(57)【要約】【課題】網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現すること。【解決手段】道路ネットワークを構成する複数のリンクの中から、リンクにおける移動速度が不明なリンクを検出部２４０２によって検出し、検出されたリンクの周辺に存在する実周辺リンクの中から、検出されたリンクに対して所定の相関関係を有する周辺リンクを抽出部２４０３によって抽出する。そして、抽出された周辺リンクにおける移動速度を同一の日付時刻ごとに関連付けることにより、現在および過去の実績情報を生成部２４０４によって取得し、取得された現在の実績情報と過去の実績情報との類似度を、類似度算出部２４０５によって日付時刻ごとに算出する。その後、算出された類似度に基づいて、検出リンクの移動速度の推定値を推定値算出部２４０６によって算出する。【選択図】図２４
2007249845.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路ネットワークを構成する複数のリンクの中から、現在の移動速度が不明なリンクを検出させる検出工程と、
前記検出工程によって検出されたリンク（以下、「検出リンク」という）の周辺に存在する実周辺リンクの中から、前記検出リンクに対して所定の相関関係を有する周辺リンクを抽出させる抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された周辺リンクにおける移動速度を同一の日付時刻ごとに関連付けることにより、現在および過去の実績情報を生成させる生成工程と、
前記生成工程によって生成された現在の実績情報と過去の実績情報との類似度を、前記日付時刻ごとに算出させる類似度算出工程と、
前記類似度算出工程によって算出された類似度に基づいて、前記検出リンクの移動速度の推定値を算出させる推定値算出工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする交通状況推定プログラム。
【請求項２】
前記抽出工程は、
前記検出リンクにおける移動速度および前記各実周辺リンクとの間に成立する相関係数に応じて前記周辺リンクを抽出させることを特徴とする請求項１に記載の交通状況推定プログラム。
【請求項３】
現在の日付時刻と、当該現在の日付時刻と交通状況が実質的に同一の過去の日付時刻と、を特定させる特定工程を、前記コンピュータに実行させ、
前記生成工程は、
前記周辺リンクにおける移動速度を前記特定工程によって特定された日付時刻ごとに関連付けることにより、前記現在および過去の実績情報を生成させることを特徴とする請求項１または２に記載の交通状況推定プログラム。
【請求項４】
前記周辺リンクの中に移動速度が不明なリンクがある場合に、当該不明なリンクにおける過去の移動速度を離散分布における確率変数とし、前記各確率変数と前記各確率変数の発生確率とに基づいて、前記不明なリンクにおける移動速度の期待値を算出させる期待値算出工程を前記コンピュータに実行させ、
前記生成工程は、
前記期待値算出工程によって算出された期待値を含む前記周辺リンクにおける移動速度を同一の日付時刻ごとに関連付けることにより、現在および過去の実績情報を生成させることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の交通状況推定プログラム。
【請求項５】
道路ネットワークを構成する複数のリンクの中から、現在の移動速度が不明なリンクを検出する検出工程と、
前記検出工程によって検出されたリンク（以下、「検出リンク」という）の周辺に存在する実周辺リンクの中から、前記検出リンクに対して所定の相関関係を有する周辺リンクを抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された周辺リンクにおける移動速度を同一の日付時刻ごとに関連付けることにより、現在および過去の実績情報を生成する生成工程と、
前記生成工程によって生成された現在の実績情報と過去の実績情報との類似度を、前記日付時刻ごとに算出する類似度算出工程と、
前記類似度算出工程によって算出された類似度に基づいて、前記検出リンクの移動速度の推定値を算出する推定値算出工程と、
を含んだことを特徴とする交通状況推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、交通状況を推定する交通状況推定プログラムおよび交通状況推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、渋滞の発生箇所や規模などの交通状況を推定する各種の試みがなされている。たとえば、道路に埋設されたトラフィックカウンタによるカウンタ値に基づいて、特定地点における車両の移動速度や、当該特定地点を含むリンクの移動に要する時間を算出し、算出結果を用いて渋滞の発生箇所や規模などの交通状況を推定するようにした技術がある。
【０００３】
また、下記特許文献１には、リンク毎の過去の道路交通情報に基づいて作成される所定のリンクに対する他のリンクとの渋滞相関データおよびリンク毎の現況の道路交通情報に基づいて、リンク毎の渋滞発生確率を算出するとともに、リンク毎の過去の道路交通情報に基づいて作成される所定のリンクにおける渋滞パターンデータおよびリンク毎の現況の道路交通情報に基づいて、リンク毎の渋滞持続確率を算出し、算出された渋滞持続確率と渋発生確率とを用いてリンク毎の渋滞予測データを算出するようにした技術が開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−２７２４０８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、トラフィックカウンタは、交通量の多い幹線道路など、一部の道路にのみ埋設されている。このため、上述したように、トラフィックカウンタを用いて交通状況を推定する方法は、交通量の多い幹線道路などの一部の道路にしか適用することができないという問題があった。
【０００６】
これに対し、トラフィックカウンタを用いて交通状況を推定できる道路の数を増やすためには、道路に埋設するトラフィックカウンタを増やさなくてはならず、新たなインフラ整備にコストがかかるという問題があった。また、トラフィックカウンタを新たに埋設しても、通過する車両がなければ交通状況を推定することができないため、交通量の多い道路の交通状況しか推定できないという問題がある。
【０００７】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができる交通状況推定プログラムおよび交通状況推定方法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】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、この発明にかかる交通状況推定プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、交通状況推定装置、および交通状況推定方法は、道路ネットワークを構成する複数のリンクの中から、現在の移動速度が不明なリンクを検出し、検出されたリンク（以下、「検出リンク」という）の周辺に存在する実周辺リンクの中から、前記検出リンクに対して所定の相関関係を有する周辺リンクを抽出し、抽出された周辺リンクにおける移動速度を同一の日付時刻ごとに関連付けることにより、現在および過去の実績情報を生成し、生成された現在の実績情報と過去の実績情報との類似度を、前記日付時刻ごとに算出し、算出された類似度に基づいて、前記検出リンクの移動速度の推定値を算出することを特徴とする。
【０００９】
この発明によれば、物理的なインフラ設備を新たに設けることなく検出リンクにおける不明な移動速度を推定することができるので、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができる。
【００１０】
また、上記発明において、前記検出リンクのリンク速度および前記各実周辺リンクとの間に成立する相関係数に応じて前記周辺リンクを抽出することとしてもよい。
【００１１】
この発明によれば、検出リンクに対して明確な相関関係を有する周辺リンクの実績情報を用いることで、推定される移動速度の信頼性を確保し、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができる。
【００１２】
また、上記発明において、現在の日付時刻と、当該現在の日付時刻と交通状況が実質的に同一の過去の日付時刻と、を特定し、前記周辺リンクにおける移動速度を特定された日付時刻ごとに関連付けることにより、前記現在および過去の実績情報を生成することとしてもよい。
【００１３】
この発明によれば、空間的な相関関係に加えて推定対象となる日付時刻を加味することで、推定される移動速度の信頼性を確保し、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができる。
【００１４】
また、上記発明において、特定された日付時刻が属する月数と同じ月数の前記実績情報を取得することとしてもよい。
【００１５】
この発明によれば、空間的な相関関係に加えて、推定対象となる季節を加味することで、推定される移動速度の信頼性を確保し、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができる。
【００１６】
また、上記発明において、特定された日付時刻が属する週数と同じ週数の前記実績情報を取得することとしてもよい。
【００１７】
この発明によれば、空間的な相関関係に加えて推定対象となる週数を加味することで、推定される移動速度の信頼性を確保し、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができる。
【００１８】
また、上記発明において、特定された日付時刻が七曜暦において属する曜日および祝日であるか否かに応じて前記実績情報を取得することとしてもよい。
【００１９】
この発明によれば、空間的な相関関係に加えて推定対象となる曜日や祝日を加味することで、推定される移動速度の信頼性を確保し、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができる。
【００２０】
また、上記発明において、特定された日付時刻における時刻に応じた前記実績情報を取得することとしてもよい。
【００２１】
この発明によれば、空間的な相関関係に加えて推定対象となる時刻を加味することで、推定される移動速度の信頼性を確保し、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができる。
【００２２】
また、上記発明において、前記周辺リンクの中に移動速度が不明なリンクがある場合に、当該不明なリンクにおける過去の移動速度を離散分布における確率変数とし、前記各確率変数と前記各確率変数の発生確率とに基づいて、前記不明なリンクにおける移動速度の期待値を算出し、算出された期待値を含む前記周辺リンクにおける移動速度を同一の日付時刻ごとに関連付けることにより、現在および過去の実績情報を生成することとしてもよい。
【００２３】
この発明によれば、移動速度が不明な周辺リンクがある場合にも検出リンクにおける不明な移動速度を推定することができるので、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができる。
【００２４】
また、上記発明において、前記周辺リンクの数と同じ次元数のユークリッド空間における、前記検出リンクと前記各周辺リンクとのユークリッド距離によってあらわされる前記類似度を、前記日付時刻ごとに算出することとしてもよい。
【００２５】
この発明によれば、明確な類似性を有する実績情報を用いることで、推定される移動速度の信頼性を確保し、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができる。
【００２６】
また、上記発明において、算出された類似度が最も高い実績情報と同じ日付時刻の移動速度を、前記検出リンクの移動速度として算出することとしてもよい。
【００２７】
この発明によれば、移動速度の推定における処理負担の増大を抑制することで、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができる。
【００２８】
また、上記発明において、算出された類似度が高い順に選択される所定数の実績情報と同じ日付時刻の移動速度の平均値を、前記検出リンクの移動速度として算出することとしてもよい。
【００２９】
この発明によれば、複数の実績情報に基づくことで、推定される移動速度の信頼性を確保し、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができる。
【００３０】
また、上記発明において、検出リンクの移動速度を被説明変数とし、周辺リンクの移動速度を説明変数とする重回帰分析によって得られる演算結果を、前記検出リンクの移動速度として算出することとしてもよい。
【００３１】
この発明によれば、検出リンクおよび周辺リンクの移動速度が離散値をとる場合にも移動速度を推定することができるので、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができる。
【発明の効果】
【００３２】
本発明にかかる交通状況推定プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、交通状況推定装置、および交通状況推定方法によれば、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる交通状況推定プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、交通状況推定装置、および交通状況推定方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００３４】
（交通状況推定システムのシステム構成）
まず、この発明の実施の形態にかかる交通状況推定システムのシステム構成について説明する。図１は、この発明の実施の形態にかかる交通状況推定システムのシステム構成図である。図１において、交通状況推定システム１００は、道路交通情報を収集し、収集した道路交通情報に基づいて交通状況を推定する。
【００３５】
ここで、「道路交通情報」とは、車両が道路上の任意の区間を移動するために要する所要時間や、任意の地点における車両の移動速度を特定可能な情報である。具体的に、「道路交通情報」は、たとえば、道路上における渋滞の発生地点や道路あるいはその周辺における工事などの作業にともなう通行規制地点など、一定以下の速度で通行することが予測される地点を特定する情報や、一定以下の速度での通行が続く距離をあらわす情報などである。
【００３６】
交通状況推定システム１００においては、交通状況推定装置１０１と、クライアント端末１０２とが、ＬＡＮ，ＷＡＮ，インターネットなどのネットワーク１１０に接続され、相互に交信可能とされている。交通状況推定装置１０１は、データベース１０３内の各種テーブルに格納されているデータを用いて、各リンクのリンク速度を算出するコンピュータ装置である。
【００３７】
ここで、「リンク」とは、日本全国の道路をあらわす地図データにおける道路をあらわす道路ネットワークを構成し、地図データにおける任意の地点をあらわす２つのノードを結ぶ線分である。また、「リンク速度」とは、上述したリンクを移動する際の移動速度をあらわす情報である。
【００３８】
「リンク速度」は、たとえば、道路に埋設されたトラフィックカウンタを用いて、リンクにおける任意の地点を実際に通過した車両の速度を計測することによって取得することができる。また、「リンク速度」は、たとえば、リンクの距離を当該リンクを通過するために要した時間で除算することによって取得することができる。
【００３９】
リンクを通過するために要した時間は、任意の車両が当該リンクの両端を通過した時刻をそれぞれ取得し、各時刻の差分によってあらわされる時間である。ここで、リンクの両端を通過した時刻は、リンクの両端を実際に通過した時刻に限らない。たとえば、任意の車両の現在位置情報を時刻を変えて複数取得し、取得されたそれぞれの現在位置情報および当該現在位置情報を取得した時刻に基づいて、リンクの両端を通過したと推定される時刻を算出によって取得してもよい。
【００４０】
クライアント端末１０２は、たとえば、バスやタクシーなどの特定の車両の現在地点や移動状況などの情報を収集し、収集した情報を利用して車両の管理をおこなう車両管理機関に設置されるコンピュータ装置である。クライアント端末１０２は、特定の車両から収集した情報を、交通状況推定装置１０１に送信する。また、クライアント端末１０２は、道路に埋設されたトラフィックカウンタによって計測されたデータを収集する管理機関に設置されてもよい。
【００４１】
（コンピュータ装置のハードウェア構成）
つぎに、図１に示したコンピュータ装置（交通状況推定装置１０１やクライアント端末１０２）のハードウェア構成について説明する。図２は、図１に示したコンピュータ装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図２において、コンピュータ装置は、ＣＰＵ２０１と、ＲＯＭ２０２と、ＲＡＭ２０３と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）２０４と、ＨＤ（ハードディスク）２０５と、ＦＤＤ（フレキシブルディスクドライブ）２０６と、着脱可能な記録媒体の一例としてのＦＤ（フレキシブルディスク）２０７と、ディスプレイ２０８と、Ｉ／Ｆ（インターフェース）２０９と、キーボード２１０と、マウス２１１と、スキャナ２１２と、プリンタ２１３と、を備えている。また、各構成部２０１〜２１３は、バス２００によってそれぞれ接続されている。
【００４２】
ここで、ＣＰＵ２０１は、コンピュータ装置の全体の制御を司る。ＲＯＭ２０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１のワークエリアとして使用される。ＨＤＤ２０４は、ＣＰＵ２０１の制御にしたがってＨＤ２０５に対するデータのリード／ライトを制御する。ＨＤ２０５は、ＨＤＤ２０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。
【００４３】
ＦＤＤ２０６は、ＣＰＵ２０１の制御にしたがってＦＤ２０７に対するデータのリード／ライトを制御する。ＦＤ２０７は、ＦＤＤ２０６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、ＦＤ２０７に記憶されたデータをコンピュータ装置に読み取らせたりする。
【００４４】
また、着脱可能な記録媒体として、ＦＤ２０７のほか、ＣＤ−ＲＯＭ（ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ）、ＭＯ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、メモリーカードなどであってもよい。ディスプレイ２０８は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ２０８は、たとえば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
【００４５】
Ｉ／Ｆ２０９は、通信回線を通じてインターネットなどのネットワーク１１０に接続され、このネットワーク１１０を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ２０９は、ネットワーク１１０と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ２０９には、たとえばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００４６】
キーボード２１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス２１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。
【００４７】
スキャナ２１２は、画像を光学的に読み取り、コンピュータ装置内に画像データを取り込む。なお、スキャナ２１２は、ＯＣＲ機能を持たせてもよい。また、プリンタ２１３は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ２１３には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。
【００４８】
（リンクの関係）
つぎに、リンクの関係について説明する。図３は、リンクの関係について説明する説明図（その１）である。図３においては、地図３００上の任意の地区３１０を構成するリンクの関係について説明する。地区３１０に含まれる道路は、リンクＬ１００〜リンクＬ１１２によって構成されている。
【００４９】
図３において、符号Ｌ１００によってあらわされるリンクは、リンク速度の算出対象となるリンク（以下、「対象リンク」という）をあらわしている。対象リンクＬ１００は、交通状況推定装置１０１のデータベース１０３において、リンク速度が不明なリンクである。
【００５０】
また、図３において、符号Ｌ１０１〜Ｌ１１２によってあらわされるリンクは、実際の地図上において対象リンクＬ１００の周辺に存在するリンク（以下、「実周辺リンク」という）をあらわしている。実周辺リンクは、交通状況推定装置１０１のデータベース１０３に基づいて、対象リンクＬ１００に対して相関性を有すると判断されるリンクである。
【００５１】
図３において、実周辺リンクは、対象リンクＬ１００に接続するリンクＬ１０２，Ｌ１０４，Ｌ１０５，Ｌ１０８〜Ｌ１１０に加えて、対象リンクＬ１００に並行するリンクＬ１０６，Ｌ１０７、および、リンクＬ１０６，Ｌ１０７に接続するリンクＬ１０１，Ｌ１０３，Ｌ１１１，Ｌ１１２である。
【００５２】
実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２は、道路ネットワークを構成するすべてのリンクについて、所定のバッチ処理によってリンク間の相関関係を算出することによって、あらかじめ決定されている。リンク間の相関関係は、或るリンクとほかのすべてのリンクとの相関係数に基づいて算出することができる。
【００５３】
また、実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２は、たとえば、交通状況推定システム１００の管理者が、各リンクの地図上の位置関係から、対象リンクＬ１００の周辺に存在するリンクごとに、対象リンクＬ１００に対する相関性の有無を判断することによって、任意に設定することもできる。
【００５４】
（データベース１０３内のテーブル）
つぎに、図１に示したデータベース１０３に格納されているデータベースおよびテーブルについて説明する。データベース１０３には、リンク情報実績データベース（図４参照）が格納されている。以下に、リンク情報実績データベースについて図４を参照して説明する。
【００５５】
図４は、リンク情報実績データベースを示す説明図である。リンク情報実績データベース（以下、「ＤＢ」という）４００は、上述した対象リンクＬ１００および実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２を含む、リンク速度の監視対象となるすべてのリンクのリンク速度を、「日付時刻」ごとに格納するデータベースである。リンク情報実績ＤＢ４００においては、「リンク速度」の取得を開始した時点から現在までのリンク速度が累積して格納されている。
【００５６】
図４に示したように、リンク情報実績ＤＢ４００には、リンク速度の監視対象となるすべてのリンクの「リンク速度」が「日付時刻」ごとに格納されている。ここで、「日付時刻」とは、各リンクのリンク速度を取得したそれぞれの時刻をあらわす情報である。「日付時刻」は、所定の単位時間ごとに設定されている。同一の日付時刻ごとに関連付けたリンク速度の集合によって実績情報が実現される。
【００５７】
この実施の形態では、「日付時刻」は、正時から５分単位に設定されている。このため、リンク速度は、１時間当たり１２回取得される。図４からは、たとえば、リンクＬｎの日付時刻ｔ３におけるリンク速度は、ｖｎ．３であることが分かる。
【００５８】
なお、図４においては、説明の簡略化のために、１つの「リンク」に対して１つの「リンク速度」が格納されたリンク情報実績ＤＢ４００を示したが、ある日付時刻において、１つのリンクに対応するリンク速度は、複数存在する場合もある。
【００５９】
たとえば、任意のノードＡおよびノードＢを結ぶリンクが対面通行が可能な道路を構成するリンクである場合、リンク情報実績ＤＢ４００には、ノードＡからノードＢへ向かって移動する場合のリンク速度と、ノードＢからノードＡへ向かって移動する場合のリンク速度と、の２種類が格納される。
【００６０】
また、任意のノードＡおよびノードＢを結ぶリンクが一方通行の規制がある道路を構成するリンクである場合、リンク情報実績ＤＢ４００には、ノードＡからノードＢあるいはノードＢからノードＡのいずれか一方のリンク速度が格納される。
【００６１】
さらに、任意のノードＡおよびノードＢを結ぶリンクが特定の時間帯に限って一方通行の規制がある道路を構成するリンクである場合、リンク情報実績ＤＢ４００には、日付時刻に応じて１つまたは２つのリンク速度が格納される。
【００６２】
リンク情報実績ＤＢ４００に格納された情報は、実周辺リンク実績テーブル（図６参照）、周辺リンクテーブル（図９参照）、対象実績テーブル（図１１参照）、類似度演算結果テーブル（図１５参照）、現状酷似実績集合（図１６参照）の作成に供される。以降、この実施の形態では、図３に示したモデル例を構成するリンクＬ１００〜Ｌ１１２において、リンクＬ１００を対象リンクとした場合を例にして説明する。
【００６３】
図５は、リンクの関係について説明する説明図（その２）である。図５には、対象リンクＬ１００におけるリンク速度の推定対象となる移動方向が示されている。図５に示したように、対象リンクＬ１００におけるリンク速度の推定対象となる移動方向は、ノードＮ１からノードＮ２へ移動する方向である。
【００６４】
この場合、実周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０４，Ｌ１０５のリンク速度のうち、対象リンクＬ１００におけるリンク速度の推定に関わるリンク速度は、ノードＮ１に流入する移動方向におけるリンク速度である。また、実周辺リンクＬ１０８，Ｌ１０９，Ｌ１１０のリンク速度のうち、対象リンクＬ１００におけるリンク速度の推定に関わるリンク速度は、ノードＮ２から流出する移動方向におけるリンク速度である。
【００６５】
また、実周辺リンクＬ１０１，Ｌ１０３，Ｌ１０６，Ｌ１０７，Ｌ１１１，Ｌ１１２のリンク速度のうち、対象リンクＬ１００におけるリンク速度の推定に関わるリンク速度は、対象リンクＬ１００と同じ移動方向におけるリンク速度である。
【００６６】
なお、図５に示したモデル例は、説明の簡略化のため対象リンクＬ１００および実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２が、平行あるいは直交方向に交差しているが、実際の道路上ではこれに限るものではない。対象リンクＬ１００の両端のノードＮ１，Ｎ２に対する流入／流出方向や、対象リンクＬ１００との距離などに応じて適宜選択される。
【００６７】
また、実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２は、必ずしも対象リンクＬ１００の周りを囲うようなものに限らない。たとえば、対象リンクＬ１００に平行する実周辺リンクがない場合や、対象リンクＬ１００に対して流入／流出する実周辺リンクが１つのみの場合もある。
【００６８】
つぎに、実周辺リンク実績テーブルについて説明する。図６は、実周辺リンク実績テーブルを示す説明図である。図６に示したように、実周辺リンク実績テーブル６００は、対象リンクＬ１００のリンク速度および実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２のリンク速度を、日付日時ごとに格納するデータテーブルである。
【００６９】
つぎに、相関係数テーブルについて説明する。図７は、相関係数テーブルを示す説明図（その１）である。相関係数テーブル７００は、対象リンクＬ１００のリンク速度と実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２のリンク速度との相関係数を、実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２ごとに格納するデータテーブルである。相関係数テーブル７００は、データベース１０３内に適宜作成される。
【００７０】
ここで、「相関係数」とは、２つの変数について、両変数の共分散と各変数の標準偏差とによってあらわされる係数である。相関係数をｒとし、２つの変数をそれぞれｘ，ｙとした場合、相関係数ｒは、以下に示す（１）式によってあらわされる。
【００７１】
【数１】
2007249845.tif 000003
【００７２】
なお、上述の（１）式において、Ｘは変数ｘの平均値であり、Ｙは変数ｙの平均値である。（１）式において、ｘは或る日付時刻における対象リンクＬ１００のリンク速度であり、ｙは同じ日付時刻における実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２のうちのいずれかのリンクのリンク速度である。
【００７３】
図８は、相関係数テーブルを示す説明図（その２）である。相関係数テーブル８００は、図７に示した相関係数テーブル７００における各データを、相関係数の高い順に並べ直した状態で格納するデータテーブルである。相関係数テーブル８００は、相関係数テーブル７００に基づいて、データベース１０３内に適宜作成される。
【００７４】
上述した（１）式によって算出される相関係数は、算出された相関係数を解釈するための基準となる絶対値をあらかじめ設定しておくことで、相関性の強さを判定することができる。
【００７５】
【表１】
2007249845.tif 000004
表１には、相関係数の絶対値およびその解釈内容の関係が示されている。表１では、算出された相関係数が、４段階に分類されている。算出された相関係数が「０．０〜０．２」の範囲に含まれる場合、対象リンクＬ１００のリンク速度と実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２のリンク速度との間には「ほとんど相関関係がない」と解釈できる。また、算出された相関係数が「０．２〜０．４」の範囲に含まれる場合、対象リンクＬ１００のリンク速度と実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２のリンク速度との間には「やや相関関係がある」と解釈できる。
【００７６】
さらに、算出された相関係数が「０．４〜０．７」の範囲に含まれる場合、対象リンクＬ１００のリンク速度と実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２のリンク速度との間には「かなり相関関係がある」と解釈できる。そして、算出された相関係数が「０．７〜１．０」の範囲に含まれる場合、対象リンクＬ１００のリンク速度と実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２のリンク速度との間には「強い相関関係がある」と解釈できる。相関関係テーブル８００は、周辺リンクテーブル（図９参照）の作成に供される。
【００７７】
つぎに、周辺リンクテーブルについて説明する。図９は、周辺リンクテーブルを示す説明図である。図９に示したように、周辺リンクテーブル９００は、対象リンクＬ１００に対する「周辺リンク」が格納されたデータテーブルである。ここで、「周辺リンク」とは、実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２のうち、図８に示した相関関係テーブル８００に基づいて、対象リンクＬ１００のリンク速度との間に「強い相関関係がある」と解釈される実周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９である。
【００７８】
図１０は、対象リンクＬ１００と周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９との関係を示す説明図である。図１０に示したように、対象リンクＬ１００に対する相関性を有する実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２の中から、対象リンクＬ１００に対する「強い相関関係がある」と解釈される周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９を抽出することで、対象リンクＬ１００におけるリンク速度の推定に際しての演算にかかる負担を軽減するとともに、推定されるリンク速度の精度の向上を図ることができる。周辺リンクテーブル９００は、対象実績テーブル（図１１参照）の作成に供される。
【００７９】
つぎに、対象実績テーブルについて説明する。図１１は、対象実績テーブルを示す説明図である。対象実績テーブル１１００は、対象リンクＬ１００および周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９の「対象日付時刻」におけるリンク速度を、「実績Ｎｏ．」ごとに格納するデータテーブルである。対象実績テーブル１１００は、データベース１０３内に適宜作成される。
【００８０】
ここで、「実績Ｎｏ．」とは、対象実績テーブル１１００における「対象日付時刻」を特定する情報である。また、「対象日付時刻」とは、過去の日付時刻のうち、「対象リンク」のリンク速度の推定対象となる日付時刻（現在時刻）に、交通状況が類似していると判断される日付時刻である。
【００８１】
「対象日付時刻」は、たとえば、「現在の日付」，「週種別」，「ＷＤ／ＷＥ種別」，「現在時刻」などに基づいて絞り込まれる。ここで、「週種別」とは、一ヶ月における第何週目であるかをあらわす情報である。「ＷＤ／ＷＥ種別」とは、ＷｅｅｋＤａｙ（平日）であるかＷｅｅｋＥｎｄ（週末）であるかをあらわす情報である。「ＷＤ／ＷＥ種別」上、祝日はＷｅｅｋＥｎｄに含まれる。
【００８２】
つぎに、対象日付時刻の決定方法について説明する。図１２は、対象日付時刻の決定方法について説明する説明図である。図１２に示したように、たとえば、リンク速度の推定対象となる日付時刻（現在時刻）が「２００５年８月３日（水），９：２０，ＷｅｅｋＤａｙ」である場合、対象日付時刻は以下のようにして決定される。
【００８３】
対象日付時刻の決定に際しては、まず、「２００５年８月３日」の週種別を判断する。「２００５年８月３日」は、２００５年８月における第１週目に該当することから、「対象日付時刻」における月は８月、日付は、第１週目に該当する日付であると決定される。
【００８４】
また、対象日付時刻の決定に際しては、「２００５年８月３日」のＷＤ／ＷＥ種別を判断する。「２００５年８月３日」はＷｅｅｋＤａｙであることから、「対象日付時刻」におけるＷＤ／ＷＥ種別はＷｅｅｋＤａｙであると決定される。
【００８５】
さらに、対象日付時刻の決定に際しては、５分単位で分割された１日分の時間を、１時間ごとの時間帯別にあらわす対象時間帯のうち、「９：２０」がいずれの対象時間帯に該当するかを判断する。「９：２０」は、「９：００〜９：５５」の対象時間帯に該当することから、「対象日付時刻」における対象時間帯は「９：００〜９：５５」であると決定される。
【００８６】
このように、リンク速度の推定対象となる日付時刻（現在時刻）が「２００５年８月３日（水），９：２０，ＷｅｅｋＤａｙ」である場合、「対象日付時刻」は「８月，第１週目，ＷｅｅｋＤａｙ，９：００〜９：５５」であると決定される。
【００８７】
この場合、対象実績テーブル１１００は、リンク情報実績ＤＢ４００における周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９のリンク速度の中から、「８月，第１週目，ＷｅｅｋＤａｙ，９：００〜９：５５」に該当する周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９のリンク速度が格納される。
【００８８】
つぎに、リンク情報実績ＤＢ４００、周辺リンクテーブル９００、および対象実績テーブル１１００の関係について説明する。図１３は、リンク情報実績ＤＢ４００、周辺リンクテーブル９００、および対象実績テーブル１１００の関係を示す説明図である。図１３中符号１３０１は、周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０９によって、リンク情報実績ＤＢ４００におけるデータを空間的に絞り込む枠線をあらわしている。なお、図１３では図示を省略したが、周辺リンクＬ１０６によっても、リンク情報実績ＤＢ４００におけるデータが空間的に絞り込まれる。
【００８９】
空間的な絞り込みは、周辺リンクテーブル９００に格納されたデータに基づいておこなわれる。また、図１３中符号１３０２は、対象日付時刻によって、リンク情報実績ＤＢ４００におけるデータを時間的に絞り込む枠線をあらわしている。
【００９０】
図１３中、斜線部分は、リンク情報実績ＤＢ４００において、空間的絞り込みおよび時間的絞り込みがおこなわれた結果残ったデータをあらわしている。対象実績テーブル１１００は、リンク情報実績ＤＢ４００におけるデータのうち、図１３に示した枠線１３０１，１３０２によって絞り込まれたデータを用いて作成されている。
【００９１】
つぎに、現在リンク速度テーブルについて説明する。図１４は、現在リンク速度テーブルを示す説明図である。現在リンク速度テーブル１４００は、リンク速度の推定対象となる日付時刻（現在時刻）における、周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９のリンク速度を格納するデータテーブルである。図１４に示したように、現在リンク速度テーブル１４００には、現在時刻における周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９のリンク速度が格納されている。現在リンク速度テーブル１４００は、データベース１０３に適宜作成される。
【００９２】
つぎに、類似度演算結果テーブルについて説明する。図１５は、類似度演算結果テーブルを示す説明図である。類似度演算結果テーブル１５００は、対象実績テーブル１１００における周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９の実績Ｎｏ．ごとの関係と、現在時刻における周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９の関係との類似度を、実績Ｎｏ．ごとに類似度順位を対応付けて格納するデータファイルである。類似度演算結果テーブル１５００には、類似度ｑおよび類似度順位が、実績Ｎｏ．ごとに格納されている。
【００９３】
ここで、「類似度」とは、リンク速度の推定対象となる日付時刻（現在時刻）における周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９の状態と、対象日付時刻における周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９の状態と、が類似する度合いをあらわす情報である。類似度演算結果テーブル１５００における類似度ｑは、対象実績テーブル１１００に格納された情報に基づいて、以下に示した（２）式を用いた演算によって算出される。
【００９４】
【数２】
2007249845.tif 000005
【００９５】
上述した（２）式によれば、類似度ｑは、対象実績テーブル１１００における各周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９のリンク速度を軸にした、周辺リンクの個数に応じた次元数の空間におけるユークリッド距離で定義される。この実施の形態では、対象実績テーブル１１００における周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９の数が「３」であるため、類似度ｑは、３次元空間におけるユークリッド距離で定義されることとなる。
【００９６】
（２）式によれば、類似度ｑは、その値が「０」に近いほど「類似度合いが高い」と評価することができる。
【００９７】
具体例として、リンク速度の推定対象となる日付時刻（現在時刻）における周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９の状態と、対象実績テーブル１１００において実績Ｎｏ．「Ｊ３」であらわされる対象日付時刻における周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９の状態と、の類似度の評価について説明する。
【００９８】
この場合、上述した（２）式を用いることによって、類似度ｑは以下のように算出される。
【００９９】
【数３】
2007249845.tif 000006
【０１００】
つぎに、現状酷似実績集合について説明する。図１６は、現状酷似実績集合を示す説明図である。現状酷似実績集合１６００は、上述した類似度演算結果テーブル１５００における類似度ｑの値に基づいて、類似度ｑおよび実績Ｎｏ．を、類似度順位の高い順に所定の順位までの数分格納するデータテーブルである。「所定の順位」とは、たとえば、交通状況推定システム１００の管理者などによって任意に設定される値である。「所定の順位」は、類似度演算結果テーブル１５００における実績Ｎｏ．の数以下の順位が設定される。
【０１０１】
現状酷似実績集合１６００は、対象リンクＬ１００のリンク速度の推定値の算出に供される。以下に、対象リンクＬ１００のリンク速度の推定値の算出方法について説明する。図１７は、リンク速度の推定に用いるデータテーブルを示す説明図（その１）である。図１７に示したデータテーブル１７００には、現状酷似実績集合１６００に加えて、実績Ｎｏ．に応じた対象リンクＬ１００のリンク速度が格納されている。
【０１０２】
対象リンクＬ１００のリンク速度の推定値は、データテーブル１７００において最も類似度ｑが高い実績Ｎｏ.に対応するリンク速度を、対象リンクＬ１００のリンク速度の推定値として算出する。具体的に、図１７の場合では、最も類似度ｑが高い実績Ｎｏ.「Ｊ２２」に対応するリンク速度「ｖ２２」が、対象リンクＬ１００のリンク速度の推定値として算出される。
【０１０３】
また、対象リンクＬ１００のリンク速度の推定値は、データテーブル１７００において類似度ｑが高い上位所定数の実績Ｎｏ.に対応するリンク速度の平均値を、対象リンクＬ１００のリンク速度の推定値として算出することとしてもよい。この場合、対象リンクＬ１００のリンク速度の推定値「ｖ（推定値）」は、以下の（３）式によってあらわすことができる。
【０１０４】
【数４】
2007249845.tif 000007
【０１０５】
上述した（３）式において、ｍは、ｖ（推定値）の算出に用いるリンク速度の数である。このように、複数の実績情報に基づくことで対象リンクＬ１００における不明なリンク速度の推定の信頼性の向上を図りつつ、対象リンクＬ１００における不明なリンク速度を推定することができる。
【０１０６】
ここで、平均値を用いてリンク速度を推定する場合の具体例について説明する。図１８は、リンク速度の推定に用いるデータテーブル（その２）を示す説明図である。図１８には、「ｍ＝３」の場合に、リンク速度の推定に用いるデータテーブル１８００が示されている。データテーブル１８００では、類似度ｑが高い上位３つの実績Ｎｏ.「Ｊ２２」，「Ｊ５９」，「Ｊ５」に対応するリンク速度「ｖ２２」，「ｖ５９」，「ｖ５」が格納されている。
【０１０７】
図１８のデータテーブル１８００を用いて上述した（３）式の演算をおこなうことにより、ｖ（推定値）は、ｖ（推定値）＝（ｖ２２＋ｖ５９＋ｖ５）／３として算出される。
【０１０８】
また、対象リンクＬ１００のリンク速度の推定値は、対象リンクＬ１００のリンク速度を被説明変数とし、周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９のリンク速度を説明変数とする重回帰分析によって得られる演算結果を、対象リンクＬ１００のリンク速度の推定値として算出させることとしてもよい。
【０１０９】
この場合、まず、対象リンクＬ１００のリンク速度を推定するための回帰式を作成する。作成される回帰式は、対象リンクＬ１００および周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９のリンク速度を変数とし、対象リンクＬ１００の速度現象を周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９の速度現象であらわす回帰式であり、以下に示す（４）式によってあらわされる。
【０１１０】
ｖ（Ｌ１００）＝ａ・ｖ（Ｌ１０２）＋ｂ・ｖ（Ｌ１０６）＋ｃ・ｖ（Ｌ１０９）＋ｄ
・・・（４）
【０１１１】
（４）式において、ａ，ｂ，ｃ，ｄは、係数である。このうち、ａ，ｂ，ｃは、対象リンクＬ１００および周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９のリンク速度に基づいて、以下に示す（５）式，（６）式，（７）式を用いたマトリックス演算によって算出される係数である。
【０１１２】
【数５】
2007249845.tif 000008
【０１１３】
上述した（５）式，（６）式，（７）式において、ｘは周辺リンクＬ１０２のリンク速度であり、ｙは周辺リンクＬ１０６のリンク速度であり、ｚは周辺リンクＬ１０９のリンク速度であり、ｗは対象リンクＬ１００のリンク速度である。また、Ｓｘｗは、周辺リンクＬ１０２のリンク速度と周辺リンクＬ１０９のリンク速度との共分散値であり、Ｓｘ２は、周辺リンクＬ１０２のリンク速度の分散値である。なお、Ｓｘｗ，Ｓｘ２は凡例であり、その他の数値も同様であるものとする。
【０１１４】
図１９は、重回帰分析の元になるデータテーブルを示す説明図である。重回帰分析の元になるデータテーブル１９００には、対象リンクＬ１００および周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９のリンク速度が、実績Ｎｏ.ごとに格納されている。データテーブル１９００は、現状酷似実績集合１６００が作成されるごとに作成される。
【０１１５】
このように、変数である周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９のリンク速度に基づいて、別の変数である対象リンクＬ１００の不明なリンク速度を推定することができる。
【０１１６】
なお、（４）式によって示される回帰式は、対象リンクおよび周辺リンクがあらたに決定されるごとに作成することができるが、リンク間の相関性があらかじめ分かる場合には、リンク相関テーブル（図２０参照）や回帰式テーブル（図２１参照）をあらかじめ作成し、データベース１０３内に格納しておくこともできる。
【０１１７】
つぎに、リンク相関テーブルについて説明する。図２０は、リンク相関テーブルを示す説明図である。リンク相関テーブル２０００とは、相関があるリンク同士を対応付けて格納するデータテーブルである。図２０に示したように、リンク相関テーブル２０００には、ｎ個のリンクのそれぞれに、各リンクに相関のあるリンクが複数対応付けられて格納されている。
【０１１８】
つぎに、回帰式テーブルについて説明する。図２１は、回帰式テーブルを示す説明図である。回帰式テーブル２１００とは、上述した回帰式を、リンクごとに対応付けて格納するデータテーブルである。図２１に示したように、回帰式テーブル２１００には、リンク相関テーブル２０００に基づいて、相関のあるリンクのリンク速度を変数とする回帰式が対応付けられて格納されている。
【０１１９】
つぎに、上述した対象実績テーブル１１００において、周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９のうちのいずれかの周辺リンク１０２，１０６または１０９に、リンク速度が存在しない場合の対処方法について説明する。上述したように、リンク速度の取得方法については各種の方法があるが、いずれの方法を用いた場合にも、リンク速度が取得できない状況が想定される。
【０１２０】
たとえば、トラフィックカウンタを用いてリンク速度を取得する方法では、トラフィックカウンタが埋設されているリンクを通過する車両がなければ、当該リンクのリンク速度を取得することができない。また、たとえば、バスやタクシーなどの特定の車両の位置情報に基づいてリンク速度を取得する方法では、特定の車両が通過しないリンクのリンク速度を取得することができない。
【０１２１】
このため、実施の形態では、対象実績テーブル１１００において、リンク速度が存在しない箇所に対して、以下に説明する方法によって、リンク速度の期待値を補充する。リンク速度の期待値は、対象実績テーブル１１００に格納されたデータに基づいて算出される。
【０１２２】
ここで、リンク速度の補充に際しての前提条件について説明する。リンク速度の補充に際しては、前提条件として、対象リンクＬ１００の流入側（ノードＮ１側）における周辺リンクＬ１０２の、リンク速度の推定対象となる日付時刻（現在時刻）におけるリンク速度が１つもない場合には該当する箇所におけるリンク速度を「不明」として、「不明」とされたリンク速度が該当する実績Ｎｏ．のデータを、対象リンクＬ１００のリンク速度の推定に用いるデータの対象から除外する。
【０１２３】
また、前提条件として、対象リンクＬ１００の流入側（ノードＮ１側）における周辺リンクＬ１０２の、リンク速度の推定対象となる日付時刻（現在時刻）におけるリンク速度が１つでもある場合には、対象リンクＬ１００のリンク速度を推定処理対象とする。
【０１２４】
図２２は、リンク速度の補充に際しての前提条件について説明する説明図である。図２２は、リンク速度の推定対象となる日付時刻（現在時刻）における周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９のリンク速度の有無をあらわしている。
【０１２５】
図２２に示したように、対象リンクＬ１００の流入側（ノードＮ１側）における周辺リンクＬ１０２のリンク速度が存在し、対象リンクＬ１００の流出側（ノードＮ２側）における周辺リンクＬ１０９のリンク速度が存在しない場合には、上述した前提条件にしたがい対象リンクＬ１００のリンク速度を推定処理対象とする。
【０１２６】
周辺リンクＬ１０９のリンク速度の期待値は、以下に示す（８）式を用いて算出することができる。
【０１２７】
【数６】
2007249845.tif 000009
【０１２８】
このように、リンク速度が不明な周辺リンクＬ１０９における過去のリンク速度を離散分布における確率変数とし、各確率変数と各確率変数の発生確率とに基づいて、リンク速度が不明な周辺リンクＬ１０９におけるリンク速度の期待値を算出させることで、移動速度が不明な周辺リンクＬ１０９がある場合にも対象リンクＬ１００における不明なリンク速度を推定することができるので、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができる。
【０１２９】
図２３は、周辺リンクＬ１０９のリンク速度の期待値算出前後における現在リンク速度テーブルを示す説明図である。図２３中符号２３１０で示すように、周辺リンクＬ１０９のリンク速度が取得できなかった場合にも、（８）式を用いた演算をおこなうことによって、図２３中符号２３２０で示すように、現在リンク速度テーブルにおいて周辺リンクＬ１０９のリンク速度の期待値を補充することができる。
【０１３０】
そして、リンク速度の期待値が補充された現在リンク速度テーブル２３２０を用いて、上述と同様にして類似度ｑを算出することによって、上述した現状酷似実績集合１６００を算出する。
【０１３１】
（交通状況推定装置１０１の機能的構成）
つぎに、この発明の実施の形態にかかる交通状況推定装置１０１の機能的構成について説明する。図２４は、この発明の実施の形態にかかる交通状況推定装置１０１の機能的構成を示すブロック図である。図２４において、交通状況推定装置１０１は、記憶部２４０１と、検出部２４０２と、抽出部２４０３と、生成部２４０４と、類似度算出部２４０５と、推定値算出部２４０６と、特定部２４０７と、期待値算出部２４０８と、を備えている。
【０１３２】
まず、記憶部２４０１は、上述したリンク情報実績データベース４００、実周辺リンク実績テーブル６００、相関係数テーブル、周辺リンクテーブル９００、対象実績テーブル１１００、現在リンク速度テーブル１４００、類似度演算結果テーブル１５００、現状酷似実績集合１６００などを記憶する。記憶部２４０１には、クライアント端末１０２からネットワーク１１０を介して送信されてきた情報が記憶されている。記憶部２４０１は、具体的には、たとえば、図２に示したＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、ＨＤ２０５などの記録媒体によって、その機能を実現する。
【０１３３】
検出部２４０２は、道路ネットワークを構成する複数のリンクの中から、リンクにおける移動速度（以下、「リンク速度」という）が不明なリンクを、対象リンクＬ１００として検出させる。
【０１３４】
抽出部２４０３は、検出部２４０２によって検出された対象リンクＬ１００の周辺に存在する実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２の中から、対象リンクＬ１００に対して所定の相関関係を有する周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９を抽出する。
【０１３５】
具体的には、抽出部２４０３は、対象リンクＬ１００のリンク速度および各実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２との間に成立する相関係数に応じて周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９を抽出する。これにより、対象リンクＬ１００に対して明確な相関関係を有する周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９を抽出することができる。
【０１３６】
生成部２４０４は、抽出部２４０３によって抽出された周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９におけるリンク速度を同一の日付時刻ごとに関連付けることにより、現在および過去の実績情報を生成する。これにより、周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９の実績情報のうち、対象リンクＬ１００に対して空間的な相関関係を有する実績情報を生成することができる。
【０１３７】
生成部２４０４は、たとえば、現在の日付時刻に基づいて、特定部２４０７によって特定された日付時刻が属する月数と同じ月数の実績情報を生成する。これにより、空間的な相関関係に加えて推定対象となる季節を加味した現在および過去の実績情報を生成することができる。
【０１３８】
また、生成部２４０４は、週種別に基づいて、特定部２４０７によって特定された日付時刻が属する週数と同じ週数の実績情報を生成することとしてもよい。これにより、空間的な相関関係に加えて推定対象となる日付を加味した現在および過去の実績情報を生成することができる。
【０１３９】
生成部２４０４は、ＷＤ／ＷＥ種別に基づいて、特定部２４０７によって特定された日付時刻が七曜暦において属する曜日および祝日であるか否かに応じた実績情報を生成することとしてもよい。これにより、空間的な相関関係に加えて推定対象となる曜日や祝日など暦上の条件を加味した現在および過去の実績情報を生成することができる。
【０１４０】
生成部２４０４は、特定部２４０７によって特定された日付時刻に関連する時刻の実績情報を生成する。ここで、該当する時刻とは、たとえば、上述したように、現在の日付時刻が「９：２０」であれば、「９：００〜９：５５」の間に含まれる時刻である。これにより、空間的な相関関係に加えて推定対象となる時刻を加味した現在および過去の実績情報を生成することができる。
【０１４１】
類似度算出部２４０５は、生成部２４０４によって生成された現在の実績情報と過去の実績情報との類似度を、日付時刻ごとに算出する。そして、推定値算出部２４０６は、類似度算出部２４０５によって算出された類似度に基づいて、対象リンクＬ１００の移動速度の推定値を算出する。
【０１４２】
これにより、対象リンクＬ１００に対して空間的な相関関係を有する周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９における過去の実績情報の中から、周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９における現在の実績情報に対する類似度の高い実績情報を参照することで、対象リンクＬ１００における不明な移動速度を推定することができるので、新たなインフラ整備にコストをかけることなく、交通状況の推測可能範囲の拡大を図ることができる。
【０１４３】
また、類似度算出部２４０５は、周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９の数と同じ次元数（この実施の形態では３次元）のユークリッド空間における、対象リンクＬ１００と各周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９とのユークリッド距離によってあらわされる類似度ｑを、日付時刻ごとに算出する。
【０１４４】
これにより、検出リンクに対して明確な相関関係を有する周辺リンクの実績情報を用いることで、推定される移動速度の信頼性を確保し、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができる。
【０１４５】
特定部２４０７は、現在の日付時刻と、当該現在の日付時刻と交通状況が実質的に同一の過去の日付時刻と、を特定する。ここで、交通状況が実質的に同一とは、この場合、上述した生成部２４０４は、周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９における移動速度を特定部２４０７によって特定された日付時刻ごとに関連付けることにより、現在および過去の実績情報を生成させる。これにより、空間的な相関関係に加えて推定対象となる日付時刻を加味した現在および過去の実績情報を生成することができる。
【０１４６】
期待値算出部２４０８は、周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９の中にリンク速度が不明なリンクがある場合に、当該不明なリンクにおける過去の移動速度を離散分布における確率変数とし、前記各確率変数と前記各確率変数の発生確率とに基づいて、前記不明なリンクにおける移動速度の期待値を算出する。この場合、上述した生成部２４０４は、期待値算出部２４０８によって算出された期待値を含む、周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９における移動速度を同一の日付時刻ごとに関連付けることにより、現在および過去の実績情報を生成する。
【０１４７】
これにより、移動速度が不明な周辺リンクＬ１０９がある場合にも対象リンクＬ１００における不明な移動速度を推定することができるので、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができる。
【０１４８】
推定値算出部２４０６は、たとえば、類似度算出部２４０５によって算出された類似度が最も高い実績情報と同じ日付時刻のリンク速度を、対象リンクＬ１００のリンク速度として算出する。これにより、推定値算出部２４０６での移動速度の推定における処理負担の増大を抑制することができ、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができる。
【０１４９】
また、推定値算出部２４０６は、たとえば、類似度算出部２４０５によって算出された類似度が高い順に選択される所定数の実績情報と同じ日付時刻の移動速度の平均値を、対象リンクＬ１００のリンク速度として算出することとしてもよい。これにより、複数の実績情報に基づくことで、推定される移動速度の信頼性を確保し、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができる。
【０１５０】
また、推定値算出部２４０６は、たとえば、対象リンクＬ１００のリンク速度を被説明変数とし、周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９のリンク速度を説明変数とする重回帰分析によって得られる演算結果を、対象リンクＬ１００のリンク速度として算出することとしてもよい。これにより、対象リンクＬ１００および周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９の移動速度が離散値をとる場合にも対象リンクＬ１００の不明な移動速度を推定することができるので、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができる。
【０１５１】
なお、上述した検出部２４０２、抽出部２４０３、生成部２４０４、類似度算出部２４０５、推定値算出部２４０６、特定部２４０７、および期待値算出部２４０８は、具体的には、たとえば、図２に示したＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、ＨＤ２０５などの記録媒体に記録されたプログラムを、ＣＰＵ２０１が実行することによって、またはＩ／Ｆ２０９によって、その機能を実現する。
【０１５２】
（交通状況推定処理手順）
つぎに、この発明の実施の形態にかかる交通状況推定装置の交通状況推定処理手順について説明する。図２５は、この発明の実施の形態にかかる交通状況推定装置１０１の交通状況推定処理手順を示すフローチャートである。図２５のフローチャートにおいて、まず、対象リンクＬ１００が検出されるまで待って（ステップＳ２５０１：Ｎｏ）、検出された場合（ステップＳ２５０１：Ｙｅｓ）には、検出された対象リンクＬ１００の実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２のリンク速度に基づいて、図６に示した実周辺リンク実績テーブル６００を作成する（ステップＳ２５０２）。
【０１５３】
つづいて、空間の絞込みをおこなって（ステップＳ２５０３）、実周辺リンクＬ１０１〜Ｌ１１２の中から周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９を絞込み、図９に示した周辺リンクテーブル９００を作成する（ステップＳ２５０４）。
【０１５４】
つづいて、現在時刻に基づいて時間の絞込みをおこなって（ステップＳ２５０５）、周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９の過去のリンク速度の中から、現在時刻に応じた対象日付時刻のリンク速度に基づいて、図１１に示した対象実績テーブル１１００を作成する（ステップＳ２５０６）。
【０１５５】
そして、ステップＳ２５０６において作成された対象実績テーブル１１００において、周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９のリンク速度に抜けがあるか否かを判断し（ステップＳ２５０７）、抜けがない場合（ステップＳ２５０７：Ｎｏ）には、ステップＳ２５１０へ移行する。
【０１５６】
ステップＳ２５０７において、抜けがある場合（ステップＳ２５０７：Ｙｅｓ）には、上述したようにリンク速度の期待値を算出し（ステップＳ２５０８）、算出されたリンク速度の期待値を、ステップＳ２５０６において作成された対象実績テーブル１１００に補充する（ステップＳ２５０９）。
【０１５７】
つづいて、対象実績テーブル１１００に基づいて、図１５に示した類似度演算結果テーブル１５００を作成し（ステップＳ２５１０）、作成された類似度演算結果テーブル１５００における類似度ｑにしたがって、図１６に示した現状酷似実績集合１６００を作成する（ステップＳ２５１１）。
【０１５８】
最後に、ステップＳ２５１１において作成された現状酷似実績集合１６００に基づいて、上述したように対象リンクＬ１００のリンク速度の推定値を算出して（ステップＳ２５１２）、一連の処理を終了する。
【０１５９】
ステップＳ２５１２においては、上述した各種方法を用いて、対象リンクＬ１００のリンク速度の推定値を算出することができる。たとえば、最も類似度ｑが高い実績情報に基づいて対象リンクＬ１００のリンク速度の推定値を算出する場合、対象リンクＬ１００の過去のリンク速度のうち、「Ｊ２２」の実績Ｎｏ．に対応するリンク速度を、対象リンクＬ１００のリンク速度の推定値として算出する。
【０１６０】
また、ステップＳ２５１２においては、上述したように、類似度の高い上位所定数の実績情報に基づいて対象リンクＬ１００のリンク速度の推定値を算出してもよいし、対象リンクＬ１００のリンク速度を被説明変数とし、周辺リンクＬ１０２，Ｌ１０６，Ｌ１０９のリンク速度を説明変数とする重回帰分析によって得られる演算結果を、対象リンクＬ１００のリンク速度として算出してもよい。
【０１６１】
このようにして算出された推定値は、渋滞の発生や渋滞の規模などの交通状況の推定に利用することができる。たとえば、対象リンクＬ１００のリンク速度が所定の閾値以下であれば、対象リンクＬ１００において渋滞が発生していると推定することができる。また、対象リンクＬ１００のリンク速度に加えて周辺リンクＬ１０２や周辺リンクＬ１０９のリンク速度が所定の閾値以下であれば、周辺リンクＬ１０９，対象リンクＬ１００，周辺リンクＬ１０２が連続して渋滞していると推定することができる。
【０１６２】
以上説明したように、この発明にかかる交通状況推定プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、交通状況推定方法、および交通状況推定装置によれば、網羅性の高い交通状況の推定を簡単かつ低コストで実現することができる
【０１６３】
なお、本実施の形態で説明した交通状況推定方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。
【０１６４】
（付記１）道路ネットワークを構成する複数のリンクの中から、現在の移動速度が不明なリンクを検出させる検出工程と、
前記検出工程によって検出されたリンク（以下、「検出リンク」という）の周辺に存在する実周辺リンクの中から、前記検出リンクに対して所定の相関関係を有する周辺リンクを抽出させる抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された周辺リンクにおける移動速度を同一の日付時刻ごとに関連付けることにより、現在および過去の実績情報を生成させる生成工程と、
前記生成工程によって生成された現在の実績情報と過去の実績情報との類似度を、前記日付時刻ごとに算出させる類似度算出工程と、
前記類似度算出工程によって算出された類似度に基づいて、前記検出リンクの移動速度の推定値を算出させる推定値算出工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする交通状況推定プログラム。
【０１６５】
（付記２）前記抽出工程は、
前記検出リンクにおける移動速度および前記各実周辺リンクとの間に成立する相関係数に応じて前記周辺リンクを抽出させることを特徴とする付記１に記載の交通状況推定プログラム。
【０１６６】
（付記３）現在の日付時刻と、当該現在の日付時刻と交通状況が実質的に同一の過去の日付時刻と、を特定させる特定工程を、前記コンピュータに実行させ、
前記生成工程は、
前記周辺リンクにおける移動速度を前記特定工程によって特定された日付時刻ごとに関連付けることにより、前記現在および過去の実績情報を生成させることを特徴とする付記１または２に記載の交通状況推定プログラム。
【０１６７】
（付記４）前記取得工程は、
前記特定工程によって特定された日付時刻が属する月数と同じ月数の前記実績情報を取得させることを特徴とする付記３に記載の交通状況推定プログラム。
【０１６８】
（付記５）前記取得工程は、
前記特定工程によって特定された日付時刻が属する週数と同じ週数の前記実績情報を取得させることを特徴とする付記４に記載の交通状況推定プログラム。
【０１６９】
（付記６）前記取得工程は、
前記特定工程によって特定された日付時刻が七曜暦において属する曜日に応じた曜日および祝日であるか否かに応じて前記実績情報を取得させることを特徴とする付記３または４に記載の交通状況推定プログラム。
【０１７０】
（付記７）前記取得工程は、
前記特定工程によって特定された日付時刻における時刻に応じた前記実績情報を取得させることを特徴とする付記３〜６のいずれか一つに記載の交通状況推定プログラム。
【０１７１】
（付記８）前記周辺リンクの中に移動速度が不明なリンクがある場合に、当該不明なリンクにおける過去の移動速度を離散分布における確率変数とし、前記各確率変数と前記各確率変数の発生確率とに基づいて、前記不明なリンクにおける移動速度の期待値を算出させる期待値算出工程を前記コンピュータに実行させ、
前記生成工程は、
前記期待値算出工程によって算出された期待値を含む前記周辺リンクにおける移動速度を同一の日付時刻ごとに関連付けることにより、現在および過去の実績情報を生成させることを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載の交通状況推定プログラム。
【０１７２】
（付記９）前記類似度算出工程は、
前記周辺リンクの数と同じ次元数のユークリッド空間における、前記検出リンクと前記各周辺リンクとのユークリッド距離によってあらわされる前記類似度を、前記日付時刻ごとに算出させることを特徴とする付記１〜８のいずれか一つに記載の交通状況推定プログラム。
【０１７３】
（付記１０）前記推定値算出工程は、
前記類似度算出工程によって算出された類似度が最も高い実績情報と同じ日付時刻の移動速度を、前記検出リンクの移動速度として算出させることを特徴とする付記１〜９のいずれか一つに記載の交通状況推定プログラム。
【０１７４】
（付記１１）前記推定値算出工程は、
前記類似度算出工程によって算出された類似度が高い順に選択される所定数の実績情報と同じ日付時刻の移動速度の平均値を、前記検出リンクの移動速度として算出させることを特徴とする付記１〜９のいずれか一つに記載の交通状況推定プログラム。
【０１７５】
（付記１２）前記推定値算出工程は、
検出リンクの移動速度を被説明変数とし、周辺リンクの移動速度を説明変数とする重回帰分析によって得られる演算結果を、前記検出リンクの移動速度として算出させることを特徴とする付記１〜９のいずれか一つに記載の交通状況推定プログラム。
【０１７６】
（付記１３）付記１〜１２のいずれか一つに記載の交通状況推定プログラムを記録したコンピュータに読み取り可能な記録媒体。
【０１７７】
（付記１４）道路ネットワークを構成する複数のリンクの中から、前記リンクにおける現在の移動速度が不明なリンクを検出する検出工程と、
前記検出工程によって検出されたリンク（以下、「検出リンク」という）の周辺に存在する実周辺リンクの中から、前記検出リンクに対して所定の相関関係を有する周辺リンクを抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された周辺リンクにおける移動速度を同一の日付時刻ごとに関連付けた現在および過去の実績情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された現在の実績情報と過去の実績情報との類似度を、前記日付時刻ごとに算出する類似度算出工程と、
前記類似度算出工程によって算出された類似度に基づいて、前記検出リンクの移動速度の推定値を算出する推定値算出工程と、
を含んだことを特徴とする交通状況推定方法。
【０１７８】
（付記１５）道路ネットワークを構成する複数のリンクの中から、前記リンクにおける現在の移動速度が不明なリンクを検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出されたリンク（以下、「検出リンク」という）の周辺に存在する実周辺リンクの中から、前記検出リンクに対して所定の相関関係を有する周辺リンクを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された周辺リンクにおける移動速度を同一の日付時刻ごとに関連付けた現在および過去の実績情報を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された現在の実績情報と過去の実績情報との類似度を、前記日付時刻ごとに算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段によって算出された類似度に基づいて、前記検出リンクの移動速度の推定値を算出する推定値算出手段と、
を備えることを特徴とする交通状況推定装置。
【産業上の利用可能性】
【０１７９】
以上のように、この発明にかかる交通状況推定プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、交通状況推定装置、および交通状況推定方法は、現在の移動速度が不明なリンクにおける移動速度の推定に有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１８０】
【図１】この発明の実施の形態にかかる交通状況推定システムのシステム構成図である。
【図２】図１に示したコンピュータ装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】リンクの関係について説明する説明図（その１）である。
【図４】リンク情報実績データベースを示す説明図である。
【図５】リンクの関係について説明する説明図（その２）である。
【図６】実周辺リンク実績テーブルを示す説明図である。
【図７】相関係数テーブルを示す説明図（その１）である。
【図８】相関係数テーブルを示す説明図（その２）である。
【図９】周辺リンクテーブルを示す説明図である。
【図１０】対象リンクと周辺リンクとの関係を示す説明図である。
【図１１】対象実績テーブルを示す説明図である。
【図１２】対象日付時刻の決定方法について説明する説明図である。
【図１３】リンク情報実績ＤＢ、周辺リンクテーブル、および対象実績テーブルの関係を示す説明図である。
【図１４】現在リンク速度テーブルを示す説明図である。
【図１５】類似度演算結果テーブルを示す説明図である。
【図１６】現状酷似実績集合を示す説明図である。
【図１７】リンク速度の推定に用いるデータテーブル（その１）を示す説明図である。
【図１８】リンク速度の推定に用いるデータテーブル（その２）を示す説明図である。
【図１９】重回帰分析の元になるデータテーブルを示す説明図である。
【図２０】リンク相関テーブルを示す説明図である。
【図２１】回帰式テーブルを示す説明図である。
【図２２】リンク速度の補充に際しての前提条件について説明する説明図である。
【図２３】周辺リンクのリンク速度の期待値算出前後における現在リンク速度テーブルを示す説明図である。
【図２４】この発明の実施の形態にかかる交通状況推定装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２５】この発明の実施の形態にかかる交通状況推定装置の交通状況推定手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１８１】
１０１  交通状況推定装置
２４０２  検出部
２４０３  抽出部
２４０４  生成部
２４０５  類似度算出部
２４０６  推定値算出部
２４０７  特定部
２４０８  期待値算出部
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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