(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
エネルギー又は流体供給システムの日ごとの需要量を予測するための需要量予測装置であって、
過去の日ごとの実績供給量とその日の供給量に影響を与えるところの、少なくとも日種を含む複数の影響要因データとを格納した実績データベースと、
この実績データベースを参照して予測日の供給量に影響を与えるところの、前記影響要因データと同じ種類の要因から成る予測要因データを生成する予測要因データ生成手段と、
前記実績データベースの各日ごとの影響要因データと前記予測要因データとの類似度を算出し、その類似度が大きい順に所定の個数の実績データベースのデータを抽出する類似日検出手段と、
曜日対応に設けられ、過去の実績データを学習することによりその内部係数が与えられ、前記類似日検出手段により抽出された実績データベースのデータと前記予測要因データとを入力として前記抽出された実績データベースのデータ毎の需要量補正値を算出するニューラルネットワークと、
前記抽出された実績データベースのデータに含まれる実績供給量と当該データ対応に前記ニューラルネットワークで算出された需要量補正値とを加算して前記抽出された実績データベース毎の予測需要量を算出し、更にこの予測需要量の平均値を求めて予測日の出力予測需要量として出力する予測需要量算出手段と、
を備えたことを特徴とする需要量予測装置。
【請求項２】
前記日種は、日曜〜土曜までの７個の曜日の他に、祝日及び特異日の９個から成ることを特徴とする請求項１に記載の需要量予測装置。
【請求項３】
前記影響要因データは、当該日の日付、この日付と予め定めた基準日との日差を年間日数で正規化した日差係数、この日差係数に２πを乗じた値の正弦値及び余弦値により季節を表す季節指標、当該日の気温の最大値及び最小値、及び当該日の前日の水温の内の１又は複数を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の需要量予測装置。
【請求項４】
前記類似日検出手段は、前記影響要因データと前記予測要因データの各々の間の距離を求め、それら距離に予め定めた重み係数を乗じて加算した事例間距離を算出し、この事例間距離が小さい程前記類似度が大きいと判定するようにしたことを特徴とする請求項１又は２に記載の需要量予測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、需要予測装置に係り、特にエネルギー流または流体供給の需要量を算出するための需要予測装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ガス、電力、上水等の需要予測を、データベース化した類似事例を用いて行う装置が開発されている。例えば、特開平１０−２４０７１５号公報には、類似事例検索により類似事例を取得し、その取得した類似事例により形成した近傍事例集合に対して、分布推定演算によりその重心値を求め、その重心値を予測・推定結果として出力する予測・推定装置が提案されている。また、特開平６−１３１１８４号公報には、与えられた問題に対して基本事例検索をおこない、その取得した基本事例と問題空間上の記述差異を抽出し、特定された修正対象を適切なグループに分割して１個または複数個の補助事例を検索し、その取得した補助事例と基本事例を合成したものを、予測・推定結果として出力する予測・推定装置が提案されている。
【０００３】
次に、エネルギー流需要に対する予測方法として、例えば特開平５−８８７１４号には、エネルギー流需要のある複数の対象を、需要の特徴を有する小集合に分類し、各小集合ごとにその需要予測を演算して、総需要を求める方法が提案されている。また同じくエネルギー流需要に対する予測・推定装置としては、予測モデルを用いて推定を行う特開平１０−２２４９９０号、特開平５−１８９９５号公報などの技術がある。これは、過去の電力実績需要量や気象データなどの一定期間の（時系列データである）実績値を与え、（統計）予測モデルを構成し、この予測モデルの入力値として、予測対象日の予想最高／最低気温などの「気象データ」を与え、前記予測モデルの出力値に対して補正用ニューラルネットワーク（補正用ＮＮ）を適用する構成となっている。そしてこの補正用ＮＮは、経年変化への適応の為の補正機能として用いている。但し、特開平１０−２２４９９０号公報記載のように、前述の一定期間に特異日等が割り込んだ場合には、時系列データより特異日を除いて予測モデルの入力として与えていた。さらにまた、特開平７−４６７６１号公報には、季節（春、夏、秋、冬）毎に対応した４つのニューラルネットワークと、予測対象日が各季節の境界に設けた季節と季節の重なり期間に属する場合に適用されるファジー推論部とを備えることにより、季節毎の需要量変動特性を考慮した予測方法が示されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記した従来の需要予測の技術は何れも、毎日の需要量の変動が小さい期間については良好な需要予測が行えるものの、以下に示すように、正月やお盆、ゴールデンウィークなどの非日常的な人々の動きのある祝祭日や特異日における予測精度が低下する問題があった。
【０００５】
まず、類似事例検索機能とその類似事例合成機能で構成される従来技術は、何れも与えられた類似事象をベースに、与えられた問題に対する解を得る方法であるが、エネルギー流供給に対する需要量の予測・推定に適用した場合、類似事象を、特に人間生活に依存した要素である都市規模の拡大・縮小などによる経年変化や非日常的な行事であるお盆や正月といった日毎の需要量変化に適応した補正を行えないため、特異な状態変化に対応した予測・推定結果を得ることが困難である。
【０００６】
また、予測モデルと補正機能で構成される従来の技術は、過去の実績事例より予測モデルを作成する段階で、モデル化しきれない要素（非線形要素）があるため、特にモデルから外れた非日常的な祝日や特異日などの予測対象日の予測要因に対する適切な推定出力（モデル出力）を得ることが困難であり、その推定出力に対して補正を行っても予測精度が低下するという問題点があった。なお、補正機能においては、日付の種別毎（月〜日、祝祭日、特異日など）の状況変化への追随を考慮した機能構成となっていないため、日付種別毎の変動が大きい期間では、適切な補正を行えない問題がある。
【０００７】
本発明は、かかる問題点を除去し、特にエネルギー流供給に対する需要量の予測・推定において、日付の種別毎の需要量の変動特性に適応した予測・推定結果を得ることのできる需要予測装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、エネルギー又は流体供給システムの日ごとの需要量を予測するための需要量予測装置であって、
過去の日ごとの実績供給量とその日の供給量に影響を与えるところの、少なくとも日種を含む複数の影響要因データとを格納した実績データベースと、
この実績データベースを参照して予測日の供給量に影響を与えるところの、前記影響要因データと同じ種類の要因から成る予測要因データを生成する予測要因データ生成手段と、
前記実績データベースの各日ごとの影響要因データと前記予測要因データとの類似度を算出し、その類似度が大きい順に所定の個数の実績データベースのデータを抽出する類似日検出手段と、
曜日対応に設けられ、過去の実績データを学習することによりその内部係数が与えられ、前記類似日検出手段により抽出された実績データベースのデータと前記予測要因データとを入力として前記抽出された実績データベースのデータ毎の需要量補正値を算出するニューラルネットワークと、
前記抽出された実績データベースのデータに含まれる実績供給量と当該データ対応に前記ニューラルネットワークで算出された需要量補正値とを加算して前記抽出された実績データベース毎の予測需要量を算出し、更にこの予測需要量の平均値を求めて予測日の出力予測需要量として出力する予測需要量算出手段と、
を備えたことを特徴とする需要量予測装置を開示する。
【０００９】
さらに本発明は、日種は、日曜〜土曜までの７個の曜日の他に、祝日及び特異日の９個から成ることを特徴とする需要量予測装置を開示する。
【００１０】
さらに本発明は、影響要因データは、当該日の日付、この日付と予め定めた基準日との日差を年間日数で正規化した日差係数、この日差係数に２πを乗じた値の正弦値及び余弦値により季節を表す季節指標、当該日の気温の最大値及び最小値、及び当該日の前日の水温の内の１又は複数を含むことを特徴とする需要量予測装置を開示する。
【００１１】
さらに本発明は、類似日検出手段は、前記影響要因データと前記予測要因データの各々の間の距離を求め、それら距離に予め定めた重み係数を乗じて加算した事例間距離を算出し、この事例間距離が小さい程前記類似度が大きいと判定するようにしたことを特徴とする需要量予測装置を開示する。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を詳細に説明する。図１は、本発明になる需要予測システムの構成例を示すブロック図で、予測当日の気象予報データ等が格納された影響要因予測データ２、実績として計測した水温データ等が格納された影響要因実績データ３、影響要因予測データ２と影響要因実績データ３から当日のエネルギー流または流体需要量を予測するエネルギー流または流体の供給需要予測機能１から構成され、供給需要予測機能１からの需要予測値を基にエネルギー流または流体の供給が供給制御装置４により制御される。
【００１３】
供給需要予測機能１は、入出力Ｉ／Ｆ１１、制御機能１２、実績データベース（以降、ＤＢと称す）１３、予測要因データテーブル１４、ＭＢＲ（Memory Based Reasoning）機能１５、ニューラルネット（以降、ＮＮと称す）機能１６、合成機能１７により構成される。
【００１４】
入出力Ｉ／Ｆ１１は、影響要因予測データ２および影響要因実績データ３と、供給制御装置４よりの供給量および需要量の実績となる計測データとを入力し、これらを制御機能１２へ渡す。また、合成機能１７より出力された当日の予測データを供給制御装置４へ出力する。
【００１５】
制御機能１２は、影響要因予測データ２および影響要因実績データ３を予測要因情報として加工し、加工した影響要因予測データは予測要因データテーブル１４へ格納し、また、影響要因実績データ３及び供給制御装置４からの計測データを実績ＤＢ１３へ格納する。
【００１６】
ＭＢＲ機能１５は、予測要因データテーブル１４より当日データに対する予測要因情報を取り込み、この予測事例と実績ＤＢ１３の蓄積データの実績事例とを正規化した後それらの事例間距離を算出し、この事例間距離を検索キーとして蓄積データを検索し、検索結果として抽出された類似過去実績データ（類似日データ）をＮＮ機能１６および合成機能１７へ出力する。
【００１７】
ＮＮ機能１６は、予測要因データテーブル１４のデータとＭＢＲ機能１５より前記類似過去実績データとを入力し、日種別判定を介して日種別学習型ニューラルネットへ入力することで、当日予測データとして補正するための予測補正データを作成し、合成機能１７へ出力する。
【００１８】
合成機能１７は、ＭＢＲ機能１５よりの類似過去実績データとＮＮ機能１６からの予測補正データとを合成して、当日予測データを作成し、これを前記入出力Ｉ／Ｆ１１を介して供給制御装置４へ出力する。
【００１９】
図２は、実績ＤＢ１３のデータ例を示すもので、実績事例入力変数と実績事例出力変数から成っている。実績事例入力変数は、日付係数、実績気温、前日実績水温から構成され、実績事例出力変数は実績供給量から構成されている。また、日付係数は、日付、日差係数、ＳＩＮ、ＣＯＳ、曜日コードから構成され、実績気温は、実績データ格納当日の最高気温であるＭＡＸ、実績データ格納当日の最低気温であるＭＩＮから構成されている。ここで日付は、各レコード毎の実績データに対する格納実施日付である。また日差係数は、実績データの基準日付から前記日付までの日数差を係数化した値で、以下の式より算出する。
【数１】
0003650304.tif 000002
前記ＳＩＮおよびＣＯＳは、日差係数をもとに計算した結果で、実績データが該当する季節を表す。これらＳＩＮおよびＣＯＳは以下の式より算出する。
【数２】
0003650304.tif 000003
前日実績水温は、実績データ格納当日から数えて１日前に当たる日の実績水温データである。実績供給量は、実績データ格納当日のガス供給量（実測値）である。
【００２０】
図３は、予測要因データテーブル１４の予測要因データ１４１の例を示しており、予測事例の予測日入力変数から構成さている。この予測日入力変数は、予測日付の日付係数、予測要因から構成され、予測日付の日付係数は、図２の日付係数と同様である。但し日付をはじめ各値は、予測対象日のものである。また、予測要因は、予測気温、前日実績水温から構成されており、予測気温は、予測対象日付に対する最高予想気温であるＭＡＸ、予測日に対する最低予想気温であるＭＩＮから構成されている。また前日実績水温は、予測対象日付から数えて１日前に当たる日の実績水温データである。
【００２１】
図４は、ＭＢＲ機能１５の機能構成を示すもので、ＭＢＲ定義ファイル編集機能１５０、ＭＢＲ定義ファイル１５１、類似日検索条件作成機能１５２、類似日検索機能１５３、類似日データ格納処理１５４、類似日データ１５５、ＭＢＲ検索対象内部データベース（以降、ＤＢと称す）１５６により構成される。ここで、ＭＢＲ定義ファイル編集機能１５０は、手入力操作時に、ＭＢＲ定義ファイルの定義値を編集するための機能であり、ＭＢＲ定義ファイル１５１は、ＭＢＲ定義ファイル編集機能１５０にて編集／設定したしきい値を保存しておくためのファイルである。また、類似日検索条件作成機能１５２は、ＭＢＲ定義ファイル１５１の定義データに基づいてＭＢＲ検索対象内部ＤＢ１５６を作成し、また予測要因データ１４１における予測事例とＭＢＲ検索対象内部ＤＢ１５６におけるＭＢＲ検索対象内部実績事例データ１５６１の間の事例間距離を算出する。類似日検索機能１５３は、前記ＭＢＲ検索対象内部実績事例データ１５６１の事例間距離及び後記ＭＢＲ検索対象内部ＤＢ１５６を用いて、類似日検索を行う機能である。類似日データ格納処理１５４は、類似日検索機能１５３により抽出した類似日データ１５５を格納する処理である。ＭＢＲ検索対象内部ＤＢ１５６は、ＭＢＲにて検索対象となる類似日検索条件作成機能１５２により作成した内部ＤＢである。
【００２２】
図５は、図４のＭＢＲ定義ファイル編集機能１５０の処理構成を示すもので、類似度判定定義設定１５０１、ファイル書込み処理１５０２から構成される。類似度判定定義設定１５０１は、ＭＢＲ定義ファイル１５１におけるしきい値や予測要因データ１４１を構成する各項目データに対する正規化範囲の定義が手入力により与えられるとこれを受け付け、ファイル書込み処理１５０２へ出力する。図５にはこの類似度判定正義設定１５０１による正規化範囲の定義例１５０３及びしきい値の定義例１５０４が示されている。ファイル書込み処理１５０２は、類似度判定定義設定１５０１より入力された正規化データ及びしきい値をＭＢＲ定義ファイル１５１へ出力する。
【００２３】
図６は、図４の類似日検索条件作成機能１５２の処理構成を示すもので、ＭＢＲ検索対象内部ＤＢ作成１５２０、入力変数間距離の算出処理１５２１、及び事例間距離の算出処理１５２２から構成される。ＭＢＲ検索対象内部ＤＢ作成１５２０は、実績ＤＢ１３より定義ファイル１５１の定義を満たすデータを抽出して正規化し、編集してＭＢＲ検索対象内部ＤＢ１５６へ格納する。また、予測要因データ１４１も同様に正規化し、内部ＤＢ１５６へ格納する。
【００２４】
入力変数間距離の算出処理１５２１は、予測要因データ１４１および実績ＤＢ１３より予測要因データおよび実績データを入力し、内部ＤＢ１５６の各実績事例と予測日入力変数との間の入力変数間距離を算出する。入力変数間距離は、入力変数毎に変数のレンジ幅で正規化した距離で、今実績事例に番号ｋをつけ、ｋ番目の実績事例のｊ番目の値（図２の日付、日差係数、…等）をａkjとし、予測要因データのｊ番目の値（図３の日付、日差係数…等）をｂjとかくと、入力変数間距離ｄ（ａkj、ｂj）は変数ａkj、ｂjが曜日のときは
【数３】
0003650304.tif 000004
である。また変数ａkj、ｂjが数値データのときは
【数４】
0003650304.tif 000005
で定められる。但しＢは、当該変数に対して定義されたＭＢＲ定義ファイル１５０に定義された正規化範囲の幅である。
【００２５】
図６の事例間距離の算出処理１５２２は、入力変数間距離の算出処理１５２１にて算出した入力変数間距離を用いて、予測事例と実績事例との事例間距離Ｄｋを次式により算出する。
【数５】
0003650304.tif 000006
但しＷkjは実績事例の各変数ａkjに対して定めた重み係数である。こうして事例間距離Ｄkが算出されると、類似日データ検索機能１５３はこの距離ＤkとＭＢＲ検索対象内部ＤＢ１５６から類似日データ１５５を取り出す。このデータ構成は図２と同様である。
【００２６】
図７は、図１のＮＮ機能１６の構成を示すもので、各日種別（月曜日〜日曜日、祝日、特異日）に対応した補正量算出用のニューラルネットロジックが設けられている。この各日種別のニューラルネットロジックの各々は、入力ユニットにｎ個（ここでは図示の９個）の項目を持ち、これと各日種別のニューラルネットロジック毎に設けられた曜日別知識ＤＢ１６３から取得した重み係数を適用することで、出力ユニット値からの出力値である補正量を算出する。そして重み係数には、各日種別毎、入力ユニットへ入力する入力項目（図７参照）毎に学習結果を反映させておく。こうして、日種別による傾向はもとより、類似事例の日付と予測対象日の差分についても、その影響度を反映した結果が得られる。つまり、前記補正量は、需要量に対する日種別の影響度および類似事象の過去度合を反映した値となる。
【００２７】
図８は、ニューラルネットロジックの構成例で、これは単純パーセプトロンモデルである。入力、結合、出力のユニット層を持ち、出力ユニット以外の各ユニットの応答関数はシグモイド関数とする。入力ユニットへの入力値をＸm1、その出力をＹm1（m＝１〜９）とすると、
【数６】
0003650304.tif 000007
である。これらの入力ユニットの出力値Ｙm1の各々には重み係数ωmj1が乗じられて、各結合ユニットへの入力値Ｘm2に換算される；
【数７】
0003650304.tif 000008
従って各結合ユニットの出力Ｙj2は
【数８】
0003650304.tif 000009
である。同様にして出力ユニットの入力値Ｘ3はｊ番目の結合ユニットから出力ユニットへの入力値を算出するための重み係数をωj2とすると、
【数９】
0003650304.tif 000010
出力ユニットではその入力値Ｘ3をそのまま補正量として出力する。なお、（数７）、（数９）で用いる重み係数ωmj1、ωj2は、各日種別ニューラルネットロジックに対応する曜日別知識ＤＢ１６３から取得される。
【００２８】
以上に示した図７の予測要因ＮＮ機能１６においては、まず、日種別判定処理１６１にて予測要因データ１４１の曜日コードに該当するニューラルネットロジック１６２を選定し、ＭＢＲ機能１５から入力した類似日データ１５５および予測要因データテーブル１４から入力した予測要因データ１４１を用いて、図７に示した各値を各入力ノードに設定する。次に、選定されたニューラルネットロジック１６２にて、入力ノードに設定された各データに対し、曜日コードに該当する曜日別知識ＤＢ１６３より得られる重み係数を用いて（数６）〜（数９）の演算を実行して補正量を算出し、その算出結果(補正量)を合成機能１７へ出力する。
【００２９】
図９は、図１の合成機能１７の処理構成を示すもので、合成機能１７１及び平均値算出処理１７２により構成されている。合成処理１７１は、ＭＢＲ機能１５により求められた類似データごとの実績供給量を類似日需要量とし、これらと、ＮＮ機能１６からの類似日対応に求められた補正量とを入力し、図９に例示したようにその各々を加算する。平均値算出処理１７２は、合成処理１７１にて得られた各需要予測データの平均値を算出し、これを予測需要量として入出力Ｉ／Ｆ１１経由で出力する。
【００３０】
図１０は、本発明になる図１の需要予測装置の動作を示すフローチャートで、これを具体例を用いて詳細に説明する。まず、ＭＢＲ定義ファイル編集機能１５０によりＭＢＲ定義ファイル１５１を作成する。ここでは図５の定義例１５０３、１５０４が定義されるとする（ステップ１００１）。次にＭＢＲ検索対象内部ＤＢ１５６がその作成処理１５２０により作成される（ステップ１００２）。ここでは図３の予測要因データ１４１（１９９９年３月５日予測要因）と図２の実績ＤＢデータ１３１（１９９９年３月３日実績データ）が処理対象とすると、ＭＢＲ検索対象内部ＤＢ作成処理１５２０では、ＭＢＲ定義ファイル編集機能１５０にて定義したしきい値条件１５０４を満たすデータを取りだし正規化する。例えば実績ＤＢ１３の１９９／３／３のデータを以下のように正規化し、ＭＢＲ検索対象内部ＤＢ１５６へ格納する。
【数１０】
0003650304.tif 000011
このデータは、最大事例数４００まで格納される。また、図３の予測要因データ１４１についても、正規化により以下のようなデータをＭＢＲ検索対象内部ＤＢ１５６へ格納する。
【数１１】
0003650304.tif 000012
【００３１】
以上のようにしてＭＢＲ検索対象ファイル１５６が作成されると、次に入力変数間距離の算出処理１５２１によりＭＢＲ検索対象内部ＤＢ１５６の最大４００ケース分の各データに対して、（数３）、（数４）を用いて予測要因データからの入力変数間距離ｄ（ａkj、ｂj）を算出する（ステップ１００３）。（数１０）の日付１９９９／３／３の正規化データでは、（数１０）、（数１１）から
【数１２】
0003650304.tif 000013
【００３２】
次に、事例間距離の算出処理１５２２では、前記算出された各入力変数間距離を用いて、（数５）により事例間距離Ｄkを算出する（ステップ１００４）。（数２）の例では距離Ｄkの添字である事例の番号ｋに変わって日付そのもので表記するとして
【数１３】
0003650304.tif 000014
となる。但しここでは、（数５）の重み係数Ｗkjは全て１とした。この事例間距離は、実績事例ごとにＤ1、Ｄ2…と最大４００個計算される。
【００３３】
以上で類似日検索条件機能１５２による処理が終わると、類似日検索機能１５３により、事例間距離の算出処理１５２２にて算出した事例間距離の最小のものから、ＭＢＲ定義ファイル編集機能１５０にて定義したしきい値の定義１５０４（図５）の抽出類似例の最大件数分のデータを選択する（ステップ１００５）。ここでは、以下のデータが事例間距離の最小のものから１０ケース分の実績データであったとする。
【数１４】
0003650304.tif 000015
これらのデータは類似日データ格納処理１５４により類似日データ１５５として格納される。
【００３４】
以上のＭＢＲ機能１５の処理ステップ１００１〜１００５により類似日データ１５５が得られると、予測要因データ１４１および類似日データ１５５はＮＮ機能１６へ入力され、需要値の補正量が算出される。そのためまず、図７の日種別判定処理１６１により、予測要因データ１４１における曜日コードに対応するニューラルネットロジックの選定を行う（ステップ１００６）。図３の１９９９年３月５日を予測対象日とした場合は、予測対象日の曜日コードが５であるため、日種別が平日金曜日に対応する金曜日用ニューラルネットロジックが選定される。そこでこのニューラルネットワークロジックの入力ノードに、類似日データ１５５の１日分ごとの各データと、予測要因データ１４１のデータを順次設定し、学習結果を蓄積した曜日別知識ＤＢ１６３より対応する重み係数を取出し、これを用いて各類似日データごとの補正値を算出する（ステップ１００７）。
【００３５】
以上のようにして算出された類似日データ１５５ごとの補正値は、類似日データの実績供給量がその日の需要量として合成機能１７へ出力され、合成機能１７では、この値を合成し、さらにその平均値を算出して（ステップ１００８）、需要予測結果である需要量として入出力Ｉ／Ｆ１１へ出力する（ステップ１００９）。図９には、類似日データ１５５の１０個の類似日需要量が５１００、５２００、５１００、５１５０、５２５０、５０００であり、ＮＮ機能１６より算出した１０個の補正量が５０、−３０、６０、１０、−５０、−４０であった例を示しており、それらの合成後の平均値５１６７が１９９９年３月５日の予測需要量であるという結果が得られているものとしている。
【００３６】
【発明の効果】
本発明は、以上説明したように、人間生活に依存した要素の状態変化に対して、その状態変化に見合った類似事象を補正しているので、常に適切なエネルギー流需要量の予測・推定結果が得られるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明になる需要予測装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】実績ＤＢ１３のデータ構成例である。
【図３】予測要因データテーブル１４のデータ構成例である。
【図４】ＭＢＲ機能１５の機能構成を示すブロック図である。
【図５】ＭＢＲ定義ファイル編集機能１５０の処理構成とＭＢＲ定義ファイル１５１の例である。
【図６】類似日検索条件作成機能１５２の処理構成を示すブロック図である。
【図７】ＮＮ機能１６の構成説明図である。
【図８】前記ＮＮ機能１６のユニット構成を示す図である。
【図９】合成機能１７の処理構成を示す図である。
【図１０】図１の装置の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１  供給需要予測機能
２  影響要因予測データ
３  影響要因実績データ
１２  制御機能
１３  実績データベース（ＤＢ）
１４  予測要因データテーブル
１５  ＭＢＲ（Memory Based Reasoning）機能
１６  ＮＮ（ニューラルネット）機能
１７  合成機能
１３１  実績データ
１４１  予測要因データ
１５０  ＭＢＲ定義ファイル編集機能
１５１  ＭＢＲ定義ファイル
１５２  類似日検索条件作成機能
１５３  類似日検索機能
１５４  類似日データ格納処理
１５５  類似日データテーブル
１５６  ＭＢＲ検索対象内部データベース（ＤＢ）
１６１  日種別判定処理
１６２  ニューラルネットロジック
１６３  曜日別知識データベース（ＤＢ）
１７１  合成処理
１７２  平均値算出処理
１５０１  類似度判定定義設定処理
１５０２  ファイル書込み処理
１５２０  ＭＢＲ検索対象内部ＤＢ作成処理
１５２１  入力変数間距離の算出処理
１５２２  事例間距離の算出処理
１５６１  ＭＢＲ検索対象内部実績事例データ
【図１】
0003650304.tif 000016
【図２】
0003650304.tif 000017
【図３】
0003650304.tif 000018
【図４】
0003650304.tif 000019
【図５】
0003650304.tif 000020
【図６】
0003650304.tif 000021
【図７】
0003650304.tif 000022
【図８】
0003650304.tif 000023
【図９】
0003650304.tif 000024
【図１０】
0003650304.tif 000025