(57)【要約】事象データでオーバーレイされた多変量時系列データに関しモデリングすることに関するシステム、コンピュータ可読媒体及び方法を開示する。特に、ある例には、最近の時系列データアレイに類似する１つ以上の履歴上の時系列データアレイを選択することと、類似する履歴上の時系列データアレイを事象データに基づいてフィルタリングすることとを含める。又、ある例には、フィルタリングされた履歴上の時系列データアレイを用いてローカライズ型のテンポラル予測モデルを学習させることをも含めることができる。ある例には、予測が必要である時間又はその付近でローカライズ型のテンポラル予測モデルの構築及び学習の双方又は何れか一方を行うことを含めることができる。
2019503540.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのプロセッサと、
非一過性のコンピュータ可読媒体と、
この非一過性のコンピュータ可読媒体に記憶されたプログラム命令と
を有するコンピューティングシステムであって、
前記プログラム命令は前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されて、前記コンピューティングシステムが、
ａ）システムと関連する１つ以上のパラメータの組を表す最初の時系列データアレイを取得し、
ｂ）前記最初の時系列データアレイに類似する１つ以上の履歴上の時系列データアレイを識別し、この１つ以上の履歴上の時系列データアレイが前記１つ以上のパラメータの組のそれぞれの過去の値を表し、
ｃ）前記最初の時系列データアレイと関連する最初の事象データと、前記１つ以上の履歴上の時系列データアレイの各々と関連する履歴上の事象データとを取得し、
ｄ）前記最初の事象データと、前記１つ以上の履歴上の時系列データアレイの各々と関連する前記履歴上の事象データとの比較に基づいて前記１つ以上の履歴上の時系列データアレイをフィルタリングして、このフィルタリングされた１つ以上の履歴上の時系列データアレイを取得し、
ｅ）このフィルタリングされた１つ以上の履歴上の時系列データアレイを用いて時系列予測モデルを学習させ、
ｆ）この学習させた時系列予測モデルを用いて、前記１つ以上のパラメータの組の少なくとも１つのパラメータの未来の値の予測を生ぜしめる
ようにしうるようにしたコンピューティングシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のコンピューティングシステムにおいて、予測を生ぜしめる要求を終了する期間又は予測を生ぜしめる要求を受信する期間の一方に基づいて前記ａ）〜ｆ）を繰返すようにしたコンピューティングシステム。
【請求項３】
請求項１に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記プログラム命令は更に前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されて、前記コンピューティングシステムが、
テンポラル変更を検出し、
この検出したテンポラル変更に基づいて前記ａ）を繰返して、以前の最初の時系列データアレイの時間に続く時間に前記１つ以上のパラメータの組を表す更新した最初の時系列データアレイを取得し、
この更新した最初の時系列データアレイに基づいて前記ｂ）〜ｆ）を繰返す
ようにしうるようにしたコンピューティングシステム。
【請求項４】
請求項１に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記プログラム命令は更に前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されて、前記コンピューティングシステムが、
前記１つ以上のパラメータの組の少なくとも１つのパラメータの変更を検出し、
この検出したパラメータの変更に基づいて前記ａ）を繰返して、以前の最初の時系列データアレイの時間に続く時間に前記１つ以上のパラメータの組を表す更新した最初の時系列データアレイを取得し、
この更新した最初の時系列データアレイに基づいて前記ｂ）〜ｆ）を繰返す
ようにしうるようにしたコンピューティングシステム。
【請求項５】
請求項１に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記プログラム命令は更に前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されて、前記コンピューティングシステムが、前記予測を他のシステムに送信するようにしうるようにしたコンピューティングシステム。
【請求項６】
請求項１に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記最初の時系列データアレイの時間に生じるとともにこの最初の時系列データアレイの時間に続く前記システムの動作に影響すると予想される事象を前記最初の事象データが表すようにしたコンピューティングシステム。
【請求項７】
請求項１に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記フィルタリングされた１つ以上の履歴上の時系列データアレイの各々と関連するそれぞれの前記履歴上の事象データが最初の事象に類似する事象を表すようにしたコンピューティングシステム。
【請求項８】
プログラム命令が記憶された非一過性のコンピュータ可読媒体であって、これらプログラム命令はコンピューティングシステムの少なくとも１つのプロセッサにより実行されて、前記コンピューティングシステムが、
ａ）システムと関連する１つ以上のパラメータの組を表す最初の時系列データアレイを取得し、
ｂ）前記最初の時系列データアレイに類似する１つ以上の履歴上の時系列データアレイを識別し、この１つ以上の履歴上の時系列データアレイが前記１つ以上のパラメータの組のそれぞれの過去の値を表し、
ｃ）前記最初の時系列データアレイと関連する最初の事象データと、前記１つ以上の履歴上の時系列データアレイの各々と関連する履歴上の事象データとを取得し、
ｄ）前記最初の事象データと、前記１つ以上の履歴上の時系列データアレイの各々と関連する前記履歴上の事象データとの比較に基づいて前記１つ以上の履歴上の時系列データアレイをフィルタリングして、このフィルタリングされた１つ以上の履歴上の時系列データアレイを取得し、
ｅ）このフィルタリングされた１つ以上の履歴上の時系列データアレイを用いて時系列予測モデルを学習させ、
ｆ）学習させたこの時系列予測モデルを用いて、前記１つ以上のパラメータの組の少なくとも１つのパラメータの未来の値の予測を生ぜしめる
ようにしうるようにした非一過性のコンピュータ可読媒体。
【請求項９】
請求項８に記載の非一過性のコンピュータ可読媒体において、予測を生ぜしめる要求を終了する期間又は予測を生ぜしめる要求を受信する期間の一方に基づいて前記ａ）〜ｆ）を繰返すようにした非一過性のコンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
請求項８に記載の非一過性のコンピュータ可読媒体において、前記プログラム命令は更に前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されて、前記コンピューティングシステムが、
テンポラル変更を検出し、
この検出したテンポラル変更に基づいて前記ａ）を繰返して、以前の最初の時系列データアレイの時間に続く時間に前記１つ以上のパラメータの組を表す更新した最初の時系列データアレイを取得し、
この更新した最初の時系列データアレイに基づいて前記ｂ）〜ｆ）を繰返す
ようにしうるようにした非一過性のコンピュータ可読媒体。
【請求項１１】
請求項８に記載の非一過性のコンピュータ可読媒体において、前記プログラム命令は更に前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されて、前記コンピューティングシステムが、
前記１つ以上のパラメータの組の少なくとも１つのパラメータの変更を検出し、
この検出したパラメータの変更に基づいて前記ａ）を繰返して、以前の最初の時系列データアレイの時間に続く時間に前記１つ以上のパラメータの組を表す更新した最初の時系列データアレイを取得し、
この更新した最初の時系列データアレイに基づいて前記ｂ）〜ｆ）を繰返す
ようにしうるようにした非一過性のコンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
請求項８に記載の非一過性のコンピュータ可読媒体において、前記プログラム命令は更に前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されて、前記コンピューティングシステムが、前記予測を他のシステムに送信するようにしうるようにした非一過性のコンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
請求項８に記載の非一過性のコンピュータ可読媒体において、前記最初の時系列データアレイの時間に生じるとともにこの最初の時系列データアレイの時間に続く前記システムの動作に影響すると予想される事象を前記最初の事象データが表すようにした非一過性のコンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
請求項８に記載の非一過性のコンピュータ可読媒体において、前記フィルタリングされた１つ以上の履歴上の時系列データアレイの各々と関連するそれぞれの前記履歴上の事象データが最初の事象に類似する事象を表すようにした非一過性のコンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
コンピュータで実現される方法であって、
ａ）システムと関連する１つ以上のパラメータの組を表す最初の時系列データアレイを取得するステップと、
ｂ）前記最初の時系列データアレイに類似する１つ以上の履歴上の時系列データアレイを識別し、この１つ以上の履歴上の時系列データアレイが前記１つ以上のパラメータの組のそれぞれの過去の値を表すようするステップと、
ｃ）前記最初の時系列データアレイと関連する最初の事象データと、前記１つ以上の履歴上の時系列データアレイの各々と関連する履歴上の事象データとを取得するステップと、
ｄ）前記最初の事象データと、前記１つ以上の履歴上の時系列データアレイの各々と関連する前記履歴上の事象データとの比較に基づいて前記１つ以上の履歴上の時系列データアレイをフィルタリングして、このフィルタリングされた１つ以上の履歴上の時系列データアレイを取得するステップと、
ｅ）このフィルタリングされた１つ以上の履歴上の時系列データアレイを用いて時系列予測モデルを学習させるステップと、
ｆ）この学習させた時系列予測モデルを用いて、前記１つ以上のパラメータの組の少なくとも１つのパラメータの未来の値の予測を生ぜしめるステップと
を有するコンピュータ実現方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載のコンピュータ実現方法であって、このコンピュータ実現方法が更に、
テンポラル変更を検出するステップと、
この検出したテンポラル変更に基づいて前記ステップａ）を繰返して、以前の最初の時系列データアレイの時間に続く時間に前記１つ以上のパラメータの組を表す更新した最初の時系列データアレイを取得するステップと、
この更新した最初の時系列データアレイに基づいて前記ステップｂ）〜ｆ）を繰返すステップと
を有するコンピュータ実現方法。
【請求項１７】
請求項１５に記載のコンピュータ実現方法であって、このコンピュータ実現方法が更に、
前記１つ以上のパラメータの組の少なくとも１つのパラメータの変更を検出するステップと、
この検出したパラメータの変更に基づいて前記ステップａ）を繰返して、以前の最初の時系列データアレイの時間に続く時間に前記１つ以上のパラメータの組を表す更新した最初の時系列データアレイを取得するステップと、
この更新した最初の時系列データアレイに基づいて前記ステップｂ）〜ｆ）を繰返すステップと
を有するコンピュータ実現方法。
【請求項１８】
請求項１５に記載のコンピュータ実現方法であって、このコンピュータ実現方法が更に、予測を生ぜしめる要求を終了する期間又は予測を生ぜしめる要求を受信する期間の一方に基づいて前記ステップａ）〜ｆ）を繰返すステップを有するコンピュータ実現方法。
【請求項１９】
請求項１５に記載のコンピュータ実現方法において、前記最初の時系列データアレイの時間に生じるとともにこの最初の時系列データアレイの時間に続く前記システムの動作に影響すると予想される事象を前記最初の事象データが表すようにしたコンピュータ実現方法。
【請求項２０】
請求項１５に記載のコンピュータ実現方法において、前記フィルタリングされた１つ以上の履歴上の時系列データアレイの各々と関連するそれぞれの前記履歴上の事象データが最初の事象に類似する事象を表すようにしたコンピュータ実現方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、2016年１月14日に出願された“Localized Temporal Model Forecasting”と題する米国非仮特許出願第14/996,154号の優先権を主張するものであり、この米国特許出願は、参照することによりその全体がここに導入されるものである。
【０００２】
本発明は、ローカライズ型のテンポラル（localized temporal）モデル予測に関するものである。
【背景技術】
【０００３】
テンポラル（時間）予測は代表的に、有効な全ての（又は殆どの）データを用いて学習（トレーニング）させた予測モデルを使用する。予測のために有効な全てのデータを用いて学習させたモデルは、最近の所定のデータパターンに対する予測を正確に生ぜしめることができない。更に、あるテンポラル予測モデルは事象データ（例えば、間欠的であるか、又は非同期であるか、過渡的であるか、或いはこれらの任意の組合せである事象を表すデータ）を考慮できないおそれがあり、従って、事象が含まれる場合に、近い未来のシステムパラメータ値を正確に予測することができない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許第８６２０８５３号明細書
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一般に、本発明のある実施形態には、事象データでオーバーレイされた多変量時系列データを用いるモデル予測に関するシステム、コンピュータ可読媒体及び方法を含めることができる。特に、ある例には、最近の時系列データアレイに類似する１つ以上の履歴上の時系列データアレイを選択することと、類似する履歴上の時系列データアレイを事象データに基づいてフィルタリングすることとを含める。又、ある例には、フィルタリングされた履歴上の時系列データアレイを用いてローカライズ型のテンポラル予測モデルを学習させることをも含めることができる。ある例には、予測が必要である時間又はその付近でローカライズ型のテンポラル予測モデルの構築及び学習の双方又は何れか一方を（例えば、グリーディ（欲張り）学習（greedy learning）を介して）行うことを含めることができる。
【０００６】
上述したように、本発明で開示するある例は、モデリング（モデル化）に関するものである。本発明の一態様では、コンピューティングシステムを提供する。このコンピューティングシステムは、少なくとも１つのプロセッサと、非一過性のコンピュータ可読媒体と、この非一過性のコンピュータ可読媒体に記憶され、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されるプログラム命令とを有するようにする。これらのプログラム命令は、実行されると、コンピューティングシステムが、ａ）システムと関連する１つ以上のパラメータの組を表す最初（第１）の時系列データアレイを取得し、ｂ）この最初の時系列データアレイに類似する１つ以上の履歴上の時系列データアレイを識別し、この１つ以上の履歴上の時系列データアレイが前記１つ以上のパラメータの組のそれぞれの過去の値を表すようにしうる。又、これらのプログラム命令は、実行されると、コンピューティングシステムが、ｃ）前記最初の時系列データアレイと関連する最初の事象データと、前記１つ以上の履歴上の時系列データアレイの各々と関連する履歴上の事象データとを取得し、ｄ）前記最初の事象データと、前記１つ以上の履歴上の時系列データアレイの各々と関連する前記履歴上の事象データとの比較に基づいて前記１つ以上の履歴上の時系列データアレイをフィルタリングして、このフィルタリングされた１つ以上の履歴上の時系列データアレイを取得するようにしうる。
【０００７】
又、これらのプログラム命令は、実行されると、コンピューティングシステムが、ｅ）このフィルタリングされた１つ以上の履歴上の時系列データアレイを用いて時系列予測モデルを学習させ、ｆ）学習させたこの時系列予測モデルを用いて、前記１つ以上のパラメータの組の少なくとも１つのパラメータの未来の値の予測を生ぜしめるようにしうる。ある例では、予測を生ぜしめる要求を終了する期間又は予測を生ぜしめる要求を受信する期間の一方に基づいて前記ａ）〜ｆ）を繰返すようにしうる。これらのプログラム命令は更に前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されて、前記コンピューティングシステムが、テンポラル変更を検出し、この検出したテンポラル変更に基づいて前記ａ）を繰返して、以前の最初の時系列データアレイの時間に続く時間に前記１つ以上のパラメータの組を表す更新した最初の時系列データアレイを取得するようにしうる。又、これらのプログラム命令は、実行されると、前記コンピューティングシステムがこの更新した最初の時系列データアレイに基づいて前記ｂ）〜ｆ）を繰返すようにすることもできる。
【０００８】
これらプログラム命令は更に前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されて、前記コンピューティングシステムが、前記１つ以上のパラメータの組の少なくとも１つのパラメータの変更を検出し、この検出したパラメータの変更に基づいて前記ａ）を繰返して、以前の最初の時系列データアレイの時間に続く時間に前記１つ以上のパラメータの組を表す更新した最初の時系列データアレイを取得するようにしうる。又、これらのプログラム命令は、実行されると、前記コンピューティングシステムがこの更新した最初の時系列データアレイに基づいて前記ｂ）〜ｆ）を繰返すようにすることもできる。
【０００９】
又、これらのプログラム命令は更に前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されて、前記コンピューティングシステムが予測を他のシステムに送信するようにしうる。ある例では、前記最初の事象データが、前記最初の時系列データアレイの時間に生じるとともにこの最初の時系列データアレイの時間に続く前記システムの動作に影響すると予想される事象を表すようにする。又、前記フィルタリングされた１つ以上の履歴上の時系列データアレイの各々と関連するそれぞれの前記履歴上の事象データは前記最初の事象に類似する事象を表すようにすることができる。
【００１０】
本発明の更に他の態様では、プログラム命令が記憶された非一過性のコンピュータ可読媒体であって、これらプログラム命令はコンピューティングシステムの少なくとも１つのプロセッサにより実行されて、前記コンピューティングシステムが、ａ）システムと関連する１つ以上のパラメータの組を表す最初の時系列データアレイを取得し、ｂ）前記最初の時系列データアレイに類似する１つ以上の履歴上の時系列データアレイを識別し、この１つ以上の履歴上の時系列データアレイが前記１つ以上のパラメータの組のそれぞれの過去の値を表すようにした非一過性のコンピュータ可読媒体を開示する。
【００１１】
これらプログラム命令は、実行されると、前記コンピューティングシステムが、ｃ）前記最初の時系列データアレイと関連する最初の事象データと、前記１つ以上の履歴上の時系列データアレイの各々と関連する履歴上の事象データとを取得し、ｄ）前記最初の事象データと、前記１つ以上の履歴上の時系列データアレイの各々と関連する前記履歴上の事象データとの比較に基づいて前記１つ以上の履歴上の時系列データアレイをフィルタリングして、このフィルタリングされた１つ以上の履歴上の時系列データアレイを取得するようにすることもできる。
【００１２】
これらプログラム命令は、実行されると、更に前記コンピューティングシステムが、ｅ）前記フィルタリングされた１つ以上の履歴上の時系列データアレイを用いて時系列予測モデルを学習させ、ｆ）学習させたこの時系列予測モデルを用いて、前記１つ以上のパラメータの組の少なくとも１つのパラメータの未来の値の予測を生ぜしめるようにしうる。ある例では、予測を生ぜしめる要求を終了する期間又は予測を生ぜしめる要求を受信する期間の一方に基づいて前記ａ）〜ｆ）を繰返すようにしうる。これらプログラム命令は更に、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されて、前記コンピューティングシステムが、テンポラル変更を検出し、この検出したテンポラル変更に基づいて前記ａ）を繰返して、以前の最初の時系列データアレイの時間に続く時間に前記１つ以上のパラメータの組を表す更新した最初の時系列データアレイを取得するようにしうる。又、これらのプログラム命令は、実行されると、この更新した最初の時系列データアレイに基づいて前記ｂ）〜ｆ）を繰返すようにもすることができる。
【００１３】
これらのプログラム命令は更に、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されて、前記コンピューティングシステムが、前記１つ以上のパラメータの組の少なくとも１つのパラメータの変更を検出し、この検出したパラメータの変更に基づいて前記ａ）を繰返して、以前の最初の時系列データアレイの時間に続く時間に前記１つ以上のパラメータの組を表す更新した最初の時系列データアレイを取得するようにしうる。又、これらのプログラム命令により前記コンピューティングシステムがこの更新した最初の時系列データアレイに基づいて前記ｂ）〜ｆ）を繰返すようにしうる。
【００１４】
これらのプログラム命令は更に、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されて、前記コンピューティングシステムが前記予測を他のシステムに送信するようにしうる。ある例では、前記最初の時系列データアレイの時間に生じるとともにこの最初の時系列データアレイの時間に続く前記システムの動作に影響すると予想される事象を前記最初の事象データが表すようにする。前記フィルタリングされた１つ以上の履歴上の時系列データアレイの各々と関連するそれぞれの前記履歴上の事象データは、前記最初の事象に類似する事象を表すようにすることができる。
【００１５】
本発明の更に他の態様では、ａ）システムと関連する１つ以上のパラメータの組を表す最初の時系列データアレイを取得するステップと、ｂ）前記最初の時系列データアレイに類似する１つ以上の履歴上の時系列データアレイを識別し、この１つ以上の履歴上の時系列データアレイが前記１つ以上のパラメータの組のそれぞれの過去の値を表すようするステップとを有するコンピュータ実現方法を開示する。
【００１６】
このコンピュータ実現方法は、ｃ）前記最初の時系列データアレイと関連する最初の事象データと、前記１つ以上の履歴上の時系列データアレイの各々と関連する履歴上の事象データとを取得するステップと、ｄ）前記最初の事象データと、前記１つ以上の履歴上の時系列データアレイの各々と関連する前記履歴上の事象データとの比較に基づいて前記１つ以上の履歴上の時系列データアレイをフィルタリングして、このフィルタリングされた１つ以上の履歴上の時系列データアレイを取得するステップとを有することもできる。この方法は更に、ｅ）このフィルタリングされた１つ以上の履歴上の時系列データアレイを用いて時系列予測モデルを学習させるステップと、ｆ）学習させたこの時系列予測モデルを用いて、前記１つ以上のパラメータの組の少なくとも１つのパラメータの未来の値の予測を生ぜしめるステップとを有することができる。
【００１７】
ある例では、このコンピュータ実現方法は、テンポラル変更を検出するステップと、この検出したテンポラル変更に基づいて前記ステップａ）を繰返して、以前の最初の時系列データアレイの時間に続く時間に前記１つ以上のパラメータの組を表す更新した最初の時系列データアレイを取得するステップとを有することもできる。この方法は更に、この更新した最初の時系列データアレイに基づいて前記ステップｂ）〜ｆ）を繰返すステップを有することができる。
【００１８】
ある例では、このコンピュータ実現方法は、前記１つ以上のパラメータの組の少なくとも１つのパラメータの変更を検出するステップと、この検出したパラメータの変更に基づいて前記ステップａ）を繰返して、以前の最初の時系列データアレイの時間に続く時間に前記１つ以上のパラメータの組を表す更新した最初の時系列データアレイを取得するステップとを有することもできる。この方法は更に、この更新した最初の時系列データアレイに基づいて前記ステップｂ）〜ｆ）を繰返すステップを有することができる。
【００１９】
このコンピュータ実現方法は、予測を生ぜしめる要求を終了する期間又は予測を生ぜしめる要求を受信する期間の一方に基づいて前記ステップａ）〜ｆ）を繰返すステップを有することもできる。前記最初の時系列データアレイの時間に生じるとともにこの最初の時系列データアレイの時間に続く前記システムの動作に影響すると予想される事象を前記最初の事象データが表すようにしうる。前記フィルタリングされた１つ以上の履歴上の時系列データアレイの各々と関連するそれぞれの前記履歴上の事象データは最初の事象に類似する事象を表すようにすることができる。
【００２０】
当業者は、以下の開示を読むことで上述した態様及びその他の種々の態様を理解するであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】図１は、少なくとも１つの実施例によるローカライズ型のテンポラルモデリング環境の例を示す線図である。
【図２】図２は、少なくとも１つの実施例によるローカライズ型のテンポラルモデリングに基づいて予測を生ぜしめるように構成したコンピューティングシステムの例を示す線図である。
【図３】図３は、少なくとも１つの実施例によるローカライズ型のテンポラルモデリング方法の一例を表す流れ図である。
【図４】図４は、少なくとも１つの実施例によるグリーディ学習技術の詳細を示すローカライズ型のテンポラルモデリング法の例を表す流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
図１は、本発明の少なくとも１つの実施例による例示的なモデリング環境１００を示す線図である。この環境１００は、１つ以上のアセット（資産）１０２と、モデリングシステム１０８と、出力システム１１２とを有している。例示的なアセットには、幾つかある例の中で特に、輸送機器（例えば、機関車、航空機、乗用車、セミトレーラートラック、船、等）と、産業機器（例えば、採掘設備、建設設備、工場自動化装置、等）と、医療機器（例えば、医療用撮像設備、外科用設備、医療用モニタリングシステム、医療用検査設備、等）と、ユーティリティ機器（例えば、タービン、ソーラーファーム、等）とを含めることができる。アセットには、保健施設又は人材を採用している他の種類（タイプ）の施設を含めることもできる。実施例では、アセットの各々は同じ種類（例えば、幾つかある例の中で特に、機関車又は航空機のフリート、風力タービンの群、又はＭＲＩ機器の組）のものとすることができるとともに、おそらく同じクラス（例えば、同じブランド及びモデルの双方又は何れか一方）のものとすることができる。他の例では、アセットは種類、ブランド、モデル、等で異なるものとしうる。当業者は、これらは数例のアセットに過ぎず、多くの他のアセットも可能であるとともに本発明で意図されるものであることを認識するであろう。
【００２３】
動作（操作）に際し、アセット１０２は、モデリングシステム１０８に提供しうる時系列データ１０４を発生する。この時系列データ１０４には、最近の又は過去の時点における或いは最近の又は過去の時間範囲に亘るアセットのシステムと関連する変数、信号、パラメータ及び共変量の何れかの１つ以上又はこれらの任意の組合せを表すデータを含めることができる。モデリングシステム１０８は、この時系列データ１０４から最初の時系列データアレイ（例えば、最近の時系列データアレイ）及び１つ以上の履歴上の時系列データアレイの双方又は何れか一方を取出しうる。最初の時系列データアレイには、最近の期間（又は時間窓）からのシステムの１つ以上のパラメータの組を表す時系列データ（例えば、１分前からの所定数のデータサンプル等）を含めることができる。時系列データ１０４はモデリングシステム１０８により記憶することができる。
【００２４】
モデリングシステム１０８には、時系列データ１０４に加えて事象データ１０６を提供しうる。この事象データ１０６はアセット１０２又はその他のシステムにより提供するようにすることができる。この事象データ１０６には、（例えば、最初の時系列データアレイのある時間からの事象を表す）最初の事象データと履歴上の事象データとを含めることができる。又、この事象データ１０６には、時間依存性で、不連続で、間欠的な事象、非同期事象、ランダム事象及び繰返し事象（例えば、時間、曜日、日付、休日、等）の何れかの１つ以上又はこれらの任意の組合せに対応するデータを含めることができる。
【００２５】
ある例では、モデルを学習させる前に、システムのどのパラメータ（又は信号）をモデリングのために用いる必要があるかと一緒に予測モデリング技術を選択するようにしうる。以前に観測された値に基づいて未来の値を予測するモデルを用いる如何なる技術も本発明で開示した主題から恩恵を受け得るものである。一般に、未来の結果を予測するのに過去のデータを用いる種類のモデリング技術は、回帰モデリング技術である。これらの技術には、カーネル回帰と、類似性に基づいたモデリングと、ガウス過程と、リカレント型ニューラルネットワークと、サポートベクトル回帰と、自己回帰移動平均（ＡＲＭＡ）、自己回帰積分移動平均（ＡＲＩＭＡ）及びベクトル回帰（ＶＡＲ）のような自己回帰技術とが含まれるが、これらに限定されるものではない。ある例では、モデリングのために用いる時間窓の大きさ（例えば、サンプル数）が選択される。又、ある例では、予測を生ぜしめる必要がある未来における時間が選択される。モデリングシステム１０８は、事象データ１０６と相俟って時系列データアレイを用いて予測モデルを学習させることができる。例えば、モデリングシステム１０８は、最初の時系列データアレイに類似する１つ以上の履歴上の時系列データアレイを識別しうる。識別した類似の履歴上の時系列データアレイは事象データに基づいてフィルタリングすることができる。例えば、フィルタリングした履歴上の時系列データアレイには、最初の事象に類似する関連の履歴上の事象を有している履歴上の時系列データアレイのみが含まれるようにしうる。フィルタリングした履歴上の時系列データアレイは、予測モデルを学習させるのに用いうる。ある実施例によれば、事象データを用いてフィルタリングした最近の時系列データに類似した履歴上の時系列データを用いて学習させたモデルに基づいてより正確な予測を生ぜしめるという利点が得られるようにしうる。
【００２６】
モデリングシステム１０８は、学習させた予測モデルを用いて予測１１０を生ぜしめることができる。この予測１１０は、モデリングされたシステムの１つ以上のパラメータの未来値を表すことができ、この予測１１０には、未来の時点において又は未来の期間に亘ってモデリングされたシステムの１つ以上の変数、信号、パラメータの１つ以上の値を含めることができる。この予測の変数、信号及びパラメータの何れか又はこれらの任意の組合せは、時系列データの変数、信号、パラメータ及び共変量の何れかの１つ以上又はこれらの任意の組合せと同じに又は異ならせることができる。
【００２７】
予測１１０は出力システム１１２に提供することができる。この出力システム１１２はアセット１０２と同じもの又は異なるものとすることができる。更に、アセット１０２と、モデリングシステム１０８と、出力システム１１２とは同じシステムに又は１つ以上の異なるシステムに設けることができる。出力システム１１２は予測１１０に基づいて出力を生じるようにしうる。
【００２８】
モデルは、例えば、ディーゼル機関車のような遠隔輸送装置に関するクリティカルシステムの未来の動作を予測するように構成することができる。このようなクリティカルシステムには、ディーゼルエンジン、エンジン冷却液、トラクションモータ及び交流（ＡＣ）発電機システムを含めることができるが、これらに限定されるものではない。時系列データには、機関車上のセンサから遠隔測定装置を介して規則的な間隔で送信されるデータを含めることができる。事象データは、機関車に関する制御システムにより発生され且つ同じ又は異なる遠隔測定装置により送信される事象コードから成るようにしうる。事象コードは、制御システムにより検出された異常な状態の特定な組（集合）を識別する一意的な整数から成るようにしうる。事象コードには、異常状態の検出と同時に収集されたセンサ測定値のような追加のデータを含めることができる。モデリングシステム１０８によれば、機関車に関する少なくとも１つのクリティカルシステムの未来の動作の予測を発生させることができる。モデリングシステム１０８は、事象データと時系列データとを組合せることにより、時系列データのみを用いて発生させた予測よりも正確としうるクリティカルシステムの予測を発生させることができる。
【００２９】
他の例では、風力タービンの電力出力を予測するようにモデルを構成することができる。時系列データには、風力タービンのパラメータを含めることができる。事象データには、気象予測データを含めることができる。モデリングシステム１０８は、風力タービンの未来の電力出力の予測を生ぜしめることができる。モデリングシステム１０８は、事象データと時系列データとを組合せることにより、従来の技術を用いて発生させた予測よりも正確としうる総電力の出力の予測を発生させることができる。この総電力の出力の予測は、エネルギー市場でのタービンにより発生させる電力の取引での支援のためにエネルギー業者により用いることができる。例えば、この正確な予測により、エネルギー業者がタービンにより発生される電力に対するより高い価格を得るようにしうる。
【００３０】
他の例では、アセットを医療施設とすることができる。モデリングシステム１０８は、この医療施設が必要とする推定人員数を予測するように構成することができる。この必要とする推定人員数を用いて医療施設で働く人員を予定することができる。
【００３１】
図２は、少なくとも１つの実施例に応じてモデリングする（例えば、ローカライズ型のテンポラルモデル予測を行う）ように構成された例示的コンピューティングシステム２００を示す線図である。特に、例示的コンピューティングシステム２００には、図１に示すモデリングシステム１０８を含めることができる。このコンピューティングシステム２００は、プロセッサ２０２と、オペレーティングシステム２０４と、コンピュータ可読媒体２０６と、Ｉ／Ｏ（入力／出力）インタフェース２０８とを有する。コンピュータ可読媒体２０６は、モデリングアプリケーション２１０（例えば、ローカライズ型のテンポラルモデル予測アプリケーション）と、（例えば、時系列データ、事象データ、予測、等を記憶するように構成した）データベース２１２とを有しうる。
【００３２】
動作に際し、プロセッサ２０２は、コンピュータ可読媒体２０６内に記憶されたアプリケーション２１０を実行しうる。このアプリケーション２１０には、プロセッサ２０２による実行時に、このプロセッサ２０２が本明細書における開示に応じてローカライズ型のテンポラルモデル予測に対する動作を実行する（例えば、以下で説明するステップ３０２〜３１４及び４０２〜４０６の双方又は何れか一方の１つ以上を実行する）ようにするソフトウェア命令を含めることができる。このアプリケーション２１０は、データベース２１２及びオペレーティングシステム２０４と関連して動作するようにしうる。このアプリケーション２１０は、１つ以上のモデルを有するようにしうる。
【００３３】
モデリングシステム（例えば、１０８）には、シングルプロセッサのシステム、又は（共同場所に配置した又は分散配置した）マルチプロセッサのシステム、又はクラウドコンピューティングシステム、又はこれらの組合せを含めることができるが、これらに限定されるものではない。ある実施例では、モデリングシステム（例えば、１０８）をアセット（例えば、１０２）及び出力システム（例えば、１１２）の双方又は何れか一方に含めることができる。
【００３４】
又、モデリングシステム（例えば、１０８）には、サーバ、又はデスクトップコンピュータ、又はラップトップコンピュータ、又はポータブルコンピュータ、又はタブレットコンピューティングデバイス、又は車両の情報システム等の情報システムを含めることができるが、これらに限定されるものではない。ある実施例では、モデリングシステム１０８と、アセット１０２及び出力システム１１２の双方又は何れか一方とを同じシステムとすることができる。
【００３５】
ある例では、モデリングシステム（例えば、１０８）は、ネットワークを介してアセット１０２及び出力システム１１２の双方又は何れか一方に接続することができる。このネットワークは有線又は無線ネットワークとすることができるとともに、このネットワークには、Wi‐Fi（登録商標）ネットワーク、又はローカルエリアネットワーク、又はワイドエリアネットワーク、インターネット（登録商標）、又はこれらの組合せを含めることができるが、これらに限定されるものではない。
【００３６】
モデリングシステムの記憶装置、メモリ及びコンピュータ可読媒体の何れか又はこれらの任意の組合せには、幾つかある例の中で特に、光メモリ、又は磁気メモリ、又は有機メモリ、又はフラッシュメモリのような１つ以上の非一過性のコンピュータ可読記録媒体を有しうる。ソフトウェア命令は、例えば、サーバ（例えば、分散システム及びクラウドコンピューティングシステムの双方又は何れか一方）から提供されたサービスとしてのソフトウェア（SaaS: software as a service）の形態で電気信号として含めたり提供したりすることもできる。
【００３７】
図３は、少なくとも１つの実施例による例示的モデリング方法３００を表す流れ図である。処理は、モデリングシステム（例えば、１０８）が最近の時点におけるシステムの１つ以上のパラメータの値を表す最近の時系列データアレイを取得するステップ３０２で開始される。この最近の時系列データアレイは最近の過去の如何なる時点（又は時間範囲）からのものともすることができる。例えば、時間単位のタイムスケールで動作するシステムの場合には、この最近の時系列データアレイは、過去の１時間以上の時間範囲内の時点からのものとすることができる。他の例では、あるシステムがより短い時間単位のスケール（例えば、秒又は秒未満）で動作するようにでき、又これらのシステムからの最近の時系列データアレイは、過去の１分以上の分範囲内の時点からのものとすることができる。更に他の例では、システムがより長い時間単位（例えば、日数）で動作するようにでき、このようなシステムに対する最近の時系列データアレイは、過去の１日以上の日数範囲内の時点からのものとすることができる。最近の時系列データアレイは、時点又は時間範囲に対するものとしうる。時間範囲の場合には、時系列データアレイは時間範囲内で生じる複数の時点からのデータを含むようにしうる。一例では、アレイを“取得する”ことに、モデリングシステムにおける入力データからアレイを生ぜしめることを含めることができる。他の例では、アレイを“取得する”ことに、モデリングシステムの外部のシステムからアレイを受信することを含めることができる。処理はステップ３０４に続く。
【００３８】
ステップ３０４では、モデリングシステム（例えば、１０８）が最近の時系列データアレイに類似する１つ以上の履歴上の時系列データアレイを探索する。履歴上の時系列データアレイには、過去の様々なそれぞれの時点における最近の時系列データアレイの変数、信号、パラメータ及び共変量の何れか又はこれらの任意の組合せのそれぞれの値を表すデータを含めることができる。
【００３９】
最近の時系列データアレイが単一の時点からの変数値のクロスセクション（横断面）より成る場合には、時系列データはベクトル又はパターンを形成する。最近の時系列ベクトルの内容が履歴上の時系列ベクトルに類似しているかどうかを決定するのに用いうる方法は多数存在する。これらの方法の最も一般的なものはベクトルノルムに基づいており、２つのベクトル間の距離の測度（measure）を提供する。これらの方法には、ユークリッド距離、ｐノルム距離、シティブロック（市街）距離、ミンコフスキー距離、マハラノビス距離及びハミング距離が含まれるが、これらに限定されるものではない。原理的には、スカラー測度を生じる２つのベクトルの如何なる関数をも用いて２つのベクトル間の類似性を決定することができる。このようなベクトル関数には、カーネル関数、共分散関数、相関係数及び類似の演算子が含まれる。最近の時系列ベクトルを全ての履歴上の時系列ベクトル１０４と比較するには距離又はベクトル関数が用いられる。最近の時系列ベクトルに最も類似する履歴上の時系列ベクトルの特定の数（number）又は分数（fraction）を識別するのに、得られた距離又はスカラー測度をソートするとともに走査する。
【００４０】
最近の時系列データアレイが複数の時点からのデータベクトル又はパターンの群から成っている場合には、最近の時系列データアレイと履歴上の時系列アレイとの間の類似性を決定するのに２段階（２ステップ）の計算を用いることができる。第１段階では、最近の時系列データアレイにおける各ベクトルを履歴上の時系列アレイにおける対応するベクトルと比較する。２つのアレイにおけるベクトルの対応は、これらのアレイが如何に編成されているかに依存する。２つのアレイが同じ時間範囲に亘って同じ数のベクトルで時系列化されていると仮定すると、アレイＡの最初のベクトルがアレイＢの最初のベクトルと整合（マッチング）し、以下これらアレイのベクトル全体に亘って同様に整合するようにした時系列アレイ内のデータベクトルの相対順序により対応が決定される。これらのアレイが互いに異なる個数のベクトルを有するか、又は互いに異なる時間範囲に亘っている場合には、これらベクトルのタイムスタンプ（すなわち、データを収集した時点）を用いてこれらベクトル間の最良の対応を決定する。このことは、これらアレイ中の各ベクトルのオフセットを、すなわちアレイ中の最初の（最新の）ベクトルのタイムスタンプと各ベクトルのタイムスタンプとの間の差を決定することにより達成させる。最近の時系列のオフセットを履歴上の時系列ベクトルのオフセットと比較して、双方のアレイにおけるベクトル間の最良の整合を見いだす。最近の時系列アレイにおけるベクトルの各々が履歴上の時系列アレイにおけるベクトルに整合すると、上述した距離又はベクトルを用いて各ベクトル対間の類似性を計算する。第２段階では、平均値、中間値又は最大値のような統計値を用いて各ベクトル対に対する値を合成して、２つのアレイ間の類似性のスカラー測度を取得する。これらの２段階の計算を用いることにより、最近の時系列アレイを全ての履歴上の時系列アレイ１０４と比較し、得られたアレイ比較測度をソートするとともに走査して、最近の時系列アレイに最も類似する履歴上の時系列アレイの特定の数又は一部を識別する。
【００４１】
詳細に上述した２段階の処理では、２つのアレイにおけるデータを最初にクロスセクション方向で分析して、データを同じ相対的時点で比較し、次いで第２段階でデータをアレイが跨っている時間範囲に亘るロンジチューディナル（長手）方向で分析を行う。クロスセクション方向での分析に先んじてロンジチューディナル方向で分析を行うような他の変形例を用いて、２つのアレイにおけるデータが類似しているかどうかを決定することもできる。更に、米国特許８６２０８５３号明細書（特許文献１）のシーケンシャルカーネル関数のようなマトリックス演算を用いて、２つのアレイにおけるデータが類似しているかどうかを決定することができる。
【００４２】
ステップ３０６では、モデリングシステム（例えば、１０８）により最近の事象データを取得するようにする。この事象データによれば、システム（例えば、最近の時系列データが対応しているシステム）の１つ以上のパラメータの近い未来の過渡的動作に影響を及ぼす可能性のある事象の発生を表すことができる。このような事象は、間欠的なものとするか、又は非同期的とするか、さもなければ特定の時点或いは期間に限定させることができるとともに、システム動作環境における進行中のパターンを反映しないようにすることができる。このような事象の効果を明らかとすることにより、良好な予測モデルが得られるようになる。事象データには過渡事象の性質又は種類（例えば、気象事象の種類、人工事象、等）に関する情報を含めることができる。処理はステップ３０８に続く。
【００４３】
ステップ３０８においては、１つ以上の履歴上の時系列データアレイを選択する。この履歴上の時系列データアレイは、最近の時系列データアレイに類似する履歴上の時系列データアレイを識別することと、これに続いて履歴上の時系列データアレイの事象データを用いて類似する履歴上の時系列データアレイをフィルタリングすることとの組合せに基づいて選択することができる。履歴上の事象データは、履歴上の時系列データと同じ情報源又は異なる情報源から取得することができる。履歴上の時系列データアレイの選択処理を以下で図４と関連して詳細に説明する。処理はステップ３１０に続く。
【００４４】
ステップ３１０では、モデリングシステム（例えば、１０８）により、フィルタリングされた履歴上の時系列データアレイに基づいてモデル（例えば、ローカライズ型のテンポラルモデル）を学習させる。処理はステップ３１２に続く。
【００４５】
ステップ３１２では、モデリングシステム（例えば、１０８）により、学習させたローカライズ型のテンポラルモデルを用いて予測を発生させる。ある例では、このモデルが他の入力を必要とせずに予測を発生させるようにでき、他の例では、このモデルが最近の時系列データアレイのような入力を必要として予測を発生させるようにできる。予測は、未来の時間又は時間範囲における最近の時系列データアレイの変数、信号及びパラメータの何れか又はこれらの任意の組合せの１つ以上の予測値を表すようにしうる。予測は１つ以上の他のシステム（例えば、このモデリングシステムの内部又は外部の他のシステム）に与えることができる。予測は、例えば、機関車におけるクリティカルシステムから生じる信号の期待動作の予測とすることができる。他の例では、予測を未来における時間又は時間範囲における風力タービンの電力出力の予測としうる。更に他の例では、予測を施設（例えば、医療施設）で必要とする人員の予測としうる。処理はステップ３１４に続く。
【００４６】
ステップ３１４では、モデリングシステム（例えば、１０８）により、新たな予測に対する要求を受信したかどうかを決定するか、或いはテンポラル変更が生じたか又はローカライズ型のテンポラルモデルの学習及び新たな予測の発生をトリガするシステム変更が生じたかどうかを決定する。例えば、最近の時系列データアレイにより表される時間から所定量の時間が経過した（例えば、現在のクロックサイクル、現在のパラメータサンプリング間隔又はその他の期間が経過した）場合、モデリングシステム（例えば、１０８）は、現在の（又は最新の）時系列データに対しローカライズ型のテンポラルモデルを再学習させことができる。他の例では、テンポラル変更に、充分な量の時間（例えば、次の秒、分、時、日、週、月、季節、等）の経過を含めることができる。更に他の例では、テンポラル変更又はシステム変更に、予測モデルに対し特有な変更（例えば、最後の５つの時系列データアレイと比較した現在の時系列データアレイにおける変更）を含めることができる。更に他の例では、システム変更（例えば、１つ以上のパラメータ値又は共変量における変更）が、最近の時系列データアレイが対応するシステムに対して生じた場合、モデリングシステム（例えば、１０８）は、このシステム変更に基づいてローカライズ型のテンポラルモデルを再学習させることができる。例えば、車両の交通スケジューリングシステムのパラメータに車両の１つ以上のルートにおける交通量を含めることができる。システムパラメータにおける変更には、ルート上の交通レベルの増大（又は減少）を含めることができる。他の例では、パラメータにおける変更に、システムの動作モードの変更（例えば、停止から走行へ、又はその逆の変更）を含めることができる。システムの変更は、このシステムと関連する変数、信号、パラメータ及び共変数の何れか又はこれらの任意の組合せの１つ以上の値を変更することにより決定しうる。ローカライズ型のテンポラルモデルの再学習をトリガしうる他のシステムの変更は、このシステムと関連する新たな事象を発生させることである。新たな事象のコードは、機関車に関する制御システムにより発生させるとともに事象データ１０６により受信するようにしうる。再学習には、新たな最近の時系列データアレイを用いてステップ（ブロック）３０２〜３１２の１つ以上を繰返すことを含むことができる。予測に対する要求が受信されないことと、テンポラル変更又はシステム変更が生じないこととの双方又は何れか一方が起きた場合には、処理がステップ３１４に戻る。ステップ３０２〜３１４は組合せるか、又はスキップするか、又は再配列させるか、又は繰返すことができる。例えば、ある場合には、再学習基準の１つ以上が満足されるまで、学習させたモデルを用いて複数の予測を発生させることができる。ある例では、予測が発生される直前に再学習を実行するようにしうる。
【００４７】
図４は、少なくとも１つの実施例による履歴上の時系列データアレイの選択の詳細を示すローカライズ型のテンポラル予測のための例示的方法を示す流れ図である。１つ以上の履歴上の時系列データアレイを選択するステップ３０８に対する処理は、最近の時系列データアレイに類似する１つ以上の履歴上の時系列データアレイを識別するステップ４０２で開始される。ある実施例では、整合には、最近の時系列データアレイとシステムの過去の履歴からの時系列データアレイとの間のパターンの重複を計算する関数を適用することを含めるようにすることができる。ある例では、このような関数によりデータの時間（ロンジチューディナル方向）とクロスセクション方向との比較を適用し、パターンの重複のスカラー量を戻す（return）ことができる。更に、この関数により、過去のうちパターン整合値が大きい期間を識別するようにしうる。処理はステップ４０４に続く。
【００４８】
ステップ４０４では、最近の時系列データアレイに類似するものとして識別された履歴上の時系列データアレイを、事象データを用いてフィルタリングすることができる。例えば、最近の時系列データアレイが、ゲームが行われているスポーツ会場のある都市に対するゲームの日のような事象と関連している場合には、履歴上の時系列データをフィルタリングして、最近の時系列データアレイに類似するとともにゲームの日の際に生じた履歴上の時系列アレイを含むようにすることができる。他の例では、事象を雨又は雪のような気象事象とすることができる。このような場合には、履歴上の時系列データをフィルタリングして、最近の時系列データアレイと関連する事象に類似する気象事象を有する履歴上の時系列データアレイのみを含むようにしうる。他の例では、事象データを、機関車の制御システムにより発生された１つ以上の事象コードを受信したものとすることができる。このような場合、履歴上の時系列データアレイをフィルタリングして、履歴上の時系列データが収集された期間と時間的に一致する又はその付近の同じ事象コードを受信した履歴上の時系列データアレイのみを含むようにしうる。一般に、履歴上の時系列アレイのフィルタリングは、最近の時系列アレイと関連する同じ事象の発生を整合させることにより達成される。最近の時系列アレイと関連する同じ事象とテンポラル的に（時間的に）関連する履歴上の時系列アレイとを整合させることに加えて、事象データの他の特性を用いて履歴上の時系列アレイを更にフィルタリングすることができる。例えば、最近のデータアレイと関連する事象が過去の２４時間内での雪の発生である場合には、この期間中に降った雪の量（例えば、１〜３インチ（１インチは２．５４cm）の雪）を履歴上の時系列アレイにより満足させる必要がある追加の条件として用いることができる。処理はステップ４０６に続く。
【００４９】
事象データに基づいて履歴上の時系列データアレイをフィルタリングすることは、最近の期間からの時系列データに対して類似性（例えば、最近の時系列データの時間窓に対応する時系列データの時間窓）を有するとして識別され且つ事象の効果（存在する場合）を反映する学習用のデータセットを生ぜしめるのに重要なことである。従来の学習処理では、モデルを学習させるのに履歴上の全ての時系列データアレイを用いることができる。しかし、履歴上の全ての時系列データアレイを用いる従来の学習用のセットは、現在のデータアレイと関連する事象に対応しないか、さもなければ整合する履歴上のデータアレイを含む（例えば、最近の時系列データアレイは雨期中の“小雨”に対応し、一方履歴上の時系列データアレイは最近の時系列データアレイに整合して生じた乾期中の“大雨”に対応する）場合がある。このような整合を除外するフィルタリングを行うことにより、モデルに対し用いる学習用のデータセットを改善することができる。
【００５０】
ステップ４０６においては、フィルタリングされた履歴上の時系列データアレイが、モデルを学習させるためのローカライズ型のテンポラルモデルに提供される。上述したように処理はステップ３０８からステップ３１０に続く。
【００５１】
ローカライズ型のテンポラルモデルは必要とする時のみに（例えば、必要に応じて又は要求に基づいてと、テンポラル又はシステム変更に基づいてとの双方又は何れか一方で）再学習させる為に、グリーディ学習アルゴリズムである。テンポラル変更又はシステムパラメータの変更に基づくモデルの再学習によれば、モデルが時系列データ及び事象データの双方又は何れか一方における最近の状態に連続的に適応するようにする。ローカライズ型のテンポラルモデルは現在のシステム状態に類似するデータで学習させる為、有効なデータの使用において節約的（parsimonious）なものである。このような技術は、ビッグデータ分野に対し（例えば、アセット、アセット群、医療施設、列車、車両、気象監視システム、科学計算システム、情報収集システム、分散システム、等のような期間当り多量のデータを発生させるシステムの動作に対する予想を生ぜしめるのに）有効なものとしうる。
【００５２】
上述したモジュール、処理、システム及びセクションの何れか又はこれらの任意の組合せは、ハードウェア、又はソフトウェアによりプログラミングされたハードウェア、又は非一過性のコンピュータ可読媒体に記憶したソフトウェア命令、又はこれらの組合せで実行しうることが理解されるであろう。上述したシステムには例えば、非一過性のコンピュータ可読媒体に記憶した一連のプログラミングされた命令を実行するように構成されたプロセッサを含めることができる。例えば、このプロセッサは、パーソナルコンピュータ、モバイルデバイス及びワークステーションの何れか又はこれらの任意の組合せを含むか、或いはプロセッサ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラデバイスを有するか又は例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）のような集積回路を具える制御論理装置より成る他のこのようなコンピューティングシステムを含むようにしうるが、これらに限定されるものではない。命令は、Java（登録商標）、Ｃ、Ｃ++、Ｃ＃.net、アセンブリ、等のようなプログラミング言語に応じて得られるソースコード命令からコンパイルすることができる。これらの命令は、例えば、ビジュアルベーシック（Visual Basic：登録商標）言語又は他の構造化又はオブジェクト指向プログラミング言語に応じて得られるコード及びデータオブジェクトを有するようにすることもできる。一連のプログラミングされた命令又はプログラマブルロジックデバイス構造のソフトウェア、及びこれと関連するデータは、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ディスクドライブ、等のような（これらに限定されない）適切な如何なるメモリ装置にもすることができるコンピュータメモリ又は記憶デバイスのような非一過性のコンピュータ可読媒体内に記憶させることができる。
【００５３】
更に、モジュール、処理システム及びセクションは単一のプロセッサ又は分散プロセッサとして実施するようにしうる。更に、上述したステップは単一のプロセッサ又は分散プロセッサ（シングルコア及びマルチコアの双方又は何れか一方のコンピューティングシステム、又はクラウドコンピューティングシステム）で実行しうることを理解すべきである。又、上述した種々の図及び実施例で開示した処理、システムの構成要素、モジュール及びサブモジュールを、複数のコンピュータ又はシステムに亘るように分散させることができるか或いは単一のプロセッサ又はシステム内に共に配置することができる。本明細書に記載したモジュール、セクション、システム、手段又は処理を実行するのに適した例示的な構造上の実施例の変形例を以下に開示する。
【００５４】
上述したモジュール、プロセッサ又はシステムは、プログラミングした汎用コンピュータ、マイクロコードでプログラミングした電子装置、ハードワイヤードアナログ論理回路、コンピュータ可読媒体又は信号記録されたソフトウェア、光コンピューティングデバイス、電子デバイス及び光デバイスの双方又は何れか一方のネットワーク化されたシステム、専用コンピューティングデバイス、集積回路デバイス、半導体チップ、例えばコンピュータ可読媒体又は信号に記録されたソフトウェア又はオブジェクトのうちの何れか又はこれらの任意の組合せとして実現しうる。
【００５５】
本発明の方法及びシステム（又はこれらのサブコンポーネント又はモジュール）の実施例は、汎用コンピュータ、又は専用コンピュータ、又はプログラミングしたマイクロプロセッサ或いはマイクロコントローラ及び周辺集積回路素子、又はＡＳＩＣ或いはその他の集積回路、又はデジタル信号プロセッサ、又は個別素子回路のようなハードワイヤード電子或いは論理回路、又はＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ、ＰＡＬ（登録商標）のようなプログラミングした論理回路、又はその他の同種の物で実行しうる。一般に、本発明の方法、システム又はコンピュータプログラム製品（非一過性のコンピュータ可読媒体に記憶されたソフトウェアプログラム）の実施例を実行するのに、本明細書に開示した機能又はステップを実行しうる如何なるプロセッサをも用いることができる。
【００５６】
更に、本発明で開示した方法、システム及びコンピュータプログラム製品（又は非一過性のコンピュータ可読媒体に記憶されたソフトウェア命令）の実施例は、例えば、種々のコンピュータプラットフォームで使用しうるポータブルソースコードを提供する、オブジェクト又はオブジェクト指向ソフトウェアソフトウェア開発環境を用いるソフトウェアで完全に又は部分的に容易に実現しうる。或いはまた、本発明で開示した方法、システム及びコンピュータプログラム製品の実施例は、例えば、標準の論理回路又はＶＬＳＩ設計を用いるハードウェアで部分的に又は完全に実現しうる。又、システムの速度及び効率の双方又は何れか一方の要件と、特定の機能と、用いられる特定のソフトウェア又はハードウェアシステム、マイクロプロセッサ又はマイクロコンピュータとの何れか又はこれらの任意の組合せに応じて実施例を実現するのに、他のハードウェア又はソフトウェアを用いることができる。本発明の方法、システム及びコンピュータプログラム製品の実施例は、当該技術における当業者によれば、本明細書で開示した機能の説明から且つソフトウェア工学技術及びアセット状態監視技術の一般的な基礎知識で、既知の又は後に開発されるシステム又は構造と、デバイスと、ソフトウェアとの何れか又はこれらの任意の組合せを用いるハードウェア及びソフトウェアの双方又は何れか一方で実現しうる。
【００５７】
更に、本発明で開示した方法、システム及びコンピュータ可読媒体（又はコンピュータプログラム製品）の実施例は、プログラミングした汎用コンピュータ、専用コンピュータ、マイクロプロセッサ、又は同様なもので実行されるソフトウェアで実現することができる。
【００５８】
従って、本明細書に開示した種々の実施例によれば、ローカライズ型のテンポラルモデリングのための方法、システム及びコンピュータ可読媒体が提供されること明らかである。
【００５９】
本明細書に開示した主題は多数の実施例と関連して説明したが、多くの代替、変更及び変形があるものであり、又は当該技術の当業者にとつて明らかなものである。従って、本出願人は、開示した主題の精神及び範囲内にあるこのような全ての代替、変更、等価物及び変形を包含することを意図するものである。
【００６０】
更に、本明細書に開示した例が、“人間”、“オペレータ”、“ユーザ” 又はその他のエンティティのようなアクターにより実行される操作を含む限りにおいて、このことは例示的なもので説明のみの目的のためのものである。本発明の特許請求の範囲は、ここに銘記されていない限り、上述したアクターによる行動を必要とするものと解釈すべきではない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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2019503540.tif 000008