JPS6349999A - 交通流解析装置 - Google Patents
交通流解析装置Info
- Publication number
- JPS6349999A JPS6349999A JP19431586A JP19431586A JPS6349999A JP S6349999 A JPS6349999 A JP S6349999A JP 19431586 A JP19431586 A JP 19431586A JP 19431586 A JP19431586 A JP 19431586A JP S6349999 A JPS6349999 A JP S6349999A
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- JP
- Japan
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- section
- data
- time
- traffic flow
- traffic
- Prior art date
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- Pending
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 13
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000005206 flow analysis Methods 0.000 description 6
- 238000000034 method Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
産業上の利用分野
本発明は道路交通等に関する情報を収集・解析し、運転
者に的確な情報を提供するときもに道路管理者にとって
道路資源の効率的な運用を可能にする交通管制装置に関
する。
者に的確な情報を提供するときもに道路管理者にとって
道路資源の効率的な運用を可能にする交通管制装置に関
する。
従来の技術
従来、この種の交通流解析装置は、区間特性解析部を備
えており、センサから得られる複数地点の現在時点での
データが利用できるようにされているか、ないしは時系
列データ解析部を備えており、センサから得られる単一
地点の時系列のデータが利用できるようにされている。
えており、センサから得られる複数地点の現在時点での
データが利用できるようにされているか、ないしは時系
列データ解析部を備えており、センサから得られる単一
地点の時系列のデータが利用できるようにされている。
発明が解決しようきする問題点
しかしながら、上記従来の交通流解析装置では処理する
データが、第５図のものでは、現時点のもののみとなる
ため加工を行なった結果が短時間で激しい変動を起こし
現在の交通状況を獲えることができないという問題があ
り、第６図のものでは単一地点に設置されたセンサから
得られたもののみとなるため加工を行なった結果が区間
の特性を表していないという問題があった。
データが、第５図のものでは、現時点のもののみとなる
ため加工を行なった結果が短時間で激しい変動を起こし
現在の交通状況を獲えることができないという問題があ
り、第６図のものでは単一地点に設置されたセンサから
得られたもののみとなるため加工を行なった結果が区間
の特性を表していないという問題があった。
本発明はこのような従来の問題を解決するものであり、
交通流の現時点までの変動傾向を杷握し、空間的に広が
りのある区間の交通状況を的確に獲えることのできる優
れた交通流解析装置を提供することを目的とするもので
ある。
交通流の現時点までの変動傾向を杷握し、空間的に広が
りのある区間の交通状況を的確に獲えることのできる優
れた交通流解析装置を提供することを目的とするもので
ある。
問題点を解決するための手段
不発明は上記目的を達成するために区間特性解析部と時
系列データ解析部を設け、複数地点に設置されたセンサ
から得られる時系列データを利用するようにしたもので
ある。
系列データ解析部を設け、複数地点に設置されたセンサ
から得られる時系列データを利用するようにしたもので
ある。
作 用
したがって、本発明によれば、区間特性解析部において
複数地点のデータを利用することによって区間の交通状
況を獲えることができ、さらに時系列データ解析部にお
いて時系列データを利用することによって交通流の変動
傾向を考えた交通状況を獲えることができるという効果
を有する。
複数地点のデータを利用することによって区間の交通状
況を獲えることができ、さらに時系列データ解析部にお
いて時系列データを利用することによって交通流の変動
傾向を考えた交通状況を獲えることができるという効果
を有する。
実施例
第１図は本発明の一実施例による交通流解析装置のブロ
ック図、第２図は本実施例による１次元自己回帰モデル
による旅行時間予測データ図、第３図は多次元自己回帰
モデルによる旅行時間予測データ図である。
ック図、第２図は本実施例による１次元自己回帰モデル
による旅行時間予測データ図、第３図は多次元自己回帰
モデルによる旅行時間予測データ図である。
第１図において、４１は路上に設置され車両の速度を計
測するセンサ、４２はセンサ４１から送られたデータを
利用して時系列４２ｂおよび区間の特性４２ａを、多次
元自己回帰モデルを用いて解析する解析部、４３は解析
部４２の結果を受は取り交通管制の目的にかなうように
データを加工するデータ加工部、４４は視覚的に表示し
たり、他機器へ結果を転送したりする出力部である。
測するセンサ、４２はセンサ４１から送られたデータを
利用して時系列４２ｂおよび区間の特性４２ａを、多次
元自己回帰モデルを用いて解析する解析部、４３は解析
部４２の結果を受は取り交通管制の目的にかなうように
データを加工するデータ加工部、４４は視覚的に表示し
たり、他機器へ結果を転送したりする出力部である。
次に上記実施例の動作について説明する。上記実施例に
おいてセンサ４１が測定した速度を利用して、解析部４
２が自己回帰曲線 Ｖ’、 ＝ｌｌ＋）： ５（ａｋＶｋ−１−＋ ａｋＶ
ｋ）Ｉｋ＝＋ １＋ −ｓ ｐ（ｋ） Ｉ
−ｐ（ｋ）を作成する。（ｙＪは時刻１における感知器
ｊの速度、Ｓは感知器数、” ｐ（ｋ）は測定値より求
める係数、μは補正係数）、ここにおいてｓ、ｐ（ｋ）
は最適なものが選ばれる。そしてセンサ４１で作成され
た自己回帰曲線を利用して解析部４２で時刻ｌにおける
感知器」の速度を過去のデータを利用して予測し、さら
に区間距離を予測した速度で除することによって、その
区間の旅行時間を求め、データ加工部４３によってその
結果を表示する。
おいてセンサ４１が測定した速度を利用して、解析部４
２が自己回帰曲線 Ｖ’、 ＝ｌｌ＋）： ５（ａｋＶｋ−１−＋ ａｋＶ
ｋ）Ｉｋ＝＋ １＋ −ｓ ｐ（ｋ） Ｉ
−ｐ（ｋ）を作成する。（ｙＪは時刻１における感知器
ｊの速度、Ｓは感知器数、” ｐ（ｋ）は測定値より求
める係数、μは補正係数）、ここにおいてｓ、ｐ（ｋ）
は最適なものが選ばれる。そしてセンサ４１で作成され
た自己回帰曲線を利用して解析部４２で時刻ｌにおける
感知器」の速度を過去のデータを利用して予測し、さら
に区間距離を予測した速度で除することによって、その
区間の旅行時間を求め、データ加工部４３によってその
結果を表示する。
このように上記実施例によれば、解析部４２において、
複数地点の時系列データを利用することによって交通流
の現時点までの変動傾向を把握し、区間の交通状況を的
確に獲えることができ、誤差の少ない旅行時間の予測が
可能であり、この結果を利用して事故などの突発事象の
検出というような効果を有する。この点を実測データで
示すと、第３図と第４図のようになる。またその平均誤
差率を表１に示す。ここにおいて単一地点と複数地点を
比較したが、現時点と時系列データの比較を行なっても
、本モデルの優位性に問題はない。
複数地点の時系列データを利用することによって交通流
の現時点までの変動傾向を把握し、区間の交通状況を的
確に獲えることができ、誤差の少ない旅行時間の予測が
可能であり、この結果を利用して事故などの突発事象の
検出というような効果を有する。この点を実測データで
示すと、第３図と第４図のようになる。またその平均誤
差率を表１に示す。ここにおいて単一地点と複数地点を
比較したが、現時点と時系列データの比較を行なっても
、本モデルの優位性に問題はない。
なお上の実施例は、旅行時間の予測のため自己回帰モデ
ルを利用しているが、解析目的に合わせてカルマン・フ
ィルタ・モデルなど他の手法などを用いてもよい。この
場合はさらにモデルの特性に合わせた結果が得られる。
ルを利用しているが、解析目的に合わせてカルマン・フ
ィルタ・モデルなど他の手法などを用いてもよい。この
場合はさらにモデルの特性に合わせた結果が得られる。
また利用するデータは、センサから得られるものであれ
ば、種類を問わないのは、いうまでもない。
ば、種類を問わないのは、いうまでもない。
以下余白
表１．予測旅行時間の平均誤差率
なお、第２図における自己回帰曲線Ｖｉは、Ｖｉ−μ十
ａ ｓ Ｖ Ｉｒ ＋ａ ２Ｖ Ｉ２ ＋””” ＋
ａ ｐＶ； 。
ａ ｓ Ｖ Ｉｒ ＋ａ ２Ｖ Ｉ２ ＋””” ＋
ａ ｐＶ； 。
旅行時間’ｒｔは、
■
で表わされ、第３図における自己回帰曲線ｖノは、Ｖｊ
＝μ十Σ５ （ａｋＶｋ ＋−−＋ａｋ Ｖｋ ）
ｋ＝＋ 】＋ −＋ ｐ（ｋ） ＋ −ｐ
（ｋ）ｙＪ 、時刻【における地点ｊの速度 ｋ ：地点番号 で表わされる。
＝μ十Σ５ （ａｋＶｋ ＋−−＋ａｋ Ｖｋ ）
ｋ＝＋ 】＋ −＋ ｐ（ｋ） ＋ −ｐ
（ｋ）ｙＪ 、時刻【における地点ｊの速度 ｋ ：地点番号 で表わされる。
発明の効果
本発明は上記実施例より明らかなように、以下に示す効
果を有する。
果を有する。
（１）複数地点のデータを利用しているので空間的にひ
ろがりのある区間の交通状況をとらえることができる。
ろがりのある区間の交通状況をとらえることができる。
（２）時系列データを利用しているので交通流の変動を
考えて交通状況をとらえることができる。
考えて交通状況をとらえることができる。
（３）以上の結果を総合的に判断しているので、誤差の
少ない旅行時間の予測や突発事象の検出などができる。
少ない旅行時間の予測や突発事象の検出などができる。
第１図は本発明の一実施例による交通流解析装置のブロ
ック図、第２図は本実施例による１次元自己回帰モデル
による旅行時間予測データ図、第３図は多次元自己回帰
モデルによる旅行時間予測データ図、第４図、第５図は
従来の交通流解析装置のブロック図である。 ４１・・・センサ、４２・パ解析部、４２ａ−区間特性
解析部、４２ｂ・・時系列データ解析部、４３・・・デ
ータ加工部、４４・・・出力部。 代理人の氏名 弁理士 中 尾 敏 男 ほか１名第１
ｔ２１ ９２ 図 ＩＮ “第３ＷＪ 第４図 第５図
ック図、第２図は本実施例による１次元自己回帰モデル
による旅行時間予測データ図、第３図は多次元自己回帰
モデルによる旅行時間予測データ図、第４図、第５図は
従来の交通流解析装置のブロック図である。 ４１・・・センサ、４２・パ解析部、４２ａ−区間特性
解析部、４２ｂ・・時系列データ解析部、４３・・・デ
ータ加工部、４４・・・出力部。 代理人の氏名 弁理士 中 尾 敏 男 ほか１名第１
ｔ２１ ９２ 図 ＩＮ “第３ＷＪ 第４図 第５図
Claims (1)
- 道路上に設置されたセンサから得られるデータにより交
通流の現時点までの変動傾向を解析する時系列データ解
析部と、上記データから空間的にひろがりのある区間の
交通状況を獲える区間特性解析部と、この区間特性解析
部および時系列データ解析部の出力信号によつて交通状
況の総合的判定および処理を行うデータ加工部を備えた
交通流解析装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19431586A JPS6349999A (ja) | 1986-08-20 | 1986-08-20 | 交通流解析装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19431586A JPS6349999A (ja) | 1986-08-20 | 1986-08-20 | 交通流解析装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6349999A true JPS6349999A (ja) | 1988-03-02 |
Family
ID=16322558
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19431586A Pending JPS6349999A (ja) | 1986-08-20 | 1986-08-20 | 交通流解析装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6349999A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008123474A (ja) * | 2006-10-20 | 2008-05-29 | Nec Corp | 旅行時間予測装置、旅行時間予測方法、交通情報提供システム及びプログラム |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS49695A (ja) * | 1972-04-19 | 1974-01-07 | ||
| JPS512894A (en) * | 1974-05-28 | 1976-01-10 | Autostrade Concess Const | Kairyogatakotsukontoroorushisutemu |
-
1986
- 1986-08-20 JP JP19431586A patent/JPS6349999A/ja active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS49695A (ja) * | 1972-04-19 | 1974-01-07 | ||
| JPS512894A (en) * | 1974-05-28 | 1976-01-10 | Autostrade Concess Const | Kairyogatakotsukontoroorushisutemu |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008123474A (ja) * | 2006-10-20 | 2008-05-29 | Nec Corp | 旅行時間予測装置、旅行時間予測方法、交通情報提供システム及びプログラム |
| US8090523B2 (en) | 2006-10-20 | 2012-01-03 | Nec Corporation | Travel-time prediction apparatus, travel-time prediction method, traffic information providing system and program |
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