(57)【要約】【課題】人手によらず、正確に乗車区間別の乗降者数を推定することができる乗降者数推定装置を提供すること。【解決手段】乗車センサ１４で全乗車区間における乗車人数を計測し、降車センサ１５で全乗車区間における降車人数を計測する。この乗車人数及び降車人数の情報が演算部１２に送られる。演算部１２においては、乗車ノード及び降車ノードからなるマトリクスを用いて、収束計算法により乗車区間別の乗降者数を算出する。算出された乗車区間別の乗降者数の情報は、出力部１６に送られ、さらに出力部１６から必要な外部機器に転送される。【選択図】図１
2005332159.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通機関の乗車区間別の乗降者数を推定する乗降者数推定装置であって、
前記交通機関の車両に取り付けられ、前記車両に乗車した全乗車区間における乗車人数を計測する乗車人数計測手段と、
前記車両に取り付けられ、前記車両から降車した全乗車区間における降車人数を計測する降車人数計測手段と、
乗車ノード及び降車ノードからなるマトリクスを用い、前記乗車人数及び前記降車人数に基づいて乗車区間別の乗降者数を算出する演算手段と、
を具備することを特徴とする乗降者数推定装置。
【請求項２】
前記演算手段は、前記マトリクスに初期値を入力する初期値入力手段と、前記初期値に基づいて仮乗降者数を算出する仮乗降者数算出手段と、前記仮乗降者数、前記乗車人数及び前記降車人数に基づいて乗降者数比を算出する乗降者数比算出手段と、前記乗降者数比に基づいて乗車区間別の乗降者数を決定する判定手段と、を具備することを特徴とする請求項１記載の乗降者数推定装置。
【請求項３】
交通機関の乗車区間別の乗降者数を推定する乗降者数推定方法であって、
前記交通機関の車両で計測された全乗車区間における乗車人数及び前記車両で計測された全乗車区間における降車人数に基づいて、乗車ノード及び降車ノードからなるマトリクスを用いて乗車区間別の乗降者数を算出することを特徴とする乗降者数推定方法。
【請求項４】
乗車区間別の乗降者数の算出は、前記マトリクスに初期値を入力する工程と、前記初期値に基づいて仮乗降者数を算出する工程と、前記仮乗降者数、前記乗車人数及び前記降車人数に基づいて乗降者数比を算出する工程と、前記乗降者数比に基づいて乗車区間別の乗降者数を決定する工程と、を具備することを特徴とする請求項３記載の乗降者数推定方法。
【請求項５】
コンピュータにより動作可能であるプログラムであって、前記プログラムは、前記交通機関の車両で計測された全乗車区間における乗車人数及び前記車両で計測された全乗車区間における降車人数に基づいて、乗車ノード及び降車ノードからなるマトリクスを用いて乗車区間別の乗降者数を算出する手順を含むことを特徴とするプログラム。
【請求項６】
乗車区間別の乗降者数を算出する手順は、前記マトリクスに初期値を入力する手順と、前記初期値に基づいて仮乗降者数を算出する手順と、前記仮乗降者数、前記乗車人数及び前記降車人数に基づいて乗降者数比を算出する手順と、前記乗降者数比に基づいて乗車区間別の乗降者数を決定する手順と、を具備することを特徴とする請求項５記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は交通機関の乗降者数推定装置に関し、特に、交通機関の乗車区間別の乗降者数を正確に推定することができる乗降者数推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
バスや電車のような交通機関においては、各停留所や駅での乗降者数を把握することにより、路線の見直しや路線ダイヤの変更などを行う。また、乗降者数は、収益や地方自治体への補助金の申請にも影響を及ぼすので、乗車区間別の乗降者数を正確に計測することは重要である。特に、近年の制度改正により、補助金申請に関して乗車区間別の乗降者数を正確に把握することはますます重要になってきている。
【０００３】
従来、乗降者数を計測する場合、乗車区間別の乗降者数を計測することは困難である。例えば、乗車料金により乗降者数を計測しようとしても、現金で支払う者もいれば定期を使う者がいるため、正確な乗降者数を計測することができない。また、計測する人が１日中交通機関に乗り込んで乗降者数を計測し、それを１年ベースに拡大して換算したとしても、乗降者数は天候などにも左右されるため、やはり正確に乗降者数を計測することはできない。
【０００４】
また、路線バスの停留所間で特定小電力無線を用いた交信により、路線バスの到着案内を行うシステムがあるが、この技術は、乗降者数に基づく乗車率を表示して混雑状況を知らせるものであり、正確に乗車区間別の乗降者数を計測するものではない。
【０００５】
【特許文献１】特開平９−１５３１９６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、人手によらず、正確に乗車区間別の乗降者数を推定することができる乗降者数推定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の乗降者数推定装置は、交通機関の乗車区間別の乗降者数を推定する乗降者数推定装置であって、前記交通機関の車両に取り付けられ、前記車両に乗車した全乗車区間における乗車人数を計測する乗車人数計測手段と、前記車両に取り付けられ、前記車両から降車した全乗車区間における降車人数を計測する降車人数計測手段と、乗車ノード及び降車ノードからなるマトリクスを用い、前記乗車人数及び前記降車人数に基づいて乗車区間別の乗降者数を算出する演算手段と、を具備することを特徴とする。
【０００８】
この構成によれば、計測手段により得られた乗車人数及び降車人数に基づいて乗車区間別の乗降者数を算出することができるので、人手によらず、正確に乗車区間別の乗降者数を推定することができる。
【０００９】
本発明の乗降者数推定装置においては、前記演算手段は、前記マトリクスに初期値を入力する初期値入力手段と、前記初期値に基づいて仮乗降者数を算出する仮乗降者数算出手段と、前記仮乗降者数、前記乗車人数及び前記降車人数に基づいて乗降者数比を算出する乗降者数比算出手段と、前記乗降者数比に基づいて乗車区間別の乗降者数を決定する判定手段と、を具備することが好ましい。
【００１０】
本発明の乗降者数推定方法は、交通機関の乗車区間別の乗降者数を推定する乗降者数推定方法であって、前記交通機関の車両で計測された全乗車区間における乗車人数及び前記車両で計測された全乗車区間における降車人数に基づいて、乗車ノード及び降車ノードからなるマトリクスを用いて乗車区間別の乗降者数を算出することを特徴とする。
【００１１】
本発明の乗降者数推定方法においては、乗車区間別の乗降者数の算出は、前記マトリクスに初期値を入力する工程と、前記初期値に基づいて仮乗降者数を算出する工程と、前記仮乗降者数、前記乗車人数及び前記降車人数に基づいて乗降者数比を算出する工程と、前記乗降者数比に基づいて乗車区間別の乗降者数を決定する工程と、を具備することが好ましい。
【００１２】
本発明のプログラムは、コンピュータにより動作可能であるプログラムであって、前記プログラムは、前記交通機関の車両で計測された全乗車区間における乗車人数及び前記車両で計測された全乗車区間における降車人数に基づいて、乗車ノード及び降車ノードからなるマトリクスを用いて乗車区間別の乗降者数を算出する手順を含むことを特徴とする。
【００１３】
本発明のプログラムにおいては、乗車区間別の乗降者数を算出する手順は、前記マトリクスに初期値を入力する手順と、前記初期値に基づいて仮乗降者数を算出する手順と、前記仮乗降者数、前記乗車人数及び前記降車人数に基づいて乗降者数比を算出する手順と、前記乗降者数比に基づいて乗車区間別の乗降者数を決定する手順と、を具備することが好ましい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の一実施の形態に係る乗降者数推定装置の概略構成を示すブロック図である。本実施の形態においては、乗降者数の推定に収束計算法を用いた場合について説明する。
【００１５】
図１に示す乗降者数推定装置は、装置全体を制御する制御部１１と、乗降者数推定のための初期値やその他の情報を入力するための入力部１３と、乗降者数の推定を行う演算部１２と、演算部１２で算出された演算結果を外部機器に出力する出力部１６と、乗車人数を計測する乗車センサ１４と、降車人数を計測する降車センサ１５とから主に構成されている。
【００１６】
乗車人数計測手段である乗車センサ１４は、交通機関の車両、例えばバスなどの乗車口に設置され、乗車人数を計測する。降車人数計測手段である降車センサ１５は、そのバスなどの降車口に設置され、降車人数を計測する。なお、乗車センサ１４及び降車センサ１５の形態については、乗車人数及び降車人数を計測できる限りにおいて、特に制限はない。
【００１７】
演算部１２は、上記バスで計測された全乗車区間における乗車人数及び前記車両で計測された全乗車区間における降車人数に基づいて、例えば停留所などの乗車ノード及び降車ノードからなるマトリクスを用いて乗車区間別の乗降者数を算出する。具体的には、以下に説明するように、乗車ノード及び降車ノードからなるマトリクスを用いて収束計算法により乗車区間別の乗降者数を算出する。なお、本実施の形態においては、収束計算法により乗車区間別の乗降者数を算出しているが、これは例示であり、収束計算法以外の方法、例えば乗車ノード及び降車ノードからなるマトリクスの各セルに数値を入力し、マトリクス内の各セルの合計を計算し、行列で計算結果が一致するかどうかをチェックして、正しい数値の組み合わせを探す、いわゆる総当り法などを用いても良い。演算量や演算速度などを考慮すると、収束計算法を用いることが好ましい。
【００１８】
出力部１６は、演算部１２からの演算結果、すなわち乗車区間別の乗降者数の推定値を外部機器に出力する。例えば、推定値の情報をプリンタなどの出力手段に直接又はネットワークを介して転送する。この場合、伝送媒体としては、有線であっても良く、無線や赤外線であっても良い。
【００１９】
図１に示す装置においては、まず、乗車センサ１４で全乗車区間における乗車人数を計測し、降車センサ１５で全乗車区間における降車人数を計測する。この乗車人数及び降車人数の情報が演算部１２に送られる。演算部１２においては、乗車ノード及び降車ノードからなるマトリクスを用いて、後述する収束計算法により乗車区間別の乗降者数を算出する。
【００２０】
このとき、マトリクスに入力する初期値は、入力部１３から送られる。なお、本実施の形態においては、初期値を入力部１３から入力するようになっているが、初期値を予め決めておき、あるいは初期値を決める演算を予め決めておき、所定の初期値あるいは演算により得られた初期値を自動的にマトリクスに入力するように構成しても良い。
【００２１】
算出された乗車区間別の乗降者数の情報は、出力部１６に送られ、さらに出力部１６から必要な外部機器に転送される。
【００２２】
ここで、本実施の形態における演算について説明する。
図２は、図１に示す乗降者数推定装置における演算部１２の構成を示すブロック図である。図２に示す演算部は、入力部１３からの初期値をマトリクスに入力する初期値入力部１２１と、初期値が入力されたマトリクスから仮乗降者数を算出する仮乗降者数算出部１２２と、得られた仮乗降者数と乗車センサ１４及び降車センサ１５で求められた乗降者人数との間の比を算出する乗降者数比算出部１２３と、得られた乗降者数比について、収束条件に基づいて演算結果とするかどうかを判定する判定部１２４と、判定部１２４で演算結果としないと判定されたときに初期値を変更する更新部１２５とから主に構成されている。
【００２３】
次に、演算部１２での演算について詳細に説明する。図３は、図１に示す乗降者数推定装置における乗降者数の推定方法を説明するためのフローチャートである。
【００２４】
ステップＳＴ１１では、初期値入力部１２１において、乗車ノード及び降車ノードからなるマトリクスに初期値を入力する。このマトリクスは、図４及び図５に示すものである。図４及び図５においては、ノード数、例えば停留所数が６つである場合のマトリクスを示している。なお、このノード数については特に制限はない。
【００２５】
マトリクスにおいて、縦のノードは乗車ノード（停留所）であり、横のノードは降車ノード（停留所）である。また、マトリクスにおいて、Ｇiはノードｉの観測発生交通量、すなわち乗車人数を示し、Ａjはノードｊの観測集中交通量、すなわち降車人数を示す。例えば、図４（ａ）において、ノード１で乗車した人数は１２人であり、ノード２，５で乗車した人数はそれぞれ１人である。また、ノード１で乗車し、ノード２，５で降車した人数はそれぞれ２人であり、ノード１で乗車し、ノード３，４で降車した人数はそれぞれ１人であり、ノード１で乗車し、ノード６で降車した人数は６人である。また、ノード２で乗車し、ノード６で降車した人数は１人であり、ノード５で乗車し、ノード６で降車した人数は１人である。
【００２６】
本実施の形態においては、初期値ｔij(0)として全乗車人数を均等配分する（ステップＳＴ１１）。この初期値は、以下の式（１）により求められる。なお、この初期値の付与の方法は例示であり、他の方法で初期値を付与しても良い。
【数１】
2005332159.tif 000003
式（１）
ここで、ｉはノード数を示す。
【００２７】
次いで、仮乗降者数算出部１２２において、この初期値を用いて仮乗降者数、すなわち乗車人数Ｇi’（ノードｉの推定発生交通量）,Ａj’ （ノードｊの推定集中交通量）を求める（ステップＳＴ１２）。この仮乗降者数Ｇi’,Ａj’は、以下の式（２）により求められる。
【数２】
2005332159.tif 000004
式（２）
【００２８】
次いで、乗降者数比算出部１２３において、求めた仮乗降者数Ｇi’,Ａj’と乗車センサ１４及び降車センサ１５で計測した乗降者数Ｇi,Ａjとの間の比εi（ノードｉの発生交通量に関する推定量と観測値の相対誤差），εj（ノードｊの集中交通量に関する推定量と観測値の相対誤差）を算出する（ステップＳＴ１３）。このεi，εjは、以下の式（３），（４）によりそれぞれ求められる。
εi＝Ｇi／Ｇi’                        式（３）
εj＝Ａj／Ａj’                        式（４）
【００２９】
次いで、判定部１２４において、以下の式（５），（６）により、得られた乗降者数比（相対誤差）が収束条件を満たすかどうかを判断する（ステップＳＴ１４）。すなわち、相対誤差がある範囲内にあるかどうかを判断する。ここでは、収束条件δ＝１０-4とする。なお、この収束条件は、小さくすることにより推定精度が向上するが、ノード数が多くなると演算量が増加するので、演算量や必要となる推定値の精度に応じて適宜変更することができる。
｜εi−１｜≦δ                      式（５）
｜εj−１｜≦δ                      式（６）
【００３０】
相対誤差が収束条件（式（５），（６））を満たしているならば、初期値ｔij(0)を演算結果ｔijとして、出力部１６に送る（ステップＳＴ１５）。これにより乗車区間別の乗降者数の推定値が求められる。一方、相対誤差が収束条件を満たしていないならば、相対誤差を小さくするようにマトリクス中の各セルの初期値を変更して（ステップＳＴ１６）、再び仮乗降者数を算出する（ステップＳＴ１２）。本実施の形態においては、以下の式（７）のように初期値を変更する。
ｔij(m)＝ｔij(0)・１／２（εi＋εj）                式（７）
ここで、ｔij(m)は、ｍ回目の収束計算時におけるノードｉからノードｊへの推定交通量を示す。
【００３１】
本実施の形態では、初期値を変更する際に、平均化するために初期値に１／２（εi＋εj）を乗算しているが、これは例示であり、εi又はεjを使用すれば初期値の変更の方法について特に制限はない。すなわち、初期値をεi，εjのいずれかに基づいて変更しても良い。収束を早くするためには、初期値に１／２（εi＋εj）を乗算するのが好ましい。
【００３２】
このように、乗車センサ及び降車センサにより得られた乗車人数及び降車人数に基づいて乗車区間別の乗降者数を算出することができるので、人手によらず、正確に乗車区間別の乗降者数を推定することができる。
【００３３】
ここで、本発明者は、推定精度について検討した。具体的には、実際にノード（停留所）数が５，７，１０である３本のバス路線を想定し、各路線毎にそれぞれ５種類のマトリクスを作成し、このマトリクスを用いて各ノードの乗降者数を算出して、乗降者数の設定値に対する推定値の平均誤差を求めた。この場合の収束条件はδ＝１０-4とした。その結果、平均誤差は、５ノード路線の場合０．３６人、７ノード路線の場合０．４６人、１０ノード路線場合０．５１人であった。これより、比較的良好な推定精度が得られているものと考えられる。
【００３４】
また、本発明者は、本発明の効果を明確にするために、ノード（停留所）別の乗降者数に関する目視観測調査データを用いて、実路線におけるバス利用者の推定についての精度を検証した。この場合の収束条件はδ＝１０-4とした。その結果を図４（ａ），（ｂ）に示す。図４（ａ）は、実際の観測値を入力したマトリクスを示す図であり、図４（ｂ）は本発明に係る乗降者数推定を行った結果を入力したマトリクスを示す図である。
【００３５】
図４（ａ）に示す鳥取市内のある路線の一便における観測値の乗車人数Ｇi、降車人数Ａjに基づいて各乗車区間別の乗降者数ｔijの推定演算を行い、図４（ｂ）の結果を得た。図４（ａ），（ｂ）から分かるように、平均誤差は０．０５人であり、最大誤差は０．１９人であった。これより、推定値は高い精度を有する。
【００３６】
一便あたりの推定値の精度が高かったとしても、系統誤差が存在する場合は、一定期間にわたり集計したときに推定精度が落ちることが考えられる。そこで、当該路線の一日のすべての便について推定演算を行って、集計したものを観測値と比較した。その結果を図５（ａ），（ｂ）に示す。図５（ａ）は、実際の観測値を入力したマトリクスを示す図であり、図５（ｂ）は本発明に係る乗降者数推定を行った結果を入力したマトリクスを示す図である。図５（ａ），（ｂ）から分かるように、一日の総計での平均誤差は０．２９人であり、最大誤差は０．８３人であり、一日あたりの誤差が１人未満であるという高い推定精度が得られた。
【００３７】
また、これらのデータと運賃表とから運賃収入の観測値と推定値を求めると、観測値の運賃収入２３，４２０円に対して、観測値の運賃収入は２３，３８７円となり、誤差は３３円となり、観測値に対する誤差の割合は０．１４％と良好な値であった。この他に、推定演算を行った３路線（往路と復路は分離して集計）についてもすべて１％以下という値を得た。
【００３８】
本発明は上記実施の形態に限定されず、種々変更して実施することが可能である。例えば、上記実施の形態において、乗降者数の推定は、データ処理装置において行うように説明しているが、これらの乗降者数の推定処理をソフトウェアで行う構成としても良い。例えば、上記乗降者数の推定処理のプログラムをＲＯＭに格納し、そのプログラムにしたがってＣＰＵの指示により動作させるように構成しても良い。また、このプログラムをコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に格納し、この記憶媒体のデータ処理プログラムをコンピュータのＲＡＭに記録して、データ処理プログラムにしたがって動作させるようにしても良い。このような場合においても、上記実施の形態と同様の作用、効果を呈する。
【産業上の利用可能性】
【００３９】
本発明は、乗車区間別の乗降者数の情報を必要とするすべての交通機関に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の一実施の形態に係る乗降者数推定装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す乗降者数推定装置における演算部の構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示す乗降者数推定装置における乗降者数の推定方法を説明するためのフローチャートである。
【図４】路線バス１便についての乗車区間別の乗降者数を入力したマトリクスを示す図であって、（ａ）は、実際の観測値を入力したマトリクスを示す図であり、（ｂ）は本発明に係る乗降者数推定を行った結果を入力したマトリクスを示す図である。
【図５】路線バス１日の全便についての乗車区間別の乗降者数を入力したマトリクスを示す図であって、（ａ）は、実際の観測値を入力したマトリクスを示す図であり、（ｂ）は本発明に係る乗降者数推定を行った結果を入力したマトリクスを示す図である。
【符号の説明】
【００４１】
１  乗降者数推定装置  
１１  制御部
１２  演算部
１３  入力部
１４  乗車センサ
１５  降車センサ
１６  出力部
１２１  初期値入力部
１２２  仮乗降者数算出部
１２３  乗降者数比算出部
１２４  判定部
１２５  更新部
【図１】
2005332159.tif 000005
【図２】
2005332159.tif 000006
【図３】
2005332159.tif 000007
【図４】
2005332159.tif 000008
【図５】
2005332159.tif 000009