Показать метаданные Скрыть метаданные

(19)

(11)

2 533 367

(13)

(51)

МПК

G06Q50/30(2012-01-01)

(21) (22)

Заявка

2013136545/11, 2011-12-13

(24)

Дата начала отсчета патента

2011-12-13

(22)

дата подачи заявки

2011-12-13

(45)

опубликовано

2014-11-20

(72)

авторы

Яно Коити

(73)

патентообладатели

Дзе Аква Энтерпрайз Компани

СИСТЕМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА ПЕРЕДВИЖЕНИЯ, УСТРОЙСТВО ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА ПЕРЕДВИЖЕНИЯ И СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА ПЕРЕДВИЖЕНИЯ Российский патент 2014 года по МПК G06Q50/30

Описание патента на изобретение RU2533367C1

Область техники, к которой относится изобретение

Настоящее изобретение относится к системе прогнозирования процесса передвижения, устройству для прогнозирования процесса передвижения и способу прогнозирования процесса передвижения для прогнозирования процесса, относящегося ко времени, необходимому для передвижения с помощью транспортного средства, такого как самолет (далее «транспортное средство»).

Уровень техники

При передвижении человека путем использования транспортного средства, такого как самолет или поезд, он/она может заранее спрогнозировать время передвижения, необходимое при использовании такого транспортного средства, на основе рабочего расписания или т.п. транспортного средства, чтобы составить расписание передвижения. В выложенной патентной заявке Японии № 11-282913 раскрыта технология для прогнозирования времени передвижения транспортного средства, основанная на действительном текущем местоположении транспортного средства. Также можно спрогнозировать время передвижения такого объекта, как багаж, как в случае с человеком.

Сущность изобретения

Однако недостаточно создать правильное расписание передвижения путем простого прогнозирования времени передвижения самого транспортного средства. Причина этого заключается в том, что при передвижении с использованием транспортного средства некоторое время также тратится в пункте отправления/прибытия транспортного средства, таком как аэропорт или железнодорожная станция. Например, при перелете самолетом путешественнику необходимо потратить определенное время в аэропорту отправления, чтобы купить билет, зарегистрировать багаж, пройти процедуры, связанные с посадкой и т.д. Также путешественнику необходимо оставаться некоторое время в аэропорту прибытия для получения багажа и т.п. Путешественнику также необходимо некоторое время для перехода и пересадки в пункте отправления/прибытия в местах отправления, пересадки и прибытия. Аналогичным образом для связанного с ним объекта также потребуется некоторое время в пункте отправления/прибытия для погрузки, перегрузки и выгрузки, а также на ожидание разрешения для указанной операции. Таким образом, чтобы составить правильное расписание, необходимо спрогнозировать не только время передвижения самого транспортного средства, но также время пребывания человека или связанного с ним объекта в пункте отправления/прибытия транспортного средства. Обычно пользователь транспортного средства прогнозирует время пребывания в пункте отправления/прибытия на основе своего собственного опыта или информации, полученной с чужих слов. Такой стандартный путь порождает ряд проблем, связанных с низкой точностью прогнозирования времени передвижения и трудностью прогнозирования времени пребывания в неизвестном пункте отправления/прибытия. Это заставляет пользователя обеспокоиться тем, правильно ли составлено им расписание, и чтобы не рисковать, он запрограммирует время пребывания в пункте отправления/прибытия, заведомо больше реально необходимого.

Настоящее изобретение было реализовано в свете вышеуказанных обстоятельств и имеет своей целью создание системы для прогнозирования процесса передвижения, устройства для прогнозирования процесса передвижения и способа прогнозирования процесса передвижения, которые позволяют более надежно прогнозировать время, необходимое для перемещения, путем статистической обработки зависимости между временем, необходимым для передвижения в тот или иной пункт, и местоположением в процессе передвижения.

Система прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что система содержит: средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства; средство для получения информации, определяющей транспортное средство, которое определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом; средство для получения информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство; средство для определения времени окончания посадки, когда действительно завершилась посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства; средство для запоминания информации, определяющей транспортное средство, информации о местоположении и результата сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в каждой точке прохождения в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; средство для извлечения из упомянутого средства множества комбинаций результата сравнения, времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и времени окончания посадки, касающегося конкретного транспортного средства, и другой информации, связанной с результатом сравнения; и средство для вычисления на основе извлеченного множества комбинаций расчетного значения результата сравнения времени окончания посадки при конкретных условиях и времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, путем проведения регрессионного анализа для получения зависимости между результатами сравнения и вышеописанной другой информацией, либо вычисления среднего значения или дисперсии результатов сравнения.

Система прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью многократно приводимого в движение транспортного средства, отличается тем, что система содержит: средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через одну точку прохождения или множество точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства; средство для получения информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом; средство для получения информации о местоположении, указывающее местоположение, в котором придвигающийся объект использует транспортное средство; средство для запоминания времени прохождения в одной точке прохождения или множестве точек прохождения, информации, определяющей транспортное средство, и информации о местоположении в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; средство для извлечения из упомянутого средства множества комбинаций времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и другой информации, связанной со временем прохождения; и средство для вычисления на основе извлеченного множества комбинаций статистических показателей времени прохождения, когда передвигающиеся объекты проходят через конкретную точку прохождения при конкретных условиях.

Система прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью многократно приводимого в движение транспортного средства, отличается тем, что система содержит: средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства; средство для получения информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом; средство для получения информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство; средство для запоминания затраченного времени, которое вычисляют исходя из времени прохождения во множестве точек прохождения и в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения, информации, определяющей транспортное средство, и информации о местоположении, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; средство для извлечения из упомянутого средства множества комбинаций затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения и другой информации, связанной с затраченным временем; и средство для вычисления на основе извлеченного множества комбинаций, статистических показателей затраченного времени, в течение которого передвигающиеся объекты проходят через две конкретные точки прохождения при конкретных условиях.

Система прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью многократно приводимого в движение транспортного средства, отличается тем, что система содержит: средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через одну точку прохождения или множество точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства; средство для получения информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом; средство для получения информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство; средство для определения времени окончания посадки, когда действительно закончена посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства; средство для запоминания информации, определяющей транспортное средство, информации о местоположении и результата сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в одной точке прохождения или множестве точек прохождения в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; средство для извлечения из упомянутого средства множества комбинаций результата сравнения времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и времени окончания посадки, касающегося конкретного транспортного средства, и другой информации, связанной с результатом сравнения; и средство для вычисления на основе извлеченного множества комбинаций, статистических показателей результатов сравнения времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и времени окончания посадки при конкретных условиях.

Система прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что система содержит: средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства; средство для получения информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом; и устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях, где устройство для прогнозирования процесса передвижения включает в себя: запоминающее средство для запоминания времени прохождения, определенного в каждой точке прохождения, и полученной информации, определяющей транспортное средство, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; средство для получения множества образцов информации, определяющей транспортное средство, которая определяет множество образцов транспортного средства, которые может использовать произвольный передвигающийся объект; средство для получения запроса на сравнение времени прохождения, когда передвигающийся объект проходит через конкретную точку прохождения, при использовании передвигающимся объектом каждого из множества образцов транспортного средства; средство для извлечения из упомянутого запоминающего средства для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство, множества образцов времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, связанной с информацией, определяющей транспортное средство, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация, определяющая транспортное средство; средство для вычисления для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство, среднего значения или дисперсии извлеченного времени прохождения; средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии времени прохождения, вычисленного для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; и средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

Система прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что система содержит: средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства; средство для получения информации о местоположении, указывающей местоположение, определенное множеством пунктов, когда передвигающийся объект использует транспортное средство; и устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях, где устройство для прогнозирования процесса передвижения включает в себя: запоминающее средство для запоминания времени прохождения, определенного в каждой точке прохождения, и полученной информации о местоположении в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; средство для получения множества образцов информации о местоположении, указывающей множество местоположений, в которых произвольный передвигающийся объект использует транспортное средство; средство для получения запроса на сравнение для сравнения времени прохождения, когда передвигающийся объект проходит через конкретную точку прохождения, при использовании передвигающимся объектом транспортного средства во множестве местоположений; средство для извлечения из упомянутого запоминающего средства множества образцов времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, связанной с информацией о местоположении, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация о местоположении, для каждого из множества образцов информации о местоположении; средство для вычисления среднего значения или дисперсии извлеченного времени прохождения для каждого из множества образцов информации о местоположении; средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии времени прохождения, вычисленного для каждого из множества образцов информации о местоположении; и средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

Система прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что система содержит: средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства; средство для получения информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом; и устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях, где устройство для прогнозирования процесса передвижения включает в себя: запоминающее средство для запоминания затраченного времени, которое вычисляют исходя из времени прохождения, определенного в каждой точке прохождения, и в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения, и полученной информации, определяющей транспортное средство, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; средство для получения множества образцов информации, определяющей транспортное средство, которая определяет множество образцов транспортного средства, которые может использовать произвольный передвигающийся объект; средство для получения запроса на сравнение затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две конкретные точки прохождения, когда передвигающийся объект использует каждый из множества образцов транспортного средства; средство для извлечения из упомянутого запоминающего средства множества образцов затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения, связанных с информацией, определяющей транспортное средство, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация, определяющая транспортное средство, для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; средство для вычисления среднего значения или дисперсии извлеченного затраченного времени для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии затраченного времени, вычисленного для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; и средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

Система прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что система содержит: средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства; средство для получения информации о местоположении, указывающей местоположение, определенное множеством пунктов, когда передвигающийся объект использует транспортное средство; и устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях, где устройство для прогнозирования процесса передвижения включает в себя: запоминающее средство для запоминания затраченного времени, которое вычисляют исходя из времени прохождения, определенного в каждой точке прохождения, и в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения, и полученной информации о местоположении, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; средство для получения множества образцов информации о местоположении, указывающей множество местоположений, в которых произвольный передвигающийся объект использует транспортное средство; средство для получения запроса на сравнение затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две конкретные точки прохождения, когда передвигающийся объект использует транспортное средство во множестве местоположений; средство для извлечения из упомянутого запоминающего средства множества образцов затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения, связанных с информацией о местоположении, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация о местоположении, для каждого из множества образцов информации о местоположении; средство для вычисления среднего значения или дисперсии извлеченного затраченного времени для каждого из множества образцов информации о местоположении; средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии затраченного времени, вычисленного для каждого из множества образцов информации о местоположении; и средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

Система прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что система содержит: средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства; средство для получения информации, определяющей транспортное средство, которое определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом; средство для определения времени окончания посадки, когда действительно завершилась посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства; и устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях, где устройство для прогнозирования процесса передвижения включает в себя: запоминающее средство для запоминания полученной информации, определяющей транспортное средство, и результата сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в каждой точке прохождения в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; средство для получения множества образцов информации, определяющей транспортное средство, которая определяет множество образцов транспортного средства, которые может использовать произвольный передвигающийся объект; средство для получения запроса на сравнение результатов сравнения времени прохождения в конкретной точке прохождения и времени окончания посадки для множества образцов транспортного средства; средство для извлечения из упомянутого запоминающего средства множества результатов сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в конкретной точке прохождения, связанной с информацией, определяющей транспортное средство, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация, определяющая транспортное средство, для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; средство для вычисления среднего значения или дисперсии извлеченных результатов сравнения для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии результатов сравнения, вычисленного для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; и средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

Система прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что система содержит: средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства; средство для получения информации о местоположении, указывающей местоположение, определенное множеством пунктов, когда передвигающийся объект использует транспортное средство; средство для определения времени окончания посадки, когда действительно завершилась посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства, используемого передвигающимся объектом; и устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях, где устройство для прогнозирования процесса передвижения включает в себя: запоминающее средство для запоминания полученной информации о местоположении и результата сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в каждой точке прохождения в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; средство для получения множества образцов информации о местоположении, указывающей множество местоположений, в которых произвольный передвигающийся объект использует транспортное средство; средство для получения запроса на сравнение результатов сравнения времени прохождения в конкретной точке прохождения и времени окончания посадки для транспортного средства, используемого передвигающимся объектом во множестве местоположений; средство для извлечения из упомянутого запоминающего средства множества результатов сравнения времени окончания посадки и времени прохождения конкретной точки прохождения, связанной с информацией о местоположении, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация о местоположении, для каждого из множества образцов информации о местоположении; средство для вычисления среднего значения или дисперсии извлеченных результатов сравнения для каждого из множества образцов информации о местоположении; средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии результатов сравнения, вычисленного для каждого из множества образцов информации о местоположении; и средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

Устройство для прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что устройство содержит: средство для запоминания информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство, и результата сравнения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, и времени окончания посадки, когда действительно закончилась посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; средство для извлечения из упомянутого средства для запоминания множества комбинаций результата сравнения времени окончания посадки, касающегося конкретного транспортного средства, и времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и другой информации, связанной с результатом сравнения; и средство для вычисления на основе извлеченного множества комбинаций расчетного значения результата сравнения времени окончания посадки при конкретных условиях и времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, путем проведения регрессионного анализа для получения зависимости между результатами сравнения и вышеописанной другой информацией, либо вычисления среднего значения или дисперсии результатов сравнения.

Устройство для прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью многократно приводимого в движение транспортного средства, отличается тем, что устройство содержит: средство для запоминания времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через одну точку прохождения или множество точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом, и информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; средство для извлечения из упомянутого средства множества комбинаций времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и другой информации, связанной со временем прохождения; и средство для вычисления статистических показателей времени прохождения, когда передвигающиеся объекты проходят через конкретную точку прохождения при конкретных условиях на основе извлеченного множества комбинаций.

Устройство для прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью многократно приводимого в движение транспортного средства, отличается тем, что устройство содержит: средство для запоминания затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом, и информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; средство для извлечения из упомянутого средства множества комбинаций затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения и другой информации, связанной с затраченным временем; и средство для вычисления на основе извлеченного множества комбинаций, статистических показателей затраченного времени, в течение которого передвигающиеся объекты проходят через две конкретные точки прохождения при конкретных условиях.

Устройство для прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью многократно приводимого в движение транспортного средства, отличается тем, что устройство содержит: средство для запоминания информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство, и результата сравнения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через одну точку прохождения или множество точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, и времени окончания посадки, когда действительно закончилась посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; средство для извлечения из средства для запоминания множества комбинаций результата сравнения времени окончания посадки, касающегося конкретного транспортного средства, и времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и другой информации, связанной с результатом сравнения; и средство для вычисления на основе извлеченного множества комбинаций, статистических показателей результатов сравнения времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и времени окончания посадки при конкретных условиях.

Устройство для прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что устройство содержит: запоминающее средство для запоминания времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, и информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; средство для получения множества образцов информации, определяющей транспортное средство, которая определяет множество образцов транспортного средства, которые может использовать произвольный передвигающийся объект; средство для получения запроса на сравнение времени прохождения, когда передвигающийся объект проходит через конкретную точку прохождения, при использовании передвигающимся объектом каждого из множества образцов транспортного средства; средство для извлечения из упомянутого запоминающего средства для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство, множества образцов времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, связанной с информацией, определяющей транспортное средство, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация, определяющая транспортное средство; средство для вычисления для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство, среднего значения или дисперсии извлеченного времени прохождения; средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии времени прохождения, вычисленного для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; и средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

Устройство для прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что устройство содержит: запоминающее средство для запоминания времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, и информации о местоположении, указывающей местоположение, определенное множеством пунктов, когда передвигающийся объект использует транспортное средство, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; средство для получения множества образцов информации о местоположении, указывающей множество местоположений, в которых произвольный передвигающийся объект использует транспортное средство; средство для получения запроса на сравнение для сравнения времени прохождения, когда передвигающийся объект проходит через конкретную точку прохождения, при использовании передвигающимся объектом транспортного средства во множестве местоположений; средство для извлечения из упомянутого запоминающего средства для каждого из множества образцов информации о местоположении множества образцов времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, связанной с информацией о местоположении, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация о местоположении; средство для вычисления среднего значения или дисперсии извлеченного времени прохождения для каждого из множества образцов информации о местоположении; средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии времени прохождения, вычисленного для каждого из множества образцов информации о местоположении; и средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

Устройство для прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что устройство содержит: запоминающее средство для запоминания затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, и информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; средство для получения множества образцов информации, определяющей транспортное средство, которая определяет множество образцов транспортного средства, которые может использовать произвольный передвигающийся объект; средство для получения запроса на сравнение затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две конкретные точки прохождения, когда передвигающийся объект использует каждый из множества образцов транспортного средства; средство для извлечения из упомянутого запоминающего средства для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство, множества образцов затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения, связанных с информацией, определяющей транспортное средство, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация, определяющая транспортное средство; средство для вычисления для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство, среднего значения или дисперсии извлеченного затраченного времени; средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии затраченного времени, вычисленного для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; и средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

Устройство для прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что устройство содержит: запоминающее средство для запоминания затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, и информации о местоположении, указывающей местоположение, определенное множеством пунктов, когда передвигающийся объект использует транспортное средство, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; средство для получения множества образцов информации о местоположении, указывающей множество местоположений, в которых произвольный передвигающийся объект использует транспортное средство; средство для получения запроса на сравнение затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две конкретные точки прохождения, когда передвигающийся объект использует транспортное средство во множестве местоположений; средство для извлечения из упомянутого запоминающего средства для каждого из множества образцов информации о местоположении множества образцов затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения, связанных с информацией о местоположении, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация о местоположении; средство для вычисления среднего значения или дисперсии извлеченного затраченного времени для каждого из множества образцов информации о местоположении; средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии затраченного времени, вычисленного для каждого из множества образцов информации о местоположении; и средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

Устройство для прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что устройство содержит: запоминающее средство для запоминания информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, и результата сравнения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, и времени окончания посадки, когда действительно закончилась посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; средство для получения множества образцов информации, определяющей транспортное средство, которая определяет множество образцов транспортного средства, которые использует произвольный передвигающийся объект; средство для получения запроса на сравнение результатов сравнения времени прохождения в конкретной точке прохождения и времени окончания посадки для множества образцов транспортного средства; средство для извлечения из упомянутого запоминающего средства для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство, множества результатов сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в конкретной точке прохождения, связанной с информацией, определяющей транспортное средство, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация, определяющая транспортное средство; средство для вычисления среднего значения или дисперсии извлеченных результатов сравнения для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии результатов сравнения, вычисленного для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; и средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

Устройство для прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что устройство содержит: запоминающее средство для запоминания информации о местоположении, указывающей местоположение, определенное множеством пунктов, когда передвигающийся объект использует транспортное средство, и результата сравнения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, и времени окончания посадки, когда действительно закончилась посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства, используемого передвигающимся объектом, в связанном виде для множества передвигающихся объектов; средство для получения множества образцов информации о местоположении, указывающей множество местоположений, в которых произвольный передвигающийся объект использует транспортное средство; средство для получения запроса на сравнение результатов сравнения времени прохождения в конкретной точке прохождения и времени окончания посадки для транспортного средства, используемого передвигающимся объектом во множестве местоположений; средство для извлечения из упомянутого запоминающего средства для каждого из множества образцов информации о местоположении множества результатов сравнения времени окончания посадки и времени прохождения конкретной точки прохождения, связанной с информацией о местоположении, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация о местоположении; средство для вычисления среднего значения или дисперсии извлеченных результатов сравнения для каждого из множества образцов информации о местоположении; средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии результатов сравнения, вычисленного для каждого из множества образцов информации о местоположении; и средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

Способ прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что способ содержит: определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства; получение информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом; получение информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство; запоминание в запоминающем средстве затраченного времени, которое вычисляют исходя из времени прохождения каждой точки прохождения и в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения, информации, определяющей транспортное средство, и информации о местоположении в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; извлечение из упомянутого запоминающего средства множества комбинаций затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения, и другой информации, связанной с затраченным временем; и вычисление на основе извлеченного множества комбинаций расчетного значения затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две конкретные точки прохождения при конкретных условиях, путем проведения регрессионного анализа для получения зависимости между затраченным временем и другой вышеописанной информацией, либо вычисление среднего значения или дисперсии затраченного времени.

Способ прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что способ содержит: определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства; получение информации, определяющей транспортное средство, которое определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом; получение информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство; определение времени окончания посадки, когда действительно завершилась посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства; запоминание в запоминающем средстве информации, определяющей транспортное средство, информации о местоположении и результата сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в каждой точке прохождения в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; извлечение из упомянутого запоминающего средства множества комбинаций результата сравнения, времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и времени окончания посадки, касающегося конкретного транспортного средства, и другой информации, связанной с результатом сравнения; и вычисление на основе извлеченного множества комбинаций расчетного значения результата сравнения времени окончания посадки при конкретных условиях и времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, путем проведения регрессионного анализа для получения зависимости между результатами сравнения и вышеописанной другой информацией, либо вычисление среднего значения или дисперсии результатов сравнения.

Способ прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что способ содержит: определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через одну точку прохождения или множество точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства; получение информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом; получение информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство; определение времени окончания посадки, когда действительно закончена посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства; запоминание в запоминающем средстве информации, определяющей транспортное средство, информации о местоположении и результата сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в одной точке прохождения или множестве точек прохождения в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; извлечение из упомянутого запоминающего средства множества комбинаций результата сравнения времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и времени окончания посадки, касающегося конкретного транспортного средства, и другой информации, связанной с результатом сравнения; и вычисление на основе извлеченного множества комбинаций, статистических показателей результатов сравнения времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и времени окончания посадки при конкретных условиях.

Способ прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что способ содержит: определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства; получение информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом; запоминание в запоминающем средстве времени прохождения, определенного в каждой точке прохождения, и полученной информации, определяющей транспортное средство, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; получение устройством для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующим процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях, множества образцов информации, определяющей транспортное средство, которая определяет множество образцов транспортного средства, которые может использовать произвольный передвигающийся объект; получение устройством для прогнозирования процесса передвижения, запроса на сравнение времени прохождения, когда передвигающийся объект проходит через конкретную точку прохождения, при использовании передвигающимся объектом каждого из множества образцов транспортного средства; извлечение из упомянутого запоминающего средства для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство, множества образцов времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, связанной с информацией, определяющей транспортное средство, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация, определяющая транспортное средство; вычисление для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство, среднего значения или дисперсии извлеченного времени прохождения; статистическую проверку различия в среднем значении или дисперсии времени прохождения, вычисленного для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; и вывод результата проверки устройством для прогнозирования процесса передвижения.

Способ прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что способ содержит: определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства; получение информации о местоположении, указывающей местоположение, определенное множеством пунктов, когда передвигающийся объект использует транспортное средство; запоминание в запоминающем средстве времени прохождения, определенного в каждой точке прохождения, и полученной информации о местоположении в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; получение устройством для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующим процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях, множества образцов информации о местоположении, указывающей множество местоположений, в которых произвольный передвигающийся объект использует транспортное средство; получение устройством для прогнозирования процесса передвижения запроса на сравнение для сравнения времени прохождения, когда передвигающийся объект проходит через конкретную точку прохождения, при использовании передвигающимся объектом транспортного средства во множестве местоположений; извлечение из упомянутого запоминающего средства множества образцов времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, связанной с информацией о местоположении, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация о местоположении, для каждого из множества образцов информации о местоположении; вычисление среднего значения или дисперсии извлеченного времени прохождения для каждого из множества образцов информации о местоположении; статистическую проверку различия в среднем значении или дисперсии времени прохождения, вычисленного для каждого из множества образцов информации о местоположении; и вывод результата проверки устройством для прогнозирования процесса передвижения.

Способ прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что способ содержит: определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства; получение информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом; запоминание в запоминающем средстве затраченного времени, которое вычисляют исходя из времени прохождения, определенного в каждой точке прохождения, и в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения, и полученной информации, определяющей транспортное средство, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; получение устройством для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующим процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях, множества образцов информации, определяющей транспортное средство, которая определяет множество образцов транспортного средства, которые может использовать произвольный передвигающийся объект; получение устройством для прогнозирования процесса передвижения, запроса на сравнение затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две конкретные точки прохождения, когда передвигающийся объект использует каждый из множества образцов транспортного средства; извлечение из упомянутого запоминающего средства множества образцов затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения, связанных с информацией, определяющей транспортное средство, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация, определяющая транспортное средство, для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; вычисление среднего значения или дисперсии извлеченного затраченного времени для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; статистическую проверку различия в среднем значении или дисперсии затраченного времени, вычисленного для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; и вывод результата проверки устройством для прогнозирования процесса передвижения.

Способ прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что способ содержит: определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства; получение информации о местоположении, указывающей местоположение, определенное множеством пунктов, когда передвигающийся объект использует транспортное средство; и запоминание в запоминающем средстве затраченного времени, которое вычисляют исходя из времени прохождения, определенного в каждой точке прохождения и в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения, и полученной информации о местоположении, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; получение устройством для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующим процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях, множества образцов информации о местоположении, указывающей множество местоположений, в которых произвольный передвигающийся объект использует транспортное средство; получение устройством для прогнозирования процесса передвижения запроса на сравнение затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две конкретные точки прохождения, когда передвигающийся объект использует транспортное средство во множестве местоположений; извлечение из упомянутого запоминающего средства множества образцов затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения, связанных с информацией о местоположении, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация о местоположении, для каждого из множества образцов информации о местоположении; вычисление среднего значения или дисперсии извлеченного затраченного времени для каждого из множества образцов информации о местоположении; статистическую проверку различия в среднем значении или дисперсии затраченного времени, вычисленного для каждого из множества образцов информации о местоположении; и вывод результата проверки устройством для прогнозирования процесса передвижения.

Способ прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что способ содержит: определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства; получение информации, определяющей транспортное средство, которое определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом; определение времени окончания посадки, когда действительно завершилась посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства; запоминание в запоминающем средстве полученной информации, определяющей транспортное средство, и результата сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в каждой точке прохождения в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; получение устройством для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующим процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях, множества образцов информации, определяющей транспортное средство, которая определяет множество образцов транспортного средства, которые может использовать произвольный передвигающийся объект; получение устройством для прогнозирования процесса передвижения запроса на сравнение результатов сравнения времени прохождения в конкретной точке прохождения и времени окончания посадки для множества образцов транспортного средства; извлечение из упомянутого запоминающего средства множества результатов сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в конкретной точке прохождения, связанной с информацией, определяющей транспортное средство, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация, определяющая транспортное средство, для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; вычисление среднего значения или дисперсии извлеченных результатов сравнения для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; статистическую проверку различия в среднем значении или дисперсии результатов сравнения, вычисленного для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; и вывод результата проверки устройством прогнозирования процесса передвижения.

Способ прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличается тем, что способ содержит: определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства; получение информации о местоположении, указывающей местоположение, определенное множеством пунктов, когда передвигающийся объект использует транспортное средство; определение времени окончания посадки, когда действительно завершилась посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства; запоминание в запоминающем средстве полученной информации о местоположении и результата сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в каждой точке прохождения в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов; получение устройством для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующим процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях, множества образцов информации о местоположении, указывающей множество местоположений, в которых произвольный передвигающийся объект использует транспортное средство; получение устройством для прогнозирования процесса передвижения, запроса на сравнение результатов сравнения времени прохождения в конкретной точке прохождения и времени окончания посадки для транспортного средства, используемого передвигающимся объектом во множестве местоположений; извлечение из упомянутого запоминающего средства множества результатов сравнения времени окончания посадки и времени прохождения конкретной точки прохождения, связанной с информацией о местоположении, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация о местоположении, для каждого из множества образцов информации о местоположении; вычисление среднего значения или дисперсии извлеченных результатов сравнения для каждого из множества образцов информации о местоположении; статистическую проверку различия в среднем значении или дисперсии результатов сравнения, вычисленного для каждого из множества образцов информации о местоположении; и вывод результата проверки устройством для прогнозирования процесса передвижения.

В настоящем изобретении, когда передвигающийся объект, например путешественник, действительно использовал в прошлом транспортное средство для путешествия, система прогнозирования процесса передвижения получила время прохождения, когда этот путешественник проходил каждую точку прохождения в пункте отправления/прибытия, информацию, определяющую транспортное средство, которая указывает использованное транспортное средство, и информацию о местоположении, указывающую местоположение, и запоминает все это в связанном виде. Кроме того, устройство для прогнозирования процесса передвижения извлекает время прохождения, касающееся конкретной точки прохождения, и информацию, связанную с этим временем прохождения, после чего получает уравнение регрессии, представляющее зависимость между временем прохождения, когда передвигающийся объект проходит конкретную точку прохождения, затраченным временем, когда передвигающийся объект проходит через две конкретные точки прохождения, или результатом сравнения времени прохождения и времени окончания посадки, когда закончена посадка для данного транспортного средства, и извлеченной другой информацией. Устройство для прогнозирования процесса передвижения вычисляет прогнозируемое значение для времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, затраченного времени или результата сравнения при конкретных условиях путем подстановки в полученное уравнение регрессии контента информации, например, информации об ожидаемом местоположении для использования транспортного средства. Посредством статистического анализа степени воздействия, вызванного использованием множества образцов информации, такой как информация о местоположении, которая используется в усложненном виде для времени прохождения, затраченного времени или результата сравнения, и путем подстановки ожидаемой информации для уравнения регрессии, можно получить весьма точное прогнозируемое значение.

Кроме того, в настоящем изобретении устройство для прогнозирования процесса перемещения извлекает время перемещения и т.п., связанное с каждым из множества образцов информации, определяющей транспортное средство, или информацией о местоположении, и проверяет, имеется ли статистически значимое различие в среднем значении или дисперсии определенного времени прохождения, конкретного затраченного времени или конкретных результатов сравнения времени прохождения и времени окончания посадки при использовании множества образцов транспортного средства. Поскольку такую проверку проводят на основе прошлых записей, устройство прогнозирования процесса передвижения способно точно определить, имеется ли различие в конкретном времени прохождения, в конкретном затраченном времени или конкретных результатах сравнения времени прохождения и времени окончания посадки при использовании множества образцов транспортного средства.

В настоящем изобретении принят способ уменьшения ошибки во время измерения или сбора для исключения ошибки дискретизации и для выполнения большого объема статистической обработки для пункта, вычисленного в качестве прогнозируемого значения, и для различных видов записей, влияющих на указанную запись. Таким образом, полученное прогнозируемое значение будет иметь высокую точность. Кроме того, согласно настоящему изобретению обычный пользователь без специальных знаний также сможет легко получить прогнозируемое значение, так что можно будет более точно спрогнозировать время, необходимое для путешествия, значительно точнее, чем в стандартном случае. Это позволяет путешественнику составить более точное расписание путешествия и передвигаться более эффективно. Таким образом, настоящее изобретение дает положительные эффекты.

Краткое описание нескольких видов чертежей

Фиг. 1 - концептуальный вид, иллюстрирующий общую конфигурацию системы прогнозирования процесса передвижения;

фиг. 2 - блок-схема, иллюстрирующая внутреннюю конфигурацию устройства получения информации;

фиг. 3 - блок-схема, иллюстрирующая процедуру обработки, в которой система прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению выдает ID в первой точке прохождения;

фиг. 4 - блок-схема, иллюстрирующая процедуру обработки, в которой система прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению регистрирует прохождение путешественника в первой точке прохождения;

фиг. 5 - блок-схема, иллюстрирующая процедуру обработки, в которой система прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению регистрирует прохождение путешественника во второй и последующих точках прохождения;

фиг. 6 - блок-схема, иллюстрирующая внутреннюю конфигурацию устройства прогнозирования процесса передвижения;

фиг. 7 - блок-схема, иллюстрирующая процедуру обработки для пересылки данных из устройства получения информации в устройство прогнозирования процесса передвижения;

фиг. 8 - концептуальный вид, где показан пример контентов многомерных данных;

фиг. 9 - блок-схема, иллюстрирующая процедуру обработки прогнозирования процесса передвижения, выполняемую системой прогнозирования процесса передвижения;

фиг. 10 - блок-схема, иллюстрирующая процедуру обработки прогнозирования процесса передвижения, выполняемую системой прогнозирования процесса передвижения;

фиг. 11 - концептуальный вид, где показан пример меню выбора;

фиг. 12 - концептуальный вид, где показан пример контентов устанавливаемых данных;

фиг. 13 - концептуальный вид, где показан пример контентов устанавливаемых данных;

фиг. 14 - концептуальный вид, где показан пример меню ввода;

фиг. 15 - концептуальный вид, где показан пример меню ввода;

фиг. 16 - блок-схема, иллюстрирующая процедуру подпрограммы при обработке статистических вычислений, выполняемой на шаге S522;

фиг. 17 - блок-схема, иллюстрирующая процедуру подпрограммы при обработке статистических вычислений, выполняемой на шаге S522;

фиг. 18 - концептуальный вид, где показан пример контентов пояснительных данных;

фиг. 19 - концептуальный вид, где показан пример контентов пояснительных данных;

фиг. 20 - блок-схема, иллюстрирующая часть процедуры обработки для прогнозирования процесса передвижения, выполняемой системой прогнозирования процесса передвижения согласно варианту 2;

фиг. 21 - концептуальный вид, где показан пример меню ввода согласно варианту 2; и

фиг. 22 - блок-схема, иллюстрирующая часть процедуры обработки для прогнозирования процесса передвижения, выполняемой на шаге S522 согласно варианту 2.

Подробное описание изобретения

Далее подробно описывается настоящее изобретение со ссылками на чертежи, иллюстрирующие варианты осуществления изобретения. В данном варианте настоящее изобретение в основном описывается на примере, в котором передвигающийся объект переезжает, используя в качестве транспортного средства самолет. В настоящем изобретении предполагается, что передвигающимся объектом является путешественник, пользующийся самолетом, или багаж, перевозимый самолетом.

Вариант 1

На фиг. 1 представлен концептуальный вид, иллюстрирующий общую конфигурацию системы прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению. Устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения, выполняющее обработку для прогнозирования процесса передвижения путешественника или багажа, которое относится, например, к времени пребывания в аэропорту в месте отправления или дате и времени вылета из аэропорта в месте прибытия, подсоединен к сети N связи, такой как Интернет. Путешественник, использующий самолет, держит билет 31 на самолет, пока на багаж, подлежащий перевозке, наклеивается багажная бирка 32. На билете 31 записан идентификатор (ID), являющийся идентификационной информацией для путешественника. Например, ID путешественника печатают на билете 31 в виде штрих-кода, который указывает ID, или записывают таким образом, при котором авиационный билет 31 обеспечивается полупроводниковой памятью для запоминания электронных данных, указывающих ID. Аналогичным образом ID, представляющий собой идентификационную информацию для багажа, записывается на багажной бирке 32.

В аэропорту, являющемся пунктом отправления/прибытия самолетов, имеется несколько зон (точек прохождения) для прохождения путешественника или багажа, таких как регистрационная стойка, стойка регистрации багажа, зона проверки, обеспечивающей безопасность полета, зона выхода на посадку, зона разгрузки багажа, зона приема багажа, зона выхода из самолета, стойка прибытия, зона востребования багажа, зона выхода для прибывающих пассажиров и т.п. В каждой точке прохождения установлены контрольные устройства 21, 21, … для считывания идентификатора ID с авиационного билета 31 или багажной бирки 32, проверки прохождения путешественника или багажа и определения даты и времени считывания ID. Контрольное устройство 21 может представлять собой, например, устройство выписки билетов, которое выдает билет 31 или багажную бирку 32, считыватель штрих-кода, подсоединенный к компьютеру для считывания штрих-кода, напечатанного на билете 31 или багажной бирке 32, либо турникет, который может считывать ID, записанный на билете 31, и отображать и записывать необходимую информацию. Другим вариантом контрольного устройства 21 может быть устройство ввода для ввода такой информации, как идентификатор на билете 31, который осуществляется оператором. Кроме того, контрольные устройства 21, 21, … определяют, находится ли путешественник или багаж в адекватном состоянии, на основе заранее установленных критериев, и выполняет обработку ошибки при неадекватном состоянии. Размещенные в аэропорту контрольные устройства 21, 21, … подсоединены к устройству 2 получения информации через установленную в аэропорту сеть связи. Каждое контрольное устройство 21 передает полученный ID и обнаруженную дату и время в устройство 2 получения информации, которое запоминает принятую информацию. Устройство 2 получения информации и контрольные устройства 21, 21, … размещены в каждом из нескольких аэропортов. Каждое устройство 2 получения информации подсоединено к сети N связи и осуществляет связь с устройством 1 для прогнозирования процесса передвижения через сеть N связи. Заметим, что можно использовать также и другой вариант, в котором устройство 2 получения информации сконфигурировано как единое целое с контрольным устройством 21, когда контрольные устройства 21, 21, … соединены друг с другом. Такой вариант исключает необходимость иметь сеть связи между контрольными устройствами 21 и устройством 2 получения информации, что повышает скорость обработки, выполняемой контрольным устройством 21.

Кроме того, сеть N связи подсоединена к устройству 4 хранения информации о транспортных средствах, в котором хранится информация, относящаяся к работе самолета. Устройство 4 хранения информации о транспортных средствах установлено в каждой авиационной компании. Устройство 4 хранения информации о транспортных средствах подсоединено к базе данных для сопровождения расписания полетов самолетов через сеть связи (не показана) и запоминает последнюю информацию, переданную из базы данных. Заметим, что устройство 4 хранения информации о транспортных средствах также может быть сконфигурировано вместе с базой данных. В устройстве 4 хранения информации о транспортных средствах для каждого рейса хранится информация, определяющая данный рейс. Например, номер рейса, содержащийся в информации, определяющей данный рейс, включает в себя название авиакомпании, тип рейса, например, регулярный или чартерный, название места отправления, название места прибытия, запланированную дату и время отправления и запланированную дату и время прибытия. Информация, определяющая данный рейс, также может включать в себя, например, тип самолета, количество пассажиров и долю свободных мест, которые обычно включают в информацию о резервировании, описываемую ниже. Устройство 4 хранения информации о транспортных средствах также запоминает информацию, относящуюся к оборудованию аэропорта, и информацию, относящуюся к инциденту, возникшему в аэропорту или на самолете, связывая их с информацией, определяющей данный рейс. Информация, относящаяся к обслуживающим комплексам аэропорта применительно к данному рейсу, включает в себя информацию, указывающую номер терминала, номер выхода, количество операторов, номер площадки для стоянки самолетов, номер зоны технического обслуживания самолетов, а также дату и время отправления/прибытия. Также сюда включена информация, указывающая ID служащего аэропорта, для идентификации человека, работающего в аэропорту, например, оператора, и количество служащих аэропорта. Информация, относящаяся к обслуживающим комплексам аэропорта, касающаяся путешественника или его багажа, включает в себя, например, информацию, указывающую номера, присвоенные билетной стойке, зоне проверке, обеспечивающей безопасность полета, миграционной зоне, пути перемещения багажа и зоне выдачи багажа, количество служащих аэропорта и порядок прохождения через вышеупомянутые зоны, а также ID служащего аэропорта. Информация, относящаяся к инциденту, возникшему в аэропорту или на борту самолета, включает в себя, например, информацию, указывающую, отменен ли рейс, подробности сбоя в самолете, подробности криминального происшествия, название возникшей эпидемии, место инцидентна, дата и время инцидента и величина ущерба. Заметим, что информацию, относящуюся к обсуживающим комплексам аэропорта, проверке, обеспечивающей безопасность полета, карантину, эмиграции и иммиграции и таможенной проверке, можно непосредственно получить из баз данных (не показаны), управляемых соответствующими конкретными подразделениями.

Кроме того, устройство 4 хранения информации о транспортных средствах запоминает для каждого путешественника информацию о резервировании, указывающую подробности резервирования, выполненного конкретным путешественником на конкретный рейс. Информация о резервировании включает в себя ID, который представляет собой идентификационную информацию о путешественнике, а также информацию, определяющую путешественника, например, фамилию, возраст, пол и гражданство путешественника. Информация о резервировании также включает в себя по меньшей мере часть информации, определяющей данный рейс, которая характеризует рейс, используемый данным путешественником, например, место отправления, место прибытия, номер используемого рейса и запланированную дату, месяц и год отправления, которые связаны друг с другом. Кроме того, информация о резервировании включает в себя информацию, указывающую условия для путешественника, использующего рейс, например, тип кресла (туристический класс или бизнес-класс), номер кресла и номер багажа. Информация, определяющая рейс, соответствует информации, детально описывающей транспортные средства.

Вдобавок сеть N связи подсоединена к устройству 5 хранения информации о погоде, где хранится информация, относящаяся к погоде в разных зонах. Устройство 5 хранения информации о погоде хранит информацию о погоде, указывающую состояние погоды в каждой из зон, включая данный аэропорт. Устройство 5 хранения информации о погоде получает последнюю информацию о погоде через сеть связи (не показана) из базы данных погодной станции аэропорта или ближайшей погодной станции. Базовая станция передает, например, составляющую информации в упомянутых зонах, включая данный аэропорт, такую как текущая погода, температура, вероятность выпадения осадков, а также различные виды предупреждений или советов, касающихся погоды, в устройство 5 хранения информации о погоде. В устройстве 5 хранения информации о погоде переданная информация запоминается вместе с информацией о положении, такой как название аэропорта, и с информацией о времени, такой как дата и время наблюдения. Заметим, что устройство 5 хранения информации о погоде может быть сконфигурировано вместе с базой данных.

Пользователь, использующий технологию по настоящему изобретению для прогнозирования процесса передвижения, может использовать устройство 7 ввода/вывода, такое как персональный компьютер (PC) или мобильный телефон. Устройство 7 ввода/вывода может быть подсоединено к сети N связи, когда это необходимо, и поддерживать связь с устройством 1 для прогнозирования процесса перемещения через сеть N связи. Устройство 7 ввода/вывода включает в себя дисплейный блок, такой как жидкокристаллическая панель, блок звукового вывода, такой как динамик, и блок ввода, такой как клавиатура, мышь или микрофон. Дисплейный блок и блок звукового вывода выдают информацию различных видов, в том числе результат прогнозирования, полученный согласно настоящему изобретению, а блок ввода служит для ввода различного вида информации в соответствии с операциями пользователя.

На фиг. 2 представлена блок-схема, иллюстрирующая внутреннюю конфигурацию устройства 2 получения информации. Устройство 2 получения информации сконфигурировано с компьютером общего назначения, таким как серверное устройство. Устройство 2 получения информации включает в себя центральный процессор (CPU) 201 для выполнения арифметических операций, память с произвольной выборкой (RAM) 202 для запоминания временных данных, создаваемых по ходу выполнения арифметической операции, и блок 204 энергонезависимой памяти, такой как жесткий диск. Устройство 2 получения информации кроме того содержит блок 203 формирования тактовых импульсов для определения даты и времени, интерфейсный блок 205, к которому подсоединены контрольные устройства 21, 21, …, и блок 206 связи, соединенный с сетью N связи. В блоке 204 памяти хранится компьютерная программа. Эта компьютерная программа считывается с носителя записи, такого как оптический диск, приводным блоком, таким как дисковод оптического диска (не показан), или загружается из другого серверного устройства (не показана), подсоединенного к сети N связи. Указанная компьютерная программа выгружается в RAM 202, когда это необходимо, а CPU 201 выполняет обработку, необходимую для устройства 2 получения информации, в соответствии с компьютерной программой, загруженной в RAM 202.

В блоке 204 памяти хранятся данные о точках прохождения, в которых записана информация, относящаяся к контрольным устройствам 21, 21, …, установленным в каждой точке прохождения в аэропорту. Например, в данных о точке прохождения записаны название контрольного устройства 21, местоположение точки прохождения и т.п. для каждой точки прохождения. В настоящем изобретении изменение однажды определенного информационного контента называется «событием». В блоке 204 памяти хранятся данные об истории событий, в которых записана информация об изменении, указывающая на то, что информация, относящаяся к работе транспортного средства или перемещения путешественника либо багажа, изменилась. Например, в данных об истории событий информация об изменении, включая измененное название пункта, представляющее собой название пункта для измененной информации среди всей информации, хранящейся в устройстве 4 хранения информации о транспортных средствах и в устройстве 5 хранения информации о погоде, информационный контент перед и после изменения, дата и время изменения и количество изменений запоминаются вместе с информацией, определяющей данный рейс, в том числе по меньшей мере номер рейса и дату отправления. Также в данных об истории событий информация об ошибке, указывающая, что в каждом контрольном устройстве 21 выполнена обработка ошибки, записывается вместе с ID контрольного устройства 21, ID проверяемого путешественника или багажа и информацией, определяющей рейс. Информация об ошибке включает в себя пункт детерминации ошибки при детерминации контрольным устройством 21, результат перед и после детерминации, дату и время детерминации и количество детерминаций. Например, если обработка ошибки выполняется при первой детерминации в отношении путешественника или багажа, то в результате перед детерминацией делается запись «не определено», в то время как в результате после детерминации записывается контент выведенного сообщения об ошибке. Например, если обработка ошибки выполнена во второй или третьей детерминации, то в результате после детерминации записывается сообщение об ошибке для предшествующей детерминации или сообщение «в норме», в то время как в результате после детерминации записывается выведенное сообщение об ошибке.

Вдобавок в блоке 204 памяти запоминаются данные о процессе передвижения, где записаны даты и время прохождения путешественником или багажом каждой точки прохождения. CPU 201 регулярно выполняет обработку считывания из данных о процессе передвижения времени прохождения путешественниками или их багажом через каждую точку прохождения, вычисляя среднее значение и стандартное отклонение времени прохождения для каждого рейса в соответствии с разными точками прохождения и записывая вычисленное среднее значение и стандартное отклонение времени прохождения в данных процесса передвижения путем связывания их с информацией, определяющей данный рейс, и ID контрольного устройства 21. Например, CPU 201 вычисляет среднее значение и стандартное отклонение времени прохождения в заранее определенный момент времени, например, в 1:00 дня каждый день. Здесь CPU 201 выполняет вычисление, так что считанное время прохождения имеет правильный хронологический порядок, когда считанное время прохождения включает в себя время в районе полуночи. Например, CPU 201 считывает информацию о дате вместе со временем прохождения, добавляет 24:00 ко времени прохождения после полуночи на основе информации о дате, а затем вычисляет среднее значение и стандартное отклонение. Кроме того, если полученное среднее значение превышает 24:00, то CPU 201 вычитает 24:00 из полученного среднего значения. Заметим, что устройство 2 получения информации может также быть сконфигурировано в виде, предусматривающем использование более одного компьютера.

Далее описывается обработка, выполняемая устройством 2 получения информации и контрольными устройствами 21, 21, …, установленными в аэропорту. Путешественник, не имеющий ID, записанного на авиабилете 31, сначала должен получить ID в первой точке прохождения, такой как стойка регистрации. На фиг. 3 представлена блок-схема, иллюстрирующая процедуру обработки, где система прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению выдает ID в первой точке прохождения. Контрольное устройство 21, такое как устройство выдачи билетов, выдает ID для идентификации путешественника, например, выдавая авиабилет 31, в котором записан новый ID (S11). Контрольное устройство 21 и устройство 2 получения информации выполняют последовательную обработку приема информации, необходимой путешественнику, который использует самолет, и информацию, необходимую для устройства 1 для прогнозирования процесса передвижения, которое прогнозирует процесс передвижения путешественника или багажа (S12). Заметим, что контрольное устройство 21 может выполнять обработку на шагах S11 и S12 в обратном порядке. Устройство 2 получения информации, которое на шаге S12 получило информацию, передает полученную информацию другим устройствам 2 получения информации через сеть N связи, в то время как другие устройства 2 получения информации получают переданную информацию. То есть на шаге S12 все устройства 2 получения информации получают одну и ту же информацию. Заметим, что система прогнозирования процесса передвижения может быть представлена в виде, где одно устройство 2 получения информации получает информацию, а затем передает полученную информацию на другие устройства 2 получения информации, расположенные в местах отправления, пересадки и прибытия путешественника или багажа. В указанном варианте множество устройств 2 получения информации, находящихся на пути перемещения путешественника или багажа, получают одну и ту же информацию. Кроме того, система прогнозирования процесса передвижения может быть представлена в виде, где на шаге S12 информацию получает только одно устройство 2 получения информации. В указанном варианте, когда это необходимо, информация, полученная и запомненная в устройстве 2 получения информации, может быть совместно использована другими устройствами 2 получения информации через сеть N связи.

На шаге S12, когда, например, выполнено резервирование на рейс, устройство 2 получения информации выполняет обработку, связанную с получением информации о резервировании от устройства 4 хранения информации о транспортных средствах через сеть N связи. Если более подробно, то CPU 201 инициирует передачу блоком 206 связи команды поиска информации о резервировании на основе номера резервирования или т.п. на устройство 4 хранения информации о транспортных средствах. Устройство 4 хранения информации о транспортных средствах передает информацию о резервировании, найденную в соответствии с командой поиска, на устройство 2 получения информации, которое принимает информацию о резервировании в блоке 206 связи. Если резервирование не выполнялось, то оператор или сам путешественник приводит в действие контрольное устройство 21, такое как устройство выдачи билетов, так что контрольное устройство 21 получает информацию, определяющую данный рейс, и информацию, относящуюся к путешественнику. Информация, относящаяся к путешественнику, включает в себя информацию, указывающую анкетные данные путешественника, такую как фамилия и возраст, а также информацию, указывающую условия для путешественника, который воспользуется рейсом, такую как номер кресла. Заметим, что CPU 201 сначала может получить часть информации, определяющей рейс, а затем получить остальную информацию о рейсе из устройства 4 хранения информации о транспортных средствах через сеть N связи. Процессор CPU 201 также получает остальную информацию, связанную с полученной информацией, определяющей данный рейс, от устройства 4 хранения информации о транспортных средствах. Кроме того, CPU 201 получает информацию о погоде, указывающую состояние погоды в данной зоне, включая аэропорт, от устройства 5 хранения информации о погоде через сеть N связи. Заметим, что информация, полученная от устройства 4 хранения информации о транспортных средствах и устройства 5 хранения информации о погоде, является копией самой последней информации. Кроме того, контрольное устройство 21, такое как устройство выдачи билетов, записывает часть или всю полученную информацию на авиабилете 31, когда это необходимо. В информации, полученной контрольным устройством 21 и устройством 2 получения информации, информация (за исключением ID путешественника и информации, определяющей данный рейс) соответствует информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором путешественник использует данный рейс.

Далее CPU 201 определяет дату и время прохождения путешественником через первую точку прохождения, такую как стойка регистрации, на основе дат и времени, полученных блоком 203 формирования тактовых импульсов (S13). Дата и время прохождения включают в себя по меньшей мере собственно дату и время. Затем CPU 201 запоминает в блоке 204 памяти вместе друг с другом полученную информацию, включая идентификаторы путешественника и контрольного устройства 21, а также дату/время прохождения, записав ее в данные о процессе передвижения (S14). Здесь устройство 2 получения информации и контрольное устройство 21 завершают обработку выдачи ID.

Также, когда передвигающимся объектом является багаж, устройство 2 получения информации и контрольное устройство 21 выполняют аналогичную обработку. В первой точке прохождения, такой как стойка регистрации, контрольное устройство 21, такое как устройство выдачи билетов, на шаге S11 выдает ID для идентификации багажа путем выдачи багажной бирки 32, на которой записан новый ID. Также на шаге S12 устройство 2 получения информации и контрольное устройство 21 получают информацию, определяющую рейс, и информацию, связанную с информацией, определяющей данный рейс, например, путем считывания информации, связанной с путешественником, являющимся собственником багажа, на основе ID путешественника. Кроме того, оператор или путешественник приводит в действие необходимое устройство для получения другой необходимой информации, такой как размер, вес, содержимое и рентгеновский снимок багажа и вводит их в контрольное устройство 21. Заметим, что контрольное устройство 21 может быть обеспечено оборудованием, которое эти информационные составляющие получает автоматически. Кроме того, устройство 2 получения информации получает информацию о погоде из устройства 5 хранения информации о погоде. В информации, полученной контрольным устройством 21 и устройством 2 получения информации, кроме ID багажа и информации, определяющей данный рейс, содержится информация о местоположении, указывающая местоположение упомянутого багажа, перевозимого в этом рейсе. Устройство 2 получения информации аналогичным образом определяет на шаге S13 дату и время прохождения для данного багажа и записывает полученную информацию (включая идентификаторы багажа и контрольного устройства 21, а также дату/время прохождения) в данные о процессе передвижения в блоке 204 памяти в связке друг с другом (шаг S14). Кроме того, контрольное устройство 21 записывает часть или всю полученную информацию на багажной бирке 32.

Когда путешественник, которому уже был выдан ID, проходит через первую точку прохождения в случае, когда он имеет авиабилет 31, в котором уже записан его ID, устройство 2 получения информации и контрольное устройство 21 использует этот ID для контроля прохождения. На фиг. 4 представлена блок-схема, иллюстрирующая процедуру обработки, где система прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению проверяет прохождение путешественника в первой точке прохождения. Контрольное устройство 21, такое как терминальное устройство на стойке регистрации, выполняет обработку, связанную со считыванием идентификатора, записанного на авиабилете 31, и определяет, выполнено ли считывание идентификатора ID (S201). Если произошел отказ считывания ID (S201: Нет), то CPU 201 выполняет обработку ошибки (S202). При обработке ошибки на шаге S202 процессор CPU 201 выдает через динамик, дисплей или т.п. контрольного устройства 21 сообщение об ошибке, такое как «ID не считывается» и вновь выполняет обработку, связанную со считыванием ID. В качестве альтернативы процессор CPU 201 может выполнить обработку, связанную с повторной выдачей ID. Затем CPU 201 записывает информацию об ошибке в данные об истории событий (S203) и завершает обработку. На шаге S203 информация об ошибке записывается вместе с повторно выданным ID или заранее определенным ID, что указывает на отказ считывания ID.

Если ID на шаге S201 (S201: Да) успешно считан, то CPU 201 определяет, хранится ли считанный ID в устройстве 4 хранения информации о транспортных средствах в качестве зарезервированного ID (S204). Если считанный ID отсутствует в памяти устройства 4 хранения информации о транспортных средствах в качестве зарезервированного ID (S204: Нет), то CPU 201 переходит к шагу S202. Если считанный ID хранится в устройстве 4 хранения информации о транспортных средствах в качестве зарезервированного ID (S204: Да), то CPU 201 выполняет обработку, относящуюся к получению информации, связанной с данным ID, от устройства 4 хранения информации о транспортных средствах, через сеть N связи (S205). Получаемая информация включает в себя информацию, определяющую рейс, и т.п. CPU 201 на основе информации, связанной с ID, последовательно определяет, является ли текущая точка прохождения именно той точкой, через которую может пройти путешественник (S206). Например, CPU 201 считывает информацию, относящуюся к обслуживающим комплексам аэропорта, определяющую рейс, из устройства 4 хранения информации о транспортных средствах, и выполняет операцию детерминации путем сравнения считанной информации с информацией, относящейся к текущей точке прохождения. Если текущая точка прохождения не является правильной (S206: Нет), то CPU (201) выполняет обработку ошибки (S207). При обработке ошибки на шаге S207 процессор CPU 201 с помощью контрольного устройства 21 выдает через динамик или дисплей сообщение об ошибке, такое как «неправильная стойка регистрации». Затем CPU 201 записывает информацию об ошибке в данные об истории событий (S208) и завершает обработку.

Если текущая точка прохождения является правильной точкой прохождения на шаге S206 (S206: Да), то CPU 201 выполняет обработку, связанную с получением информации, которая необходима путешественнику, чтобы оказаться на борту самолета, но которая не была получена во время резервирования (S209). Другими словами, CPU 201 получает на контрольном устройстве 21 недостающую информацию из необходимой информации, такой как информация, определяющая рейс, информация, относящаяся к путешественнику или багажу, и информация, указывающая условия посадки на рейс. Кроме того, CPU 201 получает информацию, подробно описывающую обслуживающие комплексы аэропорта, подлежащие использованию, и служащих аэропорта, информацию, определяющую точки, через которые путешественник должен или может пройти, а также порядок их прохождения, информацию, относящуюся к возникшему инциденту или происшествию, информацию о погоде и т.п. В информации, полученной контрольным устройством 21 и устройством 2 получения информации, информация за исключением ID путешественника или багажа и информация, определяющая данный рейс, соответствует информации о местоположении, указывающей местоположение путешественника, использующего данный рейс. Кроме того, контрольное устройство 21, такое как устройство, выдающее билеты, записывает, когда это необходимо, часть или всю полученную информацию на билете 31. CPU 201 последовательно определяет дату и время прохождения, когда путешественник проходит через первую точку прохождения, на основе даты и времени, полученных блоком 203 формирования тактовых импульсов (S210). Затем CPU 201 записывает полученную информацию, включая идентификаторы путешественника, багажа и контрольного устройства 21, пункты детерминации, не относящиеся к обработке ошибки, результаты, полученные перед и после детерминации, и дату и время прохождения в данные о процессе передвижения, чтобы запомнить их в блоке 204 памяти, связав их друг с другом (S211). Устройство 2 получения информации и контрольное устройство 21 завершают таким образом обработку, связанную с контролем прохождения путешественника в первой точке.

Во второй или последующей точке прохождения устройство 2 получения информации и контрольное устройство 21 выполняют обработку, связанную с контролем прохождения путешественника или багажа. На фиг. 5 представлена блок-схема, иллюстрирующая процедуру обработки, где система прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению проверяет прохождение путешественника во второй и последующей точках прохождения. Контрольное устройство 21, такое как считыватель штрих-кода или турникет, выполняет обработку, связанную со считыванием идентификатора, записанного на авиабилете 31 или багажной бирке 32, и определяет, выполнено ли считывание идентификатора ID (3201). Если произошел отказ считывания ID (S301: Нет), то CPU 201 выполняет обработку ошибки (S302). При обработке ошибки на шаге S302 процессор CPU 201 выдает через динамик, дисплей или т.п. контрольного устройства 21 сообщение об ошибке, такое как «ID не считывается», и вновь выполняет обработку, связанную со считыванием ID. CPU 201 может также выполнить обработку, обеспечивающую принудительный запрет прохождения путешественника или багажа, вместе с обработкой на шаге S302. Когда, например, контрольным устройством 21 является турникет, CPU 201 выполняет обработку, обеспечивающую закрывание турникета на пути прохождения. Когда, например, ID багажа, транспортируемого по пути следования, не может быть считан, CPU 201 выполняет обработку, обеспечивающую прекращение транспортировки багажа. Затем CPU 201 записывает информацию об ошибке в данные об истории событий (S303) и завершает обработку.

Если ID на шаге S301 (S301: Да) успешно считан, то CPU 201 определяет, записан ли считанный ID в данных о процессе передвижения, записанных в блоке 204 памяти (S304). На шаге S304 CPU 201 также может осуществлять поиск ID в других данных о процессе передвижения, хранящихся в других блоках 204 памяти других устройств получения информации, через сеть N связи. Если считанный ID не записан в данных о процессе передвижения (S304: Нет), то CPU 201 переходит к шагу S302. Если считанный ID записан в данных о процессе передвижения (S304: Да), то CPU 201 считывает информацию, связанную с данным ID, из блока 204 памяти (S305). CPU 201 сравнивает считанную информацию с последней информацией, имеющейся в устройстве 4 хранения информации о транспортных средствах и устройстве 5 хранения информации о погоде, через сеть N связи, чтобы определить, обновилась ли эта информация. Если эта информация обновилась, то в данные об истории событий в блоке 204 памяти записывается название пункта с измененной информацией, содержание информации перед и после изменения, дата и время изменения и количество изменений в связке с информацией, определяющей рейс, в том числе по меньшей мере номер рейса и дату отправления.

CPU 201 последовательно определяет на основе информации, связанной с ID, которая включает в себя измененную информацию, является ли текущая точка прохождения правильной точкой прохождения, через которую путешественник или багаж может пройти (S306). Например, CPU 201 определяет, включена ли текущая точка прохождения, в которой имеется контрольное устройство 21, в перечень точек прохождения, определенных в последней информации, связанной с данным ID, и соответствует ли порядок прохождения, вычисленный исходя из действительной даты и времени прохождения, порядку прохождений, определенному в последней информации. Если текущая точка прохождения не включена в перечень точек прохождения, определенных в последней информации, связанной с данным ID, или если указанные порядки прохождения не соответствуют друг другу, то CPU 201 определяет, что текущая точка прохождения не является правильной точкой прохождения. Если текущая точка прохождения не является правильной (S306: Нет), то CPU 201 выполняет обработку ошибки (S307). При обработке ошибки на шаге S307 процессор CPU 201 с помощью контрольного устройства 21 выдает, например, используя контрольное устройство 21, сообщение об ошибке, такое как «неправильный номер рейса», «неправильный номер выхода», «неправильная зона востребования багажа», «неправильный порядок прохождений» или т.п. CPU 201 может также выполнить обработку, используя контрольное устройство 21, с выводом сообщения, направляющего пользователя к правильной точке прохождения. CPU 201 может также выполнить обработку, обеспечивающую принудительный запрет прохождения путешественника или багажа, вместе с обработкой на шаге S307. Затем CPU 201 записывает информацию об ошибке в данные об истории событий (S308) и завершает обработку. Заметим, что детерминация, относящаяся к точкам прохождения, может выполняться всеми контрольными устройствами 21.

Если текущая точка прохождения является правильной точкой прохождения на шаге S306 (S306: Да), то CPU 201 определяет дату и время прохождения, когда путешественник пройдет текущую точку прохождения, на основе даты и времени, полученных блоком 203 формирования тактовых импульсов (S309). Заметим, что на шаге S306, кроме того, может выполняться обработка, связанная с определением того, тот ли багаж погружен. Например, контрольное устройство 21 запрашивает у путешественника ID багажа и ID самого путешественника на выходе из зоны востребования багажа, в то время как CPU 201 определяет, правильный ли багаж забрал путешественник. В частности, CPU 201 осуществляет поиск ID багажа, в действительности полученного из блока 204 памяти, определяет ID для владельца багажа, связанного с найденным ID багажа, и определяет, соответствует ли он действительному ID, полученному путешественником. Если они не совпадают друг c другом, то CPU 201 переходит к шагу S307 для выполнения обработки ошибки, например, с выводом сообщения, такого как «неправильный багаж». При совпадении указанных идентификаторов CPU 201 переходит к шагу S309.

Затем CPU 201 выполняет обработку, чтобы определить, как соотносится время прохождения в каждой точке прохождения со средним временем прохождения (превышает, меньше или близко к среднему значению) по сравнению с прошлыми записями (S310). В частности, CPU 201 выполняет вышеуказанное определение на основе среднего значения и стандартного отклонения времени прохождения, записанных для каждой из соответствующих точек прохождения и рейсов в данных о процессе передвижения, хранящихся в блоке 204 памяти. Например, если CPU 201 в качестве стандартного отклонения использует σ, он определяет, что время прохождения наступает раньше, если оно меньше, чем (среднее значение -4σ), и наступает позже, если оно больше, чем (среднее значение +4σ). Кроме того, CPU 201 определяет, что время прохождения приблизительно соответствует среднему значению, если оно находится в диапазоне между (среднее значение -4σ) и (среднее значение +4σ) включительно. Если время прохождения короче или длиннее, чем в прошлых записях (S310: Нет), то CPU 201 выполняет обработку ошибки, например, выдавая сообщение, такое как «слишком короткое время по сравнению с нормальным» или «слишком длительное время по сравнению с нормальным» (S311). CPU 201 записывает затем информацию об ошибке в данных об истории событий (S312). Заметим, что определение, относящееся к времени прохождения, может выполняться во всех контрольных устройствах 21.

Если шаг S312 завершен или если время прохождения приблизительно равно среднему значению при сравнении с прошлыми записями на шаге S310 (S310: Да), процессор CPU 201 записывает в данных о процессе передвижения информацию, включающую в себя идентификаторы для путешественника, багажа и контрольного устройства, название пункта, который не инициирует обработку ошибки, и результат перед и после указанной детерминации, а также дату и время прохождения, чтобы запомнить их в блоке 204 памяти в связке друг с другом (S312). Здесь контрольное устройство 21 записывает часть или всю полученную информацию в авиабилете 31 или на багажной бирке 32. Устройство 2 получения информации и контрольное устройство 21 завершают обработку, связанную с прохождением путешественником второй или последующей точки прохождения. Обработку на шагах S301-313 выполняют во второй и последующих точках каждый раз, когда через них проходит путешественник или багаж.

Путем выполнения обработки на шагах S11-14, шагах S201-211 и шагах S301-313, описанных выше, устройство 2 получения информации и контрольные устройства 21, 21, … определяют дату и время прохождения путешественником или багажом через каждую точку прохождения. Хотя в описании было указано, что эта обработка выполняется в основном устройством 2 получения информации и контрольными устройствами 21, 21, …, установленными в аэропорту в месте отправления, аналогичная обработка выполняется устройством 2 получения информации и контрольными устройствами 21, 21, …, установленными в аэропортах в местах пересадки и прибытия рейса. Заметим, что часть описанной обработки, выполняемой CPU 201, в рамках обработки на шагах S11-14, шагах S201-211 и шагах S301-313 в качестве альтернативы может выполняться контрольным устройством 21.

Кроме того, устройство 2 получения информации выполняет обработку, связанную с получением даты и времени окончания посадки для каждого рейса, представляющее собой дату и время, когда путешественник или багаж полностью окажутся на борту данного рейса. Например, дата и время окончания посадки представляют собой дату и время, когда закрывается выход на посадку, являющийся последней точкой прохождения, через которую необходимо пройти путешественнику. В качестве альтернативы датой и временем окончания посадки может быть, например, дата и время закрытия грузового отсека самолета, куда заносится багаж. Дата и время окончания посадки включают в себя по меньшей мере одну дату и время. Дата и время окончания посадки определяются контрольным устройством 21, установленным у выхода на посадку или у грузового отсека, в то время как CPU 201 записывает определенную дату и время окончания посадки в данные о процессе передвижения, связывая их с ID для путешественника и багажа и информацией, определяющей рейс. Дата и время окончания посадки также могут быть определены персоналом, например, бортпроводником самолета, приводящим в действие устройство ввода (не показано), подсоединенного к интерфейсному блоку 205.

Кроме того, устройство 2 получения информации выявляет случаи, когда время отправления и прибытия самолета отличается от запланированного времени на величину, превышающую заранее определенное допустимое значение, например, задержка прибытия самолета, равная или превышающая заранее заданное время, задержка отправления самолета, равная или превышающая заранее определенное время, или отмена рейса, а также случаи, когда информация об изменении не была записана. Когда возникает указанный случай, дата и время прохождения путешественником или багажом через каждую точку прохождения изменяется, причем причина изменения даты и времени прохождения не известна. Если процесс передвижения путешественника или багажа прогнозируют на основе прошлых записей, включающих в себя дату для указанного случая, точность прогнозирования снижается. Таким образом, когда дата и время отправления/прибытия рейса отличается от запланированного времени на величину, превышающую заранее определенное допустимое значение, CPU 201 определяет, записана ли в данных об истории событий информация об изменениях, связанная с информацией, определяющей рейс, в том числе по меньшей мере тот же номер рейса и дату отправления, как в вышеописанном рейсе. Если информация об изменениях в данных об истории событий не записана, то CPU 201 выполняет обработку, записывая информацию, указывающую на ненормальную ситуацию на транспортном средстве, в данные об истории события, и связывая информацию об измерениях с информацией, определяющей рейс. Аналогичным образом CPU 201 также выявляет случаи, когда действительное время прохождения путешественника или багажа в каждой точке прохождения отличается от среднего времени прохождения прошедших путешественников или багажа того же рейса в той же самой точке прохождения на величину, превышающую заранее определенные допустимые значения. Здесь CPU 201 сравнивает время с учетом различия в датах. Например, CPU 201 определяет, отличается ли среднее время прохождения от действительного времени прохождения на заранее определенную величину или на большую величину, и находится ли среднее время прохождения в предварительно установленном временном диапазоне в окрестности 12 часов ночи. Например, этим заранее определенным временем может быть двенадцать часов, в то время как заранее установленный временной диапазон в окрестности 12 часов ночи находится между 21:00 и 3:00 включительно. Когда среднее время прохождения отличается от действительного времени прохождения на заранее определенную или большую величину, и среднее время прохождения находится в заранее установленном временном диапазоне в окрестности 12 часов ночи, CPU 201 выполняет указанные ниже вычисления для получения разницы между отрезками времени в разных датах. При сравнении среднего времени прохождения и действительного времени прохождения большее из них обозначается как T_max, в то время как меньшее из них обозначается как T_min. CPU 201 выполняет вычисление {(24:00-T_max)+T_min}. Затем CPU 201 сравнивает вычисленное время с заранее определенным допустимым диапазоном. Когда разница между средним временем прохождения и действительным временем прохождения меньше упомянутого заранее определенного времени или когда среднее время прохождения оказывается вне заранее установленного временного диапазона в окрестности 12 часов ночи, CPU 201 непосредственно сравнивает разность между средним временем прохождения и действительным временем прохождения с упомянутым заранее определенным допустимым диапазоном.

Если разница между указанными отрезками времени прохождения превышает заранее определенный допустимый диапазон, то CPU 201 определяет, имеется ли информация об ошибке, связанной с ID путешественника или багажа и с информацией, определяющей данный рейс, среди информации об ошибках, записанной в данных об истории событий. Если указанная информация в данных об истории событий не записана, то CPU 201 выполняет обработку, связанную с записью информации, указывающей на ненормальную ситуацию с передвигающимся объектом, в данных об истории событий, связывая ее с ID путешественника или багажа и информацией, определяющей данный рейс. Как было описано выше, устройство 2 получения информации автоматически получает информацию почти во всех процедурах для уменьшения ошибок при измерениях или сборе данных.

Далее описывается устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения. На фиг. 6 представлена блок-схема, иллюстрирующая внутреннюю конфигурацию устройства 1 для прогнозирования процесса передвижения. Устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения сконфигурировано с компьютером общего назначения, таким как серверное устройство. Устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения включает в себя центральный процессор CPU 11 для выполнения арифметических операций, память с произвольной выборкой (RAM) 12 для запоминания временных данных, связанных с арифметическими операциями, блок 13, считывающий информацию с носителя 10 записи, такого как оптический диск, и блок 14 энергонезависимой памяти, такой как жесткий диск. Устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения кроме того содержит блок 16 связи, подсоединенный к сети N связи. CPU 11 инициирует считывание приводным блоком 13 компьютерной программы 15, записанной на носителе 10 записи, и инициирует запоминание блоком 14 памяти считанной компьютерной программы 15. Компьютерная программа выгружается из блока 14 памяти в RAM 12, когда это необходимо, а CPU 11 выполняет обработку, необходимую для устройства 1 для прогнозирования процесса передвижения на основе загруженной компьютерной программы. Блок 14 памяти запоминает многомерные данные, в которых вместе записана информация, полученная множеством устройств 2 получения информации. Как было описано выше, устройство 2 получения информации получает дату и время прохождения каждой точки прохождения, информацию, определяющую рейс, а также информацию о местоположении для каждого из путешественников (и каждого багажа), которые пользовались самолетами в прошлом.

На фиг. 7 представлена блок-схема, иллюстрирующая процедуру обработки для пересылки данных из устройства 2 получения информации в устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения. CPU 201 устройства 2 получения информации передает данные о процессе передвижения и данные об истории событий, сохраненные в блоке 204 памяти, в устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения через сеть N связи согласно подходящей временной диаграмме, такой как регулярная временная диаграмма, или временной диаграмме, согласно которой в блоке 204 памяти запоминается заранее определенный объем данных о процессе передвижения (S41). Заметим, что устройство 2 получения информации может передавать различие между запомненными данными и ранее переданными данными. Устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения принимает в блоке 16 связи данные о процессе передвижения и данные об истории событий, переданные от устройств 2, 2, … получения информации. CPU 11 устройства 1 для прогнозирования процесса передвижения извлекает информацию, связанную с одним и тем же ID, из множества полученных составляющих данных о процессе передвижения и данных об истории событий (S42). На шаге S42 процессор CPU 11 извлекает информацию, связанную, кроме того, с информацией, связанной с тем же ID. Затем CPU 11 связывает извлеченную информацию друг с другом и добавляет эту связанную информацию в многомерные данные, сохраненные в блоке 14 памяти, чтобы записать извлеченную информацию в упомянутые многомерные данные (S43). Заметим, что, когда идентификатор ID, с которым связывают извлеченную информацию, уже был записан в многомерных данных, CPU 11 записывает извлеченную информацию, связывая ее с информацией, записанной в связке с данным ID. Оригинал информации, полученный устройством 1 для прогнозирования процесса передвижения, сохраняется в блоке 14 памяти либо стирается процессором CPU 11 по истечении некоторого периода времени.

На фиг. 8 представлен концептуальный вид, иллюстрирующий пример содержимого многомерных данных. Записывается информация, относящаяся к путешественнику, которая включает в себя ID для идентификации путешественника, а также информацию, указывающую паспортные данные путешественника, такую как пол, возраст, гражданство, а также используемый им язык. Также записывается информация, относящаяся к багажу, которая включает в себя ID для идентификации багажа, а также информацию о багаже, такую как ID владельца багажа и вес багажа. Заметим, что может быть записана либо информация, относящаяся к путешественнику, либо информация, относящаяся к багажу. Кроме того, также записывается информация, относящаяся к рейсу, используемому путешественником или багажом, которая включает в себя: информацию, определяющую рейс, такую как номер рейса и тип рейса; информацию, указывающую прошлые записи, такие как действительная дата и время отправления; и информацию, указывающую условия, в которых путешественник пользовался данным рейсом, такие как номер кресла и доля свободных мест. Информация, относящаяся к рейсу, также включает в себя дату и время окончания посадки. Также в многомерных данных запоминается информация, относящаяся к аэропорту отправления, из которого отправляется рейс. Эта информация включает в себя: дату, месяц и год использования путешественником или багажом аэропорта отправления; информацию, указывающую статус аэропорта отправления, такую как название аэропорта и язык, который можно использовать в аэропорту отправления; информацию, определяющую используемое оборудование, такую как терминал, с ID служащего; информацию, определяющую количество служащих и информацию о погоде, указывающую состояние погоды в зоне аэропорта. В качестве аналогичного пункта также записывается информация, относящаяся к аэропорту прибытия, куда прибыл данный рейс. Кроме того, записывается информация об изменениях, относящаяся к событию, состоящему в том, что изменилось содержимое однажды определенной информации. Информация об изменениях включает в себя: информацию, указывающую название измененного пункта; содержимое информации перед и после изменения; дату и время изменения; количество изменений и т.п. Эти многомерные данные также включают в себя информацию, указывающую на нештатную ситуацию на транспортном средстве или у объекта передвижения. Записанные пункты связаны друг с другом и приложены к номеру наблюдения данных для каждого путешественника или багажа. Кроме того, информация, относящаяся к аэропорту отправления или аэропорту прибытия, включает в себя информацию, указывающую контрольное устройство 21, установленное в каждой точке прохождения, и информацию, полученную контрольным устройством 21, такую как информация о дате/времени прохождения и информация об ошибке. Информация, полученная контрольным устройством 21, прикладывается к информации, указывающей контрольное устройство 21, которое получило эту информацию. На фиг. 8 показано, что в многомерных данных записано данные «дата и время прохождения (№ А)», представляющие дату и время прохождения, определенные контрольным устройством 21 под номером 8. Среди вышеописанной информации, включенной в многомерные данные, информация (за исключением идентификаторов путешественника, багажа или его собственника и информации, определяющей данный рейс, а также даты/времени прохождения) соответствует информации о местоположении, содержащейся во множестве пунктов, указывающих местоположения путешественника или багажа при использовании данного рейса.

Затем CPU 11 вычисляет затраченное время прохождения путешественником или багажом через две точки прохождения, исходя из даты/времени прохождения в каждой точке прохождения, записанных в многомерных данных (S44). Далее CPU 11 вычисляет данные сравнения, указывающие результат сравнения, полученный путем сравнения даты и времени прохождения в каждой точке прохождения с датой и временем окончания посадки (S45). Например, CPU 11 вычисляет разницу во времени между датой и временем окончания посадки для данного рейса и датой и временем прохождения путешественником, использующим данный рейс, через каждую точку прохождения, чтобы получить данные, указывающие вычисленную разницу во времени, в качестве данных сравнения. Эти данные сравнения не ограничиваются разницей во времени. Например, данные сравнения в качестве результата детерминация могут иметь значение детерминации, равное «1», если данная точка пройдена раньше, чем окончилась посадка, в то время как данные сравнения могут иметь значение, равное «0», данная точка пройдена в момент окончания посадки или позже. Кроме того, при выполнении указанного сравнения во время, близкое к полночи, CPU 11 выполняет вычисления таким образом, чтобы поддерживать правильное хронологическое соотношение между соответствующими отрезками времени. Например, при сравнении времени прохождения со временем окончания посадки на временном интервале в окрестности полуночи CPU 11 перед вычислением добавляет 24:00 к времени после полуночи. Заметим, что моменты времени выполнения вычисления затраченного времени или данных сравнения могут выбираться по любой другой временной схеме перед извлечением результатов наблюдения из многомерных данных на шаге S512, который будет описан ниже. Затем CPU 11 записывает вычисленное затраченное время и данные сравнения в многомерных данных, связывая их с исходной датой и временем прохождения (S46) и завершает обработку.

На фиг. 8 в качестве примера показано, что в многомерные данные записано затраченное время с момента прохождения передвигающегося объекта через точку прохождения, где установлено контрольное устройство 21 под номером А, до момента, когда передвигающийся объект переместился в точку прохождения, где установлено контрольное устройство 21 под номером В. На фиг. 8 также показано, что в многомерные данные записаны данные сравнения в связке с датой и временем прохождения каждого контрольного устройства. CPU 11 аналогичным образом вычисляет затраченное время и данные сравнения для аэропорта прибытия на шагах S44 и S45. Если для данного рейса имеется промежуточный порт, то для этого промежуточного порта в многомерные данные записывается информация, аналогичная информации для аэропорта отправления. Указанная информация, записанная в связанном виде в многомерных данных, записывается для каждого путешественника и каждого багажа. Как показано на фиг. 8, информация, записанная в многомерных данных, включает в себя как количественные, так и качественные данные. Количественные данные содержат численные значения, такие как дата и время, температура или т.п., и принимают значение в определенном интервале значений. К качественным данным относятся данные, не имеющие численных значений, такие как название аэропорта, или имеющие численное значение, например, номер терминала, смысл которого не связан с самым числовым значением и не относится к какому-либо интервалу различных значений. Как было описано выше, устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения для каждого путешественника и багажа, которые пользовались самолетами в прошлом, запоминает затраченное время прохождения передвигающимся объектом через две произвольные точки прохождения, дату и время окончания посадки и данные сравнения, а также информацию, определяющую данный рейс, и информацию о местоположении, отличные от вышеупомянутых, путем их привязки друг к другу.

Далее описывается способ прогнозирования процесса передвижения, реализуемый системой прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению. Система прогнозирования процесса передвижения выполняет обработку для прогнозирования процесса, в котором в будущем путешественник или багаж использует конкретный рейс для передвижения. На фиг. 9 и 10 показана блок-схема, иллюстрирующая процедуру обработки для прогнозирования процесса передвижения, выполняемого системой прогнозирования процесса передвижения. Пользователь, например, человек, запланировавший путешествие, приводит в действие устройство 7 ввода/вывода, которое передает запрос на прогнозирование процесса передвижения в устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения через сеть N связи, например, обращаясь к web-сайту согласно настоящему изобретению (S501). Устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения принимает запрос на прогнозирование процесса передвижения в блоке 16 связи. CPU 11 инициирует передачу блоком 16 связи данных меню, вызывая отображение на устройстве 7 ввода/вывода меню выбора, демонстрирующее список названий выполняемой обработки, чтобы устройство 7 ввода/вывода получило через сеть N связи выбранную обработку, которая будет действительно выполняться. Данные этого меню заранее записаны в блоке 14 памяти. Заметим, что данные меню могут быть включены в компьютерную программу 15. Устройство 7 ввода/вывода принимает эти данные меню и отображает меню выбора на дисплейном блоке на основе данных меню (S503).

На фиг. 11 представлен концептуальный вид, иллюстрирующий пример меню выбора. В настоящем изобретении прогнозирование может выполняться для времени прохождения передвигающимся объектом, использующим конкретный рейс, через определенную точку прохождения, для затраченного времени прохождения передвигающимся объектом через две точки прохождения или для данных сравнения, показывающих результат сравнения даты и времени окончания посадки для данного рейса с упомянутыми датой и временем прохождения. В настоящем изобретении также можно выполнить сравнительное прогнозирование путем сравнения и прогнозирования отрезков времени прохождения или затраченного времени или с помощью данных сравнения, которые прогнозируются при использовании двух рейсов. Кроме того, в настоящем изобретении может выполняться статистическая обработка, такая как вычисление среднего значения отрезков времени прохождения либо затраченного времени, либо данных сравнения. Как показано на фиг. 11, меню выбора предоставляется пользователю, чтобы он/она выбрали один из множества образцов обработки, в которое входят: прогнозы, сравнительные прогнозы и статистические вычисления для разного рода значений, которые должны выполняться устройством 1 для прогнозирования процесса передвижения. Например, прогнозирование, сравнительное прогнозирование или статистическая обработка может быть выбрана для каждого вида значений, таких как: время пребывания в аэропорту отправления, то есть затраченное время, когда передвигающийся объект прошел все точки прохождения от первой до последней в аэропорту отправления, или время выхода из аэропорта прибытия, то есть время, когда движущийся объект прошел через точку прохождения, находящуюся на выходе аэропорта прибытия. Пользователь приводит в действие устройство 7 ввода/вывода для выбора какого-либо одного образца обработки из множества видов обработки, показанных в меню выбора.

Согласно настоящему изобретению при обработке, связанной с прогнозированием, устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения считывает информацию об использовании путешественниками в прошлом одного и того же рейса, один из которых планирует вновь им воспользоваться, и множество образцов информации о местоположении для данного рейса из многомерных данных. На основе считанных данных устройство 1 выполняет регрессионный анализ, используя считанный результат в качестве зависимой переменной и используя каждый образец в информации о местоположении в качестве независимой переменной. При регрессионном анализе устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения вычисляет прогнозируемое значение, включая прогнозируемый интервал, или прогнозируемое значение, включая доверительный интервал, в качестве расчетного значения. Кроме того, согласно настоящему изобретению при обработке, связанной со сравнительным прогнозированием, устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения считывает результаты путешественников, которые пользовались двумя рейсами из многомерных данных, чтобы выполнить статистическую проверку того, имеет ли место различие между считанными результатами. При обработке, связанной со статистической проверкой, устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения вычисляет точечную оценку, включая доверительный интервал, в качестве расчетного значения. Кроме того, согласно настоящему изобретению при обработке, связанной со статистическими вычислениями, устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения считывает результат от путешественников, которые пользовались тем же самым рейсом, на который один из пользователей планирует сесть, из многомерных данных для вычисления статистической оценки результата.

Устройство 7 ввода/вывода получает контент обработки, выбранный в результате операции пользователя (S504), и передает информацию, указывающую выбранный контент обработки, в устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения (S505). Устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения принимает информацию, указывающую выбранный контент обработки, в блоке 16 связи, в то время как CPU 11 выполняет обработку, связанную с выбором пунктов, которые необходимо ввести, чтобы выполнить обработку с выбранным контентом (S506). Введенные пункты включают в себя информацию, определяющую данный рейс. Информация, определяющая рейс, служит в качестве условия для извлечения результатов наблюдений, подлежащих анализу, из многомерных данных. Вводимые пункты, используемые при выполнении прогнозирования, включают в себя множество пунктов для анализа, которые должны использоваться при регрессионном анализе в качестве независимых переменных, из множества пунктов, содержащихся в информации о местоположении. Множество пунктов, подлежащих анализу, определяют заранее в предположении, что они имеют более тесную корреляцию с прогнозируемыми значениями среди множества пунктов, содержащихся в информации о местоположении. В блоке 14 памяти запоминаются установленные данные, в которых были определены вводимые пункты для каждого из контентов обработки, которые должны выполняться устройством 1 для прогнозирования процесса передвижения.

На фиг. 12 и 13 представлены концептуальные виды, иллюстрирующие примеры контентов установленных данных. На фиг. 12 показан пример вводимых пунктов, определенных для случая, когда контент обработки представляет прогнозирование для времени прохождения зоны выхода из аэропорта прибытия. Время прохождения выхода из аэропорта прибытия определяется в качестве прогнозируемого пункта, соответствующего прогнозируемому значению; пункты, соответствующие информации, определяющей данный рейс, такие как название авиакомпании и номер рейса, определяют в качестве пунктов для условий извлечения, а пункты, соответствующие части информации о местоположении, такой как месяц, в котором используется аэропорт отправления, и время прибытия, определяют в качестве пунктов для анализа. Пункты, включенные в число пунктов для анализа, соответствуют информации, указывающей статус путешественника, например, возраст; информации, указывающей прошлые записи, например, месяц, в котором путешественник воспользовался аэропортом отправления; информации, указывающей условие, при котором путешественник воспользовался данным рейсом, например, номер кресла; информации, указывающей статус аэропорта прибытия, например, соответствует ли язык, которым пользуется путешественник, языку, используемому в аэропорту прибытия, и информации о погоде. Вдобавок к вышесказанному в число пунктов для анализа также может быть включена информация об изменениях, информация об ошибке и информация, связанная с некоторым событием, в том числе информация, указывающая на ненормальную ситуацию в транспортном средстве или с передвигающимся объектом.

На фиг. 13 показан пример вводимых пунктов, определенных для случая, когда контент обработки соответствует сравнению времени выхода из аэропорта прибытия. В качестве записи для сравнения, соответствующей сравниваемым и прогнозируемым значениям, определено время прохождения выхода из аэропорта прибытия. Кроме того, для каждого из сравниваемых объектов А и В определяют пункты для условий извлечения, соответствующие информации, определяющей данный рейс, и пункты уточняющих условий. Пункты условий уточнения представляют условия для дополнительного сужения извлекаемых данных с помощью пунктов условий извлечения из многомерных данных. Также для контента обработки при статистических вычислениях определяют вычисляемые пункты, пункты условия извлечения и пункты уточняющих условий. На шаге S506 процессор CPU 11 выбирает вводимые пункты путем считывания из установленных данных вводимых пунктов, определенных в соответствии с выбранным контентом обработки.

Затем CPU 11 инициирует передачу блоком 16 связи данных меню в устройство 7 ввода/вывода, чтобы устройство 7 ввода/вывода показало меню ввода для получения контентов вводимых пунктов (S507). Устройство 7 ввода/вывода получает данные меню и отображает меню ввода на дисплейном блоке на основе данных меню (S508).

На фиг. 14 и 15 представлены концептуальные виды, иллюстрирующие примеры меню ввода. На фиг. 14 показан пример меню ввода в том случае, когда контентом обработки является прогнозирование времени выхода из аэропорта прибытия. Меню показано с введенными пользователем контентами прогнозируемого пункта, пунктами параметров извлечения и пунктами анализа. Меню ввода также включает в себя секцию для ввода параметров уведомления, используемых при выдаче уведомления о результате обработки, например, даты и времени уведомления, и устройства ввода/вывода, которому выдается уведомление. Заметим, что пункты анализа, определенные установленными данными, могут не полностью совпадать с пунктами анализа, включенными в меню ввода. Например, когда пункты анализа, определенные в установленных данных, содержат месяц, в котором путешественник воспользовался данным аэропортом отправления, и день недели, в который он использовал этот аэропорт, пункт, указанный в меню ввода, показан в виде даты, месяца и года, когда путешественник использовал данный аэропорт отправления, как ему было удобно. Пункты анализа, не совпадающие с установленными данными и меню ввода, преобразуются после ввода. Например, дата, месяц и год, когда путешественник воспользовался данным аэропортом отправления, будут преобразованы в месяц, когда путешественник использовал аэропорт отправления, и день недели, в который путешественник использовал этот аэропорт отправления. Кроме того, например, в пункте, относящемся к возрасту, не показан в меню ввода пункт, содержащий значение возраста, возведенное в квадрат. Пункт со значением, возведенным в квадрат, и пункт, для которого вводится значение, подлежащее возведению в квадрат, запоминаются вместе друг с другом в установленных данных в виде соотношения между пунктом с возрастом и пунктом с возведенным в квадрат значением возраста. Аналогичным образом в случае, когда в установленных данных определяется пункт взаимодействия для вычисления эффекта взаимодействия между пунктами, пункт взаимодействия и пункты, которые образуют пункт взаимодействия, тоже связывают друг с другом. Также связывают друг с другом фиктивные переменные, образуемые множеством пунктов, которые будут описаны ниже (независимые переменные). На фиг. 15 показан пример меню ввода в случае, когда конвентом обработки является сравнение времени выхода из аэропорта прибытия. Отображается меню для ввода контентов пунктов с параметрами извлечения и пунктов с уточняющими параметрами для каждого из объектов А и В сравнения, а также для ввода общих пунктов сравнения. Заметим, что при выполнении сравнения разных точек прохождения пункт сравнения устанавливают для каждого из объектов А и В сравнения. Если контентом обработки являются статистические вычисления, то в меню ввода показывают пункт для обозначения вычисляемого значения, а также аналогичные пункты с параметрами извлечения и пункты с уточняющими параметрами.

Когда пользователь вводит данные в меню ввода, важнейшим является пункт для прогнозирования, пункт для сравнения, пункт для обозначения объекта статистической обработки и пункт для параметров извлечения. Что касается пунктов для анализа, важно ввести данные в более чем один пункт и желательно ввести контенты во все пункты, хотя можно выполнять обработку, связанную с прогнозированием, даже в том случае, если некоторые пункты остались незаполненными. Однако с возрастанием количества незаполненных пунктов снижается точность прогнозирования. Что касается пунктов с уточняющими параметрами, то обработка может выполняться даже тогда, когда эти пункты остаются незаполненными. Если не введены параметры уведомления, то обработка выполняется сразу после получения запроса, и устройство 7 ввода/вывода, использованное для ввода, будет уведомлено о результате обработки.

Пользователь приводит в действие устройство 7 ввода/вывода для ввода контентов информации, определяющей данный рейс, и информации о местоположении в соответствии с введенными пунктами (S509). Пользователь вводит (для контентов, соответствующих пунктам для анализа или для уточняющих параметров) информацию, определяющую данный рейс, для подробного описания рейса, который собирается использовать пользователь, и вводит информацию о местоположении, ожидаемом при использовании данного рейса. Устройство 7 ввода/вывода передает введенную информацию в устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения (S510), которое принимает информацию, переданную из устройства 7 ввода/вывода, в блоке 16 связи.

Затем CPU 11 выполняет обработку, связанную с выбором пункта извлечения, извлекаемого из многомерных данных в соответствии с полученной информацией (S511). При выполнении прогнозирования пункты извлечения включают в себя: значение, являющееся объектом прогнозирования исходя из даты и времени прохождения; затраченное время и данные сравнения; и пункты, соответствующие пунктам анализа, для которых введены контенты, из числа пунктов, включенных в информацию о местоположении. При выполнении сравнительного прогнозирования пунктом извлечения будет переменная, являющаяся объектом сравнительного прогнозирования. При выполнении статистических вычислений пунктом извлечения является значение, подвергающееся статистической обработке. Затем CPU 11 извлекает результаты наблюдений, включая информацию, соответствующую пункту извлечения, из многомерных данных, хранящихся в блоке 14 памяти (S512). Заметим, что извлеченные результаты наблюдений являются дубликатом, и многомерные данные остаются без изменений.

При выполнении прогнозирования CPU 11 извлекает результаты наблюдений, содержащие комбинацию значения конкретной даты и времени прохождения, затраченного времени или результатов сравнения, которые должны стать объектом прогнозирования и которые связаны с информацией, определяющей рейс, которые имеют такие же контенты, как контенты введенных пунктов параметров извлечения, и пунктов, соответствующих пунктам анализа, для которых введены контенты из информации о местоположении, связанной с информацией, определяющей тот же рейс. Результаты наблюдения включают в себя, например, комбинацию даты и времени прохождения передвигающегося объекта через точку выхода аэропорта прибытия и значений множества пунктов, таких как дата/месяц/год, когда передвигающийся объект использовал аэропорт отправления, а также время прибытия, включенное в информацию о местоположении, которые связаны с информацией, определяющей тот же самый рейс. На шаге S512 CPU 11 извлекает несколько конфигураций результатов наблюдений, имеющих контенты, связанные с информацией, определяющей тот же самый рейс. Эти несколько конфигураций результатов наблюдений указывают соответственно прошлые записи различных путешественников, которые использовали тот же самый рейс с теми же датами и временем отправления, или прошлые записи о рейсах, выполненных в другие даты, с одной и той же информацией, определяющей данный рейс, такой как место отправления. При выполнении сравнительного прогнозирования CPU 11 извлекает результаты наблюдений, содержащие конкретную дату и время прохождения, затраченное время или значение результата сравнения, которые должны являться объектом сравнительного прогнозирования и которые связаны с информацией, определяющей данный рейс, имеющей те же самые контенты, что и контенты, введенные в пункты параметров извлечения, и связаны с информацией о местоположении, имеющей такие же контенты, как и контенты, введенные в пункты уточняющих параметров. Для каждого из двух сравниваемых рейсов извлекают несколько конфигураций результатов наблюдений. При выполнении статистических расчетов аналогичным образом извлекают несколько конфигураций результатов наблюдений, где каждый результат наблюдений содержит значения объекта статистических вычислений, связанных с информацией, определяющей данный рейс, имеющей те же самые контенты, что и контенты, введенные в пункты параметров извлечения, и связаны с информацией о местоположении, имеющей те же контенты, что и контенты, введенные в пункты уточняющих параметров. Заметим, что, когда в пункты параметров извлечения и пункты уточняющих параметров введена упомянутая информация, указывающая год, и отсутствуют результаты наблюдений, подлежащие извлечению, CPU 11 исключает эту информацию, указывающую год, из пунктов параметров извлечения, вновь выполняет извлечение и передает на устройство 7 ввода/вывода сообщение, указывающее, что извлечение выполнено без указания года. Если результаты наблюдений, подлежащие извлечению после второго извлечения, отсутствуют, то CPU 11 передает на устройство 7 ввода/вывода сообщение, указывающее, что прогнозирование процесса передвижения отменено, поскольку отсутствуют результаты наблюдений, подлежащие извлечению.

CPU 11 далее определяет, имеется ли во всех извлеченных результатах наблюдений аномальное значение или пропущенное значение (S513). Результаты наблюдения с аномальным значением включают в себя результаты наблюдения, связанные с информацией, указывающей на аномалию в транспортном средстве или аномалию в передвигающемся объекте. Кроме того, заранее может быть определен диапазон, в котором находится контент для каждого пункта информации о местоположении, и тогда CPU 11 может определить, что результаты наблюдения содержат аномальное значение, когда контент извлеченного пункта не попадает в упомянутый диапазон. Результаты наблюдения с пропущенным значением означают результаты наблюдения с пропущенным контентом в извлекаемых пунктах. Если в результатах наблюдения имеется аномальное значение или пропущенное значение (S513: Да), то CPU 11 удаляет или маскирует эту конфигурацию результатов наблюдения с аномальным значением или пропущенным значением из извлеченных результатов наблюдения (S514). Обработка маскирования исключает результаты наблюдения из объекта вычисления. При обработке маскирования CPU 11 связывает конфигурацию результатов наблюдения, имеющую аномальное значение или пропущенное значение, с информацией, указывающей, что результаты наблюдения не являются объектом вычисления. Благодаря удалению или маскированию результатов наблюдений с аномальным или пропущенным значением, например, результатов наблюдений, связанных с вышеописанной информацией, указывающей на аномалию, сокращается объем обработки для прогнозирования процесса передвижения, в то время как получаемая точность прогнозируемого значения повышается.

После завершения шага S514 или при отсутствии результатов наблюдений с аномальным или пропущенным значением на шаге S513 (S513: Нет) CPU 11 определяет, имеется ли несколько конфигураций результатов наблюдения (S515). Если количество наблюдений не превышает одну конфигурацию (S515: Нет), то CPU 11 инициирует передачу блоком 16 связи на устройство 7 ввода/вывода информации, указывающей, что отсутствует несколько конфигураций результатов наблюдения, и что прогнозирование процесса передвижения отменено (S516). Устройство 7 ввода/вывода получает эту информацию, выдает через дисплейный блок или динамик сообщение, указывающее на то, что обработка прогнозирования процесса передвижения не может быть выполнена (S517), и завершает обработку.

Если на шаге S515 (S515: Да) имеется несколько конфигураций результатов наблюдения, то CPU 11 определяет, имеются ли наблюдения, соответствующие или превышающие верхнее предельное значение. Заранее определенным верхним предельным значением в качестве размера генеральной совокупности может быть, например, такое число, как шестьсот тысяч, которого достаточно для предполагаемого количества наблюдений. Если количество наблюдений достигло или превысило заранее определенное верхнее предельное значение (S518: Да), то CPU 11 извлекает верхнее предельное количество конфигураций результатов наблюдения вместе с ранее полученной информацией из результатов наблюдения в текущий момент времени (S519). Результаты наблюдений, не извлеченные на шаге S519, отбрасываются или маскируются. По завершении шага S519 или если количество наблюдений меньше верхнего предельного значения на шаге S518 (S518: Нет), CPU 11 определяет, требуется ли преобразование данных для извлекаемых пунктов, включенных в результаты наблюдений (S520). Если извлекаемый пункт включает в себя качественные данные, то эти качественные данные необходимо преобразовать в численные значения для расчета. Возможно, что некоторые количественные данные также необходимо будет преобразовать в данные, которые можно использовать при вычислениях. Например, когда извлекаемый пункт представляет дату/месяц/год, в то время как пунктами для анализа, которые необходимы для вычислений, являются месяц и день недели, то дату/месяц/год преобразуют в месяц и день недели, а месяц и день недели необходимо дополнительно преобразовать в численные значения.

Если на шаге S520 требуется преобразование данных (S520: Да), то CPU 11 выполняет преобразование данных способом, соответствующим каждой информации, требующей преобразования данных (S521). Способ преобразования данных заранее определяют для каждого пункта, включенного в многомерные данные, и указанный заранее определенный способ преобразования данных запоминается в блоке 14 памяти. Заметим, что способ преобразования данных также может быть заранее включен в компьютерную программу 15. CPU 11 выполняет преобразование каждого образца информации, включенного в результаты наблюдений, заранее определенным способом, таким как фиктивное преобразование или логит-преобразование. Например, дата и время прохождения преобразуются во время прохождения. Кроме того, качественные данные, которые не имеют численного значения, преобразуются в численное значение. Например, слово, выражающее состояние погоды, например, «солнечно», «дождливо» или иное, преобразуются посредством фиктивного преобразования в две цифровые фиктивные переменные, например, «00», «01» или «10» и выражается с помощью двух пунктов анализа (независимые переменные). Кроме того, дискретное значение, выраженное в процентах, например доля свободных мест и вероятность выпадения осадков, преобразуют с использованием логит-преобразования в измеряемое значение такого же типа, как высота или вес путешественника. Логит-преобразование выражается формулой L(P)=ln{P/(1-P)}, {целевое условие: np*≥5, и n(1-p*)≥5}. Здесь P является дискретным значением, выраженным в процентах, n - размер отсчета, а p* - расчетное значение P. Значение L(P) называется логитом, при этом логит-преобразование аппроксимирует нормальное распределение. Целевое условие - это условие, обеспечивающее аппроксимацию логита, близкую к нормальному распределению. Заметим, что при вычислении процента P по формуле, называемой коррекцией непрерывности и выражаемой как P=(x+0,5)/(n+1), точность преобразования повышается. Здесь x соответствует, например, количеству отказов, успешных операций или количеству появлений. По завершении шага S521 или когда преобразование данных не обязательно на шаге S521 (S520: Нет), процессор CPU 11 выполняет обработку, связанную со статистическими вычислениями для выполнения прогнозирования, сравнительного прогнозирования или статистических вычислений конкретного времени прохождения, затраченного времени или результатов сравнения на основе нескольких конфигураций результатов наблюдения.

На фиг. 16 и 17 показана блок-схема, иллюстрирующая процедуру подпрограммы, используемой при статистической обработке, выполняемой на шаге S522. Сначала CPU 11 определяет, является ли статистическая обработка, подлежащая выполнению, прогнозированием для времени прохождения, затраченного времени или результата сравнения (S601). Если статистическая обработка, подлежащая выполнению, представляет собой прогнозирование для времени прохождения, затраченного времени или результата сравнения (S601: Да), то CPU 11 определяет, представляет ли информация, которая включена в результаты наблюдений и соответствует независимым переменным в регрессионном анализе, все качественные данные (S602). Среди информации, включенной в результаты наблюдений, каждый пункт информации о местоположении, а также информации, полученной путем преобразования данных из каждого пункта, представляет собой информацию, соответствующую независимым переменным. На практике независимой переменной (переменным) может соответствовать информация, отличная от объекта прогнозирования, то есть времени прохождения, затраченного времени или результата сравнения. Поскольку пункты, используемые в регрессионном анализе, между тем являются пунктами установленных данных, соответствующих извлекаемым пунктам, указанные пункты из информации, соответствующей выше упомянутым независимым переменным, будут представлять собой информацию, которая включена в результаты наблюдений и соответствует независимым переменным в регрессионном анализе. Если в информацию, содержащуюся в результатах наблюдений, включены количественные данные, соответствующие независимым переменным (S602: Нет), то CPU 11 выполняет регрессионный анализ (S603).

Предположим, что независимой переменной в регрессионном анализе является Y, что количество независимых переменных составляет p, и что соответствующими независимыми переменными являются переменные от X₁ до X_p. В этом случае уравнение регрессии можно представить выражением (1), приведенным ниже.

Значение a₀, входящее в выражение (1), представляет постоянный член, a₁-a_p представляют частные коэффициенты регрессии, а ε представляет ошибку. Если p равно 2 или больше, то выражение (1) является уравнением множественной регрессии. На шаге S603 процессор CPU 11 выполняет обработку, состоящую в вычислении согласно методу наименьших квадратов для получения a₀ и a₁-a_p, которые минимизируют ошибку ε путем использования уравнений, количество которых равно количеству наблюдений и каждое из которых получают из каждого из наблюдений путем подстановки объекта прогнозирования, то есть времени прохождения, затраченного времени или результата сравнения для Y, и подстановки информации, соответствующей независимым переменным для X₁-X_p в выражении (1). В частности, обозначим расчетные значения a₀-a_p как a^∧ ₀-a^∧ _p соответственно, и тогда прогнозируемое значение Y^∧ _i зависимой переменной Y для произвольных значений независимых переменных X₁-X_p можно вычислить с помощью выражения (2), приведенного ниже. Заметим, что знак «^∧», используемый в описании математических выражений в настоящем изобретении, не предназначен для указания экспоненты, а представляет собой так называемую «крышечку», которая используется над ближайшей слева буквой.

Здесь индекс «i» обозначает номер i-й конфигурации наблюдения, в то время как индекс j обозначает номер j-й независимой переменной. Путем подстановки X₁-X_p, которые представляют собой информацию, соответствующую независимым переменным в уравнении (2), можно получить прогнозируемое значение Y^∧ _i для того же самого количества зависимых переменных, что и количество наблюдений. Здесь полагается, что количество наблюдений равно n, и тогда можно получить n прогнозируемых значений Y^∧ _i. Считается, что разность между полученным прогнозируемым значением Y^∧ _i для зависимой переменной и действительным измеренным значением Y_i для зависимой переменной в целом мала. Также желательно, чтобы остаточная ошибка e_i между Y_i и Y^∧ _i, представленная ниже уравнением (3), была небольшой.

Соответственно a^∧ ₀-a^∧ _p определяют так, чтобы минимизировать остаточную сумму квадратов S_e, которая представляет собой сумму возведенных в квадрат остаточных ошибок e_i. Этот метод называется методом наименьших квадратов, в то время как полученные расчетные значения a^∧ ₀-a^∧ _p называются оценками по методу наименьших квадратов. Остаточная сумма квадратов S_e представлена ниже выражением (4).

Каждое из значений a^∧ ₀-a^∧ _p для минимизации остаточной суммы квадратов S₀ можно получить в виде решений совместных уравнений, представленных ниже выражением (5), полученным посредством частного дифференцирования уравнений согласно выражению (4) применительно к a^∧ ₀-a^∧ _p и приравниванием нулю результирующих уравнений.

Выражение 5 можно упростить, получив уравнение (6), показанное ниже. Уравнения согласно выражению (6) являются совместными линейными уравнениями с (p+1) неизвестными относительно a^∧ ₀-a^∧ _p и называются нормальными уравнениями.

Если первое уравнение в выражении (6) разделить на ∑1=n, получим приведенное ниже уравнение (7).

Здесь Xm₁-Xm_p и Ym указывают средние значения, соответствующие независимым переменным и зависимым переменным, и они могут быть представлены приведенным ниже уравнением (8)

Если во второе и последующие уравнения в выражении (6) подставить a^∧ ₀ в выражении (7) и упростить эти уравнения, то можно получить приведенное ниже выражение (9)

Здесь {S_jk} представляет сумму квадратов/произведений отклонения для множества независимых переменных {X_ij}, а {S_jY} представляет сумму произведений отклонения между {X_ij} и {Y_i}. Кроме того, S_jk и S_jY определяются выражением (10), приведенным ниже

Другими словами, a^∧ ₁-a^∧ _p получают в виде решений совместных линейных уравнений с p неизвестными, включающих {S_jk} в качестве коэффициента и {S_jY} в качестве постоянного члена. Когда сумма матриц квадратов/произведений представлена приведенным ниже выражением (11), а ее обратная матрица представлена приведенным ниже выражением (12), выражение (9) можно представить в виде выражения (13), приведенного ниже.

При деформировании выражения (13) получается приведенное ниже выражение (14)

Если разрешить выражение (14) относительно a^∧ ₀-a^∧ _p, получим a^∧ _j=S^j1S_1Y+S^j2S_2Y+…+S^jpS_pY (где j=1, …, p), и, следовательно, можно вычислить значения a^∧ ₀-a^∧ _p. Если вычисленные значения a^∧ ₀-a^∧ _p подставить в выражение (7), то можно будет вычислить значение a^∧ ₀. Когда значениям a^∧ ₀-a^∧ _p присвоены a₀-a_p из выражения (1), получим уравнение регрессии. В этот момент, если количество n наблюдений, используемых в данном анализе, меньше чем (p+2), то процессор CPU 11 отменяет обработку на шаге S603 и инициирует посылку блоком 16 связи на устройство 7 ввода/вывода информации, указывающей на отмену анализа из-за недостатка результатов наблюдения. Устройство 7 ввода/вывода получает эту информацию и, используя дисплейный блок или динамик, выводит сообщение, указывающее, что обработка прогнозирования процесса передвижения не может быть выполнена.

Далее CPU 11 выбирает независимые переменные. Этот выбор можно сделать несколькими способами, из которых в настоящем варианте осуществления изобретения будет описан обратный пошаговый способ, относящийся к способу последовательного выбора на основе использования значения F-критерия. CPU 11 выбирает одну из независимых переменных, входящих в полученное уравнение регрессии, которые минимизируют остаточную сумму квадратов при ее удалении из уравнения регрессии. Далее CPU 11 вычисляет дисперсионное отношение (значение F) увеличения остаточной суммы квадратов, увеличенной с выбранной независимой переменной, и, если вычисленное значение F не превышает заранее установленное эталонное значение F_OUT, то CPU 11 удаляет эту независимую переменную из уравнения регрессии. Если значение F превышает эталонное значение F_OUT, то CPU 11 не удаляет эту независимую переменную. Далее CPU 11 выбирает одну из независимых переменных, которая не вошла в уравнение регрессии и которая минимизирует остаточную сумму квадратов, когда она включена в уравнение регрессии. Затем CPU 11 вычисляет значение F уменьшения остаточной суммы квадратов из-за выбранной независимой переменной, и, если вычисленное значение F превышает заранее установленное эталонное значение F_IN, то CPU 11 вводит эту независимую переменную в уравнение регрессии. Если значение F не превышает эталонного значения F_IN, то CPU 11 не вводит эту независимую переменную. CPU 11 многократно выполняет описанные процедуры, пока все независимые переменные, включенные в уравнение регрессии, не будут иметь значение F, превышающее эталонное значение F_OUT, а все независимые переменные, не включенные в уравнение регрессии, не будут иметь значения F, превышающее эталонное значение F_IN. Что касается эталонных значений для значения F, то можно, например, использовать F_OUT=F_IN=2,0. Заметим, что в способе обратного исключения не выполняется процедура введения независимой переменной, как в обратном пошаговом способе. Прямой пошаговый способ представляет собой способ, реализация которого начинается из состояния отсутствия независимых переменных в уравнении регрессии и состоит в выполнении процедур, аналогичных процедурам обратного пошагового способа. Кроме того, способ прямого выбора является способом, в котором не выполняются процедуры удаления независимых переменных, как в обратном пошаговом способе. CPU 11 вместо обратного пошагового способа может использовать способ обратного исключения, прямой пошаговый способ или способ прямого выбора для выбора независимых переменных.

Фиктивные переменные, состоящие из множества независимых переменных, удаляют из уравнения регрессии, если у всех независимых переменных значения F не превышают эталонного значения F_OUT, и включают в уравнение регрессии, если хотя бы в одной независимой переменной значение F превышает эталонное значение F_IN. Независимая переменная, выполняющая роль основания квадратичной переменной, которая соответствует пункту с квадратичным значением, удаляется даже в том случае, когда она имеет значение F, не превышающее эталонного значения F_OUT, пока квадратичная переменная имеет значение F, превышающее опорное значение F_IN. Аналогичным образом независимые переменные, которые соответствуют пункту, касающемуся взаимодействия, и которые выполняют роль основания переменной взаимодействия, не удаляются даже в том случае, когда этот пункт имеет значение F, не превышающее эталонное значение F_OUT, пока переменная взаимодействия имеет значение F, превышающее эталонное значение F_IN. Кроме того, независимая переменная, выполняющая роль основания квадратичной переменной или переменной взаимодействия, вводится в уравнение регрессии одновременно с квадратичной переменной или переменной взаимодействия даже в том случае, когда значение F не превышает эталонного значение F_IN, пока квадратичная переменная или переменная взаимодействия имеет значение F, превышающее эталонное значение F_IN. Кроме того, при удалении квадратичной функции или функции взаимодействия независимая переменная, играющая роль основания квадратичной переменной или переменной взаимодействия, не удаляется одновременно с ними. Заметим, что значимость независимой переменной X_j среди p независимых переменных (X₁-X_p) в уравнении регрессии представлена как F={(a^∧ _j)²/S^jj}/V_e, где a^∧ _j-j-ое расчетное значение, S^jj- элемент (j,j) обратной матрицы для матрицы суммы квадратов/произведений, а V_e - остаточная дисперсия. Кроме того, если в уравнении регрессии уже имеется p независимых переменных, то значимость добавления новой переменной X_r представляют как F={(a^∧ _r ^*)²/S^rr*}/V_e ^*, где a^∧ _r ^*, S^rr* и V_e ^* соответствуют расчетному значению a_r, элементу (rr) обратной матрицы для матрицы суммы квадратов/произведений и остаточной дисперсии соответственно, которые получают при включении (p+1) независимых переменных, в том числе переменной X_r, в уравнение регрессии.

Далее CPU 11 может выполнить диагностику регрессии, используя такой статистический показатель, как «рычаг» (a^∧ _j). Положим, что «рычагом» является h_ii,что переменная X_j i-го наблюдения имеет значение X_ij, что переменная X_k i-го наблюдения имеет значение X_ik, что переменная X_j имеет среднее значение X_mj, что переменная X_k имеет среднее значение X_mk и что элемент (j,k) обратной матрицы для матрицы суммы квадратов/произведений представлен как S_jk, и тогда рычаг h_ii можно представить выражением (15), приведенным ниже

CPU 11 вычисляет «рычаг» по отношению к каждому наблюдению и удаляет или маскирует конфигурацию наблюдения, у которой вычисленное значение «рычага» больше или равно заранее заданному эталонному значению. В данном случае в качестве эталонного значения предложено удвоенное среднее значение «рычагов». Среднее значение «рычагов» получают согласно выражению (p+1)/n. Если нет ни одной конфигурации наблюдения, которая подлежит удалению или маскированию, и не требуется проведения другой диагностики регрессии, то CPU 11 определяет уравнение регрессии. Если какое-либо наблюдение удалено или маскировано, то CPU 11 вновь выполняет регрессионный анализ. Далее CPU вычисляет статистические показатели, такие как коэффициент множественной корреляции, коэффициент детерминации, результат проверки значимости различия, скорректированный коэффициент детерминации и статистический критерий Дурбина-Уотсона для определенного уравнения регрессии. Коэффициент множественной корреляции представляют как R=√(1-S_e/S_T), коэффициент детерминации представляют как R²=1-S_e/S_t, а скорректированный коэффициент детерминации представляют как R*²=1-{S_e/(n-p-1)}/{S_T/(n-1)}. Кроме того, статистический показатель Дурбина-Уотсона можно представить выражением (16), приведенным ниже

Здесь S_e представляет собой остаточную сумму квадратов, S_T - общую сумму квадратов зависимых переменных, а e_i - i-й остаток. Заметим, что часть регрессионного анализа, такая как выбор независимых переменных или диагностика регрессии, может выполняться вручную, например, устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения включает в себя средство ввода (не показано), так что можно определить уравнение регрессии и вычислить прогнозируемые значения с помощью этого средства ввода, приводимого в действие оператором, знающим статистику и обладающим сведениями о транспортном средстве.

Далее CPU 11 вычисляет значение зависимой переменной Y путем подстановки контентов из пунктов анализа, введенных устройством 7 ввода/вывода для независимых переменных полученного уравнения регрессии, с тем чтобы получить прогнозируемое значение конкретного времени прохождения, затраченного времени или результат сравнения (S604). Если требуется преобразование пункта, в который выполняется подстановка, то CPU 11 выполняет соответствующее преобразование, используя уравнение преобразования, установленное в компьютерной программе 15, до выполнения подстановки. Кроме того, CPU 11 вычисляет интервал прогнозирования. Интервал прогнозирования представляют в виде прогнозируемого значения ±t(n-p-1, α)x√[{1+1/n+D₀ ²/(n-1)}V_e], где n - количество наблюдений, α - уровень значимости, D₀ ² - обобщенное расстояние Махаланобиса, а V_e - расчетное значение дисперсии ошибки. Кроме того, расстояние D₀ ² представляют приведенным ниже выражением (17)

Здесь X_0j и X_0k - значения, подставляемые соответственно для переменных X_j и X_k, для вычисления значения Y, а S^jk - элемент (j,k) обратной матрицы для суммы квадратов/произведений. Кроме того, t(n-p-1,α) представляет собой критическое значение t(ϕ,α), соответствующее степени свободы ϕ=n-p-1, и заранее определенному уровню значимости α в таблице t-распределения, заранее запомненной в блоке 14 памяти. Затем CPU 11 завершает статистическую обработку для шага S522 и возвращается к основной обработке. Если вместо интервала прогнозирования использовать доверительный интервал, то используется прогнозируемое значение ±t(n-p-1, α)x√[{1/n+D₀ ²/(n-1)}V_e]. Кроме того, оба этих интервала можно выдать вместе с сопроводительным сообщением, описывающим разницу между доверительным интервалом и интервалом прогнозирования.

Если информация, включенная в результат наблюдения, которая соответствует независимым переменным, целиком представляет собой качественные данные (S602: Да), то CPU 11 выполняет анализ на основе способа I квантификации. В способе I квантификации предполагается, что зависимой переменной является Y, что количество независимых переменных (пунктов) равно p и что независимыми переменными являются X₁-X_p. Поскольку независимые переменные представляют собой качественные данные, количество состояний (категорий), в которых могут находиться соответствующие независимые переменные, определяют заранее. Например, если «погода», включенная в информацию о местоположении, определена как «солнечная», «дождливая» и «другое», то независимая переменная, соответствующая «погоде», может находиться в трех состояниях. Положим, что количество значений, которое может принять независимая переменная X_i, составляет j(i). В способе I квантификации состояние независимой переменной X_i выражается в виде комбинации, состоящей из X_i1, X_i2, …, X_ij(i), одна из которых равна 1, а другие равны 0. Например, что касается независимой переменной X_i, то она может принять значение 1, 2 или 3, причем состояние, соответствующее значению 1, выражается как X_i1=1, X_i2=0 и X_i3=0, состояние, соответствующее значению 2, выражается как X_i1=0, X_i2=1и X_i3=0, а состояние, соответствующее значению 3, выражается как X_i1=0, X_i2=0и X_i3=1. Уравнение регрессии для указанного способа I квантификации представлено выражением (18), приведенным ниже

В выражении (18) a₀ - постоянный член, а₁₁-a_pj(p) - отсчеты категорий, а ε - ошибка. Однако в каждом из вышеупомянутых трех состояний X_i1+X_i2+X_i3=1, и, следовательно, всегда имеет место мультиколлинеарность. Таким образом, любой из X_i1+X_i2+X_i3 удаляется. Тогда выражение (18) принимает такой же вид, как уравнение регрессии, в котором все независимые переменные являются фиктивными переменными. Соответственно, на шаге S605 в отношении каждого наблюдения CPU 11 инициирует обеспечение соответствия объекта прогнозирования, то есть времени прохождения, затраченного время или результата сравнения, переменной Y в выражении (1) и инициирует соответствие качественных независимых переменных, преобразованных в фиктивные переменные, независимым переменным X₁-X_pв выражении (1). Далее выполняются вычисления, аналогичные вычислениям в регрессионном анализе.

Затем CPU 11 вычисляет прогнозируемое значение, интервал прогнозирования или доверительный интервал, а также различные статистические показатели таким же образом, как при регрессионном анализе (S606). После этого CPU 11 завершает на шаге S522 статистическую обработку и возвращается к основной обработке.

Если на шаге S601 определено, что статистическая обработка, подлежащая выполнению, не является прогнозированием (S601: Нет), то CPU 11 определяет, является ли статистическая обработка, которую следует выполнить, сравнительным прогнозированием (S607). Если статистическая обработка, подлежащая выполнению, не является сравнительным прогнозированием (S607: Нет), то статистическая обработка, подлежащая выполнению, представляет собой статистические вычисления, и CPU 11 вычисляет запрошенный статистический показатель (S608). На шаге S608 процессор CPU 11 вычисляет на основе конфигураций наблюдений запрошенный статистический показатель, такой как среднее значение, стандартное отклонение, медиану или т.п. для конкретного времени прохождения, затраченного времени или результата сравнения, который должен стать объектом статистических вычислений. Далее CPU 11 завершает статистическую обработку на шаге S522 и возвращается к основной обработке.

Если на шаге S607 определено, что статистическим вычислением, подлежащим выполнению, является сравнительное прогнозирование (S607: Да), то CPU 11 определяет, является ли объект сравнительного прогнозирования средним значением (S609). Если объектом сравнительного прогнозирования является среднее значение (S609: Да), то CPU 11 определяет, является ли генеральной совокупностью какой-либо из двух наборов, состоящих из пунктов, соответствующих объекту сравнительного прогнозирования, из множества конфигураций результатов наблюдения, извлеченных применительно к каждому из двух сравниваемых рейсов (S610). В настоящем изобретении один из наборов для наблюдений, полученных применительно к двум сравниваемым рейсам, используют в качестве генеральной совокупности, а другой набор - в качестве выборки, с тем чтобы провести сравнение путем проверки того, имеется ли различие между указанной генеральной совокупностью и указанной выборкой. На шаге S610 процессор CPU 11 сравнивает с пороговым значением количество наблюдений, включенных в наборы результатов наблюдения, полученных применительно к двум соответствующим рейсам, и, если любое из количеств наблюдений больше или равно пороговому значению, то CPU 11 определяет данный набор результатов наблюдения как генеральную совокупность. Пороговое значение определяют заранее в виде большого численного значения, например, 200000. Кроме того, на шаге S610 процессор CPU 11 определяет набор результатов наблюдения, количество которых не меньше порогового значения, в качестве генеральной совокупности, а в качестве выборки определяет набор результатов наблюдения, количество которых меньше указанного порогового значения. Если оба этих количества не меньше указанного порогового значения, то CPU 11 определяет большее из них в качестве генеральной совокупности, а меньшее - в качестве выборки. Если оба количества наблюдений не меньше порогового значения, и они равны друг другу, то CPU 11 определяет в качестве генеральной совокупности один из этих наборов результатов наблюдения, а другой набор определяет как выборку. Если оба количества наблюдений меньше порогового значения, то CPU 11 определяет, что генеральная совокупность отсутствует, и определяет один из наборов результатов наблюдений в качестве первой выборки, а другой набор - в качестве второй выборки.

Если на шаге S610 определено, что один из наборов результатов наблюдений является генеральной совокупностью (S610: Да), то CPU 11 проводит проверку по критерию хи-квадрат для определения того, различаются ли дисперсии данных выборки и генеральной совокупности. На шаге S611 процессор CPU 11 вычисляет сумму квадратичных отклонений S для выборки и дисперсию σ₀ ² для генеральной совокупности, чтобы вычислить χ²=S/σ₀ ². Кроме того, CPU 11 сравнивает вычисленное значение χ² с критическим значением, соответствующим степени свободы ϕ=n-1, и заранее определенным уровнем α значимости в таблице распределения χ², заранее запомненной в блоке 14 памяти. Здесь n представляет количество значений в выборке. Если уровень α значимости составляет, например, 5%, то нижнее критическое значение выражается как χ₁ ²(ϕ, 0,975), а верхнее критическое значение выражается как χ₂ ²(ϕ, 0,025). Если вычисленное значение χ² меньше верхнего критического значения и больше нижнего критического значения, то CPU 11 определяет, что нет оснований признать, что имеется значительное различие между дисперсиями выборки и генеральной совокупности. Наконец, если вычисленное значение χ² не меньше верхнего критического значения или не больше нижнего критического значения, то CPU 11 определяет, что имеется значительное различие между дисперсиями выборки и генеральной совокупности.

Затем CPU 11 в соответствии с результатом проверки по критерию Хи-квадрат, проведенной на шаге S611, определяет, имеется ли значительное различие между дисперсиями выборки и генеральной совокупности (S612). Если имеется значительное различие между дисперсиями выборки и генеральной совокупности (S612: Да), процессор CPU 11 выполняет t-проверку для определения того, отличается ли среднее значение выборки от среднего значения генеральной совокупности (S613). На шаге S613 процессор CPU 11 вычисляет среднее значение y_m выборки, среднее значение μ генеральной совокупности и стандартное отклонение s выборки, чтобы вычислить t=(y_m-μ)/(s/√n), где n - количество наблюдений в выборке. Кроме того, CPU 11 сравнивает вычисленное значение t с критическим значением t (ϕ, α), соответствующим степени свободы ϕ=n-1 и предварительно определенному уровню α значимости в таблице t-распределения, предварительно запомненной в блоке 14 памяти. Если абсолютное значение вычисленного значения t не меньше критического значения, то CPU 11 определяет, что имеет место значительное различие между средними значениями выборки и генеральной совокупности, а если абсолютное значение вычисленного значения t меньше критического значения, то CPU 11 определяет, что нельзя утверждать о наличии значительного различия между средними значениями выборки и генеральной совокупности. CPU 11 определяет μ как точечную оценку и вычисляет μ±Z(α)σ₀/√n₀ в качестве доверительного интервала, с тем чтобы получить точечную оценку и доверительный интервал генеральной совокупности. Здесь Z(α) представляет критическое значение, соответствующее предварительно определенному уровню α значимости в таблице нормального распределения, предварительно запомненной в блоке 14 памяти. Кроме того, σ₀ представляет стандартное отклонение генеральной совокупности, а n₀- количество наблюдений в генеральной совокупности. Кроме того, CPU 11 выполняет обработку для определения y_m в качестве точечной оценки выборки и y_m±t(ϕ,α)s/√n в качестве доверительного интервала выборки.

CPU 11 в соответствии с результатом t-проверки, выполненной на шаге S613, определяет, имеется ли различие в конкретном времени прохождения, затраченном времени или в данных сравнения двух рейсов, подлежащих использованию (S614). Если на шаге S613 в качестве результата проверки определено, что имеется значительное различие между средними значениями выборки и генеральной совокупности, то CPU 11 определяет, что имеет место различие в конкретном времени прохождения, затраченном времени или в данных сравнения двух рейсов, подлежащих использованию. Если на шаге S613 в качестве результата проверки определено, что нельзя утверждать о наличии значительного различия между средними значениями выборки и генеральной совокупности, то CPU 11 определяет, что нет различия в конкретном времени прохождения, затраченном времени или в данных сравнения двух рейсов, подлежащих использованию. Затем CPU 11 завершает статистическую обработку на шаге S522 и возвращается к основной обработке.

Если на шаге S612 определено, что нельзя утверждать, что имеется значительное различие между дисперсиями выборки и генеральной совокупности (S612: Нет), то CPU 11 выполняет Z проверку для определения того, отличается ли среднее значение выборки от среднего значения генеральной совокупности (S615). На шаге S615 процессор CPU 11 вычисляет среднее значение y_m выборки, среднее значение μ генеральной совокупности и стандартное отклонение σ₀ генеральной совокупности, чтобы вычислить Z=(y_m-μ)/(σ₀/√n), где n - количество наблюдений, включенных в выборку. Кроме того, CPU 11 сравнивает вычисленное значение Z с критическим значением Z (α), соответствующим предварительно определенному уровню α значимости в таблице нормального распределения, предварительно запомненной в блоке 14 памяти. Если абсолютное значение вычисленного значения Z не меньше критического значения, то CPU 11 определяет, что имеет место значительное различие между средними значениями выборки и генеральной совокупности, а если абсолютное значение вычисленного значения Z меньше критического значения, то CPU 11 определяет, что нельзя утверждать о наличии значительного различия между средними значениями выборки и генеральной совокупности. CPU 11 определяет μ как точечную оценку и вычисляет μ±Z(α)σ₀/√n₀ в качестве доверительного интервала, с тем чтобы получить точечную оценку и доверительный интервал генеральной совокупности. Здесь n₀ представляет количество наблюдений в генеральной совокупности. Кроме того, CPU 11 выполняет обработку для определения y_m в качестве точечной оценки выборки и y_m±Z(α)σ₀/√n в качестве доверительного интервала выборки. Если нельзя утверждать о наличии значительного различия, то можно получить суммарную точечную оценку и суммарный доверительный интервал. В этот момент CPU 11 вычисляет новое среднее значение μ₁ и новое стандартное отклонение σ₁ в отношении всех наблюдений выборки и генеральной совокупности. Кроме того, CPU 11 определяет μ₁ в качестве суммарной точечной оценки, используемой для выборки и генеральной совокупности, и вычисляет μ₁±Z(α)σ₁/√(n₀+n) в качестве доверительного интервала, чтобы получить суммарный доверительный интервал.

Затем CPU 11 в соответствии с результатом Z-проверки, выполненной на шаге S615, определяет, имеется ли различие в конкретном времени прохождения, затраченном времени или в данных сравнения двух рейсов, подлежащих использованию (S616). Если на шаге S615 в качестве результата проверки определено, что имеется значительное различие между средними значениями выборки и генеральной совокупности, то CPU 11 определяет, что имеет место различие в конкретном времени прохождения, затраченном времени или в данных сравнения двух рейсов, подлежащих использованию. Если на шаге S615 в качестве результата проверки определено, что нельзя утверждать о наличии значительного различия между средними значениями выборки и генеральной совокупности, то CPU 11 определяет, что нет различия в конкретном времени прохождения, затраченном времени или в данных сравнения двух рейсов, подлежащих использованию. Затем CPU 11 завершает статистическую обработку на шаге S522 и возвращается к основной обработке.

Если на шаге S610 определено, что ни один из наборов данных наблюдений не является генеральной совокупностью (S610: Нет), то CPU 11 выполняет F-проверку для определения того, отличается ли дисперсия первой выборки от дисперсии второй выборки (S617). На шаге S617 процессор CPU 11 вычисляет дисперсию V₁ первой выборки и дисперсию V₂ второй выборки, чтобы вычислить F=V₁/V₂. Кроме того, CPU 11 сравнивает вычисленное значение F с критическими значениями, соответствующими предварительно определенному уровню α значимости, степени свободы первой выборки ϕ₁=n₁-1 и степени свободы второй выборки ϕ₂=n₂-1 в таблице F-распределения, предварительно запомненной в блоке 14 памяти. Здесь n₁ - количество наблюдений в первой выборке, а n₂- количество наблюдений во второй выборке. Например, если уровень значимости соответствует α=5%, то нижнее критическое значение выражается как F₁(ϕ₁,ϕ₂; 0,975), а верхнее критическое значение выражается как F₂(ϕ₁,ϕ₂; 0,025). Заметим, что F₁(ϕ₁,ϕ₂; 0,975)=1/ F(ϕ₂, ϕ₁; 0,025). Если вычисленное значение F меньше верхнего критического значения и больше нижнего критического значения, то CPU 11 определяет, что нельзя утверждать о наличии значительного различия между дисперсиями первой и второй выборок, а если вычисленное значение F не меньше верхнего критического значения или не больше нижнего критического значения, то CPU 11 определяет, что имеется значительное различие между дисперсиями первой и второй выборок.

Далее CPU 11 определяет в соответствии с результатом F-проверки, проведенной на шаге S617, имеется ли значительное различие между дисперсиями первой и второй выборки (S618). Если имеется значительное различие между дисперсиями первой и второй выборки (S618: Да), то CPU 11 проводит t-проверку для определения того, различаются ли среднее значение первой выборки и среднее значение второй выборки (S619). На шаге S619 процессор CPU 11 вычисляет среднее значение y_1m первой выборки и среднее значение y_2m второй выборки, с тем чтобы вычислить t=(y_1m-y_2m)/√(V₁/n₁+V₂/n₂). Степени свободы получают согласно выражениям (1/ϕ)=с²/(n₁-1)+(1-c)²/(n₂-1) и c=(V₁/n₁)/(V₁/n₁+V₂/n₂). Кроме того, CPU 11 сравнивает вычисленное значение t с критическим значением t(ϕ, α), соответствующим степени свободы ϕ и заранее определенному уровню α значимости в таблице t-распределения, заранее запомненной в блоке 14 памяти. Если абсолютное значение вычисленной величины t не меньше критического значения, то CPU 11 определяет, что имеет место значительное различие между средними значениями первой и второй выборок, а если абсолютное значение вычисленного значения t меньше критического значения, то CPU 11 определяет, что нельзя утверждать, что между средними значениями первой и второй выборок имеется значительное различие. Кроме того, CPU 11 выполняет обработку, состоящую в определении точечной оценки, соответствующей объекту сравнения в первой выборке как y_1m, а доверительный интервал первой выборки как y_1m±t(n₁-1, α)√V₁/√n₁, и выполняет обработку, определяя точечную оценку, соответствующую объекту сравнения во второй выборке как y_2m, а доверительный интервал второй выборки как y_2m±t(n₂-1, α)√V₂/√n₂.

Далее CPU 11 определяет согласно результату t-проверки, проведенной на шаге S619, имеется ли различие в конкретном времени прохождения, затраченном времени или результате сравнения между двумя используемыми рейсами (S620). Если на шаге S619 определено в качестве результата проверки, что имеется значительное различие между средними значениями первой и второй выборок, то CPU 11 определяет, что имеется различие в конкретном времени прохождения, затраченном времени или результате сравнения между двумя используемыми рейсами. Если на шаге S619 в результате проверки определено, что нельзя сделать вывод о значительном различии между средними значениями первой и второй выборок, то CPU 11 определяет, что различие в конкретном времени прохождения, затраченном времени и результате сравнения между двумя используемыми рейсами отсутствует. Далее CPU 11 завершает статистическую обработку на шаге S522 и возвращается к основной обработке.

Если значительное различие между дисперсиями первой и второй выборки отсутствует (S618: Нет), то CPU 11 вычисляет суммарное стандартное отклонение первой выборки и второй выборки (S621). На шаге S621 процессор CPU 11 вычисляет сумму квадратичных отклонений S₁ первой выборки и сумму квадратичных отклонений S₂ второй выборки и вычисляет суммарную дисперсию V=(S₁+S₂)/{(n₁-1)+(n₂-1)}, с тем чтобы вычислить суммарное стандартное отклонение s=√V. Затем CPU 11 выполняет t-проверку для определения того, отличаются ли друг от друга средние значения первой и второй выборок (S622). На шаге S622 процессор CPU 11 вычисляет среднее значение y_1m первой выборки и среднее значение y_2m второй выборки, чтобы вычислить t=(y_1m-y_2m)/{s√1(1/n₁+1/n₂)}. Кроме того, CPU 11 сравнивает вычисленное значение t с критическим значением t(ϕ,α), соответствующее степени свободы ϕ=n₁+n₂-2 и заранее определенному уровню α значимости в таблице t-распределения, заранее запомненной в блоке 14 памяти. Если абсолютное значение вычисленной величины t не меньше критического значения, то CPU 11 определяет, что имеет место значительное различие между средними значениями первой и второй выборок, а если абсолютное значение вычисленного значения t меньше критического значения, то CPU 11 определяет, что нельзя утверждать, что между средними значениями первой и второй выборок имеется значительное различие. Кроме того, CPU 11 выполняет обработку, состоящую в определении точечной оценки, соответствующей объекту сравнения в первой выборке как y_1m, а доверительный интервал первой выборки как y_1m±t(n₁+n₂-2, α)√{(S₁+S₂)/(n₁+n₂-2)}/√n₁, и выполняет обработку, определяя точечную оценку, соответствующую объекту сравнения во второй выборке как y_2m, а доверительный интервал второй выборки как y_2m±t(n₁+n₂-2, α)√{(S₁+S₂)/(n₁+n₂-2)}/√n₂. Если нельзя утверждать, что имеет место значительное различие, то CPU 11 может объединить результаты наблюдений, содержащиеся в этих двух выборках, и вычислить суммарное среднее значение y и суммарное стандартное отклонение σ. В этот момент CPU 11 может определить y как точечную оценку и вычислить y±t(n₁+n₂-1,α)σ/√(n₁+n₂) в качестве доверительного интервала.

Далее CPU 11 определяет согласно результату t-проверки, проведенной на шаге S622, имеется ли различие в конкретном времени прохождения, затраченном времени или результате сравнения между двумя используемыми рейсами (S623). Если на шаге S622 определено в качестве результата проверки, что имеется значительное различие между средними значениями первой и второй выборок, то CPU 11 определяет, что имеется различие в конкретном времени прохождения, затраченном времени или результате сравнения между двумя используемыми рейсами. Если на шаге S622 в результате проверки определено, что нельзя сделать вывод о значительном различии между средними значениями первой и второй выборок, то CPU 11 определяет, что различие в конкретном времени прохождения, затраченном времени и результате сравнения между двумя используемыми рейсами отсутствует. Далее CPU 11 завершает статистическую обработку на шаге S522 и возвращается к основной обработке.

Если на шаге S609 определено, что объектом сравнительного прогнозирования является не среднее значение, а дисперсия (S609: Нет), то CPU 11 определяет, является ли генеральной совокупностью какой-либо из двух наборов, состоящих из пунктов, соответствующих объекту сравнительного прогнозирования, среди множества конфигураций результатов наблюдений, извлеченных применительно к каждому из двух сравниваемых рейсов (S624). Если один из наборов результатов наблюдений является генеральной совокупностью (S624: Да), то CPU 11 выполняет проверку по критерию хи-квадрат для определения того, различаются ли дисперсии выборки и генеральной совокупности (S625). На шаге S625 процессор CPU 11 выполняет вычисление, аналогичное вычислению, выполненному на шаге S611. Кроме того, CPU 11 вычисляет дисперсию выборки σ²=S/(n-1) и выполняет обработку, определяя точечную оценку, соответствующую объекту сравнительного прогнозирования как σ2, а доверительный интервал как S/χ²(ϕ, α/2)<σ²<S/χ²(ϕ, 1-(α/2)). Кроме того, CPU 11 вычисляет сумму квадратичных отклонений S₀ генеральной совокупности и определяет точечную оценку дисперсии генеральной совокупности, обозначенную как σ₀ ², и доверительный интервал как S₀/χ²(ϕ₀, α/2)<σ₀ ²<S₀/χ²(ϕ₀, 1-(α/2)). Если нельзя сделать вывод о значительном различии, то CPU 11 может выполнить обработку, определив суммарный доверительный интервал как (S₀+S)/χ²(n₀+n-2, α/2)<σ₁ ²<(S₀+S)/χ²(n₀+n-2, 1-(α/2)). Здесь σ₁ ² является суммарной точечной оценкой, определенной как σ₁ ²=(S₀+S)/{(n₀-1)+(n-1)}, n - количество наблюдений в генеральной совокупности, а ϕ₀ - степень свободы, определенная как ϕ₀=n₀-1.

Далее CPU 11 в соответствии с результатом проверки по критерию хи-квадрат, проведенной на шаге S625, определяет, имеет ли место различие в дисперсии конкретного времени прохождения, затраченного времени или результата сравнения между двумя используемыми рейсами (S626). Если на шаге S625 в результате проверки определено, что имеет место значительное различие между дисперсиями выборки и генеральной совокупности, то CPU 11 определяет, что имеет место различие в дисперсии конкретного времени прохождения, затраченного времени или результата сравнения между двумя используемыми рейсами. Если на шаге S625 в результате проверки определено, что нельзя утверждать о наличии значительного различия между дисперсиями выборки и генеральной совокупности, то CPU 11 определяет, что нет различия в дисперсии конкретного времени прохождения, затраченного времени или результата сравнения между двумя используемыми рейсами. Далее CPU 11 завершает статистическую обработку на шаге S522 и возвращается к основной обработке.

Если на шаге S624 определено, что ни один из наборов результатов наблюдений не является генеральной совокупностью (S624: Нет), то CPU 11 проводит F-проверку для определения того, отличаются ли друг от друга дисперсия первой выборки и дисперсия второй выборки. На шаге S627 процессор CPU 11 выполняет вычисление, аналогичное вычислению, выполненному на шаге S617. Кроме того, CPU 11 определяет точечную оценку, соответствующую объекту сравнения в первом наборе отсчетов как V_1, вычисляет сумму квадратичных отклонений S₁=V₁(n₁-1) первой выборки и выполняет обработку, определяя доверительный интервал как S₁/χ²(ϕ₁, α/2)<V₁<S₁/χ²(ϕ₁, 1-(α/2)). Кроме того, CPU 11 определяет точечную оценку, соответствующую объекту сравнения во втором наборе отсчетов как V₂, вычисляет сумму квадратичных отклонений S₂=V₂(n₂-1) второй выборки и выполняет обработку, определяя доверительный интервал S₂/χ²(ϕ₂, α/2)<V₂<S₂/χ²(ϕ₂, 1-(α/2)). Если нельзя сделать вывод о значительном различии между дисперсиями первой и второй выборок, то CPU 11 может определить суммарный доверительный интервал как (S₁+S₂)/χ²(ϕ₁+ϕ₂, α/2)<V₃<(S₁+S₂)/χ²(ϕ₁+ϕ₂, 1-(α/2)). Здесь V₃ представляет собой суммарную точечную оценку и определяется как V₃=(S₁+S₂)/{(n₁-1)+(n₂-1)}.

Далее CPU 11 в соответствии с результатом F-проверки, выполненной на шаге S627, определяет, имеет ли место различие в дисперсии конкретного времени прохождения, затраченного времени или результата сравнения между двумя используемыми рейсами (S628). Если на шаге S627 в результате проверки определено, что имеет место значительное различие между дисперсиями первой и второй выборок, то CPU 11 определяет, что имеет место различие в дисперсии конкретного времени прохождения, затраченного времени или результата сравнения между двумя используемыми рейсами. Если на шаге S627 в результате проверки определено, что нельзя утверждать о наличии значительного различия между дисперсиями первой и второй выборок, то CPU 11 определяет, что нет различия в дисперсии конкретного времени прохождения, затраченного времени или результата сравнения между двумя используемыми рейсами. Далее CPU 11 завершает статистическую обработку на шаге S522 и возвращается к основной обработке. Хотя в качестве статистических проверок, проведенных на шагах S613, S615, S619, S622, S625 и S627 для определения того, имеется ли различие в статистических показателях, использовались проверки по двухстороннему критерию, вместо этого для определения того, какая из величин больше или меньше другой, можно использовать проверку по одностороннему критерию.

После завершения статистической обработки на шаге S522 процессор CPU 11 сначала определяет, включают ли значения, полученные посредством вычисления в ходе статистической обработки, такие как точечные оценки или статистические показатели, данные, которые были преобразованы. Если такие данные имеются, то CPU 11 выполняет обратное преобразование для значений, полученных путем статистического вычисления, используя способ, заранее запомненный в блоке 14 памяти или установленный в компьютерной программе 15. Например, выполняется преобразование, обратное логит-преобразованию, согласно выражению P=1/[1+exp{-L(P)}]. Кроме того, если обратное преобразование невозможно произвести, например, как в случае, когда должно быть выполнено обратное преобразование месяца и даты в дату и время, то определяют, что обратное преобразование не выполнено. Затем CPU 11 выполняет обработку для извлечения из пояснительных данных, хранящихся в блоке 14 памяти в виде пояснительного текста для разъяснения результата статистической обработки в соответствии с характеристиками результатов наблюдений, используемых при статистической обработке, и результатами статистической обработки (S523). На фиг. 18 и 19 представлены концептуальные виды, иллюстрирующие пример контентов пояснительных данных. Пояснительный текст связан с характеристикой первого набора результатов наблюдений и характеристикой второго набора результатов наблюдений, используемых при статистической обработке, и различными статистическими показателями, полученными в результате статистической обработки. В том случае, когда в ходе статистической обработки выполняется прогнозирование или вычисление статистических показателей, первый набор результатов наблюдений соответствует извлеченным многочисленным конфигурациям результатов наблюдений. В том случае, когда в ходе обработки выполняется сравнительное прогнозирование, первый набор результатов наблюдений соответствует генеральной совокупности, в то время как второй набор результатов наблюдений соответствует выборке, либо первый набор результатов наблюдений соответствует первой выборке, в то время как второй набор результатов наблюдений соответствует второй выборке. Каждый пояснительный текст включает в себя простой комментарий о надежности соответствующего результата вычисления, причем оценка описывает надежность результата вычисления более подробно и заранее, с указанием пользователю, как ему следует действовать исходя из результата вычисления. На фиг. 19 показан пример контентов пояснительного текста. В пояснительных данных соответствующий пояснительный текст заранее увязан с характеристикой информации, используемой при статистической обработке, и результатом этой статистической обработки. Например, в том случае, когда период, потраченный на получение информации, включенной в результаты наблюдений, не превышает один месяц, то с ним связывают пояснительный текст, указывающий, что изменение, вызванное сменой месяца, не будет учитываться.

Затем CPU 11 инициирует передачу блоком 16 связи данных с результатами вычислений и пояснительным текстом в устройство 7 ввода/вывода (S524). Здесь CPU 11 устанавливает устройство 7 ввода/вывода, на которое должны передаваться упомянутые данные, в качестве устройства 7 ввода/вывода, которое было предназначено для выдачи уведомления. Если нет устройства 7 ввода/вывода, предназначенного для того, чтобы ему выдавалось уведомление, устройство ввода/вывода, из которого был передан запрос на прогнозирование процесса передвижения, устанавливают в качестве устройства 7 ввода/вывода, на которое будет выполняться передача упомянутых данных. Устройство 7 ввода/вывода получает данные, состоящие из результата вычисления и пояснительного текста, выводит результат вычисления и пояснительный текст через дисплейный блок или динамик (S525) и завершает обработку.

Как было описано выше, когда путешественник или багаж действительно использовали самолет, система прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению получает, например, дату и время прохождения, когда путешественник или багаж проходит через каждую точку прохождения в аэропорту, информацию, определяющую рейс, и информацию о местоположении, указывающую местоположения, и запоминает их в связке друг с другом. Устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению кроме того извлекает дату и время прохождения, а также информацию о местоположении, связанную с информацией, определяющей конкретный рейс, и получает посредством многомерного анализа уравнение регрессии, представляющее зависимость между множеством пунктов, включенных в информацию о местоположении, и временем прохождения, когда путешественник или багаж прошли через конкретную точку прохождения, затраченным временем, когда путешественник или багаж прошли через две конкретные точки прохождения, или данными сравнения, указывающими результат сравнения между датой/временем прохождения и датой и временем окончания посадки на самолет. Полученное уравнение регрессии представляет степени влияния при использовании самолета различных параметров, например: данные путешественника, такие как возраст; отличительные признаки аэропортов; состояние аэропортов; условия, в которых путешественник использовал данный рейс, например, номер кресла; изменение однажды определенных погодных условий; изменение конкретного времени прохождения, затраченного времени или данных сравнения. Кроме того, устройство для прогнозирования процесса передвижения вводит контент ожидаемого местоположения, когда путешественник использует данный рейс, в уравнение регрессии, полученное применительно к тому рейсу, который путешественник планирует использовать, чтобы вычислить прогнозируемое значение, в том числе интервал прогнозирования или доверительный интервал конкретного времени прохождения, затраченного времени или данных сравнения. Если в качестве времени прохождения установлено конкретное время прохождения на выходе аэропорта прибытия, то можно будет спрогнозировать время, когда путешественник покинет аэропорт прибытия. Если в качестве затраченного времени установлено конкретное затраченное время, когда путешественник перемещается из первой точки прохождения в последнюю точку прохождения в аэропорте отправления, то можно спрогнозировать время, необходимое для пребывания в аэропорту отправления. Если в качестве разницы во времени между датой и временем прохождения путешественником выхода на посадку в аэропорту отправления и датой и временем закрытия выхода на посадку установлены конкретные данные сравнения, то тогда можно спрогнозировать резервное время для выхода на посадку. Каждое из полученных прогнозируемых значений получают методом наименьших квадратов из соотношения между действительным временем прохождения, затраченным временем или данными сравнения в прошлом и местоположением, в котором путешественник использует данный рейс, причем прогнозируемое значение оказывается более надежным, чем в стандартном случае, и позволяет пользователю более точно спрогнозировать время, которое потребуется для путешествия. Это позволяет путешественнику создать более точное расписание путешествия при его планировании, а значит повысить эффективность передвижения. В настоящем варианте даже обычный пользователь, не имеющий специальных знаний о статистике и транспортных средствах, может легко получить прогнозируемое значение, просто выбрав желаемый пункт, для которого требуется прогноз, из меню выбора, и ввести желаемые параметры прогнозирования в пункты анализа или пункты параметров извлечения.

Кроме того, устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению извлекает дату и время прохождения, связанные с каждым из двух образцов информации, определяющей рейс, и определяет, имеется ли различие в конкретном времени прохождения, затраченном времени или данных сравнения между двумя рейсами, подлежащими использованию, применяя подходящий способ проверки в соответствии с количеством наблюдений, извлеченных для информации, определяющей каждый рейс. Поскольку проверяются прошлые записи с использованием подходящего способа проверки, устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения может точно определить, имеется ли различие в конкретном времени прохождения, затраченном времени или данных сравнения между двумя рейсами, подлежащими использованию, и выдает точечные оценки, включая вычисление доверительных интервалов. Далее устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения получает часть информации о местоположении, указывающую ожидаемое местоположение при использовании одного из рейсов, извлекает конфигурации результатов наблюдения, связанных с информацией о местоположении, содержащей контент, который соответствует полученной информации о местоположении, при извлечении результатов наблюдений за датой и временем прохождения, и уточняет результаты наблюдений, подлежащие извлечению. Поскольку результаты наблюдений, которые совпадают с целью пользователя, такого как путешественник, можно извлечь из огромного количества данных различных типов, это также помогает пользователю получить надежное прогнозируемое значение. В то же самое время это также приводит к сокращению объема данных, необходимых для вычислений, и снижает вычислительную нагрузку. Как и в случае прогнозирования, пользователь может также быстро получить результат сравнительного прогнозирования с помощью простых операций, не требующих специальных знаний.

Кроме того, устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения согласно настоящему изобретению выводит вместе с действительным результатом обработки, связанной со статистическими вычислениями, пояснительный текст, который заранее запомнен и связан с результатами, полученными с помощью статистической обработки, и с характеристиками информации, используемой при статистической обработке, такими как объем информации и период, когда эта информация была получена. Хотя в процессе обработки, связанной со статистическими вычислениями, вычисляют различные статистические показатели, пользователь, не являющийся специалистом, скорее всего, не поймет смысл полученных статистических показателей и не сможет оценить надежность полученного результата. Соответственно, получив пояснительный текст, соответствующий результату обработки, связанной со статистическими вычислениями, пользователь сможет оценить результат этой обработки и сможет разработать более практичное расписание путешествия в соответствии с прогнозируемым результатом процесса передвижения.

Вариант 2

В варианте 2 будет описана другая модель обработки согласно настоящему изобретению. Система прогнозирования процесса передвижения сконфигурирована так же, как в варианте 1. На фиг. 20 представлена блок-схема, иллюстрирующая часть процедуры обработки для прогнозирования процесса передвижения, выполняемого системой прогнозирования процесса передвижения согласно варианту 2. Как и в варианте 1, система прогнозирования процесса передвижения выполняет обработку на шагах S501-S517. Однако CPU 11 устройства для прогнозирования процесса передвижения инициирует передачу блоком 16 связи данных меню для показа меню ввода, не включающего в себя какой-либо пункт анализа (шаг S507). Устройство 7 ввода/вывода показывает на дисплейном блоке меню ввода, не содержащее пункт анализа (шаг S508), и принимает информацию, определяющую рейс, введенную на шаге S509. Кроме того, когда контент обработки, подлежащий выполнению, на шаге S512 представляет собой прогнозирование или статистическое вычисление, CPU 11 извлекает конфигурации результатов наблюдений, включая комбинацию значений конкретного времени прохождения, затраченного времени или результата сравнения, относящегося к объекту, для которого должны быть рассчитаны прогнозируемые значения и который связан с информацией, определяющей данный рейс и имеющей тот же самый контент, что и контент введенной информации, определяющей рейс, и множеством заранее определенных пунктов среди информации о местоположении, связанной с информацией, определяющей тот же самый рейс. Когда контентом выполняемой обработки является сравнительное прогнозирование, то CPU 11 для каждого из двух рейсов, подлежащих сравнению на шаге S512, извлекает конфигурации результатов наблюдений, включая комбинацию значений конкретного времени прохождения, затраченного времени или данных сравнения, относящихся к объекту, для которого должен быть выполнен прогноз и который связан с информацией, определяющей данный рейс, имеющей тот же самый контент, что и введенная информация, определяющая введенный рейс, и множеством заранее определенных уточняющих пунктов из информации о местоположении, связанной с информацией, определяющей тот же самый рейс.

Когда на шаге S515 имеется более одного наблюдения, CPU 11 определяет диапазон данных для каждого пункта информации о местоположении, включенного в извлеченные данные наблюдений (S711). В том случае, когда, например, количество данных наблюдений равно трем, и контенты времени прибытия составляют 12:00, 12:30 и 13:00 соответственно, диапазон данных для пункта, относящегося ко времени прибытия, устанавливают в виде 12:00-13:00. В том случае, когда обработкой, подлежащей выполнению, является сравнительное предсказание, то диапазон данных для каждого пункта задают для каждого из двух рейсов. В том случае, когда обработкой, подлежащей выполнению, является прогнозирование или статистическое вычисление, то для каждого пункта определяется только одна конфигурация диапазона данных. Затем CPU 11 инициирует передачу блоком 16 связи информации, указывающей диапазон данных каждого из определенных пунктов, на устройство 7 ввода/вывода (S712). Устройство 7 ввода/вывода принимает информацию, указывающую диапазон данных для каждого пункта, и показывает на дисплейном блоке диапазон данных для каждого пункта информации о местоположении во время показа меню ввода, предлагая пользователю ввести контент каждого пункта (S713).

На фиг. 21 представлен концептуальный вид, иллюстрирующий пример меню ввода согласно варианту 2. На фиг. 21 показан пример меню ввода в том случае, когда контентом обработки, подлежащей выполнению, является прогнозирование для времени выхода из аэропорта прибытия. Наряду с каждым из пунктов анализа, подлежащих вводу, показан также заданный диапазон данных. Пользователь вводит контент в пределах заданного диапазона данных. Заметим, что можно показать диапазон данных, перечислив контенты, включенные в результаты наблюдений. Аналогичным образом в том случае, когда обработкой, подлежащей выполнению, является сравнительное прогнозирование или статистическое вычисление, заданный диапазон данных показывают вместе с каждым из пунктов для уточняющих параметров. Пользователь вводит контент каждого пункта информации о местоположении, обращаясь к показанному диапазону данных. Заметим, что пользователь может также ввести контент, выходящий за границы диапазона данных. При выполнении ввода пользователь, скорее всего, введет контент, не выходящий за рамки диапазона данных. Также можно обеспечить предотвращение ввода пользователем контента, не входящего в диапазон данных. При вводе контента, включенного в диапазон данных, устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения выполняет обработку, состоящую в статистическом вычислении, используя результат наблюдения, куда включена введенная информация о местоположении, не выходящая за рамки указанного диапазона данных, что повышает точность вычислений. В частности, в случае количественных переменных, когда обработка прогнозирования выполняется путем ввода информации о местоположении, ближе к среднему значению из числа значений, включенных в данный диапазон, доверительный интервал и интервал прогнозирования полученного прогнозируемого значения становится уже. В том случае, когда речь идет о качественных переменных, когда пользователь в качестве перечисляемых данных в указанном диапазоне вводит по большей части одни и те же значения, точность вычисления получается более высокой. Кроме того, при сравнительном прогнозировании и статистическом вычислении пользователю может быть показан диапазон возможного уточнения, что предотвращает выбор пользователем уточнения, не входящего в рамки данного диапазона.

Когда пользователь приводит в действие устройство 7 ввода/вывода, оно вводит контент каждого пункта информации о местоположении, запрошенного пользователем (S714). Устройство 7 ввода/вывода передает введенную информацию на устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения (S715), которое получает информацию, переданную от устройства 7 ввода/вывода, в блоке 16 связи. Затем CPU 11 выполняет обработку, уточняющую результаты наблюдений, на основе введенных пунктов информации о местоположении (S716). В том случае, когда обработкой, подлежащей выполнению, является прогнозирование, CPU 11 удаляет из результатов наблюдений пункты, для которых не введен контент. В том случае, когда обработкой, подлежащей выполнению, является сравнительное прогнозирование или статистическое вычисление, то CPU 11 извлекает из исходных результатов наблюдения результаты наблюдений, которые содержат значения конкретного времени прохождения, затраченного времени и данных сравнения, являющиеся объектом сравнительного прогнозирования или статистического вычисления, которые связаны с информацией о местоположении, имеющей те же самые контенты, что и введенный контент. Затем CPU 11 выполняет обработку на шаге S518 и далее.

Устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения может иметь такую форму, при которой из введенных пунктов в процессе их выбора удаляется пункт анализа, имеющий малую вероятность включения в уравнение регрессии (шаг S506). По окончании выбора независимых переменных на основе значения F-критерия на шаге S522 процессор CPU 11 подсчитывает количество выполненных прогнозирований и количество включений в уравнение регрессии для каждого пункта анализа и записывает в виде установленных данных в блок 14 памяти количество прогнозирований и долю включений, представляющую собой отношение количества включений к количеству прогнозирований. Далее на шаге S506 процессор CPU 11 осуществляет выбор для каждого из предварительно установленных пунктов анализа введенный пункт, у которого записанное количество прогнозирований не превышает заранее определенное число или у которого имеется записанное количество прогнозирований, превышающее заранее определенное число, и имеется записанная доля включений, не ниже заранее определенной доли. Например, на шаге S506 после 100 прогнозирований процессор CPU 11 выбирает из предварительно установленных вводимых пунктов вводимые пункты, являющиеся пунктами анализа, у которых доля включения составляет не ниже 1%. При многомерном анализе, в ходе которого обрабатывается большой объем данных, сокращение количества пунктов анализа, соответствующих независимым переменным, приводит к сокращению вычислительной нагрузки и увеличению скорости вычисления. В частности, количественная переменная, указывающая различного рода состояния, такие как погода или день недели, требует наличия (количество состояний - 1) независимых переменных при выполнении с ними фиктивного преобразования, так что удаление указанных количественных переменных значительно уменьшает вычислительную нагрузку. В качестве альтернативы устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения может запомнить пункты, которые должны быть заменены пунктом, имеющим низкую долю включения в установленных данных, и тогда CPU 11 может выбрать вводимый пункт путем замены запомненного пункта на пункт, имеющий долю включения, меньшую заранее установленной доли (шаг S506), когда количество прогнозирований превысило заранее определенное число. Заметим, что исходные данные, которые были записаны заранее, остаются без изменений независимо от любого изменения в установленных данных, такое как удаление или замена пункта анализа.

Кроме того, шаг обнаружения независимой переменной с сильной мультиколлинеарностью, являющийся одним из шагов диагностики регрессии, выполняется после того, как в варианте 1 получают уравнение регрессии. Однако в варианте 2 этот шаг выполняется перед получением уравнения регрессии. На фиг. 22 представлена блок-схема, иллюстрирующая часть процедуры для статистической обработки, выполняемой на шаге S522 в варианте 2. На шаге S601 в том случае, когда статистическая обработка, подлежащая выполнению, представляет собой прогнозирование времени прохождения, затраченного времени или данных сравнения, CPU 11 на основе извлеченных результатов наблюдения устанавливает время прохождения, затраченное время или данные сравнения, являющиеся предметом прогнозирования, включенным в результаты наблюдений в виде зависимой переменной, устанавливает пункты информации о местоположении в качестве независимых переменных и вычисляет коэффициенты корреляции для зависимой переменной и независимых переменных, чтобы создать матрицу коэффициентов корреляции (S721). Затем на основе созданной матрицы коэффициентов корреляции CPU 11 определяет, имеется ли комбинация независимых переменных, для которой абсолютное значение коэффициента корреляции между независимыми переменными не меньше заранее определенного порогового значения (S722). В качестве порогового значения заранее определяют положительное число, меньшее 1. Положим, например, что пороговое значение равно 0,6. В том случае, когда имеется комбинация независимых переменных, для которой абсолютное значение коэффициента корреляции между независимыми переменными не меньше заранее определенного порогового значения (S722: Да), процессор CPU 11 маскирует или удаляет из результатов наблюдений независимую переменную, имеющую меньший коэффициент корреляции с упомянутой зависимой переменной, из числа комбинаций независимых переменных, для которых абсолютное значение коэффициента корреляции между независимыми переменными не меньше заранее определенного порогового значения (S723). Заметим, что каждая из фиктивных переменных, образованных множеством независимых переменных, каждая квадратичная переменная и независимая переменная, на которой основана квадратичная переменная, или каждая переменная взаимодействия и независимые переменные, на которых основана переменная взаимодействия, коррелируют друг с другом в первую очередь и связаны друг с другом в установленных данных, хранящихся в блоке 14 памяти. CPU 11 не выполняет удаление или маскирование для независимых переменных, связанных друг с другом в установленных данных даже в том случае, если коэффициент корреляции между независимыми переменными не ниже порогового значения. Кроме того, когда одна из фиктивных переменных, образованных множеством независимых переменных, демонстрирует коэффициент корреляции, соответствующий или превышающий пороговое значение, с независимой переменной, отличной от других соответствующих фиктивных переменных, и когда CPU 11 удаляет или маскирует эту фиктивную переменную, он также удаляет или маскирует t других фиктивных переменных, связанных с этой фиктивной переменной. Аналогичным образом, когда независимая переменная, на которой базируется квадратичная переменная, имеет коэффициент корреляции с независимой переменной, отличной от указанной квадратичной переменной, который соответствует или превышает указанное пороговое значение, и когда CPU 11 удаляет или маскирует эту независимую переменную, CPU 11 также удаляет и маскирует квадратичную переменную. Аналогичным образом, когда одна из множества независимых переменных, на которой базируется переменная взаимодействия, имеет коэффициент корреляции, соответствующий или превышающий пороговое значение, с независимой переменной, отличной от переменной взаимодействия и других независимых переменных, и когда CPU 11 удаляет или маскирует указанную переменную, он также удаляет переменную взаимодействия. После завершения шага S723 либо если отсутствует комбинация независимых переменных, у которой абсолютное значение коэффициента корреляции между независимыми переменными не меньше заранее определенного порогового значения на шаге S722 (S722: Нет), CPU 11 выполняет обработку на шаге S602 и далее.

Кроме того, устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения может быть выполнено в таком виде, в котором независимая переменная с сильной мультиколлинеарностью удаляется другим способом перед выполнением анализа регрессии. Например, когда имеется комбинация независимых переменных, для которых абсолютное значение их коэффициентов корреляции не меньше заранее определенного значения, CPU 11 удаляет или маскирует независимую переменную, имеющую меньший коэффициент корреляции с зависимой переменной, если количество независимых переменных велико, например 10 или более, и CPU 11 добавляет новую независимую переменную, полученную путем умножения или суммирования двух независимых переменных, если количество независимых переменных мало, например, меньше 10. Эта новая добавленная переменная, являющаяся произведением или суммой двух независимых переменных с сильной мультиколлинеарностью способствует уменьшению мультиколлинеарности. CPU 11 может выполнить обработку, связанную с повторным созданием матриц коэффициентов корреляции, после добавления этой новой переменной.

Хотя в варианте 1 точность прогнозирования повышается благодаря исключению независимой переменной с сильной мультиколлинеарностью из анализа, необходимо пересчитать уравнение регрессии, поскольку переменная с сильной мультиколлинеарностью исключена из диагностики регрессии после получения уравнения регрессии. Таким образом, при обработке большого объема данных устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения в значительной степени увеличивает вычислительную нагрузку и время вычисления. Однако в варианте 2 нет необходимости повторно вычислять уравнение регрессии, что приводит к уменьшению вычислительной нагрузки и времени вычислений, выполняемых устройством 1 для прогнозирования процесса передвижения.

Кроме того, в варианте 1 часть информации о местоположении, указывающая местоположение будущего путешественника или багажа в процессе передвижения, вводится через устройство 7 ввода/вывода, а устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения использует вместо независимых переменных в уравнении регрессии введенную информацию о местоположении для вычисления прогнозируемого значения для конкретного времени прохождения, затраченного времени или данных сравнения. В варианте 2 в отличие от варианта 1 устройство 7 ввода/вывода не выполняет ввод информации о местоположении, а выполняет обработку, связанную с получением уравнения регрессии, путем установки множества пунктов в информации о местоположении, заранее определенной в установленных данных в качестве независимых переменных. Устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения передает полученное уравнение регрессии на устройство 7 ввода/вывода, а устройство 7 ввода/вывода получает контент для необходимой информации о местоположении. Устройство 7 ввода/вывода заменяет независимые переменные в уравнении регрессии контентом введенной информации о местоположении, чтобы вычислить прогнозируемое значение для конкретного времени прохождения, затраченного времени или данных сравнения. Устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения также может передать диапазон данных, заданный на шаге S711, вместе с полученным уравнением регрессии. В настоящем варианте устройству 1 для прогнозирования процесса передвижения нет необходимости выполнять обработку, связанную с получением уравнения регрессии, каждый раз, когда изменяется контент информации о местоположении, вводимый пользователем. Следовательно, пользователю будет легче изменить различными путями контент информации о местоположении, подлежащий вводу в устройство 7 ввода/вывода с тем, чтобы найти прогнозируемое значение для конкретного времени прохождения, затраченного времени или данных сравнения в различных местоположениях. Также в качестве одного из вводимых пунктов можно установить переменную, отличную от независимых переменных. На экране ввода, отображаемом устройством 7 ввода/вывода, можно отобразить ввод пользователя для всех переменных в уравнении регрессии, и пользователь может получить решение для той целевой переменной, которую ему необходимо найти, когда он вводит значения для переменных, отличных от целевой переменной. Таким образом, можно также получить значение целевой независимой переменной, которое необходимо получить пользователю, путем ввода значений для переменных, отличных от целевой независимой переменной. Другое преимущество состоит в возможности уменьшения вычислительной нагрузки для устройства 1 для прогнозирования процесса передвижения, когда пользователь пытается найти прогнозируемые значения в различных местоположениях для конкретного времени прохождения, затраченного времени или данных сравнения.

В описании варианта 1 указано, что, если дата и время отправления/прибытия самолета вышли за пределы допустимого диапазона и если в данных об истории событий не содержится информация об изменении, то информацию, указывающую на аномалию в транспортном средстве, привязывают к информации, определяющей данный рейс, включающий в себя по меньшей мере номер рейса и дату отправления, и при обработке, связанной с прогнозированием процесса передвижения, результаты наблюдений удаляют или маскируют. В отличие от варианта 1 в варианте 2 устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения выполняет обработку, удаляя результаты наблюдений, связанных с информацией, указывающей на аномалию в транспортном средстве, при записи информации в многомерные данные. Заметим, что обработка, обеспечивающая удаление результатов наблюдения, связанных с информацией, указывающей на аномалию в транспортном средстве, также может выполняться устройством 2 получения информации при записи информации в данные процесса передвижения. В этом варианте сокращается количество результатов наблюдений, извлекаемых устройством 1 для прогнозирования процесса передвижения при обработке, связанной с прогнозированием процесса передвижения, исключается необходимость удаления или маскирования результатов наблюдений, связанных с информацией, указывающей на аномалию в транспортном средстве, и сокращается вычислительная нагрузка в устройстве 1 для прогнозирования процесса передвижения. Заметим, что в варианте 2 аналогичная обработка выполняется также для результатов наблюдений, связанных с информацией, указывающей на аномалию в передвигающемся объекте.

Хотя в вышеописанных вариантах 1 и 2 при обработке, связанной с прогнозированием, для зависимой переменной использовалась количественная переменная, использование качественной переменной для зависимой переменной позволяет выполнить дискриминантный анализ или анализ на основе способа II квантификации. Если, например, данные сравнения, записанные в многомерных данных в блоке 14 памяти, представляют собой дискриминантные значения, зависимая переменная будет представлять собой качественную переменную. Анализ на основе способа II квантификации выполняется тогда, когда зависимая переменная является качественной и все независимые переменные являются качественными переменными, в то время как дискриминантный анализ выполняется тогда, когда хотя бы одна из независимых переменных является количественной. Когда качественная зависимая переменная не имеет дискриминирующего значения, зависимую переменную преобразуют путем фиктивного преобразования перед анализом с получением дискриминирующего значения, для которого выполняется аналогичная обработка. Таким образом, прогнозируемое значение в любом случае принимает численное значение между 0 и 1, которое подвергается обратному преобразованию для получения дискриминирующего прогнозируемого значения. Если, например, в качестве зависимой переменной установлены дискриминирующие значения, где «1» указывает на возможность пересадки, а «0» указывает, что пересадка невозможна, и для них подготовлено одинаковое количество результатов наблюдений, то прогнозируемое значение в основном принимает численное значение между 0 и 1. CPU 11 использует формулу обратного преобразования «пересадка невозможна», когда Y≤0,5 и «пересадка возможна», когда Y>0,5, что заранее установлено в блоке 14 памяти, и определяет, возможна ли пересадка. Если предположить, что a - это количество результатов наблюдений, при котором пересадка возможна, а b - количество результатов наблюдений, при котором пересадка невозможна, то порог для дискриминации можно представить как a/(a+b). Например, если количество тех и других результатов наблюдений соответствует 10, то порог представляется как 10/(10+10)=0,5. Кроме того, CPU 11 вычисляет, вместо доверительного интервала или интервала прогнозирования, долю правильных ответов и долю неправильных ответов для приложения к результату дискриминации. Доля правильных ответов - это выраженное в процентах количество результатов наблюдений, совпадающих с результатом оценки, сделанной на основе уравнения регрессии, из числа результатов наблюдений, использованных для анализа. Доля неправильных ответов - это выраженное в процентах количество результатов наблюдений, не совпадающих с результатом оценки, сделанной на основе уравнения регрессии. Другие методы дискриминантного анализа включают в себя, например, логистический регрессионный анализ, характеризующийся выполнением логит-преобразования для зависимой переменной, содержащей дискриминирующие значения, или фиктивной переменной, либо регрессионный анализ, отличающийся использованием дискриминации с применением расстояния Махаванобиса или линейной дискриминантной функции. Поскольку эти методы дискриминантного анализа широко известны, их детали здесь не описываются.

Кроме того, при обработке, связанной с прогнозированием, сравнительным прогнозированием и статистическими вычислениями, согласно вариантам 1 и 2 пункты, которые представляют объективную переменную, соответствуют времени прохождения, затраченному времени или данным сравнения. Однако в качестве объективной переменной также можно установить пункты, отличные от этих пунктов. Если пункты в меню выбора, в установленных данных и в меню ввода, установленные в блоке 14 памяти, изменились, то в качестве объективной переменной могут быть установлены пункты, отличные от времени прохождения, затраченного времени или данных сравнения. Например, для пункта прогнозирования, сравнения или статистического вычисления может быть установлена и вычислена доля свободных мест. Здесь долю свободных мест преобразуют, используя логит-преобразование или т.п., перед статистическим вычислением, а после вычисления выполняется обратное преобразование.

Кроме того, при обработке, связанной с прогнозированием, сравнительным прогнозированием и статистическим вычислением в вариантах 1 и 2, пункты параметров извлечения устанавливают в качестве пунктов, включенных в информацию, определяющую рейс, в то время как пункты уточняющих параметров содержатся в информации о местоположении. Однако в качестве пунктов параметров излечения или пунктов уточняющих параметров можно также установить пункты, отличные от вышеописанных. То есть пункты параметров извлечения могут представлять собой пункты, содержащиеся в информации о местоположении, или пункты, отличные от пункта, который должен быть зависимой переменной, то есть время прохождения, затраченное время или данные сравнения. Кроме того, пункты уточняющих параметров могут быть пунктами, включенными в информацию, определяющую данный рейс, либо пунктами, отличными от пункта, служащего в качестве зависимой переменной, то есть: время прохождения, затраченное время или данные сравнения.

При обработке, связанной с прогнозированием, согласно вариантам 1 и 2 пункты, которые должны быть независимыми переменными, являются пунктами, включенными в информацию о местоположении. Однако в настоящем изобретении в качестве независимых переменных также может быть установлена информация, отличная от информации о местоположении, включенной в многомерные данные. Например, в качестве независимых переменных могут быть установлены пункты, включенные в информацию, определяющую данный рейс. Кроме того, в качестве независимых переменных также могут быть установлены пункты, отличные от пункта, являющегося зависимой переменной, то есть: время прохождения, затраченное время или данные сравнения. Например, в качестве независимой переменной может быть установлено затраченное время или результат сравнения, когда зависимой переменной является время прохождения. Кроме того, в качестве зависимой переменной может быть установлено время прохождения в точке прохождения, где расположено контрольное устройство 21 под номером «а», в то время как в качестве независимой переменной может быть установлено время прохождения в точке прохождения, где расположено контрольное устройство 21 под номером «b». При изменении пунктов в меню выбора в установленных данных и в меню ввода, которые установлены в блоке 14 памяти, в качестве независимых переменных могут быть установлены пункты, отличные от информации о местоположении. При извлечении результатов наблюдений на шаге S512 извлекаются результаты наблюдений, включая информацию, отличную от информации о местоположении.

Хотя обработка, связанная со сравнительным прогнозированием в вариантах 1 и 2, была описана в виде обработки, обеспечивающей сравнение двух пунктов, в настоящем изобретении может выполняться обработка, связанная со сравнительным прогнозированием трех или более пунктов. Сравнение более чем трех пунктов возможно, например, при выполнении обработки, связанной со сравнительным прогнозированием, описанным в варианте 1 или 2, для всех комбинаций из двух пунктов из числа трех или более пунктов.

Кроме того, при обработке, связанной с прогнозированием, сравнительным прогнозированием и статистическим вычислением в вариантах 1 и 2, как показано на фиг. 12-15, информация, соответствующая пунктам параметров извлечения, представляющих собой условия для извлечения результатов наблюдений из многомерных данных, была установлена в виде информации, определяющей рейс. Однако в настоящем изобретении в качестве информации, соответствующей пунктам параметров извлечения, также можно использовать информацию, отличную от информации, определяющей рейс, которая удовлетворяет вышеописанной цели. Например, в качестве информации, соответствующей пункту условия извлечения, также может быть установлена информация, указывающая траекторию передвижения, такая как информация о положении начальной точки и конечной точки траектории перемещения передвигающегося объекта. В частности, информация о положении включает в себя названия аэропортов отправления и прибытия, а также названия обслуживающих комплексов аэропорта, которые будут начальной точкой и конечной точкой передвижения. В качестве альтернативы вместо названия обслуживающих комплексов аэропорта также можно использовать позиционную информацию или идентификаторы контрольных устройств 21, соответствующих начальной точке и конечной точке передвижения. Также можно удалить информацию, соответствующую пунктам условий извлечения. Устройство 1 для прогнозирования процесса передвижения может также выполнить анализ, поскольку извлечение можно выполнить только с использованием пунктов извлечения, выбранных на шаге S511, без использования информации, соответствующей пункту параметра извлечения на шаге S512. В указанных случаях, что касается установленных данных, хранящихся в блоке 14 памяти, то информация, удаленная из пунктов условий извлечения, должна содержаться в пунктах анализа или пунктах уточняющих параметров, в то время как информация, удаленная из пунктов анализа или пунктов уточняющих параметров, должна содержаться в пунктах условий извлечения. При уменьшении количества пунктов, соответствующих пунктам условий извлечения, возрастает объем информации, подлежащей извлечению. Соответственно, возрастает вычислительная нагрузка и время вычисления в устройстве 1 для прогнозирования процесса передвижения.

Хотя в вышеописанных вариантах был приведен пример, в котором получают ID, записанный в авиабилете 31 или на багажной бирке 32, в настоящем изобретении можно также использовать другой носитель для записи ID, такой как мобильный телефон, магнитная карта или беспроводная метка. Кроме того, идентификационная информация, используемая в настоящем изобретении, также может являться уникальной информацией, которую можно использовать в любом транспортном средстве. Например, в качестве информации для идентификации человека можно использовать биологическую информацию, такую как отпечатки пальцев, так что в поездах, автобусах или самолетах, находящихся под управлением разных компаний, можно использовать унифицированную идентификационную информацию. Кроме того, считыватель штрих-кода в настоящем изобретении также может представлять собой биометрическое устройство, считыватель двумерного кода или бесконтактное устройство считывания/записи с/на карту с интегральной микросхемой. В настоящем изобретении устройством 7 ввода/вывода, приводимым в действие пользователем, может быть устройство ввода/вывода, установленное в аэропорту, которым может пользоваться даже специально не подготовленный человек. Хотя вышеописанные варианты изобретения, где система прогнозирования процесса передвижения вычисляет год, месяц, дату, день недели, время и т.п. путем получения и преобразования даты и времени, возможно получение в отдельности года, месяца, даты, дня недели, времени и т.п. Эти образцы информации предпочтительно преобразовать в вышеописанные числа и сохранить в памяти, коль скоро принята существующая компьютерная программа. Кроме того, система прогнозирования процесса передвижения может быть выполнена в виде, при котором определяется только время прохождения при определении даты и времени прохождения, или определяется только время окончания посадки при получении даты и времени окончания посадки.

В вышеописанных вариантах под транспортным средством подразумевается самолет, в то время как под пунктом отправления/прибытия подразумевается аэропорт. Однако настоящее изобретение также можно применить к любому транспортному средству, которое многократно приводится в движение в конкретное время. Например, транспортным средством также может быть поезд, автобус, такси, частный автомобиль, сноуборд, упряжка лошадей, канатная дорога, транспортное средство, движущееся по кабелю, транспортное средство с линейным двигателем, транспортное средство на воздушной подушке, подводная лодка или корабль. В будущем также могут применяться аэропоезда и космические корабли. Кроме того, настоящее изобретение также можно применить в случае использования множества образцов различных транспортных средств. Пункт отправления/прибытия включает в себя зону, где может быть использовано контрольное устройство 21, такую как железнодорожная станция, автобусный терминал, станционное здание, автобусная остановка, вокзал, зона технического обслуживания, зона разворота, зона доставки и сбора, место встречи и расставания, кольцевая транспортная развязка, подъездная дорога или подземная магистраль. Хотя предполагается, что в вышеописанных вариантах передвигающимся объектом является путешественник или багаж, в настоящем изобретении может использоваться любой объект, включая человека, коль скоро этот объект передвигается с помощью транспортного средства, которое многократно приводится в движение в конкретное время. Кроме того, багаж включает в себя не только вещи, перевозимые в грузовом отсеке транспортного средства, такого как самолет, но также любой багаж, перевозимый транспортным средством, например, ручной багаж путешественника. Кроме того, хотя в вышеописанных вариантах изобретения установлен временной график измерения даты и времени прохождения, который реализуется на последней половине обработки, связанной с получением информации, выполняемой контрольным устройством 21, этот график также может быть другим при его реализации на первой половине указанной обработки. Кроме того, хотя некоторые образцы информации, получаемой согласно настоящему изобретению, запоминаются в связке друг с другом, можно также использовать другие способы связывания, коль скоро с их помощью можно извлечь информацию, необходимую для обработки. Например, по меньшей мере один образец информации, подлежащий извлечению согласно настоящему изобретению, может быть связан с другой информацией и храниться вместе с ней. Наконец, хотя в настоящем изобретении описан результат статистического вычисления в виде расчетного значения для прогнозирования в будущем, этот статистический результат можно использовать для данных, записанных в прошлом, которые вобрали в себя прошлые записи, и помогает повысить качество управления и производительность, поскольку результат статистической обработки представляет собой совокупность прошлых результатов.

Описание ссылочных позиций

1 - устройство для прогнозирования процесса передвижения

10 - носитель записи

11 - CPU (центральный процессор)

12 - RAM (ОЗУ)

13 - приводной блок

14 - блок памяти

15 - компьютерная программа

16 - блок связи

2 - устройство получения информации

201 - CPU

202 - RAM

203 - блок формирования тактовых импульсов

204 - блок памяти

205 - интерфейсный блок

206 - блок связи

21 - контрольное устройство

31 - авиабилет

32 - багажная бирка

4 - устройство хранения информации о транспортных средствах

5 - устройство хранения информации о погоде

7 - устройство ввода/вывода

N - сеть связи.

Иллюстрации к изобретению RU 2 533 367 C1

Реферат патента 2014 года СИСТЕМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА ПЕРЕДВИЖЕНИЯ, УСТРОЙСТВО ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА ПЕРЕДВИЖЕНИЯ И СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА ПЕРЕДВИЖЕНИЯ

Изобретение относится к области управления авиаперевозками. Система для прогнозирования процесса передвижения содержит устройство (1) для прогнозирования процесса передвижения, устройство выписки билетов (21), считыватель штрих-кода (21), турникет (21), оператор (21), сервер (2), сеть (N), устройство хранения информации (4), устройство хранения информации о погоде (5). Определяют время прохождения, когда путешественник или багаж проходит через каждую из множества точек в пункте отправления, прибытия самолета. Получают информацию, определяющую транспортное средство. Получают информацию о местоположении использования транспортного средства. Запоминают время прохождения в каждой точке транспортного средства. Запоминают информацию, определяющую транспортное средство, и информацию о местоположении объектов в связанном виде. Вычисляют на основе множества комбинаций расчетного значения времени прохождения путем проведения регрессивного анализа для получения зависимостей между временем прохождения и другой информацией или вычисляют среднее значение или дисперсию времени прохождения. Достигается оптимизация прогнозирования перемещения объекта. 36 н.п. ф-лы, 22 ил.

Формула изобретения RU 2 533 367 C1

1. Система прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающаяся тем, что содержит:
средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
средство для получения информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом;
средство для получения информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство;
средство для запоминания времени прохождения в каждой точке прохождения информации, определяющей транспортное средство, и информации о местоположении в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для извлечения из упомянутого средства множества комбинаций времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и другой информации, связанной со временем прохождения; и
средство для вычисления на основе извлеченного множества комбинаций расчетного значения времени прохождения, когда передвигающийся объект проходит через конкретную точку прохождения при конкретных условиях, путем проведения регрессионного анализа для получения зависимости между временем прохождения и упомянутой другой информацией, либо вычисления среднего значения или дисперсии времени прохождения.

2. Система прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающаяся тем, что содержит:
средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
средство для получения информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом;
средство для получения информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство;
средство для запоминания затраченного времени, которое вычисляют исходя из времени прохождения каждой точки прохождения и в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения, информации, определяющей транспортное средство, и информации о местоположении в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для извлечения из упомянутого средства множества комбинаций затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения, и другой информации, связанной с затраченным временем; и
средство для вычисления, на основе извлеченного множества комбинаций, расчетного значения затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две конкретные точки прохождения при конкретных условиях, путем проведения регрессионного анализа для получения зависимости между затраченным временем и упомянутой другой информацией, либо вычисления среднего значения или дисперсии затраченного времени.

3. Система прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающаяся тем, что содержит:
средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
средство для получения информации, определяющей транспортное средство, которое определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом;
средство для получения информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство;
средство для определения времени окончания посадки, когда действительно завершилась посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства;
средство для запоминания информации, определяющей транспортное средство, информации о местоположении и результата сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в каждой точке прохождения в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для извлечения из упомянутого средства множества комбинаций результата сравнения времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и времени окончания посадки, касающегося конкретного транспортного средства, и другой информации, связанной с результатом сравнения; и
средство для вычисления, на основе извлеченного множества комбинаций, расчетного значения результата сравнения времени окончания посадки при конкретных условиях и времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, путем проведения регрессионного анализа для получения зависимости между результатами сравнения и упомянутой другой информацией, либо вычисления среднего значения или дисперсии результатов сравнения.

4. Система прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение, отличающаяся тем, что содержит:
средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через одну точку прохождения или множество точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
средство для получения информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом;
средство для получения информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство;
средство для запоминания времени прохождения в одной точке прохождения или множестве точек прохождения, информации, определяющей транспортное средство, и информации о местоположении в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для извлечения из упомянутого средства множества комбинаций времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и другой информации, связанной со временем прохождения; и
средство для вычисления на основе извлеченного множества комбинаций статистических показателей времени прохождения, когда передвигающиеся объекты проходят через конкретную точку прохождения при конкретных условиях.

5. Система прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение, отличающаяся тем, что содержит:
средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
средство для получения информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом;
средство для получения информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство;
средство для запоминания затраченного времени, которое вычисляют исходя из времени прохождения во множестве точек прохождения и в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения, информации, определяющей транспортное средство, и информации о местоположении, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для извлечения из упомянутого средства множества комбинаций затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения, и другой информации, связанной с затраченным временем; и
средство для вычисления на основе извлеченного множества комбинаций, статистических показателей затраченного времени, в течение которого передвигающиеся объекты проходят через две конкретные точки прохождения при конкретных условиях.

6. Система прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение, отличающаяся тем, что содержит:
средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через одну точку прохождения или множество точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
средство для получения информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом;
средство для получения информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство;
средство для определения времени окончания посадки, когда действительно закончена посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства;
средство для запоминания информации, определяющей транспортное средство, информации о местоположении и результата сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в одной точке прохождения или множестве точек прохождения в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для извлечения из упомянутого средства множества комбинаций результата сравнения времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и времени окончания посадки, касающегося конкретного транспортного средства, и другой информации, связанной с результатом сравнения; и
средство для вычисления, на основе извлеченного множества комбинаций, статистических показателей результатов сравнения времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и времени окончания посадки при конкретных условиях.

7. Система прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающаяся тем, что содержит:
средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
средство для получения информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом; и
устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях,
причем устройство для прогнозирования процесса передвижения включает в себя:
запоминающее средство для запоминания времени прохождения, определенного в каждой точке прохождения, и полученной информации, определяющей транспортное средство, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для получения множества образцов информации, определяющей транспортное средство, которая определяет множество образцов транспортного средства, которые может использовать произвольный передвигающийся объект;
средство для получения запроса на сравнение времени прохождения, когда передвигающийся объект проходит через конкретную точку прохождения, при использовании передвигающимся объектом каждого из множества образцов транспортного средства;
средство для извлечения из упомянутого запоминающего средства для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство, множества образцов времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, связанной с информацией, определяющей транспортное средство, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация, определяющая транспортное средство;
средство для вычисления для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство, среднего значения или дисперсии извлеченного времени прохождения;
средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии времени прохождения, вычисленного для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; и
средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

8. Система прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающаяся тем, что содержит:
средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
средство для получения информации о местоположении, указывающей местоположение, определенное множеством пунктов, когда передвигающийся объект использует транспортное средство; и
устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях,
причем устройство для прогнозирования процесса передвижения включает в себя:
запоминающее средство для запоминания времени прохождения, определенного в каждой точке прохождения, и полученной информации о местоположении в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для получения множества образцов информации о местоположении, указывающей множество местоположений, в которых произвольный передвигающийся объект использует транспортное средство;
средство для получения запроса на сравнение времени прохождения, когда передвигающийся объект проходит через конкретную точку прохождения, при использовании передвигающимся объектом транспортного средства во множестве местоположений;
средство для извлечения из упомянутого запоминающего средства множества образцов времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, связанной с информацией о местоположении, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация о местоположении, для каждого из множества образцов информации о местоположении;
средство для вычисления среднего значения или дисперсии извлеченного времени прохождения для каждого из множества образцов информации о местоположении;
средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии времени прохождения, вычисленного для каждого из множества образцов информации о местоположении; и
средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

9. Система прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающаяся тем, что содержит:
средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
средство для получения информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом; и
устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях,
причем устройство для прогнозирования процесса передвижения включает в себя:
запоминающее средство для запоминания затраченного времени, которое вычисляют исходя из времени прохождения, определенного в каждой точке прохождения и в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения, и полученной информации, определяющей транспортное средство, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для получения множества образцов информации, определяющей транспортное средство, которое определяет множество образцов транспортного средства, которые может использовать произвольный передвигающийся объект;
средство для получения запроса на сравнение затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две конкретные точки прохождения, когда передвигающийся объект использует каждый из множества образцов транспортного средства;
средство для извлечения из упомянутого запоминающего средства множества образцов затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения, связанных с информацией, определяющей транспортное средство, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация, определяющая транспортное средство, для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство;
средство для вычисления среднего значения или дисперсии извлеченного затраченного времени для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство;
средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии затраченного времени, вычисленного для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; и
средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

10. Система прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающаяся тем, что содержит:
средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
средство для получения информации о местоположении, указывающей местоположение, определенное множеством пунктов, когда передвигающийся объект использует транспортное средство; и
устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях,
причем устройство для прогнозирования процесса передвижения включает в себя:
запоминающее средство для запоминания затраченного времени, которое вычисляют исходя из времени прохождения, определенного в каждой точке прохождения, и в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения, и полученной информации о местоположении, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для получения множества образцов информации о местоположении, указывающей множество местоположений, в которых произвольный передвигающийся объект использует транспортное средство;
средство для получения запроса на сравнение затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две конкретные точки прохождения, когда передвигающийся объект использует транспортное средство во множестве местоположений;
средство для извлечения из упомянутого запоминающего средства множества образцов затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения, связанных с информацией о местоположении, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация о местоположении, для каждого из множества образцов информации о местоположении;
средство для вычисления среднего значения или дисперсии извлеченного затраченного времени для каждого из множества образцов информации о местоположении;
средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии затраченного времени, вычисленного для каждого из множества образцов информации о местоположении; и
средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

11. Система прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающаяся тем, что содержит:
средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
средство для получения информации, определяющей транспортное средство, которое определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом;
средство для определения времени окончания посадки, когда действительно завершилась посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства; и
устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях,
причем устройство для прогнозирования процесса передвижения включает в себя:
запоминающее средство для запоминания полученной информации, определяющей транспортное средство, и результата сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в каждой точке прохождения в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для получения множества образцов информации, определяющей транспортное средство, которая определяет множество образцов транспортного средства, которые может использовать произвольный передвигающийся объект;
средство для получения запроса на сравнение результатов сравнения времени прохождения в конкретной точке прохождения и времени окончания посадки для множества образцов транспортного средства;
средство для извлечения из упомянутого запоминающего средства множества результатов сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в конкретной точке прохождения, связанной с информацией, определяющей транспортное средство, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация, определяющая транспортное средство, для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство;
средство для вычисления среднего значения или дисперсии извлеченных результатов сравнения для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство;
средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии результатов сравнения, вычисленного для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; и
средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

12. Система прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующая процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающаяся тем, что содержит:
средство для определения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
средство для получения информации о местоположении, указывающей местоположение, определенное множеством пунктов, когда передвигающийся объект использует транспортное средство;
средство для определения времени окончания посадки, когда действительно завершилась посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства, используемого передвигающимся объектом; и
устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях,
причем устройство для прогнозирования процесса передвижения включает в себя:
запоминающее средство для запоминания полученной информации о местоположении и результата сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в каждой точке прохождения в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для получения множества образцов информации о местоположении, указывающей множество местоположений, в которых произвольный передвигающийся объект использует транспортное средство;
средство для получения запроса на сравнение результатов сравнения времени прохождения в конкретной точке прохождения и времени окончания посадки для транспортного средства, используемого передвигающимся объектом во множестве местоположений;
средство для извлечения, из упомянутого запоминающего средства, множества результатов сравнения времени окончания посадки и времени прохождения конкретной точки прохождения, связанной с информацией о местоположении, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация о местоположении, для каждого из множества образцов информации о местоположении;
средство для вычисления среднего значения или дисперсии извлеченных результатов сравнения для каждого из множества образцов информации о местоположении;
средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии результатов сравнения, вычисленного для каждого из множества образцов информации о местоположении; и
средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

13. Устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающееся тем, что содержит:
средство для запоминания времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом, и информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для извлечения, из упомянутого средства, множества комбинаций времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и другой информации, связанной со временем прохождения; и
средство для вычисления на основе извлеченного множества комбинаций расчетного значения времени прохождения, когда передвигающийся объект проходит через конкретную точку прохождения при конкретных условиях, путем проведения регрессионного анализа для получения зависимости между временем прохождения и упомянутой другой информацией, либо вычисления среднего значения или дисперсии времени прохождения.

14. Устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающееся тем, что содержит:
средство для запоминания затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом, и информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для извлечения из упомянутого средства множества комбинаций затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения, и другой информации, связанной с затраченным временем; и
средство для вычисления, на основе извлеченного множества комбинаций, расчетного значения затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две конкретные точки прохождения при конкретных условиях, путем проведения регрессионного анализа для получения зависимости между затраченным временем и упомянутой другой информацией, либо вычисления среднего значения или дисперсии затраченного времени.

15. Устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающееся тем, что содержит:
средство для запоминания информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство, и результата сравнения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, и времени окончания посадки, когда действительно закончилась посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для извлечения, из упомянутого средства для запоминания, множества комбинаций результата сравнения времени окончания посадки, касающегося конкретного транспортного средства, и времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и другой информации, связанной с результатом сравнения; и
средство для вычисления, на основе извлеченного множества комбинаций, расчетного значения результата сравнения времени окончания посадки при конкретных условиях и времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, путем проведения регрессионного анализа для получения зависимости между результатами сравнения и упомянутой другой информацией, либо вычисления среднего значения или дисперсии результатов сравнения.

16. Устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью многократно приводимого в движение транспортного средства, отличающееся тем, что содержит:
средство для запоминания времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через одну точку прохождения или множество точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом, и информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для извлечения, из упомянутого средства, множества комбинаций времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и другой информации, связанной со временем прохождения; и
средство для вычисления статистических показателей времени прохождения, когда передвигающиеся объекты проходят через конкретную точку прохождения при конкретных условиях, на основе извлеченного множества комбинаций.

17. Устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью многократно приводимого в движение транспортного средства, отличающееся тем, что содержит:
средство для запоминания затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом, и информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для извлечения, из упомянутого средства, множества комбинаций затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения, и другой информации, связанной с затраченным временем; и
средство для вычисления, на основе извлеченного множества комбинаций, статистических показателей затраченного времени, в течение которого передвигающиеся объекты проходят через две конкретные точки прохождения при конкретных условиях.

18. Устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью многократно приводимого в движение транспортного средства, отличающееся тем, что содержит:
средство для запоминания информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство, и результата сравнения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через одну точку прохождения или множество точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, и времени окончания посадки, когда действительно закончилась посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для извлечения, из средства для запоминания, множества комбинаций результата сравнения времени окончания посадки, касающегося конкретного транспортного средства, и времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и другой информации, связанной с результатом сравнения; и
средство для вычисления на основе извлеченного множества комбинаций, статистических показателей результатов сравнения времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и времени окончания посадки при конкретных условиях.

19. Устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающееся тем, что содержит:
запоминающее средство для запоминания времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, и информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для получения множества образцов информации, определяющей транспортное средство, которая определяет множество образцов транспортного средства, которые может использовать произвольный передвигающийся объект;
средство для получения запроса на сравнение времени прохождения, когда передвигающийся объект проходит через конкретную точку прохождения, при использовании передвигающимся объектом каждого из множества образцов транспортного средства;
средство для извлечения из упомянутого запоминающего средства для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство, множества образцов времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, связанной с информацией, определяющей транспортное средство, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация, определяющая транспортное средство;
средство для вычисления для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство, среднего значения или дисперсии извлеченного времени прохождения;
средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии времени прохождения, вычисленного для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; и
средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

20. Устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающееся тем, что содержит:
запоминающее средство для запоминания времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, и информации о местоположении, указывающей местоположение, определенное множеством пунктов, когда передвигающийся объект использует транспортное средство, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для получения множества образцов информации о местоположении, указывающей множество местоположений, в которых произвольный передвигающийся объект использует транспортное средство;
средство для получения запроса на сравнение времени прохождения, когда передвигающийся объект проходит через конкретную точку прохождения, при использовании передвигающимся объектом транспортного средства во множестве местоположений;
средство для извлечения, из упомянутого запоминающего средства для каждого из множества образцов информации о местоположении, множества образцов времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, связанной с информацией о местоположении, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация о местоположении;
средство для вычисления среднего значения или дисперсии извлеченного времени прохождения для каждого из множества образцов информации о местоположении;
средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии времени прохождения, вычисленного для каждого из множества образцов информации о местоположении; и
средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

21. Устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающееся тем, что содержит:
запоминающее средство для запоминания затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, и информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для получения множества образцов информации, определяющей транспортное средство, которая определяет множество образцов транспортного средства, которые может использовать произвольный передвигающийся объект;
средство для получения запроса на сравнение затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две конкретные точки прохождения, когда передвигающийся объект использует каждый из множества образцов транспортного средства;
средство для извлечения, из упомянутого запоминающего средства для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство, множества образцов затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения, связанных с информацией, определяющей транспортное средство, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация, определяющая транспортное средство;
средство для вычисления для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство, среднего значения или дисперсии извлеченного затраченного времени;
средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии затраченного времени, вычисленного для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; и
средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

22. Устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающееся тем, что содержит:
запоминающее средство для запоминания затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, и информации о местоположении, указывающей местоположение, определенное множеством пунктов, когда передвигающийся объект использует транспортное средство, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для получения множества образцов информации о местоположении, указывающей множество местоположений, в которых произвольный передвигающийся объект использует транспортное средство;
средство для получения запроса на сравнение затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две конкретные точки прохождения, когда передвигающийся объект использует транспортное средство во множестве местоположений;
средство для извлечения, из упомянутого запоминающего средства для каждого из множества образцов информации о местоположении, множества образцов затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения, связанных с информацией о местоположении, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация о местоположении;
средство для вычисления среднего значения или дисперсии извлеченного затраченного времени для каждого из множества образцов информации о местоположении;
средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии затраченного времени, вычисленного для каждого из множества образцов информации о местоположении; и
средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

23. Устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающееся тем, что содержит:
запоминающее средство для запоминания информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, и результата сравнения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, и времени окончания посадки, когда действительно закончилась посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
средство для получения множества образцов информации, определяющей транспортное средство, которая определяет множество образцов транспортного средства, которые может использовать произвольный передвигающийся объект;
средство для получения запроса на сравнение результатов сравнения времени прохождения в конкретной точке прохождения и времени окончания посадки для множества образцов транспортного средства;
средство для извлечения из упомянутого запоминающего средства для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство, множества результатов сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в конкретной точке прохождения, связанной с информацией, определяющей транспортное средство, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация, определяющая транспортное средство;
средство для вычисления среднего значения или дисперсии извлеченных результатов сравнения для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство;
средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии результатов сравнения, вычисленного для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; и
средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

24. Устройство для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующее процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающееся тем, что содержит:
запоминающее средство для запоминания информации о местоположении, указывающей местоположение, определенное множеством пунктов, когда передвигающийся объект использует транспортное средство, и результата сравнения времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства, и времени окончания посадки, когда действительно закончилась посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства, используемого передвигающимся объектом, в связанном виде для множества передвигающихся объектов;
средство для получения множества образцов информации о местоположении, указывающей множество местоположений, в которых произвольный передвигающийся объект использует транспортное средство;
средство для получения запроса на сравнение результатов сравнения времени прохождения в конкретной точке прохождения и времени окончания посадки для транспортного средства, используемого передвигающимся объектом во множестве местоположений;
средство для извлечения, из упомянутого запоминающего средства для каждого из множества образцов информации о местоположении, множества результатов сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в конкретной точке прохождения, связанной с информацией о местоположении, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация о местоположении;
средство для вычисления среднего значения или дисперсии извлеченных результатов сравнения для каждого из множества образцов информации о местоположении;
средство для статистической проверки различия в среднем значении или дисперсии результатов сравнения, вычисленного для каждого из множества образцов информации о местоположении; и
средство для вывода результата проверки, полученного средством для проверки.

25. Способ прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающийся тем, что содержит:
определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
получение информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом;
получение информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство;
запоминание в запоминающем средстве времени прохождения в каждой точке прохождения, информации, определяющей транспортное средство, и информации о местоположении в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
извлечение из упомянутого запоминающего средства множества комбинаций времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и другой информации, связанной со временем прохождения; и
вычисление, на основе извлеченного множества комбинаций, расчетного значения времени прохождения, когда передвигающийся объект проходит через конкретную точку прохождения при конкретных условиях, путем проведения регрессионного анализа для получения зависимости между временем прохождения и упомянутой другой информацией, либо вычисления среднего значения или дисперсии времени прохождения.

26. Способ прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающийся тем, что содержит:
определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
получение информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом;
получение информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство;
запоминание в запоминающем средстве затраченного времени, которое вычисляют исходя из времени прохождения каждой точки прохождения и в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения, информации, определяющей транспортное средство, и информации о местоположении в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
извлечение, из упомянутого запоминающего средства, множества комбинаций затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения, и другой информации, связанной с затраченным временем; и
вычисление, на основе извлеченного множества комбинаций, расчетного значения затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две конкретные точки прохождения при конкретных условиях, путем проведения регрессионного анализа для получения зависимости между затраченным временем и упомянутой другой информацией, либо вычисления среднего значения или дисперсии затраченного времени.

27. Способ прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающийся тем, что содержит:
определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
получение информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом;
получение информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство;
определение времени окончания посадки, когда действительно завершилась посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства;
запоминание в запоминающем средстве информации, определяющей транспортное средство, информации о местоположении и результата сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в каждой точке прохождения в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
извлечение из упомянутого запоминающего средства множества комбинаций результата сравнения, времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и времени окончания посадки, касающегося конкретного транспортного средства, и другой информации, связанной с результатом сравнения; и
вычисление на основе извлеченного множества комбинаций расчетного значения результата сравнения времени окончания посадки при конкретных условиях и времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, путем проведения регрессионного анализа для получения зависимости между результатами сравнения и упомянутой другой информацией, либо вычисления среднего значения или дисперсии результатов сравнения.

28. Способ прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающийся тем, что содержит:
определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через одну точку прохождения или множество точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
получение информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом;
получение информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство;
запоминание в запоминающем средстве времени прохождения в одной точке прохождения или множестве точек прохождения, информации, определяющей транспортное средство, и информации о местоположении в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
извлечение, из упомянутого запоминающего средства, множества комбинаций времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и другой информации, связанной со временем прохождения; и
вычисление, на основе извлеченного множества комбинаций, статистических показателей времени прохождения, когда передвигающиеся объекты проходят через конкретную точку прохождения при конкретных условиях.

29. Способ прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающийся тем, что содержит:
определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через множество точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
получение информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом;
получение информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство;
запоминание в запоминающем средстве затраченного времени, которое вычисляют исходя из времени прохождения во множестве точек прохождения и в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения, информации, определяющей транспортное средство, и информации о местоположении, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
извлечение, из упомянутого запоминающего средства, множества комбинаций затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения, и другой информации, связанной с затраченным временем; и
вычисление, на основе извлеченного множества комбинаций, статистических показателей затраченного времени, в течение которого передвигающиеся объекты проходят через две конкретные точки прохождения при конкретных условиях.

30. Способ прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающийся тем, что содержит:
определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через одну точку прохождения или множество точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
получение информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом;
получение информации о местоположении, указывающей местоположение, в котором передвигающийся объект использует транспортное средство;
определение времени окончания посадки, когда действительно закончена посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства;
запоминание в запоминающем средстве информации, определяющей транспортное средство, информации о местоположении и результата сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в одной точке прохождения или множестве точек прохождения в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
извлечение, из упомянутого запоминающего средства, множества комбинаций результата сравнения времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и времени окончания посадки, касающегося конкретного транспортного средства, и другой информации, связанной с результатом сравнения; и
вычисление, на основе извлеченного множества комбинаций, статистических показателей результатов сравнения времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, и времени окончания посадки при конкретных условиях.

31. Способ прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающийся тем, что содержит:
определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
получение информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом;
запоминание в запоминающем средстве времени прохождения, определенного в каждой точке прохождения, и полученной информации, определяющей транспортное средство, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
получение, устройством для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующим процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях, множества образцов информации, определяющей транспортное средство, которая определяет множество образцов транспортного средства, которые может использовать произвольный передвигающийся объект;
получение, устройством для прогнозирования процесса передвижения, запроса на сравнение времени прохождения, когда передвигающийся объект проходит через конкретную точку прохождения, при использовании передвигающимся объектом каждого из множества образцов транспортного средства;
извлечение, из упомянутого запоминающего средства для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство, множества образцов времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, связанной с информацией, определяющей транспортное средство, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация, определяющая транспортное средство;
вычисление, для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство, среднего значения или дисперсии извлеченного времени прохождения;
статистическую проверку различия в среднем значении или дисперсии времени прохождения, вычисленного для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; и
вывод результата проверки устройством для прогнозирования процесса передвижения.

32. Способ прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающийся тем, что содержит:
определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
получение информации о местоположении, указывающей местоположение, определенное множеством пунктов, когда передвигающийся объект использует транспортное средство;
запоминание в запоминающем средстве времени прохождения, определенного в каждой точке прохождения, и полученной информации о местоположении в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
получение, устройством для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующим процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях, множества образцов информации о местоположении, указывающей множество местоположений, в которых произвольный передвигающийся объект использует транспортное средство;
получение, устройством для прогнозирования процесса передвижения, запроса на сравнение для сравнения времени прохождения, когда передвигающийся объект проходит через конкретную точку прохождения, при использовании передвигающимся объектом транспортного средства во множестве местоположений;
извлечение, из упомянутого запоминающего средства, множества образцов времени прохождения, касающегося конкретной точки прохождения, связанной с информацией о местоположении, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация о местоположении, для каждого из множества образцов информации о местоположении;
вычисление среднего значения или дисперсии извлеченного времени прохождения для каждого из множества образцов информации о местоположении;
статистическую проверку различия в среднем значении или дисперсии времени прохождения, вычисленного для каждого из множества образцов информации о местоположении; и
вывод результата проверки устройством для прогнозирования процесса передвижения.

33. Способ прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающийся тем, что содержит:
определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
получение информации, определяющей транспортное средство, которая определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом;
запоминание в запоминающем средстве затраченного времени, которое вычисляют исходя из времени прохождения, определенного в каждой точке прохождения, и в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения, и полученной информации, определяющей транспортное средство, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
получение, устройством для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующим процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях, множества образцов информации, определяющей транспортное средство, которое определяет множество образцов транспортного средства, которые может использовать произвольный передвигающийся объект;
получение, устройством для прогнозирования процесса передвижения, запроса на сравнение затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две конкретные точки прохождения, когда передвигающийся объект использует каждый из множества образцов транспортного средства;
извлечение, из упомянутого запоминающего средства, множества образцов затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения, связанных с информацией, определяющей транспортное средство, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация, определяющая транспортное средство, для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство;
вычисление среднего значения или дисперсии извлеченного затраченного времени для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство;
статистическую проверку различия в среднем значении или дисперсии затраченного времени, вычисленного для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; и
вывод результата проверки устройством для прогнозирования процесса передвижения.

34. Способ прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающийся тем, что содержит:
определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
получение информации о местоположении, указывающей местоположение, определенное множеством пунктов, когда передвигающийся объект использует транспортное средство;
запоминание в запоминающем средстве затраченного времени, которое вычисляют исходя из времени прохождения, определенного в каждой точке прохождения, и в течение которого передвигающийся объект проходит через две точки прохождения, и полученной информации о местоположении, в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
получение, устройством для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующим процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях, множества образцов информации о местоположении, указывающих множество местоположений, в которых произвольный передвигающийся объект использует транспортное средство;
получение, устройством для прогнозирования процесса передвижения запроса на сравнение затраченного времени, в течение которого передвигающийся объект проходит через две конкретные точки прохождения, когда передвигающийся объект использует транспортное средство во множестве местоположений;
извлечение, из упомянутого запоминающего средства, множества образцов затраченного времени, касающегося двух конкретных точек прохождения, связанных с информацией о местоположении, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация о местоположении, для каждого из множества образцов информации о местоположении;
вычисление среднего значения или дисперсии извлеченного затраченного времени для каждого из множества образцов информации о местоположении;
статистическую проверку различия в среднем значении или дисперсии затраченного времени, вычисленного для каждого из множества образцов информации о местоположении; и
вывод результата проверки устройством для прогнозирования процесса передвижения.

35. Способ прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающийся тем, что содержит:
определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
получение информации, определяющей транспортное средство, которое определяет транспортное средство, используемое передвигающимся объектом;
определение времени окончания посадки, когда действительно завершилась посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства;
запоминание в запоминающем средстве полученной информации, определяющей транспортное средство, и результата сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в каждой точке прохождения в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
получение, устройством для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующим процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях, множества образцов информации, определяющей транспортное средство, которое определяет множество образцов транспортного средства, которые может использовать произвольный передвигающийся объект;
получение, устройством для прогнозирования процесса передвижения, запроса на сравнение результатов сравнения времени прохождения в конкретной точке прохождения и времени окончания посадки для множества образцов транспортного средства;
извлечение, из упомянутого запоминающего средства, множества результатов сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в конкретной точке прохождения, связанной с информацией, определяющей транспортное средство, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация, определяющая транспортное средство, для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство;
вычисление среднего значения или дисперсии извлеченных результатов сравнения для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство;
статистическую проверку различия в среднем значении или дисперсии результатов сравнения, вычисленного для каждого из множества образцов информации, определяющей транспортное средство; и
вывод результата проверки устройством прогнозирования процесса передвижения.

36. Способ прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующий процесс передвижения объекта, передвигающегося с помощью транспортного средства, многократно приводимого в движение в конкретное время, отличающийся тем, что содержит:
определение времени прохождения, когда передвигающийся объект действительно проходит через каждую из множества точек прохождения в пункте отправления/прибытия транспортного средства;
получение информации о местоположении, указывающей местоположение, определенное множеством пунктов, когда передвигающийся объект использует транспортное средство;
определение времени окончания посадки, когда действительно завершилась посадка передвигающихся объектов для данного транспортного средства;
запоминание в запоминающем средстве полученной информации о местоположении и результата сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в каждой точке прохождения в связанном виде для каждого из множества передвигающихся объектов;
получение, устройством для прогнозирования процесса передвижения, прогнозирующим процесс передвижения передвигающегося объекта при конкретных условиях, множества образцов информации о местоположении, указывающих множество местоположений, в которых произвольный передвигающийся объект использует транспортное средство;
получение, устройством для прогнозирования процесса передвижения, запроса на сравнение результатов сравнения времени прохождения в конкретной точке прохождения и времени окончания посадки для транспортного средства, используемого передвигающимся объектом во множестве местоположений;
извлечение, из упомянутого запоминающего средства, множества результатов сравнения времени окончания посадки и времени прохождения в конкретной точке прохождения, связанной с информацией о местоположении, имеющей тот же самый контент, что и полученная информация о местоположении, для каждого из множества образцов информации о местоположении;
вычисление среднего значения или дисперсии извлеченных результатов сравнения для каждого из множества образцов информации о местоположении;
статистическую проверку различия в среднем значении или дисперсии результатов сравнения, вычисленного для каждого из множества образцов информации о местоположении; и
вывод результата проверки устройством для прогнозирования процесса передвижения.

RU 2 533 367 C1

Авторы

Яно Коити

Даты

2014-11-20—Публикация

2011-12-13—Подача

название	год	авторы	номер документа
СПОСОБ И СИСТЕМА ФОРМИРОВАНИЯ МАРШРУТА ПЕРЕДВИЖЕНИЯ ОТ ДВЕРИ ДО ДВЕРИ	2023	Алехина Светлана Валерьевна Бонич Сергей Владимирович Губарев Владимир Валерьевич Кулагин Сергей Владимирович	RU2807495C1
СИСТЕМА ОБРАБОТКИ И ОТСЛЕЖИВАНИЯ ПРЕДМЕТОВ И СПОСОБ ДЛЯ ЭТОГО	2011	Гейтс Николас Джон Лимайе Маниш Пулар Оливье Пьер Муханна Эмад Элдин Шетри Даниель Эдмон Асеем Даял Нейкер Правин Майя Мария Патрисия	RU2589315C2
СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ, ВИЗУАЛИЗАЦИИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТРАНСПОРТНОЙ ДОСТУПНОСТИ РАЙОНОВ НАСЕЛЁННОГО ПУНКТА	2016	Куликов Дмитрий Анатольевич	RU2674129C2
СПОСОБ МУЛЬТИМОДАЛЬНОЙ НАВИГАЦИИ	2011	Шандер Марк	RU2571450C2
СИСТЕМА И СПОСОБ ОПТИМИЗАЦИИ РЕЙСА ДЛЯ ТРАНСПОРТНОГО СРЕДСТВА	2007	Кумар Аджит Куттаннаир	RU2481988C2
СПОСОБ ПЛАНИРОВАНИЯ ПЕРЕДВИЖЕНИЯ МНОЖЕСТВА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ВАГОНОВ ЧЕРЕЗ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫЙ СТАНЦИОННЫЙ ПАРК (ВАРИАНТЫ)	2006	Уиллз Митчелл Скотт Боллапрагада Сринивас Мейсо Джоанн Маргарет Логан Прескотт Х.	RU2430845C2
ФОРМИРОВАНИЕ МАРШРУТА СОВМЕСТНОЙ ПОЕЗДКИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОНТЕКСТНЫХ ОГРАНИЧЕНИЙ	2016	Лю Иминь Макнейлл Перри Робинсон Ян Цзиньцзин	RU2726288C2
СИСТЕМА, УСТРОЙСТВО И СПОСОБ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ О ПАССАЖИРАХ ИЛИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯХ	2018	О'Салливан, Кевин Петерс, Джим	RU2772374C2
МОБИЛЬНЫЙ ТЕРМИНАЛ, ПРОГРАММА МОБИЛЬНОГО ТЕРМИНАЛА, СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ПУНКТА ПРОВЕРКИ И СПОСОБ УПРАВЛЕНИЯ ПУНКТА ПРОВЕРКИ	2015	Яно Коити	RU2644073C1
СИСТЕМА ДЛЯ КОНТРОЛЯ СОВМЕСТНЫХ ПОЕЗДОК НИ ТРАНСПОРТНОМ СРЕДСТВЕ (ВАРИАНТЫ) И СПОСОБ КОНТРОЛЯ СОВМЕСТНЫХ ПОЕЗДОК НА ТРАНСПОРТНОМ СРЕДСТВЕ	2016	Лю Иминь Макнейлл Перри Робинсон Ян Цзиньцзин	RU2717114C2

Описание патента на изобретение RU2533367C1

Похожие патенты RU2533367C1

Иллюстрации к изобретению RU 2 533 367 C1

Формула изобретения RU 2 533 367 C1

RU 2 533 367 C1