(57)【要約】【課題】本発明は、所望の事象下での交通情報を的確に予測することを目的とする。【解決手段】数分間隔の旅行時間といった日単位ではない数値的交通情報の予測に日種（曜日，五十日，平日／休日，大型連休，学校休業期間，天気等）を反映させ、かつ、交通情報を蓄積した期間に予測対象日と同じ日種の組み合わせの日（同じ事象の日）が存在せずとも、蓄積された過去の交通情報を適宜合成することで、目的とする日種の組み合わせ下での交通情報を予測する予測計算手段を備える。予測計算手段は、交通情報の日単位の特徴量を幾つか組み合わせて、事象を近似的に復元，予測するものである。【効果】本発明によれば、所望の事象下での交通情報を的確に予測することができる。【選択図】  図１
2005004668.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の交通情報時系列データを記録した交通情報データベースと、
二地点間の予測対象経路を含んだ地域の地図を表示する地図表示装置と、
予測対象日の日種または予測対象日の日付を入力する入力装置と、
前記予測対象経路の前記過去の交通情報時系列データに基づいて、前記日種入力装置から入力された複数の日種に応じた交通情報時系列データを求める交通情報計算装置と、
求められた交通情報時系列データをグラフとして表示する交通情報表示装置と、を有する交通情報提供装置。
【請求項２】
請求項１に於いて、
前記入力装置は、予測対象日の日付を入力する日付入力装置であって、
前記予測対象日以降の日付における天気情報を記録した天気データベースと、
前記予測対象日以降の日付における曜日，平日／休日，季節，五十日への該当，学校休業期間への該当など天気以外の日種の組み合わせ情報を記録した日種データベースと、を備え、
前記日付入力装置に入力された予測対象日の日付に基づいて、前記日種データベースから読み出された天気以外の日種の組み合わせ情報と、前記天気データベースから読み出された天気情報とに基づいて、前記交通情報計算装置が交通情報時系列データを求めることを特徴とする交通情報提供装置。
【請求項３】
請求項１に於いて、
前記予測対象経路を、探索によらず直接入力する予測対象経路入力装置を備え、
入力された予測対象経路について、前記交通情報計算装置が交通情報時系列データを求めることを特徴とする交通情報提供装置。
【請求項４】
請求項１に於いて、
前記予測対象経路は、予測対象経路を表す区間名を入力する予測対象区間入力装置への入力によって得られ、
得られた予測対象経路について、前記交通情報計算装置が交通情報時系列データを求めることを特徴とする交通情報提供装置。
【請求項５】
交通情報データベースに記録された過去の交通情報時系列データから、基底成分と、前記基底成分から交通情報時系列データを近似する際に各基底成分に係数として係る特徴量とを計算し、
計算対象期間における１日毎の日種の組み合わせ情報と前記特徴量とから、複数の日種の関数として前記特徴量を近似する特徴量推定モデルの係数を計算し、
未来の或る日の日種の組み合わせ情報について前記特徴量推定モデルで特徴量推定値を計算し、
前記特徴量推定値を係数として前記基底成分を合成して得られた交通情報を提供する交通情報提供方法。
【請求項６】
請求項５に於いて、
交通情報の提供時に、交通情報予測データベースから前記特徴量推定モデル係数と前記基底成分を読み出して特徴量推定値の計算と基底成分との合成を行い、
前記過去の交通情報時系列データから前記基底成分と前記特徴量推定モデル係数を計算して前記交通情報予測データベースに記録する処理と、前記特徴量推定モデル係数と前記基底成分を前記交通情報予測データベースから読み出して未来の交通情報時系列データを計算する処理とを非同期に実施することを特徴とする交通情報提供方法。
【請求項７】
請求項５に於いて、
未来の交通情報を現在時刻において交通情報センターから通信型ナビゲーション装置，携帯電話，ネットワーク接続されたパソコンやＰＤＡ等の通信端末に対して提供するに際して、前記基底成分と、前記特徴量推定モデル係数を前記交通情報センターから前記通信端末に送信し、
前記通信端末において前記特徴量推定モデルに未来の或る１日における日種の組み合わせ情報を入力して特徴量推定値を計算し、
前記通信端末において前記特徴量推定値を係数として前記基底成分を合成することで、前記通信端末に入力された日種の組み合わせ情報に応じた交通情報時系列データを、前記交通情報センターから送信された前記基底成分と前記特徴量推定モデル係数のみを用いて、前記通信端末において計算することを特徴とする交通情報提供方法。
【請求項８】
請求項５に於いて、
未来の交通情報を現在時刻において交通情報センターから通信型ナビゲーション装置，携帯電話，ネットワーク接続されたパソコンやＰＤＡ等の通信端末に対して提供するに際して、未来の或る１日の日付を前記通信端末から前記交通情報センターに送信し、
前記基底成分と、前記特徴量推定モデル係数と、前記日付に対応した日種の組み合わせ情報を前記交通情報センターから前記通信端末に送信し、
前記通信端末において前記特徴量推定モデルに前記日種の組み合わせ情報を入力して特徴量推定値を計算し、
前記通信端末において前記特徴量推定値を係数として前記基底成分を合成することで、前記通信端末に入力された未来の日付に応じた交通情報時系列データを、交通情報センターから送信された前記基底成分と前記特徴量推定モデル係数と前記日種の組み合わせ情報のみを用いて、通信端末において計算することを特徴とする交通情報提供方法。
【請求項９】
請求項５に於いて、
未来の交通情報を現在時刻において交通情報センターから通信型ナビゲーション装置，携帯電話，ネットワーク接続されたパソコンやＰＤＡ等の通信端末に対して提供するに際して、未来の或る１日における日種の組み合わせ情報または未来の或る１日の日付を前記通信端末から前記交通情報センターに送信し、
前記交通情報センターにおいて前記特徴量推定モデルに前記日種の組み合わせ情報または前記日付に対応した日種の組み合わせ情報を入力して特徴量推定値を計算し、
前記基底成分と前記特徴量推定値を前記交通情報センターから前記通信端末に送信し、
前記通信端末において前記特徴量推定値を係数として前記基底成分を合成することで、前記通信端末に入力された日種の組み合わせ情報または未来の日付に応じた交通情報時系列データを、交通情報センターから送信された前記基底成分と前記特徴量推定値のみを用いて、通信端末において計算することを特徴とする交通情報提供方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、交通情報の提供に関し、特に曜日や五十日（ごとおび）等の日種を加味した交通情報の提示に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の交通情報予測方法の主流の一つである数量化Ｉ類を用いた方法は、旅行時間，渋滞度，交通量等の数値的交通情報を、日種を反映して予測することが可能である。この交通情報予測方法の適用対象は、例えば１日あたりの地点交通量や、ある特定の時間帯の渋滞度等、日単位の交通情報の予測である。しかし、日種を数量化Ｉ類の説明変量とした場合、説明変量が日単位の情報であるため、数分間隔の旅行時間等、日単位ではない交通情報の予測には不向きである。
【０００３】
この点、数分間隔の旅行時間等、任意の周期の交通情報の予測を行うことが可能な技術として、例えば首都高速道路公団の所要時間案内のように、交通情報を日種で分類して蓄積する方法を用いることが知られている。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−１１８１８８号公報
【非特許文献１】
ｈｔｔｐ：／／ｍｅｘ．ｓｕｒｖｅｙ．ｎｅ．ｊｐ／ｍｅｘｎｔｉｍｅ／
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
日種で分類された交通情報を用いて予測を行う際には、予測対象の日が月曜日であり且つ五十日であるという具合に、日種が組み合わさっている場合がある。
【０００６】
しかしながら、上記の技術では予測対象日の事象、即ち日種の組み合わせの下での過去の交通情報を検索して予測計算を行うため、予測対象日の事象が交通情報を蓄積した期間に存在しない場合には的確な予測をすることができない。
【０００７】
上記問題点に鑑み本発明は、所望の事象下での交通情報を予測することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の目的は、二地点間の予測対象経路を含んだ地域の地図を表示し、予測対象日の日種または予測対象日の日付の入力を受け付け、予測対象経路の過去の交通情報時系列データに基づいて、入力された複数の日種に応じた交通情報時系列データを求め、求められた交通情報時系列データをグラフとして表示することによって達成される。
【０００９】
また本発明の目的は、過去の交通情報時系列データから、基底成分と、基底成分から交通情報時系列データを近似する際に各基底成分に係数として係る特徴量とを求め、計算対象期間における１日毎の日種の組み合わせ情報と特徴量とから、複数の日種の関数として特徴量を近似する特徴量推定モデルの係数を求め、未来の或る日の日種の組み合わせ情報について特徴量推定モデルで特徴量推定値を求め、特徴量推定値を係数として基底成分を合成して得られた交通情報を提供することによって達成される。
【００１０】
【発明の実施の形態】
本発明の交通情報の提供について以下図を用いて説明する。
【００１１】
図１は、本発明の一実施例である交通情報予測システムの操作画面である。日付入力フィールド１０１は予測対象日の日付を入力するインターフェースである。推奨経路入力フィールド１０２は、予測対象となる経路を指定するインターフェースであり、地図表示フィールド１０３において出発地１０４と目的地１０５を設定し、経路探索ボタン１０６を選択することで、地図表示フィールド１０３に交通情報の予測対象経路１０７が表示される。日付入力フィールド１０１で日付を指定し、推奨経路入力フィールド１０２で予測対象経路を決定してから、予測実行ボタン１０８を選択すると、推奨経路１０７上での旅行時間表示フィールド１０９に旅行時間予測グラフ１１０が表示される。誤差範囲１１１は、或る時刻に予測対象経路を走行した場合に、例えば８０％の確率で実旅行時間がとり得る誤差の範囲を、時系列上に表したものである。
【００１２】
地図表示フィールド１０３に表示される地図は、その周囲に配置されたスクロールボタン１１２を選択するか、地図そのものをドラッグすることでスクロール可能であり、尺度表示フィールド１１３上の適当な位置を選択することで、尺度を変更することができる。推奨経路入力フィールド１０２内の経路情報表示フィールド１１４には、推奨経路上での走行距離，特定の時刻における旅行時間や消費燃料等の予測情報が表示される。経路情報表示フィールド１１４に旅行時間や消費燃料を表示する対象となる時刻は、旅行時間表示フィールド１０９の時刻軸１１５の上の適当な位置を選択することで、時刻カーソル１１６によって指定することができる。また、予測対象経路１０７を決定する上で交通情報を反映した動的経路探索アルゴリズムを使用した場合には、予測対象経路は時刻によって変化するので、その時刻も時刻カーソル１１６で指定することができる。経路探索アルゴリズムで予測対象経路を決定する際の時間優先，距離優先といった探索条件は、探索条件指定フィールド１１７で指定することができる。
【００１３】
図１では日付入力フィールド１０１から予測対象日の日付を入力したが、これに代えて、図２の日種入力フィールド２０１から曜日，五十日，平日／休日，大型連休，学校休業期間，天気等の日種の組み合わせを入力して交通情報の予測を実施することも可能である。図１の操作画面においては、日付入力フィールドと日種入力フィールドをタブ型のインターフェースで排他的に切り替えて使用する。本実施例では、日種入力フィールド２０１に「平日／休日」入力フィールド２０２，「季節」入力フィールド２０３，「天気」入力フィールド２０４があり、各フィールド内における項目はそれぞれに排他的に選択される。例えば、「平日／休日」入力フィールドというカテゴリでは「平日」，「休日・祝祭日」，「連休」は排他的であり、そのうち１つだけを予測対象日の日種として選択することができる。図２の例においては、この排他的選択をラジオボタン型のインターフェースで実現している。図では、○が選択可能、◎が実際に選択したものを表している。
【００１４】
一方、各フィールド同士は排他的ではなく、各フィールド内で選択したものを組み合わせて日種を表現することができる。図２の例においては、「平日／休日」入力フィールドから「平日」，「季節」入力フィールドから「春」，「天気」入力フィールドから「雨」を選択し、その組み合わせである「平日∧春∧雨」という日種について交通情報の予測を行う。
【００１５】
また、「その他」入力フィールド２０５にある日種「五十日」，「学校休業期間」は互いに排他的ではない日種であり、図２の例ではチェックボックス型のインターフェースで構成している。「その他」入力フィールド２０５における日種は、他の何れのフィールドの日種とも同時に選択することが可能であり、例えば図２の例においては「五十日」，「学校休業期間」双方を選択した場合、２０１〜２０３のフィールドで選択された日種と合わせて、「平日∧春∧雨∧五十日∧学校休業期間」という日種の組み合わせの下で交通情報の予測が行われる。なお、天気のように日付と独立な日種は、日付入力フィールド１０１に示したように、日付と同時に入力することも可能である。
【００１６】
図１の例では、推奨経路入力フィールド１０２において出発地と目的地を指定して、経路探索アルゴリズムにより予測対象経路を自動的に設定したが、これに代えて、図３の自由経路入力フィールド３０１を用いて、ユーザーが自由に予測対象経路を指定することも可能である。その際、ユーザーは地図表示フィールド１０３上のリンクを選択して経路の入力を行い、経路確定ボタン３０２を選択することで予測対象経路が確定される。予測対象経路を入力し直す場合は、経路クリアボタン３０３を選択する。
【００１７】
また、図４の区間入力フィールド４０１を用いれば、予め交通情報予測システム側で用意した区間を用いて、交通情報の予測を行うことが可能である。区間リスト４０２は区間名で表したリストであり、区間リスト４０２から区間を選択し、区間選択ボタン４０３を選択することで予測対象となる区間が確定され、地図表示フィールド１０３に予測対象経路が表示される。図１の操作画面においては、推奨経路入力フィールドと自由経路入力フィールドと区間入力フィールドをタブ型のインターフェースで排他的に切り替えて使用する。
【００１８】
図５は、交通情報予測システムに必要な予測手法の概念図である。図１，図２に示したように任意の日種の組み合わせの下で、１時間単位，１０分単位，１分単位など日単位（２４時間単位）ではない交通情報の予測を行うには、従来の日種を説明変量とした数量化Ｉ類、あるいは日種分類といった手法では対応できない。そこで、図５のＳ５０１において、ＶＩＣＳ情報の受信やプローブカーの情報収集によって得られ蓄積された過去の交通情報時系列データから、それら交通情報時系列データを線形和により１日分ずつ近似的に合成可能な複数の基底成分と、基底成分から交通情報を合成する際に各基底成分に係数として係る日単位の特徴量を計算し、Ｓ５０２において、特徴量を複数の日種の関数として表す予測モデルの予測係数を決定する。
【００１９】
本システムにおいて交通情報時系列データを基底成分と特徴量で表すという考え方は、任意の時系列データは複数の直交関数の合成値として近似的に表現されるという概念を基礎としている。信号処理の手法であるフーリエ変換は、任意の信号を、周期の異なる複数の三角関数の合成波形として表す。本願でいう基底成分と特徴量は、フーリエ変換における三角関数と、複数の三角関数を線形合成する際に各三角関数に係る係数に相当する。
【００２０】
また、本システムにおいて特徴量を日種と関連付けて予測する考え方は、同じような原因から同じような結果が得られるという経験則を基礎としている。概念的な対応を挙げるとすれば、天気予報や株価のテクニカル分析のようなものである。明日の天気予報の降水確率が１０％とあれば、今日の天気図と過去の似たような天気図を比較して、過去の似たような天気図から翌日雨が降った相対度数が０．１０  程度であったということである。従って、天気予報というシステムは本システムと同様の考え方である。また、過去の株価の推移から翌日以降所定期間の株価が上昇していく相対度数が０．９０  以上であれば、買いサインを出すというようなシステムも本システムと同様の考え方である。本願でいう特徴量や特徴量の予測値を、ＰＥＲやＲＳＩ，ボリンジャーバンドと考えると分かり易い。
【００２１】
図１において予測実行ボタン１０８を選択した際に、かかる予測モデルを用いて交通情報の予測を行うには、Ｓ５０３において予測モデルに日種情報を入力し、Ｓ５０４において予測モデルを用いて特徴量の予測値を計算し、この特徴量予測値を係数として、Ｓ５０１で計算された基底成分をＳ５０５において交通情報として合成することで、交通情報予測値の時系列データを得ることができる。このように日単位の特徴量を日種の関数として予測計算し、計算された特徴量予測値を交通情報に変換することで、任意の周期の交通情報を任意の日種の組み合わせの下で予測計算することができる。従って、図２に示した日種入力フィールド２０１のようなインターフェースを用いて、図１の旅行時間予測グラフ１１０のような形で旅行時間や渋滞度等の時系列データの予測値を提供することができる。
【００２２】
図６は、図５に概念を示した予測手法を備えた交通情報予測システムの一実施例のブロック図である。特徴量抽出装置６０１は、以下のように基底成分と日単位の特徴量とを計算する。即ち、ＶＩＣＳ情報の受信やプローブカーによる情報収集によって得られたデータであって、交通情報データベース（以下、ＤＢという）６０２に蓄積された、旅行時間，渋滞度，交通量等の過去の交通情報時系列データから、主成分分析等の手法により、基底成分と特徴量とを計算する。基底成分は、特徴量を係数として元の交通情報を合成するのに必要であり、複数得られる。複数の基底成分は、それら交通情報を線形和により１日分ずつ近似的に合成可能である。また特徴量も複数得られ、基底成分から交通情報を合成する際に各基底成分に係数として係る。このとき、特徴量抽出装置６０１は、特徴量を予測係数決定装置６０３に出力し、基底成分を交通情報合成装置６０４に出力する。交通情報から基底成分と特徴量を計算し、それぞれ交通情報合成装置と予測係数決定装置に出力する以上の処理は、図５におけるＳ５０１の処理に相当する。
【００２３】
特徴量の計算に主成分分析を用いる場合には、基底成分は特徴量と同時に一意に計算される。一方、基底成分として互いに直交する複数の関数を予め指定して特徴量を計算することも可能である。フーリエ変換はその一例であり、フーリエ変換を特徴量の計算に用いた場合には、基底成分は異なる周期を持った複数の三角関数が用いられる。
【００２４】
予測係数決定装置６０３は、特徴量抽出装置６０１から入力された特徴量と、特徴量抽出装置６０１における特徴量計算の対象となった期間の日種情報とから、数量化Ｉ類等の手法により、予測係数を計算する。この予測係数は、特徴量予測装置６０５において日種をパラメータとする予測モデルによって上記日単位の特徴量の予測値を計算するためのものである。計算された予測係数は、特徴量予測装置６０５に記録される。なお、上記日種情報は曜日，五十日，平日／休日，大型連休，学校休業期間，天気等であって、日種ＤＢ６０６に記録されているものである。予測係数決定装置において予測係数を計算する以上の処理は、図５におけるＳ５０２の処理に相当する。
【００２５】
特徴量の予測計算に数量化Ｉ類を用いる場合は、予測モデルの関数形は日種の線形和であり、Ｎ種類の日種に該当するか否かをそれぞれ１と０で表す二値説明変量ｄ１，ｄ２，…，ｄＮ、予測係数ａ１，ａ２，…，ａＮを用いて、予測対象である特徴量Ｔは
Ｔ＝ａ１×ｄ１＋ａ２×ｄ２＋…＋ａＮ×ｄＮ
と表される。一方、例えば気温や降水量などの数値データを予測モデルに反映させる場合には、上式に多値説明変量ｘ１，ｘ２，…，ｘＭの項を加え、
Ｔ＝ａ１×ｄ１＋ａ２×ｄ２＋…＋ａＮ×ｄＮ＋ｂ１×ｘ１＋ｂ２×ｘ２＋…＋ｂＭ×ｘＭ
と表される予測モデルを用いる。上式では多値説明変量の項を１次の項としているが、２次，３次などの項を持つ予測モデルも考えられる。
【００２６】
交通情報の予測を行う際には、予測対象日の事象に応じて、予測モデルで必要とされる日種パラメータを特徴量予測装置６０５に入力する。特徴量予測装置６０５は、人によって入力された日種パラメータと、予測係数決定装置６０３から入力され記録されている予測係数を用いて特徴量予測値を計算し、その特徴量予測値を交通情報合成装置６０４に出力する。これは図５におけるＳ５０４の処理に相当する。
【００２７】
交通情報合成装置６０４は、上記特徴量予測値を係数として、特徴量抽出装置６０１から入力され記録されている基底成分を合成する計算を行う。この合成値が、特徴量予測装置６０５に入力された日種パラメータに対応した交通情報の予測値であり、交通情報表示装置６０７に出力される。なお、図６では交通情報の予測値を交通情報表示装置６０７に出力したが、予測された交通情報はカーナビゲーション装置における経路探索手段や、配車管理システムの配車計画手段の入力として用いること等も可能である。
【００２８】
図１２は交通情報を予測するための処理フローである。以下、図１２の処理フローについて、図６の実施例に従って説明する。
【００２９】
Ｓ１２０１：特徴量抽出装置６０１において、交通情報ＤＢ６０２に蓄積された過去の交通情報から、それらを近似的に合成可能な上記基底成分と、基底成分から元の交通情報を合成する際に係数として係る上記特徴量を計算する。
【００３０】
Ｓ１２０２：Ｓ１２０１で計算された基底成分を交通情報合成装置６０４に記録する。
【００３１】
Ｓ１２０３：予測係数決定装置６０３において、日種をパラメータとする予測モデルによって上記特徴量の予測値を計算するための予測係数を、Ｓ１２０１で計算された特徴量と、日種ＤＢ６０６から読み出された日種情報から計算する。
【００３２】
Ｓ１２０４：Ｓ１２０３で計算された予測係数を特徴量予測装置６０５に記録する。
【００３３】
Ｓ１２０５：特定の日の交通情報を予測する際はＳ１２０６に、事象を指定して交通情報を予測する際はＳ１２０７に処理を進める。
【００３４】
Ｓ１２０６：日付入力装置８０１で予測対象日の日付の入力を受け、日種予定ＤＢ８０２および天気の情報が必要であれば天気予報ＤＢ８０４から当該日の日種情報を読み出し、特徴量予測装置６０５に入力する。
【００３５】
Ｓ１２０７：日種入力装置８０５で予測対象となる事象を表す日種情報の入力を受け、日種情報を特徴量予測装置６０５に入力する。
【００３６】
Ｓ１２０８：特徴量予測装置６０５において、Ｓ１２０６もしくはＳ１２０７で入力された日種情報から、Ｓ１２０４で記録された予測係数を用いて、予測対象となる日の事象に応じた特徴量の予測値を計算する。
【００３７】
Ｓ１２０９：Ｓ１２０８で計算された特徴量予測値から、Ｓ１２０２で記録された基底成分を用いて、交通情報合成装置６０４において交通情報の予測値を計算する。
【００３８】
図６の実施例による交通情報予測システムでは、特徴量の抽出から交通情報の予測に至る過程を一連の処理として扱っているが、図７のように予測に必要なＤＢを事前に作成する処理と、予測の都度演算を行う処理に分けて非同期に実施することも可能である。図６に示した特徴量抽出装置６０１，予測係数決定装置６０３は、図７の実施例では交通情報予測ＤＢ作成装置７０１を構成する。特徴量抽出装置７０２，予測係数決定装置７０３においてそれぞれ計算される基底成分ならびに予測係数は、交通情報予測ＤＢ７０４に記録される。交通情報予測ＤＢ作成装置７０１において交通情報時系列データから基底成分と予測係数を計算して交通情報予測ＤＢ７０４に記録する以上の処理は、予測の都度必要になる演算処理と区別して事前に実施することが可能であり、この処理により交通情報予測ＤＢ７０４に記録された基底成分ならびに予測係数の更新が必要となるのは、予測に用いる交通情報ＤＢ７０５内の交通情報が更新された場合、あるいは、予測モデルが変更された場合である。
【００３９】
図６において交通情報を予測する過程で用いられる特徴量予測装置６０５、交通情報合成装置６０４は、図７の実施例では交通情報予測装置７０６を構成する。交通情報予測装置７０６は日種パラメータが入力されると、それを特徴量予測装置７０７に受け渡し、特徴量予測装置７０７および交通情報合成装置７０８は、交通情報予測ＤＢ７０４からそれぞれ予測係数ならびに基底成分を読み出し、日種パラメータに応じた交通情報の予測値を出力する。交通情報予測装置７０６において日種パラメータから交通情報の予測値を計算する以上の処理は、異なる日種パラメータに対して交通情報の予測を行う都度、必要となる処理である。
【００４０】
交通情報を予測するための処理フローについて図１２を用いて補足する。上記図６の実施例に則した処理フローに対し、図７の実施例では、Ｓ１２０２，Ｓ１２０４それぞれにおける基底成分と予測係数の記録が交通情報予測ＤＢ７０４に為され、Ｓ１２０８，Ｓ１２０９では、基底成分と予測係数の読み出しが交通情報予測ＤＢ７０４から為される。
【００４１】
図８は、日種パラメータの入力例であって、図６および図７の実施例で交通情報予測システムに日種パラメータを入力する手段を示したブロック図である。日付入力装置８０１では、図１に例示した操作画面を通してユーザーから入力された日付に応じて、未来の日種情報を格納した日種予定ＤＢ８０２から該当する日付の日種情報を読み出し、図６あるいは図７で示した特徴量予測装置８０３へ出力する。このとき、特徴量予測装置８０３が日種パラメータとして天気情報をも用いた予測計算を行うものであり、かつ、天気情報としてユーザーが指定する天気ではなく天気予報情報を用いるのであれば、天気予報ＤＢ８０４から日種ＤＢ８０２へ該当する日付の天気予報情報を読み出し、その他の日種情報と合わせて特徴量予測装置８０３へ出力する。
【００４２】
日種入力装置８０５では、図２に例示した操作画面を通して、ユーザーが曜日，五十日，平日／休日，大型連休，学校休業期間，天気等といった日種を自由に組み合わせて、特徴量予測装置８０３に入力し、交通情報を予測計算することが可能である。なお、日種選択の操作画面に表示される日種は、交通情報の提供における予測モデルで必要とする日種パラメータに応じて構成されるものであり、図２の実施例に限定されるものではない。
【００４３】
図８では日付あるいは日種をユーザーが入力するものとしているが、カーナビゲーション装置や配車管理システム等を構成するプログラムが自動的に、日付あるいは日種を日付入力装置８０１あるいは日種入力装置８０５に入力しても差し支えない。
【００４４】
図９は、交通情報の提供について、通信型ナビゲーション装置ならびに交通情報センターに適用した実施例を示すブロック図である。本願の交通情報予測システムによれば、交通情報の提供は、図６，図７に示した日種パラメータ，特徴量の予測係数および交通情報の基底成分から交通情報の予測計算が可能であり、特徴量の予測係数および交通情報の基底成分の情報量は、これらの情報を基に計算される交通情報予測値の情報量よりも小さい。つまり、通信量を小さく抑えることができ、通信回線を使用して交通情報を提供する際に好ましい実施形態であるといえる。図９の実施例においては、図７の交通情報予測データベース７０４を交通情報センター９０１に置き、交通情報予測装置７０６を通信型ナビゲーション装置９０２に搭載することで、予測交通情報提供の際に送信の必要な情報を交通情報予測値そのものではなく、上記日種パラメータ，予測係数，基底成分のみとしている。
【００４５】
図７の交通情報予測ＤＢ作成装置７０１ならびに交通情報予測ＤＢ７０４は、交通情報センター９０１に設置され、交通情報予測ＤＢ作成装置９０３による予測係数と基底成分の計算と、それらの交通情報予測ＤＢ９０４への記録は、交通情報センター９０１から通信型ナビゲーション装置９０２への予測交通情報の提供とは独立した処理として非同期に実施される。通信型ナビゲーション装置９０２において交通情報の予測計算を行う際には、交通情報センター９０１に予測対象日の日付を送信し、交通情報センター９０１から予測係数，基底成分，前記送信した日付に対応した日種パラメータを受け取り、交通情報予測装置９０５にて交通情報の予測値を計算する。
【００４６】
交通情報センター９０１から通信型ナビゲーション装置９０２へ予測交通情報を提供する際の通信データは、図１０のフォーマットに従い、交通情報の予測計算単位であるリンクや区間ごとの日種パラメータ，予測係数，基底成分から構成される。図１０では、予測リンク／区間ごとに日種パラメータ，予測係数，基底成分をまとめているが、図１１のように、日種パラメータ，予測係数，基底成分といった情報種別ごとに各予測リンク／区間の情報をまとめたフォーマットをとることも可能であり、交通情報予測装置９０５による予測計算に必要な日種パラメータ，予測係数，基底成分を予測対象の各予測区間について送信できる通信フォーマットであれば、その実施形態は図１０，図１１のフォーマットにとらわれない。なお、複数のリンク／区間の予測を行う場合には、日種パラメータは各予測リンク／区間について同一である場合もあり、そのような場合には日種パラメータを重複して送信する必要はない。
【００４７】
図９の実施例では、通信型ナビゲーション装置から予測対象日の日付を交通情報センター９０１に送信し、交通情報センター９０１において図８に示した日付入力装置８０１を介して生成された日種パラメータを通信型ナビゲーション装置９０２に送り返している。これに対して、交通情報センター９０１に置かれている日付入力装置９０６と日種予定ＤＢ９０７を通信型ナビゲーション装置９０２に搭載して、日付から日種パラメータを生成する処理を通信型ナビゲーション装置９０２側でオフラインで実施する、あるいは、通信型ナビゲーション装置９０２に日種入力装置８０５を搭載して、オフラインで日種パラメータを直接入力することも可能である。
【００４８】
その際、図１０，図１１の通信フォーマットからは日種パラメータが除外される。交通情報予測装置９０５を構成する特徴量予測装置７０７と交通情報合成装置７０８とを分けて、前者を交通情報センター９０１に置き、後者を通信型ナビゲーション装置９０２に搭載することも可能であり、その場合は、特徴量の予測は交通情報センター９０１にて実施され、図１０，図１１の通信フォーマットからは日種パラメータと予測係数が除外され、代わりに特徴量予測値が付加される。なお、日付入力装置９０６と日種予定ＤＢ９０７を通信型ナビゲーション装置９０２に搭載する実施例において、交通情報予測装置９０５が日種パラメータとして天気も必要とする場合は、天気予報情報を予めダウンロードした天気予報ＤＢを通信型ナビゲーション装置９０２に搭載する、あるいは、交通情報の予測計算を行う際にネットワーク接続された天気予報ＤＢにアクセスして、予測対象日の天気予報情報を取得する。
【００４９】
ここでは、情報の提供について通信型ナビゲーション装置に適用したが、これに代えて、携帯電話，ネットワーク接続されたＰＤＡ，パソコン等に適用することも可能である。また、通信を介した情報の提供ではなく、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の記録メディアで情報を提供する場合にも、かかる記録メディアを利用するナビゲーション装置やパソコン等に、図７の交通情報予測装置７０６の機能を持たせることができる。当然その際にも、記録メディアに記録すべき情報を、各リンク／区間ごとの予測係数，基底成分，日種パラメータのみ、すなわち、交通情報予測ＤＢ９０４と日種予定ＤＢ９０７に記憶された情報のみとすることができる。こうすれば上記と同様、情報量を小さくすることができるので、交通情報予測値そのものよりも記憶装置に対する負荷を低減できる。
【００５０】
本交通情報予測システムにおいて、数分間隔の旅行時間といった日単位ではない数値的交通情報の予測に日種を反映させ、交通情報を蓄積した期間に予測対象日と同一の事象の日が存在しない場合でも、過去の交通情報を合成することによって、所望の事象の下での交通情報を的確に予測することが可能となる。
【００５１】
【発明の効果】
本発明によれば、所望の事象下での交通情報を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】交通情報予測システムの操作画面の例。
【図２】交通情報予測システムの操作画面における日種入力フィールドの例。
【図３】交通情報予測システムの操作画面における自由経路入力フィールドの例。
【図４】交通情報予測システムの操作画面における区間入力フィールドの例。
【図５】交通情報予測システムに必要な予測手法の概念図。
【図６】交通情報予測システムを示すブロック図。
【図７】交通情報予測システムを示すブロック図。
【図８】日付および日種を入力する手段のブロック図。
【図９】通信型ナビゲーション装置と交通情報センターに適用した実施例を示すブロック図。
【図１０】通信型ナビゲーション装置と交通情報センターに適用した実施例における通信フォーマットの例。
【図１１】通信型ナビゲーション装置と交通情報センターに適用した実施例における通信フォーマットの例。
【図１２】交通情報を予測するための処理フローの例。
【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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【図１１】
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【図１２】
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