(57)【要約】【課題】蓄積された過去の交通流データを用いて、任意時間先の交通流データを的確かつ簡便に予測する。【解決手段】処理部７において、近傍時刻データ抽出部７１は、交通流データベース６に蓄積された交通流データから、現在の予測元時刻に対して近傍の時刻に該当する過去近傍時刻のデータと予測先時刻に該当する時刻のデータとを抽出し、データ類似度算出部７２は、現在の予測元時刻と抽出した過去近傍時刻とにおいて、交通流データのパターンと予測元及び予測先の日種、時刻の類似度を算出する。類似データ抽出部７３は、この類似度に基づいて、現在の予測元時刻の交通流データに類似する過去の交通流データを抽出する。交通流データ予測部７４は、抽出した類似する交通流データを用いて予測モデルを構築し、この予測モデルに現在の予測元時刻における交通流データを代入することで、予測先時刻の交通流データを予測して求める。【選択図】  図１
2004355537.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路に設置された計測手段により収集された交通流データを用いて、現在の予測元時刻に対して任意時間先の予測先時刻における交通流データを予測する交通流データ予測装置であって、
前記予測元時刻における現在の交通流データと、蓄積された過去の交通流データのうちの前記予測元時刻及び前記予測先時刻に該当する時刻における類似する過去の交通流データとに基づき、前記予測先時刻における交通流データを算出する交通流データ予測手段を備える交通流データ予測装置。
【請求項２】
請求項１記載の交通流データ予測装置であって、
前記蓄積された過去の交通流データにおいて、前記現在の予測元時刻に近傍する時刻のデータとこのデータに対して前記任意時間先の予測先時刻に該当する時刻のデータとを抽出する近傍時刻データ抽出手段を備える交通流データ予測装置。
【請求項３】
請求項２記載の交通流データ予測装置であって、
前記現在の予測元時刻における交通流データのパターンと予測元及び予測先の日種及び時刻に対する、前記過去の予測元時刻に近傍する時刻における交通流データのパターンと予測元及び予測先の日種及び時刻の類似度を算出するデータ類似度算出手段を備える交通流データ予測装置。
【請求項４】
請求項３記載の交通流データ予測装置であって、
前記算出した交通流データの類似度に基づいて、前記現在の予測元時刻における交通流データと予測元及び予測先の日種及び時刻に対して、類似する過去の交通流データを抽出する類似データ抽出手段を備える交通流データ予測装置。
【請求項５】
請求項４記載の交通流データ予測装置であって、
前記交通流データ予測手段は、前記抽出した過去の予測元時刻と予測先時刻における類似する交通流データを用いて予測モデルを構築し、この予測モデルと前記現在の予測元時刻における交通流データとから前記予測先時刻における交通流データを算出するものである交通流データ予測装置。
【請求項６】
道路に設置された計測手段により収集された交通流データを用いて、現在の予測元時刻に対して任意時間先の予測先時刻における交通流データを予測する交通流データ予測装置であって、
蓄積された過去の交通流データにおいて、前記現在の予測元時刻に近傍する時刻のデータとこのデータに対して前記任意時間先の予測先時刻に該当する時刻のデータとを抽出する近傍時刻データ抽出手段と、
前記現在の予測元時刻における交通流データのパターンと予測元及び予測先の日種及び時刻に対する、前記過去の予測元時刻に近傍する時刻における交通流データのパターンと予測元及び予測先の日種及び時刻の類似度を算出するデータ類似度算出手段と、
前記算出した交通流データの類似度に基づいて、前記現在の予測元時刻における交通流データと予測元及び予測先の日種及び時刻に対して、類似する過去の交通流データを抽出する類似データ抽出手段と、
前記抽出した過去の予測元時刻と予測先時刻における類似する交通流データを用いて予測モデルを構築し、この予測モデルと前記現在の予測元時刻における交通流データとから前記予測先時刻における交通流データを算出する交通流データ予測手段とを含む処理部を備え、
前記処理部は、前記交通流データを蓄積するデータベースから転送された交通流データを記憶する記憶手段と、前記近傍時刻データ抽出手段、前記データ類似度算出手段、前記類似データ抽出手段、前記交通流データ予測手段の各機能を実現する演算処理手段とを有する交通流データ予測装置。
【請求項７】
道路に設置された計測手段により収集された交通流データを用いて、現在の予測元時刻に対して任意時間先の予測先時刻における交通流データを予測する交通流データ予測方法であって、
前記予測元時刻における現在の交通流データと、蓄積された過去の交通流データのうちの前記予測元時刻及び前記予測先時刻に該当する時刻における類似する過去の交通流データとに基づき、前記予測先時刻における交通流データを算出するステップを有する交通流データ予測方法。
【請求項８】
道路に設置された計測手段により収集された交通流データを用いて、現在の予測元時刻に対して任意時間先の予測先時刻における交通流データを予測する交通流データ予測方法であって、
蓄積された過去の交通流データにおいて、前記現在の予測元時刻に近傍する時刻のデータとこのデータに対して前記任意時間先の予測先時刻に該当する時刻のデータとを抽出するステップと、
前記現在の予測元時刻における交通流データのパターンと予測元及び予測先の日種及び時刻に対する、前記過去の予測元時刻に近傍する時刻における交通流データのパターンと予測元及び予測先の日種及び時刻の類似度を算出するステップと、
前記算出した交通流データの類似度に基づいて、前記現在の予測元時刻における交通流データと予測元及び予測先の日種及び時刻に対して、類似する過去の交通流データを抽出するステップと、
前記抽出した過去の予測元時刻と予測先時刻における類似する交通流データを用いて予測モデルを構築し、この予測モデルと前記現在の予測元時刻における交通流データとから前記予測先時刻における交通流データを算出するステップとを有する交通流データ予測方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、道路交通分野、計測制御分野に係り、交通量などの交通流データを予測する交通流データ予測装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
過去のデータを用いて交通流データを予測する従来技術として、旅行時間の予測に適用されている統計差分／比例予測法がある。これは、過去に収集、蓄積したデータについて時間軸上における平均値を算出し、それを時刻に対するパターンとして予測元時刻と予測先時刻でトレースすることにより、将来の旅行時間を予測するものである。一般に、先験的な知識や道路の利用形態から、曜日等による複数のパターンが用意される（非特許文献１参照）。
【０００３】
また、他の例として、過去データを月や曜日等の特性に基づいて分類し、平均値を求めて生成した複数のパターンに予測先の月や曜日等の特性に応じた修正係数をかけて予測値を算出する修正係数法がある（非特許文献２参照）。
【０００４】
さらに、道路区間の単位であるリンクの旅行時間を蓄積しておき、予測対象の時刻前後における旅行時間から上限値と下限値を予測する方法がある。この方法では、旅行時間の予測にニューラルネットワークの適用を示唆している（特許文献１参照）。
【０００５】
一方、交通量を予測するものとして、過去の時間帯における交通量から求めたパターンを用いて予測を行う例がある（例えば、特許文献２参照）。また、非線形力学系理論に基づいた決定論的時系列モデルとファジィ理論によって交通量を予測するものがある（例えば、特許文献３参照）。
【０００６】
【非特許文献１】
「広域交通管制技術の研究報告ＩＩ」、（財）日本交通管理技術協会編、平成２年３月、Ｐ．７−６，７−７
【非特許文献２】
蛭阪隆著、「車両感知器データを用いた交通量変動特性の一分析」、科学警察研究所報告交通編、第４１巻、第２号、２００１年３月、Ｐ．８４−９１
【特許文献１】
特開２０００−８２１９１号公報（段落０００９−００１４、図１）
【特許文献２】
特開平５−２８７９９７号公報（段落００２０−００２４、図１）
【特許文献３】
特開平６−２０１８８号公報（段落００１８−００２２、図１）
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
交通状況は、日時や交通量等によって異なる様相を呈する。そのため、従来の統計差分／比例予測法や修正係数法による予測方法、或いは過去の時間帯における交通量から求めたパターンを用いて予測を行うものでは、過去のデータから予測対象の道路の環境や使用状況、交通事情に応じて適切な数のパターンを生成し、それらを適宜選択して適用すると共に、経年変化に追従して適切なタイミングでパターンを更新する必要がある。
【０００８】
したがって、上記従来の方法では、道路網を対象とする場合に、膨大な数のパターンを用意しなければならず、その維持管理に多大な労力とコストを必要とする。この場合、交通流データの予測を行う際に、いずれも時刻や曜日等に類似性を仮定し、予測元或いは予測先いずれかの日種や時刻を基準にしてパターンを選択し、差分や比例に基づいてトレースするので、生成パターンに依存してしまう面がある。予測の精度を確保するためには、一つの予測対象に対して多数のパターンを用意する必要がある。
【０００９】
また、予測対象の時刻前後における旅行時間から上下限値を予測する方法では、当時刻のみに依存しており、データパターンを考慮して予測するものではない。従って、交通状況が異なったり日時によって変動するような場合には、適合しない可能性が考えられる。また、ニューラルネットワークを適用する方法は、任意の入力と出力、すなわち予測値間のパターンをネットワーク中に記憶、学習させる方法であり、このパターンの生成や更新等に関して、前述したパターンを用いる方法と同様の問題が生じる。
【００１０】
さらに、決定論的時系列モデルを用いる例では、過去の交通量データパターンを利用しているものの、比較的短期的な予測を行うものであり、予測元と予測先の時刻等の特性が考慮されていない。予測処理では、通常、時系列データをベクトルとみなしてパターンマッチングを行うが、全ての過去データを対象とするので計算コストが大きくなる。
【００１１】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、蓄積された過去の交通流データを有効に活用して、道路交通状況に適合しつつ、処理負荷を軽減して、簡便に交通流データを予測することのできる交通流データ予測装置及び方法を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明の交通流データ予測装置は、道路に設置された計測手段により収集された交通流データを用いて、現在の予測元時刻に対して任意時間先の予測先時刻における交通流データを予測する交通流データ予測装置であって、前記予測元時刻における現在の交通流データと、蓄積された過去の交通流データのうちの前記予測元時刻及び前記予測先時刻に該当する時刻における類似する過去の交通流データとに基づき、前記予測先時刻における交通流データを算出する交通流データ予測手段を備えるものである。
【００１３】
上記構成により、予測のためにデータパターンや予測モデルを予め用意する必要がなく、蓄積された過去の交通流データを活用して、交通状況や日種等に対応した交通流データの的確な予測を簡便に行うことが可能となる。
【００１４】
また、好ましくは、上記の交通流データ予測装置であって、前記蓄積された過去の交通流データにおいて、前記現在の予測元時刻に近傍する時刻のデータとこのデータに対して前記任意時間先の予測先時刻に該当する時刻のデータとを抽出する近傍時刻データ抽出手段を備えるものとする。
【００１５】
上記構成により、過去の交通流データを利用して、時間軸上における変動を考慮に入れながら対象とするデータを絞り込むことが可能である。
【００１６】
また、好ましくは、上記の交通流データ予測装置であって、前記現在の予測元時刻における交通流データのパターンと予測元及び予測先の日種及び時刻に対する、前記過去の予測元時刻に近傍する時刻における交通流データのパターンと予測元及び予測先の日種及び時刻の類似度を算出するデータ類似度算出手段を備えるものとする。
【００１７】
上記構成により、現在の予測元時刻と抽出した過去の近傍する時刻とにおける交通状況の類似性と、予測元及び予測先の日種及び時刻に関する類似性とを合わせて評価することが可能となる。
【００１８】
また、好ましくは、上記の交通流データ予測装置であって、前記算出した交通流データの類似度に基づいて、前記現在の予測元時刻における交通流データと予測元及び予測先の日種及び時刻に対して、類似する過去の交通流データを抽出する類似データ抽出手段を備えるものとする。
【００１９】
上記構成により、現在の予測元時刻の交通状況と予測元及び予測先の日種及び時刻に対して、過去の交通流データの中から交通状況と日種及び時刻に関して類似性の高い交通流データを抽出することが可能となる。
【００２０】
また、好ましくは、上記の交通流データ予測装置であって、前記交通流データ予測手段は、前記抽出した過去の予測元時刻と予測先時刻における類似する交通流データを用いて予測モデルを構築し、この予測モデルと前記現在の予測元時刻における交通流データとから前記予測先時刻における交通流データを算出するものとする。
【００２１】
上記構成により、現在の交通状況や日種及び時刻に類似する条件での予測モデルを構築でき、この予測モデルと現在の予測元時刻における交通流データとによって将来の予測先時刻における交通流データを精度良く予測することが可能となる。
【００２２】
本発明の交通流データ予測装置は、道路に設置された計測手段により収集された交通流データを用いて、現在の予測元時刻に対して任意時間先の予測先時刻における交通流データを予測する交通流データ予測装置であって、蓄積された過去の交通流データにおいて、前記現在の予測元時刻に近傍する時刻のデータとこのデータに対して前記任意時間先の予測先時刻に該当する時刻のデータとを抽出する近傍時刻データ抽出手段と、前記現在の予測元時刻における交通流データのパターンと予測元及び予測先の日種及び時刻に対する、前記過去の予測元時刻に近傍する時刻における交通流データのパターンと予測元及び予測先の日種及び時刻の類似度を算出するデータ類似度算出手段と、前記算出した交通流データの類似度に基づいて、前記現在の予測元時刻における交通流データと予測元及び予測先の日種及び時刻に対して、類似する過去の交通流データを抽出する類似データ抽出手段と、前記抽出した過去の予測元時刻と予測先時刻における類似する交通流データを用いて予測モデルを構築し、この予測モデルと前記現在の予測元時刻における交通流データとから前記予測先時刻における交通流データを算出する交通流データ予測手段とを含む処理部を備え、前記処理部は、前記交通流データを蓄積するデータベースから転送された交通流データを記憶する記憶手段と、前記近傍時刻データ抽出手段、前記データ類似度算出手段、前記類似データ抽出手段、前記交通流データ予測手段の各機能を実現する演算処理手段とを有するものである。
【００２３】
上記構成により、予測のためにデータパターンや予測モデルを予め用意する必要がなく、蓄積された過去の交通流データを活用して、交通状況や日種等に対応した予測モデルを構築でき、将来の予測先時刻における交通流データを精度良くかつ簡便に予測することが可能となる。
【００２４】
本発明の交通流データ予測方法は、道路に設置された計測手段により収集された交通流データを用いて、現在の予測元時刻に対して任意時間先の予測先時刻における交通流データを予測する交通流データ予測方法であって、前記予測元時刻における現在の交通流データと、蓄積された過去の交通流データのうちの前記予測元時刻及び前記予測先時刻に該当する時刻における類似する過去の交通流データとに基づき、前記予測先時刻における交通流データを算出するステップを有するものである。
【００２５】
上記手順により、予測のためにデータパターンや予測モデルを予め用意する必要がなく、蓄積された過去の交通流データを活用して、交通状況や日種等に対応した交通流データの的確な予測を簡便に行うことが可能となる。
【００２６】
本発明の交通流データ予測方法は、道路に設置された計測手段により収集された交通流データを用いて、現在の予測元時刻に対して任意時間先の予測先時刻における交通流データを予測する交通流データ予測方法であって、蓄積された過去の交通流データにおいて、前記現在の予測元時刻に近傍する時刻のデータとこのデータに対して前記任意時間先の予測先時刻に該当する時刻のデータとを抽出するステップと、前記現在の予測元時刻における交通流データのパターンと予測元及び予測先の日種及び時刻に対する、前記過去の予測元時刻に近傍する時刻における交通流データのパターンと予測元及び予測先の日種及び時刻の類似度を算出するステップと、前記算出した交通流データの類似度に基づいて、前記現在の予測元時刻における交通流データと予測元及び予測先の日種及び時刻に対して、類似する過去の交通流データを抽出するステップと、前記抽出した過去の予測元時刻と予測先時刻における類似する交通流データを用いて予測モデルを構築し、この予測モデルと前記現在の予測元時刻における交通流データとから前記予測先時刻における交通流データを算出するステップとを有するものである。
【００２７】
上記手順により、予測のためにデータパターンや予測モデルを予め用意する必要がなく、蓄積された過去の交通流データを活用して、交通状況や日種等に対応した予測モデルを構築でき、将来の予測先時刻における交通流データを精度良くかつ簡便に予測することが可能となる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の実施形態に係る交通流データ予測装置を含むシステム全体の構成を示すブロック図である。本実施形態では、交通流データの中で代表的な交通量を予測する場合を例に説明する。
【００２９】
交通流データ予測装置は、道路４上の上流地点及び下流地点に設置された超音波感知器等による車両感知器（計測手段の一例に相当する）３と、この車両感知器３で道路４上を走行する車両５を検知したデータを蓄積する交通流データベース６とを用いて、処理部７において予測元時刻のデータから予測先時刻での交通量を算出するものである。処理部７は、演算処理手段であるプロセッサと記憶手段であるメモリとを有する制御処理部と、この制御処理部において動作するソフトウェアプログラムとにより実現される。
【００３０】
本実施形態は、例えば、交通量等の情報を含む交通流データを予め収集して蓄積した交通流データベースを利用して、交通量等の予測を行い、予測結果を道路交通情報の提供や交通管制における信号制御、管理又は運営などに活用する場合に好適である。
【００３１】
交通流データベース６には、道路４上を走行する車両５を車両感知器３で検知し、所定の処理を行って得られた交通量データが蓄積される。この場合、車両感知器３で取得した車両データに基づいて、単位時間に通過する車両の台数、即ち交通量を５分毎に集計する。例えば、２３時５５分から２４時までの５分間の交通量は、ｔ＝２４：００の５分間交通量Ｑ（ｔ）として集計され、交通流データベース６に蓄積されていくものとする。
【００３２】
また、交通流データベース６には、各所で計測された過去の一定期間、例えば、２，３ヶ月〜１年間分の５分間交通量Ｑ（ｔ）のデータが計測日時や日種のデータと共に蓄積されている。図２は、交通流データベース６に蓄積された交通量に関するデータベース構造の例を模式的に示したものである。ここでは、日種を平日、土曜日、日曜日、祝祭日や連休等の特殊日の４種類とし、これらを曜日の関係を考慮して便宜的に１〜４に番号付けしている。
【００３３】
処理部７は、内蔵するメモリに格納されたソフトウェアプログラムに従って、現在までの５分間交通量Ｑ（ｔ）のデータと、交通流データベース６に蓄積されている過去の交通量データとにより、将来における交通量の予測処理を行う。例えば、現在の時刻、即ち予測元時刻ｔ０を２００２年０７月２８日、日曜日の２４：００とし、ここまでの５分間交通量のデータが蓄積されているものと想定した場合、予測先時刻ｔ１を６時間先、つまり５分間交通量のデータ数ｍが７２個発生した後の２００２年０７月２９日、月曜日の６：００とし、その時刻において集計されるであろう５分間交通量を予測する。
【００３４】
上記予測処理のために、処理部７は、近傍時刻データ抽出部７１と、データ類似度算出部７２と、類似データ抽出部７３と、交通流データ予測部７４とを有してなる機能ブロックを備えている。
【００３５】
以下、各機能ブロックの機能及び動作について、フローチャートを用いて詳細に説明する。
【００３６】
近傍時刻データ抽出部７１は、現在の予測元時刻に近傍する時刻に相当する過去の時刻（以下、過去近傍時刻と称する）の交通量データであり、この過去近傍時刻に対して、予測対象である任意の予測先時刻に相当する過去の時刻における交通量データがある場合、過去近傍時刻の日時を近傍時刻データとして抽出する。なお、本実施形態では時刻の近傍を±３０分とする。従って、予測元時刻が２４：００の場合、近傍時刻は２３：３０〜００：３０となる。
【００３７】
図３は近傍時刻データ抽出部７１の処理手順を示すフローチャートである。まず、交通流データベース６から全て（例えば、３ヶ月分）の過去の交通量データを読み込んで、処理部７の図示しないメモリに記憶する（ステップＳ３０１）。次いで、現在の予測元時刻に相当する過去近傍時刻２３：３０〜００：３０内のデータであって、この過去近傍時刻に対して予測先時刻に相当する時刻、例えば６時間先の交通量データが存在するか否かを判定する（ステップＳ３０２）。
【００３８】
その結果、該当する交通量データがあれば、過去近傍時刻の日時を近傍時刻データとしてメモリに記憶する（ステップＳ３０３）。一方、対象にした過去データに該当する交通量データがない場合は、次のステップＳ３０４に進む。次に、ステップＳ３０４では、読み込んだ全ての過去データについて上記の処理が終了したか否かを判定し、終了していない場合はステップＳ３０２に戻り、次の過去の交通量データについて同様の処理を繰り返す。このようにして、交通流データベース６に蓄積された交通量データの中から近傍時刻データを抽出する。
【００３９】
データ類似度算出部７２は、現在の予測元時刻までの時系列の交通量データと、近傍時刻データ抽出部７１で抽出した近傍時刻データの交通量データとをそれぞれベクトルとみなした場合の両ベクトル間の距離と、現在の予測元及び予測先の日種と、前記抽出した近傍時刻データの相当する予測元及び予測先の日種との差異によって、類似度を算出する。
【００４０】
図４はデータ類似度算出部７２の処理手順を示すフローチャートである。まず、処理部７のメモリから前記記憶した過去の全ての交通量データと、近傍時刻データ抽出部７１で抽出した近傍時刻データとを読み出す（ステップＳ４０１、Ｓ４０２）。以降、時系列の交通量データをベクトルとして、過去の近傍時刻データを対象に以下の距離算出の処理を適用する。この場合、対象は、近傍時刻データのうち必要なデータが揃っている時刻のデータである。
【００４１】
本実施形態では、現在の予測元時刻から過去一定時間内のデータを１つのベクトルとみなし、同様に、各近傍時刻データの対応時刻から過去の同一時間内のデータで構成する同次元のベクトルとの間の距離を算出する。具体的には、予測元時刻を含め３時間を一定時間とすると、５分間の交通量データの場合、その時刻から過去に遡ってｎ＝３６個の交通量データを対象として３６次元のベクトルを考える。そして、この予測元時刻での交通量データのベクトルを基準ベクトルとし、この基準ベクトルと過去近傍時刻における同次元の交通量データによるベクトルとの間のユークリッド距離ｄを算出する（ステップＳ４０３）。
【００４２】
距離ｄは、予測元時刻をｔ、基準ベクトルをＶ（ｔ）＝｛Ｑ（ｔ），Ｑ（ｔ−１），…，Ｑ（ｔ−ｎ）｝、過去近傍時刻をｔ−ｊとしたときの交通量データのベクトルをＶ（ｔ−ｊ）＝｛Ｑ（ｔ−ｊ），Ｑ（ｔ−ｊ−１），…，Ｑ（ｔ−ｊ−ｎ）｝とし、次式（１）によりｄ（ｔ−ｊ）として算出する。
【００４３】
【数１】
2004355537.tif 000003
【００４４】
次いで、ステップＳ４０４では、現在の予測元時刻ｔの日種Ｋ（ｔ）と過去近傍時刻ｔ−ｊの日種Ｋ（ｔ−ｊ）との差異Ｋｄ（ｔ−ｊ）を算出する。具体的には、次式（２）によって、両者の日種の差の絶対値を求める。ここで、差異Ｋｄ（ｔ−ｊ）は日種が同じなら０となる。
Ｋｄ  （ｔ−ｊ）＝｜Ｋ（ｔ）−Ｋ（ｔ−ｊ）｜    …（２）
【００４５】
同様に、ステップＳ４０５では、予測する任意時間先、ここでは現在より６時間先の予測先時刻ｔ＋ｎ（ｎ＝７２）の日種Ｋ（ｔ＋ｎ）と、過去近傍時刻ｔ−ｊに対する予測先時刻に相当する時刻ｔ−ｊ＋ｎの日種Ｋ（ｔ−ｊ＋ｎ）との差異Ｋｄ（ｔ−ｊ＋ｎ）を、次式（３）によって算出する。
Ｋｄ（ｔ−ｊ＋ｎ）＝｜Ｋ（ｔ＋ｎ）−Ｋ（ｔ−ｊ＋ｎ）｜    …（３）
【００４６】
ステップＳ４０６では、上記式（２）、（３）で得られた予測元時刻及び予測先時刻に関する日種の差異と、式（１）で求めた現在の予測元時刻と過去近傍時刻における交通量ベクトル間の距離ｄ（ｔ−ｊ）とを用いて、次式（４）によってデータ類似度を算出する。ここでは、Ｋｄ（ｔ−ｊ）及びＫｄ（ｔ−ｊ＋ｎ）の和と交通量ベクトル間の距離ｄ（ｔ−ｊ）との積に１を加えた値の逆数をとり、データ類似度Ｓ（ｔ−ｊ）を求める。
2004355537.tif 000004
【００４７】
そして、上記のようにして求めたデータ類似度Ｓ（ｔ−ｊ）を、近傍時刻データと対にしてデータセットとして処理部７のメモリに記憶する（ステップＳ４０７）。
【００４８】
次いで、ステップＳ４０８では、読み込んだ全ての過去データについて上記の処理が終了したか否かを判定し、終了していない場合はステップＳ４０３に戻って同様の処理を繰り返す。
【００４９】
類似データ抽出部７３は、データ類似度算出部７２において算出したデータ類似度に基づいて、現在の予測元時刻における交通量データと予測先時刻に対し、類似する過去の交通量データを抽出する。上記式（４）からわかるように、データ類似度Ｓ（ｔ−ｊ）は、その値が大きいほど類似しているとみなすことができるため、データ類似度に従って過去近傍時刻において類似しているデータを抽出することができる。
【００５０】
図５は類似データ抽出部７３の処理手順を示すフローチャートである。まず、処理部７のメモリから上記記憶したデータ類似度Ｓ（ｔ−ｊ）と近傍時刻データからなるデータセットを読み出し（ステップＳ５０１）、次いで、データ類似度Ｓ（ｔ−ｊ）に基づいて降順にソート（並び替え）する（ステップＳ５０２）。そして、ソートしたデータセットから上位の任意個数ｐ個、例えばｐ＝１０個の近傍時刻データを抽出して（ステップＳ５０３）、これらを処理部７のメモリに格納する（ステップＳ５０４）。
【００５１】
交通流データ予測部７４は、類似データ抽出部７３において抽出した近傍時刻データの過去近傍時刻（予測元時刻に相当する）における交通量データと、この過去近傍時刻に対して予測先時刻に相当する時刻における交通量データとから、予測モデルを構築し、これに現在の予測元時刻における交通量データを適用することにより、予測先時刻における交通量データの予測を行う。
【００５２】
図６は交通流データ予測部７４の処理手順を示すフローチャートである。まず、類似データ抽出部７３で抽出したｐ個（ｐ＝１０）の近傍時刻データの交通量データを処理部７のメモリから読み出す（ステップＳ６０１）。続いて、過去の全ての交通量データを読み出す（ステップＳ６０２）。
【００５３】
次いで、ステップＳ６０３では、予測元時刻に対して抽出された過去近傍時刻におけるｐ個の交通量データＱ（ｔ−ｊ）ｐと、この過去近傍時刻に対応する予測先時刻に相当する時刻における交通量データＱ（ｔ−ｊ＋ｎ）ｐとを用いて、次式（５）に示すような線形モデルを仮定し、係数ａ、ｂを最小自乗法により決定して予測モデルを構築する。
Ｑ（ｔ−ｊ＋ｎ）ｐ＝ａ×Ｑ（ｔ−ｊ）ｐ＋ｂ    …（５）
【００５４】
次に、作成した予測モデルに現在の予測元時刻ｔ０における交通量Ｑ（ｔ０）を代入して、次式（６）に示すように予測先時刻における交通量Ｑ（ｔ１）を求める（ステップＳ６０４）。
Ｑ（ｔ１）＝ａ×Ｑ（ｔ０）＋ｂ    …（６）
【００５５】
そして、算出した予測交通量データを処理部７のメモリに格納して保存する（ステップＳ６０５）。
【００５６】
このようにして、過去の交通量データを利用して、現在の予測元時刻における交通量データから、将来の予測先時刻における交通量データを予測することができる。得られた予測交通量データは、処理部７を通じて出力したり他装置等でアクセス可能とすればよい。これにより、道路交通情報の提供や交通管制における信号制御等への応用が可能となる。
【００５７】
実際の予測時には、上記の各処理をそれぞれの時刻や計測地点毎に順次繰り返すことになる。例えば、車両の走行に伴う時間の経過及び計測地点毎に上記各機能ブロックの処理を繰り返すことにより、時間や位置に応じて交通量を連続して予測することも可能である。
【００５８】
なお、本実施形態では、予測対象の交通流データについて交通量データを例にして説明したが、他の交通流データ、例えば速度、旅行時間、占有率（所定区間の道路上に車両が存在する割合、車両が感知される割合）、占有時間（所定区間の道路において特定の車両が存在する時間、特定の車両が感知される時間）、密度（所定区間の道路における車両数）等においても、同様に適用できることはいうまでもない。
【００５９】
以上のように、本実施形態の交通流データ予測装置及びその動作手順による交通流データ予測方法では、道路４上に設置された車両感知器３で計測され、交通流データベース６に蓄積された交通流データを用いて、処理部７により任意時間先の交通流データを予測する。この処理部７において、近傍時刻データ抽出部７１は、交通流データベース６に蓄積された交通流データから、現在の予測元時刻に対して近傍の時刻に該当する過去の近傍時刻におけるデータと、この近傍時刻に対し任意時間先の予測先時刻に該当する時刻におけるデータとを抽出する。
【００６０】
また、データ類似度算出部７２は、現在の予測元時刻における交通流データのパターンと予測元及び予測先の日種、時刻に対する、抽出した過去近傍時刻における交通流データのパターンと予測元及び予測先の日種、時刻の類似度を算出する。そして、類似データ抽出部７３は、算出した交通流データの類似度に基づいて、現在の予測元時刻における交通流データと予測元及び予測先の日種、時刻に対して、類似する過去の時刻における交通流データを抽出する。
【００６１】
さらに、交通流データ予測部７４は、抽出した過去の予測元時刻と予測先時刻に相当する時刻における類似の交通流データを用いて、予測モデルを構築し、この予測モデルと現在の予測元時刻における交通流データとから、予測先時刻の交通流データを算出する。
【００６２】
これにより、交通流データベース６に収集され蓄積された過去の交通流データや日時データを効果的に活用して、現在の予測元時刻における交通流データから、予測先時刻における交通流データを簡便にかつ精度良く予測することができ、交通状況や道路利用状況等に応じた的確な予測が可能となる。
【００６３】
また、予測の際には、蓄積された交通流データを用いるだけであり、データに応じて予測モデルを逐次構築するため、日種や時刻などに合わせて多数の予測モデルやデータパターンを事前に準備しておく必要がなく、かつ、予測精度に関わるデータパターンの更新も不要であり、処理負荷や維持管理のコストを低減できる。また、本実施形態の予測方法は、種々の交通流データに適用することができ、システムを安価に構築することができる。
【００６４】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、蓄積された過去の交通流データを有効に活用して、道路交通状況に適合しつつ、処理負荷を軽減して、簡便に交通流データを予測することのできる交通流データ予測装置及び方法を提供可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係る交通流データ予測装置を含むシステム全体の構成を示すブロック図
【図２】交通流データベースに蓄積された交通量に関するデータベース構造の例を示す模式図
【図３】本実施形態における近傍時刻データ抽出部の処理手順を示すフローチャート
【図４】本実施形態におけるデータ類似度算出部の処理手順を示すフローチャート
【図５】本実施形態における類似データ抽出部の処理手順を示すフローチャート
【図６】本実施形態における交通流データ予測部の処理手順を示すフローチャート
【符号の説明】
３  車両感知器
４  道路
５  車両
６  交通流データベース
７  処理部
７１  近傍時刻データ抽出部
７２  データ類似度算出部
７３  類似データ抽出部
７４  交通流データ予測部
【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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