(57)【要約】【課題】イベントが発生したときの交通需要を予測することができる交通需要予測システムおよび交通需要予測装置を提供する。【解決手段】予測対象のイベントである新イベントが発生するときの交通需要を予測するための交通需要予測システムであって、過去に開催されたイベントである過去イベントの会場を示す情報および過去イベントの交通需要データを含む過去イベントデータベースと、過去イベントデータベースから、新イベントの会場と一致する会場の過去イベントを類似イベントして検索する検索部と、検索部により検索された類似イベントと新イベントとの相違を類似イベントの交通需要データに反映する補正部と、を設けるようにした。【選択図】図１
2019160094.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象のイベントである新イベントが発生するときの交通需要を予測するための交通需要予測システムであって、
過去に開催されたイベントである過去イベントの会場を示す情報および前記過去イベントの交通需要データを含む過去イベントデータベースと、
前記過去イベントデータベースから、前記新イベントの会場と一致する会場の過去イベントを類似イベントして検索する検索部と、
前記検索部により検索された類似イベントと前記新イベントとの相違を前記類似イベントの交通需要データに反映する補正部と、
を備えることを特徴とする交通需要予測システム。
【請求項２】
前記過去イベントデータベースには、過去イベントの種類、過去イベントの参加者数、過去イベントの開始時刻、および過去イベントの終了時刻のうちの１つまたは複数の情報が格納され、
前記検索部は、前記新イベントの会場と一致する会場の過去イベントが複数ある場合、前記新イベントの種類、前記新イベントの参加者数、前記新イベントの開始時刻、および前記新イベントの終了時刻のうちの１つまたは複数の情報と、過去イベントの種類、過去イベントの参加者数、過去イベントの開始時刻、および過去イベントの終了時刻のうちの１つまたは複数の情報とに基づいて、前記新イベントとの類似度が最も高い過去イベントを類似イベントとして検索する、
ことを特徴とする請求項１に記載の交通需要予測システム。
【請求項３】
天候ごとに、イベントの参加者の行動パタンを格納する行動パタンデータベースを備え、
前記検索部は、前記行動パタンデータベースから、検索した類似イベントの天候に対応する行動パタンを検索する、
ことを特徴とする請求項１に記載の交通需要予測システム。
【請求項４】
前記補正部は、前記新イベントの開始時刻と前記検索部により検索された類似イベントの開始時刻とが一致しない場合、前記類似イベントの交通需要データの補正に用いる時間差を算出し、前記新イベントの終了時刻と前記類似イベントの終了時刻とが一致しない場合、前記類似イベントの交通需要データの補正に用いる時間差を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の交通需要予測システム。
【請求項５】
前記補正部は、前記新イベントの参加者数と前記検索部により検索された類似イベントの参加者数とが異なる場合、前記新イベントの参加者数と前記類似イベントの参加者数とに基づいて、前記類似イベントの交通需要データの補正に用いる参加者数比を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の交通需要予測システム。
【請求項６】
天候ごと、かつ、天候で場合分けするための予測天候ごとに、出発時刻のずれを示す分布により規定されるイベントの参加者の行動パタンを格納する行動パタンデータベースを備え、
前記検索部は、前記行動パタンデータベースから、検索した類似イベントの天候に対応する行動パタンを前記予測天候ごとに検索し、
前記補正部は、前記検索部により検索された類似イベントの行動パタンの出発時刻のずれを示す分布に基づいて、前記予測天候で場合分けして、前記類似イベントの交通需要データを補正する、
ことを特徴とする請求項１に記載の交通需要予測システム。
【請求項７】
予測対象のイベントである新イベントが発生するときの交通需要を予測するための交通需要予測装置であって、
過去に開催されたイベントである過去イベントの会場を示す情報および前記過去イベントの交通需要データを含む過去イベントデータベースと、
前記過去イベントデータベースから、前記新イベントの会場と一致する会場の過去イベントを類似イベントして検索する検索部と、
前記検索部により検索された類似イベントと前記新イベントとの相違を前記類似イベントの交通需要データに反映する補正部と、
を備えることを特徴とする交通需要予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は交通需要予測システムおよび交通需要予測装置に関し、例えばイベントが発生するときの交通需要を予測するための交通需要予測システムおよび交通需要予測装置に適用して好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
都市化が進む現代において、交通需要の高まりに起因する交通渋滞は、時間、エネルギー等の観点から深刻なロスを生んでいる。渋滞の緩和対策を立てるためには、現実的な交通流を高精度に予測することが重要である。特に、非日常的なイベントの発生に起因する渋滞に伴う予想外のロスは、解決するべき社会課題である。従来の交通流模擬技術として、広域での交通需要データに基づいて、各道路の交通需要をマクロ交通流模擬で推定し、その結果からミクロ交通流模擬による車両走行状況を再現する手法が注目を集めている。この手法においては、正しい交通需要を予測することが技術的な課題となっている。
【０００３】
交通流を精度よく模擬するため、交通量統計データとオンライン交通流情報とを用いて交通需要を予測するシステムが開示されている（特許文献１参照）。特許文献１に記載のシステムでは、静的ＯＤ（Origin-Destination）データの交通量データとオンライン情報収集装置からの交通量データとの差分を用いてＯＤ交通量が修正される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２７２０８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載のシステムでは、交通量統計データから日常的な交通需要については予測可能であるが、非日常的なイベントが発生したときの交通需要を見積もることができないという問題がある。
【０００６】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、イベントが発生したときの交通需要を予測することができる交通需要予測システムおよび交通需要予測装置を提案しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
かかる課題を解決するため本発明においては、予測対象のイベントである新イベントが発生するときの交通需要を予測するための交通需要予測システムであって、過去に開催されたイベントである過去イベントの会場を示す情報および前記過去イベントの交通需要データを含む過去イベントデータベースと、前記過去イベントデータベースから、前記新イベントの会場と一致する会場の過去イベントを類似イベントして検索する検索部と、前記検索部により検索された類似イベントと前記新イベントとの相違を前記類似イベントの交通需要データに反映する補正部と、を設けるようにした。
【０００８】
また本発明においては、予測対象のイベントである新イベントが発生するときの交通需要を予測するための交通需要予測装置であって、過去に開催されたイベントである過去イベントの会場を示す情報および前記過去イベントの交通需要データを含む過去イベントデータベースと、前記過去イベントデータベースから、前記新イベントの会場と一致する会場の過去イベントを類似イベントして検索する検索部と、前記検索部により検索された類似イベントと前記新イベントとの相違を前記類似イベントの交通需要データに反映する補正部と、を設けるようにした。
【０００９】
上記構成によれば、類似イベントと新イベントとの相違に基づいて類似イベントの交通需要データを補正することで新イベントの発生時の交通需要を予測することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、新イベントの発生時の交通需要を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施の形態による交通需要予測システムに係る構成の一例を示す図である。
【図２】第１の実施の形態による新イベント交通需要予測部に係る構成の一例を示す図である。
【図３】第１の実施の形態による模擬装置に係るハードウェア資源の一例を示す図である。
【図４】第１の実施の形態による新イベント情報の一例を示す図である。
【図５】第１の実施の形態による過去イベントデータベースのデータ構造の一例を示す図である。
【図６】第１の実施の形態による過去イベントに係る交通需要データの一例を示す図である。
【図７】第１の実施の形態による行動パタンデータベースのデータ構造の一例を示す図である。
【図８】第１の実施の形態による検索処理に係るフローチャートの一例を示す図である。
【図９】第１の実施の形態による補正処理に係るフローチャートの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。
【００１３】
（１）第１の実施の形態
図１において、１は全体として第１の実施の形態による交通需要予測システムを示す。交通需要予測システム１は、交通需要の予測対象となる予定されたイベント（新イベント）が発生したときの交通需要を予測することができるシステムである。かかる交通需要予測システム１は、各種の情報を取得して模擬装置３０に入力（送信）する入力装置１０と、各種の情報を記憶するＤＢ（データベース）群２０と、入力装置１０からの情報とＤＢ群２０に記憶された情報とに基づいて、交通流を仮想環境で再現する模擬装置３０と、模擬装置３０による模擬結果を出力する出力装置４０と、を含んで構成される。
【００１４】
入力装置１０は、新イベントに係る情報（新イベント情報）を受け渡すイベント情報取得装置１１と、天候など、新イベントとは無関係な外的要因に係る情報（外的要因情報）を受け渡す外的要因情報取得装置１２と、オンラインでの交通量を示す情報（交通量情報）を受け渡す交通量情報取得装置１３とを含んで構成される。
【００１５】
イベント情報取得装置１１は、新イベント情報を取得する。新イベント情報は、新イベントの会場名、種類、参加者数、開始時刻、終了時刻のうちの１つまたは複数の情報を含んで構成され、イベント情報取得装置１１のユーザからの入力などにより得られる。なお、新イベント情報については、図４を用いて後述する。
【００１６】
外的要因情報取得装置１２は、天候など、新イベントとは無関係な外的要因を取得する。なお、外的要因情報取得装置１２は、外的要因を様々な方法により取得可能である。外的要因情報取得装置１２は、例えば、気象庁等のウェブサイトから天候の情報を収集する。
【００１７】
交通量情報取得装置１３は、例えば、一定時間周期で所定の道路（例えば、予めセンサが設置されている道路）上の車両通過量を道路上の位置情報と紐づけてオンラインで取得する。
【００１８】
ＤＢ群２０は、日常ＯＤ表ＤＢ２１、過去イベントＤＢ２２、行動パタンＤＢ２３を含んで構成される。
【００１９】
日常ＯＤ表ＤＢ２１には、日常のＯＤ表が格納される。ＯＤ表は、出発地（起点）と目的地（終点）と出発時刻とに紐づけられた移動車両の台数をまとめることで表現された交通需要データである。基本的には、ＯＤ表は、起点を行ごとに分け、終点を列ごとに分けて、移動量を行列で表現する表データ形式で扱われるが、同様のデータ内容であれば、表データ形式には制限されない。
【００２０】
過去イベントＤＢ２２には、過去に開催されたイベントを示す過去イベントに係る情報が格納される。例えば、過去イベントＤＢ２２には、過去イベントの会場を示す情報および過去イベントの交通需要データが格納される。また、例えば、過去イベントＤＢ２２には、過去イベントの種類、過去イベントの参加者数、過去イベントの開始時刻、および過去イベントの終了時刻のうちの１つまたは複数の情報が格納される。なお、過去イベントＤＢ２２については、図５を用いて後述する。
【００２１】
行動パタンＤＢ２３には、イベントの参加者の行動パタンが格納される。例えば、行動パタンＤＢ２３には、天候ごとに行動パタンが設けられてもよいし、天候ごと、かつ、天候で場合分けするための予測天候ごとに、出発時刻のずれを示す分布により規定されるイベントの参加者の行動パタンが設けられてもよい。なお、行動パタンＤＢ２３については、図７を用いて後述する。
【００２２】
模擬装置３０は、交通需要データ（本実施の形態では、ＯＤ表を例に挙げて説明する。）を生成する交通需要データ生成部３１と、ＯＤ表に基づいて交通流モデルの計算を行う模擬部３２とを含んで構成される。ここで、交通需要データ生成部３１は、オフラインで新イベントに係る交通需要の予測を行う新イベント交通需要予測部３３と、オンラインの交通量情報をもとに需要の補正を行うＯＤ表補正部３４とを含んで構成される。
【００２３】
新イベント交通需要予測部３３は、入力装置１０から通知される新イベント情報を受け付け、過去イベントＤＢ２２内の新イベントと類似する過去イベント（類似イベント）に紐づく過去イベントに係るＯＤ表（行きイベントＯＤ表、帰りイベントＯＤ表など）を新イベント情報に応じて補正し、新イベントの発生時の需要の高まりを含む総交通需要を示す新イベント考慮ＯＤ表を出力する。
【００２４】
ＯＤ表補正部３４では、交通量情報取得装置１３からのオンラインな交通量に基づいて、新イベント交通需要予測部３３から出力される新イベント考慮ＯＤ表を補正してＯＤ表を出力する。この際、ＯＤ表補正部３４は、公知の技術（例えば、特開２００３−２７２０８３に記載のミクロ変動ＯＤ修正機能）を用いて新イベント考慮ＯＤ表を補正する。
【００２５】
模擬部３２は、交通需要データ生成部３１から通知されるＯＤ表と、イベント情報取得装置１１から送信される新イベントに係る交通規制情報とを受け付け、道路ネットワーク情報をもとに、マクロ交通流−ミクロ交通流連携などの交通流模擬を行い、車両走行状況を出力する。
【００２６】
出力装置４０は、模擬装置３０から送信される車両走行状況を受け付け、必要に応じた解析処理をして解析結果を出力する。この出力は、予測天気ごとに提示（例えば「晴の場合」、「雨の場合」、「雪の場合」などといった場合分けで解析結果が表示）される。また、出力装置４０は、後述の検索部３３１から予測不可情報を受信した場合、「このイベント会場における交通量の予測は現在できません」などといった表示を行う。なお、解析処理では、いくつかの道路地点の交通量、旅程時間に関する予測値の時間変化などが解析される。
【００２７】
図２は、新イベント交通需要予測部３３に係る構成の一例を示す図である。
【００２８】
新イベント交通需要予測部３３は、類似イベントと行動パタンとを検索する検索部３３１と、新イベントのＯＤ表を予測する補正部３３２と、新イベントのＯＤ表と日常ＯＤ表とを足し合わせる総交通需要算出部３３３とを含んで構成される。
【００２９】
検索部３３１は、例えば、過去イベントＤＢ２２から、新イベントの会場と一致する会場の過去イベントを類似イベントして検索する。また、例えば、検索部３３１は、行動パタンＤＢ２３から、検索した類似イベントの天候に対応する行動パタンを検索する。また、例えば、検索部３３１は、行動パタンＤＢ２３から、検索した類似イベントの天候に対応する行動パタンを予測天候ごとに検索する。
【００３０】
より具体的には、検索部３３１は、新イベント情報に基づいて過去イベントＤＢ２２内の類似イベントを選出し、類似イベントに係るイベント交通需要を取り出すイベントデータ検索部３３４と、新イベント情報と類似イベント情報とから行動パタンＤＢ２３内の行動パタンを取り出す行動パタン検索部３３５とを含んで構成される。
【００３１】
イベントデータ検索部３３４は、イベント情報取得装置１１からの新イベント情報に基づいて、過去イベントＤＢ２２内から誤差関数を最小化する類似イベントを選出し、類似イベントに紐づいた交通需要データを出力する。より具体的には、イベントデータ検索部３３４は、新イベントの会場と一致する会場の過去イベントが複数ある場合、新イベントの種類、新イベントの参加者数、新イベントの開始時刻、および新イベントの終了時刻のうちの１つまたは複数の情報と、過去イベントの種類、過去イベントの参加者数、過去イベントの開始時刻、および過去イベントの終了時刻のうちの１つまたは複数の情報とに基づいて、新イベントとの類似度が最も高い過去イベントを類似イベントとして検索し、類似イベントのイベント交通需要を出力する。
【００３２】
行動パタン検索部３３５は、イベントデータ検索部３３４から通知される類似イベントの天候の入力を受け、受け取った天候と一致する基準天候に紐づく行動パタンを予測天候ごとに行動パタンＤＢ２３から抽出して出力する。
【００３３】
補正部３３２は、類似イベントと新イベントとの相違を類似イベントの交通需要データに反映する。より具体的には、補正部３３２は、時刻に関する補正パラメタを出力する時刻オフセット算出部３３６と、需要ピーク比に係る補正パラメタを出力する需要ピーク比算出部３３７と、補正パラメタを用いて類似イベントのＯＤ表を加工する補正処理部３３８とを含んで構成される。
【００３４】
時刻オフセット算出部３３６は、例えば、新イベントの開始時刻と類似イベントの開始時刻とが一致しない場合、類似イベントの交通需要データの補正に用いる時間差を算出し、新イベントの終了時刻と類似イベントの終了時刻とが一致しない場合、類似イベントの交通需要データの補正に用いる時間差を算出する。
【００３５】
需要ピーク比算出部３３７は、例えば、新イベントの参加者数と類似イベントの参加者数とが異なる場合、新イベントの参加者数と類似イベントの参加者数とに基づいて、類似イベントの交通需要データの補正に用いる参加者数比を算出する。
【００３６】
補正処理部３３８は、例えば、類似イベントの天候に対応する行動パタンの出発時刻のずれを示す分布に基づいて、予測天候で場合分けして、類似イベントの交通需要データを補正する。また、例えば、補正処理部３３８は、時刻に関する補正パラメタおよび／または需要ピーク比に係る補正パラメタを用いて類似イベントの交通需要データを補正する。
【００３７】
なお、検索部３３１の処理については、図８を用いて後述する。また、補正部３３２の処理については、図９を用いて後述する。
【００３８】
図３は、模擬装置３０に係るハードウェア資源の一例を示す図である。
【００３９】
模擬装置３０は、例えばノートパソコン、サーバ装置等の計算機（コンピュータ）であり、制御デバイス３５、記憶デバイス３６、入力デバイス３７、出力デバイス３８、および通信デバイス３９を含んで構成される。
【００４０】
制御デバイス３５は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、各種の処理を実行する。記憶デバイス３６は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等であり、各種の情報を記憶する。模擬装置３０の機能（交通需要データ生成部３１、模擬部３２など）は、例えば、ＣＰＵがＲＯＭに格納されたプログラムをＲＡＭに読み出して実行すること（ソフトウェア）により実現されてもよいし、専用の回路などのハードウェアにより実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとが組み合わされて実現されてもよい。また、模擬装置３０の機能の一部は、模擬装置３０と通信可能な他のコンピュータにより実現されてもよい。
【００４１】
入力デバイス３７は、ポインティングデバイス、キーボードなどであり、ユーザ操作に応答して各種の情報を入力する。出力デバイス３８は、例えば、ディスプレイであり、各種の情報を表示する。なお、入力デバイス３７と出力デバイス３８とについては、これらが一体型となったタッチパネルを備えたディスプレイ等であってもよい。また、例えば、入力デバイス３７および／または出力デバイス３８は、設けられなくてもよい。通信デバイス３９は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）から構成され、入力装置１０などとの通信時におけるプロトコル制御を行う。
【００４２】
図４は、新イベント情報の一例を示す図である。新イベント情報には、会場名４０１、イベント種類４０２、参加者数４０３、開始時刻４０４、終了時刻４０５等の情報が含まれる。新イベント情報は、イベント情報取得装置１１のユーザ等により入力（登録）される。
【００４３】
会場名４０１は、新イベントが開催される会場の名称を示す。イベント種類４０２は、新イベントの種類（コンサート、スポーツ試合、祭りなど）を示す。参加者数４０３は、新イベントに参加する人数を示す。開始時刻４０４は、新イベントの開始時刻を示す。終了時刻４０５は、新イベントの終了時刻を示す。なお、新イベント情報には、会場名４０１、図示しない会場の住所、電話番号等をキーとしてＩＤ（会場を識別するための識別子）が適宜のタイミングで割り当てられてもよい。
【００４４】
図５は、過去イベントＤＢ２２のデータ構造の一例を示す図である。過去イベントＤＢ２２には、過去イベントに係る情報を含む過去イベント情報テーブル５００と、過去イベントにおける交通需要データに係る情報を含む過去イベント交通需要テーブル５１０と、過去イベントを検索するときのパラメタを含む過去イベント検索パラメタテーブル５２０とが含まれる。
【００４５】
過去イベント情報テーブル５００には、ＩＤ５０１、会場名５０２、ｓｕｂＩＤ５０３、イベント種類５０４、参加者数５０５、開始時刻５０６、終了時刻５０７、天候５０８等の情報が対応付けられて過去イベント情報として格納される。
【００４６】
ＩＤ５０１は、過去イベントが開催された会場を識別するための識別子を示す。会場名５０２は、過去イベントが開催された会場の名称を示す。ｓｕｂＩＤ５０３は、ＩＤ５０１が同一の会場で開催される各イベントを識別するための識別子を示す。イベント種類５０４は、過去イベントの種類（コンサート、スポーツ試合、祭りなど）を示す。参加者数５０５は、過去イベントに参加した人数を示す。開始時刻５０６は、過去イベントの開始時刻を示す。終了時刻５０７は、過去イベントの終了時刻を示す。天候５０８は、過去イベントが行われたときの天候（晴、雨、雪など）を示す。
【００４７】
過去イベント交通需要テーブル５１０には、ＩＤ５１１、行き起点リスト５１２、帰り終点リスト５１３、駐車場リスト５１４、ｓｕｂＩＤ５１５、行きイベントＯＤ表５１６、帰りイベントＯＤ表５１７等の情報が対応付けられて格納される。
【００４８】
ＩＤ５１１は、過去イベントが開催された会場を識別するための識別子を示す。行き起点リスト５１２は、過去イベントへの参加者がイベントに向かうときの移動の起点のリスト（集合）を示す。移動の起点は、都道府県別、市町村別、または地区別などの分類で与えられる。本例では、市の単位でリストが設けられている。帰り終点リスト５１３は、過去イベントへの参加者がイベントから帰るときの移動の終点のリスト（集合）を示す。移動の終点は、移動の起点と同様であり、本例では、市の単位でリストが設けられている。駐車場リスト５１４は、過去イベントの会場への参加者が利用していた１つまたは複数の駐車場のリストを示す。
【００４９】
ｓｕｂＩＤ５１５は、ＩＤ５０１が同一の会場で開催される各イベントを識別するための識別子を示す。行きイベントＯＤ表５１６は、過去イベントに向かうときのイベントに由来するＯＤ表を出発時間帯別にまとめたものを示す。帰りイベントＯＤ表５１７は、過去イベントから帰るときのイベントに由来するＯＤ表を出発時間帯別にまとめたものを示す。なお、以下では、行きイベントＯＤ表５１６と帰りイベントＯＤ表５１７との区別を要しないときは、過去イベントに係るＯＤ表と適宜称する。また、過去イベントに係るＯＤ表については、図６を用いて後述する。
【００５０】
過去イベント検索パラメタテーブル５２０は、類似イベントを検索する際の項目のパラメタ（重み付け）を規定する情報を格納する。過去イベント検索パラメタテーブル５２０には、過去イベントに係る項目について、係数名と係数（値）との情報が格納される。
【００５１】
過去イベント検索パラメタテーブル５２０では、イベントの種類に係るパラメタ５２１について係数名「ｗｗｗ」および係数「ａ１」、参加者数に係るパラメタ５２２について係数名「ｘｘｘ」および係数「ａ２」、開始時刻に係るパラメタ５２３について係数名「ｙｙｙ」および係数「ａ３」、終了時刻に係るパラメタ５２４について係数名「ｚｚｚ」および係数「ａ４」がシステム管理者等により登録されている。
【００５２】
図６は、過去イベントに係るＯＤ表の一例を示す図である。図６に示すように、ＯＤ表６００では、移動の出発時刻６０１ごとに、イベントに向かう車両台数またはイベントから帰る車両台数が起点（Ｏ）と終点（Ｄ）とに対応付けられた表の形式で扱われる。
【００５３】
出発時刻６０１は、例えば、基準時刻Ｔｓ６０２からの差分で与えられる。基準時刻Ｔｓ６０２は、例えば、過去イベントの開始時刻５０６により与えられる。よって、ＯＤ表６００は、例えば、出発時刻６０１に関して一定の時間間隔Δｔで車両台数がまとめられた、Ｎ個の表の集合体で表される。図６に示すように、本例では、Δｔは２０分である。
【００５４】
このように、過去イベントに係るＯＤ表は、上述したデータ構造を備えるので、起点（Ｏ）と終点（Ｄ）と出発時刻（ｔ）とを指定すること（Ｆ［Ｏ，Ｄ，ｔ］）により車両台数を特定できる。ここで、ｔは、出発時刻であり、本例では、基準時刻Ｔｓからの差分である。
【００５５】
図７は、行動パタンＤＢ２３のデータ構造の一例を示す図である。行動パタンＤＢ２３には、予想行動パタンテーブル７００が含まれる。
【００５６】
予想行動パタンテーブル７００には、ＩＤ７０１、基準天候７０２、ｓｕｂＩＤ７０３、予測天候７０４、行動パタン７１０等の情報が対応付けられて格納される。
【００５７】
ＩＤ７０１は、天候を識別するための識別子を示す。基準天候７０２は、天候（晴、雨、雪など）を示す。ｓｕｂＩＤ７０３は、予測天候７０４を識別するための識別子を示す。予測天候７０４は、解析（シミュレーション）の対象とする天候を示す。予想行動パタンテーブル７００では、基準天候７０２ごとに予測天候７０４が設けられ、予測天候７０４ごとに行動パタン７１０が設けられている。
【００５８】
行動パタン７１０は、参加増減率７１１、車両利用変化率７１２、出発時刻ずれ分布７１３（Ｐｊ［ｘ］）等の情報が対応付けられて格納される。なお、行動パタン７１０は、例えば、文献などの調査データ、蓄積された知見などに基づいて作成される。
【００５９】
参加増減率７１１は、例えば、基準天候７０２と予測天候７０４とで天候の変化があるときの参加者数／天候の変化がないときの参加者数により算出される。車両利用変化率７１２は、例えば、基準天候７０２と予測天候７０４とで天候の変化があるときの参加者の車両利用率／天候の変化がないときの参加者の車両利用率により算出される。なお、車両利用変化率７１２は、例えば、基準天候７０２と予測天候７０４とで天候の変化があるときの参加者の車両利用数／天候の変化がないときの参加者の車両利用数により算出されてもよい。
【００６０】
出発時刻ずれ分布７１３は、例えば、出発時刻ずれ時間（ｘ）ごとに、車両台数を算出するための値（例えば、各ずれ時間に該当する車両台数の割合）を含んで構成される。出発時刻ずれ分布７１３は、Ｍ個の時間帯で区切られる。ここで、ずれ時間とＯＤ表の出発時刻とは、同じ時間帯幅Δｔで取り扱うのが望ましい。なお、時間帯幅の調整については、例えば、Ｐｊ［ｘ］の点列の補完法を用いて行うことができる。
【００６１】
また、基準天候７０２および予測天候７０４の項目における候補は、過去イベントＤＢ２２内の天候５０８の項目の候補と一致させるのが望ましい。本実施の形態では、すべての天候データ（天候５０８，基準天候７０２，予測天候７０４の情報）が同じ候補から選ばれているものとして説明する。
【００６２】
図８は、検索部３３１が実行する検索処理に係るフローチャートの一例を示す図である。
【００６３】
まず、イベントデータ検索部３３４は、イベント情報取得装置１１から新イベント情報を取得し、新イベント情報の会場名４０１に一致する過去イベントＤＢ２２内の会場名５０２を検索する（ステップＳ８０１）。また、イベントデータ検索部３３４は、過去イベントＤＢ２２の過去イベント検索パラメタテーブル５２０から係数（ａ１、ａ２、ａ３、ａ４）を取得する。
【００６４】
イベントデータ検索部３３４は、過去イベントＤＢ２２内の会場名５０２に新イベント情報の会場名４０１と一致するものがあるか否かを判定する（ステップＳ８０２）。イベントデータ検索部３３４は、一致するものがあると判定した場合、ステップＳ８０４に処理を移し、一致するものがないと判定した場合、ステップＳ８０３に処理を移す。
【００６５】
ステップＳ８０３では、検索部３３１は、過去イベントＤＢ２２内には、新イベントが開催される会場と一致する過去データがないことになり、本実施の形態では交通需要の予測不可能とし、出力装置４０に予測不可情報を送信し、検索処理を終了する。
【００６６】
ステップＳ８０４では、イベントデータ検索部３３４は、該当する会場名５０２に紐づくＩＤ５０１をｎ＊として保存する。
【００６７】
続いて、イベントデータ検索部３３４は、過去イベントＤＢ２２でＩＤがｎ＊の内からｓｕｂＩＤ５０３ごとに、イベント種類５０４、参加者数５０５、開始時刻５０６、および終了時刻５０７を取得し、誤差関数Ｑｍを「０」に設定（初期設定）する（ステップＳ８０５）。
【００６８】
続いて、イベントデータ検索部３３４は、ｓｕｂＩＤ５０３ごとに、新イベントのイベント種類４０２と過去イベントのイベント種類５０４とが一致するか否かを判定する（ステップＳ８０６）。イベントデータ検索部３３４は、一致すると判定した場合、ステップＳ８０８に処理を移し、一致しないと判定した場合、ステップＳ８０７に処理を移す。
【００６９】
ステップＳ８０７では、イベントデータ検索部３３４は、ＱｍをＱｍ＋ａ１に置き換える。
【００７０】
ステップＳ８０８では、イベントデータ検索部３３４は、新イベントの参加者数４０３と過去イベントの参加者数５０５との差分Δｘ２と、新イベントの開始時刻４０４と過去イベントの開始時刻５０６との差分Δｘ３と、新イベントの終了時刻４０５と過去イベントの終了時刻５０７との差分Δｘ４とを算出する。
【００７１】
続いて、イベントデータ検索部３３４は、誤差関数Ｑｍを（式１）を用いて算出する（ステップＳ８０９）。
【数１】
2019160094.tif 000003
ここで、総和のｋは、係数（ａ２、ａ３、・・・）の添字全体をとる。なお、本実施の形態では、（式１）のｋとしては、「２」、「３」、「４」をとる。
【００７２】
続いて、イベントデータ検索部３３４は、ｓｕｂＩＤ５０３ごとに算出した誤差関数の集合｛Ｑｍ｝内で最小値を与えるｓｕｂＩＤ５０３をｍ＊として選出して保存する（ステップＳ８１０）。
【００７３】
このように、イベントデータ検索部３３４は、新イベントに最も類似する過去イベントを類似イベントとするので、交通需要予測システム１では、新イベントの発生時の交通需要をより高精度に予測できるようになる。
【００７４】
続いて、イベントデータ検索部３３４は、ＩＤ５０１がｎ＊であり、ｓｕｂＩＤ５０３がｍ＊である過去イベントを類似イベントとして選出し、類似イベントに紐づくイベント交通需要（行きイベントＯＤ表５１６、帰りイベントＯＤ表５１７など）を取得する（ステップＳ８１１）。
【００７５】
続いて、イベントデータ検索部３３４は、新イベント情報と、類似イベント情報（取得した類似イベントのイベント交通需要）とを補正部３３２に送信し、類似イベントの天候５０８のデータ（天候データ）を行動パタン検索部３３５に送信する（ステップＳ８１２）。
【００７６】
続いて、行動パタン検索部３３５は、類似イベントの天候データを受信する（ステップＳ８１３）。
【００７７】
続いて、行動パタン検索部３３５は、受信した天候データに対して、行動パタンＤＢ２３内の基準天候７０２で一致するものを選出し、紐づくＩＤ７０１をｉ＊として保存する（ステップＳ８１４）。
【００７８】
続いて、行動パタン検索部３３５は、行動パタンＤＢ２３でＩＤ７０１がｉ＊のｓｕｂＩＤ７０３ごとに（予測天候７０４ごとに）行動パタン７１０を取得する（ステップＳ８１５）。
【００７９】
続いて、行動パタン検索部３３５は、取得した行動パタン７１０を補正部３３２に送信し（ステップＳ８１６）、検索処理を終了する。
【００８０】
図９は、補正部３３２が実行する補正処理に係るフローチャートの一例を示す図である。
【００８１】
まず、補正部３３２は、イベントデータ検索部３３４から新イベント情報と類似イベント情報とを受信し、行動パタン検索部３３５から行動パタンを受信する（ステップＳ９０１）。
【００８２】
続いて、時刻オフセット算出部３３６は、新イベント情報の時刻Ｔｎ（開始時刻４０４および終了時刻４０５）および類似イベント情報の時刻Ｔｐ（開始時刻５０６および終了時刻５０７）を取得し、開始時刻および終了時刻の各々について時間差ΔＴを（式２）を用いて算出する（ステップＳ９０２）。
【数２】
2019160094.tif 000004
【００８３】
続いて、需要ピーク比算出部３３７は、新イベント情報の参加者数４０３（Ｎｎ）および類似イベント情報の参加者数５０５（Ｎｐ）を取得し、行動パタン７１０から参加増減率７１１（ｒ２）、および車両利用変化率７１２（ｒ３）を取得する。これらの情報に基づいて、新イベントと類似イベントの需要ピーク比ｒを（式３）を用いて算出する（ステップＳ９０３）。
【数３】
2019160094.tif 000005
ここで、ｒ１は、新イベントと類似イベントとの参加者数比Ｎｎ／Ｎｐである。
【００８４】
続いて、補正部３３２は、補正パラメタ（時間差ΔＴ、需要ピーク比ｒ）を補正処理部３３８に送信する（ステップＳ９０４）。
【００８５】
続いて、補正処理部３３８は、補正パラメタ（時間差ΔＴ、需要ピーク比ｒ）と、類似イベントの交通需要データ（ＯＤ表）と、行動パタン７１０とを受信する（ステップＳ９０５）。
【００８６】
続いて、補正処理部３３８は、時刻オフセットによる基準時刻Ｔｓの補正を（式４）を用いて行う（ステップＳ９０６）。
【数４】
2019160094.tif 000006
なお、行きイベントＯＤ表５１６に係る基準時刻Ｔｓについては、開始時刻の時間差ΔＴが用いられ、帰りイベントＯＤ表５１７に係る基準時刻Ｔｓについては、終了時刻の時間差ΔＴが用いられる。
【００８７】
このように、補正処理部３３８では、新イベントと類似イベントとの基準時間を合わせて交通需要データを補正するので、交通需要予測システム１では、新イベントの発生時の交通需要をより高精度に予測できるようになる。
【００８８】
続いて、補正処理部３３８は、需要ピーク比ｒによる交通需要データの補正を（式５）を用いて行う（ステップＳ９０７）。
【数５】
2019160094.tif 000007
【００８９】
このように、補正処理部３３８では、新イベントと類似イベントとの参加者数の相違を加味して交通需要データを補正するので、交通需要予測システム１では、新イベントの発生時の交通需要をより高精度に予測できるようになる。補正処理部３３８では、天候による参加増減と天候による車両利用変化とを加味して交通需要データを補正するので、交通需要予測システム１では、新イベントの発生時の交通需要をより高精度に予測できるようになる。
【００９０】
続いて、補正処理部３３８は、類似イベントのイベント交通需要の各ＯＤ表の時間分布を表すＦ［Ｏ，Ｄ，ｔ］から新イベントのＯＤ表Ｇｊ［Ｏ，Ｄ，ｔ］を予測天候７０４ごとに（式６）を用いて算出する（ステップＳ９０８）。
【数６】
2019160094.tif 000008
ここで、「Ｏ」は、起点リストの要素、「Ｄ」は、終点リストの要素、「ｊ」は、予測天候７０４のインデックス、「ｘ」は、ずれ時間のインデックス、ｔ［ｘ］は、出発時刻ずれに伴う出発時刻、Ｆ［Ｏ，Ｄ，ｔ［ｘ］］、Ｇｊ［Ｏ，Ｄ，ｔ］は、ＯＤ表の台数情報を示す。
【００９１】
ｔ［ｘ］は、例えば、（式７）により表される。
【数７】
2019160094.tif 000009
ここで、Δtは、ＯＤ表の出発時刻の時間間隔である。
【００９２】
このように、補正処理部３３８では、天候に応じた出発時刻ずれを加味して交通需要データを補正するので、交通需要予測システム１では、新イベントの発生時の交通需要をより高精度に予測できるようになる。
【００９３】
続いて、補正部３３２は、補正結果（新イベントＯＤ表Ｇｊ［Ｏ，Ｄ，ｔ］）を総交通需要算出部３３３に送信し（ステップＳ９０９）、補正処理を終了する。
【００９４】
新イベントＯＤ表Ｇｊ［Ｏ，Ｄ，ｔ］を受信した総交通需要算出部３３３は、ｊで表された予測天候７０４ごとに日常ＯＤ表ＤＢ２１から日常ＯＤ表を取り出し、新イベントＯＤ表Ｇｊ［Ｏ，Ｄ，ｔ］と日常ＯＤ表とを加算し、新イベント考慮ＯＤ表を出力する。なお、新イベント考慮ＯＤ表は、日常のＯＤ表と新イベントに由来したＯＤ表（交通需要データ）とを足し合わせたものである。
【００９５】
このように、新イベントの交通需要データを定量的な形で与えることができる。
【００９６】
本実施の形態によれば、類似イベントに紐づけられたＯＤ表が新イベント情報に応じて補正されるので、新イベントの発生時の交通需要を予測することができる。
【００９７】
（２）他の実施の形態
なお上述の実施の形態においては、本発明を車両についての交通需要予測システム１に適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、人についての移動需要予測システム等、この他種々のシステム、装置、方法に広く適用することができる。
【００９８】
また上述の実施の形態においては、ＤＢ群２０が模擬装置３０の外部に設けられる場合について述べたが、本発明はこれに限らず、ＤＢ群２０が模擬装置３０の内部（例えば、記憶デバイス３６）に設けられるようにしてもよい。
【００９９】
また上述の実施の形態においては、車両走行状況、予測不可情報などが出力装置４０で出力される場合について述べたが、本発明はこれに限らず、車両走行状況、予測不可情報などが模擬装置３０の出力デバイス３８で出力されるようにしてもよい。
【０１００】
また上述の実施の形態においては、新イベント情報の会場名４０１に一致する過去イベントＤＢ２２内の会場名５０２を検索する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、会場を識別可能な情報（会場を識別可能な識別子、図示しない会場の住所、会場の電話番号など）を用いて検索するようにしてもよい。
【０１０１】
また上述の実施の形態においては、新イベントと類似イベントとの参加者数比（ｒ１）、参加増減率７１１（ｒ２）、および車両利用変化率７１２（ｒ３）の全てを用いて需要ピーク比（ｒ）を算出する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、ｒは、ｒ１、ｒ２、ｒ３のうちの何れか１つであってもよいし、任意の２つの組合せとしてもよい。
【０１０２】
また上述の実施の形態においては、予測天候についてＯＤ表を生成する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、新イベントの天気予報に対応する予測天候のＯＤ表のみを生成するようにしてもよい。
【０１０３】
また上述の実施の形態においては、説明の便宜上、ＸＸデータベース、ＸＸテーブルを用いて各種のデータを説明したが、データ構造は限定されるものではなく、ＸＸ情報などと表現してもよい。
【０１０４】
また、上記の説明において各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【０１０５】
また上述した構成については、本発明の要旨を超えない範囲において、適宜に、変更したり、組み替えたり、組み合わせたり、省略したりしてもよい。
【符号の説明】
【０１０６】
１……交通需要予測システム、１０……入力装置、２０……ＤＢ群、３０……模擬装置、４０……出力装置、３３１……検索部、３３２……補正部。
【図１】
2019160094.tif 000010
【図２】
2019160094.tif 000011
【図３】
2019160094.tif 000012
【図４】
2019160094.tif 000013
【図５】
2019160094.tif 000014
【図６】
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【図７】
2019160094.tif 000016
【図８】
2019160094.tif 000017
【図９】
2019160094.tif 000018