JP2013210941A - Traffic flow prediction device, traffic flow prediction method, and traffic flow prediction program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、車両の交通流を予測する交通流予測装置、交通流予測方法及び交通流予測プログラムに関する。 The present invention relates to a traffic flow prediction device, a traffic flow prediction method, and a traffic flow prediction program that predict a traffic flow of a vehicle.
現在から比較的長い将来にわたった交通状況を高い精度で予測することができる交通状況推定装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。この交通状況推定装置は、交通状況計算部において、道路ネットワークデータ、道路ネットワーク上の信号データ、及びＯＤ交通量を用いた交通流シミュレーションを行なって、交通量の計算値を計算し、将来予測処理部よって、過去の交通量の観測値と現在の交通量の観測値とに基づいて、将来の交通量の予測値を予測し、ＯＤ交通量推定部で計算値が現在の交通量の観測値及び予測値に一致するように交通状況計算部で使用するＯＤ交通量を修正するものである。この交通状況推定装置によれば、交通流シミュレーションを実行することにより、交通状況を示す交通量を予測する際に、交通量の計算値が現在の交通量の観測値及び交通量の予測値に一致するように修正されたＯＤ交通量を用いているので交通量を高い精度で予測することができる。 2. Description of the Related Art A traffic situation estimation device that can predict a traffic situation from the present to a relatively long future with high accuracy is known (see, for example, Patent Document 1). In this traffic situation estimation device, the traffic situation calculation unit performs traffic flow simulation using road network data, signal data on the road network, and OD traffic volume, calculates a traffic volume calculation value, and performs future prediction processing. Section predicts the predicted value of future traffic based on the observed value of the past traffic and the observed value of the current traffic, and the calculated value is the observed value of the current traffic by the OD traffic estimation unit. The OD traffic volume used in the traffic situation calculation unit is corrected so as to coincide with the predicted value. According to this traffic situation estimation apparatus, when a traffic volume indicating a traffic situation is predicted by executing a traffic flow simulation, the calculated traffic volume is changed to the current observed traffic volume and the predicted traffic volume. Since the OD traffic volume corrected so as to match is used, the traffic volume can be predicted with high accuracy.
ところで、これまでの交通流シミュレーションは、主要幹線道路などの路線に沿って固定的に配置されるトラフィックカウンターなどによって検出された交通情報データを用いて、トラフィックカウンターが配置された地点の車両の通行量と速度に基づいて交通流シミュレーションを実行し、交通量を予測していた。近年、走行する車両を移動するセンサーに見立て、実際に走行している車両の走行状態を検出して提供情報として用いることが検討されている。このような車両を検出することにより得られた情報は、「プローブ交通情報」といわれ、利用範囲を拡大することが期待されている。 By the way, traffic flow simulations so far have been based on traffic information data detected by traffic counters, etc., which are fixedly arranged along main trunk roads, etc. Based on the volume and speed, a traffic flow simulation was performed to predict the traffic volume. 2. Description of the Related Art In recent years, it has been studied to detect a traveling state of a vehicle that is actually traveling and use it as provided information, considering the traveling vehicle as a moving sensor. Information obtained by detecting such a vehicle is called “probe traffic information” and is expected to expand the range of use.
しかしながら、プローブ交通情報は道路上を走行する全ての車両のうち一部を構成するのみであるため、プローブ交通情報から車両の通行量を直接計測することができず、通行量を調整しながら交通流予測を行うことができないという問題がある。また、従来の交通流シミュレーションで実際の交通状態に則した交通流予測を行うためには、試行錯誤を繰り返しながらシミュレーション実行を何度も実行しなければならないため、予測処理に多大な時間を要するという問題がある。 However, since the probe traffic information only constitutes a part of all the vehicles traveling on the road, the traffic volume of the vehicle cannot be directly measured from the probe traffic information, and the traffic is adjusted while adjusting the traffic volume. There is a problem that flow prediction cannot be performed. In addition, in order to perform traffic flow prediction according to the actual traffic state in the conventional traffic flow simulation, it is necessary to execute the simulation many times while repeating trial and error. There is a problem.
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、車両の交通流を迅速にかつ高い精度で予測することができる交通流予測装置、交通流予測方法及び交通流予測プログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and provides a traffic flow prediction device, a traffic flow prediction method, and a traffic flow prediction program capable of predicting a traffic flow of a vehicle quickly and with high accuracy. With the goal.
本発明は、観測値である時刻、緯度経度情報からなるプローブ情報、もしくは時刻、区間番号、区間通過台数、及び区間通過平均所要時間からなるプローブ交通情報から、任意に指定した区域の交通密度と交通量の関係を定量化し、該関係を用いて交通量を推定する交通流予測装置であって、前記区域を走行した車両のプローブ交通情報に基づき、前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す第１の近似曲線を求める第１の近似曲線算出手段と、交通流シミュレーションモデルを用いて交通流シミュレーションを行った結果に基づき、前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す第２の近似曲線を求める第２の近似曲線算出手段と、前記第１の近似曲線を前記第２の近似曲線に合致させるための拡大率を算定する拡大率算定手段と、前記第１の近似曲線を求めた際の前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す値のそれぞれに対して、前記拡大率を乗算して得られた前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す値が、前記第２の近似曲線を求めた際の前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す値との距離が最小化させるための交通量とリンク容量を求めるパラメータ調整手段と、前記パラメータ調整手段によって求めた前記交通量と前記リンク容量を入力として前記交通流シミュレーションを実行した結果が所定の終了条件を満たすまでパラメータ調整手段による前記交通量と前記リンク容量を求める処理と前記交通流シミュレーションの実行を繰り返す結果判定手段とを備えたことを特徴とする。 The present invention relates to the traffic density of an arbitrarily designated area from probe information consisting of time, latitude and longitude information, or probe traffic information consisting of time, section number, number of sections passing, and section passing average required time. A traffic flow prediction apparatus that quantifies a traffic volume relationship and estimates a traffic volume using the relationship, and based on probe traffic information of a vehicle that has traveled in the zone, a relationship between traffic density and traffic volume in the zone Based on the result of the traffic flow simulation using the first approximate curve calculation means for obtaining the first approximate curve indicating the traffic flow and the traffic flow simulation model, the second shows the relationship between the traffic density in the area and the traffic volume. Second approximate curve calculating means for obtaining the approximate curve, an enlargement ratio calculating means for calculating an enlargement ratio for matching the first approximate curve with the second approximate curve, and the first The relationship between the traffic density in the area and the traffic volume obtained by multiplying the expansion rate for each value indicating the relationship between the traffic density and the traffic volume in the area when the approximate curve is obtained is shown. Parameter adjusting means for determining a traffic volume and a link capacity for minimizing a distance between a value indicating a relationship between the traffic density in the area and the traffic volume when the second approximate curve is obtained; Processing for obtaining the traffic volume and the link capacity by the parameter adjustment means until the result of executing the traffic flow simulation with the traffic volume and the link capacity obtained by the parameter adjustment means as input satisfies a predetermined termination condition, and the traffic flow And a result determination means for repeating the execution of the simulation.
本発明は、観測値である時刻、緯度経度情報からなるプローブ情報、もしくは時刻、区間番号、区間通過台数、及び区間通過平均所要時間からなるプローブ交通情報から、任意に指定した区域の交通密度と交通量の関係を定量化し、該関係を用いて交通量を推定する交通流予測装置が行う交通流予測方法であって、前記区域を走行した車両のプローブ交通情報に基づき、前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す第１の近似曲線を求める第１の近似曲線算出ステップと、交通流シミュレーションモデルを用いて交通流シミュレーションを行った結果に基づき、前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す第２の近似曲線を求める第２の近似曲線算出ステップと、前記第１の近似曲線を前記第２の近似曲線に合致させるための拡大率を算定する拡大率算定ステップと、前記第１の近似曲線を求めた際の前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す値のそれぞれに対して、前記拡大率を乗算して得られた前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す値が、前記第２の近似曲線を求めた際の前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す値との距離が最小化させるための交通量とリンク容量を求めるパラメータ調整ステップと、前記パラメータ調整ステップによって求めた前記交通量と前記リンク容量を入力として前記交通流シミュレーションを実行した結果が所定の終了条件を満たすまでパラメータ調整ステップによる前記交通量と前記リンク容量を求める処理と前記交通流シミュレーションの実行を繰り返す結果判定ステップとを備えたことを特徴とする。 The present invention relates to the traffic density of an arbitrarily designated area from probe information consisting of time, latitude and longitude information, or probe traffic information consisting of time, section number, number of sections passing, and section passing average required time. A traffic flow prediction method performed by a traffic flow prediction device that quantifies a traffic volume relationship and estimates a traffic volume using the relationship, and based on probe traffic information of a vehicle that has traveled in the zone, traffic in the zone Based on the result of having performed the traffic flow simulation using the traffic flow simulation model and the first approximate curve calculating step for obtaining the first approximate curve indicating the relationship between the density and the traffic volume, the traffic density and the traffic volume in the area A second approximate curve calculating step for obtaining a second approximate curve indicating the relationship between the first approximate curve and an enlargement factor for matching the first approximate curve with the second approximate curve. In the area obtained by multiplying the enlargement ratio to the enlargement ratio calculating step and each of the values indicating the relationship between the traffic density and the traffic volume in the area when the first approximate curve is obtained. The value indicating the relationship between the traffic density and the traffic volume is a traffic volume for minimizing the distance between the traffic density in the area and the value indicating the traffic volume when the second approximate curve is obtained. A parameter adjustment step for obtaining a link capacity; and the traffic volume obtained by the parameter adjustment step until a result of executing the traffic flow simulation with the traffic volume obtained in the parameter adjustment step and the link capacity as an input satisfies a predetermined termination condition; It is characterized by comprising a process for obtaining the link capacity and a result determination step for repeating the execution of the traffic flow simulation.
本発明は、観測値である時刻、緯度経度情報からなるプローブ情報、もしくは時刻、区間番号、区間通過台数、及び区間通過平均所要時間からなるプローブ交通情報から、任意に指定した区域の交通密度と交通量の関係を定量化し、該関係を用いて交通量を推定する交通流予測装置上のコンピュータに、前記区域を走行した車両のプローブ交通情報に基づき、前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す第１の近似曲線を求める第１の近似曲線算出ステップと、交通流シミュレーションモデルを用いて交通流シミュレーションを行った結果に基づき、前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す第２の近似曲線を求める第２の近似曲線算出ステップと、前記第１の近似曲線を前記第２の近似曲線に合致させるための拡大率を算定する拡大率算定ステップと、前記第１の近似曲線を求めた際の前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す値のそれぞれに対して、前記拡大率を乗算して得られた前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す値が、前記第２の近似曲線を求めた際の前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す値との距離が最小化させるための交通量とリンク容量を求めるパラメータ調整ステップと、前記パラメータ調整ステップによって求めた前記交通量と前記リンク容量を入力として前記交通流シミュレーションを実行した結果が所定の終了条件を満たすまでパラメータ調整ステップによる前記交通量と前記リンク容量を求める処理と前記交通流シミュレーションの実行を繰り返す結果判定ステップとを行わせることを特徴とする。 The present invention relates to the traffic density of an arbitrarily designated area from probe information consisting of time, latitude and longitude information, or probe traffic information consisting of time, section number, number of sections passing, and section passing average required time. Based on the probe traffic information of the vehicle that has traveled in the area, the computer on the traffic flow prediction device that quantifies the traffic volume relationship and estimates the traffic volume using the relationship is used to determine the traffic density and traffic volume in the area. A first approximate curve calculating step for obtaining a first approximate curve indicating the relationship and a result of performing a traffic flow simulation using the traffic flow simulation model is used to indicate a relationship between the traffic density and the traffic volume in the area. A second approximate curve calculation step for obtaining two approximate curves, and an enlargement factor calculation for calculating an enlargement factor for matching the first approximate curve with the second approximate curve The traffic density in the area obtained by multiplying the enlargement rate for each of the step and the value indicating the relationship between the traffic density in the area and the traffic volume when the first approximate curve is obtained The traffic volume and the link capacity for minimizing the distance between the traffic density in the area and the value indicating the traffic volume when the second approximate curve is obtained. A parameter adjustment step to be obtained; and the traffic flow and the link capacity obtained by the parameter adjustment step until a result of executing the traffic flow simulation by inputting the traffic and the link capacity obtained by the parameter adjustment step satisfies a predetermined end condition. And a result determination step that repeats execution of the traffic flow simulation.
本発明によれば、プローブ交通情報から得られる交通状態を用いて交通流予測を行うようにしたため、交通流シミュレーションを必要最小限利用するのみで高精度な交通流予測が可能になるという効果が得られる。 According to the present invention, since the traffic flow prediction is performed using the traffic state obtained from the probe traffic information, it is possible to perform highly accurate traffic flow prediction only by using the traffic flow simulation as much as necessary. can get.
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態による交通流予測装置を説明する。図１は同実施形態の構成を示すブロック図である。この図において、符号１は、コンピュータ装置で構成する交通流予測装置である。符号２は、キーボードやポインティングデバイスで構成する入力部である。符号３は、ディスプレイ装置で構成する表示部である。符号４は、交通流を予測するのに必要なデータが記憶されたデータファイルである。
Hereinafter, a traffic flow prediction apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the embodiment. In this figure, the code | symbol 1 is the traffic flow prediction apparatus comprised with a computer apparatus.
符号１１は、データファイル４及び入力部２から交通流を予測するのに必要なデータを入力するデータ入力部である。符号１２は、データ入力部１１において入力したデータに基づき交通流シミュレーションを実行するシミュレーション実行部である。ここで、実行する交通流シミュレーションは、公知のものを利用可能であり、例えば、特許文献１に記載の交通流シミュレーションや、交通流シミュレーションモデル（ＳＯＵＮＤ；Simulation on Urban road Network with Dynamic route choice；東京大学生産技術研究所において開発された広域道路ネットワークシミュレーションモデルである）が適用可能である。
符号１３は、データ入力部１１において入力したプローブ交通情報に基づき集計ＱＫ（Ｋはエリア存在台数［台］、Ｑは集計交通量［台ｋｍ／時］であり、このＱＫの関係を示すデータ）を算出する集計ＱＫ算出部である。符号１４は、シミュレーション実行部１２において算出した集計ＱＫと、集計ＱＫ算出部１３において算出した集計ＱＫとを合致させるための拡大率を算定する拡大率算定部である。符号１５は、シミュレーション実行部１２における実行結果が所定の条件を満たしたか否かを判定する結果判定部である。符号１６は、結果判定部１５において、所定の条件を満たさなかった場合、パラメータを調整し、再度シミュレーションを実行させるパラメータ調整部である。
ここで、図３、図４を参照して、本明細書内で用いる用語について説明する。図３は、ネットワークデータの一例を示す説明図である。図３において、破線で示す対象エリア（例えば、東京都）のゾーンＡからゾーンＢへ移動する際に主な走行経路として、経路１、経路２、経路３があることを示している。ここで、ゾーンとは、任意に決められた区域のことであり、例えば、市町村等の行政区域に相当する。
Here, the terms used in this specification will be described with reference to FIGS. FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of network data. FIG. 3 shows that there are route 1,
図４は、ネットワークデータを構成するノードとリンクの一例を示す図である。図４に示すように、ネットワークデータは、ノードとリンクによって構成する。ノード（図４の○印）とは、道路の交差点のことであり、リンク（図４の矢印）とは、端部がノードで車両の進行方向が決められている道路である。ノードとリンクには、それぞれを識別する識別情報と、座標情報とからなる。ネットワークデータは、図３の破線で示す対象エリア内の全てのノードとリンクのデータによって構成するものである。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of nodes and links constituting network data. As shown in FIG. 4, network data is configured by nodes and links. Nodes (circles in FIG. 4) are intersections of roads, and links (arrows in FIG. 4) are roads whose ends are nodes and the traveling direction of the vehicle is determined. Each node and link includes identification information for identifying each node and coordinate information. The network data is constituted by data of all nodes and links in the target area indicated by a broken line in FIG.
図１に示す交通流予測装置１は、観測値である時刻、緯度経度情報からなるプローブ交通情報から、任意に指定した集計ＱＫ区域（集計ＱＫゾーン）の交通密度と交通量の関係（集計ＱＫ）を定量化し、その関係を用いて時間帯別車種別ＯＤ交通量を推定するものである。 The traffic flow predicting apparatus 1 shown in FIG. 1 has a relationship between traffic density and traffic volume (total QK) in an arbitrarily specified total QK area (total QK zone) based on probe traffic information including time and latitude / longitude information as observed values. ) Is quantified, and the OD traffic volume by vehicle type is estimated by using the relationship.
次に、交通流予測装置１が時間帯別車種別ＯＤ交通量を推定する処理の概要を説明する。基本の交通状態を示すデータとして、ノードとリンクから作られるネットワークデータ、車両が出発地、目的地となるＯＤゾーンデータ、初期値としての時間帯別車種別ＯＤ交通量を入力条件とする。Ｏは出発地ゾーン、Ｄは目的地ゾーンを示す。また、予め推定対象エリアに任意の集計ＱＫゾーンを展開する。 Next, the outline | summary of the process which the traffic flow prediction apparatus 1 estimates the vehicle classification OD traffic amount according to time zone is demonstrated. As data indicating the basic traffic state, network data created from nodes and links, OD zone data from which a vehicle is a departure point and destination, and OD traffic volume by time zone as an initial value are set as input conditions. O represents a departure zone and D represents a destination zone. In addition, an arbitrary aggregate QK zone is developed in advance in the estimation target area.
まず、集計ＱＫゾーン内を走行したプローブ交通情報によって集計ＱＫを計算し、横軸をＫ、縦軸をＱとした集計ＱＫグラフ上に展開する。その後、各集計ＱＫから、観測値による集計ＱＫの近似曲線を時間帯別に計算するこのとき、Ｋはエリア存在台数とし、集計ＱＫゾーン内の１時間あたりのエリア存在台数リンク平均旅行時間とリンク長の積の総和から求める。Ｑは集計交通を示し、集計ＱＫゾーン内の１時間あたりのリンク通過交通量とリンク長の積の総和で求める。 First, the total QK is calculated from the probe traffic information traveling in the total QK zone, and is developed on the total QK graph with the horizontal axis representing K and the vertical axis representing Q. Thereafter, an approximate curve of the total QK based on the observed values is calculated for each time zone from each total QK. At this time, K is the number of existing areas, and the average number of area existing links per hour in the total QK zone and the link length. It is calculated from the sum of products. Q indicates total traffic, and is obtained as the sum of products of link traffic volume per hour and link length in the total QK zone.
一方、交通流シミュレーションモデルを用いて対象時間帯の交通流シミュレーションを行う。その結果を用いて、あるリンクの各車両の車種、出発地、目的地から、リンクあたりの時間帯別車種別ＯＤ選択確率を算出する。同時に、時間帯別車種別ＯＤ交通量を増減させた場合の交通流シミュレーションを複数ケース行い、各集計ＱＫゾーンにおいて計算される集計ＱＫから、シミュレーションによる集計ＱＫの近似曲線を時間帯別に求める。さらに、各集計ＱＫゾーンについて、実測値による集計ＱＫの近似曲線を、シミュレーションによる集計ＱＫの近似曲線に合致させるための時間帯別拡大率を求める。このとき、各集計ＱＫゾーンについて、時間帯別拡大率によって拡大された実測値による集計ＱＫと、シミュレーションによる集計ＱＫの位置関係が最小化するときの時間帯別車種別ＯＤ交通量、及びリンクパラメータ値（リンク容量）を得る。 On the other hand, the traffic flow simulation of the target time zone is performed using the traffic flow simulation model. Using the result, the vehicle type OD selection probability per time zone per link is calculated from the vehicle type, departure point, and destination of each vehicle on a certain link. At the same time, a plurality of traffic flow simulations are performed when the OD traffic volume by vehicle type is increased or decreased by time zone, and an approximate curve of the aggregate QK by simulation is obtained for each time zone from the aggregate QK calculated in each aggregate QK zone. Further, for each total QK zone, an enlargement factor for each time zone for matching the approximate curve of the total QK based on the actual measurement value with the approximate curve of the total QK based on the simulation is obtained. At this time, for each aggregated QK zone, the aggregated QK based on the actual measurement value expanded by the expansion rate for each time zone and the OD traffic volume by vehicle type for each time zone when the positional relationship between the aggregated QK by simulation is minimized, and the link parameter Get the value (link capacity).
次に、交通流シミュレーションモデルについて説明する。ここでは、前述のＳＯＵＮＤを例にして説明する。ＳＯＵＮＤは、以下の特徴を有している。
（１）渋滞現象のダイナミズムを考慮しており、過飽和の交通状況を再現できる。
（２）静・的／動的な経路選択モデルを内包しており、ＩＴＳ（高度道路交通システム）における情報提供や動的経路誘導などの運用策の評価が可能である。
（３）車種などの各種の属性を付与した個別の車両を扱うので、対象車両を限定した交通運用施策の評価が可能である。
（４）リンク毎に与えた交通量一密度（Ｑ−Ｋ）特性を用いて車両移動の計算をするマクロなモデルであり、計算負荷が小さいため、大規模なネットワークに適用可能である。
Next, a traffic flow simulation model will be described. Here, the above-described SOUND will be described as an example. SOUND has the following characteristics.
(1) Considering the dynamism of the traffic jam phenomenon, it is possible to reproduce oversaturated traffic conditions.
(2) It incorporates a static / dynamic / dynamic route selection model, and it is possible to evaluate operational measures such as information provision and dynamic route guidance in ITS (Intelligent Transport System).
(3) Since individual vehicles with various attributes such as vehicle types are handled, it is possible to evaluate traffic operation measures with limited target vehicles.
(4) It is a macro model that calculates vehicle movement using the traffic density density (QK) characteristic given to each link. Since the calculation load is small, it can be applied to a large-scale network.
シミュレーションでは、各種の施策や交通運用策を適用した場合の、リンク交通量や速度、路線別平均旅行時間、総走行距離などの走行効率に関する指標を予測できる。対象とする交通運用策は次の通りである。
（ａ）道路網整備。
（ｂ）ロードプライシングや需要分散、流入規制などのＴＤＭ政策。
（ｃ）右折禁止や一方通行などの進行方向に関する時間帯別交通規制。
（ｄ）信号制御パラメータの変更。
（ｅ）イベントや災害時における一時的な通行止め、あるいは流入制限。
（ｆ）情報提供による経路変更の促進や迂回誘導。
In the simulation, it is possible to predict indexes related to travel efficiency, such as link traffic volume and speed, average travel time by route, and total travel distance when various measures and traffic operation measures are applied. The target traffic management measures are as follows.
(A) Road network development.
(B) TDM policies such as road pricing, demand distribution and inflow regulation.
(C) Traffic regulations by time zone regarding the direction of travel such as prohibition of right turn and one-way traffic
(D) Change of signal control parameters.
(E) Temporary closure or inflow restrictions during events or disasters.
(F) Promotion of route changes and guidance for detours by providing information.
次に、シミュレーションモデルの入出力について説明する。始めに、シミュレーションエンジンについて説明する。シミュレーションエンジンは、道路ネットワークの接続情報と幾何形状、任意の分間隔で指定した時間帯別ＯＤ交通量、信号制御パラメータ等の道路条件と交通需要のもとでの交通状況を再現する。 Next, input / output of the simulation model will be described. First, the simulation engine will be described. The simulation engine reproduces traffic conditions based on road conditions and traffic demands such as road network connection information and geometry, OD traffic volume by time zone specified at arbitrary minute intervals, signal control parameters, and the like.
シミュレーションは一定時間毎に逐次計算を行うピリオデイツクスキャン方式で、任意の集計時間帯毎に、リンクの右左折直進別通過交通量、リンクの右左折直進別平均旅行時間、リンク上の滞留台数、あるいは渋滞長を出力する。指定経路の平均旅行時間や総走行距離、総走行時間などの指標は、これらのリンク毎の指標を用いて算出する。 The simulation is a periodical scan method that performs sequential calculation at regular intervals, and for each total time zone, the amount of traffic that passes through the right and left turns of the link, the average travel time of the right and left turns of the link, and the number of vehicles staying on the link Or the traffic jam length is output. Indices such as the average travel time, total travel distance, and total travel time of the designated route are calculated using the indexes for each link.
ＳＯＵＮＤの入力項目は、以下の（１）〜（８）に示す通りである。
（１）シミュレーション設定
シミュレーションの実行に必要な情報として、シミュレーション対象時間帯、単位スキャン時間、車両発生間隔、結果集計間隔、ネットワークの規模、パケットサイズ、経路選択行動のための情報更新間隔、乱数シード値を入力する。
The SOUND input items are as shown in (1) to (8) below.
(1) Simulation settings Information necessary for execution of simulation includes simulation target time zone, unit scan time, vehicle generation interval, result aggregation interval, network size, packet size, information update interval for route selection behavior, random number seed Enter a value.
（２）ネットワークデータ
主に広域シミュレーションを目的としたＳＯＵＮＤでは、デジタル道路地図（ＤＲＭ）ベースのネットワーク構造に対応できる。必要となる情報は、ノード位置、リンク形状・区間長、ノード・リンク接続情報、車線構成（本線車線／右左折付加車線）、通行禁止リンクペアである。
(2) Network data SOUND mainly for the purpose of wide area simulation can cope with a digital road map (DRM) based network structure. Necessary information includes node position, link shape / section length, node / link connection information, lane configuration (main lane / left / right turn additional lane), and a traffic-restricted link pair.
（３）リンク交通特性パラメータ
ＳＯＵＮＤでは、リンクに交通特性を与えて、車両密度の管理を逐次的に行う。交通特性を決定するパラメータは、本線容量［ｐｃｕ／時／車線］、自由流走行速度［ｋｍ／時］、ジャム密度［ｐｃｕ／ｋｍ］、下流端での右左折直進別飽和交通流率［ｐｃｕ／有効青１時間／車網である
(3) Link traffic characteristic parameter In SOUND, the traffic density is given to the link, and the vehicle density is sequentially managed. Parameters for determining traffic characteristics are main line capacity [pcu / hour / lane], free-flow traveling speed [km / hour], jam density [pcu / km], right-left turn straight saturated traffic flow rate [pcu] at the downstream end. / Effective blue 1 hour / Vehicle network
（４）セントロイド（ゾーン）情報
シミュレーションでは、交通発生集中点として、ネットワーク端点および街区レベルのゾーン毎にセントロイドを設定するため、道路ネットワークとセントロイドの接続情報として、端点ノートと端点セントロイドの対応、ゾーン内、あるいはゾーン境界のリンクとゾーンセントロイドとの対応を入力する。
(4) Centroid (zone) information In the simulation, since the centroid is set for each zone at the network end point and the block level as the traffic generation concentration point, the end point note and the end point centroid are used as the connection information between the road network and the centroid. The correspondence between the zone centroid and the zone centroid is entered.
（５）ＯＤ交通量
ＳＯＵＮＤでは任意の分単位でＯＤ交通量を発生させる。すなわち、 一定時間毎の、車種別、経路選択行動別、その他の属性別ＯＤ交通量を入力とする。
(5) OD traffic volume SOUND generates OD traffic volume in arbitrary minutes. In other words, the OD traffic volume by vehicle type, route selection action, and other attributes at regular intervals is input.
（６）経路選択層
ＳＯＵＮＤは複数の経路選択行動を指定できる。前述のＯＤ交通量は、それぞれどの経路選択行動をとるかが設定されている。経路選択行動のパラメータとして、確率的経路選択／最小コスト経路選択、一般化コスト式（経路距離、経路旅行時間、右左折ペナルティの線形和）、ロジットの感度パラメータ（確率的経路選択の場合）を入力する。
(6) Route selection layer SOUND can designate a plurality of route selection actions. Each of the above-mentioned OD traffic volumes sets which route selection action is taken. As parameters for route selection, stochastic route selection / minimum cost route selection, generalized cost formula (linear sum of route distance, route travel time, right / left turn penalty), logit sensitivity parameter (in case of stochastic route selection) input.
（７）信号制御パラメータ
ＳＯＵＮＤでは、交差点に信号を設置することができる。入力情報は、信号制御機番号と設置交差点番号の対応、一連の現示ステップ、各ステップのスプリット時間である。
(7) Signal control parameters In SOUND, signals can be installed at intersections. The input information is the correspondence between the signal controller number and the installation intersection number, a series of display steps, and the split time of each step.
（８）交通規制データ
シミュレーションで評価する対象となる施策のうち、一時的な通行止め規制および車線規制による流入制御を、シミュレーションヘのイベントとして入力することができる。通行止め規制は、対象リンク、対象車種、および時間帯を入力し、車線規制は、対象リンク、閉鎖車線数（容量値によるコントロール）、および時間帯を入力する。
(8) Traffic regulation data Among the measures to be evaluated in the simulation, inflow control based on temporary traffic restriction and lane regulation can be input as an event to the simulation. In the traffic restriction, the target link, the target vehicle type, and the time zone are input, and in the lane control, the target link, the number of closed lanes (control by the capacity value), and the time zone are input.
ＳＯＵＮＤの出力項目は以下の（１）、（２）に示す通りである。
（１）シミュレーション計算実行中に出力するもの
シミュレーション計算中の交通状況を確認するため、１スキャン毎のリンク上の車両位置、各集計時間毎のリンク上の滞留長、各集計時間毎のリンク平均旅行速度を表示部３上のイメージとして表示する。
The output items of SOUND are as shown in (1) and (2) below.
(1) What is output during simulation calculation To confirm the traffic status during simulation calculation, the vehicle position on the link for each scan, the staying length on the link for each counting time, and the link average for each counting time The travel speed is displayed as an image on the display unit 3.
（２）シミュレーション計算終了後に出力するもの
シミュレーション計算終了後は、各集計時間毎に、車種別・進行方向別リンク通過交通量、進行方向別リンク平均旅行時間、リンク上の滞留台数、セントロイド上の滞留台数等の指標を出力する。
(2) What is output after completion of simulation calculation After the completion of simulation calculation, the amount of traffic that passes through the link by vehicle type and direction of travel, the average travel time of link by direction of travel, the number of vehicles staying on the link, Outputs indicators such as the number of staying
平均旅行時間はリンク毎に集計されるため、ある経路や区間の平均旅行時間は、出発時刻からリンク旅行時間をたどることで算出できる。同様に、ある経路や区間、エリアにおける総走行距離・総走行時間などの指標も、リンクの通過交通量とリンク長あるいは平均旅行時間から求めることができる。２次的に求められる指標として、経路／区間平均旅行時間、経路／区間／エリア総走行距離、経路／区間／エリア総走行時間、あるいは総遅れ時間がある。さらに、走行車両の一部をプローブ交通情報として指定することで、プローブ車両が走行したリンクおよびリンク流入時刻の履歴等のサンプル車両走行軌跡を結果として出力することができる。 Since the average travel time is tabulated for each link, the average travel time for a certain route or section can be calculated by following the link travel time from the departure time. Similarly, indicators such as the total travel distance and total travel time in a certain route, section, and area can also be obtained from the link traffic volume and the link length or the average travel time. The second-order index includes route / section average travel time, route / section / area total travel distance, route / section / area total travel time, or total delay time. Furthermore, by designating a part of the traveling vehicle as the probe traffic information, it is possible to output a sample vehicle traveling locus such as a link on which the probe vehicle has traveled and a history of the link inflow time.
図１に示すシミュレーション実行部１２において実行するシミュレーションモデルは、ＳＯＵＮＤに限るものではなく、前述の出力指標が得られるシミュレーションモデルであればよい。
The simulation model executed in the
次に、交通流シミュレーションモデル（ＳＯＵＮＤ）における経路選択について説明する。各車両は常に目的地までの「経路誘導ネットワーク」を参照している。これは、現在走行中のリンクに対して、次に走行するリンクを選ぶ確率が与えられているものである。この確率は一定時間毎に、適切な経路選択モデルによって更新される。経路選択モデルには、必ず最短コストとなる経路を選択するものと、ロジットモデルにより確率選択するものが用意されている。ロジットモデルの選択確率はＤｉａｌのアルゴリズムを利用して求める。これはあるＯＤペアについてｎ本の経路があり（例えば、図３に示す例では３本）、各経路のコストが与えられるとき、その経路の選択確率を求めることができる。各車両パケットはリンクに流入した時点で、経路誘導ネットワークを参照し、次に選択するリンクを得ることで、そのリンク下流端での進行方向を決定することができる。 Next, route selection in the traffic flow simulation model (SOUND) will be described. Each vehicle always refers to a “route guidance network” to the destination. This is given the probability of selecting the link to be traveled next for the currently traveling link. This probability is updated by a suitable route selection model at regular intervals. There are two types of route selection models: one that always selects the route with the shortest cost and one that selects the probability using the logit model. The logit model selection probability is determined using the Dial algorithm. In this case, there are n paths for a certain OD pair (for example, three paths in the example shown in FIG. 3), and when the cost of each path is given, the selection probability of the path can be obtained. When each vehicle packet flows into the link, the direction of travel at the downstream end of the link can be determined by referring to the route guidance network and obtaining the next link to be selected.
次に、図２を参照して、図１に示す交通流予測装置１の動作を説明する。図２は、図１に示す交通流予測装置１の動作を示すフローチャートである。まず、データ入力部１１は、データファイル４から交通流を予測するのに必要なデータを入力する（ステップＳ１）。ここで入力するデータは以下の８種類のデータ（（１）〜（８）のデータ）である。
（１）プローブ情報：位置情報（緯度、経度）、時刻からなる車両情報
（２）ネットワークデータ：ノードデータ、道路データ（道路線形・道路属性データ）、リンクデータ
（３）リンクパラメータ：リンク容量、ジャム密度、自由流速度、飽和交通流率
（４）交通規制情報：信号情報、車線規制情報、リンク規制情報
（５）ゾーンデータ：ゾーンを定義する情報
（６）経路選択パラメータの初期値（θ）：経路選択行動モデルの感度パラメータ
（７）評価値Ｅ’のための収束判定値（Ｔｈ１）
（８）評価値Ｅのための収束判定値（Ｔｈ２）、施行回数、前回評価値Ｅ（ｔ−１）からの改善率＝前回ＡＢＳ（Ｅ（ｔ−１）−Ｅ／Ｅ
なお、入力データであるプローブ情報に代えて、プローブ情報を集計して得られる時刻、区間番号、区間通過台数、及び区間通過平均所要時間からなるプローブ交通情報を入力するようにしてもよい。
Next, the operation of the traffic flow prediction apparatus 1 shown in FIG. 1 will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the traffic flow prediction apparatus 1 shown in FIG. First, the
(1) Probe information: vehicle information including position information (latitude, longitude), time (2) network data: node data, road data (road alignment / road attribute data), link data (3) link parameters: link capacity, Jam density, free flow velocity, saturated traffic flow rate (4) Traffic regulation information: signal information, lane regulation information, link regulation information (5) Zone data: Information defining a zone (6) Initial value of path selection parameter (θ ): Sensitivity parameter of route selection behavior model (7) Convergence determination value (Th1) for evaluation value E ′
(8) Convergence judgment value (Th2) for evaluation value E, number of executions, improvement rate from previous evaluation value E (t-1) = previous ABS (E (t-1) -E / E
Instead of the probe information that is input data, probe traffic information that includes the time obtained by aggregating the probe information, the section number, the number of sections that have passed through the section, and the section passage average required time may be input.
次に、シミュレーション実行部１２は、データ入力部１１において入力した入力データに基づき、乱数系列及びＯＤ交通量を増減させながら交通流シミュレーションの実行を数回繰り返す（ステップＳ２）ことにより、ゾーン間ｒｓの時間帯ｈにおける発生交通量Ｑｒｓｈ、ゾーン間時間帯交通量Ｑｒｓｈのうち、時刻ｔにあるリンクｋを通った車両の量Ｑｒｓｈ ｋｔを得る。また、シミュレーション実行部１２は、シミュレーション値の集計ＱＫプロットを行い、この集計ＱＫの近似曲線（（１）式）を求める。
一方、集計ＱＫ算出部１３は、データ入力部１１において入力したプローブ交通情報（観測値）から集計ＱＫを算出する（ステップＳ３）。そして、集計ＱＫ算出部１３は、プローブ交通情報の集計ＱＫプロットを行い、この集計ＱＫの近似曲線（（２）式）を求める。
次に、拡大率算定部１４は、（１）式と（２）式から（３）式、（４式）を満たす拡大率α、βを（５）式、（６）式）によって算定する（ステップＳ４）。ここで、ｘ’は、拡大後のｘの値、ｙ’は、拡大後のｙの値である。
ここで、図５、図６を参照して拡大率について説明する。図５は、シミュレーションによって求めた集計ＱＫをプロットした結果から求めた（１）式の近似曲線と、プローブ交通情報から求めた集計ＱＫをプロットした結果から求めた（２）式の近似曲線を示す図である。図６は、この２つの近似曲線から前述の拡大率α、βを求め、プローブ交通情報から求めた集計ＱＫの値に拡大率α、βを乗算した結果をプロットした図である。プローブ交通情報は、走行する車両のうちの一部の車両のみであるため、単に集計ＱＫを求めると、図５に示すように、シミュレーションによって求めた近似曲線に比べて、山が小さい曲線となるが、プローブ交通情報に基づき求めた集計ＱＫの値を相似拡大する拡大率を乗算することにより、シミュレーションの集計ＱＫの値より高精度化することが可能となる。 Here, the enlargement ratio will be described with reference to FIGS. FIG. 5 shows the approximate curve of the formula (1) obtained from the result of plotting the total QK obtained by the simulation and the approximate curve of the formula (2) obtained from the result of plotting the total QK obtained from the probe traffic information. FIG. FIG. 6 is a diagram in which the above-described enlargement rates α and β are obtained from these two approximate curves, and the result of multiplying the total QK value obtained from the probe traffic information by the enlargement rates α and β is plotted. Since the probe traffic information is only a part of the traveling vehicles, if the total QK is simply obtained, the curve is smaller than the approximate curve obtained by simulation as shown in FIG. However, by multiplying the value of the total QK obtained based on the probe traffic information by the enlargement factor for similar enlargement, it is possible to make the accuracy higher than the value of the total QK of the simulation.
次に、結果判定部１５は、終了条件を満たしたか否かを判定し（ステップＳ５）、終了条件を満たしていれば処理を終了する。この判定は、（７）式によって得られる評価値Ｅ’がデータ入力部１１において入力した収束判定値（Ｔｈ１）以下であるか、または所定の施行回数に達したか否かに基づいて終了条件を満たしたか否かを判定する。
次に、結果判定部１５により終了条件を満たしていないと判定された場合、パラメータ調整部１６は、所定の条件を満たすまでＯＤ交通量とリンク容量を調整する（ステップＳ６）。ここでいう所定の条件とは、（８）式が評価値Ｅのための収束判定値（Ｔｈ２）を下回る、指定された施行回数に達する、改善率がしきい値を下回る、のいずれかの条件である。
（８）式において、（７）式と異なる点は、→ｕｚτ ｓｉｍ（→はｕの頭に付く、以下、同様）を→ｕｚτと置き換えた点である。ここで、→ｕｚτは、交通流シミュレーションによって求めた値ではなく、パラメータ調整部１６が、以下に示す演算によって求めた値である。まず、→ｕｚτは、（９）式によってＱτ，Ｋτを求めることによって得られる。
次に、（９）式のｎｊτは、（１０）式によって求められ、（９）式のＴｊτは、（１１）式によって求めることができる。（１１）式においてｑｊτは、（１２）式によって求めることができる。
パラメータ調整部１６は、（８）式の評価値Ｅが前述の条件を満たすまで、（１０）式、（１２）式で用いるαの値（リンク容量）と（１２）式のＱｒｓｈ（ＯＤ交通量）を増減させて調整を行う。このとき、αとＱｒｓｈを増減させて最適化を図る手法は、公知の最適化手法を用いることが可能であるので、ここでは詳細な説明を省略する。パラメータ調整部１６は、この処理によって求められた最適化されたαとＱｒｓｈをシミュレーション実行部１２へ出力する。
The
これを受けて、シミュレーション実行部１２は、パラメータ調整部１６から出力されたα（リンク容量）の値とＱｒｓｈ（ＯＤ交通量）の値を入力して交通流シミュレーションを実行する（ステップＳ７）。そして、再度結果判定部１５は、（７）式によって得られる評価値Ｅ’が収束判定値（Ｔｈ１）以下であるか、または所定の施行回数に達したか否かに基づいて終了条件を満たしたか否かを判定する（ステップＳ５）。そして、結果判定部１５は、終了条件を満たしていれば処理を終了し、満たしていなければステップＳ６、Ｓ７の処理を繰り返し行い、ステップＳ５における終了条件を満たすまで処理を繰り返す。
In response to this, the
従来のＯＤ交通量推定では、日通過交通量から、１日単位のＯＤ交通量を推定するものが一般的である。すなわち、ＯＤ交通量の時間変動を考慮できないという問題がある。また、時間帯別ＯＤ交通量を推定するものも存在する（例えば、特許文献１）が、評価値を得るために交通流シミュレーションを毎回実行しているため、非常に計算時間が長くなるという課題を抱えている。 In the conventional OD traffic volume estimation, the daily OD traffic volume is generally estimated from the daily passage traffic volume. That is, there is a problem that time fluctuation of the OD traffic volume cannot be considered. Moreover, although there exists what estimates the OD traffic volume according to time zone (for example, patent document 1), since traffic flow simulation is performed every time in order to obtain an evaluation value, the subject that calculation time becomes very long Have
以上説明したように、本実施形態では、プローブ交通情報から得られる交通状態を用いて時間帯別のＯＤ交通量及びリンク容量パラメータを求めるようにしたため、得られる値の精度を向上させることができる。また、既存のモデルでは目標値が交通量であるのに対し、本実施形態は、プローブ交通情報から集計されたエリア内存在台数（Ｑ）と総通過交通量（Ｋ）から得られる集計ＱＫ（交通密度―交通量）を目標値としているため、実際の交通状態に則した交通流予測を行うことができる。また、交通流シミュレーションを利用するタイミングを初期計算時とパラメータ収束計算がある目的を達成した際の再評価値計算時のみに留めたため、必要最小限の利用回数で交通流予測が可能になる。 As described above, in this embodiment, since the OD traffic volume and link capacity parameter for each time zone are obtained using the traffic state obtained from the probe traffic information, the accuracy of the obtained value can be improved. . In addition, while the target value is the traffic volume in the existing model, in the present embodiment, the total QK () obtained from the total number of traffic in the area (Q) and the total passing traffic volume (K) calculated from the probe traffic information. Since traffic density (traffic volume) is a target value, traffic flow prediction according to actual traffic conditions can be performed. In addition, since the timing of using the traffic flow simulation is limited to the initial calculation and the re-evaluation value calculation when the purpose of the parameter convergence calculation is achieved, the traffic flow prediction can be performed with the minimum necessary number of uses.
なお、図１における処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより交通流予測処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。 Note that a traffic flow prediction process is performed by recording a program for realizing the function of the processing unit in FIG. 1 on a computer-readable recording medium, causing the computer system to read and execute the program recorded on the recording medium. May be performed. Here, the “computer system” includes an OS and hardware such as peripheral devices. The “computer system” includes a WWW system having a homepage providing environment (or display environment). The “computer-readable recording medium” refers to a storage device such as a flexible medium, a magneto-optical disk, a portable medium such as a ROM and a CD-ROM, and a hard disk incorporated in a computer system. Further, the “computer-readable recording medium” refers to a volatile memory (RAM) in a computer system that becomes a server or a client when a program is transmitted via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. In addition, those holding programs for a certain period of time are also included.
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。 The program may be transmitted from a computer system storing the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium. Here, the “transmission medium” for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line. The program may be for realizing a part of the functions described above. Furthermore, what can implement | achieve the function mentioned above in combination with the program already recorded on the computer system, what is called a difference file (difference program) may be sufficient.
車両の交通流を高精度で予測することが不可欠な用途に適用できる。 It can be applied to applications where it is essential to predict the traffic flow of vehicles with high accuracy.
１・・・交通流予測装置、２・・・入力部、３・・・表示部、４・・・データファイル、１１・・・データ入力部、１２・・・シミュレーション実行部、１３・・・集計ＱＫ算出部、１４・・・拡大率算定部、１５・・・結果判定部、１６・・・パラメータ調整部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Traffic flow prediction apparatus, 2 ... Input part, 3 ... Display part, 4 ... Data file, 11 ... Data input part, 12 ... Simulation execution part, 13 ... Total QK calculation unit, 14 ... enlargement rate calculation unit, 15 ... result determination unit, 16 ... parameter adjustment unit
Claims (3)
前記区域を走行した車両のプローブ交通情報に基づき、前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す第１の近似曲線を求める第１の近似曲線算出手段と、
交通流シミュレーションモデルを用いて交通流シミュレーションを行った結果に基づき、前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す第２の近似曲線を求める第２の近似曲線算出手段と、
前記第１の近似曲線を前記第２の近似曲線に合致させるための拡大率を算定する拡大率算定手段と、
前記第１の近似曲線を求めた際の前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す値のそれぞれに対して、前記拡大率を乗算して得られた前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す値が、前記第２の近似曲線を求めた際の前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す値との距離が最小化させるための交通量とリンク容量を求めるパラメータ調整手段と、
前記パラメータ調整手段によって求めた前記交通量と前記リンク容量を入力として前記交通流シミュレーションを実行した結果が所定の終了条件を満たすまでパラメータ調整手段による前記交通量と前記リンク容量を求める処理と前記交通流シミュレーションの実行を繰り返す結果判定手段と
を備えたことを特徴とする交通流予測装置。 Relationship between traffic density and traffic volume in an arbitrarily specified area from probe information consisting of observed time, latitude and longitude information, or probe traffic information consisting of time, section number, number of sections passing, and section average travel time Is a traffic flow prediction device that estimates traffic volume using the relationship,
First approximate curve calculation means for obtaining a first approximate curve indicating a relationship between traffic density and traffic volume in the area based on probe traffic information of a vehicle traveling in the area;
A second approximate curve calculating means for obtaining a second approximate curve indicating a relationship between the traffic density and the traffic volume in the area based on the result of the traffic flow simulation using the traffic flow simulation model;
An enlargement ratio calculating means for calculating an enlargement ratio for matching the first approximate curve with the second approximate curve;
The traffic density and the traffic volume in the area obtained by multiplying each of the values indicating the relationship between the traffic density and the traffic volume in the area when the first approximate curve is obtained by multiplying the expansion rate. Is a parameter adjustment for determining the traffic volume and link capacity for minimizing the distance between the traffic density in the area and the value indicating the traffic volume when the second approximate curve is obtained. Means,
Processing for obtaining the traffic volume and the link capacity by the parameter adjustment means until the result of executing the traffic flow simulation with the traffic volume and the link capacity obtained by the parameter adjustment means as input satisfies a predetermined termination condition, and the traffic A traffic flow prediction apparatus comprising: a result determination unit that repeatedly executes a flow simulation.
前記区域を走行した車両のプローブ交通情報に基づき、前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す第１の近似曲線を求める第１の近似曲線算出ステップと、
交通流シミュレーションモデルを用いて交通流シミュレーションを行った結果に基づき、前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す第２の近似曲線を求める第２の近似曲線算出ステップと、
前記第１の近似曲線を前記第２の近似曲線に合致させるための拡大率を算定する拡大率算定ステップと、
前記第１の近似曲線を求めた際の前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す値のそれぞれに対して、前記拡大率を乗算して得られた前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す値が、前記第２の近似曲線を求めた際の前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す値との距離が最小化させるための交通量とリンク容量を求めるパラメータ調整ステップと、
前記パラメータ調整ステップによって求めた前記交通量と前記リンク容量を入力として前記交通流シミュレーションを実行した結果が所定の終了条件を満たすまでパラメータ調整ステップによる前記交通量と前記リンク容量を求める処理と前記交通流シミュレーションの実行を繰り返す結果判定ステップと
を備えたことを特徴とする交通流予測方法。 Relationship between traffic density and traffic volume in an arbitrarily specified area from probe information consisting of observed time, latitude and longitude information, or probe traffic information consisting of time, section number, number of sections passing, and section average travel time Is a traffic flow prediction method performed by a traffic flow prediction device that estimates traffic using the relationship,
A first approximate curve calculating step for obtaining a first approximate curve indicating a relationship between traffic density and traffic volume in the area based on probe traffic information of a vehicle traveling in the area;
A second approximate curve calculating step for obtaining a second approximate curve indicating a relationship between the traffic density and the traffic volume in the area based on the result of the traffic flow simulation using the traffic flow simulation model;
An enlargement factor calculating step for calculating an enlargement factor for matching the first approximate curve with the second approximate curve;
The traffic density and the traffic volume in the area obtained by multiplying each of the values indicating the relationship between the traffic density and the traffic volume in the area when the first approximate curve is obtained by multiplying the expansion rate. Is a parameter adjustment for determining the traffic volume and link capacity for minimizing the distance between the traffic density in the area and the value indicating the traffic volume when the second approximate curve is obtained. Steps,
Processing for obtaining the traffic volume and the link capacity in the parameter adjustment step until the result of executing the traffic flow simulation with the traffic volume and the link capacity obtained in the parameter adjustment step as inputs is satisfied a predetermined end condition, and the traffic A traffic flow prediction method comprising: a result determination step that repeats execution of a flow simulation.
前記区域を走行した車両のプローブ交通情報に基づき、前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す第１の近似曲線を求める第１の近似曲線算出ステップと、
交通流シミュレーションモデルを用いて交通流シミュレーションを行った結果に基づき、前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す第２の近似曲線を求める第２の近似曲線算出ステップと、
前記第１の近似曲線を前記第２の近似曲線に合致させるための拡大率を算定する拡大率算定ステップと、
前記第１の近似曲線を求めた際の前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す値のそれぞれに対して、前記拡大率を乗算して得られた前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す値が、前記第２の近似曲線を求めた際の前記区域内の交通密度と交通量の関係を示す値との距離が最小化させるための交通量とリンク容量を求めるパラメータ調整ステップと、
前記パラメータ調整ステップによって求めた前記交通量と前記リンク容量を入力として前記交通流シミュレーションを実行した結果が所定の終了条件を満たすまでパラメータ調整ステップによる前記交通量と前記リンク容量を求める処理と前記交通流シミュレーションの実行を繰り返す結果判定ステップと
を行わせることを特徴とする交通流予測プログラム。 Relationship between traffic density and traffic volume in an arbitrarily specified area from probe information consisting of observed time, latitude and longitude information, or probe traffic information consisting of time, section number, number of sections passing, and section average travel time To the computer on the traffic flow prediction device that estimates the traffic volume using the relationship,
A first approximate curve calculating step for obtaining a first approximate curve indicating a relationship between traffic density and traffic volume in the area based on probe traffic information of a vehicle traveling in the area;
A second approximate curve calculating step for obtaining a second approximate curve indicating a relationship between the traffic density and the traffic volume in the area based on the result of the traffic flow simulation using the traffic flow simulation model;
An enlargement factor calculating step for calculating an enlargement factor for matching the first approximate curve with the second approximate curve;
The traffic density and the traffic volume in the area obtained by multiplying each of the values indicating the relationship between the traffic density and the traffic volume in the area when the first approximate curve is obtained by multiplying the expansion rate. Is a parameter adjustment for determining the traffic volume and link capacity for minimizing the distance between the traffic density in the area and the value indicating the traffic volume when the second approximate curve is obtained. Steps,
Processing for obtaining the traffic volume and the link capacity in the parameter adjustment step until the result of executing the traffic flow simulation with the traffic volume and the link capacity obtained in the parameter adjustment step as inputs is satisfied a predetermined end condition, and the traffic A traffic flow prediction program characterized by causing a result determination step to repeatedly execute a flow simulation.
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