(57)【要約】      （修正有）【課題】計算負荷を低減し且つ高速に路線内の複数駅の混雑を予測し得る混雑解析装置及び混雑解析方法を提供する。【解決手段】混雑解析装置１は、セルモデル及び人数情報データを用いてシミュレーションを実行し、駅構内の混雑を混雑予測情報として求めるセルモデルベースシミュレーション部１３、セルモデルに対応したネットワークモデルを作成する初期ネットワークモデル作成部１２、セルモデルベースシミュレーション部１３による混雑予測情報に基づいてネットワークモデルを修正するネットワークモデル修正部１４、修正されたネットワークモデルに基づいてシミュレーションを実行し、駅構内の混雑を混雑予測情報として求めるネットワークモデルベースシミュレーション部１５、及びネットワークモデルベースシミュレーション部１５による混雑予測情報を表示する表示部１６を備える。【選択図】図１
2019101860.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
セルモデル及び人数情報データを用いてシミュレーションを実行し、駅構内の混雑を混雑予測情報として求めるセルモデルベースシミュレーション部と、
セルモデルに対応したネットワークモデルを作成する初期ネットワークモデル作成部と、
前記セルモデルベースシミュレーション部による混雑予測情報に基づいて前記ネットワークモデルを修正するネットワークモデル修正部と、
修正されたネットワークモデルに基づいてシミュレーションを実行し、駅構内の混雑を混雑予測情報として求めるネットワークモデルベースシミュレーション部と、
前記ネットワークモデルベースシミュレーション部による混雑予測情報を表示する表示部と、を備えることを特徴とする混雑解析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の混雑解析装置において、
駅構内の空間を格子状に分割した格子空間を用いて、少なくとも出発地又は目的地となり得る格子をセルとし、複数のセルにて構成されるエリアを複数備える前記セルモデルを格納するセルモデルデータベースと、
各エリアに対応するノードと、ノード間を接続するリンクにより構成される前記ネットワークモデルを格納するネットワークモデルデータベースと、を備え、
前記ネットワークモデル修正部は、前記セルモデルベースシミュレーション部による混雑予測情報に基づいて前記初期ネットワークモデル作成部により作成されたネットワークモデルのリンクコストを修正することを特徴とする混雑解析装置。
【請求項３】
請求項１に記載の混雑解析装置において、
駅構内の空間を格子状に分割した格子空間を用いて、少なくとも出発地又は目的地となり得る格子をセルとし、複数のセルにて構成されるエリアを複数備える前記セルモデルを格納するセルモデルデータベースと、
各エリアに対応するノードと、ノード間を接続するリンクにより構成される前記ネットワークモデルを格納するネットワークモデルデータベースと、を備え、
前記ネットワークモデル修正部は、各エリアを所定数のサブエリアに分割すると共に分割されたサブエリアに対応して仮ノードを設定し、前記エリアの混雑度に対し有意に相違する混雑度を有するサブエリアの仮ノードを新たなノードとして追加することを特徴とする混雑解析装置。
【請求項４】
請求項２又は請求項３に記載の混雑解析装置において、
出発地から目的地へと移動する人数情報データをリアルタイムに取得し、取得された人数情報データをエリア毎に格納する人数情報データベースを備え、
前記セルモデルベースシミュレーション部及び前記ネットワークモデル修正部は、始発前の所定の時刻に動作し、
前記ネットワークモデルベースシミュレーション部は、前記人数情報データをリアルタイムに取得するタイミングに同期して動作することを特徴とする混雑解析装置。
【請求項５】
請求項２又は請求項３に記載の混雑解析装置において、
出発地から目的地へと移動する人数情報データをリアルタイムに取得し、取得された人数情報データをエリア毎に格納する人数情報データベースを備え、
前記セルモデルベースシミュレーション部及び前記ネットワークモデル修正部は、始発前の所定の時刻に動作し、
前記ネットワークモデルベースシミュレーション部は、所定の周期にて動作することを特徴とする混雑解析装置。
【請求項６】
請求項４に記載の混雑解析装置において、
前記ネットワークモデルベースシミュレーション部は、前記修正されたネットワークモデル及び前記取得された人数情報データに基づき、前記各ノードにおける現時刻の混雑度を予測することを特徴とする混雑解析装置。
【請求項７】
請求項５に記載の混雑解析装置において、
前記ネットワークモデルベースシミュレーション部は、前記修正されたネットワークモデル及び前記取得された人数情報データに基づき、前記各ノードにおける現時刻の混雑度を予測することを特徴とする混雑解析装置。
【請求項８】
請求項６に記載の混雑解析装置において、
前記セルモデルデータベースは、予め複数の駅構内のセルモデルを格納し、
前記人数情報データベースは、複数の駅構内における出発地から目的地へと移動する人数情報データをリアルタイムに取得し、取得された人数情報データを駅毎に識別可能に格納することを特徴とする混雑解析装置。
【請求項９】
請求項７に記載の混雑解析装置において、
前記セルモデルデータベースは、予め複数の駅構内のセルモデルを格納し、
前記人数情報データベースは、複数の駅構内における出発地から目的地へと移動する人数情報データをリアルタイムに取得し、取得された人数情報データを駅毎に識別可能に格納することを特徴とする混雑解析装置。
【請求項１０】
セルモデルベースシミュレーション部により、セルモデル及び人数情報データを用いてシミュレーションを実行し、駅構内の混雑を混雑予測情報として求め、
初期ネットワークモデル作成部により、セルモデルに対応したネットワークモデルを作成し、
ネットワークモデル修正部により、前記セルモデルベースシミュレーション部による混雑予測情報に基づいて前記ネットワークモデルを修正し、
ネットワークモデルベースシミュレーション部により、前記修正されたネットワークモデルに基づいてシミュレーションを実行し、駅構内の混雑を混雑予測情報として求め、求めた混雑予測情報を表示部に表示することを特徴とする混雑解析方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の混雑解析方法において、
駅構内の空間を格子状に分割した格子空間を用いて、少なくとも出発地又は目的地となり得る格子をセルとし、複数のセルにて構成されるエリアを複数備える前記セルモデルをセルモデルデータベースに格納し、
各エリアに対応するノードと、ノード間を接続するリンクにより構成される前記ネットワークモデルをネットワークモデルデータベースに格納し、
前記ネットワークモデル修正部が、前記セルモデルベースシミュレーション部による混雑予測情報に基づいて前記初期ネットワークモデル作成部により作成されたネットワークモデルのリンクコストを修正することを特徴とする混雑解析方法。
【請求項１２】
請求項１０に記載の混雑解析方法において、
駅構内の空間を格子状に分割した格子空間を用いて、少なくとも出発地又は目的地となり得る格子をセルとし、複数のセルにて構成されるエリアを複数備える前記セルモデルをセルモデルデータベースに格納し、
各エリアに対応するノードと、ノード間を接続するリンクにより構成される前記ネットワークモデルをネットワークモデルデータベースに格納し、
前記ネットワークモデル修正部が、各エリアを所定数のサブエリアに分割すると共に分割されたサブエリアに対応して仮ノードを設定し、前記エリアの混雑度に対し有意に相違する混雑度を有するサブエリアの仮ノードを新たなノードとして追加することを特徴とする混雑解析方法。
【請求項１３】
請求項１１又は請求項１２に記載の混雑解析方法において、
出発地から目的地へと移動する人数情報データをリアルタイムに取得し、取得された人数情報データをエリア毎に人数情報データベースに格納し、
前記セルモデルベースシミュレーション部及び前記ネットワークモデル修正部が、始発前の所定の時刻に動作し、
前記ネットワークモデルベースシミュレーション部が、前記人数情報データをリアルタイムに取得するタイミングに同期して動作することを特徴とする混雑解析方法。
【請求項１４】
請求項１１又は請求項１２に記載の混雑解析方法において、
出発地から目的地へと移動する人数情報データをリアルタイムに取得し、取得された人数情報データをエリア毎に人数情報データベースに格納し、
前記セルモデルベースシミュレーション部及び前記ネットワークモデル修正部が、始発前の所定の時刻に動作し、
前記ネットワークモデルベースシミュレーション部が、所定の周期にて動作することを特徴とする混雑解析方法。
【請求項１５】
請求項１３に記載の混雑解析方法において、
前記ネットワークモデルベースシミュレーション部が、前記修正されたネットワークモデル及び前記取得された人数情報データに基づき、前記各ノードにおける現時刻の混雑度を予測することを特徴とする混雑解析方法。
【請求項１６】
請求項１４に記載の混雑解析方法において、
前記ネットワークモデルベースシミュレーション部が、前記修正されたネットワークモデル及び前記取得された人数情報データに基づき、前記各ノードにおける現時刻の混雑度を予測することを特徴とする混雑解析方法。
【請求項１７】
請求項１５に記載の混雑解析方法において、
前記セルモデルデータベースが、予め複数の駅構内のセルモデルを格納し、
前記人数情報データベースが、複数の駅構内における出発地から目的地へと移動する人数情報データをリアルタイムに取得し、取得された人数情報データを駅毎に識別可能に格納することを特徴とする混雑解析方法。
【請求項１８】
請求項１６に記載の混雑解析方法において、
前記セルモデルデータベースが、予め複数の駅構内のセルモデルを格納し、
前記人数情報データベースが、複数の駅構内における出発地から目的地へと移動する人数情報データをリアルタイムに取得し、取得された人数情報データを駅毎に識別可能に格納することを特徴とする混雑解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、混雑解析装置及び混雑解析方法に係り、特に鉄道駅などの建物内における混雑解析装置及び混雑解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄道駅では、通勤時間帯などの日常的な混雑の発生に加えて、鉄道の輸送障害やイベントの影響を受けて混雑が増大することがしばしば発生し、混雑による列車乗降時間増大による列車遅延の発生や、ホームからの転落などの事故の発生が懸念されている。混雑による列車遅延や群集事故を防止するためには、各種シミュレーションツールを用いて構内における混雑状況を予測し、適切な対策を事前に行うことが重要である。  
所定の空間の混雑状況の管理において、対策を要する混雑に対して、適切な対策とその適切な実施時間を判断することを可能にする技術を提案するものとして、例えば、特許文献１に記載される技術が知られている。特許文献１では、混雑予測システムが、所定の空間の混雑に対して実施可能な対策候補の情報を格納した対策候補データベースと、所定の空間について将来の時間における混雑指標値の遷移を算出するシミュレーション部と、上記混雑指標値が所定の閾値を超える場合、対策を要する混雑であり空間および時間で特定される要対策混雑を検知する要対策混雑検知部と、上記要対策混雑が検知された空間に適用可能な対策候補を適用した条件のシミュレーションで算出される混雑指標値が上記閾値を超えるか否かを含む上記対策候補の評価結果を出力する出力部と、を有する旨開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】ＷＯ２０１７／０５６５２８Ａ１号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】特集人流シミュレーション、「１．群集運動のセルオートマトンモデル」情報処理、５８巻、７号、５７０―５７３頁、２０１７年７月発行
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１では、シミュレーション対象となる構内空間をセルと呼ばれる格子状に分割し、その分割された空間上をエージェントが移動することによりシミュレーションを行うモデル(以下、セルモデルと称する)を用いている。このセルモデルによるシミュレーションは、旅客の移動を正確に反映することができ、かつ１つの駅や建物をシミュレーションする場合には十分高速に動作するモデルである。  
一方、鉄道路線全体を管理し、複数列車の運行を指示する輸送指令業務にとっては、複数の駅における混雑状況を一度にかつリアルタイムに把握する必要がある。これを実現するための手法として、管理対象駅毎にセルモデルを構築し、セルモデル毎に複数のシミュレーションを特許文献１に開示されるように実行する形態が考えられる。
【０００６】
しかしながら、この方法では計算負荷が大きくなり、限られた計算機の資源でリアルタイムにシミュレーションを行い混雑の予測を行うことは困難である。  
そこで、本発明は、計算負荷を低減し且つ高速に路線内の複数駅の混雑を予測し得る混雑解析装置及び混雑解析方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明に係る混雑解析装置は、セルモデル及び人数情報データを用いてシミュレーションを実行し、駅構内の混雑を混雑予測情報として求めるセルモデルベースシミュレーション部と、セルモデルに対応したネットワークモデルを作成する初期ネットワークモデル作成部と、前記セルモデルベースシミュレーション部による混雑予測情報に基づいて前記ネットワークモデルを修正するネットワークモデル修正部と、修正されたネットワークモデルに基づいてシミュレーションを実行し、駅構内の混雑を混雑予測情報として求めるネットワークモデルベースシミュレーション部と、前記ネットワークモデルベースシミュレーション部による混雑予測情報を表示する表示部と、を備えることを特徴とする。  
また、本発明に係る混雑解析方法は、セルモデルベースシミュレーション部により、セルモデル及び人数情報データを用いてシミュレーションを実行し、駅構内の混雑を混雑予測情報として求め、初期ネットワークモデル作成部により、セルモデルに対応したネットワークモデルを作成し、ネットワークモデル修正部により、前記セルモデルベースシミュレーション部による混雑予測情報に基づいて前記ネットワークモデルを修正し、ネットワークモデルベースシミュレーション部により、前記修正されたネットワークモデルに基づいてシミュレーションを実行し、駅構内の混雑を混雑予測情報として求め、求めた混雑予測情報を表示部に表示することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、計算負荷を低減し且つ高速に路線内の複数駅の混雑を予測し得る混雑解析装置及び混雑解析方法を提供することが可能となる。  
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施例に係る実施例１の混雑解析装置の全体概略構成図である。
【図２】図１に示すセルモデルデータベースに格納される空間情報を表すセルモデルの構造の一例を表す図である。
【図３】図１に示す人数情報データベースに格納されるリアルタイムオンラインデータのデータ構造例を示す図である。
【図４】図１に示す人数情報データベースに格納される過去実績データのデータ構造例を示す図である。
【図５】図１に示す人数情報データベースに格納される予測データのデータ構造例を示す図である。
【図６】図１に示す初期ネットワークモデル作成部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図７】図１に示す初期ネットワークモデル作成部より作成され、ネットワークモデルデータベースに格納されるネットワークモデルの構造の一例を表す図である。
【図８】図１に示すネットワークモデル修正部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図９】図１に示す表示部の表示画面例を示す図である。
【図１０】本発明の他の実施例に係る第２の実施例の混雑解析装置を構成するセルモデルデータベースに格納される空間情報を表すセルモデルの構造の一例を表す図である。
【図１１】実施例２の混雑解析装置を構成するネットワークモデル修正部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１２】実施例２の混雑解析装置を構成するネットワークモデルデータベースに格納されるネットワークモデルであって、ネットワークモデル修正部による修正後のネットワークモデルの構造の一例を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本明細書においては、複数の鉄道駅の建物内、すなわち、複数駅の構内における旅客の混雑を予測する場合を一例として説明するが、これに限られるものでないことは言うまでもない。  
以下、図面を用いて本発明の実施例について説明する。
【実施例１】
【００１１】
＜混雑解析装置の構成＞  
図１は、本発明の一実施例に係る実施例１の混雑解析装置の全体概略構成図である。図１に示すように、混雑解析装置１は、データ管理部１１、初期ネットワークモデル作成部１２、セルモデルベースシミュレーション部１３、ネットワークモデル修正部１４、ネットワークモデルベースシミュレーション部１５、及び表示部１０６から構成される。さらにデータ管理部１１は、セルモデルデータベース１７、人数情報データベース１８、及びネットワークモデルデータベース１９を備える。  
なお、初期ネットワークモデル作成部１２、セルモデルベースシミュレーション部１３、ネットワークモデル修正部１４、及びネットワークモデルベースシミュレーション部１５は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサ、プログラムを格納するＲＯＭ、ＲＯＭより読み出されたプログラムをプロセッサが実行する過程のデータ等を一時的に格納するＲＡＭ等の記憶装置にて実現される。また、データ管理部１１を構成する、セルモデルデータベース１７、人数情報データベース１８、及びネットワークモデルデータベース１９は、複数の記憶装置（半導体メモリやハードディスクなど、それぞれの記憶装置の種類が異なっていても良い）を設け、それぞれのデータベースに格納されるデータを対応する記憶装置に格納するようにしても良い。または、１つあるいは複数の記憶装置において複数の記憶領域に分割し、それぞれの記憶領域にそれぞれのデータベースを構築するよう構成しても良い。  
以下、各機能の詳細について説明する。
【００１２】
［セルモデルデータベース］  
データ管理部１１を構成するセルモデルデータベース１７は、空間情報を格納するデータベースである。空間情報は、詳細後述する初期ネットワークモデル作成部１２及びセルモデルベースシミュレーション部１３の入力モデルとなるデータであり、混雑予測を行う対象の駅やビル施設など毎に作成される。以下では混雑予測を行う対象として駅の構内を一例として説明する。
【００１３】
図１に示すセルモデルデータベース１７に格納される空間情報を表すセルモデルの構造の一例を表す図である。図２に示すように、セルモデル２０は、駅構内の空間構造を表現するデータである。本実施例では、例えば、非特許文献１に示される公知のセルオートマトンを用いた人流シミュレーションで用いられる空間を格子状に分割した格子空間を用いて空間情報を表している。具体的には、図２では、Ａ線上りホーム、Ａ線下りホーム、コンコースへと通ずる階段１及び階段２、Ｂ線上りホーム、Ｂ線下りホーム、コンコースへと通ずる階段３及び階段４、及び１つの改札口を有する駅構造（駅構内）を、コンコース及び改札口が位置するフロアから見た上面図を、２３×１６個の格子（セルとも称される）に分割した例を示している。
【００１４】
また、格子空間を構成する格子は、例えば、通路格子、壁格子、階段格子、改札機格子、出入口格子、乗車位置格子のような単位格子で構成されている。各格子には属性として、例えば、通行可否、通行可能速度、通行可能方向、通行に要する距離コスト、歩行者（旅客）の空間への流出入の可否情報が設定されている。また、相互に隣接する通行可能な格子同士が接続されている経路は、経路ネットワークを形成するため、歩行者（旅客）エージェントが出発地である流入位置（Ｏｒｉｇｉｎ：起点（Ｏ）とも称される）から目的地である流出位置（Ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ：終点（Ｄ）とも称される）に至る経路（ＯＤデータとも称される）を探索することができる。流入位置及び流出位置は、出入口格子或いは乗車位置格子によって実現される。各格子は、それぞれホーム或いはコンコース、階段、出入り口のいずれかのエリアに属するか分類されている。  
なお、図２では、ある駅構内の空間情報を示しているが、セルモデルデータベース１７は、同様に予め他の複数の駅構内の空間情報を格納している。
【００１５】
［人数情報データベース］  
人数情報データベース１８は、リアルタイムオンラインデータ３０、過去実績データ３１、及び予測データ３２より構成され、それぞれを所定の記憶領域に格納している。
【００１６】
図３は、図１に示す人数情報データベース１８に格納されるリアルタイムオンラインデータ３０のデータ構造例を示す図である。リアルタイムオンラインデータ３０は、駅構内に設置された改札機やカメラ等の各種センサから取得したデータに基づいてオンラインで、図示しない通信ネットワーク（有線、無線を問わない）を介して、人数情報データベース１８の所定の記憶領域に格納される。図３に示すように、リアルタイムオンラインデータ３０の構成要素として、以下の要素がある。出発地３３と目的地３６の組み合わせ毎にその間を移動した旅客数を時間別に記録したデータである。例えば、対象が駅構内である場合、駅の出入口及びホームが出発地３３及び目的地３６となる。出発地３３がホームである場合、開始時刻３４を列車の到着時刻、終了時刻３５を当該列車の出発時刻とすることも可能である。
【００１７】
図３に示す例では、以降の説明を分かり易くするため、２０１７年７月１１日において人数情報データベース１８の所定の記憶領域に格納されたリアルタイムオンラインデータ３０を示している。例えば、出発地３３が「ホーム１（Ａ線上りホーム）」である場合、開始時刻３４が「７：０１」及び終了時刻３５が「７：０２」において、目的地３６として「ホーム２（Ａ線下りホーム）」へ移動した旅客数が３０名、目的地３６として「出入口１」へ移動した旅客数が３６名であったことが記録されている。
【００１８】
図４は、図１に示す人数情報データベース１８に格納される過去実績データ３１のデータ構造例を示す図である。図４に示すように、過去実績データ３１は、上述のリアルタイムオンラインデータ３０をデータ取得日毎に、人数情報データベース１０８の所定の記憶領域に順次蓄積したデータである。構成要素として、リアルタイムオンラインデータ３０の構成要素に加えて、さらにデータ取得日３７が追加される。  
例えば、データ取得日３７が「２０１７年７月１１日」であり、出発地３３が「ホーム１（Ａ線上りホーム）」である場合、開始時刻３４が「７：０１」及び終了時刻３５が「７：０２」において、目的地３６として「ホーム２（Ａ線下りホーム）」へ移動した旅客数が３０名、目的地３６として「出入口１」へ移動した旅客数が３６名であったことが記録されている。
【００１９】
図５は、図１に示す人数情報データベース１８に格納される予測データ３２のデータ構造例を示す図である。図５に示すように、予測データ３２は、過去実績データ３１の情報に基づいて作成された、当該日時の駅構内の流動（人流）を予測したデータである。予測データ３２は、例えば過去実績データ３１を、平日や休前日、休日等、データの特徴毎に分類し、その分類されたデータの集合毎に統計処理することによって作成される。構成要素として、リアルタイムオンラインデータ３００の構成要素に加えて、さらにデータ種別３８が追加され、人数情報データベース１８の所定の記憶領域に格納される。
【００２０】
なお、図３から図５では、ある駅構内を対象とした、リアルタイムオンラインデータ３０、過去実績データ３１、及び予測データ３２を示しているが、これに限られるものではない。他の複数の駅構内に設置された改札機やカメラ等の各種センサから取得したデータに基づいてオンラインで、図示しない通信ネットワーク（有線、無線を問わない）を介して、人数情報データベース１８の所定の記憶領域に格納される。すなわち、人数情報データベース１８は、駅毎に識別可能にリアルタイムオンラインデータ３０を格納している。また、人数情報データベース１８は、過去実績データ３１及び予測データ３２についても同様に駅毎に識別可能に格納している。
【００２１】
［初期ネットワークモデル作成部］  
初期ネットワークモデル作成部１２は、セルモデルデータベース１７に格納されるセルモデル２０を読み出し、詳細後述するネットワークモデルに基づいてシミュレーションするためのネットワークモデルを作成する。
【００２２】
図６は、図１に示す初期ネットワークモデル作成部１２の動作の一例を示すフローチャートである。  
図６に示すように、ステップＳ１１では、初期ネットワークモデル作成部１２は、データ管理部１０１を構成するセルモデルデータベース１７にアクセスし、セルモデルデータベース１７から、駅毎、或いはある駅の構内におけるセルモデル２０（セルモデルデータ）を読み出す（セルモデルデータを入力する）。なお、以下では、図２に示したセルモデル２０を入力した場合を一例として説明する。
【００２３】
ステップＳ１２では、初期ネットワークモデル作成部１２は、セルモデル２０のセル（格子）に指定された各エリアにノードを配置する。ノードの配置方法としては、例えば各エリアを構成するセル（格子）の重心をノードとすれば良い。  
ステップＳ１３では、初期ネットワークモデル作成部１２は、セルモデル２０を用いて、ノードが配置されたセル間を経路探索することにより、ノード間の最短経路を求める。ここで、ノードが配置されたセル間の経路探索は、上述のようにセルモデル２０内の各セル（格子）には、属性として、例えば、通行可否、通行可能速度、通行可能方向、及び歩行者（旅客）の空間への流出入の可否情報が設定されているため、当該属性に基づきノード間の最短経路が求められる。
【００２４】
ステップＳ１４では、初期ネットワークモデル作成部１２は、ステップＳ１３にて最短経路を求めることによって計算された時間コストを、ノード間のリンクコストとして登録し、ネットワークモデルを生成する。ここで、ノード間のリンクコストは、上述のようにセルモデル２０内の各セル（格子）には、属性として、通行に要する距離コストが設定されているため、ノード間の最短経路に対応する通行に要する距離コストに基づき時間コストを求めることができる。  
ステップＳ１５では、初期ネットワークモデル作成部１２は、生成したネットワークモデルをネットワークモデルデータベース１９へ出力し、処理を終了する。
【００２５】
なお、本実施例では、初期ネットワークモデル作成部１２が、上述のステップＳ１１に示すようにセルモデル２０を入力する場合を説明したが、必ずしもこれに限られるものではない。例えば、初期ネットワークモデル作成部１２が、セルモデル２０を用いることなく、出入り口或いは改札機などの位置情報に基づき対応するノードを配置する構成としても良い。
【００２６】
［ネットワークモデル］  
図７は、図１に示す初期ネットワークモデル作成部１２より作成され、ネットワークモデルデータベース１９に格納されるネットワークモデル４０の構造の一例を表す図である。
【００２７】
図７に示すように、ネットワークモデル４０はエリアを代表するノードと、ノード間を接続するリンクから構成される。具体的には、上述の図６における初期ネットワークモデル作成部１２のステップＳ１２の実行により、エリアである「出入り口」にノード「Ｎ１」が配置され、「コンコース」にノード「Ｎ２」、「階段１」にノード「Ｎ３」、「階段２」に「ノードＮ４」が配置される。また、エリアである「階段３」にノード「Ｎ５」が配置され、「階段４」にノード「Ｎ６」、「Ａ線上りホーム」にノード「Ｎ７」、「Ａ線下りホーム」にノード「Ｎ８」、「Ｂ線上りホーム」にノード「Ｎ９」、「Ｂ線下りホーム」にノード「Ｎ１０」が配置される。
【００２８】
また、初期ネットワークモデル作成部１２のステップＳ１３及びステップＳ１４（図６）の実行により、ノード「Ｎ１」及びノード「Ｎ２」がリンク「Ｌ１２」にて接続されると共にリンク「Ｌ１２」のリンクコストが登録される。同様に、ノード「Ｎ２」及びノード「Ｎ３」がリンク「Ｌ２３」にて接続されると共にリンク「Ｌ２３」のリンクコストが登録され、ノード「Ｎ２」及びノード「Ｎ４」がリンク「Ｌ２４」にて接続されると共にリンク「Ｌ１２」のリンクコストが登録される。また、ノード「Ｎ３」及びノード「Ｎ４」がリンク「Ｌ３４」にて接続されると共にリンク「Ｌ３４」のリンクコストが登録され、ノード「Ｎ３」及びノード「Ｎ７」がリンク「Ｌ３７」にて接続されると共にリンク「Ｌ１２」のリンクコストが登録され、ノード「Ｎ４」及びノード「Ｎ７」がリンク「Ｌ４７」にて接続されると共にリンク「Ｌ４７」のリンクコストが登録され、ノード「Ｎ３」及びノード「Ｎ８」がリンク「Ｌ３８」にて接続されると共にリンク「Ｌ３８」のリンクコストが登録される。
【００２９】
リンク「Ｌ４８」、リンク「Ｌ２５」、リンク「Ｌ２６」、リンク「Ｌ５６」、リンク「Ｌ５９」、リンク「Ｌ６９」、リンク「Ｌ５１０」、及びリンク「Ｌ６１０」についても同様に接続されリンクコストが登録される。  
図７に示す作成されたネットワークモデル４０はデータ管理部１１内のネットワークモデルデータベース１９の所定の記憶領域に、ネットワークモデル４０として格納される。
【００３０】
［セルモデルベースシミュレーション部］  
セルモデルベースシミュレーション部１３は、データ管理部１１を構成するセルモデルデータベース１７に格納されるセルモデル２０及び人数情報データベース１８に格納される過去実績データ３１を入力し、既知の方法によってエージェントシミュレーションを実行する。そして各時刻、各セル（格子）におけるエージェント数、あるいはエージェントの移動時間を計算することにより、対象駅構内或いはビル内の混雑度を予測する。  
また、セルモデルベースシミュレーション部１３は、人数情報データベース１８に格納される予測データ３２、及びセルモデルデータベース１７に格納されるセルモデル２０を入力し、対象駅構内各エリアを表す各ノードにおける当該日の混雑度を予測し、予測結果をネットワークモデル修正部１４へ出力する。シミュレーションの方法は、既知の方法によって実現可能である。セルモデルベースシミュレーション部１３によるシミュレーションの実行時刻は任意に設定可能であるが、例えば、始発前に１回/日の頻度にて実行することが好ましい。
【００３１】
［ネットワークモデル修正部］  
ネットワークモデル修正部１４は、セルモデルベースシミュレーション部１３による出力結果に基づいて、ネットワークモデルデータベース１９に格納されるネットワークモデル４０を構成するリンクのリンクコストを修正（更新）する。
【００３２】
図８は、図１に示すネットワークモデル修正部１４の動作の一例を示すフローチャートである。  
図８に示すように、ステップＳ２１では、ネットワークモデル修正部１４は、セルモデルベースシミュレーション部１３からシミュレーション結果を入力する。  
ステップＳ２２では、ネットワークモデル修正部１４は、セルモデル２０におけるエージェントの移動経路をネットワークモデル４０の移動経路に変換する。具体的にはエージェントの移動経路を構成するセル（格子）が属するエリアに基づいて、対応するノードに変換する。
【００３３】
ステップＳ２３では、ネットワークモデル修正部１４は、出発地・目的地・移動経路の組み合わせ毎にエージェントの移動時間を集計する。  
ステップＳ２４では、ネットワークモデル修正部１４は、時間帯別にネットワークモデル４０を構成する各リンクにおける移動時間を計算する。具体的には、ステップＳ２３において集計した、出発地・目的地・移動経路の組み合わせ毎の移動時間を平均することで、移動経路全体の移動時間を求める。そして、ネットワークモデル修正部１４は、初期ネットワークモデル作成部１２により生成されネットワークモデルデータベース１９に格納されるネットワークモデル４０に登録されたリンクコストに応じて移動時間を按分することで、各リンクにおける移動時間を計算する。  
ステップＳ２５では、ネットワークモデル修正部１４は、データ管理部１１を構成するネットワークモデルデータベース１９に格納されたネットワークモデル４０のリンクコストを更新し、処理を終了する。
【００３４】
［ネットワークモデルベースシミュレーション部］  
ネットワークモデルベースシミュレーション部１５は、所定の周期にて、或いは、人数情報データベース１８に格納されるリアルタイムオンラインデータ３０の更新に同期して、人数情報データベース１８に格納されるリアルタイムオンラインデータ３０、及び、ネットワークモデルデータベース１９に格納されるネットワークモデル４０であって、ネットワークモデル修正部１４によりリンクコストが修正されたネットワークモデル４０を入力として、対象駅構内各エリアを表す各ノードにおける現時刻の混雑度を予測する。なお、ネットワークモデル４０を用いたシミュレーションは、既知の方法によって実現可能である。
【００３５】
［表示部］  
ネットワークモデルベースシミュレーション部１５によって計算された現時刻の混雑度の予測情報は、表示部１６の表示画面上に表示され、駅や輸送指令業務を行う指令員や係員に視認可能に提示される。  
図９は、図１に示す表示部１６の表示画面例を示す図である。図９に示すように表示部１６の表示画面５０には、現在時刻における複数駅について、エリア毎の混雑度が表示される。ここで、混雑度の表示方法としては、例えばエリア毎の滞在人数を当該エリアの面積で割った値で表示する。或いは、混雑度を予め設定された複数のレベルに分けて表示しても良い。
【００３６】
本実施例に係る混雑解析装置１は、セルモデル２０を用いたセルモデルベースシミュレーション部１３によるシミュレーションではなく、リンクコストが修正されたネットワークモデル４０及び人数情報データベース１８に格納されるリアルタイムオンラインデータ３０を用いてネットワークモデルベースシミュレーション部１０５がシミュレーションを実行し、シミュレーション結果としての現時刻の混雑度の予測情報を、駅毎或いは対象駅構内のエリア毎の混雑度として表示部１６に出力する構成とすることで、計算負荷の低減が可能となる。
【００３７】
以上の通り本実施例によれば、計算負荷を低減し且つ高速に路線内の複数駅の混雑を予測し得る混雑解析装置及び混雑解析方法を提供することが可能となる。  
また、本実施例によれば、セルモデルによる精緻なシミュレーション結果を反映した、より簡易なモデルであるネットワークモデルを用いたシミュレーションによる、複数駅における混雑予測が可能となる。
【実施例２】
【００３８】
図１０は、本発明の他の実施例に係る第２の実施例の混雑解析装置を構成するセルモデルデータベースに格納される空間情報を表すセルモデルの構造の一例を表す図である。混雑解析装置１の構成自体は上述の実施例１と同様であるが、ネットワークモデル修正部１４が、混雑が大きい地点に新たにネットワークモデルを構成するノードを追加する点が実施例１と異なる。実施例１と同様の構成要素に同一の符号を付し、以下では実施例１と異なる点を主として説明する。
【００３９】
図１０に示すように、セルモデルデータベース１７（図１参照）に格納されるセルモデル２０’は、上述の実施例１において示した図２と異なり、Ａ線上りホーム及びＡ線下りホームの通路及び乗車位置を含むエリア１（ｉ＝１）を、サブエリア１（ｋ＝１）、サブエリア２（ｋ＝２）、及びサブエリア３（ｋ＝３）に分割すると共に、Ｂ線上りホーム及びＢ線下りホームの通路及び乗車位置を含むエリア２（ｉ＝２）を、サブエリア４（ｋ＝４）、サブエリア５（ｋ＝５）、及びサブエリア６（ｋ＝６）に分割している。なお、図１０は説明の便宜上、２つのエリア（エリア１及びエリア２）をそれぞれ３つのサブエリアに分割する場合を一例として示すが、サブエリア数及びサブエリアに分割されるエリアはこれに限られず、適宜設定しても良い。
【００４０】
図１１は、本実施例の混雑解析装置１を構成するネットワークモデル修正部１４の動作の一例を示すフローチャートである。  
図１１に示すように、ステップＳ３１では、ネットワークモデル修正部１４は、セルモデルベースシミュレーション部１３からシミュレーション結果を入力する。ここで入力されるシミュレーション結果は、データ管理部１１を構成するセルモデルデータベース１７に格納されるセルモデル２０’（サブエリアに分割前のセルモデル２０’）及び人数情報データベース１８に格納される過去実績データ３１を入力し、既知の方法によってエージェントシミュレーションを実行し、各時刻、各セル（格子）におけるエージェント数、あるいはエージェントの移動時間を計算することにより得られた対象駅構内或いはビル内の混雑度の予測情報である。または、人数情報データベース１８に格納される予測データ３２、及びセルモデルデータベース１７に格納されるセルモデル２０’（サブエリアに分割前のセルモデル２０’）を入力し、対象駅構内各エリアを表す各ノードにおける当該日の混雑度の予測情報である。
【００４１】
ステップＳ３２では、ネットワークモデル修正部１４は、設定されたエリア数の分だけ、詳細後述するステップＳ３３からステップＳ４０までの処理を繰り返し実行する。  
ステップＳ３３では、ネットワークモデル修正部１４は、エリアを所定の数だけのサブエリアに分割し、各サブエリアに対して仮ノードを設定する。具体的には、図１０に示すエリア１（ｉ＝１）を、サブエリア１（ｋ＝１）、サブエリア２（ｋ＝２）、及びサブエリア３（ｋ＝３）に分割し、これらサブエリア１（ｋ＝１）、サブエリア２（ｋ＝２）、及びサブエリア３（ｋ＝３）に対して仮ノードを設定する。ここで、サブエリアへの分割方法としては、例えば以下の方法が挙げられる。まず、各エリアのセル（格子）の総数（図１０に示す例では８１個）を所定のサブエリアの数（図１０に示す例では３）で割ることにより、サブエリア毎のセル数（図１０に示す例では２７）を求める。そして、エリアの任意の端点から求めたセル数だけセルを確保していく処理を繰り返すことにより、サブエリアに分割していく。そして計算された各サブエリアの重心位置に仮ノードを設定する。
【００４２】
ステップＳ３４では、ネットワークモデル修正部１４は、エリアｉ（図１０に示す例ではエリア１）における混雑度の平均値を計算する。具体的には、所定の時刻におけるエリアｉ（エリア１）に存在するエージェントの人数を、エリアの面積で除することによって混雑度を計算する。  
ステップＳ３５では、ネットワークモデル修正部１４は、エリアｉ（図１０に示す例ではエリア１）において設定されたサブエリア数（図１０に示す例では３）の分だけステップＳ３６からステップＳ４０までの処理を繰り返し実行する。
【００４３】
ステップＳ３６では、ネットワークモデル修正部１４は、サブエリアｋにおける混雑度の平均値を計算する。具体的には、所定の時刻におけるサブエリアｋに存在するエージェントの人数を、サブエリアｋの面積で除することによって混雑度を計算する。  
ステップＳ３７では、ネットワークモデル修正部１４は、統計的な手法により、サブエリアｋの混雑度（混雑度の平均値）と、エリアｉの混雑度（混雑度の平均値）が有意に相違するか否かを判定する。判定の結果、有意に相違していない場合はステップＳ３５に戻り、次のサブエリアに対しステップＳ３６及びステップＳ３７の処理を実行する。一方、判定の結果、サブエリアｋの混雑度（混雑度の平均値）と、エリアｉの混雑度（混雑度の平均値）が有意に相違している場合は、ステップＳ３８へ進む。
【００４４】
ステップＳ３８では、ネットワークモデル修正部１４は、ネットワークモデルに仮ノードを追加し、正式なノードとする。またリンクコストも合わせて計算する。  
ステップＳ３９では、ネットワークモデル修正部１４は、エリアｉのノードの位置とエリアを変更する。具体的には、エリアｉを構成するセル（格子）の集合から当該サブエリアｋを構成するセル（格子）の集合を除いたセル（格子）の集合が新たなエリアであり、また重心位置を計算することによってノードの位置を変更する。  
ステップＳ４０では、ネットワークモデル修正部１４は、エリアｉにおける新たなセル（格子）の集合に基づいて混雑度の平均値を再計算し、次のサブエリアに対する処理に進む。
【００４５】
図１２は、本実施例の混雑解析装置１を構成するネットワークモデルデータベース１９に格納されるネットワークモデル４０’であって、ネットワークモデル修正部１４による修正後のネットワークモデル４０’の構造の一例を表す図である。  
図１２に示すように、ネットワークモデル４０’は、上述の実施例１と同様に、初期ネットワークモデル作成部１２により、エリアである「出入り口」にノード「Ｎ１」が配置され、「コンコース」にノード「Ｎ２」、「階段１」にノード「Ｎ３」、「階段２」に「ノードＮ４」が配置される。また、エリアである「階段３」にノード「Ｎ５」が配置され、「階段４」にノード「Ｎ６」、「Ａ線上りホーム」にノード「Ｎ７」、「Ａ線下りホーム」にノード「Ｎ８」、「Ｂ線上りホーム」にノード「Ｎ９」、「Ｂ線下りホーム」にノード「Ｎ１０」が配置される。
【００４６】
但し、本実施例では、上述の図１１におけるネットワークモデル修正部１４によるステップＳ３７及びステップＳ３８の実行により、「Ａ線下りホーム」にノード「Ｎｎｅｗ」が追加され、ノード「Ｎｎｅｗ」及びノード「Ｎ４」がリンク「Ｌ４ｎｅｗ」にて接続されると共にリンク「Ｌ４ｎｅｗ」のリンクコストが登録される。同様に、ノード「Ｎｎｅｗ」及びノード「Ｎ８」がリンク「Ｌ８ｎｅｗ」にて接続されると共にリンク「Ｌ８ｎｅｗ」のリンクコストが登録される。そして、エリアである「Ａ線下りホーム」が、追加されたノード「Ｎｎｅｗ」を含むエリアである「Ａ線下りホーム２」と、追加されたノード「Ｎｎｅｗ」に対応するサブエリアを構成するセル（格子）の集合を除いたセル（格子）の集合であるエリア「Ａ線下りホーム１」に変更され、エリア「Ａ線下りホーム１」のノード「Ｎ８」の位置が変更された状態を示している。
【００４７】
上述のように本実施例では、例えは、エリアである「Ａ線下りホーム」において、分割されたサブエリアのうち一部のサブエリアのみが混雑度が高く、その他のサブエリアの混雑度が低い場合、すなわち、「Ａ線下りホーム」に混雑度のむらが生じている場合においては、混雑度が高いサブエリアに新たにノードが追加され、混雑度が高いサブエリアとその他のサブエリアでエリアが分割される。これにより、混雑度の予測を更に最適に求めることが可能となる。
【００４８】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない
【符号の説明】
【００４９】
１…混雑解析装置
１１…データ管理部
１２…初期ネットワークモデル作成部
１３…セルモデルベースシミュレーション部
１４…ネットワークモデル修正部
１５…ネットワークモデルベースシミュレーション部
１６…表示部
１７…セルモデルデータベース
１８…人数情報データベース
１９…ネットワークモデルデータベース
２０，２０’…セルモデル
３０…リアルタイムオンラインデータ
３１…過去実績データ
３２…予測データ３２
４０，４０’…ネットワークモデル
５０…表示画面
【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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