特許
J-GLOBAL ID：200903077699539293
所要時間予測装置
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
佐藤 一雄 (外3名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平8-039025
公開番号（公開出願番号）：特開平9-212788
出願日： 1996年02月01日
公開日（公表日）： 1997年08月15日
要約：
【要約】 (修正有)【課題】 高精度の所要時間予測を可能にし、さらに渋滞状況や、所要時間最短路線を選定する機能を有する装置を提供。【解決手段】 車両感知器によって空間平均速度を感知し、他方、セクション各々における所要時間を演算して保存し、特定車両追尾手段により得られる所要時間実測値を保存する。次いで、予測用階層形ニューラルネットワークによって所要時間予測値を得、保存しているセクション所要時間データを学習用階層形ニューラルネットワークに与えて所要時間予測値を得る。重み係数更新手段により、重み係数を更新する。また、階層形ニューラルネットワーク学習手段が所要時間予測値、および所要時間実測値を用いて重み係数の修正量を計算し、階層形ニューラルネットワーク学習手段より得られる所要時間予測誤差に基づき予測開始タイミング判断手段が予測を開始するタイミングを判断する。
請求項（抜粋）：
(a)対象とする路線区間内に複数設置された車両感知器と、(b)前記車両感知器より得られる空間平均速度を用いて、前記路線区間を分割した際のセクションの各々における所要時間を演算するセクション所要時間演算手段と、(c)前記セクション所要時間演算手段より得られるセクション所要時間を保存するセクション所要時間保存手段と、(d)前記路線区間の両端に設置された特定車両追尾手段と、(e)前記特定車両追尾手段より得られる所要時間実測値を保存する所要時間実測値保存手段と、(f)前記セクション所要時間演算手段より得られるセクション所要時間を入力とし、重み係数を用いて所要時間予測値を出力する予測用階層形ニューラルネットワークと、(g)前記セクション所要時間保存手段より得られるセクション所要時間データを入力とし、重み係数を用いて所要時間予測値を出力する学習用階層形ニューラルネットワークと、(h)前記予測用階層形ニューラルネットワークおよび前記学習用階層形ニューラルネットワークの双方で用いる前記重み係数を更新する重み係数更新手段と、(i)前記学習用階層形ニューラルネットワークより出力される所要時間予測値、および前記所要時間実績値保存手段より得られる所要時間実測値を用いてこれらの所要時間の誤差を得、これに基づいて前記重み係数の修正量を計算する階層形ニューラルネットワーク学習手段と、(j)前記階層形ニューラルネットワーク学習手段より得られる所要時間の誤差に基づき、予測を開始するタイミングを判断する予測開始タイミング判断手段と、をそなえた所要時間予測装置。
IPC (2件)：
FI (2件)：
G08G 1/00 C
, G08G 1/01 D
