(57)【要約】【課題】回帰係数を求める際に使用するデータの数を低減し、データを収集及び伝送する回線容量を低減し、学習過程における計算処理量を低減する、ことを目的とする。【解決手段】本開示のデータ予測装置は、収集した複数のデータ、及び複数のデータから選択した選択データを送信するデータ収集部と、Ｌ１正則化により回帰係数を求める第１算出法を用いて、受信した前記複数のデータに基づいて回帰係数を算出し、算出した回帰係数のうち絶対値が閾値以上の回帰係数に対応するデータを選択するための選択情報を前記データ収集部に送信する第１回帰係数算出部と、第１算出法と異なる第２算出法を用いて、受信した前記選択データに基づいて回帰係数を算出する第２回帰係数算出部と、受信した前記選択データ、及び前記第２回帰係数算出部で算出された回帰係数に基づいて予測した予測結果を出力する予測部と、を含む。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
収集した複数のデータ、及び受信した選択情報に基づいて前記複数のデータから選択した選択データを送信するデータ収集部と、
Ｌ１正則化により回帰係数を求める第１算出法を用いて、前記データ収集部から受信した前記複数のデータに基づいて回帰係数を算出し、算出した回帰係数のうち絶対値が閾値以上の回帰係数に対応するデータを選択するための選択情報を前記データ収集部に送信する第１回帰係数算出部と、
前記第１算出法と異なる第２算出法を用いて、前記データ収集部から受信した前記選択データに基づいて回帰係数を算出する第２回帰係数算出部と、
前記データ収集部から受信した前記選択データ、及び前記第２回帰係数算出部で算出された回帰係数に基づいて予測した予測結果を出力する予測部と、
を含むデータ予測装置。
【請求項２】
前記予測結果と実測値との誤差であって、所定値以上の前記誤差の発生回数が所定回数以上になった場合に、前記第２回帰係数算出部に対して前記第２算出法による回帰係数の再算出の指示を行う誤差監視部をさらに含む、
請求項１に記載のデータ予測装置。
【請求項３】
前記誤差監視部は、前記再算出の指示を行った後に、前記誤差の発生回数が再度前記所定回数以上になった場合に、前記第１回帰係数算出部に対して、前記第１算出法による回帰係数の再算出の指示、及び前記データ収集部に対する選択情報の再送信の指示を行う、
請求項２に記載のデータ予測装置。
【請求項４】
収集した複数のデータ、及び受信した選択情報に基づいて前記複数のデータから選択した選択データを送信するデータ収集部と、
Ｌ１正則化により回帰係数を求める算出法を用いて、前記データ収集部から受信した前記複数のデータに基づいて回帰係数を算出し、算出した回帰係数のうち非ゼロの回帰係数に対応するデータを選択するための選択情報を前記データ収集部に送信する回帰係数算出部と、
前記データ収集部から受信した前記選択データ、及び前記回帰係数算出部で算出された前記非ゼロの回帰係数に基づいて予測した予測結果を出力する予測部と、
を含むデータ予測装置。
【請求項５】
前記予測結果と実測値との誤差であって、所定値以上の前記誤差の発生回数が所定回数以上になった場合に、前記回帰係数算出部に対して前記算出法による回帰係数の再算出の指示を行う誤差監視部をさらに含む、
請求項４に記載のデータ予測装置。
【請求項６】
収集した複数のデータ、及び受信した選択情報に基づいて前記複数のデータから選択した選択データを送信し、
Ｌ１正則化により回帰係数を求める第１算出法を用いて、受信した前記複数のデータに基づいて回帰係数を算出し、算出した回帰係数のうち絶対値が閾値以上の回帰係数に対応するデータを選択するための選択情報を送信し、
前記第１算出法と異なる第２算出法を用いて、受信した前記選択データを使用して回帰係数を算出し、
受信した前記選択データ、及び前記第２算出法を用いて算出された回帰係数に基づいて予測した予測結果を出力する、
データ予測処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項７】
コンピュータが、
収集した複数のデータ、及び受信した選択情報に基づいて前記複数のデータから選択した選択データを送信し、
Ｌ１正則化により回帰係数を求める第１算出法を用いて、受信した前記複数のデータに基づいて回帰係数を算出し、算出した回帰係数のうち絶対値が閾値以上の回帰係数に対応するデータを選択するための選択情報を送信し、
前記第１算出法と異なる第２算出法を用いて、受信した前記選択データを使用して回帰係数を算出し、
受信した前記選択データ、及び前記第２算出法を用いて算出された回帰係数に基づいて予測した予測結果を出力する、
データ予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、データ予測装置、データ予測方法、及びデータ予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
各所に設置した大量のセンサから取得されるデータから、その中の特定のデータの近い将来の値を予測する問題では、（１）式に例示するように、図１に示す線形回帰による予測が行われることがある。下記（１）式は、図１に例示する１〜４の４つのセンサの時刻ｔ−３から時刻ｔまでの単位時間毎のデータのうち時刻ｔ−２から時刻ｔまでの１２個のデータからセンサ１の時刻ｔ＋１におけるデータＤ１，ｔ＋１を予測する。
β０＋β１Ｄ１，ｔ−２＋β２Ｄ２，ｔ−２＋β３Ｄ３，ｔ−２＋β４Ｄ４，ｔ−２＋
β５Ｄ１，ｔ−１＋β６Ｄ２，ｔ−１＋β７Ｄ３，ｔ−１＋β８Ｄ４，ｔ−１＋
β９Ｄ１，ｔ＋β１０Ｄ２，ｔ＋β１１Ｄ３，ｔ＋β１２Ｄ４，ｔ＝Ｄ１，ｔ＋１  …（１）
【０００３】
βk（k＝０，…，１２）は回帰係数であり、Ｄl，ｔ−ｍは、図１に円で例示するデータであり、lはセンサの番号、ｔ−ｍは時刻を表し、ｍは自然数を表す。
【０００４】
詳細には、以下の学習過程及び予測過程によりデータの予測が行われる。まず、予測するデータに関係しそうな各センサの過去のデータを収集して線形回帰式を作成し、予測しようとする現象（予測対象の特異な動き）が生じているサンプル区間のデータを線形回帰式の選択変数に代入して、回帰係数βkを連立方程式により求める(学習過程)。次に、求められた回帰係数βkにより、センサのデータから連続的に予測値を計算する(予測過程)。
【０００５】
非常に多量のセンサからの過去の長い期間のデータを用いる場合には、サンプル区間のデータが不足し、連立方程式の解が求まらなくなる場合がある。例えば、河川の水位の予想を行う場合、センサからのデータの代わり、あるいは、センサからのデータに追加して、例えば、気象庁で作成されるメッシュ状の雨量の予報値を用いることができる。しかしながら、この場合はさらに回帰係数の数が増えることになり、サンプル区間のデータが不足する場合がある。
【０００６】
サンプル区間のデータが不足した場合、Ｌ１正則化という方法（非特許文献１）を用いて、（２）式に例示するように、近似解の回帰係数を求めることができる。このＬ１正則化には、予測に貢献しにくい回帰係数をゼロに近づける性質がある。
【数１】
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ｙｉは目的変数であり、ｘｉｊは説明変数であり、ｔｃは調整パラメータである。
【０００７】
Ｌ１正則化を用いて構成される、関連技術のデータ予測装置１０を図２に示す。データ収集部１１は多数のセンサの各々からデータを収集し、予測部１２及び学習区間選択部１３に同じデータを送信する。学習区間選択部１３では、予測しようとする事象が現れていそうなデータ区間内のデータをルールベースで選択し、選択したデータを学習するべきデータとして回帰係数算出部１４に送信する。回帰係数算出部１４では、Ｌ１正則化を用いて回帰係数を求め、当該回帰係数を予測部１２に送信する。予測部１２は、回帰係数算出部１４から受信した回帰係数と、データ収集部１１から受信したデータと、を線形回帰式に代入して連続的に予測値を算出する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Robert Tibshirani， "Regression Shrinkage and Selection via the Lasso", Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Methodological), 1996, Vol. 58, No. 1, pp.267-288
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
Ｌ１正則化により、多くの説明変数を使用する場合にも回帰係数を求めることはできるようになるが、予測に影響を及ぼすセンサの範囲、及びデータ計測時間の範囲は事前に既知でないため、広めに範囲を設定することになる。そのため、入力として使用するデータの数が非常に多くなり、データを収集及び伝送する回線容量を圧迫し、また、学習過程における計算処理量も膨大になる、という問題が発生する。
【００１０】
本開示では、回帰係数を求める際に使用するデータの数を低減し、データを収集及び伝送する回線容量を低減し、学習過程における計算処理量を低減する、ことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本開示の第１態様のデータ予測装置は、収集した複数のデータ、及び受信した選択情報に基づいて前記複数のデータから選択した選択データを送信するデータ収集部と、Ｌ１正則化により回帰係数を求める第１算出法を用いて、前記データ収集部から受信した前記複数のデータに基づいて回帰係数を算出し、算出した回帰係数のうち絶対値が閾値以上の回帰係数に対応するデータを選択するための選択情報を前記データ収集部に送信する第１回帰係数算出部と、前記第１算出法と異なる第２算出法を用いて、前記データ収集部から受信した前記選択データに基づいて回帰係数を算出する第２回帰係数算出部と、前記データ収集部から受信した前記選択データ、及び前記第２回帰係数算出部で算出された回帰係数に基づいて予測した予測結果を出力する予測部と、を含む。
【００１２】
本開示の第２態様は、第１態様のデータ予測装置であり、前記予測結果と実測値との誤差であって、所定値以上の前記誤差の発生回数が所定回数以上になった場合に、前記第２回帰係数算出部に対して前記第２算出法による回帰係数の再算出の指示を行う誤差監視部をさらに含む。
【００１３】
本開示の第３態様は、第２態様のデータ予測装置であって、前記誤差監視部は、前記再算出の指示を行った後に、前記誤差の発生回数が再度前記所定回数以上になった場合に、前記第１回帰係数算出部に対して、前記第１算出法による回帰係数の再算出の指示、及び前記データ収集部に対する選択情報の再送信の指示を行う。
【００１４】
本開示の第４態様のデータ予測装置は、収集した複数のデータ、及び受信した選択情報に基づいて前記複数のデータから選択した選択データを送信するデータ収集部と、Ｌ１正則化により回帰係数を求める算出法を用いて、前記データ収集部から受信した前記複数のデータに基づいて回帰係数を算出し、算出した回帰係数のうち非ゼロの回帰係数に対応するデータを選択するための選択情報を前記データ収集部に送信する回帰係数算出部と、前記データ収集部から受信した前記選択データ、及び前記回帰係数算出部で算出された前記非ゼロの回帰係数に基づいて予測した予測結果を出力する予測部と、を含む。
【００１５】
本開示の第５態様は、第４態様のデータ予測装置であって、前記予測結果と実測値との誤差であって、所定値以上の前記誤差の発生回数が所定回数以上になった場合に、前記回帰係数算出部に対して前記算出法による回帰係数の再算出の指示を行う誤差監視部をさらに含む。
【００１６】
本開示の第６態様のプログラムは、収集した複数のデータ、及び受信した選択情報に基づいて前記複数のデータから選択した選択データを送信し、Ｌ１正則化により回帰係数を求める第１算出法を用いて、受信した前記複数のデータに基づいて回帰係数を算出し、算出した回帰係数のうち絶対値が閾値以上の回帰係数に対応するデータを選択するための選択情報を送信し、前記第１算出法と異なる第２算出法を用いて、受信した前記選択データを使用して回帰係数を算出し、受信した前記選択データ、及び前記第２算出法を用いて算出された回帰係数に基づいて予測した予測結果を出力する、データ予測処理をコンピュータに実行させる。
【００１７】
本開示の第７態様のデータ予測方法では、コンピュータが、収集した複数のデータ、及び受信した選択情報に基づいて前記複数のデータから選択した選択データを送信し、Ｌ１正則化により回帰係数を求める第１算出法を用いて、受信した前記複数のデータに基づいて回帰係数を算出し、算出した回帰係数のうち絶対値が閾値以上の回帰係数に対応するデータを選択するための選択情報を送信し、前記第１算出法と異なる第２算出法を用いて、受信した前記選択データを使用して回帰係数を算出し、受信した前記選択データ、及び前記第２算出法を用いて算出された回帰係数に基づいて予測した予測結果を出力する。
【発明の効果】
【００１８】
本開示では、データの数を低減し、データを収集及び伝送する回線容量を低減し、学習過程における計算処理量を低減する、ことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】線形回帰式によるデータの予測を説明する模式図である。
【図２】関連技術のデータ予測装置を例示するブロック図である。
【図３】本実施形態のデータ予測装置を例示するブロック図である。
【図４】本実施形態のデータ予測装置のハードウェア構成図を例示するブロック図である。
【図５】本実施形態の学習フェーズの処理の流れを例示する模式図である。
【図６】本実施形態の予測フェーズの処理の流れを例示する模式図である。
【図７】本実施形態の再選択フェーズの処理の流れを例示する模式図である。
【図８】本実施形態のデータ予測装置を例示するブロック図である。
【図９】本実施形態のデータ予測装置の変形例を例示するブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本実施形態のデータ予測装置２０を図３に例示する。データ収集部２１は多数のセンサＳ１，Ｓ２，Ｓ３，…の各々からデータを収集し、予測部２２及び学習区間選択部２３に同じデータを送信する。データ収集部２１が、予測部２２及び学習区間選択部２３に送信するデータとしては、多数のセンサＳ１，Ｓ２，Ｓ３，…から収集した複数のデータ、及び後述する第１回帰係数算出部２５から受信した選択情報に基づいて収集した複数のデータから選択した選択データがある。
【００２１】
学習区間選択部２３では、予測しようとする事象が現れていることが予測されるデータ区間をルールベースで選択し、学習するべきデータを第１回帰係数算出部２５及び第２回帰係数算出部２４に送信する。すなわち、学習区間選択部２３は、予測しようとする事象が現れていないことが予測される区間に存在する不要なデータ及び変化の乏しいデータを取り除く。
【００２２】
第１回帰係数算出部２５は、Ｌ１正則化により近似解の回帰係数を求める第１算出法を用いて、データ収集部２１から送信され、かつ学習区間選択部２３で選択された複数のデータに基づいて回帰係数を算出し、算出した回帰係数のうち絶対値が閾値以上の回帰係数を選択し、選択した回帰係数を示す情報を、データ収集部２１及び第２回帰係数算出部２４の各々に送信する。
【００２３】
データ収集部２１では、第１回帰係数算出部２５から受信した情報に基づいて、収集した複数のデータから絶対値が閾値以上の回帰係数に対応するデータを選択し、選択したデータを選択データとして予測部２２、学習区間選択部２３、及び誤差監視部２６の各々に送信する。第１回帰係数算出部２５からデータ収集部２１に送信される情報は、データ収集部２１においてデータを選択するために使用されるので、以下では選択情報という。
【００２４】
なお、データ収集部２１では、絶対値が閾値以上の回帰係数に対応するデータが選択データとして選択され、絶対値が閾値未満の回帰係数に対応するデータが削除される。このため、データ収集部２１に送信する選択情報としては、絶対値が閾値以上の回帰係数を示す情報に代えて、絶対値が閾値未満の回帰係数を示す情報を用い、データ収集部２１において、絶対値が閾値未満の回帰係数に対応するデータを削除することにより、選択データを得るようにしてもよい。
【００２５】
第２回帰係数算出部２４は、データ収集部２１から送信され、かつ学習区間選択部２３を通過した選択データを使用して、Ｌ１正則化ではなく、Ｌ２正則化または重回帰を用いて回帰係数を求める。
【００２６】
第２回帰係数算出部２４で算出された回帰係数は、Ｌ２正則化または重回帰を用いた回帰計算による予測が行われる予測部２２に送信される。データ収集部２１では、選択データを予測部２２及び学習区間選択部２３に送信する。すなわち、データ収集部２１は、全てのセンサＳ１，Ｓ２，Ｓ３，…の各々からデータを収集するが、データの送信は、選択的に行う。
【００２７】
予測部２２では、データ収集部２１から受信した選択データと、第２回帰係数算出部２４から受信した回帰係数とを用いて、線形回帰式で予測した予測結果を出力する。
【００２８】
すなわち、予測結果は、絶対値が閾値未満の回帰係数に対応するデータが削除され、絶対値が閾値以上の回帰係数と絶対値が閾値以上の回帰係数に対応するデータとから算出されるため、学習過程で使用するデータ量が低減され、計算処理量を低減することができる。
【００２９】
誤差監視部２６では、予測部２２による予測結果と、データ収集部２１で収集されたデータである実測値との差である誤差を監視し、所定値以上の誤差が所定回数(許容回数)以上発生した場合に、データ収集部２１と第１回帰係数算出部２５に、再選択指示を送信する。データ収集部２１は、この再選択指示により、選択データの再選択が終わるまでの一定期間、選択データではなく、全データを後段に送信するようになり、第１回帰係数算出部２５では、再度、全データを対象にしたＬ１正則化によるデータの選択が行われる。この際、Ｌ２正則化または重回帰による予測結果の誤差が、Ｌ１正則化による予測結果の誤差よりも大きい場合にのみ、選択データの再選択を行い、Ｌ２正則化または重回帰による予測結果の誤差が、Ｌ１正則化による予測結果の誤差以下である場合には、再選択を行わない。
【００３０】
なお、誤差監視部２６では、予測部２２による予測結果と、実測値の差である誤差を監視し、所定値以上の誤差が所定回数(許容回数)以上発生した場合に、第２回帰係数算出部２４で、回帰係数の再算出を行うようにしてもよい。回帰係数の再算出後、所定値以上の誤差が所定回数（許容回数）以上発生した場合に、データ収集部２１と第１回帰係数算出部２５に、再選択指示を送信するようにしてもよい。
【００３１】
図４に、データ予測装置２０のハードウェア構成を例示する。データ予測装置２０は、一例として、図４に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５１、一次記憶部５２、二次記憶部５３、及び、外部インタフェース５４を含む。ＣＰＵ５１は、ハードウェアであるプロセッサの一例である。ＣＰＵ５１、一次記憶部５２、二次記憶部５３、及び、外部インタフェース５４は、バス５９を介して相互に接続されている。
【００３２】
一次記憶部５２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの揮発性のメモリである。二次記憶部５３は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、又はＳＳＤ（Solid State Drive）などの不揮発性のメモリである。
【００３３】
二次記憶部５３は、プログラム格納領域５３Ａ及びデータ格納領域５３Ｂを含む。プログラム格納領域５３Ａは、一例として、データ予測プログラムなどのプログラムを記憶している。データ格納領域５３Ｂは、一例として、センサからのデータ及びデータ予測処理中の中間データなどを記憶する。
【００３４】
ＣＰＵ５１は、プログラム格納領域５３Ａからデータ予測プログラムを読み出して一次記憶部５２に展開する。ＣＰＵ５１は、データ予測プログラムをロードして実行することで、図３のデータ収集部２１、予測部２２、学習区間選択部２３、第２回帰係数算出部２４、第１回帰係数算出部２５、及び誤差監視部２６として動作する。
【００３５】
なお、データ予測プログラムなどのプログラムは、外部サーバに記憶され、ネットワークを介して、一次記憶部６２に展開されてもよい。また、データ予測プログラムなどのプログラムは、Digital Versatile Disc（ＤＶＤ）などの非一時的記録媒体に記憶され、記録媒体読込装置を介して、一次記憶部５２に展開されてもよい。
【００３６】
外部インタフェース５４には外部装置が接続され、外部インタフェース５４は、外部装置とＣＰＵ５１との間の各種情報の送受信を司る。図４では、外部インタフェース５４に、センサ３１Ａ、及び危険報知システム３１Ｂが接続されている例を示している。なお、センサ３１Ａは、多数のセンサを含む。
【００３７】
データ予測装置２０で予測されたデータは、例えば、外部インタフェース５４に接続される危険報知システム３１Ｂに送信され、危険報知システム３１Ｂにおける危険報知処理に使用されてもよい。また、データ予測装置２０で予測されたデータは、例えば、外部インタフェース５４に接続される外部記憶装置に記録されてもよいし、外部インタフェース５４に接続されるディスプレイの画面に文字または画像として表示されてもよい。
【００３８】
また、データ予測装置２０は、専用装置であってもよいし、ワークステーション、パーソナルコンピュータ、またはタブレットなどの汎用装置であってもよい。
【００３９】
図５〜図７に、本実施形態のデータ予測処理を例示する。図５は、学習フェーズの流れを例示する。
【００４０】
データ収集部２１は、手順Ｓ１０１で、例えば、多数のセンサを含むセンサ３１Ａからデータを収集する。データ収集部２１は、手順Ｓ１０２で、学習区間選択部２３に、収集したデータを送信する。
【００４１】
学習区間選択部２３は、手順Ｓ１０３で、予測に適切そうなデータ区間内のデータを選択して第２回帰係数算出部２４と第１回帰係数算出部２５に送信する。第１回帰係数算出部２５は、Ｌ１正則化を用いて回帰係数を算出し、絶対値が閾値以上の回帰係数を選択して、第２回帰係数算出部２４とデータ収集部２１に送信する。
【００４２】
第２回帰係数算出部２４は、第１回帰係数算出部２５で選択されたデータによる通常の回帰計算、例えば、Ｌ２正則化または重回帰により、回帰係数を求めて予測部２２に送信する。
【００４３】
図６は、予測フェーズの流れを例示する。データ収集部２１は、手順Ｓ１０６で、手順Ｓ１０４で選択されたデータを予測部２２及び誤差監視部２６に送信する。予測部２２は、手順Ｓ１０７で、手順Ｓ１０５で求めた回帰係数とデータとに基づいて予測結果を算出し、誤差監視部２６に送信すると共に、例えば、外部記憶装置に記憶する。
【００４４】
図７は、誤差監視及び再選択フェーズの流れを例示する。誤差監視部２６は、手順Ｓ１０８で、予測結果とデータ（実測値）との予測誤差（誤差）を算出し、所定値以上の予測誤差が所定回数（許容回数）以上生じた場合、第１回帰係数算出部２５に再選択指示を送信する。また、誤差監視部２６は、手順Ｓ１０８で、再選択指示を送信した場合、データ収集部２１に、再選択が完了するまで、センサ等から収集されたデータを全て後段（学習区間選択部２３、誤差監視部２６及び予測部２２）に送信するよう指示する。
【００４５】
本実施形態によれば、Ｌ１正則化を予測に用いる場合より、予測誤差が大きくなる傾向を示す場合があるが、予測誤差が大きい場合、あるいは、定期的に、データの再選択を行うことにより、予測誤差を所定範囲内に収めることが可能である。
【００４６】
なお、データ予測装置２０は、図８に例示するように、データ収集装置３２Ａ、学習装置３２Ｂ及び予測装置３２Ｃを含んでいてもよい。データ収集装置３２Ａは、データ収集部２１を含み、学習装置３２Ｂは、学習区間選択部２３、第２回帰係数算出部２４、第１回帰係数算出部２５及び誤差監視部２６を含み、予測装置３２Ｃは予測部２２を含む。
【００４７】
センサ３１Ａとデータ収集部２１との間、及び予測部２２と、例えば、危険報知システム３１Ｂなどの予測結果の出力先との間は、伝送回線で接続されている。また、図８に示す例では、データ収集部２１と学習区間選択部２３との間、第２回帰係数算出部２４と予測部２２との間も伝送回線で接続されている。
【００４８】
図９に、本実施形態の変形例のデータ予測装置４０を例示する。データ予測装置２０と同様の構成及び作用については、説明を適宜省略する。データ予測装置４０は、第２回帰係数算出部２４及び第１回帰係数算出部２５に代えて、回帰係数算出部４４を含む点で、図３のデータ予測装置２０と異なる。データ予測装置４０の回帰係数算出部４４は、Ｌ１正則化を使用して回帰係数を算出する。回帰係数算出部４４は、非ゼロの回帰係数をデータ収集部４１及び予測部４２に送信する。
【００４９】
データ収集部４１では、回帰係数算出部４４から受信した情報に基づいて、収集した複数のデータから非ゼロの回帰係数に対応するデータを選択し、選択したデータを選択データとして予測部４２、学習区間選択部４３、及び誤差監視部４６の各々に送信する。
【００５０】
データ予測装置４０では、非ゼロの回帰係数に対応するデータを選択し、ゼロの回帰係数に対応するデータを選択しないことによって、データの選択が、回帰係数の算出と共に行われていると見なしている。
【００５１】
変形例では、データの選択と回帰係数の算出を同時に行うことが可能となるため、計算コストを低減することができる。
【００５２】
本開示のデータ予測装置は、収集した複数のデータ、及び受信した選択情報に基づいて前記複数のデータから選択した選択データを送信するデータ収集部と、Ｌ１正則化により回帰係数を求める第１算出法を用いて、前記データ収集部から受信した前記複数のデータに基づいて回帰係数を算出し、算出した回帰係数のうち絶対値が閾値以上の回帰係数に対応するデータを選択するための選択情報を前記データ収集部に送信する第１回帰係数算出部と、前記第１算出法と異なる第２算出法を用いて、前記データ収集部から受信した前記選択データに基づいて回帰係数を算出する第２回帰係数算出部と、前記データ収集部から受信した前記選択データ、及び前記第２回帰係数算出部で算出された回帰係数に基づいて予測した予測結果を出力する予測部と、を含む。
【００５３】
本開示では、これにより、データの数を低減し、データを収集及び伝送する回線容量を低減し、学習過程における計算処理量を低減する、ことができる。なお、データ収集部２１から後段に送信するデータの数を低減する代わりに、データ収集部２１がデータを受信するセンサの数を低減してもよい。
【００５４】
本開示では、第２回帰係数算出部２５での計算が、通常の回帰計算であるため、計算コストを低減することができ、計算リソースの少ない環境における処理を可能にする。
【符号の説明】
【００５５】
２１  データ収集部
２２  予測部
２６  誤差監視部
２４  第２回帰係数算出部
２５  第１回帰係数算出部
３１Ａ  センサ
５１  ＣＰＵ
５２  一次記憶部
５３  二次記憶部
【図１】
2020149282.tif 000004
【図２】
2020149282.tif 000005
【図３】
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【図４】
2020149282.tif 000007
【図５】
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【図６】
2020149282.tif 000009
【図７】
2020149282.tif 000010
【図８】
2020149282.tif 000011
【図９】
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