JP5971828B1 - Ｏｄ交通量の実数推定方法、ｏｄ交通量の実数推定装置、ｏｄ交通量の実数推定プログラム、並びに情報記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】 容易な計算で少なくともゾーン別の発生交通量を安価に実数推定する。【解決手段】 ＯＤ交通量推定装置５０は、ＩＣＴデータから得られる域内及び域外に設定された複数のゾーン間のＯＤトリップのサンプルデータの入力に応じて、発生ゾーン別の各目的ゾーンへの目的地選択確率、ＯＤ交通の内内比率及びＯＤ交通の外内比率をそれぞれ決定する決定部１２と、域内のすくなとも２つの目的ゾーンの集中交通量の実数観測により得られた観測値のデータの入力に応答して、発生ゾーン別の複数の目的ゾーンへの目的地選択確率、内内比率及び前記外内比率と、入力された観測値のデータとに基づいて、観測が行われた少なくとも２つの目的ゾーンの集中交通量の推定値と観測値との残差の平方和を最小にする演算を行い、発生ゾーン別の発生交通量を推定する推定部１４と、を備える。【選択図】 図２

Description

本発明は、ＯＤ交通量の実数推定方法、ＯＤ交通量の実数推定装置、ＯＤ交通量の実数推定プログラム、並びに情報記録媒体に係り、特に、パーソントリップＯＤ交通量の実数推定又はバス交通あるいは鉄道交通における実数流動推定に好適なＯＤ交通量の実数推定方法、ＯＤ交通量の実数推定装置、ＯＤ交通量の実数推定プログラム、並びにＯＤ交通量の実数推定プログラムが記録された情報記録媒体に関する。

従来、ＯＤ（origin-destination：起終点）交通量を推定するための調査として、国土交通省所管の全国道路交通情勢調査（道路交通センサス調査）及びパーソントリップ調査などが行われている。

これらの調査では、ＯＤ交通量は、サンプル抽出によるアンケート調査に基づいて推定されており、調査作業が膨大であるにもかかわらず、収集データの質が低く、また多額の費用を要するという不都合がある。

そこで、かかる不都合を改善すべく、本願発明者（飯田）は、先にゾーン別の発生・集中交通量を高精度に推定する方法に想到し、これを「ゾーン別発生・集中交通量とＯＤ交通量の高精度推定方法」として提案した（特許文献１参照）。

また、本願発明者（飯田）は、広大対象地域（大規模道路網）への適用を目的として、大ゾーンの発生・集中交通量をその大ゾーンを代表するセントロイドで集約して扱う、より実用的で、高精度の大ゾーン間ＯＤ交通量の逆推定方法に想到し、これを「セントロイドを用いた大ゾーン間ＯＤ交通量逆推定方法及びプログラム」として、提案している（特許文献２参照）。この特許文献２では、道路ネットワークにおける自動車交通のＯＤ交通量および経路交通量をプローブカーデータ（車両走行軌跡データ）を用いて推定することを提案している。

しかしながら、プローブカーデータ（車両走行軌跡データ）を利用して精度の高い推定を行うためには、一定量以上の数のプローブカーデータによる各経路の選択回数データを取得する必要があるが、この取得のための費用が高額となってしまう。

特開２００７−１２８１２１号公報 特開２０１０−１９１８９０号公報

本発明の第１の態様によれば、決定手段が、ＩＣＴデータから得られる対象域内及び対象域外に設定された複数のゾーン間のＯＤ交通のサンプルデータに基づき、前記対象域内及び前記対象域外の発生ゾーン別の複数の目的ゾーンそれぞれへの目的地選択確率、前記対象域内の前記発生ゾーンからの発生交通量が前記対象域内のゾーンに目的地を持つ確率であるＯＤ交通の内内比率及び前記対象域外の前記発生ゾーンからの発生交通量が前記対象域内のゾーンに目的地をもつ確率であるＯＤ交通の外内比率をそれぞれ得ることと、前記対象域内の少なくとも２つの目的ゾーンの集中交通量を実数観測することと、推定手段が、前記発生ゾーン別の前記目的ゾーンへの目的地選択確率、前記内内比率及び前記外内比率と、前記少なくとも２つの目的ゾーンの前記集中交通量の観測値のデータとに基づいて、前記観測が行われた前記少なくとも２つの目的ゾーンの前記集中交通量の推定値と観測値との残差の平方和を最小にする演算を行い、前記発生ゾーン別の発生交通量を推定することと、を含むＯＤ交通量の実数推定方法が、提供される。

これによれば、ＩＣＴデータから得られるゾーン間のＯＤ交通のサンプルデータが用いられるため、このサンプルデータは、精度が高く、必要に応じて随時入手が可能で、その費用も経済的である。また、対象域内の最低２つのゾーン、例えば一部の主要ゾーンのみの集中交通量を実数観測することにより、ＩＣＴデータを用いて、各ゾーンの発生交通量（実数）を推定することが可能になる。さらに、経路を考慮する必要がなく、計算も容易に実行できる。

本発明の第２の態様によれば、決定手段が、ＩＣＴデータから得られる対象域内及び対象域外に設定された複数のゾーン間のＯＤ交通のサンプルデータに基づき、前記対象域内及び前記対象域外の発生ゾーン別の複数の目的ゾーンそれぞれへの目的地選択確率、前記対象域内の前記発生ゾーンからの発生交通量が前記対象域内のゾーンに目的地を持つ確率であるＯＤ交通の内内比率及び前記対象域外の前記発生ゾーンからの発生交通量が前記対象域内のゾーンに目的地をもつ確率であるＯＤ交通の外内比率をそれぞれ得ることと、前記対象域内の少なくとも１つの目的ゾーンの集中交通量を実数観測することと、推定手段が、前記発生ゾーン別の前記目的ゾーンへの目的地選択確率、前記内内比率及び前記外内比率と、前記少なくとも１つの目的ゾーンの前記集中交通量の観測値と、前記対象域内及び前記対象域外の発生ゾーンによる発生交通量のサンプル値の相対比率とに基づいて、前記観測が行われた前記少なくとも１つの目的ゾーンの前記集中交通量の推定値と観測値とを近似させる残差項と、前記ゾーン別の発生交通量の推定値を、前記発生ゾーン別の発生交通量の推定値総和に対する前記サンプル値相対比率のゾーン別の発生交通量の推定値に近似させる残差項と、の重み付け平均値を、最小にする演算を行い、前記発生ゾーン別の発生交通量を推定することと、を含むＯＤ交通量の実数推定方法が、提供される。

これによれば、ＩＣＴデータから得られるゾーン間のＯＤ交通のサンプルデータが用いられるため、このサンプルデータは、精度が高く、必要に応じて随時入手が可能で、その費用も経済的である。また、対象域内の最低１つのゾーン、例えば１つの主要ゾーンのみの集中交通量を実数観測することにより、ＩＣＴデータを用いて、各ゾーンの発生交通量（実数）を推定することが可能になる。さらに、経路を考慮する必要がないとともに、１つの主要ゾーンのみの集中交通量を実数観測すれば足りるので、第１の態様に係るＯＤ交通量の実数推定方法に比べて集中交通量の実数観測のための労力の負担等が軽減される。

本発明の第３の態様によれば、ＩＣＴデータから得られる対象域内及び対象域外に設定された複数のゾーン間のＯＤ交通のサンプルデータの入力に応じて、前記対象域内及び前記対象域外の発生ゾーン別の複数の目的ゾーンそれぞれへの目的地選択確率、前記対象域内の前記発生ゾーンの発生交通量が前記対象域内のゾーンに目的地を持つ確率であるＯＤ交通の内内比率及び前記対象域外の前記発生ゾーンからの発生交通量が前記対象域内のゾーンに目的地をもつ確率であるＯＤ交通の外内比率をそれぞれ決定する決定手段と、前記対象域内の少なくとも２つの目的ゾーンの集中交通量の実数観測により得られた観測値のデータの入力に応答して、前記発生ゾーン別の前記目的ゾーンへの目的地選択確率、前記内内比率及び前記外内比率と、入力された前記観測値のデータとに基づいて、前記観測が行われた前記少なくとも２つの目的ゾーンの前記集中交通量の推定値と観測値との残差の平方和を最小にする演算を行い、前記発生ゾーン別の発生交通量を推定する推定手段と、を備えるＯＤ交通量の実数推定装置が、提供される。

本発明の第４の態様によれば、ＩＣＴデータから得られる対象域内及び対象域外に設定された複数のゾーン間のＯＤ交通のサンプルデータの入力に応じて、前記対象域内及び前記対象域外の発生ゾーン別の複数の目的ゾーンそれぞれへの目的地選択確率、前記対象域内の前記発生ゾーンの発生交通量が前記対象域内のゾーンに目的地を持つ確率であるＯＤ交通の内内比率及び前記対象域外の前記発生ゾーンからの発生交通量が前記対象域内のゾーンに目的地をもつ確率であるＯＤ交通の外内比率をそれぞれ決定する決定手段と、前記対象域内の少なくとも１つの目的ゾーンの集中交通量の実数観測により得られた観測値のデータの入力に応答して、前記発生ゾーン別の前記目的ゾーンへの目的地選択確率、前記内内比率及び前記外内比率と、前記少なくとも１つの目的ゾーンの前記集中交通量の観測値と、前記対象域内及び前記対象域外の発生ゾーンによる発生交通量のサンプル値の相対比率とに基づいて、前記観測が行われた前記少なくとも１つの目的ゾーンの前記集中交通量の推定値と観測値とを近似させる残差項と、前記発生ゾーン別の発生交通量の推定値を、前記発生ゾーン別の発生交通量の推定値総和に対する前記サンプル値の相対比率のゾーン別の発生交通量の推定値に近似させる残差項と、の重み付け平均値を、最小にする演算を行い、前記発生ゾーン別の発生交通量を推定する推定手段と、を備えるＯＤ交通量の実数推定装置が、提供される。

本発明の第５の態様によれば、第１及び第２の態様のいずれかに係る方法を、コンピュータに実行させるためのＯＤ交通量の実数推定プログラムが、提供される。

本発明の第６の態様によれば、第５の態様に係る実数推定プログラムが記録されたコンピュータによる読み取りが可能な情報記録媒体が、提供される。

一実施形態に係るＯＤ交通量推定装置のハードウェア構成を概略的に示す図である。 一実施形態に係るＯＤ交通量推定装置の機能構成を示す図である。 図３（Ａ）は、対象域とゾーン位置及びトリップ移動のイメージの一例を簡略化して示す図、図３（Ｂ）は、一般的な対象域と対象域外のゾーン位置の配置の一例を示す図である。 ＣＰＵによって実行される処理アルゴリズムに対応するフローチャートである

以下、本発明の一実施形態について、図１〜図４に基づいて説明する。

図１には、一実施形態に係るＯＤ交通量推定装置５０のハードウェア構成が概略的に示されている。ＯＤ交通量推定装置５０は、中央演算処理装置（Central Processing Unit：以下「ＣＰＵ」と称する）５１、メインメモリ５２、ＲＯＭ（Read Only Memory）５３、ＲＡＭ（Random Access Memory）５４、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）又はソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）などのストレージデバイス５６、入力装置５７及び表示装置５８などを備えている。そして、それぞれは共通のバスＢＵＳを介して接続されている。

ＣＰＵ５１は、ＯＤ交通量推定装置５０の全体の動作を制御する。メインメモリ５２は、プログラムやデータを一時的に蓄えておくための装置で、ＣＰＵ５１から直接アクセスできる装置である。

ＲＯＭ５３は、ＣＰＵ５１の駆動（起動）に用いられるＩＰＬ（Initial Program Loader）等のプログラムを記憶している。ＲＡＭ５４は、ＣＰＵ５１のワークエリアとして使用される。

ストレージデバイス５６には、ＣＰＵ５１で解読可能なコードで記述されたプログラムが格納されている。なお、ストレージデバイス５６に格納されているプログラムは、必要に応じてメインメモリ５２にロードされ、ＣＰＵ５１により実行される。

入力装置５７は、例えばキーボード、マウスなどの入力媒体（図示省略）を備え、ユーザから入力された各種情報（データを含む）をＣＰＵ５１に通知する。なお、入力媒体からの情報はワイヤレス方式で入力されても良い。

表示装置５８は、例えばＣＲＴ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）及びプラズマディスプレイパネル（ＰＤＰ）などを用いた表示部（図示省略）を備え、各種情報を表示する。

次にＯＤ交通量推定装置５０の機能構成について説明する。図２には、ＯＤ交通量推定装置５０の機能構成が示されている。各機能部は、前述のハードウェア構成における構成各部と後述するフローチャートで示される処理アルゴリズムに対応するプログラムとによって実現される。

ＯＤ交通量推定装置５０は、目的地選択確率決定部１２ａ、内内比率決定部１２ｂ、及び外内比率決定部１２ｃを含む決定部１２と、推定部１４と、第１の演算部１６と、第２の演算部１８と、を、備えている。

目的地選択確率決定部１２ａは、入力装置５７を介して入力された対象域内及び対象域外に設定された複数のゾーン間のＯＤトリップ（ＯＤ交通）のサンプルデータの入力に応じて、対象域内及び対象域外の発生ゾーン別の対象域内及び対象域外の複数の目的ゾーンそれぞれへの目的地選択確率を決定する。本実施形態では、上記のサンプルデータは、一例としてＩＣＴ（Information and Communication Technology）データの一種である携帯電話移動データ（モバイル移動データ）から得られるものとする。すなわち、予め対象域内及び対象域外に設定された複数のゾーン間におけるモバイル移動データを収集することで、サンプルデータが得られている。

図３（Ａ）には、対象域とゾーン位置及びトリップ移動のイメージが示されている。実際には図３（Ｂ）に示されるように、対象域内および対象域外とも多数ゾーンが面的（二次元的）に分布しているが、図３（Ａ）では、単純化のために、直線状にゾーンが並んでいるものとしている。図３（Ａ）において、対象域は中央部に位置しており、その対象域内に多数ゾーンが分布している。対象域の両端外部は対象域外となっている。なお、以下では、適宜、「対象域内」を「域内」と略記し、「対象域外」を「域外」と略記する。

トリップ移動は、域内から域内への内内ＯＤ交通、域内から域外への内外ＯＤ交通、域外から域内への外内ＯＤ交通、域外から域外への外外ＯＤ交通（通過交通）の４種類である。ここで、域内のゾーンｃからの発生交通量をＯ_ｃ、域内のゾーンｄへの集中交通量をＱ_ｄ、域外のゾーンｋからの発生交通量をＳ_ｋ、域外のゾーンｌ（エル）への流出交通量（集中交通量）をＤ_ｌ、としている。なお、域外のゾーンｋからの発生交通量は、域内を中心に考えた場合、域内へ流入する交通量となるので、流入交通量とも呼ぶ。また、Ｄ_ｌは本実施形態では用いられることがなく、推定の対象にならない。

目的地選択確率決定部１２ａは、ゾーンｃからのゾーンｄへの内内ＯＤ交通量のサンプル値Ｘ’_cd、及びゾーンｃから域外のゾーンｌへの内外ＯＤ交通量のサンプル値Ｙ'_clに基づいて、ゾーンｃからゾーンｄに対する目的地選択確率ｍ_cd、及びゾーンｃから域外のゾーンｌに対する目的地選択確率ｎ_clを、次のように決定する。

例えば、域内の目的ゾーンｄが、例えばゾーン１とゾーン２との２つ設定され、域外の目的ゾーンｌが、ゾーン１とゾーン２との２つ設定されている場合、目的地選択確率ｍ_cd、ｎ_clは、次のように求められる。

目的地選択確率決定部１２ａは、さらに、ゾーンｋからのゾーンｄへの外内ＯＤ交通量のサンプル値Ｕ’_kd、及びゾーンｋから域外のゾーンｌへの外外ＯＤ交通量のサンプル値Ｗ’_klに基づいて、ゾーンｋからゾーンｄに対する目的地選択確率ｑ_kd、及びゾーンｋから域外のゾーンｌに対する目的地選択確率ｒ_klを、次のように決定する。

例えば、域内の目的ゾーンｄが、例えばゾーン１とゾーン２との２つ設定され、域外の目的ゾーンｌが、ゾーン１とゾーン２との２つ設定されている場合、目的地選択確率ｑ_kd、ｒ_klは、次のように求められる。

内内比率決定部１２ｂは、域内のゾーンｃからの発生交通量が域内のゾーンに目的地を持つ確率、すなわちＯＤ交通の内内比率τ_cを、次式（３）により決定する。

例えば、上述したように、域内の目的ゾーンｄが、例えばゾーン１とゾーン２との２つ設定され、域外の目的ゾーンｌが、ゾーン１とゾーン２との２つ設定されている場合、内内比率τ_cは、次のようになる。

外内比率決定部１２ｃは、域外のゾーンｋからの発生交通量が域内のゾーンに目的地をもつ確率、すなわちＯＤ交通の外内比率λ_ｋを、次式（４）により決定する。

例えば、上述したように、域内の目的ゾーンｄが、例えばゾーン１とゾーン２との２つ設定され、域外の目的ゾーンｌが、例えばゾーン１とゾーン２との２つ設定されている場合、外内比率λ_ｋは、次のようになる。

推定部１４は、入力装置５７を介して、域内の少なくとも２つの目的ゾーンｄ（例えば目的ゾーン１と目的ゾーン２）における集中交通量の実数観測により得られた観測値のデータ（モバイルデータ等から得られるサンプルデータではなく、実際に観測された集中交通量の実測値）Ｑ^* _dのデータが入力されるのを待ち、このデータが入力されると、次式（５）で表される、観測が行われた少なくとも２つの目的ゾーン（例えば目的ゾーン１と目的ゾーン２）の集中交通量の推定値と観測値との残差の平方和Ψを最小にする演算を行い、発生ゾーン別の発生交通量、ここでは、域内のゾーンｃの発生交通量Ｏ_cと、域外のゾーンｋの発生交通量（ゾーンｋからの域内への流入交通量に一致）Ｓ_kを推定する。

ここで、推定値である域内ゾーンｃの発生交通量Ｏ_cと域外ゾーンｋの発生交通量Ｓ_kが非負であれば、式（５）を最小化する問題は、下記の式（６）と式（７）の連立方程式を解く問題と等価となる。そこで、推定部１４は、最初に、式（６）と式（７）の連立方程式を解くことで、発生交通量Ｏ_ｃ、Ｓ_ｋの推定値を求める。

ここで、域内に目的ゾーンｄが１つのみ設定されている場合、式（６）と式（７）とが、実質的に同じになる。これでは連立方程式が成立せず、発生交通量Ｏ_ｃ、Ｓ_ｋの推定値を求めることができなくなる。かかる理由により、本実施形態では、集中交通量の実数観測の対象となる域内の目的ゾーンｄは、少なくとも２つ設定されている。
なお、集中（目的）ゾーンの観測値及び目的地選択確率の誤差が小さく、推定される各ゾーンの発生交通量が多量であると、発生交通量の推定値は非負となることが多い。したがって、推定部１４が、上述の連立方程式を解くこととしても、このような場合は大きな問題はない。しかし、集中（目的）ゾーンの観測値あるいは目的地選択確率に大きな誤差がある場合、及び発生交通が少量である場合、発生交通量の推定値が負になることがある。

そこで、本実施形態では、推定部１４は、上述の連立方程式を解いて求めた発生交通量Ｏ_ｃ、Ｓ_ｋの推定値の中に負の値が含まれているか否かを判断する。この判断が肯定された場合、すなわち発生交通量Ｏ_ｃ、Ｓ_ｋの推定値の中に負の値が含まれていた場合には、推定部１４は、式（５）を最小化する計算として、下記の式（８）から式（１１）の制約条件の下で、非線形数理最適化手法を適用した計算を行う。具体的には、式（５）に式（８）と式（９）を結合させたラグランジュ関数を作成し、式（１０）と式（１１）の非負制約を満たすようクーン・タッカーの最適条件を適用して繰り返し演算を行う。これにより、発生交通量Ｏ_ｃ、Ｓ_ｋの推定値（非負値）が得られる。

上式（８）中のＯは、域内のゾーンの発生交通量の総計であり、上式（９）中のＳは域外のゾーンからの発生交通量の総計（域外のゾーンからの域内への流入交通量の総計に一致）である。

第１の演算部１６は、推定部１４によって推定された域内のゾーンの発生交通量Ｏ_c（非負値）を用いて、次式（１２）、（１３）の演算を行って、内内ＯＤ交通量Ｘ_cd、及び内外ＯＤ交通量Ｙ_clを求める。

第２の演算部１８は、推定部１４によって推定された域外ゾーンからの発生交通量Ｓ_k（非負値）を用いて、次式（１４）、（１５）の演算を行って、外内ＯＤ交通量Ｕ_kd、及び外外ＯＤ交通量Ｗ_klを求める。

これまでは、ハードウェアに模した図２の各機能部について説明したが、これらは、実際には、ＯＤ交通量推定装置５０のＣＰＵ５１が所定のソフトウェアプログラムを実行することによって実現される。以下では、これについて、図４に基づいて説明する。

図４には、ＣＰＵ５１によって実行される処理アルゴリズムに対応するフローチャートが示されている。以下では、特に必要な場合を除き、ＣＰＵ５１に関する記載は省略する。

まず、ステップＳ１０２において、ユーザによるサンプルデータの入力を促すため、表示装置５８の表示部（表示画面）に、サンプルデータの入力画面を表示した後、ステップＳ１０４に進み、ユーザにより、対象域外と対象域内に設定されたゾーン間のＯＤ交通の前述のサンプルデータが入力されるのを待つ。そして、ユーザにより入力装置５７を介してサンプルデータ、すなわち内内ＯＤ交通量のサンプル値Ｘ’_cd、内外ＯＤ交通量のサンプル値Ｙ’_cl、外内ＯＤ交通量のサンプル値Ｕ’_kd、並びに外外ＯＤ交通量のサンプル値Ｗ’_klが入力されると、ステップＳ１０６に進む。

ステップＳ１０６では、サンプル値Ｘ’_cd及びサンプル値Ｙ’_clを用いて、前述の式（１ａ）及び式（１ｂ）の演算を行って、域内のゾーンｃから域内のゾーンｄへ、及び域外のゾーンｌへの目的地選択確率ｍ_cd、ｎ_clを、決定する。

次のステップＳ１０８では、サンプル値Ｕ’_kd及びサンプル値Ｗ’_klを用いて、前述の式（２ａ）及び式（２ｂ）の演算を行って、域外のゾーンｋから域内のゾーンｄへ、及び域外のゾーンｌへの目的地選択確率ｑ_kd、ｒ_klを、決定する。

次のステップＳ１１０では、前述の式（３）の演算を行って、域内のゾーンｃからの域内の全ての目的ゾーンｄに対するＯＤ交通量の内内比率τ_cを決定する。

次のステップＳ１１２では、前述の式（４）の演算を行って、域外のゾーンｋからの域内の全ての目的ゾーンｄに対するＯＤ交通量の外内比率λ_ｋを決定する。

次のステップＳ１１４では、域内の少なくとも２つの目的ゾーンｄにおける集中交通量の実数観測により得られた観測値のデータの入力画面を表示装置５８の表示部（表示画面）に表示した後、ステップＳ１１６に進んで、観測値のデータが入力されるのを待つ。そして、観測値のデータが入力されると、ステップＳ１１８に進む。

ステップＳ１１８では、式（５）で表される、集中交通量の実数観測が行われた少なくとも２つの目的ゾーンｄの集中交通量の推定値と観測値との残差の平方和を最小にする演算として、前述の式（６）と式（７）の連立方程式の解を求めることで、発生ゾーン別の発生交通量Ｏ_c、Ｓ_kを推定する。

本実施形態では、発生ゾーン別の発生交通量の推定値がすべて非負であれば、これらを推定結果とする。しかし、いずれかのゾーン発生交通量の推定値Ｏ_cとＳ_kが負になる場合は、非線形数理最適化手法を適用して推定演算する。

そこで、次のステップＳ１１９において、ステップＳ１１８で求めた、発生ゾーン別の発生交通量Ｏ_c、Ｓ_kの中に負の値が含まれているか否かを判断する。そして、このステップＳ１１９における判断が否定された場合には、ステップＳ１２１に移行し、肯定された場合には、ステップＳ１２０に進む。

ステップＳ１２０では、前述の式（５）を最小化する計算として、式（８）から式（１１）の制約条件の下で、非線形数理最適化手法を適用した計算を行う。具体的には、式（５）に式（８）と式（９）を結合させたラグランジュ関数を作成し、式（１０）と式（１１）の非負制約を満たすようクーン・タッカーの最適条件を適用して繰り返し演算を行う。これにより、発生交通量Ｏ_ｃ、Ｓ_ｋの推定値（非負値）が得られる。

次のステップＳ１２１では、域内ゾーンの発生交通量Ｏ_c（非負値）を用いて、前述の式（１２）、（１３）の演算を行って、内内ＯＤ交通量Ｘ_ｃｄ、及び内外ＯＤ交通量Ｙ_clを求める。

次のステップＳ１２２では、域外ゾーンからの発生交通量Ｓ_k（非負値）を用いて、前述の式（１４）、（１５）の演算を行って、外内ＯＤ交通量Ｕ_kd、及び外外ＯＤ交通量Ｗ_klを求める。しかる後、本ルーチンの一連の処理を終了する。

これまでの説明から明らかなように、本実施形態では、ＣＰＵ５１がステップＳ１０４〜Ｓ１０８の処理を実行することで目的地選択確率決定部１２ａが実現され、ＣＰＵ５１がステップＳ１１０の処理を実行することで内内比率決定部１２ｂが実現され、ＣＰＵ５１がステップＳ１１２の処理を実行することで外内比率決定部１２ｃが実現され、ＣＰＵ５１がステップＳ１１６〜Ｓ１２０の処理を実行することで推定部１４が実現され、ＣＰＵ５１がステップＳ１２１の処理を実行することで第１の演算部１６が実現され、ＣＰＵ５１がステップＳ１２２の処理を実行することで第２の演算部１８が実現されている。しかし、これに限らず、上記各部を、マイクロプロセッサ等をそれぞれ含むハードウェアにより構成しても良い。

また、本実施形態では、目的地選択確率決定部１２ａ、内内比率決定部１２ｂ及び外内比率決定部１２ｃを含む決定部１２により決定手段が構成されている。また、推定部１４により推定手段が構成され、第１の演算部１６により第１の演算手段が構成され、第２の演算部１８により第２の演算手段が構成されている。

以上詳細に説明したように、本実施形態に係るＯＤ交通量推定装置５０及びＯＤ交通量の実数推定方法によると、ＩＣＴデータの一種である携帯電話移動データ（モバイル移動データ）がサンプルデータとして用いられ、これに基づいて決定部１２によって、域内及び域外のゾーン別の発生交通量の推定に用いられる目的地選択確率、内内比率及び外内比率が決定されている。携帯電話移動データ（モバイル移動データ）は精度が高く、必要に応じて随時データ入手が可能で、その費用も経済的である。

本実施形態に係るＯＤ交通量推定装置５０及びＯＤ交通量の実数推定方法は、モバイル移動データを用いる先進的手法であり、アンケート調査にもとづく従来手法を抜本的に変革することができる。

また、本実施形態に係るＯＤ交通量推定装置５０及びＯＤ交通量の実数推定方法によると、対象域内の最低２つのゾーン、例えば一部の主要ゾーンのみの集中交通量を実数観測することにより、モバイル移動データを用いて、各ゾーンの発生交通量（実数）を推定することができる。また、推定された発生交通量に基づいて、未観測ゾーンの集中交通量を推定することもできる。具体的には、同一の未観測の目的ゾーンｄに対して、内内ＯＤ交通量Ｘ_cd、外内ＯＤ交通量Ｕ_kdを求めることで、両者の和からその目的ゾーンｄの集中交通量の実数推定が結果的に可能になっている。したがって、きわめて効率的で実用性の高いＯＤ交通量の実数推定法であると、言える。

また、特許文献２などに開示される従来技術が、道路ネットワークにおける自動車交通のＯＤ交通量および経路交通量をプローブカーデータ（車両走行軌跡データ）で推定するモデルであったのとは対照的に、本実施形態に係るＯＤ交通量推定装置５０及びＯＤ交通量の実数推定方法は、経路を考慮せずＯＤ交通量のみを推定することを目的としているため、モデル構造がきわめて単純になっており、計算も容易に実行できる。

なお、ＩＣＴデータであれば、携帯電話移動データ（モバイル移動データ）以外のデータもサンプルデータとして用いることができるので、例えばＩＣＴデータとして、ＩＣカードデータを利用することで、バス交通や鉄道交通の駅間ＯＤ交通量の推定などにも好適に適用することができる。この場合、上述したゾーンはバス停あるいは鉄道駅に置き換えられる。この場合も、一部の主要駅（又は主なバス停）のみの降客数を実数観測することで、バス交通や鉄道交通の実数流動推定が可能になる。

本実施形態に係るＯＤ交通量推定装置５０及びＯＤ交通量の実数推定方法は、プローブカーによるＯＤデータと走行経路データを使用する従来技術と比べて、サンプルデータが少なくて済むとともに、安価である。経路交通量を考慮しない先願モデルの代替的手法として適用することも可能である。このように、本実施形態に係るＯＤ交通量の実数推定方法は、経済的で汎用性があり、実用的な手法といえる。

ところで、具体的な数値を与えて計算をすればすぐにわかるが、各発生ゾーンからの目的地選択確率が、集中交通量の実数観測が行われる目的ゾーンに対して同じである場合（例えば、前述のｍ_c1＝ｑ_k1、ｍ_c2＝ｑ_k2）、式（６）と式（７）は同一となり、連立方程式の解は唯一に定まらず不定となる。したがって、集中交通量の実数観測が行われる目的ゾーンに対する各発生ゾーンの目的地選択確率がすべて異なっていることが、上記実施形態の推定部１４による各ゾーンからの発生交通量の推定のための要件となる。現実のＯＤ交通現象においては、発生ゾーン別目的地選択確率が部分的にでも厳密に同一値になる確率はきわめて小さいので、上記実施形態に係るＯＤ交通量の実数推定方法の実務適用には支障は少ないと思われる。

《変形例》
次に、変形例について説明する。ここで、前述した実施形態に係るＯＤ交通量推定装置５０と同一若しくは同等の構成部分については同一の符号を用いるとともに、詳細説明を省略する。

上述したように、上記実施形態で用いられる式（５）で表されるＯＤ交通量実数推定モデルは、現実における発生ゾーン別目的地選択確率の値によって、推定解が不定になることがある。この弱点を解決するために、モデル構造を次のように改良する。

ＩＣＴデータ、例えばモバイル移動データからは、発生ゾーン別目的地選択確率に加えて、ゾーン発生交通量の相対比率が得られる。モバイル移動データによる域内のゾーンからの発生交通量のサンプル値をＯ’_c、域外のゾーンからの発生交通量（流入交通量）のサンプル値をＳ’_kとする。また、これら２種類のゾーン発生交通量の総和をＴ’とする（次式（１６）参照）。

上記実施形態に係るＯＤ交通量の実数推定モデル（式（５））は、一部ゾーンにおける集中交通量の推定値と実数値を近似させる残差項だけであるので、この式（５）のモデルに代えて、式（５）の右辺に推定値Ｏ_cと推定値Ｓ_kのそれぞれの相対比率をモバイル移動データから得られるサンプル値の相対比率に近似させる残差項を付け加えた次式（１８）で表されるモデルを用いることを考える。

しかるに、実際には、集中交通量の実数観測が行われる目的ゾーン（観測ゾーン）の数に比べて、域内および域外の発生ゾーンの総数が圧倒的に多いので、式（１８）では、右辺第２項及び第３項（付け加えられた残差項）、すなわちゾーン別の発生交通量の推定値と、ゾーン別の発生交通量の推定値総和に対するサンプル値相対比率の当該値（ゾーン別の発生交通量の推定値）との残差平方和の影響が支配的となる。したがって、式（１８）を各発生ゾーンからの発生交通量の推定に用いることは適切でない。そこで、式（１８）の右辺の第１項の第１の残差平方和と第２項及び第３項の第２の残差平方和の重みを均衡化するために、次式（１９）のように改良する。

式（１９）において、Ｎ_Q*は実数観測が行われる目的ゾーン数、Ｎoは域内の発生ゾーン数、Ｎ_Sは域外の発生ゾーン数である。

本変形例に係るＯＤ交通量の実数推定方法を実行するＯＤ交通量推定装置の構成及び動作等は、上記実施形態に係るＯＤ交通量推定装置５０と基本的には同じである。ただし、次の点が異なる。

すなわち、ＣＰＵ５１がステップＳ１１６〜Ｓ１２０の処理を実行することで実現される推定部１４が、式（１９）で表されるモデルを、最小にする演算、すなわち前述の式（６）、（７）の連立方程式の解を求めることで、発生ゾーン別の発生交通量Ｏ_c、Ｓ_kを推定する。ただし、この場合の式（６）、（７）の偏微分は、式（１９）で表されるΨに対して行われる。なお、本変形例においても、ステップＳ１１８において式（６）、（７）の連立方程式の解を求めることで推定された発生ゾーン別の発生交通量Ｏ_c、Ｓ_kに負の値が含まれているか否かが、ステップＳ１１９において判断され、このステップＳ１１９の判断が肯定された場合には、ステップＳ１２０において、式（８）から式（１１）の制約条件の下で、前述と同様の非線形数理最適化手法を適用した推定演算が行われる。

以上説明した本変形例に係るＯＤ交通量推定装置及びＯＤ交通量の実数推定方法によると、前述した実施形態に係るＯＤ交通量推定装置５０及びＯＤ交通量の実数推定方法と同等の効果を得ることができる。これに加え、常に安定した推定解（不定とならない推定解）を求めることが可能となる。さらに、本変形例では、集中交通量を実数観測する目的ゾーンの数は１つだけでも、各発生ゾーンからの発生交通量を推定することが可能であり、上記実施形態に比べて集中交通量の実数観測のための労力の負担等が軽減される。

なお、上記実施形態及び変形例に係るＯＤ交通量推定装置において、推定部１４は、前述した連立方程式の解を求めるのみでも良い場合がある。前述したように、集中（目的）ゾーンの観測値及び目的地選択確率の誤差が小さく、推定される各ゾーンの発生交通量が多量であると、発生交通量の推定値は非負となることが多いからである。したがって、図４のステップＳ１１９及びステップＳ１２０は、設けなくても良い場合がある。この場合には、ＣＰＵ５１がステップＳ１１６及びＳ１１８の処理を実行することで推定部１４が実現されることになる。

なお、上記実施形態及び変形例に係るＯＤ交通量推定装置において、第１の演算部１６と第２の演算部１８との少なくとも一方は、設けられていなくても良い。かかる場合であっても、推定部１４により、各発生ゾーンの発生交通量を推定することができる。

なお、前述したフローチャート（図４）に対応するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭその他の情報記録媒体に格納しておいても良い。

以上説明したように、本発明のＯＤ交通量の実数推定方法、ＯＤ交通量の実数推定装置及びプログラムは、ＯＤ交通量の実数流動推定に適用することができる。

１２…決定部、１２ａ…目的地選択確率決定部、１２ｂ…内内比率決定部、１２ｃ…外内比率決定部、１４…推定部、１６…第１の演算部、１８…第２の演算部、５０…ＯＤ交通量推定装置。

Claims (18)

1. 決定手段が、ＩＣＴデータから得られる対象域内及び対象域外に設定された複数のゾーン間のＯＤ交通のサンプルデータに基づき、前記対象域内及び前記対象域外の発生ゾーン別の複数の目的ゾーンそれぞれへの目的地選択確率、前記対象域内の前記発生ゾーンからの発生交通量が前記対象域内のゾーンに目的地を持つ確率であるＯＤ交通の内内比率及び前記対象域外の前記発生ゾーンからの発生交通量が前記対象域内のゾーンに目的地をもつ確率であるＯＤ交通の外内比率をそれぞれ得ることと、
   前記対象域内の少なくとも２つの目的ゾーンの集中交通量を実数観測することと、
   推定手段が、前記発生ゾーン別の前記目的ゾーンへの目的地選択確率、前記内内比率及び前記外内比率と、前記少なくとも２つの目的ゾーンの前記集中交通量の観測値のデータとに基づいて、前記観測が行われた前記少なくとも２つの目的ゾーンの前記集中交通量の推定値と観測値との残差の平方和を最小にする演算を行い、前記発生ゾーン別の発生交通量を推定することと、を含むＯＤ交通量の実数推定方法。
2. 前記発生ゾーン別の発生交通量を推定することは、前記残差の平方和を最小にする前記演算として、前記対象域内の前記発生ゾーンｃからの発生交通量をＯ_c、前記内内比率をτ_c、前記対象域内の前記発生ゾーンｃから前記対象域内の目的ゾーンｄへの目的地選択確率をｍ_cd、前記対象域外の発生ゾーンｋからの発生交通量をＳ_k、前記外内比率をλ_k、前記対象域外の発生ゾーンｋから前記対象域内の目的ゾーンｄへの目的地選択確率をｑ_kd、前記対象域内の目的ゾーンｄの集中交通量の観測値（実数値）をＱ^* _dとして、下記式（５）で表される前記残差の平方和Ψを最小にするため、式（６）と式（７）の連立一次方程式の解を求めることを含む請求項１に記載のＯＤ交通量の実数推定方法。
   

   
3. 前記発生ゾーン別の発生交通量を推定することは、
   前記連立一次方程式の解を求めることで得られた前記ゾーン別の発生交通量の推定値に負の値が含まれているか否かを判断することと、
   前記ゾーン別の発生交通量の推定値に負の値が含まれている場合に、前記式（５）で表される前記残差の平方和Ψを、式（８）から式（１１）で表される制約条件の下で、最小にするため、非線形数理最適化手法を用いて、クーン・タッカー条件を満たすように推定演算を行って、前記発生ゾーン別の発生交通量の推定値を求めることと、をさらに含む請求項２に記載のＯＤ交通量の実数推定方法。
   

   
4. 決定手段が、ＩＣＴデータから得られる対象域内及び対象域外に設定された複数のゾーン間のＯＤ交通のサンプルデータに基づき、前記対象域内及び前記対象域外の発生ゾーン別の複数の目的ゾーンそれぞれへの目的地選択確率、前記対象域内の前記発生ゾーンからの発生交通量が前記対象域内のゾーンに目的地を持つ確率であるＯＤ交通の内内比率及び前記対象域外の前記発生ゾーンからの発生交通量が前記対象域内のゾーンに目的地をもつ確率であるＯＤ交通の外内比率をそれぞれ得ることと、
   前記対象域内の少なくとも１つの目的ゾーンの集中交通量を実数観測することと、
   推定手段が、前記発生ゾーン別の前記目的ゾーンへの目的地選択確率、前記内内比率及び前記外内比率と、前記少なくとも１つの目的ゾーンの前記集中交通量の観測値と、前記対象域内及び前記対象域外の発生ゾーンによる発生交通量のサンプル値の相対比率とに基づいて、前記観測が行われた前記少なくとも１つの目的ゾーンの前記集中交通量の推定値と観測値とを近似させる残差項と、前記ゾーン別の発生交通量の推定値を、前記発生ゾーン別の発生交通量の推定値総和に対する前記サンプル値相対比率のゾーン別の発生交通量の推定値に近似させる残差項と、の重み付け平均値を、最小にする演算を行い、前記発生ゾーン別の発生交通量を推定することと、を含むＯＤ交通量の実数推定方法。
5. 前記重み付け平均値は、前記集中交通量の推定値と観測値との残差の平方和を前記集中交通量の実数観測の対象となったゾーンの数で除した第１の残差平均値と、前記発生ゾーン別の発生交通量の推定値と、前記発生ゾーン別の発生交通量の推定値総和に対する前記サンプル値相対比率のゾーン別の発生交通量の推定値との残差平方和を、前記対象域内及び前記対象域外の発生ゾーンの総数で除した第２の残差平均値と、の和である請求項４に記載のＯＤ交通量の実数推定方法。
6. 推定された前記対象域内の発生ゾーンの発生交通量と、前記発生ゾーンから前記対象域内の目的ゾーンへの目的地選択確率と、前記内内比率とを用いて、演算により内内ＯＤ交通量を求めるとともに、前記発生ゾーンの発生交通量と、前記発生ゾーンから前記対象域外の目的ゾーンへの目的地選択確率と、前記内内比率とを用いて、演算により内外ＯＤ交通量を求めることを、さらに含む請求項１〜５のいずれか一項に記載のＯＤ交通量の実数推定方法。
7. 前記推定された前記対象域外の発生ゾーンの発生交通量と、前記発生ゾーンから前記対象域内の目的ゾーンへの目的地選択確率と、前記外内比率とを用いて、演算により外内ＯＤ交通量を求めるとともに、前記発生ゾーンの発生交通量と、前記発生ゾーンから前記対象域外の目的ゾーンへの目的地選択確率と、前記外内比率とを用いて、演算により外外ＯＤ交通量を求めることを、さらに含む請求項１〜６のいずれか一項に記載のＯＤ交通量の実数推定方法。
8. 前記ＩＣＴデータは、モバイル移動データである請求項１〜７のいずれか一項に記載のＯＤ交通量の実数推定方法。
9. ＩＣＴデータから得られる対象域内及び対象域外に設定された複数のゾーン間のＯＤ交通のサンプルデータの入力に応じて、前記対象域内及び前記対象域外の発生ゾーン別の複数の目的ゾーンそれぞれへの目的地選択確率、前記対象域内の前記発生ゾーンの発生交通量が前記対象域内のゾーンに目的地を持つ確率であるＯＤ交通の内内比率及び前記対象域外の前記発生ゾーンからの発生交通量が前記対象域内のゾーンに目的地をもつ確率であるＯＤ交通の外内比率をそれぞれ決定する決定手段と、
   前記対象域内の少なくとも２つの目的ゾーンの集中交通量の実数観測により得られた観測値のデータの入力に応答して、前記発生ゾーン別の前記目的ゾーンへの目的地選択確率、前記内内比率及び前記外内比率と、入力された前記観測値のデータとに基いて、前記観測が行われた前記少なくとも２つの目的ゾーンの前記集中交通量の推定値と観測値との残差の平方和を最小にする演算を行い、前記発生ゾーン別の発生交通量を推定する推定手段と、を備えるＯＤ交通量の実数推定装置。
10. 前記決定手段は、入力された前記サンプルデータに基づいて、前記対象域内の前記発生ゾーンｃから前記対象域内の目的ゾーンｄへの目的地選択確率ｍ_cdと、前記対象域外の発生ゾーンｋから前記対象域内の目的ゾーンｄへの目的地選択確率ｑ_kdと、前記内内比率τ_cと、前記外内比率λ_kと、を決定し、
    前記推定手段は、前記対象域内の前記目的ゾーンｄの集中交通量の観測値（実数値）Ｑ^* _dの入力に応答し、前記対象域内の前記発生ゾーンｃからの発生交通量をＯ_c、前記対象域外の発生ゾーンｋからの発生交通量をＳ_kとして、下記式（５）で表される前記残差の平方和Ψを最小にするため、式（６）と式（７）の連立一次方程式の解を求めることで、前記発生交通量Ｏ_c及びＳ_kを推定する請求項９に記載のＯＤ交通量の実数推定装置。
    

    
11. 前記推定手段は、さらに、前記連立一次方程式の解を求めることで得られた前記ゾーン別の発生交通量の推定値に負の値が含まれているか否かを判断するとともに、前記ゾーン別の発生交通量の推定値に負の値が含まれている場合に、前記式（５）で表される前記残差の平方和Ψを、式（８）から式（１１）で表される制約条件の下で、最小にするため、非線形数理最適化手法を用いて、クーン・タッカー条件を満たすように推定演算を行って、前記発生ゾーン別の発生交通量の推定値を求める請求項１０に記載のＯＤ交通量の実数推定装置。
    

    
12. ＩＣＴデータから得られる対象域内及び対象域外に設定された複数のゾーン間のＯＤ交通のサンプルデータの入力に応じて、前記対象域内及び前記対象域外の発生ゾーン別の複数の目的ゾーンそれぞれへの目的地選択確率、前記対象域内の前記発生ゾーンの発生交通量が前記対象域内のゾーンに目的地を持つ確率であるＯＤ交通の内内比率及び前記対象域外の前記発生ゾーンからの発生交通量が前記対象域内のゾーンに目的地をもつ確率であるＯＤ交通の外内比率をそれぞれ決定する決定手段と、
    前記対象域内の少なくとも１つの目的ゾーンの集中交通量の実数観測により得られた観測値のデータの入力に応答して、前記発生ゾーン別の前記目的ゾーンへの目的地選択確率、前記内内比率及び前記外内比率と、前記少なくとも１つの目的ゾーンの前記集中交通量の観測値と、前記対象域内及び前記対象域外の発生ゾーンによる発生交通量のサンプル値の相対比率とに基づいて、前記観測が行われた前記少なくとも１つの目的ゾーンの前記集中交通量の推定値と観測値とを近似させる残差項と、前記発生ゾーン別の発生交通量の推定値を、前記発生ゾーン別の発生交通量の推定値総和に対する前記サンプル値の相対比率のゾーン別の発生交通量の推定値に近似させる残差項と、の重み付け平均値を、最小にする演算を行い、前記発生ゾーン別の発生交通量を推定する推定手段と、を備えるＯＤ交通量の実数推定装置。
13. 前記重み付け平均値は、前記集中交通量の推定値と観測値との残差の平方和を前記集中交通量の実数観測の対象となったゾーンの数で除した第１の残差平均値と、前記発生ゾーン別の発生交通量の推定値と、前記発生ゾーン別の発生交通量の推定値総和に対する前記サンプル値相対比率のゾーン別の発生交通量の推定値との残差平方和を、前記対象域内及び前記対象域外の発生ゾーンの総数で除した第２の残差平均値と、の和である請求項１２に記載のＯＤ交通量の実数推定装置。
14. 推定された前記対象域内の発生ゾーンの発生交通量と、前記発生ゾーンから前記対象域内の目的ゾーンへの目的地選択確率と、前記内内比率とを用いて、演算により内内ＯＤ交通量を求めるとともに、前記発生ゾーンの発生交通量と、前記発生ゾーンから前記対象域外の目的ゾーンへの目的地選択確率と、前記内内比率とを用いて、演算により内外ＯＤ交通量を求める第１の演算手段をさらに備える請求項９〜１３のいずれか一項に記載のＯＤ交通量の実数推定装置。
15. 前記推定された前記対象域外の発生ゾーンの発生交通量と、前記発生ゾーンから前記対象域内の目的ゾーンへの目的地選択確率と、前記外内比率とを用いて、演算により外内ＯＤ交通量を求めるとともに、前記発生ゾーンの発生交通量と、前記発生ゾーンから前記対象域外の目的ゾーンへの目的地選択確率と、前記外内比率とを用いて、演算により外外ＯＤ交通量を求める第２の演算手段を、さらに備える請求項９〜１４のいずれか一項に記載のＯＤ交通量の実数推定装置。
16. 前記ＩＣＴデータは、モバイル移動データである請求項９〜１５のいずれか一項に記載のＯＤ交通量の実数推定装置。
17. 請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法を、コンピュータに実行させるためのＯＤ交通量の実数推定プログラム。
18. 請求項１７に記載のＯＤ交通量の実数推定プログラムが記録されたコンピュータによる読み取りが可能な情報記録媒体。
    

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