(57)【要約】【課題】解析レベル間の連携を行いつつ、精度の高い予測値算出を行うことができるような時系列データ予測ニューラルネットワーク装置を得る。【解決手段】予測対象の数値を時系列に表した時系列データを処理し、数値の予測値を算出する時系列データ予測ニューラルネットワーク装置１００において、時系列データを多重解像度解析して得られた、複数の解析レベルにおける特徴を示す値が解析データとして入力される入力手段１１０と、予測値を算出する際、複数の解析レベルのうち、最高の解析レベルの解析データに基づいて演算処理を行い、処理した結果のデータを、次に高い解析レベルの解析データと共に演算処理を行い、ある解析レベルの解析データに基づいて行った演算処理の結果のデータと、ある解析レベルの下位に位置する解析レベルの解析データとに基づく演算処理を行っていって、最高の解析レベルから最低の解析レベルまでの演算処理を行う入力層処理部１２１を有する演算処理手段１２０とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象の数値を時系列に表した時系列データを処理し、前記数値の予測値を算出する時系列データ予測ニューラルネットワーク装置において、
前記時系列データを多重解像度解析して得られた、複数の解析レベルにおける特徴を示す値が解析データとして入力される入力手段と、
前記予測値の算出において、前記複数の解析レベルのうち、最高の解析レベルの解析データに基づいて演算処理を行い、処理した結果のデータを、次に高い解析レベルの解析データと共に演算処理を行い、上位の解析レベルにおける演算処理の結果のデータと前記下位の解析レベルにおける解析データとに基づく演算処理を前記最高の解析レベルから最低の解析レベルまで行う入力層処理部を有する演算処理手段と
を備えることを特徴とする時系列データ予測ニューラルネットワーク装置。
【請求項２】
前記演算処理手段は、前記入力手段に入力されるデータを、過去の所定数分記憶保持する１又は複数の遅延処理部をさらに有することを特徴とする請求項１記載の時系列データ予測ニューラルネットワーク装置。
【請求項３】
前記演算処理手段は、前記入力層処理部が処理した結果のデータに基づいて演算処理を行う中間層処理部と、該中間層処理部が処理した結果のデータに基づいて演算処理を行い、前記予測値を出力する出力層処理部とをさらに有することを特徴とする請求項１又は２記載の時系列データ予測ニューラルネットワーク装置。
【請求項４】
前記多重解析度解析は、ウェーブレットを用いた周波数解析であり、周波数が低いウェーブレットの信号に基づいて得られた前記解析データほど解析レベルが高くなるようにすることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の時系列データ予測ニューラルネットワーク装置。
【請求項５】
前記解析データとしてウェーブレット係数を有することを特徴とする請求項４記載の時系列データ予測ニューラルネットワーク装置。
【請求項６】
前記入力手段には、前記最高の解析レベルにおけるスケーリング係数のデータがさらに前記解析データとして入力され、
前記演算処理手段は、前記最高の解析レベルのウェーブレット係数のデータと共に、前記スケーリング係数のデータに基づいて前記演算処理を行うことを特徴とする請求項５記載の時系列データ予測ニューラルネットワーク装置。
【請求項７】
前記入力手段には、前記解析データと相関する相関データがさらに入力され、
前記入力層処理部は、前記最低の解析レベルまで処理した結果のデータと前記相関データとに基づいて、さらに演算処理を行うことを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の時系列データ予測ニューラルネットワーク装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は例えば入力された数値（データ）から将来に発生する数値を予測する予測処理を行う時系列データ予測ニューラルネットワーク装置に関するものである。特に予測精度のさらなる向上を実現するためのものである。
【背景技術】
【０００２】
時間経過と共に継続的に変化が生じる株価、交通量、通信トラフィック等を数値として表し、その値を時系列に表したデータである時系列データを処理し、将来に発生しうる数値を精度よく予測することは、近い将来に起こりうる事態に備えたり、正常と違う振る舞いが生じることを検出するために必要とされる。このような時系列データに基づいて将来の値（予測値）を予測するために、ＡＲＭＡモデルのような数学モデル、ニューラルネットワークのようなモデルの作成、作成したモデルを用いた学習（モデル補正）を行うモデル学習器等がある。
【０００３】
このようなニューラルネットワークを用いることで、従来のノイマン型コンピュータでは困難であった柔軟な情報処理を行えることが知られており、これまでに様々な形式のニューラルネットワークを用いた装置が提案されている。
【０００４】
例えば入力層、中間層、出力層及び文脈層から構成されるニューラルネットワークに、過去及び現在の時系列パターンを入力して、バックプロパゲーション法により学習させ、学習済のニューラルネットワークを用いて時系列予測を行わせる方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
また、ニューラルネットワークのようなモデル学習器を用い、さらに学習データとして時系列データを複数の解析レベル（周波数成分）に分け、それぞれの解析レベルに基づいて予測を行い、合算するという方法で、将来値を予測しているものもある（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平０６−１７５９９８号公報（図１）
【特許文献２】特開平１１−２１２９４７号公報（図１）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述した特許文献１に記載の方法は、時系列データのみを用いて学習を行い将来値を予測するものである。このため、刻々と複雑に変化するような特性を持つ時系列データに対する予測モデルでは、学習に用いる特徴量が少なくなるため、精度のよい学習モデルの形成ができなくなってしまう。その結果、複雑に変化を伴う時系列データに対しては予測精度が低くなってしまう。
【０００８】
一方、特許文献２では時系列データを幾つかの周波数成分に分け、それぞれの周波数成分毎に予測モデルを学習している。このため、特許文献１のように単純に時系列データのみを用いて学習を行った場合よりも予測精度向上を実現することができる。
【０００９】
しかしながら、時系列データに対して行ったすべての解析レベルに対して設けた各学習器が、それぞれ独立して予測を行うようにしているため、解析レベル間での予測の学習ができない。
【００１０】
そこで、解析レベル間の演算処理結果を連携させて、精度の高い予測値の算出を行うことができるような時系列データ予測ニューラルネットワーク装置の実現が望まれていた。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明に係る時系列データ予測ニューラルネットワーク装置は、予測対象の数値を時系列に表した時系列データを処理し、数値の予測値を算出する時系列データ予測ニューラルネットワーク装置において、時系列データを多重解像度解析して得られた、複数の解析レベルにおける特徴を示す値が解析データとして入力される入力手段と、予測値の算出において、複数の解析レベルのうち、最高の解析レベルの解析データに基づいて演算処理を行い、処理した結果のデータを、次に高い解析レベルの解析データと共に演算処理を行い、上位の解析レベルにおける演算処理の結果のデータと下位の解析レベルにおける解析データとに基づく演算処理を最高の解析レベルから最低の解析レベルまで行う入力層処理部を有する演算処理手段とを備えるものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、予測対象の時系列データを多重解像度解析して得られた複数の解析レベルの解析データに対し、演算処理手段が、上位の解析レベルの演算結果と１つ下位の解析レベルの解析データとを演算処理していき、最高の解析レベルから最低の解析レベルの順に処理を行うようにしたので、時系列データに係る元の信号を復元するための数式に基づいて上位の解析レベルの処理結果を次の解析レベルの演算処理に適用して予測に係る処理を行っていくことで予測値の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】時系列データ予測ニューラルネットワーク装置の構成図である。
【図２】遅延処理部１２６の処理を表すための図である。
【図３】Ｈａａｒ関数に係るスケーリング関数を表す図である。
【図４】分解処理に用いるマザーウェーブレットを表す図である。
【図５】ウェーブレット係数の算出手順を説明するための図である。
【図６】ニューロンの模式図を表す図である。
【図７】予測値の比較結果を示す図である。
【図８】実際の観測値との間の平均二乗誤差を計算した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
実施の形態１．
図１は本発明の実施の形態１に係る時系列データ予測ニューラルネットワーク装置の構成を表す図である。本実施の形態の時系列データ予測ニューラルネットワーク装置（以下、単に装置という）１００は、入力手段１１０、演算処理手段１２０及び出力手段１３０で構成している。
【００１５】
入力手段１１０は、例えば外部の装置（図示せず）から送信された信号に含まれるデータを演算処理手段１２０が処理できるようにする。ここで、本実施の形態では、多重解像度解析（ＭＲＡ）に基づいて予測対象の時系列データを周波数解析処理（分解処理）して生成した１又は複数の解析レベルにおける解析データ等が入力手段１１０に入力される。多重解像度解析とは、例えば時間的な数値の変化を関数で表し、その関数を複数のスケールに基づいて段階的（解析レベル）に分解し、どのような特徴を有しているかを抽出するための解析である。本実施の形態では、解析データとして、ウェーブレットを用いた周波数解析の結果であるウェーブレット係数のデータ（以下、ウェーブレット係数という）ｗ(L)i〜ｗ(1)iが入力される。また、多重解像度解析が行われたときに用いられた最も高い（最高の）解析レベルに係るスケーリング係数のデータ（以下、最高スケーリング係数という）ｓ(L)i及び時系列データと相関関係を有する相関データｎt が入力される。
【００１６】
演算処理手段１２０は、入力手段１１０の処理に係るデータに基づいて予測値を算出する。本実施の形態における演算処理手段１２０は、過去の時系列データに基づいて学習処理等により補正したニューラルネットワークによるモデルに基づいて予測値算出の処理を行うモデル学習器となる。ニューラルネットワークとは、例えば、脳を構成する神経細胞(ニューロン)をモデル化し、ネットワーク化して構成した処理機構である。このため、本実施の形態の演算処理手段１２０では、概念的に複数のニューロンがネットワーク接続され、入力手段１１０から入力されたデータに基づいて、ニューロン間で演算結果を送受しながら、出力手段１３０に最終的な演算結果の出力が行われるものとする。
【００１７】
また、本実施の形態において、装置はバックプロパゲーションにより学習を行うものとする。この学習時においては、演算処理手段１２０が算出した予測値と正答データｙが表す値との誤差を計算する。そして、モデルにおいて表される個々のニューロンについて、期待されるニューロンの出力値と実際の出力値との差等を計算し、局所誤差を求める。この局所誤差が小さくなるように、予測値を算出する過程において経た順番とは逆順にニューロンが演算処理を行うときの入力重みを調整していく処理を行う。
【００１８】
以上のようなモデル形成を実現するため、本実施の形態における演算処理手段１２０は、入力層処理部１２１、中間層処理部１２４及び出力層処理部１２５並びに複数の遅延処理部１２６を有している。
【００１９】
入力層処理部１２１は、さらに周波数解析入力層処理部１２２及び相関データ入力層処理部１２３を有している。周波数解析入力層処理部１２２は、各解析レベルのウェーブレット係数及び最高スケーリング係数に基づいて演算処理を行う。このとき、解析レベルの高い（周波数が低い）ウェーブレット係数等を演算処理した結果を、１つ下位に位置する、解析レベルの低い（周波数が高い）ウェーブレット係数と共に演算処理を行っていく。このため、図１に示すように、解析レベルと同じ数のニューロンにおいて演算を行う。また、相関データ入力層処理部１２３は、周波数解析入力層処理部１２２の演算処理に係るデータと入力手段１１０からの相関データｎt とに基づく演算処理を行う。入力層処理部１２１の演算処理の内容については後述する。
【００２０】
中間層処理部１２４は、本実施の形態においては、遅延処理部１２６が記憶保持している、入力層処理部１２１の演算処理に係る所定数のデータに基づいて演算処理を行う。また、出力層処理部１２５は、中間層処理部１２４の演算処理に係るデータに基づいて演算を行い、出力手段１３０に出力する処理を行う。
【００２１】
図２は遅延処理部１２６の処理を表すための図である。遅延処理部１２６は入力されるデータを一時的に記憶保持する処理を行う。ここで、遅延処理部１２６は、新たなデータが入力されると、最も古いデータが出される（記憶保持対象から外れる）先入れ先出し（ＦＩＦＯ：First In First Out）の構造を有している。このため、所定数（過去の所定時間分）のデータを記憶保持することができる。本実施の形態では、例えば演算処理手段１２０が時刻ｔ＋１の予測値を算出するために行う各ニューロンにおける演算処理に必要な分のデータを、それぞれの遅延処理部１２６が記憶保持できるものとする。
【００２２】
以上のような演算処理手段１２０の各処理部について、それぞれ異なる専用機器（ハードウェア）で構成することもできるが、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）を中心とする演算制御手段（コンピュータ）でハードウェアを構成し、各部が行う処理の処理手順をあらかじめプログラム化し、ソフトウェア、ファームウェア等で構成しておいてもよい。そして、プログラムを実行により処理を行うことにより、上記の各部が行う処理を実現するようにしてもよい。これらのプログラムに係るデータは例えば記憶手段（図示せず）に記憶しておくようにする。また、特に限定するものでないが、例えばニューロンを１つの演算処理装置（素子）で構成し、複数の演算処理装置を通信線等で接続して演算処理手段１２０を構成するようにしてもよい。ここで本実施の形態では、以下、各ニューロンを、演算処理を行う１つの単位となる装置（素子）として扱って説明することもある。
【００２３】
また、出力手段１３０は、予測処理時において、演算処理手段１２０が演算結果として算出した予測値を、例えば外部の装置（図示せず）に信号として出力する。
【００２４】
次に、本実施の形態の装置１００の動作について説明する。まず、装置１００の前段において、サンプリング、量子化等を行った時系列データに基づいて、多重解像度解析においてウェーブレット変換を行い、解析レベル毎のウェーブレット係数、スケーリング係数を算出する。解析結果と元の信号（関数）との関係については、算出に係る最高の解析レベルをＬとし、元の信号をｆ（ｔ）とすると、次式（１）で表すことができる。
【００２５】
【数１】
2011065361.tif 000003
【００２６】
ここで、ｇi は次式（２）で表されるように、ウェーブレット係数ｗj、t とマザーウェーブレットψj、k との合成関数である。また、（３）式のｆL （ｔ）は、解析レベルＬのスケーリング係数ｓL、k と解析レベルＬのマザーウェーブレットψL、kとの合成関数である。
【００２７】
【数２】
2011065361.tif 000004
【００２８】
図３はＨａａｒ関数に係るスケーリング関数を表す図である。本実施の形態ではウェーブレットにＨａａｒ関数を用いて説明を行うものとする。スケーリング関数については、０＜ｕ＜１では１、その他はｕ＝０とする。
【００２９】
図４は分解処理に用いるマザーウェーブレットを表す図である。図４はＨａａｒ関数に係るマザーウェーブレットを模式化している。ウェーブレット係数は、マザーウェーブレットと時系列データとに基づいて内積を算出し、スケーリング係数で除して算出する。図４に示すように、マザーウェーブレットの周期幅を変えることで異なる解析レベルのマザーウェーブレットを生成し、各解析レベルについてウェーブレット係数を算出する。
【００３０】
図５はウェーブレット係数の算出手順を説明するための図である。図５では解析レベル１に係るウェーブレット係数の算出について説明する。例えば時刻ｔ−７〜ｔにおける｛１，３，５，１１，１２，１３，０，１｝という８個の値のデータを時系列データとする。解析レベル１のウェーブレット係数は、マザーウェーブレット（−１，１）との内積を算出してスケーリング係数で除して算出する。また、時間方向にスライドさせていきウェーブレット係数を計算していく。例えば時系列データ（１，３）とマザーウェーブレット（１，−１）との内積は１×（−１）＋３×１＝２である。スケーリング係数は２1/2 であるため、ウェーブレット係数は２1/2 ＝１．４１４２（図５におけるｗ(1)i-3）となる。以下、同様に（５，１１）、（１２，１３）（０，１）について、それぞれウェーブレット係数を算出する。以上のようにして、解析レベル１において、｛ｗ(1)i-3＝１．４１４２，ｗ(1)i-2＝４．２４２６，ｗ(1)i-1＝０．７０７１，ｗ(1)i＝０．７０７１｝の４つのウェーブレット係数を算出する。ここで、本実施の形態においては、ｗ(1)iが時刻ｔに基づくウェーブレット係数を表すものとする。
【００３１】
また、解析レベル２のウェーブレット係数は、周期を２倍にしたマザーウェーブレット（−１，−１，１，１）と時系列データの４個のデータとの内積を算出し、この解析レベルでのスケーリング係数の２で除することにより算出する。
【００３２】
以上のようにして前段の装置が算出した各解析レベルのウェーブレット係数と最高スケーリング係数とを含む信号が入力手段１１０に入力される。入力手段１１０は、信号を処理して演算処理手段１２０にデータを送る。相関データｎt についても同様に信号処理して送る。各遅延処理部１２６は、前述したように送られたデータを記憶保持する。ここで、例えば時刻ｔから過去の所定時間分の時系列データに基づいて算出した所定数のウェーブレット係数又は最高スケーリング係数を記憶保持する。また、所定数の相関データについても記憶保持する。
【００３３】
入力層処理部１２１の周波数解析入力層処理部１２２は各遅延処理部１２６が記憶保持する所定数のウェーブレット係数又は最高スケーリング係数に基づいて演算処理を行う。このとき、周波数解析入力層処理部１２２は、前述したように、解析レベルと同数のニューロンによる演算処理を行う。
【００３４】
図６はニューロンの模式図を表す図である。ここで、ニューロンにおける演算処理について説明する。図６に示すように各ニューロンは、データの入力部、演算部、出力部を有している。図６のニューロンでは、例えば解析レベルＬの時刻ｔから所定時間分に係るウェーブレット係数ｗ(L)i、ｗ(L)i-1、ｗ(L)i-2、ｗ(L)i-3、ｗ(L)i-4にそれぞれ重み係数ｈ(L)i、ｈ(L)i-1、ｈ(L)i-2、ｈ(L)i-3、ｈ(L)i-4を乗じた総和ｚi を算出する。そして、例えばあらかじめ設定したシグモイド関数のような伝達関数ｆに総和ｚi を代入して閾値的処理を行い、出力値ｏi を算出する。以上を数式で表すと、次式（４）で表される。本実施の形態では、出力値ｏi が時刻ｔに基づくニューロンの出力値となり、このような演算処理を各ニューロンで行う。
【００３５】
【数３】
2011065361.tif 000005
【００３６】
そして、周波数解析入力層処理部１２２では、以上のような演算を、まず、例えば図１において最も上段に位置するニューロンについて、最も高い解析レベル（ここでは解析レベルＬとする）に係るウェーブレット係数と最高スケーリング係数に基づいて行う。このニューロンの出力値ｏ(L)iが、その下位に位置する解析レベルＬ−１の演算処理に係るニューロンに入力されるデータとなる。
【００３７】
解析レベルＬ−１の演算処理に係るニューロンにおいては、解析レベルＬ−１の時刻ｔから所定時間分に係るウェーブレット係数ｗ(L-1)i等が入力され、前述した演算と同様の演算を行い、出力値ｏ(L-1)iを下位の解析レベルＬ−２の演算処理に係るニューロンに入力される。以下、同様の処理を行い、最も低い（最低の）解析レベル１の演算処理に係るニューロンの出力値ｏ(1)iが周波数解析入力層処理部１２２の最終的な出力となる。
【００３８】
これにより、解析レベル毎に、複数の時系列データに基づいて多重解像度解析した解析データを演算した予測に係る処理結果を、上位から下位のニューロンに伝達することができる。そして、下位のニューロンでは、自身が行う解析データの演算処理に際し、上位のニューロンが演算処理した結果を演算処理に組み入れることができる。このため、予測結果を連携させることができる。
【００３９】
周波数解析入力層処理部１２２からの出力値ｏ(1)iは相関データ入力層処理部１２３にデータとして入力される。また、時刻ｔから所定時間分に係る相関データが遅延処理部１２６から入力される。相関データについては、例えば、ＲＴＰ（Real-time Transport Protocol）を用いた通信を行う際のパケット量を予測する場合、その通信を始める際に呼制御を行うために送信されるＳＩＰ（Session Initiation Protocol ）のパケット数、セッション数、現在時刻等が挙げられる。相関データ入力層処理部１２３におけるニューロンに係る演算処理については、図６を用いて説明した演算処理と同様である。本実施の形態では、相関データ入力層処理部１２３の演算処理した結果を、入力層処理部１２１の最終的な演算処理結果として出力する。
【００４０】
入力層処理部１２１の出力に係るデータは、入力層処理部１２１の出力側（後段）、中間層処理部１２４の入力側（前段）に設けた各遅延処理部１２６が所定数分記憶保持する。
【００４１】
中間層処理部１２４は、遅延処理部１２６が記憶保持している、入力層処理部１２１の演算処理に係る所定数のデータに基づいて演算処理を行う。また、出力層処理部１２５は、中間層処理部１２４の演算処理に係るデータに基づいて演算を行い、最終的に時刻ｔ＋１における予測値のデータとして出力手段１３０に出力する。出力手段１３０は、予測値のデータを含む信号を外部の装置（図示せず）に送信する。
【００４２】
図７は従来の装置が算出した予測値と本実施の形態の装置１００が算出した予測値との比較結果を示す図である。図７は電気通信回線（ネットワーク）上に流れる通信パケット数の予測値と観測値とを表している。図７において縦軸がパケット数であり横軸は集計に係る時刻である。図７に示すように、従来の装置においては、パケット数の実際の観測値と予測値とが大きく乖離している部分がある。一方、本実施の形態の装置１００では、それほど大きな乖離部分がないことがわかる。
【００４３】
図８は図７の結果から求めた実際の観測値との間の平均二乗誤差を計算した図である。図８に示すように、本実施の形態の装置１００では、従来の装置に比べると格段に予測精度が向上していることがわかる。
【００４４】
以上のように、本実施の形態の時系列データ予測ニューラルネットワーク装置１００によれば、予測対象の時系列データを多重解像度解析して得られた複数の解析レベルの解析データに対し、周波数解析入力層処理部１２２が、１つ上位の解析レベルの演算結果を入力しながら、最高（最上位）の解析レベルから最低（最下位）の解析レベルの順に演算処理を行うようにしたので、時系列データに係る信号を表す式（２）を復元するような流れに基づいて、上位の解析レベルの処理結果を１つ下位の解析レベルの演算処理に適用して処理を行っていくようにしたので、装置１００が算出する予測値の精度を向上させることができる。
【００４５】
また、多重解像度解析をウェーブレット変換により行い、解析データとしてウェーブレット係数を算出するようにしたので、特に算出に係るレベルの数が多い場合でも、処理時間を抑えつつ、分解処理を行うことができる。さらに、相関データ入力層処理部１２３が、周波数解析入力層処理部１２２の処理結果と相関データとに基づいて演算処理を行うようにしたので、予測値の精度をさらに向上させることができる。
【００４６】
実施の形態２．
上述の実施の形態１では、Ｈａａｒ関数のウェーブレットを用いて周波数解析（多重解像度解析）を行ったが、これに限定するものではない。例えば他のウェーブレットを用いて周波数解析を行うようにしてもよい。また、他の多重解像度解析を行うようにしてもよい。
【００４７】
また、上述の実施の形態１では、解析レベルＬ−１での演算結果である出力値ｏ(L-1)iを下位の解析レベルＬ−２の演算処理に係るニューロンに入力としたが、下位の解析レベルは１かそれ以上小さくてもよい。つまり、あらかじめ装置の入力手段１１０に入力する多重解像度解析の解析結果のうち、最高レベルのウェーブレット係数と最高スケーリング係数、そして、その他の解析レベルのウェーブレット係数を選択するレベル選択手段を設け、入力手段１１０に入力する解析レベルだけを選択する。選択されなかった解析レベルは捨てる。たとえば、多重解像度解析の解析結果で最高レベルをＭとすると、レベル選択手段はレベルＭのウェーブレット係数とスケーリング係数、それからレベルＭ−１、Ｍ−３、Ｍ−４を選択するようしているとする。このとき装置は、レベルＭのウェーブレット係数とスケーリング係数のニューロンの処理の出力ｏ(M) は、レベルＭ−１の演算処理に係るニューロンに入力、続いてレベルＭ−１の演算処理に係るニューロンの出力ｏ(M-1) はレベルＭ−３の演算処理に係るニューロンに入力、そして最後にレベルＭ−３の演算処理に係るニューロンの出力ｏ(M-3) はレベルＭ−４の演算処理に係るニューロンに入力するように動作することになる。
【符号の説明】
【００４８】
１００  時系列データ予測ニューラルネットワーク装置
１１０  入力手段
１２０  演算処理手段
１２１  入力層処理部
１２２  周波数解析入力層処理部
１２３  相関データ入力層処理部
１２４  中間層処理部
１２５  出力層処理部
１２６  遅延処理部
１３０  出力手段
【図１】
2011065361.tif 000006
【図２】
2011065361.tif 000007
【図３】
2011065361.tif 000008
【図４】
2011065361.tif 000009
【図５】
2011065361.tif 000010
【図６】
2011065361.tif 000011
【図７】
2011065361.tif 000012
【図８】
2011065361.tif 000013