新技術:日立、交通情報予測を高精度化する技術を開発

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新技術:日立、交通情報予測を高精度化する技術を開発


掲載日:2005/11/08


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 株式会社日立製作所は、目的地までの経路検索や所要時間予測などの交通情報収集手段として、交通量などのデータが欠損している場合でも、従来よりも広い地域で高精度な交通情報を予測する技術を、開発した。

 同技術では、車速センサなどを搭載した自動車から走行状態などを収集し、位置情報や時間を組み合わせて交通情報として提供する“プローブカー”から得られる情報を、主成分分析と呼ばれる統計手法を用いて約20種類のパターンにし、カレンダーのデータとの合成により交通情報の予測データを生成する。主成分分析はサンプルデータとの相関関係に基づいて欠損データを補うため、プローブカーから収集されるデータの欠損率が8割といったまばらな状態からでも、高精度な予測情報を生成することができる。

 同社は、プローブカーデータの交通情報の中にさまざまな時間的相関があることに着目し、相関情報をパターン化して表すことで、わずかなサンプルデータしか得られない場合でも相関に基づいて欠損データを補い、1日を通しての交通状況を詳しく表すことが可能となった。取り出した各相関パターンと曜日/祝祭日/五十日/月/季節などの予測因子とを統計的に関連付けて、最終的な予測モデルが作成された。この手法で作成された予測モデルの利用により、まばらなプローブカーデータからでも高精度な予測情報を生成でき、プローブカー台数の少ない場合でも広域で高精度な予測情報の提供が可能となる。


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