(57)【要約】【課題】対象をモデル化して数式で表現できない場合であっても、学習すべきパターンを自律的に決定し、未来値の高精度な予測を可能とする。【解決手段】未来値予測装置１の記号化部１０において、時系列データを記号データとして所定の時間間隔で非可逆的に離散化し、学習部２０において、連続する記号列を抽出・評価し、学習するべき対象を特定して特徴的パターンをデータベースに保存する。このとき、各記号データ毎に時系列データの平均値及び分散を対応させて保存する。そして、未来値推定部３０で、特徴的パターンを用いて現在の記号データに対する後続の記号列を予測し、データ復元部４０において、予測した記号列を確率分布的に数値データに復元して出力する。これにより、対象をモデル化して数式で表現できない場合であっても、学習すべきパターンを自律的に決定することができ、未来値の高精度な予測が可能となる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
数値的特徴量を有する時系列データを、所定の時間間隔で非可逆的に離散化して記号的特徴量を有する記号データに変換する記号化部と、
変換された一連の記号データの中から繰り返し出現する記号データの組み合わせを記号列として抽出し、特徴的パターンとして保存する学習部と、
現在の記号データと上記特徴的パターンとの前方一致検索により、後続の記号データを未来値として予測する未来値推定部と、
上記未来値の数値的特徴量を確率分布的に復元するデータ復元部と
を備えることを特徴とする時系列データの未来値予測装置。
【請求項２】
上記学習部は、
上記時系列データの数値的特徴量を上記時間間隔毎に統計処理した統計データを、上記記号データ毎に対応させて保存することを特徴とする請求項１記載の時系列データの未来値予測装置。
【請求項３】
上記学習部は、
上記統計データとして、上記時間間隔毎の平均値及び分散を保存することを特徴とする請求項２記載の時系列データの未来値予測装置。
【請求項４】
上記学習部は、
上記記号列の出現頻度と列の長さと列内の上記記号データの多様性とに基づいて順位付けを行い、設定順位以上の記号列を上記特徴的パターンとして保存することを特徴とする請求項１記載の時系列データの未来値予測装置。
【請求項５】
上記記号化部は、
上記時系列データを、上記時系列データの数値的特徴量と変化量との少なくとも一方に基づいて上記記号データに変換することを特徴とする請求項１記載の時系列データの未来値予測装置。
【請求項６】
上記記号化部は、
上記時系列データを、予め設定した一定の時間間隔で上記記号データに変換することを特徴とする請求項１記載の時系列データの未来値予測装置。
【請求項７】
上記記号化部は、
上記時系列データを、上記時系列データの推移に応じて適応的に変化させた時間間隔で上記記号データに変換することを特徴とする請求項１記載の時系列データの未来値予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、数値的特徴量を有する時系列データの未来値を予測する時系列データの未来値予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、時系列データで表される事象の未来の状態を予測・推定する技術として、対象をモデル化（定式化）して数式により近似する技術、学習によって獲得した時系列パターンを用いて現在のデータとの一致度を求め、この一致度から未来値を予測する技術、時系列データの特徴量の経時変化から過去の時系列データを分類し、この分類結果に基づいて予測を行う技術等が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、モデル化による予測の技術が開示されており、導出された数式に未来の時点での入力値を与えて予想値を求めたり、微少時間後の値を繰り返し演算したりすることにより、所望の未来値を得ることができる。また、学習を用いた予測技術は、特許文献２に開示されており、特許文献２の技術では、部分空間法を用いることで、主に学習パターンを保持するデータベースの容量を小さくするようにしている。
【０００４】
一方、時系列データを分類して予測を行う技術は、特許文献３に開示されている。特許文献３の技術では、時系列データを特徴量に応じて記号化し、決定木を用いて予測を行うようにしている。
【特許文献１】特開２００２−１４０３３号公報
【特許文献２】特開２００５−２１６２０２号公報
【特許文献３】特開平０６−９６０５２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１のように数式によるモデルを用いる技術は、対象のモデル化が困難或いは不可能な場合、また、対象が「人間個人の癖」といったそもそもモデルが特定できない場合等には、適用することができない。
【０００６】
また、特許文献２のように、部分空間法等によるパターン認識を利用する技術では、「学習すべきパターンか否か」、つまり出現頻度や長さといったパラメータを自動的に決定する自律的学習を行うことは困難であり、これらのパラメータの決定は、設計者の裁量に依存する。そのため、予測精度が設計者の能力によって左右されるといった問題があり、加えて、部分空間法では、写像関数を求める演算コストが大きい点も見逃せない。
【０００７】
また、特許文献３の技術では、記号化の際に時系列データの変化傾向というクラス化を行っており、このクラス化によって情報が大幅に欠落してしまい、詳細な予測には不向きであるばかりでなく、決定木による予測を用いているため、IF-THEN的な２値の予測になってしまうという限界がある。
【０００８】
同時に、特許文献３の技術では、部分空間法の場合と同様に、そもそも学習に値するパターンなのかといった観点からの評価はなく、結果としてパターンと呼ぶことができないノイズの部分も含んで学習する可能性があり、予測精度の低下を招いてしまう。
【０００９】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、対象をモデル化して数式で表現できない場合であっても、学習すべきパターンを自律的に決定し、未来値の高精度な予測を可能とすることのできる時系列データの未来値予測装置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】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明による時系列データの未来値予測装置は、数値的特徴量を有する時系列データを、所定の時間間隔で非可逆的に離散化して記号的特徴量を有する記号データに変換する記号化部と、変換された一連の記号データの中から繰り返し出現する記号データの組み合わせを記号列として抽出し、特徴的パターンとして保存する学習部と、現在の記号データと上記特徴的パターンとの前方一致検索により、後続の記号データを未来値として予測する未来値推定部と、上記未来値の数値的特徴量を確率分布的に復元するデータ復元部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、対象をモデル化して数式で表現できない場合であっても、学習すべきパターンを自律的に決定し、未来値の高精度な予測を可能とすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１〜図６は本発明の実施の一形態に係り、図１は未来値予測装置の構成図、図２は時系列データの記号化の例を示す説明図、図３は記号データ毎の平均値及び分散の保存を示す説明図、図４は記号列の抽出及び順位付けを示す説明図、図５は予測推定の説明図、図６は予測データの出力例を示す説明図である。
【００１３】
本発明は、数式で表現することが困難或いは不可能な時系列データに対して、学習すべき対象を自律的に決定して特徴的なパターンを抽出し、抽出したパターンから現在の時系列データの未来値を高精度に推定するものである。本実施の形態においては、自動車を運転するドライバの操作データ（操舵角やアクセルペダル開度等）に適用した例について説明する。
【００１４】
図１に示すように、本実施の形態における未来値予測装置１は、単一或いは複数のコンピュータ装置によって構成され、センサ２によって検出されたドライバの操作データを、数値的特徴量を有する時系列データからなる操作量として入力し、記号化と学習のプロセスを経て未来値を予測する処理を行い、車両制御装置３に出力することで、先を見越したフィードフォワード的な車両制御を可能とする。
【００１５】
この未来値予測装置１の機能は、記号化部１０、学習部２０、未来値推定部３０、データ復元部４０によって代表される。学習部２０は、更に、記号毎平均分散計算部２１、記号列抽出部２２、記号列順位付け部２３、データベース２４に細分化される。これらの機能部による処理は、概略的には、数値的特徴量を有する時系列データを、より少ないデータ量の記号データとして非可逆的に離散化した上で、連続する記号列を抽出・評価し、その評価値によって学習するべき対象を特定して特徴的パターンを学習した後、この特徴的パターンを用いて現在の記号データに対する後続の記号列を予測し、予測した記号列を確率分布的に数値データに復元して出力する処理である。
【００１６】
詳細には、記号化部１０は、時系列データを所定の時間間隔で区分して記号データを割り当てることにより、数値的特徴量を有する時系列データを、記号的特徴量を有する記号データに逐次変換する。ここで、数値的特徴量を有する時系列データとは、ドライバの操作データが舵角データである場合、舵角に応じたセンサ２の出力電圧、或いは、このセンサ電圧をＡＤ変換したデジタルデータである。また、記号データとしては、文字や記号等の一般的に規定されたコードデータや、画像表現における色データ等を用いることができるが、これに限定されることなく、時系列データを非可逆的に圧縮可能であれば、任意のデータを用いることができる。
【００１７】
また、記号データを割り当てる時間間隔としては、時系列データの数値の大きさと変化量との少なくとも一方に基づいて設定された時間間隔、予め設定した一定の時間間隔、時系列データの推移に応じて適応的に変化させた時間間隔等であり、扱う時系列データの特性に応じて適宜選択する。
【００１８】
本実施の形態においては、記号データとして文字データを用い、舵角データの値の大きさと変化量とに基づいて舵角データを記号化する。すなわち、記号化部１０では、先ず、図２に示すように、舵角の大きさに上下２つの閾値を設けてα，β，γの領域による不等長の時間間隔を設定し、更に、舵角を時間微分した舵角速度の大きさに上下２つの閾値を設けてイ，ロ，ハの領域を設定する。そして、図２の右側に例示するように、これらの領域α，β，γ，イ，ロ，ハによって決定される９つの区分に対して、それぞれ任意の文字データを割り当てる。
【００１９】
図２においては、イ，ロ，ハの行とα，β，γの列からなる区分に、Ａ，Ｂ，…，Ｈ，Ｉの９文字をイ行から順に割り当てており、この割り当てに従って、入力される舵角データを時間軸ｔに沿って逐次記号化していくと、ＢＤＧＨＩＦＣＢ…の記号データが作成される。
【００２０】
時系列数値データから記号データが作成されると、学習部２０は、先ず、記号毎平均分散計算部２１において、記号を割り当てた際の数値データの平均値・分散を算出し、この平均値・分散を記号毎にデータベース２４に格納・記憶する。例えば、元の数値データが操舵角である場合、図３に示すように、記号Ａに属する元の舵角・舵角速度データの分布から、舵角の平均値ｅ１及び分散ｄ１、操舵角速度の平均値ｅ２及び分散ｄ２を計算し、記号Ａとセットの保管情報としてデータベース２４に格納し、それまでの平均と分散の値を更新する。この平均値及び分散は、後述するように、記号列から数値データを復元する際に用いられる。
【００２１】
次に、記号列抽出部２２において、記号化された一連のデータ中から、繰り返し出現する記号の組み合わせを記号列として抽出する。更に、記号列順位付け部２３において、記号列の出現頻度、列の長さ、含まれる記号の多様性等を指標として評価値を計算し、この評価値が高いものほど高順位として「記号列の順位付け」を行い、設定順位以上の高順位の記号列を、学習するべき対象の「特徴的パターン」としてデータベース２４に記憶・保管する。
【００２２】
例えば、図４に示すように、「ＦＡＢ………ＵＹＴ」といった一連の記号データが得られた場合、この一連の記号データの中で、出現頻度及び多様性の大きい「ＡＢＣＤ」の記号列が「順位１」の記号列として抽出され、次の「順位２」の記号列として「ＤＰＷ」が抽出され、データべース２４に保管される。
【００２３】
このとき、設定順位以下の評価値の低い記号列は破棄される。これは、評価値が低い記号列は、出現頻度が低いデータ、たまたま計測されたデータ、或いはノイズに影響されていると考えられるデータであり、この記号列を予測で使用すると、予測性能の悪化を招くからである。換言すれば、学習の過程で出現頻度が高い記号列は、より確度の高い予想を提供することが可能であり、また、長い記号列は、より先の未来のデータの予測が可能であるからである。
【００２４】
以上の処理が時系列データを逐次記号化しながら自律的に繰り返され、データベース２４に特徴的パターンが蓄積される。次に、未来値推定部３０における予測処理について説明する。
【００２５】
未来値推定部３０は、記号化部１０で時系列数値データ（舵角データ）を逐次記号化して送られてくるデータに対して、データベース２４内の記号列に前方一致する記号列の検索を行い、前方一致した記号列を用い、その記号列の後続の部分を予想されるデータの推移パターンとして出力する。例えば、図５に示すように、時系列データが「ＦＡＦ……」と記号化されて送られてくる場合、データベース２４に保存されている記号化列、例えば、「ＤＰＷ」，「ＡＢＣＤ」との前方一致検索を行い、「ＤＰ」に合致した現在時点で、後続部分は「Ｗ」であると予測し、「ＡＢ」に合致した現在時点では、後続部分は「ＣＤ」であると予測する。
【００２６】
前方一致した記号列の後続の部分は、未来のデータがそのように記号化されると思われる部分であり、これを予測記号列出力として提示し、データ復元部４０で確率分布的なデータに復元する。このデータの復元は、記号毎にデータベース２４に記録した平均値・分散を元にして行い、予測した記号列を確率分布として数値データ化する。
【００２７】
この場合、前方一致する記号列が複数あるときには、一致した記号の数や記号毎に対応させて記憶した平均値に現在の時系列データの値が近いものを予測パターンとして出力する。或いは、複数の予想候補を出力する際の順位付けを行い、予測パターンを提示する等しても良い。
【００２８】
例えば、図６に示すように、現在の合致部分が「ＡＢ」で予測出力として「ＣＤ」の記号列が出力された合、個々の記号毎にセットで保存されている平均値及び分散をデータベース２４から取り出し、この平均値及び分散の確率分布を持った数値データを出力する。図６においては、出力データを破線で示しているが、確率分布に応じて出力のデータ推移が異なり、分散が小さい程、出力されるデータの信頼度が高くなる。
【００２９】
尚、データ復元部４０から出力される予測データとして、記号列を数値データ化せずに平均と分散の推移としてそのまま出力するようにしても良く、分散の大小によって予測確度を提示することが可能となる。
【００３０】
以上のように、本実施の形態においては、対象をモデル化して数式で表現できない場合であっても、学習すべき対象を自律的に決定して特徴的なパターンを抽出することができ、この特徴的パターンを用いて未来値の高精度の予測が可能となる。しかも、記号化したデータを保存するため、数値データをそのまま保存するのに比較して記憶領域の容量を小さく抑えることができ、記号化したデータの中から、記号列の出現頻度等に応じてデータベースに保存する記号列の絞込みを行うことにより、信頼性の高い予測性能を発揮することが可能になる。
【００３１】
また、各記号データ毎に平均値及び分散を対応させて保存するため、予測は確率的データとして得ることができ、記号列長が長いときにも、未来値の予測を２値的に行うのではなく、その値の推移を予測することができる。
【００３２】
このような未来値の予測は、たとえ短時間であっても制御の高度化において非常に有効であり、例えば、車両制御に適用した場合には、未来値に基づくフィードフォワード的な制御によって車両の制御性能を高めることができる。すなわち、制御パラメータの未来値を予測することにより、自動変速機の変速タイミングを変更したり、横滑り防止装置等の車体挙動制御における制御パラメータをフィードフォワード的に調整したりすることができる。また、常に学習を繰り返すことで、車体の経年変化やドライバの個人差や、ドライバの運転の仕方の変化に対応することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】未来値予測装置の構成図
【図２】時系列データの記号化の例を示す説明図
【図３】記号データ毎の平均値及び分散の保存を示す説明図
【図４】記号列の抽出及び順位付けを示す説明図
【図５】予測推定の説明図
【図６】予測データの出力例を示す説明図
【符号の説明】
【００３４】
１  未来値予測装置
１０  記号化部
２０  学習部
３０  未来値推定部
４０  データ復元部
ｅ１，ｅ２  平均値
ｄ１，ｄ２  分散
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図４】
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【図６】
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