(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両が走行する対象道路上の複数の地点において、その各地点を時間経過と共に通過する車両数の累積である累積交通量データをそれぞれ測定する手段と、
これらの累積交通量データを測定する手段により得られた前記各地点の現時点までの累積交通量データから、前記各地点それぞれにおける将来の時点における累積交通量データを予測する手段と、
この累積交通量データを予測する手段により得られた前記複数地点のいずれか２地点における将来の累積交通量データにおいて、累積数が一致する２つの時点の時間差を、将来の前記２地点間の走行に要する時間として予測する手段とを具備し、
前記将来の累積交通量データを予測する手段は、前記複数地点のうち累積交通量を予測しようとする対象の地点における現時点までの累積交通量データに基づいてパラメータを決定した自己回帰モデルを使用して、当該地点の将来の時点における累積交通量データを予測することを特徴とする走行所要時間予測装置。
【請求項２】
前記将来の累積交通量データを予測する手段は、前記複数地点のうち累積交通量を予測しようとする対象の地点を含む少なくも２地点における現時点までの累積交通量データに基づいてパラメータを決定した自己回帰モデルを使用して、当該地点の将来の時点における累積交通量データを予測する手段であることを特徴とする請求項１に記載の走行所要時間予測装置。
【請求項３】
前記将来の累積交通量データを予測する手段は、前記複数地点のうち累積交通量を予測しようとする対象の地点を含む少なくも２地点における現時点までの累積交通量データと、さらに当該地点と前記累積交通量データを対象とした他の地点との間の走行所要時間データとに基づいてパラメータを決定した自己回帰モデルを使用して、当該地点の将来の時点における累積交通量データを予測する手段であることを特徴とする請求項１に記載の走行所要時間予測装置。
【請求項４】
車両が走行する対象道路上の複数の地点において、その各地点を時間経過と共に通過する車両数の累積である累積交通量データをそれぞれ測定する手段と、
これらの累積交通量データを測定する手段により得られた前記各地点の現時点までの累積交通量データから、前記各地点それぞれにおける将来の時点における累積交通量データを予測する手段と、
この累積交通量データを予測する手段により得られた前記複数地点のいずれか２地点における将来の累積交通量データにおいて、累積数が一致する２つの時点の時間差を、将来の前記２地点間の走行に要する時間として予測する手段とを具備し、
前記将来の累積交通量データを予測する手段は、前記複数地点のうち累積交通量を予測しようとする地点における現時点までの累積交通量データに基づいてパラメータを決定した多項式近似モデルを使用して、当該地点の将来の時点における累積交通量データを予測することを特徴とする走行所要時間予測装置。
【請求項５】
車両が走行する対象道路上の複数の地点において、その各地点を時間経過と共に通過する車両数の累積である累積交通量データをそれぞれ測定する手段と、
これらの累積交通量データを測定する手段により得られた前記各地点の現時点までの累積交通量データから、前記各地点それぞれにおける将来の時点における累積交通量データを予測する手段と、
この累積交通量データを予測する手段により得られた前記複数地点のいずれか２地点における将来の累積交通量データにおいて、累積数が一致する２つの時点の時間差を、将来の前記２地点間の走行に要する時間として予測する手段とを具備し、
前記将来の累積交通量データを予測する手段は、前記複数地点のうち累積交通量を予測しようとする地点における現時点までの累積交通量データに、所定の時間経過毎に重み係数を学習するニューラルネットワークを使用して、最新の重み係数を基に当該地点の将来の時点における累積交通量データを予測することを特徴とする走行所要時間予測装置。
【請求項６】
前記各地点における累積交通量データをそれぞれ測定する手段は、
有料道路の料金収受システムのデータを使用して、各出入口料金所を通過する車両の出入り及び対象通行方向を判別し、その出入口料金所の地点それぞれにおける通過交通量を算出、積算して累積交通量データとすることを特徴とする請求項１、４及び５のいずれか記載の走行所要時間予測装置。
【請求項７】
車両が走行する対象道路上の複数の地点において、その各地点を時間経過と共に通過する車両数の累積である累積交通量データをそれぞれ測定するステップと、
これらの累積交通量データを測定するステップにより得られた前記各地点の現時点までの累積交通量データから、前記各地点それぞれにおける将来の時点における累積交通量データを予測するステップと、
この累積交通量データを予測するステップにより得られた前記複数地点のいずれか２地点における将来の累積交通量データにおいて、累積数が一致する２つの時点の時間差を、将来の前記２地点間の走行に要する時間として予測するステップとを具備し、
前記将来の累積交通量データを予測するステップは、前記複数地点のうち累積交通量を予測しようとする地点における現時点までの累積交通量データ及び走行所要時間データに基づいてパラメータを決定した自己回帰モデルを使用して、当該地点の将来の時点における累積交通量データを予測することを特徴とする走行所要時間予測方法。
【請求項８】
車両が走行する対象道路上の複数の地点において、その各地点を時間経過と共に通過する車両数の累積である累積交通量データをそれぞれ測定するステップと、
これらの累積交通量データを測定するステップにより得られた前記各地点の現時点までの累積交通量データから、前記各地点それぞれにおける将来の時点における累積交通量データを予測するステップと、
この累積交通量データを予測するステップにより得られた前記複数地点のいずれか２地点における将来の累積交通量データにおいて、累積数が一致する２つの時点の時間差を、将来の前記２地点間の走行に要する時間として予測するステップとを具備し、
前記将来の累積交通量データを予測するステップは、前記複数地点のうち累積交通量を予測しようとする地点における現時点までの累積交通量データに基づいてパラメータを決定した多項式近似モデルを使用して、当該地点の将来の時点における累積交通量データを予測することを特徴とする走行所要時間予測方法。
【請求項９】
車両が走行する対象道路上の複数の地点において、その各地点を時間経過と共に通過する車両数の累積である累積交通量データをそれぞれ測定するステップと、
これらの累積交通量データを測定するステップにより得られた前記各地点の現時点までの累積交通量データから、前記各地点それぞれにおける将来の時点における累積交通量データを予測するステップと、
この累積交通量データを予測するステップにより得られた前記複数地点のいずれか２地点における将来の累積交通量データにおいて、累積数が一致する２つの時点の時間差を、将来の前記２地点間の走行に要する時間として予測するステップとを具備し、
前記将来の累積交通量データを予測するステップは、前記複数地点のうち累積交通量を予測しようとする地点における現時点までの累積交通量データに、所定の時間経過毎に重み係数を学習するニューラルネットワークを使用して、最新の重み係数を基に当該地点の将来の時点における累積交通量データを予測することを特徴とする走行所要時間予測方法。
【請求項１０】
前記各地点における累積交通量データをそれぞれ測定するステップは、
有料道路の料金収受システムのデータを使用して、各出入口料金所を通過する車両の出入り及び対象通行方向を判別し、その出入口料金所の地点それぞれにおける通過交通量を算出、積算して累積交通量データとすることを特徴とする請求項７、８及び９のいずれか記載の走行所要時間予測方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は道路交通システムに関し、特に、対象道路の複数地点間の走行所要時間の予測値を作成する装置と方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、道路上のある地点から他のある地点までを走行する時間である走行所要時間に関する情報は、道路に設置されている車両感知器を利用して測定した走行車両速度を用いて、単位区間の走行所要時間を算出し、この算出した各単位区間の走行所要時間を合計して対象路線の走行所要時間が求められる。
【０００３】
この他に、対象区間の両端において走行車両のナンバを画像認識することによりこの対象区間を実際に走行した各車両の実際の走行所要時間を測定するＡＶＩシステムが実用化されている。
【０００４】
しかしながら上記の方法はセンサが設置されていない路線では、走行所要時間情報が得られない。また、センサによっては、路線上に密に設置されていないと利用価値がある走行所要時間情報が得られない場合があった。
【０００５】
一方、高速道路においては、料金所から得られる情報を基に走行所要時間情報を演算する方法が研究されている。しかしながら、この方法に関しては、現時点では、“現在どれくらいの走行所要時間がかかっているか"という実績値を演算し、これをもとに走行所要時間情報を作成している。したがって、走行所要時間情報提供時点以降の将来の道路状況の変化を考慮しておらず、本来、走行所要時間情報として理想的である“今後、目的地点まで走行するために必要な走行所要時間"と比較すると精度が落ちる場合があった。
【０００６】
更に、料金収受システムが設置されている有料道路などで、料金所の通過時刻がわかる場合は、この通過時刻より実績走行所要時間を演算し、これをもとに走行所要時間パターンを作成し、類似パターン検索により走行所要時間を予測する方法等が提案されている。この方法を用いることで、過去のパターンより、将来どのようなパターン変化をするかを考慮し、予測を行うことができる。しかしながら、予測精度が過去の蓄積データに依存してしまうという課題があった。
【０００７】
交通量測定センサ等により、当日の交通状況を反映した各地点の累積交通量データのグラフを作成し、そのグラフの現在時点の傾きをそのまま直線で延長して予測した累積交通量データを用いて、各地点間の累積交通量と走行所要時間との関係から、走行所要時間を予測する。このように、二段階で予測する方法では、先に予測した累積交通量データの予測精度により、走行時間の予測結果が左右される。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
したがって、本発明は、これらの課題を解決するために、当日の対象道路の複数地点における、現時点までの時系列的な累積交通量データから、予測当日の交通状況の変化も考慮して、精度が向上した将来の累積交通量の予測を行い、しいては、走行所要時間の予測精度の向上を図った、走行所要時間予測装置を提供することを目的とするものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の走行所要時間予測装置は、車両が走行する対象道路上の複数の地点において、その各地点を時間経過と共に通過する車両数の累積である累積交通量データをそれぞれ測定する手段と、これらの累積交通量データを測定する手段により得られた前記各地点の現時点までの累積交通量データから、前記各地点それぞれにおける将来の時点における累積交通量データを予測する手段と、この累積交通量データを予測する手段により得られた前記複数地点のいずれか２地点における将来の累積交通量データにおいて、累積数が一致する２つの時点の時間差を、将来の前記２地点間の走行に要する時間として予測する手段とを具備し、前記将来の累積交通量データを予測する手段は、前記複数地点のうち累積交通量を予測しようとする対象の地点における現時点までの累積交通量データに基づいてパラメータを決定した自己回帰モデルを使用して、当該地点の将来の時点における累積交通量データを予測することを特徴とするものである。
【００１０】
さらに、上記本発明の走行所要時間予測装置においては、前記将来の累積交通量を予測する手段が、前記複数地点のうち累積交通量を予測しようとする対象の地点を含む少なくも２地点における現時点までの累積交通量データに基づいてパラメータを決定した自己回帰モデルを使用して、当該地点の将来の時点における累積交通量データを予測する手段であることを特徴とするものである。
【００１１】
さらに、上記本発明の走行所要時間予測装置においては、前記将来の累積交通量データを予測する手段が、前記複数地点のうち累積交通量を予測しようとする対象の地点を含む少なくも２地点における現時点までの累積交通量データと、さらに当該地点と前記累積交通量データを対象とした他の地点との間の走行所要時間データとに基づいてパラメータを決定した自己回帰モデルを使用して、当該地点の将来の時点における累積交通量データを予測する手段であることを特徴とするものである。
【００１２】
また、本発明の走行所要時間予測装置は、車両が走行する対象道路上の複数の地点において、その各地点を時間経過と共に通過する車両数の累積である累積交通量データをそれぞれ測定する手段と、これらの累積交通量データを測定する手段により得られた前記各地点の現時点までの累積交通量データから、前記各地点それぞれにおける将来の時点における累積交通量データを予測する手段と、この累積交通量データを予測する手段により得られた前記複数地点のいずれか２地点における将来の累積交通量データにおいて、累積数が一致する２つの時点の時間差を、将来の前記２地点間の走行に要する時間として予測する手段とを具備し、前記将来の累積交通量データを予測する手段は、前記複数地点のうち累積交通量を予測しようとする地点における現時点までの累積交通量データに基づいてパラメータを決定した多項式近似モデルを使用して、当該地点の将来の時点における累積交通量データを予測することを特徴とするものである。
【００１３】
また、本発明の走行所要時間予測装置は、車両が走行する対象道路上の複数の地点において、その各地点を時間経過と共に通過する車両数の累積である累積交通量データをそれぞれ測定する手段と、これらの累積交通量データを測定する手段により得られた前記各地点の現時点までの累積交通量データから、前記各地点それぞれにおける将来の時点における累積交通量データを予測する手段と、この累積交通量データを予測する手段により得られた前記複数地点のいずれか２地点における将来の累積交通量データにおいて、累積数が一致する２つの時点の時間差を、将来の前記２地点間の走行に要する時間として予測する手段とを具備し、前記将来の累積交通量データを予測する手段は、前記複数地点のうち累積交通量を予測しようとする地点における現時点までの累積交通量データに、所定の時間経過毎に重み係数を学習するニューラルネットワークを使用して、最新の重み係数を基に当該地点の将来の時点における累積交通量データを予測することを特徴とするものである。
【００１４】
さらに、上記本発明の走行所要時間予測装置においては、前記各地点における累積交通量データをそれぞれ測定する手段が、有料道路の料金収受システムのデータを使用して、各出入口料金所を通過する車両の出入り及び対象通行方向を判別し、その出入口料金所の地点それぞれにおける通過交通量を算出、積算して累積交通量データとすることを特徴とするものである。
【００１５】
本発明の走行所要時間予測方法は、車両が走行する対象道路上の複数の地点において、その各地点を時間経過と共に通過する車両数の累積である累積交通量データをそれぞれ測定するステップと、これらの累積交通量データを測定するステップにより得られた前記各地点の現時点までの累積交通量データから、前記各地点それぞれにおける将来の時点における累積交通量データを予測するステップと、この累積交通量データを予測するステップにより得られた前記複数地点のいずれか２地点における将来の累積交通量データにおいて、累積数が一致する２つの時点の時間差を、将来の前記２地点間の走行に要する時間として予測するステップとを具備し、前記将来の累積交通量データを予測するステップは、前記複数地点のうち累積交通量を予測しようとする地点における現時点までの累積交通量データ及び走行所要時間データに基づいてパラメータを決定した自己回帰モデルを使用して、当該地点の将来の時点における累積交通量データを予測することを特徴とする方法である。
【００１６】
また、本発明の走行所要時間予測方法は、車両が走行する対象道路上の複数の地点において、その各地点を時間経過と共に通過する車両数の累積である累積交通量データをそれぞれ測定するステップと、これらの累積交通量データを測定するステップにより得られた前記各地点の現時点までの累積交通量データから、前記各地点それぞれにおける将来の時点における累積交通量データを予測するステップと、この累積交通量データを予測するステップにより得られた前記複数地点のいずれか２地点における将来の累積交通量データにおいて、累積数が一致する２つの時点の時間差を、将来の前記２地点間の走行に要する時間として予測するステップとを具備し、前記将来の累積交通量データを予測するステップは、前記複数地点のうち累積交通量を予測しようとする地点における現時点までの累積交通量データに基づいてパラメータを決定した多項式近似モデルを使用して、当該地点の将来の時点における累積交通量データを予測することを特徴とする方法である。
【００１７】
また、本発明の走行所要時間予測方法は、車両が走行する対象道路上の複数の地点において、その各地点を時間経過と共に通過する車両数の累積である累積交通量データをそれぞれ測定するステップと、これらの累積交通量データを測定するステップにより得られた前記各地点の現時点までの累積交通量データから、前記各地点それぞれにおける将来の時点における累積交通量データを予測するステップと、この累積交通量データを予測するステップにより得られた前記複数地点のいずれか２地点における将来の累積交通量データにおいて、累積数が一致する２つの時点の時間差を、将来の前記２地点間の走行に要する時間として予測するステップとを具備し、前記将来の累積交通量データを予測するステップは、前記複数地点のうち累積交通量を予測しようとする地点における現時点までの累積交通量データに、所定の時間経過毎に重み係数を学習するニューラルネットワークを使用して、最新の重み係数を基に当該地点の将来の時点における累積交通量データを予測することを特徴とする方法である。
【００１８】
さらに、上記本発明の走行所要時間予測方法においては、前記各地点における累積交通量データをそれぞれ測定するステップが、有料道路の料金収受システムのデータを使用して、各出入口料金所を通過する車両の出入り及び対象通行方向を判別し、その出入口料金所の地点それぞれにおける通過交通量を算出、積算して累積交通量データとすることを特徴とする方法である。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００２０】
図１は、本発明の走行所要時間予測装置の全体構成を示すブロック図であり、図２は累積交通量の推移と走行所要時間予測の概念を示す図である。
【００２１】
本発明の走行所要時間予測装置は、図１（ｂ）に示す対象道路１５上の複数の地点、例えば地点Ａ、Ｂ、Ｃにそれぞれ設置した交通量測定センサ１６ａ〜１６ｃから交通量データを得る累積交通量測定手段１１と、この累積交通量に基いて前記複数の地点又は料金所のそれぞれにおける現時点以降の将来の累積交通量を予測する累積交通量予測手段１２と、この予測した累積交通量データから前記複数の地点又は料金所間の将来の走行所要時間を予測する走行所要時間予測手段１３とにより構成されている。
【００２２】
累積交通量測定手段１１は、各地点Ａ、Ｂ、Ｃを所定の単位時間内に通過する車両の台数を計測する車両感知器等であり、そのデータは所定時間にわたって累積され、保持して次の累積交通量予測手段１２へ出力する。
【００２３】
また、料金収受システムが設置されている有料道路に於いては、料金所を通過する車両の料金収受システムデータを利用できる場合、このデータから、センサによる計測に替えて各料金所の交通量、走行所要時間等のデータを得ることが可能で、累積交通量測定手段１１はこれ等のデータを取得して、次の累積交通量予測手段１２へ出力する。
【００２４】
次に累積交通量予測手段１２は、先ず、累積交通量測定手段が現在時刻ｔまでに収集した累積交通量データから、図２に示す横軸に経過時刻を、縦軸に累積交通量を採ったグラフで、例えば同図の“現在時刻ｔ"の左側部分のデータ２１ａ、２２ａのように、当日の各地点における現時点までの累積交通量の推移性状を解析する。すなわち、各地点の現時点までの累積交通量を時系列モデルと見なし、そのモデルのパラメータを決定する。次に、決定したパラメータを用いて、“現在時刻ｔ"の右側部分にある将来の累積交通量データ２１ｂ、２２ｂをそのモデルから予測する。
【００２５】
最後に、走行所要時間予測手段１３は、予測した将来の累積交通量データ２１ｂ、２２ｂを用いて、同図の“現在時刻ｔ"の右側に示すように、各地点の将来の累積交通量のグラフにおいて、下流地点の累積交通量データ２２ｂが上流地点の累積交通量２４と等しくなる下流地点の累積交通量２３になるのに要する時間２５、すなわち、時刻軸と平行な直線が各地点の累積交通量グラフと交わる線分の長さで表わされる時間Ｔｐを、その地点間の走行所要時間として予測する。
【００２６】
図３は、本発明の第１の実施形態を示すブロック図であり、図４は自己回帰モデルを使用した本実施形態の累積交通量予測の模式図である。
【００２７】
第１の実施形態は、図３のブロック図に示すように、対象道路の複数の地点に設置される車両感知器等の累積交通量を測定する手段１１と、この測定手段の出力を時間の経過と共に累積して交通量データとして磁気ドラムやハードディスク等に蓄積する手段１４と、この蓄積された各地点毎の交通量データを読み出して、この各地点毎の累積交通量の性状を時系列変化する自己回帰モデルとして、自己回帰モデルパラメータを決定する自己回帰モデルパラメータ決定手段３７と、この決定された自己回帰モデルから現在時刻ｔ以降の将来の累積交通量を予測する手段３２と、この予測した累積交通量から、前記複数地点間の走行所要時間を予測する手段１３とから構成される。
【００２８】
この実施形態の自己回帰モデルパラメータ決定手段３７は、時系列変化をする累積交通量Ｑａを自己回帰モデルとしてそのパラメータを決定するものである。この自己回帰モデルは、一般的に、以下に示す式１の形式で表される。
【数１】
0003753423.tif 000002
この自己回帰モデルは、１時点将来の測定値ｙ（ｋ＋Δｋ）を、過去の複数の時点ｋ、ｋ−Δｋ、ｋ−２Δｋ...における測定値ｙ（ｋ）、ｙ（ｋ−Δｋ）、ｙ（k-２Δｋ）...の線形結合として表わすもので、自己回帰モデルのパラメータａｎを自己回帰モデルパラメータ決定手段３７で決定する。なお、このパラメータａｎの決定方法にはいくつかの手法があるが、例えば、最も簡単な最少二乗アルゴリズムを利用する方法や、逆行列の演算を要せずオンラインでの演算が可能な逐次最少２乗アルゴリズム等が一般的に知られており、これで決定できる（文献「信号解析とシステム同定」、中溝高好著、コロナ社刊）。
【００２９】
ここで、複数の地点で測定した累積交通量データの各地点毎にこの自己回帰モデルを設定して、着目地点毎の自己回帰パラメータａｎ、ｂｎ、ｃｎ・・・・を先に述べたようにして決定する。
【００３０】
次に、自己回帰モデルによる累積交通量予測手段３２において、このパラメータａｎ（ｂｎ、ｃｎ）の決定された自己回帰モデルにより、式１を用いて現在時刻ｔ以降の将来の累積交通量データを、次の式２のように、時系列ｋをΔｔ、２Δｔ、３Δｔ・・・と増加させて予測する。
【数２】
0003753423.tif 000003
すなわち、図４に模式的に示すように、例えば、地点ａの予測時点（ｔ＋Δｔ）より以前の３時点の累積交通量Ｑａ（ｔ）、Ｑａ（ｔ−Δｔ）、Ｑａ（ｔ−２Δｔ）から、式２を用いてＱａ（ｔ＋Δｔ）を予測する。次の時点（ｔ＋２Δｔ）での予測は、先のＱａ（ｔ＋Δｔ）を含む３時点の累積交通量を用いて算出する。順次これを繰り返して将来の累積交通量を予測する。さらに、他の地点についても同様に累積交通量を予測する。
【００３１】
続いて、走行所要時間予測手段１３により、予測した将来の累積交通量データを基に、図２のように時刻と累積交通量の関係を示すことができる。ところで、この累積交通量を示す図２のグラフに於いて、走行所要時間Ｔｓ２６は、時刻（ｔ−Ｔｓ）に上流地点ａから下流地点ｂの間に存在する車両数Ｎｃ台２７の全てが下流地点ｂを通過するまでに要する時間で、この区間を通過するのに要する走行所要時間を示している。
【００３２】
この累積交通量と走行所要時間の関係を用いて、現在時刻ｔの上流地点ａの累積交通量データ点から下流地点ｂの累積交通量データ点へ時刻軸に平行な線分Ｔｐを、２つの地点間の走行所要時間２５として予測することができる。すなわち、予測した累積交通量データで上流地点の時刻ｔの累積交通量と下流地点の予測累積交通量が等しくなる時刻ｔ'を読み取り、Ｔｐ＝ｔ'−ｔをその地点間の走行所要時間の予測値とする。
【００３３】
本発明の第１の実施形態によれば、過去の日に蓄積したパターンに因らず、当日測定した累積交通量データの現在時刻ｔの数時点前までの測定に遡って、これ等のデータを利用した予測をするので、現在時点以降の累積交通量の予測精度が高く、しいては走行所要時間の予測も精度が高くなり、信頼性の高い走行所要時間の予測値が提供できる。
【００３４】
図５は本発明の走行所要時間予測装置の第２の実施形態の構成を示すブロック図である。この実施形態では、第１の実施形態における累積交通量の予測精度をさらに高めるために、自己回帰モデルを設定するデータの構成を拡大したものである。
【００３５】
第２の実施形態は、第１の実施形態と同様に、対象道路の複数の地点に設置される車両感知器等の累積交通量測定手段１１と、この測定手段の出力を時間の経過と共に累積して各地点の交通量データとして磁気ドラムやハードディスク等に蓄積する手段１４と、この蓄積された各地点毎の交通量データを読み出して、第１の実施形態とは異なり、累積交通量を予測しようとする地点、例えば、地点ａの累積交通量Ｑａと当該地点以外の地点、例えば地点ｂ、ｃの累積交通量Ｑｂ，Ｑｃとによる自己回帰モデルを設定し、この累積交通量の予測を各地点毎に設定して、当該地点以外の地点の累積交通量の性状も含めた時系列変数と見なす自己回帰モデルパラメータを決定する手段５７と、この決定された自己回帰モデルから現在時刻ｔ以降の各地点毎の将来の累積交通量を予測する手段５２と、この予測した累積交通量から前記複数地点の間を走行するのに要する時間を予測する手段１３とから構成される。
【００３６】
この実施形態で適用する予測しようとする地点以外の地点のデータも用いた自己回帰モデルは、以下に示す式３の形式で表される。
【数３】
0003753423.tif 000004
この自己回帰モデルは、１時点将来の当該地点ａの累積交通量Ｑａ（ｔ＋Δｔ）を、現在及び過去の時点ｔ、ｔ−Δｔ、ｔ−２Δｔ.....の測定値Ｑａ（ｔ）、Ｑａ（ｔ−Δｔ）、Ｑａ（ｔ−２Δｔ）....．と当該地点以外の地点の例えば地点ｂ及びｃの測定値Ｑｂ，Ｑｃの線形結合として表わすもので、自己回帰モデルのパラメータａｎ、ｂｎ、ｃｎを自己回帰モデルパラメータ決定手段５７で決定する。なお、このパラメータの決定方法は、前述の第１の実施形態と同様に、例えば、最少二乗アルゴリズムや、逐次最少２乗アルゴリズム等で決定できる。
【００３７】
次に、自己回帰モデルによる累積交通量予測手段５２では、このパラメータの決定された自己回帰モデルにより、第1の実施形態と同様に、式３の時刻変化分Δｔを逐次２Δｔ、３Δｔ・・・・と増加させて、現在時刻ｔ以降の等が地点毎の将来の時刻の累積交通量を順次予測する。さらに、当該地点を前記の各地点全てに設定して、各地点の累積交通量データを予測する。
【００３８】
続いて、予測した将来の累積交通量データを基に、第１の実施形態と同様に走行所要時間予測手段１３により、図２に示す累積交通量と走行所要時間の関係を用いて、現在時刻ｔの上流地点の累積交通量データ点から時刻軸に平行な線分Ｔｐとして、２つの地点間の走行所要時間の予測をする。
【００３９】
本発明の第２の実施形態によれば、上流及び下流の他の地点の累積交通量も参照する自己回帰モデルで、各地点毎の累積交通量を予測するので、当該地点以外の状況の波及を加味した予測となって、累積交通量をより高い精度で予測ができる。また、当該地点以外の地点での交通量が事前に参照され、予測の時間的ずれが補正されて、走行所要時間の予測の精度が向上する。
【００４０】
図６は本発明の第３の実施形態の構成を示すブロック図である。
【００４１】
第３の実施形態では、対象道路の複数の地点に設置される車両感知器等の累積交通量測定手段１１と、この交通量測定手段の出力を時間の経過と共に累積して交通量データとして磁気ドラムやハードディスク等に蓄積する手段１４と、車両感知器により測定した走行車両速度から算出して、走行所要時間を測定する走行所要時間測定手段６５と、この所要時間測定手段の出力を時間の経過と共に走行所要時間データとして磁気ドラムやハードディスク等に蓄積する手段６６と、この蓄積された交通量データと走行所要時間データとを読み出して、累積交通量を予測しようとする地点、例えば、地点ａの累積交通量データＱａ及び当該地点以外の例えば地点ｂ、ｃの累積交通量Ｑｂ，Ｑｃと、さらに、これ等の地点間、例えば地点間ａｂの走行所要時間Ｔｒとを用いる改良型自己回帰モデルとして、このモデルのパラメータを決定する手段６７と、この決定された改良型自己回帰モデルから現在時刻ｔ以降の将来の累積交通量を予測する手段６２と、この予測した累積交通量から前記複数地点の間を走行するのに要する時間を予測する手段１３とから構成される。なお、走行所要時間測定手段６５は、ＡＶＩシステム等により走行所要時間を得るものでもよい。
【００４２】
この第３の実施形態では、累積交通量を予測しようとする地点とそれ以外の地点の交通量データ及びこの地点間の走行所要時間データを用いた改良型自己回帰モデルを適用する。改良型自己回帰モデルは、以下に示す式４の形式で表される。
【数４】
0003753423.tif 000005
この改良型自己回帰モデルは、１時点将来の累積交通量を予測しようとする地点ａの累積交通量Ｑａ（ｔ＋Δｔ）を、現在及び過去の複数の時点ｔ、ｔ−Δｔ、ｔ−２Δｔ.....の測定値Ｑａ（ｔ）、Ｑａ（ｔ−Δｔ）、Ｑａ（ｔ−２Δｔ）....．と当該地点以外の地点ｂ及びｃの測定値Ｑｂ，Ｑｃと、これ等の地点間の走行所要時間Ｔｒ（ｔ）、Ｔｒ（ｔ−Δｔ）、Ｔｒ（ｔ−２Δｔ）....．との線形結合として表わすもので、改良型自己回帰モデルのパラメータａｎ、ｂｎ、ｃｎ、.....ｒｎを改良型自己回帰モデルパラメータ決定手段６７で決定する。なお、このパラメータの決定方法も、前述の第１及び第２の実施形態と同様に、例えば、最少二乗アルゴリズムや、逐次最少２乗アルゴリズム等で決定できる。
【００４３】
次に、改良型自己回帰モデルによる累積交通量予測手段６２では、このパラメータの決定された改良型自己回帰モデルにより、式４の時刻変化分Δｔを逐次２Δｔ、３Δｔ・・・・と増加させて、現在時刻ｔ以降の各地点毎の将来の時刻の累積交通量を順次予測する。
【００４４】
続いて、この予測した将来の各地点の累積交通量データを基に、前述の実施形態と同様に走行所要時間予測手段１３により、図２に示す累積交通量と走行所要時間の関係を用いて、現在時刻ｔの上流地点の累積交通量と下流地点の予測累積交通量が等しくなる時刻ｔ'を読み取り、Ｔｐ＝ｔ'−ｔをその地点間の走行所要時間とする予測をする。
【００４５】
本発明の第３の実施形態によれば、走行所要時間も含むめて適用した改良型自己回帰モデルにより、走行所要時間が加味されて累積交通量を予測するので、その予測精度がより高めらる。予測精度が高められた累積交通量データを基に予測する走行所要時間の予測精度も向上が図れる。
【００４６】
図７は、本発明の第４の実施形態の構成を示すブロック図である。この実施形態では、各地点の累積交通量の予測に、多項式近似モデルを適用するものである。
【００４７】
第４の実施形態は、対象道路の複数の地点に設置される車両感知器等の累積交通量測定手段１１と、この測定手段の出力を時間の経過と共に累積して交通量データとして磁気ドラムやハードディスク等に蓄積する手段１４と、この蓄積された交通量データを読み出して、累積交通量を多項式近似モデルとして、その多項式近似パラメータを決定する手段７７と、この決定されたパラメータの多項式近似モデルから現在時刻以降の将来の累積交通量データを予測する手段７２と、この予測した累積交通量データから前記複数地点の間を走行するのに要する時間を予測する手段１３とから構成される。
【００４８】
この実施形態では、先ず、累積交通量測定手段１１と累積交通量蓄積手段１４により当日の現在時刻ｔまでの累積交通量データを、第１の実施形態と同様に蓄積する。次に、第４の実施形態では、この蓄積されたデータを基に時系列関数として多項式近似を適用し、現在時点以降の累積交通量データを多項式近似モデルにより予測する。
【００４９】
多項式近似モデルは、一般的に以下に示す式５の形式で表される。
【数５】
0003753423.tif 000006
つまり、この多項式近似モデルは、累積交通量ｙを時刻ｘのｎ次多項式として近似するもので、多項式近似モデルのパラメータｇｎを多項式近似モデルパラメータ決定手段７７で決定する。このパラメータの決定方法にはいくつかの手法があるが、自己回帰モデルパラメータの決定と同様に、最少２乗アルゴリズムや逐次最少２乗アルゴリズムにより決定できる。なお、多項式近似モデルの次数は、対象道路の累積交通量の変化状況と当日の参照する過去交通量データにより予め設定される。
【００５０】
次に、多項式近似モデルによる累積交通量予測手段７２では、このパラメータの決定された多項式近似モデルにより、式５の時刻ｔ値を少しづつ増加させて、現在時刻ｔ以降の将来の累積交通量データを予測する。
【００５１】
続いて、走行所要時間予測手段１３により、予測した将来の累積交通量データを基に、第１乃至第３の実施形態と同様に図２に示す時刻と累積交通量の関係を用いて、現在時刻ｔの上流地点の累積交通量データ点から時刻軸に平行な下流地点の累積交通量データ点までの線分Ｔｐとして、２つの地点間の走行所要時間の予測をする。
【００５２】
本発明の第４の実施形態によれば、当日の累積交通量が複雑な変化をする場合においても、多項式次数を高くすることにより、累積交通量の変化に対する多項式近似モデルの近似性を高くすることができて、高い予測精度が得られる可能性がある。また、パラメータを決定すれば、予測時点の時刻データのみで予測ができる利点がある。
【００５３】
図８は、本発明の第５の実施形態の構成を示すブロック図であり、図９は、本実施形態で行うニューラルネットワークの学習の概念を示す図である。この実施形態は、各地点の累積交通量の予測に、ニューラルネットワークを適用するものである。
【００５４】
この実施形態は、対象道路の複数の地点に設置される車両感知器等の累積交通量測定手段１１と、この測定手段の出力を時間の経過と共に累積して交通量データとして磁気ドラムやハードディスク等に蓄積する手段１４と、この蓄積された交通量データを読み出して、重み係数を学習していくニューラルネットワーク学習手段８８と、この学習後の重み係数８７を採用したニューラルネットワークを用いて累積交通量を予測する手段８２と、この予測した累積交通量から前記複数地点の間を走行するのに要する時間を予測する手段１３とから構成される。
【００５５】
この実施形態では、前述の実施形態と同様に、交通量測定手段１１から出力される交通量データを、累積交通量蓄積手段１４により過去及び現在時刻の累積交通量データとして蓄積する。、この蓄積された累積交通量データをニューラルネットワーク学習手段８８が読み出して、これを時系列データとして所定の時間経過毎に、ニューラルネットワークの重み係数を学習する。すなわち、ニューラルネットワークの学習の概念を示す図９（ａ）のように、この学習では、現在時刻ｔに対し、時刻（ｔ−ｎΔｔ）・・・・時刻（ｔ−２Δｔ）、時刻（ｔ−Δｔ）での累積交通量Ｑａ（ｔ−ｎΔｔ）・・・・Ｑａ（ｔ−２Δｔ）、Ｑａ（ｔ−Δｔ）を入力とし、時刻（ｔ）の累積交通量Ｑａ（ｔ）を教師信号としてその誤差を基に重み係数をニューラルネットワークが学習する。
【００５６】
具体的なニューラルネットワークの学習方法としては、この誤差を基に、誤差逆伝搬法等により重み係数を変更していく方法があり（文献「ニューラルネットワーク情報処理」、麻生英樹著、産業図書刊）、これにより過去の時刻（ｔ−ｍΔｔ）以降から蓄積した累積交通量データを用いて、時刻（ｔ−ｋΔｔ）毎に繰り返し重み係数の学習が現在時刻ｔに至るまで行われ、最新の重み係数が決定される。
【００５７】
次に、累積交通量予測手段８２においては、同図（ｂ）のように、学習後の重み係数を用いたニューラルネットワークに、現在時刻（ｔ）までの累積交通量データＱａ（ｔ）を入力とし、演算されたニューラルネットワークの出力を現在時点以降の時刻（ｔ＋Δｔ）の累積交通量として予測する。さらに、この予測値をニューラルネットワークに用いて、入力を少しずらして時刻（ｔ＋２Δｔ）の累積交通量の予測値が演算可能で、順次これを繰り返して、将来の累積交通量の予測ができる。
【００５８】
最後に、この予測した将来の累積交通量データを基に、前述の実施形態と同様に走行所要時間予測手段１３により、図２に示す累積交通量と走行所要時間の関係を用いて、現在時刻ｔの上流地点の累積交通量データ点から時刻軸に平行な線分Ｔｐとして、２つの地点間の走行所要時間の予測をする。
【００５９】
本発明の第５の実施形態によれば、累積交通量の変化をニューラルネットワークの学習で当日の様態を捉えて、将来の累積交通量を学習後のニューラルネットワークにより予測するので、当日の交通量の性状がより反映されて、累積交通量の予測が高い精度でできる。さらに、これに基く走行所要時間の予測においてもより高い予測精度が得られる。
【００６０】
図１０は本発明の第６の実施形態の構成を示すブロック図である。
【００６１】
第６の実施形態は、有料道路等の課金のための料金収受システムが設けられている場合に実施される実施形態で、対象道路に必ずしも車両感知センサが設置されていなくて走行所要時間の予測が行える。
【００６２】
図１０に示すように、この実施形態は、料金収受システムデータ取得手段１１０と、料金収受システムデータ蓄積手段１１１と、累積交通量データ作成手段１０１と、累積交通量データ蓄積手段１０４と、走行所要時間データ作成手段１０５と、走行所要時間データ蓄積手段１０６とを備える。さらに、この蓄積された２つのデータから将来の累積交通量データを予測する対象モデルとして適用する第１乃至第５の実施形態で示した何れかの手法、例えば、改良型自己回帰モデルパラメータ決定手段１０７と、改良型自己回帰モデルによる累積交通量予測手段１０２と、走行所要時間予測手段１０３と、走行所要時間予測補正手段１０９とにより構成されている。
【００６３】
この実施形態では、累積交通量データ及び、走行所要時間データを有料道路の料金収受システムのデータを利用する。つまり、対象の有料道路の料金所を車両が通過するときに、通行料金を支払う料金収受システムで採用されている通行券には、通常、出入口料金所名（またはＩＤ）、出入口料金所通過時刻、車種等が記録されて、出口で回収される。出口料金所にて料金支払いをする時点に、この通行券に記録されたデータを取得して、例えば、出入口料金所の通過をカウントすれば、出入口（地点）の通過交通量を得ることができ、また、入口料金所通過時刻から出口料金所通過時刻までの時間を求めることで料金所（地点）間の走行所要時間が得られる。
【００６４】
料金収受システムデータ取得手段１１０は、車両が料金所で通行料金を清算するときに、この通行券に記録されたデータを全て読み込んだり、ＥＴＣからのデータを読み込む等の方法で、磁気ドラムやハードディスク等により構成される料金収受システムデータ蓄積手段１１１に蓄積保存する。
【００６５】
この蓄積された料金収受システムデータから所定の時間毎に、走行所要時間データ作成手段１０５が、各料金所（地点）間の走行所要時間を算出し、走行所要時間データとして、ハードディスク等の大容量のデータ保存装置で構成される走行所要時間データ蓄積手段１０６で蓄積する。なお、算出にあっては、同じ地点間でも個々の車両、運転者などの特性による分散があるので、単純平均値や移動平均値などの統計的処理を行うことは言うまでもない。
【００６６】
同様に、蓄積された料金収受システムデータから所定の時間毎に、累積交通量データ作成手段１０１が、出入口料金所（地点）通過交通量を算出、積算して累積交通量データとして、同じく大容量のデータ保存装置で構成される累積交通量データ蓄積手段１０４で蓄積する。
【００６７】
なお、料金所が対象道路の上り下りの区別無く徴収する形態である場合は、入口料金所データを参照して上り下りを判別して対象通行方向の交通量を演算・算出する。また、料金徴収方法に関連して料金収受システムから上り下りが判別できない場合には、最下流端の出口料金所の流出交通量と料金所間の走行所要時間により、擬似的に各料金所累積交通量を演算・算出して（電気学会；道路交通研究会資料ＲＴＡ−０１−１４「擬似累積交通量を用いた所要時間予測モデル」）、これを各料金所における累積交通量データとして累積交通量データ蓄積手段１０４で蓄積する。
【００６８】
この蓄積された各料金所（地点）の累積交通量及び走行所要時間のデータを読み出して、累積交通量の予測モデルに、例えば、改良型自己回帰モデルを使用して、改良型自己回帰モデルパラメータ決定手段１０７が、所定の時間間隔で、各料金所（地点）における将来の累積交通量の予測を行う改良型自己回帰モデルのパラメータを決定する。
【００６９】
次いで、改良型自己回帰モデルによる累積交通量予測手段１０２は、各料金所について決定したこのパラメータを用いて、各料金所での現時点以降の累積交通量を予測する。
【００７０】
さらに、走行所要時間予測手段１０３が、累積交通量予測手段１０２で予測した各料金所の累積交通量により、前述の実施形態と同様に図２による、現時点の上流料金所（地点）の累積交通量と同じ値の下流料金所（地点）の累積交通量データから、その時刻を抽出し、走行所要時間予測値とする。
【００７１】
さらに、走行所要時間予測補正手段１０９が、走行所要時間予測手段１０３から出力された予測値に対し、走行所要時間の時間的推移を考慮して予め設定した変化分の最大限界値Δｔｌｉｍを超えて、あり得ない走行所要時間の出力をした場合に、走行所要時間Ｔｐ（ｔ+Δｔ）をＴｐ（ｔ）−Δｔｌｉｍ≦Ｔｐ（ｔ＋Δｔ）≧Ｔｐ（ｔ）＋Δｔｌｉｍになるように補正して、出力する。
【００７２】
なお、この第６の実施形態の説明では、累積交通量の予測モデルとして、改良型自己回帰モデルを例に説明したが、料金収受システムデータ蓄積手段１１１に蓄積できるデータの内容に応じて、これ以外の既述の第１乃至第５の実施形態で使用した予測の何れのモデルでも、同様に適用ができて、将来の累積交通量データの予測精度を高めた予測ができることは言うまでもない。
【００７３】
本発明の第６の実施形態によれば、有料道路の料金収受システムデータが利用できる場合に、この料金収受システムのデータから当日の現在時刻までの累積交通量を算出できて、これ等から将来の累積交通量が高い予測精度で予測できる。この精度の高い累積交通量の予測により、走行所要時間も高い精度で予測することができる。また、この場合には、対象道路に交通量を測定するセンサを必ず設けることなく、累積交通量および走行所要時間の予測が行える利点もある。また、料金所の形態と料金収受システムデータ内容により累積交通量が算出できないときには、最下流料金所の流出交通量と各料金所間の走行所要時間とにより擬似の累積交通量を予測算出し、これによる走行所要時間の予測をすることもできる。
【００７４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、当日の対象道路の複数地点における、現時点までの時系列的な累積交通量データから、予測当日の交通量状況の変化を考慮して、予測精度の高い予測モデルを適用するので予測精度が向上した当日の将来の累積交通量の予測ができる。しいては、当日の走行所要時間の予測精度の向上を図った、走行所要時間が予測可能である走行所要時間予測装置及びその方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の走行所要時間予測装置の全体構成を示すブロック図。
【図２】累積交通量の推移と走行所要時間予測の概念を示す図。
【図３】本発明の走行所要時間予測装置の第１の実施形態の構成を示すブロック図。
【図４】本発明の第１の実施形態の自己回帰モデルによる累積交通量予測の模式図。
【図５】本発明の第２の実施形態の構成を示すブロック図。
【図６】本発明の第３の実施形態の構成を示すブロック図。
【図７】本発明の第４の実施形態の構成を示すブロック図。
【図８】本発明の第５の実施形態の構成を示すブロック図。
【図９】第３の実施形態で行うニューラルネットワークの学習の概念を示す図。
【図１０】本発明の第６の実施形態の構成を示すブロック図。
【符号の説明】
１１・・・累積交通量測定手段、
１２・・・累積交通量予測手段、
１３・・・走行所要時間予測手段、
１４・・・累積交通量データ蓄積手段、
１５・・・対象道路、
１６・・・車両感知器（センサ）、
２１ａ・・・上流地点の累積交通量の過去の測定値、
２１ｂ・・・上流地点の累積交通量の将来の予測値、
２２ａ・・・下流地点の累積交通量の過去の測定値、
２２ｂ・・・下流地点の累積交通量の将来の予測値、
２３・・・下流地点の将来の累積交通量が上流地点の時刻ｔにおける累積交通量に一致する時刻、
２４・・・上流地点の時刻ｔの累積交通量、
２５・・・時刻ｔに予測された下流地点までの走行所要時間、
２６・・・時刻ｔにおける上流地点から下流地点までの走行所要時間Ｔｓ、
２７・・・時刻ｔ−Ｔｓに上流地点と下流地点との間に存在した車両台数、
３２・・・自己回帰モデルによる累積交通量予測手段、
３７・・・自己回帰モデルパラメータ決定手段、
５２・・・複数地点データを用いた自己回帰モデルによる累積交通量予測手段、５７・・・複数地点データを用いた自己回帰モデルパラメータ決定手段、
６２・・・改良型自己回帰モデルによる累積交通量予測手段、
６５・・・走行所要時間測定手段、
６６・・・走行所要時間蓄積手段、
６７・・・改良型自己回帰モデルパラメータ決定手段、
７２・・・多項式近似モデルによる累積交通量予測手段、
７７・・・多項式近似モデルパラメータ決定手段、
８２・・・ニューラルネットワークによる累積交通量予測手段、
８７・・・ニューラルネットワークの重み、
８８・・・ニューラルネットワーク学習手段、
１１０・・・料金収受システムデータ取得手段、
１０１・・・累積交通量データ作成手段、
１０２・・・改良型自己回帰モデルによる累積交通量予測手段、
１０３・・・走行時間予測手段、
１０４・・・累積交通量データ蓄積手段、
１０５・・・走行所要時間データ作成手段、
１０６・・・走行所要時間データ蓄積手段、
１０７・・・改良型自己回帰モデルパラメータ決定手段、
１０９・・・走行所要時間予測補正手段、
１１１・・・料金収受システムデータ蓄積手段。
【図１】
0003753423.tif 000007
【図２】
0003753423.tif 000008
【図３】
0003753423.tif 000009
【図４】
0003753423.tif 000010
【図５】
0003753423.tif 000011
【図６】
0003753423.tif 000012
【図７】
0003753423.tif 000013
【図８】
0003753423.tif 000014
【図９】
0003753423.tif 000015
【図１０】
0003753423.tif 000016