JP5969957B2 - 列車混雑度予測システム、及び列車混雑度予測方法 - Google Patents

Description

本発明は、列車混雑度予測システム、及び列車混雑度予測方法に関する。

従来、列車車内の混雑度を計測して利用者に提示する仕組みとして、例えばホームドアに設置したセンサで流出入の人数を計測して乗車人数を推定する方法など、各種手段が提案されている。例えば特開２０１２−１０１６４０号公報（特許文献１）には、「可動ホーム柵のゲート管理機能を利用して、車両の大幅な改造を伴うことなく、さらには次列車を待つ乗客と次々列車を待つ乗客とを区別できる列車混雑情報サービスシステムを提供する。」と記載されている。

また到着予定の列車の現時点以降の混雑度を予測する方法については、例えば特開２００６−１８８１５０号公報（特許文献２）に開示されている。特許文献２には、「データベース化した過去のデータを参照して同一時期の乗車率を統計的に予測し、更に利用時期の条件により補正するようにして、正確な乗車率の予測データを迅速に利用者に提供すること。」と記載されている。特許文献２によれば、特定の列車に着目し当該列車の区間毎の乗車率をあらかじめデータベースに保存しておき、当該列車の混雑実績を引き出すと共に当日の当該列車の混雑状況を計測することで、今後通過する区間毎の乗車率を予測する機能を備えることが示されている。

特開２０１２−１０１６４０号公報 特開２００６−１８８１５０号公報

駅ホームで列車の到着を待っている鉄道利用者にとって、これから乗車予定の列車内の乗車人員の入れ替わり予測（これを以下では「列車内人員回転率」と称する）を知ることは、当該列車を快適に利用できるかどうかという判断につながる情報を得られる点で有益である。例えばある利用者が比較的長距離を乗車する場合でかつ途中経路上に大きなターミナル駅がある場合、ターミナル駅でほとんどの乗客が入れ替わると、利用者は吊革のある場所へ移動できたり、座席へ着座できたりする等、より快適な乗車状況を獲得することができる。しかし、特許文献２のシステムを応用して鉄道利用者に混雑度を表示する場合、鉄道利用者は到着予定列車に乗車した場合の各駅間の列車混雑度を知ることはできるが、列車内人員のうち、どの駅でどれだけの割合の乗客が乗降により入れ替わるか、は知ることができなかった。これは、各駅における利用者乗降に伴う列車内人員回転率を把握して利用者に提示する仕組みとなっていないためであると考えられる。

本発明は、鉄道利用者に対して、列車内の混雑度だけでなく、駅における利用者の乗降による乗客の入れ替わりに関する情報である列車内人員回転率を提供することにより、利用者の利便性、快適性を向上させることができる列車混雑度予測システム、及び列車混雑度予測方法を提供することを一つの目的としている。

上記の、及び他の課題を解決するために、本発明の一つの態様は、列車内の混雑度を予測し表示するための列車混雑度予測システムであって、プロセッサとメモリとを備えて構成され、前記列車の運行路線上にある各駅について、発車する前記列車に関する列車情報と、発車時刻とを格納している各駅時刻表格納部と、各前記列車について、その列車情報と各駅の発車時刻とを格納している列車運行計画格納部と、各前記列車の停車駅ごとの乗降実績を格納している各駅列車乗降実績格納部と、混雑度を表示する駅である表示駅に関して現在時刻を条件として直近に到着する列車である到着列車を前記各駅時刻表格納部から取得し、取得した前記到着列車に関して前記列車運行計画格納部から当該到着列車の停車駅を取得し、前記到着列車の各前記停車駅についての乗降実績を前記各駅列車乗降実績格納部から取得し、各前記停車駅について、前記乗降実績から当該停車駅における乗客の降車人数と乗車人数とから導かれる乗客入れ替わりの度合いを示す指標である列車内人員回転率を、前記表示駅から各前記停車駅までの各区間について算出し、各前記列車ごとに表示する混雑予測表示部とを備えている列車混雑度予測システムである。

また、本発明の他の態様は、列車内の混雑度を予測し表示するための列車混雑度予測システムであって、プロセッサとメモリとを備えて構成され、前記列車の運行路線上にある各駅について、発車する前記列車に関する列車情報と、発車時刻とを格納している各駅時刻表格納部と、各前記列車について、その列車情報と各駅の発車時刻とを格納している列車運行計画格納部と、各前記列車の停車駅ごとの乗降実績を格納している各駅列車乗降実績格納部と、自列車の列車情報と現在時刻とを条件として、自列車の停車駅を前記列車運行計画格納部から取得し、自列車の各前記停車駅についての乗降実績を前記各駅列車乗降実績格納部から取得し、各前記停車駅について、前記乗降実績から当該停車駅における乗客の降車人数と乗車人数とから導かれる乗客入れ替わりの度合いを示す指標である列車内人員回転率を、自列車の次の停車駅である次駅から以降の各前記停車駅までの各区間について算出し、自列車内に表示する列車内混雑予測表示部とを備えている列車混雑度予測システムである。

さらに、本発明の他の態様は、列車内の混雑度を予測し表示するための列車混雑度予測方法であって、プロセッサとメモリとを有するコンピュータが、前記列車の運行路線上にある各駅について、発車する前記列車に関する列車情報と、発車時刻とを各駅時刻表情報として格納し、各前記列車について、その列車情報と各駅の発車時刻とを列車運行計画情報として格納し、各前記列車の停車駅ごとの乗降実績を各駅列車乗降実績情報として格納し、混雑度を表示する駅である表示駅に関して現在時刻を条件として直近に到着する列車である到着列車を前記各駅時刻表情報から取得し、取得した前記到着列車に関して前記列車運行計画情報から当該到着列車の停車駅を取得し、前記到着列車の各前記停車駅についての乗降実績を前記各駅列車乗降実績情報から取得し、各前記停車駅について、前記乗降実績から当該停車駅における乗客の降車人数と乗車人数とから導かれる乗客入れ替わりの度合いを示す指標である列車内人員回転率を、前記表示駅から各前記停車駅までの各区間について算出し、各前記列車ごとに表示する列車混雑度予測方法である。

本発明によれば、鉄道利用者に対して、列車内の混雑度だけでなく、駅における利用者の乗降による乗客の入れ替わりに関する情報である列車内人員回転率を提供することにより、利用者の利便性、快適性を向上させることができる列車混雑度予測システム、及び列車混雑度予測方法を提供することが可能となる。

図１は、本実施形態の列車混雑度予測システム１の構成図の例を示す図である。 図２は、本実施形態の列車混雑度予測システム１で用いられるコンピュータ１０のハードウェア構成を例示する図である。 図３は、各駅時刻表情報テーブル１１０の構成例を示す図である。 図４は、列車運行計画情報テーブル１２０の構成例を示す図である。 図５は、各駅列車乗降実績情報テーブル１３０の構成例を示す図である。 図６は、表示駅情報テーブル２１０の構成例を示す図である。 図７は、到着列車情報テーブル２２０の構成例を示す図である。 図８は、混雑予測情報テーブル２３０の構成例を示す図である。 図９は、混雑予測演算部２４４等が実行する混雑予測処理のフローチャートの例である。 図１０は、混雑予測結果表示部２４５が実行する混雑予測結果表示処理のフローチャートの例である。 図１１は、駅構内表示装置３００による列車混雑予測結果の表示例を示す図である。 図１２は、列車の乗降情報を反映した列車混雑度予測システム１の変形例の構成図である。 図１３は、列車重量情報テーブル５１０の構成例を示す図である。 図１４は、列車の運行情報を反映した列車混雑度予測システム１の変形例の構成図である。 図１５は、列車運行状況情報テーブル１４０の構成例を示す図である。 図１６は、列車位置情報テーブル６１０の構成例を示す図である。 図１７は、本実施形態における、列車内に混雑予測装置７００を備えた列車混雑度予測システム１の構成図の例である。 図１８は、列車内表示装置８００による列車混雑予測結果の表示例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について、添付図面を用いて説明する。

まず、本発明の一実施形態による実施例１に係る列車混雑度予測システム１について説明する。図１は、本実施例の列車混雑度予測システム１の構成例を示す図である。列車混雑度予測システム１は、鉄道会社等の鉄道運営事業体（以下簡単のため「鉄道会社」という）が、保有する路線で運行される各列車について、当該列車が停車する各駅において、走行路線に沿った混雑予測結果を利用者に表示するためのシステムである。図１に示すように、列車混雑度予測システム１は、情報配信サーバ１００、混雑予測表示装置２００、駅構内表示器３００、及び通信ネットワーク４００を備えて構成される。なお、混雑予測表示装置２００と駅構内表示器３００とが、混雑予測表示部を構成する。

情報配信サーバ１００は、混雑予測表示装置２００によって実行される、後述の混雑予測演算処理、及び混雑予測結果表示処理のために必要となる各種データを保持しているコンピュータである。情報配信サーバ１００は通常鉄道会社の本社、情報処理センタ等に設置されるが、データ保全、システムとしてのロバスト性の観点から、分散処理構成が採用されることもある。情報配信サーバ１００として用いることができるコンピュータ１０のハードウェア構成の一例を図２に示している。

コンピュータ１０は、データ演算処理を実行するＭＰＵ（MicroProcessing Unit）、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサ１１、プロセッサ１１の演算処理に用いられるプログラム、データ等を記憶する主記憶装置であって、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶デバイスを有するメモリ１２、プロセッサ１１が使用するプログラム等を格納する、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶デバイスを有する補助記憶装置１３、利用者からの入力データを受け付けるためのキーボード、マウス、タッチパネル等の入力デバイスを含む入力装置１４、データ出力を行うためのディスプレイデバイス、音声出力デバイス等を含む出力装置１５、外部の通信ネットワーク４００とのデータ入出力インタフェースとして機能する、ＮＩＣ（Network Interface Card）等を含む通信インタフェース１６、及び以上の各機能要素間を通信可能に接続する内部バス１７を備えている。なお、コンピュータ１０の構成としては、図２に例示した以外に、適宜の構成を採用することができる。

図１の情報配信サーバ１００は、後述する混雑予測表示装置２００が利用するデータを格納している各駅時刻表情報テーブル１１０（各駅時刻表格納部）、列車運行計画情報テーブル１２０（列車運行計画格納部）、及び各駅列車乗降実績情報テーブル１３０（各駅列車乗降実績格納部）を備える。また、情報配信サーバ１００は、前記各テーブルの格納データを管理するための情報管理部１４０と、混雑予測表示装置２００からのデータ送信要求を処理するとともに、前記各テーブルに格納されているデータを混雑予測表示装置２００に送信する機能を有する情報送受信部１５０とを備えている。情報管理部１４０は、運転時刻表の改正、日々の運行状況に伴う運転時刻の修正等を反映させるべく、入力装置１４等からのデータ入力に基づいて各テーブルの格納データを管理する機能を備えているプログラムである。情報送受信部１５０は、情報配信サーバ１００と混雑予測表示装置２００との間でデータ入出力処理を行う透過的な要素であるので、以下のシステム１の動作説明においては特に言及しないものとする。

次に、情報配信サーバ１００が有する各テーブルについて説明する。図３に各駅時刻表情報テーブル１１０の構成例を、図４に列車運行計画情報テーブル１２０の構成例を、図５に各駅列車乗降実績情報テーブル１３０の構成例をそれぞれ示している。これらのテーブルは、情報配信サーバ１００の補助記憶装置１３に格納されており、混雑予測表示装置２００によって実行される混雑予測演算処理に用いられる。

まず、各駅時刻表情報テーブル１１０について説明する。各駅時刻表情報テーブル１１０は、鉄道会社の路線上にある各駅において、路線別、方面別に列車の発車時刻を記録しているテーブルである。図３に例示する本実施例の各駅時刻表情報テーブル１１０には、表示駅名１１１、路線名１１２、進行方向１１３、発車時刻１１４、列車番号１１５、終点駅名１１６、及び運行種別１１７の各項目が互いに関連付けられて記録されている。表示駅名１１１は、混雑予測結果を表示する対象の駅を相互に識別可能な形態（図３の例では具体的な駅名）で記録している。路線名１１２は、混雑予測結果を表示する路線名を、相互に識別可能な形態（図３の例では具体的な路線名）で記録している。進行方向は、混雑予測結果を表示する列車の進行方向を表示駅から目的とする方向の駅名で記録している。発車時刻１１４は、混雑予測結果表示対象の列車の発車時刻を記録している。列車番号１１５は、混雑予測結果表示対象の列車を識別するための列車番号を記録している。終点駅名１１６は、混雑予測結果表示対象の列車の終点駅名を記録している。運行種別１１７は、対応する列車番号１１５で特定される列車の運行種別が「普通」等と記録される。例えば、図３に例示する各駅時刻表情報テーブル１１０では、左側のコラムに、「Ａ３駅において、Ａ線Ａ１０駅方面行きの列車は、８時３分に発車するＡ１０駅行き５５０１普通列車である」ことが記録されている。各駅時刻表情報テーブル１１０には、各駅を発着する列車の発車時刻が、路線別、行き先方面別に全て記録されている。

次に、列車運行計画情報テーブル１２０について説明する。列車運行計画情報テーブル１２０は、運行されるすべての列車ごとに、その発着駅と発車時刻とを記録したテーブルであり、全列車についての運行図表（ダイヤグラム）のデータをテーブル形式で保持しているといえる。図４に例示する本実施例の列車運行計画情報テーブル１２０には、列車番号１２１、発着駅１２２、及び発車時刻１２３の各項目が、互いに関連付けられて記録されている。列車番号１２１は各列車を相互に識別するための識別符号である。発着駅１２２、発車時刻１２３には、対応する列車番号１２１で特定される列車の発着駅と発車時刻がすべて記録される。図４の例では、図３で例示したＡ線のＡ１駅からＡ１０駅まで運行される５５０１普通列車の例が示されている。

次に、各駅列車乗降実績情報テーブル１３０について説明する。各駅列車乗降実績情報テーブル１３０は、各駅を発車するすべての列車について、過去に計測された統計的な乗降実績に基づく乗降人員を記録しており、混雑予測表示装置２００が混雑予測演算処理を実行する際の基礎データとなる。図５に例示している本実施例の各駅列車乗降実績情報テーブル１３０には、駅名１３１、路線名１３２、進行方向１３３、曜日区分１３４、発車時刻１３５、サンプル数１３６、平均到着間隔１３７、到着人数実績１３８、降車人数実績１３９１、及び乗車人数実績１３９２の各項目が互いに関連付けられて記録されている。駅名１３１、路線名１３２、進行方向１３３、及び発車時刻１３５の各項目は、各駅時刻表情報テーブル１１０における表示駅名１１１、路線名１１２、進行方向１１３、及び発車時刻１１４の各項目と同様である。曜日区分１３４は、対象の記録が平日の記録であるか休日の記録であるかの区別を、例えば平日と土休とに区分して記録する。サンプル数１３６は、記録されている乗降実績を算出するのに用いたサンプル数である。平均到着間隔１３７は、対応する駅名１３１、路線名１３２、進行方向１３３で特定される列車の到着時間間隔の前記サンプルに基づく平均値を記録している。到着人数実績１３８、降車人数実績１３９１、及び乗車人数実績１３９２は、それぞれ、対応する駅名１３１を発車する路線名１３２、進行方向１３３、発車時刻１３５で特定される列車について、曜日区分１３４により平日、休日それぞれに何人の利用者が到着し、そのうち何人が降車し、何人が乗車したかを実績値として記録している。各駅列車乗降実績情報テーブル１３０の記録は、所定のタイミングで情報管理部１４０を通じて改定することにより、混雑予測の精度をより高めるように管理される。また、後述する列車重量変化のモニタにより最新の乗降実績を適時反映させる構成とすることもできる。

ここで、図１の列車混雑度予測システム１の構成に戻ると、情報配信サーバ１００は、通信ネットワーク４００によって混雑予測表示装置２００と通信可能に接続されている。通信ネットワーク４００は、列車混雑度予測システム１において必要なデータ通信を行うことができる専用線等の適宜の通信回線を用いることができる。

次に、混雑予測表示装置２００について説明する。混雑予測表示装置２００は、列車混雑度予測システム１が運用される鉄道会社線の各駅、あるいは主要駅に設置されるコンピュータであり、情報配信サーバ１００と同様に、図２に例示した構成を有するコンピュータによって構成することができる。図１には、煩雑さを避けるために混雑予測表示装置２００が１セットのみ図示されているが、実際には少なくとも混雑予測表示サービスを実施する駅数分が設置される。

図１に例示する混雑予測表示装置２００は、表示駅情報テーブル２１０、到着列車情報テーブル２２０、混雑予測情報テーブル２３０の各テーブルを備える。各テーブルの詳細については後述する。また、混雑予測表示装置２００は、到着列車検索部２４１、停車駅取得部２４２、停車駅乗降実績取得部２４３、混雑予測演算部２４４、混雑予測結果表示部２４５の各データ処理ブロックを有する。到着列車検索部２４１は、表示駅情報テーブル２１１に記録されている条件に従って、情報配信サーバ１００の各駅時刻表情報テーブル１１０から、表示駅に到着予定の到着列車情報を取得する。停車駅取得部２４２は、到着列車情報を条件として、情報配信サーバ１００の列車運行計画情報テーブル１２０から、到着列車が停車する各駅の停車駅情報および発車時刻を取得する。停車駅乗降実績取得部２４３は、停車駅情報と発車時刻を条件として、情報配信サーバ１００の各駅列車乗降実績情報テーブル１３０から、停車駅列車乗降実績情報を取得する。混雑予測演算部２４４は、取得した停車駅列車乗降実績情報に基づいて、列車内人員回転率を含む混雑予測情報を生成する。混雑予測結果表示部２４５は、混雑予測情報から表示データを生成して駅構内表示装置３００に送信する。これらのデータ処理ブロックはコンピュータプログラムであり、混雑予測表示装置２００を構成するコンピュータ１０の補助記憶装置１３にあらかじめ格納され、データ処理実行時にプロセッサ１１によりメモリ１２に読み出されて実行される。これらのデータ処理ブロックの具体的な動作については後述する。

混雑予測表示装置２００はさらに情報送受信部２５０を備える。情報送受信部２５０は、情報配信サーバ１００の情報送受信部１５０と同様に、混雑予測表示装置２００と通信ネットワーク４００との間でのデータ送受信機能を管理する。また、混雑予測表示装置２００には駅構内表示装置３００が接続されている。駅構内表示装置３００は液晶表示デバイス、ＬＥＤ表示デバイス等の適宜の表示デバイスを有し、混雑予測表示装置２００が生成した混雑予測情報を規定のフォーマットに従って表示する。なお、駅構内表示装置３００は、混雑予測表示装置２００と一体に構成してもよい。

次に、混雑予測表示装置２００に格納される各テーブルについて説明する。図６に表示駅情報テーブル２１０の構成例を、図７に到着列車情報テーブル２２０の構成例を、図８に混雑予測情報テーブル２３０の構成例を、それぞれ示している。表示駅情報テーブル２１０は、この表示駅情報テーブル２１０が設定されている混雑予測表示装置２００が担当する駅、路線、方面別の識別情報を記録している。図６に例示する本実施例の表示駅情報テーブル２１０には、表示駅名２１１、路線名２１２、及び進行方向２１３の各項目が互いに関連付けられて記録されている。混雑予測表示装置２００は、この表示駅情報テーブル２１０に記録されている識別情報に基づいて、情報配信サーバ１００から混雑予測に必要な情報を取得する。

到着列車情報テーブル２２０には、混雑予測表示装置２００が担当する表示駅の発着番線に到着する全列車の情報が、到着列車検索部２４１が情報配信サーバ１００の各駅時刻表情報テーブル１１０から取得する情報に基づいて記録されている。図７に例示する本実施例の到着列車情報テーブル２２０には、列車番号２２１、到着駅２２２、到着時刻２２３、及び終点駅２２４の各項目が互いに関連付けられて記録されている。図７の到着列車情報テーブル２２０はＡ３駅のＡ路線Ａ１０駅方面に設置されている混雑予測表示装置２００に設定されているものと想定しているから、到着駅２２２の項目にはＡ３駅と記録されている。到着時刻２２３、終点駅２２４は、対応する列車番号２２１によって特定される列車について各駅時刻表情報テーブル１１０から取得される。

混雑予測情報テーブル２３０には、混雑予測演算部２４４によって算出された混雑予測情報が記録される。図８に例示する本実施例の混雑予測情報テーブル２３０には、列車番号２３１、表示駅２３２、停車駅２３３、延べ乗車人数２３４、平均到着人数２３５、平均乗車率２３６、及び列車内人員回転率２３７の各項目が互いに関連付けられて記録されている。図８の混雑予測情報テーブル２３０はＡ３駅のＡ線Ａ１０駅方面に設置されている混雑予測表示装置２００に設定されているものを想定しているから、表示駅２３２にはＡ３駅と記録されている。また、列車番号２３１によって特定される列車について、情報配信サーバ１００の列車運行計画情報テーブル１２０から取得した次の停車駅２３３、各駅列車乗降実績情報テーブル１３０の記録に基づいて算出した延べ乗車人数２３４、平均到着人数２３５、平均乗車率２３６、及び列車内人員回転率２３７が記録される。混雑予測情報の生成処理については、処理フロー例を参照して後述する。

次に、本実施例の混雑予測表示装置２００の動作について説明する。図９に、混雑予測演算処理のデータ処理フロー例を示している。図９に例示する混雑予測演算処理は、主として混雑予測表示装置２００に設けられている到着列車検索部２４１、停車駅取得部２４２、停車駅乗降実績取得部２４３、及び混雑予測演算部２４４によって実行される。混雑予測演算処理は、混雑予測情報テーブル２３０の記録データ、すなわち駅構内表示装置３００により表示すべき到着列車の混雑予測情報を生成するために実行される。このため、混雑予測演算処理は、混雑予測表示装置２００が設置されている表示駅の各路線、各方面別に、次列車到着前のタイミングで実行される。このタイミングは、例えば表示駅の列車着発状況を監視している列車運行制御装置等から取得することができる。あるいは、一日の運行開始後、すなわち始発列車到着前に、一日分の到着列車情報を取得してあらかじめ全列車についての混雑予測演算を実行して混雑予測情報テーブル２３０に記録しておいてもよい。

まず、上記のタイミングで混雑予測演算処理が開始されると（Ｓ９０１）、到着列車検索部２４１は、表示駅情報テーブル２１０と現在時刻とを条件として各駅時刻表情報テーブル１１０を検索し、その混雑予測表示装置２００が表示対象とすべき到着列車情報を取得して到着列車情報テーブル２２０に記録する（Ｓ９０２）。例えば、図６の表示駅情報テーブル２１０の内容により午前８時に混雑予測演算処理が実行されたとすると、到着列車情報テーブル２２０の５５０１列車に関する到着情報が得られる。なお、後述する表示例のように、駅構内表示装置３００において先発列車と次発列車についての混雑予測結果を表示する場合には、現在時刻から２本先までの情報を取得しておけばよい。

次に、停車駅取得部２４２が、到着列車情報テーブル２２０の内容を条件として、情報配信サーバ１００の列車運行計画情報テーブル１２０を検索し、到着列車が表示駅以降に停車する各駅の停車駅情報および発車時刻を取得する（Ｓ９０３）。次いで、停車駅乗降実績取得部２４３は、その停車駅情報と発車時刻とを条件として、情報配信サーバ１００の各駅列車乗降実績情報テーブル１３０を検索し、停車駅列車乗降実績情報を取得する（Ｓ９０４）。取得する停車駅乗降実績情報には、情報配信サーバ１００の各駅列車乗降実績情報テーブル１３０に記録されている、到着人数実績１３８、降車人数実績１３９１、乗車人数実績１３９２が含まれる。なお、各駅列車乗降実績情報テーブル１３０に記録されている曜日区分１３４により、混雑予測演算処理を実行している曜日に合致する乗降実績情報を取得することができる。

次に、混雑予測演算部２４４は、表示駅と次の停車駅との間の各駅の到着人数実績を、平均到着人数２３５として混雑予測情報テーブル２３０に記録する（Ｓ９０５）。例えば図８の例では、平均到着人数２３５は２７００人であり、これは、図５の各駅列車乗降実績情報テーブル１３０の到着人数実績１３９１に記録されている２７００人の数値を引き当てることができる。次いで、混雑予測演算部２４４は、表示駅と次の停車駅との間の各駅の乗車人数実績から延べ乗車人数を算出し、混雑予測情報テーブル２３０に記録する（Ｓ９０６）。延べ乗車人数は、表示駅から次の停車駅までの間に該当列車にあらたに乗車してくる乗客の延べ人数を示している。図５に例示する各駅列車乗降実績情報テーブル１３０の、Ａ３駅発車時刻が０８：０３に該当する列車では、乗車人数実績１３９２として９００人と記録されている。これは、該当列車について、Ａ３駅では実績として９００人が乗車することを示している。したがって、Ａ３駅の次駅であるＡ４駅を次の停車駅とする、図８の５５０１列車では、延べ乗車人数２３４はそのまま９００人となる。一方、図８に例示するように、同じ５５０１列車について、停車駅をＡ１０駅としてみると、例えばＡ３駅〜Ａ９駅までの各乗車人員実績の積算として、３５００人が延べ乗車人数２３４として記録されている。

次いで、混雑予測演算部２４４は、算出した平均到着人数２３５と延べ乗車人数２３４とから列車内人員回転率２３７を算出して混雑予測情報テーブル２３０に記録する（Ｓ９０７）。列車内人員回転率２３７は、（延べ乗車人数÷平均到着人数）で定義され、各停車駅までに乗車する延べ人数に対して、各駅でどれくらいの割合の人数が降車するかを示す指標である。例えばある停車駅における列車内人員回転率が１００％であるとすると、混雑予測情報表示駅からその停車駅までに乗車した人数と同数の乗客がその停車駅までに降車することを表す。この場合、その停車駅において乗客がかなりの割合で入れ替わることになるので、表示駅で乗車する乗客は、その停車駅において座席を確保したりしてより快適な車内環境を得ることが期待できることになる。図８に例示する混雑予測情報テーブル２３０では、５５０１列車について、Ａ３駅から次の停車駅であるＡ４駅まででは、列車内人員回転率２３７は、９００÷２７００＝約３３％となり、Ａ４駅ではあまり乗客が入れ替わらないことが予想される。一方、同じ５５０１列車で、停車駅をＡ１０駅とすると、列車内人員回転率は１４０％となっているため、Ａ３駅からＡ１０駅までの間では、延べ乗車人数を超える数の乗客が降車することが予想されるため、途中のいずれかの駅で座席を確保したりできる可能性が高いことが予想される。

また、混雑予測演算部２４４は、平均到着人数２３５から表示対象の列車が次の停車駅に到着する時点での平均乗車率２３６を算出して混雑予測情報テーブル２３０に記録する（Ｓ９０８）。平均乗車率２３６の算出に使用される一列車あたりの乗車定員（例えば座席定員）は、例えば対応する列車ごとに各駅列車乗降実績情報テーブル１３０に記録しておくことができる。図８の例では、Ａ４駅において、乗車定員１０００人として平均到着人数２３５が２７００人であるから、平均乗車率は２７０％となる。

以上で次の停車駅についての混雑予測情報を混雑予測情報テーブル２３０に記録した後、混雑予測演算部２４４は、処理を行った停車駅が対象列車の終点であるかを判定する（Ｓ９０９）。その停車駅が終点であると判定した場合（Ｓ９０９、Ｙｅｓ）、混雑予測演算部２４４は、そのまま混雑予測演算処理を終了する（Ｓ９１１）。その停車駅が終点でないと判定した場合（Ｓ９０９、Ｎｏ）、混雑予測演算部２４４は、該当列車の次の停車駅を到着列車情報テーブル２２０から抽出して設定し（Ｓ９１０）、Ｓ９０４の停車駅乗降実績取得以降の処理を実行する。

以上の混雑予測演算処理によれば、特定の路線を運行するある列車について、駅間の混雑率だけでなく、途中の停車駅における乗客の入れ替わりの度合いを示す指標である列車内人員回転率が利用者に対して提示されるので、利用者は列車内の混雑度だけでなくいずれかの駅で列車が空きそうかどうかをある程度予測することができるため、より快適な車内環境が期待される列車を選択することが可能となる。

次に、以上の混雑予測演算処理によって得られた混雑予測情報テーブル２３０を用いて、表示駅にて混雑予測情報を表示する処理である混雑予測演算結果表示処理について説明する。図１０に、本実施例の混雑予測演算結果表示処理フローの一例を示している。図１０の混雑予測演算結果表示処理は、混雑予測表示装置２００の混雑予測結果表示部２４５によって実行される。混雑予測結果表示部２４５は、例えば到着列車情報テーブル２２０に記録されている列車到着時刻に関する情報に基づいて、あるいは表示駅等に設置されている列車運行制御装置がモニタしている実際の列車到着状況に基づいて、処理を開始する（Ｓ１００１）。

混雑予測結果表示部２４５は、到着列車情報テーブル２２０に記録されている直近の到着列車情報を取得し（Ｓ１００２）、表示駅の次の停車駅を決定する（Ｓ１００３）。次いで、混雑予測結果表示部２４５は、混雑予測情報テーブル２３０を参照して、表示駅から決定された停車駅までに該当する平均乗車率２３６、及び列車内人員回転率２３７を取得して、駅構内表示装置３００に表示する（Ｓ１００４）。

次に、混雑予測結果表示部２４５は、現在設定されている停車駅が該当列車の終点であるかを判定し（Ｓ１００５）、終点でないと判定した場合（Ｓ１００５、Ｎｏ）、該当列車の次の停車駅を停車駅として設定し（Ｓ１００７）、Ｓ１００４以降の処理を実行する。現在設定されている停車駅が該当列車の終点であると判定した場合（Ｓ１００５、Ｙｅｓ）、混雑予測結果表示部２４５はそのまま混雑予測演算結果表示処理を終了する（Ｓ１００６）。

次に、図１０の混雑予測演算結果表示処理による駅構内表示装置３００での混雑予測表示例について説明する。図１１は、駅構内表示装置３００による混雑予測表示例である。図１１の例では、駅構内表示装置３００は、Ａ３駅を表示駅とした場合を示しており、到着列車の発車時刻、行き先、運行種別を表示し、それに対して各停車駅までの所要時間、平均乗車率、列車内人員回転率の各項目を表示している。図１１の上段の例では、Ａ３駅をＡ１０方面に向けて８時３分に発車する普通列車について、次の停車駅であるＡ４駅までの所要時間が５分、平均乗車率が２７０％、列車内人員回転率が３３％となっている。ここで、所要時間は、例えば情報配信サーバ１００の列車運行計画情報テーブル１２０から求めることができる。また、平均乗車率、列車内人員回転率は、混雑予測情報テーブル２３０から取得することができる。

図１０に示した混雑予測演算結果表示処理は、演算ループ１回の処理で図１１の対象列車の一行分の表示データ（図１１の例では８時３分発の列車についての当駅−Ａ４駅間の混雑予測情報）を生成して表示する。対象列車について、図１０の演算ループを対象列車の終点まで順次反復して実行することで、例えば図１１の８時３分発列車の表示駅（当駅）からＡ４駅ないしＡ１０駅までの混雑予測結果を表示することができる。なお、図１１の表示例では、表示駅（当駅）からＡ４、Ａ５、Ａ１０各駅までの混雑予測を表示しているが、このような実際の混雑予測をどの停車駅について表示するかは、具体的な混雑予測演算結果表示処理の設計段階において適宜決定することができる。

以上の本実施例における混雑予測演算結果表示処理によれば、利用者は駅構内表示装置３００の混雑予測結果表示を参照することで、乗車しようとしている列車が今後どの程度の混雑率で運行されるかに加え、途中停車駅でどの程度の乗客の入れ替えが予想されるかを知ることができるので、利用者自身のスケジュールに合わせて、多少混雑していても目的地への到着が早い列車を利用するか、時間はかかっても途中駅で多数の乗客が降車するため座席を確保できる可能性が高い列車を利用するか、といった個人の都合に応じた最適の列車を選択するための支援を行うことができる。

なお、本実施例で算出される列車内人員回転率のデータは、各路線の列車運行管理を行っているオペレータに提供することができる。その場合、オペレータは、なんらかの障害によってダイヤ通りの運行ができない状況で運転整理を実施するとき、運転整理実施後の各列車内の快適度合いを列車内人員回転率から勘案することが可能である。これにより、従来よりも列車内の混雑度を抑制し、顧客満足度の高い運転整理を実現することができる。

また、本実施例で算出される列車内人員回転率のデータは、列車内に広告を掲出している広告会社に提供することもできる。その場合、広告会社は列車乗客の入れ替わりの度合いを示す指標である列車内人員回転率データに基づいて、特定の駅区間における列車内ディスプレイの広告への接触人数を区間毎に把握することができるようになり、より効果的な広告掲載時間割を設定し広告価値を向上することが可能となる。

次に、本実施形態の第２実施例による列車混雑度予測システム１について説明する。図１２に、本実施例の列車混雑度予測システム１の構成例を示している。本実施例の列車混雑度予測システム１は、第１実施例のシステムに対して、列車情報装置５００の構成及び情報配信サーバ１００の乗降情報更新部１６０の構成を加えている点が異なるので、以下、この異なる構成に関して説明する。

列車情報装置５００は、列車混雑度予測システム１を導入している鉄道会社の路線上を運行される列車に設けられている、列車に関する種々のデータをモニタし、地上の情報配信サーバ１００に送信する機能を有するコンピュータである。図１２の例では、列車情報装置５００は、列車重量情報取得格納部５１０、乗降情報生成部５２０、及び情報送信部５５０を備えている。列車重量情報取得格納部５１０は、列車状態のモニタリング用として列車に設けられているセンサのうちで、列車重量を検知するセンサより列車重量データを取得して格納している。乗降情報生成部５２０は、列車重量情報取得格納部５１０に記録されている列車重量データに基づいて、その列車の到着人数、乗車人数、降車人数を算出する。情報送信部５５０は、例えば漏洩同軸ケーブル（ＬＣＸ）、無線等の通信回線を通じて、乗降情報生成部５２０によって生成されるレコードを情報配信サーバ１００に送信する。列車重量情報取得格納部５１０、乗降情報生成部５２０は、コンピュータプログラムとして実装される。

図１３に、列車重量情報取得格納部５１０に保持される列車重量情報テーブル５１１の構成例を示している。列車重量情報テーブル５１１は、列車番号５１１、計測時刻５１２、及び重量情報５１３の各項目を互いに関連付けて記録している。乗降情報生成部５２０は、列車重量情報テーブル５１１を参照することで、ある列車番号５１１で特定される列車について、経時的な列車重量の変化を取得することができる。この列車重量の変化に基づいて、乗降情報生成部５２０は、その列車の到着人数、乗車人数、降車人数を算出する。列車重量から乗降人数への換算は、例えば列車重量情報取得格納部５１０にあらかじめ格納しておいた自列車の車両重量と、乗客一人あたりの仮想重量（例えば６５ｋｇ）とを用いて行う。例えば図１３において、５５０１列車については、８時１分５０秒から８時３分までの間で、列車重量がいったん４０ｔ減少し、次いで５ｔ増加したことが記録されている。この場合、５５０１列車の運行計画と対比させることで、例えばＡ３駅に到着したときの到着人数が３７０ｔ÷６５ｋｇ＝約５７００人であり、まず４０ｔ÷６５ｋｇ＝約６２０人が降車し、次いで５ｔ÷６５ｋｇ＝８０人が乗車したことが推定される。

一方、情報配信サーバ１００の乗降情報更新部１６０は、列車情報装置５００の乗降情報生成部５２０からの情報を受信するコンピュータプログラムとして実装されている。乗降情報更新部１６０は、列車情報装置５００から列車番号、到着人数、乗車人数、及び降車人数を受け取ると、各駅列車乗降実績情報テーブル１３０に記録されているサンプル数１３６を基に加重平均演算を行い、各駅列車乗降実績情報テーブル１３０に実績情報として記録されている到着人数実績１３８、降車人数実績１３９１、乗車人数実績１３９２の記録を更新する。本実施例の構成によれば、各駅列車乗降実績の精度が向上し、混雑予測演算部２４４による混雑予測演算処理結果の精度も向上することが期待される。

次に、本実施形態の第３実施例の列車混雑度予測システム１について説明する。本実施例のシステム１は、第２実施例のシステム１に、列車の運行状況による影響を加味するための構成を加えている。図１４に、本実施例の列車混雑度予測システム１の構成例を示している。本実施例では、システム１に実施の列車の運行状況を取り込むため、列車運行管理装置６００から列車位置情報を取り込んでいる。また、情報配信サーバ１００には、列車位置情報に基づいて列車の運行状況を更新するための運行状況更新部１７０と、列車運行状況を格納する列車運行状況情報テーブル１４０とが追加されている。また、混雑予測表示装置２００の停車駅乗降実績取得部２４３と、混雑予測演算部２４４は、運行状況を加味した混雑予測を実行するために、それぞれ停車駅乗降実績取得拡張部２４３Ａと、混雑予測演算拡張部２４４Ａとして構成されている。なお、本実施例、及び後述の実施例４に関し、情報配信サーバ１００については、図示を簡明とするため、情報管理部１４０を省略しているが、一般に実施例１、２と同様に設けることができる。

列車運行管理装置６００は、通常路線ごとに設けられ、定時運行、あるいはダイヤ乱れ時の運転整理等のため、路線上の各列車の位置をリアルタイムでモニタしている。図１４に例示する列車運行管理装置６００は、各列車の位置が逐次追記更新される列車位置情報取得格納部６１０、列車の位置情報を情報配信サーバ１００へ送信する列車位置送信部６２０、及び情報送信部６５０を有する。列車位置情報取得格納部６２０の構成例を、図１５に示している。列車位置情報取得格納部６１０には、列車番号６１１、計測時刻６１２、及び列車位置６１３の各項目が互いに関連付けられて記録されている。列車位置情報取得格納部６１０の記録は、特定の列車が特定の時刻に路線上のどの地点にいるかを示しているので、この記録を用いて、情報配信サーバ１００の列車運行計画情報テーブル１２０に記録されている定時運行の運転状況と実際の運行状況の差異を求めることができる。列車位置送信部６２０が情報配信サーバ１００へ送信する列車位置情報には、列車位置情報取得格納部６１０から取得される列車番号、路線名、進行方向、到着駅、及び発車実時刻の各情報が含まれる。

情報配信サーバ１００の運行状況更新部１７０は、列車運行管理装置６００から列車位置情報を受け取ると、発車実時刻の記録に基づいて、複数の列車間の同一位置の到着時間間隔を計算し、列車運行状況情報テーブル１４０に記録する。図１６に、列車運行状況情報テーブル１４０の構成例を示している。列車運行状況情報テーブル１４０には、列車番号１４１、路線名１４２、進行方向１４３、到着駅１４４、発車実時刻１４５、及び到着間隔１４６の各項目が、互いに関連付けられて記録されている。

混雑予測表示装置２００の停車駅乗降実績取得拡張部２４３Ａは、停車駅乗降実績取得部２４３の処理に加え、情報配信サーバ１００の列車運行状況情報テーブル１４０に記録されている列車到着間隔１４６と、各駅列車乗降実績情報テーブル１３０に記録されている平均到着間隔１３７をそれぞれ取得して値の差を比較し、乗車人数実績１３９２の補正係数を算出する。例えば、列車運行計画に基づく平均到着間隔１３７が１８０秒（３分）であるのに対して、実際の運行状況に基づく列車到着間隔１４６が６分であったとすると、列車待ち時間が２倍になったことで列車待ちの利用者数も２倍になると推定し、乗車人数実績１３９２の補正係数を２と設定する。混雑予測演算拡張部２４４Ａは、乗車人数実績１３９２の補正係数を乗じて乗車人数予測を補正した後に列車内人員回転率２３７を算出し、混雑予測情報テーブル２３０に出力する。以上の運行状況更新処理を加味した構成によれば、実際の列車の運行状況に基づいてより精度の高い混雑予測演算が可能となり、利用者の利便性がより向上する。なお、本実施例の構成では、列車重量情報に基づく乗降実績の更新を行う第２実施例の構成に、列車運行状況に基づく乗車人数の補正を行う構成を追加しているが、第１実施例の基本構成に、本実施例の運行状況情報に基づく各駅乗降実績の補正を実施する構成を追加することもできる。

次に、本実施形態の第４実施例による列車混雑度予測システム１について説明する。本実施例では、列車混雑予測情報を駅構内ではなく、列車内部に表示する構成をとっている。図１７に、本実施例の列車混雑度予測システム１の構成例を示している。本実施例は、第３実施例の列車混雑度予測システム１において、混雑予測表示装置２００及び駅構内表示装置３００を、それぞれ列車内混雑予測表示装置７００及び列車内表示装置８００とし、情報配信サーバ１００に自列車に接続する他列車の混雑予測情報を表示するために用いる経路演算部１８０を追加したものである。経路演算部１８０は、列車内混雑予測表示装置７００から、目的駅と基準列車（自列車）とを条件として迂回経路演算要求を受けると、迂回経路を走る列車の列車番号と到着駅情報とを算出し列車内混雑予測表示装置７００に返す機能を有し、コンピュータプログラムとして実装される。本実施例では、列車内混雑予測表示装置７００と、後述する列車内表示装置８００とが列車内混雑予測表示部を構成する。

一方、列車内混雑予測表示装置７００は、概ね駅設置の混雑予測表示装置２００と同様の全体構成を有するが、表示駅情報テーブル２１０、到着列車情報テーブル２２０に代えて、自列車番号を保持する列車情報テーブル７１０、自列車の停車駅を保持する停車駅情報テーブル７２０を備える。また、列車内混雑予測表示装置７００は、混雑予測表示装置２００と異なり、列車内停車駅乗降実績取得部２４３と、迂回経路検索部２４６を備える。混雑予測結果は、混雑予測結果表示部２４５によって、列車内表示装置８００に表示される。列車内停車駅乗降実績取得部２４３Ａは、列車情報テーブル７１０から取得した自列車の列車番号と、停車駅情報テーブル７２０から取得した自列車の停車駅情報、及び現在時刻とを条件として情報配信サーバ１００の各駅列車乗降実績情報テーブル１３０を検索し、駅設置の列車混雑予測表示装置２００の表示駅に相当する次駅から、以降の各停車駅までの乗降実績を取得し、混雑予測演算部２４４で混雑予測情報を生成して混雑予測情報テーブル７３０に格納する。自列車に関する情報がキーになるという差異を別にすれば、処理手順は図９、図１０に例示した混雑予測演算・表示処理と同様の処理が実行される。

一方、列車内混雑予測表示装置７００の迂回経路検索部２４６は、自列車の現在位置から自列車の停車駅へ到達する別の経路である迂回経路を運行される列車とその停車駅情報を取得する機能を有し、コンピュータプログラムとして実装される。迂回経路検索部２４６は、情報配信サーバ１００の経路計算部１８０から迂回経路を通る他列車情報および他列車の到着駅情報を受け取り、列車情報テーブル７１０ならびに停車駅情報７２０に記録する。具体的には、迂回経路検索部２４６は、所定のタイミング、例えば一定時間ごと、あるいは駅到着時等のタイミングで、情報配信サーバ１００の経路演算部１８０に対して、自列車の列車番号と現在時刻とを条件として、迂回経路の取得要求を送信する。迂回経路取得要求を受けた経路演算部１８０は、各駅時刻表情報テーブル１１０、列車運行計画情報テーブル１２０を参照して、要求元の列車の現在位置から以後の各停車駅までについて、他路線を経由する迂回経路があるか検索し、迂回経路がある場合には当該迂回経路で利用される列車を取得して、迂回経路情報として迂回経路検索部２４６に返す。迂回経路検索部２４６は、受信した迂回経路情報に基づいて、列車情報テーブル７１０と停車駅情報テーブル７２０に該当情報を記録する。以下、列車内停車駅乗降実績取得部２４３Ａが、情報配信サーバ１００の各駅列車乗降実績情報テーブル１３０から駅構内の混雑予測演算部２４４と同様の必要情報を取得して各迂回経路の列車について混雑予測演算を実行し、各迂回経路の列車についての混雑予測結果が混雑予測情報テーブル７３０に記録される。

次に、列車内表示装置８００による列車内混雑予測表示例について説明する。列車内表示装置８００は、列車内混雑予測表示装置７００が混雑予測情報テーブル７３０に記録した自列車ならびに迂回経路を通る他列車の混雑予測情報を表示する。また、本実施例では、列車内表示装置８００は、自列車の現在位置、現在時刻、及び終点駅に関する情報をあわせて表示するように構成している。図１８に、本実施例の列車内表示装置８００による混雑予測結果表示の例を示している。図１８に例示されているように、列車内表示装置８００の上部のフィールドには、自列車の行き先、運行種別、現在位置（図１８の例では８時５分にＡ３駅を出発した状態）、現在時刻とともに、自列車の直近停車駅であるＡ３駅から以降の所定の停車駅までの所要時間、平均乗車率、列車内人員回転率の各項目が表示される。この表示内容は、図１１に例示した駅構内表示装置３００による表示内容と同様である。

一方、本実施例の列車内表示装置８００の下部のフィールドには、自列車の運行経路に対する迂回経路を通る他列車について、自列車との接続駅以降の迂回経路に沿った所定の停車駅までの混雑予測情報が表示される。図１８の例では、迂回経路検索部２４６から情報配信サーバ１００の経路演算部１８０への問い合わせ結果として、自列車の停車駅であるＡ５駅において、後続のＡ１０駅行きの快速列車に乗り換える経路と、Ａ５駅からＢ３駅を経由してＡ１０駅に到達する他路線を経由する経路とが見出されたことを示している。列車内表示装置８００には、これらの迂回経路についても、接続駅であるＡ５駅から接続列車ごとに、以降の所定の停車駅までの所要時間、平均乗車率、列車内人員回転率の各項目が表示される。

以上の本実施例における列車内混雑予測表示によれば、利用者は列車内表示装置８００の混雑予測結果表示を参照することで、乗車している列車が今後どの程度の混雑率で運行されるかに加え、途中停車駅でどの程度の乗客の入れ替えが予想されるかを知ることができるとともに、途中駅で接続する他列車についても同様の情報を得ることができるので、利用者自身のスケジュールに合わせて、そのまま乗車中の列車を利用するか、途中駅でより快適に利用可能と推定される他の列車に乗り換えるか、といった個人の都合に応じた最適の列車を選択するための支援を行うことができる。

以上説明した本発明の実施形態による列車混雑度予測システム１によれば、鉄道利用者に対して、列車内の混雑度だけでなく、駅における利用者の乗降による乗客の入れ替わりに関する情報である列車内人員回転率を提供することにより、利用者の利便性、快適性を向上させることができる。

１ 列車混雑度予測システム １００ 情報配信サーバ
１１０ 各駅時刻表情報テーブル １２０ 列車運行計画情報テーブル
１３０ 各駅列車乗降実績情報テーブル
１４０ 列車運行状況情報テーブル １５０ 情報送受信部
１６０ 乗降情報更新部 １７０ 運行状況更新部
１８０ 経路演算部 ２００ 混雑予測表示装置
２１０ 表示駅情報テーブル ２２０ 到着列車情報テーブル
２３０、７３０ 混雑予測情報テーブル
２４１ 到着列車検索部 ２４２ 停車駅取得部
２４３ 停車駅乗降実績取得部 ２４３Ａ 停車駅乗降実績取得拡張部
２４４、７４４ 混雑予測演算部
２４４Ａ 混雑予測演算拡張部 ２４５、７４５ 混雑予測結果表示部
２５０ 情報送受信部 ３００ 駅構内表示装置
４００ 通信ネットワーク ５００ 列車情報装置
５１０ 列車重量情報テーブル ５２０ 乗降情報生成部
５５０ 情報送信部 ６００ 列車運行管理装置
６１０ 列車位置情報取得格納部 ６２０ 列車位置送信部
６５０ 情報送信部 ７００ 列車内混雑予測表示装置
７１０ 列車情報テーブル ７２０ 停車駅情報テーブル
７４３Ａ 列車内停車駅乗降実績取得部
７４６ 迂回経路検索部 ８００ 列車内表示装置

Claims (9)

1. 列車内の混雑度を予測し表示するための列車混雑度予測システムであって、
   プロセッサとメモリとを備えて構成され、
   前記列車の運行路線上にある各駅について、発車する前記列車に関する列車情報と、発車時刻とを格納している各駅時刻表格納部と、
   各前記列車について、その列車情報と各駅の発車時刻とを格納している列車運行計画格納部と、
   各前記列車の停車駅ごとの乗降実績を格納している各駅列車乗降実績格納部と、
   混雑度を表示する駅である表示駅に関して現在時刻を条件として直近に到着する列車である到着列車を前記各駅時刻表格納部から取得し、
   取得した前記到着列車に関して前記列車運行計画格納部から当該到着列車の停車駅を取得し、
   前記到着列車の各前記停車駅についての乗降実績を前記各駅列車乗降実績格納部から取得し、各前記停車駅について、前記乗降実績から当該停車駅における乗客の降車人数と乗車人数とから導かれる乗客入れ替わりの度合いを示す指標である列車内人員回転率を、前記表示駅から各前記停車駅までの各区間について算出し、各前記列車ごとに表示する混雑予測表示部と、
   を備えている列車混雑度予測システム。
2. 請求項１に記載の列車混雑度予測システムであって、
   前記各駅列車乗降実績格納部は、各前記停車駅に到着する列車の平均乗客数を示す平均到着人数を格納しており、前記混雑予測表示部は、各前記停車駅に関して取得した前記乗降実績から、前記表示駅から各前記停車駅までの累積乗車人数を示す延べ乗車人数を算出し、前記延べ乗車人数を前記平均到着人数で除算することにより前記列車内人員回転率を算出し、
   前記混雑予測表示部は、各前記列車の座席定員数を保持しており、前記表示駅から各前記停車駅までの混雑率を、前記座席定員数に対する各前記停車駅への平均到着人数の割合として算出して表示し、
   各前記列車に設置されている列車重量情報取得格納部から取得する列車重量データの変化から、各前記列車の乗客人数、各前記停車駅での乗車人数及び降車人数を算出する乗降情報生成部と、前記乗降情報生成部から受信する各前記列車の乗客人数、各前記停車駅での乗車人数及び降車人数とを用いて、前記各駅列車乗降実績格納部の乗降実績を修正する乗降情報更新部を備え、
   各前記列車の列車位置を取得して格納する列車位置情報取得格納部と、前記列車位置情報取得格納部から各前記列車の列車位置を取得して送信する列車位置送信部と、各前記列車の実際の運行状況情報を格納する運行状況格納部と、前記列車位置送信部から受信する各前記列車の列車位置情報に基づいて、前記運行状況格納部に格納されている実際の発車時刻を更新する運行状況更新部とを備え、
   前記混雑予測表示部は、前記運行状況格納部から各前記列車の実際の運行間隔を取得し
   、その運行間隔に基づいて各前記停車駅における乗車人数を修正する、
   列車混雑度予測システム。
3. 請求項１に記載の列車混雑度予測システムであって、
   前記各駅列車乗降実績格納部は、各前記停車駅に到着する列車の平均乗客数を示す平均到着人数を格納しており、前記混雑予測表示部は、各前記停車駅に関して取得した前記乗降実績から、前記表示駅から各前記停車駅までの累積乗車人数を示す延べ乗車人数を算出し、前記延べ乗車人数を前記平均到着人数で除算することにより前記列車内人員回転率を算出する、列車混雑度予測システム。
4. 請求項１に記載の列車混雑度予測システムであって、
   前記混雑予測表示部は、各前記列車の座席定員数を保持しており、前記表示駅から各前記停車駅までの混雑率を、前記座席定員数に対する各前記停車駅への平均到着人数の割合として算出して表示する、列車混雑度予測システム。
5. 請求項１に記載の列車混雑度予測システムであって、
   各前記列車に設置されている列車重量情報取得格納部から取得する列車重量データの変化から、各前記列車の乗客人数、各前記停車駅での乗車人数及び降車人数を算出する乗降情報生成部と、前記乗降情報生成部から受信する各前記列車の乗客人数、各前記停車駅での乗車人数及び降車人数とを用いて、前記各駅列車乗降実績格納部の乗降実績を修正する乗降情報更新部を備えている、列車混雑度予測システム。
6. 請求項１に記載の列車混雑度予測システムであって、
   各前記列車の列車位置を取得して格納する列車位置情報取得格納部と、前記列車位置情報取得格納部から各前記列車の列車位置を取得して送信する列車位置送信部と、各前記列車の実際の運行状況情報を格納する運行状況格納部と、前記列車位置送信部から受信する各前記列車の列車位置情報に基づいて、前記運行状況格納部に格納されている実際の発車時刻を更新する運行状況更新部とを備え、
   前記混雑予測表示部は、前記運行状況格納部から各前記列車の実際の運行間隔を取得し、その運行間隔に基づいて各前記停車駅における乗車人数を修正する、列車混雑度予測システム。
7. 列車内の混雑度を予測し表示するための列車混雑度予測システムであって、
   プロセッサとメモリとを備えて構成され、
   前記列車の運行路線上にある各駅について、発車する前記列車に関する列車情報と、発車時刻とを格納している各駅時刻表格納部と、
   各前記列車について、その列車情報と各駅の発車時刻とを格納している列車運行計画格納部と、
   各前記列車の停車駅ごとの乗降実績を格納している各駅列車乗降実績格納部と、
   自列車の列車情報と現在時刻とを条件として、自列車の停車駅を前記列車運行計画格納部から取得し、
   自列車の各前記停車駅についての乗降実績を前記各駅列車乗降実績格納部から取得し、
   各前記停車駅について、前記乗降実績から当該停車駅における乗客の降車人数と乗車人数とから導かれる乗客入れ替わりの度合いを示す指標である列車内人員回転率を、自列車の次の停車駅である次駅から以降の各前記停車駅までの各区間について算出し、自列車内に表示する列車内混雑予測表示部と、
   を備えている列車混雑度予測システム。
8. 請求項７に記載の列車混雑度予測システムであって、
   自列車の前記停車駅と自列車の行き先との間に設定しうる迂回経路と当該迂回経路を通過する他列車の列車情報を、前記列車内混雑予測表示部から受信する自列車の列車情報と前記停車駅及び前記行き先とを条件として、前記各駅時刻表格納部及び前記列車運行計画格納部を参照して取得する経路演算部を備え、
   前記列車内混雑予測表示部は、前記経路演算部から受信した前記各他列車について、前記列車運行計画格納部から停車駅を取得し、各前記停車駅についての乗降実績を前記各駅列車乗降実績格納部から取得し、各前記停車駅について、前記乗降実績から当該停車駅における乗客の降車人数と乗車人数とから導かれる乗客入れ替わりの度合いを示す指標である列車内人員回転率を、自列車の次の停車駅である次駅から以降の各前記停車駅までの各区間について算出し、列車内に表示する列車混雑度予測システム。
9. 列車内の混雑度を予測し表示するための列車混雑度予測方法であって、
   プロセッサとメモリとを有するコンピュータが、
   前記列車の運行路線上にある各駅について、発車する前記列車に関する列車情報と、発車時刻とを各駅時刻表情報として格納し、
   各前記列車について、その列車情報と各駅の発車時刻とを列車運行計画情報として格納し、
   各前記列車の停車駅ごとの乗降実績を各駅列車乗降実績情報として格納し、
   混雑度を表示する駅である表示駅に関して現在時刻を条件として直近に到着する列車である到着列車を前記各駅時刻表情報から取得し、
   取得した前記到着列車に関して前記列車運行計画情報から当該到着列車の停車駅を取得し、
   前記到着列車の各前記停車駅についての乗降実績を前記各駅列車乗降実績情報から取得し、各前記停車駅について、前記乗降実績から当該停車駅における乗客の降車人数と乗車人数とから導かれる乗客入れ替わりの度合いを示す指標である列車内人員回転率を、前記表示駅から各前記停車駅までの各区間について算出し、各前記列車ごとに表示する、
   列車混雑度予測方法。

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