(57)【要約】【課題】予測したデータの推移に含まれる揺らぎを抑制する。【解決手段】事例モデル１５が、履歴のトレンドに関する分類を示すトレンド分類情報と、履歴の計測日の当日に対象から計測した１日分の当日データとの対応関係を示す事例を記憶し、事例選定部１６Ｃが、事例モデル１５から予測条件により指定されたトレンド分類情報と対応する事例を選定し、トレンド予測部１６Ｄが、選定された事例の当日データを予測日におけるデータのトレンドとして出力する。【選択図】  図１
2018063574.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象から時系列で計測したデータの履歴を事例化して生成した事例モデルに基づいて、指定された予測日における前記データの時系列変化を示すトレンドを予測するトレンド予測装置であって、
前記履歴のトレンドの特徴に関する分類を示すトレンド分類情報ごとに、前記履歴を集計して生成した事例を記憶する前記事例モデルと、
入力された予測条件に基づいて、前記事例モデルから前記予測条件と対応する事例を選定する事例選定部と、
選定された前記事例に基づいて、指定された予測日における前記データのトレンドを予測するトレンド予測部とを備え、
前記事例モデルは、前記事例として、前記履歴のトレンド分類情報と前記履歴の計測日の当日に前記対象から計測した１日分の当日データとの対応関係を示す事例を記憶し、
前記事例選定部は、前記事例モデルから前記予測条件により指定されたトレンド分類情報と対応する事例を選定し、
前記トレンド予測部は、選定された前記事例の当日データを前記予測日における前記データのトレンドとして出力する
ことを特徴とするトレンド予測装置。
【請求項２】
請求項１に記載のトレンド予測装置において、
前記トレンド分類情報は、前記対象から予め計測したデータのトレンドの特徴を分類した結果に基づいて予め設定した分類情報からなることを特徴とするトレンド予測装置。
【請求項３】
請求項１に記載のトレンド予測装置において、
前記トレンド分類情報は、前記履歴の計測日に関する分類を示す日種別からなることを特徴とするトレンド予測装置。
【請求項４】
請求項３に記載のトレンド予測装置において、
前記事例モデルは、時刻ごとに前記履歴を分離して生成した時刻事例を、それぞれの時刻と対応する時刻モデルで記憶し、
前記事例選定部は、前記時刻モデルのそれぞれを前記予測条件により指定された日種別に基づき共通して参照することにより、前記日種別と対応する時刻事例をそれぞれ選定し、
前記トレンド予測部は、前記時刻ごとに選定された前記時刻事例の当日データを時系列で連結することにより、前記予測日における前記データのトレンドとして出力する
ことを特徴とするトレンド予測装置。
【請求項５】
請求項１に記載のトレンド予測装置において、
前記トレンド分類情報は、前記履歴の計測日の前日に前記対象から計測した１日分のデータを代表する前日代表データと、前記計測日の一週間前の日に前記対象から計測した１日分のデータを代表する前週代表データとの組み合わせからなることを特徴とするトレンド予測装置。
【請求項６】
請求項５に記載のトレンド予測装置において、
前記事例モデルは、時刻ごとに前記履歴を分離して生成した時刻事例を、それぞれの時刻と対応する時刻モデルで記憶し、
前記事例選定部は、前記時刻モデルのそれぞれを前記予測条件により指定された前記前日代表データと前記前週代表データとの組み合わせに基づき共通して参照することにより、前記前日代表データと前記前週代表データとの組み合わせと対応する時刻事例を選定し、
前記トレンド予測部は、前記時刻ごとに選定された前記時刻事例の当日データを時系列で連結することにより、前記予測日における前記データのトレンドとして出力する
ことを特徴とするトレンド予測装置。
【請求項７】
対象から時系列で計測した負荷の履歴を事例化して生成した事例モデルに基づいて、指定された予測日における前記負荷の時系列変化を示すトレンドを予測する負荷予測装置であって、
前記履歴のトレンドに関する分類を示すトレンド分類情報ごとに、前記履歴を集計して生成した事例を記憶する前記事例モデルと、
入力された予測条件に基づいて、前記事例モデルから前記予測条件と対応する事例を選定する事例選定部と、
選定された前記事例に基づいて、指定された予測日における前記負荷のトレンドを予測するトレンド予測部とを備え、
前記事例モデルは、前記事例として、前記履歴のトレンド分類情報と前記履歴の計測日の当日に前記対象から計測した１日分の当日負荷との対応関係を示す事例を記憶し、
前記事例選定部は、前記事例モデルから前記予測条件により指定されたトレンド分類情報と対応する事例を選定し、
前記トレンド予測部は、選定された前記事例の当日負荷を前記予測日における前記負荷のトレンドとして出力する
ことを特徴とする負荷予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象から過去に計測したデータの時系列変化を示す履歴に基づいて、指定された予測日におけるデータのトレンドを予測するトレンド予測技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
過去に得られたデータに基づいて、指定された予測条件に対応する新たなデータを予測する推論モデルの１つとして、ＴＣＢＭ（Topological Case-Based Modeling）などの事例ベース推論モデルがある（例えば、特許文献１など参照）。このような事例ベース推論モデルを用いることにより、指定された予測日におけるデータのトレンドを予測するトレンド予測技術が検討されつつある。
【０００３】
従来、このような事例ベース推論モデルを用いたトレンド予測技術として、工場やビルなどの大規模な施設で発生する負荷を予測する負荷予測技術が提案されている（例えば、特許文献２など参照）。この負荷予測技術は、負荷が一週間単位で同じような推移状態を繰り返す傾向がある点に着目し、予測日の前日の負荷および予測日の一週間前の負荷の組み合わせに類似する過去の履歴からなる事例データに基づいて、事例ベース推論モデルを用いて、予測日の負荷を算定するようにしたものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１１９９５６号公報
【特許文献２】特開２０１４−０５７４７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前述した従来技術では、一週間単位で同じような推移状態を繰り返す傾向から外れた、例えば祝日や操業のある土曜日など特異日に対応するため、操業予定を示すカレンダー情報に基づいて、予測日やその一週間前の日が特異日に相当すると判定された場合には、予測に用いる事例データを変更している。
例えば、予測日が木曜日であるが祝日であり、予測日前日が水曜日で操業のある平日である場合には、予測日が土曜日であると見なし、一週間前の負荷として操業のなかった直近の土曜日の事例データを用いるようにしている。
【０００６】
図９は、従来のトレンド予測結果を示すグラフである。しかしながら、このような従来技術によれば、すべての事例データが同じ事例データベースに登録されるため、例えば、ある予測日のある予測時刻における負荷を予測する場合、事例ベースから取得した予測日の前日の負荷や予測日の一週間前の負荷が、予測時刻とは異なる時刻の事例データに基づく場合も考えられる。したがってこのような場合には、予測により得られた負荷が、実際の負荷では発生し得ないような、トゲ状やギザギザ状に変化する揺らぎが発生する場合があった。
【０００７】
例えば、予測日の１３時における負荷を予測する場合、この予測日前日の１３時の負荷Ｘ１と予測日の一週間前の１３時の負荷Ｘ２との組み合わせから、所望の負荷Ｙを予測することになる。ここで、これらＸ１，Ｘ２が１３時とは異なる時刻、例えばある日の７時における負荷とそれぞれ一致した場合、その日の７時における事例データの実績負荷が、事例ベースから予測値すなわち負荷Ｙとして出力されることになる。このため、前後の時刻における負荷の推移とはかけ離れた値が予測した負荷に含まれることになり、結果として、図９（ａ）に示すように、トゲ状の揺らぎＰ１が発生すると考えられる。
【０００８】
また、予測日のある時刻帯において、隣り合う時刻で異なる日の事例データが交互に参照されて負荷が予測され、これらがつなぎ合わされる場合がある。例えば、時刻Ｔ，Ｔ＋２，Ｔ＋４に過去日Ｄ１の事例データが参照され、時刻Ｔ＋１，Ｔ＋３に過去日Ｄ２の事例データが参照された場合、予測された負荷は、Ｄ１とＤ２の事例データの実績負荷が、時刻Ｔから時刻Ｔ＋４までの間に１時間ごとに切り替えられることになる。このため、Ｄ１とＤ２の事例データの実績負荷の間に、ある程度のオフセットが存在する場合、図９（ｂ）に示すように、予測した負荷に、このオフセット分の高さに相当するギザギザ状の揺らぎＰ２が発生すると考えられる。
【０００９】
また、このような揺らぎは、運用者の経験的知識から発見することは容易であるが、その揺らぎ期間に対して、どのような負荷パターンを想定すればよいのかを決定することは難しいという問題点があった。例えば、トゲ状の揺らぎについては、トゲ状の変化が存在しないと仮定しても、その揺らぎ期間の始点と終点とをどのようなトレンドで結べばよいのか容易には特定できない。特に揺らぎ期間内に熱源の発停タイミングが含まれている場合、どのタイミングで発停すればよいのか、特定できない。また、ギザギザ状の揺らぎについても、揺らぎ期間の始点と終点とを結ぶトレンドとして、ギザギザの上限値、下限値、あるいは中央値が考えられるが、実際にどのトレンドで結べばよいのか容易には特定できない。
【００１０】
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、予測したデータの推移に含まれる揺らぎを抑制できるトレンド予測技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
このような目的を達成するために、本発明にかかるトレンド予測装置は、対象から時系列で計測したデータの履歴を事例化して生成した事例モデルに基づいて、指定された予測日における前記データの時系列変化を示すトレンドを予測するトレンド予測装置であって、前記履歴のトレンドの特徴に関する分類を示すトレンド分類情報ごとに、前記履歴を集計して生成した事例を記憶する前記事例モデルと、入力された予測条件に基づいて、前記事例モデルから前記予測条件と対応する事例を選定する事例選定部と、選定された前記事例に基づいて、指定された予測日における前記データのトレンドを予測するトレンド予測部とを備え、前記事例モデルは、前記事例として、前記履歴のトレンド分類情報と前記履歴の計測日の当日に前記対象から計測した１日分の当日データとの対応関係を示す事例を記憶し、前記事例選定部は、前記事例モデルから前記予測条件により指定されたトレンド分類情報と対応する事例を選定し、前記トレンド予測部は、選定された前記事例の当日データを前記予測日における前記データのトレンドとして出力するようにしたものである。
【００１２】
また、本発明にかかる上記トレンド予測装置の一構成例は、前記トレンド分類情報が、前記対象から予め計測したデータのトレンドの特徴を分類した結果に基づいて予め設定した分類情報からなるものである。
【００１３】
また、本発明にかかる上記トレンド予測装置の一構成例は、前記トレンド分類情報が、前記履歴の計測日に関する分類を示す日種別からなるものである。
【００１４】
また、本発明にかかる上記トレンド予測装置の一構成例は、前記事例モデルが、時刻ごとに前記履歴を分離して生成した時刻事例を、それぞれの時刻と対応する時刻モデルで記憶し、前記事例選定部は、前記時刻モデルのそれぞれを前記予測条件により指定された日種別に基づき共通して参照することにより、前記日種別と対応する時刻事例をそれぞれ選定し、前記トレンド予測部は、前記時刻ごとに選定された前記時刻事例の当日データを時系列で連結することにより、前記予測日における前記データのトレンドとして出力するようにしたものである。
【００１５】
また、本発明にかかる上記トレンド予測装置の一構成例は、前記トレンド分類情報が、前記履歴の計測日の前日に前記対象から計測した１日分のデータを代表する前日代表データと、前記計測日の一週間前の日に前記対象から計測した１日分のデータを代表する前週代表データとの組み合わせからなるものである。
【００１６】
また、本発明にかかる上記トレンド予測装置の一構成例は、前記事例モデルが、時刻ごとに前記履歴を分離して生成した時刻事例を、それぞれの時刻と対応する時刻モデルで記憶し、前記事例選定部は、前記時刻モデルのそれぞれを前記予測条件により指定された前記前日代表データと前記前週代表データとの組み合わせに基づき共通して参照することにより、前記前日代表データと前記前週代表データとの組み合わせと対応する時刻事例を選定し、前記トレンド予測部は、前記時刻ごとに選定された前記時刻事例の当日データを時系列で連結することにより、前記予測日における前記データのトレンドとして出力するようにしたものである。
【００１７】
また、本発明にかかる負荷予測装置は、対象から時系列で計測した負荷の履歴を事例化して生成した事例モデルに基づいて、指定された予測日における前記負荷の時系列変化を示すトレンドを予測する負荷予測装置であって、前記履歴のトレンドに関する分類を示すトレンド分類情報ごとに、前記履歴を集計して生成した事例を記憶する前記事例モデルと、入力された予測条件に基づいて、前記事例モデルから前記予測条件と対応する事例を選定する事例選定部と、選定された前記事例に基づいて、指定された予測日における前記負荷のトレンドを予測するトレンド予測部とを備え、前記事例モデルは、前記事例として、前記履歴のトレンド分類情報と前記履歴の計測日の当日に前記対象から計測した１日分の当日負荷との対応関係を示す事例を記憶し、前記事例選定部は、前記事例モデルから前記予測条件により指定されたトレンド分類情報と対応する事例を選定し、前記トレンド予測部は、選定された前記事例の当日負荷を前記予測日における前記負荷のトレンドとして出力するようにしたものである。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、予測したデータの推移に含まれるトゲ状あるいはギザギザ状の揺らぎを抑制することができ、安定したトレンドを予測することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】第１の実施の形態にかかるトレンド予測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態にかかる事例登録動作を示す説明図である。
【図３】第１の実施の形態にかかるトレンド予測動作を示すフロー図である。
【図４】第１の実施の形態にかかるトレンド予測動作を示す説明図である。
【図５】第１の実施の形態にかかるトレンド予測結果を示すグラフである。
【図６】第２の実施の形態にかかる事例登録動作を示す説明図である。
【図７】第２の実施の形態にかかるトレンド予測動作を示すフロー図である。
【図８】第２の実施の形態にかかるトレンド予測動作を示す説明図である。
【図９】従来のトレンド予測結果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかるトレンド予測装置１０について説明する。図１は、第１の実施の形態にかかるトレンド予測装置の構成を示すブロック図である。
【００２１】
このトレンド予測装置１０は、全体としてサーバ装置などの情報処理装置からなり、対象から過去に計測したデータの時系列変化を示す履歴に基づいて、指定された予測日におけるデータのトレンドを予測する機能を有している。
【００２２】
以下では、理解を容易とするため、トレンド予測装置１０の具体例として、対象から時系列で計測した負荷の履歴を事例化して生成した事例モデルに基づいて、指定された予測日における前記負荷の時系列変化を示すトレンドを予測する負荷予測装置について説明する。予測対象となる負荷の具体例としては、工場で発生する電力負荷や、ビルで発生する熱負荷が考えられる。
【００２３】
［トレンド予測装置］
次に、図１を参照して、本実施の形態にかかるトレンド予測装置１０の構成について詳細に説明する。
図１に示すように、トレンド予測装置１０には、主な機能部として、通信Ｉ／Ｆ部１１、操作入力部１２、画面表示部１３、記憶部１４、事例モデル１５、および演算処理部１６が設けられている。
【００２４】
通信Ｉ／Ｆ部１１は、通信回線を介して接続された外部装置（図示せず）との間でデータ通信を行うことにより、トレンド予測処理に関する各種指示やデータをやり取りする機能を有している。
操作入力部１２は、キーボード、マウス、タブレットなどの操作入力装置からなり、オペレータの各種操作を検出して演算処理部１６へ出力する機能を有している。
【００２５】
画面表示部１３は、ＬＣＤなどの画面表示装置からなり、演算処理部１６から出力された操作画面、予測条件入力画面、予測結果表示画面などの各種画面情報を画面表示する機能を有している。
記憶部１４は、ハードディスクや半導体メモリからなり、演算処理部１６でのトレンド予測処理に用いる各種処理情報やプログラムを記憶する機能を有している。
【００２６】
事例モデル１５は、ハードディスクや半導体メモリからなり、演算処理部１６でのトレンド予測処理に用いる、ＴＣＢＭなどの事例ベース推論モデルであり、図１では、それぞれの時刻と対応する時刻モデルで構成した例が示されている。
時刻モデルは、０時から２３時までの時刻ごとに設けられており、対象から時系列で計測したデータの履歴を、演算処理部１６により時刻ごとに分離して事例化することにより生成した時刻事例が登録されている。
【００２７】
演算処理部１６は、ＣＰＵとプログラムとが協働することにより、トレンド予測処理を実行する複数の処理部を実現する機能を有している。演算処理部１６で実現される主な処理部として、入力取得部１６Ａ、事例登録部１６Ｂ、事例選定部１６Ｃ、およびトレンド予測部１６Ｄが設けられている。
【００２８】
入力取得部１６Ａは、通信Ｉ／Ｆ部１１を介して接続された外部装置や操作入力部１２から操作入力された履歴を取得して記憶部１４に保存する機能を有している。
入力取得部１６Ａで取得される履歴は、対象から過去に計測した負荷の時系列変化を示す計測データであり、具体的には、任意の計測日の各時刻に関する当日負荷（当日データ）、計測日の気象データ、およびトレンド分類情報である計測日の日種別から構成されている。
【００２９】
このうち、当日負荷は、計測日の当日の時刻Ｔに対象から実際に計測した負荷であり、気象データは、計測日の全日にわたって平均化した気温、湿度、天気などの気象データである。また、トレンド分類情報は、履歴のトレンドの特徴に関する大まかな分類を示す情報であり、対象から予め計測したデータのトレンドの特徴を大まかに分類した結果に基づいて予め設定した分類情報である。
【００３０】
事例登録部１６Ｂは、記憶部１４から読み出した履歴から時刻事例を生成し、事例モデル１５の各時刻モデルに登録する機能を有している。
事例登録部１６Ｂで生成される時刻事例は、対応する時刻における入力変数と出力変数との組から構成されている。この際、入力変数としては、それぞれの履歴の計測日に関する日種別からなるトレンド分類情報さらには気象データを、メッシュの大きさに合わせて正規化したデータを用いている。また、出力変数としては、同一入力変数を持つそれぞれの履歴に含まれる、それぞれの時刻モデルと対応する時刻に計測された当日負荷を、平均化などの統計処理して得られた代表値を用いている。
【００３１】
一般に、事例ベース推論モデルは、入力空間を所定の推定誤差で分割して設けたメッシュごとに、当該メッシュに含まれる履歴を代表する事例が登録されたモデルであり、これら事例は、メッシュを特定する入力変数とメッシュを代表する出力変数との組から構成されている。したがって、基本的には、事例ベース推論モデルにより予測日の各時刻における負荷のトレンドを予測する際、過去に得られた履歴を集約して、各時刻における負荷を事例として登録しておけば、予測日における負荷のトレンドを予測することができる。
【００３２】
一方、対象から予め計測したデータのトレンドは、これらデータの推移についてそれぞれ特徴を有している。例えば、工場で発生する電力負荷や、ビルで発生する熱負荷は、これら工場やビルの稼働状況に応じて変化する。休日の場合には、工場やビルが稼働していない部分が多いため、平日などの稼働しているときと比較して、負荷が小さくなる。したがって、精度の高い安定したトレンドを予測するためには、このようなデータの推移に関するトレンドの特徴が一致している事例に基づいて予測することが重要となる。
【００３３】
本発明では、対象から予め計測したデータの推移に関するトレンドの特徴を大まかに分類し、得られた分類結果に基づいて予めトレンド分類情報を設定し、これらトレンド分類情報ごとに、履歴を収集して事例を生成するようにしたものである。これにより、トレンドの特徴が一致している事例に基づいて、予測日のトレンドを予測することができる。
【００３４】
また、本発明では、工場やビルでは負荷の推移が日ごとの稼働状況に応じて同様に変化することに着目し、トレンド分類情報の具体例として、履歴の計測日に関する大まかな分類を示す日種別を用いるようにしたものである。日種別の具体例としては、平日、土曜、日曜、祝日、祭日、休前日、休後日、夏季休暇、冬季休暇、年末年始、バーゲン期間などの日種別が考えられる。これら日種別は、対象の負荷トレンドに全体的な変動を及ぼす日であり、対象に合わせて予め設定すればよい。
【００３５】
なお、本実施の形態では、予測精度の向上を図る上で気象データを入力変数に含む場合を例に説明するが、当初の効果を得るという観点から見れば、気象データは必須の要件ではない。一定の予測精度が得られるアプリケーションの場合には、気象データを入力変数から排除しても、当初の効果を得ることかできる。
【００３６】
事例選定部１６Ｃは、入力された予測条件に基づいて、事例モデル１５の時刻モデルから予測条件と対応する時刻事例を時刻ごとに選定する機能を有しており、具体的には、時刻モデルのそれぞれから、予測条件により指定された予測日に関するトレンド分類情報である日種別および予測日に関する気象データと対応する時刻事例を選定する。この際、日種別および気象データは、時刻に関係なく全日にわたって一定であるため、各時刻モデルが共通の入力変数で参照されることになる。
【００３７】
［第１の実施の形態の動作］
次に、本実施の形態にかかるトレンド予測装置１０の動作について説明する。ここでは、事例モデル１５に事例を登録する事例登録動作と、事例モデル１５を用いたトレンド予測動作についてそれぞれ説明する。
【００３８】
［事例登録動作］
まず、図２を参照して、本実施の形態にかかる事例登録動作について説明する。図２は、第１の実施の形態にかかる事例登録動作を示す説明図である。
トレンド予測装置１０の演算処理部１６は、トレンド予測に先立って、図２の事例登録動作を実行する。
【００３９】
まず、事例登録部１６Ｂは、入力取得部１６Ａで取得した履歴データ２１を記憶部１４から読み出して、履歴データ２１から各履歴を１つずつ選択して計測時刻Ｔｍ（０時〜２３時）ごとの時刻履歴に分離する。
図２に示すように、履歴データ２１には、対象から各時刻に計測したそれぞれの履歴に関する、計測日時、日種別、当日負荷（１日分）、および気象データが含まれている。
【００４０】
続いて、事例登録部１６Ｂは、予め設定されている事例モデル１５の設計パラメータに基づいて、計測時刻Ｔｍごとに、対応する時刻履歴から各メッシュに対応する時刻事例２２を生成する。この際、事例登録部１６Ｂは、時刻履歴に含まれる日種別および気象データを、設計パラメータで設定されているメッシュの大きさに合わせて正規化することにより、入力変数を生成する。
【００４１】
この後、事例登録部１６Ｂは、同一入力変数を持つ時刻履歴の当日負荷を平均化などの統計処理を行うことによりこれら当日負荷の代表値を計算し、得られた代表値を出力変数とする。事例登録部１６Ｂは、このようにして得られた入力変数と出力変数との組を時刻事例２２として生成し、計測時刻Ｔｍに対応する時刻モデルを選択して、その入力変数と対応するメッシュの事例として時刻事例２２を登録する。
【００４２】
［トレンド予測動作］
次に、図３および図４を参照して、本実施の形態にかかるトレンド予測動作について説明する。図３は、第１の実施の形態にかかるトレンド予測動作を示すフロー図である。図４は、第１の実施の形態にかかるトレンド予測動作を示す説明図である。
トレンド予測装置１０の演算処理部１６は、通信Ｉ／Ｆ部１１または操作入力部１２からの指示に応じて、図３のトレンド予測動作を実行する。なお、事例モデル１５の各時刻モデルには、前述した事例登録動作により、時刻事例がそれぞれ登録されているものとする。
【００４３】
まず、事例選定部１６Ｃは、指定された予測条件２５に含まれる予測日気象データをメッシュの大きさに合わせて正規化し、得られた予測日気象データと予測日日種別とにより、予測条件２５に応じた予測変数２６を生成する。
続いて、事例選定部１６Ｃは、予測時刻Ｔｅごと対応する時刻モデルを選択し、予測変数２６で参照することにより、予測変数２６を入力変数とするメッシュから時刻事例をそれぞれ選定する。
【００４４】
この後、トレンド予測部１６Ｄが、事例選定部１６Ｃで選定した時刻事象から出力変数である予測日当日負荷を取得し、これらを時系列で連結することにより、予測日における負荷のトレンド、すなわち予測日１日分の予測負荷トレンド２７を生成して出力する。
【００４５】
図５は、第１の実施の形態にかかるトレンド予測結果を示すグラフである。図５において、予測結果Ａは、従来の手法に基づきトレンド予測したものであり、予測結果Ｂは本実施の形態に基づきトレンド予測したものである。いずれも同一の履歴から事例モデルを生成して負荷を予測したものである。予測結果Ａには、前述した図９（ａ）および図９（ｂ）で示したトゲ状の揺らぎＰ１やギザギザ状の揺らぎＰ２が顕著に表れているが、予測結果Ｂでは、これらＰ１およびＰ２が抑制されていることが分かる。
【００４６】
本実施の形態によれば、予測により得られたトレンドの各予測時刻における予測負荷は、過去に計測した履歴から抽出した、それぞれ同じ計測日に計測した負荷のトレンドに基づいて予測されることになる。このため、予測負荷トレンド２７を構成する各時刻の予測値は、全く異なる計測日に計測された独立した値ではなく、同じ計測日に計測された負荷間の関係性が反映されていることになる。したがって、トゲ状の揺らぎＰ１やギザギザ状の揺らぎＰ２が抑制された安定したトレンドが予測される。
【００４７】
［第１の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態は、事例モデル１５が、履歴のトレンドに関する分類を示すトレンド分類情報と、履歴の計測日の当日に対象から計測した１日分の当日データとの対応関係を示す事例を記憶し、事例選定部１６Ｃが、事例モデル１５から予測条件により指定されたトレンド分類情報と対応する事例を選定し、トレンド予測部１６Ｄが、選定された事例の当日データを予測日におけるデータのトレンドとして出力するようにしたものである。この際、トレンド分類情報として、対象から予め計測したデータのトレンドを大まかに分類した結果に基づいて予め設定した分類情報を用いるものとし、より具体的には、履歴の計測日に関する大まかな分類を示す日種別を用いるものとしてもよい。
【００４８】
これにより、予測により得られたトレンドの各予測時刻における予測データは、過去に計測した履歴のうち、それぞれの履歴のトレンドが予測データのトレンド分類情報と同一であるデータに基づいて予測されることになる。このため、予測トレンドを構成する各時刻の予測値は、全く異なる特徴を持つトレンドに関する値ではなく、同じ特徴を持つトレンドに関する値から予測された値を示すことになる。したがって、特徴が全く異なるトレンドに基づき予測したデータの推移に含まれる可能性がある、トゲ状あるいはギザギザ状の揺らぎを抑制することができ、安定したトレンドを予測することが可能となる。
【００４９】
また、本実施の形態において、トレンド分類情報の具体例として履歴の計測日に関する分類を示す日種別を用い、事例モデル１５を、履歴の計測日に関する日種別と計測日の当日に対象から計測した１日分の当日データとの対応関係を示す事例を記憶する時刻モデルで構成し、事例選定部１６Ｃが、事例モデル１５から予測条件２５により指定された日種別と対応する事例を選定し、トレンド予測部１６Ｄが、選定された事例の当日データを予測日におけるデータのトレンドとして出力するようにしてもよい。
【００５０】
この際、事例モデル１５が、時刻ごとに履歴を分離して生成した時刻事例を、それぞれの時刻と対応する時刻モデルで記憶し、事例選定部１６Ｃが、時刻モデルのそれぞれを日種別に基づき共通して参照することにより、日種別と対応する時刻事例をそれぞれ選定し、トレンド予測部１６Ｄが、時刻ごとに選定された時刻事例の当日データを時系列で連結することにより、予測日におけるデータのトレンドとして出力するようにしてもよい。
【００５１】
これにより、予測により得られたトレンドの各予測時刻における予測値は、過去に計測した履歴から抽出した、それぞれ同じ計測日に計測したデータのトレンドに基づいて予測されることになる。このため、予測トレンドを構成する各時刻の予測値は、全く異なる計測日に計測された互いに独立した関係性のない値ではなく、同じ計測日に計測された互いの関係性が反映されていることになる。したがって、予測したデータの推移に含まれるトゲ状やギザギザ状の揺らぎを抑制することができ、安定したトレンドを予測することが可能となる。
【００５２】
なお、本実施の形態では、事例モデル１５を各時刻モデルで構成した場合を例として説明したが、これに限定されるものではない。例えば、時刻事例に代えて、入力変数が日種別および気象データからなり、出力変数が１日分のデータのトレンド、すなわちベクトルデータからなる事例を用いれば、事例モデル１５に予測変数２６を与えるだけで予測日のトレンドを取得することができる。これにより、時刻モデルに分割することなく、１つのモデルで事例モデル１５を構成することができる。
【００５３】
［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態にかかるトレンド予測装置１０について説明する。
第１の実施の形態では、トレンド分類情報として履歴の計測日に関する分類を示す日種別を用いる場合を例として説明した。本実施の形態では、トレンド分類情報として、履歴の計測日の前日に対象から計測した前日データを代表する前日代表データと、計測日の一週間前の日に対象から計測した前週データを代表する前週代表データとの組み合わせを用いる場合について説明する。
【００５４】
本実施の形態において、入力取得部１６Ａは、履歴として、任意の計測日に関する、前日負荷（前日データ）、前週負荷（前週データ）、気象データ、および当日負荷（当日データ）を取得する機能を有している。
前日負荷は、計測日Ｄの前日Ｄ−１の０時〜２３時に対象から計測した１日分（２４時間分）の負荷であり、前週負荷は、計測日Ｄの一週間前の日Ｄ−７の０時〜２３時に対象から計測した１日分（２４時間分）の負荷である。また、気象データは、計測日Ｄの全日にわたって平均化した気温、湿度、天気などの気象データであり、当日負荷は、計測日Ｄの当日の時刻Ｔに対象から実際に計測した負荷である。
【００５５】
一方、前日代表負荷（前日代表データ）は、前日負荷（前日データ）、すなわち、計測日Ｄの前日Ｄ−１の０時〜２３時に対象から計測した１日分（２４時間分）の負荷を代表する負荷、例えばこれら２４時間分の負荷に関する最大値や平均値などの代表値である。
また、前週代表負荷（前週代表データ）は、前週負荷（前週データ）、すなわち、計測日Ｄの一週間前の日Ｄ−７の０時〜２３時に対象から計測した１日分（２４時間分）の負荷を代表する負荷、例えばこれら２４時間分の負荷に関する最大値や平均値などの代表値である。
【００５６】
事例登録部１６Ｂは、記憶部１４から読み出した履歴から時刻事例を生成し、事例モデル１５の各時刻モデルに登録する機能を有している。
事例登録部１６Ｂで生成される時刻事例は、対応する時刻における入力変数と出力変数との組から構成されている。この際、入力変数としては、それぞれの履歴の計測日に関する前日代表負荷および前週代表負荷の組み合わせからなるトレンド分類情報さらには気象データを、メッシュの大きさに合わせて正規化したデータを用いている。また、出力変数としては、同一入力変数を持つそれぞれの履歴に含まれる、それぞれの時刻モデルと対応する時刻に計測された当日負荷を、平均化などの統計処理して得られた代表値を用いている。
【００５７】
なお、本実施の形態では、予測精度の向上を図る上で気象データを入力変数に含む場合を例に説明するが、当初の効果を得るという観点から見れば、気象データは必須の要件ではない。一定の予測精度が得られるアプリケーションの場合には、気象データを入力変数から排除しても、当初の効果を得ることかできる。
【００５８】
事例選定部１６Ｃは、入力された予測条件に基づいて、事例モデル１５の時刻モデルから予測条件と対応する時刻事例を時刻ごとに選定する機能を有しており、具体的には、時刻モデルのそれぞれから、予測条件により指定された前日代表負荷、前週代表負荷、および気象データと対応する時刻事例を選定する。
【００５９】
トレンド予測部１６Ｄは、選定された時刻事例に基づいて、指定された予測日におけるデータの時系列変化を示すトレンドを予測する機能を有しており、具体的には、時刻ごとに選定された時刻事例の当日負荷を時系列で連結することにより、予測日における負荷のトレンドとして出力する。
【００６０】
［第２の実施の形態の動作］
次に、本実施の形態にかかるトレンド予測装置１０の動作について説明する。ここでは、事例モデル１５に事例を登録する事例登録動作と、事例モデル１５を用いたトレンド予測動作についてそれぞれ説明する。
【００６１】
［事例登録動作］
まず、図６を参照して、本実施の形態にかかる事例登録動作について説明する。図６は、第２の実施の形態にかかる事例登録動作を示す説明図である。
トレンド予測装置１０の演算処理部１６は、トレンド予測に先立って、図６の事例登録動作を実行する。
【００６２】
まず、事例登録部１６Ｂは、入力取得部１６Ａで取得した履歴データ３１を記憶部１４から読み出して、履歴データ３１から各履歴を１つずつ選択して計測時刻Ｔｍ（０時〜２３時）ごとの時刻履歴に分離する。
図６に示すように、履歴データ３１には、対象から各時刻に計測したそれぞれの履歴に関する、計測日時、前日負荷、前週負荷、当日負荷、および気象データが含まれている。
【００６３】
続いて、事例登録部１６Ｂは、予め設定されている事例モデル１５の設計パラメータに基づいて、計測時刻Ｔｍごとに、対応する時刻履歴から各メッシュに対応する時刻事例３２を生成する。この際、事例登録部１６Ｂは、時刻履歴に含まれる前日負荷および前週負荷から生成した前日代表負荷および前週代表負荷と、時刻履歴に含まれる気象データとを、設計パラメータで設定されているメッシュの大きさに合わせて正規化することにより、入力変数を生成する。
【００６４】
この後、事例登録部１６Ｂは、同一入力変数を持つ時刻履歴の当日負荷を平均化などの統計処理を行うことによりこれら当日負荷の代表値を計算し、得られた代表値を出力変数とする。事例登録部１６Ｂは、このようにして得られた入力変数と出力変数との組を時刻事例３２として生成し、計測時刻Ｔｍに対応する時刻モデルを選択して、その入力変数と対応するメッシュの事例として時刻事例３２を登録する。
【００６５】
［トレンド予測動作］
次に、図７および図８を参照して、本実施の形態にかかるトレンド予測動作について説明する。図７は、第２の実施の形態にかかるトレンド予測動作を示すフロー図である。図８は、第２の実施の形態にかかるトレンド予測動作を示す説明図である。
トレンド予測装置１０の演算処理部１６は、通信Ｉ／Ｆ部１１または操作入力部１２からの指示に応じて、図７のトレンド予測動作を実行する。なお、事例モデル１５の各時刻モデルには、前述した事例登録動作により、時刻事例がそれぞれ登録されているものとする。
【００６６】
まず、事例選定部１６Ｃは、指定された予測条件３５に含まれる、予測日と対応する前日代表負荷および前週代表負荷と予測日に関する予測日気象データとを、予測時刻Ｔｅごとの時刻条件（０時〜２３時）に分離し、これらをメッシュの大きさに合わせて正規化することにより、予測条件３５に応じた時刻変数３６を生成する。
続いて、事例選定部１６Ｃは、予測時刻Ｔｅごと対応する時刻モデルを選択し、その予測時刻Ｔｅの時刻変数３６で参照することにより、時刻変数３６を入力変数とするメッシュから時刻事例をそれぞれ選定する。
【００６７】
この後、トレンド予測部１６Ｄが、事例選定部１６Ｃで選定した時刻事象から出力変数である予測日当日負荷を取得し、これらを時系列で連結することにより、予測日における負荷のトレンド、すなわち予測日１日分の予測負荷トレンド３７を生成して出力する。
【００６８】
本実施の形態によれば、予測により得られたトレンドの各予測時刻における予測負荷は、過去に計測した履歴から抽出した、それぞれ同じ計測日に計測したデータのトレンドに基づいて予測されることになる。このため、予測トレンドを構成する各時刻の予測値は、全く異なる計測日に計測された互いに独立した関係性のない値ではなく、同じ計測日に計測された互いの関係性が反映されていることになる。したがって、前述した図５と同様に、予測したデータの推移に含まれるトゲ状の揺らぎＰ１やギザギザ状の揺らぎＰ２を抑制することができ、安定したトレンドを予測することが可能となる。
【００６９】
［第２の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態は、トレンド分類情報の具体例として、履歴の計測日の前日に対象から計測した１日分のデータを代表する前日代表データと、計測日の一週間前の日に対象から計測した１日分のデータを代表する前週代表データとの組み合わせを用い、事例モデル１５が、時刻ごとに履歴を分離して生成した時刻事例を、それぞれの時刻と対応する時刻モデルで記憶し、事例選定部１６Ｄが、時刻モデルのそれぞれを予測条件により指定された前日代表データと前週代表データとの組み合わせに基づき共通して参照することにより、これら前日代表データと前週代表データとの組み合わせと対応する時刻事例を選定し、トレンド予測部１６Ｄは、時刻ごとに選定された時刻事例の当日データを時系列で連結することにより、予測日におけるデータのトレンドとして出力するようにしたものである。
【００７０】
これにより、予測により得られたトレンドの各予測時刻における予測値は、過去に計測した履歴から抽出した、それぞれ同じ計測日に計測したデータのトレンドに基づいて予測されることになる。このため、予測トレンドを構成する各時刻の予測値は、全く異なる計測日に計測された互いに独立した関係性のない値ではなく、同じ計測日に計測された互いの関係性が反映されていることになる。したがって、予測したデータの推移に含まれるトゲ状やギザギザ状の揺らぎを抑制することができ、安定したトレンドを予測することが可能となる。
【００７１】
［実施の形態の拡張］
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。また、各実施形態については、矛盾しない範囲で任意に組み合わせて実施することができる。
【００７２】
また、前述した各実施の形態では、トレンド予測装置１０で予測対象となるトレンドとして、負荷や一日周期のトレンドを例として説明したが、これに限定されるものではない。例えば、一定の周期で繰り返される時系列データのトレンドであれば、時刻に代えて周期を複数に分割した設けた時区間を用いることにより、各実施の形態を負荷以外のトレンド予測にも適用することができ、同様の作用効果を得ることが可能となる。
【符号の説明】
【００７３】
１０…トレンド予測装置（負荷予測装置）、１１…通信Ｉ／Ｆ部、１２…操作入力部、１３…画面表示部、１４…記憶部、１５…事例モデル、１６…演算処理部、１６Ａ…入力取得部、１６Ｂ…事例登録部、１６Ｃ…事例選定部、１６Ｄ…トレンド予測部、２１，３１…履歴データ、２２，３２…時刻事例、２５，３５…予測条件、２６…予測変数、２７，３７…予測負荷トレンド、３６…時刻変数。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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