(57)【要約】      （修正有）【課題】複数の要因により発生する遅延を分析可能である延時間分析装置、遅延時間分析方法、及び列車運転支援システムを提供する。【解決手段】遅延時間分析装置１は、算出部２２と、生成部２６と、表示制御部３５とを備える。算出部２２は、鉄道の所定区間の各駅における各列車の到着時刻及び出発時刻の内の少なくともいずれかを用いて説明変数を算出する。生成部２６は、鉄道の所定区間内の所定の駅及び記所定の列車における遅延時間を目的変数とし、説明変数の中から選択された所定の寄与を有する説明変数により目的変数に対する回帰式を生成する。表示制御部３５は、回帰式に基づいて、遅延時間に関する情報を表示部３０に表示させる。【選択図】図１
2019123479.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
鉄道の所定区間の駅毎における各列車の到着時刻及び出発時刻の内の少なくともいずれかを用いて複数の説明変数を算出する算出部と、
前記鉄道の前記所定区間内の所定の駅及び所定の列車における遅延時間を目的変数とし、前記複数の説明変数の中から前記目的変数に対して所定の寄与を有する説明変数を選択して、前記目的変数に対する回帰式を生成する生成部と、
前記回帰式に基づいて、前記遅延時間に関する情報を表示部に表示させる表示制御部と、
を備える遅延時間分析装置。
【請求項２】
前記選択された説明変数に基づき、前記所定の駅及び前記所定の列車における前記遅延時間に対する施策を生成する施策生成部を更に備え、
前記表示制御部は、前記施策を前記表示部に表示させる、請求項１に記載の遅延時間分析装置。
【請求項３】
前記鉄道の前記所定区間における各駅での各列車の到着時刻及び出発時刻の計画値である計画ダイヤデータと、前記鉄道の前記所定区間における各駅での各列車の到着時刻及び出発時刻の実績値である実績ダイヤデータを入力するデータ入力部を更に備え、
前記算出部は、前記計画ダイヤデータと前記実績ダイヤデータを用いて、前記各駅及び前記各列車の出発遅延時間、到着遅延時間、停車時間、及び列車の間隔に関する運転時隔の内の少なくともいずれかを前記説明変数として算出する、請求項１又は２に記載の遅延時間分析装置。
【請求項４】
前記運転時隔は、発着時隔、発発時隔、発発時隔、及び着発時隔のうちのいずれかであり、
前記目的変数における前記遅延時間は、到着遅延時間又は出発遅延時間である、請求項３に記載の遅延時間分析装置。
【請求項５】
前記生成部は、事故が発生した日付、及び臨時便が発生した日付のデータの内の少なくともいずれかを除外して前記回帰式を生成する、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の遅延時間分析装置。
【請求項６】
前記生成部は、前記実績ダイヤデータの曜日毎のデータを用いて、曜日毎の前記回帰式を生成する、請求項３に記載の遅延時間分析装置。
【請求項７】
前記鉄道の所定区間における各駅及び各列車の遅延時間の平均値に基づき、前記所定の駅及び前記所定の列車を選択する選択部を更に備える、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の遅延時間分析装置。
【請求項８】
前記生成部は、前記目的変数に対する前記説明変数の寄与率に基づき前記説明変数を選択する、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の遅延時間分析装置。
【請求項９】
前記回帰式の前記説明変数のそれぞれに実績値を代入することにより、前記所定の駅における前記所定の列車の遅延時間を予測する予測部を更に備える請求項１乃至８のいずれか一項に記載の遅延時間分析装置。
【請求項１０】
鉄道の所定区間の駅毎における各列車の到着時刻及び出発時刻の内の少なくともいずれかを用いて複数の説明変数を算出する算出工程と、
前記鉄道の前記所定区間内の所定の駅及び所定の列車における遅延時間を目的変数とし、前記複数の説明変数の中から前記目的変数に対して所定の寄与を有する説明変数を選択して、前記目的変数に対する回帰式を生成する生成工程と、
前記回帰式に基づいて、前記遅延時間に関する情報を表示部に表示させる表示制御工程と、
を備える遅延時間分析方法。
【請求項１１】
請求項１乃至９のいずれか一項に記載の遅延時間分析装置と、
列車の運転士支援を行う列車運転支援装置と、を備え
前記列車運転支援装置は、前記回帰式の各説明変数に実績値が代入された遅延時間の予測値に関する情報を列車に送信する送信部を有する、列車運転支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、遅延時間分析装置、遅延時間分析方法、及び列車運転支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄道は公共交通機関であり、一般にダイヤにより運行が管理されている。また、日本の鉄道はダイヤの時刻と実際の走行時刻とのずれが少ないことが知られている。一方で、何らかの原因で遅延が発生することがある。恒常的に発生する遅延に対しては、ダイヤ改正時に改善が図られる。例えば、通勤、通学などのラッシュにかかる時間帯では乗客の乗り降りに要する時間がダイヤの停車時間よりも長くなることにより遅延が発生してしまう。このような場合、発車時刻を遅らせるダイヤ変更が考えられる。
【０００３】
ところが、複数の要因により遅延が発生することもまれではない。例えば、上述のように発車時刻を遅らせるよりも、その列車の前駅での停車時間を短くさせることが遅延の解消につながる場合も起こり得る。つまり、前駅での停車時間も遅延に影響を与えている。このような複数の要因により発生する遅延は、その要因の特定が困難である。このため、複数の遅延の要因を分析可能な遅延時間分析装置が求められている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−２１０１８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
発明が解決しようとする課題は、複数の要因により発生する遅延を分析可能である延時間分析装置、遅延時間分析方法、及び列車運転支援システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本実施形態によれば、遅延時間分析装置は、算出部と、生成部と、表示制御部とを備える。算出部は、鉄道の所定区間の各駅における各列車の到着時刻及び出発時刻の内の少なくともいずれかを用いて複数の説明変数を算出する。生成部は、鉄道の所定区間内の所定の駅及び所定の列車における遅延時間を目的変数とし、複数の説明変数の中から目的変数に対して所定の寄与を有する説明変数を選択して、目的変数に対する回帰式を生成する。表示制御部は、回帰式に基づいて、遅延時間に関する情報を表示部に表示させる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】遅延時間分析装置の構成を示すブロック図。
【図２】計画ダイヤデータと実績ダイヤデータの一例を示す図。
【図３】出発遅延時間、及び到着遅延時間の一例を示す図。
【図４】時隔の定義を規定する図。
【図５】列番１０１と列番１０３のダイヤの一例を示すダイヤ図。
【図６】遅延時間に強く寄与し得る範囲を模式的に示す図。
【図７】列番１０３の遅延時間の分析に用いる説明変数の例を示す図。
【図８】Ｂ駅での列番１０１の出発遅延時間を示す図。
【図９】Ｄ駅での列番１０３の出発遅延時間を示す図。
【図１０】説明変数Ｘの値を変更した際の目的変数Ｙの値を演算した図。
【図１１】説明変数と算出された係数の符号に基づき、提示される施策の例を示す図。
【図１２】分析結果と、その結果に対する施策部による施策を表示した例を示す図。
【図１３】分析結果と、その結果に対する施策に不整合が起きた例を示す図。
【図１４】延時間分析装置の処理例を示すフロチャート。
【図１５】第２実施形態に係る遅延時間分析装置の構成を示すブロック図。
【図１６】列車運転支援システムの構成を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明の実施形態に係る遅延時間分析装置、遅延時間分析方法、及び列車運転支援システムについて、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態は、本発明の実施形態の一例であって、本発明はこれらの実施形態に限定して解釈されるものではない。また、本実施形態で参照する図面において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号又は類似の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する場合がある。また、図面の寸法比率は説明の都合上実際の比率とは異なる場合や、構成の一部が図面から省略される場合がある。
（第１実施形態）
【０００９】
図１は、遅延時間分析装置１の構成を示すブロック図である。この図１に示すように、本実施形態に係る遅延時間分析装置１は、複数の遅延要因を分析可能な装置であり、記憶部１０と、処理部２０と、表示部３０と、表示制御部３５と、操作部４０とを備えて構成されている。
【００１０】
記憶部１０は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。記憶部１０は、ダイヤデータと処理部２０の処理で必要となるデータ、プログラムなどを記憶する記憶部である。
【００１１】
処理部２０は、記憶部１０に記憶されるダイヤデータを用いて、列車の遅延要因を分析処理する処理部である。処理部２０は、例えばプロセッサを含んで構成される。
【００１２】
表示部３０は、各種の情報を表示する。表示部３０は、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）ディスプレイ等によって構成される。表示制御部３５は、処理部２０などにより生成された情報を表示部３０に表示させる。
【００１３】
操作部４０は、操作者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理部２０に出力する。例えば、操作部４０は、マウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック等により実現される。
【００１４】
まず、記憶部１０についてより詳細に説明する。記憶部１０は、計画ダイヤ記憶部１１と、実績ダイヤ記憶部１２と、ダイヤ情報記憶部１３とを有する。計画ダイヤ記憶部１１は、計画ダイヤデータを記憶し、実績ダイヤ記憶部１２は、実績ダイヤデータを記憶する。ダイヤ情報記憶部１３は、処理部２０の処理で必要となるデータを記憶する。ダイヤデータは、各駅に到着する到着時刻と各駅から出発する出発時刻により構成されるデータである。本実施形態に係るダイヤデータは、計画ダイヤデータと実績ダイヤデータとを意味する。
【００１５】
図２に基づき、記憶部１０に記憶されるダイヤデータについてより具体的に説明する。図２は、計画ダイヤデータと実績ダイヤデータの一例を示す図である。図２の計画の欄に示すように、列番１０１の計画ダイヤデータは、Ａ駅からＧ駅までの駅への着時刻と駅からの発時刻で構成されている。同様に、列番１０３の計画ダイヤデータは、Ａ駅からＧ駅までの駅への着時刻と駅からの発時刻で構成されている。このように、計画ダイヤデータは、鉄道の所定区間における各駅への各列車の到着時刻及び出発時刻の計画値により構成される。
【００１６】
また、図２の実績の欄に示すように、列番１０１の実績ダイヤデータは、Ａ駅からＧ駅までの駅への着時刻と駅からの発時刻で構成され、列番１０３の実績ダイヤデータは、Ａ駅からＧ駅までの駅への着時刻と駅からの発時刻で構成されている。このように、実績ダイヤデータは、鉄道の所定区間における各駅への各列車の到着時刻及び出発時刻の実績値により構成される。なお、本実施形態に係るダイヤデータは、例えば図２に示す形式として説明するが、これに限定されない。
【００１７】
次に、処理部２０についてより具体的に説明する。図１に示すように、処理部２０は、データ入力部２１と、算出部２２と、選択部２３と、設定部２４と、分析部２５と、施策生成部２６とを備え構成されている。データ入力部２１は、計画ダイヤデータと、実績ダイヤデータとを記憶部１０から入力する。すなわち、データ入力部２１は、鉄道の前記所定区間における各駅での各列車の到着時刻及び出発時刻の計画値である計画ダイヤデータと、鉄道の所定区間における各駅での各列車の到着時刻及び出発時刻の実績値である実績ダイヤデータを入力する。
【００１８】
図３乃至図５に基づき、算出部２２の算出処理を説明する。算出部２２は、鉄道の所定区間の駅毎における各列車の到着時刻及び出発時刻の内の少なくともいずれかを用いて複数の説明変数を算出する。より具体的には、算出部２２は、記憶部１０から入力した計画ダイヤデータと実績ダイヤデータとを用いて、各駅及び各列車の到着遅延時間、出発遅延時間、停車時間、及び列車の間隔に関する運転時隔の内の少なくともいずれかを説明変数として算出する。
【００１９】
図３は、出発遅延時間、及び到着遅延時間の一例を示す図である。図３（ａ）は、列番１０１及び列番１０３の出発遅延時間、及び到着遅延時間の一例を示す図である。図３（ｂ）は、列番１０１の２０１７年４月２０日の車両ＩＤと運転士ＩＤとを示す図であり、図３（ｃ）は、列番１０３の２０１７年４月２０日の車両ＩＤと運転士ＩＤとを示す図である。ここで列番とは、列車に割り振られる番号を意味する。このように、遅延時間のデータの列番には、日付と、車両ＩＤと、運転士ＩＤとが関連付けられている。
【００２０】
図３（ａ）に示すように、列車の駅への到着時刻の計画値と実績値との差が到着遅延時間である。
【００２１】
１式が、到着遅延時間の算出式の一例である。ここで、Ta(day, Train.ID, Sta.ID)は、到着遅延時間を示している。dayが日付であり、Train.IDが列番であり、Sta.IDが駅番を示している。駅番は、駅に付された番号である。同様に、Taactual(day, Train.ID, Sta.ID)が、実績ダイヤデータにより得られた実績到着時刻であり、Taaplan(day, Train.ID, Sta.ID)が計画ダイヤデータにより得られた計画到着時刻である。
【数１】
2019123479.tif 000003
例えば、図２のＤ駅における計画ダイヤデータの着時刻は８時１０分であり、実績ダイヤデータの着時刻は８時１２分である。すなわち、Ｄ駅において列番１０１の列車の到着遅延時間は、図３に示すように、８時１２分から８時１０分を減算した２分である。
【００２２】
また、図３（ａ）に示すように、列車の駅からの出発時刻の計画値と実績値との差が出発遅延時間である。２式は、出発遅延時間の算出式の一例である。ここで、Td(day, Train.ID, Sta.ID)は、出発遅延時間を示している。Tdactual (day, Train.ID, Sta.ID)が、実績ダイヤデータにより得られた実績出発時刻であり、Tdaplan(day, Train.ID, Sta.ID)が計画ダイヤデータにより得られた計画出発時刻である。
【数２】
2019123479.tif 000004
【００２３】
例えば、図２のＤ駅における計画ダイヤの発時刻は８時１１分であり、実績ダイヤデータの発時刻は８時１３分である。すなわち、Ｄ駅において列番１０１の列車の出発時刻は、図３に示すように、８時１３分から８時１１分を減算した２分である。このように、計画ダイヤデータと実績ダイヤデータとの差分から各駅の到着遅延時間と出発遅延時間とを算出することが可能である。
【００２４】
３式が、停車時間の算出式の一例である。ここで、Ts(day, Train.ID, Sta.ID)は、停車時間を示している。ｄａｙが日付であり、Train.IDが列番であり、Sta.IDが駅番を示している。駅番は、駅に付された番号である。
【数３】
2019123479.tif 000005
【００２５】
例えば、図２のＤ駅における実績ダイヤデータの発時刻は８時１３分であり、実績ダイヤデータの着時刻は８時１２分である。すなわち、Ｄ駅において列番１０１の列車の停車時間は、８時１３分から８時１２分を減算した１分である。このように、実績ダイヤデータの実績出発時刻から実績到着時刻を減算することにより停車時間を算出可能である。ここでは、ダイヤデータから算出可能な説明変数の算出方法について述べたが、時間以外の変数として乗車率、質的データとして曜日、天候などの情報を加えてもよい。
【００２６】
図４は運転時隔の定義を規定する図である。図５は、列番１０１と列番１０３のダイヤの一例を示すダイヤ図である。図５の横軸は時間であり、縦軸は駅名である。図４及び図５に示すように、算出部２２は、発着時隔、発発時隔、発発時隔、着発時隔も算出する。
【００２７】
発着時隔は、ある駅を先行列車が出発した時刻と自列車が到着した時刻の時間差であり、発発時隔は、ある駅を先行列車が出発した時刻と自列車が出発した時刻の時間差であり、発発時隔は、ある駅に先行列車が到着した時刻と自列車が到着した時刻の時間差あり、着発時隔は、ある駅を先行列車が到着した時刻と自列車が出発した時刻の時間差である。
【００２８】
ここで、鉄道の所定区間における列番の数をＮ、駅数をＳ、図４で示した時隔を説明変数とすると、ダイヤ全体では説明変数が４ＮＳ個となる。これら４ＮＳ個の説明変数は、原理的にはすべて説明変数の候補として考えることが可能である。ところが、実際のダイヤにおいて、ある時刻での遅延時間に影響を与えるのは、その時刻よりも過去の時刻における説明変数だけである。例えば、列番１０３のＤ駅での出発遅延時間に、列番１０３のＥ駅以降のデータは関係しないので説明変数から除くことが可能となる。さらに列番１０３の運行が午後である場合、午前中に運行した列番の説明変数の影響は低いので、説明変数から除くことが可能である。
【００２９】
このため、本実施形態で用いる説明変数の例について図６に基づいて説明する。図６は、列番１０１と列番１０３のダイヤ図上のＤ駅における列番１０３の遅延時間に強く寄与し得る範囲を模式的に示す図である。図６の横軸は時間であり、縦軸は駅名である。図６のダイヤ図は（時刻、駅位置）の２変数をもつグラフと解釈することも可能である。図６に示すように、本実施形態では、例えば遅延時間に強く寄与し得る範囲を、時間的に近接している範囲と、空間的に近接している範囲とに限定する。例えば、列番１０３の駅Ｄにおける到着遅延時間と出発遅延時間に対して時間的に近接しているのが、同じ列番１０３のＣ駅における説明変数である。また、例えば空間的に近接しているのは同じＤ駅における先行列車の列番１０１の説明変数である。
【００３０】
つまり、本実施形態では、分析対処とする時刻から所定範囲内の過去の時刻を時間的に近接している範囲とする。ここでは、説明を簡単にするため、時間的に近接する範囲を一駅前として、説明するがこれに限定されない。同様に、分析対処とする駅から所定範囲内の駅を空間的に近接している範囲とする。ここでは、説明を簡単にするため、空間的に近接する範囲を分析対象の駅と同一の駅として、説明するがこれに限定されない。
【００３１】
図７は、列番１０３の遅延時間の分析に用いる説明変数の例を示す図である。すなわち、図６で示した列番１０３の遅延時間により強く寄与し得る範囲として、列番１０３のＣ駅に関する説明変数であるＣ駅の停車時間、Ｃ駅の出発遅延時間、及びＣ駅の到着遅延時間と、列番１０１のＤ駅に関する説明変数であるＤ駅の停車時間、Ｄ駅の出発遅延時間及びＤ駅の到着遅延時間とが選択されている。更に、さらに列番１０３と列番１０１との相互作用を表す変数として、図４において示した４つの時隔を説明変数として加える。つまり、本実施形態における回帰分析では、合計１０種類の説明変数を採用することとする。この１０種類の説明変数に対して、ＬＡＳＳＯ回帰などを行い、変数選択と係数の算出とを行う。
【００３２】
選択部２３は、鉄道の所定区間における各駅及び各列車の遅延時間の平均値に基づき、所定の駅及び所定の列車を選択する。例えば選択部２３は、遅延時間の平均値が１分以上の駅及び列番を選択する。また、選択部２３は、遅延閾値θ以上のデータがαを超える駅及び列番を選択する。より具体的に、図８及び図９に基づき、選択部２３が遅延閾値θ以上のデータがαを超える駅及び列番を選択する処理例を説明する。
【００３３】
図８は、Ｂ駅での列番１０１の出発遅延時間を示す図である。ここでは、前回のダイヤの改正から現時点までのＢ駅での列番１０１の出発遅延時間の分布を示している。横軸は時間を示し、縦軸は出現頻度を正規化した値を示している。図９は、Ｄ駅での列番１０３の出発遅延時間を示す図である。図８と同様に、横軸が時間を示し、横軸は時間を示し、縦軸は出現頻度を正規化した値を示している。図８に示すように、Ｂ駅での列番１０１の出発遅延時間の平均は０分であり、図９に示すように、Ｄ駅での列番１０３の出発遅延時間の平均は１分である。
【００３４】
選択部２３は、例えば図８及び図９に示すように、駅及び列番毎の出発遅延時間のヒストグラムを生成して、生成したヒストグラムの平均値、及び分散値を算出する。また、選択部２３は、駅及び列番毎の到着遅延時間のヒストグラムを生成して、生成したヒストグラムの平均、及び分散を算出する。そして、選択部２３は、生成したヒストグラムにおいて、選定の基準となる遅延閾値θよりもデータがα％超える場合に、その駅及び列番を目的変数として選択する。
【００３５】
設定部２４は、操作部４０の操作を介して遅延閾値θ及びαを設定する。例えば、θ＝１，α＝０．１（＝１０％）として設定すると、閾値として遅延時間が１分を超える割合が１０％以上あるならば、分析を行うための駅と列番の候補として選択する。図８ではθ＝１以上の割合が約１％であるため、Ｂ駅での列番１０１の遅延時間は分析対称として選択されない。一方で、図９ではθ＝１以上の割合が約４０％であるため、Ｄ駅での列番１０３の遅延時間は分析対称として選択される。このように、駅数×列番数の組み合わせの中から条件に一致する駅ＩＤと列番のデータが分析対称として選択される。
【００３６】
なお、急行列車など複数駅間を通過する列番がある場合、途中駅から出発する列番がある場合、途中駅で折り返す列番がある場合には、組合せ数は駅数×列番よりも減少する。また、列番及び駅毎にθ、αのそれぞれの値を変更してもよい。これらから分かるように、設定部２４により設定した遅延閾値θ及びαにより分析対象となる駅及び列番の組み合わせを選択可能となる。
【００３７】
分析部２５は、鉄道の所定区間内の所定の駅及び記所定の列車における遅延時間を目的変数とし、説明変数の中から選択された所定の寄与を有する説明変数により目的変数に対する回帰式を生成する。例えば、分析部２５は、設定部２４により設定されたθ、及びαにより選択された駅及び列番の遅延時間を目的変数とし、目的変数毎に算出部２２により演算された変数を説明変数とする重回帰分析を行う。
【００３８】
この重回帰分析には、一般的なＬＡＳＳＯ回帰（Ｌａｓｓｏ  Ｒｅｇｒｅｓｓｏｒ）、多段階重回帰分析などを用いることが可能である。ＬＡＳＳＯ回帰は、例えば１０種類の説明変数の中から目的変数の算出に寄与する説明変数を自動的に選択肢し、選択した説明変数の係数を演算する。例えば、Ｄ駅での列番１０３の出発遅延時間を目的変数とし、上述の１０種類の変数を説明変数とする重回帰分析を行うと、１０種類の変数の中から目的変数の算出に寄与する説明変数が選択され、説明変数の係数が算出される。この場合、目的変数の算出に対する寄与が少ない説明変数の係数は０として出力される。また、例えば、多段階重回帰分析などでは、目的変数に対する説明変数の寄与率に基づき説明変数が選択されている。このように、分析部２５では、目的変数である所定の駅及び記所定の列車の遅延時間に関連する説明変数が選択される。
【００３９】
図１０は、分析部２５により選択された説明変数Ｘとその係数において、説明変数Ｘの値を変更した際の目的変数Ｙの値を演算した図である。この図１０に示すように、選択された説明変数Ｘは、目的変数に対して高い相関、例えば０．７以上を有する。
【００４０】
また、分析部２５は、実績ダイヤの曜日毎のデータを用いて、曜日毎のデータを分析してもよい。より具体的には、算出部２２は、記憶部１０から入力した曜日毎の計画ダイヤデータと実績ダイヤデータとを用いて、曜日毎の各駅及び各列車の到着遅延時間、出発遅延時間、停車時間、及び運転時隔を算出する。このように、分析部２５は、実績ダイヤの曜日毎のデータを用いて、曜日毎のデータを分析可能となる。
【００４１】
さらにまた、分析部２５は、事故が発生した日付、及び臨時便が発生した日付のデータの内の少なくともいずれかを除外してデータ分析を行ってもよい。これにより、統計的に特異なデータを除いて分析処理を行うことが可能となる。なお、本実施形態に係る分析部２５は、生成部に対応する。
【００４２】
施策生成部２６は、分析部２５により選択された説明変数に基づき、選択部２３により選択された駅及び列車（列番）の遅延時間に対する施策を表示部２０に表示させる。
【００４３】
図１１は、説明変数と算出された係数の符号に基づき、提示される施策の例を示す図である。図１２は、分析部２５による重回帰分析の結果と、その結果に対する施策生成部２６による施策を表示した例を示す図である。ここで、施策とは、どのような走行をすればよいかを運転士や操作者などに指示する内容を意味する。なお、ここでの施策は先行列車の走行ではなく該当する駅に存在する列車について示したものである。また、施策案は予め設定されているものであり、施策を追加したい場合には設定部２４により施策生成部２６にアクセスして追加することが可能である。
【００４４】
例えばＤ駅における列番１０３を目的変数とする回帰式の説明変数としてＣ駅の停車時間と、列番１０１とのＤ駅における着着時隔が選択され、Ｃ駅の停車時間の係数の符号が正であり、Ｄ駅における着着時隔の係数の符号が負であるとする。この場合、施策生成部２６は、表示部３０に、Ｃ駅における「停車時間を短くする」ことを施策として提示し、Ｄ駅における「到着を遅くする」ことを施策として提示する。つまり、この場合、Ｃ駅とＤ駅の間の列車速度を落とすことを意味している。このように統計処理による分析を行うことにより、通常の運転士の感覚と異なる複数の遅延要因の分析結果と、その対策である施策を統計量に基づき得ることも可能となる。例えば、この場合、列番１０３のＤ駅への到着が速くなりすぎる傾向があり、Ｄ駅の手前の停止信号により停車させられるケースが多発していた例である。このため、停止信号で停止するよりも、速度を抑えた運転をし、信号で停止することなく信号を通過させる方が、結果として遅延を抑制できる。このように、遅延時間分析装置１のユーザは、例えば図１２に示す画面を見て、各列番の各駅までの走行についての施策を得ることが可能となる。
【００４５】
図１３は、分析部２５による重回帰分析の結果と、その結果に対する施策に不整合が起きた例を示す図である。図１３に示すように、画面上に例えば「施策が不定です」と表示することで重回帰の分析結果からは施策が決定できないことを示すことが可能となる。例えば、統計的に有為な説明変数が選択できなかった場合に、「施策が不定です」と表示される。
【００４６】
なお、上述のように、本実施形態に係る処理部２０は、例えば、プロセッサにより構成される。ここで、プロセッサという文言は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、或いは、特定用途向け集積回路(Application Specific Integrated Circuit: ASIC)、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス(Simple Programmable Logic Device: SPLD）、複合プログラマブル論理デバイス(Complex Programmable Logic Device: CPLD)、及び、フィールドプログラマブルゲートアレイ(Field Programmable Gate Array: FPGA)等の回路を意味する。プロセッサは、記憶部１０に保存されたプログラムを読み出して実行することにより機能を実現する。なお、記憶部１０にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成して構わない。また、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理部２０を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。
【００４７】
次に、遅延時間分析装置１の処理例について説明する。図１４は、遅延時間分析装置１の処理例を示すフロチャートである。ここでは、予め鉄道の所定区間が定まっている場合について説明する。
【００４８】
まず、データ入力部２１は、鉄道の所定区画、ここではＡ駅からＧ駅まで計画ダイヤデータと実績ダイヤデータとを入力する（ステップＳ１０１）。また、計画ダイヤデータと実績ダイヤデータとは、前回のダイヤ改正の日から前日の日までのデータが入力される。続いて、算出部２２は、計画ダイヤデータと実績ダイヤデータとを用いて説明変数として、到着遅延時間、出発遅延時間、停車時間、発着時隔、発発時隔、発発時隔、着発時隔に関して全駅及び全列番に関して演算する
【００４９】
次に、選択部２３は、算出部２２が算出した到着遅延時間の平均値を演算し、例えば１分以上である駅及び列番を選択する（ステップＳ１０２）。なお、出発到着遅延時間に関して選択してもよい。
【００５０】
次に、分析部２５は、選択部２３により選択された駅及び列番の遅延時間を目的変数とし、算出部２２により算出された説明変数を用いたＬＡＳＳＯ回帰を行う（ステップＳ１０３）。これにより、選択部２３により選択された駅及び列番に関連する説明変数が選択され、その係数が算出される。分析部２５は、一連の回帰式をデイヤ情報記憶部１３に記憶する。
【００５１】
次に、施策生成部２６は、選択部２３により選択された駅及び列番ごとの回帰式と、その施策を表示部３０に表示させる。これにより、操作者は、Ａ駅からＧ駅までの遅延時間と、その原因と、施策とを把握可能となる。
【００５２】
以上説明したように、本実施形態によれば、分析部２５が、鉄道の所定区間内の所定の駅及び記所定の列車における遅延時間を目的変数とし、説明変数の中から目的変数に対して所定の寄与を有する説明変数を選択する。これにより、遅延時間に関連する説明変数が統計処理に基づき把握可能となる。また、選択された説明変数から、その説明変数を算出した駅名及び列番が把握されるので、操作者は遅延時間の原因を客観的に把握可能となる。
【００５３】
（第２実施形態）
第２実施形態に係る遅延時間分析装置は、分析部により生成された回帰式を用いて列車の遅延時間を予測する予測部を更に備える点で第１実施形態と相違する。以下では、第１実施形態と相違する点に関して説明する。
【００５４】
図１５は、第２実施形態に係る遅延時間分析装置の構成を示すブロック図である。図１６は、列車運転支援システムの構成を示すブロック図である。
【００５５】
この図１５に示すように、予測部２７は、分析部２５により生成された回帰式の各説明変数に実績値を代入することにより、所定の駅及び所定の列車の遅延時間を予測する。予測部２７は、例えば、Ｄ駅の列番１０３の遅延時間を示す回帰式を用いてＤ駅の列番１０３の遅延時間を予測する。この場合、この回帰式の説明変数に実測値を代入することにより、Ｄ駅の列番１０３の遅延時間を予測できる。
【００５６】
列車運転支援システム１００は、列車３００の運転を支援するシステムであり、遅延時間分析装置１と、列車運転支援装置２００とを備えて構成されている。列車運転支援装置２００は、遅延時間分析装置１により生成された情報を用いて列車の運転支援を行う装置であり、送信部２０１を有する。
【００５７】
列車運転支援装置２００の送信部２０１は、予測部２７の予測結果を列番の列車に送信する。この場合、施策生成部２６の施策の結果も合わせて列車に送信する。送信部２０１により情報を送信された列車では、タブレット等の表示装置によって情報を運転士などに提示する。
【００５８】
以上説明したように、本実施形態によれば、分析部２５が生成した回帰式に、実績値を代入することにより、所定の駅及び所定の列車の遅延時間を予測することが可能となる。また、列車運転支援装置２００は、予測結果に関連する情報を運転士に送信し、次停車駅までの走行を指示する。これによって、遅延時間分析装置１で分析した結果を実際の列車の運転に即座に活用することができる。
【００５９】
以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施することが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態やその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００６０】
１：遅延時間分析装置、２１：データ入力部、２２：算出部、２３：選択部、２５：分析部、２６：施策生成部、２７：予測部、３０：表示部、３５：表示制御部、１００：列車運転支援システム、２００：列車運転支援装置、２０１：送信部、３００：列車
【図１】
2019123479.tif 000006
【図２】
2019123479.tif 000007
【図３】
2019123479.tif 000008
【図４】
2019123479.tif 000009
【図５】
2019123479.tif 000010
【図６】
2019123479.tif 000011
【図７】
2019123479.tif 000012
【図８】
2019123479.tif 000013
【図９】
2019123479.tif 000014
【図１０】
2019123479.tif 000015
【図１１】
2019123479.tif 000016
【図１２】
2019123479.tif 000017
【図１３】
2019123479.tif 000018
【図１４】
2019123479.tif 000019
【図１５】
2019123479.tif 000020
【図１６】
2019123479.tif 000021