VICS 蓄積データを用いた旅行時間短期予測手法に関する研究*
Short Term Travel Time Prediction Using Historical VICS Data*
舟橋 賢二**，西村 茂樹***，堀口 良太****，
赤羽 弘和*****，桑原 雅夫******，小根山 裕之*******by Kenji FUNABASHI, Shigeki NISHIMURA, Ryota HORIGUCHI,
Hirokazu AKAHANE, Masao KUWAHARA, and Hiroyuki ONEYAMA
１．はじめにそこで，本研究では 1 つのボトルネックに起因する渋滞

今日一般に提供されている旅行時間情報は現在の交通現象の影響を受けるリンクを抽出してグループ化し，予測状況を基に算出されており，渋滞状況が変化する時間帯

対象リンクの情報だけでなく関連するグループ内の他リン

では，運転者が事前に受け取った情報と，将来においてクの情報もあわせて類似性を判定することを試みた．渋滞

実際に体験する旅行時間が異なるという問題を抱えてい現象を大まかに捉えることにより，他リンクの渋滞状況の変る．より信頼性の高いサービス実現のためには，将来の交化と関連づけて，対象リンクの交通状況の変化を予測す通状況を予測する技術の確立が必要となる．予測に際しることができるため，リンクをまたがる渋滞の延伸や解消のては，過去の交通状況を蓄積しておき，現在の交通状況予測が可能となると期待される．と類似した過去の状況を将来値として代用する手法が考また，類似度を判定する対象時間帯についても検討がえられる．これまでにも様々な情報源について，蓄積情報必要である．偶発的なものを除けば，渋滞は日常的に繰りを利用した予測の研究が報告されている

1)2)

．

返し発生しており，直感的には過去の同時刻前後を比較

本研究では，道路交通管理者が収集する感知器情報かすることが有効であると考えられる．本研究では，対象時ら現在の旅行時間を推計している VICS 情報を利用した間帯の幅が予測結果へ与える影響を検証実験で評価し短期予測手法について報告する．本手法は，類似性を判ている．

定する空間的な範囲をボトルネック渋滞の影響範囲に限（２）蓄積旅行時間の平滑化定し，さらに時間的な範囲を現在の日時の特性から限定

VICS 旅行時間情報は 5 分ごとに更新されるリンク旅行することを特徴としている．以下に本手法の考え方と実デ時間の時系列情報であるが，観測手法の影響や交通状ータを用いた予測結果の検証実験について述べる．

態の特性により，短期的な変動が顕著なデータとなっている．類似性は渋滞現象の変化を適切に捉えるべきであり，２．本研究における旅行時間予測手法このような短期変動は取り除かれる必要がある．ここでは，（１）予測手法の概要

蓄積するリンク旅行時間情報に対して，平滑化，鮮明化な本研究の予測手法は，過去の蓄積データから旅行時間どの処理を施している．の変動パターンが類似している日を選び，その日のデー（３）ボトルネックリンクの抽出タを予測値として利用する．その際，類似性の判定をどの次に十分長い期間で蓄積された旅行時間情報から，ボリンクについて行うかで，予測結果が変わってくる．例えばトルネックリンクを抽出する．抽出に際しては，リンクごとに予測対象リンクのみの旅行時間データで類似性を判定す

渋滞を便宜的に検出するための閾値を設定する．閾値は，る場合，対象リンクが一旦渋滞してしまうと交通状況は変リンクごとに早朝（0 時から6 時）と深夜（22 時以降）の旅行化しないので，そのリンクの情報だけではいつ渋滞が解消

時間平均値を最小値とし，旅行時間の最大値との間に設されるのか予測できない．

定する．ここでは一次元分割探索とのアナロジーから，表キーワード：
旅行時間，予測，VICS
ナレッジ・アンド・テクノロジー(株)住友電気工業(株)正 員 ，工 博 ，( 株 ) アイ・トランスポー ト・ラボ，〒162-0824 東 京 都 新 宿 区 揚 場 町 2-12-404 ，TEL
03-5261-3077，E-mail horiguchi@i-transportlab.jp***** 正員，工博，千葉工業大学工学部****** 正員，工博，東京大学国際・産学共同研究センター******* 正員，工博，国土技術政策総合研究所
***
***
****

−１に示す 3 通りに設定した．
表−１ 閾値の設定方法
閾値名称①②③

計算方法

黄金比（上） （最小値＋最大値）
×（黄金比）
中央値（最小値＋最大値）
×0.5

黄金比（下） （最小値＋最大値）
×（1−黄金比）

図−１は東京都・新青梅街道上り・西東京市内区間を

ここで，符号化された渋滞状況からボトルネックリンクを構成するリンクの，ある一日の旅行時間変動および上述抽出する．ここでは，対象リンクとその下流に隣接するリンの閾値を用いて 2 値に符号化(渋滞が ON)したものである．

クのペアについて，5 分間ごとに符号化された渋滞状況を符号化された渋滞変動に細かい「割れ」が生じないよう，調べ，表−２に示す場合分けでポイントを加算していく．

図形融合処理により，近接する渋滞時間帯を1 つにまとめ
表−２ ボトルネック指数の加算ポイント
対象リンク下流リンク
加算ポイント①渋滞
渋滞−1②渋滞
非渋滞
1③非渋滞
渋滞
0④
非渋滞
非渋滞
0てある．

リンク番号：7012

700

旅行時間 [秒]

600
500
400
300
200

リンクごとに加算された合計ポイント数を「ボトルネック指

100
00:00

3:00

6:00

9:00

12:00

15:00

18:00

21:00

数」と呼ぶ．この値が大きいと渋滞時に下流側が非渋滞である傾向が強いので，ボトルネックである可能性が高い．

黄金比(上)

また負側に小さい方が，下流からの渋滞が影響する度合いが高いといえる．
そこで，どの閾値を使ってボトルネック指数の計算を行う

中央値べきかを図−１の例を使って考察する．表−３は各リンク
0:00

3:00

6:00

9:00

12:00 15:00 18:00 21:00のボトルネック指数を 3 種類の閾値で求めた結果である．

黄金比（下）「(上)×(下)」は，対象リンクは「黄金比(上)」を，下流リン

リンク番号：
7013

2500

クは「黄金比(下)」を使ったものである．

旅行時間 [秒]

2000
1500
1000

表−３500
00:00

3:00

6:00

9:00

12:00

15:00

18:00

21:00

黄金比(上)

黄 金 比 (上 )各リンクのボトルネック指数
7012

7013

7014

7015

7016

129029―中央値

2029048―

黄 金 比 (下 )

-28

87

067

―

( 上 ) × (下 )

-7

9029―

中央値

例えば図−１のリンク7015 では，9:30〜12:00 において
0:00

3:00

6:00

9:00

12:00 15:00 18:00 21:00

黄金比（下）

況を見ると，黄金比(上)は渋滞が最も激しいピークを捉え
リンク番号：
7015

350ているのに対し，黄金比(下)は穏やかな渋滞まで捉えて300

旅行時間 [秒]

旅行時間が大きくなっている．符号化された渋滞判定状いることが分かる．また，7:00〜8:00 の時間帯における旅250200

行時間に着目すると，リンク7015 が渋滞してから，順々に1501007013，7012 と上流へ渋滞が伝播していることが読みとれる．

50
00:00

3:00

6:00

9:00

12:00

15:00

18:00

21:00

同時間帯の符号化された渋滞状況を見ると，リンク 7015の黄金比(上)が渋滞を捉えているとき，上流のリンク7012
では黄金比(上)は渋滞を捉えていないが，黄金比(下)は黄金比(上)捉えている．
中央値

黄金比（下）

以上の考察より，ボトルネック指数の計算においては，下流側は渋滞のピークを検出する「黄金比(上)」の閾値
0:00

3:00

6:00

9:00 12:00 15:00 18:00 21:00を，また上流側はより緩やかな「黄金比(下)」の閾値を用

図−１ リンク旅行時間とその２値化情報いることが適切であると示唆される．図−２は例示した区間のリンク列を上流から順に左から右方向に並べ，各時刻における旅行時間を速度に変換して，5km/h ごとに色分ーンの検索は，効率を向上させる意味で，過去の日付にけして示したものである．濃い色の方がより低速であること

おける「現在時刻を含む時間帯」に限定している．どのくらを示している．

い直前のデータを検索対象とするか，およびどのくらいの幅の時間帯に限定するかについても，次章の計算機実験

23:55

ボトルネックで考察する．

当日の旅行時間

下流

上流

類似度の評価対象時間帯検索された日の評価対象時間帯より後の旅行時間を将来の予測値とする．

0:00
7012

7013

7014

7015

7016

現在

図−２ 例示したリンク列の渋滞変動(濃い色が低速)あることが視認できる．再び表−３の内容を見ると，「(上)×(下)」の組み合わせが，ボトルネックリンクの指数が上流側へいくにつれ減少する度合いが顕著であり，上述の示唆を指示していることがわかる．本研究ではボトルネック
リンクの抽出には，この閾値の組み合わせを採用し，「ボト

過去のある一日の旅行時間

図−２から，当該区間ではリンク 7015 がボトルネックで最も類似する過去の時間帯を検索する

類似度の評価対象時間帯

ルネック指数が正で，かつ下流リンクのボトルネック指数が検索対象時間帯＝同時刻±α

これよりも小さい」という条件を適用した．

蓄積されたVICS情報（４）ボトルネック影響範囲のグループ化

時刻図−３ 過去の類似データの検索概念図

次にボトルネックに起因する渋滞の影響範囲を決定する．
ここでは上述の条件で抽出されたボトルネックリンクから上

３．計算機実験による予測手法の評価流にさかのぼり，ボトルネック指数が減少し続ける範囲のリ（１）使用データンクをグループ化した(リンク7014 は異常値として除外)．

評価に用いる VICS データは，1996 年 9 月 15 日〜10

グループ化は路線を直進する方向にだけではなく，右左

月 15 日と11 月 23 日〜12 月 23 日の平日 39 日に収集さ折方向にもさかのぼり，トリー状にグループ化を行っていれたものである．予測対象区間は，図−１と同じ新青梅街る．本研究での旅行時間の予測に際しては，評価対象期道上り区間である．なお，予測対象日にはこの中から一日間全体のデータを用いてボトルネック指数を求め，グルーを選び，検索対象日から除外している．

プ化を行った．

（２）予測結果〜検索対象リンクの設定（５）旅行時間の予測

まず，渋滞範囲のグループ化がどの程度機能している

旅行時間の予測は，当該リンクおよびグループ化で関かを評価する．表−４は区間中のリンク 7012 について，連づけられた他リンクの現在の旅行時間変動状況ともっと①対象リンクのみで旅行時間を予測した場合と，ボトルネも類似したパターンを過去の日時から検索し，得られた時ック渋滞グループに含まれるリンクのうち，②下流のボトル刻以降の旅行時間変動を予測値として用いることとした

ネックリンクのみ，③対象リンクと下流のボトルネックリンク，(図−３)．ここではパターンの類似度に旅行時間変動のおよび④すべてのリンクを，それぞれ検索対象として予測二乗誤差の逆数を用いる．グループからどのように検索対した場合を比較したものである．検索には直前 2 時間のデ象のリンクを選ぶかは，次章の計算機実験で考察する．

ータを用い，対象時間帯については現在時刻を含む前後

旅行時間情報は 5 分ごとに更新されているため，検索も１時間帯から最も類似したパターンを選んだ．表中の数値5 分ごとに行っている．従って，予測に用いられる過去のは 6:00〜20:00 における予測先時刻での予測値と実績

日時は 5 分ごとに異なる場合もあり得る．類似度の評価に値の RMS 誤差(単位は[秒])である．

は，現在から直前のデータを用いている．また，類似パタ表−４ 旅行時間の予測誤差（リンク 7012）
予測パタン

同様に，直前のどのくらいの時間について，類似パター

5 分先 15 分先 30 分先 60 分先ンを検索すべきかについても実験を行った．表−６および表−７は，それぞれ⑤および⑦の方式に対して，⑧①

対象リンクのみ

27.4

35.0

38.9

40.0

②

下流ボのみ

45.4

45.7

46.1

47.0

③
④

対象リンク+下流Ｂ
対象リンク〜下流Ｂ

31.8
35.3
40.0
27.0
34.3
34.5
39.2
42.9
下流Ｂ：
下流ボトルネックリンク(⑪)直前 30 分，⑨(⑫)直前 1 時間，および⑩(⑬)直前 2時間を対象として予測した場合の誤差である．相対的に直前 30 分を対象とした結果がよくなっているが，これも地域ごとに調整すべきパラメータと考えられる．なお，表中に

表−４の結果では，③の対象リンクと下流のボトルネック

斜字体で示されている数値は，これまでの方式のうち，各リンクを検索対象とする方式が，最も小さい誤差を示して予測先時間において誤差が最小となったものである．

いる．図−４は③の予測旅行時間を実績値(平滑化処理済)を比較したものである．グループ内のすべてのリンクを表−６ ⑤の方式での予測誤差（リンク 7012）
対象時間
5 分先 15 分先 30 分先 60 分先対象とした④の誤差が③よりも大きくなったのは，検索対象が大きくなることで状態数が増えてしまい，過去の変動の特徴を捉えるための自由度が失われたと解釈できる．

旅行時間 [秒]350

実績値
予測値③（30分先）

300
250

⑧⑨⑩⑪⑫⑬200
150
100

直前 30 分
22.1
34.3
34.4
27.6
直前 1 時間
27.0
34.3
33.7
33.6
直前 2 時間
30.5
32.9
33.3
36.2
表−７ ⑦の方式での予測誤差（リンク 7012）
比較する時間

5 分先

15 分先

30 分先

60 分先

直前 30 分直前 1 時間直前 2 時間

18.6
24.7
27.0

31.4
30.5
31.8

45.9
32.0
35.3

49.5
40.3
40.0

50
0
6:00

予測値③−実績値
[秒]

120
80
40
0
-406:00

8:00

10:00

12:00

14:00

16:00

18:00

20:00

４．まとめ
以上において，蓄積された VICS リンク旅行時間データから，現在の状況と類似した過去のデータを検索し，予測8:00

値として用いる手法を提案し，実データを用いてその性能

10:00 12:00 14:00 16:00 18:00 20:00を検証した．提案する手法は次の特徴を有している．

-80-120

図−４

予 測 値 ③ と 実 績 値 の 比 較 (リ ン ク 7012)① ボトルネックに起因する渋滞の影響範囲を同定し，その範囲内で類似データを検索すること，② 予測対象リンクだけでなく，下流のボトルネックリンクも（３）予測結果〜検索対象時間帯幅の設定
さらに③の方法に加え，検索対象時間帯幅を限定することの効果を評価した．表−５は過去の日付における⑤同時刻のみ，⑥同時刻±30 分，および⑦同時刻±１時間の3 通りに対象時間を限定した場合の，予測値の誤差である．
この場合は明確な傾向が見られないため，有効な範囲を結論づけるのは難しいが，一般には前後にある程度の余裕をもうけてやるほうが，検索の自由度が高まるので，有利な結果が得られると考えられる．時間帯の限定幅は，前述の検索効率と予測の精度とのトレードオフを考慮して，含めて，類似パターンを検索すること，③ 直前一定時間のデータを検索対象とし，その幅は地域ごとに調整するパラメータとすること，および④ 過去の日における現在時刻を含む時間帯に検索を限定して精度確保と効率向上のバランスをとり，その幅は地域ごとに調整するパラメータとする，今後，本研究での手法を実用的にするためには，ボトルネックリンク抽出手法や検索対象範囲の限定をより現実的な状況に対処できるよう，改良することが必要である．

地域ごとに調整するパラメータであるといえよう．
参考文献
表−５ 旅行時間の予測誤差（リンク 7012）
限定範囲

5 分先

15 分先

30 分先

60 分先

⑤同時刻のみ

30.5

32.9

33.3

36.2

⑥前後 30 分

28.8

32.9

36.0

38.4

⑦前後 1 時間

27.0

31.8

35.3

40.0

1）上野秀樹，大場義和，桑原雅夫：
料金所データを用いた所
要時間予測方法の比較，第 1 回 ITS シンポジウム論文集，
pp.515-520，20022) S.Bajwa, E.Chan and M.Kuwahara: Travel Time Prediction on
expressways using traffic detectors, Proceedings ofInfrastructure Planning, Vol.26, 2002