JP3520189B2 - 乗客流推定システム - Google Patents
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- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
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- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
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- Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、鉄道の運行管理に
おいて、列車の遅延時等における運行計画の変更に使用
して好適な乗客流推定システムに係り、特に、旅客の需
要を反映した運行計画変更案の作成作業を支援するため
に使用する正確な乗客流を得ることのできる乗客流推定
システムに関する。
おいて、列車の遅延時等における運行計画の変更に使用
して好適な乗客流推定システムに係り、特に、旅客の需
要を反映した運行計画変更案の作成作業を支援するため
に使用する正確な乗客流を得ることのできる乗客流推定
システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、鉄道施設は、予め定められてい
る運行計画に従って、転てつ器、信号機等が制御され、
これにより運行計画どおりの列車の運行が行われるよう
に、列車の運行が管理されている。そして、これらの転
てつ器、信号機等の制御は、コンピュータで行うように
した進路制御装置を用いて行われているが、この進路制
御装置は、運行計画を参照しながら列車の出発順序、列
車の前後関係に着目した制御を行うように構成されてい
る。
る運行計画に従って、転てつ器、信号機等が制御され、
これにより運行計画どおりの列車の運行が行われるよう
に、列車の運行が管理されている。そして、これらの転
てつ器、信号機等の制御は、コンピュータで行うように
した進路制御装置を用いて行われているが、この進路制
御装置は、運行計画を参照しながら列車の出発順序、列
車の前後関係に着目した制御を行うように構成されてい
る。
【０００３】ところで、列車の運行に乱れは、事故や故
障の発生時に限らず、例えば、雨風等の天候の変化によ
っても生じる。このため、運行計画を変更しなければな
らない事態は、かなりの頻度で発生するが、このような
通常の列車運行中に行う運行計画の変更を運転整理と呼
び、通常、進路制御装置が参照している運行計画の変更
によって処理される。
障の発生時に限らず、例えば、雨風等の天候の変化によ
っても生じる。このため、運行計画を変更しなければな
らない事態は、かなりの頻度で発生するが、このような
通常の列車運行中に行う運行計画の変更を運転整理と呼
び、通常、進路制御装置が参照している運行計画の変更
によって処理される。
【０００４】そして、運行計画の変更に当っては、列車
の性能、各駅の配線構造、車両のストック等を考慮しな
がら、最適な変更案を探しだす必要があり、このとき、
最適な変更案の１つの大きな指標として、旅客の需要を
できるだけ満足するように変更後の列車の運行を行う必
要がある。
の性能、各駅の配線構造、車両のストック等を考慮しな
がら、最適な変更案を探しだす必要があり、このとき、
最適な変更案の１つの大きな指標として、旅客の需要を
できるだけ満足するように変更後の列車の運行を行う必
要がある。
【０００５】現在、運行計画の変更に当って必要な旅客
の需要は、各駅における入場実績を考慮して通勤時間帯
等における乗客流を予測したり、あるいは、事故時にお
ける各駅からの電話連絡に基づいて把握されている。
の需要は、各駅における入場実績を考慮して通勤時間帯
等における乗客流を予測したり、あるいは、事故時にお
ける各駅からの電話連絡に基づいて把握されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】前述の従来技術による
旅客の需要の把握の方法は、運行計画の変更を行おうと
する現時点における乗客の需要と一致している保証が得
られないため、最適な運行計画の変更を実現することが
困難であるという問題点を有している。
旅客の需要の把握の方法は、運行計画の変更を行おうと
する現時点における乗客の需要と一致している保証が得
られないため、最適な運行計画の変更を実現することが
困難であるという問題点を有している。
【０００７】すなわち、前述の従来技術は、運転整理案
立案に当って現時点での正確な数値としての乗客流を把
握することができないため、運行計画の変更結果の効果
を予測することが困難であるという問題点を有してい
る。
立案に当って現時点での正確な数値としての乗客流を把
握することができないため、運行計画の変更結果の効果
を予測することが困難であるという問題点を有してい
る。
【０００８】本発明の目的は、前記従来技術の問題点を
解決し、乗客が過去に入場した駅及び行き先のデータを
用いて、確率量としての乗客流をオンラインでリアルタ
イムに推定することを可能とし、現時点の乗客流を数値
として表現することにより、運行計画の変更を効率的に
行うために使用することができる乗客流推定システムを
提供することにある。
解決し、乗客が過去に入場した駅及び行き先のデータを
用いて、確率量としての乗客流をオンラインでリアルタ
イムに推定することを可能とし、現時点の乗客流を数値
として表現することにより、運行計画の変更を効率的に
行うために使用することができる乗客流推定システムを
提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明によれば前記目的
は、各駅に設けられた改札装置と、これらの改札装置と
通信回線により接続された乗客流推定装置とを備える乗
客流推定システムにおいて、前記改札装置が、乗客が持
つ乗客が過去に乗車した場所と行き先の履歴を保存して
いる乗車履歴記憶装置からの乗車履歴情報を読み出し、
また、その乗客の行き先情報を取得し、それらの情報を
前記乗客流推定装置に送信する機能を備え、前記乗客流
推定装置が、個別行き先推定装置と全体流推定装置とに
より構成され、前記個別行き先推定装置が、前記改札装
置からの乗客の行き先情報と乗車履歴情報とにより個人
の行き先を確率的に推定する機能を備え、前記全体流推
定装置が、前記個別行き先推定装置からの乗客個々の確
率的な行き先情報により全体の乗客流を推定する機能
と、推定した乗客流を表示する機能とを備えることによ
り達成される。
は、各駅に設けられた改札装置と、これらの改札装置と
通信回線により接続された乗客流推定装置とを備える乗
客流推定システムにおいて、前記改札装置が、乗客が持
つ乗客が過去に乗車した場所と行き先の履歴を保存して
いる乗車履歴記憶装置からの乗車履歴情報を読み出し、
また、その乗客の行き先情報を取得し、それらの情報を
前記乗客流推定装置に送信する機能を備え、前記乗客流
推定装置が、個別行き先推定装置と全体流推定装置とに
より構成され、前記個別行き先推定装置が、前記改札装
置からの乗客の行き先情報と乗車履歴情報とにより個人
の行き先を確率的に推定する機能を備え、前記全体流推
定装置が、前記個別行き先推定装置からの乗客個々の確
率的な行き先情報により全体の乗客流を推定する機能
と、推定した乗客流を表示する機能とを備えることによ
り達成される。
【００１０】また、前記目的は、前記改札装置が、乗客
が前記乗車履歴記憶装置を持って改札装置から入場ある
いは出場したとき、これらの乗車場所、下車場所を乗車
履歴情報として前記乗車履歴記憶装置に記録することに
より、また、前記個別行き先推定装置が、前記乗車履歴
記憶装置が持つ各種の乗車券属性に依存した行き先の推
定を行うことにより達成される。
が前記乗車履歴記憶装置を持って改札装置から入場ある
いは出場したとき、これらの乗車場所、下車場所を乗車
履歴情報として前記乗車履歴記憶装置に記録することに
より、また、前記個別行き先推定装置が、前記乗車履歴
記憶装置が持つ各種の乗車券属性に依存した行き先の推
定を行うことにより達成される。
【００１１】さらに、前記目的は、前記個別行き先推定
装置が、前記乗車履歴記憶装置が持つ乗車券属性が行き
先の明示されていない乗車券である場合に、予め収集し
ておいて過去の乗車場所と行き先との履歴情報により、
行き先を確率統計的に推定することにより達成される。
装置が、前記乗車履歴記憶装置が持つ乗車券属性が行き
先の明示されていない乗車券である場合に、予め収集し
ておいて過去の乗車場所と行き先との履歴情報により、
行き先を確率統計的に推定することにより達成される。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下、本発明による乗客流推定シ
ステムの一実施形態を図面により詳細に説明する。
ステムの一実施形態を図面により詳細に説明する。
【００１３】図１は本発明の一実施形態による乗客流推
定システムの構成例を示すブロック図、図２は乗客流推
定の動作手順を説明するフローチャート、図３は乗客流
の推定結果を確率分布で表示した様子を示す図である。
図１において、１は乗客流推定装置、２、３は駅、４は
ネットワーク、５は表示装置、１０１は個別行き先推定
装置、１０２は全体流推定装置、１０３は改札装置、１
０４は乗車履歴記憶装置である。
定システムの構成例を示すブロック図、図２は乗客流推
定の動作手順を説明するフローチャート、図３は乗客流
の推定結果を確率分布で表示した様子を示す図である。
図１において、１は乗客流推定装置、２、３は駅、４は
ネットワーク、５は表示装置、１０１は個別行き先推定
装置、１０２は全体流推定装置、１０３は改札装置、１
０４は乗車履歴記憶装置である。
【００１４】本発明の一実施形態による乗客流推定シス
テムは、図１に示すように、表示装置５を接続した乗客
流推定装置１がネットワーク４を介して駅２、３に設け
られる改札装置１０３と接続されて構成されている。乗
客流推定装置１は、コンピュータを中心に、個別行き先
推定装置１０１、全体流推定装置１０２を備えて構成さ
れ、ネットワーク４を介して、駅２、３に設けられてい
る改札装置１０３から入場する乗客の過去の乗車実績、
乗車場所、行き先のデータに基づいて、乗客流を推定
し、結果を表示装置５に表示する。
テムは、図１に示すように、表示装置５を接続した乗客
流推定装置１がネットワーク４を介して駅２、３に設け
られる改札装置１０３と接続されて構成されている。乗
客流推定装置１は、コンピュータを中心に、個別行き先
推定装置１０１、全体流推定装置１０２を備えて構成さ
れ、ネットワーク４を介して、駅２、３に設けられてい
る改札装置１０３から入場する乗客の過去の乗車実績、
乗車場所、行き先のデータに基づいて、乗客流を推定
し、結果を表示装置５に表示する。
【００１５】駅２、３は、乗客が乗り降りする場所であ
り、そこに設けられている改札装置１０３は、乗客が乗
降の際に乗客の持つ乗車履歴記憶装置１０４との間でデ
ータのやり取りを行う。すなわち、改札装置１０３は、
乗客が持つ乗車履歴記憶装置１０４から乗車履歴データ
を読み出し、乗車履歴記憶装置１０４に、新たに乗車履
歴を記入する。ネットワーク４は、乗客流推定装置１と
改札装置１０３との相互間で情報交換を行うためのもの
である。表示装置５は、グラフィックス・ディスプレイ
からなり、乗客流推定装置１からの乗客流推定結果を表
示する。
り、そこに設けられている改札装置１０３は、乗客が乗
降の際に乗客の持つ乗車履歴記憶装置１０４との間でデ
ータのやり取りを行う。すなわち、改札装置１０３は、
乗客が持つ乗車履歴記憶装置１０４から乗車履歴データ
を読み出し、乗車履歴記憶装置１０４に、新たに乗車履
歴を記入する。ネットワーク４は、乗客流推定装置１と
改札装置１０３との相互間で情報交換を行うためのもの
である。表示装置５は、グラフィックス・ディスプレイ
からなり、乗客流推定装置１からの乗客流推定結果を表
示する。
【００１６】乗車履歴記憶装置１０４は、定期券、回数
券等の乗車券の機能を持つデータの読み書きが可能なＩ
Ｃカード、非接触ＩＣカード、携帯用端末装置等であっ
てよく、乗客の過去の乗車履歴データ、乗車券属性を記
憶している。乗車履歴データとは、これまでに、乗客が
乗降した駅の履歴のデータのことである。また、乗車券
属性とは、一定区間の一定期間の定期券としてのデー
タ、一定区間の回数券としてのデータ等を表す。
券等の乗車券の機能を持つデータの読み書きが可能なＩ
Ｃカード、非接触ＩＣカード、携帯用端末装置等であっ
てよく、乗客の過去の乗車履歴データ、乗車券属性を記
憶している。乗車履歴データとは、これまでに、乗客が
乗降した駅の履歴のデータのことである。また、乗車券
属性とは、一定区間の一定期間の定期券としてのデー
タ、一定区間の回数券としてのデータ等を表す。
【００１７】前述の本発明の実施形態は、駅が２つとし
て示しているが、本発明は、１つあるいは、３つ以上の
駅を備える場合にも、前述と全く同様にシステムを構成
することが可能である。
て示しているが、本発明は、１つあるいは、３つ以上の
駅を備える場合にも、前述と全く同様にシステムを構成
することが可能である。
【００１８】乗客流推定装置１内に構成されている個別
行き先推定装置装置１０１は、改札装置１０３から得ら
れる乗客の乗車実績、行き先のデータ等を読み出して、
各乗客の行き先を推定する。また、乗客流推定装置１内
に構成されている全体流推定装置１０２は、個別行き先
推定装置１０１によって推定された、乗客一人一人の行
き先の推定結果を元にして、乗客全体の流れを推定す
る。
行き先推定装置装置１０１は、改札装置１０３から得ら
れる乗客の乗車実績、行き先のデータ等を読み出して、
各乗客の行き先を推定する。また、乗客流推定装置１内
に構成されている全体流推定装置１０２は、個別行き先
推定装置１０１によって推定された、乗客一人一人の行
き先の推定結果を元にして、乗客全体の流れを推定す
る。
【００１９】次に、前述のように構成される本発明の実
施形態における乗客流推定の処理手順を図２に示すフロ
ーを参照して説明する。
施形態における乗客流推定の処理手順を図２に示すフロ
ーを参照して説明する。
【００２０】（１）まず、乗客流推定装置１内の個別行
き先推定装置装置１０１は、改札装置１０３との間でネ
ットワーク４を介した通信を行って、乗客が持つ乗車履
歴記憶装置１０４から乗車履歴データを読み出す。すな
わち、乗客が改札装置１０３を入場したとき、改札装置
１０３は、その乗客の乗車履歴記憶装置１０４から、過
去に乗車した駅と、今回乗車した駅と、それらに対応す
る降車駅とのデータを取得し、さらに、乗車履歴記憶装
置１０４に一意に与えられる乗車番号と、データを取得
した時刻とのデータを取得する。これらの取得データ
は、前述の通信により個別行き先推定装置装置１０１に
送信される（ステップ２０１）。
き先推定装置装置１０１は、改札装置１０３との間でネ
ットワーク４を介した通信を行って、乗客が持つ乗車履
歴記憶装置１０４から乗車履歴データを読み出す。すな
わち、乗客が改札装置１０３を入場したとき、改札装置
１０３は、その乗客の乗車履歴記憶装置１０４から、過
去に乗車した駅と、今回乗車した駅と、それらに対応す
る降車駅とのデータを取得し、さらに、乗車履歴記憶装
置１０４に一意に与えられる乗車番号と、データを取得
した時刻とのデータを取得する。これらの取得データ
は、前述の通信により個別行き先推定装置装置１０１に
送信される（ステップ２０１）。
【００２１】（２）個別行き先推定装置装置１０１は、
ステップ２０１で得られた各乗客の旅行情報に基づい
て、個別の行き先の目的地率の推定を行う。この目的地
率とは、乗客の行き先の推定値のことであり、具体的に
は、例えば、過去にＡ駅で１０回乗車して、Ｂ駅で３回
降車した場合、Ａ駅からＢ駅への目的地率を３／１０と
するというように求めることができる。この場合、乗客
の持つ乗車履歴記憶装置１０４は、データの読み書きが
可能な電子通貨等を格納した、あるいは汎用のプリペイ
ドカードとしての乗車券としての機能を有するＩＣカー
ド、非接触ＩＣカード等であるとよい（ステップ２０
２）。
ステップ２０１で得られた各乗客の旅行情報に基づい
て、個別の行き先の目的地率の推定を行う。この目的地
率とは、乗客の行き先の推定値のことであり、具体的に
は、例えば、過去にＡ駅で１０回乗車して、Ｂ駅で３回
降車した場合、Ａ駅からＢ駅への目的地率を３／１０と
するというように求めることができる。この場合、乗客
の持つ乗車履歴記憶装置１０４は、データの読み書きが
可能な電子通貨等を格納した、あるいは汎用のプリペイ
ドカードとしての乗車券としての機能を有するＩＣカー
ド、非接触ＩＣカード等であるとよい（ステップ２０
２）。
【００２２】（３）次に、全体流推定装置１０２は、ス
テップ２０２で得られた各乗客の目的地率に基づいて、
確率量としての乗客流を推定する。この推定は、次に説
明するようにして行うことができる。一般に、改札口１
０３からの乗客の入場が全くランダムであれば、乗客の
入場数は、時間区間の長さだけに依存するものと考えら
れる。そして、このような場合、時間間隔ｔの間におけ
る入場者数は、平均値及び分散値がλｔ（λ＞０）のポ
アソン分布と呼ばれる確率分布に従うことが知られてい
る。この性質を利用すれば、ステップ２０２で得られた
目的地率の単位時間あたりの総和を取ることにより、各
駅間における乗客流を確率量として推定することができ
る（ステップ２０３）。
テップ２０２で得られた各乗客の目的地率に基づいて、
確率量としての乗客流を推定する。この推定は、次に説
明するようにして行うことができる。一般に、改札口１
０３からの乗客の入場が全くランダムであれば、乗客の
入場数は、時間区間の長さだけに依存するものと考えら
れる。そして、このような場合、時間間隔ｔの間におけ
る入場者数は、平均値及び分散値がλｔ（λ＞０）のポ
アソン分布と呼ばれる確率分布に従うことが知られてい
る。この性質を利用すれば、ステップ２０２で得られた
目的地率の単位時間あたりの総和を取ることにより、各
駅間における乗客流を確率量として推定することができ
る（ステップ２０３）。
【００２３】（４）最後に、ステップ２０３で得られた
乗客流の推定結果を表示装置５に表示する（ステップ２
０４）。
乗客流の推定結果を表示装置５に表示する（ステップ２
０４）。
【００２４】前述した処理における乗客流の推定は、乗
車履歴記憶装置１０４としての乗車券種の情報すなわち
乗車券属性を使用して行うことができ、つぎに、これら
の乗車券属性のそれぞれを使用する場合の例を具体的に
説明する。
車履歴記憶装置１０４としての乗車券種の情報すなわち
乗車券属性を使用して行うことができ、つぎに、これら
の乗車券属性のそれぞれを使用する場合の例を具体的に
説明する。
【００２５】まず、乗車履歴記憶装置１０４が定期券情
報を持っているものとして説明する。定期券情報とは、
例えば、Ａ駅からＤ駅まで１月１日から３月３１日まで
のように、予め指定された区間で指定された期間におい
て可能な限り利用できる権利を表すデータである。
報を持っているものとして説明する。定期券情報とは、
例えば、Ａ駅からＤ駅まで１月１日から３月３１日まで
のように、予め指定された区間で指定された期間におい
て可能な限り利用できる権利を表すデータである。
【００２６】前述したステップ２０１において、改札装
置１０３が、乗車履歴データの読み込みを行って、定期
券情報を取得した場合、前記ステップ２０２において、
個別行き先推定装置１０１は、定期券情報に含まれる指
定された区間を示す情報により、個別の行き先の目的地
率の推定を行う。例えば、前記ステップ２０１におい
て、Ａ駅からＤ駅の定期券情報と、乗客がＡ駅から入場
した情報とが得られた場合、個別行き先推定装置１０１
は、個別目的地率としてＤ駅を“１”と推定する。乗客
がＤ駅から入場した場合も同様に、目的地率はＡ駅が
“１”と推定される。
置１０３が、乗車履歴データの読み込みを行って、定期
券情報を取得した場合、前記ステップ２０２において、
個別行き先推定装置１０１は、定期券情報に含まれる指
定された区間を示す情報により、個別の行き先の目的地
率の推定を行う。例えば、前記ステップ２０１におい
て、Ａ駅からＤ駅の定期券情報と、乗客がＡ駅から入場
した情報とが得られた場合、個別行き先推定装置１０１
は、個別目的地率としてＤ駅を“１”と推定する。乗客
がＤ駅から入場した場合も同様に、目的地率はＡ駅が
“１”と推定される。
【００２７】次に、乗車履歴記憶装置１０４が回数券情
報を持っているものとして説明する。回数券情報とは、
例えば、Ａ駅からＤ駅まで１０回といった、予め指定さ
れた区間についての有限回あるいは無限回の利用権利を
表すデータである。
報を持っているものとして説明する。回数券情報とは、
例えば、Ａ駅からＤ駅まで１０回といった、予め指定さ
れた区間についての有限回あるいは無限回の利用権利を
表すデータである。
【００２８】前述したステップ２０１において、改札装
置１０３が、乗車履歴データの読み込みを行って、回数
券情報を取得した場合、前記ステップ２０２において、
個別行き先推定装置１０１は、回数券情報に含まれる指
定された区間を示す情報により、個別の行き先の目的地
率の推定を行う。例えば、前記ステップ２０１におい
て、Ａ駅からＤ駅の回数券情報と、乗客がＡ駅から入場
した情報とが得られた場合、個別行き先推定装置１０１
は、個別目的地率としてＤ駅を“１”と推定する。乗客
がＤ駅から入場した場合も同様に、目的地率はＡ駅が
“１”と推定される。
置１０３が、乗車履歴データの読み込みを行って、回数
券情報を取得した場合、前記ステップ２０２において、
個別行き先推定装置１０１は、回数券情報に含まれる指
定された区間を示す情報により、個別の行き先の目的地
率の推定を行う。例えば、前記ステップ２０１におい
て、Ａ駅からＤ駅の回数券情報と、乗客がＡ駅から入場
した情報とが得られた場合、個別行き先推定装置１０１
は、個別目的地率としてＤ駅を“１”と推定する。乗客
がＤ駅から入場した場合も同様に、目的地率はＡ駅が
“１”と推定される。
【００２９】次に、乗車履歴記憶装置１０４が指定券情
報を持っているものとして説明する。指定券情報とは、
例えば、Ａ駅からＤ駅まで特定の列車の特定の座席を利
用するといった、予め指定された区間と列車及び座席に
ついての利用権利を表すデータである。
報を持っているものとして説明する。指定券情報とは、
例えば、Ａ駅からＤ駅まで特定の列車の特定の座席を利
用するといった、予め指定された区間と列車及び座席に
ついての利用権利を表すデータである。
【００３０】前述したステップ２０１において、改札装
置１０３が、乗車履歴データの読み込みを行って、指定
券情報を取得した場合、前記ステップ２０２において、
個別行き先推定装置１０１は、指定券情報に含まれる指
定された区間を示す情報により、個別の行き先の目的地
率の推定を行う。例えば、前記ステップ２０１におい
て、Ａ駅からＤ駅の指定券情報が得られた場合、個別行
き先推定装置１０１は、個別目的地率としてＤ駅を
“１”と推定する。
置１０３が、乗車履歴データの読み込みを行って、指定
券情報を取得した場合、前記ステップ２０２において、
個別行き先推定装置１０１は、指定券情報に含まれる指
定された区間を示す情報により、個別の行き先の目的地
率の推定を行う。例えば、前記ステップ２０１におい
て、Ａ駅からＤ駅の指定券情報が得られた場合、個別行
き先推定装置１０１は、個別目的地率としてＤ駅を
“１”と推定する。
【００３１】次に、乗車履歴記憶装置１０４が乗車券情
報を持っているものとして説明する。乗車券情報とは、
例えば、Ａ駅からＤ駅までといった、予め指定された区
間についての１回のみの利用権利を表すデータである。
報を持っているものとして説明する。乗車券情報とは、
例えば、Ａ駅からＤ駅までといった、予め指定された区
間についての１回のみの利用権利を表すデータである。
【００３２】前述したステップ２０１において、改札装
置１０３が、乗車履歴データの読み込みを行って、乗車
券情報を取得した場合、前記ステップ２０２において、
個別行き先推定装置１０１は、乗車券情報に含まれる行
き先情報により、個別の行き先の目的地率の推定を行
う。例えば、前記ステップ２０１において、Ａ駅からＤ
駅の乗車券情報と、乗客がＡ駅から入場した情報とが得
られた場合、個別行き先推定装置１０１は、個別目的地
率としてＤ駅を“１”と推定する。乗客がＤ駅から入場
した場合も同様に、目的地率はＡ駅が“１”と推定され
る。
置１０３が、乗車履歴データの読み込みを行って、乗車
券情報を取得した場合、前記ステップ２０２において、
個別行き先推定装置１０１は、乗車券情報に含まれる行
き先情報により、個別の行き先の目的地率の推定を行
う。例えば、前記ステップ２０１において、Ａ駅からＤ
駅の乗車券情報と、乗客がＡ駅から入場した情報とが得
られた場合、個別行き先推定装置１０１は、個別目的地
率としてＤ駅を“１”と推定する。乗客がＤ駅から入場
した場合も同様に、目的地率はＡ駅が“１”と推定され
る。
【００３３】前述の説明において、定期券情報、回数券
情報を含む乗車履歴記憶装置１０４を乗客が持つ場合、
その乗客個別目的地率は、指定された区間の入場した駅
で内側の駅を目的地率“１”と推定するとして説明した
が、途中下車、途中乗車等が行われる場合がある。この
ようなときのために、乗車履歴記憶装置１０４内に利用
の都度記録される履歴情報を利用することができ、この
情報を利用することにより、指定区間内の各駅の目的地
率を得ることができる。
情報を含む乗車履歴記憶装置１０４を乗客が持つ場合、
その乗客個別目的地率は、指定された区間の入場した駅
で内側の駅を目的地率“１”と推定するとして説明した
が、途中下車、途中乗車等が行われる場合がある。この
ようなときのために、乗車履歴記憶装置１０４内に利用
の都度記録される履歴情報を利用することができ、この
情報を利用することにより、指定区間内の各駅の目的地
率を得ることができる。
【００３４】また、乗車履歴記憶装置１０４が乗車券情
報を持っている場合にも、その情報として、入場駅とそ
こからの乗車賃との情報しか持たない場合もある。この
場合、個別行き先推定装置１０１が、それまでの多数の
乗客の利用状況を利用時間帯情報をも含む履歴として持
つことにより、個別行き先推定装置１０１は、入場駅か
らその乗車賃に相当する駅のそれぞれについての目的地
率を、確率統計的に推定することができる。
報を持っている場合にも、その情報として、入場駅とそ
こからの乗車賃との情報しか持たない場合もある。この
場合、個別行き先推定装置１０１が、それまでの多数の
乗客の利用状況を利用時間帯情報をも含む履歴として持
つことにより、個別行き先推定装置１０１は、入場駅か
らその乗車賃に相当する駅のそれぞれについての目的地
率を、確率統計的に推定することができる。
【００３５】さらに、乗車履歴記憶装置１０４がデータ
の読み書きが可能な電子通貨等を格納した、あるいは汎
用のプリペイドＩＣカード、非接触ＩＣカード等であ
り、乗客が任意の駅から任意の駅に行くことが可能とさ
れている場合、乗車履歴記憶装置１０４内に、入場駅、
出場駅、利用時間帯の情報を含む履歴情報を格納してお
くことができ、個別行き先推定装置１０１は、これらの
情報を使用することにより、各乗客の目的地率をかなり
高い確度で推定することができる。また、カード内にそ
の乗客個人の乗車履歴を記録することができない場合、
前記したと同様に、個別行き先推定装置１０１が、それ
までの多数の乗客の利用状況を利用時間帯情報をも含む
履歴として持つことにより、その乗客の目的地率を、確
率統計的に推定することができる。
の読み書きが可能な電子通貨等を格納した、あるいは汎
用のプリペイドＩＣカード、非接触ＩＣカード等であ
り、乗客が任意の駅から任意の駅に行くことが可能とさ
れている場合、乗車履歴記憶装置１０４内に、入場駅、
出場駅、利用時間帯の情報を含む履歴情報を格納してお
くことができ、個別行き先推定装置１０１は、これらの
情報を使用することにより、各乗客の目的地率をかなり
高い確度で推定することができる。また、カード内にそ
の乗客個人の乗車履歴を記録することができない場合、
前記したと同様に、個別行き先推定装置１０１が、それ
までの多数の乗客の利用状況を利用時間帯情報をも含む
履歴として持つことにより、その乗客の目的地率を、確
率統計的に推定することができる。
【００３６】そして、全体流推定装置１０２は、前述し
たような個別行き先推定装置１０１により推定された乗
客個人の目的地率を使用して、乗客全体の流れを高い精
度で推定することができる。
たような個別行き先推定装置１０１により推定された乗
客個人の目的地率を使用して、乗客全体の流れを高い精
度で推定することができる。
【００３７】全体流推定装置１０２により推定された乗
客流の推定結果は、図３に３０１としてその表示例を示
すように、２つの駅間、例えば、Ａ駅からＢ駅への単位
時間当りの乗客流の確率分布として表示される。
客流の推定結果は、図３に３０１としてその表示例を示
すように、２つの駅間、例えば、Ａ駅からＢ駅への単位
時間当りの乗客流の確率分布として表示される。
【００３８】前述した本発明の実施形態によれば、列車
等の運行計画の変更に当って必要な旅客の需要を、リア
ルタイムに数値として推定することができるため、高い
確度で推定することが可能になり、旅客の需要を反映し
た運行計画変更案の作成作業を支援することのできる乗
客流を得ることができる。
等の運行計画の変更に当って必要な旅客の需要を、リア
ルタイムに数値として推定することができるため、高い
確度で推定することが可能になり、旅客の需要を反映し
た運行計画変更案の作成作業を支援することのできる乗
客流を得ることができる。
【００３９】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、旅
客の需要を反映した運行計画変更案の作成作業を支援す
るために使用して好適な乗客流推定システムを得ること
ができる。
客の需要を反映した運行計画変更案の作成作業を支援す
るために使用して好適な乗客流推定システムを得ること
ができる。
【図１】本発明の一実施形態による乗客流推定システム
の構成例を示すブロック図である。
の構成例を示すブロック図である。
【図２】乗客流推定の動作手順を説明するフローチャー
トである。
トである。
【図３】乗客流の推定結果を確率分布で表示した様子を
示す図である。
示す図である。
【符号の説明】
１ 乗客流推定装置
２、３ 駅
４ ネットワーク
５ 表示装置
１０１ 個別行き先推定装置
１０２ 全体流推定装置
１０３ 改札装置
１０４ 乗車履歴記憶装置
フロントページの続き
(56)参考文献 特開 平９−156507（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
B61L 27/00 - 27/04
B61L 25/04
G06F 17/60
Claims (6)
- 【請求項１】 各駅に設けられた改札装置と、これらの
改札装置と通信回線により接続された乗客流推定装置と
を備える乗客流推定システムにおいて、前記改札装置
は、乗客が持つ乗客が過去に乗車した場所と行き先の履
歴を保存している乗車履歴記憶装置からの乗車履歴情報
を読み出し、また、その乗客の行き先情報を取得し、そ
れらの情報を前記乗客流推定装置に送信する機能を備
え、前記乗客流推定装置は、個別行き先推定装置と全体
流推定装置とにより構成され、前記個別行き先推定装置
は、前記改札装置からの乗客の行き先情報と乗車履歴情
報とにより個人の行き先を確率的に推定する機能を備
え、前記全体流推定装置は、前記個別行き先推定装置か
らの乗客個々の確率的な行き先情報により全体の乗客流
を推定する機能と、推定した乗客流を表示する機能とを
有することを特徴とする乗客流推定システム。 - 【請求項２】 前記改札装置は、乗客が前記乗車履歴記
憶装置を持って改札装置から入場あるいは出場したと
き、これらの乗車場所、下車場所を乗車履歴情報として
前記乗車履歴記憶装置に記録することを特徴とする請求
項１記載の乗客流推定システム。 - 【請求項３】 前記個別行き先推定装置は、前記乗車履
歴記憶装置が持つ各種の乗車券属性に依存した行き先の
推定を行うことを特徴とする請求項１または２記載の乗
客流推定システム。 - 【請求項４】 前記乗車履歴記憶装置が持つ乗車券属性
は、定期券情報、回数券情報、指定券情報、乗車券情報
のいずれか１つであることを特徴とする請求項３記載の
乗客流推定システム。 - 【請求項５】 前記個別行き先推定装置は、前記乗車履
歴記憶装置が持つ乗車券属性が行き先の明示されていな
い乗車券である場合に、予め収集しておいた過去の乗車
場所と行き先との履歴情報により、行き先を確率統計的
に推定することを特徴とする請求項４記載の乗客流推定
システム。 - 【請求項６】 前記全体流推定装置は、乗客流を確率分
布として表示装置に表示することを特徴とする請求項１
ないし４のうちいずれか１記載の乗客流推定システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33027097A JP3520189B2 (ja) | 1997-12-01 | 1997-12-01 | 乗客流推定システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33027097A JP3520189B2 (ja) | 1997-12-01 | 1997-12-01 | 乗客流推定システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11165637A JPH11165637A (ja) | 1999-06-22 |
| JP3520189B2 true JP3520189B2 (ja) | 2004-04-19 |
Family
ID=18230779
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP33027097A Expired - Fee Related JP3520189B2 (ja) | 1997-12-01 | 1997-12-01 | 乗客流推定システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3520189B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5148416B2 (ja) * | 2008-09-03 | 2013-02-20 | 公益財団法人鉄道総合技術研究所 | 乗客流動予測システム |
| JP5356100B2 (ja) * | 2009-04-08 | 2013-12-04 | 株式会社日立製作所 | 情報処理システム及び方法 |
| JP2014213697A (ja) * | 2013-04-25 | 2014-11-17 | 株式会社日立製作所 | 混雑状況情報集配信システム |
| CN103661501B (zh) * | 2013-12-31 | 2016-05-04 | 北方工业大学 | 一种基于多点客流检测信息反馈的车站自动限流方法 |
| CN106779196A (zh) * | 2016-12-05 | 2017-05-31 | 中国航天***工程有限公司 | 一种基于旅游大数据的游客流量预测及峰值调控方法 |
| CN110901710B (zh) * | 2019-12-02 | 2021-09-10 | 交控科技股份有限公司 | 基于动态客流的城市轨道交通行车调度方法及装置 |
-
1997
- 1997-12-01 JP JP33027097A patent/JP3520189B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH11165637A (ja) | 1999-06-22 |
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