(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
大気中の気象要素を予測する数値予測モデルを用いて予測された予測値から、気象要素、または、気象要素以外の要素に翻訳する気象翻訳・予測方法であって、
前記数値予測モデルによる予測値及び前記翻訳の出力値として学習させる観測値を保持するデータファイル、
神経回路網モデルや学習条件が設定された学習条件設定ファイル、
最新の情報が書き込まれている場所を示すポインタ情報、データを作成した時刻、前記数値予測モデルによる予測値、及び前記翻訳の出力値として学習させる観測値を含むデータ内容から構成されるサーキュラーファイル、
学習条件・学習後の重みファイル、
データファイル監視手段、
データ前処理手段、
学習手段、該学習手段用のサーキュラーファイル監視手段、
翻訳手段、該翻訳手段用のサーキュラファイル監視手段、を有する気象翻訳装置上で、
前記データファイル監視手段が、前記データファイルから前記数値予測モデルによる予測値及び前記翻訳の出力値として学習させる観測値を取得し、取得したデータが更新されたことを検出すると、前記データ前処理手段を起動するデータファイル監視ステップと、
前記データ前処理手段が、前記データファイル監視手段からの指示により、前記データファイルから取得したデータを時系列方向に補間し、前記サーキュラーファイルに格納するサーキュラーファイル更新ステップと、
前記学習手段用のサーキュラーファイル監視手段が、前記サーキュラーファイルが更新されたことを検出すると、前記学習手段を起動する学習手段起動ステップと、
前記学習手段が、前記サーキュラーファイルのポインタ情報で示されたレコードから時系列を逆順に辿ることにより学習データを連続的に取得して、前記学習条件設定ファイルの内容に基づいてニューラルネットの学習を行い、学習後の重みを前記学習条件・学習後の重みファイルに出力する学習ステップと、
前記翻訳手段用のサーキュラーファイル監視手段が、前記サーキュラーファイルが更新されたことを検出すると、前記翻訳手段を起動する翻訳手段起動ステップと、
前記翻訳手段において、前記学習条件・学習後の重みファイルと前記サーキュラーファイルのデータを用いて、気象要素、または、気象要素以外の要素への翻訳を行い、その結果を出力する翻訳ステップと、
を行うことを特徴とする気象翻訳・予測方法。
【請求項２】
前記気象翻訳装置が、更にパラメータ設定手段、構造決定手段を有し、
前記パラメータ設定手段が、学習条件を生成するために必要な、入力・中間ユニット数を設定する範囲、学習データセット数を含むパラメータを設定するパラメータ翻訳ステップと、
前記構造決定手段が、前記パラメータ設定手段で設定された前記パラメータを用いて、予測誤差が最小となるモデル構造を決定し、学習条件として前記学習条件設定ファイルに設定する学習条件設定ステップと、
を更に行う請求項１記載の気象翻訳・予測方法。
【請求項３】
大気中の気象要素を予測する数値予測モデルを用いて予測された予測値から、気象要素、または、気象要素以外の要素に翻訳する気象翻訳・予測装置であって、
前記数値予測モデルによる予測値及び前記翻訳の出力値として学習させる観測値を保持するデータファイルと、
神経回路網モデルや学習条件が設定された学習条件設定ファイルと、
最新の情報が書き込まれている場所を示すポインタ情報、データを作成した時刻、前記数値予測モデルによる予測値、及び前記翻訳の出力値として学習させる観測値を含むデータ内容から構成されるサーキュラーファイルと、
学習条件・学習後の重みファイルと、
前記データファイルから前記数値予測モデルによる予測値及び前記翻訳の出力値として学習させる観測値を取得し、取得したデータが更新されたことを検出すると、前記データ前処理手段を起動するデータファイル監視手段と、
前記データファイル監視手段からの指示により、前記データファイルから取得したデータを時系列方向に補間し、前記サーキュラーファイルに格納するデータ前処理手段と、
前記サーキュラーファイルが更新されたことを検出すると、学習手段を起動する学習手段用のサーキュラーファイル監視手段と、
前記学習手段用のサーキュラーファイル監視手段により起動され、前記サーキュラーファイルのポインタ情報で示されたレコードから時系列を逆順に辿ることにより学習データを連続的に取得して、前記学習条件設定ファイルの内容に基づいてニューラルネットの学習を行い、学習後の重みを前記学習条件・学習後の重みファイルに出力する前記学習手段と、
前記サーキュラーファイルが更新されたことを検出すると、翻訳手段を起動する翻訳手段用のサーキュラーファイル監視手段と、
前記翻訳手段用のサーキュラーファイル監視手段により起動され、前記学習条件・学習後の重みファイルと前記サーキュラーファイルのデータを用いて、気象要素、または、気象要素以外の要素への翻訳を行い、その結果を出力する前記翻訳手段と、
を有することを特徴とする気象翻訳・予測装置。
【請求項４】
学習条件を生成するために必要な、入力・中間ユニット数を設定する範囲、学習データセット数を含むパラメータを設定するパラメータ設定手段と、
前記パラメータ設定手段で設定された前記パラメータを用いて、予測誤差が最小となるモデル構造を決定し、学習条件として前記学習条件設定ファイルに設定する構造決定手段と、
を更に有する請求項３記載の気象翻訳・予測装置。
【請求項５】
大気中の気象要素を予測する数値予測モデルを用いて予測された予測値から、気象要素、または、気象要素以外の要素に翻訳する気象翻訳・予測プログラムを格納した記憶媒体であって、
前記数値予測モデルによる予測値及び前記翻訳の出力値として学習させる観測値を保持するデータファイル、
神経回路網モデルや学習条件が設定された学習条件設定ファイル、
最新の情報が書き込まれている場所を示すポインタ情報、データを作成した時刻、前記数値予測モデルによる予測値、及び前記翻訳の出力値として学習させる観測値を含むデータ内容から構成されるサーキュラーファイル、
学習条件・学習後の重みファイル、
を有するコンピュータを、
前記請求項３または４記載の気象翻訳・予測装置が有する各手段として機能させるプログラムを格納したことを特徴とする気象翻訳・予測プログラムを格納した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、気象翻訳・予測方法及び装置及び気象翻訳・予測プログラムを格納した記憶媒体に係り、特に、気圧、風、温度、湿度などの気象要素を予測する数値予測モデルによる予測値と、気象要素の影響を受けると考えられる地上・上空観測値、天候などの気象要素、及び、気象要素の影響を受ける商品売上数、来客数等の気象要素以外の要素を神経回路網モデルに与えて学習させることにより、それらの関係を獲得し、学習後のモデルを用いて翻訳することにより、気象要素に影響を受ける要素に翻訳する気象翻訳・予測方法及び装置及び気象翻訳・予測プログラムを格納した記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
気象予測では、予測の時空間解像度により、短時間予測（３〜６時間先まで）、長時間予測（６時間から５日先まで）、短期予測（１週間先から１ヵ月先まで）、長期予測（１ヵ月から１年先まで）に分類される。
【０００３】
従来、気象庁などでは、長時間先の予測技術として数値予測モデルが広く用いられている。しかしながら、数値予測モデルの空間解像度は粗く、５ｋｍ以下の局地気象を予測するには適していない。そこで、こうした局地気象を予測するために、数値予測モデルにより求まる予測値から地上・上空の観測値などを推定するカルマンフィルタ、重回帰モデルなどの非常に簡単な線形モデルが用いられている。
【０００４】
また、従来のシステムでは、季節によるデータの変動、数値予測モデルによる予測値の変動などの影響を考慮したモデルの構築においては、人手によるデータ解析、経験に基づくモデル構築が必要である。また、数値予測モデルによる予測値からでは翻訳不可能な気象要素に関連する二次要素については、人手によるデータ解析、人間の経験則等を援用することにより、経験的に翻訳されている。
【０００５】
一方、ニューラルネットのみを用いた気象翻訳方法として、特開平９−４９８８４等が開示されている。この手法では、ニューラルネットモデルへの入出力データとして共に気象観測値を与えて、その関係を学習させている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の、長時間先の気象状態を予測する数値予測モデルを用いた場合、予測値の空間の解像度が１０ｋｍ以上と粗く、長時間先の局地予測を行うには不適切であるという問題がある。
【０００７】
また、数値予測モデルによる予測結果である大気状態の予測値を実際の地上観測値と比較すると、地形の影響などのために一致しないという問題がある。これは、数値予測モデル自体において、地上が境界面となっているため、数値的に予測することが困難であるというモデルの特性にも起因している。この他、数値予測モデルの予測結果に基づき、カルマンフィルタ、重回帰モデルなどの線形モデルを用いて地上・上空の観測値に変換する方法が用いられている。しかしながら、これらのモデルを用いて、地上・上空の観測値を予測するだけでは、実際に観測される地上・上空観測値などと比較して予測精度が不十分であり、予測値として利用できないという問題がある。
【０００８】
また、季節変動などによるモデル再構築時では、モデル構造を決定する必要があるが、学習させるデータの期間の指定、データの特性解析など、人間が介在しなくては、モデル構造の決定ができないという問題がある。
【０００９】
また、数値予測モデルだけでは予測不可能な商品売上個数、来客数などの気象要素以外の要素は人間の経験則などの知識がなければ予測ができないという問題がある。
【００１０】
一方、ニューラルネットのみを用いた気象翻訳手法として、特願平９−４９８８４等があげられるが、これらは、いずれもニューラルネットモデルへの入出力データとして気象観測データを与えて学習させるものであり、こうした形態のモデル化では、１〜２日先までの長時間予測を行うことは困難である。
【００１１】
また、特願平９−４９８８４では、学習に何万回もの学習反復を必要としており、現実的な時間モデルを学習できないという問題がある。学習の遅さに起因する欠点は、次の問題も引き起こす。上記のようなモデル構造の決定においては、多数の学習条件（モデル構造）に対して、学習・テストを繰り返すため、学習に多くの時間がかかると、モデルの構造決定は、実用的な時間で実行できないという問題が生じる。
【００１２】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、季節毎のデータの変動を考慮してモデル構造を自動的に再決定し直す機構を持ち、高速学習法を用いることにより、気象翻訳の運用と並行してモデルの構造決定も実行可能な機構を持つ、ニューラルネットワークを用いた長時間先の局地の気象要素、または、気象要素以外の要素を高精度に予測することが可能な気象翻訳・予測方法及び装置及び気象翻訳・予測プログラムを格納した記憶媒体を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
図１は、本発明の原理を説明するための図である。
【００１４】
本発明（請求項１）は、大気中の気象要素を予測する数値予測モデルを用いて予測された予測値から、気象要素、または、気象要素以外の要素に翻訳する気象翻訳・予測方法であって、
数値予測モデルによる予測値及び翻訳の出力値として学習させる観測値を保持するデータファイル、
神経回路網モデルや学習条件が設定された学習条件設定ファイル、
最新の情報が書き込まれている場所を示すポインタ情報、データを作成した時刻、数値予測モデルによる予測値、及び翻訳の出力値として学習させる観測値を含むデータ内容から構成されるサーキュラーファイル、
学習条件・学習後の重みファイル、
データファイル監視手段、
データ前処理手段、
学習手段、該学習手段用のサーキュラーファイル監視手段、
翻訳手段、該翻訳手段用のサーキュラーファイル監視手段、
を有する気象翻訳装置上で、
データファイル監視手段が、データファイルから数値予測モデルによる予測値及び翻訳の出力値として学習させる観測値を取得し、取得したデータが更新されたことを検出すると、データ前処理手段を起動するデータファイル監視ステップ（ステップ１）と、
データ前処理手段が、データファイル監視手段からの指示により、データファイルから取得したデータを時系列方向に補間し、サーキュラーファイルに格納するサーキュラーファイル更新ステップ（ステップ２）と、
学習手段用のサーキュラーファイル監視手段が、サーキュラーファイルが更新されたことを検出すると、学習手段を起動する学習手段起動ステップ（ステップ３）と、
学習手段が、サーキュラーファイルのポインタ情報で示されたレコードから時系列を逆順に辿ることにより学習データを連続的に取得して、学習条件設定ファイルの内容に基づいてニューラルネットの学習を行い、学習後の重みを学習条件・学習後の重みファイルに出力する学習ステップ（ステップ４）と、
翻訳手段用のサーキュラーファイル監視手段が、サーキュラーファイルが更新されたことを検出すると、翻訳手段を起動する翻訳手段起動ステップ（ステップ５）と、
翻訳手段において、学習条件・学習後の重みファイルとサーキュラーファイルのデータを用いて、気象要素、または、気象要素以外の要素への翻訳を行い、その結果を出力する翻訳ステップ（ステップ６）と、を行う。
【００１５】
本発明（請求項２）は、気象翻訳装置が、更にパラメータ設定手段、構造決定手段を有し、
パラメータ設定手段が、学習条件を生成するために必要な、入力・中間ユニット数を設定する範囲、学習データセット数を含むパラメータを設定するパラメータ翻訳ステップと、
構造決定手段が、パラメータ設定手段で設定されたパラメータを用いて、予測誤差が最小となるモデル構造を決定し、学習条件として学習条件設定ファイルに設定する学習条件設定ステップと、を更に行う。
【００１６】
本発明（請求項３）は、大気中の気象要素を予測する数値予測モデルを用いて予測された予測値から、気象要素、または、気象要素以外の要素に翻訳する気象翻訳・予測装置であって、
数値予測モデルによる予測値及び翻訳の出力値として学習させる観測値を保持するデータファイルと、
神経回路網モデルや学習条件が設定された学習条件設定ファイルと、
最新の情報が書き込まれている場所を示すポインタ情報、データを作成した時刻、数値予測モデルによる予測値、及び翻訳の出力値として学習させる観測値を含むデータ内容から構成されるサーキュラーファイルと、
学習条件・学習後の重みファイルと、
データファイルから数値予測モデルによる予測値及び翻訳の出力値として学習させる観測値を取得し、取得したデータが更新されたことを検出すると、データ前処理手段を起動するデータファイル監視手段と、
データファイル監視手段からの指示により、データファイルから取得したデータを時系列方向に補間し、サーキュラーファイルに格納するデータ前処理手段と、
サーキュラーファイルが更新されたことを検出すると、学習手段を起動する学習手段用のサーキュラーファイル監視手段と、
学習手段用のサーキュラーファイル監視手段により起動され、サーキュラーファイルのポインタ情報で示されたレコードから時系列を逆順に辿ることにより学習データを連続的に取得して、学習条件設定ファイルの内容に基づいてニューラルネットの学習を行い、学習後の重みを学習条件・学習後の重みファイルに出力する学習手段と、
サーキュラーファイルが更新されたことを検出すると、翻訳手段を起動する翻訳手段用のサーキュラーファイル監視手段と、
翻訳手段用のサーキュラーファイル監視手段により起動され、学習条件・学習後の重みファイルとサーキュラーファイルのデータを用いて、気象要素、または、気象要素以外の要素への翻訳を行い、その結果を出力する翻訳手段と、を有する。
【００１７】
本発明（請求項４）は、学習条件を生成するために必要な、入力・中間ユニット数を設定する範囲、学習データセット数を含むパラメータを設定するパラメータ設定手段と、
パラメータ設定手段で設定されたパラメータを用いて、予測誤差が最小となるモデル構造を決定し、学習条件として学習条件設定ファイルに設定する構造決定手段と、
を更に有する。
【００１８】
本発明（請求項５）は、大気中の気象要素を予測する数値予測モデルを用いて予測された予測値から、気象要素、または、気象要素以外の要素に翻訳する気象翻訳・予測プログラムを格納した記憶媒体であって、
数値予測モデルによる予測値及び翻訳の出力値として学習させる観測値を保持するデータファイル、
神経回路網モデルや学習条件が設定された学習条件設定ファイル、
最新の情報が書き込まれている場所を示すポインタ情報、データを作成した時刻、数値予測モデルによる予測値、及び翻訳の出力値として学習させる観測値を含むデータ内容から構成されるサーキュラーファイル、
学習条件・学習後の重みファイル、
を有するコンピュータを、
請求項３または４記載の気象翻訳・予測装置が有する各手段として機能させるプログラムを格納した記憶媒体である。
【００２６】
上記のように、本発明では、数値予測モデルによる大気の状態を示す予測値から、神経回路網を用いて気象要素や経済活動等の気象要素以外の要素を予測したり、そのための係数を実測値から学習する。このとき、季節毎のデータの変動を考慮して予測誤差が最小となる神経回路網モデル構造を自動的に再決定し、高速学習アルゴリズムを用いることにより、実用的な時間でモデルの構造決定を実行できるようにし、数値予測モデルの予測値と地上・上空などの観測値との関係をニューラルネットに学習させ、その学習後のモデルを用いて長時間先の局地の気象要素、または、気象要素以外の要素を高精度に予測することが可能となる。
【００２７】
また、学習時、及び翻訳時に用いられる、断片的に配信される入力データを時系列方向の連続値として扱えるように構造体化したサーキュラーファイルにより、時系列方向の連続性のチェック、入力データの配信などの障害の検出が可能となる。
【００２８】
また、サーキュラーファイルを導入し、システム全体の動作をサーキュラーファイルに格納された時系列情報に基づいて実行することにより、計算機本体の時計などに依存することなく、通信障害などによるデータの欠落、システムダウンなどの障害発生時、及び復旧時にも確実に動作するシステムを構築することが可能となる。
【００２９】
また、本発明は、学習装置と翻訳装置に分けて遠隔地に設置し、当該学習装置での学習結果を翻訳装置に伝送することにより、別々に実行することも可能である。
【００３０】
【発明の実施の形態】
本発明は、長時間先の局地気象情報を予測するために、数値予測モデルの長時間先を予測する特徴量を活かしつつ、地上観測値などへの翻訳を精度よく実行するために、カルマンフィルタ、重回帰モデルなどの線形を用いるだけでは、地上・上空観測値の予測精度が不十分という問題に対しては、非線形モデルである神経回路網モデルを用いて、入力値として数値予測モデルの予測値を、出力値として地上・上空の観測値、または、気象要素以外の要素を与えてこれらの関係を学習させ、学習後の神経回路網モデルに対して、最新の数値予測モデルによる予測結果を与えることにより、対応した地上・上空の予測値、または、気象要素以外の要素の予測量を得る。
【００３１】
また、季節変動などによるモデル構造を決定するという問題に対しては、ある一定期間（季節毎）におけるデータを学習データセットとテストデータセットに分けておく。ある一定期間（季節毎）におけるデータについて、ニューラルネットモデルの入出力データとなる要素間で相関値を計算する。そして、相関値の大きな要素順に入力要素として取り扱う。
【００３２】
モデル構築をする際、入力要素数、即ち、入力ユニット数、及び、中間ユニット数を様々に変化させた複数の学習条件を生成し、各学習条件に基づいて設定された神経回路網モデルに対して学習データセットを与えて学習し、学習後の神経回路網モデルに対してテストデータセットを与えてモデル出力を計算する。このテストデータに対するモデル出力と、実際の観測値、または、気象要素以外の要素の実測値などの誤差（テスト誤差）を評価し、テスト誤差が最小となるモデルを最良のモデルとして選択する。この方法により、翻訳誤差が最小となるような神経回路網モデルの入力・中間ユニット数を決定する。
【００３３】
さらに、ニューラルネットモデルの入出力データの相関値に基づき学習条件を生成し、学習・テストを繰り返すことによりモデル構造を決定する過程において、非常に多くの学習条件に対して学習を事項する必要があるため、モデルの学習に多くの時間（数万回の学習反復回数）がかかると現実的な時間でモデル構造を決定できないという問題に対しては、高速学習アルゴリズムを導入することにより解決することが可能となる。そこで、高速学習アルゴリズムの一種である、学習時の重みの信号を抑制することにより学習を加速化する逐次型高速学習法（特願平６−２１０２０３）を導入し、学習・構造決定に要する時間を短縮する。
【００３４】
【実施例】
以下、図面と共に本発明の実施例を説明する。
【００３５】
初めに、本発明に適用する神経回路網モデル・高速学習法の一例を挙げ、説明する。
【００３６】
ここでは、階層型神経回路網モデル、高速学習法の典型例を用いるが、回帰結合をもつ神経回路網モデルなど、他の形式のモデル、または、他の高速学習法にも適用できる。
【００３７】
図２は、本発明を適用するネットワークモデルの例である。
【００３８】
同図（Ａ）に示す階層型神経回路網モデルは、入力層１、複数の中間層２、出力層３からなる層状のネットワークモデルであり、各層は、同図（Ｂ）に示すように、ユニット４、重み５、バイアス６から構成される。
【００３９】
ユニット４は、前層のユニットの出力値（ｘi （ｉ＝１，２，…，ｌＬ，Ｌ：前層のユニット数）と重み（ｗi ，ｉ：重みの番号）の積の総和、及び、バイアス（ｂi ，ｉ：ユニットの番号）を加算した値を入力値として受け、入力値にある非線形変換（ｆ（・））を施した値（ｙ）を出力し、この出力値を次層のユニットへ伝達する構造を持つ。但し、ここでは、入力層のユニット入出力変換関数は、線形、入力層以外の層のユニットの非線形変換関数ｆ（・）は、典型例であるシグモイド関数を用いるが、モデルに応じて他の変換関数を用いることも考えられる。上記の非線形変換を施したｙの値は以下の式により表される。
【００４０】
【数１】
0003687524.tif 000002
今、神経回路モデル上にＮ個の重みｗ＝（ｗ1 ，ｗ2 ，…ｗN ）があり、ある評価基準を最小化するような重みの値を推定するための重みの更新則を考える。ここでは、評価基準の典型例として神経回路網モデルの出力値（Ｏ，（ｊ＝１，２，…，Ｍ）Ｍ：出力層のユニットの番号）と学習用出力値である出力データ（Ｔj ，（ｊ＝１，２，…，Ｍ）の残差二乗和（式（２））を用いる。
【００４１】
【数２】
0003687524.tif 000003
神経回路網モデルの学習法として、更新則に慣性項を付加し、更に、重みの振動を完全に抑制するために補正項を付加した学習方法が提案されている（落合，他，「電気学会論文誌Ｃ，Vol.113-C, No.12,pp.1154-1162,1993) 。この学習法を以下に示す。但し、ｋ反復目の重み、勾配（評価関数の一次偏微分）、学習率、平滑化微係数、学習率の増加率、減少率を、ｗk ，ｇk ，ηk ＝（η0 ，η1 ，…，ηN ），θ，κ，φとし、過去の反復点での勾配を考慮した平滑化微分を、δ、慣性率をαとする。
【００４２】
重みの更新則：
【００４３】
【数３】
0003687524.tif 000004
学習率の更新則：
【００４４】
【数４】
0003687524.tif 000005
上記の学習法を発展させた学習法として、逐次型高速学習法（特願平６−２１０２０３）が挙げられる。
【００４５】
上記の階層型神経回路網モデル、及びその学習法を用いて、本発明を実現した装置の例を説明する。
【００４６】
図３は、本発明の一実施例の気象翻訳装置の構成を示す。
【００４７】
同図に示す気象翻訳装置は、データファイル監視装置８、データ前処理装置９、パラメータ設定装置１１、学習装置用サーキュラーファイル監視装置１３、学習装置１４、翻訳装置用サーキュラーファイル監視装置１６、翻訳装置１７、数値予測結果観測値などのデータファイル７、入出力データのサーキュラーファイル１０、学習条件設定ファイル１２、学習条件・学習後の重みファイル１５、予測結果ファイル１８から構成される。
【００４８】
データファイル監視装置８は、データファイル７からデータを取得し、データファイル７を監視し、データファイル７の数値予測モデルによる予測結果、または、ニューラルネットの出力値（観測値、または、気象要素以外の実測値）が更新されたかを監視する。更新されたことを検出した場合には、データ前処理装置９にデータの前処理の実行を指示する。
【００４９】
データ前処理装置９は、データファイル監視装置８からの指示により、データファイル７から取得された入力データを時系列方向に補間するなど前処理を行い、入出力データのサーキュラーファイル１０に格納する。
【００５０】
学習装置１４用のサーキュラーファイル監視装置１３及び、翻訳装置１７用のサーキュラーファイル監視装置１６は、サーキュラーファイル１０のデータが更新されたかを監視し、更新を検出した場合には、それぞれ、学習装置１４及び翻訳装置１７を起動させる。
【００５１】
学習装置１４は、サーキュラー監視装置１３から起動されると、学習条件設定ファイル１２及びサーキュラーファイル１０のデータを用いて学習を行い、学習の重みを学習条件・学習後の重みファイル１５に出力する。
【００５２】
翻訳装置１７は、学習条件・学習後の重みファイル１５及び、構造決定装置１９により決定された構造、及びサーキュラーファイル１０のデータを用いて、地上・上空の観測値、または、気象要素以外の要素への翻訳を行い、予測結果ファイルに出力する。
【００５３】
パラメータ設定装置１１は、学習条件を生成するために必要な構造決定エンジン起動間隔、入力因子数、中間ユニット数、学習パラメータ、学習データセット数、学習・予測エンジン起動間隔等のパラメータを設定する。
【００５４】
サーキュラーファイル１０は、最新の情報が書き込まれている場所を示すポインタ情報、データを作成した時刻、データの内容（予測値：入力値、観測値：出力値など）等から構成され、データ前処理装置９で入力データを時系列方向に補間するなどの前処理が施された後の内容を保存する。これにより学習装置１４は、学習時には、ポインタ情報で示されたレコードから、時系列を逆順に辿ることにより、学習データを連続的に取得できるようになる。時系列情報の学習では、この連続性を持たせた学習データ作成に手間を要するため、サーキュラーファイル１０を用いることにより、学習データの作成の手間を低減している。
【００５５】
構造決定装置１９は、パラメータ設定装置１１において設定されたパラメータに基づいて、季節変動を考慮した神経回路網モデル構造を決定する。
【００５６】
神経回路網モデル構造の決定方法として以下のような方法がある。
【００５７】
（１）  入力値と出力値の相関値から、有効な入力要素を求める。
【００５８】
予め、過去のデータを用いて入力値（ｘｉ，ｉ＝１，…，ｎ，ｎはデータの個数）と出力値（ｙｉ，ｉ＝１，…，ｎ、ｎはデータの個数）の相関値を次式により求める。
【００５９】
まず、平均値
ｕｘ＝（ｓｕｍ  ｘｉ）／ｎ，  ｕｙ＝（ｓｕｍ  ｙｉ）／ｎ
を求め、次に、相関値
【００６０】
【数５】
0003687524.tif 000006
を計算する。そして、この相関値が大きい入力要素から神経回路網モデルへの有効な入力値として、次の構造決定処理で取り扱う。
【００６１】
（２）モデル構造、汎化係数等の決定：
・神経回路網モデル構造を表す入力ユニット数、中間層数、各中間ユニット数；・学習時に用いる汎化係数、学習係数；
などの学習条件を変更した複数の学習条件を用意し、各々の学習条件に対して同一の学習データを与えて学習し、学習後の各神経回路網モデルに対して同一の学習データを与えてモデル出力を求める。そして、テストデータに対するモデル出力と、真の出力値（地上観測値、経済要素値など）との誤差（モデル誤差）が最小となるモデル構造、汎化係数等を決定する。
【００６２】
次に、上記の構成における動作を説明する。
【００６３】
図４は、本発明の一実施例の気象予測処理のフローチャートである。
【００６４】
ステップ１０１）  予め、パラメータ設定装置１１において、学習条件を生成するために必要な、入力・中間ユニット数を振る範囲、学習データセット数などのパラメータを設定し、構造決定装置１９において、前述の方法により当該パラメータを用いて、季節毎のデータの変動を考慮して予測誤差が最小となるモデル構造を決定し、これらを、学習条件として学習条件ファイル１２に設定する。
【００６５】
ステップ１０２）  データファイル監視装置８は、数値予測結果・観測値などのデータファイル７から数値予測モデルによる予測結果、及び、ニューラルネットの出力値として学習させるデータを取得する。
【００６６】
ステップ１０３）  データファイル監視装置８は、取得したデータから数値予測モデルによる予測結果、または、ニューラルネットの出力値（観測値、または、気象要素以外の実測値）が更新されたことを検出する。
【００６７】
ステップ１０４）  データファイル監視装置８は、データ前処理装置９を起動して、データの前処理を実行する。
【００６８】
ステップ１０５）  データ前処理装置９は、前処理を行ったデータをサーキュラーファイル１０に格納する。
【００６９】
ステップ１０６）  学習装置用のサーキュラーファイル監視装置１３は、サーキュラーファイル１０が更新されたことを検出する。
【００７０】
ステップ１０７）  学習装置１４は、サーキュラー監視装置１３により起動されると、神経回路網モデルや学習条件が設定された学習条件設定ファイル１２の内容及び、サーキュラーファイル１０のデータを用いて、前述の高速学習法により、ニューラルネットの学習を行い、学習後の重みを学習条件・学習後の重みファイル１５に出力する。
【００７１】
ステップ１０８）  翻訳装置用のサーキュラー監視装置１６がサーキュラーファイルが更新されたことを検出すると、翻訳装置１７が起動され、翻訳装置１７は、この学習後の重みファイル１５とサーキュラーファイル１０のデータを用いて、地上・上空の観測値、または、気象要素以外の要素への翻訳を実行する。
【００７２】
ステップ１０９）  翻訳された結果を予測結果として予測結果ファイル１８に出力する。
【００７３】
また、上記の実施例では、図３に示す気象予測装置の構成に基づいて説明したが、図３に示す構成要素のうち、図５に示すように、数値予測結果観測値などのデータファイル７、データファイル監視装置８、データ前処理装置９、入出力データのサーキュラーファイル１０、学習条件設定ファイル１２、学習装置用サーキュラーフィル監視装置１３、学習装置１４及び、学習条件・学習後の重みファイル１５及び、翻訳システムに対して学習結果を送信するための通信部２１からなる学習システムとして独立させて構築することも可能であり、当該気象予測学習装置の学習装置１４で行われた学習結果を翻訳装置１７で使用する学習条件・学習後の重みファイル１５に出力し、通信部２１を介して翻訳システムに送信する。
【００７４】
また、翻訳システムは、翻訳装置用サーキュラーファイル監視装置１６、入出力データのサーキュラーファイル１０’、パラメータ設定装置１１、構造決定装置１９、翻訳装置１７、予測結果ファイル１８及び学習システムから学習結果を受信するための通信部２２からなり、当該翻訳システムを学習システムとは独立して独立に構築することも可能である。
【００７５】
図５に示す構成において、学習システムと翻訳システムを遠隔地に配置して、通信部を介して学習結果を伝送することにより、図３と同様の処理が可能である。また、図５のシステム構成では、入出力データのサーキュラーファイル１０、１０’として個別に各システムに保持する例を示しているが、これらの入出力サーキュラーファイルを双方のシステムで共有して利用することも可能である。
【００７６】
また、上記の実施例では、図３に示す構成に基づいて説明したが、図４に示すフローチャートをプログラムとして構築し、気象翻訳・予測装置、気象予測学習装置として利用されるコンピュータのＣＰＵにより制御することも勿論可能である。
【００７７】
また、図４に示すフローチャートをプログラムとして構築し、気象翻訳装置、として利用されるコンピュータに接続されるディスク装置や、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納しておき、本発明を実施する際にインストールすることにより、容易に本発明を実現できる。
【００７８】
また、装置の構成と同様に、図４に示すフローチャートのうち、ステップ１０１からステップ１０７までを気象予測学習プログラムとして構築し、ステップ１０８とステップ１０９を気象翻訳・予測プログラムとして構築することも可能である。
【００７９】
なお、本発明は、上記の実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【００８０】
【発明の効果】
上述のように、本発明によれば、季節毎のデータの変動を考慮して予測誤差が最小となるモデル構造を自動的に決定することができるようになり、高速学習法を用いることにより、実用的な時間でモデルの構造決定が可能となると共に、数値予測モデルの予測値と地上・上空などの観測値との関係をニューラルネットに学習させ、その学習後のモデルを用いて長時間先の局地の気象要素、または、気象要素以外の要素を高精度に予測することができる。
【００８１】
また、本発明によれば、時系列情報として配信される個々の入力データをサーキュラーファイル（構造体）として纏めることにより、時系列方向の連続性のチェック、入力データの配信などの障害の検出を行うことができう。
【００８２】
また、サーキュラーファイルを導入し、システム全体の動作をサーキュラーファイルに格納された時系列情報に基づいて実行することにより、計算機本体の時計等に依存することなく、通信障害などによるデータの欠落、システムダウンなどの障害発生時、及び、復旧時にも確実に動作するシステムが構築できる。
【００８３】
また、学習時において、時系列情報の学習では、連続性を持たせた学習データ作成に手間がかかるが、サーキュラーファイルを用いることにより学習データ作成が容易になり、手間を削減することができる。
【００８４】
また、配信障害などで配信されるべきデータが予め指定した一定時間を経ても配信されない場合は、システムの警告を発する、または、自動的にシステムを停止するなどの措置をとる。そして、データの配信が再開されたら、障害発生期間中に配信されていなかった複数のデータが一度に配信された場合でも、気象翻訳システムの動作は、サーキュラーファイルの時系列情報に基づいて実行されるため、計算機の時計を利用した場合のような不安定な動作（計算機の時計の時刻と配信されるデータの時刻が合致、もしくは、矛盾し、整合性がなくなり、おかしな動作をしてしまう）がなくなる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】本発明を適用するネットワークモデルの例である。
【図３】本発明の一実施例の気象翻訳装置の構成図である。
【図４】本発明の一実施例の気象翻訳処理のフローチャートである。
【図５】本発明の他の実施例の気象翻訳システムの構成図である。
【符号の説明】
１  入力層
２  中間層
３  出力層
４  ユニット
５  重み
６  バイアス
７  数値予測結果・観測値などのデータファイル
８  データファイル監視装置
９  データ前処理装置
１０  入出力データのサーキュラーファイル
１１  パラメータ設定装置
１２  学習条件設定ファイル
１３  学習装置用サーキュラーファイル監視装置
１４  学習装置
１５  学習条件・学習後の重みファイル
１６  翻訳装置用サーキュラーファイル監視装置
１７  翻訳装置
１８  予測結果ファイル
【図１】
0003687524.tif 000007
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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