(57)【要約】【課題】  道路の種別や個々の道路の特性、および予測時間の長短にかかわらず、高い精度で将来の交通渋滞状況を予測する。【解決手段】  収集された現在の交通情報から渋滞情報が時刻情報とともに実時間渋滞情報格納部１１０に格納される。基本渋滞予測部１２０では現在の交通情報から相異なる予測手法で渋滞情報が道路リンク、予測先時間幅毎に予測され、予測渋滞情報が予測渋滞情報格納部１３０内に、当該予測手法に対応して格納される。予測精度算出部１４０は実測渋滞情報格納部１１０の実測渋滞情報と予測渋滞情報格納部１３０内の指定された期間における各予測渋滞情報を比較し、道路リンクおよび予測先時間幅毎の予測精度を予測手法毎に算出する。予測精度評価部１５０は予測精度が最も高い予測手法を道路リンクおよび予測先時間幅に決定する。予測渋滞情報出力部１６０は基本渋滞予測部１２０の決定された予測手法に対応する予測渋滞情報を出力する。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通渋滞予測装置が、現在および蓄積された過去の交通渋滞情報から将来の交通渋滞状況を予測する交通渋滞予測方法であって、
リアルタイム交通情報収集手段が、現在の交通情報をリアルタイムに収集するリアルタイム交通情報収集段階と、
実測渋滞情報格納手段が、前記収集された交通情報から渋滞情報を抜き出し、現在の時刻情報とともに一定期間の実測渋滞情報として実測渋滞情報格納部に格納する実測渋滞情報格納段階と、
基本渋滞予測手段が、前記収集された交通情報から、複数の相異なる交通渋滞予測手法に基づいて予測対象道路リンク毎および予測先時間幅毎に交通渋滞を予測し、結果を予測渋滞情報として、当該交通渋滞予測手法に対応する予測渋滞情報格納部に格納する基本渋滞予測段階と、
予測精度算出手段が、前記各予測渋滞情報格納部に格納されている指定された期間における予測渋滞情報と前記実測渋滞情報格納部に格納されている実測渋滞情報とを比較し、各予測対象道路リンクおよび各予測先時間幅毎の予測精度を各交通渋滞予測手法毎に算出する予測精度算出段階と、
予測精度評価手段が、算出された予測精度から予測精度が最も高い交通渋滞予測手法を各予測対象道路リンクおよび各予測先時間幅毎に決定する予測精度評価段階と、
予測渋滞情報出力手段が、前記基本渋滞予測手段が前記予測精度評価手段で決定された交通渋滞予測手法に基づいて予測した交通渋滞の情報を、当該予測対象道路リンクの当該予測先時間幅の渋滞状況として出力する予測渋滞情報出力段階と
を有する交通渋滞予測方法。
【請求項２】
前記交通渋滞予測手法の１つとして、予測対象道路リンク毎、予測先時間幅毎の予測渋滞情報として、現在の渋滞状況を出力する手法を有する、請求項１に記載の交通渋滞予測方法。
【請求項３】
前記交通渋滞予測手法の１つとして、予測対象道路リンクの蓄積された過去の交通渋滞情報から、渋滞情報に含まれる時間属性毎に集計された渋滞情報の統計値を算出し、予測先時間幅の交通渋滞状況として、予測先時刻の時間属性と合致する時間属性の統計値を予測渋滞情報として出力する手法を有する、請求項１または２に記載の交通渋滞予測方法。
【請求項４】
現在および蓄積された過去の交通渋滞情報から将来の交通渋滞状況を予測する交通渋滞予測装置であって、
現在の交通情報をリアルタイムに収集するリアルタイム交通情報収集手段と、
前記収集された交通情報から渋滞情報を抜き出し、現在の時刻情報とともに一定期間の実測渋滞情報として格納する実測渋滞情報格納手段と、
複数の相異なる交通渋滞予測手法に対応して設けられた予測渋滞情報格納手段と、
収集された交通情報から、予測対象道路リンク毎および予測先時間幅毎に、前記相異なる交通渋滞予測手法に基づいて交通渋滞を予測し、結果を予測渋滞情報として当該交通渋滞予測手法に対応する予測渋滞情報格納手段に格納する基本渋滞予測手段と、
前記各予測渋滞情報格納手段に格納されている指定された期間における予測渋滞情報と前記実測渋滞情報格納手段に格納されている実測渋滞情報とを比較し、各予測対象道路リンクおよび各予測先時間幅毎の予測精度を各交通渋滞予測手法毎に算出する予測精度算出手段と、
前記予測精度算出手段で算出された予測精度から予測精度が最も高い交通渋滞予測手法を各予測対象道路リンクおよび各予測先時間幅毎に決定する予測精度評価手段と、
前記基本渋滞予測手段が前記予測精度評価手段で決定された交通渋滞予測手法に基づいて予測した交通渋滞の情報を、当該予測対象道路リンクの当該予測先時間幅の渋滞状況として出力する予測渋滞情報出力手段と
を有する交通渋滞予測装置。
【請求項５】
コンピュータに、現在および蓄積された過去の交通渋滞情報から将来の交通渋滞状況を予測させるための交通渋滞予測プログラムであって、
現在の交通情報をリアルタイムに収集するリアルタイム交通情報収集手順と、
前記収集された交通情報から渋滞情報を抜き出し、現在の時刻情報とともに一定期間の実測渋滞情報として実測渋滞情報格納部に格納する実測渋滞情報格納手順と、
前記収集された交通情報から、複数の相異なる交通渋滞予測手法に基づいて予測対象道路リンク毎および予測先時間幅毎に交通渋滞を予測し、結果を予測渋滞情報として、前記相異なる交通渋滞予測手法に対応して設けられた予測渋滞情報格納部のうち当該交通渋滞予測手法に対応する予測渋滞情報格納部に格納する基本渋滞予測手順と、
前記各予測渋滞情報格納部に格納されている指定された期間における予測渋滞情報と前記実測渋滞情報格納部に格納されている実測渋滞情報とを比較し、各予測対象道路リンクおよび各予測先時間幅毎の予測精度を各交通渋滞予測手法毎に算出する予測精度算出手順と、
前記予測精度算出手順で算出された予測精度から予測精度が最も高い交通渋滞予測手法を各予測対象道路リンクおよび各予測先時間幅毎に決定する予測精度評価手順と、
前記基本渋滞予測手順が前記予測精度評価手順で決定された交通渋滞予測手法に基づいて予測した交通渋滞の情報を、当該予測対象道路リンクの当該予測先時間幅の渋滞状況として出力する予測渋滞情報出力手順と
を有する交通渋滞予測プログラム。
【請求項６】
請求項５に記載の交通渋滞予測プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、現在および蓄積された過去の交通渋滞情報から将来の交通渋滞状況を予測する交通渋滞予測方法、装置、交通渋滞予測プログラム、および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来からある交通渋滞状況の予測手法としては、以下のような方法があげられる。
【０００３】
まず一つには、道路とその上を走行する車両を流体モデルにより仮想化し、シミュレーションにより将来の交通渋滞状況を予測する手法である。例えばその１つの例として非特許文献１にあるインプットアウトプット法が挙げられる。これは、道路上の車両全体の動きを１つの流体現象として扱い、将来の渋滞状況を予測しようとする道路対象区間において、交通流の合流点、分流点、ボトルネック部、流入端をキーポイントとして附番する。そして各キーポイント間を交通流体ネットワークの基本単位として、通行車両による交通流の変動を、道路ネットワーク上の流体運動としてシミュレーションすることにより、将来の交通渋滞状況を予測する手法である。
【０００４】
もう一つの手法として、各道路リンクにおける渋滞状況の変化を時間変数Ｔに対する時系列データとして捉え、これを統計的手法により予測しようという試みである。例えば非特許文献２には、その一つの手法として、短時間先の交通状況はほぼ現在の交通状況と同じであるという仮説に基づき、予測時間先の予測交通渋滞状況を、予測処理時点、即ち現在時刻における交通渋滞状況として提示する持続予測方法が述べられている。また、同様に、道路リンク毎の渋滞状況を曜日や一日の時間帯毎の統計最頻値（あるいは平均値）の形にまとめ、予測先時刻の曜日や時間帯といった時間属性に合致する渋滞状況の統計値を提示する方法についても述べられている。この他にも将来の渋滞状況の予測をニューラルネットワークを利用した手法や、事例ベース推論をもとに行う手法が存在する。
【非特許文献１】大塚秀樹，“首都高速の渋滞予測”，交通工学  ｖｏｌ．３２  増刊号，ｐ２７−３３，１９９７
【非特許文献２】毛利仁士，堀越力他，“事例ベースによる交通渋滞予測手法”，電子情報通信学会論文誌  ｖｏｌ．Ｊ８２−Ｂ  Ｎｏ１１  ｐ１９９３−２００１，１９９９
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところがこれら従来からある交通渋滞予測手法には、実用を考慮したとき以下のような問題点がある。
【０００６】
たとえば道路ネットワークとその上を走行する自動車をモデル化して、そのモデル上での車の動きをシミュレーションにより予測する手法では、高速道路のような車の流入流出箇所が限られており、その上の車の動きについても比較的詳細なデータを観測可能な場合は比較的高精度の予測が可能であるが、一般道のような車両の流入流出が複雑な道路網ではそのモデル化が非常に煩雑となり、実際上はモデル化が困難である。
【０００７】
また、統計的手法についていえば、その一つである接続予測方法では、短時間先の予測精度は良いが、長時間先の予測は予測先時間幅にしたがって悪化する。一方、交通渋滞状況の曜日や時間帯毎の統計最頻値や平均値を予測値として用いる方法では、短時間先から長時間先までほぼ一定の予測精度で予測が可能であるが、突発的に発生する交通事故や、突然の天候悪化による交通規制の影響を予測処理に組み入れることが困難であり、結果として比較的低い予測精度でしか渋滞の予測ができない、という問題があった。
【０００８】
本発明の目的は、上記のような問題に鑑み、高速道路や一般道といった道路の種別や個々の道路の特性、および予測先時間の長短によらず、高い予測精度で将来の交通渋滞状況を予測する交通渋滞予測方法、装置、プログラム、および記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の交通渋滞予測装置は、
現在および蓄積された過去の交通渋滞情報から将来の交通渋滞状況を予測する交通渋滞予測装置であって、
現在の交通情報をリアルタイムに収集するリアルタイム交通情報収集手段と、
前記収集された交通情報から渋滞情報を抜き出し、現在の時刻情報とともに一定期間の実測渋滞情報として格納する実測渋滞情報格納手段と、
複数の相異なる交通渋滞予測手法に対応して設けられた予測渋滞情報格納手段と、
収集された交通情報から、予測対象道路リンク毎および予測先時間幅毎に、前記相異なる交通渋滞予測手法に基づいて交通渋滞を予測し、結果を予測渋滞情報として当該交通渋滞予測手法に対応する予測渋滞情報格納手段に格納する基本渋滞予測手段と、
前記各予測渋滞情報格納手段に格納されている指定された期間における予測渋滞情報と前記実測渋滞情報格納手段に格納されている実測渋滞情報とを比較し、各予測対象道路リンクおよび各予測先時間幅毎の予測精度を各交通渋滞予測手法毎に算出する予測精度算出手段と、
前記予測精度算出手段で算出された予測精度から予測精度が最も高い交通渋滞予測手法を各予測対象道路リンクおよび各予測先時間幅毎に決定する予測精度評価手段と、
前記基本渋滞予測手段が前記予測精度評価手段で決定された交通渋滞予測手法に基づいて予測した交通渋滞の情報を、当該予測対象道路リンクの当該予測先時間幅の渋滞状況として出力する予測渋滞情報出力手段とを有する。
【発明の効果】
【００１０】
・交通渋滞の予測において、突発的に発生する交通事故や突然の天候悪化による交通規制による予測精度の悪化を少なくでき、また、短時間先から長時間先まで高い予測精度を得ることができる。
・高速道路や一般道といった道路の種別や個々の道路の特性によらず、高い予測精度を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１２】
図１は本発明の一実施形態の交通渋滞予測装置のブロック図、図２はその処理を示すフローチャートである。
【００１３】
交通渋滞予測装置１はリアルタイム交通情報収集部１００と実測渋滞情報格納部１１０と基本渋滞予測部１２０と予測渋滞情報格納部１３０と予測精度算出部１４０と予測精度評価部１５０と予測渋滞情報出力部１６０で構成されている。
【００１４】
リアルタイム交通情報収集部１００は、交通情報センタ２から送られてくる現在の交通情報を受信する。実測渋滞情報格納部１１０は、リアルタイム交通情報収集部１００で受信された交通情報から渋滞情報を抜き出し、その抜き出した渋滞情報を現在の時刻情報とともに、一定期間ｔ＝ｔ0〜ｔeの実測渋滞情報として保存する。
【００１５】
基本渋滞予測部１２０は複数の基本渋滞情報予測手段１２１，１２２，・・・，１２ｎにより構成される。基本渋滞予測部１２０は、リアルタイム交通情報収集部１００から現在の交通情報を受け取り、受け取った交通情報をもとに対象となる全道路リンクについて現在時刻からｎ分先の将来の交通渋滞を予測し、予測渋滞情報として出力する（ステップ２０１）。予測渋滞情報は、どの基本渋滞予測部で予測されたかをしめすｊ（＝１，２，３，・・・）と、予測を行った時刻であるｔと、何分先の渋滞を予測したかを示す予測先時間幅ｎ、のこれら３つの値毎に存在し、これを
【００１６】
【数１】
2005141661.tif 000003
【００１７】
として表す。本実施形態では、基本渋滞予測部１２０は、基本渋滞予測部１２１（統計予測）、基本渋滞予測手段１２２（持続予測），・・・から構成されるがこの限りではない。また、本実施形態における統計予測は、曜日・時間帯毎の渋滞の有無を一定期間蓄積しておき、予測先時間が該当する曜日・時間帯における渋滞の有無の期待値を予測渋滞情報とするものである。持続予測は、渋滞が起きた場合にその渋滞がそのまま続くものとして各予測先時間における渋滞を予測するものである。渋滞が起きなかった場合には、渋滞がそのまま続かないものとして各予測先時間幅における予測渋滞情報を作成するものである。
【００１８】
予測渋滞情報格納部１３０は、複数の予測渋滞情報格納手段１３１，１３２，・・・，１３ｎより構成される。予測渋滞情報格納部１３０は、基本渋滞予測部１２０からの予測渋滞情報
【００１９】
【数２】
2005141661.tif 000004
【００２０】
を逐次、保存しておく。予測渋滞情報格納部１３０には、ｎ分先の予測先時間幅毎に一定期間の予測渋滞情報が格納される。ｎ＝１０，３０分先の予測渋滞情報を格納している場合、予測渋滞情報格納部１３１には、ｔ0〜ｔeまでの期間に基本渋滞予測部１２１にて予測された１０分先の予測渋滞情報
【００２１】
【数３】
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【００２２】
および３０分先の予測渋滞情報
【００２３】
【数４】
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【００２４】
が格納されている。同様に、予測渋滞情報格納部１３２には基本渋滞予測部１２２にて予測された
【００２５】
【数５】
2005141661.tif 000007
【００２６】
および
【００２７】
【数６】
2005141661.tif 000008
【００２８】
が格納されている。本実施形態では、予測先時間幅は、ｎ＝１０，２０，３０，６０，９０，１２０，１８０，２４０としているが、この限りではない。また、本実施形態では、予測渋滞情報格納部１３０は基本渋滞予測手段（統計予測）を格納している予測渋滞情報格納部１３１（統計予測）と基本渋滞予測手段２（持続予測）を格納している予測渋滞情報格納部１３２（持続予測），・・・から構成されるが、この限りではない。
【００２９】
予測精度算出部１４０は、複数の予測精度算出部１４１，１４２，・・・，１４ｎより構成される。予測精度算出部１４０は、予測渋滞情報格納部１３０から指定された期間（日、曜日、時間等）の予測渋滞情報を、実測渋滞情報格納部１１０から実測渋滞情報を受け取り、両者を比較することで予測対象道路リンクおよび予測先時間幅毎の予測精度を予測手法幅毎に算出する（ステップ２０２）。予測精度は、
【００３０】
【数７】
2005141661.tif 000009
【００３１】
など、目的に応じて多数考えられるが、本実施形態では、渋滞再現率を基準に予測精度を算出する。ただし、これに限定されない。また、本実施形態では、予測精度算出部１４０は、予測精度算出部１４１（統計予測）、予測精度算出部１４２（持続予測），・・・から構成されるが、この限りではない。ここで予測精度は、式（１）を特定期間に渡り評価したものであるので予測精度Ｐ（予測手法ｊ，予測先時間幅ｎ）が得られる。したがって、予測精度算出部１４０では、各予測手法ｊの予測先時間幅ｎにおける予測精度が算出される。
【００３２】
予測精度評価部１５０では、予測精度算出部１４０から得られたＰ（ｊ，ｎ）をもとに、予測対象道路リンクおよび予測先時間幅毎に予測精度が最も高い予測方法ｊを決定する（ステップ２０３）。予測精度評価部１５０では、まず、予測精度算出部１４０から得られた複数のＰ（ｊ，ｎ）を縦軸に予測精度、横軸に予測先時間幅をとるようにグラフを作成する。図３の例では、基本渋滞予測手法１（持続予測）によるＰ（１，ｎ）および、基本渋滞予測手法２（統計予測）によるＰ（２，ｎ）がグラフにプロットされている。このグラフから、予測先時間幅ｎ＝１０，２０，３０においては基本渋滞予測手法１（持続予測）が高精度に渋滞を再現しており、ｎ＝６０，１２０においては、基本渋滞予測手法２（統計予測）がより高精度に渋滞を再現していることがわかる。この結果から、予測精度評価部１５０では、表１に示すような予測先時間幅ｎに応じて最適な予測手法ｊを示したテーブルを作成する。
【００３３】
【表１】
2005141661.tif 000010
【００３４】
この作業を全予測対象道路リンクに対しておこない、表２に示すような道路リンク毎、予測先時間幅毎に最適な予測手法ｊが記述された予測精度評価結果１５５が作成される。
【００３５】
【表２】
2005141661.tif 000011
【００３６】
２００２年２月で評価した神奈川県の５０道路リンク・８予測先時間幅の予測精度評価結果を表３に、同道路リンク・同予測先時間幅で評価した２００２年３月の予測精度評価結果を表４に示す。表３、表４中、「１０分」「２０分」・・・「２４０分」は予測先時間幅を示し、「１」「２」「３」はそれぞれ持続、統計、決定木の各予測手法を示す。
【００３７】
【表３】
2005141661.tif 000012
【００３８】
【表４】
2005141661.tif 000013
【００３９】
表５は２月の予測精度評価結果と３月の予測精度評価結果の違い（「１」は同じ、「０」は異なる）を示す。
【００４０】
【表５】
2005141661.tif 000014
【００４１】
表５によれば５０道路リンク×８予測先時間幅の４００サンプルのうち、３５９サンプルで同じ２月における最適な予測手法と３月における最適な予測手法が同じであることがわかる。
【００４２】
このように交通渋滞予測においては、一度選択をした最適な予測手法結果がほぼ変わらないことがわかる。
【００４３】
予測渋滞情報出力部１６０は、予測精度評価結果１５５をもとに基本渋滞予測部２０の複数の予測結果のうち、予測対象道路リンクと予測先時間幅毎に予測精度が最も高い予測結果を選択し、予測渋滞情報として出力する（ステップ２０４）。
【００４４】
なお、本発明の交通渋滞予測方法は、は専用のハードウェアにより実現されるもの以外に、その機能を実現するためのプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フロッピーディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク装置等の記憶装置を指す。さらに、コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、インターネットを介してプログラムを送信する場合のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの（伝送媒体もしくは伝送波）、その場合のサーバとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含む。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の一実施形態の交通渋滞予測装置のブロック図である。
【図２】図１の交通渋滞予測装置の処理フローを示す図である。
【図３】異なる予測手法による予測先時間幅と予測精度結果を示す図である。
【符号の説明】
【００４６】
１    交通渋滞予測装置
２    交通情報センタ
１００    リアルタイム交通渋滞収集部
１１０    実測渋滞情報格納部
１２０，１２１〜１２ｎ    基本渋滞予測部
１３０，１３１〜１３ｎ    予測渋滞情報格納部
１４０，１４１〜１４ｎ    予測精度算出部
１５０    予測精度評価部
１５５    予測精度評価結果
１６０    予測渋滞情報出力部
２０１〜２０４    ステップ
【図１】
2005141661.tif 000015
【図２】
2005141661.tif 000016
【図３】
2005141661.tif 000017