行程时间信息提供设备和行程时间信息提供方法

摘要

行程时间信息提供设备包括概率分布存储单元，所述概率分布存储单元被配置成保存第一概率分布数据和第二概率分布数据，所述第一概率分布数据表示发生等待时间的各个地点的上车等待时间，第二概率分布数据表示发生行程时间的各个地点的行程时间；路线获取单元，所述路线获取单元被配置成获取连接起始点和目的地的路线；行程时间计算单元，所述行程时间计算单元被配置成通过卷积对应于在路线上发生的上车等待时间和在路线上发生的行程时间的所有概率分布数据，计算总行程时间的概率分布；和信息提供单元，所述信息提供单元被配置成根据计算的概率分布，确定估计的行程时间，并输出估计的行程时间。

说明书

技术领域

本发明涉及当利用交通运输工具旅行时，计算行程时间的方法。

背景技术

提出了很多在可利用多种交通运输工具旅行的交通运输网络中，搜 索路线的技术。例如，专利文献1描述一种能够搜索使组合多种交通运 输工具时的总旅行成本降至最小的路线的路线搜索设备。

专利文献1中描述的路线搜索设备还能够搜索用户可按照用户指定 的时间条件旅行的路线。例如，通过从用户获得期望的出发时间和期望 的到达时间，并参考交通运输工具的运行时刻表，可搜索使得能够在期 望的时间到达的路线。

[引文列表]

[专利文献]

[PTL 1]日本专利申请公开No.2012-58157

发明内容

诸如上述路线搜索设备之类的路线搜索设备参照预先保存的交通运 输工具的运行时刻表，计算旅行所必需的时间(下面称为行程时间)，并把 行程时间呈现给用户。不过，当未对要使用的交通运输工具设定运行时 刻表时，或者当要使用的交通运输工具不按照运行时刻表运行时，由于 不能获得明确的时间信息，因此不能精确地计算行程时间。

例如，存在主要在发展中国家中看到的按照频数、而不是时刻表管 理交通运输工具的运行的情况。一个例子是“从8:00AM～10:00AM，每 小时将有20列火车、公共汽车等在使用中”。如所示，就对其来说不存 在运行时刻表的交通运输工具来说，不能利用上述系统计算精确的行程 时间。尽管通过假定运行时间间隔并预测到登上交通运输工具为止的等 待时间，能够计算行程时间，不过，计算的行程时间的可靠性不高。这 是因为尽管交通运输工具的运行次数有保证，但是交通运输工具的运行 时间间隔未必有保证。

另外，对其设定运行时刻表的交通运输工具也会出现这种问题。例 如，在运行时间显著偏离时刻表(比如在高峰时间，通过铁路道口的固 定路线公共汽车)的情况下，由于运行时刻表的可靠性显著下降，因此 不能计算精确的行程时间。

考虑到上述问题，作出了本发明，本发明的目的是提供一种能够提 供高度可信的行程时间信息的行程时间信息提供设备。

在一个方面，本发明提供一种行程时间信息提供设备，所述设备向 用户提供关于交通运输网络中的行程时间的信息，所述交通运输网络由 节点和链路构成，并且其中允许乘坐火车或公共汽车旅行，所述行程时 间信息提供设备包括：概率分布存储单元，所述概率分布存储单元被配 置成保存第一概率分布数据和第二概率分布数据，所述第一概率分布数 据表示上车等待时间，所述上车等待时间是对于发生所述等待时间的每 个地点，从用户到达构成交通运输网络的节点任意之一到用户登上火车 或公共汽车从而从该节点出发为止的时间，第二概率分布数据表示行程 时间，所述行程时间是对于发生所述行程时间的每个地点，用户沿构成 交通运输网络的链路任意之一旅行所需的时间；路线获取单元，所述路 线获取单元被配置成获取连接起始点和目的地的路线；行程时间计算单 元，所述行程时间计算单元被配置成通过获取与在路线上发生的上车等 待时间对应的所有第一概率分布数据和与在路线上发生的行程时间对应 的第二概率分布数据，并卷积获取的概率分布数据，来计算总行程时间 的概率分布；和信息提供单元，所述信息提供单元被配置成根据计算的 总行程时间的概率分布确定估计的行程时间，并输出估计的行程时间。

上车等待时间指的是用户到达指定节点和当车辆(火车或公共汽车) 到达所述节点时用户开始旅行之间的时间。例如，当节点是火车站时， 上车等待时间是用户到达所述火车站和预期的列车从所述火车站出发之 间的时间。当用户中途下车，换乘另一列列车等时，每当进行换车时， 都发生上车等待时间。这种情况下，上车等待时间是作为换车来源的列 车的到达和作为换车目的地的列车的出发之间的时间。

另外，行程时间指的是用户通过连接节点的链路所必需的时间。例 如，当该条链路有列车通行时，行程时间是列车从出发节点出发和列车 抵达到达节点之间的时间。

由于上车等待时间和行程时间随铁路或公共汽车的运行状态而变 化，因此其值不能被指定。考虑到此，就按照本发明的行程时间信息提 供设备来说，以利用概率分布表示的数据的形式，保存上车等待时间和 行程时间。例如，可根据测量值生成并保存概率分布。可按照任何格式 保存概率分布，只要能够获取时间和对应于所述时间的概率即可。例如， 概率分布可以是可用直方图表示的过去的测量值的分布。

另外，行程时间计算单元是用于生成从起始点节点到目的地节点的 路线上的总行程时间的概率分布的单元。通过卷积在乘车站或换乘站发 生的上车等待时间，和在路线中的每条链路上发生的行程时间的所有概 率分布，可获取总行程时间的概率分布。

信息提供单元是根据总行程时间的概率分布，确定待由用户提供的 估计行程时间的单元。可以利用任何方法确定估计的行程时间，只要估 计的行程时间是根据总行程时间的概率分布获取的即可。例如，能够以 75％的概率实现到达的时间可被设定为估计的行程时间。另外，估计的 行程时间可以是具体时间或范围。

另外，信息提供单元可生成表示总行程时间的概率分布的变化的信 息，并把该信息连同估计的行程时间一起输出。

估计的行程时间可以和表示总行程时间的概率分布的变化度的信息 一起被输出。变化度高的概率分布，或者换句话说，散布在较宽范围内 的概率分布意味计算的估计行程时间的可靠性较低。于是，连同这样的 信息一起输出估计的行程时间使得能够向用户呈现估计的行程时间的可 靠性。

另外，信息提供单元可连同估计的行程时间一起，输出在估计的行 程时间内到达目的地的概率。

例如，可以向用户呈现诸如“在14分钟内到达目的地的概率为75％” 或者“估计的到达目的地的时间为12～16分钟(80％概率)”之类的信息。 从而，用户能够在一定程度上预测实际的到达时间。

另外，信息提供单元可从总行程时间的概率分布中，提取中值或者 模式值(mode value)，并输出中值或模式值，作为估计的行程时间。

有利地，估计的行程时间是概率分布的中值或者模式值。从而，能 够向用户呈现高度精确的估计的行程时间。

另外，路线获取单元可搜索连接起始点和目的地的路线，从而获取 多条候选路线，行程时间计算单元可生成每条获取的候选路线的总行程 时间的概率分布，信息提供单元可确定每条获取的候选路线的估计的行 程时间，并输出估计的行程时间，以及与路线相关的信息。

当存在从起始点到目的地的多条路线时，有利地，对于每条路线， 生成总行程时间的概率分布，并输出多个估计的行程时间。从而，各个 用户能够按照个人情况选择最有利的路线。例如，可以作出是利用有一 定的可能性最早到达的路线，还是估计的行程时间可靠性最高的路线的 选择。

另外，信息提供单元可根据每条路线的总行程时间的概率分布，计 算关于路线的评估值，并按评估值的降序，输出关于路线的信息。

另外，当估计的行程时间较短，而不是较长时，评估值更高，当总 行程时间的概率分布的变化较小，而不是较大时，评估值更高。

信息提供单元可被配置成计算关于路线的评估值，并按评估值的降 序，呈现路线。例如，到达时间的变化最小并且能够实现最早到达的路 线可被赋予最高的评估值。从而，当存在连接起始点和目的地的多条路 线时，能够向用户呈现更理想的路线。

另外，概率分布存储单元保存的在各个节点的上车等待时间的概率 分布可以是从用户在任意时间到达所述节点，到用户从所述节点出发为 止的时间的概率分布。

在节点发生的上车等待时间可取决于或者可不取决于用户到达该节 点的时间。例如，当一列火车只有在与另一个火车连接之后才出发时， 上车等待时间取决于用户到达该节点的时间。当用户步行到火车站并等 候列车时，上车等待时间不依赖于用户到达该节点的时间。上车等待时 间的概率分布对应于两种情况任意之一。另一方面，可以有选择地保存 和使用两种情况。

本发明可被指定为包括至少一部分的上述装置的行程时间信息提供 设备。本发明还可被指定为包括至少一部分的上述处理的行程时间信息 提供方法和行程时间信息提供程序。只要不出现技术矛盾，就可自由地 组合和实现上述处理和装置。

按照本发明，可提供一种能够提供高度可信的行程时间信息的行程 时间信息提供设备。

参考附图，根据例证实施例的以下说明，本发明的其它特征将变得 明显。

附图说明

图1A和图1B是表示按照本发明的实施例的节点和链路之间的关系 的示图。

图2是说明等待时间的概率分布的示图。

图3是按照本发明的路线信息提供设备的结构图。

图4A和图4B是以表格形式，表示等待时间频数分布和行程时间频 数分布的例子的示图。

图5A和图5B是表示总行程时间的频数分布的例子的示图。

图6A和图6B是表示呈现给用户的行程时间信息的屏幕显示的例子 的示图。

图7是按照本发明的路线信息提供设备的处理流程图。

图8A和图8B是表示按照变形例的等待时间频数分布的例子的示 图。

具体实施方式

(本发明的实施例)

<利用概率分布的行程时间的计算>

首先，说明利用概率分布，计算行程时间的方法。图1是表示节点 排列和节点之间的旅行路线(链路)的例子的示图。节点是交通运输枢纽。 在本实施例中，节点代表火车站。

首先，说明从作为乘车站的节点A到作为下车站的节点B的旅行的 例子(图1A)。假定对于服务于链路AB的列车，不存在运行时刻表，而 是仅仅设定了运行频数(列车在单位时间中的运行次数)。

计算从节点A到节点B的行程时间所必需的信息是用户在节点A等 候列车的时间(按照本发明的上车等待时间：下面称为等待时间)，和链路 AB的必需行程时间(按照本发明的行程时间：下面称为行程时间)。在本 实施例中，等待时间和行程时间都是以概率分布的形式保存的。

图2表示等待时间的概率分布的图形表示的例子。在图2中所示的 例子中，等待时间散布在1～20分钟之间。模式值为10分钟，中值为9 分钟。另外，25百分位值为6分钟，75百分位值为12分钟。这种情况 下，百分位值(percentile value)是指示从下限到目标值的积分的积分值 在整体的积分之中的百分率。12分钟的75百分位值指示在到达火车站之 后，在12分钟内登上列车的概率为75％。12分钟的75百分位值还指示 在6～12分钟的等待时间之后，登上列车的概率为50％。

尽管图2表示等待时间概率分布，不过可利用概率分布类似地表示 行程时间。这种情况下，假定以概率分布的形式，准备在节点A的等待 时间，和链路AB的行程时间。令f_A(t)表示在节点A的等待时间的概率 分布，g_AB(t)表示链路AB的行程时间的概率分布。

这里，如果从节点A到节点B的行程时间的概率分布用h₁(t)表示， 那么由于h₁(t)是f_A(t)和g_AB(t)的卷积积分，因此h₁(t)可用表达式1表示。

[式1]

$h_1\left(t\right)=(f_A*g_{AB})\left(t\right)={\int }_0^{·\infty }{f}_A\left({\tau }_0\right)g_{AB}(t-{\tau }_0){\mathrm{d\tau }}_0---(Expression\text{><mn>1</mn><mo>)</mo>}$

上面说明的例子表示其中在起始点和目的地之间，等待时间和行程 时间都只出现一次的情况。

下面，说明其中在起始点和目的地之间，等待时间和行程时间都出 现两次的例子。在这个例子中，将表示从作为乘车站的节点A，经由作 为换乘站的节点C，旅行到作为下车站的节点B的模式(图1B)。

这种情况下，令f_C(t)表示在节点C的等待时间的概率分布，g_AC(t) 表示链路AC的行程时间的概率分布，g_CB(t)表示链路CB的行程时间的 概率分布。由于总行程时间的概率分布h₂(t)是f_A(t)、g_AC(t)、f_C(t)和g_CB(t) 的卷积积分，因此可用表达式2表示h₂(t)。

[式2]

$\begin{array}{c}{h}_2\left(t\right)=(f_A*g_{AC}*f_C*g_{CB})\left(t\right)=\\ {\int }_0^{\infty }{g}_{CB}(t-{\tau }_2){\int }_0^{\infty }{f}_C({\tau }_2-{\tau }_1){\int }_0^{\infty }{f}_A\left({\tau }_0\right)g_{AC}({\tau }_1-{\tau }_0){\mathrm{d\tau }}_0{\mathrm{d\tau }}_1{\mathrm{d\tau }}_2\end{array}---(Expression\text{><mn>2</mn><mo>)</mo>}$

如所示，当在起始点和目的地之间多次发生等待时间或行程时间时， 通过卷积发生等待时间或行程时间的各个地点的等待时间或行程时间的 概率分布，可获得总行程时间的概率分布。

<系统结构>

下面参考图3，说明按照上面所示的计算方法计算总行程时间的概率 分布，并向用户呈现所述概率分布的路线信息提供设备的功能模块结构。 按照本发明的实施例的路线信息提供设备10是保存作为对象的交通运输 网络，并且当起始点和目的地被指定时提取候选路线和输出与提取的路 线对应的行程时间信息的计算机。路线信息提供设备10保存在各个节点 发生的等待时间和在构成交通运输网络的各条链路上发生的行程时间的 所有概率分布，并利用所述概率分布生成行程时间信息。

路线信息提供设备10包括CPU、主存储设备和辅助存储设备。当保 存在辅助存储设备中的程序被载入主存储设备，并由CPU执行时，图3 中所示的各个装置被启动(CPU、主存储设备和辅助存储设备未被图示)。 另外，路线信息提供设备10能够通过输入/输出设备(未图示)，比如键盘、 鼠标、触摸面板或显示器，接受来自用户的输入，和向用户呈现信息。 此外，路线信息提供设备10可以是单个计算机，或者多个计算机的组合。

搜索条件获取单元11是从用户获得当进行路线搜索时应用的条件 (下面称为路线搜索条件)的模块。具体地，路线搜索条件是表示起始点节 点和目的地节点的信息，还可包括期望的出发时间、期望的到达时间等。 另外，路线搜索条件可包括其它条件，比如优先使用的路线的指定。

交通运输网络信息存储单元12是保存关于目标交通运输网络的信息 (下面称为交通运输网络信息)的单元。交通运输网络信息是包括表示目标 交通运输网络的节点和链路之间的关系的信息。另外，在交通运输网络 信息中，可以定义当用户在节点之间旅行时招致的成本。如果未定义成 本，那么不能预先区分最好被排除的路线，比如明显迂回的路线。于是， 有利的是定义某种指示符。成本的例子包括费用、距离和平均行程时间。 不过，行程时间是利用保存在时间信息存储单元14(后面说明)中的信息 获得的。在交通运输网络信息中定义的成本仅仅是在搜索路线时，充当 指南的信息。

路线信息搜索单元13是根据保存在交通运输网络信息存储单元12 中的交通运输网络信息，和从用户获得的路线搜索条件，提取候选路线 的模块。当在交通运输网络信息中保存成本时，最好通过参照成本，按 照适宜性的降序，提取多条候选路线。另外，当在交通运输网络信息中 未保存成本时，可按照途经链路的数目的升序，提取多条候选路线。由 于路线信息搜索单元13进行的路线搜索操作使用已知技术，因此其详细 说明将被省略。

时间信息存储单元14是用于保存当用户在某个节点登上交通运输工 具时发生的等待时间的概率分布，和当用户通过某条链路时发生的行程 时间的概率分布的单元。例如，当计算从图1A中所示的交通运输网络上 的节点A到节点B的行程时间时，可以保存在节点A的等待时间的概率 分布，和链路AB的行程时间的概率分布。另外，当计算从图1B中所示 的交通运输网络上的节点A到节点B的行程时间时，可以保存在节点A 和C的等待时间的概率分布，及链路AC和CB的行程时间的概率分布。

按照这种方式，时间信息存储单元14分别保存目标交通运输网络 上，用户会经过的所有节点和链路的等待时间或行程时间的概率分布。 保存在时间信息存储单元14中的等待时间的概率分布对应于按照本发明 的第一概率分布数据，保存在时间信息存储单元14中的行程时间的概率 分布对应于按照本发明的第二概率分布数据。

此外，尽管在本实施例中，火车站被视为节点，并对于各个节点定 义等待时间，不过，当存在从给定火车站出发的多条列车线时，或者当 从火车站出发的列车具有多个目的地时，可以对于每条列车线或目的地 定义节点，或者可以使用对应于路线的节点。

按照相似的方式，尽管在本实施例中，连接火车站的路线被视为链 路，不过，当在给定的火车站之间有多条列车线在使用中时，对于每条 列车线，可以定义链路，可以使用对应于路线的链路。

时间信息存储单元14保存的数据可以是任意格式，只要能够获得在 各个节点发生的等待时间和在各个链路上发生的行程时间的概率分布即 可。图4A和图4B表示利用频数分布(直方图)，表示“在节点的等待时间” 和“链路上的行程时间”的数据的例子。通过把频数之和除以目标时间的 频数，可以获得概率。例如，在图4A中所示的例子中，由于等待时间的 频数之和为294，10分钟的等待时间的频数为24，因此等待时间为10 分钟的概率可被计算为24/294＝8.1％。

此外，尽管在本实施例中，利用频数分布表示等待时间和行程时间， 不过，表示概率分布的函数的种类，和定义所述分布的参数可被保存。 例如，当行程时间的概率分布是正态分布时，可以保存平均值和标准偏 差作为参数。另外，当假定在单位时间内到达的列车的数目符合Poisson 分布时，可以利用指数分布表示等待时间的频数分布。如同所示，可以 任意分布函数的形式，保存概率分布。

行程时间计算单元15是生成行程时间的概率分布的模块。对于由路 线信息搜索单元13提取的多条路线中的每条路线，行程时间计算单元15 识别发生等待时间的地点，和路线上发生行程时间的地点。发生等待时 间的地点是路线上的节点之中，用户必须等候列车或公共汽车到达的节 点。另外，发生行程时间的地点是路线上的所有链路。随后，通过获得 对应的等待时间和行程时间的概率分布，并对所有获得的概率分布进行 卷积，计算总行程时间的概率分布。

尽管上面说明的卷积方法用于以函数的形式给出概率分布的情况， 不过在本实施例中，概率分布是利用直方图表示的离散概率分布。于是， 行程时间计算单元15通过获得离散值的总和，而不是求各个函数的积分， 进行卷积。例如，当表达式1中的f_A(t)和g_AB(t)是离散概率分布时，总行 程时间的概率分布可用表达式3表示。

[式3]

$h_1\left(t\right)=(f_A*g_{AB})\left(t\right)=\underset{{\tau }_0}{\Sigma }{f}_A\left({\tau }_0\right)g_{\mathrm{AB}}(t-{\tau }_0)---\left(Expression3\right)$

路线信息提供单元16是根据通过行程时间计算单元15计算的总行 程时间的概率分布来生成待呈现给用户的信息，并利用输出装置(未图示) 把所述信息呈现给用户的模块。由于计算的数据是利用如图2中所示的 概率表示总行程时间的数据，因此计算的数据并不适合于被原样呈现给 用户。考虑到此，路线信息提供单元16通过把该信息转换成用户易于理 解的格式，来输出所述信息。呈现给用户的信息被称为行程时间信息。

<向用户呈现行程信息的方法>

下面说明根据总行程时间的概率分布，生成待呈现给用户的行程时 间信息的例子。图5A和图5B表示当存在连接起始点和目的地的两条路 线时，分别计算的总行程时间的概述分布的例子。

当向用户提供作为估计的行程时间的具体值时，可以使用从概率分 布获得的中值。例如，就路线A来说，作为估计的行程时间，可以输出“9 分钟”，就路线B来说，作为估计的行程时间，可以输出“10分钟”。此 外，估计的行程时间可以是除中值外的值。例如，可以使用模式值、平 均值、或者通过计算获得的其它值。

另外，除了单一的估计行程时间之外，还可输出使得能够按预定的 概率，及时到达目的地的行程时间的范围。例如，当输出具有以中值为 中心的50百分位数宽度的时间作为估计的行程时间时，就路线A来说， 可以输出“4～13分钟”，就路线B来说，可以输出“6～12分钟”。

按照这种方式，可以向用户呈现估计的行程时间的变化度，用户可 从多条路线中选择更适宜的路线。例如，当用户希望到期望的时间为止 可靠地到达时，用户可以选择行程时间变化较小的路线B，或者当用户 希望采用有可能尽早到达的路线时，用户可选择路线A。

图6A表示呈现给用户的行程时间信息的显示例子。在这种情况下， 25百分位值和75百分位值之间的时间被假定为“估计的到达时间”范围， 该范围的中值被假定为“平均到达时间”。另外，不迟于显示的时间到达 目的地的概率也被显示。

另外，如图6B中所示，根据计算的概率分布的特性，可以显示路线 的评估得分。例如，可以利用比如用表达式4表示的评估公式之类的评 估公式，确定评估得分。在表达式4中，T₀表示中值，T₁表示25百分位 值，而T₂表示75百分位值。换句话说，到达时间的变化越小和通过某 条路线越早到达，那么该路线的得分越高。

[式4]

$\frac{100}{p}=T_0+\frac{T_2-T_1}{2}+\frac{T_1}{10}---(Expression\text{><mn>4</mn><mo>)</mo>}$

此外，上面所示的评估公式仅仅是例子，可以利用其它要素，或者 与其它要素结合，计算评估得分。可以用于确定评估得分的其它要素的 例子包括以下要素。

(1)票价越低，评估得分越高；

(2)换车次数越少，评估得分越高；

(3)中值或模式值越小，评估得分越高；

(4)获得标准偏差，从而标准偏差的值越小，评估得分越高。

另外，当存在多条路线时，可按照评估得分的降序，向用户呈现所 述路线。

<处理流程图>

下面参考图7，详细说明由按照本实施例的路线信息提供设备进行的 计算行程时间的方法。

首先，在步骤S11，搜索条件获取单元11从输入/输出装置(未图示)， 获得路线搜索条件，并临时保存路线搜索条件。尽管输入的条件只需包 括起始点节点和目的地节点，不过，输入的条件还可包括期望的出发时 间，期望的到达时间，优选考虑的路线的指定，途经点的指定等。在本 例中，假定输入的条件包括“起始点节点”，“目的地节点”和“出发时间 段”。

在步骤S12，路线信息搜索单元13利用保存在交通运输网络信息存 储单元12中的交通运输网络信息，搜索连接指定的起始点节点和目的地 节点的路线，从而获得多条候选路线。可以使用已知技术搜索路线。获 得的多条路线信息(关于途经节点和链路的信息)被传送给行程时间计算 单元15。

在步骤S13，行程时间计算单元15从多条获得的路线信息中，选择 一条路线。

另外，在步骤S14，行程时间计算单元15从时间信息存储单元14 中，提取与当在选择的路线上旅行时发生的等待时间和行程时间相关的 概率分布数据。此外，这里，按照在路线搜索条件中指定的出发时间段(例 如，8:00～9:00)，缩小数据。另外，通过对提取的概率分布数据进行卷 积积分，生成总行程时间的概率分布。

生成的总行程时间的概率分布与路线关联，并由行程时间计算单元 15临时保存(S15)。

在步骤S16，行程时间计算单元15进行检查，以确认是否存在除在 步骤S13中选择的路线之外的未处理路线，如果是，那么返回步骤S13， 选择所述未处理路线。通过重复该过程，对于在步骤S12中提取的每条 路线，计算并保存总行程时间的概率分布。

在步骤S17，路线信息提供单元16根据总行程时间的概率分布，生 成多条行程时间信息，并把每条路线的行程时间信息呈现给用户。可以 利用前面说明的方法，生成和显示行程时间信息。

如上所述，即使在用户利用其运行未通过时刻表管理的交通运输工 具旅行的情况下，按照本实施例的路线信息提供设备也能够高精度地预 测用户的行程时间，并向用户提供所述行程时间。另外，由于估计的行 程时间连同指示概率分布的变化度的信息一起被提供给用户，因此，用 户能够确定最适宜的路线选择。此外，通过计算评估值，能够推荐与用 户的偏好一致的路线。

(变形例)

上面说明的实施例仅仅代表例子，可对本发明作出各种修改，而不 脱离本发明的精神和范围。

例如，举例说明的路线信息提供设备并不局限于计算机，可改为利 用移动信息终端，比如移动电话机或智能电话机实现。另外，搜索条件 获取单元11和路线信息提供单元16可被配置成能够与网络通信，并且 能够响应来自连接到网络的客户端的请求，返回结果。从而，可向远程 终端提供服务。此外，整个路线信息提供设备不必构成单个设备，仅仅 一部分的单元可被布置在网络上。

另外，尽管在实施例中举例说明的等待时间的概率分布是在用户在 任意时间到达节点的情况下的等待时间的概率分布，不过，当使两个或 更多的交通运输工具非独立地运行，从而具有某种依赖关系时，可以使 用考虑到所述依赖关系的等待时间的概率分布。

这种情况下的等待时间的概率分布是“从给定交通运输工具到达节 点，到作为换乘目的地的交通运输工具从所述节点出发的等待时间”的概 率分布。结果，例如，当提出了考虑到换乘的运行计划，比如“当预计列 车在预定时间内到达火车站A时，只有在等到所述列车到达之后，到达 火车站A的公共汽车才发车”时，可更精确地计算行程时间。

另外，对于具体节点，可以定义从而有选择地利用等待时间的多种 概率分布。例如，在用户步行到达火车站A并登上列车的情况下，和在 用户在火车站A从一列列车换乘到另一列列车的情况下，可以使用不同 的概率分布。

此外，尽管在举例说明的实施例中，仅仅按照出发时间段对概率分 布数据分类，不过，可按照诸如星期几和天气之类的条件，进一步对概 率分布数据分类，从而在步骤S14，可提取和使用与指定的条件匹配的概 率分布数据。从而，可获得更精确的行程时间信息。

另外，尽管在举例说明的实施例中，设想了其中公共交通运输工具 不具备运行时刻表的状态，不过，本发明也可应用于其中设定了运行时 间表的情况。

尽管在举例说明的实施例中，利用概率分布定义了从到达节点到登 上列车的等待时间，不过，只要存在相对于安排的出发时间而累积实际 的出发时间的数据，就可生成等待时间的概率分布。

例如，当假定运行时刻表上的出发时间为8:22和8:27，并且按图8A 中所示的格式保存实际出发时间的频数分布，那么通过使数据变形，可 以生成对于各个火车站到达时间的等待时间的频数分布，如图8B中所 示。当设定运行时刻表时，利用这种方法，可以间接保存等待时间的频 数分布。

此外，尽管在举例说明的实施例中，利用中值、模式值、25百分位 值和75百分位值来生成行程时间信息，不过显然可以使用其它值。另外， 当利用无运行时刻表的交通运输工具和有运行时刻表的交通运输工具的 组合旅行时，或者当包含具有明确的行程时间的链路(比如在徒步旅行 的情况下)时，通过合计所有计算的时间，可以计算总行程时间。

尽管关于例证实施例，说明了本发明，不过显然本发明并不局限于 公开的例证实施例。以下权利要求的范围应被赋予最宽广的解释，以便 包含所有这样的变形例，以及等同结构和功能。

本申请要求2012年12月27日提交的日本专利申请No.2012-284592 的优先权，该申请通过整体引用包含于此。

[附图标记列表]

10:路线信息提供设备

11:搜索条件获取单元

12:交通运输网络信息存储单元

13:路线信息搜索单元

14:时间信息存储单元

15:行程时间计算单元

16:路线信息提供单元