(57)【要約】【課題】曜日変動にも対応でき、天候などの条件をも加味した渋滞予測が可能な情報処理技術を提供することにある。【解決手段】リンク単位の道路交通情報を道路交通情報提供システムから受信し、渋滞実績についての渋滞データを作成し、その渋滞データを曜日毎に渋滞データベースへ蓄積する。地域ごとの天気データを天気データベースへ蓄積し、渋滞の誘発要因となるイベントに関するスケジュールデータをイベントデータベースへ蓄積する。前記渋滞データと天気データとを用いて渋滞についての一次予測データを算出し、その一次予測データと前記イベントデータを用いて二次予測データを算出する。【選択図】    図１
2004280731.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
リンク単位の道路交通情報を道路交通情報提供システムから受信する道路交通情報受信手段と、
受信した道路交通情報を用いて渋滞実績についての渋滞データを作成する渋滞データ作成手段と、
その渋滞データ作成手段が作成した渋滞データを蓄積する渋滞データベースと、
渋滞の誘発要因となるイベントに関するスケジュールデータを蓄積するイベントデータベースと、
地域ごとの天気データを蓄積する天気データベースと、
渋滞データベースから曜日毎の渋滞データを用いて曜日による曜日補正データを作成する曜日補正手段と、
その曜日補正データと渋滞データベースの渋滞データとを用いて渋滞についての一次予測データを算出する一次予測手段と、
算出された一次予測データと前記イベントデータと前記天気データとを用いて二次予測データを算出する二次予測手段とを備えた渋滞予測システム。
【請求項２】
リンク単位の道路交通情報を道路交通情報提供システムから受信する道路交通情報受信手段と、
受信した道路交通情報を用いて渋滞実績についての渋滞データを作成する渋滞データ作成手段と、
その渋滞データ作成手段が作成した渋滞データを曜日毎に蓄積する渋滞データベースと、
地域ごとの天気データを蓄積する天気データベースと、
渋滞の誘発要因となるイベントに関するスケジュールデータを蓄積するイベントデータベースと、
渋滞データベースの渋滞データを用いて渋滞についての一次予測データを算出する一次予測手段と、
算出された一次予測データと前記天気データと前記イベントデータとを用いて二次予測データを算出する二次予測手段とを備えた渋滞予測システム。
【請求項３】
二次予測手段によって算出された二次予測データおよび現実の渋滞データを記憶するチューニング用データ記憶手段と、
そのチューニング用データ記憶手段に記憶されたデータを用いて、予測手段が次回以降に予測データの算出に用いる算出用係数等をチューニングする算出用係数等補正手段とを備えた請求項１または請求項２のいずれかに記載した渋滞予測システム。
【請求項４】
渋滞の予測データの配信を欲する旨の配信希望データを受信する配信希望データ受信手段と、
その配信希望データの発信元へ二次予測データを出力する渋滞予測出力手段とを備えた請求項１から請求項３のいずれかに記載した渋滞予測システム。
【請求項５】
リンク単位の道路交通情報を道路交通情報提供システムから受信する道路交通情報受信手順と、
受信した道路交通情報を用いて渋滞実績についての渋滞データを作成する渋滞データ作成手順と、
その渋滞データ作成手段が作成した渋滞データを渋滞データベースへ蓄積する渋滞データ蓄積手順と、
渋滞の誘発要因となるイベントに関するスケジュールデータをイベントデータベースへ蓄積するイベントデータ蓄積手順と、
地域ごとの天気データを天気データベースへ蓄積する天気データ蓄積手順と、
渋滞データベースから曜日毎の渋滞データを用いて曜日による曜日補正データを作成する曜日補正手順と、
その曜日補正データと渋滞データベースの渋滞データとを用いて渋滞についての一次予測データを算出する一次予測手順と、
算出された一次予測データと前記イベントデータと前記天気データとを用いて二次予測データを算出する二次予測手順とを備えた渋滞予測方法。
【請求項６】
リンク単位の道路交通情報を道路交通情報提供システムから受信する道路交通情報受信手順と、
受信した道路交通情報を用いて渋滞実績についての渋滞データを作成する渋滞データ作成手順と、
その渋滞データ作成手段が作成した渋滞データを曜日毎に渋滞データベースへ蓄積する渋滞データ蓄積手順と、
地域ごとの天気データを天気データベースへ蓄積する天気データ蓄積手順と、
渋滞の誘発要因となるイベントに関するスケジュールデータをイベントデータベースへ蓄積するイベントデータ蓄積手順と、
渋滞データベースの渋滞データを用いて渋滞についての一次予測データを算出する一次予測手順と、
算出された一次予測データと前記天気データと前記イベントデータとを用いて二次予測データを算出する二次予測手順とを備えた渋滞予測方法。
【請求項７】
リンク単位の道路交通情報を用いて渋滞実績についての渋滞データを作成および蓄積する渋滞データベースと、その渋滞データベースから曜日毎の渋滞データを用いて曜日による曜日補正データを作成してその曜日補正データと渋滞データベースの渋滞データとを用いて渋滞についての一次予測データを算出する一次予測手段と、算出された一次予測データと、二次予測補正用データとを用いて二次予測データを算出する二次予測手段とを備えた渋滞予測システムに対して、前記二次予測データを提供する補正用データシステムであって、
前記補正用データシステムは、渋滞の誘発要因となるイベントに関するスケジュールデータを蓄積するイベントデータベースと、
地域ごとの天気データを蓄積する天気データベースと、
前記イベントデータおよび前記天気データから二次予測補正用データを算出する補正手段とを備えた補正用データシステム。
【請求項８】
リンク単位の道路交通情報を用いて渋滞実績についての渋滞データを作成および蓄積する渋滞データベースと、その渋滞データベースの渋滞データと曜日補正データとを用いて渋滞についての一次予測データを算出する一次予測手段と、算出された一次予測データと、二次予測データとを用いて二次予測データを算出する二次予測手段とを備えた渋滞予測システムに対して、前記曜日補正データおよび二次予測補正用データを提供する補正用データシステムであって、
渋滞データベースから曜日毎の渋滞データを用いて曜日による曜日補正データを作成する曜日補正手段と、
渋滞の誘発要因となるイベントに関するスケジュールデータを蓄積するイベントデータベースと、
地域ごとの天気データを蓄積する天気データベースと、
前記イベントデータおよび前記天気データから二次予測補正用データを算出する補正手段とを備えた補正用データシステム。
【請求項９】
渋滞予測システムにおける二次予測手段によって算出された二次予測データと、現実の渋滞データとを記憶するチューニング用データ記憶手段と、
そのチューニング用データ記憶手段に記憶されたデータを用いて、補正手段が次回以降に補正用データの算出に用いる算出用係数等をチューニングする算出用係数等補正手段とを備えた請求項７または請求項８のいずれかに記載した補正用データシステム。
【請求項１０】
リンク単位の道路交通情報を道路交通情報提供システムから受信する道路交通情報受信手段と、
受信した道路交通情報を用いて渋滞実績についての渋滞データを作成する渋滞データ作成手段と、
その渋滞データ作成手段が作成した渋滞データを蓄積する渋滞データベースと、
渋滞の誘発要因となる関連データを蓄積する渋滞関連データベースと、
渋滞データベースの渋滞データを用いて渋滞についての一次予測データを算出する一次予測手段と、
算出された一次予測データと前記関連データとを用いて二次予測データを算出する二次予測手段と、
二次予測手段によって算出された二次予測データおよび現実の渋滞データを記憶するチューニング用データ記憶手段と、
そのチューニング用データ記憶手段に記憶されたデータを用いて、予測手段が次回以降に予測データの算出に用いる算出用係数等をチューニングする算出用係数等補正手段とを備えた渋滞予測システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明が属する技術分野】
本発明は、交通渋滞を予測する技術に関する。特に、数時間後や数日後といった中長期の渋滞予測に適した予測技術に関する。
【０００２】
【先行技術】
関連する先行技術として、まず、特開平１１−２３９１９４号を抽出した。
この文献には、突発的事象による交通渋滞の発生とその解消までの時間を予測し、走行経路選択に有効な技術である、とされている。
【０００３】
【特許文献１】
特開平１１−２３９１９４号公報
【０００４】
また、先行技術として抽出した特開２００１−３０４８９１号に記載された技術は、データ量を抑制しつつ精度の高い渋滞予測を行える技術である、とされている。
【０００５】
【特許文献２】
特開２００１−３０４８９１号公報
【０００６】
また、特開２００２−２９６０５７号に開示された技術は、道路交通情報を利用することなく渋滞区間を避けた経路探索が可能な技術である、とされている。
【０００７】
【特許文献３】
特開２００２−２９６０５７号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特開平１１−２３９１９４号公報に記載の技術を実現するには、「車両側装置」を必要とする。すなわち、車速検出装置やハザード・スイッチなどの情報を収集するための車両が必要となるのである。これらの車両は、渋滞予測のために協力を要請している車両であり、これらの車両が渋滞を予測したい道路に存在していなければ、渋滞を予測できないこととなる。
【００１０】
特開２００１−３０４８９１号に記載された技術を実現するため、過去数日分のデータも用いて補正することによって精度を高めることが開示されている。しかし、過去数日分のデータでは、季節変動、曜日変動には対応しきれないと予想される。
【００１１】
特開２００２−２９６０５７号に開示された技術では、「予想渋滞領域」が設定され、経路探索に反映されるとしている。この「予想渋滞領域」とは、例えば所定範囲内に所定数以上のデパートが存在するために時間帯によっては恒常的な渋滞となると予想される領域である。しかし、渋滞の原因の一つと考えられている天候や開催されるイベントといった要因は、加味されていない。
【００１２】
そこで、本発明が解決しようとする課題は、渋滞情報を収集するための車載装置を必要とせず、曜日変動にも対応でき、天候などの条件をも加味した渋滞予測が可能な技術を提供することにある。
請求項１から請求項４記載の発明の目的は、曜日変動にも対応でき、天候などの条件をも加味した渋滞予測が可能な渋滞予測システムを提供することである。
請求項５および請求項６記載の発明の目的は、曜日変動にも対応でき、天候などの条件をも加味した渋滞予測が可能な渋滞予測プロセスを提供することである。
請求項７から請求項９記載の発明の目的は、曜日変動にも対応でき、天候などの条件をも加味した渋滞予測が可能な渋滞予測システムの精度を高めるシステムを提供することである。
請求項１０記載の発明の目的は、渋滞に関連するデータを加味しつつ、精度向上を図ることが可能な渋滞予測が可能な渋滞予測システムを提供することである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記した課題を解決するため、本願発明は、道路交通情報を取得および蓄積し、渋滞に関連する天候やイベントなどの情報とともに、渋滞を予測するものである。数十分後や１時間後といった短期の予測よりも、数時間後や数日後といった中長期の予測に適している。
【００１４】
（請求項１）
請求項１記載の発明は、リンク単位の道路交通情報を道路交通情報提供システムから受信する道路交通情報受信手段と、受信した道路交通情報を用いて渋滞実績についての渋滞データを作成する渋滞データ作成手段と、その渋滞データ作成手段が作成した渋滞データを蓄積する渋滞データベースと、渋滞の誘発要因となるイベントに関するスケジュールデータを蓄積するイベントデータベースと、地域ごとの天気データを蓄積する天気データベースと、渋滞データベースから曜日毎の渋滞データを用いて曜日による曜日補正データを作成する曜日補正手段と、その曜日補正データと渋滞データベースの渋滞データとを用いて渋滞についての一次予測データを算出する一次予測手段と、算出された一次予測データと前記イベントデータと前記天気データとを用いて二次予測データを算出する二次予測手段とを備えた渋滞予測システムに係る。
【００１５】
（用語説明）
「リンク」とは、一般には主要交差点間の区間のことであるが、進行方向がどちらであるかということも特定される。すなわち、ベクトルのように位置情報と方向という要素を備えたデータである。
「リンク毎の道路交通情報」については、例えば、本願に係るシステムとは別に設けられた道路交通情報提供システムから得ることとする。ここで、「道路交通情報提供システム」とは、例えば、道路交通情報を提供している日本道路交通情報センターである。現状の日本道路交通情報センターの数値データは、以下の３種類であり、リンクごとに５分毎に更新される。まず、「渋滞」とは、１０ｋｍ／ｈ以下の走行をいう。「混雑」とは１０ｋｍ／ｈ〜２０ｋｍ／ｈの走行をいう。「順調」とは、２０ｋｍ／ｈ以上の走行をいう。
「渋滞データ」は、複数年、たとえば３年分のデータを蓄積している。リンク毎の過去の渋滞データを単純に平均することによって作成する場合のほか、ごく最近のデータをそれ以前のデータよりも優先するために加重平均とするなどによって作成する場合もある。例えば、過去３年間の渋滞データを使用する場合、３年前の渋滞データよりも１年前の渋滞データを重用するように重み付けをして算出する。複数年のデータを蓄積しているので、季節変動にも対応できる。
【００１６】
「曜日補正手段」とは、例えば、時系列道路交通データベースへ蓄積された道路交通情報を曜日毎に分類し、渋滞確率を算出して数式化する手段である。例えば、渋滞しやすい曜日が確率的に存在すれば、一次予測の結果に加味される。
「天気データ」とは、一般的には、地域および所定時間おきに記録される実際の天候である。単に、天気＝晴れ、雨、雪といった天候の場合のほか、１時間あたりの雨量が何ミリ、積雪量何センチといった付随データをも含む場合もある。「イベントデータ」とは、渋滞予測に係る道路の近くで開催されるイベントに関するデータである。当該イベントの開催日時といった形式的なデータの他、予想される人出など、当該イベントに関連する情報を含む場合もある。例えば、プロスポーツの試合、イベントホールにおけるコンサート、お祭りやデモ行進などの催しに伴う交通規制などである。
【００１７】
（作用）
リンク単位の道路交通情報を道路交通情報受信手段が、道路交通情報提供システムから受信し、受信した道路交通情報を用いて渋滞データ作成手段が、渋滞実績についての渋滞データを作成する。そして、その渋滞データ作成手段が作成した渋滞データを渋滞データベースに蓄積する。
一方、渋滞の誘発要因となるイベントに関するスケジュールデータをイベントデータベースに蓄積し、地域ごとの天気データを天気データベースに蓄積する。
渋滞データベースから曜日毎の渋滞データを用いて曜日による曜日補正データを、曜日補正手段が作成する。その曜日補正データと渋滞データベースの渋滞データとを用いて、一次予測手段が渋滞についての一次予測データを算出する。そして、算出された一次予測データと前記イベントデータと前記天気データとを用いて、二次予測手段が二次予測データを算出する。
算出された二次予測データは、曜日による変動に対応し、天候やイベントなどの条件をも加味した渋滞予測であるので、信頼性が高く、使いやすい。また、渋滞情報を収集するための車載装置も必要ない。
【００１８】
（請求項２）
請求項２記載の発明は、リンク単位の道路交通情報を道路交通情報提供システムから受信する道路交通情報受信手段と、受信した道路交通情報を用いて渋滞実績についての渋滞データを作成する渋滞データ作成手段と、その渋滞データ作成手段が作成した渋滞データを曜日毎に蓄積する渋滞データベースと、地域ごとの天気データを蓄積する天気データベースと、渋滞の誘発要因となるイベントに関するスケジュールデータを蓄積するイベントスケジュールデータベースと、渋滞データベースの渋滞データを用いて渋滞についての一次予測データを算出する一次予測手段と、算出された一次予測データと前記天気データと前記イベントデータとを用いて二次予測データを算出する二次予測手段とを備えた渋滞予測システムに係る。
【００１９】
（作用）
リンク単位の道路交通情報を道路交通情報受信手段が、道路交通情報提供システムから受信し、受信した道路交通情報を用いて渋滞データ作成手段が、渋滞実績についての渋滞データを作成する。そして、その渋滞データ作成手段が作成した渋滞データは、曜日ごとに渋滞データベースへ蓄積する。
一方、渋滞の誘発要因となるイベントに関するスケジュールデータをイベントデータベースに蓄積し、地域ごとの天気データを天気データベースに蓄積する。
渋滞データベースの渋滞データを用いて、一次予測手段が渋滞についての一次予測データを算出する。算出された一次予測と前記天気データと前記イベントデータとを用いて、二次予測手段が二次予測データを算出する。
算出された二次予測データは、曜日による変動には渋滞データの段階で対応しており、天候やイベントなどの条件をも加味した渋滞予測であるので、信頼性が高く、使いやすい。また、渋滞情報を収集するための車載装置も必要ない。
【００２０】
（請求項３）
請求項３記載の発明は、請求項１または請求項２のいずれかに記載した渋滞予測システムを限定したものである。
すなわち、二次予測手段によって算出された二次予測データおよび現実の渋滞データを記憶するチューニング用データ記憶手段と、そのチューニング用データ記憶手段に記憶されたデータを用いて、予測手段が次回以降に予測データの算出に用いる算出用係数等をチューニングする算出用係数等補正手段とを備えた渋滞予測システムに係る。
【００２１】
（用語説明）
「チューニング用データ記憶手段」とは、ランダムアクセスメモリでもよいが、ハードディスクなど不揮発性の記憶装置が好ましい。精度向上のためのチューニング用データ使用法を、後に変更する場合などに対応できるからである。
「予測手段」とは、一次予測手段または二次予測手段のいずれか一方、あるいは両方をいう。すなわち、「予測データ」とは、一次予測データまたは二次予測データのいずれか一方、あるいは両方となる。
「算出用係数等」とは、単純なかけ算のための係数である場合の他、計算式などでもよい。
【００２２】
（作用）
二次予測手段によって算出された二次予測データと、現実の渋滞データとをチューニング用データ記憶手段が記憶する。そして、そのチューニング用データを用いて、チューニング用データ作成手段が算出用係数等を新たに作成する。その新たな算出用係数等は、渋滞データ作成手段が次回以降に作成する渋滞データについて用いられる。
本請求項記載の発明は、渋滞データの算出を、二次予測データと現実の渋滞データとによって予測の精度を検証し、次回以降に算出する渋滞データの精度をより高める。
【００２３】
（請求項４）
請求項４記載の発明は、請求項１から請求項３のいずれかに記載した渋滞予測システムを限定したものであり、
渋滞の予測データの配信を欲する旨の配信希望データを受信する配信希望データ受信手段と、その配信希望データの発信元へ二次予測データを出力する渋滞予測出力手段とを備えた渋滞予測システムに係る。
【００２４】
（用語説明）
「配信希望データ」とは、予測を欲する日時および予測を欲するリンクを特定するとともに、配信を希望する端末を指定するためのデータ（例えばメールアドレス、携帯電話番号など）が最低限必要である。渋滞予測出力手段が配信希望データの発信元へ二次予測データを出力することを有料サービスとして行う場合には、課金のためのデータを予め登録するかその場で課金するかは別にして、別途必要となる。
【００２５】
渋滞の予測データの配信を欲する旨の配信希望データを配信希望データ受信手段が受信する。二次予測データを算出したら、渋滞予測出力手段がその配信希望データの発信元へ二次予測データを出力する。
以上の作用により、二次予測データを個別に取得したい者が取得できることとなる。
【００２６】
（請求項５）
請求項５記載の発明は、リンク単位の道路交通情報を道路交通情報提供システムから受信する道路交通情報受信手順と、受信した道路交通情報を用いて渋滞実績についての渋滞データを作成する渋滞データ作成手順と、その渋滞データ作成手段が作成した渋滞データを渋滞データベースへ蓄積する渋滞データ蓄積手順と、渋滞の誘発要因となるイベントに関するスケジュールデータをイベントデータベースへ蓄積するイベントデータ蓄積手順と、地域ごとの天気データを天気データベースへ蓄積する天気データ蓄積手順と、渋滞データベースから曜日毎の渋滞データを用いて曜日による曜日補正データを作成する曜日補正手順と、その曜日補正データと渋滞データベースの渋滞データとを用いて渋滞についての一次予測データを算出する一次予測手順と、算出された一次予測データと前記イベントデータと前記天気データとを用いて二次予測データを算出する二次予測手順とを備えた渋滞予測方法に係る。
【００２７】
（請求項６）
請求項６記載の発明は、リンク単位の道路交通情報を道路交通情報提供システムから受信する道路交通情報受信手順と、受信した道路交通情報を用いて渋滞実績についての渋滞データを作成する渋滞データ作成手順と、その渋滞データ作成手段が作成した渋滞データを曜日毎に渋滞データベースへ蓄積する渋滞データ蓄積手順と、地域ごとの天気データを天気データベースへ蓄積する天気データ蓄積手順と、渋滞の誘発要因となるイベントに関するスケジュールデータをイベントデータベースへ蓄積するイベントデータ蓄積手順と、渋滞データベースの渋滞データを用いて渋滞についての一次予測データを算出する一次予測手順と、算出された一次予測データと前記天気データと前記イベントデータとを用いて二次予測データを算出する二次予測手順とを備えた渋滞予測方法に係る。
【００２８】
（請求項７）
請求項７記載の発明は、リンク単位の道路交通情報を用いて渋滞実績についての渋滞データを作成および蓄積する渋滞データベースと、その渋滞データベースから曜日毎の渋滞データを用いて曜日による曜日補正データを作成してその曜日補正データと渋滞データベースの渋滞データとを用いて渋滞についての一次予測データを算出する一次予測手段と、算出された一次予測データと、二次予測補正用データとを用いて二次予測データを算出する二次予測手段とを備えた渋滞予測システムに対して、前記二次予測補正用データを提供する補正用データシステムに係る。
すなわち、前記補正用データシステムは、渋滞の誘発要因となるイベントに関するスケジュールデータを蓄積するイベントデータベースと、地域ごとの天気データを蓄積する天気データベースと、前記イベントデータおよび前記天気データから二次予測補正用データを算出する補正手段とを備えた補正用データシステムである。
【００２９】
（作用）
渋滞の誘発要因となるイベントに関するスケジュールデータをイベントデータベースに蓄積し、地域ごとの天気データを天気データベースに蓄積する。そして、補正手段が前記イベントデータおよび前記天気データから二次予測補正用データを算出する。
算出された二次予測補正用データを用いれば、渋滞予測システムにおいて、二次予測手段が二次予測データを算出することができ、この二次予測データは一次予測データよりも精度が高い。
補正用データシステムを渋滞予測システムとは別に備えたので、様々なトラブルが発生しても渋滞予測データを算出できる可能性が高い。例えば、天気データ提供システムが何らかの原因でダウンして天気データの取得が不十分となったとしても、渋滞予測システムは二次予測データを算出することができる。
【００３０】
（請求項８）
請求項８記載の発明は、リンク単位の道路交通情報を用いて渋滞実績についての渋滞データを作成および蓄積する渋滞データベースと、その渋滞データベースの渋滞データと曜日補正データとを用いて渋滞についての一次予測データを算出する一次予測手段と、算出された一次予測データと、二次予測補正用データとを用いて二次予測データを算出する二次予測手段とを備えた渋滞予測システムに対して、前記曜日補正データおよび二次予測補正用データを提供する補正用データシステムに係る。
すなわち、渋滞データベースから曜日毎の渋滞データを用いて曜日による曜日補正データを作成する曜日補正手段と、渋滞の誘発要因となるイベントに関するスケジュールデータを蓄積するイベントデータベースと、地域ごとの天気データを蓄積する天気データベースと、前記イベントデータおよび前記天気データから二次予測補正用データを算出する補正手段とを備えた補正用データシステムである。
【００３１】
（作用）
渋滞データベースから曜日毎の渋滞データを用いて、曜日補正手段が曜日による曜日補正データを作成する。渋滞の誘発要因となるイベントに関するスケジュールデータをイベントデータベースに蓄積し、地域ごとの天気データを天気データベースに蓄積する。そして、補正手段が曜日補正データ、前記イベントデータおよび前記天気データから二次予測補正用データを算出する。
算出された二次予測補正用データを用いれば、渋滞予測システムにおいて、二次予測手段が二次予測データを算出することができ、この二次予測データは一次予測データよりも精度が高い。
【００３２】
（請求項９）
請求項９記載の発明は、請求項７または請求項８のいずれかに記載した補正用データシステムを限定したものであり、
渋滞予測システムにおける二次予測手段によって算出された二次予測データと、現実の渋滞データとを記憶するチューニング用データ記憶手段と、そのチューニング用データ記憶手段に記憶されたデータを用いて、補正手段が次回以降に補正用データの算出に用いる算出用係数等をチューニングする算出用係数等補正手段とを備えた補正用データシステムに係る。
ここでの「補正用データ」は、曜日補正データ、天気補正データ、イベント補正データのいずれか、いずれかの組合せまたは全てをいう。
【００３３】
（作用）
渋滞データの算出を、二次予測データと現実の渋滞データとによって予測の精度を検証し、次回以降に算出する補正用データ、ひいては二次予測データの精度をより高める。
【００３４】
（請求項１０）
請求項１０記載の発明は、リンク単位の道路交通情報を道路交通情報提供システムから受信する道路交通情報受信手段と、受信した道路交通情報を用いて渋滞実績についての渋滞データを作成する渋滞データ作成手段と、その渋滞データ作成手段が作成した渋滞データを蓄積する渋滞データベースと、渋滞の誘発要因となる関連データを蓄積する渋滞関連データベースと、渋滞データベースの渋滞データを用いて渋滞についての一次予測データを算出する一次予測手段と、算出された一次予測データと前記関連データとを用いて二次予測データを算出する二次予測手段と、二次予測手段によって算出された二次予測データおよび現実の渋滞データを記憶するチューニング用データ記憶手段と、そのチューニング用データ記憶手段に記憶されたデータを用いて、予測手段が次回以降に予測データの算出に用いる算出用係数等をチューニングする算出用係数等補正手段とを備えた渋滞予測システムに係る。
【００３５】
（用語説明）
「渋滞データ作成手段」は、他の請求項にて記載したように曜日毎の渋滞データとして作成してもよいし、それに限られなくてもよい。
「関連データ」とは、前述したイベントデータ、天気データなどを含むほか、そのほか渋滞に関連するデータを含む趣旨である。具体的には、幹線道路沿いにある大型スーパーの閉店セールが開催される、といったイベントデータとしては拾い上げられなかったデータである。
【００３６】
（作用）
道路交通情報提供システムから、道路交通情報受信手段がリンク単位の道路交通情報を受信する。受信した道路交通情報を用いて渋滞実績についての渋滞データを渋滞データ作成手段が作成し、その渋滞データは渋滞データベースへ蓄積する。また、渋滞の誘発要因となる関連データを渋滞関連データベースへ蓄積する。
渋滞データベースの渋滞データを用いて、一次予測手段が渋滞についての一次予測データを算出する。そして、算出された一次予測データと前記関連データとを用いて、二次予測手段が二次予測データを算出する。この二次予測データは、渋滞の誘発要因となる関連データを加味した渋滞予測データとなる。
さて、二次予測手段によって算出された二次予測データおよび現実の渋滞データをチューニング用データ記憶手段が記憶する。そのチューニング用データ記憶手段に記憶されたデータを用いて、予測手段が次回以降に予測データの算出に用いる算出用係数等を算出用係数等補正手段がチューニングする。このチューニングによって、二次予測データの予測精度の向上に寄与する。
【００３７】
なお、リンク単位の道路交通情報を道路交通情報提供システムから受信する道路交通情報受信手段と、受信した道路交通情報を用いて渋滞実績についての渋滞データを作成する渋滞データ作成手段と、その渋滞データ作成手段が作成した渋滞データを蓄積する渋滞データベースと、渋滞の誘発要因となる関連データを蓄積する渋滞関連データベースと、渋滞データベースの渋滞データを用いて渋滞についての一次予測データを算出する一次予測手段と、算出された一次予測データと前記関連データとを用いて二次予測データを算出する二次予測手段とを備えた渋滞予測システムを提供することも可能である。
【００３８】
また、リンク単位の道路交通情報を道路交通情報提供システムから受信する道路交通情報受信手順と、受信した道路交通情報を用いて渋滞実績についての渋滞データを作成する渋滞データ作成手順と、その渋滞データ作成手段が作成した渋滞データを渋滞データベースへ蓄積する渋滞データ蓄積手順と、渋滞の誘発要因となる関連データを渋滞関連データベースへ蓄積する渋滞関連データ蓄積手順と、渋滞データベースの渋滞データを用いて渋滞についての一次予測データを算出する一次予測手順と、算出された一次予測データと前記関連データとを用いて二次予測データを算出する二次予測手順とを備えた渋滞予測方法を提供することも可能である。
【００３９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を実施の形態及び図面に基づいて、更に詳しく説明する。ここで使用する図面は、図１乃至図１０である。
【００４０】
（図１）
図１には、数時間後や数日後といった中長期の予測に適している中長期渋滞予測システムの第一の実施形態を示す。このシステムでは、外部の情報システムとして、道路交通情報提供システム、イベントデータ提供システム、天気データ提供システムの三種類を利用する。
【００４１】
道路交通情報提供システムから提供される道路交通情報は、道路交通情報受信手段が受信する。この道路交通情報とは、渋滞情報、事故情報、工事情報などがある。道路交通情報は、渋滞、混雑、順調という３種類のデータとなっており、リンクごとに５分毎に更新される。「渋滞」とは、１０ｋｍ／ｈ以下の走行をいい、「混雑」とは１０ｋｍ／ｈ〜２０ｋｍ／ｈの走行をいい、「順調」とは、２０ｋｍ／ｈ以上の走行をいう。
受信した道路交通情報は、時系列に並べ替えられながら時系列道路交通情報データベース（図中「ＤＢ」と略記）へ蓄積される。そして、渋滞データ作成手段によって過去の渋滞に関するデータとして、渋滞データベースへ蓄積される。
【００４２】
天気データ提供システムから提供される天気データは、天気データベースへ蓄積され、補正手段の一部としての天気補正手段に用いられる。
イベントデータ提供システムから提供されるイベント情報、例えばプロ野球、サッカー、コンサート、お祭りなどの開催による交通規制に関するスケジュールなどが、イベントデータベースへ蓄積され、補正手段の一部としてのイベント補正手段に用いられる。
【００４３】
本システムには、渋滞データベースから曜日毎の渋滞データを用いて曜日による曜日補正データを作成する曜日補正手段と、その曜日補正データと渋滞データベースの渋滞データとを用いて渋滞についての一次予測データを算出する一次予測手段と、算出された一次予測データと前記イベントデータと前記天気データとを用いて二次予測データを算出する二次予測手段と、その二次予測データを出力する渋滞予測出力手段とを備えている。
【００４４】
（図５）
以下、図５を用いて具体的に説明する。過去の道路交通情報についてはこの場合、０＝順調、１＝混雑、２＝渋滞である。
ある所定リンクの２００１年１月５日の予想につき、過去の情報（２０００年１月５日）としては順調であったため、「０」となっている。ＡＲＭＡ等の予測モデルによりそして、曜日補正を行うと、２００１年１月５日は金曜日であり、多くの仕事始め日もなっているので「１．２７３」という数値となった。更に、天気データおよびイベントデータに基づいた二次予測結果では「１．５２７６」となった。これを渋滞確率（％）で表示しようとすると「７６％」となる。この７６％の意味は、２００１年１月５日に当該リンクを１００回通過すると７６回は渋滞に巻き込まれるということである。
【００４５】
以上のような算出を行うシステムであるので、過去のデータのみならず、曜日、天気、イベントによる補正が行われるので、正確さを伴った中長期渋滞予測となっている。また、渋滞予測出力手段による出力形式が、天気予報として一般化した「雨の確率」と同様、「渋滞の確率」であるので、利用者にとって使いやすい。
【００４６】
（図２）
図２に示す実施形態について、図１に示す実施形態との相違点を中心に説明する。
本システムでは、渋滞データ作成手段が、渋滞データを作成する際に曜日毎に区分けするのである。また、二次予測手段は、曜日毎の渋滞データを用いて算出された一次予測データに対して、天気データおよびイベントデータを用いた補正手段を加味して補正される。
【００４７】
（図３）
図３に示すのは、二次予測手段によって算出された二次予測データおよび現実の渋滞データを記憶するチューニング用データ記憶手段と、そのチューニング用データ記憶手段に記憶されたデータを用いて、予測手段が次回以降に予測データの算出に用いる算出用係数等をチューニングする算出用係数等補正手段とを備えた渋滞予測システムである。
渋滞予測データの算出を、二次予測データと現実の渋滞データとによって予測の精度を検証し、次回以降に算出する渋滞予測データの精度をより高めることに寄与する。
【００４８】
（図６）
算出用係数等についての詳しい説明は省略するが、図６のように渋滞予測データ（二次予測データ）と現実の渋滞データとを比較した場合に、誤差が大きい時間帯と小さい時間帯とがあることが多い。このような場合、時間帯毎に算出用係数を異ならせることによって渋滞予測データの精度を高めることも可能である。
【００４９】
（図４）
図４は、二次予測データの出力を希望する者へ配信することができるシステムについて図示している。
すなわち、渋滞の予測データの配信を欲する旨の配信希望データを受信する配信希望データ受信手段と、その配信希望データの発信元へ二次予測データを出力する渋滞予測出力手段とを備えた渋滞予測システムである。
【００５０】
「配信希望データ」とは、予測を欲する日時および予測を欲するリンクを特定するとともに、配信を希望する端末を指定するためのデータ（例えばメールアドレス、携帯電話番号、カーナビゲーションの個体識別番号など）を必要とする。この図４では、インターネット接続可能な携帯電話から配信希望データを送信している。渋滞予測出力手段が配信希望データの発信元へ二次予測データを出力することを有料サービスとして行う場合には、課金のためのデータを予め登録するかその場で課金するかは別にして、別途必要となる。インターネットによる双方向通信を行うことにより、配信を希望する端末からの配信希望データのうち、予測を欲する日時および予測を欲するリンクの特定を後にしても良い。
【００５１】
本システムによれば、渋滞の予測データの配信を欲する旨の配信希望データを配信希望データ受信手段が受信する。二次予測データを算出したら、渋滞予測出力手段がその配信希望データの発信元へ二次予測データを出力する。
以上の作用により、二次予測データを個別に取得したい者が取得できることとなる。
【００５２】
（図７）
図７は、道路交通情報提供システムから取得する道路交通情報に基づいて中長期渋滞予測を行うシステムと、天気データおよびイベントデータに基づく補正用データシステムとを独立させて運営する様子を示す概念図である。
補正用データシステムは、天気データ提供システムから天気データを取得して作成する天気データベースと、イベントデータ提供システムからのイベントデータを取得して作成するイベントデータベースとを備えるとともに、それらのデータベースに基づいて天気補正手段およびイベント補正手段を備えた補正手段を備える。この補正手段は、中長期渋滞予測システムの二次予測手段に用いる二次予測用データを作成して出力する。
【００５３】
中長期渋滞予測システムでは、道路交通情報に基づいて作成する渋滞データベースと、曜日毎の渋滞データに基づいて曜日補正データを作成する曜日補正データとによって一次予測データを出力する。その一次予測データと、前記補正用データシステムが作成した二次予測用データとを用いて二次予測用データを作成して出力するのである。
補正用データシステムを中長期渋滞予測システムから独立させたので、二次予測用データの精度を高めるための運営が行いやすい場合がある。
【００５４】
（図８）
図８に示すのは、補正用データシステムの中に曜日補正手段をも取り込んだ図７に示した実施形態のバリエーションである。
すなわち、曜日補正データは一次予測手段が一次予測データを作成するのに用いるが、その曜日補正データを作成する曜日補正手段を補正用データシステムに備えることとしたものである。
【００５５】
（図９）
図９に示すのは、図２に示した実施形態のようにして一次予測データおよび二次予測データを作成する場合の補正データ作成を、中長期渋滞予測システムから独立させた補正用データシステムに行わせることとした実施形態である。
【００５６】
（図１０）
図１０に示すのは、図３に示したチューニング用データ記憶手段および算出用係数等補正手段を、補正用データシステムに備えることとした実施形態である。二次予測データと現実の渋滞データとによって予測の精度を検証し、次回以降に算出する渋滞予測データの精度をより高めるために、天気補正手段が作成する天気補正データやイベント補正手段が作成するイベント補正データをチューニングする。これによって、中長期渋滞予測システムが算出する渋滞予測データの精度向上に寄与する。
【００５７】
（バリエーション）
図１に示した実施形態のバリエーションとして、以下のような渋滞予測システムを提供することもできる。すなわち、イベントの開催と渋滞との関係がほとんど見られない地域の渋滞予測においては、イベントデータベースを備えずに、一次予測データと前記天気データとを用いて二次予測データを算出する二次予測手段とを備えた渋滞予測システムとするのである。
図７または図８に示した実施形態のバリエーションとしても同様である。
【００５８】
ただし、そのような渋滞予測システムであっても、二次予測手段によって算出された二次予測データおよび現実の渋滞データを記憶するチューニング用データ記憶手段と、そのチューニング用データ記憶手段に記憶されたデータを用いて、予測手段が次回以降に予測データの算出に用いる算出用係数等をチューニングする算出用係数等補正手段とを備えることとし、予測精度の向上を図るようにする。
【００５９】
【発明の効果】
請求項１から請求項４記載の発明によれば、曜日変動にも対応でき、天候などの条件をも加味した渋滞予測が可能な渋滞予測システムを提供することができた。
請求項５および請求項６記載の発明によれば、曜日変動にも対応でき、天候などの条件をも加味した渋滞予測が可能な渋滞予測プロセスを提供することができた。
請求項７から請求項９記載の発明によれば、曜日変動にも対応でき、天候などの条件をも加味した渋滞予測が可能な渋滞予測システムの精度を高めるシステムを提供することができた。
請求項１０記載の発明によれば、渋滞に関連するデータを加味しつつ、精度向上を図ることが可能な渋滞予測が可能な渋滞予測システムを提供することができた。
【図面の簡単な説明】
【図１】第一の実施形態を示す概念図である。
【図２】第二の実施形態を示す概念図である。
【図３】予測手段についてチューニングを行う場合を示す概念図である。
【図４】第三の実施形態を示す概念図である。
【図５】加工データの具体例を示す図である。
【図６】渋滞予測データ二次予測データと現実の渋滞データとを比較した図である。
【図７】第四の実施形態を示す概念図である。
【図８】第五の実施形態を示す概念図である。
【図９】第六の実施形態を示す概念図である。
【図１０】チューニングについてのバリエーションを示す概念図である。
【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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