JP2019028526A - 混雑予測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】時間経過に伴って変化する区間の混雑を高い精度で予測することを可能にする。
【解決手段】出発地から目的地まで移動体が移動する経路にて混雑の発生する区間を予測するものであって、出発地から目的地までの移動に利用可能な複数の経路を取得する経路情報取得部１０４と、出発地から目的地まで移動する移動体の交通量を所定の分配割合で複数の経路に分配し、複数の経路ごとの交通量を示す経路交通量を算出する経路交通量予測部１０５と、経路交通量と、経路に含まれる各区間の距離である区間距離または各区間を通過するのに要する時間である区間所要時間とに基づいて、各時間帯に各区間を通過する移動体の交通量である時間帯毎区間毎交通量を算出する通過交通量予測部１０６と、時間帯毎区間毎交通量に基づいて各時刻における各区間の混雑レベルを算出する混雑予測部１０７とを有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、自動車の道路交通およびバスや鉄道などの公共交通を含む交通の将来の混雑を予測する技術に関する。

自動車の道路交通、バスや鉄道をはじめとした公共交通などの都市交通には様々なものがある。道路交通における道路整備や料金設定など道路交通を適切に運用していくためには、道路の交通渋滞を予測する技術が重要である。また、将来の路線計画など公共交通を適切に運用していくためには車両の混雑を予測する技術が重要である。

交通の混雑を予測するための方法には様々な方法が存在する。例えば、道路交通では、混雑の予測結果をカーナビゲーションシステムによりドライバに提供するシステムとしてＶＩＣＳ（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）がある（「ＶＩＣＳ」は登録商標）。ＶＩＣＳでは、道路上を走行する自動車を検知するセンサを道路近傍に設置し、センサで取得されたセンサデータから、道路の各区間における自動車の速度、各区間を自動車が通過するのに要する所要時間を算出し、混雑を予測する。

ところが、ＶＩＣＳでは、道路の各区間における交通状況のリアルタイムの変化に着目し、区間ごとの混雑を予測する手法が採用されているものの、区間よりも長い所定の経路を移動することに対する需要に着目した混雑を予測する手法が採用されていない。そのため、都市計画、道路計画、通行料金設定などの立案を目的とし、交通の利用者による移動の起点である出発地Ｏ（Ｏｒｉｇｉｎ）から終点である目的地Ｄ（Ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ）までのＯＤ間の移動に対する需要（移動需要）に起因する都市交通の混雑を予測するには不向きである。

ところで、都市交通の交通流を予測する方法として、ＯＤ間の交通量（ＯＤ交通量）の情報と、道路交通における道路ネットワークや鉄道網などの路線ネットワークの情報と、道路の速度規制や信号機の設置個所に関する情報等の路線ネットワークに付属する交通環境の情報とから、所定の移動モデルに基づいて、交通流を予測する交通流シミュレーションを利用する方法がある。

交通流シミュレーションは、比較的広域の路線ネットワークを対象としたマクロ交通流シミュレーションと、比較的狭域の路線ネットワークを対象としたミクロ交通流シミュレーションの二つのタイプに分けられる。マクロ交通流シミュレーションでは、交通流を流体と見なした交通流モデルに基づいて区間の交通量を予測する。また、ミクロ交通流シミュレーションでは、車両等の個々の移動体あるいはその集合体に見立てた自律的なエージェントの行動やその行動が相互に及ぼす作用をモデルにより表現し、そのモデルを用いてエージェントの行動が路線ネットワーク内の交通に与える影響を予測する。

マクロ交通流シミュレーションは、交通規制や信号機など詳細な交通環境の影響を反映した交通流の予測に不向きであるというデメリットがある。一方、ミクロ交通流シミュレーションは、シミュレーションを実行するために設定する必要のあるパラメータが多いというデメリットがある。そのため、二つのタイプのシミュレーションを組み合わせてデメリットを緩和する手法がある。例えば、マクロ交通流シミュレーションにより交通量の多い区間等の交通問題を抽出し、ミクロ交通流シミュレーションにより抽出した交通問題を詳細に分析することにより、交通問題に対策を講じた交通流を予測するといった方法がある。

このような交通流シミュレーションを用いて交通流を予測するためには膨大かつ詳細なＯＤ交通量および交通環境パラメータを設定する必要がある。また、高精度な予測結果を得るには、実際に近いパラメータを設定する必要がある。

交通流シミュレーションによる交通流予測を高精度化する技術として特許文献１に開示された技術がある。特許文献１には、ＯＤ間の交通量に基づく交通流シミュレーションにより渋滞状況や所定移動区間の所要時間を予測し、その予測した渋滞状況や所定移動区間の所要時間に基づいてドライバの旅行計画を作成し、作成した旅行計画に基づいてＯＤ間の交通量を修正し、修正したＯＤ交通量により交通流を再び予測するという方法が開示されている。この方法を用いることで、予め想定したＯＤ間の交通量をドライバの旅行計画に基づいて修正し、ドライバが交通移動を開始するときのＯＤ交通量を反映した交通流の予測が可能となる。

特開２００７−１６４２６２号公報

特許文献１に記載された技術は、ＯＤ間の交通量に基づいて予測したＯＤ間の所要時間をドライバの行動に反映させ、ＯＤ間の交通量を修正するので、ドライバの行動を考慮したＯＤ間の交通量を予測するのに有効である。しかしながら、特許文献１の技術においては、時間経過に伴って車両が出発地Ｏから目的地Ｄに移動することに着目していないため、時間毎の混雑を高い精度で予測することが困難であった。

本発明の目的は、時間経過に伴って変化する区間の混雑を良好な精度で予測することを可能にする技術を提供することである。

本発明の一態様による混雑予測装置は、出発地から目的地まで移動体が移動する経路にて混雑の発生する区間を予測する混雑予測装置であって、前記出発地から前記目的地までの移動に利用可能な複数の経路を取得する経路情報取得部と、前記出発地から前記目的地まで移動する移動体の交通量を所定の分配割合で前記複数の経路に分配し、前記複数の経路ごとの交通量を示す経路交通量を算出する経路交通量予測部と、前記経路交通量と、前記経路に含まれる各区間の距離である区間距離または前記各区間を通過するのに要する時間である区間所要時間とに基づいて、各時間帯に前記各区間を通過する移動体の交通量である時間帯毎区間毎交通量を算出する通過交通量予測部と、前記時間帯毎区間毎交通量に基づいて各時刻における各区間の混雑レベルを算出する混雑予測部と、を有する。

本発明によれば、移動体の移動を考慮して時間帯毎区間毎交通量を算出し、時間帯毎区間毎交通量に基づいて各時刻の各区間の混雑レベルを算出するので、時間経過に伴って変化する区間の混雑を高い精度で予測することができる。

本発明の混雑予測装置が適用されるシステムの実施の一形態を示す図である。 図１に示した混雑予測装置のハードウェア構成例を示す図である。 図１に示した混雑予測装置の経路交通量予測部において実行される経路別の交通量を予測する処理を説明するためのフローチャートである。 図１に示した混雑予測装置において経路交通量予測部で算出された経路交通量の一例を示す図である。 図１に示した混雑予測装置の通過交通量予測部において実行される所定区間の通過交通量の算出処理を説明するためのフローチャートである。 図１に示した混雑予測装置において通過交通量予測部で算出された通過交通量の一例を示す図である。 図１に示した混雑予測装置の通過交通量予測部において複数の経路交通量からの所定区間の通過交通量の算出処理を説明するためのフローチャートである。 図１に示した混雑予測装置の通過交通量予測部において複数の経路交通量に対応した所定区間の通過交通量を算出した結果の一例を示す図である。 図１に示した混雑予測装置の混雑予測部において実行される混雑区間の予測処理を説明するためのフローチャートである。 図１に示した混雑予測装置の混雜予測部から出力される混雑予測結果の一例を示す図である。 図１に示した混雑予測装置の入／出力部により表示装置などの外部装置に出力される混雜区間予測結果の表示例を示す図である。

本発明は、出発地Ｏ（Ｏｒｉｇｉｎ）と目的地Ｄ（Ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ）との間であるＯＤ間の移動需要の変化に基づいて、将来の交通量を予測するためのものである。例えば、外部システムから取得したＯＤ間の交通量および交通情報から、交通ネットワークの混雑区間とその発生時間を予測する。以下に示す実施形態においては、ＯＤ間の経路とその交通量（経路交通量）と、交通情報などから提供される各区間の実所要時間を用いて、当該ＯＤ間の交通需要から生じる混雑区間とその発生時間を予測する技術を開示する。その際、経路交通量の予測において、対象経路の所要時間や距離、通行料金などの経路情報を予測変数に、所定の配分モデルに基づき、当該ＯＤ交通量を、その区間を移動可能な各経路に配分した経路交通量を用いる。

以下に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。

図１は、本発明の混雑予測装置が適用される混雑予測システムの実施の一形態を示す図である。

本形態による混雑予測システムは図１に示すように、ＯＤ間の交通量とその間の移動に関する交通情報とから混雑区間とその発生時刻を予測する本発明の混雑予測装置１と、通信ネットワーク２と、ＯＤ交通量予測装置３と、交通情報や運行情報などの移動に関する情報を取得する外部サーバ８と、を備えている。さらに、混雑予測装置１が予測した混雑区間情報を利用する構成として、旅行計画システムや情報案内システム等の業務システム４が通信ネットワーク２を介して混雑予測装置１に接続可能となっているとともに、移動者の所有する携帯情報端末６や自動車等の移動手段に搭載される車載情報システム７が通信ネットワーク２および基地局５を介して混雑予測装置１に接続可能となっている。

混雑予測装置１は、通信ネットワーク２を介して、ＯＤ交通量予測装置３および業務システム４との間にて必要な情報を相互に授受する。ＯＤ交通量予測装置３は、移動体の出発点をＯゾーン、目的点をＤゾーンとしたとき、ＯゾーンからＤゾーンに向かう経路にて発生する交通量であって、道路交通の場合は、道路交通センサス等の調査データを基本に各ＯＤゾーン間の予測交通量を算出する。本形態においては、混雑区間予測装置１は、ＯＤ交通量予測装置３から各ＯＤ間のＯＤ交通量を取得する。

また、混雑区間予測装置１は、ＶＩＣＳなどの外部サーバ８から、所定区間の所要時間や通行料金、天候情報等の交通移動に関する情報が入力される予測変数を取得し、予測変数に含まれる効用関数を用いて、混雑区間を予測する。混雑予測装置１で予測された混雑区間の情報を含む混雑情報は、通信ネットワーク２を介して旅行計画システムや情報案内システム等の業務システム４に提供され、また、携帯情報端末６や車載情報システム７を介して交通移動者に提供される。さらに、混雑予測装置１で予測された混雑情報は、混雑予測装置１に接続される外部装置９に送られ、地図上に混雑区間を重畳表示したり、混雑区間の数である混雑数を集計したり、混雑区間の長さである混雑長を算出したり、時間の経過に伴う混雑区間の変化（成長する混雑か解消するか）等の分析などに用いられる。また、混雑区間予測装置１は、外部装置９から、交通情報や通行料金、天候情報等の予測変数を受け付けて、混雑区間を予測することもある。このようにすることで、外部装置９では、例えば、所定エリアの所定時間帯の混雑数を最小とする予測変数が得られるようになる。

混雑予測装置１は、例えば、センタＣＰＵ（プロセッサ）と、半導体やハードディスク装置からなる記憶装置などを含むいわゆるコンピュータ（情報処理装置）によって構成され、図１に示すように、通信インターフェース１０１と、ＯＤ交通量取得部１０２と、交通情報取得部１０３と、経路取得部１０４と、経路交通量予測部１０５と、通過交通量予測部１０６と、混雑予測部１０７と、入／出力部１０８と、ＯＤ交通量記憶部１１０と、交通情報記憶部１１１と、経路情報記憶部１１２と、経路交通量記憶部１１３と、地図データ記憶部１１４と、を備えている。

混雑区間予測装置１において、ＯＤ交通量取得部１０２、交通情報取得部１０３、経路情報取得部１０４、経路交通量予測部１０５、通過交通量予測部１０６および混雑予測部１０７の少なくとも１つは、例えばプログラム（例えば、プログラムメモリに格納されたプログラム）によって実現されるようにしても良い。また、ＯＤ交通量記憶部１１０、交通情報記憶部１１１、経路情報記憶部１１２、経路交通情報記憶部１１３および地図データ記憶部１１４については、複数の記憶装置（半導体メモリやハードディスクなど、それぞれの記憶装置の種類が異なっていても良い）を設け、それぞれのデータを対応する記憶装置に格納するようにしても良いし、１つあるいは複数の記憶装置において記憶領域を分け、それぞれの記憶領域にそれぞれのデータを格納するようにしても良い。なお、図１においては、実線で混雑予測装置１内のデータの流れを示し、破線で情報の参照を示している。

なお、本実施形態では、混雑予測装置１において、道路を利用する自動車のＯＤ交通量を通信ネットワーク２を介してＯＤ交通量予測装置４から取得し、自動車の利用需要を対象とした道路の混雑区間を予測する形態を例に挙げて説明するが、実施形態がそれに限定されることはない。公共交通などでは、交通ＩＣカードの収受システム（不図示）から取得したＯＤ情報に基づいて、公共交通サービス区間の混雑を予測するようにしても良い。また、屋内においても同様に、屋内における人間等の移動体の所定の２地点のＯＤ交通量を取得し、屋内の混雑区間を予測するようにしても良い。いずれもＯＤ交通量や移動経路情報はＯＤ交通量予測装置３や外部サーバ８から取得される。

通信インターフェース１０１は、混雑予測装置１と通信ネットワーク２との間の通信制御を行うとともに、通信ネットワーク２を介してＯＤ交通量予測装置３や外部サーバ８、旅行計画システムや情報案内システム等の業務システム４とデータの送受信を行う。

ＯＤ交通量取得部１０２は、通信インターフェース１０１を介してＯＤ交通量予測装置３から、各ＯＤ間の交通量の情報を含むＯＤ表を取得する。領域（自治体）の情報（人口等）や路線等のＯＤ付属情報、集計期間や曜日、集計単位（時間単位）等を予めＯＤ交通量推定装置３に人手によって登録し、ＯＤ交通量推定装置３がその登録された情報に従ってＯＤ間の交通量（ＯＤ交通量）を推定してもよい。また、ＯＤ交通量取得部１０２からＯＤ交通量推定装置３にＯＤ交通量の推定方法を指定するコマンドを送信し、ＯＤ交通量推定装置３がそのコマンドに従ってＯＤ交通量を推定することにしてもよい。ＯＤ交通量は例えば出発時刻を基準に時間単位毎に集計した値であってよい。ＯＤ交通量取得部１０２がＯＤ表を取得するタイミングは、予めＯＤ交通量推定装置３が設定された時間（時間間隔）でＯＤ交通量（ＯＤ表）をＯＤ交通量取得部１０２に送信してもよいし、ＯＤ交通量取得部１０２がＯＤ交通量推定装置３にＯＤ交通量（ＯＤ表）を要求して取得してもよい。取得したＯＤ交通量は、ＯＤ交通量記憶部１１０に保存される。このように、ＯＤ交通量取得部１０２が、出発地から目的地まで移動する移動体の交通量を所定のタイミングで取得することで、取得のタイミングを予め設定しておけば、設定によっては人手による作業を煩雑とすることなく細かな交通量データを取得することができる。

交通情報取得部１０３は、通信ネットワーク２に接続される外部サーバ８から、所定の道路区間を走行する場合の所要時間または走行速度、規制情報などの交通情報を、通信インターフェース１０１を介して取得し、交通情報記憶部１１１に保存する。交通情報記憶部１１１に保存された交通情報は、経路交通量予測部１０５にて交通量を複数の経路に分配する際に用いる予測変数となる。

経路情報取得部１０４は、通信ネットワーク２に接続される外部サーバ８から、所定の出発地から目的地までのＯＤ間の経路を取得する。ＯＤ間に複数の経路が存在する場合は、その複数の経路を取得する。経路情報を取得する対象となるＯＤは、経路情報取得部１０４から経路情報を要求するコマンドにて指定される。経路は、出発地Ｏから目的地ＤまでのノードあるいはリンクのＩＤの他、移動距離、平均的な旅行時間等の経路属性を含んでいる。なお、ノードとは、交差点や道路の結節点等を意味する。リンクとは、２つのノードに挟まれた道路区間（区間の単位）を意味する。経路情報取得部１０４は、外部サーバ８から取得した経路情報を、経路情報記憶部１１２に保存する。

経路交通量予測部１０５は、ＯＤ交通量記憶部１１０から所定のＯＤ間のＯＤ交通量を読み込むとともに、経路情報記憶部１１２からそのＯＤ間の経路情報を読み込み、ＯＤ交通量を各経路に配分して経路交通量を算出し、経路交通量記憶部１１３に保存する。ここでＯＤ交通量には例えば出発時刻の時間帯の情報が付帯するので、経路交通量はＯＤ交通量の各々の時間帯に対して計算される。そのため、経路交通量記憶部１１３に保存される経路交通量は、各経路毎の各時間帯における交通量になる。また、経路交通量は、各ＯＤに対応した配分モデルに基づいて計算される。配分モデルには、対応する時間帯の交通情報、天候、通行料金など経路の選択に影響する経路変数（予測変数）が用いられる。それらの経路変数は通信ネットワーク２を介して外部サーバ８より取得される。

通過交通量予測部１０６は、経路交通量記憶部１１３から所定ＯＤ間の経路交通量を読み込むとともに、経路交通量の経路ＩＤに対応する経路情報を経路情報記憶部１１２から読み込む。ここで、経路情報記憶部１１２から読み込んだ各経路情報は、出発地Ｏから目的地ＤまでのノードあるいはリンクＩＤ列と、経路の距離や旅行時間等の経路属性情報で構成される。本形態では、経路はリンクＩＤ列で表現されるものとする。経路を構成する各区間における旅行時間の交通情報を交通情報記憶部１１１から読み込み、出発地Ｏから発生した当該経路の交通量が当該区間を順に通過する時刻を算出する。算出した各区間の通過交通量と通過時間を混雑予測部１０７に出力する。また、通過交通量予測部１０６は、同一エリアに複数のＯＤが存在する場合、各々のＯＤ交通量から、各区間を通過する交通量と時間を算出し、同じ時間帯に同じ区間を通過する交通量の総和を当該時間帯の当該区間の通過交通量とする。これにより、通過交通量予測部１０６は、経路交通量と、経路に含まれる各区間の距離である区間距離または各区間を通過するのに要する時間である区間所要時間とに基づいて、各時間帯に各区間を通過する車両などの交通量である時間帯毎区間毎交通量を算出することになる。

混雑予測部１０７は、通過交通量予測部１０６から各区間の通過交通量とその通過時間、地図データ記憶部１１４から対応する区間の交通容量を読み込み、各区間の各時間帯の通過交通量と混雑率を計算する。さらに、所定の混雑判定基準に基づき、各区間の混雑有無あるいは混雑レベルを混雑率から判定し、各区間についての判定結果を混雑区間情報として入／出力部１０８に出力する。

入／出力部１０８は、ＯＤ交通量予測装置３や外部サーバ８からＯＤ交通量を推定するための情報（ＯＤ交通量、交通情報、運行情報、通行料金（運賃）など）を取得したり、それらの情報や実行結果（混雑区間予測情報）を混雑予測装置１の表示部や外部装置９の表示部に出力したり、通信インターフェース１０１を介して外部システム８や業務システム４、さらに基地局５を介して無線ネットワークで接続される携帯情報端末６や車載情報端末７により移動者に提供したりする。また、入／出力部１０８は、外部装置９からユーザ入力を受付ける。そして、当該ユーザ入力に応答して、混雑予測装置１のＯＤ交通量取得部１０２、交通情報取得部１０３、経路情報取得部１０４，経路交通量予測部１０５、通過交通量予測部１０６及び混雑予測部１０７の各処理またはそのうちのいずれかが実行される。

図２は、図１に示した混雑予測装置１のハードウェア構成例を示す図である。

図１に示した混雑予測装置１は、図２に示すようにコンピュータ２０で構成することができ、バス２６と、バス２６にそれぞれ接続されたＣＰＵ２１ａと、ＲＯＭ２１ｂと、ＲＡＭ２１ｃと、表示部（表示デバイス）２２と、操作部２４と、記憶部２５と、通信インターフェース１０１と、を備えている。ＣＰＵ２１ａ、ＲＯＭ２１ｂ、及びＲＡＭ２１ｃによって制御部２１が構成される。

ＣＰＵ２１ａは、本実施形態に係る各機能を実現するソフトウェアのプログラムコードをＲＯＭ２１ｂから読み出して実行する。ＲＡＭ２１ｃには、演算処理の途中に発生した変数やパラメータ等が一時的に書き込まれる。表示部２２は、例えば液晶ディスプレイモニタが用いられ、コンピュータ２０で行われる処理の結果等をユーザに表示する。操作部２４は、例えば、キーボードやマウス等が用いられ、ユーザは操作部２４を用いて所定の操作入力、指示を行うことができる。

以下に、上記のように構成された混雑予測装置１における処理について説明する。

まず、経路交通量予測部１０５における経路交通量予測処理について説明する。

図３は、図１に示した混雑予測装置１の経路交通量予測部１０５において実行される経路別の交通量を予測する処理を説明するためのフローチャートである。

経路交通量予測部１０５にて実行される経路交通量予測処理は、ＯＤ交通量記憶部１１０に記憶されている各ＯＤ間の交通量から、当該ＯＤ間を移動可能な複数の経路に交通量を配分して算出する処理である。

経路交通量予測部１０５はまず、ＯＤ交通量記憶部１１０から所定のＯＤ交通量を読み込む（ステップ３０１）。ＯＤ交通量は、出発地Ｏから目的地Ｄを移動する車両などの移動体の交通量であり、ＯＤ交通量予測装置３にて算出されたものが、ＯＤ交通量取得部１０２にて取得され、ＯＤ交通量記憶部１１０に保存されている。本形態では、このＯからＤへの移動をＯＤ間、そのときの交通量をＯＤ交通量と記載する。ＯＤ交通量は、ＯＤの組み合わせ（ＯＤペア）に対して予め付与された固有のＩＤによって識別するか、地図ネットワークのＯおよびＤの地点ＩＤで識別する。ＯＤ交通量を予め付与された固有のＩＤで識別する場合は、ＩＤと位置情報とを対応づけたテーブルも保有する。ＯＤ交通量は、各交通移動の開始日時に基づく所定の時間単位（時間幅）の総和交通量で管理される。ＯＤ交通量記憶部１１０には、複数のＯＤとそのＯＤに対応する時間単位の交通量が保存されている。

ステップ３０１では、経路交通量予測部１０５が、処理対象となるＯＤ（ＯＤのＩＤ）あるいは所定のエリア（自治体や路線等）と、日時あるいは日種（平日または休日等）、期間（年月日、時間帯）等を条件にＯＤ交通量記憶部１１０を検索し、条件に一致するＯＤ交通量を読み込む。

なお、当該ＯおよびＤは地点に限られず、所定の領域（ゾーン）であってもよい。その場合、ＯゾーンからＤゾーンに向かう交通量をＯＤ交通量とすればよい。その場合、ゾーンを予め設定し、設定したゾーンとＯＤとを対応づけるためのゾーンＩＤを付与する。その際、ゾーンＩＤと位置情報とを対応づけたテーブルも保有することになる。また、ゾーンを固定するのではなく、ＯＤ交通量記憶部１１０の検索条件に、所定地点を中心とする円形領域等のゾーンを指定し、指定したゾーン間の交通量を取得するようにしてもよい。

次に、経路交通量予測部１０５は、ＯＤ数ｍを初期化する（ステップ３０２）。ｍは、ステップ３０１で読み込んだＯＤペアの数までカウントアップされる。

次に、経路交通量予測部１０５は、時間数ｊを初期化する（ステップ３０３）。ｊは、ステップ３０１で読み込んだｍ番目のＯＤ交通量の時間管理数までカウントアップされる。例えば、ＯＤ間の交通量が、ＴＷ１，ＴＷ２の２時間帯にて存在している場合は、時間単位の処理回数ｊ＝２となる。

次に、経路交通量予測部１０５は、当該ＯＤ間の移動に利用可能な経路情報を経路情報記憶部１１２から読み込む（ステップ３０４）。経路情報記憶部１１２は、通行規制など、時間帯によって移動可能な経路が異なる場合は、時間単位で経路情報を保有している。当該ＯＤ間の移動に利用可能な経路情報として、時間帯で異なる複数の経路情報が登録されている場合は、その全ての経路情報を読み込む。本形態では、当該ＯＤに対して時間帯に寄らない経路が登録されているものとする。この経路情報には、各経路の付属情報（例えば、その経路に含まれる各区間の距離である区間距離や、各区間を通過するのに要する時間である区間所要時間や、通行料金等）が含まれる。

次に、経路交通量予測部１０５は、当該ＯＤ間の交通量を各経路に配分するための配分パラメータα（ｉ）を経路情報記憶部１１２から読み込み、所定の配分モデルに設定する（ステップ３０５）。ここでｉはパラメータ数で、ステップ３０６の予測変数ｘの数に相当する。

次に、経路交通量予測部１０５は、ステップ３０４で読み込んだ各経路の付属情報を、ステップ３０５にて設定した配分モデルの予測変数ｘ（ｉ，ｋ）に設定する（ステップ３０６）。ここで、ｋは各経路を示す通し番号である。さらに、通信ネットワーク２を介して、外部サーバ８より最新の予測変数ｘ（ｉ，ｋ）が取得できる場合は、最新の予測変数ｘ（ｉ，ｋ）を設定する。これにより、経路交通量予測部１０５は、各区間の区間距離または区間所要時間と区間の通行料金とが入力される予測変数に含まれ、各経路の選ばれやすさに関する効用を出力する効用関数に基づいて、車両などの移動体の交通量を複数の経路に分配することになる。

次に、経路交通量予測部１０５は、ステップ３０５のパラメータα（ｉ）およびステップ３０６の予測変数ｘ（ｉ，ｋ）を設定した配分モデルにより、各経路の交通量を計算する（ステップ３０７）。ここで、配分モデルの一例を式（１）〜（２）に示す。ｖ（ｋ）は、経路ｋの効用、Ｐｋは、本実施形態における経路選択確率となる経路ｋが選ばれる確率、Ｑは全体の交通量である。経路ｋの交通量となる経路交通量Ｑｋは式（３）により算出する。

これにより、経路交通量予測部１０５は、上述した効用関数を用いて、経路の選択される確率を示す経路選択確率を算出し、出発地Ｏから目的地Ｄまで移動する車両などの移動体の交通量に経路選択確率を乗算することにより、複数の経路ごとの経路交通量を算出することになる。このような構成とすることで、出発地から目的地への交通量として、時間経過に伴って変化する交通量を用いる場合でも経路交通量を単純な演算により算出することができる。

次に、経路交通量予測部１０５は、時間数ｊを更新する（ステップ３０８）。そして、当該ＯＤの全ての時間帯の交通量が各経路に配分されるまで、ステップ３０４〜３０７の処理が繰り返される。

次に、経路交通量予測部１０５は、ＯＤ数ｍを更新する（ステップ３０９）。そして、ステップ３０１で読み込んだ全てのＯＤペアの経路交通量の計算が終了するまで、ステップ３０３〜３０８の処理が繰り返される。

次に、経路交通量予測部１０５は、算出した経路交通量を経路交通量記憶部１１３に保存し、本処理を終了する（ステップ３１０）。

図４は、図１に示した混雑予測装置１において経路交通量予測部１０５で算出された経路交通量の一例を示す図である。

経路交通量予測部１０５は図３に示した一連の処理によって、図４に示すような経路交通量４０を算出する。経路交通量予測部１０５にて算出された経路交通量４０には、ＯＤ毎にそのＯＤ間を移動可能な経路が登録されている。移動可能な経路が一つしか無いＯＤは単一の経路、複数ある場合は複数の経路が登録される。各経路には、識別するための経路ＩＤが割り振られ、経路ＩＤに基づいて経路情報記憶部１１２に保存されている経路情報が取得できるようになっている。経路ＩＤは、全データにおいて固有あるいはＯＤ内で固有になっている。後者の場合は、ＯＤＩＤと経路ＩＤを組み合わせることで全データ固有となる。

経路交通量４０には、各経路に対応した交通量が所定時間帯毎に登録される。本例では、ＯＤＩＤ＝１のＯＤの経路には、経路ＩＤが各々１１１２，２４３５，３３３１の３つの経路が存在し、その各時間帯の交通量は経路ＩＤ１１１２においては、時間帯ＴＷ１にて３００台（あるいは人）、ＴＷ２にて２００台（人）となっている。

次に、通過交通量予測部１０６における通過交通量の算出処理について説明する。

図５は、図１に示した混雑予測装置１の通過交通量予測部１０６において実行される所定区間の通過交通量の算出処理を説明するためのフローチャートである。

通過交通量予測部１０６は、まず、経路交通量記憶部１１３から所定ＯＤの経路交通量を読み込む（ステップ５０１）。ここで読み込まれる経路交通量は、図４に示した、ＯＤ毎に登録された時間帯毎の経路交通量４０である。所定ＯＤは、入出力デバイス等の外部装置９により、入／出力部１０８を介してユーザ（管理者）によって指定される他、通信ネットワーク２を介して業務システム４あるいは、携帯情報端末６や車載情報端末７より指定されることもある。混雑予測装置１がＯＤ交通量予測装置３から新たにＯＤ情報を取得したタイミングで、追加あるいは更新対象となるＯＤを対象としてもよい。

次に、通過交通量予測部１０６は、ＯＤ数ｍを初期化する（ステップ５０２）。ｍは、ステップ５０１で読み込んだＯＤペア数までカウントアップされる。

次に、通過交通量予測部１０６は、当該ＯＤの経路交通量を読み込む（ステップ５０３）。図４に示した経路交通量４０の例では、ＯＤ ＩＤ＝１において、経路ＩＤ１１１２，２４３５，３３３１が設定され、これらの経路における経路交通量が読み込まれる。

次に、通過交通量予測部１０６は、経路数ｋを初期化する（ステップ５０４）。ｋは、ステップ５０３で設定したＯＤに登録されている経路数までカウントアップされる。図４に示した経路交通量４０の例では、ｋ＝３になるまで、処理が繰り返される。

次に、通過交通量予測部１０６は、当該経路ＩＤの構成情報を経路情報記憶部１１２から読み込む（ステップ５０５）。経路の構成情報は、経路ＩＤ、ノードあるいは区間を示すリンク列、距離や通行料金などの当該経路の属性情報とから成り、経路情報取得部１０５にて外部サーバ８から取得され、経路情報記憶部１１２に保存されている。

次に、通過交通量予測部１０６は、区間数ｉ、当該区間への進入時刻ｔｉｎ、区間から車両が出た進出時刻ｔｏｕｔを初期化する（ステップ５０６）。区間数ｉは、当該経路を構成する区間の数までカウントアップされる。進入時刻ｔｉｎ（ｉ）＝０、進出時刻ｔｏｕｔ（ｉ）は出発時刻で初期化する。出発時刻は、当該ＯＤの各時間帯から平均時間を設定する。図４に示した経路交通量４０の例では、時間帯ＴＷ１の経路ＩＤを処理対象とする場合は、ＴＷ１の時間枠から設定される。

次に、通過交通量予測部１０６は、当該区間ｌ（ｉ）の進入時刻ｔｉｎ（ｉ）に、進入側区間の進出時刻ｔｏｕｔ（ｉ）を設定する（ステップ５０７）。

次に、通過交通量予測部１０６は、当該区間ｌ（ｉ）の時刻ｔｉｎ（ｉ）における通過交通量を設定する（ステップ５０８）。本形態では、当該経路ｋ（＝１）の交通量ｑ（１）が設定される。

次に、通過交通量予測部１０６は、当該区間ｌ（ｉ）の時刻ｔｉｎ（ｉ）における区間所要時間を経路情報記憶部１１２あるいは交通情報記憶部１１１から読み込み、当該区間ｌ（ｉ）に時刻ｔｉｎ（ｉ）に車両が進入したときの当該区間の所要時間として、ｔ（ｌ（ｉ），ｔｉｎ（ｉ））を設定する（ステップ５０９）。

次に、通過交通量予測部１０６は、当該区間ｌ（ｉ）から車両が出た時刻ｔｏｕｔ（ｉ）を、式（４）に基づき設定する（ステップ５１０）。

次に、通過交通量予測部１０６は、区間数ｉを更新する（ステップ５１１）。そして、ステップ５０６で読み込んだ当該区間の全ての区間の通過交通量と通過時刻の設定を終えるまで、ステップ５０７から５１１が繰り返される。

次に、通過交通量予測部１０６は、経路数ｋを更新する（ステップ５１２）。そして、ステップ５０３で読み込んだ当該区間の全ての経路において各経路を構成する区間の通過交通量と通過時刻の設定を終えるまで、ステップ５０５から５１２が繰り返される。

次に、通過交通量予測部１０６は、ＯＤ数ｍを更新する（ステップ５１３）。そして、ステップ５０１で読み込んだＯＤペアの全てにおいて通過交通量と通過時刻の設定を終えるまで、ステップ５０３〜５１３の処理が繰り返される。

これにより、通過交通量予測部１０６は、経路交通量予測部１０５にて算出された経路交通量と、経路に含まれる各区間の距離である区間距離または前記各区間を通過するのに要する時間である区間所要時間とに基づいて、各時間帯に各区間を通過する移動体の交通量である時間帯毎区間毎交通量を算出することになる。

その後、通過交通量予測部１０６は、算出した各リンクの通過交通量と通過時刻を混雑予測部１０７に出力し、本処理を終了する（ステップ５１４）。

図６は、図１に示した混雑予測装置１において通過交通量予測部１０６で算出された通過交通量の一例を示す図である。

通過交通量予測部１０６は図５に示した一連の処理によって、図６に示すような通過交通量６０を算出する。通過交通量予測部１０６にて算出された通過交通量６０には、各々のＯＤ間において、移動可能な経路を構成する区間に対して、通過時刻ごとにその通過交通量が設定される。所定ＯＤ（＝１）の例では、経路ＩＤ１１１２および２３４５の２つの経路が登録され、その各経路の交通量がｑ（１），ｑ（２）となっている。経路１１１２では、時間帯ＴＷ１にてリンクＩＤ１１１１によって識別される区間にて発生した交通量ｑ（１）は、時間帯ＴＷ２にてリンクＩＤ１２３４によって識別される区間を通過し、時間帯ＴＷ３にてリンクＩＤ１２５５によって識別される区間を通過することを示している。また同様に、経路２３４５では、時間帯ＴＷ１にてリンクＩＤ１１１１によって識別される区間にて発生した交通量ｑ（２）は、時間帯ＴＷ２にてリンクＩＤ１２５３によって識別される区間を通過し、ＴＷ３にてリンクＩＤ１２６０によって識別される区間を通過することを示している。

本例では、リンクＩＤ１１１１および１２３４は、２つの経路が同時間帯に通過する区間を識別するものである。すなわち、ある区間の通過交通量を扱う場合、複数の経路交通量、すなわち全てのＯＤ間の全ての経路交通量を考慮する必要がある。

ここで、複数経路を考慮した通過交通量の計算処理について説明する。

図７は、図１に示した混雑予測装置１の通過交通量予測部１０６において複数の経路交通量からの所定区間の通過交通量の算出処理を説明するためのフローチャートである。

下記処理は、通過交通量予測部１０６において、上述したステップ５１４を実行する前に実行する。

まず、通過交通量予測部１０６は、ステップ５１３を実行して出力された通過交通量（本形態では通過交通量６０が相当する）を読み込む（ステップ７０１）。

次に、通過交通量予測部１０６は、時間数ｊを初期化する（ステップ７０２）。ｊは、読み込んだ通過交通量の時間帯数（ＴＷ１〜）までカウントアップされる。

次に、通過交通量予測部１０６は、当該時間帯に複数存在するリンクＩＤ（重複区間）を検索する（ステップ７０３）。

次に、通過交通量予測部１０６は、ステップ７０３の実行結果で、重複区間が存在するか否かを判定する（ステップ７０４）。重複区間が存在する場合はステップ７０５に移行し、重複区間が存在しない場合はステップ７１４に移行してステップ７０３以降の処理を繰り返す。図６に示した通過交通量６０においては、当該時間ｊ（＝ＴＷ１の場合）では、経路１１１２と２３４５の２つのリンクに存在するリンクＩＤ１１１１が、重複区間を示すものとして検出される。

次に、通過交通量予測部１０６は、重複区間の数ｉを初期化する（ステップ７０５）。ｉは、ステップ７０４の実行結果から得られた重複区間の数を上限値として設定される。

次に、通過交通量予測部１０６は、当該区間ｌ（ｉ）の通過交通量ｑｓｕｍを初期化する（ステップ７０６）。

次に、通過交通量予測部１０６は、通過交通量の中から、当該区間ｌ（ｉ）のリンクＩＤと一致するリンクＩＤを検索する（ステップ７０７）。

次に、通過交通量予測部１０６は、リンクＩＤが検出された区間数ｈを初期化する（ステップ７０８）。ｈは、ステップ７０７でリンクＩＤが検出された区間数を上限値として設定される。

次に、通過交通量予測部１０６は、ステップＳ７０７でリンクＩＤが検出された区間に対応する交通量をｑｂｕｆに設定する（ステップ７０９）。

次に、通過交通量予測部１０６は、ｑｓｕｍに設定された交通量にｑｂｕｆを加算して更新する（ステップ７１０）。

次に、通過交通量予測部１０６は、検出区間数ｈを更新する（ステップ７１１）。全ての検出区間の交通量を加算し終えるまで、ステップ７０９〜７１１までの処理を繰り返す。

次に、通過交通量予測部１０６は、ｑｓｕｍを当該区間ｌ（ｉ）の交通量として設定する（ステップ７１２）。図６に示した通過交通量６０においては、時間ｊ（＝ＴＷ１の場合）において、経路ＩＤ１１１２のリンクＩＤ１１１１に対応する区間の交通量ｑ（１）と経路ＩＤ２３４５のリンクＩＤ１１１１に対応する区間の交通量ｑ（２）が、ＴＷ１におけるリンクＩＤ１１１１に対応する区間の通過交通量となる。

次に、通過交通量予測部１０６は、重複区間の数ｉを更新する（ステップ７１３）。当該時間帯の重複区間の交通量を処理し終えるまで、ステップ７０６〜７１３までの処理を繰り返す。

次に、通過交通量予測部１０６は、時間数ｉを更新する（ステップ７１４）。通過交通量に登録されている全ての時間帯の処理を終えるまでステップ７０３〜７１４までの処理を繰り返す。本ステップの終了条件を満足したら本処理を終了する。

これにより、通過交通量予測部１０６は、複数の異なる経路が同じ区間である経路共通区間を含む場合、その複数の経路についての経路共通区間の同一時間帯における時間帯毎区間毎交通量の和を、その時間帯の経路共通区間の時間帯毎区間毎交通量とすることとなる。このような構成とすることで、複数対の出発地と目的地との間の交通量が重なる道路ネットワークの時間帯毎の各区間の交通量を容易に算出することができる。

図８は、図１に示した混雑予測装置１の通過交通量予測部１０６において複数の経路交通量に対応した所定区間の通過交通量を算出した結果の一例を示す図である。

通過交通量予測部１０６は図７に示した一連の処理によって、図８に示すような通過交通量８０を算出する。通過交通量８０は、リンクＩＤによって識別される区間ごとに各時間帯の通過交通量が登録される。区間は全国エリア固有の区間あるいはエリアに固有ＩＤが付記される。本例では、エリアに固有のリンクＩＤが付記されるとし、エリア毎のＩＤを含めている。例えば、リンクＩＤ１１１１に対応する区間では、時間帯ＴＷ１における通過交通量は、当該時間帯ＴＷ１にリンクＩＤ１１１１に対応する区間を通過する経路交通量の総和ｑ（１）＋ｑ（２）となる。ここでは、説明のために式を用いているが、車両台数または人数が登録される。他の通過交通量も同様で、リンクＩＤ１２３４に対応する区間では、ＴＷ２にｑ（１）＋ｑ（２）の交通量が当該区間を通過することを示している。

次に、混雑予測部１０７における混雑区間の予測処理について説明する。

図９は、図１に示した混雑予測装置１の混雑予測部１０７において実行される混雑区間の予測処理を説明するためのフローチャートである。

混雑予測部１０７は、通過交通量予測部１０６から取得した所定区間の通過交通量および通過時刻に基づき混雑区間を予測する。

混雑予測部１０７は、まず、通過交通量予測部１０６から通過交通量を読み込む（ステップ９０１）。

次に、混雑予測部１０７は、時間数ｊを初期化する（ステップ９０２）。ｊは、ステップ９０１で読み込んだ通過交通量の時間帯の数ｎ（ＴＷ１〜ＴＷｎ）を上限値として設定される。

次に、混雑予測部１０７は、リンク数ｋを初期化する（ステップ９０３）。ｋは、通過交通量に登録されているリンクの数を上限値として設定される。

次に、混雑予測部１０７は、通過交通量のリンクを順次読み込む（ステップ９０４）。

次に、混雑予測部１０７は、ステップ９０４で読み込んだリンクＩＤに対応する、当該区間の交通容量を地図データ記憶部１１４から読み込む（ステップ９０５）。各区間の交通容量が地図データ記憶部１１４に記憶されていない場合は、通信ネットワーク２を介して外部サーバ８から、道路等の路線ネットワーク情報を取得する。あるいは、路線種別、幅員、車線数等、地図（道路ネットワーク）の属性情報から交通容量を算出するようにしてもよい。

次に、混雑予測部１０７は、ステップ９０４で読み込んだ通過交通量とステップ９０５で読み込んだ交通容量とから混雑度（あるいは混雑率）を算出する（ステップ９０６）。混雑度は、道路交通の場合、道路の混み具合を示す指標として用いられ、一般的には、交通量を道路設計上の基準交通量で除した式（５）に基づいて算出される。

混雜度＝交通量／基準交通量 …（５）
これにより、道路の混雑度を把握することができる。

鉄道等の公共交通では、式（６）で定義される混雜率（乗車率ともいわれる）が一般的に用いられる。

混雜率＝輸送人員／輸送力 …（６）
これにより、公共交通の混雑率を把握することができる。

本形態では、道路交通（自動車）を対象例に交通量を扱っているが、ＯＤ間交通量や経路交通量を輸送人員として扱い、同様の手順により区間毎の輸送人員を算出することで、混雑率を得ることが可能である。

また、道路交通量を輸送人員として扱う場合（自動車の交通需要から、その区間の公共交通の混雜を見積もる場合などを想定）、車両一台あたりの平均乗員数と道路交通量とから輸送人員を換算し、式（６）により混雜率を算出することも可能である。

次に、混雑予測部１０７は、ステップ９０６で算出した混雑度（あるいは混雜率）に基づき、混雜の有無を判定する（ステップ９０７）。混雑度１（混雑率１００％）を超える場合は、所定の定性評価に基づき、混雜を複数のレベル（混雑レベルと記載）に分類する。

次に、混雑予測部１０７は、時間数ｊを更新する（ステップ９０８）。ｊは、当該区間の全ての時間帯の混雜有無を判定し終えるまで繰り返される。

次に、混雑予測部１０７は、リンク数ｋを更新する（ステップ９０９）。ｋは、通過交通量に登録されている全ての区間（あるいは所定領域内のリンク等、処理対象として指定された全ての区間）の混雜有無を判定し終えるまで繰り返される。

次に、混雑予測部１０７は、ステップ９０１〜９０９により作成された、リンク毎の混雜度（あるいは混雜率）および、混雜有りの場合はその混雜レベルを、各区間に対応付けて出力し、本処理を終了する（ステップ９１０）。

上述した一連の処理で生成された混雜区間情報は、入／出力部１０８により表示装置などの外部装置９に出力、あるいは、通信インターフェース１０１より通信ネットワーク２を介し、業務システム４、外部サーバ８、携帯情報端末６、車載情報端末７に提供される。

図１０は、図１に示した混雑予測装置１の混雜予測部１０７から出力される混雑予測結果の一例を示す図である。

混雜予測部１０７からは、図１０に示すような混雑予測結果１０００が出力される。混雜予測結果１０００は、リンクＩＤによって識別される各区間における各時間帯の混雜度と混雜レベルで示される。本例では、混雜レベルは、ステップ９１０において混雜度が１を超える区間に対し、混雜度に応じて３段階の混雜レベルが設定されている。

図１１は、図１に示した混雑予測装置１の入／出力部１０８により表示装置などの外部装置９に出力される混雜区間予測結果の表示例を示す図である。

入／出力部１０８により表示装置などの外部装置９においては、図１１に示すような混雜区間予測結果１１００が表示される。混雜区間予測結果１１００においては、リンクＩＤによって識別される各区間の時間帯毎の混雜レベルが示される。本例に示すように、混雜レベルに応じて濃度や配色を変えることもできるが、混雜が予想されている区間を含む周辺の地図データ（道路ネットワーク）を地図データ記憶部１０８から読み込み、地図上（道路区間）に、混雜レベルを対応する区間に重畳するように表示するようにしてもよい。混雑レベルを地図上の対応する区間に重畳するように表示すれば、どの区間が混雑しているかが一目でわかるようになる。

また、外部装置９に接続される入力装置によって、経路交通量予測部１０５における経路交通量を予測するための予測変数（例えば、速度規制による旅行時間、通行料金等）を変更して混雜予測情報を再生成し、変更前後の混雜区間やレベルを比較表示することも考えられる。

上記のような構成とすることで、上述したような従来技術においては、ＯＤ間の交通需要の変化要因として、交通状況（所要時間や移動速度等）を対象としており、料金や交通機関の接続性（待ち時間）等の複数の要因による交通需要の変化を考慮していないため、所要時間以外の理由による経路の選択、例えば、料金割引による経路変更があったとしても、それを反映した交通流の予測は難しく、また、ＯＤ交通量から経路の所要時間をシミュレーションにより算出しているので、シミュレーションを実行する道路形状や信号機などのパラメータの精度によって実際の所要時間と異なる場合があり、経路上の混雑区間およびその発生時間を正しく予測できない場合があったが、本形態によれば、交通規制や通行料金等の施策による都市内全体の交通状況の事前評価を行うことができ、時間経過に伴って変化する区間の混雑を高い精度で予測することができる。

なお、上述した実施の形態においては、主に道路上を移動する自動車を対象にその移動経路を推定する構成を例に挙げて説明したが、鉄道やバスなど、所定のネットワーク上を移動する他の移動手段も対象とすることができる。

また、「プログラム」としての各処理部（例えば、経路推定部など）を主語（動作主体）として各処理について説明をしたが、プログラムはプロセッサによって実行されることで定められた処理をメモリ及び通信ポート（通信制御装置）を用いながら行うため、プロセッサを主語とした説明としてもよい。また、プログラムを主語として開示された処理は各種計算機等が行う処理としてもよい。プログラムの一部または全ては専用ハードウェアで実現してもよく、また、モジュール化されていても良い。各種プログラムはプログラム配布サーバや記憶メディアによって各計算機にインストールされてもよい。また、本形態は、汎用コンピュータ上で稼動するソフトウェアで実装しても良いし専用ハードウェアまたはソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実装しても良い。

また、本発明は、実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードのみによっても実現できる。プログラムコードを記録した記憶媒体をシステムあるいは装置に提供し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、およびそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。

また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって上述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。

さらに、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することにより、それをシステム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段またはＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に格納し、使用時にそのシステムまたは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしても良い。

最後に、ここで述べたプロセスおよび技術は本質的に如何なる特定の装置に関連することはなく、コンポーネントの如何なる相応しい組み合わせによってでも実装できることを理解する必要がある。さらに、汎用目的の多様なタイプのデバイスがここで記述した内容に従って使用可能である。ここで述べた方法のステップを実行するのに、専用の装置を構築するのが有益であることが判るかもしれない。また、実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。本発明は、具体例に関連して記述したが、これらは、すべての観点に於いて限定の為ではなく説明の為である。本発明を実施するのに相応しいハードウェア、ソフトウェア、及びファームウエアの多数の組み合わせが可能である。例えば、記述したソフトウェアは、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。

さらに、上述した実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていても良い。

加えて、本技術分野の通常の知識を有する者には、本発明のその他の実装がここに開示された本発明の明細書及び実施形態の考察から明らかになる。記述された実施形態の多様な態様および／またはコンポーネントは、単独または如何なる組み合わせでも使用することが出来る。明細書と具体例は典型的なものに過ぎず、本発明の範囲と精神は後続する請求範囲で示される。

１…混雑区間予測装置、１０１…通信インターフェース、１０２…ＯＤ交通量取得部、１０３…交通情報取得部、１０４…経路情報取得部、１０５…経路交通量予測部、１０６…通過交通量予測部、１０７…混雑予測部、１０８…入／出力部、１１０…ＯＤ交通量記憶部、１１１…交通情報記憶部、１１２…経路情報記憶部、１１３…経路交通量記憶部、１１４…地図データ記憶部

Claims (8)

1. 出発地から目的地まで移動体が移動する経路にて混雑の発生する区間を予測する混雑予測装置であって、
   前記出発地から前記目的地までの移動に利用可能な複数の経路を取得する経路情報取得部と、
   前記出発地から前記目的地まで移動する移動体の交通量を所定の分配割合で前記複数の経路に分配し、前記複数の経路ごとの交通量を示す経路交通量を算出する経路交通量予測部と、
   前記経路交通量と、前記経路に含まれる各区間の距離である区間距離または前記各区間を通過するのに要する時間である区間所要時間とに基づいて、各時間帯に前記各区間を通過する移動体の交通量である時間帯毎区間毎交通量を算出する通過交通量予測部と、
   前記時間帯毎区間毎交通量に基づいて各時刻における各区間の混雑レベルを算出する混雑予測部と、を有する混雑予測装置。
2. 前記経路交通量予測部は、前記各区間の前記区間距離または前記区間所要時間と前記区間の通行料金とが入力される予測変数に含まれ、各経路の選ばれやすさに関する効用を出力する効用関数に基づいて、前記移動体の交通量を前記複数の経路に分配する、請求項１に記載の混雑予測装置。
3. 前記経路交通量予測部は、前記効用関数を用いて、各経路の選択される確率を示す経路選択確率を算出し、前記出発地から前記目的地まで移動する移動体の交通量に前記経路選択確率を乗算することにより、前記複数の経路ごとの前記経路交通量を算出する、請求項２に記載の混雑予測装置。
4. 前記通過交通量予測部は、第１の出発地から第１の目的地までの経路である第１の経路と、第２の出発地から第２の目的地までの経路である第２の経路とが同じ区間である経路共通区間を含む場合、同一時間帯における前記第１の経路における前記経路共通区間の時間帯毎区間毎交通量と前記第２の経路における前記経路共通区間の時間帯毎区間毎交通量との和を、前記時間帯の前記経路共通区間の時間帯毎区間毎交通量とする、請求項１に記載の混雑予測装置。
5. 前記出発地から前記目的地まで移動する移動体の交通量を所定のタイミングで取得する交通量取得部を更に有する、請求項１に記載の混雑予測装置。
6. 前記混雜予測部は、各区間の時間帯毎区間毎交通量と、当該区間の交通容量とから、各区間の混雑度を算出し、当該混雜度が所定値を超える区間を混雜区間と判定する、請求項１に記載の混雜予測装置。
7. 前記混雜予測部は、各区間の時間別通過輸送人員と、当該区間の既定輸送量とから、各区間の混雜率を算出し、当該混雜率が所定値を超える区間を混雜区間と判定する、請求項１に記載の混雜予測装置。
8. 前記混雑レベルを地図上に重畳表示する入出力部を更に有する、請求項１に記載の混雑予測装置。

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