JP6752435B2 - 交通システム、ダイヤ提案システム及び列車運行システム - Google Patents

交通システム、ダイヤ提案システム及び列車運行システム Download PDF

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Description

本発明は、乗客需要の増減に応じて列車本数を動的に調整する交通システム、ダイヤ提案システム及び列車運行システムに関する。
鉄道輸送サービスに代表される公共交通機関の快適度の大きな要因として車両の混雑度がある。列車の乗車率が増加すると、停車駅における乗客の乗り降りにも時間がかかり、周辺の列車の運行ダイヤにも乱れを発生させ、予定どおりの運行を実施できなくなってしまう。
このような状況に対処することを検討した先行技術として特許文献1がある。特許文献1では、列車運行管理業務を担当する指令員が輸送力増を指示した場合に、線区内の在線列車数や出庫可能本数など車両手配を考慮して、新しくダイヤを作成する技術を開示している。また、特許文献2および特許文献3では、駅内の利用客の増減と流れを検知し、車両の発車時刻を調整する技術を開示している。
特開平7−315222号公報 特開2014−233989号公報 特開2015−182623号公報
特許文献1の方法では輸送力増強の指示は指令員が行う。このため、輸送力増強も個人の判断に頼らざるを得ず、輸送力増強に関してきめ細かな判定が難しい。一方、特許文献2および3の方法はあくまで列車の発車時刻を調整であって、列車本数の増減を行うものではない。さらに、これらはいずれも混雑の緩和に着目した文献であるが、一方で公共交通機関が過剰な輸送力を提供している可能性もある。乗客に不便を感じさせない程度に車両本数を間引くことができれば、サービスコストの低減につながり、ひいては乗客の満足度の向上が期待できる。
このため、駅における乗客に関する情報を常時収集し、乗客の移動需要をリアルタイムに予測して、移動需要の増減に対応した列車運行本数の増減できる交通システムを提供する。
本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、列車を複数の駅を有する路線で運行する交通システムであって、路線のダイヤを決定するダイヤ計画システムと、路線のダイヤの変更を提案するダイヤ提案システムとを有し、ダイヤ提案システムは、複数の駅で収集される、乗客に関する情報を格納するデータサーバと、移動需要予測プログラム、列車待ち乗客数予測プログラム及び列車本数増減判定プログラムを格納する計算サーバとを有し、データサーバは、所定の日付の所定の時間帯に複数の駅に含まれる第1の駅に入場し、複数の駅に含まれ第1の駅とは異なる第2の駅から出場する乗客数の情報を蓄積し、計算サーバは、それぞれあらかじめ定められた時間間隔で移動需要予測プログラム、列車待ち乗客数予測プログラム及び列車本数増減判定プログラムを実行し、移動需要予測プログラムは、データサーバに蓄積された過去の所定の日付の所定の時間帯に第1の駅に入場し、第2の駅から出場する乗客数の情報に基づいて、当日の所定の時間帯において第1の駅に入場し、第2の駅から出場する乗客数を予測し、列車待ち乗客数予測プログラムは、移動需要予測プログラムにより予測された乗客数に基づいて当日の所定の時間帯における複数の駅における列車待ち乗客数を予測し、列車本数増減判定プログラムは、当日の所定の時間帯における複数の駅における列車待ち乗客数に基づいて当日の所定の時間帯における列車本数の増減の要否を判定し、ダイヤ計画システムは、当日の所定の時間帯におけるダイヤをダイヤ提案システムにおける列車本数の増減要否判定に基づき列車本数を増減したダイヤに更新する。
乗客の移動需要に合わせて列車本数増減をきめ細かく実行できる交通システムが実現できる。
本実施例のシステム構成を示す図である。 データサーバ111のデータ格納部150に格納されるデータを示す図である。 計算サーバ112の記憶部160に格納されるプログラムを示す図である。 本実施例を適用する鉄道の路線図の例である。 マスタ情報156のデータ構造を示す図である。 列車位置情報153のデータ構造を示す図である。 列車状態情報154のデータ構造を示す図である。 列車待ち乗客数情報151のデータ構造を示す図である。 列車乗車人数情報152のデータ構造を示す図である。 移動需要情報155のデータ構造を示す図である。 移動需要予測プログラム400のフローチャートである。 列車待ち乗客数の予測結果のデータ構造を示す図である。 混雑基準値幅情報157のデータ構造を示す図である。 列車本数増減判定プログラム440のフローチャートである。 列車本数増減判定結果158のデータ構造を示す図である。 提案ダイヤ作成プログラム460のフローチャートである。 更新ダイヤ情報159のデータ構造を示す図である。 効果分析プログラム480のフローチャートである。 情報配信サーバ113が配信する画面の一例を示す図である。 情報配信サーバ113が配信する画面の一例を示す図である。 情報配信サーバ113が配信する画面の一例を示す図である。 情報配信サーバ113が配信する画面の一例を示す図である。
図1から図21を用いて、本発明の実施例を説明する。なお、本実施例は、鉄道輸送サービスを対象としているが、車両を複数の駅(停留所)を有する所定の路線で運行し、不特定多数人が利用可能な交通システムに好適なものである。例えば、複数の停留所を経由する路線バス等にも適用可能である。
図1に鉄道輸送サービスを例に、本実施例である交通システムの構成を示す。近年、多くの鉄道の駅には自動改札機103が設置されており、自動改札機103が非接触型ICカード(または、同等の機能を持つモバイル端末)または磁気乗車券を読み取ることによって、利用者102は駅へ入場、または出場することができる。自動改札機103が読み取った情報は、ネットワーク109を介して、鉄道事業者が管理するデータ管理サーバ群106へ送信され、改札通過データとして蓄積される。改札通過データには、各乗客が列車を利用するために入場した駅と時刻、降車した駅と時刻等の情報が含まれる。
また、改札付近やプラットホームに監視カメラ104が設置されることも多い。一台の監視カメラで撮影できる空間的な範囲は限られているため、一つの駅に改札付近、各プラットホーム、通路、階段など複数台の監視カメラを設置されることが一般的である。監視カメラ104が取得した映像データは、鉄道の運行を管理する指令所などで、ネットワーク109を介してリアルタイムに映像を確認できる。監視カメラ104で撮影した映像から人物を検知し、ある空間に存在している人数を集計する技術も開発されている。
また、駅や列車内で利用可能な公衆無線LANの普及に伴い、アクセスポイント105が各所に設置されるようになってきている。なお、ここで公衆無線LANは鉄道事業者以外の事業者が提供するものであってもよい。公衆無線LANとは、無線LANによりインターネットへの接続を提供するサービスであり、利用者102はノートPC、タブレットPC、スマートフォンなどのモバイル端末からアクセスポイント105を介してインターネット接続する。一つのアクセスポイントから電波が到達可能な範囲は、一般的に数十メール程度であるため、駅などの広い空間では複数のアクセスポイントが設置される。モバイル端末が複数のアクセスポイント105と交信可能な場合に混信が生じるのを防ぐため、ネットワークを識別するSSIDによって通信を行う。このため、アクセスポイント105側では各モバイル端末の接続開始時刻及び接続終了時刻を取得することができる。
一般的に駅構内に設置されるアクセスポイント105は改札付近やプラットホームに複数設置されているので、各アクセスポイント105と利用者102のモバイル端末との間の電波強度からモバイル端末の位置を大まかに推定できる。あるいは、各モバイル端末が接続しているアクセスポイント105を時系列に追跡することで、駅構内における乗客の移動も推定できる。他にも、利用者102が、あらかじめモバイル端末の識別子であるMACアドレス等を登録することによって利用できる公衆無線LANサービスを利用している場合には、当該モバイル端末の移動履歴を無線LANの接続データから取得できる。これらの駅構内に設置されたアクセスポイント105の接続情報はデータ管理サーバ群106にリアルタイムに送信される。
本実施例では、自動改札機103、監視カメラ104、アクセスポイント105からの情報に基づき、後述するように駅の利用者102の数、さらに各利用者102が利用する路線等を推定する。推定方法はこれらの機器を利用するものに限定はされず、またこれらの機器のすべてを利用しなければならないものでもないが、既存の駅の設備を活用できる可能性が高く、多額の設備投資の必要なく実施することができるものである。
列車101は鉄道事業者の保有する列車運行システム130に基づき運用されている。列車運行システム130は、サブシステムとしてダイヤ計画システム131、運行管理システム132、列車情報管理システム133を有する。ダイヤ計画システム131は列車101のダイヤを作成する。運行管理システム132は、ダイヤ計画システム131で作成されたダイヤ通りに列車101が運行されているかを管理する。列車情報管理システム133は運行中の列車101から様々な情報を取得・収集して乗務員や運行管理センタ126に情報を伝送するシステムである。列車情報管理システム133を活用すると、列車の位置や列車番号、列車の故障情報などが各列車から送信され、運行管理センタ126に集約することができる。列車101にはブレーキング強弱の調整のために、列車の重量を測定できるセンサが取り付けられている。列車重量の計測値を収集し、乗客一人当たりの平均体重から列車101の乗車人員情報を推定することができる。
動的列車運行ダイヤ提案システム110は、鉄道事業者が鉄道管理システムの一部として保有してもよいし、鉄道事業者とは異なるサービス事業者が保有して列車運行ダイヤ提案を鉄道事業者に対して行う事業形態であってもよい。動的列車運行ダイヤ提案システム110はデータサーバ111、計算サーバ112及び情報配信サーバ113を有している。各サーバはネットワーク120を介してシステム運用者(システム110を鉄道事業者が保有している場合には鉄道事業者)121が使用する計算機122と通信可能に接続されている。また、動的列車運行ダイヤ提案システム110はネットワーク124を介して運行管理センタ126、乗客等127が使用する端末128と通信できる。
以下、動的列車運行ダイヤ提案システム110を構成するサーバについて説明する。なお、本実施例では3つのサーバ群として説明するが、物理的に一つの計算機、または、論理的あるいは物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムとして構成でき、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。
各サーバの基本構成は同一であり、ネットワークインタフェース(I/F)170、プロセッサ(CPU)171、メモリ172及び記憶部160を有する計算機である。ネットワークインタフェース170は、ネットワーク109、120に接続するためのインタフェースである。プロセッサ171は、メモリ172に格納されたプログラムを実行する。メモリ172は、不揮発性の記憶素子であるROM(Read Only Memory)と揮発性の記憶素子であるRAM(Random Access Memory)とを含む。ROMには不変のプログラム、例えば、BIOS(Basic Input Output System)などを格納する。また、RAMは、DRAM(Dynamic Random Access Memory)のような高速かつ揮発性の記憶素子であり、プロセッサ171が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。記憶部160は、例えば、磁気記憶装置(HDD(Hard Disc Drive))、フラッシュメモリ(SSD(Solid State Drive))、光学ドライブ等の大容量かつ不揮発性の記憶装置によって構成され、プロセッサ171が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを格納する。なお、記憶部として複数の記録装置を設け、プログラムやデータを複数の記録装置に分割して記録してもよい。
また、各サーバは、キーボードやマウスなどが接続され、オペレータからの入力を受ける入力インタフェース及び、ディスプレイ装置やプリンタなどが接続され、プログラムの実行結果をオペレータが視認可能な形式で出力する出力インタフェースを有してもよい。また、各サーバが実行するプログラムは、ネットワークまたはリムーバブルメディア(光ディスク、フラッシュメモリなど)介して各サーバに提供される。このため、各サーバは、リムーバブルメディアからデータを読み込むインタフェースを有するとよい。
まず、データサーバ111について説明する。駅構内の施設(103,104)やアクセスポイント105からの情報、列車情報管理システム133からの列車乗車人数情報などは、新たなデータを取得したタイミング、または所定の時間間隔(列車間隔に応じて数分おき、数時間おきなど)で、ネットワーク109を介して、データサーバ111へ送信される。データサーバ111は、受信したデータを記憶部160aのデータ格納部(DB)150に記録する。図2Aに示すように、データ格納部150には、列車待ち乗客数情報151、列車乗車人数情報152、列車位置情報153、列車状態情報154、移動需要情報155、駅や路線の構造を表すマスタ情報156、混雑しきい値幅情報157、列車本数増減判定結果158、更新ダイヤ情報159を格納する。これらのデータの詳細については後述する。
次に、計算サーバ112は、データサーバ111に蓄積されたデータ群を用いて、列車本数の増減提案を行うための演算処理を実行する。図2Bに示すように、記憶部160bは移動需要予測プログラム400、列車待ち乗客数予測プログラム420、列車本数増減判定プログラム440、提案ダイヤ作成プログラム460、効果分析プログラム480及び計算処理の過程で生成される中間データが格納される。プログラムは記憶部160bから読み出され、メモリ172bにロードされて、プロセッサ171bによって実行される。分析対象のデータはデータサーバ111から取得されて、メモリ172bに一時的に格納され、プロセッサ171bがプログラムを記憶部160bから読み出して実行する。これらプログラムは、予め定められた時間間隔(例えば、数秒おき、数分おきなど)に従って自動的に実行してもよいし、システム運用者121が指示したタイミングで実行してもよい。また、予め定めた時間間隔は時間帯によって時間間隔を異ならせるものであってもよい。これらのプログラムの詳細については後述する。
次に、情報配信サーバ113はその記憶部160cに情報配信プログラム141などのプログラムと、計算処理の過程で生成される中間データを格納する。情報配信サーバ113は、システム管理者121、運行管理センタ126または乗客127が使用する端末128からネットワーク120、124を介してアクセスされ、情報を提供する。
動的列車運行ダイヤ提案システム110のシステム運用者121は、端末122からネットワーク120を介して、動的列車運行ダイヤ提案システム110に蓄積されたデータの構成や状況、計算サーバ112の状況や計算結果、利用者からの検索リクエスト状況などを確認することができる。
図3の路線図として示される鉄道を例として、本実施例にかかる運行ダイヤ提案システムについて説明する。
図4はデータサーバ111に格納されるマスタ情報156のデータ構造を示す図である。マスタ情報156には、システムを適用する鉄道の路線情報とダイヤ情報が含まれる。
路線・駅情報240は、路線ID241、路線・方面の名称242、駅ID243、駅における番線情報244、区間情報245などの情報を含み、路線の構造を表す。本例では路線ID「01」は「L1路線上り901」を示し、路線ID「02」は「L1路線 下り902」を示す。また、駅S01は区間L1−A1に属し、またL1路線上りは駅S01の1番線であることが読み取れる。路線を構成する駅は、基本的に実際の並び順に従って格納される。
本線合流時間情報250は退避場所情報251、合流駅252、路線・方面の名称253、列車状態254と合流までの所要時間255などの情報を含む。例えば、第1留置線906は駅S02においてL1路線上り901に合流するよう設けられており、スタンバイ状態で留置された列車がL1路線上りに合流するまでに10分を要することが読み取れる。あるいはデポ(車両基地)907の1番線にスタンバイ状態で留置された列車が駅S06においてL1路線下り902に合流するまでに8分を要することが読み取れる。これらは列車を増発する場合に必要な情報である。
折返し設備情報260は路線ID261、路線・方面の名称262、駅ID263などの情報を含む。L1路線上り901では駅S01と駅S03にそれぞれ折返し設備908,909が設けられていることが読み取れる。折返し設備は上り線(下り線)の列車を下り線(上り線)に導入するための設備である。後述するように、本実施例では路線をいくつかの区間(路線・駅情報240の区間情報245を参照)に区切って混雑状況を分析する。区間の設定はシステム運用者に任されるが、折返し設備情報260に基づき、折返し区間をそのまま区間として設定することができる。折返し設備のない駅では列車数の増減の起点とすることができないためである。以上は、固定的な情報であるが、路線や駅の設備情報が変更された場合には、システム運用者により更新がなされる。
列車計画時刻表270は、駅ID271、列車番号272、番線情報273、日付274、列車到着時刻275、列車出発時刻276などの情報を含む。例えば、2016年5月1日の列車運行計画では、列車A01が駅S01の1番線に7時に到着し、7時0分30秒に出発し、さらに、駅S01の1番線に7時5分30秒に到着し、7時6分に出発することが読み取れる。列車計画時刻表270は、列車運行システム130のダイヤ計画システム131から随時データを受信するたびに更新される。
図5はデータサーバ111に格納される列車位置情報153のデータ構造を示す図である。列車位置情報153は列車番号221、路線・方面の名称222、日付223、時刻224、走行中の駅情報225、226などの情報を含む。列車位置情報は列車が当該時点にどこにいるかを示すものであり、運行管理システム132もしくは列車情報管理システム133から、各列車の情報を受信して得られる。列車が走行中の場合は、駅1と駅2にはその前後の駅IDが登録されており、列車が停車中の場合は、駅1と駅2には当該駅の駅IDが登録されている。もちろん、各列車がどの位置を走行しているかという情報が含まれていればよいので、レコード構造は図5に示した構造に限定するものではない。
図6はデータサーバ111内に格納される列車状態情報154のデータ構造を示す図である。列車状態情報154は列車番号231、在線場所232、列車状態233などの情報を含む。例えば、列車T01が第1留置線906にスタンバイ状態で在線していることが読み取れる。列車が在線している場所および列車の状態は、列車運行システム130の運行管理システム132のもしくは列車情報管理システム133の在線監視機能により把握される。
図7はデータサーバ111内に格納される列車待ち乗客数情報151のデータ構造を示す図である。列車待ち乗客数情報151は、駅ID201、番線情報202、日付203、時刻204、待ち乗客数205などの情報を含む。待ち乗客数には、1分毎、5分毎、10分毎などあらかじめ決められた時間単位に従って集計された値が格納される。待ち乗客数は駅構内に設置された設備からの情報を用いて推定する。
例えば、この推定には公衆無線LANのアクセスポイント105への接続情報を用いることができる。プラットホーム毎にアクセスポイントが設置されていればその接続数を求める。1つのプラットホームに複数のアクセスポイントが存在する場合は、接続数の集計値を求めればよく、また1つのプラットホームに2つの番線が向かい合って配置されている場合は、接続数を番線毎に分解すればよい。分解には、複数のアクセスポイントからの通信強度を用いて、各端末がプラットホーム上のどの位置にいるかを推定してもよいし、監視カメラ104の映像を用いて番線毎におおよその滞留人数を検知するなどの方法が考えられる。また、駅を利用する全乗客が公衆無線LAN利用者ではないため、あらかじめ「全乗客数/公衆無線LAN利用者数」の比率を求めておき、補正を行う。比率の設定には、アンケート調査を実施してもよいし、自動改札機103から得られる、所定時間内に自動改札機103を通過した乗客数と、各モバイル端末が接続しているアクセスポイントを時系列に追跡することで得られる乗客の移動から推定できる当該自動改札機103を通過した乗客数とを比較して定めてもよい。
また、駅構内に設置されている監視カメラ104の映像を用いて、画像処理により人物検知を行い、番線毎に列車を待っている乗客の数を集計することで待ち乗客数を求めてもよい。または、自動改札機103から得られる改札通過データを用いて、各乗客の入出場駅情報から、その人が利用したであろう路線および列車を推定し、駅ごと・番線ごとに集計する方法で生成してもよい。路線と駅のネットワーク情報や、列車の計画ダイヤデータを用いて経路探索問題を解くことで、任意の出発駅・到着駅の組み合わせに対して、利用する経路や列車、駅で列車を待った時間や、到着までの総所要時間を計算することができる。この計算処理を全乗客の移動に関して実施した結果を駅ごと・番線ごとに集計することで、任意の駅および任意の番線の列車待ち乗客数を求めることができる。さらに、監視カメラ映像が設置されている駅と、設置されていない駅などが混在するような路線においては、これらの手法を組み合わせて利用することが効果的である。なお、上記以外にも赤外線センサなどの計測手段を用いても良い。
図8はデータサーバ111内に格納される列車乗車人数情報152のデータ構造を示す図である。列車乗車人数情報152は列車番号211、路線・方面の名称212、日付213、時刻214、列車乗車人員215、列車定員216などの情報を含む。列車乗車人数215は前述したように、列車に取り付けられた重量センサの値を用いて推定することができる。または列車のドア付近にカメラや赤外線センサなどの計測手段を取り付けておき、列車の乗降人数をカウントすることで求めてもよい。または列車内に公衆無線LANのアクセスポイントが設けられている場合には、駅のプラットホームでの列車待ち乗客数を推定したのと同様に列車内の乗車人数を求めてもよく、改札通過データを用いて、前述した列車待ち乗客数を推定したのと同様に全乗客の利用経路および利用した列車を推定して集計してもよい。
図9はデータサーバ111内に格納される移動需要情報155のデータ構造を示す図である。移動需要とは、所定の日付・時間帯において駅βを目的地として駅αに入場する人数と定義される。移動需要情報155は日付301、時間帯302、入場駅ID303、出場駅ID304、人数305などの情報を含む。時間帯は5分毎、10分毎、15分毎、30分毎などあらかじめ設定しておいた時間間隔に従って格納される。また、路線に含まれるすべての駅についての入場駅、出場駅の組み合わせを含むことが望ましいが、路線に含まれる主要駅(少なくとも各区間から1駅は含まれるように選択する)についての入場駅、出場駅の組み合わせを含むとしてもよい。移動需要情報155は改札通過データを用いて、ある所定時間帯に駅Aに入場した乗客がどの駅で降車したか利用人数を集計することで算出される。図では、7時から7時15分の間に駅S01に入場した乗客のうち、駅S02を出場した乗客が20人、駅S03を出場した乗客が30人であることが示されている。移動需要情報155の更新は、予め定められた時間間隔(例えば、数秒おき、数分おきなど)に従って自動的に実行してもよいし、データサーバ111が新しく改札通過データを受信するタイミングで実行してもよい。
図10は移動需要予測プログラム400のフローチャートである。移動需要予測プログラム400はデータサーバ111に継続的に蓄積されたデータに基づき、当日どの駅に向かう乗客がいつ頃当該駅に入場するかを推定することにより、番線ごとに当日の列車待ち乗客数の時系列変化を推定するものである。もちろん、大雑把な列車待ち乗客数の増減傾向は過去のデータを使わなくても推定可能であろうが、乗客数は実際には天候や周囲の交通状況を受けても変化する。通勤・通学時間帯のような乗客数の増減に影響を与える因果関係のみならず、不規則に生じる事象による乗客数の変動を織り込んで、きめ細かく精度の高い列車待ち乗客数の推定を行うため、本実施例では過去のデータから類似度の高い日の移動需要情報を用いて、列車に乗る乗客数をシミュレーションすることにより、列車待ち乗客数を予測するものである。
移動需要予測プログラム400は5分、10分、30分などあらかじめ定められた時間間隔で自動的に実行されるか、またはシステム運用者から指示されたタイミングで実行されるものとする。また、移動需要の変動の程度も時間帯に影響を受けると考えられるため、時間帯によって異なる時間間隔として設定してもよい。まず、予測対象とする時間帯を取得する(ステップ401)。予測対象とする時間帯は現在時刻を基点として、例えば15分後、30分後、1時間後など、あらかじめ決められた固定値を用いて設定してもよいし、その都度、任意に設定されてもよい。
次に列車待ち乗客数情報151から、日付および時刻情報を参照し、当日の(現在時刻−T)から現在時刻までのデータを取得する(ステップ402)。パラメタTは15分、30分、1時間など、あらかじめ決められた値を用いる。次に列車待ち乗客数情報151から、日付および時刻情報を参照し、過去の日付期間の(現在時刻−T)から現在時刻までのデータを取得する(ステップ403)。パラメタTはステップ402と同じ値を用いる。過去の期間については(当日−N日)から前日(=(当日−1日))までを対象とする。パラメタNはあらかじめ決められた値である、出来る限り大きな値(長期の期間)であることが望ましい。
列車待ち乗客数情報151からステップ402により、データ群D(P(s,pf),t)が得られる。ここで、Dcは、当日cにおいて、時刻tで、駅s、番線pfで特定される場所Pにおける列車待ち人数である。ここで、tは(現在時刻−T)から現在時刻までの時刻であり、また、駅S01の1番線であれば、P(S01,1)と表せる。同様に、ステップ403により、データ群Dc−i(P(s,pf),t)(但し、1≦i≦N)が得られる。
当日のデータ群(D(P(s,pf),t))と過去日のデータ群(Dc−i(P(s,pf),t)(但し、1≦i≦N))との間で類似度を計算する(ステップ404)。類似度の計算には例えば、DとDc−iとの間のユークリッド距離などを用いればよい。最も類似度が高い(ユークリッド距離による計算の場合は距離が短い)と判定された過去日を特定し、移動需要情報155から特定された過去日のデータを取得する(ステップ405)。なお、類似度の高い過去日の選択は、ある一日だけでもよいし、類似度の高い順に複数日を選出し平均値をとるなどしてもよい。
また、移動需要情報の取得は全時間帯のデータを取得してもよいし、現在時刻から所定時間遡った時刻からその日の終わりまでのデータに限定して取得してもよい。なお、予測対象とする時間帯以前に駅αに入場した乗客であっても予測対象とする時間帯に駅βから出場する、あるいは路線内で乗降することがありうる。現在時刻から所定時間遡らせてデータを取得するのは、このような乗客も含めて分析するためである。
取得した移動需要情報から乗客のトリップ情報を生成する。例えば、図9に示す2016年5月1日の移動需要情報が最も類似度の高い過去日として特定されたとすれば、乗客集合Kj(入場時刻,入場駅ID,出場駅ID)は、例えば、
K1(07:00,S01,S02)、K2(07:01,S01,S02)、・・・K20(07:14,S01,S02)、K21(07:00,S01,S03)、K22(07:00,S01,S03)、K23(07:01,S01,S03)、K24(07:01,S01,S03)、・・・
のように生成される。すなわち、所定の入場時刻に、駅β(出場駅)を目的地として駅α(入場駅)に入場する乗客集合Kが生成される。格納されている移動需要情報に従い、路線に含まれるすべての駅についての入場駅、出場駅の組み合わせあるいは、主要駅についての入場駅、出場駅の組み合わせについて乗客修道Kを生成する。なお、上記の例では、移動需要情報155では時間帯ごとに登録されているため、乗客集合Kを生成するにあたり、入場時刻は当該時間帯にほぼ均等に乗客が入場したものとして算出している。
一方、列車位置情報153と、列車計画時刻表270を用いて、当日の列車の遅延補正運行時刻表を作成する(ステップ406)。列車位置情報153と現在時刻での列車計画時刻表270とを照合することで、現在時刻における列車の遅延を計算できる。計算した遅延時分を反映させ、現在時刻から一日の終わりまでの列車の遅延補正運行時刻表を作成する。
その後、ステップ405で作成した乗客集合Kのトリップ情報と、ステップ406で作成した遅延補正運行時刻表を用いて、乗客が乗る列車を推定する(ステップ407)。ここで移動需要情報155は入場駅ID303と出場駅ID304との間で定義されており、入場駅と出場駅間に複数の路線が含まれている場合には、マスタ情報156に含まれる路線・駅情報240および列車計画時刻表270を用いて経路探索を行うことにより、利用の可能性が高い路線および列車を求めることができる。例えば、移動時間を最短とするような経路探索を行う。この処理により、ステップ405で生成した乗客集合Kの全レコードに対して、下記のようなトリップ情報を出力することができる。
Kj(入場時刻,入場駅ID,出場駅ID,[T1,降車駅ID,T2]m)
T1:列車の出発駅への到達時刻、T2:列車の降車駅への到達時刻
乗り換えがなければ、出発駅=入場駅、降車駅=出場駅である。一方、m回乗り換えがあれば、鍵括弧内の情報をm回繰り返したトリップ情報が出力される。例えば、駅S01に入場し、駅S08で出場する乗客K100は、
100=(07:00,S01,S08,[07:05,S05,07:30][07:45,S08,07:50])と表せる。すなわち、7時に入場駅S01に入場した乗客K100は、7時5分に入場駅=出発駅S01に到着する列車(L1路線上り)に乗り、7時30分に駅S05に着き、降車する。その後、7時45分に駅S05に到着する列車(L2路線下り)に乗り、降車駅=出場駅S08に7時50分に到着することになる。このトリップ情報により、乗客K100は、入場駅S01の1番線ホームにて7時から7時5分までの間列車待ちがあり、乗換駅S05の4番線ホームにて7時30分から7時45分までの間列車待ちがあることが分かる。
このように乗客集合Kのトリップ情報により、各乗客がどの駅の、どの番線で列車待ちを行う必要があるのかが把握できる。この結果を集計することにより、予測対象の時間帯における各駅の番線ごとの列車待ち乗客数の予測値を求める(ステップ408)。図11はこのようにして求めた列車待ち乗客数予測結果330のデータ構造を示す図であり、計算サーバ112内に格納されている。列車待ち乗客数予測結果330は日付331、時間帯332、駅ID333、番線情報334、合計列車待ち乗客数335などの情報を含む。例えば、7時から7時15分の時間帯において、駅S01の1番線ホームに800人の合計列車待ち乗客数が生じることが読み取れる。先述の乗客K100もこのうちの1名として含まれることになる。なお、時間帯情報は、15分毎、30分毎、1時間毎などあらかじめ決められた時間単位で格納される。
このようにして求めた列車待ち乗客数予測結果、列車の乗車人員情報等を用いて、列車本数の増減を判断する。具体的には、ある区間において、列車待ち乗客数の予測値が基準値を大きく超えると判断されたときに列車を増発し、列車待ち乗客数の予測値が基準値を大幅に下回っていると判断されたときに列車を運休する。図3に示す区間L1−A2について、列車本数増減の判定を行う場合の例を用いて説明する。まず、路線の始発駅(ここでは駅S01)から対象区間L1−A2の終点から一つ前の駅(ここでは駅S03)を対象に、列車待ち総乗客数ΣKを求める。すなわち、駅S01の1番線ホーム、駅S02の1番線ホーム、駅S03の2番線ホームの当該時間帯における列車待ち乗客数予測結果の総和を求める。なお、終点駅(ここでは駅S04)の1番ホームで列車を待っている乗客は、次の区間L1−A3の列車待ち人数にカウントされるべきであるためここでは含めない。列車待ち総乗客数ΣKは、列車待ち乗客数予測プログラム420により、移動需要予測プログラム400で予測した列車待ち乗客数予測結果(図11)を用いて集計する。なお、集計対象の路線および区間のリストは、常に全路線および全区間を対象にしてもよいし、システム運用者によって指定された一部の路線または区間に限定した対象としてもよい。
なお、列車待ち乗客数予測プログラム420は移動需要予測を用いて予測するものに限られない。例えば、単純に当日の各駅の番線ごとの列車待ち乗客数の推移と過去の同じ時間帯の列車待ち乗客数の推移とを比較して、最も類似した列車待ち乗客数の推移に基づき列車待ち乗客数を予測してもよい。この場合は、比較する過去の時点でのダイヤが当日のダイヤと同一視できることが前提となる。
列車を待ち総乗客数ΣKと、あらかじめ設定した基準値X0を用いて、列車本数の増減判断を行う。例えば、基準値X0は列車を待っている総乗客数ΣKの通常値であり、例えば過去における列車待ち総乗客数の平均値とする。乗客数の中長期に亘る経時変化により増減の判定が不適切になるのを防止するために基準値との差をもって列車本数の増減判断を行うようにするものである。
具体的には、「(列車待ち総乗客数ΣK−基準値X0)>混雑しきい値幅上限値」が成り立つ場合、列車本数の増発が必要と判断する。一方、「(基準値X0−列車待ち総乗客数ΣK)>混雑しきい値幅下限値」が成り立つ場合、列車本数を減らす(運休)判断をする。いずれにも当てはまらない場合は列車の増発も運休も行わない。
図12はデータサーバ111内に格納される混雑しきい値幅情報157のデータ構造を示す図である。混雑しきい値幅情報157は日付区分311、時間帯312、路線・方面の名称313、区間314、基準値315、混雑しきい値幅316などの情報を含む。時間帯情報は、15分毎、30分毎、1時間毎などあらかじめ決められた時間単位で格納される。混雑しきい値幅情報に上限及び下限の値が含まれていることにより、増発/運休/現状維持の3つの選択肢が可能になる。上限と下限の値はそれぞれ分かれたカラムに格納されていてもよいし、または所定のしきい値と許容範囲の比率(±α)の組み合わせで格納されていてもよい。一般的に乗客需要は、平日・休日の区分や時間帯、路線や区間によって傾向が異なるため、混雑しきい値幅情報も区間毎に細かく設定されている方が望ましい。混雑しきい値幅は、列車待ち乗客数情報151に格納されたデータを用いて、区間単位に集計した上で、平均値や分散をとるなどの統計処理により、求めることができる。
加えて、数ヶ月おき、または一年に一回など、定期的に再計算を行い、基準値315(X0)の更新を行うことで、乗客需要の季節変動や経年変化に対応することができる。大規模なイベントの予定など、通常と比べて乗客需要が大きく変わるであろうことが、あらかじめ予想できている場合は、システム運用者がイベント開催日用の基準値X0を入力してもよい。
図13は、上述の判断を行う列車本数増減判定プログラム440のフローチャートである。まず、列車本数の増減を判定する対象路線および対象区間、対象時間帯の条件を取得する(ステップ441)。取得した条件をもとに、列車待ち乗客数予測プログラム420により算出される合計列車待ち乗客数ΣKを取得する(ステップ442)。次に混雑しきい幅情報157からステップ441で取得した条件に一致する基準値315、混雑しきい値幅316を取得する(ステップ443)。
上述のように経時変化の影響を低減するため、合計列車待ち乗客数ΣKと基準値X0との差と混雑しきい値幅とを比較する。その結果、「(合計列車待ち乗客数ΣK−基準値X0)>混雑しきい値幅の上限値」が成り立つ場合(ステップ444)は、列車を増発した方がよいという判定を下し、差分S(合計列車待ち乗客数ΣK−基準値X0−混雑しきい値幅の上限値)を計算し、列車本数増減判定結果とともに格納する(ステップ445)。逆に「(基準値X0−合計列車待ち乗客数ΣK)>混雑しきい値幅の下限値」が成り立つ場合(ステップ446)は、列車を運休した方がよいという判定を下し、差分S(基準値X0−合計列車待ち乗客数ΣK−混雑しきい値幅の下限値)を計算し、列車本数増減判定結果とともに格納する(ステップ447)。すなわち、差分Sは、合計列車待ち乗客数ΣKが想定した混雑度(混雑しきい値幅の上限値として与えられる)を超えて生じた待ち乗客数、あるいは想定した閑散度(混雑しきい値幅の下限値として与えられる)を越えて不足した待ち乗客数ということができる。
図14はデータサーバ111内に格納される列車本数増減判定結果158のデータ構造を示す図である。列車本数増減判定結果158は、日付321、時間帯322、路線・方面の名称323、区間324、列車本数増減判定プログラム440から得られる判定結果325、差分値326などの情報を含む。
図15は提案ダイヤ作成プログラム460が、列車本数増減判定結果158および、列車状態情報154をもとに、実際に増発/運休する列車本数を算出し、鉄道事業者が保有する列車運行システム130のダイヤ計画システム131に情報を送信し、ダイヤ計画システム131が作成した更新ダイヤを受信する処理のフローチャートである。ここでは例として、列車本数増発のケースについて述べる。まず、対象路線および対象区間、対象時間帯の条件を取得する(ステップ461)。取得した条件での判定結果を列車本数増減判定結果158から取得する(ステップ462)。このとき、対象時間帯の前後の時間帯のレコードをも取得する。例えば、ステップ461で指定された対象時間帯が07:00-07:15であった場合、ステップ462では、06:30-07:45のように、前後30分ずつのマージンをとるような形で、複数のレコードを取得する。このマージンに関しては前後30分ずつ、1時間ずつなどあらかじめ定められているものとする。前後30分ずつのマージンを取る場合、列車本数増減判定結果158の時間帯区分が15分単位であれば、ステップ462では対象時間帯を含む合計5個のレコードを取得する。取得したレコードの判定結果を参照し、増発と判定された回数が、あらかじめ定めておいたしきい値を超えていれば最終的に増発が必要と判定する(ステップ463)。しきい値は、レコードの合計数に対する比率(例えば50%超)で定めてもよい。超えている場合は、ステップ464以降を実行し、超えていない場合はステップ461に戻り、異なる対象路線、対象区間または対象時間帯の条件を取得する。
増発要と判定した場合、必要な増発本数を求めるため、ステップ462で取得した全レコードについて、列車本数増減判定結果158の差分Sの合計値ΣSを求め(ステップ464)、(ΣS/列車の平均定員情報)により、必要な増発本数を求める(ステップ465)。列車の平均定員情報はマスタ情報156に含まれる列車計画時刻表270から計算できる。必要な増発本数を求める方法としては、他にも列車待ち乗客数の合計値に応じて一本、二本、三本とレベル分けをしておくなどの方法がある。
次にステップ465で求めた増発本数が実際に手配可能かを確認するために、列車状態情報154、マスタ情報156の本線合流時間情報250を参照する(ステップ466)。具体的には列車状態情報154の在線場所情報をもとにマスタ情報156に含まれる本線合流時間情報250を参照し、該当路線に配車可能な列車を抽出する。配車可能な列車本数が、ステップ465で求めた増発本数を超えていれば、ステップ465で求めた増発本数に加えて、本線合流時間情報250から合流に必要な時間を取得し、列車運行システム130のダイヤ計画システム131に情報を送信する(ステップ467)。なお、配車可能な列車本数が、ステップ465で求めた増発本数より下回っている場合は、配車可能な列車本数をダイヤ計画システム131に情報を送信する。最後にダイヤ計画システム131で作成された更新ダイヤを受信し、データサーバ111内の更新ダイヤ情報159に格納する(ステップ468)。更新ダイヤは対象時間帯を含む、前後数十分〜数時間の範囲の時刻表情報である。
図16はデータサーバ111内に格納される更新ダイヤ情報159のデータ構造を示す図である。更新ダイヤ情報159は、ID351、日付352、時間帯353、路線・方面の名称354、ダイヤデータファイルの格納場所情報355などの情報を含む。更新ダイヤ情報159には、提案ダイヤ作成プログラム460が実行され、ダイヤ計画システム131から新しく更新ダイヤを受信したタイミングで格納される。
なお、図1に示した動的列車運行ダイヤ提案システム110では、提案ダイヤ作成プログラム460により現実に増発可能な列車本数まで求めたうえで、ダイヤ計画システム131に提案しているが、例えば、列車本数増減判定プログラム440による列車本数の増減判定までを実施し、この判定結果をダイヤ変更提案として、ダイヤ計画システム131に提案するというものであってもよい。どこまでを動的列車運行ダイヤ提案システム110で実行し、どこからを列車運行システム130で実行するか、役割分担の問題であり、この場合は、提案ダイヤ作成プログラム460で実行する処理をダイヤ計画システム131にて実行することになる。
図17は効果分析プログラム480が、本実施例の運行ダイヤ提案システムの提案にしたがって変更された更新ダイヤの効果の分析を実行するフローチャートである。まず、更新ダイヤ情報159より、列車本数増減調整後のダイヤを取得する(ステップ481)。移動需要予測プログラム400の処理と同様の手順で、更新ダイヤの該当時間帯に対する移動需要情報を生成し、ステップ481で取得したダイヤ情報をもとに、各乗客が乗る列車を推定する(ステップ482)。推定結果を用いて、駅毎および番線毎に列車待ち乗客数を集計する(ステップ483)。さらに列車本数増減調整前のダイヤ(元々の列車運行状況)における列車待ち乗客数情報151や混雑しきい値幅情報157と比較し、更新ダイヤ実施後の列車待ち乗客数が、混雑しきい値幅の設定範囲内に収まっているか、元々の状況より混雑しきい値幅に近い結果に改善されているかなどの判定を行う(ステップ484)。更新ダイヤ実施後にも関わらず、列車待ち乗客数が混雑しきい値幅の設定範囲から外れているような状況が確認できた場合には、列車本数増減判定プログラム440や提案ダイヤ作成プログラム460のパラメタを調整することで、改善の対策を行う。
図18は、情報配信サーバ113が配信する画面の一例を示す図である。画面1000は、システム運用者121の端末122や運行管理センタ126に配信される画面であり、現在の列車待ち乗客数の状況、列車の計画時刻表などを表示する。画面1000は、ダイヤスジを表示する画面1001や、ある駅の列車待ち乗客数情報を時系列で表示するグラフ表示領域1002を有する。ダイヤスジ表示領域1003は、駅の一覧1004と、時間軸からなる二次元の領域で、例えば、現在時刻から数十分後までのダイヤスジを表示する。グラフ表示領域1002では、当日始発運行もしくは現在時刻の数時間前から現在時刻の数時間後先までの列車待ち乗客数を時系列グラフで表示する。ダイヤスジ表示領域1003やグラフ表示領域1002は、縦および横方向にそれぞれ、スクロール機能を有していてもよい。また画面1000は、路線および方面を選択する機能1005や、区間を選択する機能1006や、駅を選択する機能1007を備えていてもよい。路線および方面を選択する機能1005の選択内容によって、画面1001に表示される路線が変更される。また、路線および方面を選択する機能1005の選択内容によって区間を選択する機能1006や駅を選択する機能1007の一覧が変更される。また、区間を選択する機能1006の選択内容によって画面1001に表示される範囲(駅の範囲)が変更される。多数の駅から構成される路線について状況を把握したい場合に、このような選択機能は有効である。駅を選択する機能1007の選択内容に従って、画面1002のグラフ表示領域の対象駅が変更される。他に駅の中の番線を選択できる機能が含まれていてもよい。
画面1002のグラフ表示領域においては、列車待ち乗客数の推移に加えて、基準値X0を表示してもよい。このとき、例えば、列車待ち乗客数は実線で、基準値は点線で表示するなどの工夫が考えられる。また、列車待ち人数がしきい値幅を超えた場合、対象駅を枠で囲む、色や大きさを変更する、ポップアップを出すなどの方法で、利用者に想定以上の混雑が発生していることを伝える警告を表示してもよい。また駅の列車待ち人数の情報はテキストで表示してもよい。現在の状況を俯瞰できる画面をシステム運用者や鉄道事業者に提示することによって、列車本数増減調整の必要性が理解しやすくなるなど、状況を把握するための情報を得ることができる。これらの画面はマウスやキーボードなどの入力インタフェースを用いて操作が可能で、例えば、ホイールボタンなどでダイヤスジ画面のズームイン/ズームアウトを操作したり、マウスクリックで駅を選択し、番線毎の混雑情報など詳細な情報を表示したりできる。
情報配信サーバ113は、条件設定機能1005、1006、1007に入力されたリクエストを受信すると、当該条件にしたがって列車待ち乗客数情報151や、列車位置情報153および列車計画時刻表270から、該当路線および方面、該当区間、該当駅のレコードを抽出する。その後、抽出したレコードを時系列グラフやダイヤスジ画面へのマッピングなどの形式に加工し、リクエストを送信した装置に配信する。
情報配信サーバ113は、配信先の装置の特性や配信する情報の内容に合わせて複数のプログラムを組み合わせて、配信する画面を作成するとよい。例えば、画面の配信にwebサーバの技術を用いることができ、配信先の装置で実行されるwebブラウザによって、配信される情報を見ることができる。なお、配信先の装置で実行される専用のアプリケーションが、情報配信サーバ113から送信されたデータを用いて表示すべき画面を作成してもよい。
図19は、情報配信サーバ113が配信する画面の別の例を示す図である。画面1010は列車本数増減調整前後のダイヤなどを表示する。画面1010は、例えば列車本数増減調整前のダイヤスジを表示する画面1011や、列車本数増減調整後の更新ダイヤスジを表示する画面1012から構成される。また画面1010は、路線および方面を選択する機能1013や、日付を選択する機能1014などを備えていてもよい。路線および方面を選択する機能1013の選択内容、日付を選択する機能1014の選択内容によって、画面1011、1012に表示される路線が変更される。画面1011、1012は画面縦方向に分割して並べてもよいし、横方向に分割して並べてもよい。または、別々のウインドウで表示し、利用者が自在に動かせるようにしてもよい。画面1011および1012は、それぞれダイヤスジ表示領域を備えており、区間や駅の一覧と、時間軸からなる二次元の領域で、現在時刻から数十分後までのダイヤスジを表示する。画面1011および1012は、縦および横方向にそれぞれ、スクロール機能を有しているとよい。スクロール機能は、画面1011、1012それぞれ単独に操作できてもよいし、一つの画面領域でスクロールを行った操作が、もう一つの画面領域でも連動して動作してもよい。連動することで、列車本数増減調整前後のダイヤを、常に同じ表示領域で比較することができる。また、提案ダイヤスジ表示画面1012においては、増減調整された列車を特定しやすくするために、増発した列車を太線で、運休された列車を点線で表示するなど線の色や太さ、形状などを変更して表示してもよい。図19は区間L1−A1において、列車が二往復、増発され、全区間において列車が一本、運休された例を示している。増減調整された区間や時間帯を分かりやすく示すために、ダイヤスジの線を変更するだけでなく、該当区間や該当時間帯の領域の背景色を変更するなどしてもよい。
図20は、情報配信サーバ113が配信する画面の別の例を示す図である。画面1020は列車本数増減調整前後の列車待ち乗客数の比較画面を表示する。画面1020は列車本数増減調整前の列車待ち乗客数予測値を表示する画面1021や、列車本数増減調整後の列車待ち乗客数予測値を表示する画面1022から構成される。画面1021、1022は画面縦方向に分割して並べてもよいし、横方向に分割して並べてもよい。または、別々のウインドウで表示し、利用者が自在に動かせるようにしてもよい。画面1011および1012は、それぞれグラフ表示領域1023を備えており、当日始発運行もしくは現在時刻の数時間前から、現在時刻の数時間後先までの列車待ち乗客数を時系列グラフで表示する。グラフ表示領域は横方向にスクロール機能やズーム機能を有していてもよい。また画面1020は、路線および方面を選択する機能1024や、区間を選択する機能1025や、指標を選択する機能1026を備えていてもよい。路線および方面を選択する機能1024の選択内容によって、画面1020に表示される路線が変更される。また、路線および方面を選択する機能1024の選択内容によって区間を選択する機能1025の選択候補一覧が変更される。画面1020は区間を選択する機能1025に加えて、駅や番線毎などさらに細かい情報を選択できる機能を有していてもよい。グラフ表示領域1023には、路線および方面を選択する機能1024、区間を選択する機能1025、指標を選択する機能1026の選択内容に従って、時系列グラフなどで、指標の変化を表示する。指標の選択は、単一の候補を選択できるインタフェースでもよいし、複数の指標を同時に選択できるインタフェースでもよい。複数の指標を同時に選択できるインタフェースの場合は、グラフ表示領域1023に表示されるグラフは、指標別に線の形状や色を変更するなど、指標ごとに区別しやすいような表示形態にして配信する。選択できる指標の種類は、データサーバ111に格納される、列車待ち乗客数情報151、列車乗車人数情報152などのデータから集計可能な、列車待ち乗客数(実測値または予測値)、列車の乗車率などが考えられる。
図21は情報配信サーバ113が配信する画面の別の例を示す図である。画面1030は乗客127の端末128に配信される画面で、指定した路線および方面の列車の到着予定時間や、駅および列車の混雑状況を表示する。乗客127のモバイル端末128は、画面のサイズが小さく、解像度が低い特性を考慮して画面を構成する必要がある。例えば、画面1030は、路線、方面及び駅を選択するインタフェース1031及びスクロール機能を有する情報表示領域1032を含む。このため、利用者が情報を見たい駅や列車を簡単に選択できる。
また、端末128のGPS機能と連動して、利用者の現在位置に近い駅の情報を選択して表示してもよい。画面1030は、利用者が滞在している駅に、これから到着する列車の到着までの時間や、駅の混雑の状況を表示する。また列車の乗車人員情報を用いて、列車の混雑度を表示することもできる。これによって、利用者は、次の列車に乗るべきか、さらに次の列車に乗るべきかを判断できる。また、列車が増発された場合に、線の太さや色を変更するなどして、追加された列車の情報を提供することで、利用者は乗客需要に応じて列車の運行が調整されていることを知ることができ、輸送サービスに対する満足度向上につながると考えられる。
また駅の混雑度の予測値を乗客に配信することで、乗客は、複数の駅が利用可能な場合、空いている駅を選択して利用できるため、混雑の分散につながる。輸送事業者は、駅などの混雑度に応じて人員を配置したり、規制したりすることによって、駅などの安全を確保できる。さらに、混んでいる乗り場に多くの輸送手段(バス、タクシーなど)を配車して、短時間で混雑を緩和できる。
なお、本実施例について詳細に説明をしたが、本発明は上述した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例及び同等の構成が含むものである。例えば、上述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必要はない。また、ある実施例の構成の一部を他の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。
101:列車、110:動的列車運行ダイヤ提案システム、111:データサーバ、112:計算サーバ、113:情報配信サーバ、126:運行管理センタ、130:列車運行システム、131:ダイヤ計画システム、132:運行管理システム、133:列車情報管理システム、400:移動需要予測プログラム、420:列車待ち乗客数予測プログラム、440:列車本数増減判定プログラム、460:提案ダイヤ作成プログラム、480:効果分析プログラム。

Claims (14)

  1. 列車を複数の駅を有する路線で運行する交通システムであって、
    上記路線のダイヤを決定するダイヤ計画システムと、
    上記路線のダイヤの変更を提案するダイヤ提案システムとを有し、
    上記ダイヤ提案システムは、
    上記複数の駅で収集される、乗客に関する情報を格納するデータサーバと、
    移動需要予測プログラム、列車待ち乗客数予測プログラム及び列車本数増減判定プログラムを格納する計算サーバとを有し、
    上記データサーバは、所定の日付の所定の時間帯に上記複数の駅に含まれる第1の駅に入場し、上記複数の駅に含まれ上記第1の駅とは異なる第2の駅から出場する乗客数の情報を蓄積し、
    上記計算サーバは、それぞれあらかじめ定められた時間間隔で上記移動需要予測プログラム、上記列車待ち乗客数予測プログラム及び上記列車本数増減判定プログラムを実行し、
    上記移動需要予測プログラムは、上記データサーバに蓄積された過去の所定の日付の所定の時間帯に上記第1の駅に入場し、上記第2の駅から出場する乗客数の情報に基づいて、当日の所定の時間帯において上記第1の駅に入場し、上記第2の駅から出場する乗客数を予測し、
    上記列車待ち乗客数予測プログラムは、上記移動需要予測プログラムにより予測された乗客数に基づいて上記当日の所定の時間帯における上記複数の駅における列車待ち乗客数を予測し、
    上記列車本数増減判定プログラムは、上記当日の所定の時間帯における上記複数の駅における列車待ち乗客数に基づいて上記当日の所定の時間帯における列車本数の増減の要否を判定し、
    上記ダイヤ計画システムは、上記当日の所定の時間帯におけるダイヤを上記ダイヤ提案システムにおける列車本数の増減要否判定に基づき列車本数を増減したダイヤに更新する交通システム。
  2. 請求項1に記載の交通システムにおいて、
    上記路線で運行されている列車に関する情報を収集する列車情報管理システムを有し、
    上記計算サーバは、さらに提案ダイヤ作成プログラムを格納しており、あらかじめ定められた時間間隔で上記提案ダイヤ作成プログラムを実行し、
    上記提案ダイヤ作成プログラムは、上記列車本数増減判定プログラムの判定結果及び上記列車情報管理システムで収集された列車の情報に基づいて上記当日の所定の時間帯において列車本数を増減したダイヤ提案を作成し、
    上記ダイヤ計画システムは、上記ダイヤ提案に基づくダイヤに更新する交通システム。
  3. 請求項2に記載の交通システムにおいて、
    上記データサーバは、所定の状態の列車が所定の退避場所から本線へ合流するまでの所要時間を示す本線合流時間情報を格納し、
    上記列車情報管理システムで収集する列車に関する情報に、上記路線上の各列車の在線場所及び状態を示す列車状態情報が含まれ、
    上記提案ダイヤ作成プログラムは、上記本線合流時間情報及び上記列車状態情報に基づいて上記路線に配車可能な列車を抽出して上記ダイヤ提案を作成する交通システム。
  4. 請求項2または3に記載の交通システムにおいて、
    上記計算サーバは、さらに上記ダイヤ計画システムにより更新されたダイヤの効果を分析する効果分析プログラムを格納しており、
    上記効果分析プログラムは上記ダイヤ計画システムにより更新されたダイヤによる効果を算出し、
    上記効果に基づき、上記列車本数増減判定プログラムまたは上記提案ダイヤ作成プログラムのパラメータを調整する交通システム。
  5. 請求項1〜4のいずれか1項に記載の交通システムにおいて、
    上記複数の駅で収集される乗客に関する情報として自動改札機から収集される情報、駅に設置される監視カメラの情報、駅に設置される無線LANの接続情報の少なくともいずれか一つを含む交通システム。
  6. 列車を複数の駅を有する路線で運行する交通システムにおける上記路線のダイヤの変更を提案するダイヤ提案システムであって、
    上記複数の駅で収集される、乗客に関する情報を格納するデータサーバと、
    移動需要予測プログラム、列車待ち乗客数予測プログラム及び列車本数増減判定プログラムを格納する計算サーバとを有し、
    上記データサーバは、所定の日付の所定の時間帯に上記複数の駅に含まれる第1の駅に入場し、上記複数の駅に含まれ上記第1の駅とは異なる第2の駅から出場する乗客数の情報を蓄積し、
    上記計算サーバは、それぞれあらかじめ定められた時間間隔で上記移動需要予測プログラム、上記列車待ち乗客数予測プログラム及び上記列車本数増減判定プログラムを実行し、
    上記移動需要予測プログラムは、上記データサーバに蓄積された過去の所定の日付の所定の時間帯に上記第1の駅に入場し、上記第2の駅から出場する乗客数の情報に基づいて、当日の所定の時間帯において上記第1の駅に入場し、上記第2の駅から出場する乗客数を予測し、
    上記列車待ち乗客数予測プログラムは、上記移動需要予測プログラムにより予測された乗客数に基づいて上記当日の所定の時間帯における上記複数の駅における列車待ち乗客数を予測し、
    上記列車本数増減判定プログラムは、上記当日の所定の時間帯における上記複数の駅における列車待ち乗客数に基づいて上記当日の所定の時間帯における列車本数の増減の要否を判定するダイヤ提案システム。
  7. 請求項6に記載のダイヤ提案システムにおいて、
    上記移動需要予測プログラムは、
    予測対象とする路線における当日の列車待ち乗客数の推移と過去の列車待ち乗客数の推移とを比較し、類似度の高い列車待ち乗客数の推移を示した過去の移動需要に基づき、上記当日の所定の時間帯において上記第1の駅に入場し、上記第2の駅から出場する乗客数を予測するダイヤ提案システム。
  8. 請求項6または7に記載のダイヤ提案システムにおいて、
    上記データサーバは上記路線で運行されている列車に関する情報を格納し、
    上記計算サーバは、さらに提案ダイヤ作成プログラムを格納しており、あらかじめ定められた時間間隔で上記提案ダイヤ作成プログラムを実行し、
    上記提案ダイヤ作成プログラムは、上記列車本数増減判定プログラムの判定結果及び上記データサーバに格納された列車の情報に基づいて上記当日の所定の時間帯において列車本数を増減したダイヤ提案を作成するダイヤ提案システム。
  9. 請求項8に記載のダイヤ提案システムにおいて、
    上記データサーバは、上記路線上の各列車の在線場所及び状態を示す列車状態情報、及び所定の状態の列車が所定の退避場所から本線へ合流するまでの所要時間を示す本線合流時間情報を格納し、
    上記提案ダイヤ作成プログラムは、上記列車状態情報及び上記本線合流時間情報に基づいて上記路線に配車可能な列車を抽出して上記ダイヤ提案を作成するダイヤ提案システム。
  10. 請求項8または9に記載のダイヤ提案システムにおいて、
    上記計算サーバは、さらに上記ダイヤ提案に基づき更新されたダイヤの効果を分析する効果分析プログラムを格納しており、
    上記効果分析プログラムは上記ダイヤ提案に基づき更新されたダイヤによる効果を算出し、
    上記効果に基づき、上記列車本数増減判定プログラムまたは上記提案ダイヤ作成プログラムのパラメータを調整するダイヤ提案システム。
  11. 請求項8〜10のいずれか1項に記載のダイヤ提案システムにおいて、
    さらに、情報配信プログラムを格納する情報配信サーバを有し、
    上記情報配信プログラムは、上記提案ダイヤ作成プログラムによるダイヤ提案に基づき更新されたダイヤの情報を配信するダイヤ提案システム。
  12. 請求項6〜11のいずれか1項に記載のダイヤ提案システムにおいて、
    上記複数の駅で収集される乗客に関する情報として自動改札機から収集される情報、駅に設置される監視カメラの情報、駅に設置される無線LANの接続情報の少なくともいずれか一つを含むダイヤ提案システム。
  13. 列車を複数の駅を有する路線で運行する交通システムの列車運行システムであって、
    上記路線で運行されている列車に関する情報を収集する列車情報管理システムと、
    上記路線のダイヤを決定するダイヤ計画システムとを有し、
    上記ダイヤ計画システムは、所定の時間帯におけるダイヤを、ダイヤ提案システムからの提案を受けて、上記ダイヤ提案システムによる列車本数の増減要否判定に基づき、列車本数を増減したダイヤに更新し、
    上記ダイヤ提案システムによる列車本数の増減要否判定は、あらかじめ定められた時間間隔で、上記複数の駅で収集される乗客に関する情報及び上記列車情報管理システムが収集した列車に関する情報に基づいて予測された当日の所定の時間帯における上記複数の駅における列車待ち乗客数に基づいてなされ、上記当日の所定の時間帯における上記複数の駅における列車待ち乗客数は、過去の所定の日付の所定の時間帯に上記複数の駅に含まれる第1の駅に入場し、上記複数の駅に含まれ上記第1の駅とは異なる第2の駅から出場する乗客数の情報に基づいて予測される上記当日の所定の時間帯における上記第1の駅に入場し、上記第2の駅から出場する乗客数に基づいて予測される列車運行システム。
  14. 請求項13に記載の列車運行システムにおいて、
    上記列車に関する情報として、列車の乗客数及び列車の位置情報を含む列車運行システム。
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