(57)【要約】【課題】決定木を利用した事象予測において，時々刻々と観測された状態の時系列データに含まれる状態の変化パターンを効果的に利用して，より精度の高い事象予測を可能とする。【解決手段】予測用の決定木を作成するにあたり，状態番号変化パターン識別記録手段１２は，所定の時刻数分連続した複数時刻にわたる時系列事象の観測値である状態番号の変化パターンに，それぞれを識別する状態番号変化パターン識別番号を付与し，状態番号変化パターン識別番号時系列化記録手段１３は，その識別番号の時系列化データを記録し，決定木作成手段１５は，状態番号変化パターン識別番号を属性値の一つとして含めて決定木を作成する。決定木利用予測手段１６は，現時点までの状態番号の変化パターンを決定木をたどる時の条件に含めることで決定木から将来の事象の予測値を得る。【選択図】          図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時々刻々変化する観測対象の状態を所定の時間毎に観測し，その状態を状態番号として記号化して記録される時系列事象について，各時刻において観測された時系列事象の観測値である状態番号と，その観測値が発生するに至った要因を説明すると考えられる属性の観測値とを蓄積し，蓄積された過去の時系列事象の観測値とその時の属性値とから，将来の時系列事象の観測値を予測するための決定木を作成し，作成された決定木を利用して将来の時系列事象の観測値を予測する時系列事象予測方法であって，
前記予測用の決定木を作成するにあたり，時々刻々変化する観測対象の状態を所定の時間毎に観測して得られた状態番号の時系列化データをもとに，各時刻毎に，所定の時刻数分連続した複数時刻にわたる状態番号の変化パターンを作成し，それぞれの変化パターンを識別する状態番号変化パターン識別番号を付与して記録し，状態番号の変化パターンに対して付与された状態番号変化パターン識別番号を属性値の一つとして含めて決定木を作成する過程と，
事象の予測処理においては，現時点までの状態番号の変化パターンから決定された状態番号変化パターン識別番号を属性値の一つとして決定木をたどる時の条件に含めることで，将来の時系列事象を予測する過程とを有する
ことを特徴とする時系列事象予測方法。
【請求項２】
時々刻々変化する観測対象の状態を所定の時間毎に観測し，その状態を状態番号として記号化して記録される時系列事象について，各時刻において観測された時系列事象の観測値である状態番号と，その観測値が発生するに至った要因を説明すると考えられる属性の観測値とを蓄積し，蓄積された過去の時系列事象の観測値とその時の属性値とから，将来の時系列事象の観測値を予測するための決定木を作成し，作成された決定木を利用して将来の時系列事象の観測値を予測する時系列事象予測装置であって，
各時刻において観測された時系列事象の状態を記号化した状態番号を記録し蓄積する状態番号時系列化記録手段と，
前記時系列事象の各時刻における状態を説明する要因と考えられる属性の観測値を記録し蓄積する属性値情報時系列化記録手段と，
所定の時刻数分連続した複数時刻にわたる状態番号の順列である状態番号の変化パターンに対して，その変化パターンを識別するための状態番号変化パターン識別番号を付与し，その変化パターンと状態番号変化パターン識別番号との対応情報を記録する状態番号変化パターン識別記録手段と，
先頭時刻から所定の時刻数分あとの時刻から，最終時刻までにおける各時刻の前記状態番号変化パターン識別番号の時系列化データを記録する状態番号変化パターン識別番号時系列化記録手段と，
前記状態番号時系列化記録手段および前記属性値情報時系列化記録手段によって記録された時系列事象の状態番号とその時の属性値に加え，前記状態番号変化パターン識別番号時系列化記録手段によって記録された時系列事象の観測値の変化を示す状態番号変化パターン識別番号も属性値の一つに含めて予測用決定木を作成する決定木作成手段と，
前記決定木を利用して現時点における将来の時系列事象を予測するにあたって現時点までの状態番号の変化パターンから決定された状態番号変化パターン識別番号を属性値の一つとして前記決定木をたどることにより将来の時系列事象を予測する決定木利用予測手段とを備える
ことを特徴とする時系列事象予測装置。
【請求項３】
請求項１記載の時系列事象予測方法をコンピュータに実行させるための時系列事象予測プログラム。
【請求項４】
請求項３記載の時系列事象予測プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は，時々刻々と観測される時系列事象に対して，蓄積された過去の時系列事象に関する情報から将来の時系列事象を予測するための決定木を作成し，この決定木を利用して，現時点において観測される時系列事象の状態から，将来の時系列事象の状態を予測する時系列事象予測方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来からある時系列事象の予測方法として，時々刻々変化する観測対象の状況の観測値と，その状況の発生を説明する要因になると考えられる各種属性の観測値とをトレーニングデータとして決定木を作成し，この決定木と現時点で観測される観察対象の状況値と属性の観測値から，将来の時系列事象の状況を予測する方法がある（例えば，非特許文献１参照）。
【０００３】
このような決定木を利用した事象予測を含め，蓄積された時系列データを分析・解析し，統計的に将来の事象を予測する予測手法では，現時点から直近の未来における事象を予測するにあたり，直近未来の事象の状況を説明する要因として，予測処理を行おうとする現時点および直近の過去の時刻における事象の状況が大きな影響を及ぼすという一般的な考察から，予測処理を行う時の評価尺度として，現時点および直近過去の事象の状況を利用している。
【０００４】
例えば，交通渋滞事象の予測方法を例にとると，事例ベース推論を利用した交通渋帯予測方法（例えば，非特許文献２参照）や，決定木を利用した交通渋滞予測方法（例えば，特許文献１「交通状況予測方法，装置，交通状況予測プログラム，および該プログラムを記録した記録媒体」参照）などがある。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００２−２２２４８４号公報
【０００６】
【非特許文献１】
Ｊ．Ｒｏｓｓｑｕｉｎｌａｎ，”Ｃ４．５：  Ｐｒｏｇｒａｍｓ  ｆｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ  ｌｅａｒｎｉｎｇ（Ｍｏｒｇａｎ  Ｋａｕｆｍａｎｎ  Ｓｅｒｉｅｓ  ｉｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）”，Ｍｏｒｇａｎ  Ｋａｕｆｍａｎｎ  Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ
【０００７】
【非特許文献２】
毛利仁士他，「事例ベースによる交通渋滞予測手法」，電子情報通信学会論文誌，ｖｏｌ．Ｊ８２−Ｂ  Ｎｏ．１１  ，１９９９年，ｐ１９９３−２００１
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
上記の交通渋滞事象の予測方法のうち，非特許文献２の方法では，現在および複数ステップ前の過去の渋滞状況をまとめて２次元の離散値マトリクスの特徴量として使用していることから，過去の複数ステップの渋滞状況がそれぞれどのような状況であったかという事実と，過去の複数ステップの渋滞状況がどのように推移・変化したかという事実が予測処理に反映されている。
【０００９】
それに対し，特許文献１の方法では，決定木を作成する時の枝の分岐条件として過去の複数ステップの渋滞状況がそのまま使用されていることから，過去の渋滞状況がそれぞれどのような状況であったかという事実は予測処理に利用されているが，過去複数ステップの渋滞状況がどのように推移・変化したかという事実が予測処理に反映されないため，結果として予測処理の予測精度が落ちてしまうという問題があった。
【００１０】
本発明の目的は，上記の問題点に鑑み，決定木を利用した事象予測において，時々刻々と観測された状態の時系列データに含まれる状態の変化パターンを効果的に利用して，より精度の高い事象予測を可能とする技術を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明は，上記課題を達成するために，予測用の決定木を作成するにあたり，時々刻々変化する観測対象の状態を所定の時間毎に観測して，その状態を状態番号として記号化して記録される時系列事象について，指定された時刻数分連続した複数時刻にわたる状態番号の変化パターンに，それぞれを識別する状態番号変化パターン識別番号を付与してこれを記号化し，その上で時系列化データとして記録する手段を設けることにより，この状態番号の変化パターンを属性値の一つとして含めて決定木を作成し，事象の予測処理においては，現時点までの状態番号の変化パターンを決定木をたどる時の条件に含めることで，将来の事象の予測値を得ることを主要な特徴とする。
【００１２】
詳しくは本発明は，例えば，時々刻々変化する観測対象の状態を所定の時間毎に観測し，その状態を状態番号として記号化して記録される時系列事象について，各時刻において観測された時系列事象の観測値である状態番号と，その観測値が発生するに至った要因を説明すると考えられる属性の観測値とを蓄積し，蓄積された過去の時系列事象の観測値とその時の属性値とから，将来の時系列事象の観測値を予測するための決定木を作成し，作成された当該決定木を利用して将来の時系列事象の観測値を予測する時系列事象予測装置であって，
指定された時刻数分連続した複数時刻にわたる状態番号の順列である状態番号の変化パターンに対して，その状態番号の変化パターン自身と，その変化パターンを識別するための状態番号変化パターン識別番号を記録する状態番号変化パターン識別記録手段と，
先頭時刻から指定時刻数分あとの時刻から，最終時刻までにおける各時刻の連続状態番号変化パターンの識別番号を記録する状態番号変化パターン識別番号時系列化記録手段とを備え，
先頭時刻から指定時刻数分あとの時刻までの状態番号の変化パターンと，その状態番号の変化パターンに付与する識別番号の初期値を，状態番号変化パターン識別記録手段により記録するとともに，当該時刻における状態番号変化情報として，状態番号の変化パターンに付与された識別番号の初期値を，状態番号変化パターン識別番号時系列化記録手段により記録し，
次の時刻における状態番号の変化情報として，当該時刻における連続した状態番号の変化パターンが，状態番号変化パターン識別記録手段により記録されているパターンと同一のものがあるかどうかを判別し，
同じパターンがあるときには，当該パターンに付与された識別番号を，当該時刻における状態番号の変化情報として，状態番号変化パターン識別番号時系列化記録手段により記録し，
同じパターンがないときには，その状態番号の変化パターンに新しい識別番号を付与するとともに，その状態番号の変化パターンと新しい識別番号を状態番号変化パターン識別記録手段により記録し，
新しく付与された識別番号を，当該時刻における状態番号の変化情報として，状態番号変化パターン識別番号時系列化記録手段により記録するという処理を最終時刻まで繰り返し，
将来の時系列事象の観測値を予測するための決定木を作成するにあたっては，観測された時系列事象の観測値とその時の属性値に加え，状態番号変化パターン識別記録手段と状態番号変化パターン識別番号時系列化記録手段とによって記録された各時刻における状態番号の変化情報も属性値の一つに含めて予測用決定木を作成する手段を備え，
決定木を利用して現時点における将来の時系列事象を予測するにあたっては，当該時刻に観測された時系列事象の観測値である現在時刻の状態番号と，一つ手前の時刻までに観測された状態番号とから，当該時刻における状態番号変化パターンを作成し，これを前記状態番号変化パターン識別記録手段により記録された状態番号変化パターンと照合し，当該時刻における状態番号変化パターン識別番号を検索し，これを当該時刻における属性値の一つとして決定木をたどることで将来の時系列事象を予測する手段を備える。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下，本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は，本発明の実施の形態における時系列事象予測装置の構成例を示す。本実施の形態における時系列事象予測装置１は，ＣＰＵおよびメモリなどからなる処理装置であり，時系列事象観測装置２から得られる各時刻の時系列事象の状態を記号化した状態番号と，属性値情報収集装置３から得られる時系列事象の各時刻における状態を説明する要因となると考えられる各属性の観測値とを入力データとして，当該時系列事象の将来の状態を予測する。
【００１４】
時系列事象予測装置１は，状態番号時系列化記録手段１１，状態番号変化パターン識別記録手段１２，状態番号変化パターン識別番号時系列化記録手段１３，属性値情報時系列化記録手段１４，決定木作成手段１５，決定木利用予測手段１６を備える。
【００１５】
時系列事象予測装置１において，状態番号時系列化記録手段１１は，時系列事象観測装置２から得られる観測対象事象の状態番号を逐次記録し，状態番号時系列化データ１１１として蓄積する。図２は，本実施の形態における状態番号時系列化データの例を示す。例えば図２に示されるように，時系列事象観測装置２から得られる観測対象事象の状態番号が，時刻Ｔに対応付けられて記録される。
【００１６】
また，属性値情報収集装置３から得られた観測対象事象の属性値情報は，属性値情報時系列化記録手段１４により，属性値情報時系列化データ１１４として蓄積される。
【００１７】
ここで，従来の決定木を利用した予測手法では，観測対象時系列事象の蓄積された過去の状態番号時系列化データ１１１と属性値情報時系列化データ１１４とから，予測用の決定木を作成し，現時点までの時系列事象の状態と属性値情報とから，あらかじめ作成された決定木を使用して将来の時系列事象の状態を予測することが行われていた。
【００１８】
本発明においては，以上の情報に加えて観測対象事象の状態の変化パターン情報を利用して予測処理を行う。以下，状態番号の変化パターン情報の生成・記録方法について説明し，状態番号の変化パターン情報を用いた決定木の作成およびそれを用いた予測方法について述べる。
【００１９】
今，時刻Ｔにおける観測対象事象の状態番号が，図２に示す状態番号時系列化データ１１１のように推移しているものとする。ここでは状態番号の変化パターンとして，２ステップ前の時刻〜１ステップ前の時刻〜現在の時刻の３ステップの時刻にわたる状態番号の変化パターンを考える。なお，状態番号の変化パターンは，４ステップ以上の時刻にわたるものでよく，４ステップ以上の場合にも，同様に本発明を実施することができる。
【００２０】
図３は，本実施の形態における状態番号変化パターンの例を示す。図３の例は，時刻Ｔにおける観測対象事象の状態番号が，図２に示す状態番号時系列化データ１１１のように推移している場合において，時刻Ｔごとに，２ステップ前の時刻〜１ステップ前の時刻〜現在の時刻の３ステップの時刻にわたる状態番号変化パターンを示したものである。
【００２１】
状態番号変化パターン識別記録手段１２は，時刻Ｔ≧３の時刻における状態番号変化パターンに対して状態番号変化パターン識別番号を払い出し，状態番号変化パターン識別番号テーブル１１２を作成し，それぞれの時刻Ｔにおける状態番号変化パターン識別番号を状態番号変化パターン識別番号時系列化記録手段１３に送る。
【００２２】
図４は，本実施の形態における状態番号変化パターン識別番号テーブルの例を示す。図４の例は，図３に示す状態番号変化パターンから作成された状態番号変化パターン識別番号テーブル１１２の例である。状態番号変化パターンの種類ごとに，状態番号変化パターン識別番号が割り振られる。
【００２３】
状態番号変化パターン識別番号の払い出し手順を，図２，図３，図４の例を用いて説明する。まず，時刻Ｔ＝３の場合において，時刻Ｔ＝１から時刻Ｔ＝３までの状態番号を状態番号時系列化データ１１１（図２）から読み出し，その状態番号変化パターン「８→１２→５」（図３）を状態番号変化パターン識別番号テーブル１１２に登録する。このとき，状態番号変化パターンの識別番号として初期値（図４の例では「１」）を払い出し，これを時刻Ｔ＝３の状態番号変化パターン（図３の例では「８→１２→５」）における状態番号変化パターン識別番号とする。
【００２４】
次に，時刻Ｔ≧４の場合において，状態番号時系列化データ１１１（図２）を参照して３ステップ分の状態番号変化パターン（図３）を読み出し，当該状態番号変化パターンが状態番号変化パターン識別番号テーブル１１２（図４）に登録されているか否かを判定する。
【００２５】
当該状態番号変化パターンが登録されているときには，その登録されている状態番号変化パターンに該当する状態番号変化パターン識別番号を，当該時刻Ｔの状態変化パターンにおける状態番号変化パターン識別番号とする。例えば，図３の例において，時刻Ｔ＝ｔ（ｉ−１）の状態番号変化パターンは「８→１２→５」であり，すでに登録されている時刻Ｔ＝３の状態番号変化パターンと同じであるので，時刻Ｔ＝３の状態番号変化パターンにおける状態番号変化パターン識別番号と同じ番号である「１」（図４）を，時刻Ｔ＝ｔ（ｉ−１）における状態番号変化パターン識別番号とする。
【００２６】
また，当該状態番号変化パターンが登録されていないときには，当該状態番号変化パターンを，状態番号変化パターン識別番号テーブル１１２に，新しい状態番号変化パターン識別番号とともに登録し，新しく払い出された番号を当該時刻Ｔの状態番号変化パターンにおける状態番号変化パターン識別番号とする。
【００２７】
図５は，本実施の形態における状態番号変化パターン識別記録処理フローチャートである。図５の例のフローチャートにおいて，１つの状態番号変化パターンを構成する状態番号の個数をＮとする。前述した例では，Ｎ＝３である。
【００２８】
まず，最初の時刻から状態番号変化パターンを構成する状態番号の個数Ｎより一つ少ない時刻までの状態番号を，状態番号時系列化データ１１１から読み込む（Ｓ１０）。読み込んだ状態番号に対して，１ステップ前の状態番号，２ステップ前の状態番号，…，Ｎ−１ステップ前の状態番号をテンポラリ状態番号領域に記憶する（Ｓ１１）。テンポラリ状態番号領域は，一時的な作業用記憶領域もしくはレジスタである。
【００２９】
状態番号時系列化データ１１１の時刻が最後であるかを確認し（Ｓ１２），最後でなければ，状態番号時系列化データ１１１から次の時刻の状態番号を読み込み，現在時刻（０ステップ前の時刻）の状態番号として，テンポラリ状態番号領域に記憶する（Ｓ１３）。
【００３０】
テンポラリ状態番号領域の状態番号変化パターンに該当する状態番号変化パターン識別番号が，状態番号変化パターン識別番号テーブル１１２にすでに存在するかを確認し（Ｓ１４），存在しなければ（Ｓ１５），テンポラリ状態番号領域の状態番号変化パターンに新しい状態番号変化パターン識別番号を払い出し，状態番号変化パターン識別番号テーブル１１２に追加登録する（Ｓ１６）。
【００３１】
テンポラリ状態番号領域の状態番号変化パターンに該当する状態番号変化パターン識別番号を，現在時刻（０ステップ前の時刻）における状態番号変化パターン識別番号として，状態番号変化パターン識別番号時系列化記録手段１３に渡す（Ｓ１７）。
【００３２】
テンポラリ状態番号領域のＮ−１ステップ前の状態番号を消去し，各ステップの状態番号をその１つ前のステップの状態番号として変更（シフト）し（Ｓ１８），ステップＳ１２に戻る。
【００３３】
ステップＳ１２において状態番号時系列化データ１１１の時刻が最後であれば，処理を終了する。
【００３４】
状態番号変化パターン識別番号時系列化記録手段１３は，蓄積された過去の状態番号時系列化データ１１１から算出された，それぞれの時刻Ｔにおける状態番号変化パターン識別番号を，状態番号変化パターン識別記録手段１２から受け取り，状態番号変化パターン識別番号時系列化データ１１３を生成する。
【００３５】
図６は，本実施の形態における状態番号変化パターン識別番号時系列化データの例を示す。図２の状態番号時系列化データ１１１から，図４に示す状態番号変化パターン識別番号テーブル１１２を用いて，それぞれの時刻Ｔにおける状態番号変化パターン識別番号が算出され，その状態番号変化パターン識別番号から，図６に示すような状態番号変化パターン識別番号時系列化データ１１３が生成される。状態番号変化パターンが同じになる時刻Ｔ＝３と時刻Ｔ＝ｔ（ｉ−１）のときには，同じ状態番号変化パターン識別番号「１」となる。同様に，時刻Ｔ＝４と時刻Ｔ＝ｔ（ｉ）のときには，同じ状態番号変化パターン識別番号「２」となっている。
【００３６】
決定木作成手段１５は，状態番号時系列化データ１１１と，属性値情報時系列化データ１１４と，状態番号変化パターン識別番号時系列化データ１１３とから，時系列事象予測用の決定木データ１１５を作成する。このとき，決定木作成手段１５は，まず，決定木作成用トレーニングデータを作成し，その後，決定木データ１１５を作成する。
【００３７】
決定木利用予測手段１６は，決定木データ１１５を利用して現時点における将来の時系列事象を予測するにあたって，現在時刻の状態番号と，一つ手前の時刻までに観測された状態番号とから，現在時刻における状態番号変化パターンを作成し，これを状態番号変化パターン識別番号テーブル１１２に記録された状態番号変化パターンと照合し，当該時刻における状態番号変化パターン識別番号を検索し，これを当該時刻における属性値の一つとして決定木をたどることで将来の時系列事象を予測する。
【００３８】
以上のような時系列事象予測装置１による処理を，具体的な例を用いて説明する。例えば，交通状況を示す交通渋滞番号（以下，交通状況状態番号という）が時系列事象観測装置２により測定されており，その測定された交通状況状態番号の時系列データを状態番号時系列化データ１１１として扱うものとする。
【００３９】
このとき，道路状況の状態番号時系列化データ１１１には，道路の混雑状況に固有の交通状況状態番号が，図２の例の状態番号時系列化データ１１１のように，各時刻における道路状況を示す交通状況状態番号として保存されている。簡単のために交通状況状態番号を，１０００＝“渋滞”，１００１＝“混雑”，１００２＝“渋滞なし”とすると，時刻ｔ（ｉ−１）＝１０００，ｔ（ｉ）＝１００２，ｔ（ｉ＋１）＝１０００，ｔ（ｉ＋２）＝１００１，…といったような状態番号時系列化データ１１１が蓄積される。
【００４０】
このような状態番号時系列化データ１１１から，「１０００→１００２→１０００」や「１００２→１０００→１００１」といった状態番号変化パターンを抽出し，それぞれの状態番号変化パターンに状態番号変化パターン識別番号を付与して，状態番号変化パターン識別番号時系列化データ１１３に変換する。
【００４１】
例えば，「１０００→１００２→１０００」の状態番号変化パターンを「２０００」として時刻ｔ（ｉ＋１）に設定し，「１００２→１０００→１００１」の状態番号変化パターンを「２００１」として時刻ｔ（ｉ＋２）に設定する。
【００４２】
決定木作成手段１５では，決定木作成用トレーニングデータを作成し，その決定木作成用トレーニングデータから決定木データを作成する。一般的に決定木作成用トレーニングデータは，
（属性１）（属性２）（属性３）…（予測先時刻における結果）
からなるＣＳＶ（ｃｏｍｍａ−ｓｅｐａｒａｔｅｄ  ｖａｌｕｅ  ）データファイルに相当するものである。
【００４３】
本例において，（属性１）（属性２）（属性３）…が，
・曜日（月曜日＝１，火曜日＝２，水曜日＝３，…），
・時間帯（朝＝１，昼＝２，夜＝３），
・現在の交通状況状態番号変化パターン識別番号（２０００，２００１，…），の３つであるとすると，（曜日），（時間帯），（現在の交通状況状態番号変化パターン識別番号），（予測先時刻の交通状況状態番号）として，
１，１，２０００，１０００
１，２，２００１，１００１
１，３，２０００，１０００
２，１，２００２，１００２
といったような決定木作成用トレーニングデータが作成される。
【００４４】
決定木データ１１５は，この決定木作成用トレーニングデータをもとに情報エントロピーを基準値として作成される。曜日が「１」で交通状況状態番号変化パターン識別番号が「２０００」の場合には，予測先時刻の交通状況状態番号は「１０００」，曜日が「２」なら予測先時刻の交通状況状態番号は「１００２」といったルールを決定木データ１１５として抽出する。
【００４５】
決定木利用予測手段１６は，そのルールに従い，現在の属性にそって分類する。今現在が火曜日なら曜日が「２」となるので，決定木データ１１５から予測先時刻の交通状況状態番号は「１００２」であると分類され，それをもとに交通状況状態番号は「１００２」であると予測する。
【００４６】
この際，属性を状態番号変化パターンではなく，現在の交通状況状態番号，過去の交通状況状態番号を決定木作成用トレーニングデータの属性値として作成してもかまわないと考えられがちであるが，実はそうではない。
【００４７】
非特許文献１によれば，決定木は各属性ごとに独立し，予測先時刻における交通状況状態番号と一番因果関係が強いとされる属性から順番にルールが作成される。言い換えれば，交通状況状態番号で因果関係の強い属性が決定木の親の属性となり，その次に強い属性が，親の属性に対する子の属性としてルールが作成される。つまり，場合によっては，１ステップ前の交通状況状態番号が「１０００」であり，子の条件として曜日が火曜日であるといった条件が入り，そのまた子の条件として２ステップ前の交通状況状態番号が「１００２」であるといったルールが作成され得る。このため，純粋に状態番号変化パターンに着目したルールを作成することができない。
【００４８】
しかし，本発明を利用して上記の手順に従って作成された決定木データ１１５は，過去から現在への交通状況の変化パターンに応じた属性をもとに作成されている。そのため，純粋に過去から現在への交通状況の変化パターンに着目した決定木データ１１５を作成することが可能となる。
【００４９】
予測においては，例えば特許文献１に示してあるように，現在の時刻および交通状況状態番号変化パターン識別番号やその他の曜日などの属性情報から，決定木データ１１５のルールに沿って，予測先の交通状況状態番号を得る。
【００５０】
以上の時系列事象予測装置１が行う処理は，コンピュータとソフトウェアプログラムとによって実現することができ，そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することも，ネットワークを通して提供することも可能である。
【００５１】
以上，本実施の形態では，説明のために，決定木作成手段１５において用いる属性値情報時系列化データ１１４を得る手段として，各時刻の属性値情報を別の属性値情報収集装置３で逐次観測しその情報を記録する構成を述べたが，属性値情報が観測時の時刻や観測日の曜日，日付などの場合には，本実施の形態の構成によらない構成も考えられるため，決定木を作成する手法は，図１に示した本実施の形態には限定されない。
【００５２】
【発明の効果】
以上説明したように，本発明によれば，決定木を利用して時系列事象の将来の状態を予測する場合，決定木の作成および決定木をたどり予測値を算出する処理において，時系列事象の状態の変化パターン情報を加味することで，より精度の高い予測値の算出が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態における時系列事象予測装置の構成例を示す図である。
【図２】本実施の形態における状態番号時系列化データの例を示す図である。
【図３】本実施の形態における状態番号変化パターンの例を示す図である。
【図４】本実施の形態における状態番号変化パターン識別番号テーブルの例を示す図である。
【図５】本実施の形態における状態番号変化パターン識別記録処理フローチャートである。
【図６】本実施の形態における状態番号変化パターン識別番号時系列化データの例を示す図である。
【符号の説明】
１  時系列事象予測装置
２  時系列事象観測装置
３  属性値情報収集装置
１１  状態番号時系列化記録手段
１２  状態番号変化パターン識別記録手段
１３  状態番号変化パターン識別番号時系列化記録手段
１４  属性値情報時系列化記録手段
１５  決定木作成手段
１６  決定木利用予測手段
１１１  状態番号時系列化データ
１１２  状態番号変化パターン識別番号テーブル
１１３  状態番号変化パターン識別番号時系列化データ
１１４  属性値情報時系列化データ
１１５  決定木データ
【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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