(57)【要約】      （修正有）【課題】確度が高く実用レベルの予測が可能な列車運転再開時間の予測方法及び予測システムを提供する。【解決手段】種々支障情報が鉄道事業者別及び路線別に集計され蓄積されたデータベースを用い、過去の支障の運転再開時間について、（ア）適切な時間間隔で区切って作成した運転再開時間の長さである度数と各度数の生起した回数をカウントした級数、もしくは、（イ）運転再開時間の長さとその順位（＝ランク）、をｘ軸とｙ軸にとった（イ−１）「べき乗」分布を示す確率密度分布の確率密度曲線、又は（イ−２）これと同等の「べき乗」分布を示す前記（イ−１）の両対数グラフ、を事前に作成し、新規支障発生の際、データベース蓄積情報から、新規の支障に対応する過去情報を読み出して「べき乗」分布を示す確率密度分布から復旧に要する時間を確率的に決定することにより、新規の支障の発生箇所の復旧時間を予測する構成である。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
鉄道事故・輸送障害・災害による列車運行の休止・遅延から復旧に至るまでの時間を予測する列車運転再開時間の予測方法において、
列車運行の休止及び／又は遅延の原因となる鉄道事故・輸送障害・災害の如き支障の発生箇所（鉄道事業者・路線情報を含む）・発生時刻・復旧時刻・支障の原因・路線毎の特定期間内の遅延回数の各情報が、鉄道事業者別及び路線別に集計され蓄積されたデータベースを構築し、
過去の支障の運転再開時間について、
（ア）これを適切な時間間隔で区切って作成した運転再開時間の長さである度数と各度数の生起した回数をカウントした級数、
もしくは、
（イ）運転再開時間の長さとその順位（＝ランク）、をｘ軸とｙ軸にとった（イ−１）「べき乗」分布を示す確率密度分布の確率密度曲線、又は（イ−２）これと同等の「べき乗」分布を示す前記（イ−１）の両対数グラフ、を事前に作成し、
新規の支障が発生した際に、前記データベースに蓄積された各情報の中から、当該新規の支障の鉄道事業者及び路線の区分に対応する過去情報を読み出して「べき乗」分布を示す確率密度分布から復旧に要する時間を確率的に決定することにより、該新規の支障の発生箇所の復旧時間を予測する構成であることを特徴とする列車運転再開時間の予測方法。
【請求項２】
確立密度曲線の精度の向上及び／又は当該路線の安全や復旧に関する漸進的及び非連続的な構造変化に対応するために、回帰分析の場合に回帰式の決定係数Ｒ2の如きデータから確率密度曲線へのフィットの程度をみながら、支障の事象のデータを「べき乗」分布の確立密度関数の計算式に継続的にフィードバックすることによって予測精度の向上をはかる機構を内蔵する構成であることを特徴とする請求項１に記載の列車運転再開時間の予測方法。
【請求項３】
前記確率密度分布を求めるための確立密度関数の諸指数を下記（ａ）〜（ｄ）に沿って事前に分類して算出し、復旧時間の予測の際に下記（ａ）〜（ｄ）に沿って確率分布を特定して用いる構成であることを特徴とする請求項１又は２に記載の列車運転再開時間の予測方法。
［指数の構成］
（ａ）鉄道事業者及び路線によって相違するカテゴリー区分けされた当該路線固有の特徴に基いて算出された「べき指数」又は直線回帰の係数。
（ｂ）鉄道事業者によって定型化された支障別及び支障のレベルによる対応に基く「べき指数」又は直線回帰の係数。
（ｃ）支障の種類によって相違する連鎖度に基く「べき指数」又は直線回帰の係数。
（ｄ）天候（気温、湿度、晴・曇・雨）、時間帯、曜日、経済状況によって相違する外的要因に基く「べき指数」又は直線回帰の係数。
【請求項４】
前記支障が、人身事故と該人身事故以外の全ての支障である非人身事故に分けられており、人身事故は線形近似の回帰式を用い、非人身事故は「べき乗」近似の回帰式を用いる構成であることを特徴とする請求項３に記載の列車運転再開時間の予測方法。
【請求項５】
前記支障が人身事故であり、
確立密度曲線の精度の向上及び／又は当該路線の安全や復旧に関する漸進的及び非連続的な構造変化に対応するために、回帰分析の場合に回帰式の決定係数Ｒ2の如きデータから確率密度曲線へのフィットの程度をみながら、障害事象のデータを直線回帰の計算式に継続的にフィードバックすることによって人身事故の際の予測精度の向上をはかる機構を内蔵する構成であることを特徴とする請求項４に記載の列車運転再開時間の予測方法。
【請求項６】
（１Ａ）新規に発生した支障の原因が人身事故以外の非人身事故の場合には鉄道事業者及び路線の過去支障データに基いた復旧時間の予測を行い、
（２）支障が発生した曜日と同じ曜日の過去支障データに基いた復旧時間の予測を行い、
前記（１Ａ）の予測により得られた確率と前記（２）の予測により得られた確率の平均から新規の支障の発生箇所の復旧時間を予測する構成であることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の列車運転再開時間の予測方法。
【請求項７】
（１Ｂ）新規に発生した支障の原因が人身事故の場合には人身事故の過去支障データに基いた復旧時間の予測を行い、
（２）支障が発生した曜日と同じ曜日の過去支障データに基いた復旧時間の予測を行い、
前記（１Ｂ）の予測により得られた確率と前記（２）の予測により得られた確率の平均から新規の支障の発生箇所の復旧時間を予測する構成であることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の列車運転再開時間の予測方法。
【請求項８】
鉄道事故・輸送障害・災害による列車運行の休止・遅延から復旧に至るまでの時間を予測する列車運転再開時間の予測システムにおいて、
列車運行の休止及び／又は遅延の原因となる鉄道事故・輸送障害・災害の如き支障の発生箇所（鉄道事業者・路線情報を含む）・発生時刻・復旧時刻・支障の原因・路線毎の特定期間内の遅延回数の各情報が、鉄道事業者別及び路線別に集計され蓄積されたデータベースを用いる手段と、
新規の支障が発生した際に、前記データベースに蓄積された各情報の中から、当該新規の支障の発生箇所・発生時刻・支障の原因に該等する事前に計算された確率の情報を読み出す手段と、
過去の支障の運転再開時間について、
（ア）これを適切な時間間隔で区切って作成した運転再開時間の長さである度数と各度数の生起した回数をカウントした級数、
もしくは、
（イ）運転再開時間の長さとその順位（＝ランク）、をｘ軸とｙ軸にとった（イ−１）「べき乗」分布を示す確率密度分布の確率密度曲線、又は、（イ−２）これと同等の「べき乗」分布を示す前記（イ−１）の両対数グラフ、を事前に作成する手段と、
度数及び級数を取って正規化した確立密度曲線からサービスに必要な再開時間の確率に基づいた予測を度数の区間の積分値を取ることによって得る手段、
とを有して構成される手段により、該新規の支障の発生箇所の復旧時間を予測する構成であることを特徴とする列車運転再開時間の予測システム。
【請求項９】
確立密度曲線の精度の向上及び／又は当該路線の安全や復旧に関する漸進的及び非連続的な構造変化に対応するために、回帰分析の場合には回帰式の決定係数Ｒ2の如きデータから確率密度曲線へのフィットの程度をみながら、支障の事象のデータを「べき乗」分布の確立密度関数の計算式に継続的にフィードバックすることによって予測精度の向上をはかる機構を内蔵する構成であることを特徴とする請求項８に記載の列車運転再開時間の予測システム。
【請求項１０】
前記確率密度分布を求めるための確率密度関数の諸指数を下記（ａ）〜（ｄ）に沿って事前に分類して算出し、復旧時間の予測の際に下記（ａ）〜（ｄ）に沿ってアルゴリズム的に支障状況を特定して用いる手段を有して構成されていることを特徴とする請求項８又は９に記載の列車運転再開時間の予測システム。
［指数の構成］
（ａ）鉄道事業者及び路線によって相違するカテゴリー区分けされた当該路線固有の特徴に基いて算出された「べき指数」又は直線回帰の係数。
（ｂ）鉄道事業者によって定型化された支障別及び支障のレベルによる対応に基く「べき指数」又は直線回帰の係数。
（ｃ）支障の種類によって相違する連鎖度に基く「べき指数」又は直線回帰の係数。
（ｄ）天候（気温、湿度、晴・曇・雨）、時間帯、曜日、経済状況によって相違する外的要因に基く「べき指数」又は直線回帰の係数。
【請求項１１】
前記支障が、人身事故と該人身事故以外の全ての支障である非人身事故に分けられており、人身事故は線形近似の回帰式を用い、非人身事故は「べき乗」近似の回帰式を用いる手段を有して構成されていることを特徴とする請求項１０に記載の列車運転再開時間の予測システム。
【請求項１２】
前記支障が人身事故であり、
確立密度曲線の精度の向上及び／又は当該路線の安全や復旧に関する漸進的及び非連続的な構造変化に対応するために、回帰分析の場合に回帰式の決定係数Ｒ2の如きデータから確率密度曲線へのフィットの程度をみながら障害事象のデータを直線回帰の計算式に継続的にフィードバックすることによって人身事故の際の予測精度の向上をはかる機構を内蔵する構成であることを特徴とする請求項１１に記載の列車運転再開時間の予測システム。
【請求項１３】
（１Ａ）新規に発生した支障の原因が人身事故以外の非人身事故の場合には鉄道事業者及び路線の過去支障データに基いた復旧時間の予測を行い、
（２）支障が発生した曜日と同じ曜日の過去支障データに基いた復旧時間の予測を行い、
前記（１Ａ）の予測により得られた確率と前記（２）の予測により得られた確率の平均から新規の支障の発生箇所の復旧時間を予測する手段を有して構されていることを特徴とする請求項８〜１２のいずれかに記載の列車運転再開時間の予測システム。
【請求項１４】
（１Ｂ）新規に発生した支障の原因が人身事故の場合には人身事故の過去支障データに基いた復旧時間の予測を行い、
（２）支障が発生した曜日と同じ曜日の過去支障データに基いた復旧時間の予測を行い、
前記（１Ｂ）の予測により得られた確率と前記（２）の予測により得られた確率の平均から新規の支障の発生箇所の復旧時間を予測する手段を有して構成されていることを特徴とする請求項８〜１２のいずれかに記載の列車運転再開時間の予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は列車運転再開時間の予測方法及び予測システムに関し、詳しくは鉄道事故・輸送障害・災害による列車運行の休止・遅延から復旧に至るまでの時間を「べき乗則」を用いて予測する方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、各鉄道事業者はコンピュータを用いた列車の運行管理システムを採用しており、かかる運行管理システムを利用した運行情報案内が行われている。
【０００３】
運行情報案内としては、各路線の各駅に利用者に向けて案内表示や構内放送等によって、列車の運行状況や運休・遅延等の情報が案内されている。また、インターネットを利用して鉄道事業者のウェブページや携帯電話サイトに運行状況や運休・遅延等の情報の案内を表示したり、電子メールによる各種情報の送信サービス等も行われている。
【０００４】
これらの運行情報案内では、より的確且つ迅速な案内が行われるように様々な工夫が施されているが、発生した運休や遅延がどの程度で復旧するのか、通常ダイヤにいつ頃戻るのかという予測情報を案内することはできていない。
【０００５】
従って、利用者は列車の支障発生時に支障がどの地点でいつ発生したかについては知ることはできるが、どの程度で復旧するのかという支障発生時に利用者にとって最も必要とする情報を得ることはできないものであった。
【０００６】
そこで、近年では復旧までの予測を行う技術が提案され始めている（例えば、特許文献１〜４参照）。
【０００７】
特許文献１には、復旧実績情報を蓄積した事故データベース内の情報から、発生した事故と発生状況が類似する事故の情報を探し出し、探し出した情報に基いて統計演算を行って復旧予測を行う技術が記載されている。
【０００８】
特許文献２には、過去の運転の混乱の原因と混乱の実績データとを保存するデータベース内の情報を参照して、発生した混乱の復旧時間の予測を行う技術が記載されている。
【０００９】
特許文献３には、交通システムの異常と異常発生時の環境に関する事象とその復旧に関する予測事象との関係を予めファジールールとして数値表現形式で記憶しているファジー知識ベースに基き、復旧に関する予測情報をファジー推論部によって求めることで復旧予測を行う技術が記載されている。
【００１０】
特許文献４には、過去の事故情報を蓄積した事故データベースに基き、発生した事故の状況に適合する事故情報を検索抽出し、統計演算（正規分布演算等）を行い仮復旧時間の平均μ・分散σを算出して、これを用いて時間経過に対する復旧確率を算出することで復旧予測を行う技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２００５−２８０５２４
【特許文献２】特開２００２−２６９２９１
【特許文献３】特開平０４−２１８８９８
【特許文献４】特許４２９１１９１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
特許文献１〜４の技術はいずれも過去事故情報のデータベースに基いて、１）復旧時間の平均値からの推定、２）類似事故からの類推、３）類似の要素の線形結合（ファジー集合の考え方）等の何れかの手法を用いた予測であるが、これらの予測方法及び予測システムは事故復旧時間の分布（確率密度曲線の形）を明示的・黙示的に正規分布（ガウス分布）と考えており、したがって原理的に確度が低く、実用レベルに達することができない。
【００１３】
本発明者らは当該技術について鋭意研究を続けた結果、過去の事故データ等を元にして、大小の事象（事象の大きさ）と級数（発生頻度もしくは回数）の間に「べき乗則」という固有の関係性が生じることを見出し、この「べき乗則」を用いて過去事故データから運転再開時間を算出したところ、実際の運転再開時間と「べき乗則」を用いた算出結果とが極めて近似していることが判った。尚、実際の運転再開時間と「べき乗則」を用いた算出結果とをカイ二乗適合度検定で実測した結果も、この「べき乗則」を用いた予測が統計的に有効であることが判った。
【００１４】
そこで本発明の課題は、確度が高く実用レベルの運転再開時間予測が可能な列車運転再開時間の予測方法及び予測システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記課題を解決する本発明は下記構成を有する。
【００１６】
１．鉄道事故・輸送障害・災害による列車運行の休止・遅延から復旧に至るまでの時間を予測する列車運転再開時間の予測方法において、
列車運行の休止及び／又は遅延の原因となる鉄道事故・輸送障害・災害の如き支障の発生箇所（鉄道事業者・路線情報を含む）・発生時刻・復旧時刻・支障の原因・路線毎の特定期間内の遅延回数の各情報が、鉄道事業者別及び路線別に集計され蓄積されたデータベースを構築し、
過去の支障の運転再開時間について、
（ア）これを適切な時間間隔で区切って作成した運転再開時間の長さである度数と各度数の生起した回数をカウントした級数、
もしくは、
（イ）運転再開時間の長さとその順位（＝ランク）、をｘ軸とｙ軸にとった（イ−１）「べき乗」分布を示す確率密度分布の確率密度曲線、又は（イ−２）これと同等の「べき乗」分布を示す前記（イ−１）の両対数グラフ、を事前に作成し、
新規の支障が発生した際に、前記データベースに蓄積された各情報の中から、当該新規の支障の鉄道事業者及び路線の区分に対応する過去情報を読み出して「べき乗」分布を示す確率密度分布から復旧に要する時間を確率的に決定することにより、該新規の支障の発生箇所の復旧時間を予測する構成であることを特徴とする列車運転再開時間の予測方法。
【００１７】
２．確立密度曲線の精度の向上及び／又は当該路線の安全や復旧に関する漸進的及び非連続的な構造変化に対応するために、回帰分析の場合に回帰式の決定係数Ｒ2の如きデータから確率密度曲線へのフィットの程度をみながら、支障の事象のデータを「べき乗」分布の確立密度関数の計算式に継続的にフィードバックすることによって予測精度の向上をはかる機構を内蔵する構成であることを特徴とする上記１に記載の列車運転再開時間の予測方法。
【００１８】
３．前記確率密度分布を求めるための確立密度関数の諸指数を下記（ａ）〜（ｄ）に沿って事前に分類して算出し、復旧時間の予測の際に下記（ａ）〜（ｄ）に沿って確率分布を特定して用いる構成であることを特徴とする上記１又は２に記載の列車運転再開時間の予測方法。
［指数の構成］
（ａ）鉄道事業者及び路線によって相違するカテゴリー区分けされた当該路線固有の特徴に基いて算出された「べき指数」又は直線回帰の係数。
（ｂ）鉄道事業者によって定型化された支障別及び支障のレベルによる対応に基く「べき指数」又は直線回帰の係数。
（ｃ）支障の種類によって相違する連鎖度に基く「べき指数」又は直線回帰の係数。
（ｄ）天候（気温、湿度、晴・曇・雨）、時間帯、曜日、経済状況によって相違する外的要因に基く「べき指数」又は直線回帰の係数。
【００１９】
４．前記支障が、人身事故と該人身事故以外の全ての支障である非人身事故に分けられており、人身事故は線形近似の回帰式を用い、非人身事故は「べき乗」近似の回帰式を用いる構成であることを特徴とする上記３に記載の列車運転再開時間の予測方法。
【００２０】
５．前記支障が人身事故であり、
確立密度曲線の精度の向上及び／又は当該路線の安全や復旧に関する漸進的及び非連続的な構造変化に対応するために、回帰分析の場合に回帰式の決定係数Ｒ2の如きデータから確率密度曲線へのフィットの程度をみながら、障害事象のデータを直線回帰の計算式に継続的にフィードバックすることによって人身事故の際の予測精度の向上をはかる機構を内蔵する構成であることを特徴とする上記４に記載の列車運転再開時間の予測方法。
【００２１】
６．（１Ａ）新規に発生した支障の原因が人身事故以外の非人身事故の場合には鉄道事業者及び路線の過去支障データに基いた復旧時間の予測を行い、
（２）支障が発生した曜日と同じ曜日の過去支障データに基いた復旧時間の予測を行い、
前記（１Ａ）の予測により得られた確率と前記（２）の予測により得られた確率の平均から新規の支障の発生箇所の復旧時間を予測する構成であることを特徴とする上記１〜５のいずれかに記載の列車運転再開時間の予測方法。
【００２２】
７．（１Ｂ）新規に発生した支障の原因が人身事故の場合には人身事故の過去支障データに基いた復旧時間の予測を行い、
（２）支障が発生した曜日と同じ曜日の過去支障データに基いた復旧時間の予測を行い、
前記（１Ｂ）の予測により得られた確率と前記（２）の予測により得られた確率の平均から新規の支障の発生箇所の復旧時間を予測する構成であることを特徴とする上記１〜５のいずれかに記載の列車運転再開時間の予測方法。
【００２３】
８．鉄道事故・輸送障害・災害による列車運行の休止・遅延から復旧に至るまでの時間を予測する列車運転再開時間の予測システムにおいて、
列車運行の休止及び／又は遅延の原因となる鉄道事故・輸送障害・災害の如き支障の発生箇所（鉄道事業者・路線情報を含む）・発生時刻・復旧時刻・支障の原因・路線毎の特定期間内の遅延回数の各情報が、鉄道事業者別及び路線別に集計され蓄積されたデータベースを用いる手段と、
新規の支障が発生した際に、前記データベースに蓄積された各情報の中から、当該新規の支障の発生箇所・発生時刻・支障の原因に該等する事前に計算された確率の情報を読み出す手段と、
過去の支障の運転再開時間について、
（ア）これを適切な時間間隔で区切って作成した運転再開時間の長さである度数と各度数の生起した回数をカウントした級数、
もしくは、
（イ）運転再開時間の長さとその順位（＝ランク）、をｘ軸とｙ軸にとった（イ−１）「べき乗」分布を示す確率密度分布の確率密度曲線、又は、（イ−２）これと同等の「べき乗」分布を示す前記（イ−１）の両対数グラフ、を事前に作成する手段と、
度数及び級数を取って正規化した確立密度曲線からサービスに必要な再開時間の確率に基づいた予測を度数の区間の積分値を取ることによって得る手段、
とを有して構成される手段により、該新規の支障の発生箇所の復旧時間を予測する構成であることを特徴とする列車運転再開時間の予測システム。
【００２４】
９．確立密度曲線の精度の向上及び／又は当該路線の安全や復旧に関する漸進的及び非連続的な構造変化に対応するために、回帰分析の場合には回帰式の決定係数Ｒ2の如きデータから確率密度曲線へのフィットの程度をみながら、支障の事象のデータを「べき乗」分布の確立密度関数の計算式に継続的にフィードバックすることによって予測精度の向上をはかる機構を内蔵する構成であることを特徴とする上記８に記載の列車運転再開時間の予測システム。
【００２５】
１０．前記確率密度分布を求めるための確率密度関数の諸指数を下記（ａ）〜（ｄ）に沿って事前に分類して算出し、復旧時間の予測の際に下記（ａ）〜（ｄ）に沿ってアルゴリズム的に支障状況を特定して用いる手段を有して構成されていることを特徴とする上記８又は９に記載の列車運転再開時間の予測システム。
［指数の構成］
（ａ）鉄道事業者及び路線によって相違するカテゴリー区分けされた当該路線固有の特徴に基いて算出された「べき指数」又は直線回帰の係数。
（ｂ）鉄道事業者によって定型化された支障別及び支障のレベルによる対応に基く「べき指数」又は直線回帰の係数。
（ｃ）支障の種類によって相違する連鎖度に基く「べき指数」又は直線回帰の係数。
（ｄ）天候（気温、湿度、晴・曇・雨）、時間帯、曜日、経済状況によって相違する外的要因に基く「べき指数」又は直線回帰の係数。
【００２６】
１１．前記支障が、人身事故と該人身事故以外の全ての支障である非人身事故に分けられており、人身事故は線形近似の回帰式を用い、非人身事故は「べき乗」近似の回帰式を用いる手段を有して構成されていることを特徴とする上記１０に記載の列車運転再開時間の予測システム。
【００２７】
１２．前記支障が人身事故であり、
確立密度曲線の精度の向上及び／又は当該路線の安全や復旧に関する漸進的及び非連続的な構造変化に対応するために、回帰分析の場合に回帰式の決定係数Ｒ2の如きデータから確率密度曲線へのフィットの程度をみながら障害事象のデータを直線回帰の計算式に継続的にフィードバックすることによって人身事故の際の予測精度の向上をはかる機構を内蔵する構成であることを特徴とする上記１１に記載の列車運転再開時間の予測システム。
【００２８】
１３．（１Ａ）新規に発生した支障の原因が人身事故以外の非人身事故の場合には鉄道事業者及び路線の過去支障データに基いた復旧時間の予測を行い、
（２）支障が発生した曜日と同じ曜日の過去支障データに基いた復旧時間の予測を行い、
前記（１Ａ）の予測により得られた確率と前記（２）の予測により得られた確率の平均から新規の支障の発生箇所の復旧時間を予測する手段を有して構されていることを特徴とする上記８〜１２のいずれかに記載の列車運転再開時間の予測システム。
【００２９】
１４．（１Ｂ）新規に発生した支障の原因が人身事故の場合には人身事故の過去支障データに基いた復旧時間の予測を行い、
（２）支障が発生した曜日と同じ曜日の過去支障データに基いた復旧時間の予測を行い、
前記（１Ｂ）の予測により得られた確率と前記（２）の予測により得られた確率の平均から新規の支障の発生箇所の復旧時間を予測する手段を有して構成されていることを特徴とする上記８〜１２のいずれかに記載の列車運転再開時間の予測システム。
【発明の効果】
【００３０】
請求項１又は８に示す発明によれば、確度が高く実用レベルの運転再開時間予測が可能な列車運転再開時間の予測方法及び予測システムを提供することができる。
【００３１】
請求項２または９に示す発明によれば、支障の事象のデータを継続的にフィードバックすることによって、確率密度曲線の精度の向上及び／又は当該路線の安全や復旧時間の短縮に関する漸進的及び非連続的な構造変化に対応することができるので、復旧時間の予測の高い確度を維持することができる。
【００３２】
請求項３または１０に示す発明によれば、列車運行の休止・遅延の原因となる様々な種類の支障に対して確度の高い復旧時間の予測を行うことができる。
【００３３】
請求項４又は１１に示す発明によれば、救助・現場検証・現場回復の復旧時間が長引く人身事故の場合に事故対応が鉄道事業者によってマニュアル化されているため、より確度の高い復旧時間の予測を行うことができ、人身事故以外の支障に対しても支障の種類に応じて確度の高い復旧時間の予測を行うことができる。
【００３４】
請求項５は１２に示す発明によれば、人身事故に対する安全や復旧時間の短縮に関する漸進的及び非連続的な取組みを鉄道事業者が行なった場合に、当該取組みから生ずる構造変数の変化を入力することで算出補正を行うことができるので、人身事故の際の復旧時間の予測の高い確度を維持することができる。
【００３５】
請求項６又は１３に示す発明によれば、支障原因が人身事故以外である場合の復旧時間の予測の確度を高めることができる。
【００３６】
請求項７又は１４に示す発明によれば、支障原因が人身事故である場合の復旧時間の予測の確度をより高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明に係る列車運転再開時間の予測方法を用いた予測例を示す概略説明図
【図２】本発明に係る列車運転再開時間の予測システムの一実施例を示す構成図
【図３】ＪＲ山手線における列車運転再開時間（２５分以上の場合）の対数グラフの一例を示す図
【図４】ＪＲ山手線における列車運転再開時間（２５分未満の場合）の対数グラフの一例を示す図
【図５】種々の鉄道事業者／路線の「べき乗」分布パラメータグラフの一例を示す図
【図６】ＪＲ中央線快速（東京−高尾間）の人身事故の場合の列車運転再開時間の対数グラフの一例を示す図
【図７】ＪＲ東海道新幹線の人身事故の場合の列車運転再開時間の対数グラフの一例を示す図
【図８】種々の鉄道事業者/路線の線形回帰パラメータグラフの一例を示す図
【図９】月曜日に発生した支障における列車運転再開時間（２５分以上）の対数グラフの一例を示す図
【図１０】月曜日に発生した支障における列車運転再開時間（２５分未満）の対数グラフの一例を示す図
【図１１】曜日毎の「べき乗」分布パラメータグラフの一例を示す図
【図１２】曜日毎（火曜日の場合）の列車運転再開時間の対数グラフの一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００３８】
本発明に係る列車運転再開時間の予測方法（以下、単に予測方法ということもある。）及び列車運転再開時間の予測システム（以下、単に予測システムということもある。）は、列車運行の休止及び／又は遅延の原因となる鉄道事故・輸送障害・災害の如き支障の発生箇所（鉄道事業者・路線情報を含む）・発生時刻・復旧時刻・支障の原因・路線毎の特定期間内の遅延回数の各情報が鉄道事業者別及び路線別に集計され蓄積されたデータベースを用い、「べき乗則」を用いることによって、復旧に至るまでの時間を予測する方法及びシステムである（図１及び図２参照）。
【００３９】
本発明の予測方法は、
過去の支障の運転再開時間について、
（ア）これを適切な時間間隔で区切って作成した運転再開時間の長さである度数と各度数の生起した回数をカウントした級数、
もしくは、
（イ）運転再開時間の長さとその順位（＝ランク）、をｘ軸とｙ軸にとった（イ−１）「べき乗」分布を示す確率密度分布の確率密度曲線、又は（イ−２）これと同等の「べき乗」分布を示す前記（イ−１）の両対数グラフ、を事前に作成し、
新規の支障が発生した際に、前記データベースに蓄積された各情報の中から、当該新規の支障の鉄道事業者及び路線等の区分に対応する過去情報を読み出して「べき乗」分布を示す確率密度分布から復旧に要する時間を確率的に決定することにより、該新規の支障の発生箇所の復旧時間を予測する構成である。
【００４０】
また、本発明の予測システムは、
前記データベースを用いる手段と、
新規の支障が発生した際に、前記データベースに蓄積された各情報の中から、当該新規の支障の発生箇所・発生時刻・支障の原因に相当する事前に計算された確率の情報を読み出す手段と、
過去の支障の運転再開時間について、
（ア）これを適切な時間間隔で区切って作成した運転再開時間の長さである度数と各度数の生起した回数をカウントした級数、
もしくは、
（イ）運転再開時間の長さとその順位（＝ランク）、をｘ軸とｙ軸にとった（イ−１）「べき乗」分布を示す確率密度分布の確率密度曲線、又は、（イ−２）これと同等の「べき乗」分布を示す前記（イ−１）の両対数グラフ、を事前に作成する手段と、
度数及び級数を取って正規化した確立密度曲線からサービスに必要な再開時間の確率に基づいた予測を度数の区間の積分値を取ることによって得る手段、
とを有して構成される手段により、該新規の支障の発生箇所の復旧時間を予測する構成である。
【００４１】
更に本発明の予測方法及び予測システムは、復旧時間の予測確度を高く維持するために、
確立密度曲線の精度の向上及び／又は当該路線の安全や復旧に関する漸進的及び非連続的な構造変化に対応するために、回帰分析の場合には回帰式の決定係数Ｒ2の如きデータから確率密度曲線へのフィットの程度をみながら、障害事象のデータを「べき乗」分布の確立密度関数の計算式に継続的にフィードバックすることによって予測精度の向上をはかる機構を内蔵する構成であることが好ましい。
【００４２】
本発明の予測方法、予測システムを実行する際に用いられるシステム構成の一実施例としては、図２に示すように、復旧時間の予測を行う予測装置ＰＣと、該予測装置ＰＣにインターネット等のネットワークを介して接続されることで支障が発生した際に当該発生した支障についての情報を発する各鉄道事業者と、各鉄道事業者からの運行情報（種々の支障情報）が蓄積されると共に新規の支障の発生の際にインターネット等のネットワークを介して接続されることで蓄積された過去支障情報から新規に発生した支障に対応する過去支障情報が予測装置ＰＣによって読み出される支障データベースと、を有して構成されている。システムを構成する予測装置ＰＣはインターネット等のネットワークを介して通信を行う一般的なネットワークシステムに必要なＰＣやサーバ等の構成を有するものを用いることができる。
【００４３】
本発明に用いられるデータベースとしては、鉄道情報（各路線の運行遅延や運転見合わせ等の情報）・天気予報・注意報・警報・地震情報・台風情報・火山情報・火災情報等の災害情報の提供を主として行う株式会社レスキューナウが保有するデータベース（支障の発生箇所・発生時刻・復旧時刻・原因が記述されているデータベース）を一例として挙げることができる。
【００４４】
復旧時間の予測のアルゴリズム及びその元となる確率分布は、（１）事故（支障）及び事故連鎖の範囲及びパターン（構造）、並びに、（２）復旧努力のパターン（構造）を反映するものであり、事故連鎖と復旧の構造は、ａ．運行本数、線路の状況（例えば、レールのカーブの曲率や分岐器、プラットフォームの形状等）、踏切や信号、自動列車停止装置の導入等の路線に固有の特徴、ｂ．鉄道事業者の支障対応の定型化、ｃ．支障の原因、ｄ．天候、時間、曜日、経済状況等の外的要因によって変化するものである。従って、本発明では、前記確率密度分布を求めるための確立密度関数の諸指数を下記（ａ）〜（ｄ）に沿って事前に分類して算出し、復旧時間の予測の際に下記（ａ）〜（ｄ）に沿って確率分布を特定して用いる構成であることが好ましい。
［指数の構成］
（ａ）鉄道事業者及び路線によって相違するカテゴリー区分けされた当該路線固有の特徴に基いて算出された「べき指数」又は直線回帰の係数。
（ｂ）鉄道事業者によって定型化された支障別及び支障のレベルによる対応に基く「べき指数」又は直線回帰の係数。
（ｃ）支障の種類によって相違する連鎖度に基く「べき指数」又は直線回帰の係数。
（ｄ）天候（気温、湿度、晴・曇・雨）、時間帯、曜日、経済状況によって相違する外的要因に基く「べき指数」又は直線回帰の係数。
【００４５】
前記（ａ）については、ＪＲであるか私鉄であるか、私鉄の場合には関東であるか、関西であるか、その他の地方であるか、更には私鉄の会社毎に分類することが挙げられ、会社毎の分類だけでなく、路線によっても種々条件が変化するため、路線毎に細分類することが挙げられる。
【００４６】
前記（ｂ）については、復旧時間に最も影響するのは支障が発生した際の広がり（支障の連鎖度）であり、各鉄道事業者は迅速な復旧のために事故対応を定型化（マニュアル化）しており、支障の連鎖度の長短によって定型化の効果が異なることが判明している。例えば、人身事故（鉄道自殺を含む）は、列車事故を含む支障の中で最も遅延をもたらす要因であり、救助→現場検証→現場回復という手順を経たダイヤの復旧にはかなりの時間を要するものとなっているが、事象が明確であり対応の定型化が有効であり更に事故が現場に局限されるため支障連鎖度が低いという特徴を有している。従って、定型化が有効であるが故に遅延は事故の大きさに比例して段階的に決定されるものとなっている。
また茲で、支障が、人身事故の場合には特に定型化が有効であることからその予測に際しては線形近似の回帰式を用いることが好ましく、該人身事故以外の全ての支障である非人身事故の場合には「べき乗」近似の回帰式を用いることが好ましいものとなっている。
【００４７】
各鉄道事業者は、当然のことながら支障の軽減乃至はゼロ化を目指しており、安全や復旧時間の短縮に関する対策への取組みが行われている。かかる対策を講じることによって支障が発生した場合の復旧時間も短縮化されるため、当該対策が講じられた際には、該対策によって生ずる構造変化を組み込むことで予測確度を補正することが好ましい。この補正によって、予測確度をより高く維持することができる。構造変数の変化については、回帰分析の場合には回帰式の決定係数Ｒ2等、データから確率密度曲線へのフィットの程度をみながら、回帰直線の計算式に加えたり、前記（ａ）、（ｃ）、（ｄ）の変数の追加・削除、或いは組合せの変更等によって補正することが好ましい。
【００４８】
前記（ｃ）については、支障の種類によって連鎖度が相違するため、例えば、下記するように分類することが好ましい。
（ｃ−１）人身事故：
人身事故、転落・接触事故、等
（ｃ−２）路線・車両関連による支障：
信号関係故障、ポイント故障、架線支障、架線凍結、踏切事故、踏切支障、車両故障、車輪空転、ホームドア故障、線路支障、沿線火災、発煙、停電、脱線事故、乗務員支障、混雑、等
（ｃ−３）運行関連による支障：
安全確認、車両点検、ホームドア点検、線路内点検、踏切内点検、信号関係点検、架線点検、救護活動、車内点検、安全確認、等
（ｃ−４）気象関連による支障：
雨、大雨、強風、霧、濃霧、落雷、雪、大雪、暴風雪、台風、地震、波、高波、等
（ｃ−５）運行・運用関連による支障：
混雑、工事、等
【００４９】
前記（ｄ）については、鉄道事業者及び路線自体によって生ずる支障ではなく、下記するような外的要因によって発生した支障の連鎖度が変位するため、例えば、下記するように分類することが好ましい。
（ｄ−１）天候：気温、湿度、晴、曇、雨
（ｄ−２）時間帯、曜日、経済状況
【００５０】
以上の構成を有する本発明の予測方法及び予測システムによって、新規に発生した支障の復旧時間の予測は、例えば、図１に示すように、事故・障害・災害の如き支障の発生により予測が開始される。
【００５１】
先ず、支障が発生した際に、前記（ａ）分類である発生した支障と同じ鉄道事業者及び路線に関する情報がデータベースに照会され、前記（ｂ）分類である支障別及び支障のレベルによる対応に基く指数、前記（ｃ）分類である支障の種類によって相違する連鎖度に基く指数、前記（ｄ）分類である外的要因に基く指数、特に人身事故であるか非人身事故であるかによって相違する情報が読み出され、読み出された情報に基き確率密度曲線を特定し、この確率密度曲線から復旧時間を予測することができる。
【００５２】
図１に示す確率密度曲線では、横軸に度数（運転見合わせから復旧再開までの時間を５分、１０分・・・・・６０分の如き一定間隔で区切った値）、縦軸に級数（各度数が生起する割合）を取って正規化（曲線の積分値が１となる。）になるようにしている。従って、復旧時間が５〜１０分となる確率はこの区間（ｘ軸上の５〜１０分の区間）における曲線の積分値を取ることによって得ることができる。１０〜１５分、その他の時間についても同様であり、この数値を使って復旧時間の予測を行う。
【００５３】
特に、人身事故の場合は、過去の人身事故のデータに基いた復旧時間の予測を行い、当該支障の発生時と近似対応する外的要因を有する過去のデータ（例えば、支障が発生した曜日と同じ曜日の過去のデータ。）に基いた復旧時間の予測を行い、得られた両者の確率の平均から復旧時間の予測を行うものである。
【００５４】
特にまた、前記（ａ）の鉄道事業者及び路線に基づく過去のデータを第１カテゴリーとし、当該支障の発生時と近似対応する外的要因を有する過去のデータを第２カテゴリー（例えば、支障が発生した曜日と同じ曜日の過去のデータ。）とする等、カテゴリーの分岐図に基いて事前に個別に計算された確率分布曲線を用いて復旧時間の予測を行うものである。
【実施例】
【００５５】
以下、本発明の予測方法及び予測システムを用いて種々条件の支障発生における予測例を表１〜表３、図３〜図１３を用いて示す。
【００５６】
表１は、ＪＲ山手線、ＪＲ中央線快速（東京−高尾）、小田急小田原線、ＪＲ東海道新幹線、西武新宿線、名鉄名古屋本線、大阪環状線について各数値から決定係数Ｒ2を求めた表である。また、図５に「べき乗」分布パラメータグラフを示す。
【００５７】
【表１】
2012030756.tif 000003
【００５８】
表１及び図５中のＪＲ山手線について、復旧までの再開所要時間が２５分以上の場合を図３に、２５分未満の場合を図４に、列車運転再開時間の対数グラフを各々示す。
【００５９】
復旧までの時間が２５分以上の場合については決定係数Ｒ2が０．９６３６と高く、予測ツールとして実用上全く問題の無いレベルになっていることが判る（回帰分析の決定係数Ｒ2については０．９０以上を実用上充分なレベルとした。）。
尚、２５分未満という支障発生時の遅延時間としては軽度の場合については、決定係数Ｒ2が０．７６８２と低いが、２５分未満の遅延については実際上影響が少なく、必要に応じて２５分以上の場合の回帰式を延長することにより確立密度分布を予測することで確率を絞り込むことができる。
【００６０】
次に表２は、ＪＲ山手線、ＪＲ中央線快速（東京−高尾）、小田急小田原線、ＪＲ東海道新幹線、西武新宿線、名鉄名古屋本線、大阪環状線について、人身事故発生時の各数値から決定係数Ｒ2を求めた表である。また、図８に線形回帰パラメータグラフを示す。
【００６１】
【表２】
2012030756.tif 000004
【００６２】
表２及び図８中のＪＲ中央線快速（東京−高尾）の人身事故発生時の列車運転再開時間の対数グラフを図６に、同じくＪＲ東海道新幹線の人身事故発生時の列車運転再開時間の対数グラフを図７に、各々示す。
【００６３】
図６では決定係数Ｒ2が０．９２５、図７では０．９６２６と高く、予測ツールとして実用上全く問題の無いレベルになっていることが判る。
【００６４】
次に表３は、月曜から日曜までの曜日毎について、支障発生時の各数値から決定係数Ｒ2を求めた表である。また、図１１に「べき乗」分布パラメータグラフを示す。
【００６５】
【表３】
2012030756.tif 000005
【００６６】
表３及び図１１中の月曜について、復旧までの再開所要時間が２５分以上の場合を図９に、２５分未満の場合を図１０に、列車運転再開時間の対数グラフを各々示す。また、図１２に火曜の２５分以上の場合の対数グラフを示す。
【００６７】
月曜については復旧までの時間が２５分以上の場合については決定係数Ｒ2が０．９６５３、火曜については０．９３９１と各々高く、予測ツールとして実用上全く問題の無いレベルになっていることが判る。
尚、２５分未満という支障発生時の遅延時間としては軽度の場合については、決定係数Ｒ2が０．８２５１と低いが、２５分未満の遅延については実際上影響が少なく、必要に応じて２５分以上の場合の回帰式を延長することにより確立密度分布を予測することで確率を絞り込むことができる。
【００６８】
以上、本発明に係る予測方法及び予測システムについて実施例に基き説明したが、本発明は上記実施例に限定されず、本発明の範囲内において種々の態様を採ることができる。
【００６９】
例えば、本発明が適用される交通機関は鉄道（列車）に限定されず、他の交通機関（航空、フェリー、高速道路・有料道路等）に適用する場合も本発明に包含される。
【図１】
2012030756.tif 000006
【図２】
2012030756.tif 000007
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2012030756.tif 000011
【図７】
2012030756.tif 000012
【図８】
2012030756.tif 000013
【図９】
2012030756.tif 000014
【図１０】
2012030756.tif 000015
【図１１】
2012030756.tif 000016
【図１２】
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