JP2019091389A - リソース調停システムおよびリソース調停装置 - Google Patents
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Abstract
Description
図1において、鉄道路線P1上には駅A〜Iが設けられている。なお、図1では、鉄道路線P1上に9個の駅A〜Iが設けられている例を示したが、鉄道路線P1上に2以上の駅があればよい。また、鉄道路線P1は分岐していてもよい。
鉄道車両事故P3が発生すると、その被害規模を予測する。そして、その被害規模に基づいて、鉄道車両事故P3がない場合の到着時刻t1、鉄道車両事故P3の復旧後の到着時刻t2および鉄道車両事故P3の復旧前に臨時バスを利用した場合の到着時刻t3を予測し、乗客に配信するとともに、臨時バスの運行計画をバス会社に配信する。
鉄道路線距離:約30km
利用者総数 :約5万人/日
運行時間 : 約18時間/日
利用可能な臨時バス台数:各駅に10台
図2において、リソース調停システムには、リソース調停サーバ1、鉄道運行サーバ2、バス運行サーバ3および情報端末4が設けられている。情報端末4は、鉄道またはバスを利用する乗客が使うモバイル端末を用いることができる。リソース調停サーバ1は、鉄道運行サーバ2、バス運行サーバ3および情報端末4とネットワーク5で接続されている。ネットワーク5の接続の態様は、無線有線等、特に限定はない。
このように生成された複数のオブジェクトによってリソース調停サーバ1に作られた仮想的な世界を、以下「仮想空間」という。
例えば、現実世界の乗客が出発駅の自動改札口を通過した時、仮想空間の中に、その現実世界の乗客を模擬する「仮想的な乗客」を生成してもよい。
その「仮想的な乗客」は、仮想空間内で運行している「仮想的な電車」に乗車した場合、「仮想的な乗客」の位置情報は、「仮想的な電車」と一致することになり、「仮想的な乗客」が「仮想的なバス」を仮想的な停留所で待っている時には、「仮想的な乗客」の位置情報は、「仮想的な停留場」となる。
あるいは、現実世界の乗客が、スマートホンなどの位置情報デバイスを持っている場合は、現実世界の乗客の位置情報を「仮想的な乗客」の位置情報として更新してもよい。
現実世界の乗客が到着駅の自動改札口を通過した時、仮想空間内に居た、その現実世界の乗客を模擬する「仮想的な乗客」を消滅させてもよい。
現実調停では、仮想調停で得られた臨時バスの利用条件を現実的な乗客(以下、現実乗客と言う)に提示するとともに、仮想調停で得られた臨時バスの提供条件を現実的なバス会社(以下、現実バス会社と言う)に提示し、現実乗客と現実バス会社の間で臨時バスの台数や料金を現実調停することができる。
図3のハードウェアは、図2のリソース調停サーバ1、鉄道運行サーバ2およびバス運行サーバ3に用いることができる。CPU1―01、メモリ1―02、通信NIC(Network Interface Card)1―03、ハードディスクドライブ(以下、HDDという)1―04、入出力コントローラ1―05およびモニタコントローラ1―06は、バス1―07等で接続されている。入出力コントローラ1―05は、キーボード1―11およびマウス1―12に接続されている。モニタコントローラ1―06は、ディスプレイ1―13に接続されている。
図4において、リソース調停サーバ1には、通信処理部11、現実調停処理部12および仮想調停処理部13が設けられている。
現実調停処理部12には、鉄道運行リソース情報12―1、バス運行リソース情報12―2、乗客リソース情報12―3、現実調停部12―4および現実調停メッセージ作成部12―5が設けられている。
バス運行サーバ3から、臨時バスとして利用可能なバスの台数と場所がメッセージ受信部11―1を介して転送されると、現実調停処理部12のバス運行リソース情報12―2に格納される。
(A)鉄道車両停止事故が発生しなかった場合
(B)鉄道車両停止事故が発生した場合
(C)鉄道車両停止事故が発生した上で、仮想調停処理部13の新交通生成計画ソルバ13―1の示す臨時バスが運行された場合
図6において、交通運行予測シミュレータ13―2は、上述した3つのケース(A)〜(C)について、各仮想乗客オブジェクト13―6の到着時刻t1、t2、t3を予測する。図6の例では、鉄道車両停止事故4−2が発生した時に、新交通生成計画ソルバ13―1の示す臨時バスを利用した場合は利用しない場合に比べて目的地への到着時刻が早くなっている。
図7において、鉄道運行サーバ2、バス運行サーバ3および情報端末4には、リソース情報提供部20―1、メッセージ送信部20―2、メッセージ受信部20―3、自動調停部21および手動調停部22がそれぞれ設けられている。
図8において、リソース調停システムへの参入時または鉄道車両停止事故P3が発生していない間には、リソース調停サーバ1は、鉄道運行サーバ2、バス運行サーバ3および情報端末4との間でメッセージ通信を行う。
図9において、リソース調停サーバ1は、時刻4−2での鉄道車両停止事故P3の発生直後から稼動し始める。この時、交通運行予測シミュレータ13―2は、鉄道車両停止事故P3の発生通知を受信すると、仮想鉄道車両オブジェクト13―4、仮想乗客オブジェクト13―6および仮想バスオブジェクト13―5の最新状態を取得する(8―1)。そして、交通運行予測シミュレータ13―2は、「(A)鉄道車両停止事故が発生しなかった場合」の交通運行予測シミュレーションを開始する(8―12)。
図10において、新交通生成計画ソルバ13―3は、駅情報9―2と仮想乗客オブジェクト13―6の移動情報9―1を収集し、その移動情報9―1をベクトル情報として集約する(9―3)。駅情報9―2は、例えば、各駅A〜Iの時間帯ごとの乗降客の人数を含むことができる。そして、新交通生成計画ソルバ13―3は、このベクトル情報を品種ごとの移動要求の数に変換する(9―7)。なお、品種は、任意の駅の2駅間の組合せである。
図11において、鉄道路線P1の駅A〜Iから選択された2駅を組み合わせることにより、品種S1〜S19を得ることができる。図11の例では、隣接する2駅間の組み合わせと、1駅を跨いだ場合の2駅間の組み合わせと、2駅を跨いだ場合の2駅間の組み合わせを示した。なお、3駅以上を跨いだ場合の2駅間の組み合わせであってもよい。
図12(a)から(d)は、図4の仮想乗客オブジェクト13―6が利用する臨時バスの料金を決めるのに用いられるファジィルールテーブルとメンバーシップ関数の一例を示す図である。
図12(a)において、ケース(C)とケース(B)の到着時間の差Delay(分)と、ケース(C)とケース(A)の到着時間の差とケース(C)とケース(B)の到着時間の差の比率effectから、仮想乗客オブジェクト13―6が臨時バスの利用に支払える料金のファジィルールテーブルと、ファジィ推論の前件部と後件部のメンバーシップ関数を設定することができる。
図13(a)の補正係数用テーブルでは、バスを識別する固有のバスIDとともに、バス会社が臨時バスを提供する場合の料金の値引き率が設定される。この時、バスIDごとに値引き率が異なっていてもよい。
図13(b)の補正係数用テーブルでは、乗客を識別する固有の乗客IDとともに、乗客が臨時バス利用する場合の料金の値引き率が設定される。この時、乗客IDごとに値引き率が異なっていてもよい。
図14では、図12のファジィルールテーブルの記載金額が全て10%引きになっている例を示した。
図15において、鉄道運行時の環境条件には項目が設定される。項目には、対象時刻、車両数、利用乗客数、事故規模および事故の発生時間場所を設けることができる。この項目ごとに数値および内容を設定することができる。新交通生成計画ソルバ13―3は、新交通生成計画の立案時において、この環境条件を参照することができる。
図16において、鉄道車両事故発生中に、鉄道車両が停止し、乗車人員が増加していることが分かる。図16の例では、図15の環境条件に従って11:00に鉄道車両事故が発生し、90分間運行が停止した場合を示した。
図17において、鉄道車両事故発生中に、鉄道車両の定員を越えて乗車できない乗客が発生したり、目的地に到着する鉄道車両が存在しなくなることによって、乗客が駅E、Fに留まることを余儀なくされている。駅E、F間で事故が発生しているため、駅E、Fを経由しなければならない乗客は、駅E、Fで下車せざるを得ない状況になっていることが分かる。
図18において、鉄道車両停止事故区間への臨時バス(簡易ソルバ)の運行計画案と、図10に基づくアルゴリズムによって提案された臨時バスの運行計画案(新ソルバ)を比較した。
図19において、図15の環境条件で与えられた利用乗客数(6万人)のうち仮想調停の対象となった仮想乗客オブジェクト13―6の数および仮想バスによる遅着時間の短縮時間と、現実調停の対象となった現実の乗客の数および現実の臨時バスによる遅着時間の短縮時間を示した。
図20において、運行計画案を適用した場合は適用しない場合に比べて駅Fの滞留人員が減少していることが分かる。リソース調停システムの仮想調停を経た後の現実調停によって、乗客の輸送効率を向上させることができる。
図21(a)において、仮想バスオブジェクト13―5は、臨時バスを提供する場合の料金をバスIDごとに提示することができる。
図21(b)において、仮想乗客オブジェクト13―6は、乗客が臨時バス利用する場合の料金を乗客IDごとに提示することができる。
図22において、図4の現実調停メッセージ作成部12―5は、仮想調停部13―7からの調停結果に基づいて、現実乗客向けの調停メッセージを作成し、メッセージ送信部11―2を介して情報端末4に送信する。
図23において、図4の現実調停メッセージ作成部12―5は、仮想調停部13―7からの調停結果に基づいて、現実バス会社向けの調停メッセージを作成し、メッセージ送信部11―2を介してバス運行サーバ3に送信する。
第一の実施形態においては、リソースの仮想調停から現実調停までを連続的に行い現実時間内で完了させている。リソースの仮想調停から現実調停までを連続的に行う場合、調停対象の種類や数が増えると、仮想調停から現実調停までを現実時間内に完了させるのが困難になる可能性がある。ここで言う現実時間とは、鉄道車両停止事故発生時から復旧時までの時間である。鉄道車両停止事故の復旧時までに現実調停が完了しないと、乗客が臨時バスを利用する利益がない。
そこで、第二の実施形態においては、事故とリソース生成のパターンを予め作成し、データベースに格納しておく。そして、実際の事故発生後、その実際の事故に類似するパターンをデータベースから抽出して、現実調停を実施する。これにより、実際の事故発生後に、その実際の事故に応じた仮想調停を行うことなく、現実調停を実施するこができる。このため、調停対象の種類や数が増えた場合においても、実際の事故発生から現実調停までを現実時間内に完了させることが可能となる。
鉄道路線数:約7路線
停車駅数:約100駅
鉄道路線距離:約300km
利用者総数:約100万人/日
運行時間:約18時間/日
利用可能な臨時バス台数:バスターミナルを有する主要駅に5台程度
図24では、駅0〜99が設けられている時の鉄道路線P11および鉄道車両事故P13の発生時の臨時バス運行路線P12を例示した。ただし、図24では、バスターミナルを有する駅のみをノードとして表示している。
図26のリソース調停サーバでは、図4の構成に加え、データ書き込み部25―3およびデータベースD1が設けられている。
そして、このリソース調停サーバは、鉄道車両停止事故25−2が発生すると、仮想運行フェーズ4―3に移行する。鉄道車両停止事故25−2は、実際の鉄道車両事故であってもよいし、シミュレーション上で模擬的に発生させた仮想的な鉄道車両事故であってもよい。鉄道車両停止事故25−2は、事故の発生時刻、事故の発生場所、事故の規模および復旧までの時間などを変更して、複数の事故パターンを人為的に作成させることができる。この場合、二以上の鉄道車両停止事故25−2を同時に発生させてもよい。
この回避ルートについては、例えば、ダイクストラ法(最短経路問題)を用いて最短距離のルートを決定した後に、そのルートを使って到着時刻t1、t2、t3の計算をしてもよい。鉄道車両停止事故25−2が発生した場合、その発生した駅間の距離を、十分の大きな値としても良い(例えば9999.9km)。このような対応をすることで、仮想乗客オブジェクト13―6には、その区間を回避するルートが設定される。
図27において、データベースD1には、事故情報として、事故の発生時刻26−1、事故の発生場所26−2および事故規模26−3が格納されている。事故規模26−3は、事故発生から事故が復旧するまでの時間を示している。例えば、事故の発生時刻26−1が月曜日の10:35である時の事故の発生場所26−2が“66,23”、事故規模26−3が0.85と記載される。“66,23”は、図26の駅66、23間で事故が発生したことを示す。0.85は、事故発生から51分(=60分×0.85)後に復旧したことを示す。
図28において、図26のリソース調停サーバに類似判断部27−5が追加されている。類似判断部27−5は、今回の鉄道車両停止事故P13の発生条件に類似する過去の事故情報に関連付けられた新交通作成情報および仮想調停後情報をデータベースD1から取得し、これらの新交通作成情報および仮想調停後情報を現実調停処理部12に出力する。鉄道車両停止事故P13が発生した時の現実調停は、鉄道車両停止事故P3が発生した時の現実調停と同様に実施することができる。
図29において、過去の鉄道車両停止事故272−1、272−2、272−3について仮想調停が行われると、図27に示すように、事故情報、新交通作成情報および仮想調停後情報がデータ書き込み部25―3を介してデータベースD1に格納される。今回の鉄道車両停止事故272−0が発生すると、類似判断部27−5は、今回の鉄道車両停止事故272−0と同程度の事故の情報がデータベースD1に格納されているかどうか判断する。今回の鉄道車両停止事故272−0と同程度の事故の情報がデータベースD1に格納されている場合、その事故の情報をデータベースD1から取得する。今回の鉄道車両停止事故272−0と同程度の事故の情報がデータベースD1に格納されていない場合、今回の鉄道車両停止事故272−0に最も類似する事故の情報をデータベースD1から取得することができる。
図30において、各鉄道車両停止事故272−1、272−2、272−3には、K1〜K3というインデックス273−0が付されている。各インデックスK1〜K3に対し、事故発生時刻273−2、事故継続時間273−3および今回の鉄道車両停止事故272−0の発生位置から各鉄道車両停止事故272−1、272−2、272−3までの事故間距離273−4が記入されている。事故間距離273−4は、バスターミナルを有する駅数に置き換えた値である。
類似判断部27−5は、各インデックスK1〜K3の重み273−1を新交通作成情報および仮想調停後情報に乗算し、その総計をとることで新交通作成合成情報273−6および仮想調停後合成情報273−7を算出する。図28の現実運行フェーズ4―4では、新交通作成合成情報273−6および仮想調停後合成情報273−7に基づいて現実調停を実施する。
乗客は、乗車時間を短縮すべく乗車を計画する。乗車時間が乗客に負のコストとなるためである。電車の移動速度を均一であるとみなせる場合、乗車時間は電車の移動距離と等価になる。
図31(a)において、ステップ28−1では、仮想鉄道車両オブジェクト13―4を使って、各駅間における鉄道車両の乗車率を算出する。この乗車率は、その時点における各駅間の複数の運行中の仮想鉄道車両オブジェクト13―4の平均値を用いてもよい。
次に、ステップ28−3では、駅間の現実の距離に、ステップ28−2で算出した係数KAを乗算することで心理的仮想距離を算出する。次に、ステップ28−4では、例えば、ダイクストラ法を用いることにより、心理的仮想距離が反映されたルートの再計算を実施する。交通運行予測シミュレータ13―2は、この再計算されたルートに基づいて、各仮想乗客オブジェクト13―6の到着時刻t2、t3を予測する。仮想乗客オブジェクト13―6は、この到着時刻t2、t3の予測に基づき、仮想の臨時バスに該当する仮想バスオブジェクト13―5の利用、不利用または利用する場合の料金を提示する。
図31(b)において、ステップ28―11では、電車と駅を指定して停車時間を入力する。次に、ステップ28−12では、閉塞区間による他の電車運行ダイヤへの影響を計算する。
次に、ステップ28―13は、これらの電車の遅延による駅間の心理的仮想距離の係数を算出する。この係数は、これらの電車の遅延による駅間の通過時間の遅延の比率とすることができる。この係数KBの算出には、例えば、KB=(遅延発生中の駅間の平均移動時間)/(遅延が発生してない時の駅間の平均移動時間)という式を用いることができる。(遅延発生中の駅間の平均移動時間)および(遅延が発生してない時の駅間の平均移動時間)は仮想鉄道車両オブジェクト13―4を用いて算出することができる。
次に、28−14では、駅間の現実の距離に、ステップ28−13で算出した係数KBを乗算することで遅延的仮想距離を算出する。次に、ステップ28−15で、例えば、ダイクストラ法を用いることにより、遅延的仮想距離が反映されたルートの再計算を実施する。交通運行予測シミュレータ13―2は、この再計算されたルートに基づいて、各仮想乗客オブジェクト13―6の到着時刻t2、t3を予測する。仮想乗客オブジェクト13―6は、この到着時刻t2、t3の予測に基づき、仮想の臨時バスに該当する仮想バスオブジェクト13―5の利用、不利用または利用する場合の料金を提示する。
Claims (19)
- 第1リソースの需給状態に基づいて第2リソースの提供条件と利用条件を設定し、前記提供条件と前記利用条件に基づいて前記第2リソースの需要と供給の調停を行う第1サーバと、
前記第1サーバから送られた前記第2リソースの提供条件を評価する第2サーバと、
前記第1サーバから送られた前記第2リソースの利用条件を評価する情報端末とを備えるリソース調停システム。 - 前記第2リソースの提供条件の評価は、前記第2リソースの提供の可否と料金の評価であり、
前記第2リソースの利用条件の評価は、前記第2リソースの利用の可否と料金の評価である請求項1に記載のリソース調停システム。 - 前記第1サーバは、
前記第1リソースの需給状態に基づいて前記第2リソースの利用条件と提供条件を仮想的に設定し、前記第2リソースの利用条件と提供条件に基づいて前記第2リソースの需要と供給の仮想的な調停を行う仮想調停処理部と、
前記仮想的な調停結果に基づいて、前記第2リソースの需要と供給の現実的な調停を行う現実調停処理部とを備える請求項1に記載のリソース調停システム。 - 前記現実調停処理部は、前記仮想的な調停が不調の場合、前記現実的な調停を行わない請求項3に記載のリソース調停システム。
- 前記仮想調停処理部は、前記現実的な調停に失敗した場合、前記提供条件と前記利用条件を変更する請求項3に記載のリソース調停システム。
- 前記仮想調停処理部は、N(Nは2以上の整数)個の異なる提供条件と利用条件をそれぞれ設定し、前記N個の異なる提供条件と利用条件に基づいて仮想的な調停を行う請求項3に記載のリソース調停システム。
- 前記仮想調停処理部は、前記第2リソースを利用した時の利益を算出し、前記利益に基づいて前記提供条件と前記利用条件を仮想的に設定する請求項3に記載のリソース調停システム。
- 前記仮想調停処理部は、
前記第1リソースの運用予測と前記第2リソースの運用予測を行う予測シミュレータと、
前記第1リソースの運用予測結果と前記第2リソースの運用予測結果に基づいて、前記第2リソースの利用条件を評価する第1仮想オブジェクトと、
前記第2リソースの運用予測結果に基づいて、前記第2リソースの提供条件を評価する第2仮想オブジェクトと、
前記第1仮想オブジェクトと前記第2仮想オブジェクトとの間で仮想的な調停を行う仮想調停部とを備える請求項3に記載のリソース調停システム。 - 前記第1リソースは鉄道、前記第2リソースはバスであり、
前記第1サーバは、
鉄道車両事故の被害規模に基づいて、前記鉄道車両事故がない場合の第1到着時刻、前記鉄道車両事故の復旧後の第2到着時刻および前記鉄道車両事故の復旧前に前記バスを利用した場合の第3到着時刻を予測し、
前記第1到着時刻、前記第2到着時刻および前記第3到着時刻の予測情報に基づいて、乗客に前記バスの利用条件を提示するとともに、バス会社に前記バスの提供条件を提示し、前記乗客と前記バス会社の間で臨時バスの台数および料金を調停する請求項1に記載のリソース調停システム。 - 前記第1リソースは鉄道、前記第2リソースはバスであり、
前記仮想調停処理部は、
移動中の鉄道車両の位置を決定する仮想鉄道車両オブジェクトと、
前記仮想鉄道車両オブジェクトの運行予測を行う交通運行予測シミュレータと、
バス会社の臨時バスの提供、不提供または提供する場合の料金を決定する仮想バスオブジェクトと、
乗客の臨時バスの利用、不利用または利用する場合の料金を決定する仮想乗客オブジェクトと、
前記仮想バスオブジェクトの配置および運行計画を立案する新交通生成計画ソルバと、
前記仮想乗客オブジェクトと前記仮想バスオブジェクトの間で仮想調停を行う仮想調停部とを備える請求項3に記載のリソース調停システム。 - 第1リソースの需給状態に基づいて第2リソースの利用条件と提供条件を仮想的に設定し、前記第2リソースの利用条件と提供条件に基づいて前記第2リソースの需要と供給の仮想的な調停を行う仮想調停処理部と、
前記仮想的な調停結果に基づいて、前記第2リソースの需要と供給の現実的な調停を行う現実調停処理部とを備えるリソース調停装置。 - 前記仮想調停処理部は、
前記第1リソースの運用予測と前記第2リソースの運用予測を行う予測シミュレータと、
前記第1リソースの運用予測結果と前記第2リソースの運用予測結果に基づいて、前記第2リソースの利用条件を評価する第1仮想オブジェクトと、
前記第2リソースの運用予測結果に基づいて、前記第2リソースの提供条件を評価する第2仮想オブジェクトと、
前記第1仮想オブジェクトの評価結果と前記第2仮想オブジェクトの評価結果に基づいて、前記第1仮想オブジェクトと前記第2仮想オブジェクトとの間で仮想的な調停を行う仮想調停部とを備える請求項11に記載のリソース調停装置。 - 前記仮想調停処理部は、前記第2リソースの利用条件と提供条件が折り合うように前記仮想的な調停を繰り返し、
前記現実調停処理部は、前記仮想調停で得られた前記第2リソースの利用条件と提供条件を受け入れるかどうかの判断のみに基づいて現実的な調停を行う請求項11に記載のリソース調停装置。 - 前記第1リソースは鉄道、前記第2リソースはバスであり、
前記仮想調停処理部は、
鉄道車両事故の被害規模に基づいて、前記鉄道車両事故がない場合の第1到着時刻、前記鉄道車両事故の復旧後の第2到着時刻および前記鉄道車両事故の復旧前に前記バスを利用した場合の第3到着時刻を予測し、
前記第1到着時刻、前記第2到着時刻および前記第3到着時刻の予測情報に基づいて、乗客に前記バスの利用条件を提示するとともに、バス会社に前記バスの提供条件を提示し、前記乗客と前記バス会社の間で臨時バスの台数および料金を調停する請求項11に記載のリソース調停装置。 - 前記第1リソースは鉄道、前記第2リソースはバスであり、
前記仮想調停処理部は、
移動中の鉄道車両の位置を決定する仮想鉄道車両オブジェクトと、
前記仮想鉄道車両オブジェクトの運行予測を行う交通運行予測シミュレータと、
バス会社の臨時バスの提供、不提供または提供する場合の料金を決定する仮想バスオブジェクトと、
乗客の臨時バスの利用、不利用または利用する場合の料金を決定する仮想乗客オブジェクトと、
前記仮想バスオブジェクトの配置および運行計画を立案する新交通生成計画ソルバと、
前記仮想乗客オブジェクトと前記仮想バスオブジェクトの間で仮想調停を行う仮想調停部とを備える請求項11に記載のリソース調停装置。 - 前記仮想調停処理部による過去の仮想的な調停結果を記憶する記憶部をさらに備え、
前記記憶部から検索された過去の仮想的な調停結果を、前記現実調停処理部による前記現実的な調停に用いる請求項11に記載のリソース調停装置。 - 前記仮想調停処理部による過去の仮想的な調停結果を前記鉄道車両事故の事故情報と対応付けて記憶する記憶部と、
今回の鉄道車両事故の事故情報と類似する事故情報に対応付けられた過去の仮想的な調停結果を前記記憶部から取得し、前記現実調停処理部に出力する類似判断部をさらに備え、
前記現実調停処理部は、前記類似判断部から出力された過去の仮想的な調停結果に基づいて、前記第2リソースの需要と供給の現実的な調停を行う請求項14に記載のリソース調停装置。 - 駅間の混雑率が前記駅間の現実の距離に反映された仮想距離を算出し、
前記仮想距離に基づいて前記第2到着時刻および前記第3到着時刻を予測する請求項14に記載のリソース調停装置。 - 電車の遅延時間が前記駅間の現実の距離に反映された仮想距離を算出し、
前記仮想距離に基づいて前記第2到着時刻および前記第3到着時刻を予測する請求項14に記載のリソース調停装置。
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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Patent Citations (4)
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---|---|---|---|---|
JP2002269470A (ja) * | 2001-03-09 | 2002-09-20 | Hitachi Ltd | 分散型電源事業の需要家情報開示・契約方法 |
JP2010018221A (ja) * | 2008-07-14 | 2010-01-28 | Railway Technical Res Inst | プログラム、旅客流動推定装置、運転整理案作成装置、旅客流動推定方法及び運転整理案作成方法 |
WO2013145454A1 (ja) * | 2012-03-30 | 2013-10-03 | 楽天株式会社 | 情報提供装置、情報提供方法、情報提供プログラム、及びそのプログラムを記憶するコンピュータ読取可能な記録媒体 |
JP2017124646A (ja) * | 2016-01-12 | 2017-07-20 | 株式会社日立製作所 | 運行管理システムおよび運行管理方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113470365A (zh) * | 2021-09-01 | 2021-10-01 | 北京航空航天大学杭州创新研究院 | 一种面向有缺失数据的公交车到站时间预测方法 |
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