JP5080422B2 - プログラム、運行分析方法及び運行分析装置 - Google Patents
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Description
コンピュータを、
所定の運行計画に沿って各列車が実際に運行した時刻の実績データに基づいて、少なくとも各駅の遅延状態を依存関係の条件とした場合の当該条件に対する当該駅の遅延状態の取り得る確率を定めた条件付確率を統計処理により求めてベイジアンネットワークを作成する作成手段、
駅を選択する選択手段、
前記選択された駅での遅延状態を決定する遅延状態決定手段、
前記選択された駅の遅延状態を前記遅延状態決定手段により決定された遅延状態とした場合に、各駅の各遅延状態の取り得る確率を前記ベイジアンネットワークに基づいて推計する推計手段、
として機能させるためのプログラムである。
所定の運行計画に沿って各列車が実際に運行した時刻の実績データに基づいて、少なくとも各駅の遅延状態を依存関係の条件とした場合の当該条件に対する当該駅の遅延状態の取り得る確率を定めた条件付確率を統計処理により求めてベイジアンネットワークを作成する作成ステップと、
駅を選択する選択ステップと、
前記選択された駅での遅延状態を決定する遅延状態決定ステップと、
前記選択された駅の遅延状態を前記遅延状態決定ステップで決定された遅延状態とした場合に、各駅の各遅延状態の取り得る確率を前記ベイジアンネットワークに基づいて推計する推計ステップと、
を含む運行分析方法を構成しても良い。
所定の運行計画に沿って各列車が実際に運行した時刻の実績データに基づいて、少なくとも各駅の遅延状態を依存関係の条件とした場合の当該条件に対する当該駅の遅延状態の取り得る確率を定めた条件付確率を統計処理により求めてベイジアンネットワークを作成する作成手段と、
駅を選択する選択手段と、
前記選択された駅での遅延状態を決定する遅延状態決定手段と、
前記選択された駅の遅延状態を前記遅延状態決定手段により決定された遅延状態とした場合に、各駅の各遅延状態の取り得る確率を前記ベイジアンネットワークに基づいて推計する推計手段と、
を備えた運行分析装置を構成しても良い。
前記作成手段により作成されたベイジアンネットワークに基づいて当該駅での各遅延状態の取り得る確率を算出して当該駅の効用値を算出する効用値算出手段、
前記推計手段により推計された当該駅の各遅延状態の取り得る確率に基づいて当該駅の効用値を推計する効用値推計手段、
として前記コンピュータを更に機能させるためのプログラムを構成しても良い。
前記効用値算出手段により算出された効用値に対する、前記効用値推計手段により推計された効用値の差異に基づいて、所定の効用値変化表示を行う効用値変化表示手段として前記コンピュータを更に機能させるためのプログラムを構成しても良い。
前記選択手段に順番に一の駅を選択させ、選択させたそれぞれの一の駅について前記遅延状態決定手段、前記推計手段及び前記効用値推計手段を機能させて、前記効用値算出手段により算出された効用値の総合値に対する、前記効用値推計手段により推計された効用値の総合値の差異が所定の改善条件を満たす駅を選出する分析処理を実行する分析処理実行手段として前記コンピュータを更に機能させるためのプログラムを構成しても良い。
前記選択手段により選択された一の駅に基づいて効用値の評価対象駅範囲を設定する評価対象駅範囲設定手段として前記コンピュータを更に機能させ、
前記作成手段が、前記対象駅範囲のベイジアンネットワークを作成し、
前記分析処理実行手段が、前記評価対象駅範囲内の各駅のうちから前記改善条件を満たす駅を選出する、
ように前記コンピュータを機能させるためのプログラムを構成しても良い。
前記作成手段により作成されたベイジアンネットワークに基づいて当該駅での各遅延状態の取り得る確率を算出する実績確率算出手段、
前記実績確率算出手段により算出された遅延状態の取り得る確率に関する前記依存関係にある駅同士の変化度合と、前記推計手段により推計された遅延状態の取り得る確率に関する当該駅同士の変化度合との差異が所定条件を満たす駅を選出して識別表示する大差駅識別表示手段、
として前記コンピュータを更に機能させるためのプログラムを構成しても良い。
前記作成手段が、同一駅に発着する前後の列車間及び同一列車が発着する前後の駅間を依存関係とした場合の条件付確率を統計処理により求めてベイジアンネットワークを作成し、
前記推計手段が、各列車それぞれの各駅での各遅延状態の取り得る確率を推計する、
ように前記コンピュータを機能させるためのプログラムを構成しても良い。
前記作成手段が、各列車それぞれの各駅における到着及び出発を区別し、当該列車の当該駅の到着に係る条件付確率を、当該列車の前列車の当該駅の出発との関係、及び、当該列車の当該駅の前の駅の出発との関係を依存関係として算出するとともに、当該列車の当該駅の発車に係る条件付確率を、当該列車の前列車の当該駅の出発との関係、及び、当該列車の当該駅への到着との関係を依存関係として算出してベイジアンネットワークを作成するように前記コンピュータを機能させるためのプログラムを構成しても良い。
前記作成手段が、各列車それぞれの各駅までの所要時間を計算して、所定の標準所要時間に対する差異に基づいて、前後の駅間の遅延状態を依存関係とする条件付確率を算出してベイジアンネットワークを作成するように前記コンピュータを機能させるためのプログラムを構成しても良い。
本実施形態では、列車運行の分析モデルとして、運行実績に基づくベイジアンネットワーク(以下、「運行分析BN」という)を作成し、この運行分析BNを用いた列車の運行分析を行う。
第1実施例では、在来線の列車を想定した運行分析を行う。在来線を含む鉄道では、一般的に、列車は予め定められた列車ダイヤ(計画ダイヤ)に沿って運行され、列車それぞれが、計画ダイヤで規定される着発時刻を厳守することが重要視される。このため、第1実施例では、「列車の遅延」を「計画ダイヤを基準とした遅延」とするとともに、運行される各列車を区別して扱うことにする。
図1は、第1実施例における運行分析BNのグラフ構造の一例を示す図である。同図では、縦方向を駅、横方向を時刻tとして、A駅〜C駅の区間において1,2列車が運行する場合の運行分析BNを示している。なお、破線は、A駅〜C駅間の1,2列車それぞれの列車スジを表している。運行分析BNは、確率変数Xを表す確率ノードを、確率変数X間の因果関係(依存関係)の方向を示す有向アーク(リンク)でつないだ有向グラフ構造となっている。また、このグラフ構造は、アークを辿ったパスが循環しない非循環グラフである。
図11は、第1実施例における運行分析装置1の構成を示す図である。同図によれば、運行分析装置1は、例えばコンピュータで実現され、CPU10と、入力部20と、表示部30と、音出力部40と、通信部50と、記憶部60とを備えて構成される。
図29は、第1分析処理を説明するフローチャートである。なお、第1分析処理に先立ち、運行計画データ621及び運行実績データ622に基づく遅延データ623が生成されているものとする。同図によれば、CPU10は、先ず、例えば入力部20から入力されるユーザの選択指示に従って、ターゲットとする駅及び列車を決定する(ステップA1)。次いで、ターゲットを起点とする分析対象範囲を決定する(ステップA3)。
次に、第2実施例を説明する。第2実施例では、路面電車(道路上に敷設された軌道を走行する電車)を想定した運行分析を行う。路面電車は、在来線と比較して、駅(電停)間の距離や時間が短く、また、信号による停車等によって計画ダイヤを厳守した運転が難しい。また、利用者の観点からは、必ずしも計画ダイヤに沿った厳密な運行よりも、各駅での列車の運行間隔のばらつきが小さいことが望まれる。このため、第2実施例では、「列車の遅延」を「駅までの所要時間の遅延」とするとともに、運行される各列車を区別しないことにする。
図32は、第2実施例における運行分析BNのグラフ構造の一例を示す図である。同図では、縦方向を駅、横方向を時刻tとして、ある線区(始発駅であるA駅から終着駅であるZ駅)における運行分析BNのグラフ構造を示している。第2実施例では、列車を区別せず、各駅までの所要時間の遅延事象を確率変数Xとする。すなわち、確率ノードを、各駅での遅延を表す「駅ノード」とする。なお、本実施例では、ある駅までの「所要時間」を、始発駅の発時刻から該駅の発時刻までの時間とするが、該駅の着時刻までの時間としても良い。
図37は、第2実施例における運行分析装置2の構成を示す図である。同図によれば、運行分析装置2は、例えばコンピュータで実現され、CPU10と、入力部20と、表示部30と、音出力部40と、通信部50と、記憶部80とを備えて構成される。
824aそれぞれについて、条件とする遅延時分824bを対応つけて格納している。
図43は、運行分析処理を説明するフローチャートである。同図によれば、CPU10は、先ず、例えば入力部20から入力されるユーザの選択指示に従って、ターゲットとする駅を決定する(ステップD1)。
なお、本発明の適用可能な実施形態は、上述の実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能なのは勿論である。
例えば、上述した実施例では、運行分析BNにおいて1つの確率ノードの値を確定することにしたが、これを、2つ以上の確率ノードの値を確定することにしても良い。
また、上述の第2実施例は、ある駅で生じたと想定した遅延が、それ以前のどの駅での遅延に影響されているかを推測するため、運行分析基本BNにおいて、ターゲットの確率ノードを、該ターゲットの駅までの所要時間が“長い”ことを表す「状態C」とすることにしたが、これ以外の「状態A」或いは「状態B」と確定することにしても良い。この場合、ターゲットのノードを、該ターゲットの駅までの所要時間が“短い”を表す「状態A」と確定すると、作成された運行分析予測BNと運行分析基本BNとを比較することで、ターゲットの駅までの所要時間が短くなるのは、どの駅での所要時間が大きく影響しているかといったことを推測することができる。また、ターゲットのノードを、該ターゲットまでの所要時間がほぼ基準時間であることを表す「状態B」と確定すると、作成された運行分析予測BNと運行分析基本BNとを比較することで、ターゲットの駅までの所要時間がほぼ基準所要時間とおりとなるためには、どの駅での所要時間が大きく影響しているかといったことを推測することができる。
10 CPU
60 記憶部
610 運行分析プログラム
611 第1分析プログラム、612 第2分析プログラム
613 第3分析プログラム
621 運行計画データ、622 運行実績データ、623 遅延データ
624 着発因果関係テーブル、625 遅延状態設定テーブル
626 効用関数テーブル
627 第1分析データ
6271 ターゲットデータ
6272 運行分析BNデータ
6273 分析対象範囲データ、6274 グラフ構造データ
6275 CPTデータ、6276 確率分布データ
6277 分析結果データ
628 第2分析データ
6281 ターゲットリスト、6282 運行分析BNデータ
6283 分析結果データ
629 第3分析データ
6291 ターゲットデータ、6292 候補部分リスト
6293 運行分析BNデータ、6294 分析結果データ
2 運行分析装置(第2実施例)
80 記憶部
810 運行分析プログラム
821 運行計画データ、822 運行実績データ、823 所要時分データ
824 遅延状態設定テーブル
825 運行分析BNデータ
826 グラフ構造データ、827 CPTデータ、828 確率分布データ
Claims (11)
- コンピュータを、
所定の運行計画に沿って各列車が実際に運行した時刻の実績データに基づいて、少なくとも各駅の遅延状態を依存関係の条件とした場合の当該条件に対する当該駅の遅延状態の取り得る確率を定めた条件付確率を統計処理により求めてベイジアンネットワークを作成する作成手段、
駅を選択する選択手段、
前記選択された駅での遅延状態を決定する遅延状態決定手段、
前記選択された駅の遅延状態を前記遅延状態決定手段により決定された遅延状態とした場合に、各駅の各遅延状態の取り得る確率を前記ベイジアンネットワークに基づいて推計する推計手段、
として機能させるためのプログラム。 - 前記作成手段により作成されたベイジアンネットワークに基づいて当該駅での各遅延状態の取り得る確率を算出して当該駅の効用値を算出する効用値算出手段、
前記推計手段により推計された当該駅の各遅延状態の取り得る確率に基づいて当該駅の効用値を推計する効用値推計手段、
として前記コンピュータを更に機能させるための請求項1に記載のプログラム。 - 前記効用値算出手段により算出された効用値に対する、前記効用値推計手段により推計された効用値の差異に基づいて、所定の効用値変化表示を行う効用値変化表示手段として前記コンピュータを更に機能させるための請求項2に記載のプログラム。
- 前記選択手段に順番に駅を選択させ、選択させたそれぞれの駅について前記遅延状態決定手段、前記推計手段及び前記効用値推計手段を機能させて、前記効用値算出手段により算出された効用値の総合値に対する、前記効用値推計手段により推計された効用値の総合値の差異が所定の改善条件を満たす駅を選出する分析処理を実行する分析処理実行手段として前記コンピュータを更に機能させるための請求項2又は3に記載のプログラム。
- 前記選択手段により選択された駅に基づいて効用値の評価対象駅範囲を設定する評価対象駅範囲設定手段として前記コンピュータを更に機能させ、
前記作成手段が、前記評価対象駅範囲のベイジアンネットワークを作成し、
前記分析処理実行手段が、前記評価対象駅範囲内の各駅のうちから前記改善条件を満たす駅を選出する、
ように前記コンピュータを機能させるための請求項4に記載のプログラム。 - 前記作成手段により作成されたベイジアンネットワークに基づいて当該駅での各遅延状態の取り得る確率を算出する実績確率算出手段、
前記実績確率算出手段により算出された遅延状態の取り得る確率に関する前記依存関係にある駅同士の変化度合と、前記推計手段により推計された遅延状態の取り得る確率に関する当該駅同士の変化度合との差異が所定条件を満たす駅を選出して識別表示する大差駅識別表示手段、
として前記コンピュータを更に機能させるための請求項1〜3の何れか一項に記載のプログラム。 - 前記作成手段が、同一駅に発着する前後の列車間及び同一列車が発着する前後の駅間を依存関係とした場合の条件付確率を統計処理により求めてベイジアンネットワークを作成し、
前記推計手段が、各列車それぞれの各駅での各遅延状態の取り得る確率を推計する、
ように前記コンピュータを機能させるための請求項1〜6の何れか一項に記載のプログラム。 - 前記作成手段が、各列車それぞれの各駅における到着及び出発を区別し、当該列車の当該駅の到着に係る条件付確率を、当該列車の前列車の当該駅の出発との関係、及び、当該列車の当該駅の前の駅の出発との関係を依存関係として算出するとともに、当該列車の当該駅の発車に係る条件付確率を、当該列車の前列車の当該駅の出発との関係、及び、当該列車の当該駅への到着との関係を依存関係として算出してベイジアンネットワークを作成するように前記コンピュータを機能させるための請求項7に記載のプログラム。
- 前記作成手段が、各列車それぞれの各駅までの所要時間を計算して、所定の標準所要時間に対する差異に基づいて、前後の駅間の遅延状態を依存関係とする条件付確率を算出してベイジアンネットワークを作成するように前記コンピュータを機能させるための請求項1〜8の何れか一項に記載のプログラム。
- コンピュータが、
所定の運行計画に沿って各列車が実際に運行した時刻の実績データに基づいて、少なくとも各駅の遅延状態を依存関係の条件とした場合の当該条件に対する当該駅の遅延状態の取り得る確率を定めた条件付確率を統計処理により求めてベイジアンネットワークを作成する作成ステップと、
所与の選択駅での遅延状態を決定する遅延状態決定ステップと、
前記選択駅の遅延状態を前記遅延状態決定ステップで決定された遅延状態とした場合に、各駅の各遅延状態の取り得る確率を前記ベイジアンネットワークに基づいて推計する推計ステップと、
を実行する運行分析方法。
- 所定の運行計画に沿って各列車が実際に運行した時刻の実績データに基づいて、少なくとも各駅の遅延状態を依存関係の条件とした場合の当該条件に対する当該駅の遅延状態の取り得る確率を定めた条件付確率を統計処理により求めてベイジアンネットワークを作成する作成手段と、
駅を選択する選択手段と、
前記選択された駅での遅延状態を決定する遅延状態決定手段と、
前記選択された駅の遅延状態を前記遅延状態決定手段により決定された遅延状態とした場合に、各駅の各遅延状態の取り得る確率を前記ベイジアンネットワークに基づいて推計する推計手段と、
を備えた運行分析装置。
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JP2008283192A JP5080422B2 (ja) | 2008-11-04 | 2008-11-04 | プログラム、運行分析方法及び運行分析装置 |
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