JP5388924B2 - 交通量予測装置、交通量予測方法およびプログラム - Google Patents
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(第1の実施の形態)
図1は、第1の実施の形態の交通量予測装置10の構成を示す図である。交通量予測装置10は、例えば、交通情報センターに設置され、全国各地を走行するプローブカーPから車両の各種データを受信する。本実施の形態では、プローブカーPから受信した位置データおよび速度データを用いて、交通量を予測する。
次に、本発明の第2の実施の形態の交通量予測装置10について説明する。第2の実施の形態の交通量予測装置10の基本的な構成は、第1の実施の形態と同じであるが(図1参照)、第2の実施の形態の交通量予測装置10は、遷移パターンマップの更新の仕方が第1の実施の形態とは異なる。
次に、第3の実施の形態の交通量予測装置10について説明する。第3の実施の形態の交通量予測装置10の基本的な構成は、第1の実施の形態と同じであるが(図1参照)、第3の実施の形態の交通量予測装置10は、遷移パターンマップを用いた交通量の予測の仕方が第1の実施の形態とは異なる。
次に、第4の実施の形態の交通量予測装置10について説明する。第4の実施の形態の交通量予測装置10の基本的な構成は、第1の実施の形態と同じであるが(図1参照)、第4の実施の形態の交通量予測装置10は、所定区間の平均速度を予測する際に、所定区間に隣接する区間の平均速度データも用いる点が第1の実施の形態とは異なる。なお、説明の便宜上、平均速度を予測すべき所定区間を「自区間」という。
次に、本発明の第5の実施の形態の交通量予測装置10について説明する。第5の実施の形態の交通量予測装置10の基本的な構成は、第4の実施の形態と同じであるが、第5の実施の形態の交通量予測装置10は、自区間に直接接続されている区間のみならず、その1つ先の区間の平均速度データを用いて自区間の将来の平均速度データを求める点が異なる。
次に、本発明の第6の実施の形態の交通量予測装置10について説明する。第6の実施の形態の交通量予測装置10の基本的な構成は、第5の実施の形態と同じであるが、第6の実施の形態では、各区間における平均速度データの遷移の傾向に基づいて、類似の傾向を有する道路区間を隣接区間として求める機能を有する点が異なる。なお、遷移データの類似する区間が必ずしも自区間に隣接しているとは限らないが、一般的には、隣接する区間である場合が多いので、本明細書では「隣接区間」という。
11 車両データ受信部
12 平均速度データ記憶部
13 道路地図記憶部
14 遷移パターンマップ記憶部
15 制御部
16 ディスプレイ
17 入力部
18 平均速度算出部
19 遷移パターンマップ更新部
20 予測交通量算出部
21 表示部
22a,22e,23a 遷移パターンマップ
24 隣接区間決定部
Claims (10)
- 所定区間の道路の交通量のデータを取得する交通量データ取得部と、
取得した交通量データを記憶する交通量データ記憶部と、
所定時点の交通量ごとに生成された複数の遷移パターンマップであって、前記各交通量に至る交通量の遷移を所定時点から遡った時間と遡った時点の交通量とからなるマトリクスによって表した遷移パターンマップを記憶した遷移パターンマップ記憶部と、
前記交通量データを取得したときに、取得した交通量データに対応する遷移パターンマップを前記遷移パターンマップ記憶部から読み出すと共に、前記交通量データ記憶部から前記交通量の遷移データを読み出し、読み出した遷移データに対応する前記遷移パターンマップのマトリクス要素の値を更新する遷移パターンマップ更新部と、
直近の交通量の遷移データを前記交通量データ記憶部から読み出し、複数の遷移パターンマップについて、読み出した遷移データに対応するマトリクス要素の値に基づいて評価値を求め、前記評価値の最も高い遷移パターンマップに対応する交通量を予測交通量として求める予測交通量算出部と、
前記予測交通量を出力する出力部と、
を備える交通量予測装置。 - 前記交通量データ取得部は、プローブカーから送信される車両に関するデータを受信し、当該データから求めた車両の平均速度のデータを前記交通量データとして用いる請求項1に記載の交通量予測装置。
- 前記遷移パターンマップ更新部は、前記遷移パターンマップのマトリクス要素の値を更新する前に、前記遷移パターンマップの全マトリクス要素の値に対して定数E(0<E<1)を乗算する請求項1または2に記載の交通量予測装置。
- 前記遷移パターンマップ更新部は、前記遷移データに対応する前記遷移パターンマップのマトリクス要素の値を更新すると共に、前記対応するマトリクス要素に対して交通量が隣接するマトリクス要素の値も更新する請求項1〜3のいずれかに記載の交通量予測装置。
- 前記予測交通量算出部は、所定時点から遡った時間が小さいマトリクス要素の方が、遡った時間が大きいマトリクス要素より、重みが重くなるような重み係数を乗じて前記評価値を求める請求項1〜4のいずれかに記載の交通量予測装置。
- 前記遷移パターンマップは、前記所定区間とは異なる別の区間の前記所定時点における交通量データをマトリクス要素として含んでおり、
前記遷移パターンマップ更新部は、前記所定区間および前記別の区間の交通量データを取得したときに、前記所定区間の交通量データに対応する遷移パターンマップを前記遷移パターンマップ記憶部から読み出すと共に、前記交通量データ記憶部から前記所定区間の交通量の遷移データを読み出し、読み出した遷移データに対応する前記遷移パターンマップのマトリクス要素の値を更新し、かつ、前記別の区間の交通量データに対応するマトリクス要素の値を更新し、
前記予測交通量算出部は、前記別の区間の直近の交通量の遷移データを前記交通量データ記憶部から読み出し、前記別の区間の複数の遷移パターンマップについて、読み出した遷移データに対応するマトリクス要素の値に基づいて評価値を求め、前記評価値の最も高い遷移パターンマップに対応する交通量を前記別の区間の予測交通量として求め、前記所定区間の直近の交通量の遷移データを前記交通量データ記憶部から読み出し、前記所定区間の複数の遷移パターンマップについて、読み出した遷移データに対応するマトリクス要素の値と、前記別の区間について求めた前記予測交通量データに対応するマトリクス要素の値とに基づいて評価値を求め、前記評価値の最も高い遷移パターンマップに対応する交通量を前記所定区間の予測交通量として求める請求項1〜5のいずれかに記載の交通量予測装置。 - 前記所定区間に隣接する区間を前記別の区間として用いる請求項6に記載の交通量予測装置。
- 前記所定区間の遷移パターンマップとの類似度が所定の閾値より大きい遷移パターンマップを有する区間を前記別の区間として用いる請求項6に記載の交通量予測装置。
- 交通量予測装置によって交通量を予測する方法であって、
前記交通量予測装置が、所定区間の道路の交通量のデータを取得するステップと、
前記交通量予測装置が、取得した交通量データを交通量データ記憶部に記憶するステップと、
前記交通量予測装置が、所定時点の交通量ごとに生成された複数の遷移パターンマップであって、前記各交通量に至る交通量の遷移を所定時点から遡った時間と遡った時点の交通量とからなるマトリクスによって表した遷移パターンマップを記憶した遷移パターンマップ記憶部を準備するステップと、
前記交通量予測装置が、前記交通量データを取得したときに、取得した交通量データに対応する遷移パターンマップを前記遷移パターンマップ記憶部から読み出すと共に、前記交通量データ記憶部から前記交通量の遷移データを読み出し、読み出した遷移データに対応する前記遷移パターンマップのマトリクス要素の値を更新するステップと、
前記交通量予測装置が、直近の交通量の遷移データを前記交通量データ記憶部から読み出し、複数の遷移パターンマップについて、読み出した遷移データに対応するマトリクス要素の値に基づいて評価値を求め、前記評価値の最も高い遷移パターンマップに対応する交通量を予測交通量として求めるステップと、
前記交通量予測装置が、前記予測交通量を出力するステップと、
を備える交通量予測方法。 - 交通量を予測するためのプログラムであって、コンピュータに、
所定区間の道路の交通量のデータを取得するステップと、
取得した交通量データを交通量データ記憶部に記憶するステップと、
所定時点の交通量ごとに生成された複数の遷移パターンマップであって、前記各交通量に至る交通量の遷移を所定時点から遡った時間と遡った時点の交通量とからなるマトリクスによって表した遷移パターンマップを記憶する領域を確保して遷移パターンマップ記憶部を準備するステップと、
前記交通量データを取得したときに、取得した交通量データに対応する遷移パターンマップを前記遷移パターンマップ記憶部から読み出すと共に、前記交通量データ記憶部から前記交通量の遷移データを読み出し、読み出した遷移データに対応する前記遷移パターンマップのマトリクス要素の値を更新するステップと、
直近の交通量の遷移データを前記交通量データ記憶部から読み出し、複数の遷移パターンマップについて、読み出した遷移データに対応するマトリクス要素の値に基づいて評価値を求め、前記評価値の最も高い遷移パターンマップに対応する交通量を予測交通量として求めるステップと、
前記予測交通量を出力するステップと、
を実行させるプログラム。
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