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公開番号2024180341
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-26
出願番号2024095393
出願日2024-06-12
発明の名称排出の推定と異常
出願人富士通株式会社
代理人個人,個人
主分類G06Q 10/04 20230101AFI20241219BHJP(計算;計数)
要約【課題】本発明は、排出の推定と異常に関する。
【解決手段】コンピュータによって実施される方法であって、相互の類似性に基づいて交通データセットをクラスタリングして、前記交通データセットの複数のクラスタを生成することと、平均に最も類似する前記クラスタの交通データセットを代表交通データセットとして選択することと、ターゲット地理的領域に対応する代表交通データセットに基づいて、周期的交通予測のためのパラメータを決定するためにモビリティ分析を実行し、少なくとも1つの他の地理的領域に対応する少なくとも1つの代表交通データセットに基づいて、前記少なくとも1つの他の地理的領域の少なくとも1つの他の周期的交通予測のためのパラメータを決定するためにモビリティ分析を実行することと、ターゲット地理的領域の交通予測プロセスを実行することと、複合交通予測に基づいて、ターゲット地理的領域の交通によって生成される排出を予測することと、を含む。
【選択図】図19
特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータ実装方法であって、
複数の地理的領域の複数の交通データセットに各々基づいて、パラメータ決定プロセスを実行するステップであって、前記パラメータ決定プロセスは、
互いに対する類似性に基づいて前記交通データセットをクラスタリングして、前記交通データセットの複数のクラスタを生成し、
複数の交通データセットを含む各クラスタについて、前記クラスタの交通データセットの平均に最も類似する前記クラスタの交通データセットを代表交通データセットとして選択するステップと、
ターゲット地理的領域に対応する代表交通データセットに基づいて、モビリティ分析を実行して、前記ターゲット地理的領域の周期的交通予測のためのパラメータを決定し、少なくとも１つの他の地理的領域に対応する少なくとも１つの代表交通データセットに基づいて、モビリティ分析を実行して、前記少なくとも１つの他の地理的領域の少なくとも１つの他の周期的交通予測のためのパラメータを決定するステップと、
を含む、ステップと、
前記ターゲット地理的領域の交通データセット及び前記少なくとも１つの他の地理的領域の少なくとも１つの交通データセットを使用して、前記ターゲット地理的領域の交通予測プロセスを実行するステップであって、前記交通予測プロセスは、
前記ターゲット地理的領域の交通データセットに基づいて、及び前記ターゲット地理的領域の周期的交通予測のための決定されたパラメータを使用して、前記ターゲット地理的領域の前記周期的交通予測を生成するステップと、
前記少なくとも１つの他の地理的領域の少なくとも１つの交通データセットに基づいて、及び前記少なくとも１つの他の地理的領域の少なくとも１つの他の周期的交通予測のための決定されたパラメータを使用して、前記少なくとも１つの他の地理的領域の少なくとも１つの他の周期的交通予測を生成するステップと、
前記地理的領域の交通データセット及び前記少なくとも１つの他の地理的領域の少なくとも１つの交通データセットに基づいて、地理的地域のモビリティフローを分析して、前記ターゲット地理的領域と前記少なくとも１つの他の地理的領域の間の少なくとも１つの相関関係を決定するステップと、
前記少なくとも１つの他の周期的予測及び前記決定された少なくとも１つの相関関係に基づいて、前記ターゲット地理的領域の周期的予測を調整することによって、複合交通予測を生成するステップと、
を含む、ステップと、
前記複合交通予測に基づいて、前記ターゲット地理的領域内の交通によって生成される排出を予測するステップと、
を含むコンピュータ実施方法。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
相互の類似性に基づいて前記交通データセットをクラスタリングするステップが、交通データの少なくとも１つの側面に基づいて前記交通データセットをクラスタリングするステップを含み、前記少なくとも１つの側面は、以下：
前記地理的領域内の車両の数、
前記地理的領域内の複数の種類の車両の各々の数、
前記地理的領域内の複数の車両の各々の位置、
前記地理的領域内の複数の車両の各々の進行方向、
前記地理的領域内の複数の車両の各々の速度、
前記地理的領域内の複数の車両の各々の平均速度、
前記地理的領域内の複数の車両の各々の最小及び／又は最大速度、
前記地理的領域内の混雑レベル、
前記地理的領域内の交通渋滞の数、
前記地理的領域内の道路ネットワークの使用レベル、
前記地理的領域内の最大輸送容量、
のいずれかを含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項３】
前記互いに対する類似性に基づいて前記交通データセットをクラスタリングするステップは、前記交通データセット間又は挙動表現間の動的時間ワープマッチング又はユークリッドマッチングを用いるステップを含む、請求項１又は２に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項４】
交通データは、関連する前記地理的領域内のセンサから取得されたデータを含む、請求項１又は２に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項５】
交通データは、関連する前記地理的領域のデジタルツインから取得されたデータを含む、請求項１又は２に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項６】
前記ターゲット地理的領域及び前記少なくとも１つの他の地理的領域は、都市部又は町又は市の各々の領域である、請求項１又は２に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項７】
前記地理的領域の交通データが、
前記地理的領域内の車両の数、
前記地理的領域内の複数の種類の車両の各々の数、
前記地理的領域内の複数の車両の各々の位置、
前記地理的領域内の複数の車両の各々の進行方向、
前記地理的領域内の複数の車両の各々の速度、
前記地理的領域内の複数の車両の各々の平均速度、
前記地理的領域内の複数の車両の各々の最小及び／又は最大速度、
前記地理的領域内の混雑レベル、
前記地理的領域内の交通渋滞の数、
前記地理的領域内の道路ネットワークの使用レベル、
前記地理的領域内の最大輸送容量、
前記地理的領域内の複数の車両の各々の識別子、
のいずれかを含む、請求項１又は２に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項８】
前記ターゲット地理的領域の周期的交通予測を生成するステップは、関連する交通データに基づいて、前記交通データの周期的側面を定義するリグレッサーを生成するステップを含む、請求項１又は２に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項９】
前記交通予測プロセスは、前記ターゲット地理的領域及び複数の他の地理的領域のモビリティフローを分析して、前記ターゲット地理的領域の交通予測に関連する前記少なくとも１つの他の地理的領域を決定するステップを含む、請求項１又は２に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１０】
交通データは、関連する前記地理的領域で発生するイベントに関する情報を含み、前記交通予測プロセスは、
前記ターゲット地理的領域の交通データを分析して、交通データと少なくとも１つのイベントとの間の少なくとも１つの相関を取得するステップ、
を更に含み、
前記少なくとも１つの他の周期的予測と決定された前記相関とに基づいて、前記ターゲット地理的領域の周期的予測を調整することにより、交通予測を生成するステップは、
交通データと少なくとも１つの外部イベントとの間の少なくとも１つの相関に基づき、及び予測された少なくとも１つのイベントとに基づき、前記ターゲット地理的領域の周期的予測を調整するステップを更に含む、請求項１又は２に記載のコンピュータ実施方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、排出の推定に関するものであり、特に、コンピュータ実施方法、コンピュータプログラム及び情報プログラミング機器に関する。
続きを表示（約 3,500 文字）【背景技術】
【０００２】
現実世界をデジタル世界として表現する傾向がある。スマートシティ、デジタルツイン（Digital Twin （DT））及びメタバースのような概念は、特に、データ、セキュリティ、モノのインターネット（Internet of Things （IoT））、電気通信のための第５世代技術標準（５G）、人工知能（AI）及び量子コンピューティングのような、これらの概念における新しいステップを可能にする新しい／改善された技術のために、少なくとも部分的に、より多くの注目を集めている。
【０００３】
輸送モードからのCO２排出量、すなわち、人間の輸送活動の結果としての大気中への二酸化炭素の放出は、気候変動を促進する全体的な温室効果ガス排出に大きく寄与している。国際エネルギ機関によれば、輸送は、２０１９年に世界のエネルギ関連CO２排出の約２４%を占めた。交通予測、現在及び過去の交通観測に基づいて、短期的又は短期的な将来における将来の交通状態を予測するプロセスは、輸送モードからのCO２排出を削減するために、交通を理解し、処理する上で重要である。通常５分から１時間の範囲の次の時間間隔における交通量の予測を含む短期交通フロー予測は、交通渋滞の分野における重要な研究課題の１つであり、過去２０年間に多くの研究者によって取り組まれてきた（例えば、Kumar, S. V., Vanajakshi, L. Short-term traffic flow prediction using seasonal ARIMA model with limited input data. Eur. Transp. Res. Rev. ７, ２１（２０１５）. https://doi.org/１０.１００７/s１２５４４-０１５-０１７０-８）。
【０００４】
以上を踏まえ、排出の推定の向上が望まれる。
【発明の概要】
【０００５】
第７の態様の実施形態によると、本願明細書には、コンピュータ実装方法であって、
複数の地理的領域の複数の（履歴）交通データセットに各々基づいて、パラメータ決定プロセスを実行するステップであって、前記パラメータ決定プロセスは、
互いに対する類似性に基づいて交通データセットをクラスタリングして、交通データセットの複数のクラスタを生成し、複数の交通データセットを含む各クラスタについて、クラスタの交通データセットの平均に最も類似するクラスタの交通データセットを代表交通データセットとして選択するステップと、
ターゲット地理的領域に対応する代表交通データセットに基づいて、モビリティ分析を実行して、前記ターゲット地理的領域の周期的交通予測のための（最適）パラメータを決定するステップと、少なくとも１つの他の地理的領域に対応する少なくとも１つの代表交通データセットに基づいて、モビリティ分析を実行して、少なくとも１つの他の地理的領域の少なくとも１つの他の周期的交通予測のための（最適）パラメータを決定するステップと、
を含む、ステップと、
前記ターゲット地理的領域の交通データセット及び少なくとも１つの他の地理的領域の少なくとも１つの交通データセットを使用して、前記ターゲット地理的領域の交通予測プロセスを実行するステップであって、前記交通予測プロセスは、
前記ターゲット地理的領域の交通データセットに基づいて、及び前記ターゲット地理的領域の周期的交通予測のための決定されたパラメータを使用して、（前記ターゲット地理的領域の交通データの周期的成分を推定することによって）前記ターゲット地理的領域の前記節交通予測を生成する（将来の期間の交通データを予測する）ステップと、
前記少なくとも１つの他の地理的領域の少なくとも１つの交通データセットに基づいて、及び少なくとも１つの他の地理的領域の少なくとも１つの他の周期的交通予測のための決定されたパラメータを使用して、（前記少なくとも１つの他の地理的領域の交通データの周期的成分を推定することによって）前記少なくとも１つの他の地理的領域の周期的交通予測を生成する（将来の期間の交通データを予測する）ステップと、
前記地理的領域の交通データセット及び前記少なくとも１つの他の地理的領域の少なくとも１つの交通データセットに基づいて、前記地理的領域のモビリティフローを分析して、前記ターゲット地理的領域と前記少なくとも１つの他の地理的領域（の交通データ（の傾向））の間の少なくとも１つの相関関係を決定するステップと、
前記少なくとも１つの他の周期的予測及び前記決定された少なくとも１つの相関関係に基づいて、前記ターゲット地理的領域の周期的予測を調整することによって、複合交通予測（又は最終予測又は累積予測又は全体予測）を生成するステップと、
を含む、ステップと、
前記最終交通予測に基づいて、前記ターゲット地理的領域内の交通によって生成される排出を予測するステップと、
を含む、コンピュータ実施方法が開示される。
【０００６】
任意の態様／実施形態に関連する特徴は、他の任意の態様／実施形態に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
例として、以下の添付の図面を参照する。
予測を理解するのに有用な図である。
システム及びアーキテクチャを示す図である。
システムを示す図である。
システムを示す図である。
方法を示す図である。
方法を示す図である。
モジュールを示す図である。
実施形態を理解するのに有用な図である。
モジュールを示す図である。
実施形態を理解するのに有用な図である。
実施形態を理解するのに有用な図である。
実施形態を理解するのに有用な図である。
モジュールを示す図である。
実施形態を理解するのに有用な図である。
実施形態を理解するのに有用な図である。
実施形態を理解するのに有用な図である。
予測を理解するのに有用な図である。
システム及びアーキテクチャを示す図である。
システムを示す図である。
システムを示す図である。
方法を示す図である。
モジュールを示す図である。
実施形態を理解するのに有用な図である。
実施形態を理解するのに有用なグラフを示す図である。
モジュールを示す図である。
機器を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本明細書に開示される態様は、排出、例えば、CO
２
排出を推定する問題、すなわち、過去、現在、及び将来の排出をどのように監視するかを処理することができる。態様は、排出の異常なピークを検出し、例えば、対策を適用することによって、ネットゼロ目標（Net Zero Targets （NZT））の達成を支援することができる。
【０００９】
交通及び／又は排出を監視する従来の技術には、以下を含む欠点がある。
・従来のアプローチでは、遅延のない応答を必要とするリアルタイム環境のような高需要システムにおいて、周期的で粒度の低い予測は提供されない。
・従来の予測はコンテキストを考慮せず、複雑なパターン（例えば、相関する地域、市民の移動の流れ、将来の出来事など）も考慮しない。
・従来のアプローチでは、CO
２
異常はCO
２
レベルとして扱われるが、モビリティのコンポーネントとして詳細に分析されない。また、周期や傾向に依存しない側面も考慮されない。
【００１０】
本明細書に開示された側面は、過去、現在、及び将来の排出を監視するための大きなスケーラビリティを可能にする。これらは、排出の異常なピークを検出し、例えば、非常に短い応答期間で多数の領域を同時に管理する必要があるデジタルツイン（digital twin （DT））ソリューションに対策を適用することによって、ネットゼロ目標（Net Zero Targets （NZT））の達成を支援することができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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