JP3534618B2 - 交通情報予測方法、装置、交通情報予測プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は交通情報予測方法お
よび装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】交通情報の予測を行う上で、広範囲のリ
ンクの情報を利用する方法として、領域の交通情報を求
め、これを用いて予測しようとするリンクの交通情報を
予測する方法があった。具体的には、図８に示すような
領域において、リンクの交通情報がリンクの平均速度で
表されている場合は、リンクの平均速度の領域内の全リ
ンクに対する平均を領域の交通情報として求め、リンク
の交通情報がリンクの旅行時間で表されている場合は、
領域内の全リンクに対する旅行時間の総和を領域の交通
情報として求め、このような領域の交通情報と予測対象
のリンクの交通情報から、予測対象のリンクの交通情報
を予測するものであった。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この方
法では、リンクに上りと下りの区別があり、これによっ
て交通情報の性質が異なるにも関わらず、その効果を反
映できず、そのため、予測の精度が十分でないという問
題があった。

【０００４】この上りと下りの区別を人手で指定し、分
類する方法があるが、膨大なリンクについて行うには、
多大な手間がかかるとともに、リンクが複雑な接続関係
にある場合には、分類することが困難であるという問題
があった。

【０００５】

【０００６】本発明の目的は、リンクの分類を用いて、
分類毎の領域の交通情報を求め、これにより予測対象の
リンクの交通情報を予測する方法、装置、および記録媒
体を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明の交通情報予測方
法は、交通情報予測装置が予測対象リンクの交通情報を
予測する方法であって、切替手段が、予測対象リンクを
含む領域のリンクの交通情報とその時間情報を入力し、
該交通情報を、該時間情報に基づき、あらかじめ定めら
れた時間帯毎に出力する切替手順と、前記時間帯毎に設
けられた複数の累積手段が、それぞれ、前記切替手段か
ら出力された当該時間帯のリンクの交通情報をリンク毎
に累積する累積手順と、分類手段が、前記累積手段の各
々に累積されている交通情報をリンク毎に読み出し、該
読み出された各交通情報を比較した結果に基づきリンク
を分類し、該分類に応じた分類番号をリンク毎に出力す
る分類手順と、選択手段が、前記分類番号とリンクの交
通情報とを入力し、前記領域に含まれるリンクの交通情
報を選択して出力するとともに、予測対象リンクの交通
情報を出力する選択手順と、前記分類番号毎に設けられ
た複数の領域交通情報算出手段が、それぞれ、前記選択
手段から出力された前記領域に含まれる当該分類番号の
リンクの交通情報を入力し、該交通情報から領域の交通
情報を算出する領域交通情報算出手順と、前記各領域交
通情報算出手段毎に設けられた複数の領域交通情報記憶
手段が、それぞれ、対応する前記領域交通情報算出手段
で算出された領域の交通情報を現在から過去複数個記憶
する領域交通情報記憶手順と、予測対象リンク交通情報
記憶手段が、前記予測対象リンクの交通情報を現在から
過去複数個記憶する予測対象リンク交通情報記憶手順
と、予測手段が、前記複数の領域交通情報記憶手段と前
記予測対象リンク交通情報記憶手段にそれぞれ新たな交
通情報が入力される毎に、これら領域交通情報記憶手段
と予測対象リンク交通情報記憶手段からそれぞれ前記複
数個の交通情報を読み出し、該交通情報の全部または一
部から予測対象リンクの交通情報を予測する予測手順と
を有する。

【０００８】本発明の他の交通情報予測方法は、交通情
報予測装置が予測対象リンクの交通情報を予測する方法
であって、切替手段が、予測対象リンクを含む領域であ
る中心領域と該中心領域の周りの領域である周辺領域の
リンクの交通情報とその時間情報を入力し、該交通情報
を、該時間情報に基づき、あらかじめ定められた時間帯
毎に出力する切替手順と、前記時間帯毎に設けられた複
数の累積手段が、それぞれ、前記切替手段から出力され
た当該時間帯のリンクの交通情報をリンク毎に累積する
累積手順と、分類手段が、前記累積手段の各々に累積さ
れている交通情報をリンク毎に読み出し、該読み出され
た各交通情報を比較した結果に基づきリンクを分類し、
該分類に応じた分類番号をリンク毎に出力する分類手順
と、選択手段が、前記分類番号とリンクの交通情報とを
入力し、前記領域に含まれるリンクの交通情報を選択し
て出力するとともに、予測対象リンクの交通情報を出力
する選択手順と、前記分類番号毎、前記領域毎に設けら
れた複数の領域交通情報算出手段が、それぞれ、前記選
択手段から出力された前記中心領域と前記周辺領域の各
々について該領域に含まれる当該分類番号のリンクの交
通情報を入力し、該交通情報から領域の交通情報を算出
する領域交通情報算出手順と、前記各領域交通情報算出
手段毎に設けられた複数の領域交通情報記憶手段が、そ
れぞれ、対応する前記領域交通情報算出手段で算出され
た領域の交通情報を現在から過去複数個記憶する領域交
通情報記憶手順と、予測対象リンク交通情報記憶手段
が、前記予測対象リンクの交通情報を現在から過去複数
個記憶する予測対象リンク交通情報記憶手順と、予測手
段が、前記複数の領域交通情報記憶手段と前記予測対象
リンク交通情報記憶手段にそれぞれ新たな交通情報が入
力される毎に、これら領域交通情報記憶手段と予測対象
リンク交通情報記憶手段からそれぞれ前記複数個の交通
情報を読み出し、該交通情報の全部または一部から予測
対象リンクの交通情報を予測する予測手順とを有する。

【０００９】分類されたリンク毎に領域の交通情報を求
め、予測に使うことにより、上りや下りに相当するリン
クの特性の違いを予測に反映できる。

【００１０】

【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。

【００１１】図１を参照すると、本発明の第１の実施形
態の交通情報予測装置は切替部１と累積部２，３と比較
部４と予測部５で構成されている。

【００１２】本実施形態では、時間帯を、時刻ｔ１〜時
刻ｔ２（例えば、０：００から１２：００）と時刻ｔ２
〜時刻ｔ１（例えば、１２：００〜２４：００）の２つ
に分ける場合について説明するが、時間帯を３つ以上に
分ける場合も同様に実施できる。また、時間帯を分ける
ときに、時刻ｔ１〜時刻ｔ２と時刻ｔ３〜時刻ｔ４のよ
うに連続せずに分けてもよい。

【００１３】切替部１はリンクの交通情報６と時刻情報
７を入力し、時刻情報７が時刻ｔ１からｔ２の間のとき
は累積部２へ、時刻ｔ２からｔ１の間のときは累積部３
へリンクの交通情報６を出力する。

【００１４】累積部２と３は、切替部１から送られてき
たリンクの交通情報をリンク毎に累積する。リンクの交
通情報がリンクの平均速度で表されている場合は、リン
クの平均速度を累積し、リンクの交通情報がリンクの旅
行時間で表されている場合は、リンクの旅行時間を累積
する。このように、リンクの交通情報が表されている量
に応じて、累積値を求めればよい。また、累積の期間は
１日を単位としてもよいし、複数日を単位としてもよ
い。

【００１５】比較部４は、累積部２と３の内容をリンク
毎に読み出し、その値を比較して、累積部２の内容が大
きければ例えば１を、累積部３の内容が大きければ例え
ば２の分類番号９を、リンク毎にリンク番号８と共に出
力する。

【００１６】このようにして、時刻ｔ１〜時刻ｔ２にお
いて平均速度が高いリンク（または旅行時間が長いリン
ク）と時刻ｔ２〜時刻ｔ１において平均速度が高いリン
ク（または旅行時間が長いリンク）とが分類できる。

【００１７】予測部５は比較部４から出力された分類番
号９を記憶し、領域に含まれるリンクの交通情報６から
分類毎の領域の交通情報を求め、求めた分類毎の領域の
交通情報を用いて、交通情報を予測し、予測情報１０を
出力する。

【００１８】図２を参照すると、本発明の第２の実施形
態の交通情報予測装置は選択部１１と領域交通情報算出
部１２₁，１２₂と記憶部１３₁，１３₂，１４と予測部１
５で構成されている。

【００１９】本実施形態は、図１の実施形態で求められ
た分類番号９毎に領域の交通情報を求め、これらと予測
対象リンクの交通情報１７より予測対象リンクの交通情
報を予測するものである。

【００２０】選択部１１は、最初にリンク番号８と分類
番号９を受信して、その中に記憶する。次に、選択部１
１は、リンクの交通情報６が入力されると、記憶したリ
ンク番号８の交通情報を選択し、選択したリンク番号８
の交通情報１６₁または１６₂を分類番号９に応じて、領
域交通情報算出部１２₁または１２₂へ出力するととも
に、予測対象リンクの交通情報１７を記憶部１４へ出力
する。

【００２１】領域交通情報算出部１２₁と１２₂は、選択
部１１からそれぞれリンクの交通情報１６₁，１６₂が入
力されると領域の交通情報１８₁，１８₂を算出し、記憶
部１３₁，１３₂へ送出する。領域の交通情報１８₁，１
８₂としては、具体的には、例えば、リンクの交通情報
１６₁，１６₂がリンクの平均速度で表されている場合
は、リンクの平均速度の領域内の分類毎の全リンクに対
する平均をとることができ、リンクの交通情報１６₁，
１６₂がリンクの旅行時間で表されている場合は、領域
内の分類毎の全リンクに対する旅行時間の総和をとるこ
とができる。このように、リンクの交通情報の表す量に
よって、領域の交通情報１８₁，１８₂として適切な量を
定めればよい。

【００２２】記憶部１３₁，１３₂は、領域の交通情報１
８₁，１８₂の現在から過去のＮ個の値を記憶し、領域交
通情報算出部１２₁，１２₂から領域の交通情報１８₁，
１８₂が入力される毎に、最も古いＮ番目の領域の交通
情報を破棄して、領域の交通情報を更新する。

【００２３】記憶部１４は、予測対象リンクの交通情報
１７の現在から過去のＮ個の値を記憶し、選択部１１か
ら予測対象リンクの交通情報１７が入力される毎に、最
も古いＮ番目の予測対象リンクの交通情報を破棄して、
予測対象リンクの交通情報を更新する。

【００２４】予測部１５は、記憶部１３₁、記録部１３₂
と記憶部１４に、それぞれ新たな領域の交通情報１
８₁，１８₂および予測対象リンクの交通情報１７が入力
される毎に、領域のＮ個の交通情報と予測対象リンクの
Ｎ個の交通情報を読み出し、予測対象リンクの交通情報
の予測を行い、予測情報１０を出力する。予測の具体的
な方法としては、自己回帰法やニューラルネットワーク
を適用できる。

【００２５】図３を参照すると、本発明の第３の実施形
態の交通情報予測装置は選択部２１と領域交通情報算出
部２２₁₁，２２₁₂，・・・，２２₉₁，２２₉₂と、記憶部
２３ ₁₁，２３₁₂，・・・，２３₉₁，２３₉₂と記憶部２４
と予測部２５で構成されている。

【００２６】本実施形態は、図４に示すような予測対象
リンクを含む中心領域のリンクと中心領域の周りの８個
の周辺領域の各リンクを、第１の実施の形態により分類
し、中心領域と各周辺領域の領域の交通情報をこの分類
毎に求め、これらと予測対象リンクの交通情報より予測
対象リンクの交通情報を予測するものである。

【００２７】選択部２１は図２の選択部１１と同様にリ
ンクの交通情報６とリンク番号８と分類番号９を入力
し、リンク番号８と分類番号９に応じた交通情報２
６₁₁，２６ ₁₂（中心領域の分類毎のリンクの交通情
報）、２６₂₁，２６₂₂〜２６₉₁，２６₉₂（周辺領域の分
類毎のリンクの交通情報）、予測対象リンクの交通情報
２７を出力する。

【００２８】領域交通情報算出部２２₁₁，２２₁₂，・・
・，２２₉₁，２２₉₂はそれぞれ交通情報２６₁₁，２
６₁₂，・・・，２６₉₁，２６₉₂を入力し、図２中の領域
交通情報算出部１２₁，１２₂と同様にして領域の交通情
報２８₁₁，２８₁₂，・・・，２８ ₉₁，２８₉₂を算出し、
それぞれ記憶部２３₁₁，２３₁₂，・・・，２３₉₁，２３
₉₂へ出力する。

【００２９】記憶部２３₁₁，２３₁₂，・・・，２３₉₁，
２３₉₂はそれぞれ領域の交通情報２８₁₁，２８₁₂，・・
・，２８₉₁，２８₉₂の現在から過去Ｎ個の値を記憶し、
領域交通情報算出部２２₁₁，２２₁₂，・・・，２２₉₁，
２２₉₂からそれぞれ領域交通情報２８₁₁，２８₁₂，・・
・，２８₉₁，２８₉₂が入力される毎に、最も古いＮ番目
の領域の交通情報を破棄して、領域の交通情報を更新す
る。

【００３０】記憶部２４は予測対象リンクの交通情報２
７を現在から過去Ｎ個の値を記憶し、選択部２１から予
測対象リンクの交通情報２７が入力される毎に、最も古
いＮ番目の予測対象リンクの交通情報を破棄して、予測
対象リンクの交通情報を更新する。

【００３１】予測部２５は記憶部２３₁₁，２３₁₂，・・
・，２３₉₁，２３₉₂と記憶部２４にそれぞれ新たな領域
の交通情報２８₁₁，２８₁₂，・・・，２８₉₁，２８₉₂、
予測対象リンクの交通情報２７が入力される毎に、領域
のＮ個の交通情報２８₁₁，２８₁₂，・・・，２８₉₁，２
８₉₂と予測対象リンクのＮ個の交通情報２７を読み出
し、図２中の予測部１５と同様にして予測対象リンクの
交通情報を予測し、予測情報１０を出力する。

【００３２】図５は図２中の予測部１５の一例を示す構
成図である。図３中の予測部２５も同様である。

【００３３】保持回路５１₁〜５１_Nは記憶部１３₁から
の情報を保持し、係数器５２₁₁₁〜５２₁₁₃，５２₁₂₁〜
５２₁₂₃，・・・，５２_1N1〜５２_1N3へ出力するととも
に、加算器５３₁または隣接する保持回路から情報を受
け取ると、それまで保持していた情報を他の隣接する保
持回路へ出力するとともに、受信した情報を係数器５２
₁₁₁〜５２₁₁₃，５２₁₂₁〜５２₁₂₃，・・・，５２_1N1〜
５２_1N3へ入力する。係数器５２₁₁₁〜５２₁₁₃，５２₁₂₁
〜５２₁₂₃，・・・，５２_1N1〜５２_1N3は保持回路５１
₁₁〜５１_1Nの情報を係数（Ｋ₁₁₁〜Ｋ₁₁₃，Ｋ₁₂₁〜
Ｋ₁₂₃，・・・，Ｋ_1N1〜Ｋ_1N3）倍して出力する、加算
器５３₁は各係数器５２₁₁₁〜５２_1N1，５２₂₁₁〜５２
_2N1，・・・，５２₃₁₁〜５２_3N1の出力を加算して予測
情報５４₁として出力する。

【００３４】保持回路５１₂〜５１_2N，係数器５２₂₁₁〜
５２₂₁₃，５２₂₂₁〜５２₂₂₃，・・・，５２_2N1〜５２
_2N3，加算器５３₂，予測情報５４₂は記憶部１３₂に対応
し、保持回路５１_M1〜５１_3N，係数器５２₃₁₁〜５
２₃₁₃，５２₃₂₁〜５２_3N3，・・・，５２_3N1〜５
２_3N3，加算器５３₃，予測情報５４₃は記憶部１４に対
応する。

【００３５】係数器５２₁₁₁〜５２_1N3，５２₂₁₁〜５２
_2N3，・・・，５２₃₁₁〜５２_3N3の係数Ｋ₁₁₁〜Ｋ_1N3，
Ｋ₂₁₁〜Ｋ_2N3，・・・，２₃₁₁〜Ｋ_3N3は、それぞれの予
測情報５４₁，５２₂，・・・，５４₃の値と実際の情報
の値と２乗誤差が最小となるように予め定めておく。こ
のようにすることにより、交通情報の入力間隔をＴとす
ると、記憶部１３₁，１３₂，１４より情報を受け取る
と、時間Ｔ後の予測情報５４₁〜５４₃が算出される。こ
の予測された情報５４₁〜５４₃を保持回路５１₁₁，５１
₂₁，５１₃₁へ入力することにより、時間２Ｔ後の予測情
報５１₁〜５１₃が出力される。以下これを繰り返して交
通情報を予測できる。

【００３６】図６参照すると、本発明の第４の実施形態
の交通情報予測装置は入力装置３１と記憶装置３２₁，
３２₂，３３と出力装置３４と記録媒体３５とデータ処
理装置３６で構成されている。

【００３７】入力装置３１はリンクの交通情報６、リン
ク番号８、分類番号９を入力するためのものである。記
憶装置３２₁，３２₂，３３はそれぞれ図２中の記憶部１
３₁，１３₂，１４に対応する。出力装置３４は予測情報
１０が出力されるディスプレイ、プリンタ等である。記
録媒体３５は図２中の選択部１１、領域交通情報算出部
１２₁，１２₂、予測部１５の各処理からなる交通情報予
測プログラムを記録した、フロッピィ・ディスク、ＣＤ
−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ等の記録媒体
である。データ処理装置３６は記録媒体３５から交通情
報予測プログラムを読み込んで実行するＣＰＵである。

【００３８】図７を参照すると、本発明の第５の実施形
態の交通情報予測装置は入力装置４１と記憶装置４
２₁₁，４２₁₂，・・・，４２₉₁，４２₉₂，４３と出力装
置４４と記録媒体４５とデータ処理装置４６で構成され
ている。

【００３９】入力装置４１はリンクの交通情報６、リン
ク番号８、分類番号９を入力するためのものである。記
憶装置４２₁₁，４２₁₂，・・・，４２₉₁，４２₉₂，４３
はそれぞれ図３中の記憶部２３₁₁，２３₁₂，・・・，２
３₉₁，２３₉₂，２４に対応する。出力装置４４は予測情
報１０が出力されるディスプレイ、プリンタ等である。
記録媒体４５は図３中の選択部２１、領域交通情報算出
部２２₁₁，２２₁₂，・・・，２２₉₁，２２₉₂、予測部２
５の各処理からなる交通情報予測プログラムを記録し
た、フロッピィ・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディ
スク、半導体メモリ等の記録媒体である。データ処理装
置４６は記録媒体４５から交通情報予測プログラムを読
み込んで実行するＣＰＵである。

【００４０】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
リンクを簡便に分類でき、かつ複数に変化する交通情報
を効率良く、かつ精度良く予測できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態の交通情報予測装置の
構成図である。

【図２】本発明の第２の実施形態の交通情報予測装置の
構成図である。

【図３】本発明の第３の実施形態の交通情報予測装置の
構成図である。

【図４】第３の実施形態における中心領域と周辺領域を
示す図である。

【図５】図２中の予測部１５の一例を示す構成図であ
る。

【図６】本発明の第４の実施形態の交通情報予測装置の
構成図である。

【図７】本発明の第５の実施形態の交通情報予測装置の
構成図である。

【図８】領域の例を示す図である。

【符号の説明】

１ 切替部 ２，３ 累積部 ４ 比較部 ５ 予測部 ６ リンクの交通情報 ７ 時刻情報 ８ リンク番号 ９ 分類番号 １０ 予測情報 １１ 選択部 １２₁，１２₂ 領域交通情報算出部 １３₁，１３₂，１４ 記憶部 １５ 予測部 １６₁，１６₂ 分類毎のリンクの交通情報 １７ 予測対象リンクの交通情報 １８₁，１８₂ 領域交通情報 ２１ 選択部 ２２₁₁，２２₁₂，・・・，２２₉₁，２２₉₂ 領域交通
情報算出部 ２３₁₁，２３₁₂，・・・，２３₉₁，２３₉₂，２４ 記
憶部 ２５ 予測部 ２６₁₁，２６₁₂ 中心領域の分類毎のリンクの交通情
報 ２６₂₁，２６₂₂，・・・，２６₉₁，２６₉₂ 周辺領域
の分類毎のリンクの交通情報 ２７ 予測対象リンクの交通情報 ２８₁₁，２８₁₂，・・・，２８₉₁，２８₉₂ 領域交通
情報 ３１，４１ 入力装置 ３２₁，３２₂，３３，４２₁₁，４２₁₂，・・・，４
２₉₁，４２₉₂，４３ 記憶装置 ３４，４４ 出力装置 ３５，４５ 記録媒体 ３６，４６ データ処理装置

フロントページの続き (72)発明者 堀越 力 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 鈴木 智 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日 本電信電話株式会社内 (56)参考文献 特開 平10−79094（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−17098（ＪＰ，Ａ) 特開 平10−124791（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−4795（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−287965（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−73595（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−98794（ＪＰ，Ａ) 特公 平３−3280（ＪＰ，Ｂ２) 特許2709177（ＪＰ，Ｂ２) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G08G 1/00 - 1/16

Claims (6)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】交通情報予測装置が予測対象リンクの交通
   情報を予測する方法であって、 切替手段が、予測対象リンクを含む領域のリンクの交通
   情報とその時間情報を入力し、該交通情報を、該時間情
   報に基づき、あらかじめ定められた時間帯毎に出力する
   切替手順と、 前記時間帯毎に設けられた複数の累積手段が、それぞ
   れ、前記切替手段から出力された当該時間帯のリンクの
   交通情報をリンク毎に累積する累積手順と、 分類手段が、前記累積手段の各々に累積されている交通
   情報をリンク毎に読み出し、該読み出された各交通情報
   を比較した結果に基づきリンクを分類し、該分類に応じ
   た分類番号をリンク毎に出力する分類手順と、 選択手段が、前記分類番号とリンクの交通情報とを入力
   し、前記領域に含まれるリンクの交通情報を選択して出
   力するとともに、予測対象リンクの交通情報を出力する
   選択手順と、 前記分類番号毎に設けられた複数の領域交通情報算出手
   段が、それぞれ、前記選択手段から出力された前記領域
   に含まれる当該分類番号のリンクの交通情報を入力し、
   該交通情報から領域の交通情報を算出する領域交通情報
   算出手順と、 前記各領域交通情報算出手段毎に設けられた複数の領域
   交通情報記憶手段が、それぞれ、対応する前記領域交通
   情報算出手段で算出された領域の交通情報を現在から過
   去複数個記憶する領域交通情報記憶手順と、 予測対象リンク交通情報記憶手段が、前記予測対象リン
   クの交通情報を現在から過去複数個記憶する予測対象リ
   ンク交通情報記憶手順と、 予測手段が、前記複数の領域交通情報記憶手段と前記予
   測対象リンク交通情報記憶手段にそれぞれ新たな交通情
   報が入力される毎に、これら領域交通情報記憶手段と予
   測対象リンク交通情報記憶手段からそれぞれ前記複数個
   の交通情報を読み出し、該交通情報の全部または一部か
   ら予測対象リンクの交通情報を予測する予測手順とを有
   することを特徴とする交通情報予測方法。
2. 【請求項２】交通情報予測装置が予測対象リンクの交通
   情報を予測する方法であって、 切替手段が、予測対象リンクを含む領域である中心領域
   と該中心領域の周りの領域である周辺領域のリンクの交
   通情報とその時間情報を入力し、該交通情報を、該時間
   情報に基づき、あらかじめ定められた時間帯毎に出力す
   る切替手順と、 前記時間帯毎に設けられた複数の累積手段が、それぞ
   れ、前記切替手段から出力された当該時間帯のリンクの
   交通情報をリンク毎に累積する累積手順と、 分類手段が、前記累積手段の各々に累積されている交通
   情報をリンク毎に読み出し、該読み出された各交通情報
   を比較した結果に基づきリンクを分類し、該分類に応じ
   た分類番号をリンク毎に出力する分類手順と、 選択手段が、前記分類番号とリンクの交通情報とを入力
   し、前記領域に含まれるリンクの交通情報を選択して出
   力するとともに、予測対象リンクの交通情報を出力する
   選択手順と、 前記分類番号毎、前記領域毎に設けられた複数の領域交
   通情報算出手段が、それぞれ、前記選択手段から出力さ
   れた前記中心領域と前記周辺領域の各々について該領域
   に含まれる当該分類番号のリンクの交通情報を入力し、
   該交通情報から領域の交通情報を算出する領域交通情報
   算出手順と、 前記各領域交通情報算出手段毎に設けられた複数の領域
   交通情報記憶手段が、それぞれ、対応する前記領域交通
   情報算出手段で算出された領域の交通情報を現在から過
   去複数個記憶する領域交通情報記憶手順と、 予測対象リンク交通情報記憶手段が、前記予測対象リン
   クの交通情報を現在から過去複数個記憶する予測対象リ
   ンク交通情報記憶手順と、 予測手段が、前記複数の領域交通情報記憶手段と前記予
   測対象リンク交通情報記憶手段 にそれぞれ新たな交通情
   報が入力される毎に、これら領域交通情報記憶手段と予
   測対象リンク交通情報記憶手段からそれぞれ前記複数個
   の交通情報を読み出し、該交通情報の全部または一部か
   ら予測対象リンクの交通情報を予測する予測手順とを有
   することを特徴とする交通情報予測方法。
3. 【請求項３】予測対象リンクを含む領域のリンクの交通
   情報とその時間情報を入力し、該交通情報を、該時間情
   報に基づき、あらかじめ定められた時間帯毎に出力する
   切替手段と、前記時間帯毎に設けられ、それぞれ、前記切替手段から
   出力された当該 時間帯のリンクの交通情報をリンク毎に
   累積する複数の累積手段と、 前記累積手段の各々に累積されている交通情報をリンク
   毎に読み出し、該読み出された各交通情報を比較した結
   果に基づきリンクを分類し、該分類に応じた分類番号を
   リンク毎に出力する分類手段と、前記 分類番号とリンクの交通情報とを入力し、前記領域
   に含まれるリンクの交通情報を選択して出力するととも
   に、予測対象リンクの交通情報を出力する選択手段と、前記 分類番号毎に設けられ、それぞれ、前記選択手段か
   ら出力された前記領域に含まれる当該分類番号のリンク
   の交通情報を入力し、該交通情報から領域の交通情報を
   算出する複数の領域交通情報算出手段と、 前記各領域交通情報算出手段毎に設けられ、それぞれ、
   対応する前記領域交通情報算出手段で算出された領域の
   交通情報を現在から過去複数個記憶する複数の領域交通
   情報記憶手段と、 前記予測対象リンクの交通情報を現在から過去複数個記
   憶する予測対象リンク交通情報記憶手段と、 前記複数の領域交通情報記憶手段と前記予測対象リンク
   交通情報記憶手段にそれぞれ新たな交通情報が入力され
   る毎に、これら領域交通情報記憶手段と予測対象リンク
   交通情報記憶手段からそれぞれ前記複数個の交通情報を
   読み出し、該交通情報の全部または一部から予測対象リ
   ンクの交通情報を予測する予測手段とを有することを特
   徴とする交通情報予測装置。
4. 【請求項４】予測対象リンクを含む領域である中心領域
   と該中心領域の周りの領域である周辺領域のリンクの交
   通情報とその時間情報を入力し、該交通情報を、該時間
   情報に基づき、あらかじめ定められた時間帯毎に出力す
   る切替手段と、前記時間帯毎に設けられ、それぞれ、前記切替手段から
   出力された当該 時間帯のリンクの交通情報をリンク毎に
   累積する複数の累積手段と、 前記累積手段の各々に累積されている交通情報をリンク
   毎に読み出し、該読み出された各交通情報を比較した結
   果に基づきリンクを分類し、該分類に応じた分類番号を
   リンク毎に出力する分類手段と、前記 分類番号とリンクの交通情報とを入力し、前記各領
   域に含まれるリンクの交通情報を選択して出力するとと
   もに、予測対象リンクの交通情報を出力する選択手段
   と、前記分類番号毎、前記領域毎に設けられ、それぞれ、前
   記選択手段から出力された前記中心領域と前記周辺領域
   の各々について該領域に含まれる 当該分類番号のリンク
   の交通情報を入力し、該交通情報から領域の交通情報を
   算出する複数の領域交通情報算出手段と、 前記各領域交通情報算出手段毎に設けられ、それぞれ、
   対応する前記領域交通情報算出手段で算出された領域の
   交通情報を現在から過去複数個記憶する複数の領域交通
   情報記憶手段と、 前記予測対象リンクの交通情報を現在から過去複数個記
   憶する予測対象リンク交通情報記憶手段と、 前記複数の領域交通情報記憶手段と前記予測対象リンク
   交通情報記憶手段にそれぞれ新たな交通情報が入力され
   る毎に、これら領域交通情報記憶手段と予測対象リンク
   交通情報記憶手段からそれぞれ前記複数個の交通情報を
   読み出し、該交通情報の全部または一部から予測対象リ
   ンクの交通情報を予測する予測手段とを有することを特
   徴とする交通情報予測装置。
5. 【請求項５】予測対象リンクを含む領域のリンクの交通
   情報とその時間情報を入力し、該交通情報を、該時間情
   報に基づき、あらかじめ定められた時間帯毎に出力する
   切替処理と、前記時間帯毎に実行され、それぞれ、前記切替処理で出
   力された当該 時間帯のリンクの交通情報をリンク毎に累
   積手段に累積する複数の累積処理と、 前記累積手段の各々に累積されている交通情報をリンク
   毎に読み出し、該読み出された各交通情報を比較した結
   果に基づきリンクを分類し、該分類に応じた分類番号を
   リンク毎に出力する分類処理と、前記 分類番号とリンクの交通情報とを入力し、前記領域
   に含まれるリンクの交通情報を選択して出力するととも
   に、予測対象リンクの交通情報を出力する選択処理と、前記 分類番号毎に実行され、それぞれ、前記選択処理で
   出力された前記領域に含まれる当該分類番号のリンクの
   交通情報を入力し、該交通情報から領域の交通情報を算
   出する複数の領域交通情報算出処理と、 前記各領域交通情報算出処理毎に設けられた複数の領域
   交通情報記憶手段に、それぞれ、対応する前記領域交通
   情報算出処理で算出された領域の交通情報を現在から過
   去複数個記憶する複数の領域交通情報記憶処理と、 予測対象リンク交通情報記憶手段に前記予測対象リンク
   の交通情報を現在から過去複数個記憶する予測対象リン
   ク交通情報記憶処理と、 前記複数の領域交通情報記憶手段と前記予測対象リンク
   交通情報記憶手段にそれぞれ新たな交通情報が入力され
   る毎に、これら領域交通情報記憶手段と予測対象リンク
   交通情報記憶手段からそれぞれ前記複数個の交通情報を
   読み出し、該交通情報の全部または一部から予測対象リ
   ンクの交通情報を予測する予測処理とをコンピュータに
   実行させるための交通情報予測プログラムを記録した記
   録媒体。
6. 【請求項６】予測対象リンクを含む領域である中心領域
   と該中心領域の周りの領域である周辺領域のリンクの交
   通情報とその時間情報を入力し、該交通情報を、該時間
   情報に基づき、あらかじめ定められた時間帯毎に出力す
   る切替処理と、前記時間帯毎に実行され、それぞれ、前記切替処理で出
   力された当該 時間帯のリンクの交通情報をリンク毎に累
   積手段に累積する複数の累積処理と、 前記累積手段の各々に累積されている交通情報をリンク
   毎に読み出し、該読み出された各交通情報を比較した結
   果に基づきリンクを分類し、該分類に応じた分類番号を
   リンク毎に出力する分類処理と、前記 分類番号とリンクの交通情報とを入力し、前記各領
   域に含まれるリンクの交通情報を選択して出力するとと
   もに、予測対象リンクの交通情報を出力する選択処理
   と、前記分類番号毎、前記領域毎に実行され、それぞれ、前
   記選択処理で出力された前記中心領域と前記周辺領域の
   各々について該領域に含まれる 当該分類番号のリンクの
   交通情報を入力し、該交通情報から領域の交通情報を算
   出する複数の領域交通情報算出処理と、 前記各領域交通情報算出処理毎に設けられた複数の領域
   交通情報記憶手段に、それぞれ、対応する前記領域交通
   情報算出処理で算出された領域の交通情報を現在から過
   去複数個記憶する複数の領域交通情報記憶処理と、 予測対象リンク交通情報記憶手段に前記予測対象リンク
   の交通情報を現在から過去複数個記憶する予測対象リン
   ク交通情報記憶処理と、 前記複数の領域交通情報記憶手段と前記予測対象リンク
   交通情報記憶手段にそれぞれ新たな交通情報が入力され
   る毎に、これら領域交通情報記憶手段と予測対象リンク
   交通情報記憶手段からそれぞれ前記複数個の交通情報を
   読み出し、該交通情報の全部または一部から予測対象リ
   ンクの交通情報を予測する予測処理とをコンピュータに
   実行させるための交通情報予測プログラムを記録した記
   録媒体。