JP6416719B2

JP6416719B2 - 運行支援システム

Info

Publication number: JP6416719B2
Application number: JP2015173430A
Authority: JP
Inventors: 貴志本間
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2015-09-03
Filing date: 2015-09-03
Publication date: 2018-10-31
Anticipated expiration: 2035-09-03
Also published as: JP2017047806A

Description

本発明は、鉄道における運行支援システムに関わる。

特許文献１では、計画ダイヤ・実施（運行に対応）ダイヤ・実績ダイヤ・予測ダイヤを記憶し、イベントに関する情報を取得してスジ画面にイベントマークを表示し、指令員はイベントを考慮した運転整理案を選択できる運転整理支援装置を提供している。

特開２０１４−１０４７９４

特許文献１において、事前に分かっているイベント情報を取得または登録することにより、イベント発生を示すマークを表示している。そのため、突発的に発生した非定常なイベントに対しては、迅速で適切な対応をすることが難しい。

上記問題点を鑑みて、本発明は、突発的な混雑発生に対しても、適切に運行指令員による運行管理を支援することが可能な運行支援システムを提供することを目的とする。

本発明は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、平常時の乗客の混雑度が記憶される記憶部と、列車の在線位置を取り込み、未来の列車の走行ダイヤである予測ダイヤを生成する処理と、現場に設置された現場設備から、当日の乗客の混雑具合に関する情報を取得し、取得した混雑具合に関する情報から未来の混雑度を予測する処理と、予測した前記未来の混雑度と、予め記憶する前記平常時の混雑度と、を比較し、混雑発生の有無を判定する処理と、混雑発生有りと判定した場合には、混雑発生の予測時刻、及び、混雑発生箇所を求めて前記予測ダイヤとともにダイヤ表示画面に表示する処理と、を実行する演算処理部と、を備え、記憶部には、平常時に各列車が駅に停車する標準的な停車時分が記憶され、演算処理部は、平常時の停車時分を用いて予測ダイヤを生成する処理を実行するものであり、混雑発生有りと判定された場合には、未来の混雑度と、平常時の混雑度との差分から平常時の停車時分を更新して予測ダイヤを生成しダイヤ表示画面に表示することを特徴とする。

本発明を用いることによって、突発的な混雑発生に対しても、適切に運行指令員による運行管理を支援することが可能な運行支援システムを提供することができる。

運行支援システムの構成図の例。各駅の入場・退場人数を格納するデータフォーマットの例。各駅の入場・退場人数推移を算出する処理フローチャート。数時間先の駅の入場・退場人数を予測するメカニズムの例。各列車の乗車率を格納するデータフォーマットの例。各列車の乗車率推移を算出する処理フローチャート。各線区の運行ダイヤのデータフォーマットの例。各駅での各列車の停車時分を格納するデータフォーマットの例。各駅の番線入場・退場人数比率を格納するデータフォーマットの例。混雑発生予測情報を作成する処理フローチャート。混雑発生予測マークとダイヤスジを表示している画面表示部の例。運行支援システムのハードウェア構成図の例。

本発明による運行支援システムの実施の形態を、図面を参照して説明する。

図１２は、本実施例の運行支援システム１００のハードウェア構成図である。列車運行管理システム１００は、ＣＰＵ２０００、メモリ２１００、不揮発性記憶媒体２２００、入力装置２３００、出力装置２４００、通信Ｉ／Ｆ２５００、を備え、それぞれがバスによって接続されている。

ＣＰＵ２０００は、不揮発性記憶媒体２２００からプログラムをメモリ２１００に転送し、このプログラムを実行する。実行するプログラムとしては、オペレーティングシステム（以下「ＯＳ」と称す）や、ＯＳ上で動作するアプリケーションプログラム等である。

メモリ２１００は、ＣＰＵ２０００が動作するための一時的な記憶領域であり、例えば、不揮発性記憶媒体２２００から転送されたＯＳやアプリケーションプログラムが格納される。

不揮発性記憶媒体２２００は、情報の記憶媒体であり、ＯＳ、アプリケーションプログラム、デバイスドライバ、及びＣＰＵ２０００を動作させるためのプログラムを保存し、プログラムの実行結果も保存する。不揮発性記憶媒体２２００としては、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、及びフラッシュメモリを例示できる。また、不揮発性記憶媒体２２００には、取り外しが容易な外部記憶媒体を用いることもできる。このような外部記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤやＤＶＤなどの光ディスク、ＵＳＢメモリやコンパクトフラッシュ（登録商標）などのフラッシュメモリを利用することができる。

通信Ｉ／Ｆ２５００は、ネットワークとの通信機能を有する。通信Ｉ／Ｆ２５００は、ＣＰＵ２０００が実行するプログラムから通信要求を受け取り、ネットワークに対して通信する。通信Ｉ／Ｆ２５００としては、ＩＥＥＥ８０２．３規格のＭＡＣ（ＭｅｄｉａＡｃｃｅｓｓＣｏｎｔｒｏｌ）チップ、ＰＨＹ（物理層）チップ、ＭＡＣとＰＨＹの複合チップ、ＦＰＧＡ、ＣＰＬＤ、ＡＳＩＣ、及びゲートアレイといったＩＣを例示できる。なお、通信Ｉ／Ｆ２５００は、ＣＰＵ２０００や、コンピュータ内部の情報経路を制御するチップセットに含まれていてもよい。

入力装置２３００は、外部からの入力を受付ける装置であり、具体的にはマウスやキーボード等からなる。

出力装置２４００は、外部への情報の出力を行う装置であり、具体的には液晶ディスプレイやＣＲＴ等の表示装置からなる。

次に、運行支援システム１００が有する機能を図面を用いて説明する。
図１は、本発明の実施例の運行支援システム１００の機能構成図の例である。図１ではＣＰＵ２０００が実行する各種プログラムと、メモリ２１００または不揮発性記憶媒体２２００に記憶する各種データとのやりとりを機能ブロック図として示している。

本実施例の運行支援システム１００は、運行管理ネットワーク１０４を介して、列車の在線位置を取得するとともに、当日のダイヤに従って列車の進路をする進路制御装置１０３と接続されている。また、走行中の各列車の乗車率を測定・管理する乗車率管理システム１０２、及び、各駅の乗客の入退場履歴を取得・管理する自動出改札システムと別のネットワークを介して接続されている。

運行管理システム１００は、各種ダイヤを管理するダイヤ管理部１３１と、ダイヤ管理部１３１から取得した当日の列車のダイヤである運行ダイヤ１３２と、進路制御装置１０３から取得した列車の運行実績に基づいてダイヤ管理部１３１によって作成される実績ダイヤ１３３と、実績ダイヤに基づいて求められた将来のダイヤである予測ダイヤ１３４と、予測ダイヤ１３４を更新する予測ダイヤ更新処理部１３５、予測ダイヤ作成のための各種パラメータである予測ダイヤ定数１３６と、各種ダイヤをダイヤ表示画面への表示処理を行う表示処理部１５１と、を備える。

また、運行支援システム１００は、自動出改札システム１０１から取得したリアルタイムの各駅の入場・退場人数１１１と、予め記憶された平常時の各駅の入場・退場人数１１３と、各駅における過去の乗客流動パターンを示す乗客流動データ１１５と、リアルタイムの入場・退場人数１１１と平常時の入退場人数１１３とを比較し、乗客流動データ１１５を用いてその後の入場・退場人数の推移を算出する各駅の入場・退場人数推移算出部１１２と、を備え、入場・退場人数推移算出部１１２によって各駅の入場・退場人数予測情報１１４を求めて記憶する。

同様に、運行支援システム１００は、乗車率管理システム１０２から取得したリアルタイムの各列車の乗車率１２１と、予め記憶された平常時の各列車の乗車率１２３と、リアルタイム各列車の乗車率１２３と平常時の各列車の乗車率１２３とを比較して、その後の各列車の乗車率の推移を求める各列車の乗車率推移算出部１２２と、を備え、乗車率推移算出部１２２によって各列車の乗車率予測情報１２４を求めて記憶する。

また、運行支援システム１００は、混雑発生を検知すると混雑情報を作成する混雑情報作成処理部１４１を備え、混雑情報作成処理部は、入場・退場人数予測情報１１４と予め記憶された各駅の番線入場・退場人数比率を利用して予測した乗車率の推移を用いるか、または、乗車率予測情報１２４を用いて混雑発生の箇所・混雑発生時間を求めるともに、混雑発生により影響を受けるダイヤの予測ダイヤ定数１３６を更新する。そして、求めた混雑発生の箇所・混雑発生時間、予測ダイヤは、表示処理部１５１によって表示画面に表示される。

次に、運行支援システム１００の詳しい動作について説明する。

運行支援システム１００は自動出改札システム１０１から各駅の入場・退場人数情報、乗車率管理システム１０２から各列車の乗車率、進路制御装置１０３に接続している運行管理ネットワーク１０４より在線位置情報と運行ダイヤと実績ダイヤを取得する。

各駅の入場・退場人数推移算出部１１２では、取得した各駅の入場・退場人数１１１と運行支援システムで保有している平常時の各駅の入場・退場人数１１３の情報を元に各駅の入場・退場人数予測情報１１４を算出して格納する。

各駅の入場・退場人数のデータフォーマットについて説明する。

図２は本発明で用いるデータフォーマットの例である。各駅の入場・退場人数フォーマット２００は各駅の入場人数、退場人数をそれぞれ示すことが可能である。各駅の入場・退場人数１１１、平常時の各駅の入場・退場人数１１３、各駅の入場・退場人数予測情報１１４、各駅の乗客流動データ１１５について、全て共通のフォーマットである。縦方向に駅名２０１、横方向に時間帯２０２を示し、各駅、各列車に対応させて乗客の人数を記憶している。なお、時間帯２０２に記した時間幅は図２の例以外の値でも問題ない。各駅の入場・退場人数フォーマット２００は各駅での各時間帯における入場人数または退場人数を示している。平常時の各駅の入場・退場人数１１３は曜日によって格納パターンが異なる。各駅の乗客流動データ１１５には過去の乗客流動データが格納されており、日々更新されている。

各駅の入場・退場人数推移算出部１１２について説明する。

図３は各駅の入場・退場人数推移算出部１１２の処理フローチャートを表したものである。以下処理フローの処理ステップにしたがって処理の流れを説明する。
ステップ３０１（以下ではステップをＳと省略）：平常時の各駅の入場・退場人数を読み込む。
Ｓ３０２：自動出改札システム１０１よりリアルタイムの各駅の入場・退場人数情報を取得すると、Ｓ３０３以降の処理が行われる。
Ｓ３０３：自動出改札システム１０１より取得した各駅の入場・退場人数情報を更新する。
Ｓ３０４：Ｓ３０３で更新した各駅の入場・退場人数情報とＳ３０１で読み込んだ平常時の各駅の入場・退場人数を比較する。
Ｓ３０５：Ｓ３０４で比較した結果を元に各駅の入場・退場人数推移を算出する。
Ｓ３０６：Ｓ３０５で算出した各駅の入場・退場人数推移を各駅の入場・退場人数予測情報に格納する。
Ｓ３０７：各駅の入場・退場人数予測情報の結果に基づき、システムが設定した閾値を用いて混雑発生有無を判定する。混雑発生と判定した場合はＳ３０８に進み、混雑未発生と判定した場合はＳ３０２に戻る。
Ｓ３０８：各駅の入場・退場人数予測情報より混雑発生だと判断したことを示す混雑発生フラグ１を混雑発生予測情報作成処理部１４１に送信する。
Ｓ３０９：Ｓ３０２に戻る。

図４は図３の処理フローチャート中のＳ３０４からＳ３０７の処理の概要を示している。図４の上図はＡ駅の退場人数情報を示している。図４の下図はＡ駅の入場人数情報を示している。本例はある時間帯においてＡ駅の退場人数が増加し、平常時から大きくずれたことに伴い、未来のある時間帯において、Ａ駅の入場人数が大きく増加すると予測する例である。図４について説明する。上図の実線４０１は平常時のＡ駅の退場人数である。点線４０２は現在時刻ｔ２までのＡ駅の退場人数の実績である。このとき平常時のＡ駅の退場人数と比較したとき、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間で大きな差異があるため、乗客流動データ１１５を検索して、当日の退場人数の実績に最も近い退場人数パターンを決定する。決定したパターンが長鎖線４０３である。次に決定した退場人数パターンの長鎖線４０３と当日の入場人数の実績である点線４０５に基づき、入場人数パターンを決定する。決定したパターンが長鎖線４０６である。そして決定した入場人数パターンである長鎖線４０６と平常時のパターンである実線４０４を比較する。このとき、時刻ｔ３から時刻ｔ４の間において、システムで設定した閾値を越える差が発生したため、予測ダイヤの停車時分更新と混雑発生予測マークを表示する。

このように、定常的に取得できる乗客の入退場情報を用いることで、平常時の乗客流動のパターンと比較することで、混雑発生の有無を判定することができる。

図１に戻る。各列車の乗車率推移算出部１２２では、取得した各列車の乗車率１２１と運行支援システムで保有している平常時の各列車の乗車率１２３の情報を元に各列車の乗車率予測情報１２４を算出して格納する。

各列車の乗車率のデータフォーマットについて説明する。

図５は本発明で用いるデータフォーマットの例である。各列車の乗車率１２１、平常時の各列車の乗車率１２３、各列車の乗車率予測情報１２４について、全て共通のフォーマットである。縦方向に駅名５０１、横方向に列車番号５０２を示し、各駅、各列車に対応させて乗車率が記憶されている。乗車率の単位は％である。

各列車の乗車率推移算出部１２３について説明する。図６は各駅の入場・退場人数推移算出部１２２の処理フローチャートを表したものである。以下処理フローの処理ステップにしたがって処理の流れを説明する。
Ｓ６０１：平常時の各列車の乗車率を読み込む。
Ｓ６０２：乗車率管理システム１０２よりリアルタイムの各列車の乗車率情報を取得すると、Ｓ６０３以降の処理が行われる。
Ｓ６０３：運行管理ネットワーク１０４より各列車の在線位置情報を取得する。
Ｓ６０４：乗車率管理システム１０２より取得した各列車の乗車率を更新する。
Ｓ６０５：Ｓ６０４で更新した各列車の乗車率とＳ６０１で読み込んだ平常時の各列車の乗車率を比較する。
Ｓ６０６：Ｓ６０５で比較した結果を元に各列車の乗車率推移を算出する。
Ｓ６０７：Ｓ６０６で算出した各列車の乗車率推移を各列車の乗車率予測情報に格納する。
Ｓ６０８：各列車の乗車率予測情報の結果に基づき、システムが設定した閾値を用いて混雑発生有無を判定する。混雑発生と判定した場合はＳ６０９に進み、混雑未発生と判定した場合はＳ６０２に戻る。
Ｓ６０９：各駅の入場・退場人数予測情報より混雑発生だと判断したことを示す混雑発生フラグ２を混雑発生予測情報作成処理部１４１に送信する。
Ｓ６１０：Ｓ６０２に戻る。

このように、定常的に取得できる乗車率を取得し、平常時の乗車率の推移と比較することで混雑発生の有無を判定することができる。図１に戻る。ダイヤ管理部１３１は運行管理ネットワーク１０４より運行ダイヤ１３１と実績ダイヤ１３２を取得して格納する。予測ダイヤ更新処理部１３５はダイヤ管理部１３１から取得した情報と運行支援システム１００が保有する予測ダイヤ定数１３６の情報を用いて予測ダイヤ１３４を更新して格納する。

ダイヤの種類は運行ダイヤデータ１３２、実績ダイヤデータ１３３、予測ダイヤデータ１３４の３種類を備える。運行ダイヤデータ１３２は列車運行計画に基づくダイヤである。障害による遅延等の乱れが発生していない通常時は、基本的にこの運行ダイヤデータ１３２に従って列車は運行する。実績ダイヤデータ１３３は、列車の走行実績である列車在線位置を元にダイヤのデータフォーマットに変換したものである。予測ダイヤデータ１３４は、実績ダイヤを元に現時刻以降の列車運行を予測したダイヤである。

次にダイヤのデータフォーマットについて説明する。図７は本発明で用いるデータフォーマットの例である。ダイヤフォーマット７００は、運行、実績、予測ダイヤで共通であるとする（項目の有無は異なってもよい）。ダイヤフォーマット７００は縦方向に進行方向順の通番、横方向にダイヤフォーマットが含む各項目について示している。ダイヤフォーマット７００は、列車ごと、進行方向順に、駅の到着時刻、出発時刻を持つ。それぞれの列車を識別するために列車番号７０１を含む。また列車に通過駅が存在する場合には、当該駅の到着、出発時刻を持たずに（図７の列車番号０２レのＣ駅の例「−」で表現）、代わりに通過時刻を持ってもよい。

図１に戻る。予測ダイヤ定数１３６では予測ダイヤを算出する際に用いる定数が格納されており、その中の一つに各列車の各駅における標準の停車時分が含まれている。停車時分以外の予測ダイヤ定数としては、列車ごとに定められた標準の駅間走行時分等がある。

次に停車時分のデータフォーマットについて説明する。

図８は本発明で用いるデータフォーマットの例である。停車時分データフォーマット８００は縦方向に駅順序に沿った通番、横方向に駅名８０１と列車番号８０２の項目を持つ。データフォーマット８００は列車名８０１ごと、駅順序に沿って停車時分を持つ。停車時分の単位は秒である。

図１に戻る。混雑発生予測情報作成処理部１４１は各駅の入場・退場人数推移算出部１１２または各列車の乗車率算出部１２２から送信された混雑発生フラグをもとに、各駅の入場・退場人数予測情報１１４と各列車の乗車率予測情報１２４と各駅の番線入場・退場人数比率１４２を用いて予測ダイヤに用いる停車時分を更新し、表示処理部にて混雑発生予測マークを表示するための混雑発生予測情報を作成する。

次に各駅における番線乗車割合のデータフォーマットについて説明する。

図９は本発明で用いるデータフォーマットの例である。各駅における番線の乗車割合のデータフォーマット９００は縦方向に番線順序に沿った通番、横方向に番線９０１と時間帯９０２の項目を持つ。データフォーマット９００は各駅の時間帯毎の番線乗車割合をもつ。乗車割合の単位は％である。各時間帯において、番線乗車割合を全て加算すると１００％となる。

混雑発生予測情報作成処理部１４１について説明する。図１０は混雑発生予測情報作成処理部１４１の処理フローチャートを表したものである。以下処理フローの処理ステップにしたがって処理の流れを説明する。
Ｓ１００１：平常時の各列車の乗車率を読み込む。
Ｓ１００２：各列車の標準停車時分を読み込む。
Ｓ１００３：各駅の入場・退場人数推移算出部１１２または各列車の乗車率算出部１２２より混雑発生フラグを取得すると、Ｓ１００４以降の処理が行われる。
Ｓ１００４：取得した混雑発生フラグの内容を判定する。混雑発生フラグ１の場合はＳ１００５に進み、混雑発生フラグ２の場合はＳ１００８に進む。
Ｓ１００５：各駅の入場・退場人数予測情報を読み込む。
Ｓ１００６：各駅の番線入場・退場人数比率を読み込む。
Ｓ１００７：各駅の入場・退場人数予測情報と番線入場・退場人数比率を元に、各列車の乗車率推移を算出し、各列車の乗車率予測情報とする。
Ｓ１００８：各列車の乗車率予測情報を読み込む。
Ｓ１００９：各列車の乗車率予測情報と平常時の各列車の乗車率を比較する。
Ｓ１０１０：Ｓ１００９で比較した結果を元に各列車の停車時分を更新する。
Ｓ１０１１：Ｓ１００９で比較した結果を元に表示処理部１５１に表示するのに必要な混雑発生予測情報を作成する。
Ｓ１０１２：Ｓ１００３に戻る。

図１に戻る。混雑発生予測情報作成処理部１４１にて更新された停車時分は予測ダイヤ定数１３６に反映される。例えば、混雑発生予測情報作成処理部１４１は、平常時の各列車の乗車率と、予測された乗車率との差分が大きい程、停車時分が長くなるように更新する。予測ダイヤ更新処理部１３５では、ダイヤ管理部１３１にて管理している運行ダイヤと実績ダイヤ、そして予測ダイヤ定数１３６を元に予測ダイヤを更新し、更新結果を予測ダイヤ１３４に格納する。このように、混雑発生に伴う遅延を考慮した、精度の高い予測ダイヤを作成することができる。

図１１は混雑情報作成処理部１４１で処理を行って混雑情報が作成された結果、表示処理部１５１に表示される例である。ダイヤスジ１１０１は混雑発生の影響を受けない列車のダイヤスジである。ダイヤスジ１１０２は混雑発生の影響を受ける列車のダイヤスジであり、スジ１１０１とは異なる表記である。点線のスジは一例である。混雑発生予測マーク１１０３は混雑発生が発生することを表すマークである。本マークをクリックすると、発生原因と該当駅、開始時間と終了時間の時間帯等の詳細情報が表示される。

以上のように本実施例では、定常的に取得する情報の変化、例えば、自動出改札システムから取得できる各駅の入場・退場人数や乗車率管理システムから取得できる各列車の乗車率の変化から、平常時の乗客流動のパターンに対して大きな差異が発生した場合、変化のパターンを特定することによって、数時間先の状況を見据えた上での予測ダイヤへの反映を行う。また数時間先の乗車率や駅の入場・退場人数予測結果が平常時の結果に対して大きな差異が発生した場合、該当箇所にマークを表示する。

これによって、混雑発生が予測される場合においても、数時間先の列車運行状況を踏まえた予測スジの表示が可能となり、混雑が発生すると予測される箇所と混雑発生要因について、ダイヤスジ画面への明示が可能となる。以上の結果により、運行支援システムを用いる指令員は数時間先の列車運行状況を認識した上でより的確な列車運行指示を与えることが可能となる。

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。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（ＳｏｌｉｄＳｔａｔｅＤｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

１００列車運行支援システム
１０１自動出改札システム
１０２乗車率管理システム
１０３進路制御装置
１０４運行管理ネットワーク
１１１各駅の入場・退場人数
１１２各駅の入場・退場人数推移算出部
１１３平常時の各駅の入場・退場人数
１１４各駅の入場・退場人数予測情報
１１５各駅の乗客流動データ
１２１各列車の乗車率
１２２各列車の乗車率推移算出部
１２３平常時の各列車の乗車率
１２４各列車の乗車率予測情報
１３１ダイヤ管理部
１３２運行ダイヤ
１３３実績ダイヤ
１３４予測ダイヤ
１３５予測ダイヤ更新処理部
１３６予測ダイヤ定数
１４１混雑発生予測情報作成処理部
１４２各駅の番線入場・退場人数比率
１５１表示処理部
２００各駅の入場・退場人数データフォーマット
２０１駅名
２０２時間帯
４０１Ａ駅での平常時の退場人数推移
４０２当日のＡ駅での退場人数実績
４０３当日のＡ駅での退場人数推移予測
４０４Ａ駅での平常時の入場人数推移
４０５当日のＡ駅での入場人数実績
４０６当日のＡ駅での入場人数推移予測
５００各列車の乗車率データフォーマット
５０１駅名
５０２列車番号
７００各線区の運行ダイヤのデータフォーマット
７０１列車番号
８００停車時分データフォーマット
８０１駅名
８０２列車番号
９００各駅における番線乗車割合のデータフォーマット
９０１番線
９０２時間帯
１１０１混雑発生の影響を受けない列車のダイヤスジ
１１０２混雑発生の影響を受ける列車のダイヤスジ
１１０３混雑発生予測マーク

Claims

平常時の乗客の混雑度が記憶される記憶部と、
列車の在線位置を取り込み、未来の列車の走行ダイヤである予測ダイヤを生成する処理と、
現場に設置された現場設備から、当日の乗客の混雑具合に関する情報を取得し、取得した混雑具合に関する情報から未来の混雑度を予測する処理と、
予測した前記未来の混雑度と、予め記憶する前記平常時の混雑度と、を比較し、混雑発生の有無を判定する処理と、
混雑発生有りと判定した場合には、混雑発生の予測時刻、及び、混雑発生箇所を求めて前記予測ダイヤとともにダイヤ表示画面に表示する処理と、を実行する演算処理部と、
を備え、
前記記憶部には、平常時に各列車が駅に停車する標準的な停車時分が記憶され、
前記演算処理部は、前記平常時の停車時分を用いて前記予測ダイヤを生成する処理を実行するものであり、
前記混雑発生有りと判定された場合には、前記未来の混雑度と、前記平常時の混雑度との差分から前記平常時の停車時分を更新して前記予測ダイヤを生成し前記ダイヤ表示画面に表示する
ことを特徴とする運行支援システム。
平常時の乗客の混雑度が記憶される記憶部と、
列車の在線位置を取り込み、未来の列車の走行ダイヤである予測ダイヤを生成する処理と、
現場に設置された現場設備から、当日の乗客の混雑具合に関する情報を取得し、取得した混雑具合に関する情報から未来の混雑度を予測する処理と、
予測した前記未来の混雑度と、予め記憶する前記平常時の混雑度と、を比較し、混雑発生の有無を判定する処理と、
混雑発生有りと判定した場合には、混雑発生の予測時刻、及び、混雑発生箇所を求めて前記予測ダイヤとともにダイヤ表示画面に表示する処理と、を実行する演算処理部と、
を備え、
前記混雑度とは、各列車の乗車率、又は、各駅の入退場人数である
ことを特徴とする運行支援システム。
請求項２において、
前記記憶部には、過去の乗客の流動パターンを示す乗客流動データが記憶され、
前記演算処理部は、前記現場設備である自動出改札システムを経由して当日の各駅の乗客の入退場人数を取得し、取得した当日の入退場人数の変化のパターンと類似するパターンを前記乗客流動データから抽出し、未来の混雑度を予測する
ことを特徴とする運行支援システム
請求項３において、
前記記憶部には、各駅における各番線の乗車割合を示す番線乗車割合データが記憶され、
前記演算処理部は、予測した未来の乗客の入退場人数と、前記番線乗車割合データと、から各列車の乗車率を予測する
ことを特徴とする運行支援システム。
請求項２において、
前記演算処理部は、前記現場設備であって各列車の乗車率を観測する乗車率管理システムから当日の乗車率を取得し、各列車の乗車率の変化のパターンに応じて未来の列車の乗車率推移を算出する
ことを特徴とする運行支援システム。
請求項２において、
前記演算処理部は、前記各列車の乗車率、又は、前記各駅の入退場人数をもとに混雑発生の要因を求め、ダイヤ表示画面上に混雑発生の要因を表示する
ことを特徴とする運行支援システム。