(57)【要約】【課題】本発明の目的は、複数のエレベーターの運行データが取れるようなビルにおける乗り継ぎ移動を考慮した複数バンクOD行列の推定を行うことである。【解決手段】複数エレベーターバンクのバンク内OD行列と乗り継ぎが行われる階床、バンクの情報である乗り継ぎ階情報とを入力とし、複数エレベーターバンクのバンク内OD行列を統合し乗り継ぎ移動に関するODデータを推定演算する手段により、複数バンクOD行列を推定する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のエレベーターバンクにおける各エレベーターバンク内の交通流情報であるバンク内OD行列と、前記エレベーターバンク間を乗り継ぎ可能な乗り継ぎ階情報と、に基づいて、前記バンク内OD行列のうち、前記乗り継ぎ階が共通する乗り継ぎ関連バンク内OD行列を抽出する抽出部と、
前記抽出ステップによって抽出された前記乗り継ぎ関連バンク内OD行列の内、前記乗り継ぎ階を到着階とするODデータを含む第一の乗り継ぎバンク内OD行列と、前記乗り継ぎ階を出発階とするODデータを含む第二の乗り継ぎバンク内OD行列と、を組み合わせ乗り継ぎ関連ODデータを作成するマッチング部と、
前記マッチング部によって組み合わされた前記乗り継ぎ関連ODデータから、前記バンク間を乗り継いで移動する利用者のODデータを推定し、複数バンク全体のOD行列である複数バンクOD行列を生成する推定部と、を備えることを特徴とするOD行列推定装置。
【請求項２】
前記バンク内OD行列は、所定時刻における一回の運転の交通流情報である所定時刻バンク内OD行列であることを特徴とする、請求項１に記載のOD行列推定装置。
【請求項３】
前記エレベーターバンク内において、所定時刻における一回の運転の交通流情報である所定時刻バンク内OD行列に基づき、特定時区間内の前記所定時刻バンク内OD行列を合成して特定時区間バンク内OD行列を作成する合成部を更に備え、
前記抽出部は、前記合成部によって合成された前記特定時区間バンク内OD行列から前記乗り継ぎ関連バンク内OD行列を抽出することを特徴とする、請求項１記載のOD行列推定装置。
【請求項４】
前記乗り継ぎ関連バンク内OD行列から、乗り継ぎ階におけるODデータと、乗り継ぎ階以外のODデータと、を分離する分離部を更に備え、
前記マッチング部は、前記分離部にて生成された前記乗り継ぎ階におけるODデータのうち、前記乗り継ぎ階を到着階とするODデータと、前記乗り継ぎ階を出発階とするODデータと、を組み合わせ前記乗り継ぎ関連ODデータを作成することを特徴とする、請求項３記載のOD行列推定装置。
【請求項５】
前記マッチング部は、乗り継ぎパターンごとに、前記乗り継ぎ階を到着階とするODデータと、前記乗り継ぎ階を出発階とするODデータと、を割り当てることで組合せを行うことを特徴とする、請求項４記載のOD行列推定装置。
【請求項６】
各バンクのエレベーターの平均的な移動時間を表す一周平均時間に基づき、一周平均時間が前記特定時区間に占める割合に従い、前記第一の乗り継ぎ関連OD行列に含まれる前記乗り継ぎ階を到着階とするODデータの一部を別の時間帯の前記乗り継ぎ階を到着階とするODデータに移行させるデータ調整部を更に備え、
前記マッチング部は、前記データ調整部によって調整されたODデータを組み合わせ前記乗り継ぎ関連ODデータを作成することを特徴とする、請求項４記載のOD行列推定装置。
【請求項７】
前記特定時区間における前記乗り継ぎ階での離脱人数と発生人数と、に基づき、前記特定時区間バンク内OD行列または前記所定時刻バンク内OD行列の乗り継ぎ階の成分から前記離脱人数および発生人数を差し引くデータ分離部を更に備え、
前記マッチング部は、前記データ分離部により加工された特定時区間バンク内OD行列または所定時刻バンク内OD行列から前記乗り継ぎ関連ODデータを生成することを特徴とする請求項２または３に記載のOD行列推定装置。
【請求項８】
前記推定部は、前記乗り継ぎ階を到着階とするODデータにおける出発階別の成分の人数割合に応じ、乗り継ぎ階を出発階とするODデータの各成分の値を振り分けることで、バンク間を乗り継いで移動する利用者のODデータを推測することを特徴とする請求項１記載のOD行列推定装置。
【請求項９】
前記推定部は、前記利用者のODデータを推定した後、前記乗り継ぎ階以外のODデータを合成して前記複数バンクOD行列を生成することを特徴とする、請求項４記載のOD行列推定装置。
【請求項１０】
複数のエレベーターバンクにおける各エレベーターバンク内の交通流情報であるバンク内OD行列と、前記エレベーターバンク間を乗り継ぎ可能な乗り継ぎ階情報と、に基づいて、前記バンク内OD行列のうち、前記乗り継ぎ階が共通する乗り継ぎ関連バンク内OD行列を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップによって抽出された前記乗り継ぎ関連バンク内OD行列の内、前記乗り継ぎ階を到着階とするODデータを含む第一の乗り継ぎバンク内OD行列と、前記乗り継ぎ階を出発階とするODデータを含む第二の乗り継ぎバンク内OD行列と、を組み合わせ乗り継ぎ関連ODデータを作成するマッチングステップと、
前記マッチングステップによって組み合わされた前記乗り継ぎ関連ODデータから、前記バンク間を乗り継いで移動する利用者のODデータを推定し、複数バンク全体のOD行列である複数バンクOD行列を生成する推定ステップと、を備えることを特徴とするOD行列推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はビル内交通推定方法およビル内交通推定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
エレベーターの適切な運用や、使い勝手の改善に向けたリニューアル計画にあたっては、ビルの交通需要をまず把握することが重要である。
【０００３】
特許文献１では、エレベーターの各階における乗降人数とカゴ内ボタンの押下タイミングからなる運行データから、利用者がどの階からどの階へ移動したかの交通流を表すOD行列（Origin-Destination Matrix）を推定する装置が提案されている。
【０００４】
OD行列の導出について、従来は一つのエレベーターバンク（群）の運行データからそのバンクのサービス階において導出できれば十分であった。従来は利用者がバンク間を乗り継ぐような移動をするビルが少なく、乗り継ぎ移動を把握するニーズは無かったからである。実際、特許文献１は単一エレベーターバンクによる移動のOD行列を推定するものとなっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開昭５８−１５２７６９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ビルの大規模化、複雑化が進む今日では、バンク間の乗り継ぎが必要なビルは年々増加しており、乗り継ぎ移動を把握するニーズが生まれてきている。しかし、特許文献１の手法には、複数バンクのデータを組み合わせる機構は備わっていないため、エレベーター乗り継ぎを考慮したビル全体OD行列は算出できない。
【０００７】
そこで本発明の目的は、乗り継ぎ移動を考慮したビル全体OD行列の推定を行うことである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明は、複数のエレベーターバンクにおける各エレベーターバンク内の交通流情報であるバンク内OD行列と、前記エレベーターバンク間を乗り継ぎ可能な乗り継ぎ階情報と、に基づいて、前記バンク内OD行列のうち、前記乗り継ぎ階が共通する乗り継ぎ関連バンク内OD行列を抽出する抽出部と、
前記抽出ステップによって抽出された前記乗り継ぎ関連バンク内OD行列の内、前記乗り継ぎ階を到着階とするODデータを含む第一の乗り継ぎバンク内OD行列と、前記乗り継ぎ階を出発階とするODデータを含む第二の乗り継ぎバンク内OD行列と、を組み合わせ乗り継ぎ関連ODデータを作成するマッチング部と、
前記マッチング部によって組み合わされた前記乗り継ぎ関連ODデータから、前記バンク間を乗り継いで移動する利用者のODデータを推定し、複数バンク全体のOD行列である複数バンクOD行列を生成する推定部と、を備えるものである。
【発明の効果】
【０００９】
エレベーターバンク間の乗り継ぎを考慮した複数バンク全体のOD行列を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の複数バンクOD行列を推定する方法におけるシステム構成とデータの流れの一例を示した図である。
【図２】本発明で取り扱うビルの乗り継ぎ階情報の一例を示した図である。
【図３】本発明で取り扱う、複数エレベーターバンクからそれぞれ生成されるバンク内OD行列の一例を示した図である。
【図４】本発明で行う抽出マッチング部の処理内容の一例を示す図である。
【図５】本発明で行う合成部の処理結果を示す図である。
【図６】本発明で行う抽出部の処理結果を示す図である。
【図７】本発明で行うマッチング部の処理結果を示す図である。
【図８】本発明で行う推定部の処理内容を示す図である。
【図９】本発明で行う振り分け処理後の処理結果を示す図である。
【図１０】本発明の処理により得られる複数バンクOD行列を示す図である。
【図１１】本発明で行う抽出マッチング部の処理内容の一例を示す図である。
【図１２】本発明で行うデータ分離部への入力の一例を示す図である。
【図１３】本発明で行うデータ分離部により分離される乗り継ぎ階でのODデータを示す図である。
【図１４】本発明で行うデータ分離部の処理結果を示す図である。
【図１５】本発明で行うデータ調整部への入力の一例を示す図である。
【図１６】本発明で行うデータ調整部の処理結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、実施例を図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００１２】
本発明における実施形態のシステム構成の一例を図１を用いて説明する。図１は、本発明の複数バンクOD行列を推定する方法におけるシステム構成とデータの流れの一例を示した図である。
【００１３】
利用者のエレベーター乗り継ぎに関わる複数のエレベーター群（バンク）100、101にはそれぞれ、エレベーターの乗降人数や各ボタンの押下タイミングから例えば特許文献１の方法などで予測された各バンクのサービス階におけるOD行列のデータであるバンク内OD行列102、103、104、105、106、107の情報が記録されている。
【００１４】
なお、図１のバンク内OD行列データ102、103、104、105、106、107ではバンク数はバンク１100、バンク２101の２つであるが、バンク数は３つ以上でもよい、かつバンク内OD行列の数も図に示した数から上下してもかまわない。
【００１５】
まず、各バンクのバンク内OD行列102、103、104、105、106、107は、乗り継ぎが行われる階床およびバンクのデータである乗り継ぎ階情報108とともに、抽出マッチング部109に入力される。
【００１６】
抽出マッチング部109では、入力された各バンクのバンク内OD行列から、乗り継ぎ階が共通する乗り継ぎ関連バンク内OD行列が抽出され、その中から、乗降人数情報が記録されたODデータを抽出し、乗り継ぎ移動パターンごとに、乗り継ぎ階を到着階とするODデータと、乗り継ぎ階を出発階とするODデータと、を一つずつ割り当てた、乗り継ぎ関連ODデータ110を生成する。
【００１７】
また、抽出マッチング部109によって抽出されなかったODデータを、乗り継ぎ非関連ODデータ111として別に出力する。
【００１８】
出力された乗り継ぎ関連ODデータ110および乗り継ぎ非関連ODデータ111は、推定ステップ112に入力される。推定部112では、乗り継ぎ関連ODデータ110からエレベーターを乗り継いで移動する利用者のODデータを推定し、乗り継ぎ非関連ODデータ111と組み合わせることで、複数バンク全体のＯＤ行列である複数バンクＯＤ行列113を生成、出力する。
【００１９】
以下では本構成におけるデータおよび処理の詳細について説明する。
【００２０】
本発明の構成として使われているデータについて説明する。
【００２１】
まず、乗り継ぎ階情報108について図２を用いて説明する。乗り継ぎ階情報108はどのバンクとどのバンクがどの階床で乗り継ぐことができるかを示すものであり、例えば、図２のように、各エレベーターバンクのサービス階および、乗り継ぎ階床を示すもので与えられる。
【００２２】
バンク１201、バンク２202、バンク３203に示される各バンクのサービス階はサービスの有無204、205により分類される。また、バンク１とバンク２が乗り継ぎ階床3階で乗り継げるという情報207と、バンク１とバンク３が乗り継ぎ階床３階で乗り継げるという情報208が格納されている。乗り継ぎ階情報108についての説明は以上である。
【００２３】
次にバンク内OD行列102、103、104、105、106、107について図３を用いて説明する。バンク内OD行列114は各バンクのサービス階における利用者の乗車階と降車階を記載した行列データのことである。例えば、成分309からは08：01に１階を出発したエレベーターに対し、1階から３階に向かった人が３人乗車していたことが読み取れる。バンク内OD行列303、304、305、306、307、308のようにバンク内OD行列はエレベーターの出発時刻と紐付けられた状態で与えられる。このような時間の紐付け方になるのは、エレベーター運行データからOD行列を算出する際にエレベーターの上昇や下降ごとにそれぞれOD行列を算出するからである。
【００２４】
このように、一回の運転ごとに算出されたOD行列のことを本発明では所定時刻OD行列と呼ぶ。一方で、時間データの紐付け方はこの通りではない。例えば『08:30-08:35』というように、特定の時区間ごとに移動人数を集計する方法がある。このような紐付け方法は、当該時間帯に含まれるOD行列を足し合わせることで可能である。このように特定時区間に紐付けられたOD行列を本発明では特定時区間OD行列と呼ぶ。また、本発明では、OD行列の一部の成分を抜き出したものをODデータと呼ぶ。
【００２５】
続いて、本実施例にて行われる処理について説明する。図１に示したとおり、大まかな処理は抽出マッチング部109および推定部112の２つの処理である。以下ではそれぞれの処理の詳細について説明する。
【００２６】
まず、抽出マッチング部109について説明する。抽出マッチング部では、前述の通り、入力された各バンクのバンク内OD行列から、乗り継ぎ階におけるODデータを抽出し、各乗り継ぎ移動パターンに乗り継ぎ階を到着階とするODデータと乗り継ぎ階を出発階とするODデータを一つずつ割り当てた、乗り継ぎ関連ODデータ110を生成するということを行う。これにより、エレベーターを乗り継ぐ移動のODデータを推定するために必要な乗り継ぎ階に到着する人のODデータおよび乗り継ぎ階を出発する人のODデータがセットで得られるため、複数バンクOD行列113を推定する準備が整う。
【００２７】
抽出マッチング部109の処理の詳細を図４を用いて説明する。処理は合成部401、抽出部402、マッチング部403の３つの処理により構成される。
【００２８】
まず、合成部401について説明する。合成部401では特定時区間内の所定時刻バンク内ＯＤ行列114を合成して特定時区間バンク内ＯＤ行列を作成する。例えば、バンクOD行列303、304、305、306、307、308が与えられたとし、特定時区間を08：00から５分刻みに取るとする。この場合、08：00〜08：05にあるバンク内OD行列を各バンクで足し合わせるという処理を行う。つまり、行列303と行列304、行列305と行列306、行列307と行列308をそれぞれ足し合わせるということを行う。
【００２９】
結果、図５の特定時区間バンク内OD行列500、501、502がそれぞれ得られる。以上の処理により、所定時刻バンク内OD行列が特定時区間OD行列に変換される。なお、時区間は等間隔に取る必要はなく、各バンクのエレベーターの一回の運転のデータ同士を組み合わせられるような短い時区間を取っても良い。合成部401の説明は以上である。
【００３０】
次に抽出部402について説明する。抽出部402では、合成部401で得られた特定時区間バンク内OD行列から、乗り継ぎ階におけるODデータと、乗り継ぎ階以外のODデータと、を分離するということを行う。
【００３１】
例えば、図５の特定時区間バンク内OD行列500、501、502にこの処理を行うとする。乗り継ぎ階情報として、図２より、バンク１とバンク２が３階で乗り継がれるという情報207と、バンク１とバンク３が乗り継ぎ階３階で乗り継がれるという情報208が与えられているとする。この下で、乗り継ぎ階床３階でのデータとそれ以外のデータを分離するということを行う。その結果を図６に示す。行列500を例にとると、３階を降車階にしているデータ503、504および、3階を乗車階にしているデータ505、506を乗り継ぎ階におけるデータ601、602として分類する。一方、それ以外のデータ507、508に関しては、乗り継ぎ階以外のデータ603、604として分類し、乗り継ぎ非関連ODデータ111として推定ステップ112に出力する。以上の処理により、乗り継ぎ階におけるODデータが抽出されることで、乗り継ぎ移動を推定するためのデータとそれ以外のデータを分離することができた。抽出部402の説明は以上である。
【００３２】
続いて、マッチング部403の説明を行う。マッチング部403では、乗り継ぎ階情報108により決まる各乗り継ぎ移動パターンに乗り継ぎ階を到着階とするODデータと乗り継ぎ階を出発階とするODデータを一つずつ割り当てる。
【００３３】
例えば、抽出部402にてデータ600が得られたとする。まず、乗り継ぎ階情報108に基づき、乗り継ぎ移動のパターンを列挙する。今回の例では、バンク１→バンク２、バンク１→バンク３、バンク２→バンク１、バンク３→バンク１の４パターンである。次に、この乗り継ぎパターンそれぞれに、乗り継ぎ階を到着階とするODデータと乗り継ぎ階を出発階とするODデータを一つずつ割り当てる。
【００３４】
ただし、同一バンクが複数の乗り継ぎパターンで使用されている場合は、当該バンクのデータを分割して割り当てる。これをデータ600に適用した結果として、図７のデータが得られる。例えばバンク１→バンク２の乗り継ぎパターン700を例に取ると、乗り継ぎ階を降車階にするデータとしてバンク１のODデータを、乗り継ぎ階を乗車階するデータとしてバンク２のODデータを割り当てる。
【００３５】
すなわち、バンク１のデータからデータ601を、バンク２のデータからデータ606をそれぞれ割り当てる。ただし、乗り継ぎ階３階を降車階とするバンク１のデータはバンク1→バンク３でも使用される。
【００３６】
したがって、バンク１のデータはこの乗り継ぎパターンとで分割することになる。分割の手段は、例えば乗り継ぎ階を乗車階とするバンクの合計移動量の比をとればよい。つまり、乗り継ぎ階３階を出発階とするバンク２の合計移動量はデータ606より６人、バンク３の合計移動量はデータ607より６人であることから、今回の例ではデータ601を１：１の割合でバンク１→バンク２、バンク１→バンク３に割り振ればよい。
【００３７】
以上の処理を施すと、データ704、データ705がバンク１→バンク２という乗り継ぎパターンに割り振られる。同様の処理をすべての乗り継ぎパターンに対して行うと、乗り継ぎ関連ODデータ110が得られる。なお、ここでは乗り継ぎ階を降車階とするODデータを到着ODデータ706、乗り継ぎ階を乗車階とするデータを出発ODデータ707と呼ぶ。これを推定ステップ112への出力とし、マッチング部の処理は完了である。以上の処理により、エレベーターを乗り継ぐ移動のODデータを推定するために必要な乗り継ぎ階に到着する人のODデータおよび乗り継ぎ階を出発する人のODデータがセットで得られるため、複数バンクOD行列113を推定する準備が整う。マッチング部403の説明は以上である。
【００３８】
次に推定部112の説明を行う。推定部112では、抽出マッチング部109にて出力した乗り継ぎ関連ODデータ110を元にエレベーターを乗り継ぐ移動のODデータを推定し、これを抽出マッチング部112で出力した乗り継ぎ非関連ODデータ111と組み合わせることで、複数バンクOD行列113を生成する。
【００３９】
処理の詳細を図８を用いて説明する。処理は振り分け部801と生成部802の２つの処理により構成される。
【００４０】
まず、振り分け部801について説明する。振り分け部801では、抽出マッチング部109で得られた乗り継ぎ関連ODデータ110から、エレベーターを乗り継ぐ移動のODデータを推定する。
【００４１】
推定方法には、例えば、到着ODデータ706の比に基づき、出発ODデータ707の値を割り振る方法を使えばよい。これをデータ704、データ705に適用すると、図９のデータ904の推定結果が得られる。データ904から読みとれる通り、データ705の４階および５階のデータ3人が、データ704の人数比4人：２人に基づき、配分されている。同様の操作を乗り継ぎ関連ODデータ110すべてに行うと、エレベーターを乗り継ぐ移動のODデータ908が得られる。振り分け部801の処理は以上である。
【００４２】
次に生成部802について説明する。生成部では、エレベーターを乗り継ぐ移動のODデータ908と乗り継ぎ非関連ODデータ111を組み合わせて複数バンクOD行列113を生成する。
【００４３】
図６、図９における例では、エレベーターを乗り継ぐ移動のODデータとしてデータ904、905、906、907と、乗り継ぎ非関連ODデータとしてデータ603、604、609、610と、を組み合わせて、図１０の複数バンクOD行列113を得る。データ904、905、906、907、603、604、609、610をそれぞれ対応する階床のデータとして割り当てている。なお、乗り継ぎ階である３階を乗車階および出発階とする人はいないものとしている。
【００４４】
また、乗り継ぎ階情報108として、バンク２とバンク３は乗り継がれないとしているため、バンク２のみのサービス階である４階５階とバンク３のみのサービス階である６階との間に移動はない、つまりデータ1001、1002、1003、1004は０であるとしている。得られた複数バンクOD行列113を出力して、生成部802の処理は終了である。
【実施例２】
【００４５】
実施例２では、抽出マッチング部109の処理に一部追加を加えることにより複数バンクOD行列113の推定精度向上の効果を見込むものである。推定部の処理は実施例１と同様のため、説明を省略する。
【００４６】
抽出マッチング部109の処理を図１１を用いて説明する。図１１の処理では、実施例１の図４に示す処理と比べて、データ分離部1100およびデータ調整部1101を追加している。その他の、合成部401、抽出部402、マッチング部403に関しては実施例１と処理内容が同等のため、説明を省略する。
【００４７】
データ分離部1100の内容を説明する。データ分離部1100では、新たに入力として加える乗り継ぎ階における離脱人数および発生人数をあらかじめ各バンクのバンク内OD行列から差し引きすることで、乗り継ぎ階において、乗り継ぎを行う人とそうでない人を分ける処理をする。以下では例を用いてその処理内容を説明する。合成部401の結果、図１２の1200、1201のようなデータが得られたとする。また、乗り継ぎ階３階における時区間08：00〜08：05での離脱人数は６人、発生人数は４人というデータが与えられたとする。データは乗り継ぎ階に展望台や店がある場合は、それらから得られるデータを用いればよい。
【００４８】
まず離脱人数の配分を行う。離脱人数６人が関わる可能性があるのは、バンク１、バンク２のOD行列において、３階を降車階としているデータである。図１２においてはデータ1202、1203、1208、1209がこれに該当する。このデータの比に基づき、離脱人数を配分する。すなわち、12人：6人：0人：0人という比に基づき、離脱人数６人を4人：2人：0人：0人と割り振る。割り振った離脱人数はバンク内ODデータ1200、1201から差し引き、図１３のデータ1301、1302のように乗り継ぎ非関連ODデータ111として出力する。
【００４９】
同様の処理を発生人数に関しても行う。発生人数の割り振りでは、乗り継ぎ階３階を乗車階としているODデータに着目する。図１２ではデータ1204、1205、1206、1207がこれに該当する。このデータの比0人:0人:4人:12人に基づき、乗車人数4人を0人:0人:1人:3人と配分する。配分した乗車人数はバンク内ODデータ1200、1201から差し引き、図１３のデータ1303、1304のように乗り継ぎ非関連ODデータ111として出力する。
【００５０】
以上の処理を終えると、バンク１、バンク２のOD行列として、図１４の行列1400、1401が得られる。これらのバンク内OD行列における乗り継ぎ階のODデータ1402、1403、1404、1405、1406、1407、1408、1409は、乗り継ぎ階での離脱数1301、1302や発生数1303、1304を抜いたものとなっているため、すべて乗り継ぎに関わるデータとして処理することができる。データ分離部1100の処理は以上である。
【００５１】
この処理により、最終的に得られる複数バンクOD行列113は乗り継ぎ階におけるODデータも持つことになる。したがって、乗り継ぎ階に展望台や店などがあり、乗り継ぎ階ですべての人が直ちに乗り継ぎを行わないような場合に、複数バンクOD行列113の推定精度が向上すると考えられる。データ分離部1100の説明は以上である。
【００５２】
次に、データ調整部1101について説明する。データ調整部1101では新たに入力として加える各バンクの一周平均時間を参考に、乗り継ぎ階での出発ODデータ707の値を調節する。具体的には、一周平均時間が各ODデータの持つ時区間に占める割合だけ、出発ODデータ707の値を前の時区間に移行させる。このようにすることで、乗り継ぎ移動に関する人の発生を正しい時区間に分類できる確率が上がり、エレベーターを乗り継ぐ移動のODデータ908の推定精度が向上すると期待される。
【００５３】
以下では数値的な例を用いてその処理を説明する。マッチング部403終了時点で、図１５のデータ1502、1503、1504、1505が得られたとする。時区間データ1500、1501から読み取れる通り、08:00-08:05と08:05-08:10の二つの時区間でそれぞれ到着ODデータ1502、1504と出発ODデータ1503、1505が割り当てられたものである。ここで、バンク１の一周平均時間が１分と与えられた場合、08:05-08:06に乗り継ぎ階である３階を出発した利用者はその１分前である08:04-08:05に１階や２階に出現していたと考えられる。ODデータは発生時刻を基準に推定するため、このような利用者のデータは08:00-08:05の時区間に分類しなおす必要がある。
【００５４】
したがって、08:05-08:10の時区間の出発ODデータ1505に関して、一周平均時間１分がODデータの時区間５分に占める割合1/5だけ前の時区間である08:00-08:05の出発ODデータ1503に移行させる。この処理を施したものが、図１６である。出発ODデータ1603、1605を見ると読み取れるように、08:05-08:10のデータの1/5が08:00-08:05のデータに移行されている。
【００５５】
これにより、各乗り継ぎ移動における出発時刻をより正確に捉えた状態でエレベーターを乗り継ぐ移動のODデータ推定が行えると考えられる。調整後の到着ODデータおよび出発ODデータの組を乗り継ぎ関連ODデータ110として推定ステップ112に出力することでデータ調整部による処理は終了である。以上がデータ調整ステップの説明である。
【符号の説明】
【００５６】
１００、１０１…バンク、１０８…乗り継ぎ階情報、１０９…抽出マッチング部、１１０…乗り継ぎ関連ODデータ、１１１…乗り継ぎ非関連ODデータ、１１２…推定部、１１３…複数バンクOD行列
【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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