JP6527710B2 - Railway information providing system and railway information providing method - Google Patents

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Description

本発明は、鉄道情報提供システム、鉄道情報提供方法及び駅情報提供装置に関する。   The present invention relates to a railway information provision system, a railway information provision method, and a station information provision device.

列車の運行が乱れた際の旅客の混雑状況を予測する技術として、例えば特許文献１に記載の技術がある。   As a technique for predicting the congestion status of the passenger when the operation of the train is disrupted, for example, there is a technique described in Patent Document 1.

特許文献１では、運行乱れ情報配信装置が、ダイヤ乱れ時に運転整理案として運転整理ダイヤ情報を作成し、ダイヤ乱れ時の混雑レベルを分析し、通常混雑レベルとダイヤ乱れ時混雑レベルに基づいて、列車の混雑情報を生成し、ユーザに各駅の混雑率に関する情報を配信する技術が記載されている。   In Patent Document 1, the operation disturbance information distribution device creates operation arrangement diagram information as an operation arrangement plan at the time of diagram disruption, analyzes the congestion level at the time of diagram disruption, and based on the normal congestion level and the diagram confusion level A technique is described that generates train congestion information and distributes information on the congestion rate of each station to users.

特開２０１０−１９５２３８号公報JP, 2010-195238, A

しかしながら、特許文献１に記載の技術では、ダイヤが乱れた際に他の駅から流入してくる旅客数を推定することは考慮されていない。鉄道において、列車が平常通りに運行できなくなった場合に、運休区間に属する駅から振替輸送によって大量の旅客が流動してくる可能性があり、大量の旅客が流入した結果、旅客が駅構内やホーム上に滞留することになる。そのため駅務員は、ダイヤが乱れた際に、他の駅から駅に流入してくる旅客数を把握することが求められている。   However, in the technology described in Patent Document 1, it is not considered to estimate the number of passengers flowing in from other stations when the diamond is disturbed. In the case of railways, when trains can not operate normally, there is a possibility that a large number of passengers will flow from the station belonging to the suspension section by transfer transportation, and as a result of the large number of passengers flowing in, It will stay on the home. Therefore, the station clerk is required to grasp the number of passengers flowing into the station from other stations when the schedule is disturbed.

上記問題を解決するために、本発明に記載の鉄道情報提供システムは、運行管理システムと、鉄道情報提供装置とを備える。運行管理システムは列車の運行状況を鉄道情報提供装置に送信し、鉄道情報提供装置は、列車のダイヤの乱れ情報を取得する乱れ取得部と、ダイヤの乱れに対応する列車の運行状態情報を記憶する記憶部と、列車の運行状態情報からダイヤの乱れの影響を受ける駅を運行管理システムから取得する影響範囲取得部と、駅に設置された改札機から入場した人数情報を、改札入場管理システムから取得する改札情報取得部と、駅に設置された改札機から入場した人数情報に基づいて駅に流入する人数を予測する構内人数予測部と、予測された人数を端末に配信する配信部と、を備える。   In order to solve the above problems, a railway information provision system according to the present invention includes an operation management system and a railway information provision device. The operation management system transmits the operation status of the train to the railway information providing device, and the railway information providing device stores the operation status information of the train corresponding to the disturbance of the diagram, and the disorder acquiring unit for acquiring the disorder information of the diagram of the train Entry control system for acquiring the number of people who have entered from the operation storage information of the train, operation range information of the train from the operation management system, and the influence range acquisition unit which acquires the station affected by disturbance of the diagram A ticket gate information acquisition unit acquired from the station, a premises number prediction unit for predicting the number of persons who will flow into the station based on the number of people information entered from the ticket gate installed at the station, a distribution unit for delivering the predicted number of persons to the terminal And.

本発明によれば、列車の運行が乱れた際に、駅に流入する旅客数を推定することが出来る。   According to the present invention, it is possible to estimate the number of passengers flowing into the station when the operation of the train is disrupted.

鉄道情報提供システム００１の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the railway information provision system 001. As shown in FIG. 鉄道情報提供装置０１０のハードウェア構成例を示す図である。It is a figure which shows the hardware structural example of the railway information provision apparatus 010. As shown in FIG. 鉄道情報提供装置０１０の全体処理手順例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of a process sequence of the railway information provision apparatus 010. 乱れ判断部１０１が列車運行状態、乗客行動状態、予測重み係数、予測対象時間、予測更新周期を取得する手順の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the procedure which the disorder | damage | failure judgment part 101 acquires a train operation state, a passenger action state, a prediction weighting coefficient, prediction object time, and a prediction update period. 情報収集部１０７が予測に必要な情報の収集する手順の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the procedure which the information collection part 107 collects the information required for a prediction. 情報配信部１１０が運休となる区間内に属する駅から流動する旅客数の予測を行って、駅務員に配信する手順の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the procedure which estimates the number of passengers flowing from the station which belongs to the area where the information delivery part 110 is suspended, and delivers it to a station worker. 乱れ定義テーブル１０４のデータフォーマット例を示す図である。FIG. 6 is a view showing an example of the data format of a disturbance definition table 104. 列車運行状態定義テーブル１０２のデータフォーマット例を示す図である。It is a figure which shows the data format example of the train operation state definition table 102. FIG. 乗客行動定義テーブル１０３のデータフォーマット例を示す図である。It is a figure which shows the example of a data format of the passenger action definition table 103. As shown in FIG. 情報源定義テーブル１０８のデータフォーマット例を示す図である。FIG. 6 is a view showing an example of the data format of an information source definition table 108. 接続駅定義テーブル１１１のデータフォーマット例を示す図である。It is a figure which shows the data format example of the connection station definition table 111. As shown in FIG. 予測パラメータテーブル１０５のデータフォーマット例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of a data format of a prediction parameter table 105. 予測入力テーブル１１３のデータフォーマット例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of a data format of a prediction input table 113. 予測出力テーブル１１４のデータフォーマット例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of a data format of a prediction output table 114. 駅システム１５１が運休となる区間内に属する駅から流動する旅客数を、乗客人数情報１５１として情報提供システム０１０より受信し、駅務員に対して駅務員用携帯端末１６０を介して配信する手順の詳細を示すフローチャートである。The number of passengers flowing from the station belonging to the section where the station system 151 is suspended is received as the passenger number information 151 from the information providing system 010 and distributed to the station clerk via the station clerk portable terminal 160 It is a flowchart which shows the detail of a procedure. 駅務員用携帯端末１６０に表示される出力画面例を示す図である。It is a figure which shows the example of an output screen displayed on the mobile terminal 160 for station clerks. 鉄道情報提供装置０１０の全体処理の具体例を示す図である。It is a figure which shows the specific example of the whole process of the railway information provision apparatus 010. FIG.

本実施例は、列車ダイヤ大乱れ時に運行管理システム１３０や改札入出場管理システム１４０等の既設システムから取得した情報を用いて、運休となる区間内に属する駅から流動する旅客数を予測し、振替先となり得る駅システム１５０を介して駅務員用端末に旅客数を配信する鉄道情報提供装置０１０における情報提供例である。   This embodiment predicts the number of passengers flowing from the stations belonging to the section where the operation is suspended, using the information acquired from the existing system such as the operation management system 130 and the ticket entry and exit management system 140 when the train schedule is disrupted. This is an example of information provision in the railway information provision device 010 that distributes the number of passengers to the station clerk terminal via the station system 150 that can be the transfer destination.

図１は、本発明における鉄道情報提供システム００１構成例を示す図である。図１に示すように、本発明が対象とする鉄道情報提供システム００１は、鉄道情報提供装置０１０と、運行管理システム１３０と、改札入場管理システム１４０と、駅システム１５０と、駅務員用携帯端末１６０より構成される。運行管理システム１３０は、計画された列車ダイヤ情報に基づき、列車の運行を管理及び制御するためのシステムであり、本発明にかかる鉄道情報提供装置０１０とは専用回線１９１を介して接続されており、列車ダイヤ情報、走行する列車の位置を示す列車在線情報、列車の運転見合せや遅延の情報を示す運行情報１３１等を保有する。   FIG. 1 is a view showing a configuration example of a railway information providing system 001 in the present invention. As shown in FIG. 1, the railway information providing system 001 targeted by the present invention includes a railway information providing apparatus 010, an operation management system 130, a ticket gate entry management system 140, a station system 150, and a mobile station staff mobile terminal. It comprises the terminal 160. The operation management system 130 is a system for managing and controlling the operation of trains based on planned train schedule information, and is connected to the railway information providing apparatus 010 according to the present invention via a dedicated line 191. , Train schedule information indicating the position of a train to be traveled, operation information 131 indicating information on train operation and delay, and the like.

改札入出場管理システム１４０は、ＩＣカード乗車券による改札の入出場を管理するシステムで、自動改札機を通過した際の自動改札機入出場履歴情報が蓄積されている。本発明にかかる鉄道情報提供装置０１０とは、専用回線１９１を介して接続されている。
駅システム１５０は駅毎に存在し、列車運行情報や監視カメラ映像等を用いて、駅業務を支援するシステムである。駅務員は駅務員用携帯端末１６０を介して駅システム１５０が有する情報にアクセスできる。なお、本実施例において、鉄道情報提供装置０１０は運行管理システム１３０や改札入出場管理システム１４０といった既設システムから独立して実装する形態をとっているが、既設システム内部に実装する形態としてもよい。 The ticket entry and exit management system 140 is a system that manages entry and exit of a ticket gate using an IC card ticket, and stores automatic ticket entry history information when passing through an automatic ticket gate. The railway information providing apparatus 010 according to the present invention is connected via a dedicated line 191.
The station system 150 exists for each station, and is a system that supports station operations using train operation information, surveillance camera images, and the like. The station clerk can access the information that the station system 150 has via the station clerk mobile terminal 160. In this embodiment, the railway information providing apparatus 010 is mounted independently of the existing system such as the operation management system 130 and the ticket entry and exit management system 140, but may be mounted inside the existing system. .

本発明にかかる鉄道情報提供装置０１０は、機能部品として、通信部１１５と、乱れ検知部１０６と、乱れ判断部１０１と、情報収集部１０７と、乱れ関連情報格納部１１２と、情報配信部１１０を備える。通信部１１５は、専用回線１９１を介して、運行管理システム１３０と、改札入出場管理システム１４０と、駅システム１５０と通信し、データの送受信を行う。乱れ検知部１０６は、通信部１１５を介して乱れの発生を検知する機能を有する。本実施例では、運行管理システム１３０を扱う指令員が、運行管理システム１３０を介して情報提供システムに乱れの発生メッセージを送信することを想定する。   The railway information providing apparatus 010 according to the present invention includes, as functional components, the communication unit 115, the disturbance detection unit 106, the disturbance determination unit 101, the information collection unit 107, the disturbance related information storage unit 112, and the information distribution unit 110. Equipped with The communication unit 115 communicates with the operation management system 130, the ticket entry and exit management system 140, and the station system 150 via the dedicated line 191 to transmit and receive data. The disturbance detection unit 106 has a function of detecting the occurrence of a disturbance via the communication unit 115. In this embodiment, it is assumed that a commander who handles the operation management system 130 transmits a disturbance occurrence message to the information providing system via the operation management system 130.

乱れ判断部１０１は、乱れの要因と列車の運行状態と乗客の行動状態の関係が登録された乱れ定義テーブル１０４を参照し、乱れ検知部１０６より検知した乱れの要因から対応する列車運行状態と、乗客行動状態と、予測対象時間と、予測更新周期を取得し、予測パラメータテーブル１０５に格納する。   The disturbance determination unit 101 refers to the disturbance definition table 104 in which the relationship between the disturbance factor, the train operation state, and the passenger's action state is registered, and the train operation state corresponding to the disturbance factor detected by the disturbance detection unit 106 The passenger behavior state, the prediction target time, and the prediction update cycle are acquired and stored in the prediction parameter table 105.

ここで、乱れ定義テーブル１０４は、図７に示すデータフォーマットを有しており、データ項目として、乱れの要因毎の列車運行状態と、乗客行動状態と、予測対象時間と、予測更新周期を含む。列車運行状態は、乱れ時における列車の部分運休の範囲の情報と、部分運休が行われる時間の情報であり、図７の例では「部分運休（区間大、時間大）」という値で格納される。乗客行動情報は、乱れ時において運休区間内の駅にいる乗客がとる行動の情報であり、図７の例では「到着列車待ち」という値で格納される。予測対象時間は、情報配信部１１０が運休となる区間内に属する駅から流動する旅客数を予測する時間であり、図７の例では「３０分」という値で格納される。予測更新周期は、現時刻と予測対象時間先までの時間の予測間隔であり、図７の例では「３分」という値で格納される。なお、本実施例では、乱れ定義テーブル１０４にて、全ての乱れに対して同一の予測対象時間（３０分）と予測更新周期（３分）と記載しているが、乱れ要因毎、あるいは時間帯ごとに定義しても良いものとする。また、予測パラメータテーブル１０５は情報配信部１１０が運休となる区間内に属する駅から流動する旅客数を予測時の予測パラメータを格納するためのテーブルであり、図１２に示すデータフォーマットを有し、データ項目として、予測対象時間１０５１と、予測更新周期１０５２と、列車運行状態１０５３と、列車運行状態による重み係数（Ｗ１）１０５４と、乗客運行状態１０５５と、乗客運行状態による重み係数（Ｗ２）１０５６を含む。Ｗ１及びＷ２についての詳細は後述する。   Here, the disturbance definition table 104 has a data format shown in FIG. 7 and includes, as data items, a train operation state for each disturbance factor, a passenger action state, a prediction target time, and a prediction update period. . The train operation state is information on the range of partial outages of the train at the time of disturbance and information on the time when partial outages are performed, and in the example of FIG. 7, it is stored with a value of "partial outage (interval large, time large)" Ru. The passenger behavior information is information on behavior taken by a passenger at a station in a suspension section at the time of disturbance, and is stored with a value of “waiting for arrival train” in the example of FIG. The prediction target time is a time for predicting the number of passengers flowing from the station belonging to the section in which the information distribution unit 110 is suspended, and is stored with a value of “30 minutes” in the example of FIG. 7. The predicted update cycle is a predicted interval between the current time and the time ahead of the target time, and is stored as a value of “three minutes” in the example of FIG. 7. In the present embodiment, although the same prediction target time (30 minutes) and predicted update period (3 minutes) are described for all the disturbances in the disturbance definition table 104, each disturbance factor or time It may be defined for each band. Further, the prediction parameter table 105 is a table for storing prediction parameters at the time of predicting the number of passengers flowing from the station belonging to the section where the information distribution unit 110 is suspended, and has a data format shown in FIG. As data items, prediction target time 1051, prediction update period 1052, train operation state 1053, weight coefficient (W1) 1054 according to train operation state, passenger operation state 1055, weight coefficient according to passenger operation state (W2) 1056 including. Details of W1 and W2 will be described later.

更に、乱れ判断部１０１は、図８に示す列車運行状態定義テーブル１０２と、図９に示す乗客行動状態定義テーブル１０３を参照し、取得した列車運行状態、乗客行動状態に対応する予測重み係数を取得し、予測パラメータテーブル１０５に格納する。   Further, the disturbance determination unit 101 refers to the train operation state definition table 102 shown in FIG. 8 and the passenger action state definition table 103 shown in FIG. 9, and obtains the predicted weight coefficients corresponding to the acquired train operation state and passenger action state. It is acquired and stored in the prediction parameter table 105.

ここで、列車運行状態定義テーブル１０２は、図８に示すデータフォーマットを有しており、データ項目として、列車の部分運休区間と運休時間を表す列車運行状態と、対応する列車運行状態に応じて入場を取り止める人数の割合を表す、列車運行状態による予測重み係数（Ｗ１）を含む。また、乗客行動状態定義テーブル１０３は、図９に示すデータフォーマットを有しており、データ項目として、乱れ時において運休区間に属する駅にいる乗客がとる行動の情報を表す乗客行動情報と、対応する列車運行状態１０４３において、改札外へ出場する人数の割合を表す、乗客行動状態による予測重み係数（Ｗ２）１０２２を含む。列車運行状態定義テーブル１０２及び乗客行動状態定義テーブル１０３のデータは、あらかじめ有識者が登録しておくものとする。   Here, the train operation state definition table 102 has a data format shown in FIG. 8, and as data items, according to the train operation state representing a partial operation stop section and operation stop time of the train, and the corresponding train operation state It includes a prediction weighting factor (W1) according to the train operation status, which represents the proportion of the number of people who will withdraw from admission. The passenger behavior state definition table 103 has a data format shown in FIG. 9, and corresponds to passenger behavior information representing information on behavior taken by a passenger at a station belonging to a suspension section at the time of disturbance as a data item In the present train operation state 1043, it includes a prediction weighting factor (W2) 1022 according to the passenger behavior state, which represents the ratio of the number of people who participate outside the ticket gate. It is assumed that the expert registers the data of the train operation state definition table 102 and the passenger action state definition table 103 in advance.

情報収集部１０７は情報源定義テーブル１０８と、改札入出場予測テーブル１０９を備え、運行管理システム１３０と、改札入出場管理システム１４０より、必要な情報の収集を行い、予測入力テーブル１１３に格納する。ここで、情報源定義テーブル１０８は図１１に示すデータフォーマットを有しており、データ項目として予測に必要なデータと、そのデータの情報源を含み、あらかじめ有識者により登録される。図１１は、運休区間情報は運行管理システム１３０より取得し、過去の改札内人数と改札内人数は改札入出場管理システム１４０より取得する場合の例である。   The information collection unit 107 includes an information source definition table 108 and a ticket entry and exit prediction table 109, collects necessary information from the operation management system 130 and the ticket entry and exit management system 140, and stores the information in the prediction input table 113. . Here, the information source definition table 108 has a data format shown in FIG. 11, includes data necessary for prediction as data items, and an information source of the data, and is registered in advance by an expert. FIG. 11 is an example in the case where the suspension section information is acquired from the operation management system 130, and the number of persons in the ticket gate and the number of persons in the ticket gate in the past are acquired from the ticket entry and participation management system 140.

改札入出場予測テーブル１０９は、例えば一日一回、過去一週間分の改札入出場履歴情報１４１を改札入出場管理システム１４０から取得し、予測更新周期間隔での平均入出場人数をあらかじめ登録しておくものとする。予測入力テーブル１１３は、情報収集部１０７と情報配信部１１０により参照され、予測対象時間内に運休となる区間内に属する駅へ入場しようとする人数と、改札内の人数を格納する。予測入力テーブル１１３及び予測出力テーブル１１４の詳細は後述する。   For example, the ticket entry and exit prediction table 109 acquires ticket entry and exit history information 141 for the past one week from the ticket entry and exit management system 140, for example, once a day, and registers in advance the average number of players participating in the predicted update cycle interval. It shall be kept. The prediction input table 113 is referred to by the information collection unit 107 and the information distribution unit 110, and stores the number of persons who are going to enter a station belonging to the section which is closed within the prediction target time and the number of persons in the ticket gate. Details of the prediction input table 113 and the prediction output table 114 will be described later.

情報配信部１１０は、接続駅定義テーブル１１１を備え、運休となる区間内に属する駅から流動する旅客数の予測を行い、予測結果を予測出力テーブル１１４に格納し、接続駅定義テーブル１１１で定義される接続先の駅システム１５０に配信を行う。   The information distribution unit 110 is provided with the connection station definition table 111, predicts the number of passengers flowing from the stations belonging to the section to be closed, stores the prediction result in the prediction output table 114, and defines it in the connection station definition table 111. Delivery to the connected station system 150.

接続駅定義テーブル１１１は図１１に示すデータフォーマットを有しており、データ項目として、接続元の駅名と、接続先の駅を表す接続先駅名を含む。接続先が存在しない駅については、図１１の例のように「無し」を値として格納する。なお、接続駅定義テーブル１１１はあらかじめ有識者による登録しておくものとする。
これら機能部品の詳細は、図４、図５、図６、図１５に示すフローチャートを用いて後述する。 The connection station definition table 111 has a data format shown in FIG. 11, and includes, as data items, the station name of the connection source and the connection destination station name representing the station of the connection destination. For the station where the connection destination does not exist, "none" is stored as a value as in the example of FIG. The connection station definition table 111 is registered in advance by an expert.
The details of these functional parts will be described later using the flowcharts shown in FIGS. 4, 5, 6 and 15.

図２は、鉄道情報提供装置０１０のハードウェア構成例を示す図である。   FIG. 2 is a diagram showing an example of a hardware configuration of the railway information provision device 010. As shown in FIG.

鉄道情報提供装置０１０は、ＣＰＵ２０１、ＨＤＤ２０２、メモリ２０３、入力部２０４、表示部２０５、通信部２０６を備える。ＣＰＵ２０１は、データの入出力、読み込み、格納および各種処理を実行する。ＨＤＤ２０２は、データを記憶する装置である。メモリ２０３は、プログラムおよびデータを一時的に記憶する装置である。入力部２０４は、ユーザからの操作入力を受け付ける装置である。表示部２０５は、利用者にデータを表示する装置である。通信部２０６は、運行管理システム１３０、改札入出場管理システム１４０、駅システム１５０と通信し、データを送受信する装置である。   The railway information provision device 010 includes a CPU 201, an HDD 202, a memory 203, an input unit 204, a display unit 205, and a communication unit 206. The CPU 201 executes data input / output, reading, storage, and various processes. The HDD 202 is a device that stores data. The memory 203 is a device that temporarily stores programs and data. The input unit 204 is a device that receives an operation input from a user. The display unit 205 is a device that displays data to the user. The communication unit 206 is a device that communicates with the operation management system 130, the ticket entry and exit management system 140, and the station system 150 to transmit and receive data.

図３は、鉄道情報提供装置０１０の全体処理手順例を示すフローチャートである。
例えば、運行管理システム１３０から通信部１１５を介して乱れの要因（乱れ情報）を、乱れ検知部１０６が受信すると、乱れ検知部１０１（乱れ取得部）は乱れが発生したと検知する（Ｓ３０１）。運行管理システム１３０より乱れ要因を受信しない場合は、乱れが発生していないと判断し処理を終了する（Ｓ３０１）。 FIG. 3 is a flowchart showing an example of the overall processing procedure of the railway information provision device 010.
For example, when the disturbance detection unit 106 receives a disturbance cause (disturbance information) from the operation management system 130 via the communication unit 115, the disturbance detection unit 101 (the disturbance acquisition unit) detects that a disturbance has occurred (S301). . If the disturbance factor is not received from the operation management system 130, it is determined that no disturbance has occurred, and the process ends (S301).

乱れ判断部１０１が受信した乱れ要因に対応する列車運行状態１０４２と、乗車行動状態１０４３と、予測対象時間と、予測更新周期と、予測重み係数の取得を行う（Ｓ３０２）。処理３０２の手順の詳細は図４を用いて説明する。
情報収集部１０７が情報源より予測に必要な情報を収集し、乱れ関連情報格納部１１２に格納する（Ｓ３０３）。すなわち、記憶部（乱れ定義テーブル１０４）が、ダイヤの乱れに対応する列車の運行状態情報を記憶しており、乱れ判断部１０１（影響範囲取得部）が、ダイヤの乱れの影響を受ける駅を運行管理システム１３０から取得する。処理３０３の手順の詳細は図５を用いて説明する。情報配信部１１０が乱れ格納情報のデータを用いて、新たに駅に入ろうとする人数の予測を行い、駅務員端末に配信する（Ｓ３０４）。すなわち、情報収集部１０７（改札情報取得部）が、駅に設置された改札機から入場した人数情報を、改札入場管理システム１４０から取得し、情報配信部１１０（構内人数予測部）が、駅に設置された改札機から入場した人数情報に基づいて駅に流入する人数を予測し、予測された前記人数を駅務員用携帯端末１６０（端末）に配信する。処理３０４の手順の詳細は図６を用いて説明する。 The train operation state 1042 corresponding to the disturbance factor received by the disturbance determination unit 101, the boarding action state 1043, the prediction target time, the prediction update period, and the prediction weight coefficient are acquired (S302). The details of the procedure of the process 302 will be described with reference to FIG.
The information collection unit 107 collects information necessary for prediction from the information source, and stores the information in the disturbance related information storage unit 112 (S303). That is, the storage unit (disturbance definition table 104) stores train operation status information corresponding to the disturbance of the diamond, and the disturbance determination unit 101 (influence range acquiring unit) receives the stations affected by the disturbance of the diamond. It acquires from the operation control system 130. Details of the procedure of the process 303 will be described with reference to FIG. The information distribution unit 110 predicts the number of people who will try to enter the station anew, using the data of the disturbance storage information, and distributes it to the station clerk terminal (S304). That is, the information collection unit 107 (fault ticket information acquisition unit) acquires information on the number of persons entering from the ticket gate installed at the station from the ticket entry management system 140, and the information distribution unit 110 (prefective people population forecasting unit) The number of people flowing into the station is predicted based on the number of people information entered from the ticket gate installed in the station, and the predicted number of people is distributed to the station clerk mobile terminal 160 (terminal). The details of the procedure of the process 304 will be described with reference to FIG.

図１７は、鉄道情報提供装置０１０の全体処理の具体例を示す図である。   FIG. 17 is a diagram showing a specific example of the entire processing of the railway information provision device 010.

運行管理システム１３０は、列車４００の運行状況を鉄道情報提供装置に送信し、乱れ検知部が乱れ情報（乱れの要因が「大雪」であること）を取得する（Ｓ３０１）。   The operation management system 130 transmits the operation status of the train 400 to the railway information providing apparatus, and the disturbance detection unit acquires disturbance information (that the cause of the disturbance is “large snow”) (S301).

情報収集部１０７は、乱れ定義テーブル１０４から、乱れに対応する列車の運行状態情報（部分運休（範囲大、時間大））を取得する（Ｓ３０２）。   The information collection unit 107 acquires, from the disturbance definition table 104, train operation status information (partial suspension (range large, time large)) corresponding to the disturbance (S302).

乱れ判断部１０１が、運行管理システム１３０から、ダイヤの乱れの影響を受ける駅（Ｂ駅、Ｃ駅）を取得し、Ａ駅及びＢ駅に設置された改札機から入場した人数情報を収集する（Ｓ３０３）。The disturbance judgment unit 101 acquires stations (station B and station C) affected by the disturbance of the diamond from the operation management system 130, and collects information on the number of persons who have entered from the ticket gates installed at the stations A and B. (S303).

情報配信部１１０が、Ａ駅及びＢ駅に設置された改札機から入場した人数情報に基づいて、Ｂ駅からＥ駅に流入する人数を予測し、新たにＥ駅に流入すると予測された人数を駅務員用携帯端末１６０に配信する（Ｓ３０４）。   The information distribution unit 110 predicts the number of people who will flow into the station E from the station B based on the information on the number of people who have entered from the ticket gates installed in the stations A and B, and the number of people who are predicted to flow into the station E Are distributed to the station clerk mobile terminal 160 (S304).

図４は、乱れ判断部１０１が列車運行状態、乗客行動状態、予測重み係数、予測対象時間、予測更新周期を取得する手順の詳細を示すフローチャートである。
乱れ判断部１０１が、運行管理システム１３０から通信部１１５を介してメッセージを乱れ検知部１０６が検知したタイミングで、乱れ検知部１０６より乱れの要因を受信する（Ｓ３０２１）。乱れ判断部１０１は、あらかじめ静的に定義された乱れ定義テーブル１０４を参照し、受信した乱れの要因に対応する列車運行状態１０４２、列車運行状態１０４３、予測対象時間１０４４、予測更新周期１０４５を取得し、予測パラメータテーブル１０５に値を格納する（Ｓ３０２２）。更に乱れ判断部１０１は、あらかじめ静的に定義された列車運行状態定義テーブル１０２と乗客行動状態定義テーブル１０３を参照し、処理３０２２で取得した列車運行状態１０４２、列車運行状態１０４３に対応する予測重み係数Ｗ１とＷ２を取得し、予測パラメータ定義テーブルに格納する（Ｓ３０２３）。 FIG. 4 is a flowchart showing details of a procedure in which the disturbance determination unit 101 acquires a train operation state, a passenger behavior state, a prediction weighting coefficient, a prediction target time, and a prediction update cycle.
The disturbance determination unit 101 receives the cause of the disturbance from the disturbance detection unit 106 at the timing when the disturbance detection unit 106 detects a message from the operation management system 130 via the communication unit 115 (S3021). The disturbance determination unit 101 refers to the disturbance definition table 104 statically defined in advance, and acquires the train operation state 1042, the train operation state 1043, the prediction target time 1044, and the prediction update cycle 1045 corresponding to the received disturbance factor. Then, the values are stored in the prediction parameter table 105 (S3022). Further, the disturbance determination unit 101 refers to the train operation state definition table 102 and the passenger action state definition table 103 which are statically defined in advance, and the prediction weights corresponding to the train operation state 1042 and the train operation state 1043 acquired in the process 3022 The coefficients W1 and W2 are acquired and stored in the prediction parameter definition table (S3023).

図５は、情報収集部１０７が予測に必要な情報の収集する手順の詳細を示すフローチャートである。
情報収集部１０７が、あらかじめ静的に定義された情報源定義テーブル１０８を参照し、情報源の項目に記載のシステムから、データの項目に記載の情報を収集することを判別する（Ｓ３０３１）。例えば、図１０の例のようにデータと情報源が定義されていた場合、運行管理システム１３０より運休区間情報を、改札入出場管理システム１４０より過去の改札内人数と現時刻での改札内人数を取得する。 FIG. 5 is a flowchart showing details of the procedure of the information collection unit 107 collecting information necessary for prediction.
The information collection unit 107 refers to the information source definition table 108 statically defined in advance, and determines to collect information described in the item of data from the system described in the item of the information source (S3031). For example, when data and information sources are defined as in the example of FIG. 10, the suspension period information is recorded from the operation management system 130, the number of persons in the past and the number of persons in the ticket at the current time. To get

続いて、情報収集部１０７は、運行管理システム１３０より運休区間情報を取得し、運休区間に属する全駅名を取得する（Ｓ３０３２）。情報収集部１０７は、運休区間に属する全駅に対して、現時刻から予測対象時間内に改札に入場する人数（Ｘ１）を改札入出場予測テーブル１０９より取得することで、予測入力テーブル１１３に格納する（Ｓ３０３３）。
ここで、予測入力テーブル１１３は図１３に示すデータフォーマットを有しており、データ項目として、現時刻から予測パラメータテーブル１０５の予測対象時間先の時間を予測パラメータテーブル１０５の予測更新周期毎に区切った時間帯を表す時間帯１１３１と、部分運休区間における改札外からの入場人数（Ｘ１）１１３２と、改札内人数（Ｘ２）１１３３を含む。
更に、情報収集部１０７は、改札入出場管理システム１４０より現時刻での改札内人数を運休区間に属する全駅に対して取得する（３０３４）。取得した現時刻での改札内人数を、予測入力テーブル１１３の改札外からの入場人数（Ｘ１）の最も早い時間帯の値に加算することで、該時間帯における改札内人数（Ｘ２）の値を算出し格納し、２番目に早い時間帯以降の改札内人数（Ｘ２）は、１つ前の時間帯の改札内人数（Ｘ２）の値に、同じ時間帯の改札外からの入場人数（Ｘ１）の値を加算することで、算出する（Ｓ３０３５）。例えば、図１３の例では、現在時刻１０：００における改札内人数が２００人と取得された場合、改札内人数２００人を、最も早い時間帯である１０：００〜１０：０３の改札外からの入場人数（Ｘ１）の値５０人に加算することで、改札内人数（Ｘ２）の１０：００〜１０：０３の値を２５０人と算出する。２番目に早い時間帯１０：０３〜１０：０６の改札内人数（Ｘ２）は、１つ前の時間帯１０：００〜１０：０３の改札内人数（Ｘ２）の値２５０人に、同時刻の１０：０３〜１０：０６の改札外からの入場人数（Ｘ１）の値４０人を加算し、２９０人と算出する。 Subsequently, the information collection unit 107 acquires the shutdown section information from the operation management system 130, and acquires all station names belonging to the shutdown section (S3032). The information collection unit 107 acquires the number (X1) of persons entering the ticket gate within the prediction target time from the current time for all the stations belonging to the suspended section, from the ticket entry and exit prediction table 109 to obtain the prediction input table 113. It stores (S3033).
Here, the prediction input table 113 has a data format shown in FIG. 13, and as a data item, the time ahead of the prediction target time of the prediction parameter table 105 from the current time is divided for each prediction update cycle of the prediction parameter table 105 It includes a time zone 1131 representing a time zone, the number of persons entering from outside the ticket gate (X1) 1132 and the number of persons inside the ticket gate (X2) 1133 in the partial suspension section.
Further, the information collection unit 107 acquires the number of persons in the ticket gate at the current time from the ticket gate entry and exit management system 140 for all the stations belonging to the suspension section (3034). The value of the number of people in the ticket gate (X2) in the time zone by adding the obtained number of people in the ticket gate at the obtained current time to the value of the earliest time slot of the number of people (X1) coming from outside the ticket gate in the prediction input table 113 Calculate and store the number of people in the ticket gate after the second earliest time zone (X2), the number of people in the ticket gate in the previous time zone (X2) It calculates by adding the value of X1) (S3035). For example, in the example of FIG. 13, when the number of people in the ticket gate at the current time 10:00 is obtained as 200, the number of people in the ticket gate is 200 from outside the ticket gate of 10:00 to 10:03, which is the earliest time zone. The value of 10:00 to 10:03 of the number of persons in the ticket gate (X2) is calculated as 250 by adding to the value 50 of the number of people (X1) of the entrance. The number of people in the ticket gate (X2) in the second earliest time zone 10:03 to 10:06 is the same time as the value 250 people in the ticket gate (X2) of the time zone 10:00 to 10:03 one time ago We add 40 values of the number of people (X1) of the entrance from outside the ticket gate of 10: 03-10: 06 of and calculate with 290 people.

図６は、情報配信部１１０が新たに駅に入ろうとする人数の予測を行って、駅務員に配信する手順の詳細を示すフローチャートである。
情報配信部１１０が、予測入力テーブル１１３を参照し、改札外からの入場人数（Ｘ１）、改札内人数（Ｘ２）を取得する（Ｓ３０４１）。また、予測パラメータテーブル１０５を取得し、列車運行状態１０４２による予測重み係数（Ｗ１）、乗客行動状態１０４３による予測重み係数（Ｗ２）を取得する（Ｓ３０４２）。
ここで、Ｗ１は列車運行状態１０４２に応じて、入場を取り止める人数の割合を表す。
例えば、列車運行状態１０４２は運休区間の範囲が大きい、かつ運休時間が大きいといった列車運行状態１０４２に対応する天候（大雪）等を要因とする乱れが発生した場合、乱れの情報はテレビや携帯電話等のメディアを通じて、多くの人々に情報が配信される。このとき、運休時間が大きくなり運転再開まで長時間を要する可能性があるという予測を鉄道利用者自身が立て、別の路線や他の交通手段を利用した方がよいと判断するため、平常時であれば駅に入場する予定であった多くの利用者が入場を取り止めると考えられる。このとき、入場を取り止める人数は大きいため、Ｗ１は大きな値をとる。
列車運行状態１０４２は運休区間の範囲が小さい、かつ運休時間が小さいといった列車の運行状態に対応する車両故障（異音）等を要因とする乱れが発生した場合、利用者自身がこの乱れ発生情報を入手したとしても、過去の経験より運転再開までに大きな時間は要しないと判断するため、平常時同様に利用者は入場すると考えられる。このとき、入場を取り止める人数は少ないため、Ｗ１は小さな値をとる。
また、Ｗ２は列車運行状態１０４３に応じて、改札外へ出場する人数の割合を表す。
例えば、他社線への振替輸送という乗客の行動状態に対応する災害（火災）等を要因とする乱れが発生した際、振替輸送を受けるために、改札内にいる多くの利用者が改札外に出場すると考えられる。このとき、改札外へ出場する人数は大きいため、Ｗ２は大きな値をとると考えられる。
列車到着待ちという列車運行状態１０４３に対応する車両故障（異音）等を要因とする乱れが発生した際、利用者自身がこの乱れ発生情報を入手したとしても、過去の経験より運転再開までに大きな時間は要しないと判断するため、ほとんどの利用者は改札外に出場しないと考えられる。このとき、改札外へ出場する人数は小さいため、Ｗ２は小さな値をとると考えられる。
続いて、運休となる区間内に属する駅から流動する旅客数をＷ１×Ｘ１＋Ｗ２×Ｘ２により算出し、予測出力テーブル１１４に格納する（Ｓ３０４４）。予測出力テーブル１１４は図１４に示すデータフォーマットを有しており、データ項目として、現時刻から予測パラメータテーブル１０５の予測対象時間先の時間を予測パラメータテーブル１０５の予測更新周期毎に区切った時間帯を表す時間帯１１４１と、部分運休区間における改札外からの入場人数（Ｘ１）１１３２と列車運行状態による重み係数（Ｗ１）１０５４の乗算結果と、改札内人数（Ｘ２）１１３３と乗客行動状態による重み係数（Ｗ２）１０５６の乗算結果の加算結果（Ｗ１×Ｘ１＋Ｗ２×Ｘ２）１１４２を含む。
ここで、Ｗ１×Ｘ１は、列車運行状態１０４２に合わせて、運休区間に属する駅への入場を取り止め別の駅に移動する人数を表す。Ｗ２×Ｘ２は、列車運行状態１０４３に合わせて運休区間に属する駅の改札外へ出場する人数を表す。
情報配信部１１０は、接続駅テーブルを参照して、運休区間に属する全駅に対応する接続先の駅に対して予測出力テーブル１１４のデータを駅システム１５０に配信する（３０４４）。配信処理手順の詳細は、図１４に示すフローチャートを用いて後述する。
本実施例では、列車運行状態１０４２による予測重み係数（Ｗ１）、乗客行動状態１０４３による予測重み係数（Ｗ２）を全ての駅に対して同じ値を用いるとしているが、旅客の流動の仕方は駅毎に異なるため、有識者が各駅の流動状況を基準として、駅毎を変更しても良い。 FIG. 6 is a flow chart showing the details of the procedure for the information distribution unit 110 to predict the number of people who will try to enter the station anew, and to deliver it to the station staff.
The information distribution unit 110 refers to the prediction input table 113 and acquires the number of persons entering from outside the ticket gate (X1) and the number of persons inside the ticket gate (X2) (S3041). Further, the prediction parameter table 105 is acquired, and a prediction weighting coefficient (W1) according to the train operation state 1042 and a prediction weighting coefficient (W2) according to the passenger behavior state 1043 are acquired (S3042).
Here, W1 represents the ratio of the number of people who cancel entry according to the train operation state 1042.
For example, when a disturbance occurs due to the weather (large snow) corresponding to the train operation state 1042 that the range of the train operation state 1042 is large and the stop time is large, the information on the disturbance is TV or mobile phone Information is distributed to many people through media such as At this time, the railway users themselves make a prediction that the suspension time may increase and it may take a long time to resume operation, and it is judged that it is better to use another route or other transportation means. If so, it is thought that many users who were scheduled to enter the station will stop entering. At this time, W1 takes a large value because the number of people who cancel admission is large.
The train operation state 1042 indicates that the disturbance occurs due to a vehicle failure (unusual noise) or the like corresponding to the train operation state where the range of the suspension section is small and the suspension time is short. Even if it is obtained, it is considered that the user will enter as usual, in order to judge that it does not take a long time to restart the operation based on past experience. At this time, W1 takes a small value because the number of people who cancel admission is small.
Further, W2 represents the ratio of the number of people who participate outside the ticket gate according to the train operation state 1043.
For example, when disturbance caused by a disaster (fire) or the like corresponding to the passenger's behavior state of transfer to another company's line occurs, many users in the ticket gate are out of the ticket gate to receive transfer transportation. I think that I will participate. At this time, it is considered that W2 takes a large value because the number of people participating outside the ticket gate is large.
Even when the user has acquired this disturbance occurrence information when disturbance due to a vehicle failure (noise) or the like corresponding to the train operation state 1043 waiting for train arrival occurs, it is possible to resume operation based on past experience It is considered that most users do not participate outside the ticket gate because it does not require much time. At this time, it is considered that W2 takes a small value because the number of people who participate outside the ticket gate is small.
Subsequently, the number of passengers flowing from the station belonging to the section to be suspended is calculated by W1 × X1 + W2 × X2 and stored in the predicted output table 114 (S3044). The predicted output table 114 has a data format shown in FIG. The time zone 1141 representing the number of people coming from outside the ticket gate in the partial suspension section (X1) 1132 and the multiplication result of the weighting factor (W1) 1054 according to the train operation status, the number of people in the ticket gate (X2) 1133 and the weight according to the passenger behavior status The addition result (W1 × X1 + W2 × X2) 1142 of the multiplication results of the coefficient (W2) 1056 is included.
Here, W1 × X1 represents the number of people who stop entering the station belonging to the suspended section and move to another station according to the train operation state 1042. W2 × X2 represents the number of people participating outside the ticket gate of the station belonging to the closed section according to the train operation state 1043.
The information distribution unit 110 distributes the data of the prediction output table 114 to the station system 150 to the stations of the connection destinations corresponding to all the stations belonging to the suspended section with reference to the connection station table (3044). Details of the distribution processing procedure will be described later using a flowchart shown in FIG.
In this embodiment, the same prediction weight coefficient (W1) according to the train operation state 1042 and the prediction weight coefficient (W2) according to the passenger action state 1043 is used for all stations, but the flow of passenger is the station Because it differs from one to another, an expert may change each station based on the flow status of each station.

図１５は、駅システム１５１が運休となる区間内に属する駅から流動する旅客数を、乗客人数情報１５１として情報提供システム０１０より受信し、駅務員に対して駅務員用携帯端末１６０を介して配信する手順の詳細を示すフローチャートである。
駅システム１５０は、鉄道情報提供装置０１０内の情報配信部１１０による予測結果を格納する予測出力テーブル１１４を参照し、乗客移動情報１５１として運休となる区間内に属する駅から流動する旅客数（Ｗ１×Ｘ１＋Ｗ２×Ｘ２）を受信する（Ｓ３０４４１）。
駅システム１５０は、駅システム１５０は受信した乗客移動情報を基にして、図１６に示す出力画面（１６０１）のグラフを生成して駅務員用携帯端末１６０に配信する（Ｓ３０４４２）。 FIG. 15 receives the number of passengers flowing from the station belonging to the section where the station system 151 is suspended from the information providing system 010 as the passenger number information 151, and the station clerk portable terminal 160 for the station clerk. It is a flowchart which shows the detail of the procedure delivered via | transit.
The station system 150 refers to the prediction output table 114 storing the prediction result by the information distribution unit 110 in the railway information provision device 010, and as the passenger movement information 151, the number of passengers flowing from the station belonging to the section which becomes suspended (W1 × X 1 + W 2 × X 2) is received (S 30441).
The station system 150 generates the graph of the output screen (1601) shown in FIG. 16 based on the received passenger movement information, and distributes it to the station clerk mobile terminal 160 (S30442).

図１６は、駅務員用携帯端末１６０に表示される出力画面例を示す。
出力画面（１６０１）は、駅システム１５０より得られた乗客移動情報１５１を、横軸を時間、縦軸を改札内人数とて、現時刻から予測対象時間を予測更新周期毎に区切って棒グラフとして表示するものである（１６０２）。例えば、Ｂ駅を範囲に含む部分運休が発生した際に、Ｂ駅からの振替輸送先の接続駅はＥ駅が定められているとする。このとき、駅システム１５０は鉄道情報提供装置０１０より、運休となる区間内に属する駅から流動する旅客数を乗客移動情報として受信し、図１６に示すグラフを生成して、Ｅ駅にいる駅務員が持つ駅務員用携帯端末１６０に配信を行う。接続先のＥ駅にいる駅務員は、図１６の画面に表示されるグラフから、現時刻から何分後にどれだけの人数が自駅に流入してくるかという情報を把握できる。このため、例えば得られた乗客の流入情報と走行中の列車からの降車人数や駅の収容可能人数等の他の情報を組み合わせることで、入場規制実施の判断を駅構内が大混雑するよりも前に行うことが可能となる。これにより、振替輸送先の駅に乗客が殺到しホーム上に乗客が溢れる状況を防止することができるため、振替先駅が属する路線において、乗客の列車乗降時間の増大よる列車の停車時分の延長やホーム上の混雑緩和待ちのための駅間における列車停車による到着時刻の遅延等を要因とするダイヤ乱れの発生を回避することができる。 FIG. 16 shows an example of an output screen displayed on the station clerk mobile terminal 160.
In the output screen (1601), the passenger movement information 151 obtained from the station system 150 is divided into a bar as the time to be plotted on the horizontal axis and the number of persons in the ticket on the vertical axis, It is displayed (1602). For example, it is assumed that the E station is defined as the connecting station of the transfer transportation destination from the B station when a partial shutdown including the B station occurs. At this time, the station system 150 receives the number of passengers flowing from the station belonging to the section which is to be suspended as passenger movement information from the railway information providing apparatus 010, generates the graph shown in FIG. Delivery is performed to the station clerk mobile terminal 160 held by the clerk. From the graph displayed on the screen of FIG. 16, the station clerk at the connected station E can grasp the information indicating how many people are flowing into the own station after a few minutes from the current time. For this reason, for example, by combining the obtained inflow information of passengers with other information such as the number of people getting off the train and the number of people that can be accommodated by the station, it is possible to judge admission enforcement rather than the station yard gets crowded It can be done before. As a result, it is possible to prevent the situation in which passengers rush to the transfer destination station and overflow on the home, so that the train stop time due to the increase in the train getting on and off the passengers on the route to which the transfer destination station belongs It is possible to avoid the occurrence of the disorder of the diamond caused by the delay of the arrival time due to the train stop between the stations for extension and waiting for congestion reduction on the home.

本実施例では、ダイヤ乱れ時における各駅からの流動人数を予測する方法を述べているが、駅の出口毎に流動する人数及び接続する駅が異なるケースはたた存在する。この場合、例えば改札入出場履歴情報１４１から各出口への流動比率を前記Ｘ１及びＸ２に乗ずればよい。更に、本実施例では、あらかじめ乗車している旅客誘導を考慮していないが、実際には乗車中の旅客が途中下車するケースが多々存在する。この場合、前記Ｘ２に乗車人数を加算して算出すればよい。乗車人数の取得は、例えば、列車の車両の重量センサ情報や前後駅の改札入出場情報を解析する等、公知技術を用いればよい。   In this embodiment, although the method of predicting the number of people moving from each station at the time of a break is described, there are cases where the number of people flowing and the connecting stations are different for each exit of the station. In this case, for example, it is sufficient to multiply X1 and X2 by the flow ratio to each exit from the ticket entry and exit history information 141. Furthermore, in the present embodiment, there are many cases in which a passenger who is on board is actually getting off on the way, although the guidance of the passenger on board is not considered in advance. In this case, it may be calculated by adding the number of passengers to the X2. For acquiring the number of passengers, for example, known techniques such as analyzing weight sensor information of train vehicles and ticket entry and exit information of front and rear stations may be used.

０１０ 鉄道情報提供装置
１０１ 乱れ判断部
１０２ 列車運行状態定義テーブル
１０３ 乗客行動状態定義テーブル
１０４ 乱れ定義テーブル
１０５ 予測パラメータテーブル
１０６ 乱れ検知部
１０７ 情報収集部
１０８ 情報源定義テーブル
１０９ 改札入出場予測テーブル
１１０ 情報配信部
１１１ 接続駅定義テーブル
１１２ 乱れ関連情報格納部
１１３ 予測入力テーブル
１１４ 予測出力テーブル
１１５ 通信部
１３０ 運行管理システム
１３１ 運行情報
１４０ 改札入出場管理システム
１４１ 改札入出場履歴情報
１５０ 駅システム
１５１ 乗客移動情報
１６０ 駅務員用携帯端末
１９１ 専用回線 010 Railroad Information Providing Device 101 Disturbance Judgment Unit 102 Train Operation State Definition Table 103 Passenger Behavior State Definition Table 104 Disturbance Definition Table 105 Prediction Parameter Table 106 Disturbance Detection Unit 107 Information Gathering Part 108 Information Source Definition Table 109 Wicket Entry / Exit Prediction Table 110 Information Distribution unit 111 Connection station definition table 112 Disorder related information storage unit 113 Prediction input table 114 Prediction output table 115 Communication unit 130 Operation management system 131 Operation information 140 Ticket entry and exit management system 141 Ticket entry and exit history information 150 Station system 151 Passenger movement information 160 Station worker's mobile terminal 191 dedicated line

Claims (9)

列車の運行状況を鉄道情報提供装置に送信する運行管理システムと、
列車のダイヤの乱れ情報を取得する乱れ取得部と、前記ダイヤの乱れに対応する列車の運行状態情報を記憶する記憶部と、前記ダイヤの乱れの影響により運休となる区間と、当該運休となる区間内の駅を前記運行管理システムから取得する影響範囲取得部と、前記区間内の駅に設置された改札機から入場した人数情報を、改札入場管理システムから取得する改札情報取得部と、前記区間内の駅に設置された改札機から入場した人数情報に、前記列車の運行状態情報に応じた係数を乗じて、前記区間に含まれない駅に流入する人数を予測する構内人数予測部と、予測された前記区間に含まれない駅に流入する人数を、前記区間に含まれない駅に関連する端末に配信する配信部と、を備えた鉄道情報提供装置と、を備える、
ことを特徴とする鉄道情報提供システム。 An operation management system that transmits the train operation status to the railway information provision device;
A disorder acquisition unit that acquires disorder information of a train diagram, a storage unit that stores operation state information of a train corresponding to the disorder of the diagram, a section that is suspended due to the disorder of the diagram, and the interval An influence range acquisition unit for acquiring a station in a section from the operation management system, a ticket gate information acquisition unit for acquiring from a ticket entrance management system the number information of persons who have entered from a ticket gate installed at the station in the section A number-of-premises number prediction unit that predicts the number of people entering a station not included in the section by multiplying the number of people information entered from the ticket gate installed in the station in the section by a coefficient according to the operation status information of the train A railway information providing apparatus comprising: a distribution unit that distributes the number of people flowing into a station not included in the predicted section to terminals associated with the station not included in the section;
Railway information providing system characterized by 請求項１に記載の鉄道情報提供システムにおいて、
前記記憶部は、前記ダイヤの乱れに対応する乗客行動状況情報も更に記憶し、
前記構内人数予測部は、前記区間内の駅における改札機から入場した人数情報に、前記列車の運行状態情報に応じた係数に加えて前記乗客行動状況に応じた係数を乗じて、前記区間に含まれない駅に流入する前記人数の予測する
ことを特徴とする鉄道情報提供システム。 In the railway information provision system according to claim 1,
The storage unit further stores passenger behavior status information corresponding to the disturbance of the diamond,
The number-of-premises-numbers prediction unit multiplies the number of persons information who has entered from the ticket gate in the station in the section by a coefficient according to the passenger behavior status in addition to the coefficient according to the operation status information of the train A railway information providing system characterized by predicting the number of people flowing into a station not included. 請求項２に記載の鉄道情報提供システムにおいて、
前記改札情報取得部は、前記乱れの要因に対応した更新周期に応じて、前記区間内の駅における改札機から入場した人数情報を取得し、
前記構内人数予測部は、前記区間に含まれない駅に流入する前記人数の予測を更新する
ことを特徴とする鉄道情報提供システム。 In the railway information providing system according to claim 2,
The ticket inspection information acquisition unit acquires information on the number of persons who have entered from the ticket inspection machine in the station in the section, according to the update cycle corresponding to the cause of the disturbance,
The railway information providing system, wherein the number-of-premises number prediction unit updates the prediction of the number of people flowing into a station not included in the section. 運行管理システムは、列車の運行状況を鉄道情報提供装置に送信し、
前記鉄道情報提供装置は、
予めダイヤの乱れに対応する列車の運行状態情報を記憶し、
前記ダイヤの乱れ情報を取得し、
前記ダイヤの乱れの影響により運休となる区間と、当該運休となる区間内の駅を前記運行管理システムから取得し、
前記区間内の駅における改札機から入場した人数情報を、改札入場管理システムから取得し、
前記区間内の駅における改札機から入場した人数情報に、前記列車の運行状態情報に応じた係数を乗じて、前記区間に含まれない駅に流入する人数を予測し、
予測された前記人数を、前記区間に含まれない駅に関連する端末に配信することを特徴とする鉄道情報提供方法。 The operation management system sends the train operation status to the railway information provision device,
The railway information provision device
Store in advance the operation status information of the train corresponding to the disturbance of the diamond,
Acquire the disorder information of the diamond,
The section in which operation is suspended due to the influence of the disturbance of the diagram and the stations in the section in which the operation is suspended are acquired from the operation management system,
The number information of persons who entered from the ticket gate at the station in the section is acquired from the ticket gate entry management system,
The number of people information who has entered from the ticket gate at the station in the section is multiplied by a coefficient according to the operation status information of the train to predict the number of people flowing into the station not included in the section;
A railway information providing method , comprising: distributing the predicted number of people to terminals associated with stations not included in the section. 請求項４に記載の鉄道情報提供方法において、
前記鉄道情報提供装置は、
前記ダイヤの乱れに対応する乗客行動状況情報も更に記憶し、
前記区間内の駅における改札機から入場した人数情報に、前記列車の運行状態情報に応じた係数に加えて前記乗客行動状況に応じた係数を乗じて、前記区間に含まれない駅に流入する前記人数の予測する
ことを特徴とする鉄道情報提供方法。 In the railway information provision method according to claim 4,
The railway information provision device
The passenger behavior status information corresponding to the disorder of the diamond is further stored,
The number information of persons entering from the ticket gate in the station in the section is multiplied by the coefficient in accordance with the passenger behavior status in addition to the coefficient according to the operation status information of the train, and flows into the station not included in the section A railway information providing method characterized by predicting the number of people . 請求項５に記載の鉄道情報提供方法において、

前記鉄道情報提供装置は、
前記乱れの要因に対応した更新周期に応じて、前記区間内の駅における改札機から入場した人数情報を取得し、
前記区間に含まれない駅に流入する前記人数の予測を更新する
ことを特徴とする鉄道情報提供方法。 In the railway information provision method according to claim 5,

The railway information provision device
According to the update cycle corresponding to the cause of the disturbance, the number information of persons who entered from the ticket gate at the station in the section is acquired,
A railway information providing method, comprising updating the prediction of the number of people flowing into a station not included in the section. 列車のダイヤの乱れ情報を取得する乱れ取得部と、
前記ダイヤの乱れに対応する列車の運行状態情報を記憶する記憶部と、
前記ダイヤの乱れの影響により運休となる区間と、当該運休となる区間内の駅を運行管理システムから取得する影響範囲取得部と、
前記区間内の駅に設置された改札機から入場した人数情報を、改札入場管理システムから取得する改札情報取得部と、
前記区間内の駅に設置された改札機から入場した人数情報に、前記列車の運行状態情報に応じた係数を乗じて、前記区間に含まれない駅に流入する人数を予測する構内人数予測部と、
予測された前記人数を、前記区間に含まれない駅に関連する端末に配信する配信部と、を備える、
ことを特徴とする鉄道情報提供装置。 A disorder acquisition unit that acquires disorder information of train diamonds,
A storage unit for storing operation status information of the train corresponding to the disturbance of the diagram;
An influence range acquisition unit that acquires a section in which operation is suspended due to the influence of the disturbance of the diagram and a station in the section in which the operation is suspended from the operation management system;
A ticket gate information acquisition unit for acquiring, from a ticket entrance management system, information on the number of persons who have entered from a ticket gate installed at a station in the section;
Premises number prediction unit that predicts the number of people entering a station not included in the section by multiplying the number of people information entered from the ticket gate installed at the station in the section by a coefficient according to the operation status information of the train When,
And a delivery unit for delivering the predicted number of people to terminals associated with stations not included in the section.
A railway information providing device characterized by 請求項７に記載の鉄道情報提供装置において、
前記記憶部は、前記ダイヤの乱れに対応する乗客行動状況情報も更に記憶し、
前記構内人数予測部は、前記区間内の駅における改札機から入場した人数情報に、前記列車の運行状態情報に応じた係数に加えて前記乗客行動状況に応じた係数を乗じて、前記区間に含まれない駅に流入する前記人数の予測する
ことを特徴とする鉄道情報提供装置。 In the railway information provision device according to claim 7,
The storage unit further stores passenger behavior status information corresponding to the disturbance of the diamond,
The number-of-premises-numbers prediction unit multiplies the number of persons information who has entered from the ticket gate in the station in the section by a coefficient according to the passenger behavior status in addition to the coefficient according to the operation status information of the train The railway information providing apparatus characterized by predicting the number of people flowing into a station not included. 請求項８に記載の鉄道情報提供装置において、
前記改札情報取得部は、前記乱れの要因に対応した更新周期に応じて、前記区間内の駅における改札機から入場した人数情報を取得し、
前記構内人数予測部は、前記区間に含まれない駅に流入する前記人数の予測を更新する
ことを特徴とする鉄道情報提供装置。 In the railway information provision device according to claim 8,
The ticket inspection information acquisition unit acquires information on the number of persons who have entered from the ticket inspection machine in the station in the section, according to the update cycle corresponding to the cause of the disturbance,
The railway information providing device, wherein the number-of-premises number prediction unit updates the prediction of the number of people flowing into a station not included in the section.
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