(57)【要約】【課題】時系列予測において、乖離が生じた後、迅速に時系列予測式の修正を行おうとすれば、乖離後の観測データ数は少なくなり精度の高い予測式の構築が困難となる。従来手法で精度の高い予測式を構築するには、乖離後の観測データ数を大きくしなければならず、予測式再構築に時間を要することになる。本発明は、少ない観測データ数においても精度の高い予測式を構築する手段を提供するものである。【解決手段】データ入力手段が、構造変化検出後の観測値を入力するデータ入力ステップと、予測式修正用データ作成手段が、構造変化検出後の時系列予測値を作成し、前記データ入力ステップで入力された構造変化検出後の観測値を用いて、予測式修正に用いるデータを作成する予測式修正用データ作成ステップと、予測式作成手段が、前記予測式修正用データ作成ステップの出力データを入力として、予測式を再構築する予測式作成ステップと、を有する時系列予測式修正方法。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列予測において、時系列の構造変化検出後の予測式を修正する方法であって、
データ入力手段が、構造変化検出後の観測値を入力するデータ入力ステップと、
予測式修正用データ作成手段が、構造変化検出後の時系列予測値と前記データ入力ステップで入力された構造変化検出後の観測値を用いて、予測式修正に用いるデータを作成する予測式修正用データ作成ステップと、
予測式作成手段が、前記予測式修正用データ作成ステップの出力データを入力として、予測式を再構築する予測式作成ステップと、
を有する時系列予測式修正方法。
【請求項２】
請求項１に記載の時系列予測式修正方法であって、
前記予測式修正用データ作成ステップにおいて、構造変化検出後の時刻１，２，３，，，ｎに対する時系列予測値Ｐ’１，Ｐ’２，Ｐ’３，，，Ｐ’ｎと、観測値Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，，，Ｐｎを用いて“数１”、“数２”を算出し、
【数１】
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【数２】
2004355200.tif 000004
これをｉ＝１，２，，，ｎに対して行うことで“数３”を求め
【数３】
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“数３”からΔ２εｉを無作為復元抽出でｋ個抽出したものを“数４”とし、
【数４】
2004355200.tif 000006
“数４”よりＥｋの平均を求め、“数５”とし
【数５】
2004355200.tif 000007
これをｍ回繰り返すことで“数６”を求め
【数６】
2004355200.tif 000008
“数６”より“数６”の分布関数を“式１”で与え
【数７】
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“式１”と乱数を使って、Ｎ（＞ｎ）個の“数８”を発生させ、
【数８】
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１，２，３，，，ｎ，，，Ｎに対する時系列予測値を既存の予測式を用いて計算し“数９”とし、
【数９】
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“数８”と“数９”から、“式２”を用いてＱ１，Ｑ２，Ｑ３，，，Ｑｎ，，，ＱＮを算出し、“数１１”とし、“数１１”を予測式修正に用いるデータとして出力し、
【数１０】
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【数１１】
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前記予測式生成ステップにおいて、前記予測式修正用データ作成ステップの出力である“数１１”に基いて時系列予測式を構築する時系列予測式修正方法。
【請求項３】
時系列予測において、時系列の構造変化検出後の予測式を修正する時系列予測式修正装置であって、
構造変化検出後の観測値を入力するデータ入力手段と、
構造変化検出後の時系列予測値と前記データ入力手段で入力された構造変化検出後の観測値を用いて、予測式修正に用いるデータを作成する予測式修正用データ作成手段と、
前記予測式修正用データ作成手段の出力データを入力として、予測式を再構築する予測式作成手段と、
を有する時系列予測式修正装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、時系列データの予測方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
時系列予測式の構築方法や実データとの乖離を検出する手法については種々の特許や文献があるが、乖離を検出した後の予測式構築に関する特許や文献は見当たらず、先行技術文献に該当する文献は存在を特許出願時に知りえていない。特許文献の検索をおこなったが、従来の技術内容を記載した特許文献を探し当てることが出来なかった。検索した技術範囲などは、以下のとおりである。
◇検索対象：平成５年以降出願前日までの出願公開公報及び平成６年以降の特許公報
◇検索方法：下記の論理式で全文検索
・「時系列」＋「予測」＋「修正法」で検索
・「時系列」＋「予測式修正法」で検索
・「時系列」＋「予測式修正」で検索
通常の方法としては、乖離が生じた後の観測データを用いて予測式を構築し直す手法を用いるものと考えられる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
乖離が生じた後、迅速に時系列予測式の修正を行おうとすれば、乖離後の観測データ数は少なくなり精度の高い予測式の構築が困難となる。従来手法で精度の高い予測式を構築するには、乖離後の観測データ数を大きくしなければならず、予測式再構築に時間を要することになる。
【０００４】
本発明は、前記問題点を解決するためになされたものであり、少ない観測データ数においても精度の高い予測式を構築する手段を提供するものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、上述の課題は前記「特許請求の範囲」に記載した手段によって解決される。
【０００６】
すなわち、請求項１の発明は、時系列予測において、時系列の構造変化検出後の予測式を修正する方法であって、データ入力手段が、構造変化検出後の観測値を入力するデータ入力ステップと、予測式修正用データ作成手段が、構造変化検出後の時系列予測値と前記データ入力ステップで入力された構造変化検出後の観測値を用いて、予測式修正に用いるデータを作成する予測式修正用データ作成ステップと、予測式作成手段が、前記予測式修正用データ作成ステップの出力データを入力として、予測式を再構築する予測式作成ステップと、を有する時系列予測式修正方法である。
【０００７】
請求項２の発明は、請求項１に記載の時系列予測式修正方法であって、前記予測式修正用データ作成ステップにおいて、構造変化検出後の時刻１，２，３，，，ｎに対する時系列予測値Ｐ’１，Ｐ’２，Ｐ’３，，，Ｐ’ｎと、観測値Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，，，Ｐｎを用いて“数１２”、“数１３”を算出し、
【０００８】
【数１２】
Δεｉ＝Ｐｉ−Ｐ’ｉ
【０００９】
【数１３】
Δ２εｉ＝Δεｉ−Δεｉ−１
ｉ＝１，２，，，ｎに対して行うことで“数１４”を求め
【００１０】
【数１４】
Ｅ２＝｛Δ２εｉ｜ｉ＝１，２，，，，ｎ｝
“数１４”からΔ２εｉを無作為復元抽出でｋ個抽出したものを“数１５”とし、
【００１１】
【数１５】
Ｅｋ＝｛δｉ｜ｉ＝１，２，，，，ｋ｝
“数１５”よりＥｋの平均を求め、“数１６”とし
【００１２】
【数１６】
ｘｋ＝Σδｉ／（ｋ−１）
これをｍ回繰り返すことで“数１７”を求め
【００１３】
【数１７】
Ｘ＝｛ｘｋｉ｜ｉ＝１，２，，，ｍ｝
“数１７”より“数１７”の分布関数を“式３”で与え
【００１４】
【数１８】
Ｆｘ（ｘ）・・・（式３）
“式３”と乱数を使って、Ｎ（＞ｎ）個の“数１９”を発生させ、
【００１５】
【数１９】
ｙ１，ｙ２，，，ｙｎ，，，ｙＮ
１，２，３，，，ｎ，，，Ｎに対する時系列予測値を既存の予測式を用いて計算し“数２０”とし、
【００１６】
【数２０】
Ｑ’１，Ｑ’２，Ｑ’３，，，Ｑ’ｎ，，，Ｑ’Ｎ
“数１９”と“数２０”から、“式４”を用いてＱ１，Ｑ２，Ｑ３，，，Ｑｎ，，，ＱＮを算出し、“数２２”とし、“数２２”を予測式修正に用いるデータとして出力し、
【００１７】
【数２１】
Ｑｉ＝Ｑ’ｉ＋（ｉ−１）＊ｙｉ・・・（式４）
【００１８】
【数２２】
Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３，，，Ｑｎ，，，ＱＮ
前記予測式生成ステップにおいて、前記予測式修正用データ作成ステップの出力である“数２２”に基いて時系列予測式を構築する時系列予測式修正方法である。
【００１９】
請求項３の発明は、時系列予測において、時系列の構造変化検出後の予測式を修正する時系列予測式修正装置であって、構造変化検出後の観測値を入力するデータ入力手段と、構造変化検出後の時系列予測値と前記データ入力手段で入力された構造変化検出後の観測値を用いて、予測式修正に用いるデータを作成する予測式修正用データ作成手段と、前記予測式修正用データ作成手段の出力データを入力として、予測式を再構築する予測式作成手段と、を有する時系列予測式修正装置である。
【００２０】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明を実施する予測式修正装置に関連する系を示す図である。同図において、数字符号１は予測式修正装置、２はデータ入力装置、３は予測式修正用データ作成装置、４は予測式作成装置を示している。
【００２１】
データ入力装置２は構造変化検出後の観測データを入力する装置である。
【００２２】
予測式修正用データ作成装置３は、既存の時系列予測式を用いて作成した構造変化検出後の時系列予測値と、データ入力装置２で入力された構造変化検出後の観測データとを用いて、予測式修正に用いるデータを作成する装置である。
【００２３】
予測式作成装置４は、予測式修正用データ作成装置３の出力であるデータを入力として、予測式を再構築する装置である。
【００２４】
図２は、本発明の実施の形態の例である時系列予測モデルにおける構造変化検出後の予測式を修正する手順の詳細を示す流れ図である。同図において、Ｓ０〜Ｓ４との符号表示は、処理の各ステップを示すもので、以下の説明中のステップ０〜ステップ４との記載と対応している。
【００２５】
ステップ０
データ入力装置２は構造変化検出後の時刻１，２，３，，，ｎに対する観測値Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，，，Ｐｎを入力する。
【００２６】
ステップ１
予測式修正用データ作成装置３は既存の予測モデルをもちいて構造変化検出後の時刻１，２，３，，，ｎに対する予測値Ｐ’１，Ｐ’２，Ｐ’３，，，Ｐ’ｎを算出し、ステップ０で入力された観測値Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，，，Ｐｎを用いて“数２３”、“数２４”を算出し、
【００２７】
【数２３】
Δεｉ＝Ｐｉ−Ｐ’ｉ
【００２８】
【数２４】
Δ２εｉ＝Δεｉ−Δεｉ−１
ｉ＝１，２，，，ｎに対して行うことで“数２５”を求める。
【００２９】
【数２５】
Ｅ２＝｛Δεｉ｜ｉ＝１，２，，，ｎ｝
ステップ２
予測式修正用データ作成装置３は“数２５”からｋ個Δ２εｉを無作為復元抽出を行ない、それを“数２６”とし、
【００３０】
【数２６】
Ｅｋ＝｛Δεｉ，ｊ｜ｊ＝１，２，，，ｋ｝
“数２６”よりＥｋの平均を求め、“数２７”とし
【００３１】
【数２７】
ｘｋ＝ΣΔεｉ，ｊ／（ｋ−１）
これをｍ回繰り返すことで“数２８”を求め
【００３２】
【数２８】
Ｘ＝｛ｘｋｉ｜ｉ＝１，２，，，，ｍ｝
“数２８”より“数２８”の分布関数を“式５”で与える。
【００３３】
【数２９】
Ｆｘ（ｘ）・・・（式５）
ステップ３
予測式修正用データ作成装置３は“式５”と乱数を使って、Ｎ（＞ｎ）個の“数３０”を発生させ、
【００３４】
【数３０】
ｙ１，ｙ２，，，ｙｎ，，，ｙＮ
１，２，３，，，ｎ，，，Ｎに対する時系列予測値を既存の予測式を用いて計算し“数３１”とし、
【００３５】
【数３１】
Ｑ’１，Ｑ’２，Ｑ’３，，，Ｑ’ｎ，，，Ｑ’Ｎ
“数３０”と“数３１”から、“式６”を用いてＱ１，Ｑ２，Ｑ３，，，Ｑｎ，，，ＱＮを算出し、“数３３”とし、“数３３”を予測式修正に用いるデータとする。
【００３６】
【数３２】
Ｑｉ＝Ｑ’ｉ＋（ｉ−１）＊ｙｉ・・・（式６）
【００３７】
【数３３】
Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３，，，Ｑｎ，，，ＱＮ
ステップ４
予測式作成装置４は、予測式修正用データ作成装置３の出力である“数３３”を入力として、予測式を再構築する。
【００３８】
以上、本発明者によってなされた発明を、前記実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は、前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは勿論である。
【００３９】
【発明の効果】
以上説明したように、本は発明によれば、時系列予測モデルにおいて構造変化が生じた後に迅速にモデルの再構築を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態の時系列予測式修正を行うためのシステム構成を説明する図である。
【図２】本発明の実施形態の時系列予測式修正手順を示す流れ図である。
【符号の説明】
１  予測式修正装置
２  データ入力装置
３  予測式修正用データ作成装置
４  予測式作成装置
Ｓ０〜Ｓ４  処理のステップ
【図１】
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【図２】
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