JP2024053982A - 旅客流動混雑予測装置、旅客流動混雑予測方法および旅客流動混雑予測プログラム - Google Patents

旅客流動混雑予測装置、旅客流動混雑予測方法および旅客流動混雑予測プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2024053982A
JP2024053982A JP2022160535A JP2022160535A JP2024053982A JP 2024053982 A JP2024053982 A JP 2024053982A JP 2022160535 A JP2022160535 A JP 2022160535A JP 2022160535 A JP2022160535 A JP 2022160535A JP 2024053982 A JP2024053982 A JP 2024053982A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
station
time
passenger
train
exit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2022160535A
Other languages
English (en)
Inventor
敦士 廣田
茉莉花 伊澤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Omron Corp
Original Assignee
Omron Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Omron Corp filed Critical Omron Corp
Priority to JP2022160535A priority Critical patent/JP2024053982A/ja
Publication of JP2024053982A publication Critical patent/JP2024053982A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)

Abstract

【課題】鉄道輸送における旅客の流動の予測結果の精度を従来よりも向上させることが可能な旅客流動混雑予測装置、旅客流動混雑予測方法を提供する。【解決手段】旅客流動混雑予測装置１０は、データ取得部１２、経路探索部１３、列車割当部１４を備える。データ取得部１２は、鉄道駅に設置された自動改札機から取得された旅客ごとの鉄道駅への入場時刻と鉄道駅からの出場時刻とを含む改札機通過データＤ１と現行列車の出発時刻と到着時刻とを含む現行列車のダイヤデータＤ２とを取得する。経路探索部１３は、データ取得部１２において取得された旅客が入場した入場駅における入場時刻と旅客が出場した出場駅における出場時刻と現行列車の出発時刻および到着時刻とに基づいて経路候補を抽出する。列車割当部１４は、改札機通過データＤ１およびダイヤデータＤ２に基づいて割当指数を算出し旅客を割当指数に応じて１人の旅客を複数の経路候補に割り当てる。【選択図】図１

Description

本発明は、鉄道輸送における旅客の流動の予測を行う旅客流動混雑予測装置、旅客流動混雑予測方法および旅客流動混雑予測プログラムに関する。
鉄道駅構内や列車内部における混雑の発生は、列車乗降時間の増加や、列車発着の遅延が生じる等、列車運行に大きな影響を与える可能性がある。そのため、鉄道輸送における混雑を避けるため、自動改札機から取得されたデータや、列車のダイヤデータ等の情報に基づいた統計的な手法により、旅客流動を予測するための手法がいくつか提案されている。
例えば、特許文献１には、旅客の列車乗継経路の探索に用いる経路探索ネットワークにおいて、着／発ノードを乗客の着席／立席乗車に区別し、着席アークのコストを、対応する着席確率に応じて変更するとともに、駅間アークを、着席／立席乗車毎に対応するする駅間の混雑率に応じて変更し、列車の乗降制御において、着席乗客の降車によって生じた空席に、先ずは立席乗客を着席させ、滞留旅客を駅での待ち時間（滞留時間）に応じて優先／一般滞留旅客に区分し、優先滞留旅客を優先的に着席乗客となるように、滞留旅客を乗車させる旅客流動シミュレーション装置について開示されている。
特開２０１５－２２９４５９号公報
しかしながら、上記従来の旅客流動シミュレーション装置では、以下に示すような問題点を有している。
すなわち、上記公報に示された旅客流動シミュレーション装置では、鉄道を利用する各旅客に入場駅から出場駅に至る多数の経路候補のうち、所定の条件を満たす１つの経路候補を列車乗継経路として設定することができる。
しかし、このような装置構成では、所定の条件を満たす経路候補が複数ある場合に、最も所定の条件に合致する経路候補以外の経路候補が除外されるため、鉄道を利用する１人の旅客を１つの経路候補にしか割り当てることができない。
よって、鉄道を利用する１人の旅客が入場駅から出場駅へ移動する間に１つの経路候補しか予測できないため、旅客流動の予測精度には、改善の余地がある。
そこで、本発明の課題は、鉄道輸送における旅客の流動の予測結果の精度を従来よりも向上させることが可能な旅客流動混雑予測装置、旅客流動混雑予測方法および旅客流動混雑予測プログラムを提供することにある。
第１の発明に係る旅客流動混雑予測装置は、鉄道輸送における旅客の流動の予測を行う旅客流動混雑予測装置であって、データ取得部と、経路探索部と、列車割当部と、を備えている。データ取得部は、鉄道駅に設置された自動改札機から取得された旅客ごとの鉄道駅への入場時刻と鉄道駅からの出場時刻とを含む改札機通過データと、現行列車の出発時刻と到着時刻とを含む現行列車のダイヤデータと、を取得する。経路探索部は、データ取得部において取得された、旅客が入場した入場駅における入場時刻と、旅客が出場した出場駅における出場時刻と、現行列車の出発時刻および到着時刻と、に基づいて経路候補を抽出する。列車割当部は、改札機通過データおよび現行列車のダイヤデータに基づいて割当指数を算出し、旅客を割当指数に応じて、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てる。
ここでは、改札機通過データに含まれる旅客の入場時刻および出場時刻と、現行列車のダイヤデータに含まれる列車の出発時刻および到着時刻と、に基づいて算出される割当指数を用いて、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てて、旅客の流動を予測する。
ここで、「改札機通過データ」とは、例えば、鉄道を利用する旅客が改札を通過する際に取得され、旅客１人１人の入場駅、入場時刻、退場駅および退場時刻等のデータである。「ダイヤデータ」とは、例えば、運行される各列車の始発駅、終着駅および途中停車駅を示す情報や、始発駅の出発時刻、途中停車駅の到着時刻および出発時刻および終着駅の到着時刻を示す情報等のデータである。
また、「割当指数」とは、鉄道を利用する１人の旅客が複数の経路候補を選択する割合を算出するための定量的なパラメータである。
これにより、鉄道を利用する旅客の入場時刻および出場時刻と、列車の出発時刻および到着時刻と、に基づいて算出される割当指数を用いて、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てることで、１人の旅客を特定の１つの利用経路に割り当てる場合と比較して、経路候補の偏りを小さくすることができる。
この結果、鉄道輸送における旅客の流動の予測結果の精度を従来よりも向上させることができる。
第２の発明に係る旅客流動混雑予測装置は、第１の発明に係る旅客流動混雑予測装置であって、経路探索部は、入場駅における出発時刻が入場駅における入場時刻と同時もしくは上記入場時刻より遅く、出場駅における到着時刻が上記出発時刻より遅く、出場時刻が出場駅における到着時刻と同時もしくは上記到着時刻より遅くなる経路候補を抽出する。
ここでは、経路探索部は、大量に取得される改札機通過データから、入場時刻と出発時刻と到着時刻と出場時刻との前後関係が適切な経路候補を抽出する。
ここで、例えば、経路探索部は、入場時刻が９：１０、出発時刻が９：１１、到着時刻が９：１２、出場時刻が９：１３となる場合等は、上記条件を満たし各時刻の前後関係が適切となるため、当該経路候補を抽出する。また、例えば、経路探索部は、入場時刻が９：１０、出発時刻が９：１０、到着時刻が９：１２、出場時刻が９：１２となる場合でも、上記条件を満たし各時刻の前後関係が適切となるため、当該経路候補を抽出してもよい。しかし、例えば、経路探索部は、入場時刻が９：１３、出発時刻が９：１２、到着時刻が９：１１、出場時刻が９：１０となる場合等は、上記条件を満たさず各時刻の前後関係が不適切となるため、当該経路候補は抽出しない。
これにより、述する列車割当部は、適切な割当指数を求めることができる。
第３の発明に係る旅客流動混雑予測装置は、第１または第２の発明に係る旅客流動混雑予測装置であって、経路探索部は、旅客が入場駅から出場駅の間に列車を乗り換える回数が最小となる経路候補を抽出する。
ここでは、経路探索部は、鉄道を利用する旅客が利用する尤もらしい移動方法を選択することを前提に、乗換回数を参考にして経路候補を抽出する。
ここで、鉄道を利用する旅客は、一般的に、乗り換え回数が少ない経路候補を利用する蓋然性が高いため、乗り換え回数が少ない経路候補が、尤もらしい経路候補となり得る。
このとき、鉄道を利用する旅客が入場駅から出場駅の間に列車を乗り換える回数が最小となる経路候補は、複数経路あってもよい。
また、旅客が入場駅から出場駅までの間を、速く移動している場合は、経路候補が少なくなり、ゆっくり移動している場合は、経路候補が多くなる。
これにより、列車割当部は、割当指数に基づいて、１人の旅客を適切な複数の経路候補に割り当てることができる。
第４の発明に係る旅客流動混雑予測装置は、第１の発明に係る旅客流動混雑予測装置であって、列車割当部によって割り当てられた経路候補において運行される列車ごとの混雑度を推定する第１混雑度推定部を、さらに備えている。
ここでは、第１混雑度推定部は、列車割当部によって割り当てられた経路候補における、列車の内部にいる鉄道を利用する旅客の人数と、入場駅で入場した旅客の人数および出場駅で出場した旅客の人数と、乗り換えを行った旅客の人数と、に基づき、列車ごとの混雑度を推定する。
このとき、第１混雑度推定部は、例えば、Ｘ駅に到着した列車Ａの内部にいる鉄道を利用する旅客の人数から、Ｘ駅から出場する旅客の人数とＸ駅に到着した列車Ａから他列車へ乗り換えを行う旅客の人数とを除き、Ｘ駅へ入場する旅客の人数と他列車からＸ駅から出発する列車Ｂへ乗り換えを行う旅客の人数とを加算することで、Ｘ駅から出発する列車Ｂの内部にいる旅客の人数を推定する。これらの値に応じて、列車ごとの混雑度を推定する。
ここで、「混雑度」とは、改札機通過データやダイヤデータからは予測が困難な、入場駅から入場してから出場駅で出場する期間における鉄道を利用する旅客の流動を示す指標である。
これにより、第１混雑度推定部は、１人の旅客が小数点単位で複数の経路候補に割り当てられた割り当て結果を用いて、列車ごとの旅客流動を精度よく予測することができる。
第５の発明に係る旅客流動混雑予測装置は、第１の発明に係る旅客流動混雑予測装置であって、鉄道駅の構内の時間帯別の混雑度を推定する第２混雑度推定部を、さらに備えている。
ここでは、第２混雑度推定部は、列車割当部によって割り当てられた経路候補における、入場駅の構内にいる鉄道を利用する旅客の人数と、乗り換えを行う各駅の構内にいる旅客の人数と、出場駅の構内にいる旅客の人数と、に基づき、鉄道駅の構内の時間帯別の混雑度を推定する。
これにより、１人の旅客が小数点単位で複数の経路候補に割り当てられた割り当て結果を用いて、鉄道駅の構内の時間帯別の旅客流動を精度よく予測することができる。
第６の発明に係る旅客流動混雑予測装置は、第４または第５の発明に係る旅客流動混雑予測装置であって、第１混雑度推定部は、旅客の入場時刻から入場駅における出発時刻までの間と、入場駅における出発時刻から出場駅における到着時刻までの間と、出場時刻から出場駅における到着時刻までの間と、における旅客の人数を、列車ごとに合算する。
ここでは、第１混雑度推定部は、鉄道を利用する１人の旅客を小数点単位で複数の経路候補に割り当てられた割り当て結果を用いて、複数の経路候補のうちの各経路候補における列車ごとの旅客の人数を合算する。
これにより、第１混雑度推定部は、複数の経路候補のうちの各経路候補における列車ごとの旅客流動を精度よく予測することができる。
第７の発明に係る旅客流動混雑予測装置は、第４または第５の発明に係る旅客流動混雑予測装置であって、第２混雑度推定部は、旅客の入場時刻から入場駅における出発時刻までの間と、入場駅における出発時刻から出場駅における到着時刻までの間と、出場時刻から出場駅における到着時刻までの間と、における旅客の人数を、駅ごとに合算する。
ここでは、第２混雑度推定部は、１人の旅客を小数点単位で複数の経路候補に割り当てられた割り当て結果を用いて、複数の経路候補のうちの各経路候補における駅ごと及び時刻ごとの旅客の人数を合算する。
これにより、第２混雑度推定部は、複数の経路候補のうちの各経路候補における駅ごと、および時刻ごとの旅客流動を精度よく予測することができる。
第８の発明に係る旅客流動混雑予測装置は、第１または第２の発明に係る旅客流動混雑予測装置であって、経路探索部は、旅客の入場時刻以降の現行列車の所定本数の出発時刻を、出発時刻の候補とする。
ここでは、経路探索部は、旅客の入場時刻の直後の現行列車のダイヤデータに含まれる出発時刻を参考にして、鉄道を利用する旅客が乗車する列車の複数の候補を抽出する。
これにより、列車割当部は、入場時刻を基準にして、割当指数に基づいて、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てることができる。
第９の発明に係る旅客流動混雑予測装置は、第１または第２の発明に係る旅客流動混雑予測装置であって、経路探索部は、現行列車の出場時刻以前の現行列車の所定本数の到着時刻を、到着時刻の候補とする。
ここでは、経路探索部は、旅客の出場時刻の直前の現行列車のダイヤデータに含まれる到着時刻を参考にして、鉄道を利用する旅客が降車する列車の複数の候補を抽出する。
これにより、列車割当部は、割当指数に基づいて、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てることができる。
第１０の発明に係る旅客流動混雑予測装置は、第１または第２の発明に係る旅客流動混雑予測装置であって、列車割当部は、経路候補における、入場時刻と出発時刻との時間差と、出場時刻と到着時刻との時間差と、の和に基づいて、割当指数を算出する。
ここでは、列車割当部は、データ取得部から取得した入場時刻および出場時刻と、現行列車のダイヤデータに含まれる出発時刻と到着時刻と、を用いて、１人の旅客を所定の比率で複数の経路候補に割り当てるための割当指数を算出する。
このとき、割当指数を求める関係式は、上記記載内容に限られず、任意の定数を関係式に組み込んでもよい。また、当該関係式は、複数の計算結果の中から最大の数値を選択するＭＡＸ関数を用いてもよい。さらに、当該関係式は、上記時間差の累乗を用いて算出してもよい。
これにより、列車割当部は、算出された割当指数に応じて１人の旅客を１未満の小数点単位で複数経路に割り当てることができる。
第１１の発明に係る旅客流動混雑予測装置は、第１または第２の発明に係る旅客流動混雑予測装置であって、経路探索部は、入場駅における出発時刻が入場駅における入場時刻と同時もしくは上記入場時刻より遅く、出場駅における到着時刻が上記出発時刻より遅く、出場時刻が出場駅における到着時刻と同時もしくは上記到着時刻より遅くなる経路候補の条件を満たさない場合において、出場時刻が入場時刻と同時もしくは入場時刻より遅い場合は、入場時刻以降の時刻で、列車の到着時刻が早い順に所定の数の経路候補を抽出する。
ここでは、経路探索部は、大量に取得される改札機通過データから、入場時刻と出発時刻と到着時刻と出場時刻との前後関係が不適切な経路候補のうち、到着時刻が出発時刻よりも早くなる経路候補を抽出する。
ここで、到着時刻が出発時刻よりも早くなる経路候補とは、例えば、ダイヤの乱れ等で当該時刻が適切な時刻を示さない場合等が該当する。
これにより、経路探索部が、時刻の組み合わせが不適切な場合にも、経路候補を抽出することで、列車割当部は、所定の演算を行い、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てることができる。
第１２の発明に係る旅客流動混雑予測装置は、第１または第２の発明に係る旅客流動混雑予測装置であって、出発駅および到着駅の運行計画を示すダイヤデータと、出発駅と到着駅の組み合わせごとの利用者数を表すＯＤ（Origin Destination）データと、出発駅および到着駅を示す駅データと、路線図を示す路線データと、を保存する記憶部を、さらに備えている。
これにより、旅客流動混雑予測装置内に設けられた記憶部に保存された各種データを用いて、鉄道輸送における旅客の流動の予測結果の精度を従来よりも向上させることができる。
第１３の発明に係る旅客流動混雑予測装置は、第１または第２の発明に係る旅客流動混雑予測装置であって、列車割当部における割り当ての結果を出力する出力部を、さらに備えている。
これにより、出力部は、例えば、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てられた割り当ての結果を、出力されたデータを鉄道会社等に出力することで、当該鉄道会社は鉄道を利用する旅客の流動状況を把握することができる。
第１４の発明に係る旅客流動混雑予測方法は、鉄道輸送における旅客の流動の予測を行う旅客流動混雑予測方法であって、データ取得ステップと、経路探索ステップと、列車割当ステップと、を備えている。データ取得ステップは、鉄道駅に設置された自動改札機から取得された旅客ごとの鉄道駅への入場時刻と鉄道駅からの出場時刻とを含む改札機通過データと、現行列車の出発時刻と到着時刻とを含む現行列車のダイヤデータと、を取得する。経路探索ステップは、データ取得ステップにおいて取得された、旅客が入場した入場駅における入場時刻と、旅客が出場した出場駅における出場時刻と、現行列車の出発時刻および到着時刻と、に基づいて経路候補を抽出する。列車割当ステップは、改札機通過データおよび現行列車のダイヤデータに基づいて割当指数を算出し、旅客を割当指数に応じて、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てる。
ここでは、改札機通過データに含まれる旅客の入場時刻および出場時刻と、現行列車のダイヤデータに含まれる列車の出発時刻および到着時刻と、に基づいて算出される割当指数を用いて、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てて、旅客の流動を予測する。
ここで、「改札機通過データ」とは、例えば、鉄道を利用する旅客が改札を通過する際に取得され、旅客１人１人の入場駅、入場時刻、退場駅および退場時刻等のデータである。「ダイヤデータ」とは、例えば、運行される各列車の始発駅、終着駅および途中停車駅を示す情報や、始発駅の出発時刻、途中停車駅の到着時刻および出発時刻および終着駅の到着時刻を示す情報等のデータである。
また、「割当指数」とは、鉄道を利用する１人の旅客が複数の経路候補を選択する割合を算出するための定量的なパラメータである。
これにより、鉄道を利用する旅客の入場時刻および出場時刻と、列車の出発時刻および到着時刻と、に基づいて算出される割当指数を用いて、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てることで、１人の旅客を特定の１つの利用経路に割り当てる場合と比較して、経路候補の偏りを小さくすることができる。
この結果、鉄道輸送における旅客の流動の予測結果の精度を従来よりも向上させることができる。
第１５の発明に係る旅客流動混雑予測プログラムは、鉄道輸送における旅客の流動の予測を行う旅客流動混雑予測プログラムであって、データ取得ステップと、経路探索ステップと、列車割当ステップと、を備えている。データ取得ステップは、鉄道駅に設置された自動改札機から取得された旅客ごとの鉄道駅への入場時刻と鉄道駅からの出場時刻とを含む改札機通過データと、現行列車の出発時刻と到着時刻とを含む現行列車のダイヤデータと、を取得する。経路探索ステップは、データ取得ステップにおいて取得された、旅客が入場した入場駅における入場時刻と、旅客が出場した出場駅における出場時刻と、現行列車の出発時刻および到着時刻と、に基づいて経路候補を抽出する。列車割当ステップは、改札機通過データおよび現行列車のダイヤデータに基づいて割当指数を算出し、旅客を割当指数に応じて、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てる。
ここでは、改札機通過データに含まれる旅客の入場時刻および出場時刻と、現行列車のダイヤデータに含まれる列車の出発時刻および到着時刻と、に基づいて算出される割当指数を用いて、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てて、旅客の流動を予測する。
ここで、「改札機通過データ」とは、例えば、鉄道を利用する旅客が改札を通過する際に取得され、旅客１人１人の入場駅、入場時刻、退場駅および退場時刻等のデータである。「ダイヤデータ」とは、例えば、運行される各列車の始発駅、終着駅および途中停車駅を示す情報や、始発駅の出発時刻、途中停車駅の到着時刻および出発時刻および終着駅の到着時刻を示す情報等のデータである。
また、「割当指数」とは、鉄道を利用する１人の旅客が複数の経路候補を選択する割合を算出するための定量的なパラメータである。
これにより、鉄道を利用する旅客の入場時刻および出場時刻と、列車の出発時刻および到着時刻と、に基づいて算出される割当指数を用いて、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てることで、１人の旅客を特定の１つの利用経路に割り当てる場合と比較して、経路候補の偏りを小さくすることができる。
この結果、鉄道輸送における旅客の流動の予測結果の精度を従来よりも向上させることができる。
本発明に係る旅客流動混雑予測装置によれば、鉄道輸送における旅客の流動の予測結果の精度を従来よりも向上させることができる。
本発明の一実施形態に係る旅客流動混雑予測装置の構成を示すブロック図。 図１の旅客流動混雑予測装置に含まれる列車割当部によって割り当てられた１人の旅客が辿った経路候補の一例を示す図。 図１の旅客流動混雑予測装置に含まれる経路探索部において抽出される、各時刻の前後関係が適切な場合であって乗換回数が最小となる経路候補の一例を示す図。 （ａ）～（ｄ）は、図１の旅客流動混雑予測装置に含まれる第１混雑度推定部において推定される列車ごとの混雑度・列車内人数・入出場人数・乗り換え人数の一例を示す図。 図１の旅客流動混雑予測装置に含まれる経路探索部において抽出される、各時刻の前後関係が不適切な場合における経路候補の一例を示す図。 図１の旅客流動混雑予測装置に含まれる列車割当部によって算出される割当指数に基づいて１人の旅客を複数の経路候補へ割り当てた一例を示す図。 図１の旅客流動混雑予測装置に含まれる列車割当部によって算出される割当指数の数値関係の一例を示す図。 図２の経路候補に沿って１人の旅客が移動した乗降の様子を示す模式図。 図１の旅客流動混雑予測装置に含まれる第１混雑度推定部において推定される列車ごとの滞留人数の一例を示す図。 図１の旅客流動混雑予測装置に含まれる第２混雑度推定部において推定される各鉄道駅の構内の時間帯別の滞留人数の一例を示す図。 図１の旅客流動混雑予測装置に含まれる第２混雑度推定部において推定される各鉄道駅の構内の時間帯別の滞留人数の集計データの一例を示す図。 図１の旅客流動混雑予測装置によって実施される１人の旅客を複数の経路候補に割り当てる処理の流れを示すフローチャート。
本発明の一実施形態に係る旅客流動混雑予測装置および旅客流動予測方法について、図１～図１２を用いて説明すれば以下の通りである。
なお、本実施形態では、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
また、出願人は、当業者が本発明を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。
（１）旅客流動混雑予測装置１０の構成
本実施形態に係る旅客流動混雑予測装置１０は、改札機通過データＤ１に含まれる旅客の入場駅における入場時刻および出場駅における出場時刻と、現行列車のダイヤデータＤ２に含まれる列車の入場駅における出発時刻および出場駅における到着時刻と、に基づいて算出される割当指数を用いて、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てて、旅客の流動を予測する。
そして、旅客流動混雑予測装置１０は、図１に示すように、入力装置２、表示装置３およびデータサーバ４と接続されている。
改札機通過データＤ１は、鉄道駅に設置された自動改札機５から得られる旅客の乗降データであって、例えば、図１に示す自動改札機５を旅客が通過した際に記録される。改札機通過データＤ１は、図２に示すように、旅客の媒体種別（例えば、ＩＣカード、磁気乗車券等）、入場駅、入場駅における入場時刻、出場駅、出場駅における出場時刻等、が記録される。
ここで、改札機通過データＤ１は、複数のトリップデータの集積である。各トリップデータは、入場記録およびこれに対応する出場記録を含む一組のデータである。入場記録は、入場駅、および入場駅に設置されている自動改札機５を通過した時刻を含む。出場記録は、出場駅、および出場駅に設置されている自動改札機５を通過した時刻を含む。
入場記録および出場記録は、別の場所で別の時刻に自動改札機５で取得される。自動改札機５で取得された段階で、入場記録および出場記録には、自動改札機５の通過（入場または出場）に使用された乗車券ごとに付与されている乗車券ＩＤ情報が含まれる。収集された入場記録および出場記録は、乗車券ＩＤ情報を介して互いに紐付けされることによりトリップデータを形成する状態で、データサーバ４上に記憶されている。
トリップデータは、ある１人の旅客が、どのような乗車券を利用して、いつどの駅に入場して、いつどの駅から出場したのかを示し、入場から出場までの鉄道利用による１つのトリップを特定する。１つのトリップは、その主体としての１人の「旅客」と一対一で対応する。
ダイヤデータＤ２は、鉄道会社が管理する線路における列車の運転状況を表すデータである。例えば、ダイヤデータＤ２は、図３に示すように、出発駅における列車の各出発時刻Ｔ１および到着駅における列車の各到着時刻Ｔ２と、上記各出発時刻Ｔ１および上記各到着時刻Ｔ２の間における実線と点線を合わせた４本の経路候補と、を表す。
入力装置２は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等であって、各種指示入力が入力されるとともに、旅客流動混雑予測装置１０に記憶されるべきダイヤデータＤ２、ＯＤデータＤ３、駅データＤ４、路線データＤ５の入力を受け付ける。
ＯＤデータＤ３は、鉄道を利用する旅客が乗車する列車の出発駅と、上記旅客が降車する列車の到着駅と、の組み合わせごとの利用者数を表すデータである。例えば、図４（ａ）～図４（ｄ）に示すように、ＸＸＸ駅と、ＹＹＹ駅と、の組み合わせによる、ある列車の利用者数は、５６０人となる。
ここで、図４（ａ）は、列車ごとの混雑度の度合い（１～６の６段階）、図４（ｂ）は、列車内部にいる旅客の人数、図４（ｃ）は、入場駅および出場駅において入出場した旅客の人数、図４（ｄ）は、乗換駅において乗り換えを行った旅客の人数、を表している。
なお、図４（ａ）に示される列車ごとの混雑度に関しては、後述する第１混雑度推定部１５にて、詳細に説明する。
駅データＤ４は、鉄道会社が管理する路線に含まれる全ての駅の情報であって、例えば、出発駅名および到着駅名を表すデータである。また、駅データＤ４は、乗換駅における乗換に必要な時間等の情報を含んでいてもよい。
路線データＤ５は、鉄道会社が管理する全ての路線のデータであって、例えば、鉄道会社名、路線図、路線名を表すデータである。
なお、入力装置２から入力されたダイヤデータＤ２と、ＯＤデータＤ３と、駅データＤ４と、路線データＤ５等と、の各種データは、旅客流動混雑予測装置１０の記憶部１１に保存されることなく、データ取得部１２に送信されてもよい。
表示装置３は、例えば、鉄道会社が所持するＰＣ（Personal Computer）等であって、旅客流動混雑予測装置１０において割り当てられる鉄道を利用する１人の旅客を複数の経路候補に割り当てた結果や、その割り当て結果に基づいて推定される列車ごと、駅ごとの混雑状況を表示する。
データサーバ４は、鉄道駅の自動改札機を通過する旅客が所持する磁気乗車券および電子乗車券等から取得された改札機通過データＤ１を保存する。
自動改札機５は、鉄道駅に１または複数設置されており、旅客が通過する際に、旅客が所持しているＩＣ（integrated circuit）カード等へ情報を書き込んだり、情報を読み取って運賃の請求処理を実施したりする。
また、本実施形態の旅客流動混雑予測装置１０は、図１に示すように、記憶部１１と、データ取得部１２と、経路探索部１３と、列車割当部１４と、第１混雑度推定部１５と、第２混雑度推定部１６と、出力部１７と、を備えている。
記憶部１１は、入力装置２から入力されたダイヤデータＤ２、ＯＤデータＤ３、駅データＤ４、路線データＤ５等の各種データを保存する。
これにより、例えば、旅客流動混雑予測装置１０内に設けられた記憶部に保存された各種データを用いて、鉄道輸送における旅客の流動の予測結果の精度を従来よりも向上させることができる。
また、旅客流動混雑予測装置１０の使用者は、例えば、列車のダイヤが変更され、ダイヤデータＤ２に含まれる出発時刻および到着時刻に変更が生じた場合には、変更後の出発時刻および到着時刻を含む新ダイヤデータを、入力装置２を介して、記憶部１１に追加、また、変更してもよい。
これにより、例えば、経路探索部１３が、ダイヤデータＤ２の変更に対応して、変更後の複数の経路候補を抽出することで、列車割当部１４は、鉄道を利用する１人の旅客を適切な複数の経路候補へ割り当てることができる。
さらに、旅客流動混雑予測装置１０の使用者は、例えば、新駅が設置され、ＯＤデータＤ３と、駅データＤ４と、路線データＤ５と、に含まれる駅の組み合わせが新たに発生した場合には、新たな駅の組み合わせのリストを、入力装置２を介して、記憶部１１に追加、また、変更してもよい。
これにより、例えば、経路探索部１３が、新駅が設置される等の、周辺環境の変化に対応して新たに追加されたＯＤデータＤ３と、駅データＤ４と、路線データＤ５と、を用いて新たな複数の経路候補を抽出することで、列車割当部１４は、１人の旅客を適切な複数の経路候補へ割り当てることができる。
データ取得部１２は、データサーバ４からデータ取得部１２に送信された改札機通過データＤ１を取得する。
また、データ取得部１２は、記憶部１１に保存されているダイヤデータＤ２と、ＯＤデータＤ３と、駅データＤ４と、路線データＤ５と、を取得する。あるいは、データ取得部１２は、入力装置２から入力され記憶部１１に保存されることなくデータ取得部１２に送信されたダイヤデータＤ２と、ＯＤデータＤ３と、駅データＤ４と、路線データＤ５と、を直接取得してもよい。
これにより、経路探索部１３が、データ取得部１２で取得された複数の経路候補を抽出することで、列車割当部１４は、１人の旅客を適切な複数の経路候補へ割り当てることができる。
経路探索部１３は、データ取得部１２によって取得された改札機通過データＤ１に含まれる鉄道を利用する旅客の入場時刻および出場時刻と、現行列車のダイヤデータＤ２に含まれる列車の出発時刻および到着時刻と、に基づいて、時刻の前後関係が適切な複数の経路候補を抽出する。
ここで、時刻の前後関係が適切な経路候補とは、入場駅における出発時刻が入場駅における入場時刻と同時もしくは上記入場時刻より遅く、出場駅における到着時刻が上記出発時刻より遅く、出場時刻が出場駅における到着時刻と同時もしくは上記到着時刻より遅くなる経路候補である。
本実施形態では、図３に示されるように、４本の経路候補が例示されている。例えば、１本目の経路候補は、ある旅客が、入場駅に入場した入場時刻が０９：１０、入場駅から出発した出発時刻Ｔ１が０９：１０、乗換駅で列車の乗り換えを行い、出場駅に到着した到着時刻Ｔ２が０９：１２、出場駅から出場した出場時刻が０９：１６となる経路候補である。
２本目の経路候補は、ある旅客が、入場駅に入場した入場時刻が０９：１０、入場駅から出発した出発時刻Ｔ１が０９：１０、乗換駅で列車の乗り換えを行い、出場駅に到着した到着時刻Ｔ２が０９：１３、出場駅から出場した出場時刻が０９：１６となる経路候補である。
３本目の経路候補は、ある旅客が、入場駅に入場した入場時刻が０９：１０、入場駅から出発した出発時刻Ｔ１が０９：１１、出場駅に到着した到着時刻Ｔ２が０９：１５、出場駅から出場した出場時刻が０９：１６となる列車の乗り換えを行わない経路候補である。
４本目の経路候補は、ある旅客が、入場駅に入場した入場時刻が０９：１０、入場駅から出発した出発時刻Ｔ１が０９：１３、出場駅に到着した到着時刻Ｔ２が０９：１６、出場駅から出場した出場時刻が０９：１６となる列車の乗り換えを行わない経路候補である。
これにより、経路探索部１３が、時刻の前後関係が適切な複数の経路候補を抽出することで、列車割当部１４は、適切な割当指数を求めることができる。
経路探索部１３は、時刻の前後関係が適切な複数の経路候補のうち、例えば、旅客が入場駅から出場駅の間に列車を乗り換える回数が最小となる経路候補を抽出する。
ここで、経路候補の数は、旅客が入場駅から出場駅まで速く移動している場合は、少なくなり、ゆっくり移動している場合は、多くなると考えられる。このため、経路探索部１３は、適切な経路候補を抽出するために、乗り換え回数が最小となる経路候補を抽出する。
なお、図３に示される複数の経路候補のうち、上述した３本目の経路候補と、４本目の経路候補と、は時刻の前後関係が適切であり、乗り換え回数が最小となる経路候補に該当する。
これにより、列車割当部１４は、適切な割当指数を算出することができる。また、列車割当部１４は、適切な割当指数に基づいて、１人の旅客を適切な複数の経路候補に割り当てることができる。
経路探索部１３は、旅客の入場時刻以降の列車の所定本数の出発時刻を、出発時刻の候補とする。
例えば、図３に示されるように、旅客の入場時刻が０９：１０のとき、出発駅における出発時刻は、入場時刻を基準にしてその同時刻である０９：１０と、その直後の４本分、０９：１１と、０９：１２と、０９：１３と、０９：１８と、が出発時刻の候補に該当する。
これにより、列車割当部１４は、入場時刻を基準にして、割当指数に基づいて、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てることができる。
経路探索部１３は、列車の出場時刻以前の列車の所定本数の到着時刻を、到着時刻の候補とする。
例えば、図３に示されるように、旅客の出場時刻が０９：１６のとき、到着駅における到着時刻は、出場時刻を基準にしてその同時刻である０９：１６と、その直前の４本分、０９：１５と、０９：１３と、０９：１２と、０９：０８と、が到着時刻の候補に該当する。
これにより、列車割当部１４は、割当指数に基づいて、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てることができる。
また、経路探索部１３は、データ取得部１２によって取得された改札機通過データＤ１に含まれる鉄道を利用する旅客の入場時刻および出場時刻と、現行列車のダイヤデータＤ２に含まれる列車の出発時刻および到着時刻と、に基づいて、時刻の前後関係が不適切な複数の経路候補を抽出する。
ここで、時刻の前後関係が不適切な経路候補とは、入場駅における出発時刻が入場駅における入場時刻と同時もしくは上記入場時刻より遅く、出場駅における到着時刻が上記出発時刻より遅く、出場時刻が出場駅における到着時刻と同時もしくは上記到着時刻より遅くなる経路候補の条件を満たさない場合において、出場時刻が入場時刻と同時もしくは入場時刻より遅い場合は、入場時刻以降の時刻で、列車の到着時刻が早い順に抽出した所定の数の経路候補である。
ここで、図５には、５本の経路候補が例示されている。例えば、１本目の経路候補は、旅客が、入場駅に入場した入場時刻が０９：１０、入場駅から出発した出発時刻Ｔ１が０９：１０、乗換駅で列車の乗り換えを行い、出場駅に到着した到着時刻Ｔ４が０９：１２、出場駅から出場した出場時刻が０９：１０となる経路候補である。
２本目の経路候補は、旅客が、入場駅に入場した入場時刻が０９：１０、入場駅から出発した出発時刻Ｔ１が０９：１０、乗換駅で列車の乗り換えを行い、出場駅に到着した到着時刻Ｔ４が０９：１３、出場駅から出場した出場時刻が０９：１０となる経路候補である。
３本目の経路候補は、旅客が、入場駅に入場した入場時刻が０９：１０、入場駅から出発した出発時刻Ｔ１が０９：１１、乗換駅で列車の乗り換えを行い、出場駅に到着した到着時刻Ｔ４が０９：１３、出場駅から出場した出場時刻が０９：１０となる経路候補である。
４本目の経路候補は、旅客が、入場駅に入場した入場時刻が０９：１０、入場駅から出発した出発時刻Ｔ１が０９：１３、出場駅に到着した到着時刻Ｔ４が０９：１５、出場駅から出場した出場時刻が０９：１０となる列車の乗り換えを行わない経路候補である。
５本目の経路候補は、旅客が、入場駅に入場した入場時刻が０９：１０、入場駅から出発した出発時刻Ｔ１が０９：１８、出場駅に到着した到着時刻Ｔ４が０９：１６、出場駅から出場した出場時刻が０９：１０となる列車の乗り換えを行わない経路候補である。
なお、旅客が出場駅に到着した到着時刻Ｔ３は、明らかに、旅客が入場駅から出発した出発時刻Ｔ１より早いため、本実施形態では経路候補から除外してもよい。
この場合において、１人の旅客を３本の経路候補に割り当てる場合は、上述した１本目の経路候補と、２本目の経路候補と、３本目の経路候補と、は時刻の前後関係が不適切であり、到着時刻が出発時刻よりも早くなる経路候補となる。
これにより、例えば、ダイヤの乱れ等で当該時刻が不適切な場合にも、経路探索部１３が、経路候補を抽出することで、列車割当部１４は、所定の演算を行い、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てることができる。
列車割当部１４は、経路探索部１３で抽出された経路候補における、入場時刻と出発時刻との時間差と、出場時刻と到着時刻との時間差と、の和に基づいて、割当指数を算出する。すなわち、列車割当部１４は、下記関係式（１）の値に応じた比率を用いて経路の割り振りを行う。
ｄｉｆｆ＝（出発時刻－入場時刻）＋（出場時刻－到着時刻）…（１）
ここでは、割当指数を「ｄｉｆｆ」と表している。
ここで、図６には、鉄道を利用する１人の旅客が、入場駅であるＸ駅から入場し、出場駅であるＹ駅を出場するまでの２つの経路候補が示されている。
１つ目の経路候補は、１人の旅客が、入場駅であるＸ駅を９：１０に入場し、０９：１１に入場駅であるＸ駅から出発する列車に乗車し、０９：１５に出場駅であるＹ駅に到着する列車を降車し、出場駅であるＹ駅を９：１６に出場している経路候補である。
したがって、１つ目の経路候補では、ｄｉｆｆ＝２となる。
また、２つ目の経路候補は、１人の旅客が、入場駅であるＸ駅を９：１０に入場し、０９：１３に入場駅であるＸ駅から出発する列車に乗車し、０９：１６に出場駅であるＹ駅に到着する列車を降車し、出場駅であるＹ駅を９：１６に出場している経路候補である。
したがって、２つ目の経路候補では、ｄｉｆｆ＝３となる。
列車割当部１４は、例えば、経路候補が、経路候補ｉから経路候補Ｎまである場合には、以下の関係式（２）を用いて、ｄｉｆｆの逆数をｉからＮまで足し合わせる。また、列車割当部１４は、例えば、求められたｓｕｍの値を用いて、経路候補ｉに対しは、（１／ｄｉｆｆｉ／ｓｕｍ）人を割り当てる。
Figure 2024053982000002
つまり、１つ目の経路候補から２つ目の経路候補まで足し合わせたとき、ｓｕｍ＝５／６となる。また、１つ目の経路候補に割り当てられる人数は、３／５人となり、２つ目の経路候補に割り当てられる人数は、２／５人となる。
したがって、図６では、１つ目の経路候補は、ｄｉｆｆ＝２となるため、１人の旅客のうち０．６人分が割り当てられる。さらに、２つ目の経路候補は、ｄｉｆｆ＝３となるため、１人の旅客のうち０．４人分が割り当てられる。
なお、割当指数を求める関係式は、関係式（１）に限定されるものではなく、列車割当部１４は、任意の定数を用いて減算することで、割当指数を小さくしてもよい。また、列車割当部１４は、任意の定数を用いて減算した場合は、算出結果が負の整数になる場合があるので、関係式に累乗を用いることで、算出結果が正となるような工夫をしてもよい。さらに、列車割当部１４は、複数の計算結果の中から最大の数値を選択するＭＡＸ関数を用いて割当指数の値が０よりも大きくなるように設定してもよい。
また、図７に示されるように、ｄｉｆｆ＝２の経路候補に割り当てられた人数は、上述の割り当て結果の通り、ｄｉｆｆ＝３の経路候補に割り当てられた人数の１．５倍の人数となる。すなわち、当該旅客がｄｉｆｆ＝２の経路候補を選択する確率は、ｄｉｆｆ＝３の経路候補を選択する確率より１．５倍高いと考えられる。これと同時に、当該旅客がｄｉｆｆ＝３の経路候補を選択する場合は、当該旅客は、ｄｉｆｆ＝２の経路候補を選択する場合に比べて、１．５倍の時間をロスすることになる。
これにより、列車割当部１４は、算出された割当指数に応じて１人の旅客を１未満の小数点単位で複数の経路候補に割り当てることができる。また、旅客流動混雑予測装置１０の使用者は、割当指数に基づいて割り当てられる複数の経路候補のうちどの経路候補がより選択され得る経路候補かを判断することができる。さらに、旅客流動混雑予測装置１０の使用者は、割当指数に基づいて割り当てられる複数の経路候補同士を比較することにより、どの程度の時間を短縮できるか判断できる。
第１混雑度推定部１５は、列車割当部１４によって割り当てられた経路候補における、列車の内部にいる鉄道を利用する旅客の人数と、入場駅で入場した旅客の人数および出場駅で出場した旅客の人数と、乗り換えを行った旅客の人数と、に基づき、列車ごとの混雑度を推定する。
ここで、図４（ａ）～図４（ｄ）には、割当指数に基づいて割り当てられた経路候補における、列車ごとの混雑度を算出する方法の一例が示されている。ここでは、定員８００人の快速列車０００が、ＸＸＸ駅に到着し、ＸＸＸ駅にて乗り換え等の旅客流動を経て、ＸＸＸ駅を出発している。また、ＸＸＸ駅に到着した列車０００の内部にいる旅客の人数が５１２人、ＸＸＸ駅から出場する旅客の人数が１０人、ＸＸＸ駅に到着した列車０００から他列車へ乗り換えを行う旅客の人数が２１人、ＸＸＸ駅へ入場する旅客の人数が３９人、他列車からＸＸＸ駅から出発する列車０００へ乗り換えを行う旅客の人数が４０人である。
したがって、第１混雑度推定部１５は、ＸＸＸ駅から出発する列車０００の内部にいる旅客の人数は、上記数値を用いて、５１２－１０－２１＋３９＋４０＝５６０（人）と推測する。
さらに、ＸＸＸ駅に到着した列車０００の内部にいる旅客の人数が５１２人であり、ＸＸＸ駅から出発する列車０００の内部にいる旅客の人数は５６０人である場合において、第１混雑度推定部１５は、例えば、ＸＸＸ駅に到着した列車０００列車の混雑度は３、ＸＸＸ駅から出発する列車０００の混雑度は４、というように推定する。
なお、列車ごとの混雑度は、改札機通過データＤ１やダイヤデータＤ２からは予測が困難な、入場駅から入場してから出場駅で出場する期間における鉄道を利用する旅客の流動を示す指標であるため、任意の数値を用いて表されてもよい。例えば、混雑度は、１～６で表される。
また、図８には、図２の経路候補に沿って鉄道を利用する１人の旅客が移動した乗降の様子が示されている。ここでは、１人の旅客は、入場駅であるＸＸＸ駅へＩＣカードを使用して１０：２３に入場し、入場駅であるＸＸＸ駅から１０：２５に出発する列車０００に乗車し、乗換駅であるＹＹＹ駅にて列車０００から１０：３２に降車し、乗換駅であるＹＹＹ駅から１０：３５に出発する列車１２３に乗り換えている。さらに、１人の旅客は、出場駅であるＺＺＺ駅にて、乗換駅であるＹＹＹ駅にて乗車した列車１２３から１０：５５に降車し、出場駅から１０：５８にＩＣカードを使用して出場している。
また、図９では、図８において１人の旅客が快速列車と普通列車で乗り換えを行った場合における、１人の旅客の割り当て方法および列車ごとの滞留人数が示されている。ここでは、定員８００人の快速列車０００および定員８００人の普通列車１２３が、ＸＸＸ駅に到着し、ＸＸＸ駅にて乗り換え等の旅客流動を経て、ＸＸＸ駅を出発している。その後、上記各列車は、ＹＹＹ駅に到着し、ＹＹＹ駅にて乗り換え等の旅客流動を経て、ＹＹＹ駅を出発している。その後のＺ駅でも同様に、上記各列車は、ＺＺＺ駅に到着し、ＺＺＺ駅にて乗り換え等の旅客流動を経て、ＺＺＺ駅を出発している。
ここで、例えば、１人の旅客が、入場駅であるＸＸＸ駅から１０：２５に出発する快速列車０００に乗車したとき、ＸＸＸ駅を１０：２５に出発する快速列車０００の内部にいる旅客の人数は、５６０人＋１人、ＸＸＸ駅へ入場する旅客の人数は、３９人＋１人というように加算される。
１人の旅客が、乗換駅であるＹＹＹ駅へ１０：３２に到着する快速列車０００から降車し、他列車へ乗り換えを行ったとき、ＹＹＹ駅を所定の時刻に出発する快速列車０００の内部にいる旅客の人数は、７００人－１人、ＹＹＹ駅にて快速列車０００から他列車へ乗り換えを行う旅客の人数は、７人＋１人というように加減算される。
１人の旅客が、乗換駅であるＹＹＹ駅からへ１０：３５に出発する普通列車１２３に乗車したとき、ＹＹＹ駅を１０：３５に出発する普通列車１２３の内部にいる旅客の人数は、４３０人＋１人、他列車から１０：３５に出発する普通列車１２３に乗り換えを行った旅客の人数は、７人＋１人というように加算される。
１人の旅客が、出場駅であるＺＺＺ駅へ１０：５５に到着する普通列車１２３から降車したとき、ＺＺＺ駅へ１０：５５に到着する普通列車１２３の内部にいる旅客の人数は、７２０人－１人、ＺＺＺ駅から出場する旅客の人数は、５人＋１人というように加減算される。
第１混雑度推定部１５において推定される列車ごとの混雑度は、任意の数値を用いて表されてもよい。例えば、混雑度は、１～６で表される。
ここで、第１混雑度推定部１５は、列車ごとの滞留人数および混雑度の算出方法に関して、１人の旅客を整数単位で計算してきたが、割当指数に基づいて割り当てられた経路候補であることを考慮すると、当該１人の旅客は小数点単位に割り当てられた旅客でもよい。
これにより、第１混雑度推定部１５は、１人の旅客が小数点単位で複数の経路候補に割り当てられた割り当て結果を用いて、鉄道駅の構内の時間帯別の旅客流動を精度よく予測することができる。
さらに、第１混雑度推定部１５は、入場時刻から入場駅における出発時刻までの間と、入場駅における出発時刻から出場駅における到着時刻までの間と、出場時刻から出場駅における到着時刻までの間と、における旅客の人数を、１人の旅客を小数点単位で複数の経路候補に割り当てられた割り当て結果を用いて、複数の経路候補のうちの各経路候補における列車ごとに、時刻ごとに合算する。
例えば、第１混雑度推定部１５は、１０：３０において、１０：２５にＸＸＸ駅を出発する列車の内部にいる旅客の人数は５６０．６人であり、１０：４０において、１０：３５にＹＹＹ駅を出発する列車の内部にいる旅客の人数は７００．４人である等、各時刻における列車ごとの滞留人数を小数点単位で合算してもよい。
さらに、第１混雑度推定部１５は、上記各時刻における列車ごとの混雑度を、それぞれ３、５、というように表してもよい。
これにより、第１混雑度推定部１５は、複数の経路候補のうちの各経路候補における列車ごとの旅客流動を精度よく予測することができる。
第２混雑度推定部１６は、列車割当部１４によって割り当てられた経路候補における、入場駅の構内にいる鉄道を利用する旅客の人数と、乗り換えを行う各駅の構内にいる旅客の人数と、出場駅の構内にいる旅客の人数と、に基づき、鉄道駅の構内の時間帯別の混雑度を推定する。
ここでは、第２混雑度推定部１６は、例えば、入場駅であるＸＸＸ駅構内にいる旅客の全体の人数から、ＸＸＸ駅構内から先に出発する列車９９９に乗車した旅客の人数を除外することで、列車９９９の出発時刻後、列車０００の出発時刻前にＸＸＸ駅構内にいる旅客の人数を推定する。このとき、後に出発する列車０００が出発した時刻以降におけるＸＸＸ駅構内の旅客の人数は、０人となる。また、列車０００が到着駅であるＺＺＺ駅までの間に乗換駅であるＹＹＹ駅で乗り換えを行い、列車９９９が到着駅であるＺＺＺ駅まで乗り換え行わなかった場合、ＹＹＹ駅構内にいる旅客の人数は、ＹＹＹ駅で列車０００から降車した旅客の人数となる。さらに、列車０００が列車９９９よりも先にＺＺＺ駅に到着した場合、当該到着時刻に列車０００から降車した旅客の人数が、ＺＺＺ駅構内にいる旅客の人数となり、その後に列車９９９がＺＺＺ駅に到着した場合は、すでにＺＺＺ駅構内にいる旅客の人数と、ＺＺＺ駅で当該列車９９９から降車した旅客の人数と、を加算した人数が、ＺＺＺ駅構内にいる旅客の人数と推定する。
ここで、図１０には、列車割当部１４おいて割当指数に基づいて割り当てられた０．２人分の旅客と、０．８人分の旅客と、の２つの経路候補が示されている。
０．２分の旅客は、入場駅であるＸＸＸ駅に１０：２３に入場し、入場駅であるＸＸＸ駅から１０：２５に出発する列車０００に乗車している。また、上記旅客は、１０：３２に乗換駅であるＹＹＹ駅に到着した上記列車０００から降車し、１０：３５に乗換駅であるＹＹＹ駅を出発する列車１２３に乗車している。さらに、上記旅客は、１０：５６に出場駅であるＺＺＺ駅に到着する上記列車１２３を降車し、１０：５８にＩＣカードを使用して出場駅であるＺＺＺ駅を出場している。
０．８分の旅客は、入場駅であるＸＸＸ駅に１０：２３に入場し、入場駅であるＸＸＸ駅から１０：２４に出発する列車９９９に乗車している。その後、上記旅客は、乗り換えを行わずに、１０：５８に出場駅であるＺＺＺ駅に到着する上記列車９９９を降車し、１０：５８にＩＣカードを使用して出場駅であるＺＺＺ駅を出場している。
上記状況において、ＸＸＸ駅における時刻ごとの駅構内に滞留している人数は、１０：２３においては１．０人、１０：２４においては０．２人、１０：２５においては０．０人となる。
上記状況において、ＹＹＹ駅における時刻ごとの駅構内に滞留している人数は、１０：３２から１０：３４の間においては０．２人である。
上記状況において、ＺＺＺ駅における時刻ごとの駅構内に滞留している人数は、１０：５６から１０：５７の間においては０．２人、１０：５８においては１．０人となる。
また、第２混雑度推定部１６は、例えば、ＸＸＸ駅に滞留する旅客の人数が、１０：２４において０．２人とした場合、駅ごとの混雑度を任意の数値を用いて、２等と表してもよい。
これにより、第２混雑度推定部１６は、１人の旅客が小数点単位で複数の経路候補に割り当てられた割り当て結果を用いて、鉄道駅の構内の時間帯別の旅客流動を精度よく予測することができる。
さらに、第２混雑度推定部１６は、入場時刻から入場駅における出発時刻までの間と、入場駅における出発時刻から出場駅における到着時刻までの間と、出場時刻から出場駅における到着時刻までの間と、における旅客の人数を、１人の旅客を小数点単位で複数の経路候補に割り当てられた割り当て結果を用いて、複数の経路候補のうちの各経路候補における駅ごとに、時刻ごとに合算する。
例えば、第２混雑度推定部１６は、１０：５８において、ＺＺＺ駅構内に滞留する旅客の人数は、１つ目の経路候補を経由する場合は０．２人であり、２つ目の経路候補を経由する場合は０．８人であることから、両者を合算し１．０人としてもよい。
このとき、第２混雑度推定部１６は、１０：５８における駅ごとの混雑度を、ＸＸＸ駅は１、ＹＹＹ駅は１、ＺＺＺ駅は６等と表してもよい。
また、図１１には、第２混雑度推定部１６が、駅ごとに、時刻ごとに滞留人数を合算した集計結果が示されている。
ここで、例えば、０７：３０のとき、ＡＡＡ駅における滞留人数は１２５３．５人であり、ＢＢＢ駅における滞留人数は１０８２．１人である。
このとき、第２混雑度推定部１６は、小数点単位で表される上記結果を比較して、各時刻における駅ごとの混雑度を推定してもよい。例えば、第２混雑度推定部１６は、０７：３０における、ＡＡＡ駅の混雑度は４、ＢＢＢ駅の混雑度は３等と、任意の数値を用いて表してもよい。
集計される時刻は、０３：００から翌日の０２：５９の間となっており、２４時間の集計結果が表されている。ここで、時刻は１分単位でも１秒単位でもよく、特に限定はされない。
また、集計される駅はＡＡＡ駅からＺＺＺ駅と表されているが、特に、駅の数は限定されない。
これにより、第２混雑度推定部１６は、複数の経路候補のうちの各経路候補における駅ごと、および時刻ごとの旅客流動を精度よく予測することができる。
出力部１７は、列車割当部１４において割当指数に基づいて算出された割り当ての結果を出力する。
これにより、出力部１７が、例えば、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てられた割り当ての結果を、出力されたデータを鉄道会社等に出力することで、当該鉄道会社は、鉄道を利用する旅客の流動状況を把握することができる。
＜主な特徴＞
旅客流動混雑予測装置１０は、以上のように、鉄道輸送における旅客の流動の予測を行う装置であって、データ取得部１２と、経路探索部１３と、列車割当部１４と、を備えている。データ取得部１２は、鉄道駅に設置された自動改札機から取得された旅客ごとの鉄道駅への入場時刻と鉄道駅からの出場時刻とを含む改札機通過データＤ１と、現行列車の出発時刻と到着時刻とを含む現行列車のダイヤデータＤ２と、を取得する。経路探索部１３は、データ取得部１２において取得された、旅客が入場した入場駅における入場時刻と、旅客が出場した出場駅における出場時刻と、現行列車の出発時刻および到着時刻と、に基づいて経路候補を抽出する。列車割当部１４は、改札機通過データＤ１および現行列車のダイヤデータＤ２に基づいて割当指数を算出し、旅客を割当指数に応じて、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てる。
これにより、鉄道を利用する旅客の入場時刻および出場時刻と、列車の出発時刻および到着時刻と、に基づいて算出される割当指数を用いて、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てることで、１人の旅客を特定の１つの利用経路に割り当てる場合と比較して、経路候補の偏りを小さくすることができる。
この結果、鉄道輸送における旅客の流動の予測結果の精度を従来よりも向上させることができる。
＜旅客流動混雑予測方法＞
本実施形態の旅客流動混雑予測装置１０は、図１２に示すフローチャートに従って、旅客流動混雑予測方法を実行する。
すなわち、本実施形態の旅客流動混雑予測方法では、図１２に示すように、ステップＳ１において、データ取得部１２が、データサーバ４に記録された自動改札機５を通過した鉄道を利用する１人の旅客のうち、ｎ件目の改札機通過データＤ１の読み込みを行う。
次に、ステップＳ２では、経路探索部１３が、ステップＳ１においてデータ取得部１２が取得したｎ件目の改札機通過データＤ１を、件数ｎに１を代入することで、１件目の改札機通過データＤ１として判定する。
次に、ステップＳ３では、経路探索部１３が、入力装置２に入力され記憶部１１に保存されたダイヤデータＤ２・ＯＤデータＤ３・駅データＤ４・路線データＤ５と、データ取得部１２において取得された１件目の改札機通過データＤ１と、に基づいて、時刻の前後関係が適切となる経路候補Ｒｉを抽出する。
ここで、時刻の前後関係が適切となる経路候補とは、入場駅における出発時刻が入場駅における入場時刻と同時もしくは上記入場時刻より遅く、出場駅における到着時刻が上記出発時刻より遅く、出場時刻が出場駅における到着時刻と同時もしくは上記到着時刻より遅くなる経路候補（入場時刻≦出発時刻＜到着時刻≦出場時刻の条件を満たす経路候補）である。
次に、ステップＳ４では、経路探索部１３が、ステップＳ３において抽出された時刻の前後関係が適切となる経路候補Ｒｉが１つ以上であるか否かを判定する。
ここで、経路候補Ｒｉが１つ以上である場合はステップＳ５へ移行し、１つ未満の場合はステップＳ６へ移行する。
次に、ステップＳ５では、列車割当部１４が、ステップＳ４において時刻の前後関係が適切となる経路候補Ｒｉが１つ以上であると判断されたため、下記関係式（３）を用いて割当指数を算出する。
ｄｉｆｆi＝（ｄｅｐi－Ｔｅｎｔｅｒ）＋（Ｔｅｘｉｔ－ａｒｒi）…（３）
ここでは、割当指数を「ｄｉｆｆ」、１人の旅客が入場駅を入場する時刻を「Ｔｅｎｔｅｒ」、入場駅から列車が出発する時刻を「ｄｅｐｉ」、乗換駅において旅客が乗り換えを行う回数を「ｔｒａｎｓｉ」、出場駅に列車が到着する時刻を「ａｒｒｉ」、旅客が出場駅を出場する時刻を「Ｔｅｘｉｔ」と表す。
次に、ステップＳ６では、経路探索部１３が、ステップＳ４において時刻の前後関係が適切となる経路候補Ｒｉが１つ未満であると判断されたため、１人の旅客が入場駅を入場する時刻以降で、出場駅に到着する列車の到着時刻が最も早い時刻となる経路候補のうち、早く到着するものからＭ本の経路候補Ｒｍを抽出する。
次に、ステップＳ７では、列車割当部１４が、ステップＳ４において時刻の前後関係が適切となる経路候補Ｒｉが１つ未満と判断され、ステップＳ６において１人の旅客が入場駅を入場する時刻以降で出場駅に到着する列車の到着時刻が最も早い時刻となる経路候補のうち、早く到着するものからＭ本の経路候補Ｒｍが抽出されたため、下記関係式（４）を用いて割当指数を算出する。
ｄｉｆｆ＝１／Ｍ…（４）
次に、ステップＳ８では、列車割当部１４が、ステップＳ４において時刻の前後関係が適切となる経路候補Ｒｉが１つ以上抽出され、ステップＳ５において算出された割当指数の計算結果が、ｄｉｆｆ＝０となった場合において、ｄｉｆｆ＝１として、割当指数を算出する。
また、列車割当部１４が、ステップＳ４において時刻の前後関係が適切となる経路候補Ｒｉが１つ未満と判断され、ステップＳ６において１人の旅客が入場駅を入場する時刻以降で出場駅に到着する列車の到着時刻が最も早い時刻となる経路候補のうち、早く到着するものからＭ本の経路候補Ｒｍが抽出され、ステップＳ７において算出された割当指数の計算結果が、ｄｉｆｆ＝０となった場合において、ｄｉｆｆ＝１として、割当指数を算出する。
次に、ステップＳ９では、列車割当部１４が、ｎ番目の旅客における経路候補Ｒｉに対して、関係式（２）から算出したｓｕｍの値を用いて、（１／ｄｉｆｆｉ／ｓｕｍ）人を割り当てる。
このとき、データ取得部１２が取得した改札機通過データＤ１の数が１のときは、１番目の旅客における経路候補Ｒｉに対して、上述した通りの割り当てを行う。
次に、ステップＳ１０では、列車割当部１４が、ｎ件目の改札機通過データＤ１に基づく、ステップＳ９の割り当て処理が完了したか否かを判断する。
このとき、データ取得部１２が取得した改札機通過データＤ１の件数が１のときは、１件目の改札機通過データＤ１に基づく、ステップＳ９の割り当て処理が完了したか否かを判断する。
ここで、全件の改札機通過データＤ１に基づく、ステップＳ９における割り当て処理が完了した場合は、ステップＳ１２へ移行し、当該処理が完了していない場合は、ステップＳ１１へ移行する。
次に、ステップＳ１１では、経路探索部１３が、ステップＳ１０において全件の改札機通過データＤ１に基づく、ステップＳ９における割り当て処理が完了していないと判断されたため、改札機通過データＤ１の件数ｎにｎ＋１を代入する。その後、ステップＳ３へ戻り、ｎ＋１件目の改札機通過データＤ１の読み込み結果に基づいて、ステップＳ３以降の処理が繰り返し実行される。
次に、ステップＳ１２では、出力部１７が、列車割当部１４において１人の旅客が複数の経路候補へ割り当てられた割り当て結果を出力する。
これにより、鉄道を利用する旅客の入場時刻および出場時刻と、列車の出発時刻および到着時刻と、に基づいて算出される割当指数を用いて、１人の旅客を複数の経路候補に割り当てることで、１人の旅客を特定の１つの利用経路に割り当てる場合と比較して、経路候補の偏りを小さくすることができる。
［他の実施形態］
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
（Ａ）
上記実施形態では、旅客流動混雑予測装置および旅客流動混雑予測方法として、本発明を実現した例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、上述した旅客流動混雑予測方法をコンピュータに実行させる旅客流動混雑予測プログラムとして本発明を実現してもよい。
この旅客流動混雑予測プログラムは、旅客流動混雑予測装置に搭載されたメモリ（記憶部）に保存されており、ＣＰＵがメモリに保存された旅客流動混雑予測プログラムを読み込んで、ハードウェアに各ステップを実行させる。より具体的には、ＣＰＵが旅客流動混雑予測プログラムを読み込んで、上述したデータ取得ステップと、経路探索ステップと、列車割当ステップと、を実行することで、上記と同様の効果を得ることができる。
また、本発明は、旅客流動混雑予測プログラムを保存した記録媒体として実現されてもよい。
（Ｂ）
上記実施形態では、車ごとの混雑度を推定する第１混雑度推定部１５が、旅客流動混雑予測装置１０内に設けられている例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、旅客流動混雑予測装置の使用者は、列車割当部が１人の旅客が小数点単位で複数の経路候補に割り当てられた割り当て結果を参照することで、各時刻における列車ごとのおおよその混雑度を把握することができる。このため、本発明の旅客流動混雑予測装置は、第１混雑部推定部を備えていない構成であってもよい。
（Ｃ）
上記実施形態では、鉄道駅の構内の時間帯別の混雑度を推定する第２混雑度推定部１６が、旅客流動混雑予測装置１０内に設けられている例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、旅客流動混雑予測装置の使用者は、列車割当部が１人の旅客が小数点単位で複数の経路候補に割り当てられた割り当て結果を参照することで、各時刻における鉄道駅ごとのおおよその混雑度を把握することができる。このため、本発明の旅客流動混雑予測装置は、第２混雑部推定部を備えていない構成であってもよい。
（Ｄ）
上記実施形態では、列車割当部１４は、時刻の前後関係が適切な場合において、関係式（１）の値に応じた比率を用いて経路の割り振りを行う例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、列車割当部は、状況に応じて、割当指数の算出方法を変更することで、一人の旅客をより正確な複数の経路候補に割り当てることができるため、下記関係式（５）～関係式（９）を用いて、割当指数を算出してもよい。
ｄｉｆｆ＝（出発時刻－入場時刻）ｋ＋ｍａｘ（０，出場時刻－到着時刻－ｃｏｎｓｔｂ）ｌ…（５）
ｄｉｆｆ＝ｍａｘ（出発時刻－入場時刻－ｃｏｎｓｔａ）ｋ＋（出場時刻－到着時刻－ｃｏｎｓｔｂ）ｌ…（６）
ｄｉｆｆ＝ｍａｘ（出発時刻－入場時刻－ｃｏｎｓｔａ）ｋ＋ｍａｘ（０，（出場時刻－到着時刻－ｃｏｎｓｔｂ））ｌ…（７）
ｄｉｆｆ＝（出発時刻－入場時刻）ｋ＋（出場時刻－到着時刻）ｌ…（８）
ｄｉｆｆ＝１／Ｎ…（９）
ここでは、列車割当部は、「ｃｏｎｓｔａ」および「ｃｏｎｓｔｂ」、は任意の定数、「ｋ」および「ｌ」は任意の実数を表すため、これらの数値を自由に設定することができる。また、「Ｎ」は経路候補数を表す。
また、列車割当部は、関係式（５）～関係式（９）に、乗り換え時の待ち時間を表す任意の実数ｐの項を加えることや、乗り換え時の待ち時間を表す任意の実数ｐを用いて累乗してもよい。
さらに、列車割当部は、関係式（１）および関係式（３）～関係式（９）における各項を取り除いたり、定数倍したりしてもよい。
（Ｅ）
上記実施形態では、列車割当部１４が、時刻の前後関係が不適切な場合において、関係式（４）の値に応じた比率を用いて経路の割り振りを行う例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、列車割当部は、状況に応じて、割当指数の算出方法を変更することで、一人の旅客をより正確な複数の経路候補に割り当てることができるため、下記関係式（１０）～関係式（１４）を用いて、割当指数を算出してもよい。
ｄｉｆｆ＝（出発時刻－入場時刻）ｋ…（１０）
ｄｉｆｆ＝（出発時刻－入場時刻）ｋ＋ｍａｘ（｜出場時刻－到着時刻｜－ｃｏｎｓｔｂ）ｌ…（１１）
ｄｉｆｆ＝ｍａｘ（出発時刻－入場時刻－ｃｏｎｓｔａ，０）…（１２）
ｄｉｆｆ＝ｍａｘ（出発時刻－入場時刻－ｃｏｎｓｔａ，０）ｋ＋ｍａｘ（｜出場時刻－到着時刻｜－ｃｏｎｓｔｂ，０）ｌ…（１３）
ｄｉｆｆ＝（出発時刻－入場時刻）ｋ＋｜出場時刻－到着時刻｜ｌ…（１４）
ここでは、列車割当部は、「ｃｏｎｓｔａ」および「ｃｏｎｓｔｂ」、は任意の定数、「ｋ」および「ｌ」は任意の実数を表すため、これらの数値を自由に設定することができる。また、「Ｎ」は経路候補数を表す。
また、列車割当部は、関係式（１０）～関係式（１４）に、乗り換え時の待ち時間を表す任意の実数ｐの項を加えることや、乗り換え時の待ち時間を表す任意の実数ｐを用いて累乗してもよい。
さらに、列車割当部は、関係式（１０）～関係式（１４）における各項を取り除いたり、定数倍したりしてもよい。
（Ｆ）
上記実施形態では、入力装置２から入力されたダイヤデータＤ２、ＯＤデータＤ３、駅データＤ４、路線データＤ５等の各種データを保存する記憶部１１が、旅客流動混雑予測装置１０内に設けられている例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、ダイヤデータ、ＯＤデータ、駅データ、路線データ等を保存する記憶部は、旅客流動混雑予測装置の外部に設けられたサーバ等に設けられてもよい。つまり、本発明の旅客流動混雑予測装置は、外部の記憶装置等から必要なデータを取得することができる構成であれば、記憶部を備えていない構成であってもよい。
この場合でも、データ取得部が移動目的判定装置の外部に設けられたサーバから上記各種データを取得することで、旅客流動混雑予測装置は、鉄道輸送における旅客の流動の予測結果の精度を従来よりも向上させることができる。
（Ｇ）
上記実施形態では、列車割当部１４において割当指数に基づいて算出された割り当ての結果を出力する出力部１７が、旅客流動混雑予測装置１０内に設けられている例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、割当指数に基づいて算出された割り当ての結果の活用方法としては、出力部から外部へ出力して活用されること以外に、旅客流動混雑予測装置にデータとして保存するだけでもよい。
つまり、本発明の旅客流動混雑予測装置は、出力部を備えていない構成であってもよい。
本発明の旅客流動混雑予測装置は、鉄道輸送における旅客の流動の予測結果の精度を従来よりも向上させることができるという効果を奏することから、鉄道会社が鉄道を利用する旅客の流動を予測する各種装置等に対して広く適用可能である。
２ 入力装置
３ 表示装置
４ データサーバ
５ 自動改札機
１０ 旅客流動混雑予測装置
１１ 記憶部
１２ データ取得部
１３ 経路探索部
１４ 列車割当部
１５ 第１混雑度推定部
１６ 第２混雑度推定部
１７ 出力部
Ｄ１ 改札機通過データ
Ｄ２ ダイヤデータ
Ｄ３ ＯＤデータ
Ｄ４ 駅データ
Ｄ５ 路線データ
Ｔ１ 出発時刻
Ｔ２ 到着時刻
Ｔ３ 到着時刻
Ｔ４ 到着時刻

Claims (15)

  1. 鉄道輸送における旅客の流動の予測を行う旅客流動混雑予測装置であって、
    鉄道駅に設置された自動改札機から取得された前記旅客ごとの前記鉄道駅への入場時刻と前記鉄道駅からの出場時刻とを含む改札機通過データと、現行列車の出発時刻と到着時刻とを含む現行列車のダイヤデータと、を取得するデータ取得部と、
    前記データ取得部において取得された、前記旅客が入場した入場駅における入場時刻と、前記旅客が出場した出場駅における出場時刻と、前記現行列車の出発時刻および到着時刻と、に基づいて経路候補を抽出する経路探索部と、
    前記改札機通過データおよび前記現行列車のダイヤデータに基づいて割当指数を算出し、前記旅客を前記割当指数に応じて、１人の前記旅客を複数の前記経路候補に割り当てる列車割当部と、
    を備えている旅客流動混雑予測装置。
  2. 前記経路探索部は、前記入場駅における前記出発時刻が前記入場駅における前記入場時刻と同時もしくは前記入場時刻より遅く、前記出場駅における前記到着時刻が前記入場駅における前記出発時刻より遅く、前記出場時刻が前記出場駅における前記到着時刻と同時もしくは前記到着時刻より遅くなる前記経路候補を抽出する、
    請求項１に記載の旅客流動混雑予測装置。
  3. 前記経路探索部は、前記旅客が前記入場駅から前記出場駅の間に列車を乗り換える回数が最小となる前記経路候補を抽出する、
    請求項１または２に記載の旅客流動混雑予測装置。
  4. 前記列車割当部によって割り当てられた前記経路候補において運行される列車ごとの混雑度を推定する第１混雑度推定部を、さらに備えている、
    請求項１に記載の旅客流動混雑予測装置。
  5. 前記鉄道駅の構内の時間帯別の混雑度を推定する第２混雑度推定部を、さらに備えている、
    請求項１に記載の旅客流動混雑予測装置。
  6. 第１混雑度推定部は、前記旅客の前記入場時刻から前記入場駅における前記出発時刻までの間と、前記入場駅における前記出発時刻から前記出場駅における前記到着時刻までの間と、前記出場時刻から前記出場駅における前記到着時刻までの間と、における前記旅客の人数を、列車ごとに、時刻ごとに合算する、
    請求項４または５に記載の旅客流動混雑予測装置。
  7. 第２混雑度推定部は、前記旅客の前記入場時刻から前記入場駅における前記出発時刻までの間と、前記入場駅における前記出発時刻から前記出場駅における前記到着時刻までの間と、前記出場時刻から前記出場駅における前記到着時刻までの間と、における前記旅客の人数を、駅ごとに、時刻ごとに合算する、
    請求項４または５に記載の旅客流動混雑予測装置。
  8. 前記経路探索部は、前記旅客の前記入場時刻以降の前記現行列車の所定本数の前記出発時刻を、前記出発時刻の候補とする、
    請求項１または２に記載の旅客流動混雑予測装置。
  9. 前記経路探索部は、前記現行列車の前記出場時刻以前の前記現行列車の所定本数の前記到着時刻を、前記到着時刻の候補とする、
    請求項１または２に記載の旅客流動混雑予測装置。
  10. 前記列車割当部は、前記経路候補における、前記入場時刻と前記出発時刻との時間差と、前記出場時刻と前記到着時刻との時間差と、の和に基づいて、前記割当指数を算出する、
    請求項１または２に記載の旅客流動混雑予測装置。
  11. 前記経路探索部は、前記入場駅における前記出発時刻が前記入場駅における前記入場時刻と同時もしくは前記入場時刻より遅く、前記出場駅における前記到着時刻が前記入場駅における前記出発時刻より遅く、前記出場時刻が前記出場駅における前記到着時刻と同時もしくは前記到着時刻より遅くなる前記経路候補の条件を満たさない場合において、前記出場時刻が前記入場時刻と同時もしくは前記入場時刻より遅い場合は、前記入場時刻以降の時刻で、前記現行列車の前記到着時刻が早い順に所定の数の前記経路候補を抽出する、
    請求項１または２に記載の旅客流動混雑予測装置。
  12. 出発駅および到着駅の運行計画を示すダイヤデータと、前記出発駅と前記到着駅の組み合わせごとの利用者数を表すＯＤデータと、前記出発駅および前記到着駅を示す駅データと、路線図を示す路線データと、を保存する記憶部を、さらに備えている、
    請求項１または２に記載の旅客流動混雑予測装置。
  13. 前記列車割当部における割り当ての結果を出力する出力部を、さらに備えている、
    請求項１または２に記載の旅客流動混雑予測装置。
  14. 鉄道輸送における旅客の流動の予測を行う旅客流動混雑予測方法であって、
    鉄道駅に設置された自動改札機から取得された前記旅客ごとの前記鉄道駅への入場時刻と前記鉄道駅からの出場時刻とを含む改札機通過データと、現行列車の出発時刻と到着時刻とを含む現行列車のダイヤデータと、を取得するデータ取得ステップと、
    前記データ取得ステップにおいて取得された、前記旅客が入場した入場駅における入場時刻と、前記旅客が出場した出場駅における出場時刻と、前記現行列車の出発時刻および到着時刻と、に基づいて経路候補を抽出する経路探索ステップと、
    前記改札機通過データおよび前記現行列車のダイヤデータに基づいて割当指数を算出し、前記旅客を前記割当指数に応じて、１人の前記旅客を複数の前記経路候補に割り当てる列車割当ステップと、
    を備えている旅客流動混雑予測方法。
  15. 鉄道輸送における旅客の流動の予測を行う旅客流動混雑予測プログラムであって、
    鉄道駅に設置された自動改札機から取得された前記旅客ごとの前記鉄道駅への入場時刻と前記鉄道駅からの出場時刻とを含む改札機通過データと、現行列車の出発時刻と到着時刻とを含む現行列車のダイヤデータと、を取得するデータ取得ステップと、
    前記データ取得ステップにおいて取得された、前記旅客が入場した入場駅における入場時刻と、前記旅客が出場した出場駅における出場時刻と、前記現行列車の出発時刻および到着時刻と、に基づいて経路候補を抽出する経路探索ステップと、
    前記改札機通過データおよび前記現行列車のダイヤデータに基づいて割当指数を算出し、前記旅客を前記割当指数に応じて、１人の前記旅客を複数の前記経路候補に割り当てる列車割当ステップと、
    を備えている旅客流動混雑予測方法をコンピュータに実行させる旅客流動混雑予測プログラム。
JP2022160535A 2022-10-04 2022-10-04 旅客流動混雑予測装置、旅客流動混雑予測方法および旅客流動混雑予測プログラム Pending JP2024053982A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022160535A JP2024053982A (ja) 2022-10-04 2022-10-04 旅客流動混雑予測装置、旅客流動混雑予測方法および旅客流動混雑予測プログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022160535A JP2024053982A (ja) 2022-10-04 2022-10-04 旅客流動混雑予測装置、旅客流動混雑予測方法および旅客流動混雑予測プログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2024053982A true JP2024053982A (ja) 2024-04-16

Family

ID=90670675

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022160535A Pending JP2024053982A (ja) 2022-10-04 2022-10-04 旅客流動混雑予測装置、旅客流動混雑予測方法および旅客流動混雑予測プログラム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2024053982A (ja)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Veelenturf et al. Passenger oriented railway disruption management by adapting timetables and rolling stock schedules
Wang et al. Passenger-demands-oriented train scheduling for an urban rail transit network
JP5129414B2 (ja) 移動過程予測システム及びコンピュータプログラム
Cornet et al. Methods for quantitative assessment of passenger flow influence on train dwell time in dense traffic areas
JP2019008689A (ja) 交通需要予測装置、交通需要予測方法、及び交通需要予測プログラム
Sadrani et al. Vehicle dispatching plan for minimizing passenger waiting time in a corridor with buses of different sizes: Model formulation and solution approaches
JP6454222B2 (ja) データ処理システム、及び、データ処理方法
JP5214759B2 (ja) 混雑度推定装置及び混雑度推定プログラム
JP2022069860A (ja) 旅客流動予測装置、旅客流動予測方法および旅客流動予測プログラム
CN114580751B (zh) 空港到港旅客疏散时间预测方法、系统、存储介质及终端
US10402755B2 (en) Transportation service information providing apparatus, and transportation service information providing method
JP2019160119A (ja) 交通機関乗継判定装置及び交通機関乗継判定方法
JP2023013012A5 (ja)
KR102074894B1 (ko) 대중교통 이용자의 통행경로 추정방법, 이를 구현하는 컴퓨터 프로그램 및 이를 수행하도록 구성되는 시스템
Zhou et al. Time prediction model of subway transfer
Nesheli et al. An optimization model for planning limited-stop transit operations
JP2024053982A (ja) 旅客流動混雑予測装置、旅客流動混雑予測方法および旅客流動混雑予測プログラム
CN116451867A (zh) 一种基于时空出行路径标定的地铁短时客流预测方法
Huang et al. Modelling the pedestrian’s willingness to walk on the subway platform: A novel approach to analyze in-vehicle crowd congestion
JP7425680B2 (ja) ナビゲーション装置、及びナビゲーション方法
JP2022098823A (ja) データ処理方法、データ処理システム
Zhu Passenger-to-itinerary assignment model based on automated data
JP5929231B2 (ja) 算出装置、プログラム及び算出方法
JP5768704B2 (ja) タクシー利用者情報出力方法、タクシー利用者情報出力プログラム及びタクシー利用者情報出力装置
JP7334805B2 (ja) 情報生成装置、情報生成方法、及びプログラム