JP6771529B2 - 情報処理装置及び情報処理方法 - Google Patents
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Description
(第1の実施形態)
まず、図1を参照して、第1の実施形態の概要について説明する。
図1は、情報処理システム1の概要を示す概念図である。
情報処理システム1は、情報処理装置10と、車両20−1、20−2、…と、車両20−1、20−2、…のそれぞれに1台ずつ搭載された車載端末である端末装置30−1、…と、車両データ管理装置40と、を含んで構成される。このうち、車両20−1、20−2、…は、1台以上の任意の数であってよい。車両20−1、20−2、…の数に応じて、端末装置30−1、…も、1台以上の任意の数であってよい。以下では、一群の車両20−1、20−2、…を、台数に関わりなく車両20と称し、一群の端末装置30−1、…を、台数に関わりなく端末装置30と称して説明する。
実車とは、車両20が客を乗せている状態である。実車状態において、車両20は、その実空車表示機21に「賃走」を表示する。
空車とは、車両20が客を乗せていない状態である。空車状態において、車両20は、その実空車表示機21に「空車」を表示する。
迎車とは、車両20が客を迎えに行っている状態である。迎車状態において、車両20は、その実空車表示機21に「迎車」を表示し、空車ではないことを明示する。
回送とは、車両20が給油、食事、休憩、帰庫などのために空車で走行している状態である。回送状態において、車両20は、その実空車表示機21に「回送」を表示する。
端末装置30は、送信した操作データに応じて情報処理装置10から送信された旅客数に関する予測値と、空車状態の車両20の数とを取得して、取得した旅客数に関する予測値に基づく情報を地図上に表示する。
これにより、ユーザは、所定の区域における旅客数に関する予測値と空車状態の数とを認識することができるため、旅客を探しやすい区域を特定することができる。従って、情報処理装置10は、乗用旅客車両の運用効率を向上させることができる。
すなわち、車両20の需要数(必要数)は、客の数に関する数である。以下では、一例として、所定の区域における旅客数に関する予測値を、所定の区域における車両20の需要数であるとして説明する。
なお、予測値とは、モデルから演算される出力値という意味であって、過去、現在、未来のいずれの時点における値であってもよい。
以下では、一例として、端末装置30が、旅客数に関する予測値に基づく情報として、車両20の需要数と、空車状態の車両20との数とを表示する例について説明する。
なお、車両20は、1つの旅客自動車運送事業者により、運用される車両であってもよいし、複数の旅客自動車運送事業者により運用される車両であってもよい。
なお、以下において、ユーザは、それぞれ、車両20及び端末装置30を1台ずつ利用するユーザ(車両20の運転手又はその助手)であるとして説明する。
図2は、情報処理システム1の構成を示す概略ブロック図である。
本実施形態に係る情報処理システム1は、上述した情報処理装置10と、車両20の解析装置22と、端末装置30とに加え、車両データ管理装置40と、気象データ管理装置50と、地図データ管理装置60と、を含んで構成される。これらの装置は、ネットワークNWに互いに通信可能に接続されている。
車両20の備える解析装置22は、通信部221と、測位部222と、状態検出部223と、制御部224と、を含んで構成される。解析装置22の主要部分は、例えば、メータ器に内蔵される。
通信部221は、例えば、通信用インターフェースを備え、ネットワークNWに接続されている他の装置と通信する。
状態検出部223は、車両20の営業状態を検出する。状態検出部223は、例えば、車両20が備えるメータ器から営業状態についての情報を取得する。
なお、解析装置22は、任意の時間間隔で、車両データを生成し、生成した車両データを車両データ管理装置40に送信してよい。以下では、一例として、当該時間間隔は、30秒であるとして説明する。
図3は、情報処理装置10の概略機能構成を示すブロック図である。
情報処理装置10は、通信部11と、記憶部12と、制御部13と、を含んで構成される。
通信部11は、例えば、通信用インターフェースを備え、ネットワークNWに接続されている他の装置と通信する。通信部11は、ネットワークNWに接続されている他の装置から各種データを受信する受信部として機能する。また、通信部11は、ネットワークNWに接続されている他の装置に各種データを送信する送信部として機能する。
ここで、図4から図7を参照して、情報処理装置10が処理する各種データについて説明する。
図4は、車両データの一例を示す図である。
車両データは、車両番号情報(車両番号)、車両時点情報(日時)、位置情報(緯度、経度)、営業状態情報(営業状態)、及び速度情報(速度)を含み、これらを対応付けて構成される。
車両時点情報は、車両データの生成に関する時点を示す情報である。図4に示される例において、車両時点情報は、車両データが含む位置情報に示される位置が解析装置22の測位部222(図2)により測位された日時を示す。
車両位置情報は、車両20の位置を示す情報である。図4に示される例において、車両位置情報は、緯度と経度とにより表される。なお、車両時点情報及び車両位置情報は、車両20の車載端末である端末装置30により検出されてもよい。
営業状態情報は、車両20の営業状態を示す情報である。図4に示される例において、営業状態情報は、対応する車両時点情報が示す時点における車両20の営業状態を示す。
速度情報は、車両20の速度を示す情報である。図4に示される例において、速度情報は、対応する車両時点情報が示す時点における車両20の速度を示す。
11時15分23秒」から日時「2013年11月5日 11時15分53秒」までの間に、車両番号情報「あ 12−34」が示す車両20が客をピックアップしたことが示唆される。これに対し、営業状態が「実車」から「空車」などの実車以外の状態に営業状態が変化した場合は、車両20が客を降ろしたことが示唆される。
気象データには、車両20の営業区域における過去、現在の気象についての実績データと、未来の気象についての予測データとがある。すなわち、気象データは、時間(日時、期間など)の情報を含み、当該時間の情報と気象情報とが対応付けられて、構成される。
気象データが含む気象情報には、天気を示す天気情報、気温を示す気温情報、降雨量を示す降雨量情報、降雪量を示す降雪量情報、風速を示す風速情報などがある。気象情報は、車両20の営業区域におけるエリア毎の気象を示してもよいし、隣接する複数のエリアの気象を示してもよい。
iLat=(xLat−Lat0)÷h ・・・(1)
iLon=(xLon−Lon0)÷h ・・・(2)
ここで、xLat及びxLonは、それぞれ、車両データに含まれる車両位置情報が示す緯度及び経度である。また、Lat0及びLon0は、それぞれ、車両20の営業区域のうち採用の緯度及び経度である。
パラメータ変換データは、車両データ及び気象データが含む情報のうち、文字列などにより表現される情報を情報処理装置10が生成するモデルに適した数値のパラメータに変換するための規則を定めるデータである。
本実施形態に係るパラメータ変換データには、時間帯変換データ、曜日変換データ、及び天気変換データがある。
図5は、時間帯変換データの例を示す図である。
図5(a)は、車両時点情報を1日を1時間単位の24の時間帯とした場合に対応するパラメータに変換する規則を表す図である。
図5(a)の先頭行の各項目は、それぞれ、時間帯に関するパラメータを表す。これらのパラメータは、真を表す「1」、又は、偽を表す「0」の2値のいずれかにより表される。そして、これらのパラメータは、それぞれ、排他的なパラメータである。すなわち、車両時点情報は、「0時台」、「1時台」、…、「23時台」のいずれかに分類され、当該分類されたパラメータの値が「1」となり、それ以外のパラメータは「0」となる。例えば、図4の行L11に示される車両データの場合、車両時点情報は、「2013/11/05 11:15:23」である。従って、図5(a)に示される時間帯変換データに基づくと、この車両時点情報が示す時刻は11時台であるため、パラメータ「11時台」の値が「1」であり、その他「0時台」〜「10時台」及び「12時台」〜「23時台」のパラメータの値は「0」である。
図5(b)の先頭行の各項目は、それぞれ、「早朝」、「朝」、「昼」、「夜」、及び「深夜」の時間帯に関するパラメータを表す。図5(a)示される例と同様に、これらのパラメータは、真を表す「1」、又は、偽を表す「0」の2値のいずれかにより表され、それぞれが、排他的なパラメータである。「早朝」、「朝」、「昼」、「夜」、「深夜」の各パラメータは、それぞれ、例えば、車両時点情報が示す時刻が4時台から7時台であるか否か、8時台から11時台であるか否か、12時台から16時台であるか否か、17時台から23時台であるか否か、0時台から3時台であるか否かを表すパラメータである。例えば、図4の行L11に示される車両データの場合、車両時点情報は、「2013/11/05 11:15:23」であるため、図5(b)に示される時間帯変換データに基づくと、パラメータ「朝」の値が「1」であり、その他「早朝」、「昼」、「夜」、及び「深夜」のパラメータの値は「0」である。
図6は、曜日変換データの一例を示す図である。
図6の先頭行の各項目は、それぞれ、「月」、「火」、「水」、「木」、「金」、「土」、「日」の曜日に関するパラメータを表す。図5(a)に示される例と同様に、これらのパラメータは、真を表す「1」、又は、偽を表す「0」の2値のいずれかにより表され、それぞれが、排他的なパラメータである。「月」、「火」、…、「日」の各パラメータは、それぞれ、車両時点情報が示す日付が「月」曜日であるか否か、「火」曜日であるか否か、…、「日」曜日であるか否かを表すパラメータである。例えば、図4の行L11に示される車両データの場合、車両時点情報は、「2013/11/05 11:15:23」である。従って、図6に示される曜日変換データに基づくと、この車両時点情報が示す曜日は、火曜日であるため、パラメータ「火」の値が「1」であり、その他「月」、「水」、…、「日」のパラメータの値は「0」である。
図7は、天気変換データの一例を示す図である。
図7の先頭行の各項目は、それぞれ、「晴」、「曇」、「雨」、「雪」、及び「雷」の天気に関するパラメータを表す。図5(a)示される例と同様に、これらのパラメータは、真を表す「1」、又は、偽を表す「0」の2値のいずれかにより表され、それぞれが、排他的なパラメータである。「晴」、…、「雷」の各パラメータは、それぞれ、天気情報が示す天気が晴れであるか否か、…、雷であるか否かを表すパラメータである。このうち、天気情報が示す天気が雷を伴う場合は、晴れ、曇り、雨、又は雪であるか否かに関わらず、「雷」のパラメータの値を「1」とし、その他「晴」、「曇」、「雨」、及び「雪」のパラメータの値を「0」とする。
なお、天気に関するパラメータは、それぞれが排他的なパラメータでなくてもよい。具体的には、例えば、天気情報が雷を伴う曇りを表す場合、情報処理装置10は、「雷」と「曇」とのパラメータの値を、それぞれ「1」としてもよい。また、例えば、天気情報が雨ときどき雪を表す場合、情報処理装置10は、「雨」と「雪」とのパラメータの値を「1」とし、その他のパラメータの値を「0」としてもよい。このように、情報処理装置10は、気象データに含まれる気象情報に応じて、複数の天気に関するパラメータの値を「1」としてもよい。
制御部13が有する機能の一部又は全ては、例えば、情報処理装置10が備えるCPU(不図示)が記憶部12に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。
制御部13は、取得部14、モデル生成部131、演算部132、及び出力データ生成部133として機能する。
車両データ取得部141は、送信部112を介して車両データの取得要求を車両データ管理装置40(図2)に送信する。車両データ取得部141は、受信部111が車両データ管理装置40から受信した車両データを取得し、取得した車両データをモデル生成部131又は出力データ生成部133に出力する。
操作データ取得部143は、受信部111が端末装置30(図2)から受信した操作データを取得し、取得した操作データを出力データ生成部133に出力する。
地図データ取得部144は、出力データ生成部133からの要求に応じて、送信部112を介して、地図データの取得要求を地図データ管理装置60(図2)に送信する。地図データ取得部144は、受信部111が地図データ管理装置60から受信した地図データを取得し、取得した地図データを出力データ生成部133に出力する。
以下では、このように指定されるデータの範囲を「演算範囲」という。モデル生成部131は、演算範囲の車両データ及び気象データに基づいて、例えば、以下の式(3)に示されるモデルを生成する。
なお、最小二乗法による重回帰分析の手法は、公知の技術を適用可能である。
また、演算部132は、演算要求にパラメータの入力値に関する情報が含まれている場合、当該入力値に基づいて、車両20の需要数を演算してよい。これにより、例えば、情報処理装置10は、任意の条件における車両20の需要数をシミュレーションすることができる。
次に、出力データ生成部133による出力データの生成処理を説明する。
まず、出力データ生成部133は、操作データに含まれる端末時点情報を含む車両20の需要数の演算要求を生成し、生成した演算要求を演算部132に出力する。出力データ生成部133は、当該演算要求に応じて演算部132から出力される車両20の需要数を取得する。
出力データ生成部133は、上述のようにして取得された各エリアの車両20の需要数を示す情報、各エリアの空車状態の車両20の数を示す情報、営業区域の地図などを含む出力データを生成する。出力データ生成部133は、生成した出力データを、送信部112を介して、端末装置30に送信する。
図8は、端末装置30の概略機能構成を示すブロック図である。
端末装置30は、表示部31、入力部32、測位部33、通信部34、記憶部35、及び制御部36を含んで構成される。
表示部31は、制御部36から出力されたデータを表示する。表示部31は、例えば、液晶ディスプレイや有機EL(Electro−Luminescence)ディスプレイなどの表示装置を備える。
入力部32は、ユーザからの入力を受け付ける。入力部32は、例えば、マウス、キーボード、又はタッチパネルなどの入力装置を備える。
測位部33は、例えば、GPSセンサを備え、端末装置30の位置を測定する。なお、測位部33は、GPS以外の任意の方法で端末装置30の位置を測定してもよい。
記憶部35は、例えば、ROM、RAMなどを備える。また、記憶部35は、HDD、EEPROM、フラッシュメモリなどを備えてもよい。記憶部35は、端末装置30が備えるCPU(不図示)が実行するための各種プログラムやCPUが実行した処理の結果などを記憶する。
制御部36は、操作処理部361及び表示処理部362として機能する。
操作処理部361は、入力部32が受け付けた入力に基づいて、操作データを生成する。具体的には、操作処理部361は、入力部32がユーザから営業区域における車両20の需要数の表示要求を受け付けると、現在の日時を取得し、取得した日時を示す端末時点情報を含む操作データを生成する。操作処理部361は、生成した操作データを情報処理装置10に送信する。
また、操作処理部361は、端末時点情報以外の情報を含む操作データを生成してもよい。具体的には、例えば、操作処理部361は、自端末装置30の位置、又は、ユーザから指定された位置を示す端末位置情報を含む操作データを生成してよい。これにより、端末装置30は、例えば、端末位置情報が示す位置に対応する任意のエリアにおける車両20の需要数などを表示することができる。また、操作処理部361は、情報処理装置10が用いるモデルのパラメータについて、ユーザから指定された入力値を含む操作データを生成してもよい。これにより、端末装置30は、例えば、任意の条件における車両20の需要数のシミュレーション結果を表示することができる。
図9〜図12は、端末装置30(図2)による表示の例を示す図である。
図9に示される例において、端末装置30の表示部31(図3)は、車両20(図2)の営業区域の地図を表示している。また、図9に示される例において、営業区域は、縦横のグリッドGにより16のエリアに区分け(分割)されている。地図上には、自端末装置30に関する位置が車両の絵柄のアイコンI1により示されている。また、地図上には、空車状態の車両20の位置が丸印のアイコンI2により示されている。なお、図9では、図を見やすくするために、アイコンI2は4つしか示されていないが、端末装置30は、全ての空車状態の車両20の位置をアイコンI2により表示してもよい。グリッドGにより区分けされた各エリアの下部には2つの数字N1及びN2が示されている。左側の数字N1は、空車状態の車両20の数を示す。右側の数字N2は、車両20の需要数を示す。
また、表示部31は、その左上の領域に、地図の縮尺を示し、調整するためのスライダーSLを表示している。例えば、後述するように図11及び図12は、図9及び図10に示される地図の一部を拡大した場合の表示の例であるが、図11及び図12において、スライダーSLにおいて、その指示値は、図9及び図10に示される例よりも、地図の縮尺の拡大方向を示すプラス(+)側に存在している。
これらグリッドG、アイコンI1及びI2、数字N1及びN2、並びにスライダーSLが表すものは、図9〜図12に示される各表示例において、同様である。
図10に示される例では、図9において互いに隣接する4つのエリアが統合されている。より具体的には、図9において、画像中央から左上に位置する4つのエリア、画像中央から右上に位置する4つのエリア、画像中央から左下に位置する4つのエリア、及び画像中央から右下に位置する4つのエリアがそれぞれ統合されている。そして、端末装置30は、例えば、縦横のグリッドについて奇数番目のグリッドの表示を省略することにより、統合後の新たな4つのエリアの境界を表示する。また、端末装置30は、統合前のエリアについて、車両20の需要数と空車状態の車両20の数とをそれぞれ合計し、合計結果を統合後のエリアに対応付けて表示する。このように、端末装置10は、縮尺を変化させずにエリアの分割パターンを変化させ、提示するエリア毎の情報を変化させてもよい。
図11では、ユーザの使用車両20が位置するエリアを拡大することにより、図9における同一エリアの表示よりも詳細な地図情報が示されている。具体的には、図9においてアイコンI1が所在するエリアには、3本の道路が示されているが、図11では、より細かい道路も示されるとともに、道路上におけるユーザの使用車両20の位置と進行方向、及び、空車状態の他の車両20の位置が、それぞれ、アイコンI1及びアイコンI2により、詳細に示されている。このように、端末装置10は、例えば、ユーザからタップなどの操作により、特定のエリアが指定された場合に、当該エリアの地図を、例えば表示部31の全域などに拡大して表示することにより、当該エリアについてより詳細な情報を表示可能としてもよい。
図12では、図11と同様に、ユーザの使用車両20が位置するエリアを拡大することにより、図9における同一エリアの表示よりも詳細な地図情報が表示されている。また、図12では、端末装置10は、当該拡大されたエリアの地図上に、縦横のグリッドGを表示することにより、当該拡大されたエリアをさらに16の小エリアに区分けしている。そして、端末装置10は、このように特定のエリアをさらに分割した小エリアの地図上に、その小エリアにおける空車状態の車両20の数N1及び車両20の需要数N2を示す。このように、端末装置10は、例えば、地図の縮尺の高低に応じて、異なる分割パターンによって区分けされるエリア毎の情報を、地図と対応付けて表示可能としてもよい。
図13は、情報処理装置10(図2)によるモデル生成処理の流れの一例を示す図である。
図13に示される処理は、定期的に開始される。また、図13に示される処理は、端末装置30がユーザから受け付けた入力(指示)に基づいて、開始されてもよい。
(ステップS102)次に、モデル生成部131は、エリア、時間帯、曜日、天気などについて、各条件毎のピックアップ数を0にして初期化する。その後、制御部13は、ステップS103に処理を進める。
(ステップS104)次に、モデル生成部131は、気象データ取得部142を介して、演算範囲の気象データを取得する。その後、制御部13は、ステップS105に処理を進める。
(ステップS105)次に、モデル生成部131は、取得した各車両20についての車両データについて、時系列にステップS106の処理を実行する。モデル生成部131は、未処理の車両20がなくなるまで、ステップS106の処理を繰り返す。その後、制御部13は、ステップS107に処理を進める。
(ステップS107)次に、モデル生成部131は、各抽出車両データについて、ステップS108からステップS111の処理を実行する。モデル生成部131は、未処理の抽出車両データがなくなるまで、ステップS108からステップS111の処理を繰り返す。その後、制御部13は、ステップS112に処理を進める。
(ステップS108)次に、モデル生成部131は、エリアデータ記憶部121が記憶するエリア変換データを参照し、車両データの車両位置情報が示す位置に対応するエリアを特定する。その後、制御部13は、ステップS109に処理を進める。
(ステップS109)次に、モデル生成部131は、パラメータ変換データ記憶部122が記憶するパラメータ変換データを参照し、車両データの車両時点情報が示す時刻に対応する時間帯と、当該車両時点情報が示す日付に対応する曜日とを特定する。その後、制御部13は、ステップS110に処理を進める。
(ステップS111)次に、モデル生成部131は、ステップS108からステップS110の処理によりそれぞれ特定した条件のピックアップ数に1を加算する。
(ステップS112)次に、モデル生成部131は、各条件毎、すなわち、各パラメータの入力値に対するピックアップ数について、重回帰分析を行い、式(3)に示されるモデルを生成する。その後、制御部13は、図13に示される処理を終了する。
(ステップS201)まず、端末装置30(図2)は、ユーザから車両20の需要数の表示要求を受け付ける。その後、情報処理システム1は、ステップS202に処理を進める。
(ステップS202)次に、端末装置30は、情報処理装置10(図2)にアクセスする。端末装置30は、例えば、ユーザの識別情報を情報処理装置10に送信する。その後、情報処理システム1は、ステップS203に処理を進める。
(ステップS204)次に、端末装置30は、例えば、現在の日時を示す端末時点情報を含む操作データを、情報処理装置10に送信する。このとき、端末装置30は、ユーザから任意の日時の指定を受け付け、受け付けた日時を示す端末時点情報を含む操作データを、情報処理装置10に送信してもよい。その後、情報処理システム1は、ステップS205に処理を進める。
(ステップS206)次に、気象データ管理装置50は、情報処理装置10からの気象データの取得要求に応じて、自装置の気象データ記憶部51(図2)から気象データを読み出す。そして、気象データ管理装置50は、読み出した気象データを情報処理装置10に送信する。その後、情報処理システム1は、ステップS207に処理を進める。
(ステップS209)次に、地図データ管理装置60は、情報処理装置10からの地図データの取得要求に応じて、自装置の地図データ記憶部61(図2)から車両20の営業区域を示す地図データを読み出す。そして、地図データ管理装置60は、読み出した地図データを情報処理装置10に送信する。その後、情報処理システム1は、ステップS210に処理を進める。
(ステップS211)次に、端末装置30は、情報処理装置10から受信した出力データが含む車両20の需要数などの情報を表示部31(図8)に表示する。その後、情報処理システム1は、図14に示される処理を終了する。
これにより、ユーザは、複数のエリア毎の車両20の需要の程度を容易に比較することができるとともに、それぞれのエリアの位置を容易に把握することができる。そして端末装置30は、例えば、流しのタクシーによるピックアップの情報であっても、ピックアップの位置をエリアに統合するため、わかり易く表示することができる。従って、端末装置30は、乗用旅客車両の運用効率を向上させることができる。
これにより、ユーザは、地図の縮尺を変更した場合であっても、その縮尺に応じたエリア毎の情報を把握することができる。従って、端末装置30は、乗用旅客車両の運用効率を向上させることができる。
次に、本発明の第2の実施形態について説明する。上述した実施形態と同一の構成については同一の符号を付して説明を援用する。
まず、図15を参照して、本実施形態に係る情報処理システム1aの概要について説明する。
図15は、情報処理システム1aの構成を示す概略ブロック図である。
情報処理システム1aは、情報処理システム1(図2)において情報処理装置10(図2)に代えて情報処理装置10aを含んで構成される。また、情報処理システム1aは、情報処理システム1(図2)において、ネットワークNWに接続された交通データ管理装置70をさらに含んで構成される。
次に、図16を参照して、情報処理装置10aの構成について、説明する。
図16は、情報処理装置10aの構成を示す概略ブロック図である。
情報処理装置10aは、情報処理装置10(図3)において、記憶部12(図3)に代えて記憶部12aを、制御部13(図3)に代えて制御部13aを含んで構成される。記憶部12aは、記憶部12におけるパラメータ変換データ記憶部122(図3)に代えてパラメータ変換データ記憶部122aとして機能し、またモデル記憶部123に代えてモデル記憶部123aとして機能する。制御部13aは、制御部13における取得部14(図3)に代えて取得部14aとして機能し、モデル生成部131(図3)に代えてモデル生成部131aとして機能する。取得部14aは、取得部14における各機能部(図3)に加え、交通データ取得部145として機能する。
図17は、イベント変換データの一例を示す図である。
図17(a)は、イベント情報をイベントの有無を示すパラメータに変換するための規則を表す図である。
図17(a)に示される例では、先頭行に示される「イベント」のパラメータは、イベントの有無を、それぞれ、「1」と「0」との2値により示す。
図17(b)の先頭行の各項目は、それぞれ、「祭り」、「コンサート」、及び「展示会」のイベントの種別に関するパラメータを表す。図5(a)に示される例と同様に、これらのパラメータは、真を表す「1」、又は、偽を表す「0」の2値のいずれかにより表され、それぞれが、排他的なパラメータである。「祭り」、「コンサート」、及び「展示会」の各パラメータは、それぞれ、イベント情報が示すイベントの種類が「祭り」に分類されるか否か、「コンサート」に分類されるか否か、「展示会」に分類されるか否かを表すパラメータである。例えば、交通データに含まれるイベント情報が示すイベントが博覧会の場合、図17(b)に示されるイベント変換データに基づくと、パラメータ「展示会」の値が「1」であり、その他「祭り」及び「コンサート」のパラメータの値は「0」である。なお、イベントがない場合は、各パラメータ「祭り」、「コンサート」、及び「展示会」は、「0」とする。
図17(c)の先頭行の各項目は、それぞれ、「小」、「中」、及び「大」のイベントの規模に関するパラメータを表す。図5(a)に示される例と同様に、これらのパラメータは、真を表す「1」、又は、偽を表す「0」の2値のいずれかにより表され、それぞれが、排他的なパラメータである。「小」、「中」、及び「大」の各パラメータは、それぞれ、イベント情報が示すイベントの規模が「小」さいか否か、「中」程度か否か、「大」きいか否かを表すパラメータである。例えば、交通データに含まれるイベント情報が示すイベントが3000人規模である場合、図17(c)に示されるイベント変換データに基づくと、パラメータ「大」の値が「1」であり、その他「小」及び「中」のパラメータの値は「0」である。なお、イベントがない場合は、各パラメータ「祭り」、「コンサート」、及び「展示会」は、「0」とする。
また、イベントの種別の例として、3つを挙げて説明したが、イベントの種別に関するパラメータは、他の区分により構成されてもよい。
交通データ取得部145は、送信部112を介して交通データの取得要求を交通データ管理装置70(図15)に送信する。交通データ取得部145は、受信部111が交通データ管理装置70から受信した交通データを取得し、取得した交通データをモデル生成部131a又は出力データ生成部133に出力する。
図18は、パラメータ変換データの別の例を示す図である。
図18は、気象データに含まれる気温情報が示す気温をパラメータに変換するための規則を表す気温変換データを表す図である。図18(a)は、夏期用の変換規則を表し、図18(b)は、冬季用の変換規則を表す。
また、情報処理装置10、10aは、数値情報が示す数値に対して、例えば、四則演算など、任意の演算を行ったものをパラメータとしてもよい。
次に、本発明の第3の実施形態について説明する。上述した実施形態と同一の構成については同一の符号を付して説明を援用する。
本実施形態に係る情報処理システム1b(不図示)は、情報処理システム1a(図15)において情報処理装置10a(図16)に代えて情報処理装置10bを含んで構成される。
情報処理装置10bは、情報処理装置10aと同様のパラメータを有するモデルを生成するが、情報処理装置10bが生成するモデルは、不測事由によるモデルの出力値への変動を補正するための補正変数を有する。
図19は、情報処理装置10bの概略機能構成を示すブロック図である。
情報処理装置10bは、情報処理装置10a(図15)において、記憶部12a(図16)に代えて記憶部12bを、制御部13a(図16)に代えて制御部13bを含んで構成される。記憶部12bは、記憶部12aにおけるモデル記憶部123a(図16)に代えてモデル記憶部123bとして機能する。制御部13bは、制御部13aにおけるモデル生成部131a(図16)に代えてモデル生成部131bとして機能する。
次に、本発明の第4の実施形態について説明する。上述した実施形態と同一の構成については同一の符号を付して説明を援用する。
本実施形態に係る情報処理システム1c(不図示)は、情報処理システム1(図2)において情報処理装置10(図2)に代えて情報処理装置10c(不図示)を含んで構成される。
モデル記憶部123cは、モデル生成部131cにより生成されたモデルを示すモデルデータを記憶する。
モデル生成部131cは、ニューラルネットワークを用いてモデルを生成する。
中間層におけるしきい関数は、下記の式(6)により表され、出力層における演算処理は、下記の式(7)により表される。
また、出力層においても、中間層におけるのと同様に、出力値Ooを、出力層に入力された各入力値Ioとその重み係数Woとの積を中間層の各ノードについて加算した総和に対するシグモイド関数の演算結果により得ることとしてもよい。
なお、中間層を多層とする場合には、公知技術のオートエンコーダ(autoencoder)を併用してもよい。このように、情報処理装置10cは、演算結果の精度を高めるため、任意の公知の技術を採用してもよい。
図21は、情報処理装置10、10a、10bのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
上述した各実施形態に係る情報処理装置10、10は、CPU101、記憶媒体102、ドライブ部103、入力部104、出力部105、ROM106、RAM107、補助記憶部108、及びインターフェース部109を含んで構成される。
CPU101と、ドライブ部103と、入力部104と、出力部105と、ROM106と、RAM107と、補助記憶部108と、インターフェース部109とは、バス100(母線)を介して相互に接続される。
Claims (6)
- 少なくとも車両毎の位置と営業状態を日時毎に示す車両データと、区域毎の気象情報と日時を対応付けて示す気象データと、端末装置を搭載する車両の位置を示す操作データと、を取得する取得部と、
位置情報から区域を特定するための変換データに基づいて、前記車両データが示す車両の位置に対応する区域を特定し、
少なくとも前記操作データが示す位置に対応する区域における前記営業状態が空車状態である車両の数である空車数を演算し、
当該区域のモデルを用いて、前記気象データが示す気象情報と、前記操作データを取得した日時に対応する時間帯から、車両の需要予測数を演算し、
前記需要予測数と前記空車数を含む出力データを前記端末装置に出力する制御部と、
を備え、
前記モデルは、区域毎に、少なくとも抽出車両データが示す日時の時間帯と、抽出された気象データが示す気象情報の実績値とのセットと、営業状態が実車以外から実車に変更された車両の需要数と、の関係を示し、
前記抽出車両データは、前記車両データのうち営業状態が実車以外から実車に変更された車両の車両データであり、前記抽出された気象データは取得された前記気象データのうち当該抽出車両データが示す日時と位置に対応する区域の気象データである
情報処理装置。 - 前記取得部は、所定の時間間隔で前記車両データを受信する車両データ管理装置から、所定の時間間隔で前記車両データを取得する、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記制御部は、前記車両の営業区域を区分した区域ごとに前記空車数を演算する、ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の情報処理装置。
- 前記制御部は、前記車両の営業区域を区分した区域ごとに前記需要予測数を演算する、ことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の情報処理装置。
- 前記制御部は、前記取得部が前記操作データを取得したタイミングに基づいて、前記出力データを前記端末装置に出力する、
ことを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の情報処理装置。 - 情報処理装置における情報処理方法であって、
前記情報処理装置が、
少なくとも車両毎の位置と営業状態を日時毎に示す車両データと、区域毎の気象情報と日時を対応付けて示す気象データと、端末装置を搭載する車両の位置を示す操作データと、を取得する取得ステップと、
位置情報から区域を特定するための変換データに基づいて、前記車両データが示す車両の位置に対応する区域を特定し、
少なくとも前記操作データが示す位置に対応する区域における前記営業状態が空車状態である車両の数である空車数を演算し、
当該区域のモデルを用いて、前記気象データが示す気象情報と、前記操作データを取得した日時に対応する時間帯から、車両の需要予測数を演算する演算ステップと、
前記需要予測数と前記空車数を含む出力データを前記端末装置に出力する制御ステップと、を実行し、
前記モデルは、区域毎に、少なくとも抽出車両データが示す日時の時間帯と、抽出された気象データが示す気象情報の実績値とのセットと、営業状態が実車以外から実車に変更された車両の需要数と、の関係を示し、
前記抽出車両データは、前記車両データのうち営業状態が実車以外から実車に変更された車両の車両データであり、前記抽出された気象データは取得された前記気象データのうち当該抽出車両データが示す日時と位置に対応する区域の気象データである
情報処理方法。
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