(57)【要約】  予測モデル生成部７２は、一のノードにおけるトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成する。このとき、予測モデル生成部７２は、ノード同士の関連を示すトポロジ情報に基づいて、その一のノードに関連するノードを特定し、その一のノードの情報と、その一のノードに関連するノードの情報とを含む教師データによって、予測モデルを生成する。また、ノードの情報は、ノードを通過するトラフィックの量を少なくとも含む。
2019087381.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一のノードにおけるトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成する予測モデル生成部を備え、
前記予測モデル生成部は、
ノード同士の関連を示すトポロジ情報に基づいて、前記一のノードに関連するノードを特定し、
前記一のノードの情報と、前記一のノードに関連するノードの情報とを含む教師データによって、予測モデルを生成し、
前記ノードの情報は、ノードを通過するトラフィックの量を少なくとも含む
ことを特徴とする予測モデル生成システム。
【請求項２】
一のノードにおけるトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成する予測モデル生成部と、
前記予測モデルに基づいて、前記一のノードにおけるトラフィックの量を予測する予測部とを備え、
前記予測モデル生成部は、
ノード同士の関連を示すトポロジ情報に基づいて、前記一のノードに関連するノードを特定し、
前記一のノードの情報と、前記一のノードに関連するノードの情報とを含む教師データによって、予測モデルを生成し、
前記ノードの情報は、ノードを通過するトラフィックの量を少なくとも含む
ことを特徴とする予測モデル生成システム。
【請求項３】
予測モデル生成部は、
一のノードから他のノードに向かうトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成し、
前記予測モデルを生成するときに、トポロジ情報に基づいて、前記トラフィックのフローに着目した場合における前記一のノードの上流側のノードを特定し、
前記一のノードの情報と、前記一のノードの上流側のノードの情報とを含む教師データによって、前記予測モデルを生成する
請求項１または請求項２に記載の予測モデル生成システム。
【請求項４】
予測モデル生成部は、
説明変数に該当するデータとして、ノードを通過するトラフィックの量の他に、ノードが配置されている位置の天気の情報、ノードの種類、ノードが通信機器である場合における機器付随情報、各日におけるイベントの有無、各日が休日であるか否か、各日が祝日であるか否か、各日において年中行事が行われるか否かのうちの少なくともいずれか１種類を含む教師データによって、予測モデルを生成する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の予測モデル生成システム。
【請求項５】
予測モデル生成部は、
一のノードの情報に含まれる属性と、前記一のノードに関連するノードの情報に含まれる属性とが異なっていても、前記一のノードの情報と、前記一のノードに関連するノードの情報とを含む教師データによって、予測モデルを生成する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の予測モデル生成システム。
【請求項６】
ノードは、通信ネットワークを形成する通信機器であり、
予測モデル生成部は、一の通信機器における通信トラフィックの量を予測するための予測モデルを生成する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の予測モデル生成システム。
【請求項７】
ノードは、鉄道の駅であり、
予測モデル生成部は、一の駅を通過する人の量を予測するための予測モデルを生成する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の予測モデル生成システム。
【請求項８】
ノードは、道路の交差点であり、
予測モデル生成部は、一の交差点を通過する人または車両の量を予測するための予測モデルを生成する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の予測モデル生成システム。
【請求項９】
コンピュータが、
一のノードにおけるトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成し、
前記予測モデルを生成するときに、
ノード同士の関連を示すトポロジ情報に基づいて、前記一のノードに関連するノードを特定し、
前記一のノードの情報と、前記一のノードに関連するノードの情報とを含む教師データによって、予測モデルを生成し、
前記ノードの情報は、ノードを通過するトラフィックの量を少なくとも含む
ことを特徴とする予測モデル生成方法。
【請求項１０】
コンピュータが、
一のノードにおけるトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成し、
前記予測モデルに基づいて、前記一のノードにおけるトラフィックの量を予測し、
前記予測モデルを生成するときに、
ノード同士の関連を示すトポロジ情報に基づいて、前記一のノードに関連するノードを特定し、
前記一のノードの情報と、前記一のノードに関連するノードの情報とを含む教師データによって、予測モデルを生成し、
前記ノードの情報は、ノードを通過するトラフィックの量を少なくとも含む
ことを特徴とする予測モデル生成方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
一のノードにおけるトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成する予測モデル生成処理を実行させるための予測モデル生成プログラムであって、
前記予測モデル生成処理は、
ノード同士の関連を示すトポロジ情報に基づいて、前記一のノードに関連するノードを特定する処理と、
前記一のノードの情報と、前記一のノードに関連するノードの情報とを含む教師データによって、予測モデルを生成する処理とを含み、
前記ノードの情報は、ノードを通過するトラフィックの量を少なくとも含む
予測モデル生成プログラム。
【請求項１２】
コンピュータに、
一のノードにおけるトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成する予測モデル生成処理を実行させるための予測モデル生成プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記予測モデルに基づいて、前記一のノードにおけるトラフィックの量を予測する予測処理を実行させ、
前記予測モデル生成処理は、
ノード同士の関連を示すトポロジ情報に基づいて、前記一のノードに関連するノードを特定する処理と、
前記一のノードの情報と、前記一のノードに関連するノードの情報とを含む教師データによって、予測モデルを生成する処理とを含み、
前記ノードの情報は、ノードを通過するトラフィックの量を少なくとも含む
予測モデル生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ノードにおけるトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成する予測モデル生成システム、予測モデル生成方法および予測モデル生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、障害パターン毎に、障害時のトラフィック量を、正常時のトラフィック量に基づいて予測するシステムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２１２６５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
通信ネットワークを形成する通信機器は、ネットワークを形成するノードであると言える。同様に、鉄道網を形成する駅も、ネットワークを形成するノードであると言える。また、道路の交差点も、ネットワークを形成するノードであると言える。ここで示した通信機器、駅および交差点は、ノードの例である。【０００５】
これらのノードを保守する方法として、故障や劣化が確認されたノードに対して保守していく「駆けつけ保守」が考えられる。しかし、駆けつけ保守では、保守を行う者の負担が大きく、また、保守計画を立てにくい。【０００６】
そのため、ノードにおける将来のトラフィックの量を予測し、その予測結果に基づいて、どのような順番でノードの状態を確認していくか等を計画することが考えられる。この場合、保守計画を立てやすく、ノードの保守を行う者の負担を軽減することができる。また、この場合には、ノードにおける将来のトラフィックの量を高い精度で予測できることが好ましい。【０００７】
そこで、本発明は、ノードにおけるトラフィックの量を高い精度で予測可能な予測モデルを生成できる予測モデル生成システム、予測モデル生成方法および予測モデル生成プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明による予測モデル生成システムは、一のノードにおけるトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成する予測モデル生成部を備え、予測モデル生成部が、ノード同士の関連を示すトポロジ情報に基づいて、その一のノードに関連するノードを特定し、その一のノードの情報と、その一のノードに関連するノードの情報とを含む教師データによって、予測モデルを生成し、ノードの情報は、ノードを通過するトラフィックの量を少なくとも含むことを特徴とする。【０００９】
また、本発明による予測モデル生成システムは、一のノードにおけるトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成する予測モデル生成部と、その予測モデルに基づいて、その一のノードにおけるトラフィックの量を予測する予測部とを備え、予測モデル生成部が、ノード同士の関連を示すトポロジ情報に基づいて、その一のノードに関連するノードを特定し、その一のノードの情報と、その一のノードに関連するノードの情報とを含む教師データによって、予測モデルを生成し、ノードの情報は、ノードを通過するトラフィックの量を少なくとも含むことを特徴とする。【００１０】
また、本発明による予測モデル生成方法は、コンピュータが、一のノードにおけるトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成し、その予測モデルを生成するときに、ノード同士の関連を示すトポロジ情報に基づいて、その一のノードに関連するノードを特定し、その一のノードの情報と、その一のノードに関連するノードの情報とを含む教師データによって、予測モデルを生成し、ノードの情報は、ノードを通過するトラフィックの量を少なくとも含むことを特徴とする。【００１１】
また、本発明による予測モデル生成方法は、コンピュータが、一のノードにおけるトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成し、その予測モデルに基づいて、その一のノードにおけるトラフィックの量を予測し、その予測モデルを生成するときに、ノード同士の関連を示すトポロジ情報に基づいて、その一のノードに関連するノードを特定し、その一のノードの情報と、その一のノードに関連するノードの情報とを含む教師データによって、予測モデルを生成し、ノードの情報は、ノードを通過するトラフィックの量を少なくとも含むことを特徴とする。【００１２】
また、本発明による予測モデル生成プログラムは、コンピュータに、一のノードにおけるトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成する予測モデル生成処理を実行させるための予測モデル生成プログラムであって、予測モデル生成処理は、ノード同士の関連を示すトポロジ情報に基づいて、その一のノードに関連するノードを特定する処理と、その一のノードの情報と、その一のノードに関連するノードの情報とを含む教師データによって、予測モデルを生成する処理とを含み、ノードの情報は、ノードを通過するトラフィックの量を少なくとも含むことを特徴とする。【００１３】
また、本発明による予測モデル生成プログラムは、コンピュータに、一のノードにおけるトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成する予測モデル生成処理を実行させるための予測モデル生成プログラムであって、コンピュータに、その予測モデルに基づいて、その一のノードにおけるトラフィックの量を予測する予測処理を実行させ、予測モデル生成処理は、ノード同士の関連を示すトポロジ情報に基づいて、その一のノードに関連するノードを特定する処理と、その一のノードの情報と、その一のノードに関連するノードの情報とを含む教師データによって、予測モデルを生成する処理とを含み、ノードの情報は、ノードを通過するトラフィックの量を少なくとも含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、ノードにおけるトラフィックの量を高い精度で予測可能な予測モデルを生成できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態の予測モデル生成システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】ノードの情報の例を示す模式図である。
【図３】イベント情報の例を示す模式図である。
【図４】トポロジ情報の例を示す模式図である。
【図５】データの自己回帰性の例を示す模式図である。
【図６】教師データの例を示す模式図である。
【図７】異種混合学習によって得られる予測モデルの例を示す模式図である。
【図８】予測モデルを生成する際の処理経過の例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態に係るコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。
【図１０】本発明の予測モデル生成システムの概要を示すブロック図である。
【図１１】本発明の予測モデル生成システムの概要の他の例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００１７】
図１は、本発明の実施形態の予測モデル生成システムの構成例を示すブロック図である。本発明の予測モデル生成システム１は、データ受信部２と、記憶部３と、属性作成部４と、モデル生成部５と、検証部６と、予測部７とを備える。
【００１８】
予測モデル生成システム１は、ネットワークを形成するノードにおけるトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成する。
【００１９】
既に述べたように、ネットワークを形成するノードの例として、通信ネットワークを形成する通信機器や、鉄道網を形成する駅や、道路の交差点等が挙げられる。以下、ノードが、通信機器、駅、または、交差点である場合を例にして説明するが、ノードは、これらの例に限定されない。
【００２０】
また、以下の説明において、通信機器がノードに該当する場合、通信機器が無線中継機器である場合を例にして説明するが、通信ネットワークを形成する通信機器として、無線中継機器や基地局が混在していてもよい。
【００２１】
記憶部３は、個々のノードの情報と、ノード同士の関連を示すトポロジ情報とを記憶する記憶装置である。後述するように、記憶部３は、他の情報を合わせて記憶していてもよい。
【００２２】
記憶部３に記憶される個々のノードの情報は、ノードを通過するトラフィックの量を、少なくとも含んでいる。トラフィックの量とは、ノードが無線中継機器である場合、通信トラフィックの量であり、ノードが駅である場合、駅を通過する人の量であり、ノードが交差点である場合、交差点を通過する人または車両の量である。１つのノードの情報に、隣接ノード毎にそのノードから隣接ノードに向かうトラフィックの量が含まれていてもよい。この点は、次に述べる付属情報に関しても同様である。
【００２３】
また、個々のノードの情報に、ノードを通過するトラフィックの量に関する付属情報が含まれていてもよい。トラフィックの量に関する付属情報とは、例えば、トラフィックの種類に応じたトラフィックの量である。例えば、ノードが無線中継機器である場合、音声データに関するトラフィックの量や、画像データに関するトラフィックの量が付属情報として含まれていてもよい。ただし、付属情報は、上記の例に限定されない。ノードが駅や交差点である場合にも、個々のノードの情報に、ノードを通過するトラフィックの量に関する付属情報が含まれていてもよい。
【００２４】
また、各ノードが通信機器である場合には、個々のノードの情報に、回線品質データが含まれていてもよい。例えば、通信機器が無線中継機器である場合、個々のノードの情報に、回線品質データとして、無線通信の品質データが含まれていてもよい。また、例えば、通信機器が光通信機器や基地局である場合、個々のノードの情報に、回線品質データとして、光回線の品質データや無線通信の品質データが含まれていてもよい。
【００２５】
また、個々のノードの情報に、ノードが配置されている位置の天気の情報が含まれていてもよい。天気の情報の例として、「晴れ」、「曇り」または「雨」等の種類を示す情報や、降水量、気温、湿度等が挙げられる。これらの情報は例示であり、個々のノードの情報に、例示した天気の情報が全て含まれていなくてもよい。また、天気の情報として他の情報が、個々のノードの情報に含まれていてもよい。
【００２６】
上述の個々のノードの情報は、時間の経過に伴って変化する情報（以下、動的な情報と記す。）である。記憶部３は、例えば、所定時間毎（例えば、１５分毎）の個々のノードの情報をそれぞれ記憶する。ここで示した「１５分」は例示であり、所定時間は「１５分」でなくてもよい。
【００２７】
図２は、ノードの情報の例を示す模式図である。図２では、１つのノード（ノードｅとする。）のノード情報の例を示している。図２に示す例では、ノードｅの情報として、１５分毎の日時における、「ノードｅから隣接するノードｇへのトラフィックの量」、その付属情報、並びに、天気の情報（天気の種類、降水量、気温、湿度）を示している。ノードｇ以外にも隣接ノードがあれば、「ノードｅからその隣接ノードへのトラフィックの量」およびその付属情報が、ノードｅの情報に含まれる。
【００２８】
図２では、ノードｅの情報を模式的に示したが、記憶部３は、ノード毎に、図２に例示する情報を記憶する。
【００２９】
また、記憶部３は、個々のノードの配置位置や種類を記憶する。以下、これらの情報をインベントリ情報と記す。インベントリ情報は、時間の経過に伴って変化しない情報（以下、静的な情報と記す。）である。ノードの配置位置は、例えば、緯度および経度によって表されるが、他の形式で表されてもよい。ノードの種類は、例えば、ノードが無線中継機器である場合、無線中継器の機種であり、ノードが駅である場合、駅を通過する路線の数であり、ノードが交差点である場合、交差点を通過する道路の本数である。ただし、ノードの種類が別の情報によって表されていてもよい。個々のノードのインベントリ情報として、配置位置や種類以外の情報が含まれていてもよい。記憶部３は、ノード毎に、インベントリ情報を記憶する。
【００３０】
また、各ノードが通信機器である場合には、記憶部３は、個々のノードの機器付随情報を記憶していてもよい。機器付随情報は、通信機器の通信方法（例えば、光通信、無線通信等）を示す情報である。機器付随情報は、静的な情報である。
【００３１】
また、記憶部３は、種々のイベントの有無を示すイベント情報を記憶する。イベント情報は、動的な情報である。記憶部３は、所定期間毎（例えば、１日毎）の種々のイベントの有無を記憶する。図３は、記憶部３が記憶するイベント情報の例を示す模式図である。図３では、１日毎の種々のイベントの有無を示している。図３に示すように、台風や地震等の種々の災害をイベントとしてもよい。図３では、イベントとして、「プロ野球の試合」、「サッカーワールドカップの試合」、「台風」および「地震」を例示しているが、何をイベントとするかについては、特に限定されない。
【００３２】
また、記憶部３は、ノード同士の関連を示すトポロジ情報を記憶する。より具体的には、トポロジ情報は、ノード同士の接続関係および接続されているノード間でのトラフィックのフローの向きを示す。接続されているノード間で、トラフィックが双方向に流れてもよい。図４は、トポロジ情報の例を示す模式図である。トポロジ情報は、有向グラフで表される。図４では、符号“ａ”〜“ｉ”は、ノード名（ノードの識別情報）を表している。また、図４に示す矢印は、トラフィックのフローの向きを示している。例えば、ノードｅとノードｇは接続されていて（例えば、通信可能であって）、ノードｅからノードｇへのトラフィックと、ノードｇからノードｅへのトラフィックがあることを表している。トポロジ情報は、静的な情報である。
【００３３】
また、記憶部３は、カレンダ情報を記憶する。カレンダ情報は、各年月日の曜日、休日に該当する曜日、休日に該当する年月日、祝日に該当する年月日、および、行事日（例えば、クリスマスやハロウィン等の年中行事が行われる日）を示す情報である。カレンダ情報によって、各年月日が休日であるか平日であるか否かを判断することができる。また、カレンダ情報によって、各年月日が祝日に該当するか否かの判断や、各年月日に年中行事が行われるか否かの判断も可能となる。カレンダ情報は静的な情報である。
【００３４】
静的な情報（各ノードのインベントリ情報、各ノードの機器付随情報、トポロジ情報、カレンダ情報）は、ノードによって形成されるネットワークの管理者、または、予測モデル生成システム１の管理者が予め記憶部３に記憶させる。
【００３５】
ノードを通過するトラフィックの量、その付属情報、回線品質データ、ノードが配置されている位置の天気の情報は、データ受信部２によって受信され、データ受信部２が、受信した情報を記憶部３に記憶させる。ただし、回線品質データは、各ノードが通信機器である場合に、与えられる。
【００３６】
例えば、ノードが無線中継機器である場合、個々の無線中継装置は、所定時間毎（例えば、１５分毎）に、その無線中継装置におけるトラフィックの量、その付属情報、および回線品質データ、並びに、その無線中継装置が配置されている位置の天気の情報を予測モデル生成システム１に送信し、データ受信部２がその情報を受信すればよい。なお、この場合、無線中継装置は、天気の情報を測定するための機器も備えていればよい。各無線中継装置が、天気の情報を測定するための機器を備えていない場合、各無線中継装置の近傍にそれぞれ、天気の情報を測定するための機器を設けておき、その機器が、天気の情報を予測モデル生成システム１に送信し、データ受信部２がその情報を受信してもよい。また、個々の無線中継装置は、例えば、一日分のその無線中継装置の情報を蓄積しておき、蓄積した情報をまとめて、予測モデル生成システム１に送信し、データ受信部２がその情報を受信してもよい。また、個々の無線中継装置が情報を送信するのではなく、無線中継装置によって形成されるネットワークの管理者の端末装置がその管理者の操作に従って、各無線中継装置の情報をまとめて、予測モデル生成システム１に送信し、データ受信部２がその情報を受信してもよい。このように、データ受信部２が、各ノードおけるトラフィックの量、その付属情報、および回線品質データ、並びに、各ノードが配置されている位置の天気の情報を受信する態様は、特に、限定されない。
【００３７】
また、ノードが駅や交差点である場合、例えば、鉄道や道路の管理者の端末装置がその管理者の操作に従って、各日時における各ノードの情報（トラフィックの量およびその付属情報、並びに、天気の情報）を、予測モデル生成システム１に送信し、データ受信部２がその情報を受信してもよい。上記のように、データ受信部２が、各ノードおけるトラフィックの量およびその付属情報、並びに、各ノードが配置されている位置の天気の情報を受信する態様は、特に、限定されない。
【００３８】
データ受信部２は、例えば、例示した態様で受信した、各ノードおけるトラフィックの量、その付属情報、および回線品質データ、並びに、各ノードが配置されている位置の天気の情報を、記憶部３に記憶させる。
【００３９】
また、イベント情報は、例えば、随時、予測モデル生成システム１の管理者が、記憶部３に記憶させればよい。ただし、イベント情報を記憶部３に記憶させる態様は、特に限定されない。
【００４０】
ここで、予測モデルの例について説明する。予測モデルは、例えば、以下に示す式（１）の形式で表される。ただし、以下に示す式（１）は、予測モデルの一例であり、後述する異種混合学習によって得られる予測モデルは、式（１）のような１つの式では表されない。ここでは、説明を簡単にするために、式（１）に例示する予測モデルを例にして説明する。
【００４１】
ｙ＝ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋・・・＋ａｎｘｎ＋Ｃ    ・・・（１）
【００４２】
ｙは、予測対象に該当する目的変数である。本発明では、ノードの将来のトラフィックの量の予測値を表す目的変数である。ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎは、説明変数である。Ｃは、定数項である。学習によって、各説明変数の係数ａ１〜ａｎおよび定数項Ｃを定めることによって、予測モデルが得られる。そして、各説明変数に、説明変数に対応する属性の値を代入することによって、将来のトラフィックの量の予測値が算出される。
【００４３】
学習によって、例えば、係数ａ１〜ａｎおよび定数項Ｃを定める場合、ｙおよびｘ１〜ｘｎに相当する過去のデータを教師データとして用いる。
【００４４】
ただし、説明変数に相当する属性の値が、記憶部３が記憶する情報に直接表されているとは限らない。例えば、説明変数として、ある日時からその１５分後までのトラフィックの量の増減値を用いるとする。しかし、そのような説明変数に該当する属性の値は、各ノードの情報（例えば、図２参照）には、含まれていない。また、目的変数が１か月分のトラフィックの量である場合、そのような目的変数に該当する属性の値は、各ノードの情報には、含まれていない
【００４５】
属性作成部４は、このように、記憶部３が記憶している情報に含まれていない属性の値であって、説明変数や目的変数に該当する属性の値を計算する。例えば、上記のように、説明変数として、ある日時からその１５分後までのトラフィックの量の増減値を用いるとする。属性作成部４は、図２に例示する“2017/10/10 13:00”に対応する上記の増減値として、“2017/10/10 13:15”におけるトラフィックの量（図２に示す例では、ノードｇへのトラフィックの量“９０００”）から、“2017/10/10 13:00”におけるトラフィックの量（図２に示す例では、ノードｇへのトラフィックの量“１００００”）を減算することによって、“2017/10/10 13:00”に対応する、１５分後までの増減値“−１０００”を算出する。属性作成部４は、各ノードの情報の時刻毎に、同様の演算を行い、各ノードの各時刻における１５分後までのトラフィックの量の増減値を算出する。この結果、説明変数として、ある日時からその１５分後までのトラフィックの量の増減値を用いることが可能となる。ただし、ここで示した「ある日時からその１５分後までのトラフィックの量の増減値」は、記憶部３が記憶する情報に直接表されていない情報の一例である。記憶部３が記憶している情報に含まれていない属性の値であって、説明変数に該当する属性は、上記の例に限定されない。
【００４６】
また、予測対象が１か月分のトラフィックの量である場合、属性作成部４は、目的変数に該当する属性の値として、各ノードの各月における１か月分のトラフィックの量を算出する。
【００４７】
また、記憶部３が記憶している情報に、欠損値や異常値が含まれている場合があり得る。そのため、属性作成部４は、欠損値や異常値を解消する。例えば、記憶部３が、個々のノードの情報として、１５分毎に得られた情報を記憶しているとする。モデル生成部５は、１５分毎のデータを用いて予測モデルを生成してもよく、あるいは、より長い時間毎（例えば、１時間毎）のデータを用いて予測モデルを生成してもよい。何時間毎または何分毎のデータを用いて予測モデルを生成するかは、ノードの将来のトラフィックの量の予測値の使用目的に応じて、予め、定めておけばよい。
【００４８】
本例において、モデル生成部５が、１５分毎のデータを用いて予測モデルを生成するとする。この場合、属性作成部４は、記憶部３に記憶されている１５分毎のデータに欠損値または異常値を検出すると、その欠損値または異常値が生じている時刻の前後の時刻のデータから、その欠損値または異常値が生じている時刻のデータを補完することによって、欠損値または異常値を解消する。
【００４９】
また、モデル生成部５が、１時間毎のデータを用いて予測モデルを生成するとする。この場合、属性作成部４は、１５分毎のデータであって、連続する４つのデータを取り出す。例えば、属性作成部４は、“2017/10/10 13:00”，“2017/10/10 13:15”，“2017/10/10 13:30”，“2017/10/10 13:45”に対応するトラフィックの量（図２に示す例では、ノードｇへのトラフィックの量）を取り出す。そして、属性作成部４は、取り出した４つの値（トラフィックの量）の統計値（平均値でもよい。または中央値でもよい）を算出し、その算出結果を“2017/10/10 13:00”に対応するトラフィックの量とする。属性作成部４は、取り出した４つの値の中に、欠損値が含まれているならば、属性作成部４は、欠損値を除外して、統計値（平均値でもよい。または中央値でもよい）を算出すればよい。このように、属性作成部４は、記憶部３が記憶しているデータの時間間隔(本例では１５分）より長い時間間隔のデータを、統計値として得ることによって、欠損値または異常値をより適切な値にすることができる。すなわち、欠損値や異常値を解消する。
【００５０】
ここで示した１５分、１時間等は例示である。記憶部３が何時間毎または何分毎のデータを記憶しているかは、特に限定されない。属性作成部４が、統計値を算出することによって、何時間毎または何分毎のデータを算出するかについても、特に限定されない。
【００５１】
また、属性作成部４は、記憶部３に記憶されている文字列の情報があれば、その情報を数値化する。例えば、図３に示す例では、各日付の各イベントの有無が、「あり」または「なし」という文字列で表されている。属性作成部４は、例えば、「あり」という文字列を“１”に置き換え、「なし」という文字列を“０”に置き換える。なお、イベント情報において、当初から、「あり」の代わりに“１”が用いられ、「なし」の代わりに“０”が用いられていてもよい。
【００５２】
文字列を数値化する他の例について説明する。例えば、「天気の種類（図２参照）」として、「晴れ」、「曇り」、「雨」という文字列が用いられているとする。この場合、属性作成部４は、例えば、「晴れ」を“０”に置き換え、「曇り」を“０．５”に置き換え、「雨」を“１”に置き換える。ただし、ここで述べた“０”，“０．５”，“１”は、例示であり、「晴れ」等の文字列が他の数値に置き換えられてもよい。このように、属性作成部４は、記憶部３に記憶されている文字列の情報を数値化する。文字列の情報がこのように数値化されることによって、説明変数への代入が可能となる。
【００５３】
属性作成部４は、欠損値や異常値の解消と、記憶部３が記憶している情報に含まれていない属性の値であって説明変数や目的変数に該当する属性の値を計算する処理と、文字列の数値化とを、同時並行的に行う。
【００５４】
また、データは、自己回帰性（周期性）を持つことが多い。図５は、データの自己回帰性の例を示す模式図である。図５に示す例では、あるデータの値が月曜日から金曜日までは高く、土曜日および日曜日に低くなることを示している。属性作成部４は、データにこのような自己回帰性（周期性）がある場合、各曜日のデータを生成する。例えば、属性作成部４は、各曜日の１日分（あるいは特定の時間帯でもよい。）のトラフィックの量を算出する。図５に示す例では、１週間を周期とするデータを例示したが、属性作成部４は、１年を周期とするデータから、春に該当する月のデータ、夏に該当する月のデータ、秋に該当する月のデータ、および、冬に該当する月のデータをそれぞれ作成してもよい。属性作成部４は、このような周期に含まれる時間帯（例えば、日や月）のデータを作成する処理も、欠損値や異常値の解消等と同時並行的に行う。なお、データが周期性を持たない場合には、属性作成部４は、周期を考慮してデータを作成する処理を実行しなくてもよい。データが周期性を持たない場合であっても、本発明を適用可能である。
【００５５】
モデル生成部５は、ノードにおけるトラフィックの量を予測するための予測モデルを、学習によって、生成する。モデル生成部５は、１つのノードを対象に予測モデルを生成してもよいし、複数のノードそれぞれを対象にしてノード毎に予測モデルを生成してもよい。また、モデル生成部５は、全てのノードそれぞれを対象にしてノード毎に予測モデルを生成してもよい。
【００５６】
モデル生成部５は、１つのノード（以下、モデル生成対象ノードと記す。）のトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成する際に、トポロジ情報を参照して、モデル生成対象ノードに関連するノード（例えば、隣接するノードや、その隣接するノードにさらに隣接するノード等）を特定する。そして、モデル生成部５は、モデル生成対象ノードの情報と、特定したノードの情報とを含む教師データによって、モデル生成対象ノードの予測モデルを生成する。特定したノードの情報には、以下に示す情報の他に、例えば、モデル生成対象ノードとの接続形態（スター型、双方向型、リング型等）や、通信方法（無線、光等）、ノードの接続数等が含まれていてもよい。
【００５７】
例えば、翌月のトラフィックの量を、先月および先々月の情報から求める予測モデルを生成するとする。また、データとして、１０月までのデータが得られているとする。図６は、この場合の教師データの例を示す模式図である。この場合、モデル生成部５は、９月のデータ（例えば、９月の１か月分のトラフィックの量）と、６月および７月のデータとの組を教師データに含める。６月および７月のデータの例として、例えば、６月および７月の第１から第４までの各曜日のトラフィック量、天気の情報、各種イベントの有無等が挙げられる。また、各ノードが通信機器である場合には、例えば、６月および７月の第１から第４までの各曜日の回線品質データが６月および７月のデータに含まれていてもよい。９月のデータは、目的変数に相当するデータであり、６月および７月のデータは説明変数に相当するデータである。
【００５８】
ここで、モデル生成部５は、説明変数のデータに、モデル生成対象ノードに関連するノード（例えば、隣接するノードや、その隣接するノードにさらに隣接するノード）の情報も含める。例えば、モデル生成部５は、第１から第４までの各曜日のモデル生成対象ノードのトラフィック量だけでなく、第１から第４までの各曜日におけるモデル生成対象ノードに関連するノードのトラフィック量も含める。
【００５９】
モデル生成対象ノードに関連するノードの例を、図４を参照にして説明する。モデル生成対象ノードが図４に示すノードｅであるとする。そして、目的変数が、モデル生成対象ノードｅからノードｇへ流れる１か月分のトラフィックの量であるとする。この場合、モデル生成部５は、そのトラフィックのフローに着目した場合におけるモデル生成対象ノードの上流側のノードを、トポロジ情報に基づいて特定する。モデル生成部５は、ノードｅからノードｇへのトラフィックのフローに着目した場合、モデル生成対象ノードｅの上流側のノードであって、モデル生成対象ノードｅに隣接するノードａおよびノードｂを特定する。この場合、モデル生成部５は、例えば、６月および７月の第１から第４までの各曜日のノードａからモデル生成対象ノードｅへのトラフィックの量、６月および７月の第１から第４までの各曜日のノードｂからモデル生成対象ノードｅへのトラフィックの量、並びに、６月および７月の第１から第４までの各曜日のモデル生成対象ノードｅからノードｇへのトラフィックの量を説明変数に相当するデータとして、教示データに含める。また、上述のように、モデル生成部５は、６月および７月の第１から第４までの各曜日の天気の情報（例えば、モデル生成対象ノードｅにおける天気の情報と、上流側のノードａ，ｂにおける天気の情報）および各種イベントの有無も、説明変数に相当するデータとして教師データに含める。
【００６０】
なお、教師データに含める上述のデータは、例示であり、教師データに含めるデータは、上記の例に限定されない。どのデータを目的変数に該当するデータとし、どのデータを説明変数に該当するデータとするかは、予測結果の使用目的に応じて、定めておけばよい。モデル生成部５は、説明変数に該当するデータとして、ノードを通過するトラフィックの量の他に、ノードが配置されている位置の天気の情報、ノードの種類、ノードが通信機器である場合における機器付随情報、各日におけるイベントの有無、各日が休日であるか否か、各日が祝日であるか否か、各日において年中行事が行われるか否かのうちの少なくともいずれか１種類を含む教師データを用いて、モデル生成対象ノードの予測モデルを生成してもよい。ただし、モデル生成部５は、説明変数に相当するデータとして、モデル生成対象ノードの情報だけでなく、モデル生成対象ノードに関連するノード（例えば、上述のようなモデル生成対象ノードの上流側のノード）の情報も用いる。
【００６１】
また、モデル生成対象ノードと、そのモデル生成対象ノードに関連するノードの種類が異なっていて、モデル生成対象ノードの情報として得られる情報に含まれる属性と、モデル生成対象ノードに関連するノードの情報として得られる情報に含まれる属性とが異なっていてもよい。例えば、モデル生成対象ノードが無線中継機器であり、モデル生成対象ノードに関連するノードがルータであってもよい。そして、無線中継機器の情報として得られる情報と、ルータの情報として得られる情報とが異なっていてもよい。ただし、ノードの情報として、トラフィックの量は含まれる。
【００６２】
モデル生成部５は、同様に、８月のデータと５月および６月のデータとの組や、７月のデータと４月および５月のデータとの組等を、教師データに含める。
【００６３】
そして、モデル生成部５は、教師データを用いて、予測モデルを生成する。本例では、２カ月分の説明変数の値から、将来の１か月分のトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成する。このとき、モデル生成部５は、複数の予測モデルを生成する。ここでは、説明を簡単にするために、モデル生成部５は、１０個の予測モデルを生成する場合を例にして説明する。予測モデルが式（１）の形式で表される場合、モデル生成部５は、式（１）の形式で表される予測モデルを複数個（本例では、１０個）、作成する。
【００６４】
なお、式（１）は、予測モデルの形式の一例であり、予測モデルの形式は、式（１）に限定されない。例えば、異種混合学習によって得られる予測モデルは、説明変数の条件をルートノードおよび内部ノードとし、予測式を葉ノードとするツリー構造によって表される。図７は、異種混合学習によって得られる予測モデルの例を示す模式図である。説明変数の条件を表すルートノードおよび内部ノードは、２つの子ノードを有する。予測を実行する際には、ルートノードを起点として、説明変数の値が条件を満たしているか否かによって、２つの子ノードのいずれかを辿ることを繰り返し、葉ノードに該当する予測式を特定する。予測式は、例えば、式(１)に示す形式で表される。そして、特定した予測式に各説明変数の値を代入することによって、目的変数の値を得る。例えば、図７に示す例において、「先月の第１月曜日のモデル生成対象ノードｅからノードｇへのトラフィックの量」という説明変数の値が、閾値Ｘ１未満であったとする。この場合、図７に示すツリー構造のルートノードから、Ｎｏ側の子ノードに進む。その子ノードは、「先月の第３土曜日のノードａからモデル生成対象ノードｅへのトラフィックの量が閾値Ｘ２以上である」という条件を示している。例えば、この条件が満たされている場合、Ｙｅｓ側の子ノードに進む。この子ノードは、葉ノードであり、「予測式２」を示している。従って、予測式２の各説明変数に値を代入することによって目的変数の値が得られる。なお、図７は、予測モデルとなるツリー構造の例示である。モデル生成部５が、異種混合学習によって、ツリー構造で表れる予測モデルを生成する場合、ツリー構造で表れる予測モデルを複数個（本例では１０個）作成する。
【００６５】
属性作成部４およびモデル生成部５は、定期的に、上記の処理を繰り返す。属性作成部４およびモデル生成部５が上記の処理を繰り返す周期は、例えば、１か月であるが、１か月に限定されるわけではない。すなわち、モデル生成部５は、定期的に、複数の予測モデルを生成する。
【００６６】
検証部６は、モデル生成部５が新たに複数の予測モデルを生成した場合、その複数の予測モデルと、前回生成された複数の予測モデルの中から最も予測精度が高い予測モデルを選択する。例えば、検証部６は、モデル生成部５が新たに生成した１０個の予測モデルと、前回生成された１０個の予測モデルの合計２０個の予測モデルのうち、最も予測精度が高い予測モデルを選択する。
【００６７】
例えば、前述のように、１０月までのデータが得られているとする。検証部６は、７月および８月のデータを検証用データとして用い、７月および８月のデータを説明変数として、上記の２０個の予測モデルそれぞれに適用する。その結果、検証部６は、個々の予測モデル毎に、それぞれ、予測結果（１０月のトラフィックの量の予測値）を得る。
【００６８】
１０月までのデータが得られているので、１０月のトラフィックの量は、過去の実際のデータとして得られている。検証部６は、個々の予測モデル毎に得た予測結果と、実際のデータとを照合し、実際のデータに最も近い予測結果が得られた予測モデル（すなわち、最も予測精度が高い予測モデル）を、予測部７が使用する予測モデルとして確定する。
【００６９】
上記の例では、ノードｅをモデル生成対象ノードとし、モデル生成対象ノードｅからノードｇへ流れるトラフィックの量を目的変数とする予測モデルを生成する場合を例にして説明した。予測モデル生成システム１は、モデル生成対象ノードｅからノードａに流れるトラフィックの量を目的変数とする予測モデルや、モデル生成対象ノードｅからノードｂに流れるトラフィックの量を目的変数とする予測モデルについても、同様に生成すればよい。さらに、予測モデル生成システム１は、ノードｅ以外の他のノードに関してもそれぞれ、トラフィックのフローの向き毎に、予測モデルを生成すればよい。
【００７０】
また、トラフィックのフローの向きによらず、１つのノードを通過するトラフィックの量全体を目的変数としてもよい。既に説明したように、目的変数は、予測結果の使用目的に応じて、予め定めておけばよい。
【００７１】
予測部７は、検証部６によって確定された予測モデルを用いて、予測モデルに対応するノードの将来のトラフィックの量を予測する。例えば、翌月が１１月であり、前述の例のように、予測モデルを生成した場合、予測部７は、８月および９月のデータを説明変数として用い、そのデータを予測モデルに適用することによって、１１月のトラフィックの量を予測する。
【００７２】
データ受信部２は、例えば、予測モデル生成プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit ）およびそのコンピュータの通信インタフェースによって実現される。例えば、ＣＰＵが、コンピュータのプログラム記憶装置等のプログラム記録媒体から予測モデル生成プログラムを読み込み、予測モデル生成プログラムに従って、通信インタフェースを用いて、データ受信部２として動作すればよい。また、属性作成部４、モデル生成部５、検証部６および予測部７も、例えば、予測モデル生成プログラムに従って動作する上記のコンピュータのＣＰＵによって実現される。すなわち、上記のように、予測モデル生成プログラムを読み込んだＣＰＵが、属性作成部４、モデル生成部５、検証部６および予測部７として動作すればよい。記憶部３は、上記のコンピュータの記憶装置によって実現される。また、データ受信部２、属性作成部４、モデル生成部５、検証部６および予測部７がそれぞれ別々のハードウェアによって実現されてもよい。
【００７３】
また、予測モデル生成システム１は、２つ以上の物理的に分離した装置が有線または無線で接続されている構成であってもよい。
【００７４】
次に、予測モデルを生成する際の処理経過の例について説明する。図８は、予測モデルを生成する際の処理経過の例を示すフローチャートである。また、記憶部３には、静的な情報（各ノードのインベントリ情報、トポロジ情報、カレンダ情報）が予め記憶されているものとする。また、動的な情報（各ノードの情報やイベント情報）については、直近の情報まで記憶部３に記憶済みであるものとして説明する。
【００７５】
また、以下の説明においても、図４に示すノードｅをモデル生成対象ノードとし、モデル生成対象ノードｅからノードｇへ流れるトラフィックの量を目的変数とする予測モデルを生成する場合を例にして説明する。モデル生成対象ノードｅから他のノード（例えば、ノードａ）に流れるトラフィックの量を目的変数とする予測モデルについても、同様の方法で生成される。また、ノードｅ以外のノードにおけるトラフィックの量を目的変数とする予測モデルについても同様の方法で生成される。
【００７６】
予測モデル生成システム１は、以下に示すステップＳ１〜Ｓ３を定期的に繰り返し、定期的に最新の予測モデルを得る。また、既に説明した事項については、詳細な説明を省略する。
【００７７】
まず、属性作成部４が、記憶部３に記憶されている情報における欠損値および異常値の解消、並びに、属性の値の作成を行う（ステップＳ１）。
【００７８】
具体的には、属性作成部４は、欠損値および異常値の解消する処理、記憶部３が記憶している情報に含まれていない属性の値であって説明変数や目的変数に該当する属性の値を計算する処理、各ノードの情報やイベント情報に含まれている文字列の情報を数値化する処理、並びに、周期に含まれる時間帯のデータ（例えば、月曜日から日曜日までの曜日毎のデータ）を作成する処理等を、同時並行的に行う。
【００７９】
次に、モデル生成部５が、説明変数のデータに、モデル生成対象ノードｅ（図４参照）の情報と、モデル生成対象ノードｅに関連するノードの情報を含め、その説明変数のデータを含む教師データを用いて、複数の予測モデルを生成する（ステップＳ２）。
【００８０】
前述のように、例えば、翌月のトラフィックの量を、先月および先々月の情報から求める予測モデルを生成するとする。この場合、モデル生成部５は、９月のデータ（例えば、９月の１か月分のトラフィックの量）と、６月および７月のデータとの組を教師データに含める。６月および７月のデータの例として、例えば、６月および７月の第１から第４までの各曜日のトラフィック量、天気の情報、各種イベントの有無等が挙げられる。９月のデータは、目的変数に相当するデータであり、６月および７月のデータは説明変数に相当するデータである。また、目的変数が、モデル生成対象ノードｅからノードｇへ流れる１か月分のトラフィックの量であるとする。この場合、モデル生成部５は、そのトラフィックのフローに着目した場合におけるモデル生成対象ノードの上流側のノードを、トポロジ情報に基づいて特定する。ノードｅからノードｇへのトラフィックのフローに着目した場合、モデル生成対象ノードｅの上流側のノードであって、モデル生成対象ノードｅに隣接するノードａおよびノードｂを特定する（図４参照）。モデル生成部５は、例えば、６月および７月の第１から第４までの各曜日のノードａからモデル生成対象ノードｅへのトラフィックの量、６月および７月の第１から第４までの各曜日のノードｂからモデル生成対象ノードｅへのトラフィックの量、並びに、６月および７月の第１から第４までの各曜日のモデル生成対象ノードｅからノードｇへのトラフィックの量を説明変数に相当するデータとして、教示データに含める。さらに、モデル生成部５は、６月および７月の第１から第４までの各曜日の天気の情報（例えば、モデル生成対象ノードｅにおける天気の情報と、上流側のノードａ，ｂにおける天気の情報）および各種イベントの有無も、説明変数に相当するデータとして教師データに含める。
【００８１】
モデル生成部５は、同様に、８月のデータと５月および６月のデータとの組や、７月のデータと４月および５月のデータとの組等を、教師データに含める。
【００８２】
モデル生成部５は、その教師データを用いて、複数の予測モデルを生成する。
【００８３】
なお、上記の教師データは、例示である。既に説明したように、どのデータを目的変数に該当するデータとし、どのデータを説明変数に該当するデータとするかは、予測結果の使用目的に応じて、定めておけばよい。
【００８４】
検証部６は、直近のステップＳ２で生成された複数の予測モデル、および、前回のステップＳ２で生成された複数の予測モデルの中から、最も予測精度が高い予測モデルを確定する（ステップＳ３）。この結果、予測モデルが得られる。
【００８５】
次回のステップＳ３が実行されるまで、予測部７は、この予測モデルを用いて、将来のトラフィックの量を予測する。
【００８６】
本実施形態によれば、モデル生成対象ノードの情報だけでなく、モデル生成対象ノードに関連するノードの情報も教師データに含まれる。従って、ノードにおけるトラフィックの量を高い精度で予測可能な予測モデルを生成することができる。
【００８７】
また、記憶部３は、ノードが配置されている位置の天気情報を含む個々のノードの情報を記憶している。従って、例えば、モデル生成対象ノードにおける天気の情報や、その上流側のノードにおける天気の情報も教師データに含めることができる。よって、生成される予測モデルの予測精度をより向上させることができる。
【００８８】
図９は、本発明の実施形態に係るコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１００１と、主記憶装置１００２と、補助記憶装置１００３と、インタフェース１００４と、通信インタフェース１００５とを備える。
【００８９】
本発明の実施形態の予測モデル生成システム１は、コンピュータ１０００に実装される。予測モデル生成システム１の動作は、予測モデル生成プログラムの形式で補助記憶装置１００３に記憶されている。ＣＰＵ１００１は、その予測モデル生成プログラムを補助記憶装置１００３から読み出して主記憶装置１００２に展開し、その予測モデル生成プログラムに従って上記の処理を実行する。
【００９０】
補助記憶装置１００３は、一時的でない有形の媒体の例である。一時的でない有形の媒体の他の例として、インタフェース１００４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory ）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory ）、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ１０００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ１０００がそのプログラムを主記憶装置１００２に展開し、上記の処理を実行してもよい。
【００９１】
また、プログラムは、前述の処理の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、プログラムは、補助記憶装置１００３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで前述の処理を実現する差分プログラムであってもよい。
【００９２】
また、各構成要素の一部または全部は、汎用または専用の回路（circuitry ）、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現されてもよい。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各構成要素の一部または全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
【００９３】
各構成要素の一部または全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
【００９４】
次に、本発明の概要を説明する。図１０は、本発明の予測モデル生成システムの概要を示すブロック図である。本発明の予測モデル生成システム７０は、予測モデル生成部７２を備える。
【００９５】
予測モデル生成部７２（例えば、モデル生成部５）は、一のノードにおけるトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成する。このとき、予測モデル生成部７２は、ノード同士の関連を示すトポロジ情報に基づいて、その一のノードに関連するノードを特定し、その一のノードの情報と、その一のノードに関連するノードの情報とを含む教師データによって、予測モデルを生成する。ここで、ノードの情報は、ノードを通過するトラフィックの量を少なくとも含む。
【００９６】
そのような構成により、ノードにおけるトラフィックの量を高い精度で予測可能な予測モデルを生成できる。
【００９７】
図１１は、本発明の予測モデル生成システムの概要の他の例を示すブロック図である。図１１に示す予測モデル生成システム７０は、予測モデル生成部７２と、予測部７３とを備える。予測モデル生成部７２は、図１０に示す予測モデル７２と同様である。また、ノードの情報が、ノードを通過するトラフィックの量を少なくとも含むという点についても、上記の例と同様である。
【００９８】
予測部７３は、予測モデルに基づいて、一のノードにおけるトラフィックの量を予測する。
【００９９】
図１１に示す構成により、ノードにおけるトラフィックの量を高い精度で予測可能な予測モデルを生成できる。さらに、その予測モデルに基づいて、ノードのトラフィックの量を予測することができる。
【０１００】
また、予測モデル生成部７２が、一のノードから他のノードに向かうトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成し、その予測モデルを生成するときに、トポロジ情報に基づいて、トラフィックのフローに着目した場合における一のノードの上流側のノードを特定し、その一のノードの情報と、その一のノードの上流側のノードの情報とを含む教師データによって、予測モデルを生成する構成であってもよい。
【０１０１】
また、予測モデル生成部７２が、説明変数に該当するデータとして、ノードを通過するトラフィックの量の他に、ノードが配置されている位置の天気の情報、ノードの種類、ノードが通信機器である場合における機器付随情報、各日におけるイベントの有無、各日が休日であるか否か、各日が祝日であるか否か、各日において年中行事が行われるか否かのうちの少なくともいずれか１種類を含む教師データによって、予測モデルを生成する構成であってもよい。
【０１０２】
また、予測モデル生成部７２が、一のノードの情報に含まれる属性と、その一のノードに関連するノードの情報に含まれる属性とが異なっていても、その一のノードの情報と、その一のノードに関連するノードの情報とを含む教師データによって、予測モデルを生成する構成であってもよい。
【０１０３】
また、ノードが、通信ネットワークを形成する通信機器であり、予測モデル生成部７２が、一の通信機器における通信トラフィックの量を予測するための予測モデルを生成する構成であってもよい。
【０１０４】
また、ノードが、鉄道の駅であり、予測モデル生成部７２が、一の駅を通過する人の量を予測するための予測モデルを生成する構成であってもよい。
【０１０５】
また、ノードが、道路の交差点であり、予測モデル生成部７２が、一の交差点を通過する人または車両の量を予測するための予測モデルを生成する構成であってもよい。
【産業上の利用の可能性】
【０１０６】
本発明は、ノードにおけるトラフィックの量を予測するための予測モデルを生成する予測モデル生成システムに好適に適用される。
【符号の説明】
【０１０７】
１  予測モデル生成システム
２  データ受信部
３  記憶部
４  属性作成部
５  モデル生成部
６  検証部
７  予測部
【図１】
2019087381.tif 000003
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
2019087381.tif 000014
2019087381.tif 000015
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