JPWO2017033443A1 - 渋滞予測システム、渋滞予測方法、及び、プログラム - Google Patents
渋滞予測システム、渋滞予測方法、及び、プログラム Download PDFInfo
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Abstract
渋滞予測システム10は、交通状態予測部17、及び、渋滞判定部18を含む。交通状態予測部17は、1以上の地点の交通状態から予測対象地点における交通状態を予測する予測式を用いて、予測対象地点における予測対象時刻の交通状態を予測する。渋滞判定部18は、予測対象地点の交通状態と渋滞状態との関係を示す渋滞判定情報と、予測した予測対象地点における予測対象時刻の交通状態と、をもとに、予測対象地点において予測対象時刻に渋滞が発生するかどうかを判定する。
Description
はじめに、本発明の学習処理について、説明する。
次に、本発明の予測処理について、説明する。
101 CPU
102 記憶デバイス
103 入出力デバイス
104 通信デバイス
11 情報収集部
13 学習用DB
14 予測用DB
15 予測器管理部
151 予測式学習部
152 予測式格納部
153 交通パターン格納部
16 ダイアグラム管理部
161 ダイアグラム学習部
162 ダイアグラム格納部
17 交通状態予測部
18 渋滞判定部
19 情報提供部
Claims (10)
- 1以上の地点の交通状態から対象地点における交通状態を予測する予測式を用いて、前記対象地点における対象時刻の交通状態を予測する交通状態予測手段と、
前記対象地点の交通状態と渋滞状態との関係を示す渋滞判定情報と、前記予測した当該対象地点における前記対象時刻の交通状態と、をもとに、当該対象地点において当該対象時刻に渋滞が発生するかどうかを判定する、渋滞判定手段と、
を備えた、渋滞予測システム。 - 前記対象地点の予測式、及び、渋滞判定情報は、当該対象地点の交通状態に影響する、周辺情報の組み合わせごとに生成され、
前記交通状態予測手段は、前記対象地点の周辺情報の組み合わせに対応する予測式を用いて、交通状態を予測し、
前記渋滞判定手段は、前記対象地点の周辺情報の組み合わせに対応する渋滞判定情報を用いて、渋滞が発生するかどうかを判定する、
請求項1に記載の渋滞予測システム。 - さらに、前記1以上の地点の交通状態、及び、前記対象地点における交通状態の時系列をもとに、当該1以上の地点の交通状態から当該対象地点における交通状態を予測する予測式を生成する、予測式学習手段、を備える、
請求項1または2に記載の渋滞予測システム。 - さらに、前記対象地点における交通状態の時系列をもとに、前記対象地点の交通状態と渋滞状態との関係を示す渋滞判定情報を生成する、渋滞判定情報学習手段、を備える、
請求項1乃至3のいずれかに記載の渋滞予測システム。 - 1以上の地点の交通状態から対象地点における交通状態を予測する予測式を用いて、前記対象地点における対象時刻の交通状態を予測し、
前記対象地点の交通状態と渋滞状態との関係を示す渋滞判定情報と、前記予測した当該対象地点における前記対象時刻の交通状態と、をもとに、当該対象地点において当該対象時刻に渋滞が発生するかどうかを判定する、
渋滞予測方法。 - 前記対象地点の予測式、及び、渋滞判定情報は、当該対象地点の交通状態に影響する、周辺情報の組み合わせごとに生成され、
前記対象地点における前記対象時刻の交通状態を予測する場合、当該対象地点の周辺情報の組み合わせに対応する予測式を用いて、交通状態を予測し、
前記対象地点において前記対象時刻に渋滞が発生するかどうかを判定する場合、当該対象地点の周辺情報の組み合わせに対応する渋滞判定情報を用いて、渋滞が発生するかどうかを判定する、
請求項5に記載の渋滞予測方法。 - さらに、前記1以上の地点の交通状態、及び、前記対象地点における交通状態の時系列をもとに、当該1以上の地点の交通状態から当該対象地点における交通状態を予測する予測式を生成する、
請求項5または6に記載の渋滞予測方法。 - さらに、前記対象地点における交通状態の時系列をもとに、前記対象地点の交通状態と渋滞状態との関係を示す渋滞判定情報を生成する、
請求項5乃至7のいずれかに記載の渋滞予測方法。 - コンピュータに、
1以上の地点の交通状態から対象地点における交通状態を予測する予測式を用いて、前記対象地点における対象時刻の交通状態を予測し、
前記対象地点の交通状態と渋滞状態との関係を示す渋滞判定情報と、前記予測した当該対象地点における前記対象時刻の交通状態と、をもとに、当該対象地点において当該対象時刻に渋滞が発生するかどうかを判定する、
処理を実行させるプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。 - 前記対象地点の予測式、及び、渋滞判定情報は、当該対象地点の交通状態に影響する、周辺情報の組み合わせごとに生成され、
前記対象地点における前記対象時刻の交通状態を予測する場合、当該対象地点の周辺情報の組み合わせに対応する予測式を用いて、交通状態を予測し、
前記対象地点において前記対象時刻に渋滞が発生するかどうかを判定する場合、当該対象地点の周辺情報の組み合わせに対応する渋滞判定情報を用いて、渋滞が発生するかどうかを判定する、
処理を実行させる、請求項9に記載のプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004348598A (ja) * | 2003-05-23 | 2004-12-09 | Aisin Aw Co Ltd | 渋滞推定システム |
JP2005352615A (ja) * | 2004-06-09 | 2005-12-22 | Hitachi Ltd | プローブカーを用いた交通量管理エリアの交通量制御システム及びプローブカー情報収集配信センタ |
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---|---|---|---|---|
JP2004348598A (ja) * | 2003-05-23 | 2004-12-09 | Aisin Aw Co Ltd | 渋滞推定システム |
JP2005352615A (ja) * | 2004-06-09 | 2005-12-22 | Hitachi Ltd | プローブカーを用いた交通量管理エリアの交通量制御システム及びプローブカー情報収集配信センタ |
JP2008059181A (ja) * | 2006-08-30 | 2008-03-13 | Toshiba Corp | 道路交通管制訓練装置及び道路交通管制訓練システム |
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