特許

J-GLOBAL ID：200903029880951576

交通流予測装置

発明者： 上野 秀樹 ,  島田 重人 ,  小山 敏博 ,  大場 義和 ,  山本 達也 ,  野理 昌幸
出願人/特許権者： 株式会社東芝
代理人 (1件)： 紋田 誠
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平7-239017
公開番号（公開出願番号）：特開平9-062979
出願日： 1995年08月25日
公開日（公表日）： 1997年03月07日
要約：

【要約】【課題】 入力データと出力データの関係を学習させることにより、直接、高精度に渋滞傾向を予測することができる交通流予測装置を提供することである。【解決手段】 予測用ニューラルネットワーク7は、各区間における所定周期の各交通流データを入力層に入力し各区間のうち予測対象範囲における車両旅行時間変化の傾きの予測値を出力層から出力する。また、学習用ニューラルネットワーク8は、予測ニューラルールネットワーク内の重み係数を予測対象範囲における実証された実績旅行時間変化の傾きを教師信号として学習させ、予測用ニューラルネットワーク7内の重み係数を修正する。そして、判定演算手段10は、予測用ニューラルネットワーク7の出力層から出力される旅行時間変化の傾きの予測値に基づいて渋滞の増加減少傾向を判定する。

請求項（抜粋）：

道路上を複数の区間に区切りその各区間内に設けられた車両感知器からのデータに基づき各区間の交通流データを一定周期で算出する交通流データ演算手段と、前記交通流データ演算手段により求められた各区間における所定周期の各交通流データを入力層に入力し前記各区間のうち予測対象範囲における車両旅行時間変化の傾きの予測値を出力層から出力する予測用ニューラルネットワークと、前記予測ニューラルールネットワーク内の重み係数を前記予測対象範囲における実証された実績旅行時間変化の傾きを教師信号として学習させる学習用ニューラルネットワークと、前記予測用ニューラルネットワークの出力層から出力される旅行時間変化の傾きの予測値に基づいて渋滞の増加減少傾向を判定する判定演算手段とを備えたことを特徴とする交通流予測装置。

IPC (2件)：

G08G 1/00 ,  G08G 1/01

FI (2件)：

G08G 1/00 C ,  G08G 1/01 C

引用特許：

審査官引用 (2件)

• 交通流予測装置
  公報種別：公開公報   出願番号：特願平5-242889   出願人：株式会社東芝
• 道路情報表示装置
  公報種別：公開公報   出願番号：特願平5-165220   出願人：日本電気株式会社