(57)【要約】【課題】カオス理論に基づいて将来の状態量を予測する予測装置の予測精度を向上する。【解決手段】カオス理論に基づいて、蓄積された時系列データから将来の状態量を予測する予測装置１である。検出部２は、制御対象のシステムから状態量を検出する。データ入力部５は、検出された状態量を時系列データとしてデータ格納部３に保存する。予測演算部４では、データ格納部３に保存された時系列データを多次元状態空間に埋め込んだストレンジアトラクタを導出する。さらに、このストレンジアトラクタに時系列データを構成する状態量に影響を与える要素の情報を反映するための情報軸を追加する。そして、情報軸が追加されたストレンジアトラクタに基づいて、各種アルゴリズムを用いて将来の状態量を予測する。【選択図】図１
2015210557.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間の経過とともに変化する状態量を蓄積し、
カオス理論に基づいて、蓄積された状態量の時系列データから将来の状態量を予測する予測装置であって、
前記時系列データを多次元状態空間に埋め込んで得られるストレンジアトラクタに、前記時系列データを構成する状態量に影響を与える要素の情報を反映するための情報軸を追加し、
該情報軸が追加されたストレンジアトラクタに基づいて、前記将来の状態量を予測する
ことを特徴とする予測装置。
【請求項２】
制御対象となるシステムの状態量を一定間隔で蓄積し、
カオス理論に基づいて、蓄積された状態量の時系列データから将来の状態量を予測する予測装置であって、
前記時系列データを多次元状態空間に埋め込んで得られるストレンジアトラクタに、前記時系列データを構成する状態量に影響を与える要素の情報を反映するための情報軸を追加し、
該情報軸が追加されたストレンジアトラクタに基づいて、前記将来の状態量を予測する
ことを特徴とする予測装置。
【請求項３】
前記情報軸が追加されたストレンジアトラクタから、最新の観測で得られたデータベクトルに近接する近傍データベクトルを複数選択し、該選択された近傍データベクトルから予測計算手法を用いて、前記最新の観測で得られたデータベクトルが進む将来のデータベクトルを算出し、
該将来のデータベクトルから前記将来の状態量を導出する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の予測装置。
【請求項４】
時間の経過とともに変化する状態量を蓄積し、カオス理論に基づいて、蓄積された状態量の時系列データから将来の状態量を予測する予測方法であって、
前記時系列データを多次元状態空間に埋め込んだストレンジアトラクタを導出する工程と、
前記ストレンジアトラクタに、前記時系列データを構成する状態量に影響を与える要素の情報を反映するための情報軸を追加する工程と、
該情報軸が追加されたストレンジアトラクタに基づいて、最新の観測で得られたデータベクトルが進む将来のデータベクトルを予測計算手法を用いて算出する工程と、
前記算出された将来のデータベクトルから将来の状態量を求める工程と、を有する
ことを特徴とする予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カオス理論に基づいて将来の状態量を予測する予測技術に関する。特に、社会基盤や生産設備等において検出される状態量を予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
高速道路、電力網、浄水場等の社会基盤や生産設備（プラント）では、将来の状況を予測してシステムの制御が行われている。具体的には、システムの運転時において一定間隔で状態量（例えば、交通量、電力消費量、水の消費量等）を取得して、状態量の時系列データを蓄積する。この過去の状態量の時系列データから将来の時系列データを推定（予測）し、予測された将来の状態量によってシステムの制御（例えば、信号や換気ファン等の制御）が行われる。
【０００３】
このような過去の状態量に基づいて将来の状態量を予測し、予測された状態量に基づいてシステムの制御を行う分野においては、予測の精度並びに予測するための計算速度及び操作の簡便性により、システム全体の経済性、低炭素化、安全性等に差異が生じることとなる。ゆえに、システムの制御における予測技術の精度、計算速度及び簡便性等は重要な要素となる。
【０００４】
例えば、水道のシステムでは、水道の需要量を予測し、予測された需要量に応じて配分計画（浄水場からの水の供給量等）が作成される。需要量の予測は、曜日、祝祭日、天候、気温等の外部条件が付加された配水等の流量データを収集し、収集された時系列データに基づいて予測計算式の未定係数を算出することで行われる。すなわち、予測計算手法により、現在から時間単位毎の需要量または日単位毎の需要量等が予測され、予測された需要量及び現在の浄水場からの供給量等のデータを考慮して配分計画が作成される。
【０００５】
過去の需要量から将来の需要量を予測する予測計算手法として、例えば、指数平滑法、自己回帰法、重回帰法、曜日指数手法、カルマンフィルタ法等の回帰法に基づく方法と、カオス理論に基づいた方法が知られている（例えば、特許文献１−３）。
【０００６】
指数平滑法は、時系列データに急激な変動がない限り、普通の予測精度が期待できる。また、計算式が簡単なため、データの前処理が不要な方法である。
【０００７】
自己回帰法は、過去の需要量のみを用いるので、特別な入力を必要としない方法である。この方法は、比較的高い予測精度を得ることができるが、予測計算式の係数を一定周期毎に見直す必要がある。
【０００８】
重回帰法は、様々な要因で予測値を求める方法である。この方法は、高い精度で予測を行うことができるが、予測計算式の係数を一定周期毎に見直す必要がある。
【０００９】
曜日指数手法は、重回帰法のように種々の要因を加味するのではなく、曜日のみに注目し、予測値を求める方法である。この方法は、簡単な計算で、普通程度の精度の予測が可能であるが、曜日指数を一定期間毎に見直す必要がある。
【００１０】
カルマンフィルタ法は、自己回帰法や重回帰法と組み合わされて使用され、最も精度が高い方法である。この方法では、予測係数が自動で修正されるため、補正の必要性がない。
【００１１】
また、カオス理論に基づいた予測方法は、短期的な予測精度が高く、過去の需要量に基づいて、将来の需要量を予測することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開平６−０２０１８８号公報
【特許文献２】特開平６−１０２９３９号公報
【特許文献３】特開平９−０８８４９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかし、実際のシステムでは、季節変動、週間変動、不規則変動等の様々なノイズにより予測精度を高精度に保つことが非常に困難である。例えば、予測精度の高いカルマンフィルタ法を用いた場合においても、９０％以上の精度を保つことは非常に困難である。
【００１４】
また、カオス理論に基づいて予測を行う場合、時系列データに内包される情報を元に決定論に基づいて予測を行う。この情報は、個別の情報として分離されることはなく、未知または不明確な状態で使用されることとなる。よって、カルマンフィルタ法等に代表される回帰法等の技術を活用し、両者を組み合わせて予測することが困難である。つまり、カオス理論に基づく予測技術と回帰法等の予測技術とは両者の計算方法が大きく異なるため、両者を組み合わせて予測を行う場合、予測の結果が得られない、期待した予測精度の向上が認められない、または操作が煩雑となるおそれがある。
【００１５】
また、カオス理論に基づく予測は、カオスの持つ特徴から、短期の予測精度と比較して、長期の予測精度が低下するおそれがあった。
【００１６】
上記事情に鑑み、本発明は、カオス理論に基づいて将来の状態量を予測する予測装置において、予測精度の向上に貢献する技術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】
【００１７】
上記目的を達成する本発明の予測装置の一態様は、時間の経過とともに変化する状態量を蓄積し、カオス理論に基づいて、蓄積された状態量の時系列データから将来の状態量を予測する予測装置であって、前記時系列データを多次元状態空間に埋め込んで得られるストレンジアトラクタに、前記時系列データを構成する状態量に影響を与える要素の情報を反映するための情報軸を追加し、該情報軸が追加されたストレンジアトラクタに基づいて、前記将来の状態量を予測することを特徴としている。
【００１８】
また、上記目的を達成する本発明の予測方法の一態様は、時間の経過とともに変化する状態量を蓄積し、カオス理論に基づいて、蓄積された状態量の時系列データから将来の状態量を予測する予測方法であって、前記時系列データを多次元状態空間に埋め込んだストレンジアトラクタを導出する工程と、前記ストレンジアトラクタに、前記時系列データを構成する状態量に影響を与える要素の情報を反映するための情報軸を追加する工程と、該情報軸が追加されたストレンジアトラクタに基づいて、最新の観測で得られたデータベクトルが進む将来のデータベクトルを予測計算手法を用いて算出する工程と、前記算出された将来のデータベクトルから将来の状態量を求める工程と、を有することを特徴としている。
【発明の効果】
【００１９】
以上の発明によれば、カオス理論に基づいて将来の状態量を予測する予測装置の予測精度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施形態に係る予測装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る予測装置の予測に供される時系列データの一例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係る予測装置により作成されるストレンジアトラクタの一例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る予測装置により選択される可能性が高まったストレンジアトラクタの一例を示す図である。
【図５】局所ファジィ再構成法の概念図である。
【図６】本発明の実施例１の予測装置における予測方法のフローチャートである。
【図７】本発明の実施例１の予測装置で形成されるストレンジアトラクタを示す図である。
【図８】本発明の実施例１の予測装置により選択される可能性が高まったストレンジアトラクタの一例を示す図である。
【図９】本発明の実施例４の予測装置により選択される可能性が高まったストレンジアトラクタの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
本発明の実施形態に係る予測装置及び予測方法について、図を参照して詳細に説明する。なお、実施形態の説明では、浄水場の配水量予測または電力供給会社の電力消費量予測を行う形態を例示して説明するが、本発明の予測装置及び予測方法は、実施形態に限定されるものではなく、高速道路、電力網（マイクログリッドを含む）等の社会基盤や生産設備におけるシステムを制御する状態量の予測に適用することができる。また、予測される状態量は、システムを制御するための状態量に限定されるものではなく、時間の経過とともに変化する状態量（例えば、血糖値や脳波若しくは波の高さや台風の進路情報等）を蓄積し、カオス理論に基づいて、将来の状態量を予測するような予測装置に適用することもできる。
【００２２】
図１に示すように、本発明の実施形態に係る予測装置１は、検出部２と、データ格納部３と、予測演算部４と、を備える。
【００２３】
検出部２は、社会基盤や生産設備における状態量を検出する。状態量は、社会基盤や生産設備等のシステムを運用する際に変化する要素であり、この状態量に応じてシステムが制御される。例えば、浄水場のシステム制御を行う場合、検出部２は、使用される水の流量（配水量）等を検出する。検出部２で検出された状態量は、データ入力部５を介してデータ格納部３に保存される。
【００２４】
データ格納部３は、検出部２で検出された状態量を時系列データとして保存する。例えば、浄水場のシステムでは、検出部２において、図２に示すような時間に応じて変化する配水量が検出される。検出された配水量は一定期間蓄積され、所定期間毎の配水量の蓄積量が時系列データとしてデータ格納部３に保存される。
【００２５】
予測演算部４は、カオス理論を用いてデータ格納部３に保存された時系列データから将来の状態量を予測する。具体的に説明すると、データ格納部３に保存された時系列データをターケンスの埋め込み定理に基づいて、ｎ次元（ｎは２以上の整数）の状態空間に埋め込む。この処理により、式（１）に示されるデータベクトルが得られる。なお、式（１）において、埋め込み次元（ｎ）及び遅れ時間（τ）は、解析される時系列データに応じて適宜設定される数である。
ｘ（ｔ）＝（ｙ（ｔ），ｙ（ｔ−τ），・・・，ｙ（ｔ−（ｎ−１）τ））      …（１）
状態空間にプロットされたデータベクトルｘ（ｔ）に対してｔを変化させると、ｎ次元状態空間に軌道（ストレンジアトラクタ）が描かれる。例えば、図３に示すようなダイナミクスを内包するストレンジアトラクタがｎ次元空間上に描画される。
【００２６】
次に、状態空間にプロットされたデータベクトルｘ（ｔ）に、検出部２で検出された状態量に影響を与える要素の情報を反映するための情報軸を追加する。１あるいはそれ以上の情報軸を追加することで、追加された情報軸の数に応じてストレンジアトラクタの次元数が増加することとなる。例えば、浄水場のシステムでは、需要量に影響を与える要素として、年、季節、曜日、平日、休日、祝祭日、時刻、天候、気温等の要素がある。
【００２７】
つまり、データベクトルｘ（ｔ）に、各要素の情報を反映するための情報軸（ａ，ｂ，ｃ，・・・）を追加することで、式（２）に示すような新たなデータベクトルｘ’（ｔ）が得られる。
ｘ’（ｔ）＝（ｙ（ｔ），ｙ（ｔ−τ），・・・ｙ（ｔ−（ｎ−１）τ），ａ，ｂ，ｃ，・・・）      …（２）
このデータベクトルｘ’（ｔ）により、ｎ＋ｍ次元状態空間（ｍは追加した情報軸の数）に新たなストレンジアトラクタが描かれることとなる。
【００２８】
このように情報軸を追加して、次元数が増加した状態空間に新たなストレンジアトラクタを描くことで、図３に示したデータベクトルｘ（ｔ）で描かれたストレンジアトラクタ間の距離が変更されることとなる。その結果、図４に示すように、データベクトルｘ（ｔ）により描かれたストレンジアトラクタから選択される可能性が高いアトラクタが切り出されることとなる。図４では、濃い色で塗りつぶされているアトラクタが選択の確率が高まったアトラクタ群を示している。なお、情報軸の取り方によっては、次元数が増加した状態空間に埋め込まれるストレンジアトラクタは、元のストレンジアトラクタとは異なる形状となる場合もあるが、そのような場合においても、状態量に影響を与える要素の情報を反映してアトラクタの選択を行うことができる。
【００２９】
そして、ｎ＋ｍ次元状態空間上に、最新の観測で得られたデータベクトルｚ（Ｔ）をプロットする。ここで、最新のデータベクトルｚ（Ｔ）から距離の近いデータベクトルｘ’（ｉ’）を「近傍データベクトル」と称する。近傍データベクトルｘ’（ｉ’）は、過去の観測データベクトルである。
【００３０】
最新のデータベクトルｚ（Ｔ）の近傍データベクトルｘ’（ｉ’）からｓステップ先ベクトルｘ’（ｉ’＋ｓ）への軌道は既知である。時系列データの変動に規則性を仮定すると、状態ｚ（Ｔ）からｚ（Ｔ＋ｓ）の軌道は、状態ｘ’（ｉ’）からｘ’（ｉ’＋ｓ）の軌道と近似的に等価である。よって、複数の近傍データベクトルｘ’（ｉ’）を選択し、各種アルゴリズム（予測計算手法）を用いて将来のデータベクトルｚ（Ｔ＋ｓ）を算出することができる。各種アルゴリズムとしては、例えば、グラムシュミットの直交化法、テセレーション法、局所ファジィ再構成法、重心法等の方法を使用することができる。例えば、局所ファジィ再構成法では、図５に示すように、近傍データベクトルの軌道に応じて、将来のデータベクトルが予測される。この場合、最新のデータベクトルと選択された近傍データベクトルとの距離によって、異なる重み付けがなされることとなる。そして、予測された将来のデータベクトルから将来の状態量が導出される。
【００３１】
予測演算部４において将来の状態量が予測された後、図１に示すように、予測演算部４で導出された将来の状態量は、予測結果格納部６に保存される。なお、将来のデータベクトルの予測値をデータ格納部３に保存し、教師データとして用いることもできる。
【００３２】
また、予測演算部４で予測された状態量は、出力部７（ディスプレイ等）に出力される。出力部７には、予測された状態量と実際に計測された状態量とを併せて表示してもよい。また、出力部７に予測された状態量に応じて変動する他の状態量を表示してもよい。
【００３３】
［実施例１］
実施例１の予測装置は、比較的長期間（現在時点より２４時間後）の浄水場の需要量を予測した。図６に、実施例１の予測装置の予測演算フローチャートを示す。
【００３４】
まず、浄水場Ａの第１系統の配水量データ（２００９年４月１日〜２０１２年３月３１日までの期間における配水量を１時間毎に積算したデータ）をデータ格納部３に保存し、教師データとした（ステップＳ１）。
【００３５】
データ格納部３に保存された教師データを、埋め込み次元５、遅れ時間３で、直交系状態空間に埋め込んだ（ステップＳ２）。この埋め込み処理により得られたストレンジアトラクタを図７に示す。
【００３６】
次に、図７に示したストレンジアトラクタに需要量に影響を与える要素の情報を反映するための情報軸を追加した（ステップＳ３）。ここでは、季節の情報、年の情報、平日の情報の３つの情報軸を追加した。季節の情報軸には、各季節（春夏秋冬）に応じて、１〜４の数を代入した。また、年の情報軸には、２００９年〜２０１２年に応じて、１〜４の数を代入した。同様に、平日の情報軸には、平日、土曜、日曜祝日に応じて、１〜３の数を代入した。情報軸を追加することで、ストレンジアトラクタの次元軸が拡張されることとなる。この次元軸が拡張されたストレンジアトラクタに基づいて将来の需要量を予測することで、図８に示すように、ステップＳ２で形成されたストレンジアトラクタから選択される確率が高いストレンジアトラクタを切り出して将来の需要量が予測される。
【００３７】
次に、情報軸が追加されたストレンジアトラクタ上で、最新のデータベクトルの近傍データベクトルを選択した（ステップＳ４）。ここでは、最新のデータベクトルから近い順に４つのデータベクトルを選択した。
【００３８】
選択された４つの近傍データベクトルとこの近傍データベクトルにおけるストレンジアトラクタの軌跡から、それぞれの近傍データベクトルの進む未来のデータベクトルを抽出し、局所ファジィ再構成法、テセレーション法及びグラムシュミット直交化法の３つのアルゴリズムで最新のデータベクトルが進む将来のデータベクトルを抽出した（ステップＳ５）。どのアルゴリズムでもほぼ同様の予測精度で将来のデータベクトルを抽出することができた。予測時間については、時間差があり、局所ファジィ再構成法、グラムシュミット直交化法、テセレーション法、の順に計算時間が短かった。すなわち、異なるアルゴリズムを用いた場合、予測計算時間は異なるものの、ほぼ同様の予測精度で将来のデータベクトルを予測することができた（他の実施例も同じである）。
【００３９】
最後に、ステップＳ５で抽出された将来のデータベクトルから将来の需要量の予測値を算出した（ステップＳ６）。
【００４０】
対照実験として、情報軸の追加（ステップＳ３）を行わないこと以外は実施例１の予測装置と同じ方法で需要量の予測を行った。
【００４１】
需要量の予測は、現在時刻から２４時間先までの合計の需要量を予測した。２４時間先までの予測は、１時間毎に需要量の予測を行い、得られた需要量を２４時間積算して２４時間先までの需要量とした。需要量の予測は、２０１２年４月１日〜２０１３年３月３１日まで行い、需要量の予測精度の評価は、式（３）に基づいて行った。一般的に浄水場では、需要量に応じて配水が行われるので、（３）式における「予測配水量」は「予測需要量」と等しい量である（他の実施例でも同様である）。なお、需要量の予測は１日毎に１年間行い、１年間で得られた予測精度の絶対値を平均した。
予測精度＝（（実配水量−予測配水量）／実配水量）×１００（％）      …（３）
対照実験の予測装置における予測精度は、１．９３であった。これに対して、実施例１の予測装置における予測精度は、１．８４であり、情報軸を追加することで予測精度が向上した。
【００４２】
［実施例２］
実施例２の予測装置では、比較的短期間（現在時点より１時間後）の需要量の予測を行ったことが異なること以外は、実施例１の予測装置と同様に需要量の予測を行った。実施例２の予測装置は、実施例１と同様に、図６に示したフローチャートにしたがって需要量の予測を行った。
【００４３】
まず、浄水場Ａの第２系統の配水量データ（２００９年４月１日〜２０１２年３月３１日における配水量を１時間毎に積算したデータ）をデータ格納部３に保存し、教師データとした（ステップＳ１）。
【００４４】
データ格納部３に保存された教師データを、埋め込み次元５、遅れ時間３で、直交系状態空間に埋め込んだ（ステップＳ２）。
【００４５】
埋め込んだストレンジアトラクタに、季節の情報、年の情報、平日の情報の３つの情報軸を追加した（ステップＳ３）。
【００４６】
情報軸が追加されたストレンジアトラクタ上で、最新のデータベクトルの近傍データベクトルを４つ選択し（ステップＳ４）、選択された近傍データベクトルに基づいて将来の需要量の予測を行った（ステップＳ５，Ｓ６）。
【００４７】
対照実験として、情報軸の追加（ステップＳ３）を行わないこと以外は実施例２の予測装置と同じ方法で需要量の予測を行った。
【００４８】
需要量の予測は、現在時刻から１時間先までの合計の需要量を予測した。需要量の予測は、２０１２年４月１日〜２０１３年３月３１日まで行い、需要量の予測精度の評価は、式（３）に基づいて行った。なお、需要量の予測は１時間毎に１年間行い、１年間で得られた予測精度の絶対値を平均した。
【００４９】
対照実験の予測装置における予測精度は、５．７６であった。これに対して、実施例２の予測装置における予測精度は、５．１４であり、情報軸を追加することで予測精度が向上した。
【００５０】
［実施例３］
実施例３の予測装置は、時系列データを埋め込んだストレンジアトラクタに追加する情報軸の要素が異なること以外は、実施例１の予測装置と同様の方法により、浄水場の需要量の予測を行ったものである。実施例３の予測装置は、図６に示したフローチャートにしたがって需要量の予測を行った。
【００５１】
まず、浄水場Ｂの第１系統の配水量データ（２０１０年４月１日〜２０１２年３月３１日における配水量を１時間毎に積算したデータ）をデータ格納部３に保存し、教師データとした（ステップＳ１）。
【００５２】
データ格納部３に保存された教師データを、埋め込み次元５、遅れ時間３で、直交系状態空間に埋め込んだ（ステップＳ２）。
【００５３】
埋め込んだストレンジアトラクタに、時刻の情報、気温の情報、曜日の情報の３つの情報軸を追加した。時刻の情報軸には、時刻に応じて、１〜２４の数を代入した。また、気温の情報軸には、低い温度、中位の温度、高い温度に応じて、１〜３の数を代入した。同様に、曜日の情報軸には、月曜日〜日曜日に応じて、１〜７の数を代入した。
【００５４】
情報軸が追加されたストレンジアトラクタ上で、最新のデータベクトルから最も近い５つの近傍データベクトルを選択し（ステップＳ４）、選択された近傍データベクトルに基づいて将来の需要量の予測を行った（ステップＳ５，Ｓ６）。
【００５５】
対照実験として、情報軸の追加（ステップＳ３）を行わないこと以外は、実施例３と同じ方法で需要量の予測を行った。
【００５６】
需要量の予測は、現在時刻から２４時間先までの合計の需要量を予測した。２４時間先までの予測は、１時間毎に需要量の予測を行い、得られた需要量を２４時間積算して２４時間先までの需要量とした。需要量の予測は、２０１２年４月１日〜２０１３年３月３１日まで行い、需要量の予測精度の評価は、式（３）に基づいて行った。なお、需要量の予測は２４時間毎に１年間行い、１年間で得られた予測精度の絶対値を平均した。
【００５７】
対照実験の予測装置における予測精度は、３．４６％であった。これに対して、実施例３の予測装置における予測精度は、３．１８％であり、情報軸を追加することで予測精度が向上した。
【００５８】
［実施例４］
実施例４の予測装置は、電力供給システムの電力消費量の予測を行ったものである。実施例４の予測装置は、ステップＳ１においてデータ格納部３に保存されるデータが実施例１の予測装置と異なるものである。実施例４の予測装置では、図６に示したフローチャートにしたがって電力消費量の予測を行った。
【００５９】
まず、電力供給システムの電力消費量データ（２００８年４月１日〜２０１２年３月３１日における電力消費量を１時間毎に積算したデータ）をデータ格納部３に保存し、教師データとした（ステップＳ１に相当）。
【００６０】
データ格納部３に保存された教師データを、埋め込み次元５、遅れ時間４で、直交系状態空間に埋め込んだ（ステップＳ２）。
【００６１】
埋め込んだストレンジアトラクタに、天候の情報、気温の情報、平日の情報の３つの情報軸を追加した（ステップＳ３）。天候の情報軸には、晴れ、曇り、雨（雪）に応じて、１〜３の数を代入した。また、気温の情報軸には、低い温度、中位の温度、高い温度に応じて、１〜３の数を代入した。同様に、平日の情報軸には、平日、土曜、日曜祝日に応じて、１〜３の数を代入した。図９に、情報軸を追加することで選択される可能性が高まったアトラクタの一例を示す。
【００６２】
情報軸が追加されたストレンジアトラクタ上で、最新のデータベクトルから最も近い３つの近傍データベクトルを選択し（ステップＳ４）、選択された近傍データベクトルに基づいて将来の電力消費量の予測を行った（ステップＳ５，Ｓ６）。
【００６３】
対照実験として、情報軸の追加（ステップＳ３）を行わないこと以外は実施例４の予測装置と同じ方法で電力消費量の予測を行った。
【００６４】
電力消費量の予測は、現在時刻から２４時間先までの合計の電力消費量を予測した。２４時間先までの予測は、１時間毎に電力消費量の予測を行い、得られた電力消費量を２４時間積算して２４時間先までの電力消費量とした。電力消費量の予測は、２０１２年４月１日〜２０１３年３月３１日まで行い、電力消費量の予測精度の評価は、式（４）に基づいて行った。なお、電力消費量の予測は２４時間毎に１年間行い、１年間で得られた予測精度の絶対値を平均して予測精度の評価を行った。
予測精度＝（（実電力消費量−予測電力消費量）／実電力消費量）×１００（％）      …（４）
対照実験の予測装置における予測精度は、３．６１％であった。これに対して、実施例４の予測装置における予測精度は、３．１３％であり、情報軸を追加することで予測精度が向上した。
【００６５】
以上のような、本発明の実施形態に係る予測装置及び予測方法によれば、カオス理論に基づいて将来の状態量を予測する予測装置の予測精度が向上する。すなわち、ストレンジアトラクタから適切なデータベクトルを選択するというアルゴリズムの良さは生かしたままで、より最適な選択となるように要素情報を反映させ、将来の状態量（データベクトル）を予測することができる。
【００６６】
本発明の実施形態に係る予測装置及び予測方法によれば、カオス理論に基づいて求められたストレンジアトラクタと、このストレンジアトラクタを構成する状態量と関連する様々な情報を次元軸化したものを融合させることで、既知の情報からの回帰予測の機能と、ストレンジアトラクタに展開されたカオス理論に基づく情報（決定論に基づいた予測）の双方を生かした、ハイブリッドのアトラクタを描くことができる。その結果、得られたアトラクタから、状態量と関連する様々な情報の寄与度を調整して将来の状態量を予測することができ、短期の予測から長期の予測まで広い範囲で予測精度を向上させることができる。
【００６７】
特に、本発明の実施形態に係る予測装置及び予測方法では、短期的な予測だけでなく長期的な予測においても予測精度を向上させることができる。その結果、一般的に長期予測と比較して短期予測の精度が高いカオス理論に基づいた予測において、長期予測の精度を向上させることができる。
【００６８】
なお、本発明の実施形態の説明は、特定の望ましい実施例を例として説明したが、本発明は、実施例に限定されるものではなく、発明の特徴を損なわない範囲で、適宜設計変更が可能であり、設計変更された形態も本発明の技術範囲に属する。
【００６９】
例えば、本発明の予測装置は、高速道路、電力網（マイクログリッドを含む）等の社会基盤や生産設備における各システムを制御する状態量の予測に適用されるものである。よって、本発明の予測装置を、予測された状態量に基づいて各システムを制御する制御装置として用いることもできる。
【００７０】
また、実施形態の説明では、過去の状態量の時系列データに基づいて、将来の状態量を予測しているが、過去の状態量の時系列データと現在の状態量からリアルタイムに将来の状態量を求めることもできる。
【００７１】
また、情報軸として追加される要素としては、実施形態に限定されるものではなく、温度等の測定可能なものや、天候等の判断できるものを用いることができる。具体的には、年（２０１４年等）、月（１月〜１２月）、日（１日〜３１日）、時間または時刻（１時間〜２４時間）、分（１分〜６０分）、秒（１秒〜６０秒）といった暦及び時間に関する情報や、気圧（ｈＰａ）、降水量（ｍｍ）、気温（℃）、湿度（％）、風向・風速（ｍ／ｓ）、日照時間（ｈ）、降雪量（ｃｍ）、積雪量（ｃｍ）、天候（快晴、晴れ、曇り、雨、・・・、雪、砂嵐等）、日射量（直接日射量、散乱日射量、全天日射量）、潮位、紫外線量といった気象及び天文現象に関する情報、並びに、花粉量、黄砂量、微小粒子状物質ＰＭ２．５濃度、平日等（休日、連休）、季節等の生活に関係する情報を情報軸として追加することが可能である。
【符号の説明】
【００７２】
１…予測装置
２…検出部
３…データ格納部
４…予測演算部
５…データ入力部
６…予測結果格納部
７…出力部
【図１】
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【図２】
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【図５】
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【図６】
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【図３】
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【図４】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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