(57)【要約】【課題】  道路状況予測のための分類条件を細分化した場合でも統計処理に必要十分な数の交通状況データ標本を確保し、予測精度の高い交通状況予測技術を提供する。【解決手段】  交通状況情報解析部１４が予測用データベース１５生成のために学習データとして入力する過去の交通状況情報を、交通状況情報蓄積部１２から読み取る交通状況情報サンプリング部１３において、読み取る過去の交通状況情報の各時刻毎に、サンプリングに当たっての重みを指定するサンプリング重み指示部１７を設ける。【選択図】  図１
2005352706.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通状況情報収集部手段が、交通状況情報を収集する収集ステップと、
交通状況情報蓄積手段が、前記収集された交通状況情報を蓄積する蓄積ステップと、
交通状況情報サンプリング手段が、前記蓄積された過去の交通状況情報をサンプリングして読み出すサンプリングステップと、
交通状況情報解析手段が、前記サンプリングされて読み出された交通状況情報を学習用標本データとして交通状況予測用データベースを作成する解析ステップと、
交通状況予測手段が、前記交通状況情報収集部手段が収集した現在の交通状況情報および前記交通状況予測用データベースの内容から将来の交通状況を予測する予測ステップと、を有する交通状況予測方法であって、
前記サンプリングステップでは、サンプリング重み指示手段が前記交通状況情報サンプリング手段に対して、蓄積された過去の交通状況情報の各時刻毎に当該情報の重みを指示し、前記交通状況情報サンプリング手段は前記重みに従って、蓄積された交通状況情報をサンプリングして読み出すこと、を特徴とする交通状況予測方法。
【請求項２】
前記サンプリングステップでは、サンプリング重み指示手段が前記交通状況情報サンプリング手段に対して、蓄積された過去の交通状況情報の各時刻毎に当該情報の重みを指示し、前記交通状況情報サンプリング手段は、各時刻毎の交通状況情報を前記重みに対応する数だけサンプリングして読み出すこと、を特徴とする請求項１に記載の交通状況予測方法。
【請求項３】
交通状況情報を収集する交通状況情報収集部手段と、
前記収集された交通状況情報を蓄積する交通状況情報蓄積手段と、
前記蓄積された過去の交通状況情報をサンプリングして読み出す交通状況情報サンプリング手段と、
前記サンプリングされて読み出された交通状況情報を学習用標本データとして交通状況予測用データベースを作成する交通状況情報解析手段と、
前記交通状況情報収集部手段が収集した現在の交通状況情報および前記交通状況予測用データベースの内容から将来の交通状況を予測する交通状況予測手段と、を有する交通状況予測装置であって、
交通状況情報サンプリング手段は、サンプリング重み指示手段を有しており、当該サンプリング重み指示手段が前記交通状況情報サンプリング手段に対して、蓄積された過去の交通状況情報の各時刻毎に当該情報の重みを指示し、前記交通状況情報サンプリング手段は前記重みに従って、蓄積された交通状況情報をサンプリングして読み出すこと、を特徴とする交通状況予測装置。
【請求項４】
前記交通状況情報サンプリング手段では、サンプリング重み指示手段が前記交通状況情報サンプリング手段に対して、蓄積された過去の交通状況情報の各時刻毎に当該情報の重みを指示し、前記交通状況情報サンプリング手段は、各時刻毎の交通状況情報を前記重みに対応する数だけサンプリングして読み出すこと、を特徴とする請求項３に記載の交通状況予測装置。
【請求項５】
上記の請求項１〜４のいずれか１項に記載の交通状況予測方法または交通状況予測装置を、コンピュータプログラムで記載してそれを実行可能にしたことを特徴とするプログラム。
【請求項６】
上記の請求項１〜４のいずれか１項に記載の交通状況予測方法または交通状況予測装置を、コンピュータで実行可能に記載したプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は交通状況情報提供技術に係り、特に交通状況予測技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の交通状況予測方法および交通状況予測装置においては、一定期間の交通状況に関する情報を蓄積する交通状況情報蓄積部と、蓄積された交通状況情報を解析し、所定の予測手法およびデータマイニング手法に準じて、将来の交通状況を予測するためのルールを作成する交通状況予測部に相当するものをその構成要素とするものが一般的である。
【０００３】
たとえば決定木を利用した交通状況予測手法においては、蓄積された過去の各時刻における交通状況情報をトレーニングデータとして、交通状況を決定する属性情報と予測対象である交通状況に関するルールを情報エントロピーに基づく手法で確定および分類し、それに基づき交通状況を予測するための決定木を作成し、作成された決定木に従って将来の交通状況を予測する技術が知られている(例えば、特許文献１参照。)。
【０００４】
また、蓄積された過去の交通状況情報を統計的に分類・解析して将来の交通状況を予測する手法も従来技術として知られている（例えば、非特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開２００２−２２２４８４号公報
【非特許文献１】電子情報通信学会論文詩  ｖｏｌ．Ｊ８２−Ｂ  Ｎｏ．１１  ｐ１９９３−２００１「事例べ一スによる交通渋滞予測手法」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、上記の蓄積された過去の交通状況情報を統計的に分類・解析して将来の交通状況を予測する手法においては、交通状況情報を分類する属性として、交通状況情報が観測された日の曜日や時刻を用いる場合が多いが、予測精度の向上を図るために分類の条件を細分化すると、細分化した条件を満たす交通状況情報の標本事例が少なくなり、統計処理に必要な標本数を確保できなくなるという問題があった。
【０００６】
このため十分な標本数を確保するために、蓄積された過去の交通状況情報の解析対象期間を長くすることが考えられる。しかし、予測対象とする道路網の構造は長期的に見ると、新しい道路が新設されたり、一方通行等の道路規制が変更されたりと、絶えず変化している。このため過度に過去に遡った交通状況情報を解析対象とすると、最新の道路網との交通状況の相違が大きい過去の道路状況を予測のための学習データとして用いることから、過去と現在の道路状況が異なる道路の交通状況を利用することに起因する影響で、予測する交通状況に誤差が生じてしまう。逆に最新の道路状況のみを解析対象とすると、学習データの採集期間が短くなり、予測のための交通状況標本事例数が少なくなってしまう。
【０００７】
本発明はかかる事情に鑑みなされたもので、その目的は、道路状況予測のための分類条件を細分化した場合でも統計処理に必要十分な数の交通状況データ標本を確保し、且つ、解析対象となる交通状況データ標本の最初の時機と最終の時機との間に生じる道路状況の変化による影響を抑え、より現在の道路状況を反映した交通状況情報の標本を作成することにより、予測精度の高い交通状況予測技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明では交通状況情報解析手段が予測用データベース生成のために学習データとして入力する過去の交通状況情報を、交通状況情報蓄積手段から読み取る交通状況情報サンプリング手段において、読み取る過去の交通状況情報の各時刻毎に、サンプリングに当たっての重みを指定する手段を設けることで、学習データとして過去の交通状況情報を入力するに当たって、現在に近い時刻の交通状況情報の重みをより遠い過去の交通状況情報の重みをより大きく指定し、現況により近い道路網から得られた交通状況情報を学習標本データとして多く用いて予測用データベースを生成して予測交通状況の精度を向上させる。
【０００９】
具体的には、請求項１に記載の発明は、交通状況情報収集部手段が、交通状況情報を収集する収集ステップと、交通状況情報蓄積手段が、前記収集された交通状況情報を蓄積する蓄積ステップと、交通状況情報サンプリング手段が、前記蓄積された過去の交通状況情報をサンプリングして読み出すサンプリングステップと、交通状況情報解析手段が、前記サンプリングされて読み出された交通状況情報を学習用標本データとして交通状況予測用データベースを作成する解析ステップと、交通状況予測手段が、前記交通状況情報収集部手段が収集した現在の交通状況情報および前記交通状況予測用データベースの内容から将来の交通状況を予測する予測ステップと、を有する交通状況予測方法であって、前記サンプリングステップでは、サンプリング重み指示手段が前記交通状況情報サンプリング手段に対して、蓄積された過去の交通状況情報の各時刻毎に当該情報の重みを指示し、前記交通状況情報サンプリング手段は前記重みに従って、蓄積された交通状況情報をサンプリングして読み出すこと、を特徴とする。
【００１０】
また、請求項２に記載の発明は、前記サンプリングステップでは、サンプリング重み指示手段が前記交通状況情報サンプリング手段に対して、蓄積された過去の交通状況情報の各時刻毎に当該情報の重みを指示し、前記交通状況情報サンプリング手段は、各時刻毎の交通状況情報を前記重みに対応する数だけサンプリングして読み出すこと、を特徴とする。
【００１１】
また、請求項３に記載の発明は、交通状況情報を収集する交通状況情報収集部手段と、前記収集された交通状況情報を蓄積する交通状況情報蓄積手段と、前記蓄積された過去の交通状況情報をサンプリングして読み出す交通状況情報サンプリング手段と、前記サンプリングされて読み出された交通状況情報を学習用標本データとして交通状況予測用データベースを作成する交通状況情報解析手段と、前記交通状況情報収集部手段が収集した現在の交通状況情報および前記交通状況予測用データベースの内容から将来の交通状況を予測する交通状況予測手段と、を有する交通状況予測装置であって、交通状況情報サンプリング手段は、サンプリング重み指示手段を有しており、当該サンプリング重み指示手段が前記交通状況情報サンプリング手段に対して、蓄積された過去の交通状況情報の各時刻毎に当該情報の重みを指示し、前記交通状況情報サンプリング手段は前記重みに従って、蓄積された交通状況情報をサンプリングして読み出すこと、を特徴とする。
【００１２】
また、請求項４に記載の発明は、前記交通状況情報サンプリング手段では、サンプリング重み指示手段が前記交通状況情報サンプリング手段に対して、蓄積された過去の交通状況情報の各時刻毎に当該情報の重みを指示し、前記交通状況情報サンプリング手段は、各時刻毎の交通状況情報を前記重みに対応する数だけサンプリングして読み出すこと、を特徴とする。
【００１３】
また、請求項５に記載の発明は、上記の請求項１〜４のいずれか１項に記載の交通状況予測方法または交通状況予測装置を、コンピュータプログラムで記載してそれを実行可能にしたことを特徴とする。
【００１４】
また、請求項６に記載の発明は、上記の請求項１〜４のいずれか１項に記載の交通状況予測方法または交通状況予測装置を、コンピュータで実行可能に記載したプログラムを記録したことを特徴とする。
【００１５】
上記の発明により、交通状況予測のための交通状況予測用データベースを作成するときの学習用標本データに対して、各標本データが採取された時刻に対応した重み付けに従って、学習用データのサンプリングを行うことが可能となる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、交通状況データ標本の採取開始時刻と採取終了時刻との間で道路状況が変化したりしても、現在時刻に近い標本データの重み付けを大きく指定することで、予測のための統計解析処理において十分な標本数のデータを確保した上で、より現在の道路状況を反映した交通状況情報の標本データ作成することが可能となり、より予測精度の高い交通状況予測技術を提供することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１８】
図１は本発明の実施形態を示す交通状況予測装置の構成図、図２はその全体の処理を示すフローチャートである。
【００１９】
交通状況予測装置１は交通状況情報収集部１１と、交通状況情報蓄積郡１２と、交通状況情報サンプリング部１３と、交通状況情報解析部１４と、交通状況予測用データベース１５と、交通状況予測部１６と、サンプリング重み指示部１７と、を有する。
【００２０】
交通状況情報収集部１１はＡＴＩＳ（Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）やＶＩＣＳ（Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）等の道路交通情報センタ２から配信されたリアルタイム交通情報を受信し（ステップ２１）、交通状況情報蓄積部１２に蓄積する（ステップ２２）。
【００２１】
このようにして、過去から現在までの各時刻における交通状況データが交通状況情報蓄積部１２に蓄積されていく。
【００２２】
交通状況データサンプリング部１３は、交通状況情報蓄積部１２に蓄積されている過去の各時刻における交通状況データを学習データとして交通状況情報解析部１４に送る際に、当該時刻の交通状況データを交通状況情報蓄積部１２から取出し、取り出した該当交通状況データを、サンプリング重み指示部１７から指定された当該時刻の交通状況データの重みに従って１つまたは複数個複製し、当該時刻における交通状況データとして交通状況情報解析部１４に入力する（ステップ２３）。
【００２３】
ここで、交通状況データとして道路リンクのリンク旅行時間を例に、交通状況データサンプリング部１３の処理を図３により説明する。
【００２４】
いま、観測された各時刻における交通状況データ標本が図３の中央の列のようなものであったとする。すなわち時刻Ｔ（１）、Ｔ（２）、…Ｔ（ｉ−１）、Ｔ（ｉ）、Ｔ（ｉ＋１）、…Ｔ（ｎ−１）、Ｔ（ｎ）、（１＜ｉ＜ｎ）におけるリンク旅行時間の値がそれぞれＡ（１）、Ａ（２）…、Ａ（ｉ−１）、Ａ（ｉ）、Ａ（ｉ＋１）、…Ａ（ｎ−１）、Ａ（ｎ）とする。ここでサンプリング重み指示部１７から指示される各時刻における標本化の重みが図３の左の列のように、それぞれ、１、１、…ｊ、ｊ、ｊ、…、ｍ、ｍ（１＜ｊ＜ｍ）であったとする。
【００２５】
なお、ここでは具体的なサンプリング重み指示部１７の構成としては、図３ような時刻ｔとその時刻に対応するサンプリングの重み情報を対応付けたデータを格納したデータベースが利用できる。よって図２に記載した、各時刻毎にサンプリング重み指示部１７から指定された重み付けに従って当該時刻の交通状況データを学習標本データとしてサンプリングする手順２３は以下のようになる。
【００２６】
時刻Ｔ（１）、Ｔ（２）の標本化の重みは図３の左の列の１、２行目のようにそれぞれ１なので、時刻Ｔ（１）、Ｔ（２）の学習標本データ、ここではリンク旅行時間は、図３の右側の列のそれぞれ１、２行目のようにＡ（１）、Ａ（２）が一つずつサンプリングされる。さらに時刻Ｔ（ｉ）の重みはｊであるから学習データとしてはリンク旅行時間Ａ（ｉ）がｊ個サンプリングされ、同様に時刻Ｔ（ｎ）の重みはｍなので、学習データとしてはリンク旅行時間Ａ（ｎ）がｍ個サンプリングされる。
【００２７】
交通状況データを受信した交通状況情報解析部１４は交通状況データ標本を解析して交通状況予測用データベース１５を作成する(ステップ２４)。
【００２８】
交通状況予測部１６は、交通状況情報収集部から得られる現在の交通状況情報および交通状況予測用データベース１５の内容を参照して、予測交通情報を作成し、出力する(ステップ２５)。
【００２９】
以上が、本発明の実施形態の交通状況予測装置１の説明である。
【００３０】
なお、図２に示した交通状況予測装置１の処理は専用のハードウェアにより実現されるもの意外に、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（登録商標）、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および外付け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】
【００３１】
【図１】交通状況予測装置のブロック図。
【図２】交通状況予測装置の動作を示すフローチャート。
【図３】学習データとして入力する交通状況データ標本の例を示す図。
【符号の説明】
【００３２】
１…交通状況予測装置
２…道路交通情報センタ
１１…交通状況収集部
１２…交通状況情報蓄積部
１３…交通状況情報サンプリング部
１４…交通状況情報解析部
１５…交通状況予測用データベース
１６…交通状況予測部
１７…サンプリング重み指示部
【図１】
2005352706.tif 000003
【図２】
2005352706.tif 000004
【図３】
2005352706.tif 000005