JP6393531B2 - Train selection support system, train selection support method, and train selection support program - Google Patents

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Description

本発明は、列車選択支援システム、列車選択支援方法、及び列車選択支援プログラムに関する。   The present invention relates to a train selection support system, a train selection support method, and a train selection support program.

大都市圏の鉄道路線では、大量に旅客を輸送するため、高頻度で列車が運行されている。しかし、このような路線では、高頻度で列車が運行されているにも関わらず、1列車に対し多数の旅客が乗車し、大変な混雑となることが日常的に発生する。このため、駅で列車を待つ旅客にとって、できるだけ混雑をしていない列車に乗車することは、移動の負担を軽減するために高い関心事であると考えられる。   Trains are frequently operated on railway lines in metropolitan areas in order to transport large numbers of passengers. However, on such a route, although a train is frequently operated, a large number of passengers get on one train, resulting in a heavy congestion on a daily basis. For this reason, it is considered that passengers waiting for a train at a station are highly interested in getting on a train that is not as crowded as possible in order to reduce the burden of movement.

前述の理由から、駅で列車を待つ旅客が混雑率(列車の編成または車両の定員に対して、実際に乗車している人数の割合)の低い列車を選ぶために、列車の、あるいは車両ごとの混雑率を取得、計算し、旅客に提示する技術が開示されている。   For the reasons stated above, passengers waiting for a train at a station may choose a train with a low congestion rate (the ratio of the number of people actually on board the train or the capacity of the vehicle). A technique for acquiring, calculating, and presenting the congestion rate to the passenger is disclosed.

混雑率を計算、提示する技術に関して、特許文献1が挙げられる。特許文献1には、無線自動識別装置(RFID)から取得した乗降情報などをもとに列車の混雑率を算出し、駅のホームに設置された吊り下げ式表示装置等に、当該列車の行き先、発車時刻とともに車両ごとの混雑率を表示する技術が開示されている。   Patent Document 1 is cited as a technique for calculating and presenting the congestion rate. In Patent Document 1, the congestion rate of a train is calculated based on boarding / alighting information obtained from a wireless automatic identification device (RFID), and the destination of the train is displayed on a hanging display device installed in a station platform. A technique for displaying a congestion rate for each vehicle together with the departure time is disclosed.

また、別の技術に関して、特許文献2が挙げられる。特許文献2には、可動ホーム柵のゲート管理機能から取得した乗降情報などをもとに混雑率を算出し、コンコースや稼働ホーム柵に設置された表示機に、列車の行き先、発車時刻とともに車両ごとの混雑率を表示する技術が開示されている。   Moreover, patent document 2 is mentioned regarding another technique. In Patent Document 2, the congestion rate is calculated based on the boarding / alighting information obtained from the gate management function of the movable home fence, and the destination of the train and the departure time are displayed on the display installed on the concourse and the operating home fence. A technique for displaying a congestion rate for each vehicle is disclosed.

特開2008−1329号公報JP 2008-1329 A 特開2012−101640号公報JP 2012-101640 A

しかし、鉄道路線での列車運行にあたっては、事故や災害など何らかの理由により、所定のダイヤから大きく乱れて列車が運行される場合がある。このような場合、列車の運行間隔は、平常時と比べると一定ではなくなり、列車と列車の間隔が極端に詰まる、逆に極端に開く、など、列車間隔がばらついた状態となる。このように列車間隔がばらついた状態において、駅で列車を待つ旅客は、次発列車までしばらく間隔が空くのであれば、自身の予定に間に合わせるため、平常時と比べて極端に混雑した先発列車への乗車を選択せざるを得ない状況となる。現状、旅客は、先発列車に乗車するか、次発列車に乗車するかを、混雑率や、次列車との運行間隔の情報や、駅係員による乗車列車案内(先発列車に乗るべきか、次発列車に乗るべきかという行動の推薦)をもとに判断する。乗車列車案内の例を以下に示す。
乗車列車案内の例:「列車は続いてまいります。無理にご乗車をせず、次の列車をお待ちください」
However, when a train is operated on a railway line, the train may be greatly disturbed from a predetermined schedule for some reason such as an accident or a disaster. In such a case, the train operation interval is not constant as compared with normal times, and the train interval varies, such as the interval between trains being extremely clogged or conversely opening extremely. In such a state where the train interval varies, passengers waiting for the train at the station will be extremely congested compared with normal times in order to meet their schedule if there is some space until the next train You will have to choose to board. Currently, passengers can decide whether to get on the first train or next train, congestion rate, information on the operation interval with the next train, boarding train guidance by station staff (whether to take the first train, Judgment based on the recommendation of whether to get on the departure train). An example of boarding train guidance is shown below.
Ride train guide example: “The train will continue. Please do not forcibly board and wait for the next train.”

しかし、特許文献1、特許文献2では、所定の発車時刻と、列車・車両ごとの混雑率の提示は考慮されているが、列車間隔も含めた情報や、駅係員が放送により案内する、乗車列車の推薦については考慮されていないため、前述のダイヤ乱れ時の乗車列車の判断には対応できず、駅係員の案内に頼らざるを得ないという問題がある。   However, in Patent Document 1 and Patent Document 2, the presentation of a predetermined departure time and the congestion rate for each train / vehicle is taken into consideration, but information including train intervals and information on a station staff is provided by broadcasting. Since the recommendation of the train is not taken into consideration, there is a problem that it is not possible to deal with the above-mentioned determination of the boarding train at the time of the disturbance of the schedule, and it is necessary to rely on the guidance of the station staff.

本発明は、上記の、及び他の課題を解決するためになされたもので、旅客が適切に乗車列車を選択することができるように支援する情報を適時に提供することをひとつの目的としている。   The present invention has been made in order to solve the above-mentioned and other problems, and an object of the present invention is to provide timely information for assisting a passenger to select a boarding train appropriately. .

上記の目的を達成するための本発明の一態様は、旅客による乗車列車の選択を支援するための列車選択支援システムであって、対象線区を運行している各列車の走行位置を示す情報である列車在線情報と、各列車の各駅の到着及び出発予測時刻を示す情報である列車ダイヤ予測情報とを、前記対象線区を管理する運行管理システムから取得して、前記列車在線情報及び前記列車ダイヤ予測情報とから、前記対象線区の各駅における各列車相互間の運転時間間隔である列車間隔情報を算出する列車間隔算出部と、対象線区の各駅における各列車の乗車定員に対する降車人数及び乗り込み人数の割合である降車率及び乗車率についての過去の統計的実績情報があらかじめ保持されており、各列車に設けられている、各列車の乗車定員に対する乗車人数の割合である混雑率を計測するための混雑率計測装置から受信する混雑率計測値を保持している混雑率計測システムから各列車の混雑率情報を取得し、各駅において旅客が乗車する際の対象列車の混雑率の予測値である予測混雑率情報を算出する予測混雑率算出部と、各駅に関して算出された前記列車間隔情報と前記予測混雑率情報とから、各駅で旅客が乗車列車選択を支援するための情報である列車選択支援情報を生成して出力する列車選択支援情報生成部とを備えていることを特徴とする列車選択支援システムである。   One aspect of the present invention for achieving the above object is a train selection support system for supporting selection of a boarding train by a passenger, and information indicating a traveling position of each train operating in the target line section Train location information and train schedule prediction information, which is information indicating the arrival and departure prediction times of each station of each train, is acquired from the operation management system that manages the target line section, and the train location information and the From the train schedule prediction information, a train interval calculation unit that calculates train interval information that is an operation time interval between each train in each station of the target line section, and the number of passengers getting off for the number of passengers of each train at each station of the target line section In addition, past statistical performance information about the rate of getting off and the rate of getting on, which is the ratio of the number of people boarding, is held in advance, and the boarding capacity for each train's boarding capacity provided for each train When the passengers get on the train at each station by acquiring the congestion rate information from the congestion rate measurement system that holds the congestion rate measurement value received from the congestion rate measuring device for measuring the congestion rate, which is a percentage of the number A passenger selects a train to be boarded at each station from the predicted congestion rate calculation unit that calculates the predicted congestion rate information that is a predicted value of the congestion rate of the target train of the train, and the train interval information and the predicted congestion rate information calculated for each station A train selection support system comprising a train selection support information generation unit that generates and outputs train selection support information that is information for assisting the train.

本発明によれば、旅客が適切に乗車列車を選択することができるように支援する情報を適時に提供することが可能となる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, it becomes possible to provide the information which assists a passenger so that a passenger can select a boarding train appropriately.
Problems, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the following description of embodiments.

図1は、本発明の一実施形態における列車選択支援システム100を含む旅客案内システム1の機能ブロック図である。FIG. 1 is a functional block diagram of a passenger guidance system 1 including a train selection support system 100 according to an embodiment of the present invention. 図2は、本発明の一実施形態における列車間隔計算処理部312の入力情報及び出力情報を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing input information and output information of the train interval calculation processing unit 312 in one embodiment of the present invention. 図3は、本発明の一実施形態における列車間隔記憶部313に記憶された列車間隔情報を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing train interval information stored in the train interval storage unit 313 according to the embodiment of the present invention. 図4は、本発明の一実施形態における混雑率記憶部321に記憶された混雑率情報を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing the congestion rate information stored in the congestion rate storage unit 321 according to the embodiment of the present invention. 図5は、本発明の一実施形態における混雑率統計データベース部333に記憶された混雑率の統計情報を例示する図である。FIG. 5 is a diagram illustrating the congestion rate statistical information stored in the congestion rate statistics database unit 333 according to an embodiment of the present invention. 図6は、本発明の一実施形態における予測混雑率記憶部323に記憶された予測混雑率情報を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing the predicted congestion rate information stored in the predicted congestion rate storage unit 323 according to an embodiment of the present invention. 図7Aは、本発明の一実施形態における推薦内容生成処理部341の処理内容を例示するフローチャートである。FIG. 7A is a flowchart illustrating the processing content of the recommended content generation processing unit 341 according to the embodiment of this invention. 図7Bは、本発明の一実施形態における推薦内容生成処理部341の処理内容を例示するフローチャートである。FIG. 7B is a flowchart illustrating the processing content of the recommended content generation processing unit 341 according to the embodiment of this invention. 図7Cは、本発明の一実施形態における推薦内容生成処理部341の処理内容を例示するフローチャートである。FIG. 7C is a flowchart illustrating the processing content of the recommended content generation processing unit 341 according to the embodiment of this invention. 図7Dは、本発明の一実施形態における推薦内容生成処理部341の処理内容を例示するフローチャートである。FIG. 7D is a flowchart illustrating the processing content of the recommended content generation processing unit 341 according to the embodiment of this invention. 図8は、本発明の一実施形態におけるダイヤ情報統計データベース部332に記憶された列車間隔の統計情報を例示する図である。FIG. 8 is a diagram illustrating train interval statistical information stored in the diagram information statistical database unit 332 according to an embodiment of the present invention. 図9は、本発明の一実施形態における推薦内容生成処理部341が推薦内容の判定に用いるルールを示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating rules used by the recommended content generation processing unit 341 in the embodiment of the present invention to determine recommended content. 図10は、本発明の一実施形態における表示データ記憶部342に記憶された推薦内容文を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing recommended content sentences stored in the display data storage unit 342 according to an embodiment of the present invention. 図11は、本発明の一実施形態における表示データ記憶部342に記憶された列車情報を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing train information stored in the display data storage unit 342 according to an embodiment of the present invention. 図12は、本発明の一実施形態における表示データ記憶部の情報の活用例を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating an example of utilization of information in the display data storage unit according to the embodiment of the present invention.

以下、図面を用いて本発明につき、その実施の形態に即して説明する。図1は、本発明の一実施形態に係る列車選択支援システム100を備えている旅客案内システム1の全体構成を示す機能ブロック図である。旅客案内システム1は、鉄道駅のホームなどに設置される発車時刻、行き先、発車番線などの列車情報を表示する表示装置の表示内容を包括的に管理するシステムである。旅客案内システム1には列車選択支援システム100が備えられており、本実施形態の主要な機能を実現する。   Hereinafter, the present invention will be described with reference to the drawings in accordance with an embodiment thereof. FIG. 1 is a functional block diagram showing an overall configuration of a passenger guidance system 1 including a train selection support system 100 according to an embodiment of the present invention. The passenger guidance system 1 is a system that comprehensively manages display contents of a display device that displays train information such as a departure time, a destination, and a departure number line installed at a platform of a railway station. The passenger guidance system 1 is provided with a train selection support system 100, which realizes the main functions of this embodiment.

図1に示すように、列車選択支援システム100は、少なくとも1線区以上の列車50の運行を管理する運行管理システム10、各線区を走行中の全列車の混雑率を計測する混雑率計測システム20、旅客への乗車列車推薦内容等を駅設置のディスプレイやWebページ等に表示する表示システム40と接続されている。   As shown in FIG. 1, a train selection support system 100 includes an operation management system 10 that manages the operation of at least one train 50 or more, and a congestion rate measurement system that measures the congestion rate of all trains running in each train. 20. It is connected to a display system 40 for displaying information on recommended trains for passengers on a station-installed display or a web page.

運行管理システム10は、制御機器11を通して、線区内走行中の列車50の在線位置の取得、進路制御(在線位置、ダイヤ情報をもとに転轍器、信号機等の運行設備を制御し、列車の運行を制御する)などを行う運行管理プログラムを実行するコンピュータである。制御機器11は、運行管理システム10の制御対象である信号機等の運行設備に制御信号を与えるためのインターフェース回路等を有する。   The operation management system 10 acquires the current position of the train 50 running in the line zone, and controls the route (controls the operation equipment such as a switch, a traffic light based on the current position and diagram information, It is a computer that executes an operation management program for controlling train operations). The control device 11 includes an interface circuit and the like for giving a control signal to operation equipment such as a traffic light that is a control target of the operation management system 10.

混雑率計測システム20は、運行されている列車50ごとの混雑率(列車全体の定員に対する実際に乗車している人員数の割合)を計測し集計する処理を実行するコンピュータである。ここで、混雑率の集計方法を説明する。まず、各列車50は混雑率計測装置22を備え、列車50の編成全体の混雑率を計測する。本実施形態では混雑率0%時(空車時)の編成重量と100%乗車時の編成重量及び計測した編成重量から混雑率を計算することとしている。この混雑率計測装置22の実施形態は、列車50のブレーキ装置などと連携する応荷重装置を用いて構成することができるが、駅ホームのカメラにより各駅での乗降人数を計測する方法などの別の構成であっても構わない。   The congestion rate measurement system 20 is a computer that executes a process of measuring and counting the congestion rate for each train 50 that is in operation (ratio of the number of people actually on the train capacity). Here, a method of counting the congestion rate will be described. First, each train 50 includes a congestion rate measuring device 22 and measures the congestion rate of the entire train 50. In the present embodiment, the congestion rate is calculated from the knitting weight when the congestion rate is 0% (when the vehicle is empty), the knitting weight when riding 100%, and the measured knitting weight. This embodiment of the congestion rate measuring device 22 can be configured using a load-bearing device that cooperates with the brake device of the train 50, but there is another method such as a method of measuring the number of people getting on and off at each station using a camera at the station platform. You may be the structure of.

図1の旅客案内システム1において、各列車50の混雑率計測装置22は、計測した混雑率を含む混雑率データを、通信回線21を通して混雑率計測システム20へ送信する。本実施形態では、通信回線21として無線通信(WiMAX等の適宜の通信規格を採用することができる)を用いて各列車50の混雑率計測装置22から周期的に混雑率データを送信する、線路等にある間隔ごとに設置された情報伝送機器(トランスポンダなど)を用いて列車50が定位置を通過するごとに各列車50の混雑率計測装置22から送信する、などの送信方法を想定している。   In the passenger guidance system 1 of FIG. 1, the congestion rate measuring device 22 of each train 50 transmits congestion rate data including the measured congestion rate to the congestion rate measuring system 20 through the communication line 21. In the present embodiment, the communication line 21 is periodically transmitted with congestion rate data from the congestion rate measurement device 22 of each train 50 using wireless communication (appropriate communication standards such as WiMAX can be adopted). Assuming a transmission method such as transmitting from the congestion rate measuring device 22 of each train 50 every time the train 50 passes through a fixed position using information transmission equipment (transponder or the like) installed at certain intervals. Yes.

混雑率計測システム20は、各列車50の混雑率計測装置22から送信された混雑率データをもとに、各線区を走行中の全列車50の最新の混雑率を集計する処理を行う。   The congestion rate measurement system 20 performs a process of counting the latest congestion rates of all the trains 50 traveling in each line section based on the congestion rate data transmitted from the congestion rate measurement device 22 of each train 50.

表示システム40は、後述する列車選択支援システム100の表示データ記憶部342から読み出した表示データを各駅のホームなどに設置されている液晶ディスプレイ等の表示装置41に表示させる機能を有するコンピュータである。   The display system 40 is a computer having a function of causing display data read from a display data storage unit 342 of the train selection support system 100 described later to be displayed on a display device 41 such as a liquid crystal display installed in a platform of each station.

図1の旅客案内システム1において、列車選択支援システム100と運行管理システム10、混雑率計測システム20、及び表示システム40とは、例えばLAN(Local Area Network)、シリアル通信回線等の適宜の通信回線によって接続され相互に通信可能となっている。   In the passenger guidance system 1 of FIG. 1, the train selection support system 100, the operation management system 10, the congestion rate measurement system 20, and the display system 40 are, for example, an appropriate communication line such as a LAN (Local Area Network) or a serial communication line. And can communicate with each other.

次に、列車選択支援システム100について説明する。列車選択支援システム100は、ハードウェア構成としては、CPU(Central Processing Unit)、MPU(MicroProcessing Unit)等のプロセッサ110、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等の記憶デバイスを含むメモリ120、ハードディスクドライブ(HDD)、半導体ドライブ(SSD)等の記憶デバイスを含む補助記憶装置130、プロセッサ110が通信回線と通信するための機能が実装された、ネットワークインタフェースカード(NIC)等を含む通信インターフェース140、及びキーボード、マウス等のデータ入力デバイス、ディスプレイ等の表示デバイスを含む入出力装置150を有するコンピュータである。列車選択支援システム100は、例えば対象線区の運行管理を行う運転指令所などに設置される。   Next, the train selection support system 100 will be described. The train selection support system 100 has a hardware configuration including a processor 110 such as a CPU (Central Processing Unit) and an MPU (MicroProcessing Unit), a memory including a storage device such as a ROM (Read Only Memory) and a RAM (Random Access Memory). 120, an auxiliary storage device 130 including a storage device such as a hard disk drive (HDD), a semiconductor drive (SSD), and a communication including a network interface card (NIC) in which a function for the processor 110 to communicate with a communication line is implemented The computer includes an interface 140, an input / output device 150 including a data input device such as a keyboard and a mouse, and a display device such as a display. The train selection support system 100 is installed, for example, at an operation command center that manages the operation of the target line section.

一方、列車選択支援システム100は、その機能で見ると、図1に示すように、列車間隔計算機能131、予測混雑率計算機能132、統計データ集計機能133、及び推薦内容生成機能134の4つの機能を備える。これらの機能は、補助記憶装置130に格納されているプログラムをプロセッサ110がメモリ120上に読み出して実行することによって実現されている。なお、これらの機能の一部をハードウェアで実現するように構成することも可能である。   On the other hand, the train selection support system 100 has four functions, that is, a train interval calculation function 131, a predicted congestion rate calculation function 132, a statistical data totaling function 133, and a recommended content generation function 134 as shown in FIG. It has a function. These functions are realized by the processor 110 reading the program stored in the auxiliary storage device 130 onto the memory 120 and executing it. It should be noted that some of these functions can be realized by hardware.

次に、各機能について順次説明する。まず、列車間隔計算機能131は、運行管理システム10から、各線区の最新の列車在線位置及び予測ダイヤ、実績ダイヤ情報を受信し、運行中の列車間の最新の列車間隔を計算、保持する機能である。列車間隔計算機能131による具体的なデータ処理については後述する。   Next, each function will be described sequentially. First, the train interval calculation function 131 is a function that receives the latest train location information and prediction diagram and actual schedule information of each line section from the operation management system 10, and calculates and holds the latest train interval between operating trains. It is. Specific data processing by the train interval calculation function 131 will be described later.

予測混雑率計算機能132は、各列車の最新の混雑率と、各駅の時間帯、列車種別などに応じた乗降者数の統計データを基に、各駅到着時点での最新の予測混雑率を列車ごとに計算し保持する機能である。予測混雑率計算機能132による具体的なデータ処理については後述する。   The predicted congestion rate calculation function 132 trains the latest predicted congestion rate at the time of arrival at each station based on the latest congestion rate of each train and statistical data of the number of passengers according to the time zone of each station, train type, etc. It is a function to calculate and hold each. Specific data processing by the predicted congestion rate calculation function 132 will be described later.

統計データ集計機能133は、列車間隔計算機能131のダイヤ情報・在線位置記憶部311が保持するダイヤ情報と、予測混雑率計算機能132の混雑率記憶部321が保持する混雑率情報とを取得し、当日の月、平日/休日区分、時間帯、状況、駅ごとなどの平均列車間隔と、当日の月、平日/休日区分、時間帯、状況、駅ごと等の平均混雑率などを計算し、統計データとして、統計データベース部へ記録する機能である。統計データ集計機能133は、統計データ集計処理部331、ダイヤ情報統計データベース部332、及び混雑率統計データベース部333を備える。統計データ集計機能133による具体的なデータ処理については後述する。   The statistical data totaling function 133 acquires the diagram information held by the diagram information / present-line position storage unit 311 of the train interval calculation function 131 and the congestion rate information held by the congestion rate storage unit 321 of the predicted congestion rate calculation function 132. Calculate the average train interval such as month, weekday / holiday division, time zone, situation, and station, and the average congestion rate of month, weekday / holiday division, time zone, situation, and station, etc. This is a function for recording statistical data in the statistical database section. The statistical data totaling function 133 includes a statistical data totaling processing unit 331, a diamond information statistical database unit 332, and a congestion rate statistical database unit 333. Specific data processing by the statistical data totaling function 133 will be described later.

推薦内容生成機能134は、列車間隔計算機能131が保持する最新の列車間隔と、予測混雑率計算機能132が保持する最新の予測混雑率とを基に、旅客に対し提示する推薦行動情報を生成し保持する機能である。生成した推薦行動情報は、表示システム40が取得して利用することができる形式のデータベース、XMLデータ等として保持しておき、駅設置の表示装置41、スマートフォン等の携帯端末などでの案内システムで利用できるようにされている。推薦内容生成機能134による具体的なデータ処理については後述する。   The recommended content generation function 134 generates recommended behavior information to be presented to the passenger based on the latest train interval held by the train interval calculation function 131 and the latest predicted congestion rate held by the predicted congestion rate calculation function 132. It is a function to hold. The generated recommended behavior information is stored as a database, XML data, or the like in a format that can be acquired and used by the display system 40, and is a guide system for a station-installed display device 41, a mobile terminal such as a smartphone, or the like. Has been made available. Specific data processing by the recommended content generation function 134 will be described later.

列車間隔計算機能131は、ダイヤ情報・在線位置記憶部311、列車間隔計算処理部312(列車間隔算出部)、及び列車間隔記憶部313を備えている。ダイヤ情報・在線位置記憶部311は、運行管理システム10から、各線区内を走行中の全列車50の在線位置、予測ダイヤ情報、及び実績ダイヤ情報を取得し保持している。列車間隔計算機能131は、線区内各駅から見た、線区内走行中の列車の運行時間間隔を計算する。具体的には、ダイヤ情報・在線位置記憶部311に保持されているダイヤ情報に含まれる各列車50の発車予測時刻をもとに、列車の時間間隔を計算する。在線位置、予測ダイヤ情報、及び実績ダイヤ情報は、運行管理システム10から一定間隔ごとに取得する最新の情報によって更新される。列車間隔計算処理部312は、ダイヤ情報・在線位置記憶部311に保持されている情報をもとに、各線区内を走行中の列車50の運行間隔を計算し、列車間隔記憶部313へ出力する処理を一定時間ごとに行う。   The train interval calculation function 131 includes a diagram information / reserved line position storage unit 311, a train interval calculation processing unit 312 (train interval calculation unit), and a train interval storage unit 313. The diagram information / on-track position storage unit 311 acquires and stores the on-line positions, predicted diagram information, and actual diagram information of all trains 50 traveling in each line section from the operation management system 10. The train interval calculation function 131 calculates an operation time interval of a train traveling in the line area as viewed from each station in the line area. Specifically, the train time interval is calculated based on the predicted departure time of each train 50 included in the diagram information held in the diagram information / remaining position storage unit 311. The standing line position, the predicted diagram information, and the actual diagram information are updated with the latest information acquired from the operation management system 10 at regular intervals. The train interval calculation processing unit 312 calculates the operation interval of the train 50 running in each line section based on the information held in the diagram information / present line position storage unit 311, and outputs it to the train interval storage unit 313. Is performed at regular intervals.

図2は、列車間隔計算処理部312がダイヤ情報・在線位置記憶部311から取得する入力情報と列車間隔記憶部313に出力する出力情報の例である。ここでは、図2の符号200にて示す線区において、列車番号Aから列車番号Dまでで特定される4列車が、あ駅方向へ向かって走行している状況を例に、あ駅における列車間隔の計算処理を説明する。なお、以下では、「列車番号A」というときは、「列車番号Aで特定される列車50」を表すものとする。   FIG. 2 is an example of input information that the train interval calculation processing unit 312 acquires from the diagram information / present line position storage unit 311 and output information that is output to the train interval storage unit 313. Here, in the line section indicated by reference numeral 200 in FIG. 2, the train at the station is exemplified by a situation where four trains identified from the train number A to the train number D are traveling toward the station. The interval calculation process will be described. Hereinafter, “train number A” refers to “train 50 identified by train number A”.

ダイヤ情報・在線位置記憶部311は、列車番号ごとに、始発駅、行き先、及び列車種別を含む列車情報と、各駅の予測ダイヤ(到着予測時刻及び発車予測時刻)、実績ダイヤ(到着実績時刻及び発車実績時刻)と、当該列車の在線位置を保持している。T201〜T203は、列車番号Cから列車番号Aまでの予測ダイヤ・実績ダイヤ・在線位置情報の例である。列車間隔計算処理部312は、ダイヤ情報・在線位置記憶部311から予測発車時刻情報を読み込む処理を行った後、列車間隔を計算する処理を行う。   For each train number, the schedule information / at-track position storage unit 311 includes train information including a starting station, a destination, and a train type, a prediction diagram (estimated arrival time and estimated departure time) of each station, an actual diagram (arrival actual time and (Departure time) and the position of the train. T201 to T203 are examples of prediction diamond / actual diamond / in-track position information from train number C to train number A. The train interval calculation processing unit 312 performs a process of calculating the train interval after performing the process of reading the predicted departure time information from the diagram information / present line position storage unit 311.

まず、列車間隔計算処理部312は、T203に示すように、あ駅における発車実績時刻が存在する列車番号Aは、既に出発済みのため計算対象から除外する。図2の例では、あ駅では、列車番号B、C、Dの順に列車が発車する予定であることが示されている。列車間隔計算処理部312は、列車番号Bと列車番号Cの列車間隔を、T201に示す列車番号Cの発車予定時刻からT202に示す列車番号Bの発車予定時刻を減算することによって求める。同様に、列車番号Cと列車番号Dの列車間隔と、線区内走行中のあ駅発車予定の全列車50の列車間隔を算出する。あ駅における列車間隔の計算例をT204に示している。   First, as shown in T203, the train interval calculation processing unit 312 excludes the train number A having the departure time at that station from the calculation target because it has already departed. In the example of FIG. 2, it is shown that a train is scheduled to depart in the order of train numbers B, C, and D at that station. The train interval calculation processing unit 312 obtains the train interval between train numbers B and C by subtracting the scheduled departure time of train number B shown in T202 from the scheduled departure time of train number C shown in T201. Similarly, the train intervals of train numbers C and D and the train intervals of all the trains 50 scheduled to depart from the station that are traveling in the line are calculated. A calculation example of the train interval at the station is shown in T204.

列車間隔計算処理部312は、あ駅での列車間隔の計算処理と同様に、線区内全駅について列車間隔を計算する。列車間隔計算処理部312は、駅ごとに計算した列車間隔を、列車の在線位置とともに列車間隔記憶部313へ出力する。図3に、列車間隔記憶部313へ出力された情報の例を示している。   The train interval calculation processing unit 312 calculates the train interval for all stations in the line area, similarly to the calculation process of the train interval at that station. The train interval calculation processing unit 312 outputs the train interval calculated for each station to the train interval storage unit 313 together with the train position. FIG. 3 shows an example of information output to the train interval storage unit 313.

次に、予測混雑率計算機能132は、線区内各駅から見た、線区内走行中各列車の、到着時点での混雑率の予測値を計算する。予測混雑率計算機能132は、混雑率記憶部321、予測混雑率計算処理部322(予測混雑率算出部)、及び予測混雑率記憶部323を備えている。   Next, the predicted congestion rate calculation function 132 calculates a predicted value of the congestion rate at the time of arrival of each train traveling in the line area as viewed from each station in the line area. The predicted congestion rate calculation function 132 includes a congestion rate storage unit 321, a predicted congestion rate calculation processing unit 322 (predicted congestion rate calculation unit), and a predicted congestion rate storage unit 323.

混雑率記憶部321は、混雑率計測システム20から、各線区内を走行中の全列車50についての最新の混雑率と、既に出発した駅での乗車率及び降車率の実績を取得し保持する。図4に、混雑率記憶部321が保持する情報の例を示している。図4に示すように、混雑率記憶部321は、列車番号ごとに最新の混雑率(現在混雑率)と既に出発した駅での乗車率及び降車率の実績を保持する。すなわち、最新の混雑率とともに、既に出発済みの駅での、列車定員に対し降車した人数の割合と、乗車した人数の割合とが保持される。未出発の駅については、実績データがないため乗降率情報は保持されない。混雑率記憶部321が保持する情報は、一定間隔ごとに混雑率計測システム20から取得される最新の情報によって更新される。   The congestion rate storage unit 321 acquires from the congestion rate measurement system 20 the latest congestion rate for all the trains 50 that are traveling in each line area, and the results of boarding rates and getting-off rates at stations that have already departed. . FIG. 4 shows an example of information held by the congestion rate storage unit 321. As shown in FIG. 4, the congestion rate storage unit 321 holds the latest congestion rate (current congestion rate) for each train number and the results of the boarding rate and the getting-off rate at a station that has already departed. That is, together with the latest congestion rate, the ratio of the number of people who got off the train capacity and the ratio of the number of people who got on the train already departed are retained. For stations that have not departed, there is no actual data, so the boarding / exiting rate information is not retained. The information stored in the congestion rate storage unit 321 is updated with the latest information acquired from the congestion rate measurement system 20 at regular intervals.

予測混雑率計算処理部322は、列車間隔計算機能131のダイヤ情報・在線位置記憶部311に保持されている情報及び混雑率記憶部321に保持されている情報と、統計データ集計機能133の混雑率統計データベース部333に保持されている情報をもとに、各線区内を走行中の列車50が、停車予定の各駅での到着時点の混雑率の予測値を計算し、予測混雑率記憶部323へ出力する処理を一定時間ごとに行う。   The predicted congestion rate calculation processing unit 322 includes the information stored in the diagram information / remaining line position storage unit 311 of the train interval calculation function 131 and the information stored in the congestion rate storage unit 321 and the congestion of the statistical data aggregation function 133. Based on the information held in the rate statistics database unit 333, a predicted value of the congestion rate at the time of arrival of the train 50 traveling in each line section at each station scheduled to stop is calculated, and a predicted congestion rate storage unit Processing to output to H.323 is performed at regular intervals.

ここでは、あ駅、い駅、う駅、え駅の4駅で構成される線区において、列車番号Aがお駅とえ駅の間をあ駅へ向かって走行している状況を例に、予測混雑率計算処理部322が行う、あ駅に列車番号Aが到着する時点での予測混雑率の計算処理について説明する。   Here, for example, the situation where train number A is traveling between station A and station E is going to station A in the line area composed of station A, station I, station U and station E. The calculation process of the predicted congestion rate performed by the predicted congestion rate calculation processing unit 322 when the train number A arrives at the station will be described.

まず、予測混雑率計算処理部322は、混雑率記憶部321から列車番号Aの現在混雑率を取得する。次に、予測混雑率計算処理部322は、列車間隔計算機能131のダイヤ情報・在線位置記憶部311から、列車番号Aの始発駅・行先駅・種別を取得する。そして、列車番号Aの始発駅・行先駅・種別、当日の月、平日/休日区分、時間帯などをキーとして、混雑率統計データベース部333から、各駅の平均乗車率と平均降車率を取得する。図5に、混雑率統計データベース部333に保持される情報の例を示している。混雑率統計データベース部333は、システム運用開始前にその時点で得られている統計データを格納して設定しておく。統計データは、運用開始後も適時に更新することができる。   First, the predicted congestion rate calculation processing unit 322 acquires the current congestion rate of the train number A from the congestion rate storage unit 321. Next, the predicted congestion rate calculation processing unit 322 acquires the first station, the destination station, and the type of the train number A from the diagram information / present line position storage unit 311 of the train interval calculation function 131. Then, the average boarding rate and the average getting-off rate of each station are acquired from the congestion rate statistics database unit 333 by using the starting station / destination station / type of the train number A, month of the day, weekday / holiday division, time zone, etc. as keys. . FIG. 5 shows an example of information held in the congestion rate statistics database unit 333. The congestion rate statistical database unit 333 stores and sets statistical data obtained at that time before the system operation is started. Statistical data can be updated in a timely manner even after the start of operation.

次に、予測混雑率計算処理部322は、予測混雑率の計算を行う。例えば、あ駅到着時点での列車番号Aの予測混雑率は、以下の数式(1)で計算される。

Figure 0006393531
Next, the predicted congestion rate calculation processing unit 322 calculates the predicted congestion rate. For example, the predicted congestion rate of train number A at the time of arrival at the station is calculated by the following formula (1).
Figure 0006393531

なお、あ駅で平均降車率を減じている理由は、あ駅で乗客の降車が終わった時点での平均混雑率を旅客へ提示するためである。列車番号Aについての算出例と同様に、予測混雑率計算処理部322は、線区内走行中の全列車50に対し、未到着の各駅での予測混雑率を計算し、予測混雑率記憶部323へ出力する。図6に、予測混雑率記憶部323が保持する情報の例を示している。   The reason why the average drop-off rate is reduced at the station is to present the average congestion rate at the time when the passengers get off at the station to the passenger. Similar to the calculation example for the train number A, the predicted congestion rate calculation processing unit 322 calculates the predicted congestion rate at each station that has not arrived for all trains 50 traveling in the line area, and the predicted congestion rate storage unit. To H.323. FIG. 6 shows an example of information held by the predicted congestion rate storage unit 323.

次に、統計データ集計機能133について説明する。統計データ集計機能133は、列車間隔計算機能131のダイヤ情報・在線位置記憶部311から取得したダイヤ情報と、予測混雑率計算機能132の混雑率記憶部321から取得した各駅の乗降率実績をもとに、平均列車間隔、各駅での平均乗降率・混雑率を、平日/休日の別、時間帯、列車種別、始発駅、行き先などごとに統計データとして集計する。統計データ集計機能133は、統計データ集計処理部331、ダイヤ情報統計データベース部332、及び混雑率統計データベース部333を備える。   Next, the statistical data totaling function 133 will be described. The statistical data totaling function 133 includes the schedule information acquired from the schedule information / in-track position storage unit 311 of the train interval calculation function 131 and the actual boarding / alighting rate results acquired from the congestion rate storage unit 321 of the predicted congestion rate calculation function 132. In addition, the average train interval and the average boarding / alighting rate / congestion rate at each station are aggregated as statistical data for each weekday / holiday, time zone, train type, starting station, destination, etc. The statistical data totaling function 133 includes a statistical data totaling processing unit 331, a diamond information statistical database unit 332, and a congestion rate statistical database unit 333.

統計データ集計処理部331は、一定時間間隔ごとに、次の2つの処理を行う。1つ目として、列車間隔計算機能131のダイヤ情報・在線位置記憶部331からダイヤ情報を取得し、平日/休日の別、時間帯、列車種別、始発駅、行き先などごとに、平均列車間隔として集計する。ダイヤ情報統計データベース部332はこれまでのダイヤ情報の統計データが記録されているデータベースである。統計データ集計処理部331は、統計データ集計処理部331による集計結果をもとにダイヤ情報統計データベース部332の平均列車間隔を更新する。ダイヤ情報統計データベース部332の構成例は、図8に関して後述する。統計データ集計処理部331の2つ目の機能として、予測混雑率計算機能132の混雑率記憶部321から各駅の乗降率・混雑率実績を取得し、平日/休日の別、時間帯、列車種別、始発駅、行き先などごとに、平均乗降率・混雑率として集計する。混雑率統計データベース部333はこれまでの平均乗降率の統計データが記録されているデータベースである。統計データ集計処理部331は、集計結果をもとに混雑率統計データベース部333の平均乗降率・混雑率を更新する。混雑率統計データベース部333の例は図5に示した通りである。   The statistical data totalization processing unit 331 performs the following two processes at regular time intervals. First, the schedule information is obtained from the schedule information / location position storage unit 331 of the train interval calculation function 131, and the average train interval is determined for each weekday / holiday, time zone, train type, starting station, destination, etc. Tally. The diamond information statistical database unit 332 is a database in which statistical data of conventional diamond information is recorded. The statistical data totaling processing unit 331 updates the average train interval of the diagram information statistical database unit 332 based on the totaling result by the statistical data totaling processing unit 331. A configuration example of the diamond information statistical database unit 332 will be described later with reference to FIG. As a second function of the statistical data totaling processing unit 331, the actual arrival / departure rate / congestion rate results of each station are obtained from the congestion rate storage unit 321 of the predicted congestion rate calculation function 132, and the weekday / holiday type, time zone, and train type For each departure station, destination, etc., the average boarding rate / congestion rate is counted. The congestion rate statistical database unit 333 is a database in which statistical data on the average loading / unloading rate is recorded. The statistical data aggregation processing unit 331 updates the average boarding / alighting rate / congestion rate of the congestion rate statistical database unit 333 based on the aggregation result. An example of the congestion rate statistical database unit 333 is as shown in FIG.

次に、推薦内容生成機能134について説明する。推薦内容生成機能134は、列車間隔計算機能131と、予測混雑率計算機能132にて計算した情報をもとに、各駅における、駅で列車を待つ旅客向けに、推薦する行動を提示する文章である推薦行動文(列車選択支援情報)として生成する。推薦内容生成機能134は、推薦内容生成処理部341(列車選択支援情報生成部)、及び表示データ記憶部342を備える。推薦内容生成処理では、列車間隔計算機能131の列車間隔記憶部313と、予測混雑率計算機能132の予測混雑率記憶部323、及び統計データベース部332から情報を取得し、推薦行動文を生成し、生成した推薦行動文を表示データ記憶部342へ出力する。上記各部の具体的なデータ処理については以降で説明する。   Next, the recommended content generation function 134 will be described. The recommendation content generation function 134 is a sentence that presents recommended actions for passengers waiting for a train at a station at each station based on the information calculated by the train interval calculation function 131 and the predicted congestion rate calculation function 132. Generated as a certain recommended action sentence (train selection support information). The recommended content generation function 134 includes a recommended content generation processing unit 341 (train selection support information generation unit) and a display data storage unit 342. In the recommended content generation process, information is acquired from the train interval storage unit 313 of the train interval calculation function 131, the predicted congestion rate storage unit 323 of the predicted congestion rate calculation function 132, and the statistical database unit 332, and a recommended action sentence is generated. The generated recommended action sentence is output to the display data storage unit 342. Specific data processing of each part will be described later.

ここで、推薦内容生成機能134の推薦内容生成処理部341によって実行されるデータ処理例について説明する。図7A〜図7Dは、推薦内容生成処理部341のデータ処理例を表したフローチャートである。推薦内容生成処理は、列車選択支援システム100の入出力装置150からの処理開始指示等に基づいて開始される(S70)。なお、図中の符号Sは「ステップ」を表す略号である(以下本明細書中にて同じ)。推薦内容生成処理部341は、線区内各駅について、各駅推薦内容生成処理を実行し(S71〜S73)、すべての駅について生成し終えた場合処理を終了する(S74)。   Here, an example of data processing executed by the recommended content generation processing unit 341 of the recommended content generation function 134 will be described. 7A to 7D are flowcharts showing an example of data processing of the recommended content generation processing unit 341. The recommended content generation process is started based on a process start instruction or the like from the input / output device 150 of the train selection support system 100 (S70). In addition, the code | symbol S in a figure is the abbreviation showing a "step" (hereinafter the same in this specification). The recommended content generation processing unit 341 executes each station recommended content generation process for each station in the line ward (S71 to S73), and ends the process when the generation is completed for all stations (S74).

各駅推薦内容生成処理S72でのデータ処理例を、図7Bのフローチャートで示している。各駅推薦内容生成処理S72はS701で処理を開始すると、まず、予測混雑率の取得処理を実行する(S702)。推薦内容生成処理部341は、処理対象駅に未到着の列車の内、1番目に到着する列車の予測混雑率と、2番目に到着する列車の予測混雑率とを予測混雑率記憶部323から取得する。ここでは、前者の予測混雑率をca、後者の予測混雑率をcbとする。 An example of data processing in each station recommendation content generation processing S72 is shown in the flowchart of FIG. 7B. When each station recommendation content generation process S72 starts the process in S701, first, a process of acquiring a predicted congestion rate is executed (S702). The recommended content generation processing unit 341 determines, from the predicted congestion rate storage unit 323, the predicted congestion rate of the first arriving train and the predicted congestion rate of the second arriving train among the trains that have not arrived at the processing target station. get. Here, the predicted congestion rate of the former is c a , and the predicted congestion rate of the latter is c b .

次いで、推薦内容生成処理部341は、現在時刻の当該駅における平均混雑率の取得処理を実行する(S703)。具体的には、推薦内容生成処理部341は、図5の混雑率統計データベース部333から平均混雑率cを取得する。   Next, the recommended content generation processing unit 341 executes an acquisition process of the average congestion rate at the station at the current time (S703). Specifically, the recommended content generation processing unit 341 acquires the average congestion rate c from the congestion rate statistical database unit 333 in FIG.

次に、推薦内容生成処理部341は、列車間隔指標計算処理を実行する(S704)。列車間隔指標とは、時間である列車間隔をもとに計算する、列車間隔の程度を0以上の実数で表す指標である。ここでは列車間隔指標をTとする。図7Cに列車間隔指標計算処理の処理例をフローチャートで示している。列車間隔指標計算処理では、推薦内容生成処理部341が処理を開始すると(S70401)、まず列車間隔の取得処理を実行する(S70402)。具体的には、推薦内容生成処理部341は、列車間隔計算機能131の列車間隔記憶部313より、処理対象駅に1番目に到着する列車と2番目に到着する列車の列車間隔を取得する。ここでは、この列車間隔をtabとする。 Next, the recommended content generation processing unit 341 executes a train interval index calculation process (S704). The train interval index is an index that expresses the degree of the train interval as a real number of 0 or more, which is calculated based on the train interval as time. Here, T is the train interval index. FIG. 7C is a flowchart showing a processing example of the train interval index calculation processing. In the train interval index calculation process, when the recommended content generation processing unit 341 starts the process (S 70401), first, a train interval acquisition process is executed (S 70402). Specifically, the recommended content generation processing unit 341 acquires, from the train interval storage unit 313 of the train interval calculation function 131, the train interval between the train that arrives first at the processing target station and the train that arrives second. Here, let this train interval be t ab .

次に、推薦内容生成処理部341は、平均列車間隔の取得処理を実行する(S70403)。ここで、推薦内容生成処理部341は、処理を実行する時間帯、平日または休日における、当該駅における平均列車間隔を、ダイヤ情報統計データベース部332より取得する。ここでは、平均列車間隔をtとする。図8に、ダイヤ情報統計データベース部332の構成例を示している。ダイヤ情報統計データベース部332に格納するデータは、運用開始後も、運行管理システム10からのダイヤ実績情報に基づいて適時に更新されるので、列車間隔の評価を適切に維持することができる。   Next, the recommended content generation processing unit 341 executes an average train interval acquisition process (S7043). Here, the recommended content generation processing unit 341 acquires, from the diagram information statistical database unit 332, the average train interval at the station during the time period for executing the process, weekdays, or holidays. Here, t is the average train interval. FIG. 8 shows a configuration example of the diagram information statistics database unit 332. Since the data stored in the diagram information statistical database unit 332 is updated in a timely manner based on the diagram record information from the operation management system 10 even after the operation is started, the evaluation of the train interval can be appropriately maintained.

次いで、推薦内容生成処理部341は、列車間隔指標Tの計算処理を実行し(S70404)、処理を終了する(S70405)。列車間隔指標Tは、次の数式(2)で計算する。列車間隔指標Tにより、先発、次発列車間の列車間隔が統計的データに基づく平均的な列車間隔に対してどの程度短く、あるいは長くなっているかを定量的に把握することができる。

Figure 0006393531
Next, the recommended content generation processing unit 341 executes a calculation process of the train interval index T (S70404), and ends the process (S70405). The train interval index T is calculated by the following formula (2). With the train interval index T, it is possible to quantitatively grasp how short or longer the train interval between the first train and the next train is with respect to the average train interval based on statistical data.
Figure 0006393531

図7Bの各駅推薦内容生成処理S72に戻ると、S705で、推薦内容生成処理部341は、予測混雑率指標計算処理を実行する。予測混雑率指標とは、処理対象駅に1番目に到着する列車の予測混雑率caと、2番目に到着する列車の予測混雑率caとをもとに、どちらの列車に混雑率が偏っているかを、−1、0、1のいずれかの値にて表す指標である。ここでは予測混雑率指標をCとする。予測混雑率指標Cが−1の場合は、2番目に駅に到着する列車に予測混雑率が偏っていることを、1の場合は1番目に駅に到着する列車に予測混雑率が偏っていることを、0の場合は予測混雑率に偏りがない(比較される列車の予測混雑率が同程度であり、いずれを選択しても快適性に変わりがない)ことを表す。 Returning to each station recommended content generation process S72 of FIG. 7B, in S705, the recommended content generation processing unit 341 executes a predicted congestion rate index calculation process. The predicted congestion rate index, the predicted congestion rate c a train to arrive at the first to be processed station, on the basis of the predicted congestion rate c a train to arrive in the second, congestion rate in either of the train It is an index representing whether it is biased by a value of -1, 0, or 1. Here, the predicted congestion rate index is C. When the predicted congestion rate index C is -1, the predicted congestion rate is biased toward the second train arriving at the station. When the predicted congestion rate index C is 1, the predicted congestion rate is biased toward the first train arriving at the station. In the case of 0, this means that the predicted congestion rate is not biased (the predicted congestion rate of the compared trains is the same, and comfort is not changed regardless of which is selected).

図7Dに予測混雑率指標計算処理の処理フロー例を示している。S70501で処理を開始すると、推薦内容生成処理部341は、まず予測混雑率指標Cの計算処理を実行する(S70502)。予測混雑率指標Cは、以下の数式(3)で計算する。   FIG. 7D shows a processing flow example of the predicted congestion rate index calculation processing. When the process is started in S70501, the recommended content generation processing unit 341 first performs a calculation process of the predicted congestion rate index C (S70502). The predicted congestion rate index C is calculated by the following formula (3).

Figure 0006393531
前記のように、予測混雑率指標Cの値が正であれば1番目に処理対象駅に到着する列車の方が、負であれば2番目に処理対象駅に到着する列車の方が混雑していることとなる。予測混雑率指標により、先発、次発列車の混雑率の相違を定量的に把握することができる。
Figure 0006393531
As described above, if the value of the predicted congestion rate index C is positive, the train arriving at the processing target station first is congested, and if it is negative, the train arriving at the second processing target station is congested. Will be. Based on the predicted congestion rate index, it is possible to quantitatively grasp the difference in the congestion rate between the first train and the next train.

次に、推薦内容生成処理部341は、予測混雑率指標Cの判定処理を実行する(S70503)。推薦内容生成処理部341は、Cの値がある閾値よりも大きいと判定した場合、1番目に処理対象駅に到着する列車に乗客が偏っていると判断し(S70503,Yes)、S70504でCに1を設定する。図7Dの例では、前記の閾値に0.5を用いているが、適宜他の数値を設定してもよい。推薦内容生成処理部341は、Cの値がある値よりも小さいと判定した場合(S70503,No)、S70505で、2度目の予測混雑率指標Cの判定処理を実行する。推薦内容生成処理部341は、S70505でCの値がある閾値より小さいと判定した場合(S70505,Yes)、2番目に処理対象駅に到着する列車に乗客が偏っていると判断し、S70505でCに−1を設定し(S70506)、処理を終了する(S70508)。図7Dの例では、前記の閾値に−0.5を用いているが、適宜他の数値を設定してもよい。S70505において、Cの値がある閾値以上であると判定した場合(S70505,No)、推薦内容生成処理部341は、どちらの列車にも予測混雑率が偏っていないと判断し、S70507でCに0を設定して処理を終了する(S70508)。   Next, the recommended content generation processing unit 341 executes a determination process for the predicted congestion rate index C (S70503). If the recommended content generation processing unit 341 determines that the value of C is greater than a certain threshold value, it determines that passengers are biased toward the train that first arrives at the processing target station (S70503, Yes), and C is determined in S70504. Set 1 to. In the example of FIG. 7D, 0.5 is used as the threshold value, but other numerical values may be set as appropriate. When the recommended content generation processing unit 341 determines that the value of C is smaller than a certain value (No at S70503), the recommendation content generation processing unit 341 executes the second determination processing of the predicted congestion rate index C at S70505. When the recommended content generation processing unit 341 determines in S70505 that the value of C is smaller than a certain threshold value (S70505, Yes), the recommended content generation processing unit 341 determines that passengers are biased toward the train that arrives at the second processing target station, and in S70505. -1 is set to C (S70506), and the process is terminated (S70508). In the example of FIG. 7D, −0.5 is used as the threshold value, but other numerical values may be set as appropriate. In S70505, when it is determined that the value of C is greater than or equal to a certain threshold value (S70505, No), the recommended content generation processing unit 341 determines that the predicted congestion rate is not biased for either train, and C is determined in S70507. 0 is set and the process is terminated (S70508).

図7Bの各駅推薦内容生成処理S72に戻ると、S706で、推薦内容生成処理部341は、S705までの処理結果に基づいて推薦行動文章判定指標の計算処理を実行する(S706)。推薦行動文章判定指標とは、旅客に対し提示する推薦行動文の判定に用いる実数の指標である。ここでは、推薦行動文章判定指標をSとする。推薦行動文章判定指標Sは、以下の数式(4)で計算される。

Figure 0006393531
Returning to each station recommended content generation processing S72 of FIG. 7B, in S706, the recommended content generation processing unit 341 executes a calculation process of a recommended action text determination index based on the processing results up to S705 (S706). The recommended action text determination index is a real number index used to determine the recommended action text to be presented to the passenger. Here, the recommended action sentence determination index is S. The recommended action sentence determination index S is calculated by the following formula (4).
Figure 0006393531

次いで、推薦内容生成処理部341は、推薦行動文章の生成処理を実行する(S707)。推薦行動文章は、列車間隔文言、混雑状況文言、及び推薦行動文言の3つの文言により構成される。推薦内容生成処理部341は、推薦行動文章判定指標Sの値を判定ルールに照らしてこれら3つの文言を生成する。図9は、判定ルールの例を示している。   Next, the recommended content generation processing unit 341 executes a recommended action sentence generation process (S707). The recommended action text is composed of three words, a train interval word, a congestion situation word, and a recommended action word. The recommended content generation processing unit 341 generates these three words by referring to the value of the recommended action text determination index S in accordance with the determination rule. FIG. 9 shows an example of the determination rule.

図9を用いて3つの文言の判定について説明する。推薦内容生成処理部341は、列車間隔文言を、C901に示すように、Sの値の絶対値により判定し、設定する。列車間隔に関しては、列車間隔指標Tが大きいほどSの絶対値が大きくなり1番目に到着する列車と2番目に到着する列車の時間間隔が広くなることを意味する。図9の例では、推薦内容生成処理部341は、Sの絶対値の大きさの判定結果に従って、列車間隔文言に、「後の列車は続いてまいります」(S=0の場合)、「後の列車はすぐにまいります」(0.5≦Sの絶対値<1.5)、「後の列車は少々空きます」(1.5≦Sの絶対値<3)、「後の列車はしばらくまいりません」(3≦Sの絶対値)のいずれかを設定する。   The determination of three words will be described with reference to FIG. The recommended content generation processing unit 341 determines and sets the train interval wording based on the absolute value of the value of S, as indicated by C901. Regarding the train interval, the larger the train interval index T, the larger the absolute value of S, which means that the time interval between the first arriving train and the second arriving train becomes wider. In the example of FIG. 9, the recommended content generation processing unit 341 determines that the “following train continues” (when S = 0), “ The following trains will be coming soon "(0.5 ≦ S absolute value <1.5),“ The following trains are a little empty ”(1.5 ≦ S absolute value <3),“ After trains Will not continue for a while ”(3 ≦ the absolute value of S) is set.

また、推薦内容生成処理部341は、混雑状況文言を、C902に示すように、推薦行動文章判定指標Sの符号により判定し、設定する。図9の例では、推薦内容生成処理部341は、Sの符号が負の場合、「後の方が空いている」、正の場合、「先の列車の方が空いている」という文言を混雑状況文言に設定する。なお、Sが0の場合は、1番目に到着する列車と2番目に到着する列車の混雑率に偏りがない状態のため、各駅推薦内容生成処理は混雑状況文言に空白を設定する。   Also, the recommended content generation processing unit 341 determines and sets the congestion status wording by the code of the recommended action text determination index S as indicated by C902. In the example of FIG. 9, the recommended content generation processing unit 341 indicates that when the sign of S is negative, “the latter is vacant”, and when positive, “the earlier train is vacant”. Set to congestion status wording. In addition, when S is 0, since the congestion rate between the first arriving train and the second arriving train is not biased, each station recommended content generation process sets a blank in the congestion status wording.

また、推薦内容生成処理部341は、推薦行動文言を、C903に示すように、推薦行動文章判定指標Sの符号により判定し、設定する。図9の例では、推薦内容生成処理部341は、推薦行動文章判定指標Sの符号が正の場合、1番目に到着する列車の予測混雑率の方が低いため、1番目の列車と2番目の列車との列車間隔に関わらず、推薦行動文言に「先の列車にご乗車ください」という文言を設定する。推薦行動文章判定指標Sの符号が負の場合、推薦内容生成処理部341は、推薦行動文章判定指標Sの値の絶対値、すなわち1番目に到着する列車と2番目に到着する列車の間隔の度合いによって、R904からR906に示すように、「なるべく先の列車にご乗車ください」(3≦Sの絶対値)、「お急ぎでない方は後の列車をご利用ください」(1.5≦Sの絶対値<3)、「後の列車をお待ちください」(0.5≦Sの絶対値<1.5)などの文言を設定する。   Also, the recommended content generation processing unit 341 determines and sets the recommended action wording by the code of the recommended action text determination index S as indicated by C903. In the example of FIG. 9, when the sign of the recommended action sentence determination index S is positive, the recommended content generation processing unit 341 has a lower predicted congestion rate of the first arriving train and therefore the first train and the second train. Regardless of the train interval with the other train, the recommended action word is set to “Please get on the previous train”. When the sign of the recommended action sentence determination index S is negative, the recommended content generation processing unit 341 determines the absolute value of the value of the recommended action sentence determination index S, that is, the interval between the first arriving train and the second arriving train. Depending on the degree, as shown from R904 to R906, “Please get on the earlier train as much as possible” (3 ≦ S absolute value), “If you are not in a hurry, please use the later train” (1.5 ≦ S For example, absolute value <3), “please wait for the next train” (0.5 ≦ S absolute value <1.5).

推薦内容生成処理部341は、S707で上記のように推薦行動文章を生成した後、生成した推薦行動文章情報を表示データ記憶部342に出力する。またこの際、推薦内容生成処理部341は、同時に列車間隔、予測混雑率を表示データ記憶部342に出力してもよい。   The recommended content generation processing unit 341 generates the recommended behavior text as described above in S707, and then outputs the generated recommended behavior text information to the display data storage unit 342. At this time, the recommended content generation processing unit 341 may simultaneously output the train interval and the predicted congestion rate to the display data storage unit 342.

図10に、推薦内容生成処理部341から表示データ記憶部342に出力されて保持されている推薦内容文の例を示している。図10に示すように、推薦内容文は、列車選択支援システム100が管理する線区内の駅ごとに保持することができる。   FIG. 10 shows an example of a recommended content sentence that is output from the recommended content generation processing unit 341 and held in the display data storage unit 342. As shown in FIG. 10, the recommendation content sentence can be held for each station in the line area managed by the train selection support system 100.

図11に、表示データ記憶部342が保持する列車情報の例を示している。図11に示すように、表示データ記憶部342には、列車選択支援システム100が管理する線区内の駅ごとに、発車予定順に列車番号、次列車との列車間隔、発車予定の列車の在線位置、予測混雑率を保持することができる。   FIG. 11 shows an example of train information held by the display data storage unit 342. As shown in FIG. 11, in the display data storage unit 342, for each station in the line area managed by the train selection support system 100, the train number, the train interval to the next train, The position and the predicted congestion rate can be held.

表示データ記憶部342に保持された列車情報と推薦内容文とは、各駅のホーム等に設置される表示装置41において旅客向けに表示させることができる。図12に、表示データ記憶部342のデータを用いた旅客案内表示例を示している。図12は、あ駅のホームに設置されている表示装置41のディスプレイに、発車案内とともに乗車列車の推薦内容文を表示している例である。符号1201は表示データ記憶部342の推薦内容文を表示している領域である。符号1202、1203は、表示データ記憶部342の列車間隔を表示している例である。この表示例では、列車間隔を5分単位にまるめ、5分よりも短い場合は、符号1206の列車と符号1207の列車との間のように、列車間隔を表示しないように構成しているが、必ずしもそのような表示態様に制約される必要はない。符号1204〜1207は、表示データ記憶部342の在線位置、予測混雑率を表示している例である。この例では、予測混雑率を6段階に丸め、色または濃淡によって表現している。   The train information and the recommended content sentence held in the display data storage unit 342 can be displayed for passengers on the display device 41 installed at the platform of each station. FIG. 12 shows a passenger guidance display example using data in the display data storage unit 342. FIG. 12 is an example in which the recommended content sentence of the boarding train is displayed together with the departure guidance on the display of the display device 41 installed at the platform of the station. Reference numeral 1201 denotes an area displaying a recommended content sentence in the display data storage unit 342. Reference numerals 1202 and 1203 are examples in which the train interval of the display data storage unit 342 is displayed. In this display example, the train interval is rounded in units of 5 minutes, and when it is shorter than 5 minutes, the train interval is not displayed as between the train of reference numeral 1206 and the train of reference numeral 1207. However, it is not necessarily limited to such a display mode. Reference numerals 1204 to 1207 are examples in which the standing line position and the predicted congestion rate of the display data storage unit 342 are displayed. In this example, the predicted congestion rate is rounded to 6 levels and expressed by color or shading.

図12の例では、駅で列車を待つ旅客は、到着する各列車の予測混雑率、在線位置、遅れ状況と、推薦行動文の内容とを見て総合的に判断することにより、どの列車に乗車するかを決定することができる。したがって、旅客は、自身の行動スケジュールに合わせて各列車の混雑状況を参考にして乗車列車を選択することができるようになり、比較的空いている次列車があるにも関わらずわざわざ混雑している先発列車に乗車するような行動を避けることが可能となる。また、一部の混雑している列車にさらに旅客が集中することによってさらに列車の遅れが拡大するような事態も軽減することができると期待される。なお、旅客は、駅で列車を待っている際に、到着予定列車同士の列車間隔及び各列車の混雑度合いがわかればそれに基づいて主体的に乗車列車を選択することもできるので、乗車列車の推薦内容文を表示しない構成とすることも可能である。   In the example of FIG. 12, a passenger waiting for a train at a station can determine which train by comprehensively judging the expected congestion rate, existing line position, delay status and the content of the recommended action sentence of each arriving train. You can decide whether to get on. Therefore, passengers can select a boarding train according to the congestion status of each train according to their own action schedule, and it is bothered even though there is a relatively free next train. It is possible to avoid the behavior of getting on the starting train. In addition, it is expected that a situation in which the delay of the train further increases as passengers concentrate on some congested trains can be reduced. When passengers are waiting for a train at a station, if they know the train interval between scheduled trains and the degree of congestion of each train, they can also select a boarding train based on that. It is also possible to adopt a configuration in which the recommended content sentence is not displayed.

なお、図12に例示した本実施形態では、駅ホーム等に設置された表示装置41のディスプレイに乗車推薦内容を表示する例を示したが、鉄道会社等のWebサイト、スマートフォン向けサイト等に同様の情報を表示させるなど、表示データ記憶部342のデータは種々の態様で活用することができる。   In the present embodiment illustrated in FIG. 12, an example in which the recommended boarding content is displayed on the display of the display device 41 installed in a station platform or the like is shown. However, the same applies to websites for railway companies, smartphone sites, and the like. The data in the display data storage unit 342 can be utilized in various ways, such as displaying the above information.

以上説明したように、本発明の実施形態によれば、列車の運行間隔とともに、各列車に旅客が乗車する際の予測混雑率を知らせることができるので、旅客が行動スケジュールに応じて適宜に混雑率の低い列車を選択することができるようになり、旅客の利便性が向上する。また一部の列車に旅客が集中することによるダイヤ乱れの拡大といった不都合を防止することが可能となる。   As described above, according to the embodiment of the present invention, it is possible to notify the predicted congestion rate when passengers get on each train together with the operation interval of the train, so that the passengers are appropriately congested according to the action schedule. It becomes possible to select a train with a low rate, and passenger convenience is improved. In addition, it is possible to prevent inconveniences such as an increase in the timetable disruption due to the concentration of passengers on some trains.

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。   In addition, this invention is not limited to an above-described Example, Various modifications are included. For example, the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described. It is possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of the embodiment.

1 旅客案内システム
10 運行管理システム
11 制御装置
20 混雑率計測システム
21 通信回線
22 混雑率計測装置
40 表示システム
41 表示装置
100 列車選択支援システム
131 列車間隔計算機能
132 予測混雑率計算機能
133 統計データ集計機能
134 推薦内容生成機能
311 ダイヤ情報・在線位置記憶部
312 列車間隔計算処理部
313 列車間隔記憶部
321 混雑率記憶部
322 予測混雑率計算処理部
323 予測混雑率記憶部
331 統計データ集計処理部
332 ダイヤ情報統計データベース部
333 混雑率統計データベース部
341 推薦内容生成処理部
342 表示データ記憶部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Passenger guidance system 10 Operation management system 11 Control device 20 Congestion rate measurement system 21 Communication line 22 Congestion rate measurement device 40 Display system 41 Display device 100 Train selection support system 131 Train interval calculation function 132 Predictive congestion rate calculation function 133 Statistical data totalization Function 134 Recommended Content Generation Function 311 Timeline Location / Location Position Storage Unit 312 Train Interval Calculation Processing Unit 313 Train Interval Storage Unit 321 Congestion Rate Storage Unit 322 Predictive Congestion Rate Calculation Processing Unit 323 Predictive Congestion Rate Storage Unit 331 Statistical Data Total Processing Unit 332 Diamond information statistical database unit 333 Congestion rate statistical database unit 341 Recommended content generation processing unit 342 Display data storage unit

Claims (12)

旅客による乗車列車の選択を支援するための列車選択支援システムであって、
対象線区を運行している各列車の走行位置を示す情報である列車在線情報と、各列車の各駅の到着及び出発予測時刻を示す情報である列車ダイヤ予測情報とを、前記対象線区を管理する運行管理システムから取得して、前記列車在線情報及び前記列車ダイヤ予測情報とから、前記対象線区の各駅における各列車相互間の運転時間間隔である列車間隔情報を算出する列車間隔算出部と、
対象線区の各駅における各列車の乗車定員に対する降車人数及び乗り込み人数の割合である降車率及び乗車率についての過去の統計的実績情報があらかじめ保持されており、各列車に設けられている、各列車の乗車定員に対する乗車人数の割合である混雑率を計測するための混雑率計測装置から受信する混雑率計測値を保持している混雑率計測システムから各列車の混雑率情報を取得し、各駅において旅客が乗車する際の対象列車の混雑率の予測値である予測混雑率情報を算出する予測混雑率算出部と、
各駅に関して算出された前記列車間隔情報と前記予測混雑率情報とから、各駅で旅客が乗車列車選択を支援するための情報である列車選択支援情報を生成して出力する列車選択支援情報生成部と、
を備え
前記列車選択支援情報生成部は、
各駅における先発列車と次発列車との間の列車間隔と、あらかじめ過去の統計的実績情報として設定されている当該列車相互間の平均列車間隔との比率を算出し、列車間隔指標として出力し、
前記列車間隔指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する列車間隔に関する情報を示すテキスト情報である列車間隔文言を出力する
ことを特徴とする列車選択支援システム。
A train selection support system for assisting passengers in selecting a boarding train,
Train presence line information, which is information indicating the travel position of each train operating in the target line area, and train schedule prediction information, which is information indicating the arrival and departure predicted times of each station of each train, Train interval calculation unit for obtaining train interval information, which is an operation time interval between trains at each station in the target line section, from the train location information and the train schedule prediction information acquired from the operation management system to be managed When,
Previous statistical performance information about the getting-off rate and boarding rate, which is the ratio of the number of people getting off and the number of people getting on to each train's seating capacity at each station in the target line area, is stored in advance, and each train has The congestion rate information of each train is obtained from the congestion rate measurement system that holds the congestion rate measurement value received from the congestion rate measuring device for measuring the congestion rate, which is the ratio of the number of passengers to the train capacity, and each station A predicted congestion rate calculation unit that calculates predicted congestion rate information, which is a predicted value of the congestion rate of the target train when a passenger gets on board,
A train selection support information generating unit that generates and outputs train selection support information, which is information for assisting passengers in selecting a boarding train at each station, from the train interval information calculated for each station and the predicted congestion rate information; ,
Equipped with a,
The train selection support information generation unit
Calculate the ratio between the train interval between the first train and the next train at each station and the average train interval between the trains set in advance as historical statistical information, and output it as a train interval indicator.
The train selection is characterized in that the train interval index value is compared with a predetermined threshold value, and train interval wording, which is text information indicating information on the train interval for the passenger, is output according to the comparison determination result. Support system.
旅客による乗車列車の選択を支援するための列車選択支援システムであって、
対象線区を運行している各列車の走行位置を示す情報である列車在線情報と、各列車の各駅の到着及び出発予測時刻を示す情報である列車ダイヤ予測情報とを、前記対象線区を管理する運行管理システムから取得して、前記列車在線情報及び前記列車ダイヤ予測情報とから、前記対象線区の各駅における各列車相互間の運転時間間隔である列車間隔情報を算出する列車間隔算出部と、
対象線区の各駅における各列車の乗車定員に対する降車人数及び乗り込み人数の割合である降車率及び乗車率についての過去の統計的実績情報があらかじめ保持されており、各列車に設けられている、各列車の乗車定員に対する乗車人数の割合である混雑率を計測するための混雑率計測装置から受信する混雑率計測値を保持している混雑率計測システムから各列車の混雑率情報を取得し、各駅において旅客が乗車する際の対象列車の混雑率の予測値である予測混雑率情報を算出する予測混雑率算出部と、
各駅に関して算出された前記列車間隔情報と前記予測混雑率情報とから、各駅で旅客が乗車列車選択を支援するための情報である列車選択支援情報を生成して出力する列車選択支援情報生成部と、
を備え
前記列車選択支援情報生成部は、
各駅における先発列車と次発列車との間の予測混雑率の差分を表す数値を算出し、予測混雑率指標として出力し、
前記予測混雑率指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する予測混雑率に関する情報を示すテキスト情報である混雑状況文言を出力する
ことを特徴とする列車選択支援システム。
A train selection support system for assisting passengers in selecting a boarding train,
Train presence line information, which is information indicating the travel position of each train operating in the target line area, and train schedule prediction information, which is information indicating the arrival and departure predicted times of each station of each train, Train interval calculation unit for obtaining train interval information, which is an operation time interval between trains at each station in the target line section, from the train location information and the train schedule prediction information acquired from the operation management system to be managed When,
Previous statistical performance information about the getting-off rate and boarding rate, which is the ratio of the number of people getting off and the number of people getting on to each train's seating capacity at each station in the target line area, is stored in advance, and each train has The congestion rate information of each train is obtained from the congestion rate measurement system that holds the congestion rate measurement value received from the congestion rate measuring device for measuring the congestion rate, which is the ratio of the number of passengers to the train capacity, and each station A predicted congestion rate calculation unit that calculates predicted congestion rate information, which is a predicted value of the congestion rate of the target train when a passenger gets on board,
A train selection support information generating unit that generates and outputs train selection support information, which is information for assisting passengers in selecting a boarding train at each station, from the train interval information calculated for each station and the predicted congestion rate information; ,
Equipped with a,
The train selection support information generation unit
Calculate a numerical value representing the difference in the predicted congestion rate between the first train and the next train at each station, and output it as a predicted congestion rate index.
A value of the predicted congestion rate index is compared with a predetermined threshold value, and a congestion situation wording that is text information indicating information on a predicted congestion rate for a passenger is output according to the comparison determination result. Train selection support system.
旅客による乗車列車の選択を支援するための列車選択支援システムであって、
対象線区を運行している各列車の走行位置を示す情報である列車在線情報と、各列車の各駅の到着及び出発予測時刻を示す情報である列車ダイヤ予測情報とを、前記対象線区を管理する運行管理システムから取得して、前記列車在線情報及び前記列車ダイヤ予測情報とから、前記対象線区の各駅における各列車相互間の運転時間間隔である列車間隔情報を算出する列車間隔算出部と、
対象線区の各駅における各列車の乗車定員に対する降車人数及び乗り込み人数の割合である降車率及び乗車率についての過去の統計的実績情報があらかじめ保持されており、各列車に設けられている、各列車の乗車定員に対する乗車人数の割合である混雑率を計測するための混雑率計測装置から受信する混雑率計測値を保持している混雑率計測システムから各列車の混雑率情報を取得し、各駅において旅客が乗車する際の対象列車の混雑率の予測値である予測混雑率情報を算出する予測混雑率算出部と、
各駅に関して算出された前記列車間隔情報と前記予測混雑率情報とから、各駅で旅客が乗車列車選択を支援するための情報である列車選択支援情報を生成して出力する列車選択支援情報生成部と、
を備え
前記列車選択支援情報生成部は、
各駅における先発列車と次発列車との間の列車間隔と、あらかじめ過去の統計的実績情報として設定されている当該列車相互間の平均列車間隔との比率を算出して列車間隔指標として出力し、
各駅における先発列車と次発列車との間の予測混雑率の差分を表す数値を算出して予測混雑率指標として出力し、
前記列車間隔指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する列車間隔に関する情報を示すテキスト情報である列車間隔文言を生成し、
前記予測混雑率指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する予測混雑率に関する情報を示すテキスト情報である混雑状況文言を生成し、
前記列車間隔指標と前記予測混雑率指標とに基づいて旅客に対する乗車列車選択に関する推薦内容を示すテキスト情報である推薦行動文言を生成し、
前記列車間隔文言、前記混雑状況文言、及びそれらに対応する前記推薦行動文言を組み合わせた推薦行動文章を生成して旅客に対して出力する
ことを特徴とする列車選択支援システム。
A train selection support system for assisting passengers in selecting a boarding train,
Train presence line information, which is information indicating the travel position of each train operating in the target line area, and train schedule prediction information, which is information indicating the arrival and departure predicted times of each station of each train, Train interval calculation unit for obtaining train interval information, which is an operation time interval between trains at each station in the target line section, from the train location information and the train schedule prediction information acquired from the operation management system to be managed When,
Previous statistical performance information about the getting-off rate and boarding rate, which is the ratio of the number of people getting off and the number of people getting on to each train's seating capacity at each station in the target line area, is stored in advance, and each train has The congestion rate information of each train is obtained from the congestion rate measurement system that holds the congestion rate measurement value received from the congestion rate measuring device for measuring the congestion rate, which is the ratio of the number of passengers to the train capacity, and each station A predicted congestion rate calculation unit that calculates predicted congestion rate information, which is a predicted value of the congestion rate of the target train when a passenger gets on board,
A train selection support information generating unit that generates and outputs train selection support information, which is information for assisting passengers in selecting a boarding train at each station, from the train interval information calculated for each station and the predicted congestion rate information; ,
Equipped with a,
The train selection support information generation unit
Calculate the ratio between the train interval between the first train and the next train at each station and the average train interval between the trains set in advance as historical statistical information and output it as a train interval indicator.
Calculate a numerical value representing the difference in the predicted congestion rate between the first train and the next train at each station and output it as a predicted congestion rate index.
Compare the value of the train interval index with a predetermined threshold, and generate a train interval wording that is text information indicating information about the train interval for the passenger according to the comparison determination result,
Compare the value of the predicted congestion rate index with a predetermined threshold, and generate a congestion situation wording that is text information indicating information on the predicted congestion rate for the passenger according to the comparison determination result,
Based on the train interval index and the predicted congestion rate index, generate a recommended action wording that is text information indicating recommended content related to a boarding train selection for a passenger,
A train selection support system, wherein a recommended action sentence combining the train interval word, the congestion situation word, and the recommended action word corresponding thereto is generated and output to a passenger .
請求項1乃至3のいずれか一項に記載の列車選択支援システムであって、前記混雑率計測システムから取得した前記混雑率実績情報を集計し、前記予測混雑率算出部が使用する混雑率に関する統計的実績情報を更新することを特徴とする列車選択支援システム。 The train selection support system according to any one of claims 1 to 3, wherein the congestion rate performance information acquired from the congestion rate measurement system is aggregated and the congestion rate used by the predicted congestion rate calculation unit A train selection support system characterized by updating statistical performance information. 請求項に記載の列車選択支援システムであって、前記運行管理システムから取得した前記ダイヤ実績情報を集計し、前記列車間隔算出部が使用する列車間隔に関する統計的実績情報を更新することを特徴とする列車選択支援システム。 The train selection support system according to claim 1 , wherein the schedule record information acquired from the operation management system is aggregated, and the statistical record information on the train interval used by the train interval calculation unit is updated. Train selection support system. 請求項1乃至3のいずれか一項に記載の列車選択支援システムであって、
前記列車選択支援情報生成部は、対象線区の各駅について、到着列車相互間について算出された列車間隔情報と、各列車について算出された予測混雑率とを所定の形式で旅客に対して出力することを特徴とする列車選択支援システム。
The train selection support system according to any one of claims 1 to 3 ,
The train selection support information generation unit outputs the train interval information calculated for arriving trains and the predicted congestion rate calculated for each train to the passenger in a predetermined format for each station in the target line section. A train selection support system.
旅客に対して乗車列車の選択を支援するための列車選択支援方法であって、プロセッサとメモリとを備えたコンピュータが、
対象線区を運行している各列車の走行位置を示す情報である列車在線情報と、各列車の各駅の到着及び出発予測時刻を示す情報である列車ダイヤ予測情報とを、前記対象線区を管理する運行管理システムから取得して、前記列車在線情報及び前記列車ダイヤ予測情報とから、前記対象線区の各駅における各列車相互間の運転時間間隔である列車間隔情報を算出し、
対象線区の各駅における各列車の乗車定員に対する降車人数及び乗り込み人数の割合である降車率及び乗車率についての過去の統計的実績情報があらかじめ保持されており、各列車に設けられている、各列車の乗車定員に対する乗車人数の割合である混雑率を計測するための混雑率計測装置から受信する混雑率計測値を保持している混雑率計測システムから各列車の混雑率情報を取得し、各駅において旅客が乗車する際の対象列車の混雑率の予測値である予測混雑率情報を算出し、
各駅に関して算出された前記列車間隔情報と前記予測混雑率情報とから、各駅で旅客が乗車列車選択を支援するための情報である列車選択支援情報を生成して出力し、
各駅における先発列車と次発列車との間の列車間隔と、あらかじめ過去の統計的実績情報として設定されている当該列車相互間の平均列車間隔との比率を算出し、列車間隔指標として出力し、
前記列車間隔指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する列車間隔に関する情報を示すテキスト情報である列車間隔文言を出力する
ことを特徴とする列車選択支援方法。
A train selection support method for supporting selection of a boarding train for a passenger, a computer including a processor and a memory,
Train presence line information, which is information indicating the travel position of each train operating in the target line area, and train schedule prediction information, which is information indicating the arrival and departure predicted times of each station of each train, Obtain from the operation management system to manage, from the train presence line information and the train schedule prediction information, to calculate train interval information that is the operation time interval between each train in each station of the target line section,
Previous statistical performance information about the getting-off rate and boarding rate, which is the ratio of the number of people getting off and the number of people getting on to each train's seating capacity at each station in the target line area, is stored in advance, and each train has The congestion rate information of each train is obtained from the congestion rate measurement system that holds the congestion rate measurement value received from the congestion rate measuring device for measuring the congestion rate, which is the ratio of the number of passengers to the train capacity, and each station The predicted congestion rate information, which is the predicted value of the congestion rate of the target train when passengers board
From the train interval information calculated for each station and the predicted congestion rate information, generate and output train selection support information that is information for passengers to support boarding train selection at each station ,
Calculate the ratio between the train interval between the first train and the next train at each station and the average train interval between the trains set in advance as historical statistical information, and output it as a train interval indicator.
The train selection is characterized in that the train interval index value is compared with a predetermined threshold value, and train interval wording, which is text information indicating information on the train interval for the passenger, is output according to the comparison determination result. Support method.
旅客に対して乗車列車の選択を支援するための列車選択支援方法であって、プロセッサとメモリとを備えたコンピュータが、
対象線区を運行している各列車の走行位置を示す情報である列車在線情報と、各列車の各駅の到着及び出発予測時刻を示す情報である列車ダイヤ予測情報とを、前記対象線区を管理する運行管理システムから取得して、前記列車在線情報及び前記列車ダイヤ予測情報とから、前記対象線区の各駅における各列車相互間の運転時間間隔である列車間隔情報を算出し、
対象線区の各駅における各列車の乗車定員に対する降車人数及び乗り込み人数の割合である降車率及び乗車率についての過去の統計的実績情報があらかじめ保持されており、各列車に設けられている、各列車の乗車定員に対する乗車人数の割合である混雑率を計測するための混雑率計測装置から受信する混雑率計測値を保持している混雑率計測システムから各列車の混雑率情報を取得し、各駅において旅客が乗車する際の対象列車の混雑率の予測値である予測混雑率情報を算出し、
各駅に関して算出された前記列車間隔情報と前記予測混雑率情報とから、各駅で旅客が乗車列車選択を支援するための情報である列車選択支援情報を生成して出力し、
各駅における先発列車と次発列車との間の予測混雑率の差分を表す数値を算出し、予測混雑率指標として出力し、
前記予測混雑率指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する予測混雑率に関する情報を示すテキスト情報である混雑状況文言を出力する
ことを特徴とする列車選択支援方法。
A train selection support method for supporting selection of a boarding train for a passenger, a computer including a processor and a memory,
Train presence line information, which is information indicating the travel position of each train operating in the target line area, and train schedule prediction information, which is information indicating the arrival and departure predicted times of each station of each train, Obtain from the operation management system to manage, from the train presence line information and the train schedule prediction information, to calculate train interval information that is the operation time interval between each train in each station of the target line section,
Previous statistical performance information about the getting-off rate and boarding rate, which is the ratio of the number of people getting off and the number of people getting on to each train's seating capacity at each station in the target line area, is stored in advance, and each train has The congestion rate information of each train is obtained from the congestion rate measurement system that holds the congestion rate measurement value received from the congestion rate measuring device for measuring the congestion rate, which is the ratio of the number of passengers to the train capacity, and each station The predicted congestion rate information, which is the predicted value of the congestion rate of the target train when passengers board
From the train interval information calculated for each station and the predicted congestion rate information, generate and output train selection support information that is information for passengers to support boarding train selection at each station ,
Calculate a numerical value representing the difference in the predicted congestion rate between the first train and the next train at each station, and output it as a predicted congestion rate index.
A value of the predicted congestion rate index is compared with a predetermined threshold value, and a congestion situation wording that is text information indicating information on a predicted congestion rate for a passenger is output according to the comparison determination result. Train selection support method.
旅客に対して乗車列車の選択を支援するための列車選択支援方法であって、プロセッサとメモリとを備えたコンピュータが、
対象線区を運行している各列車の走行位置を示す情報である列車在線情報と、各列車の各駅の到着及び出発予測時刻を示す情報である列車ダイヤ予測情報とを、前記対象線区を管理する運行管理システムから取得して、前記列車在線情報及び前記列車ダイヤ予測情報とから、前記対象線区の各駅における各列車相互間の運転時間間隔である列車間隔情報を算出し、
対象線区の各駅における各列車の乗車定員に対する降車人数及び乗り込み人数の割合である降車率及び乗車率についての過去の統計的実績情報があらかじめ保持されており、各列車に設けられている、各列車の乗車定員に対する乗車人数の割合である混雑率を計測するための混雑率計測装置から受信する混雑率計測値を保持している混雑率計測システムから各列車の混雑率情報を取得し、各駅において旅客が乗車する際の対象列車の混雑率の予測値である予測混雑率情報を算出し、
各駅に関して算出された前記列車間隔情報と前記予測混雑率情報とから、各駅で旅客が乗車列車選択を支援するための情報である列車選択支援情報を生成して出力し、
各駅における先発列車と次発列車との間の列車間隔と、あらかじめ過去の統計的実績情報として設定されている当該列車相互間の平均列車間隔との比率を算出して列車間隔指標として出力し、
各駅における先発列車と次発列車との間の予測混雑率の差分を表す数値を算出して予測混雑率指標として出力し、
前記列車間隔指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する列車間隔に関する情報を示すテキスト情報である列車間隔文言を生成し、
前記予測混雑率指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する予測混雑率に関する情報を示すテキスト情報である混雑状況文言を生成し、
前記列車間隔指標と前記予測混雑率指標とに基づいて旅客に対する乗車列車選択に関する推薦内容を示すテキスト情報である推薦行動文言を生成し、
前記列車間隔文言、前記混雑状況文言、及びそれらに対応する前記推薦行動文言を組み合わせた推薦行動文章を生成して旅客に対して出力する
ことを特徴とする列車選択支援方法。
A train selection support method for supporting selection of a boarding train for a passenger, a computer including a processor and a memory,
Train presence line information, which is information indicating the travel position of each train operating in the target line area, and train schedule prediction information, which is information indicating the arrival and departure predicted times of each station of each train, Obtain from the operation management system to manage, from the train presence line information and the train schedule prediction information, to calculate train interval information that is the operation time interval between each train in each station of the target line section,
Previous statistical performance information about the getting-off rate and boarding rate, which is the ratio of the number of people getting off and the number of people getting on to each train's seating capacity at each station in the target line area, is stored in advance, and each train has The congestion rate information of each train is obtained from the congestion rate measurement system that holds the congestion rate measurement value received from the congestion rate measuring device for measuring the congestion rate, which is the ratio of the number of passengers to the train capacity, and each station The predicted congestion rate information, which is the predicted value of the congestion rate of the target train when passengers board
From the train interval information calculated for each station and the predicted congestion rate information, generate and output train selection support information that is information for passengers to support boarding train selection at each station ,
Calculate the ratio between the train interval between the first train and the next train at each station and the average train interval between the trains set in advance as historical statistical information and output it as a train interval indicator.
Calculate a numerical value representing the difference in the predicted congestion rate between the first train and the next train at each station and output it as a predicted congestion rate index.
Compare the value of the train interval index with a predetermined threshold, and generate a train interval wording that is text information indicating information about the train interval for the passenger according to the comparison determination result,
Compare the value of the predicted congestion rate index with a predetermined threshold, and generate a congestion situation wording that is text information indicating information on the predicted congestion rate for the passenger according to the comparison determination result,
Based on the train interval index and the predicted congestion rate index, generate a recommended action wording that is text information indicating recommended content related to a boarding train selection for a passenger,
A train selection support method, wherein a recommended action sentence combining the train interval word, the congestion situation word, and the recommended action word corresponding thereto is generated and output to a passenger .
旅客に対して乗車列車の選択を支援するための列車選択支援プログラムであって、プロセッサとメモリとを備えたコンピュータに、
対象線区を運行している各列車の走行位置を示す情報である列車在線情報と、各列車の各駅の到着及び出発予測時刻を示す情報である列車ダイヤ予測情報とを、前記対象線区を管理する運行管理システムから取得して、前記列車在線情報及び前記列車ダイヤ予測情報とから、前記対象線区の各駅における各列車相互間の運転時間間隔である列車間隔情報を算出する処理と、
対象線区の各駅における各列車の乗車定員に対する降車人数及び乗り込み人数の割合である降車率及び乗車率についての過去の統計的実績情報があらかじめ保持されており、各列車に設けられている、各列車の乗車定員に対する乗車人数の割合である混雑率を計測するための混雑率計測装置から受信する混雑率計測値を保持している混雑率計測システムから各列車の混雑率情報を取得し、各駅において旅客が乗車する際の対象列車の混雑率の予測値である予測混雑率情報を算出する処理と、
各駅に関して算出された前記列車間隔情報と前記予測混雑率情報とから、各駅で旅客が乗車列車選択を支援するための情報である列車選択支援情報を生成して出力する処理と、
各駅における先発列車と次発列車との間の列車間隔と、あらかじめ過去の統計的実績情報として設定されている当該列車相互間の平均列車間隔との比率を算出し、列車間隔指標として出力する処理と、
前記列車間隔指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する列車間隔に関する情報を示すテキスト情報である列車間隔文言を出力する処理と
を実行させることを特徴とする列車選択支援プログラム。
A train selection support program for assisting passengers in selecting a train to be trained on a computer having a processor and a memory,
Train presence line information, which is information indicating the travel position of each train operating in the target line area, and train schedule prediction information, which is information indicating the arrival and departure predicted times of each station of each train, A process of obtaining train interval information, which is an operation time interval between trains at each station of the target line section, from the train management line to be managed and acquired from the train presence line information and the train schedule prediction information,
Previous statistical performance information about the getting-off rate and boarding rate, which is the ratio of the number of people getting off and the number of people getting on to each train's seating capacity at each station in the target line area, is stored in advance, and each train has The congestion rate information of each train is obtained from the congestion rate measurement system that holds the congestion rate measurement value received from the congestion rate measuring device for measuring the congestion rate, which is the ratio of the number of passengers to the train capacity, and each station Processing for calculating predicted congestion rate information, which is a predicted value of the congestion rate of the target train when passengers board in
From the train interval information calculated for each station and the predicted congestion rate information, processing to generate and output train selection support information that is information for passengers to support boarding train selection at each station;
A process of calculating the ratio between the train interval between the first train and the next train at each station and the average train interval between the trains set in advance as historical statistical information and outputting it as a train interval indicator When,
Comparing the value of the train interval index with a predetermined threshold value, and executing a process of outputting a train interval word, which is text information indicating information related to the train interval for the passenger, according to the comparison determination result. A feature train selection support program.
旅客に対して乗車列車の選択を支援するための列車選択支援プログラムであって、プロセッサとメモリとを備えたコンピュータに、
対象線区を運行している各列車の走行位置を示す情報である列車在線情報と、各列車の各駅の到着及び出発予測時刻を示す情報である列車ダイヤ予測情報とを、前記対象線区を管理する運行管理システムから取得して、前記列車在線情報及び前記列車ダイヤ予測情報とから、前記対象線区の各駅における各列車相互間の運転時間間隔である列車間隔情報を算出する処理と、
対象線区の各駅における各列車の乗車定員に対する降車人数及び乗り込み人数の割合である降車率及び乗車率についての過去の統計的実績情報があらかじめ保持されており、各列車に設けられている、各列車の乗車定員に対する乗車人数の割合である混雑率を計測するための混雑率計測装置から受信する混雑率計測値を保持している混雑率計測システムから各列車の混雑率情報を取得し、各駅において旅客が乗車する際の対象列車の混雑率の予測値である予測混雑率情報を算出する処理と、 各駅に関して算出された前記列車間隔情報と前記予測混雑率情報とから、各駅で旅客が乗車列車選択を支援するための情報である列車選択支援情報を生成して出力する処理と、
各駅における先発列車と次発列車との間の予測混雑率の差分を表す数値を算出し、予測混雑率指標として出力する処理と、
前記予測混雑率指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する予測混雑率に関する情報を示すテキスト情報である混雑状況文言を出力する処理と
を実行させることを特徴とする列車選択支援プログラム。
A train selection support program for assisting passengers in selecting a train to be trained on a computer having a processor and a memory,
Train presence line information, which is information indicating the travel position of each train operating in the target line area, and train schedule prediction information, which is information indicating the arrival and departure predicted times of each station of each train, A process of obtaining train interval information, which is an operation time interval between trains at each station of the target line section, from the train management line to be managed and acquired from the train presence line information and the train schedule prediction information,
The past statistical performance information about the getting-off rate and boarding rate, which is the ratio of the number of people getting off and the number of people getting in to each train's seating capacity at each station in the target line area, is held in advance, and each train has The congestion rate information of each train is obtained from the congestion rate measurement system that holds the congestion rate measurement value received from the congestion rate measuring device for measuring the congestion rate, which is the ratio of the number of passengers to the train capacity, and each station Passengers board at each station from the process of calculating the predicted congestion rate information, which is the predicted value of the congestion rate of the target train when passengers board, and the train interval information and the predicted congestion rate information calculated for each station Processing to generate and output train selection support information that is information for supporting train selection;
A process of calculating a numerical value representing the difference in predicted congestion rate between the first train and the next train at each station, and outputting as a predicted congestion rate index;
A process of comparing the value of the predicted congestion rate index with a predetermined threshold value and outputting a congestion situation wording that is text information indicating information on the predicted congestion rate for the passenger according to the comparison determination result . A train selection support program.
旅客に対して乗車列車の選択を支援するための列車選択支援プログラムであって、プロセッサとメモリとを備えたコンピュータに、
対象線区を運行している各列車の走行位置を示す情報である列車在線情報と、各列車の各駅の到着及び出発予測時刻を示す情報である列車ダイヤ予測情報とを、前記対象線区を管理する運行管理システムから取得して、前記列車在線情報及び前記列車ダイヤ予測情報とから、前記対象線区の各駅における各列車相互間の運転時間間隔である列車間隔情報を算出する処理と、
対象線区の各駅における各列車の乗車定員に対する降車人数及び乗り込み人数の割合である降車率及び乗車率についての過去の統計的実績情報があらかじめ保持されており、各列車に設けられている、各列車の乗車定員に対する乗車人数の割合である混雑率を計測するための混雑率計測装置から受信する混雑率計測値を保持している混雑率計測システムから各列車の混雑率情報を取得し、各駅において旅客が乗車する際の対象列車の混雑率の予測値である予測混雑率情報を算出する処理と、
各駅に関して算出された前記列車間隔情報と前記予測混雑率情報とから、各駅で旅客が乗車列車選択を支援するための情報である列車選択支援情報を生成して出力する処理と、
各駅における先発列車と次発列車との間の列車間隔と、あらかじめ過去の統計的実績情報として設定されている当該列車相互間の平均列車間隔との比率を算出して列車間隔指標として出力する処理と、
各駅における先発列車と次発列車との間の予測混雑率の差分を表す数値を算出して予測混雑率指標として出力する処理と、
前記列車間隔指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する列車間隔に関する情報を示すテキスト情報である列車間隔文言を生成する処理と、
前記予測混雑率指標の値を所定の閾値と比較し、その比較判定結果に応じて旅客に対する予測混雑率に関する情報を示すテキスト情報である混雑状況文言を生成する処理と、
前記列車間隔指標と前記予測混雑率指標とに基づいて旅客に対する乗車列車選択に関する推薦内容を示すテキスト情報である推薦行動文言を生成する処理と、
前記列車間隔文言、前記混雑状況文言、及びそれらに対応する前記推薦行動文言を組み合わせた推薦行動文章を生成して旅客に対して出力する処理と
を実行させることを特徴とする列車選択支援プログラム。
A train selection support program for assisting passengers in selecting a train to be trained on a computer having a processor and a memory,
Train presence line information, which is information indicating the travel position of each train operating in the target line area, and train schedule prediction information, which is information indicating the arrival and departure predicted times of each station of each train, A process of obtaining train interval information, which is an operation time interval between trains at each station of the target line section, from the train management line to be managed and acquired from the train presence line information and the train schedule prediction information,
Previous statistical performance information about the getting-off rate and boarding rate, which is the ratio of the number of people getting off and the number of people getting on to each train's seating capacity at each station in the target line area, is stored in advance, and each train has The congestion rate information of each train is obtained from the congestion rate measurement system that holds the congestion rate measurement value received from the congestion rate measuring device for measuring the congestion rate, which is the ratio of the number of passengers to the train capacity, and each station Processing for calculating predicted congestion rate information, which is a predicted value of the congestion rate of the target train when passengers board in
From the train interval information calculated for each station and the predicted congestion rate information, processing to generate and output train selection support information that is information for passengers to support boarding train selection at each station;
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A process of generating a recommended action wording that is text information indicating recommended contents related to a boarding train selection for a passenger based on the train interval index and the predicted congestion rate index;
A train that generates a recommended action sentence that combines the train interval sentence, the congestion situation sentence, and the recommended action sentence corresponding to the train interval sentence, and outputs the recommended action sentence to a passenger. Selection support program.
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