(57)【要約】  【課題】  安定した高精度のリンク旅行時間予測が可能となる。  【解決手段】  指定された期間蓄積された過去の交通情報１２０を使い、２つ以上の異なるリンク旅行時間予測手法１３０，２２０の予測精度を、予測対象リンク毎、予測先時間幅毎、予測実行時刻リンク渋滞度または予測先時刻リンク渋滞度毎に算出することによって、各予測状況における最適なリンク旅行時間予測手法を選択する手順２６０を備える。さらに次の期間におけるリンク旅行時間を予測する手順として、予測対象リンクの予測実行時刻リンク渋滞度または予測先時刻リンク渋滞度を求め、当該リンク、当該予測先時間幅、当該予測実行時刻リンク渋滞度または当該予測先時刻リンク渋滞度における最適な予測手順として選択されている予測手法を用いて算出されるリンク旅行時間を、予測値として出力する手順２７０を備える。  【選択図】  図１−ａ
2005173996.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
現在および蓄積された過去の交通情報を用い、未来のリンク旅行時間を予測するリンク旅行時間予測方法であって、
交通情報に含まれる渋滞度情報と渋滞長情報を用いて、リンクの渋滞度合い（以下、リンク渋滞度と呼称）を計算する手順を備え、
予測対象リンク毎および、予測実行時刻から予測先時刻までの時間（以下、予測先時間幅と呼称）毎および、予測実行時刻でのリンク渋滞度（以下、予測実行時刻リンク渋滞度と呼称）毎に、
（１）２つ以上の異なるリンク旅行時間予測手順と、
（２）リンク旅行時間予測手順毎に、指定された期間における予測リンク旅行時間と実測リンク旅行時間を比較することで、当該期間における各リンク旅行時間手順の予測精度を算出する手順と、
（３）算出された予測精度から最適なリンク旅行時間予測手順を選択する手順を備え、
次の期間におけるリンク旅行時間を予測する手順として、
（４）予測対象リンクの予測実行時刻リンク渋滞度を計算し、
（５）上記（３）の選択手順により、当該リンク、当該予測先時間幅、当該予測実行時刻リンク渋滞度における最適な予測手順として選択されている予測手順を用いて算出されるリンク旅行時間を、予測値として出力する手順、
を備えたことを特徴とするリンク旅行時間予測方法。
【請求項２】
請求項１に記載のリンク旅行時間予測方法において、
予測対象リンクの渋滞状況を予測する方法（以下渋滞予測方法と呼称）を、内部または外部に保有し、請求項１に記載の手順（１）、（２）、（３）を、予測対象リンク毎および予測先時間幅毎および予測先時刻でのリンク渋滞度（以下予測先時刻リンク渋滞度と呼称）毎に行い、
次の期間におけるリンク旅行時間を予測する手順として、
予測対象リンクの予測先時刻リンク渋滞度を渋滞予測方法から取得し、
前記（３）の選択手順により、当該リンク、当該予測先時間幅、当該予測先時刻リンク渋滞度における最適な予測手順として選択されている予測手順を用いて算出されるリンク旅行時間を、予測値として出力する手順、
を備えたことを特徴とするリンク旅行時間予測方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載のリンク旅行時間予測方法において、
複数存在するリンク旅行時間予測方法のうち、一つの予測方法として、予測実行時刻におけるリンク旅行時間を、当該リンクの予測先時刻におけるリンク旅行時間として出力する手順、
を備えたことを特徴とするリンク旅行時間予測方法。
【請求項４】
請求項１または２に記載のリンク旅行時間予側方法において、
複数存在するリンク旅行時間予測方法のうち、一つの予測方法として、予測対象リンクの蓄積された過去の交通情報から、交通情報に含まれる曜日や時刻などの時間属性毎にリンク旅行時間の平均値や最頻値などの統計情報を算出する手順と、
予測先時刻の時間属性と合致する時間属性の統計情報を、予測先時刻でのリンク旅行時間として出力する手順、
を備えたことを特徴とするリンク旅行時間予測方法。
【請求項５】
現在および蓄積された過去の交通情報を用い、未来のリンク旅行時間を予測するリンク旅行時間予測装置であって、
交通情報に含まれる渋滞度情報と渋滞長情報を用いて、リンクの渋滞度合い（以下、リンク渋滞度と呼称）を計算する手段を備え、
予測対象リンク毎および、予測実行時刻から予測先時刻までの時間（以下、予測先時間幅と呼称）毎および、予測実行時刻でのリンク渋滞度（以下、予測実行時刻リンク渋滞度と呼称）毎に、
（イ）２つ以上の異なるリンク旅行時間予測手段と、
（ロ）リンク旅行時間予測手段毎に、指定された期間における予測リンク旅行時間と実測リンク旅行時間を比較することで、当該期間における各リンク旅行時間手順の予測精度を算出する手段と、
（ハ）算出された予測精度から最適なリンク旅行時間予測手段を選択する手段を備え、
次の期間におけるリンク旅行時間を予測する手段として、
（ニ）予測対象リンクの予測実行時刻リンク渋滞度を計算し、
（ホ）上記（ハ）の選択手段により、当該リンク、当該予測先時間幅、当該予測実行時刻リンク渋滞度における最適な予測手段として選択されている予測手段を用いて算出されるリンク旅行時間を、予測値として出力する手段、
を備えたことを特徴とするリンク旅行時間予測装置。
【請求項６】
請求項５に記載のリンク旅行時間予測装置において、
予測対象リンクの渋滞状況を予測する装置（以下渋滞予測装置と呼称）を、内部または外部に保有し、請求項５に記載の手段（イ）、（ロ）、（ハ）を、予測対象リンク毎および予測先時間幅毎および予測先時刻でのリンク渋滞度（以下予測先時刻リンク渋滞度と呼称）毎に行い、
次の期間におけるリンク旅行時間を予測する手段として、
予測対象リンクの予測先時刻リンク渋滞度を渋滞予測装置から取得し、
前記（ハ）の選択手段により、当該リンク、当該予測先時間幅、当該予測先時刻リンク渋滞度における最適な予測手段として選択されている予測手段を用いて算出されるリンク旅行時間を、予測値として出力する手段、
を備えたことを特徴とするリンク旅行時間予測装置。
【請求項７】
請求項５または６に記載のリンク旅行時間予測装置において、
複数存在するリンク旅行時間予測装置のうち、一つの予測装置として、予測実行時刻におけるリンク旅行時間を、当該リンクの予測先時刻におけるリンク旅行時間として出力する手段、
を備えたことを特徴とするリンク旅行時間予測装置。
【請求項８】
請求項５または６に記載のリンク旅行時間予側装置において、
複数存在するリンク旅行時間予測装置のうち、一つの予測装置として、予測対象リンクの蓄積された過去の交通情報から、交通情報に含まれる曜日や時刻などの時間属性毎にリンク旅行時間の平均値や最頻値などの統計情報を算出する手段と、
予測先時刻の時間属性と合致する時間属性の統計情報を、予測先時刻でのリンク旅行時間として出力する手段、
を備えたことを特徴とするリンク旅行時間予測装置。
【請求項９】
現在および蓄積された過去の交通情報を用い、未来のリンク旅行時間を予測するリンク旅行時間予測プログラムであって、
未来のリンク旅行時間を予測するステップとして、前記請求項１から請求項４に記載の、各リンク旅行時間予測手順を実行するステップ
を備えたことを特徴とするリンク旅行時間予測プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のリンク旅行時間予測プログラムを、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に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、現在および蓄積された過去の交通情報を用い、来来のリンク旅行時間を予測するリンク旅行時間予測方法、装置およびリンク旅行時間予測プログラムとその記録媒体に関するものであり、ここで、「リンク」とは、道路を構成する単位であり、例えばVICS（登録商標）システムでは交差点と交差点を結ぶ線分を「VICSリンク」と定義している。本発明において「リンク」はVICSシステムで取り扱われている「VICSリンク」のことを表すものとする。
【背景技術】
【０００２】
リンク旅行時間予測手法としては、従来、以下のような方法が存在する。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状況（渋滞状況やリンク旅行時間等）を予測する手法である。例えば、その１つの例としてインプットアウトプット法が挙げられる（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
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、将来の交通状況を予測する手法である。
【非特許文献１】大塚秀樹、“首都高速の渋滞予測”、交通工学vol32増刊号、p22-33,1997。
【０００４】
また、もう一つのアプローチとして、各リンクにおけるリンク旅行時間の変化を時間変数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。例えばリンク旅行時間と並んでもう一つの重要な交通情報である交通渋滞の予測に関する文献がある（例えば、非特許文献２参照）。
【０００５】
この予測に関する文献には、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式が述べられている。
【０００６】
また同様に、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（以下、最頻値出力型統計予測、あるいは平均値出力型統計予測と呼称する）についても述べられている。
【０００７】
これら持続予測、統計予測は、交通渋滞予測だけでなく、リンク旅行時間予測に対しても全く同様に用いることが可能である。この他にも将来のリンク旅行時間を、ニューラルネットワークを利用し予測する手法や、事例ベ一ス推論をもとに予測する手法が存在する。
【非特許文献２】毛利仁士、堀越力他、”事例べ一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】
【０００８】
ところがこれら従来からあるリンク旅行時間予測手法には、実用を考慮したとき以下のような問題点がある。例えば、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リンク旅行時間を予測する手法では、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、実際上モデル化は非常に困難である。
【０００９】
統計的手法は現実的な予測手法であるのだが、その一つである持続予測方式では、短時間先の予測精度は良いが、長時間先の予測では予測先時間幅が長くなるにしたがって、予測精度は悪化する。
【００１０】
また、交通渋滞がまったくない状態および交通渋滞がひどくノロノロ運転が続いているような状態では、リンク旅行時間があまり変化しないため、比較的良い予測精度が望める反面、交通渋滞状況が刻々と変わる状況では良い予測精度が望めないという問題がある。
【００１１】
最頻値出力型統計予測や平均値出力型統計予測手法では、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交通状況の予測ができない、という問題があった。
【００１２】
このように各予測手法は一長一短であり、特に統計的手法は予測先時間幅と交通渋滞状況にしたがって、その予測精度が大きく変化する。
【００１３】
本発明の目的は、このように予測先時間幅と交通渋滞状況に予測精度が左右される問題点を解決したリンク旅行時間予測方法および装置並びにリンク旅行時間予測プログラムとその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】
【００１４】
本発明は、上記の課題を解決するために、本発明では、指定された期間蓄積された過去の交通情報を使い、２つ以上の異なるリンク旅行時間予測手法の予測精度を、予測対象リンク毎および予測先時間幅毎および予測実行時刻リンク渋滞度または予測先時刻リンク渋滞度毎に算出することによって、各予測状況における最適なリンク旅行時間予測手法を選択する手順を備える。さらに次の期間におけるリンク旅行時間を予測する手順として、予測対象リンクの予測実行時刻リンク渋滞度または予測先時刻リンク渋滞度を求め、当該リンク、当該予測先時間幅、当該予測実行時刻リンク渋滞度または当該予測先時刻リンク渋滞度における最適な予測手順として選択されている予測手法を用いて算出されるリンク旅行時間を、予測値として出力する手順を備える。
【００１５】
このように、複数のリンク旅行時間予測手法を用意し、各手法が有効となる状況を過去の交通情報を用いた学習により求め、これを実際の予測に適用することにより、予測先時間幅と交通渋滞状況に予測精度が左右されない、高精度のリンク旅行時間予測が可能となる。
【００１６】
本発明では、さらに詳細には以下のような構成を備えている。第１に、本発明のリンク旅行時間予測方法は、現在および蓄積された過去の交通情報を用い、未来のリンク旅行時間を予測するリンク旅行時間予測方法であって、
交通情報に含まれる渋滞度情報と渋滞長情報を用いて、リンクの渋滞度合い（以下、リンク渋滞度と呼称）を計算する手順を備え、
予測対象リンク毎および、予測実行時刻から予測先時刻までの時間（以下、予測先時間幅と呼称）毎および、予測実行時刻でのリンク渋滞度（以下、予測実行時刻リンク渋滞度と呼称）毎に、
（１）２つ以上の異なるリンク旅行時間予測手順と、
（２）リンク旅行時間予測手順毎に、指定された期間における予測リンク旅行時間と実測リンク旅行時間を比較することで、当該期間における各リンク旅行時間手順の予測精度を算出する手順と、
（３）算出された予測精度から最適なリンク旅行時間予測手順を選択する手順を備え、
次の期間におけるリンク旅行時間を予測する手順として、
（４）予測対象リンクの予測実行時刻リンク渋滞度を計算し、
（５）上記（３）の選択手順により、当該リンク、当該予測先時間幅、当該予測実行時刻リンク渋滞度における最適な予測手順として選択されている予測手順を用いて算出されるリンク旅行時間を、予測値として出力する手順、を備えたことを特徴とする。
【００１７】
第２に、本発明のリンク旅行時間予測方法は、予測対象リンクの渋滞状況を予測する方法（以下渋滞予測方法と呼称）を、内部または外部に保有し、上記に記載の手順（１）、（２）、（３）を、予測対象リンク毎および予測先時間幅毎および予測先時刻でのリンク渋滞度（以下予測先時刻リンク渋滞度と呼称）毎に行い、
次の期間におけるリンク旅行時間を予測する手順として、
予測対象リンクの予測先時刻リンク渋滞度を渋滞予測方法から取得し、
前記（３）の選択手順により、当該リンク、当該予測先時間幅、当該予測先時刻リンク渋滞度における最適な予測手順として選択されている予測手順を用いて算出されるリンク旅行時間を、予測値として出力する手順、を備えたことを特徴とする。
【００１８】
第３に、本発明のリンク旅行時間予測方法は、複数存在するリンク旅行時間予測方法のうち、一つの予測方法として、予測実行時刻におけるリンク旅行時間を、当該リンクの予測先時刻におけるリンク旅行時間として出力する手順、を備えたことを特徴とする。
【００１９】
第４に、本発明のリンク旅行時間予側方法は、複数存在するリンク旅行時間予測方法のうち、一つの予測方法として、予測対象リンクの蓄積された過去の交通情報から、交通情報に含まれる曜日や時刻などの時間属性毎にリンク旅行時間の平均値や最頻値などの統計情報を算出する手順と、
予測先時刻の時間属性と合致する時間属性の統計情報を、予測先時刻でのリンク旅行時間として出力する手順、を備えたことを特徴とする。
【００２０】
第５に、本発明のリンク旅行時間予測装置は、現在および蓄積された過去の交通情報を用い、未来のリンク旅行時間を予測するリンク旅行時間予測装置であって、
交通情報に含まれる渋滞度情報と渋滞長情報を用いて、リンクの渋滞度合い（以下、リンク渋滞度と呼称）を計算する手段を備え、
予測対象リンク毎および、予測実行時刻から予測先時刻までの時間（以下、予測先時間幅と呼称）毎および、予測実行時刻でのリンク渋滞度（以下、予測実行時刻リンク渋滞度と呼称）毎に、
（イ）２つ以上の異なるリンク旅行時間予測手段と、
（ロ）リンク旅行時間予測手段毎に、指定された期間における予測リンク旅行時間と実測リンク旅行時間を比較することで、当該期間における各リンク旅行時間手手法の予測精度を算出する手段と、
（ハ）算出された予測精度から最適なリンク旅行時間予測手順を選択する手段を備え、
次の期間におけるリンク旅行時間を予測する手段として、
（ニ）予測対象リンクの予測実行時刻リンク渋滞度を計算し、
（ホ）上記（ハ）の選択手段により、当該リンク、当該予測先時間幅、当該予測実行時刻リンク渋滞度における最適な予測手段として選択されている予測手段を用いて算出されるリンク旅行時間を、予測値として出力する手段、を備えたことを特徴とする。
【００２１】
第６に、本発明のリンク旅行時間予測装置は、予測対象リンクの渋滞状況を予測する装置（以下渋滞予測装置と呼称）を、内部または外部に保有し、上記に記載の手段（イ）、（ロ）、（ハ）を、予測対象リンク毎および予測先時間幅毎および予測先時刻でのリンク渋滞度（以下予測先時刻リンク渋滞度と呼称）毎に行い、
次の期間におけるリンク旅行時間を予測する手段として、
予測対象リンクの予測先時刻リンク渋滞度を渋滞予測方法または装置から取得し、
前記（ハ）の選択手段により、当該リンク、当該予測先時間幅、当該予測先時刻リンク渋滞度における最適な予測手段として選択されている予測手段を用いて算出されるリンク旅行時間を、予測値として出力する手段、を備えたことを特徴とする。
【００２２】
第７に、本発明のリンク旅行時間予測装置は、複数存在するリンク旅行時間予測装置のうち、一つの予測装置として、予測実行時刻におけるリンク旅行時間を、当該リンクの予測先時刻におけるリンク旅行時間として出力する手段、を備えたことを特徴とする。
【００２３】
第８に、本発明のリンク旅行時間予側装置は、複数存在するリンク旅行時間予測装置のうち、一つの予測装置として、予測対象リンクの蓄積された過去の交通情報から、交通情報に含まれる曜日や時刻などの時間属性毎にリンク旅行時間の平均値や最頻値などの統計情報を算出する手段と、
予測先時刻の時間属性と合致する時間属性の統計情報を、予測先時刻でのリンク旅行時間として出力する手段、を備えたことを特徴とする。
【００２４】
第９に、本発明は、現在および蓄積された過去の交通情報を用い、未来のリンク旅行時間を予測するリンク旅行時間予測プログラムであって、
未来のリンク旅行時間を予測するステップとして、前記第１から第４に記載の、各リンク旅行時間予測手順を実行するステップ、を備えたことを特徴とする。
第１０に、本発明のリンク旅行時間予測プログラムを、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２５】
以上述べたように、本発明によれば、蓄積された過去の交通情報を用いたバッチ処理によって、予測対象リンク毎、予測先時間幅毎、予測実行時刻リンク渋滞度または予測先時刻リンク渋滞度毎といった予測状況毎に、それぞれ有効となる状況が異なる複数のリンク旅行時間予測手法の中から最適な手法を学習しておき、該学習結果をリアルタイム処理系に適用することによって、予測先時間幅や渋滞状況といった予測状況に左右されない、安定した高精度のリンク旅行時間予測が可能となる。また、予測精度評価結果の作成には、ある程度の処理時間はかかってしまうが、一度作成してしまえば、後は参照するだけでよいため、リアルタイム処理系は高速処理が可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明するに、当たり各実施の形態の概略を述べる。まず、実施の第１形態は、予測対象リンク毎および予測先時間幅毎および予測実行時刻リンク渋滞度毎に最適なリンク旅行時間予測手順を選択する方法である。
【００２７】
また、実施の第２形態は、渋滞予測方法または装置を内部または外部に保有し、予測対象リンク毎および予測先時間幅毎および予測先時刻リンク渋滞度毎に最適なリンク旅行時間予測手順を選択する方法である。
【００２８】
渋滞予測方法または装置によって予測先時刻リンク渋滞度が入手可能であり、これを用いることによって実施の第１形態に比べ精度が向上する可能性がある。
【００２９】
さらに、実施の第３形態は、実施の第１形態と同様に予測対象リンク毎および予測先時間幅毎および予測実行時刻リンク渋滞度毎に最適なリンク旅行時間予測手順を選択する方法であるが、リンク旅行時間予測に渋滞予測方法または装置で予測された渋滞情報を用いる場合である。
【００３０】
現在のVICSシステムにおいて、約半数のリンクでは旅行時間情報が提供されておらず、全リンクで旅行時間予測を行うためには、ほぼ１００％の提供率である渋滞情報を変換して旅行時間を算出する必要がある。
【００３１】
実施の第３形態ではリンク旅行時間予測に渋滞予測方法または装置で予測された渋滞情報を用いるため、旅行時間が提供されていないリンクについても旅行時間予測を行うことが可能である。
【００３２】
さらにまた、実施の第４形態は、予測対象リンク毎および予測先時間幅毎および予測先時刻リンク渋滞度毎に最適なリンク旅行時間予測手順を選択する方法であるが、リンク旅行時間予測に渋滞予測方法または装置で予測された渋滞情報を用いる場合である。実施の第２形態と同様に予測先時刻リンク渋滞度に基づき最適手順を選択しているため、精度向上の可能性がある。以下実施の第１形態から説明する。
［実施の第１形態］
実施の第１形態は、予測対象リンク毎および予測先時間幅毎および予測実行時刻リンク渋滞度毎に最適なリンク旅行時間予測手順を選択する方法である。
【００３３】
図１−ａに実施の第１形態の装置構成図を、図１−ｂに処理フローチャートを示す。
【００３４】
図１−ａにおいて、１００は交通情報を配信している交通情報センタで、処理は大きく分けて２つあり、１つはバッチ処理系１０００で、他の１つはリアルタイム処理系２０００に大別される。
【００３５】
バッチ処理系１０００には、後述の交通情報収集手段１１０によって指定期間蓄積された交通情報１２０、２つ以上の異なるバッチ処理系リンク旅行時間予測手段１３０、各リンク旅行時間予測手段の予測結果１４０、指定期間蓄積された交通情報１２０から各予測実行時刻におけるリンク渋滞度を計算するリンク渋滞度計算手段１５０、この計算手段１５０の結果得られる予測実行時刻リンク渋滞度１６０、前記交通情報１２０と予測結果１４０とを比較してリンク旅行時間の予測精度を算出するリンク旅行時間予測精度算出手段１７０、この算出手段１７０の結果得られるリンク旅行時間予測精度１８０、各リンク旅行時間予測手段の予測精度を予測対象リンク毎および予測先時間幅毎および予測実行時刻リンク渋滞度毎に評価する予測精度評価手段１９０、この評価手段１９０の結果得られる予測精度評価結果２００が存在する。
【００３６】
また、リアルタイム処理系２０００には、交通情報センタ１００から配信される交通情報を収集する交通情報収集手段１１０、リアルタイム交通情報２１０、２つ以上の異なるリアルタイム系旅行時間予測手段２２０、リンク旅行時間予測結果２３０、リアルタイム交通情報を用いてリンク渋滞度を求めるリンク渋滞度計算手段２４０、算出された予測実行時刻リンク渋滞度２５０，前記予測精度評価結果２００を参照することにより、当該予測対象リンクおよび当該予測先時間幅毎および当該予測実行時刻リンク渋滞度において、最適な予測手順として選択されている予測手順で算出されたリンク旅行時間を予測値として出力する予測リンク旅行時間出力切り替え手段２６０、予測リンク旅行時間出力値２７０が存在する。
【００３７】
交通情報センタ１００は、渋滞度、リンク旅行時間、障害状況などのリアルタイム交通情報を、例えば５分間隔など定期的に配信している所であり、実施の第１形態ではVICS情報を配信している財団法人道路交通情報通信システムセンターを、前記交通情報センタ１００の例とする。
【００３８】
交通情報収集手段１１０は、交通情報センタ１００から送られてくるリアルタイムVICS交通情報を受信する。
【００３９】
指定期間蓄積された交通情報１２０は、リアルタイムVICS交通情報から必要な情報を抜きだした、指定した任意の期間蓄積された交通情報である。実施の第１形態では、リアルタイムVICS交通情報から日付、時刻、渋滞情報、リンク旅行時間情報を抜き出すがこの限りではない。
【００４０】
また、実施の第１形態では、２００１年２月１日０時０分０秒〜２００２年３月３１日２３時５９分５９秒までの１４ケ月間蓄積された交通情報を前記指定期間蓄積された交通情報１２０の例とする。
【００４１】
バッチ処理系リンク旅行時間予測手段１３０は、複数のリンク旅行時間予測手段１３１、１３２、…により構成される。バッチ処理系リンク旅行時間予測手段１３０は、指定期間蓄積された交通情報１２０の蓄積対象期間の一部を予測データ生成期間として指定し、該予測データ生成期間の各時刻において、ｍ分先のリンク旅行時間を予測する。
【００４２】
予測リンク旅行時間は、以下の３つの変数、
どのリンク旅行時間予測手段で予測したかを示す変数i=1,2…,n
予測実行時刻を表わす変数texe
何分先の予測であるかを示す予測先時間幅を表す変数ｍ
毎に存在し、これをTTp(i,texe,m)と表わすこととする。
【００４３】
実施の第１形態において、バッチ処理系リンク旅行時間予測手段１３０はリンク旅行時間予測手段１（持続予測）、リンク旅行時間予測手段２（最頻値出力型統計予測）、リンク旅行時間予測手段３（平均値出力型統計予測）から構成されるとするがこの限りではない。
【００４４】
例えばリンク旅行時間予測手段４として、次のような時系列データ予測方法も考えられる。
【００４５】
（１）過去１年間の予測実行時刻における旅行時間の頻度ヒストグラム（予測実行時刻旅行時間ヒストグラム）を作成する。
【００４６】
（２）過去１年間の予測先時刻における旅行時間の頻度ヒストグラム（予測先時刻旅行時間ヒストグラム）を作成する。
【００４７】
（３）予測実行時刻ヒストグラムにおいて、実際の予測実行時刻での旅行時間値が表す累積度Ｓを計算する。
【００４８】
（４）予測先時刻ヒストグラムにおいて、（３）で算出された累積度Ｓとなる値を求め、該値を予測値として出力する。
【００４９】
また実施の第１形態では、２００２年２月１日０時０分０秒〜２００２年２月２８日２３時５９分５９秒までの１ケ月間を予測データ生成期間とすることとし、該予測データ生成期間において５分間隔で８つの予測先時間幅（５分先、１０分先、２０分先、３０分先、６０分先、９０分先、１２０分先、２４０分先）未来のリンク旅行時間を予測することとする。
【００５０】
実施の第１形態における持続予測は、予測実行時刻におけるリンク旅行時間をそのまま予測リンク旅行時間として出力する方法である。
【００５１】
実施の第１形態における最頻値出力型統計予測および平均値出力型統計予測は、予測データ生成期間の直前の１２ケ月間である２００１年２月１日０時０分０秒〜２００２年１月３１日２３時５９分５９秒までの交通情報をもとに、曜日・時間帯ごとのリンク旅行時間最頻値およびリンク旅行時間平均値を蓄積しておき、予測先時刻の該当する曜日・時間帯の統計値を出力するものである。
【００５２】
曜日は月・火・水・木・金・土・日と７種類に分ける方法のほか、平日（月〜金）・土・日と３種類に分ける方法、平日・土日と２種類に分ける方法、または全ての曜日をまとめて１種類としてしまう方法があるが、実施の第１形態では月・火・水・木・金・土・日と７種類に分けることとする。
【００５３】
時間帯の分け方にも５分ごと、３０分ごと、１時間ごとなど様々な分け方が存在するが、実施の第１形態では５分ごとに１日を２８８の時間帯に分けることとする。
【００５４】
指定期間におけるリンク旅行時間予測結果１４０は、バッチ処理系リンク旅行時間予測手段１３０によって出力される予測リンク旅行時間であり、リンク旅行時間予測結果１４１，１４２、…から構成される。
【００５５】
例えば予測先時間幅ｍ＝１０分，３０分の場合、指定期間におけるリンク旅行時間予測結果１（１４１）は、予測データ生成期間t0〜teまでの期間にリンク旅行時間予測手段１（１３１）で予測された１０分先の予測リンク旅行時間情報TTp(1,t0,10),TTp(1,t1,10),…,TTp(1,te,10)および３０分先の予測リンク旅行時間情報TTp(1,t0,30),TTp(1,t1,30),…,TTp(1,te,30)を表わす。
【００５６】
同様に、指定期間におけるリンク旅行時間予測結果２（１４２）はリンク旅行時間予測手段２（１３２）で予測されたTTp(2,t0,10),TTp(2,t1,10),…TTp(2,te,10)および３０分先の予測リンク旅行時間情報TTp(2,t0,30),TTp(2,t1,30),…TTp(2,te,30)である。
【００５７】
実施の第１形態において、TTp(i,texe,m)は、
i=1,2,3
texe：2002年2月1日0時0分0秒〜2002年2月28日23時59分59秒までの５分毎の時刻
ｍ=10,20,30,60,90,120,180,240［分］
となるがその限りではない。
【００５８】
リンク渋滞度計算手段１５０は、指定期間蓄積された交通情報１２０を用い、各予測実行時刻における予測対象リンクのリンク渋滞度を計算する。ここで、実施の第１形態で使用するVICSデータからリンク渋滞度を計算する方法を、図２を用いて説明する。
【００５９】
VICSデータの渋滞情報は、各リンクについて、リンクをさらに細かく分割したサブリンクの先頭座標（リンク終端からの距離／10[m]で示される）と、各渋滞箇所の渋滞度（０：不明、１：渋滞なし、２：混雑、３：渋滞）によって表される。図２にその例を示す。
【００６０】
図２の１５１はリンク始点、１５２はリンク終点である。図２のリンクは５つのサブリンクに分割されており、各サブリンクの渋滞度はリンク始点側から１，１，２，３，１となっている。また、各サブリンクの先頭座標は１０，８，６，３，１である。リンク渋滞度は以下の式（Ａ）によって算出する。
【００６１】
【数１】
2005173996.tif 000003
【００６２】
従って、図２の例でのリンク渋滞度は次式で計算される。
【００６３】
【数２】
2005173996.tif 000004
【００６４】
リンク渋滞度１６０は、リンク渋滞度計算手段１５０によって算出された、各予測実行時刻における予測対象リンクのリンク渋滞度である。
【００６５】
VICSデータにおける渋滞度は０，１，２，３、と量子化された値であるが、リンク渋滞度は連続的なアナログ値である。アナログ値のままリンク渋滞度を扱うこともできるが、適当なしきい値によりリンク渋滞度を任意の数に分割して扱うことも可能である。
【００６６】
実施の第１形態では、リンク渋滞度に対してしきい値１，２５，５０，７５，９９でしきい値処理を行い、リンク渋滞度を０〜５の６段階に分割することとする。すなわち、リンク渋滞度０、リンク渋滞度１（リンク渋滞度１〜２４）、リンク渋滞度２（リンク渋滞度２５〜４９）、リンク渋滞度３（リンク渋滞度５０〜７４）、リンク渋滞度４（リンク渋滞度７５〜９９）、リンク渋滞度５（リンク渋滞度１００）の６段階に分割する。
【００６７】
リンク旅行時間予測精度算出手段１７０は、複数の予測精度算出手段１７１−１７２、…、により構成される。予測精度算出手段１７０は、指定期間におけるリンク旅行時間予測結果１４０から予測リンク旅行時間情報を、指定期間蓄積された交通情報１２０から実際のリンク旅行時間を読み込み、両者を比較することにより、各予測手段の予測先時間幅毎の予測精度を下記式（Ｂ）（Ｃ）（Ｄ）により算出する。
【００６８】
【数３】
2005173996.tif 000005
【００６９】
予測精度は、上記式など、目的に応じて多数考えられるが、実施の第１形態では上記式（Ｂ）を基準として予測精度を算出する。式（Ｂ）により計算される値は、「０」に近いほど良い精度であることを示す。
【００７０】
実施の第１形態では、各予測対象リンクについて、リンク旅行時間予測手段毎および予測先時間幅毎および予測実行時刻リンク渋滞度毎こ予測精度を算出する。
【００７１】
従って、予測データ生成期間内において、６段階に分割された予測実行時刻リンク渋滞度ごとに予測精度評価に使う標本を６つの集合に分け、各集合ごとに式（Ｂ）を用いて予測精度を計算する。
【００７２】
リンク旅行時間予測精度１８０は、リンク旅行時間予測精度算出手段１７０によって算出された予測精度である。リンク旅行時間予測精度１８０は次の３つの変数毎に存在する。
【００７３】
どのリンク旅行時間予測手段で予測したかを示す変数i=1,2,…n
何分先の予測であるかを示す変数予測先時間幅ｍ
予測実行時刻リンク渋滞度を示す変数j=0,1,2,3,4,5
なお、上記変数をP(i,m,j)と表すこととする。
【００７４】
予測精度評価手段１９０は、リンク旅行時間予測精度１８０をもとに、各予測対象リンクについて、予測先時間幅毎および予測実行時刻リンク渋滞度毎に最適なリンク旅行時間予測手段を選択する。すなわち、各予測対象リンクについて、リンク旅行時間予測精度P(i,m,j)のｍおよびｊ毎に、P(i,m,j)が最低値となるｉを求める。予測精度評価手段１９０の処理フローを、図３を用いて説明する。
【００７５】
図３のステップＳ１９１ではP(i,m,j)のパラメータの１つであるjを固定する。実施の第１形態では、j=0から開始される。ステップＳ１９２では、P(i,m,j)のパラメータの１つであるmを固定する。実施の第１形態例では、m=10から開始される。
【００７６】
ステップＳ１９３では、mとjを固定したP(i,m.j)の中から、最低値となるiを求める。ここではP(1,10,0)およびP(2,10,0)およびP(3,10,0)の３つの中から、最低値となるPを求め、iの値を出力する。ステップＳ１９４では、すべてのmについて処理が終わったかを判定する。
【００７７】
未処理のmが存在する場合、１９２へと戻り、未処理のmについて処理を進める。ステップＳ１９５ではすべてのjについて処理が終わったかを判定する。未処理のjが存在する場合、ステップＳ１９１へと戻り、未処理のjについて処理を進める。
【００７８】
図３に示した処理をすべての予測対象リンクに対して行い、予測精度評価結果２００を出力する。予測精度評価結果２００は、予測精度評価手段１９０の結果出力される。予測精度評価結果２００の例の説明図を図４に示す。
【００７９】
図４に示すように、予測先時間幅毎および予測実行時刻リンク渋滞度毎に、最も良い精度を示すリンク旅行時間予測手段の番号が記述される。図４を例とすると、予測先時間幅mが１０分でかつ予測実行時刻リンク渋滞度jが「０」の時、最適なリンク旅行時間予測手段は、「１」すなわち持続予測であるということを示している。
【００８０】
図４に示した予測精度評価結果２００が、すべての予測対象リンクについて作成される。リアルタイム交通情報２１０は、交通情報収集手段１１０から得られる現在のリアルタイムVICS交通情報である。実施の第１形態ではリアルタイムVICS交通情報から日付、時刻、渋滞情報、リンク旅行時間惰報を抜き出すこととするが、この限りではない。
【００８１】
リアルタイム処理系リンク旅行時間予測手段２２０は、複数のリンク旅行時間予測手段２２１，２２２、…、により構成される。リアルタイム処理系リンク旅行時間予測手段２２０は、リアルタイム交通情報２１０をもとに、要求された予測先時間幅ｍのリンク旅行時間を予測する。予測リンク旅行時間は、以下の３つの変数毎に存在する。
【００８２】
どのリンク旅行時間予測手段で予測したかを示す変数i=1,2,…,n
予測実行時刻を表わす変数texe
何分先の予測であるかを示す予測先時間幅変数m
上記変数をTTpnow(i,texe,m)と表わすこととする。
【００８３】
リンク旅行時間予測結果２３０は、リアルタイム処理系リンク旅行時間予測手段２２０によって出力される予測リンク旅行時間であり、リンク旅行時間予測結果２３１，２３２、…から構成される。
【００８４】
リンク渋滞度計算手段２４０は、リアルタイム交通情報２１０をもとに、予測実行時刻における予測対象リンクのリンク渋滞度を計算する。実施の第１形態におけるリンク渋滞度を計算する方法は、リンク渋滞度計算手段１５０と同様とする。
【００８５】
リンク渋滞度２５０は、リンク渋滞度計算手段２４０によって算出された、予測実行時刻における予測対象リンクのリンク渋滞度である。リンク渋滞度１６０と同様に、リンク渋滞度２５０もしきい値１，２５，５０，７５，９９でしきい値処理を行い、リンク渋滞度を０〜５の６段階に分割することとする。
【００８６】
すなわち、リンク渋滞度０、リンク渋滞度１（リンク渋滞度１〜２４）、リンク渋滞度２（リンク渋滞度、２５〜４９）、リンク渋滞度３（リンク渋滞度５０〜７４）、リンク渋滞度４（リンク渋滞度７５〜９９）、リンク渋滞度５（リンク渋滞度１００）の６段階に分割する。
【００８７】
予測リンク旅行時間出力切り替え手段２６０は、バッチ系処理で作成された予測精度評価結果２００と予測実行時刻リンク渋滞度２５０を用い、リンク旅行時間予測結果２３０の中から、最終的に出力する予測リンク旅行時間を求める処理である。
【００８８】
図４で示した予測精度評価結果の説明図を、該予測対象リンクの予測精度評価結果２００の例とすると、予測先時間幅が２０分で予測実行時刻リンク渋滞度が「０」の時、図４に従って最終的に出力される予測リンク旅行時間はリンク旅行時間予測結果２（２３２）となる。
【００８９】
このとき、もし予測実行時刻リンク渋滞度が２であるならばリンク旅行時間予測結果１（２３１）が出力されることとなる。
【００９０】
予測リンク旅行時間出力値２７０は、予測リンク旅行時間出力切り替え手段２６０の結果、出力される最終的な予測リンク旅行時間である。
［実施の第２形態］
実施の第２形態は、渋滞予測方法または装置を内部または外部に保有し、予測対象リンク毎および予測先時間幅毎および予測先時刻リンク渋滞度毎に最適なリンク旅行時間予測手順を選択する方法である。
【００９１】
図５−ａは実施の第２形態の装置構成図を、図５−ｂに処理フローチャートを示す。
【００９２】
実施の第１形態と実施の第２形態の相違点は、以下の１０点であり、これ以外については実施の第１形態と同様であるため、説明を省略する。
【００９３】
「リンク渋滞度計算手段１５０」
実施の第２形態において、リンク渋滞度計算手段１５０は、指定期間蓄積された交通情報１２０を用い、各予測先時刻における予測対象リンクのリンク渋滞度を計算する。計算方法については実施の第１形態と同様とする。
【００９４】
「リンク渋滞度１６０」
実施の第２形態において、リンク渋滞度１６０は、リンク渋滞度計算手段１５０によって算出された、各予測先時刻における予測対象リンクのリンク渋滞度である。リンク渋滞度を６段階に分割する方法については実施の第１形態と同様とする。
【００９５】
「リンク旅行時間予測精度算出手段１７０」
実施の第２形態では、各予測対象リンクについて、リンク旅行時間予測手段毎および予測先時間幅毎および予測先時刻リンク渋滞度毎に予測精度を算出する。従って、予測データ生成期間内において、６段階に分割された予測先時刻リンク渋滞度毎に予測精度評価に使う標本を６つの集合に分け、各集合ごとに予測精度を計算する。予測精度の計算式は実施の第１形態と同様に式（Ｂ）とする。
【００９６】
「リンク旅行時間予測精度１８０」
実施の第２形態において、リンク旅行時間予測精度P(i,m,j)の変数jは、予測先時刻リンク渋滞度を表す。
【００９７】
「予測精度評価手段１９０」
実施の第２形態では、リンク旅行時間予測精度１８０をもとに、各予測対象リンクについて、予測先時間幅毎および予測先時刻リンク渋滞度毎に最適なリンク旅行時間予測手段を選択する。処理フローチャートについては実施の第１形態と同様であり、図３のｊは予測先時刻リンク渋滞度となる。
【００９８】
「予測精度評価結果２００」
実施の第２形態において、予測精度評価結果２００は、予測先時間幅毎および予測先時刻リンク渋滞度ごとに、最も良い精度を示すリンク旅行時間予測手順の番号が記述される。図４のｊは予測先時刻リンク渋滞度となる。
【００９９】
「渋滞予測方法または装置３０００」
渋滞予測方法または装置３０００は、予測対象リンクの渋滞状況を予測する方法または装置である。該渋滞予測方法または装置は、本発明の内部または外部に存在する。
【０１００】
渋滞状況を予測する方法としては、前述した＜背景技術＞で引用した非特許文献１、２などが存在する。
【０１０１】
「リンク渋滞度計算手段２４０」
実施の第２形態において、リンク渋滞度計算手段２４０は、渋滞予測方法または装置３０００から出力される予測渋滞情報をもとに、予測先時刻における予測対象リンクのリンク渋滞度を計算する。リンク渋滞度を計算する方法はリンク渋滞度計算手段１５０と同様である。
【０１０２】
「リンク渋滞度２５０」
実施の第２形態において、リンク渋滞度２５０は、リンク渋滞度計算手段２４０によって算出された予測先時刻における予測対象リンクのリンク渋滞度である。リンク渋滞度を６段階に分割する方法については実施の第１形態と同様とする。
【０１０３】
「予測リンク旅行時間出力切り替え手段２６０」
実施の第２形態において、予測リンク旅行時間出力切り替え手段２６０は、バッチ系処理で作成された予測精度評価結果２００と予測先時刻リンク渋滞度２５０を用い、リンク旅行時間予測結果２３０の中から、最終的に出力する予測リンク旅行時間を求める処理である。処理フローチャートについては実施の第１形態と同様である。
［実施の第３形態］
実施の第３形態は、予測対象リンク毎および予測先時間幅毎および予測実行時刻リンク渋滞度毎に最適なリンク旅行時間予測手順を選択する方法であるが、リンク旅行時間予測に渋滞予測方法または装置で予測された渋滞情報を用いる。
【０１０４】
図６−ａは実施の第３形態の装置構成図を、図６-ｂは処理フローチャートを示す。
【０１０５】
実施の第１形態と実施の第３形態の相違点は、以下の３点であり、これ以外については実施の第１形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１０６】
「バッチ処理系リンク旅行時間予測手段１３０」
実施の第３形態では、予測先時刻での渋滞状況からリンク旅行時間を推計するリンク旅行時間予測手段を導入することが可能となる。リンク旅行時間が提供されていないリンクについては、持続予測も統計予測も適用不可であるため、このようなリンクを予測対象とした場合には、渋滞状況からリンク旅行時間を求めることになる。
【０１０７】
渋滞状況からリンク旅行時間を推計する方法については、例えば予測先時刻リンク渋滞度を求め、該値を定数倍してリンク旅行時間を算出する方法、またはリンク渋滞度と旅行時間の対応テーブルを予め作成しておき、該テーブルと予測先時刻リンク渋滞度に基づいて旅行時間を出力する方法などが考え得られる。
【０１０８】
「渋滞予測方法または装置３０００」
渋滞清予測方法または装置３０００は、実施の第２形態で説明した渋滞予測方法または装置３０００と同様のものである。
【０１０９】
「リアルタイム処理系リンク旅行時間予測手段２２０」
実施の第３形態において、リアルタイム処理系リンク旅行時間予測手段２２０は、リアルタイム交通情報２１０に加え、渋滞予測方法または装置３０００から出力される予測渋滞情報を用いて、要求された予測先時間幅mのリンク旅行時間を予測する。予測渋滞情報を用いることにより、リンク旅行時間が提供されていないリンクについても予測リンク旅行時間を算出することが可能となる。
［実施の第４形態］
実施の第４形態は、予測対象リンク毎および予測先時間輻毎および予測先時刻リンク渋滞度毎に最適なリンク旅行時間予測手順を選択する方法であるが、リンク旅行時間予測に渋滞予測方法または装置で予測された渋滞情報を用いる。
【０１１０】
図７-ａは実施の第４形態を示す装置構成図を、図７-bは処理フローチャートを示す。実施の第１形態と実施の第４形態の相違点は、以下の１２点であり、これ以外については実施の第１形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１１１】
「バッチ処理系リンク旅行時間予測手段１３０」
実施の第４形態では、実施の第３形態と同様に予測先時刻での渋滞状況からリンク旅行時間を推計するリンク旅行時間予測手段を導入することが可能となる。実施の第４形態のバッチ処理系リンク旅行時間予測手段１３０は実施の第３形態と同様であり、説明を省略する。
【０１１２】
「リンク渋滞度計算手段１５０」
実施の第４形態でのリンク渋滞度計算手段１５０は、実施の第２形態と同様である。
【０１１３】
「リンク渋滞度１６０」
実施の第４形態でのリンク渋滞度１６０は、実施の第２形態と同様である。
【０１１４】
「リンク旅行時間予測精度算出手段１７０」
実施の第４形態でのリンク旅行時間予測精度算出手段１７０は、実施の第２形態と同様である。
【０１１５】
「リンク旅行時間予測精度１８０」
実施の第４形態でのリンク旅行時間予測精度１８０は、実施の第２形態と同様である。
【０１１６】
「予測精度評価手段１９０」
実施の第４形態での予測精度評価手段１９０は、実施の第２形態と同様である。
【０１１７】
「予測精度評価結果２００」
実施の第４形態での予測精度評価結果２００は、実施の第２形態と同様である。
【０１１８】
「渋滞予測方法または装置３０００」
渋滞予測方法または装置３０００は、実施の第２形態で説明した渋滞予測方法または装置３０００と同様のものである。
【０１１９】
「リアルタイム処理系リンク旅行時間予測手段２２０」
実施の第４形態でのリアルタイム処理系リンク旅行時間予測手段２２０は、実施の第３形態と同様である。
【０１２０】
「リンク渋滞度計算手段２４０」
実施の第４形態において、リンク渋滞度計算手段２４０は、渋滞予測方法または装置３０００から出力される予測渋滞情報をもとに、予測先時刻における予測対象リンクのリンク渋滞度を計算する。リンク渋滞度を計算する方法はリンク渋滞度計算手段１５０と同様である。
【０１２１】
「リンク渋滞度２５０」
実施の第４形態において、リンク渋滞度２５０は、リンク渋滞度計算手段２４０によって算出された、予測先時刻における予測対象リンクのリンク渋滞度である。リンク渋滞度を６段階に分割する方法については実施の第１形態と同様とする。
【０１２２】
「予測リンク旅行時間出力切り替え手段２６０」
実施の第４形態での予測リンク旅行時間出力切り替え手段２６０は、実施の第２形態と同様である。
【０１２３】
なお、本発明の方法の処理手順または装置の手段はコンピュータとプログラムによっても実現でき、そのプログラムをコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、フロッピー（登録商標）ディスクや、ＭＯ，ＲＯＭ，ＣＤ，ＤＶＤ，メモリカード、リムーバブルディスクなどに記録させて提供し、配布すこともでき、さらにネットワークを通して提供することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１２４】
【図１−ａ】本発明の実施の第１形態を示す装置構成図。
【図１−ｂ】本発明の実施の第１形態の処理フローチャート。
【図２】リンク渋滞度の計算方法例を示す説明図。
【図３】予測精度評価手段の処理フローチャート。
【図４】予測精度評価結果の説明図。
【図５−ａ】本発明の実施の第２形態を示す装置構成図。
【図５−ｂ】本発明の実施の第２形態の処理フローチャート。
【図６−ａ】本発明の実施の第３形態を示す装置構成図。
【図６−ｂ】本発明の実施の第３形態の処理フローチャート。
【図７−ａ】本発明の実施の第４形態を示す装置構成図。
【図７−ｂ】本発明の実施の第４形態の処理フローチャ−ト。
【符号の説明】
【０１２５】
１００…交通情報センタ
１１０…交通情報収集手段
１２０…指定期間蓄積された交通情報
１３０…バッチ処理系リンク旅行時間予測手段
１４０…リンク旅行時間予測結果
１５０…リンク渋滞度計算手段
１６０…リンク渋滞度
１７０…リンク旅行時間予測精度算出手段
１８０…リンク旅行時間予測精度
１９０…予測精度評価手段
２００…予測精度評価結果
２１０…リアルタイム交通情報
２２０…リアルタイム処理系リンク旅行時間予測手段
２３０…リンク旅行時間予測結果
２４０…リンク渋滞度計算手段
２５０…リンク渋滞度
２６０…予測リンク旅行時間出力切り替え手段
２７０…予測リンク旅行時間出力値
１０００…バッチ処理系
２０００…リアルタイム処理系
【図１−ａ】
2005173996.tif 000006
【図１−ｂ】
2005173996.tif 000007
【図２】
2005173996.tif 000008
【図３】
2005173996.tif 000009
【図４】
2005173996.tif 000010
【図５−ａ】
2005173996.tif 000011
【図５−ｂ】
2005173996.tif 000012
【図６−ａ】
2005173996.tif 000013
【図６−ｂ】
2005173996.tif 000014
【図７−ａ】
2005173996.tif 000015
【図７−ｂ】
2005173996.tif 000016