(57)【要約】【課題】現在から比較的長い将来にわたった交通状況を高い精度で予測する。【解決手段】交通状況計算部２４で、道路ネットワークデータ、道路ネットワーク上の信号データ、及びＯＤ交通量を用いた交通流シミュレーションを行なって、交通量の計算値を計算し、将来予測処理部３０で、過去の交通量の観測値と現在の交通量の観測値とに基づいて、将来の交通量の予測値を予測し、ＯＤ交通量推定部２６で計算値が現在の交通量の観測値及び予測値に一致するように交通状況計算部２４で使用するＯＤ交通量を修正する。【選択図】　　図１
2004118735.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路ネットワークデータ、道路ネットワーク上の信号データ、及びＯＤ交通量を用いた交通流シミュレーションを行なって、交通量の計算値をリンク毎に計算する計算手段と、
過去の交通量の観測値と現在の交通量の観測値とに基づいて、将来の交通量の予測値をリンク毎に予測する予測手段と、
前記交通量の計算値を前記現在の交通量の観測値及び前記交通量の予測値に一致させるための目標値をリンク毎に設定する設定手段と、
前記交通量の計算値及び前記目標値に基づいて、前記ＯＤ交通量を修正する修正手段と、
を含む交通状況推定装置。
【請求項２】
道路ネットワークデータ、道路ネットワーク上の信号データ、及びＯＤ交通量を用いた交通流シミュレーションを行なって、交通量の計算値をリンク毎に計算する計算手段と、
過去の交通量及び占有率の観測値と現在の交通量及び占有率の観測値とに基づいて、将来の交通量及び占有率の予測値をリンク毎に予測する予測手段と、
前記交通量及び占有率の予測値に基づいて、前記交通量の計算値を前記現在の交通量の観測値及び前記交通量の予測値に一致させるための目標値をリンク毎に設定する設定手段と、
前記交通量の計算値及び前記目標値に基づいて、前記ＯＤ交通量を修正する修正手段と、
を含む交通状況推定装置。
【請求項３】
道路ネットワークデータ、道路ネットワーク上の信号データ、及びＯＤ交通量を用いた交通流シミュレーションを行なって、交通量の計算値をリンク毎に計算する計算手段と、
過去の交通量及びリンク速度の観測値と現在の交通量及びリンク速度の観測値とに基づいて、将来の交通量及びリンク速度の予測値をリンク毎に予測する予測手段と、
前記交通量及びリンク速度の予測値に基づいて、前記交通量の計算値を前記現在の交通量の観測値及び前記交通量の予測値に一致させるための目標値をリンク毎に設定する設定手段と、
前記交通量の計算値及び前記目標値に基づいて、前記ＯＤ交通量を修正する修正手段と、
を含む交通状況推定装置。
【請求項４】
道路ネットワークデータ、道路ネットワーク上の信号データ、及びＯＤ交通量を用いた交通流シミュレーションを行なって、交通量の計算値をリンク毎に計算する計算手段と、
過去の交通量及びリンク旅行時間の観測値と現在の交通量及びリンク旅行時間の観測値とに基づいて、将来の交通量及びリンク旅行時間の予測値をリンク毎に予測する予測手段と、
前記交通量及びリンク旅行時間の予測値に基づいて、前記交通量の計算値を前記現在の交通量の観測値及び前記交通量の予測値に一致させるための目標値をリンク毎に設定する設定手段と、
前記交通量の計算値及び前記目標値に基づいて、前記ＯＤ交通量を修正する修正手段と、
を含む交通状況推定装置。
【請求項５】
前記修正手段は、各リンクの前記交通量の計算値と前記交通量の予測値との差の自乗の総リンクについての和を予測時間帯にわたって加算した値が減少するように、前記ＯＤ交通量を修正する請求項１〜請求項４のいずれか１項記載の交通状況推定装置。
【請求項６】
前記修正手段は、各リンクの前記交通量の計算値の変化値を遺伝子とした初期世代の複数の固体を作成し、前記変化値と前記目標値との差で定まる各個体の優劣を表す適応度が小さい固体の選択、選択された個体の交叉、及び交叉された固体の突然変異を所定回繰り返し行ない、繰り返しによって適応度が最も小さくなった固体の遺伝子に基づいて前記ＯＤ交通量を修正する請求項１〜請求項５のいずれか１項記載の交通状況推定装置。
【請求項７】
道路ネットワークデータ、道路ネットワーク上の信号データ、及びＯＤ交通量を用いた交通流シミュレーションを行なう際に使用される前記ＯＤ交通量を修正するＯＤ交通量修正装置であって、
前記交通流シミュレーションを行なって、交通量の計算値をリンク毎に計算する計算手段と、
過去の交通量の観測値と現在の交通量の観測値とに基づいて、将来の交通量の予測値をリンク毎に予測する予測手段と、
前記交通量の計算値を前記現在の交通量の観測値及び前記交通量の予測値に一致させるための目標値をリンク毎に設定する設定手段と、
前記交通量の計算値及び前記目標値に基づいて、前記ＯＤ交通量を修正する修正手段と、
を含むＯＤ交通量修正装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、交通状況推定装置及びＯＤ交通量修正装置にかかり、特に、現在から比較的長い将来にわたった交通状況を表す交通量を高い精度で予測することができる交通状況推定装置、及び交通流シミュレーションを行なう際に使用されるＯＤ交通量を修正するＯＤ交通量修正装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
交通制御や車両の経路誘導のために、交通流シミュレーションで得られる交通流れデータと観測で得られた現在の交通流れデータとを比較し、シミュレーションで得られた交通流れデータを調整して、現在の交通流れデータと一致させることにより、道路網の各々の場所における交通状況を再現する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
【特許文献１】
特開平１１−３２８５７１号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の技術では、シミュレーションで得られた交通流れデータを調整するのに現在の交通流れデータを使用しているため、短期間の将来の交通状況しか予測できない、という問題がある。
【０００５】
本発明は、上記問題点を解決するために成されたもので、現在から比較的長い将来にわたった交通状況を表す交通量を高い精度で予測することができる交通状況推定装置、及び現在から比較的長い将来にわたったＯＤ交通量を高い精度で修正することができるＯＤ交通量修正装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために第１の発明の交通状況推定装置は、道路ネットワークデータ、道路ネットワーク上の信号データ、及びＯＤ交通量を用いた交通流シミュレーションを行なって、交通量の計算値をリンク毎に計算する計算手段と、過去の交通量の観測値と現在の交通量の観測値とに基づいて、将来の交通量の予測値をリンク毎に予測する予測手段と、前記交通量の計算値を前記現在の交通量の観測値及び前記交通量の予測値に一致させるための目標値をリンク毎に設定する設定手段と、前記交通量の計算値及び前記目標値に基づいて、前記ＯＤ交通量を修正する修正手段と、を含んで構成されている。
【０００７】
本発明では、交通流シミュレーションによって交通量の計算値がリンク毎に計算され、過去の交通量の観測値（実測値）と現在の交通量の観測値とに基づいて、将来の交通量の予測値がリンク毎に予測される。将来の交通量の予測値は、過去の交通量と過去の交通量の変化量とを用いて予測することができる。設定手段は、交通量の計算値を現在の交通量の観測値及び交通量の予測値に一致させるための目標値をリンク毎に設定する。そして、修正手段は、交通量の計算値及び目標値に基づいて、ＯＤ交通量を修正する。これによって、修正されたＯＤ交通量を用いた交通流シミュレーションが行なわれて、交通量の計算値が計算され、このときの修正されたＯＤ交通量は交通量の計算値が現在の交通量の観測値及び交通量の予測値に一致するように修正されているので、現在から比較的長い将来にわたった交通状況を表す物理量である交通量を高い精度で予測することができる。
【０００８】
第２の発明の交通状況推定装置は、道路ネットワークデータ、道路ネットワーク上の信号データ、及びＯＤ交通量を用いた交通流シミュレーションを行なって、交通量の計算値をリンク毎に計算する計算手段と、過去の交通量及び占有率の観測値と現在の交通量及び占有率の観測値とに基づいて、将来の交通量及び占有率の予測値をリンク毎に予測する予測手段と、前記交通量及び占有率の予測値に基づいて、前記交通量の計算値を前記現在の交通量の観測値及び前記交通量の予測値に一致させるための目標値をリンク毎に設定する設定手段と、前記交通量の計算値及び前記目標値に基づいて、前記ＯＤ交通量を修正する修正手段と、を含んで構成したものである。
【０００９】
また、第３の発明は、第２の発明の占有率に代えて、リンク速度を用いたものであり、第４の発明は第２の発明の占有率に代えてリンク旅行時間を用いたものである。
【００１０】
第２の発明、第３の発明、または第４の発明によれば、交通量及び占有率の予測値、交通量及びリンク速度の予測値、または交通量及びリンク旅行時間の予測値を用いて、交通量の計算値を現在の交通量の観測値及び交通量の予測値に一致させるための目標値をリンク毎に設定し、ＯＤ交通量を修正しているため、第１の発明より精度良く、交通状況を予測することができる。
【００１１】
上記第１〜第４の発明の修正手段では、各リンクの前記交通量の計算値と前記交通量の予測値との差の自乗の総リンクについての和を予測時間帯にわたって加算した値が減少するように、前記ＯＤ交通量を修正するようにすることができる。
【００１２】
また、修正手段で、各リンクの前記交通量の計算値の変化値を遺伝子とした初期世代の複数の固体を作成し、前記変化値と前記目標値との差で定まる各個体の優劣を表す適応度が小さい固体の選択、選択された個体の交叉、及び交叉された固体の突然変異を所定回繰り返し行ない、繰り返しによって適応度が最も小さくなった固体の遺伝子に基づいて前記ＯＤ交通量を修正するようにすれば、最適なＯＤ交通量を短時間で求めることができる。
【００１３】
また、第５の発明のＯＤ交通量修正装置は、道路ネットワークデータ、道路ネットワーク上の信号データ、及びＯＤ交通量を用いた交通流シミュレーションを行なう際に使用される前記ＯＤ交通量を修正するＯＤ交通量修正装置であって、前記交通流シミュレーションを行なって、交通量の計算値をリンク毎に計算する計算手段と、過去の交通量の観測値と現在の交通量の観測値とに基づいて、将来の交通量の予測値をリンク毎に予測する予測手段と、前記交通量の計算値を前記現在の交通量の観測値及び前記交通量の予測値に一致させるための目標値をリンク毎に設定する設定手段と、前記交通量の計算値及び前記目標値に基づいて、前記ＯＤ交通量を修正する修正手段と、を含んで構成したものである。
【００１４】
第５の発明によれば、上記で説明したように、最適なＯＤ交通量を求めることができる。
【００１５】
また、第５の発明においても上記で説明したように、交通量及び占有率の予測値、交通量及びリンク速度の予測値、または交通量及びリンク旅行時間の予測値を用いて、交通量の計算値を現在の交通量の観測値及び交通量の予測値に一致させるための目標値をリンク毎に設定し、ＯＤ交通量を修正してもよい。
【００１６】
さらに、上記で説明したように、第５の発明の修正手段では、各リンクの前記交通量の計算値と前記交通量の予測値との差の自乗の総リンクについての和を予測時間帯にわたって加算した値が減少するように、前記ＯＤ交通量を修正するようにすることができる。
【００１７】
また、修正手段で、各リンクの前記交通量の計算値の変化値を遺伝子とした初期世代の複数の固体を作成し、前記変化値と前記目標値との差で定まる各個体の優劣を表す適応度が小さい固体の選択、選択された個体の交叉、及び交叉された固体の突然変異を所定回繰り返し行ない、繰り返しによって適応度が最も小さくなった固体の遺伝子に基づいて前記ＯＤ交通量を修正するようにすれば、最適なＯＤ交通量を短時間で求めることができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態の交通状況推定装置には、図１に示すように、交通量、占有率、及びリンク速度等の交通情報を収集して管理するコンピュータで構成された交通情報収集・管理部１０が設けられている。
【００１９】
交通情報収集・管理部１０には、道路管理者や、ＶＩＣＳ、ＪＡＲＴＩＣ、ＡＴＩＳ等の交通情報提供者の交通情報管理装置１２が接続されている。
【００２０】
交通情報収集・管理部１０には、ＤＳＲＣ（狭域無線通信）や無線ＬＡＮ等によって車載端末通信装置と通信を行なって交通情報を検出する路側に固定された路上センサ１６が接続されると共に、車載端末通信装置に接続された携帯電話やＰＨＳ等の移動体通信装置１８と通信を行なって交通情報を受信する基地局２０がネットワークを介して接続されている。
【００２１】
また、交通情報収集・管理部１０には、データベース２２に記憶された道路ネットワークデータ、道路ネットワーク上の信号データ、及び、出発地（Ｏｒｉｇｉｎ）から目的地（Ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ）までの交通量（ＯＤ交通量）の初期値を表す初期ＯＤ交通量データ等に基づいて、交通流シミュレーションを行なって各リンクの交通量等の交通状況を表す物理量の計算値を計算する交通情報計算部２４、予測情報データベース２８に記憶された交通情報の履歴データに基づいて、将来の交通量等の交通状況を表す物理量の予測値を推定する将来予測処理部３０、及び、交通状況を表す物理量の計算値を、交通状況を表す物理量の現在の観測値及び予測値に一致させるための最適なＯＤ交通量を推定するＯＤ交通量推定部２６が接続されている。なお、交通情報計算部２４、ＯＤ交通量推定部２６、及び将来予測処理部３０は、コンピュータで構成してＬＡＮ等のネットワークを介して交通情報収集・管理部１０と接続することができる。さらに、交通状況推定装置には、予測した交通状況を表す物理量を提供するための交通情報提供部３２が接続されている。
【００２２】
交通情報収集・管理部１０は、交通情報管理装置１２から送信された交通情報、路上センサ１６で検出した交通情報、及び移動体通信装置１８から送信された交通情報を受信して交通情報データベース１４に記録すると共に、交通情報管理装置１２から交通情報の送信要求があった場合には交通情報データベース２４にアクセスして必要な情報を読み出して交通情報管理装置１２に送信する。また、交通状況推定装置は、交通情報提供部３２から要求があった場合には、予測した将来の交通状況を表す交通量等の物理量を交通情報提供部３２に提供する。
【００２３】
なお、過去の交通情報の履歴データは、予測情報データベース２８にも記憶される。また、交通情報収集・管理部１０には、コンビニエンスストアやキオスク等に設置され、ユーザーが提供するメモリーカードやフレキシブルデスク等の記録媒体に記録された走行履歴情報である交通情報を読み取る固定情報端末装置を接続しててもよい。
【００２４】
以下、本実施の形態の交通状況計算部、ＯＤ交通量推定部、及び将来予測処理部で実行される処理ルーチンを図２を参照して説明する。本実施の形態では、交通状況を表す物理量として主としてリンク毎の交通量を用い、ＯＤ交通量を修正して計算値と予測値との誤差を減少させるようにしている。しかしながら、交通状況によっては計算値と予測値との誤差が減少しない場合があるので、この場合には、交通量だけでなく、リンク毎の交通量及び占有率、またはリンク毎の交通量及びリンク速度を用いて目標値を設定し、リンク毎の交通量とリンク毎の目標値とに基づいてＯＤ交通量を修正し、計算値と予測値との誤差を減少させるようにしている。
【００２５】
ステップ１００では、観測された交通量の実測データ（実測値）が得られるリンク各々において、予測する将来の時刻での交通量の予測値をリンク毎に演算する。このリンク毎の交通量の予測値は、予測情報データベース２８に記憶されている過去の交通量の実測データと現時刻の交通量の実測データとから、パターンマッチング、自己回帰、カルマンフィルター、またはニューラルネットワーク等を用いて、将来情報処理部３０において演算される。例えば、パターンマッチングを使用する場合には、下記（１）式を用いて、リンク毎に、現在の交通量の実測値と過去の交通量の実測値との差の自乗和を過去の検索する時間範囲ｋにわたって加算し、最も変動パターンが近い過去の日を検索し、検索した日の値を予測値として用いる。
【００２６】
【数１】
2004118735.tif 000003
【００２７】
ただし、
Ｅｄ：過去ｄ日の誤差、
Ｑｃ（ｉ）：現在時刻ｉの交通量、
Ｑｄ（ｉ）：過去ｄ日の時刻ｉの交通量、
ｗｉ：時刻ｉの係数
ｋ：検索する時間範囲
である。
【００２８】
これによって、ステップ１００では、リンク毎の交通量の予測値が各時間帯毎に求められる。
【００２９】
また、交通量を用いたＯＤ交通量の修正では計算値と予測値との誤差が減少しない場合には、ステップ１００において、上記と同様にして、交通量及び占有率、または交通量及びリンク速度（または、リンク旅行時間）の予測をリンク毎に行なう。この占有率は、リンクに存在する車両台数の割合を示し、リンク上の車両の密度に相当する。占有率、またはリンク速度の予測は、渋滞か否かの判断ができる程度の精度があればよい。この場合には、ステップ１００において、リンク毎の交通量及び占有率、またはリンク毎の交通量及びリンク速度（または、リンク旅行時間）等の予測値が各時間帯毎に求められることになる。
【００３０】
ステップ１０２の初期設定処理では、データベース２２からデータを読み出し、交通状況計算部２４に交通流シミュレーションに必要なパラメータを設定する。このパラメータとしては、道路ネットワーク、道路ネットワーク上の信号が青である時間を表すデータを含む信号データ、及び、初期ＯＤ交通量データ等がある。
【００３１】
次のステップ１０４では、所定時間帯のＯＤ交通量の設定を行なう。初回のＯＤ交通量は、ステップ１０２においてデータベース２２に記憶された初期ＯＤ交通量が設定され、後述するようにＯＤ交通量が修正された場合には、修正されたＯＤ交通量に更新され、また時間帯が切替えられたときには、切替えられた時間帯のＯＤ交通量が設定される。
【００３２】
次のステップ１０６では、交通流シミュレーションの計算を実行する。このシミュレーションの計算では、特開平１１−１４４１８２号公報に記載されているように、最初に、ステップ１０４で設定されたＯＤ交通量に従って、ＯＤで示す各セントロイドから指定された割合で車両を発生させる（車両発生）。次に、道路の交通状況に応じて、発生させた車両が通過する経路が選択される（経路選択）。経路選択は、旅行時間または走行距離等の経路コストが最小になる経路（最短時間経路、または最短距離経路）が選択される。なお、経路選択は、確率的に選択する経路選択行動のモデルを用いて選択してもよく、ドライバの経路探索特性を考慮した経路探索により求めた経路、及び特定の道路（例えば、国道や高速道路）を優先して通る経路のいずれか、またはこれらの経路を組み合わせた経路を選択経路としてもよい。
【００３３】
次に、各リンクでの車両の動作が求められ（走行）、到着を行なってシミュレーション計算を行なう。
【００３４】
このシミュレーションは、ブロック密度法またはインプット・アウトプット法等のマクロな交通流モデル、または追従モデルによるミクロな交通流モデルを用いて行なうことができる。
【００３５】
本実施の形態では、個々の車両の運動を図３に示した交通量−占有率特性（Ｑ−Ｋ特性）を用いてシミュレーションを行なった。そして、最終的に目的地に到達するまで、これらの運動を繰り返し、リンクでの車両移動のシミュレーションの結果として、リンク単位の通過交通量の計算値が各時間帯毎に求められる。なお、占有率やリンク速度を合わせて用いる場合には、リンク単位の通過交通量及び占有率、またはリンク単位の通過交通量及びリンク速度等の計算値が各時間帯毎に求められる。
【００３６】
次のステップ１０８では、ステップ１０６で求められた各時間帯のリンク単位の通過交通量の計算値と、ステップ１００で求められた各時間帯のリンク単位の交通量の予測値とを用い、交通状況の一致度の指標として交通量の計算値と交通量の予測値との誤差の自乗平均を表す自乗和を各時間帯毎に求める。
【００３７】
図４に示すように、現時間帯ＴにおけるリンクＬの交通量の実測値Ｑｒ（Ｌ，Ｔ）が得られた場合、ステップ１００では、時間帯Ｔ＋１，Ｔ＋２，Ｔ＋３，・・・Ｔ＋ｎにおけるリンク単位の交通量の予測値Ｑｒ（Ｌ，Ｔ＋１），Ｑｒ（Ｌ，Ｔ＋２），Ｑｒ（Ｌ，Ｔ＋３），・・・Ｑｒ（Ｌ，Ｔ＋ｎ）の各々が、時間帯Ｔ以前の実測値Ｑｒ（Ｌ，Ｔ），Ｑｒ（Ｌ，Ｔ−１），Ｑｒ（Ｌ，Ｔ−２），Ｑｒ（Ｌ，Ｔ−３），・・・Ｑｒ（Ｌ，Ｔ−ｋ）を用いて、下記の予測式Ｆｉにより得られている。
【００３８】
【数２】
2004118735.tif 000004
【００３９】
また、ステップ１０６において、図５に示すように、時間帯Ｔ，Ｔ＋１，Ｔ＋２，・・・Ｔ＋ｎにおけるリンクＬ単位の交通量の計算値Ｑｃ（Ｌ，Ｔ），Ｑｃ（Ｌ，Ｔ＋１），Ｑｃ（Ｌ，Ｔ＋２），・・・Ｑｃ（Ｌ，Ｔ＋ｎ）の各々が、シミュレーション計算により求められている。
【００４０】
従って、ステップ１０８では、以下の式に従って交通量の誤差Ｅを演算する。この誤差Ｅは、各リンクの交通量の計算値と予測値との差の自乗の総観測リンクについての和に、時間帯別の係数を乗算し、これらの時間帯別の積を予測時間帯数にわたって加算した和によって表されている。
【００４１】
【数３】
2004118735.tif 000005
【００４２】
ただし、Ｋｔは、時間帯別係数、Ｎは、総観測リンク数、ｎは予測時間帯数である。
【００４３】
次のステップ１１０では、ステップ１０８で演算された交通量の誤差Ｅが一定値以下か否か、または後述するようにＯＤ交通量を修正して繰り返し演算した演算回数が設定回数を越えたか否かを判断することにより、終了条件を満たしているか否かを判断する。
【００４４】
誤差が一定値以下の場合は、各リンクの交通量の計算値と予測値との差が小さく、交通状況の一致度が高いので、交通状況の予測が終了した（終了条件が成立した）と判断し、ステップ１１２で終了時間か否か、すなわち全ての時間帯について予測を終了したか否かを判断する。終了時間の場合には、ステップ１１４で交通状況を予測する処理を終了し、終了時間で無い場合には、ステップ１１６で時間帯を次の時間帯に切り換えてステップ１０４に戻り、次の時間帯の交通状況を予測する。また、演算回数が設定回数を越えた場合にも、ステップ１１０で終了条件が成立したと判断する。
【００４５】
ステップ１１２で終了時間であると判断されたときには、実測値から予測された予測値と交通状況の一致度の指標が高い交通量の計算値が各時間帯毎に求められる。
【００４６】
一方、ステップ１１０で終了条件が成立していないと判断されたときは、ステップ１１８で、各リンクの交通量の計算値と予測値との誤差Ｅが減少するように、好ましくは最小になるように、そのリンクを通過するＯＤ交通量を修正するための目標値をリンク毎に設定する。
【００４７】
なお、交通量を修正しても交通状況によっては誤差が減少しない場合があるので、この場合には、交通量だけでなく、占有率またはリンク速度を用い、交通量及び占有率に基づいて、または交通量及びリンク速度に基づいて、各々目標値を設定する。
【００４８】
次に、上記の目標値について説明する。図６に、リンク内のある地点での交通量Ｑと占有率Ｋとの関係を示す。この関係は、Ｑ−Ｋ特性として広く知られている。交通量が最大となる点より占有率が低い領域は、自由流領域と呼ばれ、各車両が各々無拘束に走行できる交通状況である。一方、交通量が最大となる点より占有率が高い領域は、渋滞流領域と呼ばれ、各車両が前方車両に追従しながら走行する交通状況である。渋滞流領域において更に占有率が高くなると、渋滞が発生し、リンクを通過することができる交通量は減少する。
【００４９】
また、図７に、交通量の計算値と実測値との例を示す。ここで、交通量の計算値Ｑｃと交通量の実測値Ｑｒとの差ｄＱを求めると、差ｄＱは自由流領域及び渋滞流領域の何れの領域においても、以下の式で表される。
【００５０】
【数４】
2004118735.tif 000006
【００５１】
自由流領域では、交通量が計算値ＱｃからｄＱ増加すると、通過する交通量が増加し、交通量の実測値Ｑｒと一致するが、渋滞流領域では、混雑している交通状況において更に交通量が増加することで、交通の流れが悪くなり、逆に通過する交通量は減少する。従って、計算値及び実測値が各々自由流領域または渋滞流領域に存在するかによって目標値は異なる。下記の表に設定する目標値の例を示す。
【００５２】
【表１】
2004118735.tif 000007
【００５３】
計算値及び実測値の両方が自由流領域に存在する場合には、目標値は、実測値と計算値との差に比例した値になるので、交通量の実測値及び予測値に基づいて、交通量の計算値を現在の交通量の観測値及び交通量の予測値に一致させるための目標値を設定することができる。
【００５４】
また、Ｑ−Ｋ特性は、リンクによって異なるため、計算値及び実測値の少なくとも一方が渋滞流領域に存在するときの目標値α、βは、各々リンク固有の値となるので、この場合には、交通量の予測値及び占有率の予測値に基づいて、交通量の計算値を現在の交通量の観測値及び交通量の予測値に一致させるための目標値を設定することができる。
【００５５】
交通量と占有率との関係は、厳密には過去の時間帯における交通状況にも依存しているため、交通量及び占有率の長期間の実測データより状態遷移テーブルを作成し、状態遷移を考慮して目標値を設定してもよい。
【００５６】
また、図８に示すように、飽和交通流率Ｑｍａｘが求められる場合は、目標値αを以下の式で表し、自由流が渋滞流に状態が変化するように設定してもよい。
【００５７】
【数５】
2004118735.tif 000008
【００５８】
さらに、詳細なＱ−Ｋ特性が把握できない場合は、簡易的に以下のように目標値α、βを定めても良い。
【００５９】
【数６】
2004118735.tif 000009
【００６０】
また、実測値、計算値で渋滞流領域が存在する場合で、渋滞の発生地点となっているボトルネックが下流リンクの場合、ボトルネックとなっている下流リンクに対して目標値を設定してもよい。
【００６１】
また、占有率ではなく、リンクの平均速度が求められる場合には、速度−交通量特性（Ｑ−Ｖ特性）を把握することで上記で説明した占有率の場合と同様に目標値を設定してもよい。
【００６２】
ステップ１２０では、各観測リンクを通過する交通量の計算値が各リンクについて現在の交通量の観測値及び交通量の予測値と一致するように、ステップ１１８で設定した目標値（増減目標値）に基づいてＯＤ交通量を修正する。
【００６３】
この修正するＯＤ交通量の組み合わせは、中規模の都市の現状再現を例にすると、１つの時間帯で探索対象となるＯＤペア数は約１００００ペアであり、仮に各ＯＤペアの探索の範囲を−１、０、＋１の３通りとした場合であっても、組合せとして３１００００＝１．６×１０４７７１通りあり、全探索は困難である。有限な時間内で探索精度の向上を図るには、少ない組み合わせの中で効率的に探索できる手法が必要である。
【００６４】
本実施の形態では、最適ＯＤ交通量の探索をより短時間で効率的に行なう方式としてＧＡ（Ｇｅｎｅｔｉｃ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ：遺伝的アルゴリズム）を用いた。ＧＡは、最適化問題等において良好な解を探索することなどに広く利用されている。
【００６５】
ＧＡによる最適ＯＤ交通量探索ルーチンを図９を参照して説明する。ステップ１４０において、各ＯＤペアのリンク毎の交通量変化値ΔＶｗを遺伝子としたＭ個の固体の初期世代を作成する。ここでは、最初の固体（固体１）は遺伝子が全て０、つまりＯＤ交通量を変化させないものとする。それ以外の固体は、遺伝子を乱数で設定し、全部でＭ個の固体を作成する。初期世代の例を図１０に示す。各セル内の数字は、各ＯＤペアの交通量変化値（遺伝子）を示しており、例えば、−２は２台少ない、７は７台多いことを示している。
【００６６】
ステップ１４２では、遺伝子の値から各固体の優劣を表す適応度を計算する。本実施の形態では、適応度ｆを下記に示すように、観測リンクにおける交通量変化値とステップ１１８で設定した増減目標値との誤差の自乗平均値として計算した。
【００６７】
【数７】
2004118735.tif 000010
【００６８】
ただし、ΔＱｊはリンクｊの交通量変化値、ΔＴｊはリンクｊの増減目標値である。
【００６９】
ＯＤ交通量が変化した場合、各リンクの交通量も変化する。このリンクの交通量変化値ΔＱＬは、下記の式に示すように、交通量の変化量とこの交通量が変化したリンクを通過する確率との積を全ＯＤペアに対して加算することで求められる。
【００７０】
【数８】
2004118735.tif 000011
【００７１】
ただし、ΔＶｉはＯＤペアｉのＯＤ交通量の変化量、ＰｉＬはＯＤペアｉがリンクＬを通過する確率である。
【００７２】
全ての固体について適応度が求まれば、適応度の小さい順に並びかえる。
【００７３】
ステップ１４４では、選択、交叉、突然変異の一連の演算を繰り返した回数が所定回数を越えたか否かを判断することにより、終了条件を満たすか否かを判断し、ステップ１４４で終了条件を満たさない、と判断された場合には、ステップ１４６で適応度が小さいＮ個の固体を選択し、残りの固体を破棄する。
【００７４】
次のステップ１４８では、選択したＮ個の固体から２個ずつ選択し、２個の固体の一部の遺伝子を交換することにより交叉を行って新たな遺伝子を作成する。交叉の例を図１１に示す。図では、選択した２個の固体Ａ、Ｂの一部の遺伝子（固体Ａにおける０、０の遺伝子、固体Ｂにおける７、２５の遺伝子）を交換することにより交叉した例が示されている。
【００７５】
次のステップ１５０では、任意の１つの固体を選択し、一部の遺伝子を乱数を用いて変異させた新しい個体を作成する。図１２では、固体Ｅを選択し、一部の遺伝子を変化させた例が示されている。
【００７６】
そして、ステップ１４２に戻って、上記で説明したように、観測リンクにおける交通量変化量と増減目標値との誤差の自乗平均を適応度として計算し、上記の処理を繰り返す。
【００７７】
ステップ１４４で、繰り返し回数が所定回数を越えて終了条件を満たすと判断された場合には、適応度が最小の固体を選択し、選択した個体の遺伝子を解としてこのルーチンを終了する。これによって、観測リンクを通過するＯＤ交通量に対して、各観測リンクを通過する交通量の計算値が各リンクの現在の交通量の観測値及び交通量の予測値と一致するように、ＯＤ交通量が修正される。
【００７８】
図１３を参照して本実施の形態の具体例について説明する。交通量の実測値が得られるリンクにおいて、現時刻である８：００の実測値（１１５２台）が得られた場合には、過去の交通量データ（７：００で５６０台、７：３０で６９０台）と、現時刻までの交通量の変化量（７：００〜７：３０で１３０台、７：３０〜８：００４６２）とを用い、予測対象時間帯における予測する将来の時刻での交通量の予測値（３０分後１００２台、６０分後９１０台）を求める。同様に、占有率についても上記と同じ予測する将来の時刻での占有率の予測値を求める。
【００７９】
また、交通流シミュレーションによって、現時刻以前の交通状況から上記と同じ予測する将来の時刻までの計算値を求める。
【００８０】
各観測リンクにおいて、現時刻から予測する将来の時刻までの予測値と計算値とを比較し、交通量の予測値と交通量の計算値との誤差が減少するようにＯＤ交通量を修正する。これにより、現時刻から将来の時刻にわたり観測時点の現在の観測値及び予測値と、計算値とが一致するＯＤ交通量が求められるので、交通量予測精度が向上する。
【００８１】
本実施の形態では、ＯＤ交通量の修正と交通流シミュレーションを繰り返して行なっているため、交通需要が変化することによる交通状況の変化も考慮することができ、これにより高い精度で交通状況が再現できる。また、現在の観測値に基づいて観測地点の交通量を予測し、予測値を用いてＯＤ交通量を修正しているため、初期のＯＤ交通量の傾向等に依存しない交通状況予測が可能になる。
【００８２】
【発明の効果】
以上説明したように第１〜第３の発明によれば、交通量の計算値が現在の交通量の観測値及び交通量の予測値に一致するように修正されたＯＤ交通量を用いているので、現在から比較的長い将来にわたった交通状況を表す交通量を高い精度で予測することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態のブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態の交通量を予測するルーチンを示す流れ図である。
【図３】交通量−占有率特性を示す線図である。
【図４】交通量実測値と予測値とを示す線図である。
【図５】交通量実測値と計算値とを示す線図である。
【図６】交通量と占有率との関係を示す線図である。
【図７】交通流の計算値と実測値との例を示す線図である。
【図８】飽和交通流率が求められている場合の交通流の計算値と実測値との例を示す線図である。
【図９】遺伝子アルゴリズムによる最適ＯＤ交通量探索処理ルーチンを示す流れ図である。
【図１０】作成した初期世代の例を示す線図である。
【図１１】交叉の例を示す線図である。
【図１２】突然変異の例を示す線図である。
【図１３】本実施の形態による処理の概要を示す線図である。
【符号の説明】
１０　　交通情報収集・管理部
１４　　交通情報データベース
２４　　交通状況計算部
２６　　ＯＤ交通量推定部
３０　　将来予測処理部
【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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