(57)【要約】　【課題】　時系列データを用いて精度よいモデルを効率的に構築できるようにする適応的予測モデル構築方法又は適応的予測モデル構築システムを提供する。　【解決手段】　予測モデルから出力される予測値の誤差が大きくなった、すなわち、予測モデルが学習した時系列データの特性と、予測時点の時系列データの特性と、が異なってきている場合には、予測モデルの再学習を行ないモデルを更新する。そして誤差がより大きくなった、すなわち、予測モデルを全体的に見直す必要がある場合には、モデル構成についても変更して予測モデル全体を見直すため、予測精度の高い予測モデルを効率的に構築する適応的予測モデル構築方法又は適応的予測モデル構築システムとした。【選択図】　図１
2004086896.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
　過去の時系列データに基づいて将来の時系列データを予測する予測モデルを適応的に構築する適応的予測モデル構築方法において、
　過去の時系列データを用いて予測モデルを構築する予測モデル構築ステップと、
　前記予測モデルを用いて予測を実行し、予測値を得る予測実行ステップと、
　過去の予測誤差又はモデル誤差に基づいて前記予測値を補正する補正係数又は補正量を算出する予測値補正ステップと、
　予測誤差、モデル誤差、補正係数又は補正量に基づいて、モデル更新が必要か、又は、モデル構成の更新が必要か、を判断する予測モデル更新判断ステップと、
　モデル更新およびモデル構成の更新が不要と判断されたときに、前記予測値を補正する予測値補正実行ステップと、
　モデル更新が必要と判断されたときに、新しく蓄積された時系列データを用いて予測モデルを更新する予測モデル更新ステップと、
　モデル構成の更新が必要と判断されたときに、新しく蓄積された時系列データを用いて予測モデル構成を更新する予測モデル構成更新ステップと、
　を備えたことを特徴とする適応的予測モデル構築方法。
【請求項２】
　請求項１に記載の適応的予測モデル構築方法において、
　予測誤差、モデル誤差、補正係数又は補正量がモデル更新判断用許容値を超えた場合は前記予測モデル更新を行う必要があると判断し、予測対象の時系列データの傾向・特性が変化していることを通知するためのアラーム出力を行うアラーム出力ステップ、
　を備えることを特徴とする適応的予測モデル構築方法。
【請求項３】
　請求項１に記載の適応的予測モデル構築方法において、
　予測誤差、モデル誤差、補正係数又は補正量がモデル構成更新判断用許容値を超えた場合は前記予測モデル構成更新を行う必要があると判断し、予測対象の時系列データの傾向・特性が変化していることを通知するためのアラーム出力を行うアラーム出力ステップ、
　を備えることを特徴とする適応的予測モデル構築方法。
【請求項４】
　請求項１〜請求項３の何れか一項記載の適応的予測モデル構築方法において、
　前記予測モデル構築ステップ及び予測モデル構成更新ステップは、
　複数因子の時系列データを解析し、ある出力因子と入出力関係を有する入力因子を複数因子の中から見出して入出力関係のモデル化を行うステップであって、
　使用する時系列データ全部を用いてクラスタリングを行って予備クラスタに分割する予備クラスタリングステップと、
　予備クラスタ毎にクラスタリング用因子の重要度を算定し、クラスタリング用因子の選択を行うクラスタリング用因子選択ステップと、
　クラスタリング用因子選択ステップによって選択されたクラスタリング用因子に係る時系列データを用いてクラスタリングを行ってクラスタに分割する本クラスタリングステップと、
　クラスタに含まれる因子を用いてモデルの入力因子と出力因子とをクラスタ毎に決定する因子決定ステップと、
　クラスタに含まれ、入力因子と出力因子とに対応する時系列データを用いて入出力関係のモデル化をクラスタ毎に行うモデル化ステップと、
　クラスタ毎に構築された複数のモデルを統合した統合モデルの精度を評価するモデル精度評価ステップと、
　統合モデルの精度の評価が所定条件を満たすようにクラスタの補正を行うクラスタ補正ステップと、
　を備え、
　統合モデルの精度の評価が所定条件を満たすまで、クラスタ補正ステップ、因子決定ステップ、モデル化ステップ及びモデル精度評価ステップを順次行って、モデルを構築することを特徴とする適応的予測モデル構築方法。
【請求項５】
　請求項４記載の適応的予測モデル構築方法において、
　前記クラスタリング用因子選択ステップは、予備クラスタリングによって生成された予備クラスタごとに、各因子の中心を表す値を算出し、その値のばらつき度合いによってクラスタリング用因子の重要度を算定し、クラスタリング用因子を選択することを特徴とする適応的予測モデル構築方法。
【請求項６】
　請求項４記載の適応的予測モデル構築方法において、
　前記クラスタリング用因子選択ステップは、予備クラスタリングによって生成された予備クラスタごとに、各因子の最小値から最大値の範囲の重なり度合いによってクラスタリング用因子の重要度を算定し、クラスタリング用因子を選択することを特徴とする適応的予測モデル構築方法。
【請求項７】
　請求項４記載の適応的予測モデル構築方法において、
　前記予備クラスタリングステップ、前記クラスタリング用因子選択ステップ、および、前記本クラスタリングステップに代えて、
　予測モデルの構築のために利用可能な時系列データを予め細分化して複数の時系列データ群を作成しておき、これを初期分割としてモデル構成決定を行うことを特徴とする適応的予測モデル構築方法。
【請求項８】
　過去の時系列データに基づいて将来の時系列データを予測する予測モデルを適応的に構築する計算機等の適応的予測モデル構築システムにおいて、
　過去の時系列データを用いて予測モデルを構築する予測モデル構築手段と、
　前記予測モデルを用いて予測を実行し、予測値を得る予測実行手段と、
　過去の予測誤差又はモデル誤差に基づいて前記予測値を補正する補正係数又は補正量を算出する予測値補正手段と、
　予測誤差、モデル誤差、補正係数又は補正量に基づいて、モデル更新が必要か、又は、モデル構成の更新が必要か、を判断する予測モデル更新判断手段と、
　モデル更新およびモデル構成の更新が不要と判断されたときに、前記予測値を補正する予測値補正実行手段と、
　モデル更新が必要と判断されたときに、新しく蓄積された時系列データを用いて予測モデルを更新する予測モデル更新手段と、
　モデル構成の更新が必要と判断されたときに、新しく蓄積された時系列データを用いて予測モデル構成を更新する予測モデル構成更新手段と、
　を備えたことを特徴とする適応的予測モデル構築システム。
【請求項９】
　請求項８に記載の適応的予測モデル構築システムにおいて、
　予測誤差、モデル誤差、補正係数又は補正量がモデル更新判断用許容値を超えた場合は前記予測モデル更新を行う必要があると判断し、予測対象の時系列データの傾向・特性が変化していることを通知するためのアラーム出力を行うアラーム出力手段、
　を備えることを特徴とする適応的予測モデル構築システム。
【請求項１０】
　請求項８に記載の適応的予測モデル構築システムにおいて、
　予測誤差、モデル誤差、補正係数又は補正量がモデル構成更新判断用許容値を超えた場合は前記予測モデル構成更新を行う必要があると判断し、予測対象の時系列データの傾向・特性が変化していることを通知するためのアラーム出力を行うアラーム出力手段、
　を備えることを特徴とする適応的予測モデル構築システム。
【請求項１１】
　請求項８〜請求項１０の何れか一項に記載の適応的予測モデル構築システムにおいて、
　前記予測モデル構築手段及び予測モデル構成更新手段は、
　複数因子の時系列データを解析し、ある出力因子と入出力関係を有する入力因子を複数因子の中から見出して入出力関係のモデル化を行う手段であって、
　使用する時系列データ全部を用いてクラスタリングを行って予備クラスタに分割する予備クラスタリング手段と、
　予備クラスタ毎にクラスタリング用因子の重要度を算定し、クラスタリング用因子の選択を行うクラスタリング用因子選択手段と、
　クラスタリング用因子選択手段によって選択されたクラスタリング用因子に係る時系列データを用いてクラスタリングを行ってクラスタに分割する本クラスタリング手段と、
　クラスタに含まれる因子を用いてモデルの入力因子と出力因子とをクラスタ毎に決定する因子決定手段と、
　クラスタに含まれ、入力因子と出力因子とに対応する時系列データを用いて入出力関係のモデル化をクラスタ毎に行うモデル化手段と、
　クラスタ毎に構築された複数のモデルを統合した統合モデルの精度を評価するモデル精度評価手段と、
　統合モデルの精度の評価が所定条件を満たすようにクラスタの補正を行うクラスタ補正手段と、
　を備え、
　統合モデルの精度の評価が所定条件を満たすまで、クラスタ補正手段、因子決定手段、モデル化手段及びモデル精度評価手段を順次機能させて、モデルを構築することを特徴とする適応的予測モデル構築システム。
【請求項１２】
　請求項１１記載の適応的予測モデル構築システムにおいて、
　前記クラスタリング用因子選択手段は、予備クラスタリングによって生成された予備クラスタごとに、各因子の中心を表す値を算出し、その値のばらつき度合いによってクラスタリング用因子の重要度を算定し、クラスタリング用因子を選択する手段であることを特徴とする適応的予測モデル構築システム。
【請求項１３】
　請求項１１記載の適応的予測モデル構築システムにおいて、
　前記クラスタリング用因子選択手段は、予備クラスタリングによって生成された予備クラスタごとに、各因子の最小値から最大値の範囲の重なり度合いによってクラスタリング用因子の重要度を算定し、クラスタリング用因子を選択する手段であることを特徴とする適応的予測モデル構築システム。
【請求項１４】
　請求項１１記載の適応的予測モデル構築システムにおいて、
　前記予備クラスタリング手段、前記クラスタリング用因子選択手段、および、前記本クラスタリング手段に代えて、
　予測モデルの構築のために利用可能な時系列データを予め細分化して複数の時系列データ群を作成しておき、これを初期分割としてモデル構成決定を行うことを特徴とする適応的予測モデル構築システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
　本発明は、電力需要・水需要・熱需要その他の需要量、各種販売量、若しくは、各種経済指標などの時系列データ、又は、その他の関連情報を用いて、将来の値である予測値を算出する予測モデルを構築する適応的予測モデル構築方法及び適応的予測モデル構築システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
　一般的に、時系列データの予測は、時系列データに内在する周期性、関連情報との相関関係などを利用して行われている。例えば、日単位の時系列データの場合では、平日と休日の違いや季節などによって相関関係が異なっていることが多い。
【０００３】
　そこで、特徴が異なる期間、または、区分ごとにあらかじめ分割して複数の予測モデルを構築しておき、予測時点ではこれらの予測モデルを切り替えて適用する方法が採用されている。例えば、非特許文献１に記載された予測システムが挙げられる。この文献には、春季、春夏季用、夏季用、夏秋季用、秋用、冬用の６種類の予測モデルを構築しておき、それらの予測モデルを切替えて使用するような予測方法・予測システムが開示されている。
【０００４】
　また、他にも、定期的（毎日、毎週、毎月など）に予測モデルを更新しながら予測を行う方法が行われている。
　上記のいずれの方法においても、予測モデルを適用する期間や、予測モデルの更新タイミングをあらかじめ定めた上で適用する。
　先に引用した非特許文献１の予測モデルでも、その適用期間を、春季を４月１日〜５月３１日、春夏季を６月１日〜７月３１日、夏季を８月１日〜８月３１日、夏秋季を９月１日〜９月３０日、秋季を１０月１日〜１０月３１日、冬季を１１月１日〜３月３１日と予め定義することとなっている。
【０００５】
　また、このような予測を行うための予測モデルとしては、様々なモデルが用いられるが、相関関係を利用した予測モデルとしては一般的には重回帰式やニューラルネットワークが用いられている。
　重回帰式は、運用者やオペレータに出力理由を説明する必要がある場合などに使われている。
　また、ニューラルネットワークは非線形予測モデルが構築可能であり、予測精度を重視するような場合などで使われている。
【０００６】
　ここで、モデル化の一具体例であるニューラルネットワークの予測モデル化について図を参照しつつ説明する。図９は多層ニューラルネットワークを説明する概念図である。一般にニューラルネットワークとは、図９に示すように入力層、中間層、出力層からなる多層ニューラルネットワーク構造を有しており、さらに、入力層、中間層、出力層には素子が設けられ、入力層と中間層との素子間、中間層と出力層との素子間に結合を持つ。このニューラルネットワークでは入力層における素子が入力因子に、また、出力層における素子が出力因子に、それぞれ相当する。
【０００７】
　結合係数は、ニューラルネットワークの素子間の結合の重みを表すための係数である。結合係数が大きければ、結合が重みを有している、つまり、必要な結合であるとされ、結合係数が小さければ、結合が重みを有していない、つまり、不要な結合であるとされる。
　このようなニューラルネットワークの予測モデル化とは、複数の入力層素子（入力因子）に入力された入力値（時系列データ）に対し、出力層素子（出力因子）から所望の出力値が得られるように入力層と中間層、また、中間層と出力層との結合係数を変更することをいう。
【０００８】
　このような予測モデルにおいて、結合係数の変更、入力層・中間層の素子数の変更は予測モデル自体の更新に該当する。
　さらに、何個のニューラルネットワークを用いるかという変更は予測モデル構成の変更に該当する。これは、例えば、春季用、夏季用、秋用、冬季用の４つのモデルを用いるのか、夏季用、冬季用、中間季用の３つのモデルを用いるのかという変更である。
【０００９】
【非特許文献１】電気学会論文誌Ｂ，電力エネルギー部門誌，Ｖｏｌ．１２０−Ｂ，Ｎｏ．１２，ｐｐ１５５０−１５５６，（２０００），「ＮＮ応用電力需要予測システムの開発」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
　前述の従来技術では、予測モデルの更新タイミングや適用期間をあらかじめ定めるというものであり、例えば、
（１）特徴が異なる期間や区分ごとに予測モデルを構築しておく方法、
（２）定期的に予測モデルを更新しながら予測する方法
があった。しかしながら、これら方法には問題点があった。
【００１１】
（１）特徴が異なる期間や区分ごとに予測モデルを構築しておく方法では、予測対象の時系列データが想定外の傾向を示した場合には、正確な予測は不可能である。また、ある期間や区分の特徴が変化してきた場合は、予め固定された期間、区分では十分に精度の良いモデル化は困難であり、予測誤差が大きくなってしまうことが考えられる。
【００１２】
（２）定期的に予測モデルを更新しながら予測する方法では、予測モデルの更新が不要である場合でも、予測モデルの更新を行ってしまい、システムに不要な計算負荷をかけることになってしまう。
【００１３】
　本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その第一の目的は、システムに不要な負荷をかけること無く、予測対象である時系列データが想定外の傾向を示した場合にも高精度な予測を可能とする適応的予測モデル構築方法及び適応的予測モデル構築システムを提供することにある。
【００１４】
　また、本発明の第二の目的は、どのように時系列データを分割すればよいか、又は、どのように予測モデルを構成すればよいかの事前の知識が無いものであっても、適切な予測モデル構成を自動的に決定し高精度な予測を可能とする適応的予測モデル構築方法・適応的予測モデル構築システムを提供することにある。
【００１５】
　一般的に、どのように予測モデルを構成すればよいかは分からなくても、時系列データの特性についての知識がある場合がある。例えば、電力需要データであれば、平日、土曜日、休日で需要量が大きく異なる。気温が高いときと低いときは冷暖房需要があるため、需要量が大きくなる。中間の気温では需要量は小さい。また、気温ではなく春夏秋冬という季節区分でいえば、夏と冬は需要量が大きいが、春と秋は需要量が小さい。このような経験的な時系列データの特性についての知識に基づいて予測モデルを構成すれば、ユーザにとっても分かりやすい予測モデルとすることができる。
【００１６】
　本発明の第三の目的は、対象となる時系列データに対する事前の知識がある場合に、その知識を初期状態として利用して予測モデル構成を自動的に調整しながら高精度な予測を可能とする適応的予測モデル構築方法・適応的予測モデル構築システムを提供することにある。
【００１７】
　総じて、本発明の目的は、時系列データを用いて精度よいモデルを効率的に構築できるようにする適応的予測モデル構築方法又は適応的予測モデル構築システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
　上記課題を解決するためになされた請求項１記載の発明に係る適応的予測モデル構築方法は、
　過去の時系列データに基づいて将来の時系列データを予測する予測モデルを適応的に構築する適応的予測モデル構築方法において、
　過去の時系列データを用いて予測モデルを構築する予測モデル構築ステップと、
　前記予測モデルを用いて予測を実行し、予測値を得る予測実行ステップと、
　過去の予測誤差又はモデル誤差に基づいて前記予測値を補正する補正係数又は補正量を算出する予測値補正ステップと、
　予測誤差、モデル誤差、補正係数又は補正量に基づいて、モデル更新が必要か、又は、モデル構成の更新が必要か、を判断する予測モデル更新判断ステップと、
　モデル更新およびモデル構成の更新が不要と判断されたときに、前記予測値を補正する予測値補正実行ステップと、
　モデル更新が必要と判断されたときに、新しく蓄積された時系列データを用いて予測モデルを更新する予測モデル更新ステップと、
　モデル構成の更新が必要と判断されたときに、新しく蓄積された時系列データを用いて予測モデル構成を更新する予測モデル構成更新ステップと、
　を備えたことを特徴とする。
【００１９】
　また、請求項２記載の発明に係る適応的予測モデル構築方法は、
　請求項１に記載の適応的予測モデル構築方法において、
　予測誤差、モデル誤差、補正係数又は補正量がモデル更新判断用許容値を超えた場合は前記予測モデル更新を行う必要があると判断し、予測対象の時系列データの傾向・特性が変化していることを通知するためのアラーム出力を行うアラーム出力ステップ、
　を備えることを特徴とする。
【００２０】
　また、請求項３記載の発明に係る適応的予測モデル構築方法は、
　請求項１に記載の適応的予測モデル構築方法において、
　予測誤差、モデル誤差、補正係数又は補正量がモデル構成更新判断用許容値を超えた場合は前記予測モデル構成更新を行う必要があると判断し、予測対象の時系列データの傾向・特性が変化していることを通知するためのアラーム出力を行うアラーム出力ステップ、
　を備えることを特徴とする。
【００２１】
　また、請求項４記載の発明に係る適応的予測モデル構築方法は、
　請求項１〜請求項３の何れか一項記載の適応的予測モデル構築方法において、
　前記予測モデル構築ステップ及び予測モデル構成更新ステップは、
　複数因子の時系列データを解析し、ある出力因子と入出力関係を有する入力因子を複数因子の中から見出して入出力関係のモデル化を行うステップであって、
　使用する時系列データ全部を用いてクラスタリングを行って予備クラスタに分割する予備クラスタリングステップと、
　予備クラスタ毎にクラスタリング用因子の重要度を算定し、クラスタリング用因子の選択を行うクラスタリング用因子選択ステップと、
　クラスタリング用因子選択ステップによって選択されたクラスタリング用因子に係る時系列データを用いてクラスタリングを行ってクラスタに分割する本クラスタリングステップと、
　クラスタに含まれる因子を用いてモデルの入力因子と出力因子とをクラスタ毎に決定する因子決定ステップと、
　クラスタに含まれ、入力因子と出力因子とに対応する時系列データを用いて入出力関係のモデル化をクラスタ毎に行うモデル化ステップと、
　クラスタ毎に構築された複数のモデルを統合した統合モデルの精度を評価するモデル精度評価ステップと、
　統合モデルの精度の評価が所定条件を満たすようにクラスタの補正を行うクラスタ補正ステップと、
　を備え、
　統合モデルの精度の評価が所定条件を満たすまで、クラスタ補正ステップ、因子決定ステップ、モデル化ステップ及びモデル精度評価ステップを順次行って、モデルを構築することを特徴とする。
【００２２】
　また、請求項５記載の発明に係る適応的予測モデル構築方法は、
　請求項４記載の適応的予測モデル構築方法において、
　前記クラスタリング用因子選択ステップは、予備クラスタリングによって生成された予備クラスタごとに、各因子の中心を表す値を算出し、その値のばらつき度合いによってクラスタリング用因子の重要度を算定し、クラスタリング用因子を選択することを特徴とする。
【００２３】
　また、請求項６記載の発明に係る適応的予測モデル構築方法は、
　請求項４記載の適応的予測モデル構築方法において、
　前記クラスタリング用因子選択ステップは、予備クラスタリングによって生成された予備クラスタごとに、各因子の最小値から最大値の範囲の重なり度合いによってクラスタリング用因子の重要度を算定し、クラスタリング用因子を選択することを特徴とする。
【００２４】
　また、請求項７記載の発明に係る適応的予測モデル構築方法は、
　請求項４記載の適応的予測モデル構築方法において、
　前記予備クラスタリングステップ、前記クラスタリング用因子選択ステップ、および、前記本クラスタリングステップに代えて、
　予測モデルの構築のために利用可能な時系列データを予め細分化して複数の時系列データ群を作成しておき、これを初期分割としてモデル構成決定を行うことを特徴とする。
【００２５】
　また、請求項８記載の発明に係る適応的予測モデル構築システムは、
　過去の時系列データに基づいて将来の時系列データを予測する予測モデルを適応的に構築する計算機等の適応的予測モデル構築システムにおいて、
　過去の時系列データを用いて予測モデルを構築する予測モデル構築手段と、
　前記予測モデルを用いて予測を実行し、予測値を得る予測実行手段と、
　過去の予測誤差又はモデル誤差に基づいて前記予測値を補正する補正係数又は補正量を算出する予測値補正手段と、
　予測誤差、モデル誤差、補正係数又は補正量に基づいて、モデル更新が必要か、又は、モデル構成の更新が必要か、を判断する予測モデル更新判断手段と、
　モデル更新およびモデル構成の更新が不要と判断されたときに、前記予測値を補正する予測値補正実行手段と、
　モデル更新が必要と判断されたときに、新しく蓄積された時系列データを用いて予測モデルを更新する予測モデル更新手段と、
　モデル構成の更新が必要と判断されたときに、新しく蓄積された時系列データを用いて予測モデル構成を更新する予測モデル構成更新手段と、
　を備えたことを特徴とする。
【００２６】
　また、請求項９記載の発明に係る適応的予測モデル構築システムは、
　請求項８に記載の適応的予測モデル構築システムにおいて、
　予測誤差、モデル誤差、補正係数又は補正量がモデル更新判断用許容値を超えた場合は前記予測モデル更新を行う必要があると判断し、予測対象の時系列データの傾向・特性が変化していることを通知するためのアラーム出力を行うアラーム出力手段、
　を備えることを特徴とする。
【００２７】
　また、請求項１０記載の発明に係る適応的予測モデル構築システムは、
　請求項８に記載の適応的予測モデル構築システムにおいて、
　予測誤差、モデル誤差、補正係数又は補正量がモデル構成更新判断用許容値を超えた場合は前記予測モデル構成更新を行う必要があると判断し、予測対象の時系列データの傾向・特性が変化していることを通知するためのアラーム出力を行うアラーム出力手段、
　を備えることを特徴とする。
【００２８】
　また、請求項１１記載の発明に係る適応的予測モデル構築システムは、
　請求項８〜請求項１０の何れか一項に記載の適応的予測モデル構築システムにおいて、
　前記予測モデル構築手段及び予測モデル構成更新手段は、
　複数因子の時系列データを解析し、ある出力因子と入出力関係を有する入力因子を複数因子の中から見出して入出力関係のモデル化を行う手段であって、
　使用する時系列データ全部を用いてクラスタリングを行って予備クラスタに分割する予備クラスタリング手段と、
　予備クラスタ毎にクラスタリング用因子の重要度を算定し、クラスタリング用因子の選択を行うクラスタリング用因子選択手段と、
　クラスタリング用因子選択手段によって選択されたクラスタリング用因子に係る時系列データを用いてクラスタリングを行ってクラスタに分割する本クラスタリング手段と、
　クラスタに含まれる因子を用いてモデルの入力因子と出力因子とをクラスタ毎に決定する因子決定手段と、
　クラスタに含まれ、入力因子と出力因子とに対応する時系列データを用いて入出力関係のモデル化をクラスタ毎に行うモデル化手段と、
　クラスタ毎に構築された複数のモデルを統合した統合モデルの精度を評価するモデル精度評価手段と、
　統合モデルの精度の評価が所定条件を満たすようにクラスタの補正を行うクラスタ補正手段と、
　を備え、統合モデルの精度の評価が所定条件を満たすまで、クラスタ補正手段、因子決定手段、モデル化手段及びモデル精度評価手段を順次機能させて、モデルを構築することを特徴とする。
【００２９】
　また、請求項１２記載の発明に係る適応的予測モデル構築システムは、
　請求項１１記載の適応的予測モデル構築システムにおいて、
　前記クラスタリング用因子選択手段は、予備クラスタリングによって生成された予備クラスタごとに、各因子の中心を表す値を算出し、その値のばらつき度合いによってクラスタリング用因子の重要度を算定し、クラスタリング用因子を選択する手段であることを特徴とする。
【００３０】
　また、請求項１３記載の発明に係る適応的予測モデル構築システムは、
　請求項１１記載の適応的予測モデル構築システムにおいて、
　前記クラスタリング用因子選択手段は、予備クラスタリングによって生成された予備クラスタごとに各因子の最小値から最大値の範囲の重なり度合いによってクラスタリング用因子の重要度を算定し、クラスタリング用因子を選択する手段であることを特徴とする。
【００３１】
　また、請求項１４記載の発明に係る適応的予測モデル構築システムは、
　請求項１１記載の適応的予測モデル構築システムにおいて、
　前記予備クラスタリング手段、前記クラスタリング用因子選択手段、および、前記本クラスタリング手段に代えて、
　予測モデルの構築のために利用可能な時系列データを予め細分化して複数の時系列データ群を作成しておき、これを初期分割としてモデル構成決定を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００３２】
　以上のような本発明によれば、時系列データを用いて精度よいモデルを効率的に構築できるようにする適応的予測モデル構築方法又は適応的予測モデル構築システムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
　以下、本発明の最良の形態について説明する。まず、適応的予測モデル構築方法について図を参照しつつ説明する。
　図１は適応予測モデル構築の処理を説明するフローチャート、図２は予測モデル更新ステップのフローチャート、図３は予測モデル構成更新ステップのフローチャート、図４は予測モデル構築ステップ・予測モデル構成更新ステップの処理を説明するフローチャートである。
【００３４】
　本実施形態の適応的予測モデル構築方法は、複数因子の時系列データを解析し、ある出力因子と入出力関係を有する入力因子を複数因子の中から見出して入出力関係のモデル化を行うものである。以下、適応予測モデル構築方法について図１を参照しつつ説明する。
【００３５】
（１）予測モデル構築ステップ
　ステップＳ１は、過去の時系列データを用いて予測モデルを構築する予測モデル構築ステップである。具体的には必要な時系列データの入力、蓄積を行い、予測モデルを構築する。ここで構築された予測モデルは初期予測モデルとして使用される。なお、初期予測モデルの構築方法については後に図４〜図８を用いて詳述することとし、全体処理の説明を先に行う。
【００３６】
（２）予測実行ステップ
　ステップＳ２は、予測モデルを用いて予測を実行し、予測値を得る予測モデル実行ステップである。
　（１）の予測モデル構築ステップにより構築された予測モデルに対し、予測用の時系列データを入力し、時系列データの予測計算を実行し、予測値を得る。
【００３７】
（３）予測値補正ステップ
　ステップＳ３は、過去の予測誤差又はモデル誤差に基づいて前記予測値を補正する予測値補正ステップである。
　前記ステップＳ２で計算された予測値に対して補正を行うため、過去の予測誤差（モデル誤差）を計算する。
【００３８】
　ここで、予測モデルへの入力情報として、気温予報値などのような不確定情報が用いられていない場合は、通常の予測誤差を計算すれば良い。
　一方、予測モデルへの入力情報として不確定情報が用いられている場合には、当該情報の実績値（気温の場合は気温実績値）を用いてモデル誤差を計算する。これは、予測値補正に際して、予測モデルに入力される不確定情報による影響を除外するためである。
【００３９】
　計算された予測誤差に基づいて補正係数、補正量を計算する。
　補正係数であれば、例えば、補正係数＝１００／（１００＋誤差％）などで計算することが可能である。
　この補正係数、補正量を用いて予測値を補正する。
【００４０】
（４）予測モデル更新判断ステップ
　ステップＳ４は、過去の予測誤差又はモデル誤差に基づいて、モデル更新が必要か、又は、モデル構成の更新が必要か、を判断する予測モデル更新判断ステップである。
　上記（２），（３）は当該時系列データの予測タイミングごとに毎回実行されるループを構成している。そのループ内で、モデル更新が必要であるかの判断を行う。この判断は予測モデルのみの更新が必要か、予測モデル構成も含めた更新が必要かを判断する。
【００４１】
　判断は予測誤差(モデル誤差)、補正係数、補正量などを用いて行うことができる。例えば、予測誤差であれば、設定した許容値以上の予測誤差が一定期間継続するような場合や至近の予測誤差の平均が閾値以上であるような場合には、初期予測モデルを構築する際に用いたデータと現在のデータとの関係が変化していると判断されるため、予測モデルの更新が必要と判断できる。補正係数、補正量についても同様である。
【００４２】
　ここで、モデル更新判断に用いるモデル更新判断用許容値とモデル構成更新判断に用いるモデル構成更新判断用許容値を同じ値に設定すれば、常にモデルだけでなくモデル構成まで更新することとなる。
　また、モデル更新判断に用いるモデル更新判断用許容値をモデル構成更新判断に用いるモデル構成更新判断用許容値より小さく設定しておけば、ある一定以内の誤差の場合はモデルの更新のみ行い、ある一定以上の誤差となる場合は、モデル構成も含めて更新するように、誤差の大きさに応じてモデルの更新方法を調整することが可能となる。
【００４３】
（５）予測値補正実行ステップ
　ステップＳ５は、モデル更新およびモデル構成の更新が不要と判断されたときに、予測値を補正する予測値補正実行ステップである。予測値を補正して出力を行う。
【００４４】
（６）予測モデル更新ステップ
　ステップＳ６は、予測モデル更新判断ステップによりモデル更新が必要と判断されたときに、新しく蓄積された予測モデル更新用の時系列データを用いて予測モデルを更新する予測モデル更新ステップである。
　予測モデル更新ステップは、詳しくは、図２で示すように、アラーム出力ステップ、更新実行ステップを備える。
【００４５】
　ステップＳ６１は、予測誤差、モデル誤差、補正係数又は補正量がモデル更新判断用許容値を超えた場合は前記予測モデル更新を行う必要があると判断し、予測対象の時系列データの傾向・特性が変化していることを通知するためのアラーム出力を行うアラーム出力ステップである。
　前述の予測モデル更新判断において、オペレータに対して予測対象である時系列データの傾向が変化していること、予測モデル更新が必要であることなどを判断してアラーム出力を行う。
　ステップＳ６２は、新しく蓄積された時系列データを用いて予測モデルを更新する更新実行ステップである。
【００４６】
（７）予測モデル構成更新ステップ
　ステップＳ７は、予測モデル更新判断ステップによりモデル構成の更新が必要と判断されたときに、新しく蓄積された時系列データを用いて予測モデル構成を更新する予測モデル構成更新ステップである。
　予測モデル構成更新ステップは、詳しくは、図３で示すように、アラーム出力ステップ、構成更新実行ステップを備える。
【００４７】
　ステップＳ７１は、予測誤差、モデル誤差、補正係数又は補正量がモデル構成更新判断用許容値を超えた場合は前記予測モデル構成更新を行う必要があると判断し、予測対象の時系列データの傾向・特性が変化していることを通知するためのアラーム出力を行うアラーム出力ステップである。
　前述のモデル構成更新判断において、オペレータに対して予測対象である時系列データの傾向が変化していること、又は、予測モデル構成更新が必要であることなどを判断してアラーム出力を行う。
　ステップＳ７２は、新しく蓄積された時系列データを用いて予測モデル構成を更新する構成更新実行ステップである。
【００４８】
（８）予測対象期間終了判断ステップ
　ステップＳ８は、予測対象期間終了判断ステップである。
　予測対象期間が終了していないと判断するならばステップＳ２の先頭にジャンプしてステップＳ２〜ステップＳ７の処理を繰り返し行う。一方、予測対象期間が終了したと判断するならば処理を終了する。
【００４９】
　なお、本形態では、予測モデル構築ステップ・予測モデル構成更新ステップは、詳しくは、図４で示すようなフローに従う。このような処理について図を参照しつつ説明する。
　この予測モデル構築ステップ・予測モデル構成更新ステップではクラスタ分析を採用する。このクラスタ分析により関連性を有する時系列データで構成されたクラスタを複数生成し、これらクラスタ毎にモデルを構築して、最終的にこれら複数モデルを統合した統合モデルを構築する手法を採用する。
【００５０】
（１）初期設定ステップ
　ステップＳ１０は初期設定ステップであり、詳しくはクラスタリング用変数選択実行有無、クラスタリング手法の設定、モデル化手法の設定、クラスタ分割補正方法の設定、その他パラメータの設定を行うためのステップである。
　クラスタリング用変数選択実行有無とは、モデルを構築するために利用できる全ての因子の中から、モデル構築を行うユーザや開発者が、明示的にクラスタリングに用いる因子を決定するか否かについて選択するということである。
【００５１】
　クラスタリング手法の設定は、例えば、階層的方法による手法か非階層的方法による手法かを選択する。
　モデル化手法の設定は、ニューラルネットワーク、または、重回帰式等の予測モデルを選択する。
　クラスタ分割補正方法の設定は、後述する相関係数による方法か誤差精度による分析かを決定する。
　パラメータ設定では上記以外の必要なパラメータ（例えば、後述するトップダウン補正なら分割データ空間の個数など）その他具体的な数値が入力される。
【００５２】
（２）予備クラスタリングステップ
　ステップＳ１１は、使用する時系列データ全部を用いてクラスタリングを行って予備クラスタに分割する予備クラスタリングステップである。
　予備クラスタリングとは、次のステップＳ１２である（３）クラスタリング用因子選択ステップで行うクラスタリング因子の選択処理で使用するクラスタの中心、クラスタ範囲を求めるための予備クラスタを得るために行う。
【００５３】
（３）クラスタリング用因子選択ステップ
　ステップＳ１２は、予備クラスタ毎にクラスタリング用因子の重要度を算定し、クラスタリング用因子の選択を行うクラスタリング用因子選択ステップである。
　上記（２）のステップＳ１１の予備クラスタリングの結果得られたクラスタから、分離度を計算し、これを用いてクラスタリング用因子を選択する。
【００５４】
　このクラスタリング用因子選択ステップで計算される分離度は、さらに（Ａ）クラスタ中心を利用する分離度、（Ｂ）クラスタ範囲を利用する分離度がある。
　以下、両者について順次説明する。
【００５５】
（Ａ）クラスタ中心を利用する分離度によるクラスタリング用因子の選択
　ここではクラスタの中心を利用する分離度について説明する。一般的にクラスタリングは特定の因子ではなく多次元ユークリッド距離に基づいて行われるため、クラスタリング結果は使用する因子やデータの分布状況によって異なったものになる。
【００５６】
　ここでは、クラスタ毎に各因子の分布状況を解析することでクラスタ分割に重要な因子を見つけることを考える。具体的には因子ごとにクラスタの中心値を用いた分離度を定義し、分離度が大きい因子をクラスタリング用因子として選択する（又は分離度が小さい因子はクラスタリング用因子から除外する）。
　クラスタの中心を用いた分離度は、例えば次式の数１に示すように因子ごとに各クラスタの中心値のばらつきとして定義する。
【００５７】
【数１】
2004086896.tif 000003
【００５８】
　具体例を挙げて説明する。図５はクラスタの中心を用いた分離度の説明図である。因子χｉ、因子χｊの２つの因子を用いてクラスタリングを行った結果、クラスタＣ１、Ｃ２、Ｃ３の３つのクラスタに分割されたとする。ここで、因子χｉと因子χｊのどちらがクラスタリングに重要であるかを各クラスタの中心を用いて判断する。具体的には、因子χの中心ａｖｇの値の幅が大きいほどクラスタが分離しているといえる。図５の例では、因子χｉのほうが因子χｊよりも分離度が大きく、クラスタリングに重要な因子であると判断できる。
【００５９】
（Ｂ）クラスタ範囲を利用する分離度
　ここでは、クラスタ範囲を利用する分離度について説明する。
　クラスタ範囲を利用する分離度は、クラスタの重なり度合いを考慮する方法であり、分割されたクラスタの範囲の重なりが少ない因子は分離度が大きく、すなわちクラスタリングに重要な因子であると考える。
【００６０】
　具体例を挙げて説明する。図６はクラスタの範囲を用いた分離度の説明図である。因子χｉ、因子χｊの２つの因子を用いてクラスタリングを行った結果、クラスタＣ１、Ｃ２、Ｃ３の３つのクラスタに分割されたとする。ここで、因子χｉと因子χｊのどちらがクラスタリングに重要であるかを各クラスタの範囲を用いて判断する。
【００６１】
　まず、クラスタＣ１について、クラスタＣ２、クラスタＣ３と重なっている範囲があるかを因子ごとに判断する。因子χｉを例に説明する。まず、因子χｉ全体の値の範囲、Ａｉを求める。図の例では、因子χｉ全体の値の範囲Ａｉを、χｉｍｉｎ（Ｃ１∪Ｃ２∪Ｃ３）とχｉｍａｘ（Ｃ１∪Ｃ２∪Ｃ３）の間の範囲として表している。
【００６２】
　次に、クラスタＣ１とクラスタＣ２、クラスタＣ１とクラスタＣ３、クラスタＣ２とクラスタＣ３について積集合を求める（全てのクラスタについて２つのクラスタの組み合わせを行う）。ここで得られた積集合の和集合を求め、その和集合における因子χｉの最小値χｉｍｉｎと最大値χｉｍａｘを求め、重なり範囲Ｌ＝最大値−最小値を求める。図６の例では、クラスタＣ１とＣ３、クラスタＣ２とＣ３の積集合が無いため、クラスタＣ１とＣ２の積集合、すなわちＣ１とＣ２が重なっている範囲がＬとなる。因子χｉにおけるクラスタの分離度は、例えば以下の数式で定義される。
【００６３】
【数２】
2004086896.tif 000004
【００６４】
　因子χｊについても同様の処理を行い、分離度ＤＬｊを求める。このＤＬは、各因子の全体の値の範囲とクラスタの重なりが無い範囲の比率を示したものである。従って、ＤＬが小さい因子ほどクラスタの重なりが少ない、すなわちクラスタが明確に分離していることを表しており、クラスタリングに重要な因子であると判断できる。
【００６５】
（Ｃ）クラスタリング用因子の選択
　クラスタリング用因子の選択は、上記（Ａ）、（Ｂ）のいずれかによって求められた分離度を用いて行う。具体的には、分離度が予め設定されている閾値よりも小さい因子はクラスタリングに有効な因子とはいえないため、クラスタリング用因子から除外する。この結果、残った因子をクラスタリング用因子とし、次ステップの本クラスタリングで使用する。このクラスタリング因子の選択を行うことで、より適切なクラスタリングを行うことができる。
【００６６】
（４）本クラスタリングステップ
　ステップＳ１３は、クラスタリング用因子選択ステップによって選択されたクラスタリング用因子に係る時系列データを用いてクラスタリングを行ってクラスタに分割する本クラスタリングステップである。
　本クラスタリングにより、複数因子の中の一部又は全ての因子により表される多次元のデータ空間が、複数のクラスタに分割される。
【００６７】
　クラスタの分割について図を参照しつつ説明する。図７はクラスタの生成を説明する説明図である。
　仮に、３次元のデータ空間であるとして図７（ａ）で示すように分割されるものとする。この分割例では、各クラスタは、図７（ｂ）の表で表したようなデータを含む。なお、図７（ｂ）の表において、“□（ｉ）”、“×（ｉ）”、“△（ｉ）”、“○（ｉ）”は、０（ゼロ）以外の何らかの値を表すものとする。
　クラスタ１およびクラスタ２では、因子１，２について値が０以外であり、また、因子３について値が０であるような空間である。
　クラスタ３では因子１，３について値が０以外であり、また、因子２について値が０であるような空間である。
　クラスタ４では因子１，２，３について値が０以外であるような空間である。
　クラスタ１，２，３はいずれかの因子で値が０であるような空間が生成される場合を示している。
　クラスタ１，２は因子３の値が０である場合で共通するが、さらに別のクラスタが生成される場合を示している。
【００６８】
（５）因子決定ステップ
　ステップＳ１４は、クラスタに含まれる因子を用いてモデルの入力因子と出力因子とをクラスタ毎に決定するステップである。
　クラスタの生成結果やクラスタの分割過程の情報を評価することにより、後述する（６）のモデル化で用いる入力因子を決定する。
【００６９】
　例えば、図７で示したクラスタでは、因子１が出力因子として選択されるものである場合、クラスタ１，２では入力因子は因子２、クラスタ３では入力因子３に、クラスタ４では入力因子は因子２，３に決定される。これらクラスタ１〜３では、同じ出力因子であっても、入力因子はそれぞれ異なっており、各種条件が違う場合に入力因子が異なるようにクラスタが生成されている。このようにクラスタは、全ての因子を含んだり、特定の因子のみ含む空間が構築されたりする。さらに、クラスタでは因子が同じでも複数空間ができたりする。これはクラスタ分析で起こりうる現象である。
【００７０】
（６）モデル化ステップ
　ステップＳ１５は、クラスタに含まれる時系列データであって、入力因子と出力因子とに対応する時系列データを用いて入出力関係のモデル化をクラスタ毎に行うモデル化ステップである。
　モデル化は、代表的な方法として、過去事例の利用、重回帰式、ニューラルネットワーク等を選択する。
　この際、クラスタに含まれる因子の中からモデルの入力因子を決定する。この入力因子の決定では、このモデルの開発者、又はユーザが経験的な判断に基づいて選択する方法や、ＡＩＣ(Akaike Information Criterion)などの情報量基準を用いて入力因子をさらに限定する方法などが適用可能である。
【００７１】
　過去事例の利用では、例えば、得られたクラスタに含まれる時系列データの平均値をそのモデルの出力値とする方法がある。
　重回帰式の利用では、得られたクラスタに含まれる時系列データを用いて重回帰分析を行い重回帰式を構築する。
　ニューラルネットワークを利用する場合も同様に、得られたクラスタに含まれる時系列データを用いてニューラルネットワークの学習を行ないモデル化する。
【００７２】
（７）モデル精度評価ステップ
　ステップＳ１６は、クラスタ毎に構築された複数のモデルを統合した統合モデルの精度を評価するモデル精度評価ステップである。
　統合モデルの精度評価は次式により行われる。
【００７３】
【数３】
2004086896.tif 000005
【００７４】
　数３の出力誤差ＥＥが、予め定められた値未満であればモデルの再構築は不要であると判断し、また、予め定められた値以上である場合はモデルの再構築が必要と判断する。
　ここで、各モデルｉには重み係数ｗｉを用いてモデルごとに精度評価の重視度合いを考慮することが可能である。この重み係数ｗｉの調整として、０と１の２値で設定すれば、ある特定のモデルに対する評価のみ行うような精度評価とすることもできる。
【００７５】
　なお、モデルの精度評価（誤差評価）に用いる多変量データとしては、モデル化を行った際の多変量データをそのまま用いるモデル化誤差により評価する方法と、モデル化の際に全ての時系列データの中の一部の時系列データを使わないでモデル精度評価用に残しておく方法がある。
　前者の方法では、モデル化のために与えられた時系列データそのものに対してどの程度モデル化できているかを評価することができる。
　後者の方法ではモデルの汎化能力を評価することができる。
【００７６】
（８）クラスタ補正ステップ
　ステップＳ１７は、統合モデルの精度の評価が所定条件を満たすようにクラスタの補正を行うクラスタ補正ステップである。このようなクラスタの補正方法として、例えば、ボトムアップ的に行う補正（以下、本明細書中では特にボトムアップ補正と名称を定義して以下説明する）と、トップダウン的に行う補正（以下、本明細書中では特にボトムアップ補正と名称を定義して以下説明する）とがある。
【００７７】
　まず、ボトムアップ補正について説明する。ボトムアップ補正は、クラスタに含まれる時系列データについて、例えば相関係数などの入出力関係の相関関係を表す指標を計算する。表１は相関係数を示す表である。
【００７８】
【表１】
2004086896.tif 000006
【００７９】
　表１で示すようにクラスタＣ１、Ｃ２、Ｃ３内の入出力データの相関係数がそれぞれ０．６、０．７、０．５となっているものとする。
　次に、各クラスタ同士の組み合わせを生成し、組み合わせによって得られた新しいクラスタを仮のクラスタとする。表１では仮のクラスタの組み合わせとして３種類の組み合わせが生成されている。
　続いて、仮のクラスタに含まれる時系列データについて相関係数を計算する。表１の例では初期クラスタとあわせて４通りのクラスタとそれぞれの相関係数が得られた。
【００８０】
　ここで、相関係数を基準にして４通りのデータ分割の中でどの分割を選択するかを決定する。決定の方法としては、例えば、相関係数が最大となるクラスタを含む分割を選択する方法がある。表１の場合は仮のクラスタ３が相関係数０．９のクラスタを含むため選択される。
　また、相関係数の平均が最も高い分割を選択する方法がある。表１の場合は仮のクラスタ１が相関係数の平均が０．７となり選択される。
　さらにまた、特定の因子に関する時系列データを含むクラスタの相関係数を重視することも考えられる。　
【００８１】
　このようなクラスタ補正ステップは、最終的にクラスタが全て融合されて元のデータ空間（多次元空間であってｎ個の因子によって決定されるｎ次元の空間）と一致するまで行い、その過程で得られたクラスタの中から統合モデルの全体精度が最も高いようなクラスタとそのモデルを選択する。このような補正を本明細書中ではボトムアップ補正と定義している。
【００８２】
　続いて、トップダウン補正について説明する。
　トップダウン補正は、クラスタ毎に決定されるモデルの入力因子に対して時系列データを入力して得られるモデル出力と出力因子に係る時系列データとの誤差が所定のしきい値以上のデータを新しいデータ空間に分割してクラスタの補正を行うステップである。
【００８３】
　トップダウン補正では、モデル全体の精度評価において計算される各モデルにおける誤差を利用する。ここで計算された誤差は、現在のモデルでのモデル化精度を表している。すなわち、この誤差が大きいモデルは適切にモデル化できていないことを示している。従って、この誤差がある閾値以上となっている時系列データについては、新しい別のクラスタとして分離する。
【００８４】
　以下、トップダウン補正について図を参照しつつ具体例を説明する。
　図８は、クラスタの補正を説明する説明図である。
　実際は多次元のデータ空間であるが、図８では説明の容易化のため、因子１と因子２という二因子のみの２次元のデータ空間であるものとして図示している。
　ここで、ステップＳ１０〜ステップＳ１５の各フェーズを実行することによって、全体のデータ空間がクラスタ１、クラスタ２、クラスタ３の３つのクラスタに分割されて、クラスタ１には６個、クラスタ２は１０個、クラスタ３は５個の時系列データが含まれている。
【００８５】
　各クラスタごとの時系列データの入出力関係を表すモデル１，２，３はニューラルネットワーク、重回帰式などで構成されている。前述のモデル精度評価ステップによって、各クラスタに対応したモデル１、モデル２、モデル３に時系列データの中の個々のデータが入力されてモデル化誤差が計算される。ここで、モデル化誤差が大きい場合（別途設定される閾値よりも大きい場合）の多変量データが図８中の丸印（ｄ１〜ｄ７）であったとする。
【００８６】
　このような時系列データが存在することは、現時点でのクラスタごとのモデルではモデル化が適切にできないことを示している。そこでクラスタを補正する。補正する方法としては、（ａ）元のクラスタから新規のクラスタを分離する方法、（ｂ）元の各クラスタから分離した時系列データを全部あわせて１つの新規のクラスタ間として分離する方法が考えられる。
【００８７】
　（ａ）の方法では、ｄ１、ｄ２を新規のクラスタ１’に、ｄ３、ｄ４、ｄ５を新規のクラスタ２’に、ｄ６、ｄ７を新規のクラスタ３’に含むようなクラスタを生成するというものである。この場合、ｄ１，ｄ２が除かれた元のクラスタ１が、ｄ３，ｄ４，ｄ５が除かれた元のクラスタ２が、ｄ６，ｄ７が除かれた元のクラスタ３が、残存する。
　（ｂ）の方法では、ｄ１〜ｄ７を一つとする新規のクラスタ４を生成するというものである。この場合、ｄ１，ｄ２が除かれた元のクラスタ１が、ｄ３，ｄ４，ｄ５が除かれた元のクラスタ２が、ｄ６，ｄ７が除かれた元のクラスタ３が、残存する。
【００８８】
　このようなクラスタ補正ステップは、最終的にクラスタが設定数になるまで分割され、その過程で得られたクラスタの中から統合モデルの全体精度が最も高いようなクラスタとそのモデルを選択する。このような補正を本明細書中ではトップダウン補正と定義している。
【００８９】
（６）モデル再構築ステップ
　ステップＳ１４〜ステップＳ１７は、統合モデルの精度の評価が所定条件を満たすまで、クラスタ補正ステップ、因子決定ステップ、モデル化ステップ及び精度評価ステップを繰り返し行って、最終的なモデルを構築するモデル再構築ステップである。
　統合モデルの精度の評価、つまり、前記した数３の出力誤差ＥＥが所定値未満に収まらないような場合にはこのＥＥが所定値未満になるまでクラスタの変更及びこのクラスタに含まれる因子や時系列データによるモデル構築を繰り返すこととなる。
【００９０】
　以上説明した本実施形態によれば、時系列データの因子により構成されるデータ空間を分割してクラスタを生成し、出力因子とその出力因子に関連する入力因子を含むクラスタを抜き出して、出力因子とこの出力因子に関連する時系列によりこれら出力因子と入力因子によるモデルを構築するため、精度の高いモデルを構築することができる。
【００９１】
　なお、ステップＳ１０〜Ｓ１３を行う代わりに、予測モデルの構築のために利用可能な時系列データを予め細分化して複数の時系列データ群を作成しておき、これを初期分割としてモデル構成決定を行うようにしても良い。この場合、図４で示したステップＳ１０〜Ｓ１３に代えて専門家による経験的な知識が介在することとなるが、後に因子決定ステップ、モデル化ステップ、モデル化精度評価ステップ、クラスタ補正ステップにより最適なモデルが構築されることとなる。このような形態を採用することも可能である。
【００９２】
　続いて、適応的予測モデル構築システムについて説明する。図１０は、適応的予測モデル構築システムのシステム構成図である。
　適応的予測モデル構築システムは、図１０で示すようにデータ入力画面１、データ入力手段２、データ保存手段３、データベース４、データ出力手段（表示装置）５、予測モデル構築手段６、予測モデル更新手段７、予測モデル構成更新判断手段８、予測モデル構成更新手段９、アラーム出力手段１０、予測モデル１１、予測実行手段１２、予測値補正実行手段１３、予測値補正手段１４を備える。
　また、インターネットやイントラネット、ＬＡＮなどのネットワーク１００がデータ入力手段２に接続されている。
　適応的予測モデル構築システムはこれら手段が機能する計算機（コンピュータ）が該当する。
【００９３】
（１）予測モデル構築手段６
　過去の時系列データを用いて予測モデルを構築する手段であり、ステップＳ１に対応する機能を有する。具体的には必要な時系列データの入力・蓄積を行い、予測モデルを構築する手段である。必要な時系列データは、コンピュータのデータ入力画面や、当該システムが接続されているＬＡＮ内の他のコンピュータに蓄積されているデータや、インターネットを介して他のコンピュータに蓄積されているデータが、データ入力手段２を通じて本システム内に取り込まれ、データ保存手段３によってデータベース４に蓄積される。このようにして蓄積されたデータベース４内のデータを用いて予測モデル１１を構築する。構築された予測モデル１１は初期予測モデルとして使用される。
【００９４】
（２）予測実行手段１２
　予測モデル１１を用いて予測を実行し、予測値を得る手段であり、ステップＳ２に対応する機能を有する。
　（１）の予測モデル構築手段６により構築された予測モデル１１に対し、予測用の時系列データを入力し、時系列データの予測計算を実行し、予測値を得る。
【００９５】
（３）予測値補正手段１４
　過去の予測誤差又はモデル誤差に基づいて前記予測値を補正する手段であり、ステップＳ３に対応する機能を有する。
　予測実行手段１２で計算された予測値に対して補正を行うため、過去の予測誤差（モデル誤差）を計算する。
【００９６】
（４）予測モデル更新判断手段８
　過去の予測誤差又はモデル誤差に基づいて、モデル更新が必要か、又は、モデル構成の更新が必要か、を判断する手段であり、ステップＳ４に対応する機能を有する。
　上記（２），（３）は当該時系列データの予測タイミングごとに毎回実行されるループを構成している。そのループ内で、モデル更新が必要であるかの判断を行う。この判断は予測モデルのみの更新が必要か、予測モデル構成も含めた更新が必要かを判断する。
【００９７】
（５）予測値補正実行手段１３
　モデル更新およびモデル構成の更新が不要と判断されたときに、予測値を補正する予測値補正実行手段１３であり、ステップＳ５に対応する機能を有する。予測値を補正して出力を行う。ここで得られた最終的な予測値及び予測に使用したデータは、データベース４に保存されると共に、データ出力手段(表示装置)５を通じて出力される。
【００９８】
（６）予測モデル更新手段７
　予測モデル更新判断手段８によりモデル更新が必要と判断されたときに、新しく蓄積された予測モデル更新用の時系列データを用いて予測モデルを更新する予測モデル更新手段であり、ステップＳ６に相当する。
　予測モデル更新手段７は、詳しくは、アラーム出力手段、更新実行手段を備える。
【００９９】
　アラーム出力手段は予測誤差、モデル誤差、補正係数又は補正量がモデル更新判断用許容値を超えた場合は前記予測モデル更新を行う必要があると判断し、予測対象の時系列データの傾向・特性が変化していることを通知するためのアラーム出力を行う手段であり、図２のステップＳ６１に対応する機能を有する。
　前述の予測モデル更新判断において、オペレータに対して予測対象である時系列データの傾向が変化していること、予測モデル更新が必要であることなどを判断してアラーム出力を行う。
　更新実行手段は、新しく蓄積された時系列データを用いて予測モデルを更新する手段であり、ステップＳ６２に対応する機能を有する。
　予測モデル更新手段７が機能して予測モデル１１が更新される。
【０１００】
（７）予測モデル構成更新手段９
　予測モデル構成更新手段は、予測モデル更新判断手段によりモデル構成の更新が必要と判断されたときに、新しく蓄積された時系列データを用いて予測モデル構成を更新する手段であり、ステップＳ７に対応する機能を有する。
　予測モデル構成更新手段は、詳しくは、アラーム出力手段、および、構成更新実行手段を備える。
【０１０１】
　アラーム出力手段は、予測誤差、モデル誤差、補正係数又は補正量がモデル構成更新判断用許容値を超えた場合は前記予測モデル構成更新を行う必要があると判断し、予測対象の時系列データの傾向・特性が変化していることを通知するためのアラーム出力を行う手段であり、ステップＳ７１に対応する機能を有する。
　前述のモデル構成更新判断において、オペレータに対して予測対象である時系列データの傾向が変化していること、又は、予測モデル構成更新が必要であることなどを判断してアラーム出力を行う。
　構成更新実行手段は、新しく蓄積された時系列データを用いて予測モデル構成を更新する手段であり、ステップＳ７２に対応する機能を有する。
　予測モデル構成更新手段９が機能して予測モデル１１が更新される。
【０１０２】
　データ出力手段(表示装置)５は、予測実行手段によって得られた予測値、予測に使用したデータのほかに、前記アラーム出力手段１０からのアラーム情報についても出力する。
　本形態の適応的予測モデル構築システムは上記のような構成となる。なお、適応的予測モデル構築システムは図１０で表されたシステムに加え、図２〜図４で示した各ステップに対応する手段を備え、これら手段により適応的予測モデルを構築するようなシステムとしても良い。
【実施例１】
【０１０３】
　次に本発明の実施例について具体例を用いて説明する。予測対象としてある地域の翌日１日の電力需要の予測を行うことを考える。電力需要予測の方法についてもいろいろな方法が案出されているが、ここでは一例として、2000年（前年）の時系列データを用いて予測モデルを構築し、2001年（翌年）の電力需要を予測することを考える。
【０１０４】
（１）予測モデル構築手段６
　時系列データを予測するための予測モデルを構築する。ここでは、請求項１４に係る発明のモデル構築システムを用いた例について説明する。
　予測モデルの構築に必要な時系列データとして2000年の電力需要(予測対象)、入力となる因子として例えば最高気温、最低気温とする。予測モデルとしてはニューラルネットワークを用いる。
【０１０５】
　本発明の実施形態のシステム構成例を示す図１０を用いて具体的に説明する。各需要家の電力需要は別途計測されており、本実施例で予測対象としている電力需要は各需要家の電力需要の合算値が計算され、インターネット、イントラネット、または、ＬＡＮなどのネットワーク１００によって本発明のシステムと接続されている他のコンピュータ内のデータベース（図示せず）に蓄積されている。また、予測の入力として用いる最高気温、最低気温については、予測モデル構築に用いられる過去の（本実施例では２０００年）最高気温実績値、最低気温実績値の各データ、及び翌日の予測に用いられる翌日の最高気温予報値、最低気温予報値は、気象事業者より得て、これらのデータはデータベース４へ蓄積される。一般的には、このような形態をとることにより、電力需要データ、気象データが得られるが、インターネットなどではなく、データ入力画面１からコンピュータに入力することも、もちろん可能である。
【０１０６】
　ここで、これらの時系列データをニューラルネットワークの入力因子に与えて学習をさせる。すなわち、最高気温と最低気温とを入力として電力需要を出力とするように学習を行ない、初期の予測モデル１１を構築する。
　ここでは、説明を簡単にするために、ニーラルネットワークの入力を最高気温、最低気温としたが、予測精度を高めるためには、電力需要に影響を与えると考えられる因子を用いても良い。一例を上げると、前日の電力需要実績値、当日の予報湿度、予報天候、予報日射量、予測日が平日か土曜日、休日であるかを表すフラグデータなどが考えられる。
【０１０７】
　この場合、初期の予測モデル１１の構成として、電力需要には季節ごとに特性が異なっていることを考慮する。
　電力需要の季節ごとの特性とは、夏は冷房のための需要が多く、気温が高いと電力も高いという正の相関関係がある。冬は暖房のための需要が多いため、気温が低いと電力が高いという負の相関関係がある。また、春と秋は冷暖房需要がほとんどないため、気温と電力の間には相関関係がない。
【０１０８】
　そこで予測モデル１１を季節毎に分割し、４月１日〜６月３０日を予測モデル１（春）、７月１日〜８月３１日を予測モデル２(夏)、９月１日〜１１月３０日を予測モデル３(秋)、１２月１日から３月３１日を予測モデル４(冬)とする。
　これら予測モデル１〜４に対し、それぞれの期間の最高気温・最低気温を用いて学習を行う。
【０１０９】
（２）予測実行手段１２
　予測用の時系列データを入力して、（１）で構築された予測モデル１１を用いて当該時系列データの予測計算を実行する。本例では、予測用に入力されるデータとは、最高気温と最低気温であるが、翌日の最高気温と最低気温は分からないため、気象事業者などから発表される翌日の最高気温予報と最低気温予報を入力することになる。ニューラルネットワークの予測モデルに前述の時系列データを入力することで、翌日の電力需要の予測値を得ることができる。
【０１１０】
（３）予測値補正手段１４
　（２）で計算された予測値に対して補正を行う。補正を行うために過去の予測誤差（モデル誤差）を計算する。ここで、予測モデル１１への入力情報は気温予報値、すなわち不確定情報が用いられているため、当該情報の実績値（気温の場合は気温実績値）を用いてモデル誤差を計算する。
【０１１１】
　これは、予測値補正に際して、予測モデル１１に入力される不確定情報による影響を除外するためである。つまり、翌日になってから（その前の日の最高気温、最低気温、電力需要が判明してから）、各予報値のかわりに実績値を予測モデル１１に入力して実績値を使って予測した電力需要予測値とその誤差(モデル誤差)を計算する。
【０１１２】
【表２】
2004086896.tif 000007
【０１１３】
　計算された予測誤差、又はモデル誤差に基づいて補正係数、補正量を計算する。ここでの目的は、予測時点の予測モデルの誤差が高め、低めというように一定方向にずれている場合に、そのずれを無くすように補正することである。従って、予測誤差、モデル誤差の至近の期間の誤差にどの程度ずれがあるかを数値化する必要がある。
【０１１４】
　具体的には、過去Ｎ日間のモデル誤差から、最大誤差、最小誤差を除いたモデル誤差について平均誤差（Ｅ）を計算する。上記表２の例において、Ｎが４の場合で考えると、7/4〜7/7の誤差、-1.2%、3.2％、3.0%、3.3%の４日分の誤差から、その最小値である-1.2%と最大値である3.3%を除いた3.2%と3.0%の平均を計算して、3.1%を得る。
【０１１５】
　次に、この誤差を用いて補正係数を計算する。補正係数は、例えば、次式のようになる。
【０１１６】
【数４】
2004086896.tif 000008
【０１１７】
　この例の場合では、誤差の平均が3.1%であるから、次式のように補正係数を計算することができる。
【０１１８】
【数５】
2004086896.tif 000009
【０１１９】
　この補正係数を予測値に乗じることで、予測値を補正することができる。補正を行わなければプラス側に約３％の誤差が出ているが、0.9699の補正係数を乗じることでこの誤差を軽減できる。
【０１２０】
【数６】
2004086896.tif 000010
【０１２１】
（４）予測モデル更新判断手段８
　モデル更新判断は予測誤差(モデル誤差)、補正係数、補正量などを用いて行うことができる。例えば、予測誤差であれば、設定した許容値（モデル更新判断用許容値）以上の予測誤差が一定期間継続するような場合や至近の予測誤差の平均が閾値以上となるような場合には、初期予測モデルを構築する際に用いたデータと現在のデータとの関係が変化していると判断されるため、予測モデルの更新が必要と判断できる。補正係数、補正量を用いる場合も同様である。
【０１２２】
　例えば、予測誤差を用いてモデル更新判断をする場合を考える。予測誤差としては、前記（３）で示したように至近のＮ日間のモデル誤差から、モデル誤差の最小値と最大値を除いたＮ−２日分の誤差の平均（Ｅ）を用いる。ここでモデル更新判断に用いる閾値をＥ１、モデル構成更新判断に用いる閾値をＥ２とすると、誤差ＥとＥ１、Ｅ２の関係は以下のようになる。
【０１２３】
ＩＦ　Ｅ　≦　Ｅ１　　　　　　ＴＨＥＮ　予測値の補正を実行する
ＩＦ　Ｅ１　＜　Ｅ　≦　Ｅ２　ＴＨＥＮ　モデルの更新を実行する
ＩＦ　Ｅ２　＜　Ｅ　　　　　　ＴＨＥＮ　モデル構成の更新を実行する
【０１２４】
　Ｅ１を４％、Ｅ２を５％と設定してあるとすると、前述の例ではE＝３．１％であったため、モデルとモデル構成の更新は行わず予測値の補正を実行することとなる。
【０１２５】
（５）予測値補正実行手段１３
　予測値を補正する。ここで得られた最終的な予測値、及び予測に使用したデータは、データベース４に保存されると共に、コンピュータディスプレイであるデータ出力手段(表示装置)５を通じて出力される。本実施例の場合では、最終的な電力需要予測値、予測に使用したデータ（最高気温、最低気温）がデータ出力手段(表示装置)５に出力される。
【０１２６】
（６）予測モデル更新手段７
　（４）のモデル更新判断において、モデルの更新が必要と判断された場合に、新しく蓄積された予測モデル更新用のデータを用いて予測モデルを更新する。前述の例ではＥ１を４％、Ｅ２を５％として説明したが、例えばＥ１の設定値を３％、Ｅ２は５％のままとすると、平均誤差Ｅは３．１％とＥ１よりも大きいため、モデルの更新が実行される。モデル更新は、夏の期間で新しく蓄積されたデータである7/1から7/7までのデータを用いて夏用の予測モデルの再学習を行ないモデルを更新する。ここで、新しく蓄積されたデータだけを用いてモデルを更新してもよいし、2000年の夏用の学習データとあわせて用いてもよい。
【０１２７】
　この場合、前述のモデル更新判断において、オペレータに対して予測対象時系列の傾向が変化していること、予測モデル更新が必要であること、予測モデル構成更新が必要であることなどのアラームを通知する。
【０１２８】
（７）予測モデル構成更新手段９
　（４）のモデル更新判断において、モデル構成の更新が必要と判断された場合に、予測モデル構成更新用のデータを用いて予測モデル構成を更新する。
この更新処理は図４で示したモデル構成の更新処理により行う。
　前述の例では、モデル構成の更新判断に用いるＥ１を４％、Ｅ２を５％として説明したが、例えば、Ｅ１の設定値を２％、Ｅ２の設定値を３％とすると、平均誤差Ｅは３．１％とＥ１及びＥ２より大きいため、モデル構成の更新が実行される。
【０１２９】
　この例の場合では、2001年7月になってから予測誤差が大きくなってきて、予測値の補正や、新しく蓄積されたデータを用いたモデル更新では改善されないと判断された状態であり、予測モデル構成の更新、すなわち季節区分の再構成が行われる。
【０１３０】
　この場合、前述のモデル更新判断において、オペレータに対して予測対象時系列の傾向が変化していること、予測モデル構成更新が必要であることなどのアラームを通知する。
　具体的には、過去Ｎ日間のモデル誤差、Ｎ日間のモデル化誤差における最大誤差、最小誤差、及び最大誤差、最小誤差を除いた平均誤差（Ｅ）、平均誤差を用いて計算された補正係数、モデル更新判断に用いるＥ１、モデル構成更新判断に用いるＥ２、及び、「補正が行われたか」、「モデル更新が必要か」、「モデル構成更新が必要か」の情報を出力する。上記した表２の例においては、7/4〜7/7の誤差である-1.2%、3.2％、3.0%、3.3%の４日分の誤差、最小誤差-1.2%、最大誤差3.3%、平均誤差3.1%、Ｅ１の値として２％、Ｅ２の値として３％、及び「モデル構成更新が必要」であることがコンピュータのディスプレイ装置であるデータ出力手段（表示装置）５に出力される。
【０１３１】
　以上の例では、予測誤差（モデル誤差）を用いた判断の例を示したが、補正係数や補正量で判断する場合も同様の考え方が適用できる。また、平均誤差と閾値による判断でなく、大きな誤差が一定期間継続するというような判断とすることも可能である。
【０１３２】
　以上説明した本発明は、（イ）誤差が少ない場合、すなわち予測モデルが適切である場合には予測値を至近の誤差で補正しながら予測し、（ロ）誤差が大きくなってくると、すなわち、予測モデルが学習したデータの特性と、予測時点のデータの特性が変化してきている場合には、予測モデルの再学習を行ないモデルを更新する。（ハ）さらに誤差が大きい場合、すなわち、予測モデルを全体的に見直す必要があると考えられる場合には、モデル構成についても変更し予測モデル全体を見直すという予測誤差に基づいた３段階のモデル更新手段を有する方法であり、このような一連の処理を自動的にかつ適応的に行うことができる。
【０１３３】
　本発明によれば、システムに不要な負荷をかけること無く、予測対象の時系列データが想定外の傾向を示した場合にも高精度な予測を可能とする適応的予測モデル構築方法および適応的予測モデル構築システムを提供することができる。
【０１３４】
　例えば、ある地域の電力需要の予測を例にすると、予測対象の範囲に新しく負荷（工場など）が新設された場合に、従来の方法では新設された負荷の部分の予測ができない。また、販売需要予測を例にすると、周辺の他店舗の進出などによって販売需要の傾向が変わってくることがあるが、従来の方法ではこのようなケースには対応できなかった。
【０１３５】
　平日や土曜日、休日で電力需要は異なるし、季節が違えば電力需要も異なる。販売需要、水需要、熱需要などの各種需要についても、基本的には人間の社会生活の動向が反映されるため同様である。このような需要データを予測するには、単一の予測モデルでは十分な予測精度が得られない場合が多い。単一のモデルでデータの特性を表現するには複雑すぎるからである。従って、複数のモデルを構築して各予測モデルはそのモデルに特化した期間や区分に対して予測を行う必要があった。
【０１３６】
　しかし、従来はこの区分を適切に設定する方法がないため、試行錯誤的な膨大な作業が必要となっていた。しかしながら本発明を用いることにより、どのようにモデルを構成すればよいか分からない場合でも自動的に適切な予測を行うことが可能となる。また、システム開発者や方式開発者、ユーザがデータの分け方に対する経験的な知識を持っている場合がある。
【０１３７】
　例えば、前に述べたように電力需要は平日、土曜日、休日で大きく異なるし、季節や気温が異なれば電力需要も異なる。本発明では、このような経験的なデータの区分を生かして初期状態として使用することができる。これにより、システム開発者や方式開発者、ユーザにわかりやすいシステムとすることが可能となった。すなわち、本発明は、予測対象のデータについての特性が分からない場合、予測対象データについての経験的知識がある場合のいずれの場合についても適用が可能となった。
【０１３８】
　さらに言えば、一般的に予測モデル構築を精度良く行うためには、ある程度の量のデータが必要である。従って、オペレータが予測対象時系列データの傾向変化を認識しても、新しい予測モデル構築に必要なデータが蓄積されるまでは、予測精度が改善されない。本発明では、予測モデル更新のための必要データが蓄積されるまでは、予測値補正手段により、予測精度を保つことが可能となった。
【図面の簡単な説明】
【０１３９】
【図１】適応的適応予測モデル構築の処理を説明するフローチャートである。
【図２】予測モデル更新ステップのフローチャートである。
【図３】予測モデル構成更新ステップのフローチャートである。
【図４】予測モデル構築ステップ・予測モデル構成更新ステップの処理を説明するフローチャートである。
【図５】クラスタの中心を用いた分離度の説明図である。
【図６】クラスタの範囲を用いた分離度の説明図である。
【図７】クラスタの生成を説明する説明図である。
【図８】クラスタの補正を説明する説明図である。
【図９】多層ニューラルネットワークを説明する概念図である。
【図１０】適応的予測モデル構築システムのシステム構成図である。
【符号の説明】
【０１４０】
１：データ入力画面
２：データ入力手段
３：データ保存手段
４：データベース
５：データ出力手段（表示装置）
６：予測モデル構築手段
７：予測モデル更新手段
８：予測モデル構成更新判断手段
９：予測モデル構成更新手段
１０：アラーム出力手段
１１：予測モデル
１２：予測実行手段
１３：予測値補正実行手段
１４：予測値補正手段
１００：ネットワーク
【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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【図１０】
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