JP4598798B2 - 旅行時間推計方法，旅行時間推計装置，その方法を実装した旅行時間推計プログラム及びそのプログラムを格納した記録媒体、旅行時間予測方法，旅行時間予測装置，その方法を実装した旅行時間予測プログラム及びそのプログラムを格納した記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、交通情報における旅行時間を推計もしくは予測する技術に関するものである。

一般的に、道路リンクとは道路を構成する単位であって、例えば、ＶＩＣＳ（登録商標）（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）システム（例えば、非特許文献１参照）では交差点と交差点とを結ぶ道路区間を「ＶＩＣＳ（登録商標）リンク」として定義している。以下、「リンク」とは、ＶＩＣＳ（登録商標）システムで取り扱われている「ＶＩＣＳ（登録商標）リンク」のことを指すものとする。

現在のＶＩＣＳ（登録商標）システムにおいて、交通情報が提供されている道路リンクでは、渋滞状況に関する情報（渋滞情報）は概ね全ての道理リンクで提供されているが、道路リンクを通過するために要するリンク旅行時間は、約半数の道路リンクでしか提供されていない。

また、カーナビゲーションのように出発地と目的地の２点を指定して、この２点間を移動するために要する旅行時間を検索するような応用サービスでは、次のように時間計算を行う。まず、出発地から目的地まで一つまたは複数のルートをデジタル道路地図データから検索する。そして、その検索されたルートを構成する道路リンクの旅行時間の現在値，予測値を積算することで最適な移動ルートや所要時間を算出する。

しかし、検索された移動ルートを構成する道路リンクに、旅行時間情報が提供されていない道路リンクが含まれている場合は、正確な所用時間を算出することが困難であるという問題があった。

このような問題に対して、次のような従来の旅行時間推計技術（例えば、特許文献１参照）が提案されている。まず、渋滞情報と旅行時間情報の両方が提供されている道路リンクの過去のデータから、旅行時間と渋滞度の関係を統計的に処理して渋滞度から旅行時間を算出する変換式を求める。次に、この変換式を構成する各係数の大きさと、当該道路リンクの道路種別や幅員、規則速度等の属性情報の関係を統計的に処理して、道路属性情報と渋滞度−旅行時間変換式の関係を求める。そして、前記道路属性情報と渋滞度−旅行時間変換式の関係によって、渋滞情報だけが提供されている道路リンクの旅行時間を当該道路リンクの属性情報と渋滞情報から推計する。

なお、上述の関連技術としては、ＶＩＣＳ（登録商標）データにおける渋滞情報の具体的な提供形式（例えば、特許文献２参照）、重回帰分析と数量化理論Ｉ類の混合モデルによる回帰分析の方法（例えば、非特許文献２参照）、道路リンクの過去および現在の渋滞情報から将来の渋滞状況を予測する方法（例えば、非特許文献３，４参照）、道路リンクの過去および現在の旅行時間情報から将来の旅行時間情報を予測する方法（例えば、特許文献３参照）が知られている。
特開２００５−２０８７９１号公報（段落［００４０］〜［０１０６］，［００６８］等）。 特開２００４−１６４３７３号公報（段落［００３０］〜［００３１］等）。 特開２００５−１７３９９６号公報（段落［００３２］〜［００９０］等）。 財団法人 道路交通情報通信システムセンター、"豊かなモビリティ社会を創る道路交通情報通信システムＶＩＣＳ"、［ｏｎｌｉｎｅ］、財団法人 道路交通情報通信システムセンター、［平成１９年１月１２日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｖｉｃｓ．ｏｒ．ｊｐ／ｖｉｃｓ／ｐｄｆ／ｖｉｃｓ＿ｐａｍｐｈ．ｐｄｆ＞。 上田太一郎，苅田正雄，本田和恵、「実践ワークショップＥｘｃｅｌ徹底活用多変量解析」、秀和システム、２００３（平成１５）年８月、ｐｐ．１９０〜２３１。 毛利仁士，堀越力他、「事例ベース推論による交通渋滞予測手法」、電子情報通信学会、１９９９（平成１１）年、ｖｏｌ．Ｊ８２−Ｂ Ｎｏ．１１、ｐｐ．１９９３−２００１。 金澤昭浩，市河研一他、「決定木を利用した交通渋滞予測手法に関する考察」、電子情報通信学会ＩＴＳ研究会ＩＴＳ２００３−１３０、２００４（平成１６）年。

しかしながら、上述の旅行時間推計技術には、次に述べるような課題もしくは問題点が見られる。

まず、第１課題としては、正規化リンク旅行時間の誤差の増大がある。

過去の渋滞状況と旅行時間の関係を分析すると、多くの道路リンクではその時の渋滞度に応じて旅行時間が増減することが分かっている。一例として、図５に渋滞度と正規化リンク旅行時間との関係を散布図として示す。なお、図５に関しては、後で詳細に説明する。

図５に基づいて、渋滞度毎の正規化リンク旅行時間を分析すると、渋滞度が０（ゼロ）より大きく１００より小さい場合、概ね渋滞度の大きさに応じて線形に増加することが判る。

しかし、渋滞度が０の場合は、交通渋滞状況が道路リンク上の移動に要する旅行時間に影響を与えることは無いため、同じ渋滞度０の状況でも観測される旅行時間が長いケースも短いケースもあり、その分布は広がる傾向にある。

また、渋滞度が１００の場合は、道路リンク全体の交通状況が「渋滞」していることになる。即ち、車両の移動速度が「渋滞」を規定する速度以下（例えば、一般道では時速２０ｋｍ／ｈ（キロメートルパーアワ）以下）となっているわけであるが、同じ「渋滞」のケースでも、時速１０ｋｍ／ｈの場合もあるし、時速２ｋｍ／ｈの場合もあるように、それらを考慮して旅行時間に換算すると、とても大きな範囲に値が分布する傾向にある。

そして、渋滞度０の場合も渋滞度１００の場合も、そのいずれの渋滞度の場合における旅行時間の分布の中心は、「０＜渋滞度＜１００」の事例、もしくは、「０≦渋滞度≦１００」の事例から求まる回帰直線の渋滞度０の値、あるいは、渋滞度１００の値とは必ずしも同程度の値になるとは限らない。

なお、複数の一般道について、１年３６５日，一日５分間隔で取得したデータ（約１０万標本）を渋滞度別に分析すると、比較的渋滞しない道路では、渋滞度０の事例数が９５％以上、渋滞度が０より大きく１００より小さい事例及び渋滞度が１００の事例がそれぞれ１〜３％位である。

また、比較的渋滞しやすい道路では、渋滞度０の事例数が９０％以上、渋滞度が０より大きく１００より小さい事例及び渋滞度が１００の事例がそれぞれ３〜７％位である、ということが判っている。

ところが、上述の旅行時間推計技術では渋滞度から旅行時間への変換式を、渋滞度ゼロの場合、渋滞度１００の場合も含めて全て一つの渋滞度の１次式としている。このため渋滞度−正規化リンク旅行時間の標本分布に対して唯一つの回帰直線をその変換式として当てはめることとなり、「渋滞度＝０」，「０＜渋滞度＜１００」，「渋滞度＝１００」の各事例ごとに標本が偏在する場合には、変換式から求まる正規化リンク旅行時間の誤差が大きくなってしまうという問題がある。

第２課題としては、渋滞度から正規化リンク旅行時間を求める変換式の係数を導出することが出来ないことである。

ここで、渋滞度から正規化リンク旅行時間を求める変換式を定め、この変換式の係数の値を、各道路リンクの属性情報（１２時間交通量，ピーク時旅行速度，道路種別（国道もしくは県道），リンク種別（本線，連結路，側道）等）から算出することを目的に、変換式の係数と道路属性情報との関連を分析する場合を考える。

前記分析に当たって、目的変量である変換式の係数は比尺度で測定される情報であるのに対し、説明変量となる道路属性には、１２時間交通量もしくはピーク時旅行速度等といった比尺度で測定される情報と、道路種別もしくはリンク種別等といった名義尺度で測定される情報が混在している。

ところが、上述の旅行時間推計技術では、目的変量である変換式の係数と説明変量である道路属性との関連を分析するにあたって、比尺度の目的変量と比尺度の説明変量の関連を分析する重回帰分析の手法によって行っている。

このため、上述の旅行時間推計技術で例示されている道路属性情報のうち、道路幅員コードもしくは規制速度コードといった一部の名義尺度の変数は、対応する道路幅員（例えば、道路幅員コード＝１は１３ｍ（メートル）等）、規制速度（規制速度コード＝１は３０ｋｍ／ｈ（キロメートルパーアワ）等）等の比尺度の情報を適用することで分析が可能である。しかし、道路種別コードのように本質的に名義尺度の情報は適切に分析対象に組み入れることが出来ない。

結果として、全ての道路属性を対象とした適切な分析が出来ないため、最終的に渋滞度から正規化リンク旅行時間を求める変換式の係数を、道路属性情報に基づいて算出する最適な関係式から導出することが出来ないという問題がある。

本発明は、前記課題に基づいてなされたものであって、対象とする標本データが、渋滞度ごとの事例に偏在するような場合においても、渋滞度から旅行時間を高い精度で算出し、より精度の高い変換式の係数を求め、道路リンクの渋滞情報と道路属性情報から精度良く当該道路リンクの旅行時間を推計する旅行時間推計方法，旅行時間推計装置，その方法を実装した旅行時間推計プログラム及びそのプログラムを格納した記録媒体、渋滞情報から旅行時間を推計する技術用いて、リンク旅行時間が提供されていない道路の将来の旅行時間を当該道路の渋滞情報から予測する旅行時間予測方法，旅行時間予測装置，その方法を実装した旅行時間予測プログラム及びそのプログラムを格納した記録媒体を提供することにある。

そこで課題の解決を図るために、請求項１記載の発明は、処理対象とする道路リンクに応じた過去のリンク旅行時間情報とリンク渋滞情報，道路属性情報を収集もしくは蓄積する道路交通情報収集蓄積装置を備え、前記道路リンクを移動するために要する道路リンク旅行時間を当該道路リンクの渋滞情報から算出する装置に使用する旅行時間推計方法であって、前記道路交通情報収集蓄積装置から取得した過去のリンク渋滞情報から当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l1)を算出する過程と、前記処理対象とする道路リンクに応じた前記リンク旅行時間情報と道路リンク長に基づいて単位長さ当りの正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)を算出する過程と、前記処理対象とする道路リンクに応じた過去のリンク渋滞度Ｊ^(l1)と正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)との関係を用いて、リンク渋滞度から正規化リンク旅行時間を算出するための第１変換式の係数を、渋滞度の値域を「渋滞度＝最小値」，「最小値＜渋滞度＜最大値」，「渋滞度＝最大値」の３つの区間に分割し、それぞれが互いに独立なリンク渋滞度の一次式として算出する過程と、前記第１変換式の各係数を目的変数とし、前記道路交通情報収集蓄積装置から取得した道路リンクの道路属性情報の内、比尺度で表現される属性情報を説明変数とし、名義尺度で表現される属性情報もダミー変数化することによって説明変数とし、重回帰分析及び数量化理論Ｉ類分析の混合モデルによって回帰分析を行い、前記係数を前記道路属性情報の一部または全てから算出する回帰式を求める過程と、旅行時間推計対象となる道路リンクに応じた過去の渋滞情報を前記道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その取得した過去の渋滞情報に基づいて当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)を算出する過程と、旅行時間推計対象となる道路リンクの道路属性情報を前記道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その取得した道路属性情報の一部または全てを前記回帰式に適用して、当該旅行時間推計対象となる道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)を算出するための第２変換式の係数を算出する過程と、前記算出された係数を前記第２変換式に適用し、推計時刻におけるリンク渋滞度を当該変換式に代入して、旅行時間推計対象となる道路リンクの正規化リンク旅行時間の推定値を算出する過程と、前記旅行時間推計対象となる道路リンクに対して推計された正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)に、当該道路のリンク長を乗ずることによって、当該道路リンクの旅行時間の推定値を算出する過程と、を有すること特徴とする。

請求項２記載の発明は、処理対象とする道路リンクの交通状況および属性に関する情報であり、リンク旅行時間提供リンクの過去のリンク旅行時間情報とリンク渋滞情報，リンク旅行時間提供リンクの道路属性情報，リンク旅行時間推計対象リンクの道路属性情報，リンク旅行時間推計対象リンクの渋滞情報を収集もしくは蓄積する道路交通情報収集蓄積装置を備え、前記道路リンクを移動するために要する道路リンク旅行時間を当該道路リンクの渋滞情報から算出する装置に使用する旅行時間推計方法であって、道路リンクｌ１に対応した前記過去のリンク旅行時間情報とリンク渋滞情報を道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その過去のリンク渋滞情報から当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l1)を算出する第１リンク渋滞度算出処理過程と、前記道路リンク長Ｌ^(l1)と前記過去のリンク旅行時間Ｔ^(l1)とから、単位長さ当りの正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)を算出する正規化リンク旅行時間算出処理過程と、前記算出された過去の正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)とリンク渋滞度Ｊ^(l1)との関係を用いて、リンク渋滞度Ｊ^(l1)の最小値から最大値までの区間を、「渋滞度Ｊ ^(l1) ＝最小値」、「最小値＜渋滞度Ｊ ^(l1) ＜最大値」、「渋滞度Ｊ ^(l1) ＝最大値」の３つに分割し、分割された各渋滞度の区間ごとに、リンク渋滞度Ｊ^(l1)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)を算出するための変換式を、以下のＪ^(l1)の一次式の式とし、

上記式の係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) 、 _max Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) _、midle Ｃ ₁ ^(l1) を算出する第１リンク渋滞度―正規化リンク旅行時間変換式係数算出過程と、
前記式８、式９、式１０の係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) 、 _max Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) _、midle Ｃ ₁ ^(l1) を目的変数とし、該当する前記リンク旅行時間提供リンクの道路属性情報を前記道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その取得した道路属性情報の内、比尺度で表現される属性情報Ｐｉ^(l1)と名義尺度で表現される属性情報をダミー変数化したＱｊｋ^(l1)の一部または全てを説明変数として、目的変数と説明変数の関連を、重回帰分析と数量化理論Ｉ類分析の混合モデルにより回帰分析し、前記式８、式９、式１０の係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) 、 _max Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) _、midle Ｃ ₁ ^(l1) を前記道路属性情報の一部または全てから算出する以下の回帰式を算出する変換式係数と道路属性情報の重回帰分析及び数量化Ｉ類混合モデル回帰分析処理過程と、

リンク旅行時間推計の対象となる道路リンクｌ２に応じた過去の前記リンク旅行時間推計対象リンクの渋滞情報を前記道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その取得した過去の渋滞情報に基づいて当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)を算出する第２リンク渋滞度算出処理過程と、
当該リンク旅行時間推計対象リンクの道路属性情報を前記道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その取得した道路属性情報の一部もしくは全てを前記回帰式の式１１，式１２，式１３，式１４に適用して、当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)を算出するための以下の変換式の係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) 、 _max Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) _、midle Ｃ ₁ ^(l1) を算出する第２リンク渋滞度−正規化旅行時間変換式係数算出処理過程と、

前記算出された係数を前記変換式の式１５、式１６、式１７に適用し、推計対象時刻のリンク渋滞度Ｊ^(l2)を当該変換式に代入して、リンク旅行時間推計対象リンクの正規化リンク旅行時間の推定値ＮＴ^(l2)を算出する正規化リンク旅行時間推計処理過程と、前記道路リンクの正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)に当該道路のリンク長Ｌ^(l2)を乗ずることにより当該道路のリンク旅行時間の推定値Ｔ^(l2)を算出する正規化リンク旅行時間−リンク旅行時間変換処理過程と、を有し、前記式８，式９，式１０の係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) 、 _max Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₁ ^(l1) を算出する第１リンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換式係数算出処理過程が、前記係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) を、リンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データのうち、渋滞度が最小値だけのものからなる標本データの代表点の正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の値とするか、もしくは全ての渋滞度の標本データについて最小二乗法により求めた回帰直線の切片の値とし、前記係数 _max Ｃ ₀ ^(l1) を、リンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データのうち、渋滞度が最大値だけのものからなる標本データの代表点の正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の値とするか、もしくは全ての渋滞度の標本データについて最小二乗法により求めた回帰直線の、渋滞度が最大値である点の正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の値とし、前記係数 _midle Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₁ ^(l1) を、道路リンクｌ１の蓄積された過去の渋滞情報と旅行時間情報から得られるリンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データの全てを用いて回帰分析して得られる回帰直線の切片を _midle Ｃ ₀ ^(l1) 、傾きを _midle Ｃ ₁ ^(l1) とするか、もしくは、前記道路交通情報収集蓄積装置から取得した道路リンクｌ１の蓄積された過去の渋滞情報と旅行時間情報から得られるリンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データのうち、リンク渋滞度が最小値または最大値であるデータを除いた標本データを用いて回帰分析して得られる回帰直線の切片を _midle Ｃ ₀ ^(l1) 、傾きを _midle Ｃ ₁ ^(l1) とするか、もしくは、リンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データを、渋滞度が最小値だけのものとそれ以外の標本データに分け、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) は渋滞度が最小値の標本データの代表点とし、 _midle Ｃ ₁ ^(l1) は渋滞度が最小値以外の標本データを用いて最小二乗法により求めた値とするか、もしくは、リンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データを、渋滞度が最小値だけのものと渋滞度が最大のものと、それ以外の３つの標本データに分け、渋滞度が最小値の標本データの代表点と渋滞度が最大値の標本データの代表点を結んで得られる直線の切片を _midle Ｃ ₀ ^(l1) 、傾きを _midle Ｃ ₁ ^(l1) として、計算する過程を有する、ことを特徴とする。

請求項３記載の発明は、道路リンクを移動するために要する将来の道路リンク旅行時間の予測値を当該道路リンクの渋滞情報から算出する旅行時間予測方法であって、道路リンク旅行時間予測の対象となる道路リンクについて、当該道路リンクの将来の渋滞状況を予測する過程と、予測された渋滞状況から当該道路リンクの予測リンク渋滞度を算出する過程と、請求項１または２に記載の旅行時間推計方法を用いて、前記算出された予測リンク渋滞度から道路リンク旅行時間の予測値を算出する過程と、を有することを特徴とする。

請求項４記載の発明は、道路リンクを移動するのに要する将来の道路リンク旅行時間の予測値を当該道路リンクの渋滞情報から算出する旅行時間予測方法であって、道路リンク旅行時間予測の対象となる道路リンクについて、過去もしくは現在の渋滞情報に基づくリンク旅行時間推計を行う過程と、当該道路リンクの過去の渋滞情報から過去の渋滞度を算出し、請求項１または２に記載の旅行時間推計方法を用いて、前記算出された過去の渋滞度から当該道路リンクの過去のリンク旅行時間の推計値を算出する過去の渋滞情報に基づくリンク旅行時間推計過程と、当該道路リンクの現在の渋滞情報から現在の渋滞度を算出し、請求項１または２に記載の旅行時間推計方法を用いて、前記算出された現在の渋滞度から当該道路リンクの現在のリンク旅行時間の推計値を算出する現在の渋滞情報に基づくリンク旅行時間推計過程と、前記推計されたリンク旅行時間のいずれか一つ、もしくは両方を用いて、当該道路リンクの将来のリンク旅行時間を予測する過程と、を有することを特徴とする。

請求項５記載の発明は、処理対象とする道路リンクに応じた過去のリンク旅行時間情報とリンク渋滞情報，道路属性情報を収集もしくは蓄積する道路交通情報収集蓄積装置を備え、前記道路リンクを移動するために要する道路リンク旅行時間を当該道路リンクの渋滞情報から算出する旅行時間推計装置であって、前記道路交通情報収集蓄積装置から取得した過去のリンク渋滞情報から当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l1)を算出する手段と、前記処理対象とする道路リンクに応じた前記リンク旅行時間情報と道路リンク長に基づいて単位長さ当りの正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)を算出する手段と、前記処理対象とする道路リンクに応じた過去のリンク渋滞度Ｊ^(l1)と正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)との関係を用いて、リンク渋滞度から正規化リンク旅行時間を算出するための第１変換式の係数を、渋滞度の値域を「渋滞度＝最小値」，「最小値＜渋滞度＜最大値」，「渋滞度＝最大値」の３つの区間に分割し、それぞれが互いに独立なリンク渋滞度の一次式として算出する手段と、前記第１変換式の各係数を目的変数とし、前記道路交通情報収集蓄積装置から取得した道路リンクの道路属性情報の内、比尺度で表現される属性情報を説明変数とし、名義尺度で表現される属性情報もダミー変数化することによって説明変数とし、重回帰分析及び数量化理論Ｉ類分析の混合モデルによって回帰分析を行い、前記係数を前記道路属性情報の一部または全てから算出する回帰式を求める手段と、旅行時間推計対象となる道路リンクに応じた過去の渋滞情報を前記道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その取得した過去の渋滞情報に基づいて当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)を算出する手段と、旅行時間推計対象となる道路リンクの道路属性情報を前記道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その取得した道路属性情報の一部または全てを前記回帰式に適用して、当該旅行時間推計対象となる道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)を算出するための第２変換式の係数を算出する手段と、前記算出された係数を前記第２変換式に適用し、推計時刻におけるリンク渋滞度を当該変換式に代入して、旅行時間推計対象となる道路リンクの正規化リンク旅行時間の推定値を算出する手段と、前記旅行時間推計対象となる道路リンクに対して推計された正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)に、当該道路のリンク長を乗ずることによって、当該道路リンクの旅行時間の推定値を算出する手段と、を備えること特徴とする。

請求項６記載の発明は、処理対象とする道路リンクの交通状況および属性に関する情報であり、リンク旅行時間提供リンクの過去のリンク旅行時間情報とリンク渋滞情報，リンク旅行時間提供リンクの道路属性情報，リンク旅行時間推計対象リンクの道路属性情報，リンク旅行時間推計対象リンクの渋滞情報を収集もしくは蓄積する道路交通情報収集蓄積装置を備え、前記道路リンクを移動するために要する道路リンク旅行時間を当該道路リンクの渋滞情報から算出する旅行時間推計装置であって、道路リンクｌ１に対応した前記過去のリンク旅行時間情報とリンク渋滞情報を道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その過去のリンク渋滞情報から当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l1)を算出する第１リンク渋滞度算出処理手段と、前記道路リンク長Ｌ^(l1)と前記過去のリンク旅行時間Ｔ^(l1)とから、単位長さ当りの正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)を算出する正規化リンク旅行時間算出処理手段と、前記算出された過去の正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)とリンク渋滞度Ｊ^(l1)との関係を用いて、リンク渋滞度Ｊ^(l1)の最小値から最大値までの区間を、「渋滞度Ｊ ^(l1) ＝最小値」、「最小値＜渋滞度Ｊ ^(l1) ＜最大値」、「渋滞度Ｊ ^(l1) ＝最大値」の３つに分割し、分割された各渋滞度の区間ごとに、リンク渋滞度Ｊ^(l1)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)を算出するための変換式を、以下のＪ^(l1)の一次式の式とし、

上記式の係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) 、 _max Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) _、midle Ｃ ₁ ^(l1) を算出する第１リンク渋滞度―正規化リンク旅行時間変換式係数算出手段と、
前記式８、式９、式１０の係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) 、 _max Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) _、midle Ｃ ₁ ^(l1) を目的変数とし、該当する前記リンク旅行時間提供リンクの道路属性情報を前記道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その取得した道路属性情報の内、比尺度で表現される属性情報Ｐｉ^(l1)と名義尺度で表現される属性情報をダミー変数化したＱｊｋ^(l1)の一部または全てを説明変数として、目的変数と説明変数の関連を、重回帰分析と数量化理論Ｉ類分析の混合モデルにより回帰分析し、前記式８、式９、式１０の係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) 、 _max Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) _、midle Ｃ ₁ ^(l1) を前記道路属性情報の一部または全てから算出する以下の回帰式を算出する変換式係数と道路属性情報の重回帰分析及び数量化Ｉ類混合モデル回帰分析処理手段と、

リンク旅行時間推計の対象となる道路リンクｌ２に応じた過去の前記リンク旅行時間推計対象リンクの渋滞情報を前記道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その取得した過去の渋滞情報に基づいて当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)を算出する第２リンク渋滞度算出処理手段と、
当該リンク旅行時間推計対象リンクの道路属性情報を前記道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その取得した道路属性情報の一部もしくは全てを前記回帰式の式１１，式１２，式１３，式１４に適用して、当該道路リンクｌ２の渋滞度Ｊ^(l2)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)を算出するための以下の変換式の係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) 、 _max Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) _、midle Ｃ ₁ ^(l1) を算出する第２リンク渋滞度−正規化旅行時間変換式係数算出処理手段と、

前記算出された係数を前記変換式の式１５、式１６、式１７に適用し、推計対象時刻のリンク渋滞度Ｊ^(l2)を当該変換式に代入して、リンク旅行時間推計対象リンクの正規化リンク旅行時間の推定値ＮＴ^(l2)を算出する正規化リンク旅行時間推計処理手段と、前記道路リンクの正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)に当該道路のリンク長Ｌ^(l2)を乗ずることにより当該道路のリンク旅行時間の推定値Ｔ^(l2)を算出する正規化リンク旅行時間−リンク旅行時間変換処理過程と、を備え、前記式８，式９，式１０の係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) 、 _max Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₁ ^(l1) を算出する第１リンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換式係数算出処理手段が、前記係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) を、リンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データのうち、渋滞度が最小値だけのものからなる標本データの代表点の正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の値とするか、もしくは全ての渋滞度の標本データについて最小二乗法により求めた回帰直線の切片の値とし、前記係数 _max Ｃ ₀ ^(l1) を、リンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データのうち、渋滞度が最大値だけのものからなる標本データの代表点の正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の値とするか、もしくは全ての渋滞度の標本データについて最小二乗法により求めた回帰直線の、渋滞度が最大値である点の正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の値とし、前記係数 _midle Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₁ ^(l1) を、道路リンクｌ１の蓄積された過去の渋滞情報と旅行時間情報から得られるリンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データの全てを用いて回帰分析して得られる回帰直線の切片を _midle Ｃ ₀ ^(l1) 、傾きを _midle Ｃ ₁ ^(l1) とするか、もしくは、前記道路交通情報収集蓄積装置から取得した道路リンクｌ１の蓄積された過去の渋滞情報と旅行時間情報から得られるリンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データのうち、リンク渋滞度が最小値または最大値であるデータを除いた標本データを用いて回帰分析して得られる回帰直線の切片を _midle Ｃ ₀ ^(l1) 、傾きを _midle Ｃ ₁ ^(l1) とするか、もしくは、リンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データを、渋滞度が最小値だけのものとそれ以外の標本データに分け、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) は渋滞度が最小値の標本データの代表点とし、 _midle Ｃ ₁ ^(l1) は渋滞度が最小値以外の標本データを用いて最小二乗法により求めた値とするか、もしくは、リンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データを、渋滞度が最小値だけのものと渋滞度が最大のものと、それ以外の３つの標本データに分け、渋滞度が最小値の標本データの代表点と渋滞度が最大値の標本データの代表点を結んで得られる直線の切片を _midle Ｃ ₀ ^(l1) 、傾きを _midle Ｃ ₁ ^(l1) として、計算する手段を有する、ことを特徴とする。

請求項７記載の発明は、道路リンクを移動するために要する将来の道路リンク旅行時間の予測値を当該道路リンクの渋滞情報から算出する旅行時間予測装置であって、道路リンク旅行時間予測の対象となる道路リンクについて、当該道路リンクの将来の渋滞状況を予測する手段と、予測された渋滞状況から当該道路リンクの予測リンク渋滞度を算出する手段と、請求項５または６に記載の旅行時間推計装置を用いて、前記算出された予測リンク渋滞度から道路リンク旅行時間の予測値を算出する手段と、を有することを特徴とする。

請求項８記載の発明は、道路リンクを移動するのに要する将来の道路リンク旅行時間の予測値を当該道路リンクの渋滞情報から算出する旅行時間予測装置であって、道路リンク旅行時間予測の対象となる道路リンクについて、過去もしくは現在の渋滞情報に基づくリンク旅行時間推計を行う手段と、当該道路リンクの過去の渋滞情報から過去の渋滞度を算出し、請求項５または６に記載の旅行時間推計装置を用いて、前記算出された過去の渋滞度から当該道路リンクの過去のリンク旅行時間の推計値を算出する過去の渋滞情報に基づくリンク旅行時間推計手段と、当該道路リンクの現在の渋滞情報から現在の渋滞度を算出し、請求項５または６に記載の旅行時間推計装置を用いて、前記算出された現在の渋滞度から当該道路リンクの現在のリンク旅行時間の推計値を算出する現在の渋滞情報に基づくリンク旅行時間推計手段と、前記推計されたリンク旅行時間のいずれか一つ、もしくは両方を用いて、当該道路リンクの将来のリンク旅行時間を予測する手段と、を有することを特徴とする。

請求項９記載の発明は、旅行時間推計プログラムであって、請求項１または２に記載の旅行時間推計方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述したことを特徴とする。

請求項１０記載の発明は、旅行時間予測プログラムであって、請求項３または４に記載の旅行時間予測方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述したことを特徴とする。

請求項１１記載の発明は、記録媒体であって、請求項１または２に記載の旅行時間推計方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述し、そのコンピュータプログラムを記録したことを特徴とする。

請求項１２記載の発明は、記録媒体であって、請求項３または４に記載の旅行時間予測方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述し、そのコンピュータプログラムを記録したことを特徴とする。

前記請求項１，２，５，６記載の発明は、リンク長に対して不偏な正規化リンク旅行時間を取得できる。

前記請求項３，７記載の発明は、当該道路リンクの予測リンク渋滞度を算出できる。

前記請求項４，８記載の発明は、過去の渋滞情報（渋滞度）から推計された過去の旅行時間、前記算出された現在の渋滞情報から推計された現在の旅行時間を取得できる。

前記請求項９記載の発明は、請求項１または２に記載の旅行時間推計方法をコンピュータプログラムとして記載できる。

前記請求項１０記載の発明は、請求項３または４に記載の旅行時間予測方法をコンピュータプログラムとして記載できる。

前記請求項１１記載の発明は、請求項１または２に記載の旅行時間推計方法を実装したコンピュータプログラムを記録媒体に記録できる。

前記請求項１２記載の発明は、請求項３または４に記載の旅行時間予測方法を実装したコンピュータプログラムを記録媒体に記録できる。

以上示したように請求項１，２，５，６の発明によれば、正規化リンク旅行時間を用いることによって、適切な変換式の係数の算出処理、係数と道路属性情報との関連分析処理を行うことができる。

リンク渋滞度と正規化リンク旅行時間の関連を分析する際に、対象とする標本データが、渋滞度ごとの事例に偏在するような場合においても、渋滞度から旅行時間を高い精度で算出する変換式を設定できる。

目的変量である変換式の係数と説明変量である道路の属性情報との関連を分析するにあたり、比尺度で表される属性情報だけでなく、名義尺度で表される属性情報を含めて処理できるため、より精度の高い変換式の係数を求めることが可能となる。

旅行時間情報が提供されていない道路リンクの正規化リンク旅行時間を、当該道路リンクの渋滞情報と道路属性情報から精度良く推計できる。最終的に当該道路リンクのリンク旅行時間を精度良く推計できる。

請求項３，６の発明によれば、旅行時間情報が提供されていない道路リンクの将来の旅行時間を、当該道路リンクの予測リンク渋滞度（予測リンク渋滞情報）と道路属性情報に基づいて予測できる。

請求項４，８の発明によれば、前記算出された過去の渋滞情報から推計された過去の旅行時間、もしくは前記算出された現在の渋滞情報から推計された現在の旅行時間のいずれか一つ、もしくは両方を用いて、当該道路リンクの将来の旅行時間を予測できる。

請求項９の発明によれば、旅行時間推計方法を実装したコンピュータプログラムを提供できる。

請求項１０の発明によれば、旅行時間予測方法を実装したコンピュータプログラムを提供できる。

請求項１１の発明によれば、旅行時間推計方法を実装したコンピュータプログラムを記録した記録媒体を提供できる。

請求項１２の発明によれば、旅行時間予測方法を実装したコンピュータプログラムを記録した記録媒体を提供できる。

これらを以って交通情報処理分野に貢献できる。

以下、本発明の実施形態を図面等に基づいて詳細に説明する。

［第１旅行時間推計方法］
まず、本発明における旅行時間推計する第１旅行時間推計方法を説明する。前記第１旅行時間推計方法は、道路リンクを移動するために要する道路リンク旅行時間を当該道路リンクの渋滞情報から算出する方法である。

まず、リンク旅行時間情報とリンク渋滞情報の両方が提供されている道路リンクｌ１について、過去の渋滞情報から当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l1)を算出する（第１リンク渋滞度算出処理過程）。なお、リンク旅行時間情報，リンク渋滞情報などの道路リンクの交通状況および属性に関する情報は、それらをメモリやハードディスクに収集もしくは蓄積する装置（例えば、図１中の道路交通情報収集蓄積装置１１）で管理されているものとする。

次に、道路リンク長Ｌ^(l1)と過去のリンク旅行時間Ｔ^(l1)とから、単位長さ当りの正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)を算出する（正規化リンク旅行時間算出処理過程）。即ち、リンク旅行時間提供リンクのリンク旅行時間と道路リンク長から単位長さ当りの正規化リンク旅行時間を算出する。なお、道路リンク長とは、リンク始点からリンク終点までの長さである。

次に、過去の正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)とリンク渋滞度Ｊ^(l1)との関係を用いて、リンク渋滞度Ｊ^(l1)の最小値から最大値までの区間を、一つまたは複数の有限個の区間に分割し、分割された各渋滞度の区間ごとに、リンク渋滞度Ｊ^(l1)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)を算出するための変換式を、Ｊ^(l1)のｎ次式（ｎはゼロまたは正の整数）の以下の式とする。

即ち、リンク旅行時間提供リンクの、過去のリンク渋滞度と正規化リンク旅行時間との関係を用いて、リンク渋滞度から正規化リンク旅行時間を算出するための変換式について、渋滞度の値域を複数の区間（例えば、リンク渋滞度がゼロの場合、リンク渋滞度が１００の場合、リンク渋滞度が０より大きく１００より小さい場合の３つ）に分けて、それぞれが互いに独立なリンク渋滞度のｎ次式として算出する。

上記式の係数_rＣ_t ^(l1)を算出する（第１リンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換式係数算出処理過程）。この手順（過程）によって、リンク渋滞度と正規化リンク旅行時間の関連を分析する際に、対象とする標本データが、渋滞度（例えば、「渋滞度＝０」、「０＜渋滞度＜１００」、「渋滞度＝１００」）ごとの事例に偏在するような場合においても、渋滞度から旅行時間を高い精度で算出する変換式を設定することが可能となる。

次に、前記変換式の係数_rＣ_t ^(l1)を目的変数とし、該当する道路リンクの道路属性情報の内、比尺度で表現される属性情報Ｐｉ^(l1)と名義尺度で表現される属性情報をダミー変数化した（ダミー変数として扱った）Ｑｊｋ^(l1)の一部または全てを説明変数として、目的変数と説明変数の関連を、重回帰分析と数量化理論Ｉ類分析の混合モデルにより回帰分析し、前記変換式の係数_rＣ_t ^(l1)を前記道路属性情報の一部または全てから算出する以下の回帰式を算出する（変換式係数と道路属性情報の重回帰分析及び数量化Ｉ類混合モデル回帰分析処理過程）。

即ち、前記変換式の各係数を目的変量とし、該当する道路リンクの道路属性情報の内、比尺度で表現される属性情報（１２時間交通量、ピーク時旅行速度など）を説明変量とするだけでなく、名義尺度で表現される属性情報（国道もしくは県道といった道路種別、あるいは本線，連結路，側道といったリンク種別など）もダミー変数化することで説明変量として、重回帰分析と数量化理論Ｉ類分析の混合モデルにより回帰分析を行い、前記係数を前記道路属性情報の一部または全てから算出する回帰式を求める。この手順（過程）によって、目的変量である変換式の係数と説明変量である道路の属性情報との関連を分析するにあたり、比尺度で表される属性情報だけでなく、名義尺度で表される属性情報を含めて処理することが可能となり、より精度の高い変換式の係数を求めることが可能となる。

次に、リンク旅行時間推計の対象となる道路リンクｌ２について、過去の渋滞情報から当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)を算出する（第２リンク渋滞度算出処理過程）。

次に、当該道路リンクの道路属性の一部または全てを前記回帰式の式２に適用して、当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)を算出するための以下の変換式の係数_rＣ_t ^(l2)を算出する（第２リンク渋滞度−正規化旅行時間変換式係数算出処理過程）。

即ち、当該道路リンクの道路属性の一部または全てを前記回帰式に適用して、当該道路リンクの渋滞度から正規化リンク旅行時間を算出するための変換係数を算出する。

次に、前記係数を前記変換式の式３に適用し、推計対象時刻のリンク渋滞度Ｊ^(l2)を当該変換式に代入して、リンク旅行時間推計対象リンクの正規化リンク旅行時間の推定値ＮＴ^(l2)を算出する（正規化リンク旅行時間推計処理過程）。

即ち、前記係数を前記変換式に適用し、移動を行う時刻のリンク渋滞度を当該変換式に代入して道路リンクの正規化リンク旅行時間の推定値を算出する。この手順（過程）によって、旅行時間情報が提供されていない道路リンクの正規化リンク旅行時間を、当該道路リンクの渋滞情報と道路属性情報から精度良く推計することが可能となり、最終的に当該道路リンクのリンク旅行時間を精度良く推計することが可能となる。

そして、前記道路リンクの正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)に当該道路のリンク長Ｌ^(l2)を乗ずることにより当該道路のリンク旅行時間の推定値Ｔ^(l2)を算出する（正規化リンク旅行時間−リンク旅行時間変換処理過程）。即ち、リンク旅行時間推計対象リンクの推計された正規化リンク旅行時間に当該道路のリンク長を乗ずることにより当該道路リンクの旅行時間の推定値を算出する。

以上の第１旅行時間推計方法によれば、リンク長が異なる複数の道路リンクについて、渋滞度から旅行時間を算出するための変換式の係数を算出する処理、および、渋滞度から旅行時間を算出する変換式の係数と当該道路リンクの属性情報との関連を分析する処理、に際して、リンク長に対して不偏な正規化リンク旅行時間を用いることで、適切な変換式の係数の算出処理、係数と道路属性情報との関連分析処理を行うことが可能となる。

また、前記第１リンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換式係数算出処理過程において、次のように、各式などを採用しても良い。

リンク渋滞度Ｊ^(l1)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)を算出するための変換式をＪ^(l1)の以下の一次式とする。

対応する変換式係数と道路属性情報の重回帰分析及び数量化Ｉ類混合モデル回帰分析処理過程における式４の係数_rＣ₀ ^(l1)、_rＣ₁ ^(l1)を目的変数とする。

道路リンクｌ１の属性情報を説明変数とする回帰式は、以下の式とする。

同じく、対応する第２リンク渋滞度−正規化旅行時間変換式係数算出処理過程において、リンク旅行時間推計の対象となる道路リンクｌ２の渋滞度Ｊ^(l2)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)を算出するための変換式は、以下の式とする。

また、前記第１リンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換式係数算出処理過程において、次のように、各式など採用しても良い。

リンク渋滞度Ｊ^(l1)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)を算出するための変換式を定める渋滞度の区間を、「渋滞度Ｊ^(l1)＝最小値」、「最小値＜渋滞度Ｊ^(l1)＜最大値」、「渋滞度Ｊ^(l1)＝最大値」の３つに分割し、各区間における変換式をＪ^(l1)の以下の一次式とする。

対応する変換式係数と道路属性情報の重回帰分析及び数量化Ｉ類混合モデル回帰分析処理過程における式８、式９、式１０の係数_minＣ₀ ^(l1)、_maxＣ₀ ^(l1)、_midleＣ₀ ^(l1) _、midleＣ₁ ^(l1)を目的変数とし、道路リンクｌ１の属性情報を説明変数とする回帰式は、以下の式とする。

同じく対応する第２リンク渋滞度−正規化旅行時間変換式係数算出処理過程において、リンク旅行時間推計の対象となる道路リンクｌ２の渋滞度Ｊ^(l2)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)を算出するための変換式は、以下の式とする。

式８，式９，式１０の係数_minＣ₀ ^(l1)、_maxＣ₀ ^(l1)、_midleＣ₀ ^(l1)、_midleＣ₁ ^(l1)を算出する第１リンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換式係数算出処理過程において、各道路リンクｌ１の_minＣ₀ ^(l1)、_maxＣ₀ ^(l1)、_midleＣ₀ ^(l1)、_midleＣ₁ ^(l1)を以下のような値に設定する。

変換係数_minＣ₀ ^(l1)は、リンク渋滞度Ｊ^(l1)と正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)の組からなる標本データのうち、渋滞度が最小値だけのものからなる標本データの代表点の正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)の値とするか、もしくは全ての渋滞度の標本データについて最小二乗法により求めた回帰直線の切片の値とする。

変換係数_maxＣ₀ ^(l1)は、リンク渋滞度Ｊ^(l1)と正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)の組からなる標本データのうち、渋滞度が最大値だけのものからなる標本データの代表点（平均値もしくは最頻値もしくは中央値）の正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)の値とするか、もしくは全ての渋滞度の標本データについて最小二乗法により求めた回帰直線の、渋滞度が最大値である点の正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)の値とする。

変換係数_midleＣ₀ ^(l1)、_midleＣ₁ ^(l1)は、以下の（１）〜（４）のいずれかの方法で値を決定する。
（１）ｌ１の蓄積された過去の渋滞情報と旅行時間情報から得られるリンク渋滞度Ｊ^(l1)と正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)の組からなる標本データの全てを用いて回帰分析して得られる回帰直線の切片を_midleＣ₀ ^(l1)、傾きを_midleＣ₁ ^(l1)とする。
（２）ｌ１の蓄積された過去の渋滞情報と旅行時間情報から得られるリンク渋滞度Ｊ^(l1)と正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)の組からなる標本データのうち、リンク渋滞度が最小値または最大値であるデータを除いた標本データを用いて回帰分析して得られる回帰直線の切片を_midleＣ₀ ^(l1)、傾きを_midleＣ₁ ^(l1)とする。
（３）リンク渋滞度Ｊ^(l1)と正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)の組からなる標本データを、渋滞度が最小値だけのものとそれ以外の標本データに分け、_midleＣ₀ ^(l1)は渋滞度が最小値の標本データの代表点（平均値もしくは最頻値もしくは中央値）とし、_midleＣ₁ ^(l1)は渋滞度が最小値以外の標本データを用いて最小二乗法により求めた値とする。
（４）リンク渋滞度Ｊ^(l1)と正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)の組からなる標本データを、渋滞度が最小値だけのものと渋滞度が最大のものと、それ以外の３つの標本データに分け、渋滞度が最小値の標本データの代表点（平均値もしくは最頻値もしくは中央値）と渋滞度が最大値の標本データの代表点（平均値もしくは最頻値もしくは中央値）を結んで得られる直線の切片を_midleＣ₀ ^(l1)、傾きを_midleＣ₁ ^(l1)とする。

［第２旅行時間推計方法］
本発明における旅行時間推計する第２旅行時間推計方法を説明する。

前記第２旅行時間推計方法は、道路リンクを移動するために要する道路リンク旅行時間を当該道路リンクの渋滞情報から算出する方法である。即ち、第１旅行時間推計方法のように、リンク渋滞度とリンク旅行時間の関係をリンク長が異なる道路リンクに跨って分析し処理するに当たって、リンク旅行時間をリンク長で割って得られる単位長さ当りの正規化リンク旅行時間を利用しても良いが、以下に説明する第２旅行時間推計方法のように、正規化リンク旅行時間の逆数であるリンク旅行速度（リンク長をリンク旅行時間で割って得られる道路リンクの旅行速度）を用いても良い。

まず、リンク旅行時間情報とリンク渋滞情報の両方が提供されている道路リンクｌ１について、過去の渋滞情報から当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l1)を算出する（第１リンク渋滞度算出処理過程）。なお、リンク旅行時間情報，リンク渋滞情報などの道路リンクの交通状況および属性に関する情報は、それらをメモリやハードディスクに収集もしくは蓄積する装置（例えば、図６中の道路交通情報収集蓄積装置６１）で管理されているものとする。

次に、道路リンク長Ｌ^(l1)と過去のリンク旅行時間Ｔ^(l1)とから、当該リンクのリンク旅行速度Ｖ^(l1)を算出する（リンク旅行速度算出処理過程）。即ち、リンク旅行時間提供リンクのリンク旅行時間とリンク長からリンク旅行速度を算出する。

次に、過去のリンク旅行速度Ｖ^(l1)とリンク渋滞度Ｊ^(l1)との関係を用いて、リンク渋滞度Ｊ^(l1)の最小値から最大値までの区間を、一つまたは複数の有限個の区間に分割し、分割された各渋滞度の区間ごとに、リンク渋滞度Ｊ^(l1)からリンク旅行速度Ｖ^(l1)を算出するための変換式を、以下のＪ^(l1)のｎ次式とする。

即ち、リンク旅行時間提供リンクの、過去のリンク渋滞度とリンク旅行速度との関係を用いて、リンク渋滞度からリンク旅行速度を算出するための変換式について、渋滞度の値域を複数の区間（例えば、リンク渋滞度がゼロの場合、リンク渋滞度が１００の場合、リンク渋滞度が０より大きく１００より小さい場合の３つ）に分けて、それぞれが互いに独立な渋滞度のｎ次式として算出する。

次に、上記式の係数_rＣ_t ^(l1)を算出する（第１リンク渋滞度−リンク旅行速度変換式係数算出処理過程）。この手順（過程）によって、リンク渋滞度とリンク旅行速度の関連を分析する際に、対象とする標本データが、渋滞度（例えば、「渋滞度＝０」、「０＜渋滞度＜１００」、「渋滞度＝１００」）ごとの事例に偏在するような場合においても、渋滞度から旅行時間を高い精度で算出する変換式を設定することが可能となる。

次に、前記変換式の係数_rＣ_t ^(l1)を目的変数とし、該当する道路リンクの道路属性情報の内、比尺度で表現される属性情報Ｐｉ^(l1)と名義尺度で表現される属性情報をダミー変数化したＱｊｋ^(l1)の一部または全てを説明変数として、目的変数と説明変数の関連を、重回帰分析と数量化理論Ｉ類分析の混合モデルにより回帰分析し、前記変換式の係数を前記道路属性情報の一部または全てから算出する以下の回帰式を算出する（変換式係数と道路属性情報の重回帰分析及び数量化Ｉ類混合モデル回帰分析処理過程）。

即ち、前記変換式の各係数を目的変量とし、該当する道路リンクの道路属性情報の内、比尺度で表現される属性情報（１２時間交通量、ピーク時旅行速度など）を説明変量とするだけでなく、名義尺度で表現される属性情報（国道もしくは県道といった道路種別、あるいは本線，連結路，側道といったリンク種別など）もダミー変数化することで説明変量として、重回帰分析と数量化理論Ｉ類分析の混合モデルにより回帰分析を行い、前記係数を前記道路属性情報の一部または全てから算出する回帰式を求める。この手順（過程）によって、目的変量である変換式の係数と説明変量である道路の属性情報との関連を分析するにあたり、比尺度で表される属性情報だけでなく、名義尺度で表される属性情報を含めて処理することが可能となり、より精度の高い変換式の係数を求めることが可能となる。

次に、リンク旅行時間推計の対象となる道路リンクｌ２について、リンク旅行時間推計対象リンクの渋滞情報から当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)を算出する（第２リンク渋滞度算出処理過程）。

次に、当該道路リンクの道路属性の一部または全てを前記回帰式の式１９に適用して、当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)からリンク旅行速度Ｖ^(l2)を算出するための以下の変換式の係数_rＣ_t ^(l2)を算出する（第２リンク渋滞度−リンク旅行速度変換式係数算出処理過程）。

即ち、当該道路リンクの道路属性の一部または全てを前記回帰式に適用して、当該道路リンクの渋滞度からリンク旅行速度を算出するための変換係数を算出する。

次に、前記係数_rＣ_t ^(l2)を前記変換式の式２０に適用し、推計対象時刻のリンク渋滞度Ｊ^(l2)を当該変換式に代入して、リンク旅行時間推計対象リンクのリンク旅行速度の推定値Ｖ^(l2)を算出する（リンク旅行速度推計処理過程）。即ち、前記係数を前記変換式に適用し、移動を行う時刻のリンク渋滞度を当該変換式に代入して道路リンクのリンク旅行速度の推定値を算出する。

そして、前記道路リンクのリンク旅行速度Ｖ^(l2)で当該道路のリンク長Ｌ^(l2)を割ることにより当該道路のリンク旅行時間の推定値Ｔ^(l2)を算出する（リンク旅行速度−リンク旅行時間変換処理過程）。即ち、リンク旅行時間推計対象リンクの推計されたリンク旅行速度で当該道路のリンク長を割ることにより当該道路リンクの旅行時間の推定値を算出する。この手順（過程）によって、旅行時間情報が提供されていない道路リンクの正規化リンク旅行時間を、当該道路リンクの渋滞情報と道路属性情報から精度良く推計することが可能となり、最終的に当該道路リンクのリンク旅行時間を精度良く推計することが可能となる。

以上の第２旅行時間推計方法によれば、リンク長が異なる複数の道路リンクについて、渋滞度から旅行時間を算出するための変換式の係数を算出する処理、および、渋滞度から旅行時間を算出する変換式の係数と当該道路リンクの属性情報との関連を分析する処理、に際して、リンク長に対して不偏なリンク旅行速度を用いることで、適切な変換式の係数の算出処理、係数と道路属性情報との関連分析処理を行うことが可能となる。

前記第２旅行時間推計方法における他の方法である第２’旅行時間推計方法を以下に説明する。

まず、リンク旅行時間情報とリンク渋滞情報の両方が提供されている道路リンクｌ１について、過去の渋滞情報から当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l1)を算出する（第１リンク渋滞度算出処理過程）。

次に、道路リンク長Ｌ^(l1)と過去のリンク旅行時間Ｔ^(l1)とから、当該リンクのリンク旅行速度Ｖ^(l1)を算出する（リンク旅行速度算出処理過程）。

次に、過去のリンク旅行速度Ｖ^(l1)とリンク渋滞度Ｊ^(l1)との関係を用いて、リンク渋滞度Ｊ^(l1)の最小値から最大値までの区間を、一つまたは複数の有限個の区間に分割し、分割された各渋滞度の区間ごとに、リンク渋滞度Ｊ^(l1)からリンク旅行速度Ｖ^(l1)を算出するための変換式を、以下のＪ^(l1)の−１（マイナスイチ）次式とする。

即ち、リンク旅行時間提供リンクの、過去のリンク渋滞度とリンク旅行速度との関係を用いて、リンク渋滞度からリンク旅行速度を算出するための変換式について、渋滞度の値域を複数の区間（例えば、リンク渋滞度がゼロの場合、リンク渋滞度が１００の場合、リンク渋滞度が０より大きく１００より小さい場合の３つ）に分けて、それぞれが互いに独立な渋滞度の−１次式として算出する。

続いて、上記式の係数_rＣ₀ ^(l1)、_rＣ₁ ^(l1)、_rＣ₂ ^(l1)を算出する（第１リンク渋滞度−リンク旅行速度変換式係数算出処理過程）。この手順（過程）によって、リンク渋滞度とリンク旅行速度の関連を分析する際に、対象とする標本データが、渋滞度（例えば、「渋滞度＝０」、「０＜渋滞度＜１００」、「渋滞度＝１００」）ごとの事例に偏在するような場合においても、渋滞度から旅行時間を高い精度で算出する変換式を設定することが可能となる。

また、リンク渋滞度からリンク旅行速度を算出する変換式をリンク渋滞度の−１次式とすることで、さらに変換式を定義するリンク渋滞度の区間を、「渋滞度＝０」、「０＜渋滞度＜１００」、「渋滞度＝１００」の３つとすることで、変換関数の算出処理が複雑化せず処理時間が増大することもない。

次に、前記変換式の係数_rＣ₀ ^(l1)、_rＣ₁ ^(l1)、_rＣ₂ ^(l1)を目的変換とし、該当する道路リンクの道路属性情報の内、比尺度で表現される属性情報Ｐｉ^(l1)と名義尺度で表現される属性情報をダミー変数化したＱｊｋ^(l1)の一部または全てを説明変数として、目的変数と説明変数の関連を、重回帰分析と数量化理論Ｉ類分析の混合モデルにより回帰分析し、前記変換式の係数を前記道路属性情報の一部または全てから算出する以下の回帰式を算出する（変換式係数と道路属性情報の重回帰分析及び数量化Ｉ類混合モデル回帰分析処理過程）。

次に、リンク旅行時間推計の対象となる道路リンクｌ２について、リンク旅行時間推計対象リンクの渋滞情報から当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)を算出する（第２リンク渋滞度算出処理過程）。

次に、当該道路リンクの道路属性の一部または全てを前記回帰式の式２２，式２３，式２４に適用して、当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)からリンク旅行速度Ｖ^(l2)を算出するための以下の変換式の係数_rＣ₀ ^(l2)、_rＣ₁ ^(l2)、_rＣ₂ ^(l2)を算出する（第２リンク渋滞度−リンク旅行速度変換式係数算出処理過程）。

次に、前記係数_rＣ₀ ^(l2)、_rＣ₁ ^(l2)、_rＣ₂ ^(l2)を前記変換式の式２５に適用し、推計対象時刻のリンク渋滞度Ｊ^(l2)を当該変換式に代入して、リンク旅行時間推計対象リンクのリンク旅行速度の推定値Ｖ^(l2)を算出する（リンク旅行速度推計処理過程）。

そして、前記道路リンクのリンク旅行速度Ｖ^(l2)で当該道路のリンク長Ｌ^(l2)を割ることにより当該道路のリンク旅行時間の推定値Ｔ^(l2)を算出する（リンク旅行速度−リンク旅行時間変換処理過程）。

前記第２’旅行時間推計方法における第１リンク渋滞度−リンク旅行速度変換式係数算出処理過程において、リンク渋滞度Ｊ^(l1)からリンク旅行速度Ｖ^(l1)を算出するための変換式を定める渋滞度の区間を、「渋滞度Ｊ^(l1)＝最小値」、「最小値＜渋滞度Ｊ^(l1)＜最大値」、「渋滞度Ｊ^(l1)＝最大値」の３つに分割し、各区間における変換式を以下のＪ^(l1)の−１次式とする。

対応する変換式係数と道路属性情報の重回帰分析及び数量化Ｉ類混合モデル回帰分析処理過程における式２６，式２７，式２８の係数_minＣ₀ ^(l1)、_maxＣ₀ ^(l1)、_midleＣ₀ ^(l1)、_midleＣ₁ ^(l1)、_midleＣ₂ ^(l1)を目的変数とし、道路リンクｌ１の属性情報を説明変数とする回帰式は、以下の式とする。

同じく対応する第２リンク渋滞度−リンク旅行速度変換式係数算出処理過程において、リンク旅行時間推計の対象となる道路リンクｌ２の渋滞度Ｊ^(l2)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)を算出するための変換式は、以下の式とする。

式２６，式２７，式２８の係数_minＣ₀ ^(l1)、_maxＣ₀ ^(l1)、_midleＣ₀ ^(l1)、_midleＣ₁ ^(l1)、_midleＣ₂ ^(l1)を算出する第１リンク渋滞度−リンク旅行速度変換式係数算出処理過程において、各道路リンクｌ１の_minＣ₀ ^(l1)、_maxＣ₀ ^(l1)、_midleＣ₀ ^(l1)、_midleＣ₁ ^(l1)、_midleＣ₂ ^(l1)は、ｌ１の蓄積された過去の渋滞情報と旅行時間情報から得られるリンク渋滞度Ｊ^(l1)とリンク旅行速度Ｖ^(l1)の組からなる標本データを、リンク渋滞度Ｊ^(l1)が最小値であるものと、リンク渋滞度Ｊ^(l1)が最大値であるものと、それ以外のものの３つの標本データに分類し、それぞれ以下のような値に設定する。

_minＣ₀ ^(l1)は、リンク渋滞度Ｊ^(l1)が最小値である標本データのリンク旅行速度Ｖ^(l1)の平均値もしくは最頻値もしくは中央値とする。

_maxＣ₀ ^(l1)は、リンク渋滞度Ｊ^(l1)が最大値である標本データのリンク旅行速度Ｖ^(l1)の平均値もしくは最頻値もしくは中央値とする。

_midleＣ₀ ^(l1)，_midleＣ₁ ^(l1)，_midleＣ₂ ^(l1)は、リンク渋滞度Ｊ^(l1)が最小値である標本データのリンク旅行速度Ｖ^(l1)の平均値もしくは最頻値もしくは中央値を第１点とし、リンク渋滞度Ｊ^(l1)が最大値である標本データのリンク旅行速度Ｖ^(l1)の平均値もしくは最頻値もしくは中央値を第２点とし、第１点と第２点を通過し、リンク渋滞度が、最小値＜Ｊ^(l1)＜最大値である標本データとの２乗誤差が最小となる双曲線を定める_midleＣ₀ ^(l1)、_midleＣ₁ ^(l1)、_midleＣ₂ ^(l1)の値とする。

また、上述の旅行時間推計の第１，第２，第２’旅行時間推計方法のいずれかに基づく旅行時間予測方法は、以下の通りである。

まず、道路リンク旅行時間予測の対象となる道路リンクについて、当該道路リンクの将来の渋滞状況を予測する。

次に、予測された渋滞状況から当該道路リンクの予測リンク渋滞度を算出する。

そして、算出された予測リンク渋滞度から上述の旅行時間推計の第１，第２，第２’旅行時間推計方法のいずれかを用いて、道路リンク旅行時間の予測値を算出する。

また、他の旅行時間予測方法として、過去，現在の渋滞情報に基づく方法も、以下のように考えられる。

まず、道路リンク旅行時間予測の対象となる道路リンクについて、過去もしくは現在の渋滞情報に基づくリンク旅行時間推計を行う。

過去の渋滞情報に基づくリンク旅行時間推計方法は、以下の通り。

まず、当該道路リンクの過去の渋滞情報から過去の渋滞度を算出する。

次に、算出された過去の渋滞度から上述の旅行時間推計の第１，第２，第２’旅行時間推計方法のいずれかを用いて、当該道路リンクの過去のリンク旅行時間の推計値を算出する。

現在の渋滞情報に基づくリンク旅行時間推計方法は、以下の通り。

まず、当該道路リンクの現在の渋滞情報から現在の渋滞度を算出する。

次に、算出された現在の渋滞度から上述の旅行時間推計の第１，第２，第２’旅行時間推計方法のいずれかを用いて、当該道路リンクの現在のリンク旅行時間の推計値を算出する。

なお、過去の渋滞情報に基づくリンク旅行時間推計方法と現在の渋滞情報に基づくリンク旅行時間推計方法の両方を使っても良い。

前記推計された過去のリンク旅行時間もしくは現在のリンク旅行時間のいずれか一つ、もしくは両方を用いて、当該道路リンクの将来のリンク旅行時間を予測する。

［第１実施形態］
第１実施形態における旅行時間推計装置の構成を図１に基づいて説明する。なお、図１は、旅行時間推計装置のブロック構成図の一例である。

図１中の符号１１は、処理対象とする道路リンクの交通状況および属性に関する情報であって、リンク旅行時間提供リンクの過去のリンク旅行時間情報（以下、旅行時間情報ともいう）とリンク渋滞情報（以下、渋滞情報ともいう）１１１，リンク旅行時間提供リンクの道路属性情報１１２，リンク旅行時間推計対象リンクの道路属性データ１１３，リンク旅行時間推計対象リンクの渋滞情報１１４を収集もしくは蓄積する道路交通情報収集蓄積装置（例えば、データベース装置を含む装置）である。

図１中の符号１２は、具体的なリンク旅行時間情報の推計処理を行う演算処理部であって、リンク旅行時間提供リンクの過去の渋滞情報から当該道理リンクのリンク渋滞度の算出処理を行う第１リンク渋滞度算出処理部１２１，リンク旅行時間提供リンクの過去の旅行時間情報を正規化リンク旅行時間に変換する正規化リンク旅行時間算出処理部１２２，符号１２１および１２２の処理部で算出された渋滞度と正規化リンク旅行時間の関係から当該道路リンクのリンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換式の変換係数を算出する第１リンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換式係数算出処理部１２３，符号１２３の処理部で算出された前記変換係数と符号１１２の処理部における道路属性情報との関連を重回帰分析と数量化理論Ｉ類の混合モデルにより回帰分析し、前記係数を目的変量とし前記道路属性情報を説明変量とする回帰式を算出する、変換式係数と道路属性情報の重回帰分析及び数量化理論Ｉ類混合モデル回帰分析処理部１２４，符号１２４の処理部で得られた変換式係数を目的変数とする回帰式に符号１１３の処理部にあるリンク旅行時間推計対象リンクの道路属性情報を適用して、当該道路リンクのリンク渋滞度−リンク旅行速度変換式係数を算出する、第２リンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換式係数算出処理部１２５，リンク旅行時間推計対象リンクのリンク渋滞度を算出する第２リンク渋滞度算出処理部１２６，符号１２５の処理部で算出された変換式係数と符号１２６の処理部で算出されたリンク渋滞度とから、リンク旅行時間推計対象リンクの正規化リンク旅行時間を推計する正規化リンク旅行時間推計処理部１２７，符号１２７の処理部で算出された正規化リンク旅行時間を当該道路のリンク長に応じたリンク旅行時間に変換する正規化リンク旅行時間−リンク旅行時間変換処理部１２８から構成される。また、図１中の符号１３は、最終的に得られたリンク旅行時間の推計値である。

なお、前記旅行時間推計装置における各部は、予め備えられた制御部（例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ））によって制御されてもよい。旅行時間推計装置で使用されるデータや情報（例えば、係数や数値）は、予め備えられた記憶部（例えば、メモリやハードディスク装置）に記憶され管理されて良い。

第１実施形態における旅行時間推計装置が行う旅行時間推計方法の処理手順を図２に基づいて説明する。なお、以下の説明で、図１の符号と同じものの説明は省略する。

図２中の符号１１１はリンク旅行時間提供リンクの過去の旅行時間情報と渋滞情報、符号２２１は符号１１１の渋滞情報からリンク渋滞度を算出する第１リンク渋滞度算出処理（符号１２１の処理部が行う処理）、符号２２２は符号１１１の旅行時間情報から正規化リンク旅行時間を算出する正規化リンク旅行時間算出処理（符号１２２の処理部が行う処理）である。ここで、図２中では、最初に符号２２１の処理を実行し、次に符号２２２の処理を実行しているが、これらの処理の実行順序は逆でも構わない。

符号１１５は、符号２２１と２２２の処理結果として作成されるリンク旅行時間提供リンクのリンク渋滞度と正規化リンク旅行時間の対応データである。

符号２２３は、符号１１５を処理してリンク渋滞度を正規化リンク旅行時間に変換する式の係数を算出する第１リンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換式係数算出処理（符号１２３の処理部が行う処理）であって、符号１１６は、その結果得られたリンク旅行時間提供リンクのリンク渋滞度から正規化リンク旅行時間への変換関数の係数である。

符号２２４は、符号１１２（リンク旅行時間提供リンクの道路属性データ）と符号１１６のデータを回帰分析して、変換関数の係数を目的変量、道路属性情報を説明変量とする回帰式１１７を算出する重回帰分析及び数量化理論Ｉ類混合モデル回帰分析処理（符号１２４の処理部が行う処理）である。

符号２２５は、回帰式１１７にリンク旅行時間推計対象リンクの道路属性情報１１３を適用して、リンク旅行時間推計対象リンクのリンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換式の係数１１８を算出する第２リンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換式係数算出処理（符号１２５の処理部が行う処理）である。

符号２２６は符号１１４の情報（リンク旅行時間推計対象リンクの渋滞情報）からリンク旅行時間推計対象リンクの渋滞度情報１１９を算出する第２リンク渋滞度算出処理（符号１２６の処理部が行う処理）である。

符号２２７は、符号１１８及び１１９の情報からリンク旅行時間推計対象リンクの正規化リンク旅行時間推計値１２０を算出する正規化リンク旅行時間推計処理（符号１２７の処理部が行う処理）である。

符号２２８は、符号１２０のデータからリンク旅行時間推計対象リンクのリンク旅行時間推計値１３を算出する正規化リンク旅行時間−リンク旅行時間変換処理（符号１２８の処理部が行う処理）である。

なお、図２の処理手順は、全ての処理を一つの計算機上で行ってもよいし、一つ以上複数の処理をまとめて別々の計算機で実行するように構成し、その間のデータの授受は通信回線や可搬型記録媒体で受け渡すようにしてもよい。

さらに、旅行時間推計方法の処理手順を詳細に説明する。

リンク旅行時間提供リンクの過去のデータ（即ち、図１，図２中の符号１１１のデータ）は、例えば過去１年分や過去６ヶ月分など、任意に指定した期間蓄積された交通情報である。以下では、リンク旅行時間提供リンク１９８２本について、５分間隔で提供されるＶＩＣＳ（登録商標）データを過去１年間蓄積したデータを例とする。

第１リンク渋滞度算出処理２２１は、図２中のデータ１１１における各道路リンクの渋滞情報を、リンク全体の渋滞度合いであるリンク渋滞度に変換する処理である。以下では、ＶＩＣＳ（登録商標）データからリンク渋滞度を計算する方法を図３に基づいて説明する。

ＶＩＣＳ（登録商標）データの渋滞情報（特許文献２参照）は、最終的には各道路リンクについて、リンクをさらに細かく分割したサブリンクの先頭座標（例えば、リンク終端からの距離を１０ｍ（メートル）刻みで示される座標）と、各渋滞箇所の渋滞度（０：不明，１：渋滞なし，２：混雑，３：渋滞）によって表される。

図３の符号３０１はリンク始点、符号３０２はリンク終点である。図３のリンクは５つのサブリンクに分割されており、各サブリンクの渋滞度はリンク始点側から、１，１，２，３，１となっている。また、各サブリンクの先頭座標は１０，８，６，３，１である。なお、リンク渋滞度は以下の式（特許文献２参照）によって算出するものとする。

上記の式によって、図３におけるリンク渋滞度は、以下の式で計算される。

上記のように、全道路リンク区間が渋滞なしの場合は渋滞度０、全道路リンク区間が渋滞の場合は渋滞度１００となる。以降、渋滞度は小数点以下を四捨五入して０から１００までの整数として扱うものとする。

図２中の正規化リンク旅行時間算出処理２２２は、リンク旅行時間提供リンクについて、過去のリンク旅行時間Ｔ^(l1)と道路リンク長Ｌ^(l1)から、単位長さ当りの正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)を以下の式によって算出する。

ここで、図２中の符号２２１および２２２の処理によって作成されたリンク旅行時間提供リンクｌ１のリンク渋滞度と正規化リンク旅行時間情報の対応データ（図２の符号１１５のデータ）のイメージを図４に基づいて説明する。先に、リンク旅行時間提供リンク１９８２本について、５分間隔で提供されるＶＩＣＳデータを過去１年間蓄積したデータ（図２の符号１１１）の例としているため、リンク渋滞度と正規化リンク旅行時間がセットとなった標本が１９８２本のリンクそれぞれについて１０５１２０個（５分間隔（１日２８８標本）×１年（３６５日）＝１０５１２０）存在する。図４中の道路リンクは、例えば、１番目の道路リンクＲＬ１１，２番目の道路リンクＲＬ１２，１９８１番目の道路リンクＲＬ１３，１９８２番目の道路リンクＲＬ１４である。

このリンク渋滞度と正規化リンク旅行時間がセットになった標本の代表例を図５に基づいて説明する。図５は、縦軸を正規化リンク旅行時間、横軸をリンク渋滞度としたグラフにプロットした散布図である。

図５の中の個々の黒丸「●」が、一つの標本点（渋滞度とその時の正規化リンク旅行時間の組）を示す。符号５１０は渋滞度０の標本の集合、符号５２０は渋滞度が１以上９９以下の標本の集合、符号５３０は渋滞度が１００の標本の集合、符号５００は渋滞度が０から１００までの全標本の集合をそれぞれ示す。

点線５２１と白い四角「□」の符号５２２，５２３は、渋滞度が０より大きく１００より小さい標本の集合５２０について最小２乗法により求めた回帰直線とその渋滞度０および渋滞度１００の切片を示す。一点鎖線５０１と白丸「○」の符号５０２，５０３は、渋滞度が０から１００までの全標本集合５００について最小２乗法により求めた回帰直線とその渋滞度０および渋滞度１００の切片を示す。

また、白三角「△」５１１と白逆三角「▽」５３１は、渋滞度０の標本５０２の正規化リンク旅行時間の平均値もしくは最頻値もしくは中央値、渋滞度１００の標本５０３の正規化リンク旅行時間の平均値もしくは最頻値もしくは中央値をそれぞれ示す点である。

なお、図５は、一つの道路リンクの例であるが、リンク旅行時間提供リンクでは、概ねリンク渋滞度と正規化リンク旅行時間は全体として右肩上がりの線形を示すことが分かっている。

また、渋滞度がゼロより大きく１００より小さい標本事例に限っても、概ね渋滞度の大きさに応じて正規化リンク旅行時間が線形に増加することが分かっている。

しかし、一般に渋滞度が０（ゼロ）の場合は交通渋滞状況が、道路リンク上の移動に要する旅行時間に影響を与えることは無いので、同じ渋滞度０（ゼロ）の状況でも観測される旅行時間が長いケースも短いケースもあり、その分布は広がる傾向にある。

また、渋滞度が１００の場合は、道路リンク全体の交通状況が「渋滞」している（即ち、車両の移動速度が「渋滞」を規定する速度以下（例えば、一般道では時速２０ｋｍ／ｈ以下））ことになっているわけであるが、同じ「渋滞」のケースでも時速が１０ｋｍ／ｈの場合もあるし、時速２ｋｍ／ｈの場合もあるように、旅行時間に換算すると大きな範囲に値が分布する傾向にある。

そして、渋滞度０（ゼロ）の場合も渋滞度１００の場合も、そのケースにおける旅行時間の分布の中心は、「１≦渋滞度≦９９」の事例、もしくは「０≦渋滞度≦１００」の事例から求まる回帰直線の渋滞度０切片あるいは渋滞度１００切片の値とは必ずしも同程度の値になるとは限らない。

そこで、第１実施形態では、図２中の第１リンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換式係数算出処理２２３において、リンク旅行時間提供リンクの過去の正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)とリンク渋滞度Ｊ^(l1)との関係を用いて、リンク渋滞度Ｊ^(l1)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)を算出するための変換式を、リンク渋滞度がＪ^(l1)が０（ゼロ）の場合と、リンク渋滞度Ｊ^(l1)が１００の場合と、リンク渋滞度Ｊ^(l1)が１以上９９以下の場合の３つについて、個別にＪ^(l1)の３つの一次式として以下の式のように定義する。

そして、過去のリンク旅行時間提供リンクのリンク渋滞度Ｊ^(l1)と正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)との関係を用いて、リンク渋滞度Ｊ^(l1)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)を算出するための変換式の係数を求める過程における各変換係数を次のように設定し構成するようにする。

変換係数₀Ｃ₀ ^(l1)は、当該道路リンクの過去のリンク渋滞度Ｊ^(l1)と正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)とからなるデータの内、リンク渋滞度Ｊ^(l1)が０であるデータの正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)の平均値もしくは最頻値もしくは中央値を設定するか、もしくは全てのリンク渋滞度（０〜１００）のデータについて最小２乗法を用いて得られる回帰直線の渋滞度０の値を設定する。

変換係数₁₀₀Ｃ₀ ^(l1)は、当該道路リンクの過去のリンク渋滞度Ｊ^(l1)と正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)とからなるデータの内、リンク渋滞度Ｊ^(l1)が１００であるデータの正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)の平均値もしくは最頻値もしくは中央値を設定するか、もしくは全てのリンク渋滞度（０〜１００）のデータについて最小２乗法を用いて得られる回帰直線の渋滞度１００の値を設定する。

変換係数₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)は、当該道路リンクの過去のリンク渋滞度Ｊ^(l1)と正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)とからなるデータの内、リンク渋滞度が「１≦Ｊ^(l1)≦９９」であるデータについて最小２乗法を用いて得られる回帰直線の渋滞度０の値を₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)とし、当該回帰直線の傾きを₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)として設定するか、もしくはリンク渋滞度が「０≦Ｊ^(l1)≦１００」であるデータについて最小２乗法を用いて得られる回帰直線の渋滞度０の値を₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)とし、当該回帰直線の傾きを₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)として設定するか、もしくは前記変換係数₀Ｃ₀ ^(l1)、₁₀₀Ｃ₀ ^(l1)で定まる渋滞度０および渋滞度１００の２点を結ぶ直線の渋滞度０の値を₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)とし、傾きを₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)として設定する。

なお、各係数に具体的に何の値を設定するかは、全てのリンク旅行時間提供リンクについて、係数ごとに同種の前記統計値を設定するようにしても良いし、道路リンクごとに、各係数に前記複数の統計値を設定して得られる４つの係数の組を算出し、この４つの係数の組で決まる回帰関数について、当該道路リンクのリンク渋滞度−正規化リンク旅行時間標本に対する相関係数あるいは決定係数を求めて、これらの評価値の値が最も大きい係数の組を、当該道路リンクの最終的な変換式の係数とするように構成しても良い。

以上のように、図２において、リンク旅行時間提供リンクｌ１のリンク渋滞度から正規化リンク旅行時への変換式の係数１６１は、処理２２３によって各リンクについて算出された、リンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換関数の係数₀Ｃ₀ ^(l1)，₁₀₀Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)である。第１実施形態ではリンク旅行時間提供リンクの数を１９８２本としていることから、₀Ｃ₀ ^(l1)、₁₀₀Ｃ₀ ^(l1)、₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)、₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)のセットがｌ１＝１〜１９８２までの１９８２個在ることになる。

なお、図２におけるリンク旅行時間提供リンクｌ１の道路属性データ１１２は、リンク旅行時間提供リンクについて、例えば、（財）道路交通情報通信システムセンター（以下、ＶＩＣＳ（登録商標）センターと呼称）が提供するＶＩＣＳ（登録商標）リンクデータベースや（財）日本デジタル道路地図協会が提供する全国デジタル道路地図データベース（以下、ＤＲＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｒｏａｄ Ｍａｐ）リンクデータと呼称）などのデータベースを用いて抽出された各道路リンクの道路属性情報である。

第１実施形態では、各道路リンクのリンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換関数と、当該道路リンクの道路構造等の道路を特徴付ける属性情報との間に密接な関連が存在すると仮定する。これは道路リンクの属性情報が当該道路のリンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換関数のパラメータの決定に深く関わっていることを意味する。

また、第１実施形態で想定しているリンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換関数の係数₀Ｃ^(l1)，₁₀₀Ｃ^(l1)，₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)は比尺度の変数であるのに対し、道路を特徴付ける道路属性情報には、比尺度の変数で表現される属性情報（１２時間交通量、ピーク時旅行速度など）だけでなく、名義尺度の変数で表現される属性情報（国道もしくは県道といった道路種別、あるいは本線，連結路，側道といったリンク種別など）も含まれる。

そこで、第１実施形態では、比尺度の変数を目的変数、比尺度の変数を説明変数とした重回帰分析の手法と、比尺度の変数を目的変数、名義尺度の変数を説明変数とする数量化理論Ｉ類の手法を合わせた混合モデルにより、変換関数の係数を目的変数、道路の属性情報を説明変数とする回帰分析を行い、これにより得られる回帰式によって、道路リンクの属性情報と当該道路のリンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換関数の係数を関連付ける。

なお、道路属性情報には、（財）日本デジタル道路地図協会が提供している「全国デジタル道路地図データベース標準」やＶＩＣＳ（登録商標）センターが提供する「ＶＩＣＳリンク仕様書」等で規定されている道路属性情報や、５年毎に全国の主要な道路を対象に実施される「道路交通センサス」の調査データなどを適用できる。

第１実施形態では、１つのＶＩＣＳリンクに対応する一つまたは複数のＤＲＭリンクに付与されたＤＲＭリンク属性情報を使用する。また、ＤＲＭリンク属性情報の中から、比尺度の説明変数情報として１２時間交通量，旅行速度ピーク時を、名義尺度の説明変数情報として道路種別コード，リンク種別コード，規制速度コードを選択し、以下の５種類の道路リンク属性情報Ｐ₁，Ｐ₂，Ｑ₁，Ｑ₂，Ｑ₃を用いることとする。

Ｐ₁：１２時間交通量（単位：百台／７時〜１９時）
ＶＩＣＳ（登録商標）リンクを構成するＤＲＭリンクの１２時間交通量のうち、その延長距離が最も長いＤＲＭリンクの１２時間交通量。

Ｐ₂：旅行速度ピーク時（単位：０．１ｋｍ／ｈ）
ＶＩＣＳ（登録商標）リンクを構成するＤＲＭリンクの１２時間交通量のうち、その延長距離が最も長いＤＲＭリンクの旅行速度ピーク時。

Ｑ₁：道路種別コード
ＶＩＣＳ（登録商標）リンクを構成するＤＲＭリンクの１２時間交通量のうち、その延長距離が最も長いＤＲＭリンクの道路種別コード（１＝高速自動車国道、２＝都市高速道路、３＝一般国道、４＝主要地方道（都市府県道）、５＝主要地方道（指定市道）、６＝一般都道府県道、７＝指定市の一般道、８＝未定義、９＝その他の道路）。

Ｑ₂：リンク種別コード
ＶＩＣＳ（登録商標）リンクを構成するＤＲＭリンクの１２時間交通量のうち、その延長距離が最も長いＤＲＭリンクのリンク種別コード（１＝本線リンク（上下線非分離）、２＝本線リンク（上下線分離）、３＝連結リンク（本線の渡り線）、４＝交差点内リンク、５＝連結路リンク（ランプ）、６＝本線と同一路線の側道リンク、７＝ＳＡ等側線リンク、８＝自転車道リンク、９＝本線側道接続リンク）。

Ｑ₃：規制速度コード
ＶＩＣＳ（登録商標）リンクを構成するＤＲＭリンクの１２時間交通量のうち、その延長距離が最も長いＤＲＭリンクの規制速度コード（１＝３０ｋｍ／ｈ未満、２＝４０ｋｍ／ｈ、３＝５０ｋｍ／ｈ、４＝６０ｋｍ／ｈ、５＝７０ｋｍ／ｈ、６＝８０ｋｍ／ｈ、７＝１００ｋｍ／ｈ）。

上記の道路リンク属性情報Ｐ₁〜Ｑ₃はいずれも整数として数値化されているが、名義尺度である説明変数Ｑ₁、Ｑ₂、Ｑ₃については、数量化理論Ｉ類の考えに従って次のようなダミー変数Ｑ₁₁〜Ｑ₃₃を図１０の表Ｔ１，図１１の表Ｔ２，図１２の表Ｔ３に示す様に定義して用いる。

但し、ここで対象とする道路リンク１９８２本は一般道（高速道路ではない）として、Ｑ₁の出現値は（３，４，５，６，９）の５つのいずれか、Ｑ₂の出現値は（１，２，３）の３つのいずれか、Ｑ₃の出現値は（２，３，４）の３つのいずれか、をとるものとする。

図２における重回帰分析及び数量化理論Ｉ類混合モデル回帰分析処理２２４は、リンク旅行時間提供リンクｌ１のリンク渋滞度から正規化リンク旅行時への変換関数の係数１１５を目的変数、リンク旅行時間提供リンクｌ１の道路属性データ１１２を説明変数として、重回帰分析と数量化理論Ｉ類の混合モデルによる回帰分析を行い、各変換関数の係数を道路属性から算出する回帰式１１７（即ち、以下の式）を求める処理である。

第１実施形態では先に説明してきたように、目的変数は以下の３つの１次の変換関数の４つのパラメータ₀Ｃ₀ ^(l1)、₁₀₀Ｃ₀ ^(l1)、₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)、₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)であり、説明変数は５つの道路属性データを一部ダミー変数化した１３個の道路属性データＰ₁、Ｐ₂、Ｑ₁₁〜Ｑ₃₃である。

また、リンク旅行時間提供リンクは１９８２本あるため、各変数の標本数も１９８２個ある。これらのデータは図１３の表Ｔ４，図１４の表Ｔ５，図１５の表Ｔ６，図１６の表Ｔ７に示すようにまとめることが出来る。

これらのデータを、重回帰分析と数量化理論Ｉ類の混合モデルによる回帰分析（非特許文献２参照）を行い、₀Ｃ₀ ^(l1)，₁₀₀Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)をそれぞれ説明変量Ｐ₁，Ｐ₂，Ｑ₁₁〜Ｑ₃₃で表すことが出来る回帰式を求める。なお、重回帰分析と数量化理論Ｉ類の混合モデルによる回帰分析の方法は非特許文献２に詳細に説明されている。

第１実施形態では、回帰分析で用いる説明変数の数と組合せのバリエーション（以下、多変量回帰モデルと呼称）を様々に考えて回帰分析を行い、その中で最も当てはまりの良い多変量回帰モデルを採用して回帰式を決定する方法を説明する。

各道路リンクのリンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換関数は、当該道路リンクの道路構造等の道路属性によって決定づけられると仮定したが、実際に説明変数Ｐ₁，Ｐ₂，Ｑ₁，Ｑ₂，Ｑ₃のうち、どの道路属性情報が有効であるかは不明である。従って、説明変数Ｐ₁，Ｐ₂，Ｑ₁，Ｑ₂，Ｑ₃の数と組合せのバリエーションを網羅的に変化させて回帰分析を行い、₀Ｃ₀ ^(l1)、₁₀₀Ｃ₀ ^(l1)、₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)、₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)のそれぞれについて最も当てはまりの良い多変量回帰モデルを採用することとする。

本実施の形態では説明変数の数の最大値は実質５個であり、従って多変量回帰モデルのバリエーション数は５９通り存在する。この５９通りの多変量回帰モデルの中から、最も当てはまりの良い多変量回帰モデルを選択する方法には、決定係数を用いる方法、自由度調整済み決定係数を用いる方法など様々な方法が存在するが、本実施の形態では赤池情報量基準（以下、ＡＩＣ（Ａｋａｉｋｅ’ｓ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｒｉｔｅｒｉａ）と呼称）を用いて選択する方法を説明する。ＡＩＣは以下の式によって計算される。

これはモデルの当てはまりの良さを評価する値である。なお、Ｎは標本数（第１実施形態では１９８２）、ＳＥは回帰式によって計算される₀Ｃ₀ ^(l1)，₁₀₀Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)（以下、₀Ｃ₀，₁₀₀Ｃ₀，₁₉₉Ｃ₀，₁₉₉Ｃ₁と表現する）と実際の₀Ｃ₀ ^(l1)，₁₀₀Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)との差の平方和、ｐは説明変数の数である。

ＡＩＣの値が小さいほうが多変量回帰モデルの当てはまりがよいと評価されるため、₀Ｃ，₁₀₀Ｃ，₁₉₉Ｃ₀，₁₉₉Ｃ₁のそれぞれについて最小のＡＩＣ値をとる多変量回帰モデルを採用し、該多変量回帰モデル基づく回帰式を採用する。第１実施形態では₀Ｃ₀，₁₀₀Ｃ₀，₁₉₉Ｃ₀，₁₉₉Ｃ₁のそれぞれについて、図１７の表Ｔ８，図１８の表Ｔ９，図１９の表Ｔ１０，図２０の表Ｔ１１に示す多変量回帰モデルを採用することとする。

図２における変換関数の係数を目的変数とし道路属性情報を説明変数とする回帰式１１７は、重回帰分析と数量化理論Ｉ類混合モデルによる回帰分析処理２２４の処理過程で、以下のリンク渋滞度から正規化リンク旅行時への変換関数が得られる。

そして、上記変換関数の係数₀Ｃ、₁₀₀Ｃ、₁₉₉Ｃ₀、₁₉₉Ｃ₁を道路属性データＰｉ，Ｑｊ（ダミー変数化したＱ_jk）から求める以下の回帰式が得られる。

第１実施形態では、₀Ｃ、₁₀₀Ｃ、₁₉₉Ｃ₀、₁₉₉Ｃ₁それぞれについて回帰式が求まり、その回帰式に図１７の表Ｔ８，図１８の表Ｔ９，図１９の表Ｔ１０，図２０の表Ｔ１１を用いて次のように計算できる。

ここで、図２における正規化リンク旅行時間推計処理２２７では、先ず旅行時間推計対象リンクの道路属性情報１１３のデータＰ₁，Ｐ₂，Ｑ₁₁，Ｑ₁₂，Ｑ₁₃，Ｑ₁₄，Ｑ₁₅，Ｑ₃₁，Ｑ₃₂，Ｑ₃₃を、回帰式１１７に適用することによって、リンク毎に渋滞度から正規化リンク旅行時間への変換式の係数₀Ｃ、₁₀₀Ｃ、₁₉₉Ｃ₀、₁₉₉Ｃ₁（図２中の符号１１８）が求められる。

そして、リンク旅行時間推計対象リンクのリンク渋滞度１１９と、第２リンク渋滞度算出処理２２５にて算出した旅行時間推計対象リンクの渋滞度情報と、を前記変換式に代入することによって、旅行時間推計対象リンクの正規化リンク旅行時間推計値１２０を得る。続いて、求めた正規化リンク旅行時間に当該リンクのリンク長を乗じて（図２中の符号２２８の処理）、旅行時間推計対象道路リンクの推計値１３を得る。

以上説明したように、図１及び図２に基づいて説明した道路リンク旅行時間推計装置および道路リンク旅行時間推計方法によれば、リンク旅行時間提供リンクの旅行時間情報と渋滞情報および道路リンクの属性情報との関係を用いて、旅行時間未提供リンクのリンク旅行時間を、当該道路リンクの渋滞情報と道路属性情報から推計できる。

また、第１実施形態によれば、図１及び図２におけるリンク旅行時間推計対象リンクの渋滞情報１１４に、当該道路の現在の旅行時間を入力すれば、当該道路リンクの現在のリンク旅行時間の推計値を得ることができる。同様に符号１１４の情報に、リンク旅行時間推計対象リンクの過去または現在の渋滞情報から予測された将来の予測渋滞情報を入力すれば、当該リンクの将来の予測リンク旅行時間を得ることが可能となる。

なお、道路リンクの過去および現在の渋滞情報から将来の渋滞状況を予測する方法（例えば、非特許文献３，４参照）としては、事例ベース推論を利用した予測方法や決定木を利用した予測手法を用いることができる。

また同様に、図１，図２の符号１３の推計値にリンク旅行時間推計対象リンクの過去の渋滞情報を入力することによって、当該道路リンクの過去のリンク旅行時間推計値を得ることができる。この当該道路リンクの過去のリンク旅行時間推計値によって、当該リンクの過去のリンク旅行時間と逐次得られる現在のリンク旅行時間の推計値を利用し、当該リンクの将来の予測リンク旅行時間を得ることが可能となる。

なお、道路リンクの過去および現在の旅行時間情報から将来の旅行時間情報を予測する方法（例えば、特許文献３参照）は、より具体的には、現在のリンク旅行時間を将来のリンク旅行時間とする接続予測方法や、過去のリンク旅行時間の曜日や時間帯別ごとの平均値や最頻値に基づき予測する手法、あるいはこれら複数の予測方法を道路リンクごと、予測先時間ごとに一定期間評価し、もっとも予測精度の高い予測手法による予測値を、当該道路リンクの予測先時間ごとの予測値とする手法などを用いることができる。

［第２実施形態］
第２実施形態における旅行時間推計装置を図６及び図７に基づいて説明する。前記第１実施形態では、リンク旅行時間をそのリンク長で正規化した正規化リンク旅行時間情報を用いた旅行時間推計方法および装置を説明したが、第２実施形態では正規化リンク旅行時間の逆数であるリンク旅行速度情報を用いた旅行時間推計方法および装置の実施形態を示す。

図６中の符号６１は、処理対象とする道路リンクの交通状況および属性に関する情報であって、リンク旅行時間提供リンクの過去のリンク旅行時間情報（以下、旅行時間情報ともいう）とリンク渋滞情報（以下、渋滞情報ともいう）６１１、リンク旅行時間提供リンクの道路属性情報６１２、リンク旅行時間推計対象リンクの道路属性情報６１３、リンク旅行時間推計対象リンクの渋滞情報６１４を収集もしくは蓄積する道路交通情報収集蓄積装置である。

図６の符号６２は、具体的なリンク旅行時間の推計処理を行う演算処理部であって、リンク旅行時間提供リンクの過去の渋滞情報から当該道理リンクのリンク渋滞度の算出処理を行う第１リンク渋滞度算出処理部６２１，リンク旅行時間提供リンクの過去の旅行時間情報をリンク旅行速度に変換するリンク旅行速度算出処理部６２２，符号６２１および６２２の処理部で算出された渋滞度とリンク旅行速度の関係から、当該道路リンクのリンク渋滞度−リンク旅行速度変換式の変換係数を算出する第１リンク渋滞度−リンク旅行速度変換式係数算出処理部６２３，符号６２３の処理部で算出された前記変換係数と符号６１２の道路属性情報との関連を、重回帰分析と数量化理論Ｉ類の混合モデルにより回帰分析し、前記係数を目的変量とし前記道路属性情報を説明変量とする回帰式を算出する、変換式係数と道路属性情報の重回帰分析及び数量化理論Ｉ類混合モデル回帰分析処理部６２４，符号６２４の処理部で得られた変換式係数を目的変数とする回帰式に、符号６１３の情報にあるリンク旅行時間推計対象リンクの道路属性情報を適用して、当該道路リンクのリンク渋滞度−リンク旅行速度変換式係数を算出する第２リンク渋滞度−リンク旅行速度変換式係数算出処理部６２５，リンク旅行時間推計対象リンクのリンク渋滞度を算出する第２リンク渋滞度算出処理部６２６，符号６２５の処理部で算出された変換式係数と符号６２６の処理部で算出されたリンク渋滞度とから、リンク旅行時間推計対象リンクのリンク旅行速度を推計するリンク旅行速度推計処理部６２７，符号６２７の処理部で算出されたリンク旅行速度で当該道路リンクのリンク長を割って（除算して）リンク旅行時間に変換するリンク旅行速度−リンク旅行時間変換処理部６２８から構成される。なお、図６中の符号６３は最終的に得られたリンク旅行時間の推計値である。

なお、前記旅行時間推計装置における各部は、予め備えられた制御部（例えば、ＣＰＵ）によって制御されてもよい。旅行時間推計装置で使用されるデータや情報（例えば、係数や数値）は、予め備えられた記憶部（例えば、メモリやハードディスク装置）に記憶され管理されて良い。

第２実施形態における旅行時間推計装置が行う旅行時間推計方法の処理手順を図７に基づいて説明する。なお、以下の説明で、図６の符号と同じものの説明は省略する。

図７中の符号７２１処理は、符号６１１の渋滞情報からリンク渋滞度を算出する第１リンク渋滞度算出処理（符号６２１の処理部が行う処理）、符号７２２の処理は、符号６１１の旅行時間情報からリンク旅行速度を算出するリンク旅行速度算出処理（符号６２２の処理部が行う処理）である。なお、図７では最初に符号７２１の処理を実行し、次に７２２の処理を実行しているが、これらの処理の実行順序は逆でも構わない。

符号６１５は、符号７２１と７２２の処理の結果作成されるリンク旅行時間提供リンクのリンク渋滞度とリンク旅行速度の対応データである。

符号７２３は、符号６１５を処理してリンク渋滞度をリンク旅行速度に変換する式の係数を算出する第１リンク渋滞度−リンク旅行速度変換式係数算出処理（符号６２３の処理部が行う処理）であって、符号６１６はその結果得られたリンク旅行時間提供リンクのリンク渋滞度からリンク旅行速度への変換関数の係数である。

符号７２４は、リンク旅行時間提供リンクの道路属性データ６１２と符号６１６のデータを回帰分析して、変換関数の係数を目的変量、道路属性情報を説明変量とする回帰式６１７を算出する重回帰分析及び数量化理論Ｉ類混合モデル回帰分析処理（符号６２４の処理部が行う処理）である。

符号７２５は、符号６１７にリンク旅行時間推計対象リンクの道路属性情報６１３を適用して、リンク旅行時間推計対象リンクのリンク渋滞度−リンク旅行速度変換式の係数６１８を算出する第２リンク渋滞度−リンク旅行速度変換式係数算出処理（符号６２５の処理部が行う処理）である。

符号７２６は、リンク旅行時間推計対象リンクの渋滞情報６１４からリンク旅行時間推計対象リンクの渋滞度情報６１９を算出する第２リンク渋滞度算出処理（符号６２６の処理部が行う処理）である。

符号７２７は、符号６１８の係数、符号６１９の情報から、リンク旅行時間推計対象リンクのリンク旅行速度推計値６２０を算出するリンク旅行速度推計処理（符号６２７の処理部が行う処理）である。

符号７２８は、符号６２０のデータからリンク旅行時間推計対象リンクのリンク旅行時間推計値６３を算出するリンク旅行速度−リンク旅行時間変換処理（符号６２８の処理部が行う処理）である。

なお、図７の処理手順は、全ての処理を一つの計算機上で行ってもよいし、一つ以上複数の処理をまとめて別々の計算機で実行するように構成し、その間のデータの授受は通信回線や可搬型記録媒体で受け渡すようにしてもよい。

ここで、図７の符号７２１および符号７２２の処理によって作成されたリンク旅行時間提供リンクｌ１のリンク渋滞度とリンク旅行速度情報の対応データ（図７の符号６１５のデータ）のイメージを図８に基づいて説明する。第２実施形態においても第１実施形態と同様に、リンク旅行時間提供リンク１９８２本について、５分間隔で提供されるＶＩＣＳデータを過去１年間蓄積したデータ（図７の符号６１１）を例とすると、リンク渋滞度とリンク旅行速度がセットとなった標本が１９８２本のリンクそれぞれについて１０５１２０個（５分間隔（１日２８８標本）×１年（３６５日）＝１０５１２０）存在する。図８中の道路リンクは、例えば、１番目の道路リンクＲＬ２１，２番目の道路リンクＲＬ２２，１９８１番目の道路リンクＲＬ２３，１９８２番目の道路リンクＲＬ２４である。

このリンク渋滞度とリンク旅行速度をセットにした標本の代表例を図９に基づいて説明する。図９は、縦軸をリンク旅行速度、横軸をリンク渋滞度としたグラフにプロットした散布図である。

図９の中の個々の黒丸「●」が一つの標本点（渋滞度とその時のリンク旅行速度の組）を示す。楕円９１０は渋滞度０の標本の集合、楕円９２０は渋滞度が０より大きく１００より小さい標本の集合、楕円９３０は渋滞度が１００の標本の集合、そして楕円９００は渋滞度が０から１００までの全標本の集合を各々示す。

また、符号９３１，符号９３２，符号９３３は渋滞度０の標本集合のそれぞれ平均値，最頻値，中央値、符号９４１，符号９４２，符号９４３は渋滞度１００の標本集合のそれぞれ平均値，最頻値，中央値を示す点である。

さらに、点線９０１は、渋滞度０の標本集合の代表点（平均値もしくは最頻値もしくは中央値）と渋滞度１００の標本集合の代表点（平均値もしくは最頻値もしくは中央値）を通り、渋滞度が０より大きく１００より小さい標本集合９２０との二乗誤差が最小となるように定めた双曲線である。

図９は一つの道路リンクの例であるが、リンク旅行時間提供リンクにおいては、概ねリンク渋滞度とリンク旅行速度は全体として左肩上がりのほぼ双曲線に近い形を示すことが分かっている。

また、図５と同様に、渋滞度０の標本集合および渋滞度１００の標本集合は、それぞれ渋滞度０および渋滞度１００の直線上に広がる傾向にある。

そこで、第２実施形態では、図７の第１リンク渋滞度−リンク旅行速度変換式係数算出処理７２３の過程において、リンク渋滞度Ｊ^(l1)からリンク旅行速度Ｖ^(l1)を算出するための変換式を定める渋滞度の区間を、「渋滞度Ｊ^(l1)＝０」、「０＜渋滞度Ｊ^(l1)＜１００」、「渋滞度Ｊ^(l1)＝１００」の３つに分割し、各区間における変換式をＪ^(l1)の−１次式として、以下の式を採用する。

対応する変換式係数と道路属性情報の重回帰分析及び数量化Ｉ類混合モデル回帰分析処理過程における前記式の係数₀Ｃ₀ ^(l1)，₁₀₀Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₂ ^(l1)を目的変数とし、道路リンクｌ１の属性情報を説明変数とする回帰式は、以下の式を採用する。

同じく対応する第２リンク渋滞度−リンク旅行速度変換式係数算出処理過程において、リンク旅行時間推計の対象となる道路リンクｌ２の渋滞度Ｊ^(l2)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)を算出するための変換式は、以下の式を採用する。

さらに、式５２，式５３，式５４の係数₀Ｃ₀ ^(l1)，₁₀₀Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₂ ^(l1)を算出する第１リンク渋滞度−リンク旅行速度変換式係数算出処理過程において、各道路リンクｌ１の₀Ｃ₀ ^(l1)，₁₀₀Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₂ ^(l1)は、次のように構成する。

まず、ｌ１の蓄積された過去の渋滞情報と旅行時間情報から得られるリンク渋滞度Ｊ^(l1)とリンク旅行速度Ｖ^(l1)の組からなる標本データを、リンク渋滞度Ｊ^(l1)が０であるものと、リンク渋滞度Ｊ^(l1)が１００であるものと、それ以外のものの３つの標本データに分類する。

₀Ｃ₀ ^(l1)は、リンク渋滞度Ｊ^(l1)が０である標本データのリンク旅行速度Ｖ^(l1)の平均値もしくは最頻値もしくは中央値とする。

₁₀₀Ｃ₀ ^(l1)は、リンク渋滞度Ｊ^(l1)が１００である標本データのリンク旅行速度Ｖ^(l1)の平均値もしくは最頻値もしくは中央値とする。

₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)、₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)、₁₉₉Ｃ₂ ^(l1)は、リンク渋滞度Ｊ^(l1)が０である標本データのリンク旅行速度Ｖ^(l1)の平均値もしくは最頻値もしくは中央値を第１点とする。

リンク渋滞度Ｊ^(l1)が１００である標本データのリンク旅行速度Ｖ^(l1)の平均値もしくは最頻値もしくは中央値を第２点とする。

そして、第１点と第２点を通過し、リンク渋滞度が「０＜Ｊ^(l1)＜１００」である標本データとの２乗誤差が最小となる双曲線を定める₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₂ ^(l1)の値とする。

図７において、リンク旅行時間提供リンクｌ１のリンク渋滞度から正規化リンク旅行時への変換式の係数６１６は、処理７２３によって各リンクについて算出された、リンク渋滞度−リンク旅行速度変換関数の係数₀Ｃ₀ ^(l1)，₁₀₀Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₂ ^(l1)である。本実施形態では、リンク旅行時間提供リンクの数を１９８２本としていることから、₀Ｃ₀ ^(l1)、₁₀₀Ｃ₀ ^(l1)、₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)、₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)、₁₉₉Ｃ₂ ^(l1)のセットがｌ１＝１〜１９８２までの１９８２個在ることになる。

以降の手順は、第２実施形態においても第１実施形態と同じように、リンク旅行時間提供リンクのリンク渋滞度−リンク旅行速度変換関数の係数₀Ｃ₀ ^(l1)，₁₀₀Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)，₁₉₉Ｃ₂ ^(l1)（図７中の係数６１６）を目的変数とし、リンク旅行時間提供リンクの道路属性情報（図７中の情報６１２）を説明変数として、重回帰分析と数量化理論Ｉ類の混合モデルによる回帰分析（図７中の処理７２４）を行うことによって、回帰式（すなわち回帰式の係数：図７中の係数６１７）を算出する。

そして、得られた回帰式に、リンク旅行時間推計対象リンクの道路属性情報（図７中の情報６１３）を適用することによって、当該道路リンクのリンク渋滞度−リンク旅行速度変換式の係数（図７中の係数６１８）を算出し、これにリンク旅行時間推計対象リンクのリンク渋滞度（図７中の情報６１９）を適用することで（図７中の推計処理７２７）、当該道路リンクのリンク旅行速度の推計値（図７中の推計値６２０）を得る。続いて、得られたリンク旅行速度の推計値で当該道路リンクのリンク長を割ってリンク旅行時間が得られる。

以上説明したように、第２実施形態における道路リンク旅行時間推計装置（図６の装置）および道路リンク旅行時間推計方法（図７の方法）によれば、リンク旅行時間提供リンクの旅行時間情報と渋滞情報および道路リンクの属性情報との関係を用いて（リンク旅行速度情報を介して）、旅行時間未提供リンクのリンク旅行時間を、当該道路リンクの渋滞情報と道路属性情報から推計できる。

なお、第１及び第２実施形態の旅行時間推計装置における各手段の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、第１及び第２実施形態における旅行時間推計方法（手順）をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体（記憶媒体）、例えばＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標） Ｄｉｓｋ）や、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、メモリカード、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。

さらに、上述の旅行時間推計装置に関する方法もしくは旅行時間推計方法を記述したコンピュータプログラムを、その方法に必要とされる入出力データを格納したメモリや外部記憶部等にアクセスするように実装してもよい。

以上のように、第１及び第２実施形態によれば、カーナビゲーションシステムなど交通情報提供サービスに利用できる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は説明した実施形態に限定されるものでなく、各請求項に記載した範囲において各種の変形を行うことが可能である。

第１実施形態における旅行時間推計装置の構成図。 第１実施形態における旅行時間推計装置が行う旅行時間推計方法の処理手順。 渋滞度を計算する方法を説明する図。 リンク旅行時間提供リンクのリンク渋滞度と正規化リンク旅行時間情報の対応データのイメージ図。 リンク旅行時間提供リンクのリンク渋滞度と正規化リンク旅行時間情報の標本データの代表例を、縦軸を正規化リンク旅行時間、横軸をリンク渋滞度とした散布図。 第２実施形態における旅行時間推計装置の構成図。 第２実施形態における旅行時間推計装置が行う旅行時間推計方法の処理手順。 リンク旅行時間提供リンクのリンク渋滞度とリンク旅行速度情報の対応データのイメージ図。 リンク旅行時間提供リンクのリンク渋滞度とリンク旅行速度情報の標本データの代表例を、縦軸をリンク旅行速度、横軸をリンク渋滞度とした散布図。 名義尺度変数とダミー変数の関係表の例１を示す図。 名義尺度変数とダミー変数の関係表の例２を示す図。 名義尺度変数とダミー変数の関係表の例３を示す図。 係数₀Ｃ₀ ^(l1)の標本を示す図。 係数₁₀₀Ｃ₀ ^(l1)の標本を示す図。 係数₁₉₉Ｃ₀ ^(l1)の標本を示す図。 係数₁₉₉Ｃ₁ ^(l1)の標本を示す図。 係数₀Ｃ₀に関する多変量回帰モデルを示す図。 係数₁₀₀Ｃ₀に関する多変量回帰モデルを示す図。 係数₁₉₉Ｃ₀に関する多変量回帰モデルを示す図。 係数₁₉₉Ｃ₁に関する多変量回帰モデルを示す図。

符号の説明

１１…道路交通情報収集蓄積装置
１１１…リンク旅行時間提供リンクの過去の旅行時間情報と渋滞情報
１１２…リンク旅行時間提供リンクの道路属性情報
１１３…リンク旅行時間推計対象リンクの道路属性情報（データ）
１１４…リンク旅行時間推計対象リンクの渋滞情報
１１５…リンク旅行時間提供リンクのリンク渋滞度と正規化リンク旅行時間の対応データ
１１６…リンク旅行時間提供リンクのリンク渋滞度から正規化リンク旅行時間への変換関数の係数
１１７…変換関数の係数を目的変量、道路属性情報を説明変量とする回帰式
１１８…リンク旅行時間推計対象リンクのリンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換式の係数
１１９…リンク旅行時間推計対象リンクの渋滞度情報
１２０…リンク旅行時間推計対象リンクの正規化リンク旅行時間推計値
１２…リンク旅行時間の推計演算処理部
１２１…第１リンク渋滞度算出処理部
１２２…正規化リンク旅行時間に変換する正規化リンク旅行時間算出処理部
１２３…第１リンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換式係数算出処理部
１２４…変換式係数と道路属性情報の重回帰分析及び数量化理論Ｉ類混合モデル回帰分析処理部
１２５…第２リンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換式係数算出処理部
１２６…第２リンク渋滞度算出処理部
１２７…正規化リンク旅行時間推計処理部
１２８…正規化リンク旅行時間−リンク旅行時間変換処理部
１３…リンク旅行時間推計値
２２１〜２２８…旅行時間推計方法の処理手順を構成する処理
３０１…リンク始点
３０２…リンク終点
ＲＬ１１〜ＲＬ１４…道路リンク
５００…渋滞度が０から１００までの全標本の集合
５１０…渋滞度０の標本の集合
５２０…渋滞度が１以上９９以下の標本の集合
５３０…渋滞度が１００の標本の集合
５２１…渋滞度が０より大きく１００より小さい標本の集合について最小２乗法により求めた回帰直線
５２２，５２３…渋滞度０および渋滞度１００の切片
５０１…渋滞度が０から１００までの全標本集合ついて最小２乗法により求めた回帰直線
５０２，５０３…渋滞度０および渋滞度１００の切片
５１１…渋滞度０の標本の正規化リンク旅行時間の平均値もしくは最頻値もしくは中央値
５３１…渋滞度１００の標本の正規化リンク旅行時間の平均値もしくは最頻値もしくは中央値
６１…道路交通情報収集蓄積装置
６１１…リンク旅行時間提供リンクの過去の旅行時間情報と渋滞情報
６１２…リンク旅行時間提供リンクの道路属性情報
６１３…旅行時間推計対象リンクの道路属性情報
６１４…リンク旅行時間推計対象リンクの渋滞情報
６１５…リンク旅行時間提供リンクのリンク渋滞度とリンク旅行速度の対応データ
６１６…リンク旅行時間提供リンクのリンク渋滞度からリンク旅行速度への変換関数の係数
６１７…変換関数の係数を目的変量、道路属性情報を説明変量とする回帰式
６１８…リンク旅行時間推計対象リンクのリンク渋滞度−リンク旅行速度変換式の係数
６１９…リンク旅行時間推計対象リンクの渋滞度情報
６２０…リンク旅行時間推計対象リンクのリンク旅行速度推計値
６２…リンク旅行時間の推計演算処理部
６２１…第１リンク渋滞度算出処理部
６２２…リンク旅行速度算出処理部
６２３…第１リンク渋滞度−リンク旅行速度変換式係数算出処理部
６２４…変換式係数と道路属性情報の重回帰分析及び数量化理論Ｉ類混合モデル回帰分析処理部
６２５…第２リンク渋滞度−リンク旅行速度変換式係数算出処理部
６２６…第２リンク渋滞度算出処理部
６２７…リンク旅行速度推計処理部
６２８…リンク旅行速度−リンク旅行時間変換処理部
６３…リンク旅行時間推計値
７２１〜７２８…旅行時間推計方法の処理手順を構成する処理
ＲＬ２１〜ＲＬ２４…道路リンク
９１０…渋滞度０の標本の集合
９２０…渋滞度が０より大きく１００より小さい標本の集合
９３０…渋滞度が１００の標本の集合
９００…渋滞度が０から１００までの全標本の集合
９３１…渋滞度０の標本集合の平均値
９３２…渋滞度０の標本集合の最頻値
９３３…渋滞度０の標本集合の中央値
９４１…渋滞度１００の標本集合の平均値
９４２…渋滞度１００の標本集合の最頻値
９４３…渋滞度１００の標本集合の中央値
９０１…渋滞度０の標本集合の代表点と渋滞度１００の標本集合の代表点を通り、渋滞度が０より大きく１００より小さい標本集合との二乗誤差が最小となるように定めた双曲線
Ｔ１〜Ｔ３…名義尺度変数とダミー変数の関係表
Ｔ４〜Ｔ７…各変数の標本
Ｔ８〜Ｔ１１…多変量回帰モデル

Claims (12)

1. 処理対象とする道路リンクに応じた過去のリンク旅行時間情報とリンク渋滞情報，道路属性情報を収集もしくは蓄積する道路交通情報収集蓄積装置を備え、
   前記道路リンクを移動するために要する道路リンク旅行時間を当該道路リンクの渋滞情報から算出する装置に使用する旅行時間推計方法であって、
   前記道路交通情報収集蓄積装置から取得した過去のリンク渋滞情報から当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l1)を算出する過程と、
   前記処理対象とする道路リンクに応じた前記リンク旅行時間情報と道路リンク長に基づいて単位長さ当りの正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)を算出する過程と、
   前記処理対象とする道路リンクに応じた過去のリンク渋滞度Ｊ^(l1)と正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)との関係を用いて、リンク渋滞度から正規化リンク旅行時間を算出するための第１変換式の係数を、渋滞度の値域を「渋滞度＝最小値」，「最小値＜渋滞度＜最大値」，「渋滞度＝最大値」の３つの区間に分割し、それぞれが互いに独立なリンク渋滞度の一次式として算出する過程と、
   前記第１変換式の各係数を目的変数とし、前記道路交通情報収集蓄積装置から取得した道路リンクの道路属性情報の内、比尺度で表現される属性情報を説明変数とし、名義尺度で表現される属性情報もダミー変数化することによって説明変数とし、重回帰分析及び数量化理論Ｉ類分析の混合モデルによって回帰分析を行い、前記係数を前記道路属性情報の一部または全てから算出する回帰式を求める過程と、
   旅行時間推計対象となる道路リンクに応じた過去の渋滞情報を前記道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その取得した過去の渋滞情報に基づいて当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)を算出する過程と、
   旅行時間推計対象となる道路リンクの道路属性情報を前記道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その取得した道路属性情報の一部または全てを前記回帰式に適用して、当該旅行時間推計対象となる道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)を算出するための第２変換式の係数を算出する過程と、
   前記算出された係数を前記第２変換式に適用し、推計時刻におけるリンク渋滞度を当該変換式に代入して、旅行時間推計対象となる道路リンクの正規化リンク旅行時間の推定値を算出する過程と、
   前記旅行時間推計対象となる道路リンクに対して推計された正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)に、当該道路のリンク長を乗ずることによって、当該道路リンクの旅行時間の推定値を算出する過程と、
   を有すること特徴とする旅行時間推計方法。
2. 処理対象とする道路リンクの交通状況および属性に関する情報であり、リンク旅行時間提供リンクの過去のリンク旅行時間情報とリンク渋滞情報，リンク旅行時間提供リンクの道路属性情報，リンク旅行時間推計対象リンクの道路属性情報，リンク旅行時間推計対象リンクの渋滞情報を収集もしくは蓄積する道路交通情報収集蓄積装置を備え、
   前記道路リンクを移動するために要する道路リンク旅行時間を当該道路リンクの渋滞情報から算出する装置に使用する旅行時間推計方法であって、
   道路リンクｌ１に対応した前記過去のリンク旅行時間情報とリンク渋滞情報を道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その過去のリンク渋滞情報から当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l1)を算出する第１リンク渋滞度算出処理過程と、
   前記道路リンク長Ｌ^(l1)と前記過去のリンク旅行時間Ｔ^(l1)とから、単位長さ当りの正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)を算出する正規化リンク旅行時間算出処理過程と、
   前記算出された過去の正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)とリンク渋滞度Ｊ^(l1)との関係を用いて、リンク渋滞度Ｊ^(l1)の最小値から最大値までの区間を、「渋滞度Ｊ ^(l1) ＝最小値」、「最小値＜渋滞度Ｊ ^(l1) ＜最大値」、「渋滞度Ｊ ^(l1) ＝最大値」の３つに分割し、分割された各渋滞度の区間ごとに、リンク渋滞度Ｊ^(l1)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)を算出するための変換式を、以下のＪ^(l1)の一次式の式とし、
   

   

   上記式の係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) 、 _max Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) _、midle Ｃ ₁ ^(l1) を算出する第１リンク渋滞度―正規化リンク旅行時間変換式係数算出過程と、
   前記式８、式９、式１０の係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) 、 _max Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) _、midle Ｃ ₁ ^(l1) を目的変数とし、該当する前記リンク旅行時間提供リンクの道路属性情報を前記道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その取得した道路属性情報の内、比尺度で表現される属性情報Ｐｉ^(l1)と名義尺度で表現される属性情報をダミー変数化したＱｊｋ^(l1)の一部または全てを説明変数として、目的変数と説明変数の関連を、重回帰分析と数量化理論Ｉ類分析の混合モデルにより回帰分析し、前記式８、式９、式１０の係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) 、 _max Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) _、midle Ｃ ₁ ^(l1) を前記道路属性情報の一部または全てから算出する以下の回帰式を算出する変換式係数と道路属性情報の重回帰分析及び数量化Ｉ類混合モデル回帰分析処理過程と、
   

   

   リンク旅行時間推計の対象となる道路リンクｌ２に応じた過去の前記リンク旅行時間推計対象リンクの渋滞情報を前記道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その取得した過去の渋滞情報に基づいて当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)を算出する第２リンク渋滞度算出処理過程と、
   当該リンク旅行時間推計対象リンクの道路属性情報を前記道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その取得した道路属性情報の一部もしくは全てを前記回帰式の式１１，式１２，式１３，式１４に適用して、当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)を算出するための以下の変換式の係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) 、 _max Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) _、midle Ｃ ₁ ^(l1) を算出する第２リンク渋滞度−正規化旅行時間変換式係数算出処理過程と、
   

   

   前記算出された係数を前記変換式の式１５、式１６、式１７に適用し、推計対象時刻のリンク渋滞度Ｊ^(l2)を当該変換式に代入して、リンク旅行時間推計対象リンクの正規化リンク旅行時間の推定値ＮＴ^(l2)を算出する正規化リンク旅行時間推計処理過程と、
   前記道路リンクの正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)に当該道路のリンク長Ｌ^(l2)を乗ずることにより当該道路のリンク旅行時間の推定値Ｔ^(l2)を算出する正規化リンク旅行時間−リンク旅行時間変換処理過程と、を有し、
   前記式８，式９，式１０の係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) 、 _max Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₁ ^(l1) を算出する第１リンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換式係数算出処理過程が、
   前記係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) を、リンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データのうち、渋滞度が最小値だけのものからなる標本データの代表点の正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の値とするか、もしくは全ての渋滞度の標本データについて最小二乗法により求めた回帰直線の切片の値とし、
   前記係数 _max Ｃ ₀ ^(l1) を、リンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データのうち、渋滞度が最大値だけのものからなる標本データの代表点の正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の値とするか、もしくは全ての渋滞度の標本データについて最小二乗法により求めた回帰直線の、渋滞度が最大値である点の正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の値とし、
   前記係数 _midle Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₁ ^(l1) を、
   道路リンクｌ１の蓄積された過去の渋滞情報と旅行時間情報から得られるリンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データの全てを用いて回帰分析して得られる回帰直線の切片を _midle Ｃ ₀ ^(l1) 、傾きを _midle Ｃ ₁ ^(l1) とするか、
   もしくは、前記道路交通情報収集蓄積装置から取得した道路リンクｌ１の蓄積された過去の渋滞情報と旅行時間情報から得られるリンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データのうち、リンク渋滞度が最小値または最大値であるデータを除いた標本データを用いて回帰分析して得られる回帰直線の切片を _midle Ｃ ₀ ^(l1) 、傾きを _midle Ｃ ₁ ^(l1) とするか、
   もしくは、リンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データを、渋滞度が最小値だけのものとそれ以外の標本データに分け、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) は渋滞度が最小値の標本データの代表点とし、 _midle Ｃ ₁ ^(l1) は渋滞度が最小値以外の標本データを用いて最小二乗法により求めた値とするか、
   もしくは、リンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データを、渋滞度が最小値だけのものと渋滞度が最大のものと、それ以外の３つの標本データに分け、渋滞度が最小値の標本データの代表点と渋滞度が最大値の標本データの代表点を結んで得られる直線の切片を _midle Ｃ ₀ ^(l1) 、傾きを _midle Ｃ ₁ ^(l1) として、
   計算する過程を有する、
   ことを特徴とする旅行時間推計方法。
3. 道路リンクを移動するために要する将来の道路リンク旅行時間の予測値を当該道路リンクの渋滞情報から算出する旅行時間予測方法であって、
   道路リンク旅行時間予測の対象となる道路リンクについて、当該道路リンクの将来の渋滞状況を予測する過程と、
   予測された渋滞状況から当該道路リンクの予測リンク渋滞度を算出する過程と、
   請求項１または２に記載の旅行時間推計方法を用いて、前記算出された予測リンク渋滞度から道路リンク旅行時間の予測値を算出する過程と、
   を有することを特徴とする旅行時間予測方法。
4. 道路リンクを移動するのに要する将来の道路リンク旅行時間の予測値を当該道路リンクの渋滞情報から算出する旅行時間予測方法であって、
   道路リンク旅行時間予測の対象となる道路リンクについて、過去もしくは現在の渋滞情報に基づくリンク旅行時間推計を行う過程と、
   当該道路リンクの過去の渋滞情報から過去の渋滞度を算出し、
   請求項１または２に記載の旅行時間推計方法を用いて、前記算出された過去の渋滞度から当該道路リンクの過去のリンク旅行時間の推計値を算出する
   過去の渋滞情報に基づくリンク旅行時間推計過程と、
   当該道路リンクの現在の渋滞情報から現在の渋滞度を算出し、
   請求項１または２に記載の旅行時間推計方法を用いて、前記算出された現在の渋滞度から当該道路リンクの現在のリンク旅行時間の推計値を算出する
   現在の渋滞情報に基づくリンク旅行時間推計過程と、
   前記推計されたリンク旅行時間のいずれか一つ、もしくは両方を用いて、当該道路リンクの将来のリンク旅行時間を予測する過程と、
   を有することを特徴とする旅行時間予測方法。
5. 処理対象とする道路リンクに応じた過去のリンク旅行時間情報とリンク渋滞情報，道路属性情報を収集もしくは蓄積する道路交通情報収集蓄積装置を備え、
   前記道路リンクを移動するために要する道路リンク旅行時間を当該道路リンクの渋滞情報から算出する旅行時間推計装置であって、
   前記道路交通情報収集蓄積装置から取得した過去のリンク渋滞情報から当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l1)を算出する手段と、
   前記処理対象とする道路リンクに応じた前記リンク旅行時間情報と道路リンク長に基づいて単位長さ当りの正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)を算出する手段と、
   前記処理対象とする道路リンクに応じた過去のリンク渋滞度Ｊ^(l1)と正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)との関係を用いて、リンク渋滞度から正規化リンク旅行時間を算出するための第１変換式の係数を、渋滞度の値域を「渋滞度＝最小値」，「最小値＜渋滞度＜最大値」，「渋滞度＝最大値」の３つの区間に分割し、それぞれが互いに独立なリンク渋滞度の一次式として算出する手段と、
   前記第１変換式の各係数を目的変数とし、前記道路交通情報収集蓄積装置から取得した道路リンクの道路属性情報の内、比尺度で表現される属性情報を説明変数とし、名義尺度で表現される属性情報もダミー変数化することによって説明変数とし、重回帰分析及び数量化理論Ｉ類分析の混合モデルによって回帰分析を行い、前記係数を前記道路属性情報の一部または全てから算出する回帰式を求める手段と、
   旅行時間推計対象となる道路リンクに応じた過去の渋滞情報を前記道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その取得した過去の渋滞情報に基づいて当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)を算出する手段と、
   旅行時間推計対象となる道路リンクの道路属性情報を前記道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その取得した道路属性情報の一部または全てを前記回帰式に適用して、当該旅行時間推計対象となる道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)を算出するための第２変換式の係数を算出する手段と、
   前記算出された係数を前記第２変換式に適用し、推計時刻におけるリンク渋滞度を当該変換式に代入して、旅行時間推計対象となる道路リンクの正規化リンク旅行時間の推定値を算出する手段と、
   前記旅行時間推計対象となる道路リンクに対して推計された正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)に、当該道路のリンク長を乗ずることによって、当該道路リンクの旅行時間の推定値を算出する手段と、
   を備えること特徴とする旅行時間推計装置。
6. 処理対象とする道路リンクの交通状況および属性に関する情報であり、リンク旅行時間提供リンクの過去のリンク旅行時間情報とリンク渋滞情報，リンク旅行時間提供リンクの道路属性情報，リンク旅行時間推計対象リンクの道路属性情報，リンク旅行時間推計対象リンクの渋滞情報を収集もしくは蓄積する道路交通情報収集蓄積装置を備え、
   前記道路リンクを移動するために要する道路リンク旅行時間を当該道路リンクの渋滞情報から算出する旅行時間推計装置であって、
   道路リンクｌ１に対応した前記過去のリンク旅行時間情報とリンク渋滞情報を道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その過去のリンク渋滞情報から当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l1)を算出する第１リンク渋滞度算出処理手段と、
   前記道路リンク長Ｌ^(l1)と前記過去のリンク旅行時間Ｔ^(l1)とから、単位長さ当りの正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)を算出する正規化リンク旅行時間算出処理手段と、
   前記算出された過去の正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)とリンク渋滞度Ｊ^(l1)との関係を用いて、リンク渋滞度Ｊ^(l1)の最小値から最大値までの区間を、「渋滞度Ｊ ^(l1) ＝最小値」、「最小値＜渋滞度Ｊ ^(l1) ＜最大値」、「渋滞度Ｊ ^(l1) ＝最大値」の３つに分割し、分割された各渋滞度の区間ごとに、リンク渋滞度Ｊ^(l1)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l1)を算出するための変換式を、以下のＪ^(l1)の一次式の式とし、
   

   

   上記式の係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) 、 _max Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) _、midle Ｃ ₁ ^(l1) を算出する第１リンク渋滞度―正規化リンク旅行時間変換式係数算出手段と、
   前記式８、式９、式１０の係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) 、 _max Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) _、midle Ｃ ₁ ^(l1) を目的変数とし、該当する前記リンク旅行時間提供リンクの道路属性情報を前記道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その取得した道路属性情報の内、比尺度で表現される属性情報Ｐｉ^(l1)と名義尺度で表現される属性情報をダミー変数化したＱｊｋ^(l1)の一部または全てを説明変数として、目的変数と説明変数の関連を、重回帰分析と数量化理論Ｉ類分析の混合モデルにより回帰分析し、前記式８、式９、式１０の係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) 、 _max Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) _、midle Ｃ ₁ ^(l1) を前記道路属性情報の一部または全てから算出する以下の回帰式を算出する変換式係数と道路属性情報の重回帰分析及び数量化Ｉ類混合モデル回帰分析処理手段と、
   

   

   リンク旅行時間推計の対象となる道路リンクｌ２に応じた過去の前記リンク旅行時間推計対象リンクの渋滞情報を前記道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その取得した過去の渋滞情報に基づいて当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)を算出する第２リンク渋滞度算出処理手段と、
   当該リンク旅行時間推計対象リンクの道路属性情報を前記道路交通情報収集蓄積装置から取得し、その取得した道路属性情報の一部もしくは全てを前記回帰式の式１１，式１２，式１３，式１４に適用して、当該道路リンクの渋滞度Ｊ^(l2)から正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)を算出するための以下の変換式の係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) 、 _max Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) _、midle Ｃ ₁ ^(l1) を算出する第２リンク渋滞度−正規化旅行時間変換式係数算出処理手段と、
   

   

   前記算出された係数を前記変換式の式１５、式１６、式１７に適用し、推計対象時刻のリンク渋滞度Ｊ^(l2)を当該変換式に代入して、リンク旅行時間推計対象リンクの正規化リンク旅行時間の推定値ＮＴ^(l2)を算出する正規化リンク旅行時間推計処理手段と、
   前記道路リンクの正規化リンク旅行時間ＮＴ^(l2)に当該道路のリンク長Ｌ^(l2)を乗ずることにより当該道路のリンク旅行時間の推定値Ｔ^(l2)を算出する正規化リンク旅行時間−リンク旅行時間変換処理過程と、を備え、
   前記式８，式９，式１０の係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) 、 _max Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₁ ^(l1) を算出する第１リンク渋滞度−正規化リンク旅行時間変換式係数算出処理手段が、
   前記係数 _min Ｃ ₀ ^(l1) を、リンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データのうち、渋滞度が最小値だけのものからなる標本データの代表点の正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の値とするか、もしくは全ての渋滞度の標本データについて最小二乗法により求めた回帰直線の切片の値とし、
   前記係数 _max Ｃ ₀ ^(l1) を、リンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データのうち、渋滞度が最大値だけのものからなる標本データの代表点の正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の値とするか、もしくは全ての渋滞度の標本データについて最小二乗法により求めた回帰直線の、渋滞度が最大値である点の正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の値とし、
   前記係数 _midle Ｃ ₀ ^(l1) 、 _midle Ｃ ₁ ^(l1) を、
   道路リンクｌ１の蓄積された過去の渋滞情報と旅行時間情報から得られるリンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データの全てを用いて回帰分析して得られる回帰直線の切片を _midle Ｃ ₀ ^(l1) 、傾きを _midle Ｃ ₁ ^(l1) とするか、
   もしくは、前記道路交通情報収集蓄積装置から取得した道路リンクｌ１の蓄積された過去の渋滞情報と旅行時間情報から得られるリンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データのうち、リンク渋滞度が最小値または最大値であるデータを除いた標本データを用いて回帰分析して得られる回帰直線の切片を _midle Ｃ ₀ ^(l1) 、傾きを _midle Ｃ ₁ ^(l1) とするか、
   もしくは、リンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データを、渋滞度が最小値だけのものとそれ以外の標本データに分け、 _midle Ｃ ₀ ^(l1) は渋滞度が最小値の標本データの代表点とし、 _midle Ｃ ₁ ^(l1) は渋滞度が最小値以外の標本データを用いて最小二乗法により求めた値とするか、
   もしくは、リンク渋滞度Ｊ ^(l1) と正規化リンク旅行時間ＮＴ ^(l1) の組からなる標本データを、渋滞度が最小値だけのものと渋滞度が最大のものと、それ以外の３つの標本データに分け、渋滞度が最小値の標本データの代表点と渋滞度が最大値の標本データの代表点を結んで得られる直線の切片を _midle Ｃ ₀ ^(l1) 、傾きを _midle Ｃ ₁ ^(l1) として、
   計算する手段を有する、
   ことを特徴とする旅行時間推計装置。
7. 道路リンクを移動するために要する将来の道路リンク旅行時間の予測値を当該道路リンクの渋滞情報から算出する旅行時間予測装置であって、
   道路リンク旅行時間予測の対象となる道路リンクについて、当該道路リンクの将来の渋滞状況を予測する手段と、
   予測された渋滞状況から当該道路リンクの予測リンク渋滞度を算出する手段と、
   請求項５または６に記載の旅行時間推計装置を用いて、前記算出された予測リンク渋滞度から道路リンク旅行時間の予測値を算出する手段と、
   を有することを特徴とする旅行時間予測装置。
8. 道路リンクを移動するのに要する将来の道路リンク旅行時間の予測値を当該道路リンクの渋滞情報から算出する旅行時間予測装置であって、
   道路リンク旅行時間予測の対象となる道路リンクについて、過去もしくは現在の渋滞情報に基づくリンク旅行時間推計を行う手段と、
   当該道路リンクの過去の渋滞情報から過去の渋滞度を算出し、
   請求項５または６に記載の旅行時間推計装置を用いて、前記算出された過去の渋滞度から当該道路リンクの過去のリンク旅行時間の推計値を算出する
   過去の渋滞情報に基づくリンク旅行時間推計手段と、
   当該道路リンクの現在の渋滞情報から現在の渋滞度を算出し、
   請求項５または６に記載の旅行時間推計装置を用いて、前記算出された現在の渋滞度から当該道路リンクの現在のリンク旅行時間の推計値を算出する
   現在の渋滞情報に基づくリンク旅行時間推計手段と、
   前記推計されたリンク旅行時間のいずれか一つ、もしくは両方を用いて、当該道路リンクの将来のリンク旅行時間を予測する手段と、
   を有することを特徴とする旅行時間予測装置。
9. 請求項１または２に記載の旅行時間推計方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述したことを特徴とする旅行時間推計プログラム。
10. 請求項３または４に記載の旅行時間予測方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述したことを特徴とする旅行時間推計プログラム。
11. 請求項１または２に記載の旅行時間推計方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述し、そのコンピュータプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
12. 請求項３または４に記載の旅行時間推計方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述し、そのコンピュータプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。

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