JP2020177354A - Prediction device, prediction system, computer program, prediction method, and generation method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、乗り物の乗車率を予測する予測装置等に関する。 The present invention relates to a prediction device or the like that predicts the occupancy rate of a vehicle.
電車などの公共交通機関の利用者に対して、列車等の乗り物の混雑状況を提供するシステムが提案されている。例えば、特許文献1に記載の予測システムは、降車予定駅より前の駅で混雑センサから乗車率を取得し、その日の乗車率の増減テーブルを更新し、更新した乗車率の増減テーブルを参照して、次の電車の混雑状況を予測している。
A system has been proposed that provides users of public transportation such as trains with the congestion status of vehicles such as trains. For example, the prediction system described in
従来の予測システムでは、ルールベースで混雑状況を予測しているため、ルールに無い乗車率の増減があった場合、正確に混雑状況を予測できない虞がある。本発明はこのような事情に鑑みてなされたものである。その目的は、ルールに無い乗車率の増減があった場合でも、逐次変化する混雑状況に則した乗車率が予測可能な予測装置等の提供である。 In the conventional prediction system, the congestion situation is predicted on a rule basis, so if there is an increase or decrease in the occupancy rate that is not in the rule, the congestion situation may not be predicted accurately. The present invention has been made in view of such circumstances. The purpose is to provide a predictor and the like that can predict the occupancy rate according to the gradually changing congestion situation even if the occupancy rate does not meet the rules.
本発明に係る予測装置は、乗り物の乗降場所及び乗降時間を取得する取得部と、過去の乗車率状況を学習した学習済みモデルに、現在取得可能な前記乗車率状況を入力し、前記乗降場所の前記乗降時間での前記乗車率を予測する予測部とを備えることを特徴とする。 The prediction device according to the present invention inputs the currently available boarding rate status into the acquisition unit that acquires the boarding / alighting place and the boarding / alighting time of the vehicle and the learned model that has learned the past boarding rate situation, and the boarding / alighting place. It is characterized by including a prediction unit for predicting the boarding rate at the boarding / alighting time.
本発明にあっては、逐次変化する混雑状況に則した乗車率が予測可能となる。 In the present invention, the occupancy rate can be predicted according to the gradually changing congestion situation.
以下、本発明の実施の形態を図面に基づき説明する。以下の実施の形態では、公共交通機関の一例である鉄道(乗り物)に適用した例について説明する。鉄道以外の交通機関、地下鉄、バス、モノレール、新交通システム、路面電車、ケーブルカー、船等でも同様に適用可能である。また、以下の説明では、駅が乗降場所に相当する。乗降場所は、バスであれば停留所、船であれば港に相当する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following embodiment, an example applied to a railway (vehicle), which is an example of public transportation, will be described. It can also be applied to transportation other than railways, subways, buses, monorails, new transportation systems, trams, cable cars, ships, etc. In the following explanation, the station corresponds to the boarding / alighting place. The boarding / alighting place corresponds to a bus stop for a bus and a port for a ship.
図1は情報提供システムの構成例を示す説明図である。情報提供システム100は情報提供装置1(予測装置)、駅2、車両3及び携帯端末4(通信端末)を含む。情報提供装置1、駅2及び車両3はネットワークPNを介して互いに通信可能に接続されている。ネットワークPNは専用線網やVPN(Virtual Private Network)である。また、情報提供装置1及び携帯端末4はネットワークNを介して互いに通信可能に接続されている。ネットワークNはインターネット、公衆電話網又は携帯電話網、若しくはこれらを任意に組み合わせた通信網である。
FIG. 1 is an explanatory diagram showing a configuration example of an information providing system. The
車両3には人感センサ31が取り付けられている。人感センサ31はカメラ、距離センサ、赤外線センサ又は荷重センサなどである。人感センサ31は例えばカメラで取得した画像から乗車率を求める。人感センサ31はレーダ、距離センサ又は赤外線センサによる計測値から乗車率を求める。荷重センサや応荷重装置により計測した人の重さから乗車率を求めても良い。さらに、複数のセンサを用いて乗車率を求めても良い。鉄道などにおいて、複数車両からなる一編成を一列車と運行する場合においては、編成を構成する複数車両を単に車両と総称とする。この場合、乗車率は編成を構成する各車両の乗車率の平均値や最大値等とする。
A
図2は情報提供装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。情報提供装置1はサーバコンピュータ、ブレードサーバ等で構成する。情報提供装置1は制御部11、主記憶部12、補助記憶部(記憶部)13、通信部15、読み取り部16を備える。制御部11は、一又は複数のCPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro-Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)等の演算処理装置を有する。制御部11は、補助記憶部13に記憶された制御プログラム1Pを読み出して実行することにより、取得部、予測部、出力部、第1出力部、時刻予測部等の各機能部として働く。制御部11は情報提供装置1に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。
FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration example of the information providing device. The
主記憶部12は、SRAM(Static Random Access Memory)、DRAM(Dynamic Random Access Memory)、フラッシュメモリ等である。主記憶部12は主として制御部11が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。
The
補助記憶部13はハードディスク又はSSD(Solid State Drive)等であり、制御部11が処理を実行するために必要な制御プログラム1P、第1予測モデル141、第2予測モデル142、第3予測モデル143や乗車率DB(DataBase:データベース)131等の各種DBを記憶する。
The
通信部15は、通信に関する処理を行うための通信モジュールであり、携帯端末4等と情報の送受信を行う。読み取り部16はCD(Compact Disc)−ROM及びDVD(Digital Versatile Disc)−ROMを含む可搬型記憶媒体1aを読み取る。制御部11が読み取り部16を介して、制御プログラム1Pを可搬型記憶媒体1aより読み取り、補助記憶部13に記憶してもよい。また、ネットワークN等を介して他のコンピュータから制御部11が制御プログラム1Pをダウンロードし、補助記憶部13に記憶してもよい。さらにまた、半導体メモリ1bから、制御部11が制御プログラム1Pを読み込んでもよい。
The
なお、補助記憶部13は情報提供装置1に接続された外部記憶装置であってもよい。補助記憶部13に記憶する各種DBを、クラウドストレージに記憶しても良い。また、情報提供装置1は複数のコンピュータからなるマルチコンピュータ、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシン又は量子コンピュータでもよい。
The
図3は駅に設置される機器の例を示す説明図である。駅2には自動改札機21、監視カメラ22、ビーコン23等が設置されている。自動改札機21は通過した乗降客数を計数し、計数した値から列車の乗車率を求める。監視カメラ22はホームに列車が到着した際、ホームや列車内の様子を撮影し、撮影した画像に基づいて乗車率を求める。ホームに配置した人が目視で乗車率を決定しても良い。乗車率はネットワークNを介して、情報提供装置1へ送信される。
FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of equipment installed at a station. An
図4は携帯端末のハードウェア構成例を示すブロック図である。携帯端末4はユーザが使用する端末である。ユーザは交通機関の利用者であり、列車の予測乗車率の提供を受ける者である。携帯端末4はタブレットコンピュータ、スマートフォン等で構成する。携帯端末4は制御部41、主記憶部42、補助記憶部43、入力部44、表示部45、及び通信部46を含む。各構成はバスBで接続されている。
FIG. 4 is a block diagram showing a hardware configuration example of the mobile terminal. The
制御部41は、一又は複数のCPU又はMPU(Micro Processing Unit)等の演算処理装置を有する。補助記憶部43に記憶された制御プログラム4Pにしたがい、ハードウェア各部を制御する。制御部41は制御プログラム4Pを実行することにより、受付部、第2出力部、表示部等の各機能部として働く。主記憶部42は例えばSRAM、DRAM又はフラッシュメモリである。主記憶部42は制御部41によるプログラムの実行時に発生するデータを一時的に記憶する。補助記憶部43はハードディスク又はSSD等であり、制御部41が処理を実行するために必要な制御プログラム4P等を記憶する。
The
入力部44は例えばタッチパネルである。表示部45は液晶表示パネル等を含む。入力部44と表示部45とは一体化したタッチパネルディスプレイを構成している。入力部44はマウスやキーボードでも良い。また、携帯端末4は外部の表示装置に表示を行っても良い。
The
通信部46はネットワークNを介して、情報提供装置1と通信を行う。また、制御部41が通信部46を用い、ネットワークN等を介して他のコンピュータから制御プログラム4Pをダウンロードし、補助記憶部43に記憶してもよい。
The
図5は乗車率DBの例を示す説明図である。乗車率DB131は列車毎、駅毎の乗車率(乗車率状況)を記憶する。乗車率DB131は行列構造をしている。乗車率DB131は、列方向に列車が並び、行方向に駅名(識別情報)が並んでいる。要素は列車が駅に到着した時刻又は駅を出発した時刻と乗車率とを記憶する。例えば、列車123FはA駅に6時0分に到着し、乗車率は80%であったことを示している。図5に示す乗車率DB131は一例である。乗車率DB131として、駅毎のテーブルを設け、時刻と乗車率とを対応付けて記憶しても良い。また、1つの駅に複数路線が乗り入れている場合は、路線毎に乗車率DB131を設けることが望ましい。乗車率DB131を情報提供装置1以外のデータベースサーバやクラウドストレージに記憶しても良い。駅名は、駅の識別情報として採用しているが、日本鉄道サイバネティクス協議会が定めているサイバネコードや駅ナンバリングによる駅番号(駅ナンバー)を採用しても良い。
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of a occupancy rate DB. The boarding rate DB131 stores the boarding rate (boarding rate status) for each train and each station. The occupancy rate DB131 has a matrix structure. In the boarding rate DB131, trains are lined up in the column direction, and station names (identification information) are lined up in the row direction. The element stores the time when the train arrived at the station or the time when the train left the station and the boarding rate. For example, train 123F arrived at station A at 6:00, indicating that the occupancy rate was 80%. The
図6は乗車率予測モデルに関する説明図である。乗車率予測モデルはLSTM(Long-Short Term Memory)に係るニューラルネットワークである。LSTMはRNN(Recurrent Neural Network:再帰型ニューラルネットワーク)の一種であり、予測対象時点より前の時系列データを入力として、対象時点の予測値を出力するニューラルネットワークである。 FIG. 6 is an explanatory diagram of a occupancy rate prediction model. The occupancy rate prediction model is a neural network related to LSTM (Long-Short Term Memory). LSTM is a kind of RNN (Recurrent Neural Network), and is a neural network that inputs time series data before the prediction target time point and outputs the prediction value at the target time point.
LSTMは入力層、中間層、及び出力層を有する。入力層は、時系列に沿って各時点のパラメータの入力をそれぞれ受け付ける複数のニューロンを有する。出力層は、乗車率の予測値を出力するニューロンを有する。中間層は、入力層の各ニューロンへの入力値から予測値を演算するためのニューロンを有する。中間層のニューロンはLSTM Blockと呼ばれ、過去の時点での入力値に関する中間層での演算結果を用いて次の時点での入力値に関する演算を行うことで、直近時点までの時系列データから次の時点の値を演算する。図6において、EOSはEnd Of Sequenceの略であり、時系列データの終わりを示す。乗車率予測モデルの生成については、後述する。 The LSTM has an input layer, an intermediate layer, and an output layer. The input layer has a plurality of neurons that receive input of parameters at each time point in chronological order. The output layer has neurons that output predicted occupancy rates. The middle layer has neurons for calculating predicted values from the input values to each neuron in the input layer. The neurons in the middle layer are called LSTM Blocks, and by using the calculation results in the middle layer for the input values at the past time point to perform the calculation for the input value at the next time point, from the time series data up to the latest time point. Calculate the value at the next time. In FIG. 6, EOS is an abbreviation for End Of Sequence and indicates the end of time series data. The generation of the occupancy rate prediction model will be described later.
なお、図6は、LSTMを用いた学習モデルとしての一例であるSequence-to-Sequenceモデルであって、本実施の形態はこれに限定されるものではない。例えば中間層は一層に限定されず、二層以上であってもよい。また、入力層及び出力層のニューロンの数は3つに限定されない。また、乗車率予測モデルはLSTMに限定されず、LSTM以外のニューラルネットワークであってもよい。 Note that FIG. 6 is a Sequence-to-Sequence model which is an example of a learning model using LSTM, and the present embodiment is not limited to this. For example, the intermediate layer is not limited to one layer, and may be two or more layers. Moreover, the number of neurons in the input layer and the output layer is not limited to three. Further, the occupancy rate prediction model is not limited to the LSTM, and may be a neural network other than the LSTM.
次に、乗車率予測モデルを用いた予測乗車率の提供について説明する。図7は予測乗車率提供処理の手順例を示すフローチャートである。携帯端末4の制御部41は入力部44を介して、ユーザから検索条件を受け付ける(ステップS1)。検索条件は経路探索の条件である。例えば、乗車駅、降車駅及び降車予定時刻(乗降時間)、又は、乗車駅、降車駅及び乗車予定時刻(乗降時間)である。制御部41は通信部46を介して、検索条件を情報提供装置1に送信する(ステップS2)。情報提供装置1の制御部11は通信部15を介して、検索条件を取得する(ステップS3)。制御部11は検索条件を基に、予定経路を取得する(ステップS4)。予定経路は公知の技術で実現可能であるので、説明を省略する。予定経路は、乗車駅及び乗車時刻(時間)、降車駅及び降車時刻(時間)を含む。なお、乗車時刻又は降車時刻は経路探索によりダイヤに則した時刻に設定されるため、ユーザが検索条件として入力した時刻とは必ずしも一致はしない。乗車時刻はユーザが指定した時刻より後で、降車時刻はユーザが指定した時刻より前となることが望ましい。制御部11は乗車率DB131から直近の乗車率を取得する(ステップS5)。制御部11は取得した乗車率をした乗車率予測モデル入力する(ステップS6)。制御部11は乗車率予測モデルから、乗車率の予測値を取得する(ステップS7)。制御部11は通信部15を介して、予測値を携帯端末4に送信する(ステップS8)。携帯端末4の制御部41は通信部46を介して、予測値を取得する(ステップS9)。制御部41は取得した予測値を表示部45に表示し(ステップS10)、処理を終了する。
Next, the provision of the predicted occupancy rate using the occupancy rate prediction model will be described. FIG. 7 is a flowchart showing a procedure example of the predicted occupancy rate providing process. The
(乗車率予測モデルの例・その1)
図8は乗車率予測モデル例に関する説明図である。図8に示す乗車率予測モデルを第1予測モデル141(第1学習モデル)と呼ぶ。第1予測モデル141は、同一列車(同一車両)において、始発駅から所定駅までの乗車率を入力として与えると、所定駅の次の駅以降の各駅の乗車率の予測値を出力する乗車率予測モデルである。図8では、列車123Fについて、A駅からC駅まで乗車率を入力として第1予測モデル141に与え、D駅からF駅の各駅の乗車率の予測値を得る例である。ユーザが6時8分頃に、乗車駅D駅、降車駅F駅、乗車予定時刻6時10分を検索条件として入力した場合、図8に示すように予測が行われる。
(Example of occupancy rate prediction model, part 1)
FIG. 8 is an explanatory diagram of an example of a occupancy rate prediction model. The occupancy rate prediction model shown in FIG. 8 is called a first prediction model 141 (first learning model). The
図9は予測乗車率の表示例を示す説明図である。ユーザの検索条件に則して、D駅6時10分発の列車に乗ってF駅に向かった場合の、D駅及びF駅の予測乗車率を表示している。途中駅E駅の乗車率を表示しても良い。 FIG. 9 is an explanatory diagram showing a display example of the predicted occupancy rate. According to the user's search conditions, the predicted boarding rates of D station and F station when the train departing from D station at 6:10 and heading for F station are displayed. The boarding rate of station E on the way may be displayed.
図8に示す予測が行われる検索条件は唯一でなく、次のような場合も考えられる。ユーザが6時9分に、検索条件として、乗車駅E駅、降車駅F駅、乗車予定時刻6時13分を入力した場合である。この場合において、ユーザが検索を行った6時9分現在、列車123FはC駅からD駅へ向かっており、D駅での乗車率は実績値が出ていない。そのため、C駅までの乗車率を第1予測モデル141の入力とし、D駅以降の乗車率を予測する。ユーザはC駅の乗車率は必要としないと考えられるので、図9に示したようにC駅の予測乗車率は携帯端末4に表示されない。
The search condition for which the prediction shown in FIG. 8 is performed is not unique, and the following cases are also conceivable. This is a case where the user inputs the boarding station E station, the getting-off station F station, and the scheduled boarding time 6:13 as the search conditions at 6:09. In this case, as of 6:09 when the user searched, the
また、ユーザが入力した検索条件により、乗車率予測モデルにおける入力層と出力層の数が変化する。図10は乗車率予測モデルの他例に関する説明図である。図10に示す乗車率予測モデルは図8と同様に第1予測モデル141である。ユーザが6時3分に、検索条件として、乗車駅C駅、降車駅F駅、乗車予定時刻6時5分を入力した場合、A駅及びB駅の乗車率が入力となり、C駅からF駅までの予測乗車率が出力となる。入力層が2つ、出力層が4つとなる。
In addition, the number of input layers and output layers in the occupancy rate prediction model changes depending on the search conditions input by the user. FIG. 10 is an explanatory diagram of another example of the occupancy rate prediction model. The occupancy rate prediction model shown in FIG. 10 is the
図10に示す予測が行われる検索条件は、次のような場合も考えられる。ユーザが6時3分に、検索条件として、乗車駅D、降車駅F駅、乗車予定時刻6時10分を入力した場合、6時3分現在、列車123FはB駅からC駅へ向かっている。そのため、C駅での乗車率の実績値が出ていないので、C駅での乗車率も予測対象となる。
The search conditions for which the prediction shown in FIG. 10 is performed may be as follows. If the user inputs boarding station D, getting off station F station, and scheduled boarding time 6:10 as search conditions at 6:03, as of 6:03,
以上のように、第1予測モデル141を用いた予測では、同一の列車について、各駅の乗車率の実績値から、その後に到着する駅での乗車率を予測することが可能となる。
As described above, in the prediction using the
(乗車率予測モデルの例・その2)
図11は乗車率予測モデルの他例に関する説明図である。図11に示す乗車率予測モデルを第2予測モデル142(第2学習モデル)と呼ぶ。第2予測モデル142は、ある一駅(同一駅)において、既に発着した列車の乗車率を入力として与えると、次の列車以降の乗車率の予測値を出力する乗車率予測モデルである。図11では、A駅について、6時発の列車123F、6時10分発の列車145A、6時20分発の列車243Aの乗車率を入力として第2予測モデル142に与え、6時30分発の列車287F、6時40分発の列車290A、6時50分発の列車304Aの乗車率の予測値を得る例である。例えば、ユーザが6時22分頃に、検索を指示した場合である。A駅以外についても、A駅と同様に乗車率の予測が可能である。なお、第2予測モデル142は全ての駅で共通としても良いし、駅毎に第2予測モデル142を設けても良い。
(Example of occupancy rate prediction model, part 2)
FIG. 11 is an explanatory diagram of another example of the occupancy rate prediction model. The occupancy rate prediction model shown in FIG. 11 is called a second prediction model 142 (second learning model). The
図12は予測乗車率の他の表示例を示す説明図である。図12は6時22分現在のA駅の状況を表示したものである。上の表に乗車率の実績値が表示され、下の表に乗車率の予測値が表示されている。また、乗車率の予測を図12に表示している時刻以降についても行い、混雑が緩和したと言える乗車率、例えば100%を切る時刻を予測し、表示しても良い。図12の例では、7時30分頃から混雑が緩和する旨を表示している。 FIG. 12 is an explanatory diagram showing another display example of the predicted occupancy rate. FIG. 12 shows the situation of station A as of 6:22. The actual occupancy rate is displayed in the upper table, and the predicted occupancy rate is displayed in the lower table. Further, the occupancy rate may be predicted after the time displayed in FIG. 12, and the occupancy rate that can be said to have alleviated congestion, for example, the time below 100% may be predicted and displayed. In the example of FIG. 12, it is displayed that the congestion will be alleviated from about 7:30.
上述の経路探索に伴って、乗車率を予測する場合は次のようになる。検索条件から予定経路を求める。求めた予定経路に含まれる列車を特定、特定した列車の乗車駅及び降車駅でのそれぞれの予測乗車率を第2予測モデル142で求める。求めた予測乗車率を経路探索結果として出力する。以上の手順により、第2予測モデル142を用いた予測においても、経路探索と連動した乗車率の予測が可能となる。
When predicting the occupancy rate with the above-mentioned route search, it is as follows. Find the planned route from the search conditions. The trains included in the obtained planned route are specified, and the predicted boarding rates of the specified trains at the boarding station and the getting-off station are obtained by the
第2予測モデル142においても、予測するのに入力が必要な実績データが足りない場合、まず、必要な実績データを予測する。当該予測値と実績データとを第2予測モデル142に入力して、所望の乗車率を予測する。この考え方は、第1予測モデル141の場合と同様である。
Also in the
なお、乗車率の予測は、第1予測モデル141を用いた予測と、第2予測モデル142を用いた予測とを行っても良い。そして、2つの予測値から最終的な予測値を求めても良い。最終的な予測値は2つの値の平均値、重み付けした平均値、最大値など、適宜選択する。
The occupancy rate may be predicted using the
(予測モデルの学習)
次に、予測モデルの学習について説明する。図13は第1予測モデルの学習処理の手順例を示すフローチャートである。情報提供装置1の制御部11は対象期間を取得する(ステップS21)。対象期間は予め管理者が設定しておく。制御部11は対象期間の乗車率データを乗車率DB131から取得する(ステップS22)。制御部11は取得したデータから処理対象列車を選択する(ステップS23)。同じ列車であっても、運行日が異なっている列車のデータは別列車と扱い、別途処理する。制御部11は変数nに1を代入し、変数mに処理対象列車の発着駅数を代入する(ステップS24)。発着駅数には始発駅と終着駅も含める。制御部11は入力層をn個、出力層m−n個とする学習データを作成する(ステップS25)。制御部11は、作成したデータを教師データとする学習を第1予測モデル141に行なう(ステップS26)。制御部11は変数nを1増加させる(ステップS27)。制御部11は変数nが変数mと等しいか否かを判定する(ステップS28)。制御部11は変数nが変数mと等しくないと判定した場合(ステップS28でNO)、処理をステップS25へ戻し、入力層及び出力層の数を変更した学習を行なう。制御部11は変数nが変数mと等しいと判定した場合(ステップS28でYES)、処理対象列車のうち、未処理の列車がある否かを判定する(ステップS29)。制御部11は未処理の列車があると判定した場合(ステップS29でYES)、処理をステップS23に戻し、未処理の列車に対する処理を行なう。制御部11は未処理の列車がないと判定した場合(ステップS29でNO)、処理を終了する。予測モデルは学習済みモデルとなる。
(Learning of prediction model)
Next, learning of the prediction model will be described. FIG. 13 is a flowchart showing a procedure example of the learning process of the first prediction model. The
第1予測モデル141は初期の学習を行った後、所定の間隔で再学習を行なう。再学習の手順は図13と同様である。例えば、日次で再学習を行なう場合、最終列車が終着駅に到着後、始発列車(初電)から最終列車(終電)までの乗車率データを取得し、再学習を行なう。この場合、ステップS21で取得する対象期間には時刻を含め、ステップS22で1日分のデータが取得できるようにする。または、乗車率データにフラグを付け、教師データとして使われた否かを判別できるようにしても良い。なお、初期の学習、再学習は、情報提供装置1とは別のコンピュータで行っても良い。この場合、初期の学習後又は再学習後の第1予測モデル141を情報提供装置1に転送する。または、情報提供装置1には学習前の第1予測モデル141を記憶しておき、学習後に第1予測モデル141を特徴づけるパラメータを情報提供装置1に転送し、第1予測モデル141を更新しても良い。
The
続いて、第2予測モデル142の学習について説明する。図14は第2予測モデルの学習処理の手順例を示すフローチャートである。情報提供装置1の制御部11は対象期間を取得する(ステップS41)。対象期間は予め管理者が設定しておく。制御部11は対象期間の乗車率データを乗車率DB131から取得する(ステップS42)。制御部11は処理日を選択する(ステップS43)。ここで処理日は、始発列車が始発駅を発車する時刻から最終列車が終着駅に到着する時刻までの間とする。制御部11は処理対象とする駅を選択する(ステップS44)。制御部11は変数nに1を代入し、変数mに処理日において、選択した駅で発着した列車の数を代入する(ステップS45)。制御部11は入力層をn個、出力層m−n個とする学習データを作成する(ステップS46)。制御部11は、作成したデータを教師データとする学習を第2予測モデル142に行なう(ステップS47)。制御部11は変数nを1増加させる(ステップS48)。制御部11は変数nが変数mと等しいか否かを判定する(ステップS49)。制御部11は変数nが変数mと等しくないと判定した場合(ステップS49でNO)、処理をステップS46へ戻し、入力層及び出力層の数を変更した学習を行なう。制御部11は変数nが変数mと等しいと判定した場合(ステップS49でYES)、処理対象駅のうち、未処理の駅がある否かを判定する(ステップS50)。制御部11は未処理の駅があると判定した場合(ステップS50でYES)、処理をステップS44に戻し、未処理の駅に対する処理を行なう。制御部11は未処理の駅がないと判定した場合(ステップS50でNO)、処理対象期間であって未処理の日があるか否かを判定する(ステップS51)。制御部11は未処理の日があると判定した場合(ステップS51でYES)、処理をステップS43に戻し、未処理の日についての処理を行なう。制御部11は未処理の日がないと判定した場合(ステップS51でNO)、処理を終了する。
Subsequently, the learning of the
第2予測モデル142は初期の学習を行った後、所定の間隔で再学習を行なう。再学習の手順は図14と同様である。例えば、日次で再学習を行なう場合、最終列車が終着駅に到着後、始発列車から最終列車までの乗車率データを取得し、再学習を行なう。なお、初期の学習、再学習は、情報提供装置1とは別のコンピュータで行っても良い。
The
(乗車率予測モデルの例・その3)
図15は乗車率予測モデルの他例に関する説明図である。図15に示す乗車率予測モデルを第3予測モデル143と呼ぶ。第3予測モデル143は、ある列車より前の列車について、ある駅までの各駅の乗車率を入力として与えると、次の列車のある駅までの各駅の乗車率の予測値を出力する乗車率予測モデルである。図15では列車145Aより前の列車123Fについて、C駅までの各駅、すなわちA駅、B駅及びC駅の乗車率を入力として与えると、次の列車145AのC駅までの各駅(A駅、B駅及びC駅)の乗車率の予測値を得る例である。例えば、ユーザが6時6分頃に、A駅発からC駅の経路検索を指示した場合である。
(Example of occupancy rate prediction model, part 3)
FIG. 15 is an explanatory diagram of another example of the occupancy rate prediction model. The occupancy rate prediction model shown in FIG. 15 is called a
以上のように、乗車率予測モデルを用いることにより、乗車率の実績値から、未来の乗車率を予測する。それにより、逐次変化する混雑状況に則した乗車率が予測可能となる。また、ユーザが検索を実行した時刻の関係で、ユーザが求める列車、駅での乗車率を予測するための実績の乗車率が取得されていない場合は、当該乗車率を予測モデルにて予測し、予測した乗車率を実績として扱い、予測モデルへの入力することで、ユーザが求める列車、駅での乗車率を予測することが可能となる。なお、乗車率を予測する処理を携帯端末4で行っても良い。この場合、乗車率DB131、第1予測モデル141、第2予測モデル142、第3予測モデル143を携帯端末4の補助記憶部43に記憶しても良い。
As described above, by using the occupancy rate prediction model, the future occupancy rate is predicted from the actual value of the occupancy rate. As a result, the occupancy rate can be predicted according to the gradually changing congestion situation. In addition, if the actual occupancy rate for predicting the occupancy rate at the train or station requested by the user has not been obtained due to the time when the user executed the search, the occupancy rate is predicted by the prediction model. By treating the predicted occupancy rate as a result and inputting it to the prediction model, it is possible to predict the occupancy rate at the train or station desired by the user. The
情報提供装置1において、乗車率の予測を行なう場合、第1予測モデル141、第2予測モデル142、第3予測モデル143の何れを利用しても良い。また、複数の予測モデルでの予測値から、ユーザに提供する予測値を算出しても良い。例えば、第1予測モデル141及び第2予測モデル142の2つの予測モデルを用い、それぞれの予測モデルから得た予測値の最大値、最小値、平均値又は加重平均値などをユーザに提供する予測値とする。
When predicting the occupancy rate in the
予測モデルの再学習は所定の間隔、例えば日次で行なうとしたが、それに限らない。乗車率DB131が更新される毎に行っても良い。また、1つの列車が終着駅に到着したら、当該列車についてのデータを用いて、再学習しても良い。
Retraining of the prediction model is performed at predetermined intervals, for example, daily, but is not limited to this. It may be performed every time the
各実施の形態で記載されている技術的特徴(構成要件)はお互いに組み合わせ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
The technical features (constituent requirements) described in each embodiment can be combined with each other, and by combining them, new technical features can be formed.
The embodiments disclosed this time should be considered to be exemplary in all respects and not restrictive. The scope of the present invention is indicated by the scope of claims, not the above-mentioned meaning, and is intended to include all modifications within the meaning and scope equivalent to the scope of claims.
100 情報提供システム
1 情報提供装置
11 制御部
12 主記憶部
13 補助記憶部
131 乗車率DB
141 第1予測モデル
142 第2予測モデル
143 第3予測モデル
15 通信部
16 読み取り部
1P 制御プログラム
1a 可搬型記憶媒体
1b 半導体メモリ
4 携帯端末
41 制御部
42 主記憶部
43 補助記憶部
44 入力部
45 表示部
46 通信部
4P 制御プログラム
B バス
N ネットワーク
PN ネットワーク
100
141
Claims (13)
過去の乗車率状況を学習した学習済みモデルに、現在取得可能な前記乗車率状況を入力し、前記乗降場所の前記乗降時間での前記乗車率を予測する予測部と
を備えることを特徴とする予測装置。 The acquisition department that acquires the boarding / alighting place and boarding / alighting time of the vehicle,
It is characterized in that it is provided with a prediction unit that inputs the currently available occupancy rate status into a learned model that has learned the past occupancy rate status and predicts the occupancy rate at the boarding / alighting time of the boarding / alighting place. Predictor.
を備えることを特徴とする請求項1に記載の予測装置。 The prediction device according to claim 1, further comprising an output unit that outputs the predicted occupancy rate.
ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の予測装置。 The prediction device according to claim 1 or 2, further comprising a time prediction unit that predicts a time when the occupancy rate falls below a predetermined value based on the predicted occupancy rate.
ことを特徴とする請求項1から請求項3の何れか1項に記載の予測装置。 The prediction device according to any one of claims 1 to 3, wherein the trained model is a recursive neural network trained using time-series data of the occupancy rate in the past.
ことを特徴とする請求項4に記載の予測装置。 The prediction device according to claim 4, wherein the time-series data of the occupancy rate includes the occupancy rate at different boarding / alighting locations of the same vehicle.
ことを特徴とする請求項4に記載の予測装置。 The prediction device according to claim 4, wherein the time-series data of the occupancy rate includes the occupancy rate of different vehicles at the same boarding / alighting place.
ことを特徴とする請求項4に記載の予測装置。 The prediction unit is a first learning model learned using the time-series data of the past occupancy rate including the occupancy rate at the different boarding / alighting locations of the same vehicle, and the past at different vehicles at the same station. The prediction device according to claim 4, wherein the occupancy rate is predicted based on a second learning model learned by using the time series data of the occupancy rate.
ことを特徴とする請求項1から請求項7の何れか1項に記載の予測装置。 The prediction device according to any one of claims 1 to 7, wherein the boarding rate is acquired by a sensor provided at the boarding / alighting place or the vehicle.
ことを特徴とする請求項8に記載の予測装置。 The prediction device according to claim 8, wherein the sensor sequentially acquires the boarding rate, and stores the acquired boarding rate in a storage unit in association with the identification information of the boarding / alighting place.
過去の乗車率状況を学習した学習済みモデルに、現在取得可能な前記乗車率状況を入力し、前記乗降場所の前記乗降時間での前記乗車率を予測する予測部と、
予測した前記乗車率を出力する第1出力部と
を有する予測装置、並びに
前記乗降場所及び前記乗降時間の入力を受け付ける受付部と、
受け付けた前記乗降場所及び前記乗降時間を前記予測装置へ出力する第2出力部と、
前記第1出力部が出力した予測した前記乗車率を表示する表示部と
を有する通信端末
を備えることを特徴とする予測システム。 The acquisition department that acquires the boarding / alighting place and boarding / alighting time of the vehicle,
A prediction unit that inputs the currently available occupancy rate status into a trained model that has learned the past occupancy rate status and predicts the occupancy rate at the boarding / alighting time at the boarding / alighting place.
A prediction device having a first output unit that outputs the predicted boarding rate, a reception unit that accepts inputs of the boarding / alighting place and the boarding / alighting time, and
A second output unit that outputs the received boarding / alighting place and the boarding / alighting time to the prediction device, and
A prediction system including a communication terminal having a display unit for displaying the predicted occupancy rate output by the first output unit.
過去の乗車率状況を学習した学習済みモデルに、現在取得可能な前記乗車率状況を入力し、前記乗降場所の前記乗降時間での前記乗車率を予測する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。 Obtain the boarding / alighting place and boarding / alighting time of the vehicle,
The feature is that the currently available occupancy rate status is input to the trained model that has learned the past occupancy rate status, and the computer executes a process of predicting the occupancy rate at the boarding / alighting time of the boarding / alighting place. Computer program to do.
乗り物の乗降場所及び乗降時間を取得し、
過去の乗車率状況を学習した学習済みモデルに、現在取得可能な前記乗車率状況を入力し、前記乗降場所の前記乗降時間での前記乗車率を予測する
ことを特徴とする予測方法。 A computer that can access the storage
Obtain the boarding / alighting place and boarding / alighting time of the vehicle,
A prediction method characterized by inputting the currently available occupancy rate status into a trained model that has learned the past occupancy rate status, and predicting the occupancy rate at the boarding / alighting time of the boarding / alighting place.
取得した前記乗降場所における前記乗車率のデータを時系列に従って順次入力した場合に、前記乗車率の予測値を出力する学習モデルを生成する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする学習済みモデルの生成方法。 Acquire time-series data of the boarding rate at the boarding / alighting place of the vehicle,
A trained model characterized by having a computer execute a process of generating a learning model that outputs a predicted value of the boarding rate when the acquired data of the boarding rate at the boarding / alighting place is sequentially input in chronological order. Generation method.
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7477937B1 (en) | 2023-05-11 | 2024-05-02 | 絵美 熊谷 | Appraisal and certification system and appraisal and certification method |
JP7495337B2 (en) | 2020-12-03 | 2024-06-04 | Kddi株式会社 | Movement evaluation device, method, and program |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10181603A (en) * | 1996-12-25 | 1998-07-07 | Toshiba Corp | Support information preparing device for selecting train to board |
JP2018144729A (en) * | 2017-03-08 | 2018-09-20 | 三菱電機株式会社 | Congestion state notification system and congestion information notification device |
-
2019
- 2019-04-16 JP JP2019077975A patent/JP2020177354A/en active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10181603A (en) * | 1996-12-25 | 1998-07-07 | Toshiba Corp | Support information preparing device for selecting train to board |
JP2018144729A (en) * | 2017-03-08 | 2018-09-20 | 三菱電機株式会社 | Congestion state notification system and congestion information notification device |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
中挾 晃介 他: "ニューラルネットワークによる列車運行予測技術", JREA, vol. 60, no. 7, JPN6023005932, 1 July 2017 (2017-07-01), pages 9 - 12, ISSN: 0005130061 * |
辰井 大祐 他: "Long Short Term Memoryを用いた列車遅延予測手法の構築", 第81回(2019年)全国大会講演論文集(3), JPN6023005931, 28 February 2019 (2019-02-28), pages 3 - 41, ISSN: 0005130062 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7495337B2 (en) | 2020-12-03 | 2024-06-04 | Kddi株式会社 | Movement evaluation device, method, and program |
JP7477937B1 (en) | 2023-05-11 | 2024-05-02 | 絵美 熊谷 | Appraisal and certification system and appraisal and certification method |
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