(57)【要約】【課題】  連続的な時系列データの変化点を精度良く事前に予測する。【解決手段】  コンピュータにより連続的な時系列データの変化点を事前に予測する方法である。まず、過去w期分の連続的な時系列データの入力を受け付け、将来k期以内に時系列の変化点が現れるか否かを判別する。前記判別する際には、更に、前記過去w期分の連続的な時系列データと各一次判別ルールに基づいて、複数の一次判別器がそれぞれ将来(k+i：i=0,1,…,m)期以内に前記変化点が現れるか否かを判別し、前記複数の一次判別器による判別と二次判別ルールとに基づいて、二次判別器が将来k期以内に前記変化点が現れるか否かを判別する。ここで、ある単一の前記一次判別器iは、将来のある単一の(k+i)期以内に前記変化点が現れるか否かのみを判別する。【選択図】  図２
2014096070.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより連続的な時系列データの変化点を事前に予測する方法であり、
過去w期分の連続的な時系列データの入力を受け付けるステップと、
将来k期以内に時系列の変化点が現れるか否かを判別するステップとを備え、
前記判別するステップは更に、
前記過去w期分の連続的な時系列データと各一次判別ルールに基づいて、複数の一次判別器がそれぞれ将来 (k+i：i=0,1,…,m)期以内に前記変化点が現れるか否かを判別するサブ・ステップと、
前記複数の一次判別器による判別と二次判別ルールとに基づいて、二次判別器が将来c期以内に前記変化点が現れるか否かを判別するサブ・ステップとを備える方法。
【請求項２】
ある単一の前記一次判別器iは、将来のある単一の(k+i)期以内に前記変化点が現れるか否かのみを判別する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記各一次判別ルールは、二値判別アルゴリズムである請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記二次判別ルールは、各一次判別器の出力の重み付き平均がある閾値以上であるか否かである請求項１に記載の方法。
【請求項５】
教師付き学習データの入力を受け付けるステップと、
前記教師付き学習データに基づいて、前記各一次判別ルールを学習するステップと
を更に備える請求項１に記載の方法。
【請求項６】
教師付き学習データの入力を受け付けるステップと、
前記教師付き学習データに基づいて、前記二次判別ルールを学習するステップと
を更に備える請求項１に記載の方法。
【請求項７】
複数の一次判別器がそれぞれ将来 (k+i：i=0,1,…,m)期以内に前記変化点が現れるか否かを判別するサブ・ステップは、前記過去w期分の連続的な時系列データから現在の値、サイズwの時間窓に対する分散、サイズwの時間窓に対する差分の平均を特徴ベクトルとして、それぞれ将来 (k+i：i=0,1,…,m)期以内に前記変化点が現れるか否かを判別する請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記連続的な時系列データは、自動車のアクセルペダル開度である請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記連続的な時系列データは、自動車のエンジンへの燃料供給量である請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記連続的な時系列データは、自動車の速度である請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記連続的な時系列データは、自動車の加速度である請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
実行されることでコンピュータに請求項１乃至１１の方法を実行させるコンピュータ・プログラム。
【請求項１３】
連続的な時系列データの変化点を事前に予測するコンピュータであり、
過去w期分の連続的な時系列データの入力を受け付ける手段と、
将来k期以内に時系列の変化点が現れるか否かを判別する手段とを備え、
前記判別する手段は更に、
前記過去w期分の連続的な時系列データと各一次判別ルールに基づいて、それぞれ将来 (k+i：i=0,1,…,m)期以内に前記変化点が現れるか否かを判別する複数の一次判別器と、
前記複数の一次判別器による判別と二次判別ルールとに基づいて、将来c期以内に前記変化点が現れるか否かを判別する二次判別器とを備えるコンピュータ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理技術に関係し、より詳しくは、連続的な時系列データの変化点を事前に予測する技術に係る。
【背景技術】
【０００２】
従来から連続的な時系列データの変化点（変節点、変曲点）を検出する技術は様々提案されている。一方、産業上の利用可能性を考慮すると、事後的に変化点を検出することよりも、むしろ事前にこれを検出（予測）することの方にメリットが多い場合がある。例えば、電力により駆動されるモーターと化石燃料により駆動されるガソリンとを両方備えるハイブリット自動車においては、様々なセンサから様々な時系列データ（例えば、アクセル開度、エンジンへの燃料供給量、車速、加速度等）を入手可能であるが、これらのデータからユーザ（運転者）が加速から減速に転じようとしているのか、減速から加速に転じようとしているのか、その兆候(symptom)を事前に検出することが出来れば、ドライバビリティーを損ねることなく、燃費の改善を図ることなどが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平５−３３７１４号公報
【特許文献２】特開２００６−２３２０３３号公報
【特許文献３】特開平６−１１７５２８号公報
【特許文献４】特開２００１−１８３１５０号公報
【特許文献５】特開２００５−１６８１７４号公報
【特許文献６】特開２００７−１５５６４３号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】G.Seni and J.Elder. Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Though Combining Predictions. Morgan and Claypool Publishers, 2010.
【非特許文献２】L.I.Kuncheva. Combining Pattern Classifires: Methods and Algorithms. Willy-Interscience, 2004.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、様々な要因により引き起こされる連続的な時系列データの変化点を事前に予測することは必ずしも容易ではない。例えば、自動車が加速から減速に転じる変化点の要因としては、交通信号が青色（進め）から赤色（止まれ）に変わったこと、前方を走行する自動車との車間距離が縮まったこと、車速が走行中の道路の制限速度に達したこと等が複雑に影響し、変化点の予測を困難にしている。
【０００６】
本発明はこのような課題に鑑みて鋭意研究した結果、変化点を生じさせる要因は様々であるけれども、その要因は、変化点とその兆候との時間インターバルに特徴付けられる、との知見に達してなされたものであり、その目的は、連続的な時系列データの変化点を精度良く事前に予測する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
すなわち本発明は、コンピュータにより連続的な時系列データの変化点を事前に予測する方法であり、過去w期分の連続的な時系列データの入力を受け付けるステップと、将来k期以内に時系列の変化点が現れるか否かを判別するステップとを備え、前記判別するステップは更に、前記過去w期分の連続的な時系列データと各一次判別ルールに基づいて、複数の一次判別器がそれぞれ将来(c+r：r=0,1,…,R)期以内に前記変化点が現れるか否かを判別するサブ・ステップと、前記複数の一次判別器による判別と二次判別ルールとに基づいて、二次判別器が将来c期以内に前記変化点が現れるか否かを判別するサブ・ステップとを備える方法である。
【０００８】
ここで、ある単一の前記一次判別器iは、将来のある単一の(k+i)期以内に前記変化点が現れるか否かのみを判別するように構成することができる。
【０００９】
なお、前記各一次判別ルールは、任意の二値判別のアルゴリズム（例えば、決定木、ロジスティック回帰、サポートベクターマシーン）を採用することができる。また、前記二次判別ルールは、各一次判別器の出力の重み付き平均がある閾値以上であるか否かとすることができる。
【００１０】
また、教師付き学習データの入力を受け付けるステップと、前記教師付き学習データに基づいて、前記各一次判別ルールを学習するステップとを更に備えることもできる。また、教師付き学習データの入力を受け付けるステップと、前記教師付き学習データに基づいて、前記二次判別ルールを学習するステップとを更に備えることもできる。
【００１１】
また、複数の一次判別器がそれぞれ将来 (k+i：i=0,1,…,m)期以内に前記変化点が現れるか否かを判別するサブ・ステップは、前記過去w期分の連続的な時系列データから現在の値、サイズwの時間窓に対する分散、サイズwの時間窓に対する差分の平均を特徴ベクトルとして、それぞれ将来 (k+i：i=0,1,…,m)期以内に前記変化点が現れるか否かを判別するように構成することもできる。
【００１２】
ここで、前記連続的な時系列データは、自動車のアクセルペダル開度、自動車のエンジンへの燃料供給量、自動車の速度、自動車の加速度の一部又は全部とすることができる。
【００１３】
本発明コンピュータ・プログラム、コンピュータ・システムとして把握した場合にも、それぞれ上述した本発明を方法として把握した場合と実質的に同一の技術的特徴を備える事ができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、連続的な時系列データの変化点を精度良く事前に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】コンピュータのハードウェア構成を説明するブロック図
【図２】コンピュータの機能を説明するブロック図
【図３】コンピュータの処理を示すフローチャート
【図４】ラベル集合Lとラベル集合L(k)との関係を示す模式図
【図５】各一次判別モジュールとその入力データを説明する模式図
【図６】予測フェーズを説明するフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１６】
実施形態以下、本発明を実施するための最良の形態を図面に基づいて詳細に説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。また、本発明は多くの異なる態様で実施することが可能であり、実施の形態の記載内容に限定して解釈されるべきものではない。また、実施の形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須とは限らないことに留意されたい。実施の形態の説明の全体を通じて（特段の断りのない限り）同じ要素には同じ番号を付している。
【００１７】
図１は、本実施形態に係るパーソナル・コンピュータ(コンピュータ)１のハードウェア構成を説明するブロック図である。コンピュータ１のハードウェア構成は、（低速及び高速の）バス１０、バス１０に接続されるＣＰＵ（演算制御装置）１１、ＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ：記憶装置）１２、ＲＯＭ（リード・オンリ・メモリ：記憶装置）１３、ＨＤＤ（ハード・ディスク・ドライブ：記憶装置）１４、通信インタフェース１５、入出力インタフェース１６を備えている。さらに、入出力インタフェース１６に接続されるマウス１７、フラット・パネル・ディスプレイ（表示装置）１８、キーボード１９等を備えている。なお、コンピュータ１は一般的なパーソナル・コンピュータ・アーキテクチャを採用するものとして説明したが、例えば、より高いデータ処理能力や可用性を求めて、ＣＰＵ１１やＨＤＤ１４等を多重化することができる。また、デスクトップ型の他、様々なタイプのコンピュータ・システムを採用することができる。
【００１８】
このコンピュータ１のソフトウェア構成は、基本的な機能を提供するオペレーティング・システム（ＯＳ）と、OSの機能を利用するアプリケーション・ソフトウェアと、入出力装置のドライバ・ソフトウェアとを備えている。これらの各ソフトウェアは、各種データと共にRAM１２上にロードされ、CPU１１等により実行され、コンピュータ１は全体として、図２に示す機能モジュールとして機能し、図３に示す処理を実行する。
【００１９】
図２は、実施形態に係るコンピュータ１の機能モジュールを説明するブロック図である。コンピュータ１は、全体として、複数の一次判別モジュール１０１（ｋ）〜（ｋ＋ｍ）、単一の二次判別モジュール１０２として機能する。各一次判別モジュール１０１（ｋ）〜（ｋ＋ｍ）には、それぞれ決定木（一次判別ルール）を備えている。二次判別モジュール１０２には、所定の二次判別アルゴリズム（二次判別ルール）を備えている。なお、各モジュールの具体的な機能については、後述する。
【００２０】
図３は、実施形態に係るコンピュータ１の処理を説明するフローチャートである。このコンピュータ１は、大きく分けて、学習フェーズ（ステップＳ１）と予測フェース（ステップＳ２）とを実行する。
【００２１】
モデル化学習フェーズや予測フェーズを説明する前に、このコンピュータ１及びその判別アルゴリズムがどのように設計、モデル化されているのかを説明する。まず、連続的な時系列データを式（１）のように置く。例えば、このような時系列データとしては、自動車のアクセルペダル開度、自動車のエンジンへの燃料供給量、自動車の速度、自動車の加速度などを想定することができる。そして、各データについて、式（２）のラベルデータを置くことができ、対応するデータが変化点か否かを示している。なお、変化点か否かは既存の手法を使ってコンピュータが判断してもよいし、専門家が判断してもよい。
【００２２】
【数１】
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【００２３】
【数２】
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【００２４】
ここで取り組むべき課題は、ある観測される時系列データのベクトルxtについて、変化点が時刻tから時刻t+k-1の間に生じるか（kは予測間隔）であり、換言すると式（３）の関数を学習することである。この設計思想として、変化点は、その兆候が現れてからある予測間隔内に発生することを前提としている。
【００２５】
【数３】
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【００２６】
次に、先のラベル集合Lに基づいて新たなラベル集合L(k)を考える。各要素l(k)は、式（４）により定義される。
【００２７】
【数４】
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【００２８】
図４に、ラベル集合Lとラベル集合L(k)との関係を示す。同図に示すように、ラベル集合Lの「１」に対応する要素から、（k-1）分前まで「１」を連続させることにより、ラベル集合L(k)を生成することができる。さらに、先の時系列データＸとラベル集合L(k)とにより、式（５）に示す、新たなデータ集合D (k)を導入することができる。
【００２９】
【数５】
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【００３０】
ここで、データ集合D (k)を入力データとすることで、解くべき課題を2−クラス分類問題に定式化することができる。すなわち、与えられる時系列データの変化点を予測する問題は、分類問題に定式化される。
【００３１】
さらに、本実施形態では、アンサンブルラーニングを採用し、複数の一次判別モジュール(weak classifier)１０１（ｋ）〜（ｋ＋ｍ）のそれぞれは、それぞれ異なる予測間隔ｋ〜ｋ＋ｍが設定され、担当する予測間隔内に変化点が生じるか否かのみを判別する。図５は、各一次判別モジュールとその入力データを説明するものである。例えば、データD (k+i)に対しては、専用の一次判別モジュール１００（k+i）を設けており、この一次判別モジュール１００（k+i）は、変化点に先立つ予測間隔(k+i)内にその兆候が現れるか否かのみを（他の予測間隔には興味がない）判別し、その結果Fk+iを出力することを担当している。
【００３２】
【数６】
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【００３３】
そして、単一の二次判別モジュール１０２は、式（６）に示す判別式（二次判別ルール）に基づき、最終的な出力を行う。なお、ωi(i=0,1,…,m)は、各一次判別モジュール１０１の出力に対する重みであり、bは閾値である。
【００３４】
学習フェーズ上述の通り、本実施形態では、課題を一般的な2−クラス判別器の問題に定式化したため、従来の判別器に対する学習がそのまま採用することができる。すなわち、教師付き学習データを用いて、二値判別アルゴリズム（例えば、決定木やロジスティック回帰、サポートベクターマシンなど）の各パラメータを最適化（学習）し、判別器を構築することができる。なおお、各weak classifierは必ずしも同一のアルゴリズムを採用する必要はない。また、式（６）のパラメータωi(i=0,1,…,m)やパラメータbは交差検定法等により、最適化することができる。
【００３５】
予測フェーズ実際の予測を行う際には、学習済みの各一次判別モジュール１０１（ｋ）〜（ｋ＋ｍ）に時系列データXがそれぞれ入力され、一次判別結果Fk,Fk+1,…,Fk+mを出力する（ステップＳ２１）。次いで、学習済みの二次判別モジュール１０２に、これらの一次判別結果Fk,Fk+1,…,Fk+mが入力され、二次判別結果Fk,m(x)が出力される（ステップＳ２２）。なお、時系列データは、ハードディスク１４に予め保存されていてもよいし、ネットワークを介してリアルタイムに送信されるものでもよい。また、二次判別結果Fk,m(x)は、ディスプレイ１８上に表示することもできる。なお、本実施形態では、複数の一次判別モジュール１０１（ｋ）〜（ｋ＋ｍ）には、過去w期分の連続的な時系列データＸを入力したが、これに限らず、例えば、過去w期分の連続的な時系列データから現在の値、サイズwの時間窓に対する分散、サイズwの時間窓に対する差分の平均を特徴ベクトルとして入力するように構成することもできる。
【００３６】
本発明は、全体がハードウェアの実施形態、全体がソフトウェアの実施形態、またはハードウェアおよびソフトウェア両方のエレメントを包含する実施形態の形を取ることができる。ある好適な実施形態において、本発明は、以下に限らないが、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード、構文解析ピココードなどを含めた、ソフトウェアに実装される。
【００３７】
さらに、本発明は、コンピュータまたは任意の命令実行システムによってまたはこれに関連させて使用するプログラム・コードを備えるコンピュータ・プログラム、コンピュータ可読媒体の形態を採ることもできる。本説明目的の上で、コンピュータ可読媒体は、任意の命令実行システム、装置、またはデバイスによってまたはこれに関連させて使用するためのプログラムを、収容、格納、通信、伝搬、または伝送できる任意の装置であり得る。具体的には、前述の構文解析制御モジュールは、この意味で命令実行システム、または「コンピュータ」を構成する。
【００３８】
媒体は、電子的、磁気的、光学的、電磁気的、赤外的、または半導体のシステム（もしくは装置もしくはデバイス）または伝搬媒体とすることができる。コンピュータ可読媒体の例には、半導体または固体メモリ、磁気テープ、着脱可能コンピュータ・ディスケット、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、剛体磁気ディスク、および光ディスクが含まれる。光ディスクの現時点での例には、コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ：ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｋ  ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、コンパクト・ディスク読み取り／書き込み（ＣＤ−Ｒ／Ｗ：ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｋ  ｒｅａｄ／ｗｒｉｔｅ）メモリ、およびＤＶＤが含まれる。
【００３９】
プログラム・コードを格納もしくは実行またはその両方を行うのに適したデータ処理システムは、システム・バスを介して直接的または間接的にメモリ・エレメントに連結された少なくとも一つのプロセッサを含み得る。このメモリ・エレメントには、プログラム・コードの実際の実行の過程で使われるローカル・メモリ、バルク記憶装置、および、実行中にバルク記憶装置から読み出さねばならない回数を低減するために、少なくとも一部のプログラム・コードに一時的保管を提供するキャッシュ・メモリを含めることができる。
【符号の説明】
【００４０】
１…パーソナル・コンピュータ、
１１…ＣＰＵ（演算制御装置）
１２…ＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ：記憶装置）
１３…ＲＯＭ（リード・オンリ・メモリ：記憶装置）
１４…ＨＤＤ（ハード・ディスク・ドライブ：記憶装置）
１５…通信インタフェース
１６…入出力インタフェース
１７…マウス
１８…フラット・パネル・ディスプレイ（表示装置）
１０１…一次判別モジュール（一次判別器）
１０２…二次判別モジュール（二次判別器）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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