図３２】
2011100378.tif 000049
【図３３】
2011100378.tif 000050