(57)【要約】【課題】高精度な予測を実現する予測モデルを用いて、しかも予測過程が理解できるようなデータ予測方法またはデータ予測システムを提供する。【解決手段】予測モデル４は、予測対象日の特徴量について予測値を出力する予測モデルＡと、この予測モデルＡが出力する予測値を入力因子に含み、予測対象日の所定時間ごとの予測値を出力する予測モデルＢとから構成されている。そして、至近実績データおよび過去実績データを用いて予測モデル４を構築し、予測モデル４に予測用入力データを入力して予測値を得、至近実績データと予測値とから予測誤差・モデル誤差を計算し、予測誤差・モデル誤差に基づいて補正予測値を得るようなデータ予測方法・データ予測システムとした。【選択図】　図１
2004094437.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の実績に基づいて将来を予測するデータ予測方法において、
予測モデルは、予測対象日における少なくとも一つの特徴量について予測値を出力する第１の予測モデルと、この第１の予測モデルから出力される予測値を入力因子に含み、予測対象日の所定時間ごとの予測値を出力する第２の予測モデルと、から構成されるものであり、
収集された至近実績データおよび過去実績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、
構築された予測モデルに予測用入力データを入力して予測を実行し、予測値を得る予測実行手段と、
収集された至近実績データと予測値とから予測誤差またはモデル誤差を計算する予測誤差計算手段と、
予測誤差また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し、補正予測値を得る予測値補正手段と、
を実行することを特徴とするデータ予測方法。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ予測方法において、
予測値または補正予測値の算出根拠を予測理由として通知する予測理由説明手段、
を実行することを特徴とするデータ予測方法。
【請求項３】
過去の実績に基づいて将来を予測する計算機などのデータ予測システムにおいて、
予測モデルは、予測対象日における少なくとも一つの特徴量について予測値を出力する第１の予測モデルと、この第１の予測モデルから出力される予測値を入力因子に含み、予測対象日の所定時間ごとの予測値を出力する第２の予測モデルと、から構成されるものであり、
収集された至近実績データおよび過去実績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、
構築された予測モデルに予測用入力データを入力して予測を実行し、予測値を得る予測実行手段と、
収集された至近実績データと予測値とから予測誤差またはモデル誤差を計算する予測誤差計算手段と、
予測誤差また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し、補正予測値を得る予測値補正手段と、
を備えることを特徴とするデータ予測システム。
【請求項４】
請求項３に記載のデータ予測システムにおいて、
予測値または補正予測値の算出根拠を予測理由として通知する予測理由説明手段、
を備えることを特徴とするデータ予測システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電力需要・水需要・熱需要・ガス需要・蒸気需要その他の需要量、各種負荷量、各種販売量、若しくは、各種経済指標などを予測対象とし、過去の実績または関連情報を用いて、将来を予測するデータ予測方法及びデータ予測システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
データ予測では各種の予測対象が存在するが、説明の具体化のため需要量や負荷を予測する場合について説明する。
一般的にこのようなデータ予測方法は、大きく分けて、三種の方法が存在する。具体的には、以下に述べる、
（１）予測対象の需要または負荷の過去の類似パターンを参照して用いる方法、
（２）予測対象の需要または負荷の時間帯ごとに重回帰式やニューラルネットワークなどの予測モデルを用いる方法、
（３）予測対象日の需要または負荷をニューラルネットワークなどの多入力多出力の予測モデルを用いて一括して予測する方法、
などである。
【０００３】
上記のデータ予測方法における予測モデルについて、予測精度を重視するような場合は、非線形予測モデルを構築可能なニューラルネットワークが使用されることが多い。
なお、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は、予測精度が犠牲になるが、予測モデルに重回帰式が使用される。この理由として、ニューラルネットワークは内部がブラックボックスであって出力理由の説明が困難なためである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
前述の従来技術では、それぞれ以下に示す課題がある。
（１）予測対象の需要または負荷の過去の類似パターンを参照して用いる方法では、過去の需要・負荷を参照して用いることを基本とするが、参照した過去のパターンの状況と予測対象日の状況は必ずしも一致していないため、その状況の違いに基づく誤差を修正する必要がある。
【０００５】
例えば、工場の熱需要予測を例にとると、工場の操業パターンが同じ過去の日の需要パターンを参照してきたが、参照日と予測対象日との気温差が大きく、その結果需要が大きく異なる場合が考えられる。一般的にこのような場合の参照パターンの補正は困難である。
【０００６】
（２）の予測対象の需要または負荷の時間帯ごとに重回帰式やニューラルネットワークなどの予測モデルを用いる方法では、各時間帯ごとに予測モデルを個別に作成しなければならず、そのための作業量や所要時間が多大であるという問題点がある。
また、この方法では１日の中の需要または負荷の時系列的な推移傾向を考慮することができないため、予測精度が悪いという問題点がある。
【０００７】
（３）の予測対象日の需要または負荷を多入力多出力の予測モデルを用いて一括して予測する方法では、通常は、予測モデルとしてニューラルネットワークが用いられるが、ニューラルネットワークはその内部がブラックボックスとなっているため内部の解析が難しく、予測結果についての予測理由の説明が難しいという問題点がある。
【０００８】
以上に示したように、従来技術の課題を整理すると、次のようになる。
（１）過去の類似パターンを用いる方法は、予測対象日の状況に応じた補正が必要であるが、精度良い補正を行うことは困難である。
（２）予測対象時間ごとに予測モデルを作成する方法は、▲１▼予測対象時間ごとにモデルを作成する必要がありモデル化作業が多大に必要であり、さらに、▲２▼時系列的なデータの推移傾向をモデル化できないため、予測精度が悪い。
（３）予測対象をニューラルネットワーク予測モデルによって一括して予測する方法は、予測結果についての予測理由の説明が困難である。
【０００９】
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、予測モデル構築のための多大な作業量、作業時間を削減することにある。
また、第二の目的は、１日のデータの時系列的な推移を考慮した高精度な予測方法を提供することにある。
【００１０】
また、本発明の第三の目的は、予測理由説明を可能とする予測方法を提供することにある。これは、予測対象のモデル化にあたっては、予測精度の観点から非線形関係のモデル化を可能とし、かつ、利用者に与える安心感、信頼性の観点から予測結果についての予測説明を可能とする方法が最も適しているためである。
【００１１】
総じて、本発明の目的は、高精度な予測を実現する予測モデルを用いて、しかも予測過程が理解できるようなデータ予測方法又はデータ予測システムを提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するためになされた請求項１記載の発明に係るデータ予測方法は、
過去の実績に基づいて将来を予測するデータ予測方法において、
予測モデルは、予測対象日における少なくとも一つの特徴量について予測値を出力する第１の予測モデルと、この第１の予測モデルから出力される予測値を入力因子に含み、予測対象日の所定時間ごとの予測値を出力する第２の予測モデルと、から構成されるものであり、
収集された至近実績データおよび過去実績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、
構築された予測モデルに予測用入力データを入力して予測を実行し、予測値を得る予測実行手段と、
収集された至近実績データと予測値とから予測誤差またはモデル誤差を計算する予測誤差計算手段と、
予測誤差また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し、補正予測値を得る予測値補正手段と、
を実行することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項２記載の発明に係るデータ予測方法は、
請求項１に記載のデータ予測方法において、
予測値または補正予測値の算出根拠を予測理由として通知する予測理由説明手段、
を実行することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項３記載の発明に係るデータ予測システムは、
過去の実績に基づいて将来を予測する計算機などのデータ予測システムにおいて、
予測モデルは、予測対象日における少なくとも一つの特徴量について予測値を出力する第１の予測モデルと、この第１の予測モデルから出力される予測値を入力因子に含み、予測対象日の所定時間ごとの予測値を出力する第２の予測モデルと、から構成されるものであり、
収集された至近実績データおよび過去実績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、
構築された予測モデルに予測用入力データを入力して予測を実行し、予測値を得る予測実行手段と、
収集された至近実績データと予測値とから予測誤差またはモデル誤差を計算する予測誤差計算手段と、
予測誤差また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し、補正予測値を得る予測値補正手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１５】
また、請求項４記載の発明に係るデータ予測システムは、
請求項３に記載のデータ予測システムにおいて、
予測値または補正予測値の算出根拠を予測理由として通知する予測理由説明手段、
を備えることを特徴とする。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明のデータ予測方法およびデータ予測システムの実施形態について図を参照しつつ一括して説明する。図１はデータ予測システムの構成図、図２は予測モデルＡ，Ｂの構成図である。
なお、本実施形態では、説明の具体化のため、需要データを扱う需要データ予測方法及び需要データ予測システムであるものとして、これら方法及びシステムについて一括して説明する。この場合、データ予測システムとは、具体的にはコンピュータであり、このコンピュータがデータ予測方法を実行することでデータ予測システムとしての機能を果たす。
【００１７】
（１）予測モデル構築手段と予測モデル
図１で示す予測モデル構築手段１は、予測対象の需要を予測するため、収集された至近実績データおよび過去実績データを用いて予測モデルを構築する手段である。
過去実績データベース２には、モデル構築に用いる過去実績データが入力・蓄積されている。なお、過去の中でも近い過去に関する至近実績データについては至近実績データベース３に入力・蓄積されている。これら過去実績データベース２から過去実績データを読み出し、また、至近実績データベース３から至近データを読み出して予測モデル４を構築する。
【００１８】
ここで予測モデル４としては、予測対象日の需要の少なくとも一つの特徴量を予測する予測モデルＡ（第一の予測モデルである）と、予測対象日の需要の少なくとも一つの特徴量であって予測モデルＡから出力される予測値を入力因子に含み、予測対象日の所定時間ごとの需要を予測する予測モデルＢ（第２の予測モデルである）の２種類の予測モデルを構築する。
【００１９】
この予測モデル４の具体例として、ビルの熱需要予測を例に挙げて説明する。予測対象は、翌日のビルの１時間ごとの２４点の電力需要であるとする。本実施形態の予測モデルでは、２４点の翌日の電力需要を予測するために、まず、翌日の電力需要の特徴量を予測する。
この特徴量としては、翌日の２４点電力需要の最大値（最大需要）、翌日の２４点電力需要の最小値（最小需要）、翌日の２４点電力需要の平均値（平均需要）などが考えられる。
【００２０】
これらの特徴量を予測するための予測モデルＡの入力因子としては、一般的に電力需要と相関関係がある因子を用いる。例えば、予測対象日の最高気温、最低気温、最小湿度若しくは天気などの気象予報情報、前日〜数日前の気象実績情報、予測対象日の曜日情報、予測対象日の操業関連情報、または、前日〜数日前の電力需要情報などを入力因子として用いる。
【００２１】
予測モデルＢは、前記の予測対象日の特徴量であって予測モデルＡから出力される予測値を入力因子の中に含み、予測対象日の２４点の電力需要を予測するモデルである。前記電力需要の例では、予測対象日の最大需要、最小需要、平均需要などが入力因子に含まれる。その他の入力因子としては、予測対象日の毎時間ごとの気温、湿度若しくは天気などの気象予報情報、前日〜数日前の気象実績情報、予測対象日の曜日情報、予測対象日の操業関連情報、または、前日〜数日前の電力需要情報などが考えられる。
【００２２】
予測対象日における所定時間ごと（例えば、２４時間ごと）の需要を予測する予測モデルは、従来の多入力多出力のモデルではモデル構造が複雑となり、精度良い予測を行うことは難しかった。
しかしながら、本実施形態のように、２４時間ごとの需要を予測する予測モデル（予測モデルＢ）とは異なる別の予測モデル（予測モデルＡ）で予測対象日の需要の特徴量を予測しておき、これを２４時間ごとの需要を予測する予測モデル（予測モデルＢ）の入力情報の一つとして用いることで、精度良くモデル化が行えることが期待できる。
【００２３】
また、一般的に需要データは１日２４時間を周期として変動している。そこで、最初に１日の需要の特徴量を予測することで、需要データの日ごとの時系列的な推移を考慮でき、次に２４点の需要を一括して予測することで、１日の中の時系列的な推移を考慮できる。
【００２４】
（２）予測実行手段
図１で示す予測実行手段５は、構築された予測モデルに予測用入力データを入力して予測を実行し、予測値を得る手段である。
先に述べたビルの熱需要予測を例に挙げると、具体的には、図２で示すように、まず予測モデルＡに予測用入力データベース６から読み出された予測用入力データを入力すると、予測モデルＡで予測対象日の熱の平均需要を出力し、この平均需要と予測用入力データとを予測モデルＢに入力して、予測対象日の２４点の需要を予測するというものである。
このような予測値は図１の予測値データベース７に蓄積される。
【００２５】
（３）予測誤差計算手段
図１で示す予測誤差計算手段８は、収集された至近実績データと予測値とから予測誤差またはモデル誤差を計算する手段である。
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る。
しかしながら、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は、該情報の実績値（例えば、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。
【００２６】
（４）予測値補正手段
図１で示す予測値補正手段予９は、予測誤差また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し、補正予測値を得る手段である。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した補正予測値を出力する。この補正予測値は、補正予測値データベース１０へ出力される。
【００２７】
（５）予測理由説明手段
図１で示す予測理由説明手段２０は、予測値または補正予測値の算出根拠を予測理由として通知する手段である。
予測理由としては、重回帰モデルでは、偏回帰係数、ニューラルネットワークでは入出力の感度が一般的であるが、解析可能なニューラルネットワークを適用することにより、予測値の構成成分を用いることが可能である。
【００２８】
続いて解析可能なニューラルネットワークについて説明する。
この解析（任意の入力因子と出力との因果関係、相関関係の解析）が可能なニューラルネットワークは、例えば、本出願人が先に特許出願し、出願公開された特許公開２００１−３４４５９０「ニューラルネットワーク及びその学習方法、解析方法並びに異常判定方法」、同２００２−０４２１０７「ニューラルネットワークの学習方法」、同２００２−０４２１０６「ニューラルネットワークの構造」等にも開示されている。
【００２９】
以下、本実施形態における予測モデルとして用いる階層型ニューラルネットワークの一般的な構造及びその学習方法を、特許公開２００１−３４４５９０、同２００２−０４２１０７に基づいて説明する。
【００３０】
まず、ニューラルネットワーク構造を説明する。
通常の階層型ニューラルネットワークは、入力層素子と中間層素子が全て結合している（全結合部分という）が、本実施形態において使用する階層型ニューラルネットワークは、図３に示すように任意の入力層素子と任意の中間層素子間だけが結合している。
【００３１】
すなわち、このニューラルネットワークは、全ての入力層素子と結合している中間層素子からなる全結合部分１１と、一部の入力層素子と結合している中間層素子からなる疎結合部分１２とからなっている。
このように、一部の入力層素子との間の重み（重み係数または結合係数）の値を０にした疎結合部分１２を設けることで、従来の階層型ニューラルネットワークと完全な互換性を持つことができる。
つまり、全結合部分のみからなる従来のニューラルネットワークの一部の重みの値を０とすることで図３に示すようなニューラルネットワークを実現できるため、プログラム上は従来のニューラルネットワークをそのまま使用することができる。
【００３２】
例えば、
ｙ＝ａｘ１＋ｂｘ２＋ｃｘ１ｘ２＋ｄ
（ｘ１、ｘ２は入力変数、ｙは出力変数、ａ、ｂ、ｃ、ｄは係数）
として表現されるような従来の回帰式では、
▲１▼出力の要因が明確である（ｘ１、ｘ２の要因によりｙが変化することが明確である）、
▲２▼各要因の働きが明確である（ｘ１、ｘ２の独立した成分（回帰式の右辺第１項、第２項）とその相互成分（同第３項）から成り立つ）、
▲３▼各要因の入出力に対する影響度合いが明確である（ｘ１、ｘ２、ｘ１ｘ２の影響度合いはそれぞれａ、ｂ、ｃであり、固定分としてｄがある）、
といった特徴があり、これらの特徴によって内部解析が容易になっている。
【００３３】
従って、図３に示したように解析可能な疎結合部分１２と精度を保証する全結合部分１１とからなる階層型ニューラルネットワークを用いれば、回帰式の解析の容易さを既存のニューラルネットワークにより実現することができ、前述したような従来の階層型ニューラルネットワークとの互換性によって既存のシステムへの適用も容易に行うことができる。
【００３４】
ここで、図３に示したニューラルネットワークの学習方法には種々の方法があるが、一例として、特許公開２００１−３４４５９０に記載された学習方法を図４のフローチャートにて沿って説明する。
まず、第１ステップＡ１は、通常のニューラルネットワークの重み初期化処理である。具体的には、通常のニューラルネットワークの各層の素子間の全ての重みに対して初期値を小さい数の乱数で与える。ここで、プログラム的に、入力層と中間層との間の任意の結合がないニューラルネットワーク構造を定義してもよい。この場合は、以下の第２、第４ステップの処理は不要である。
【００３５】
第２ステップＡ２は、重みを初期化したニューラルネットワークに対し、図３に示したニューラルネットワーク構造に変更するための処理である。すなわち、任意の入力層素子と中間層素子との間の結合を削除する。ここで、結合を削除するための最も簡単な方法は、任意の重みの値を０に置き換える方法である。
【００３６】
第３ステップＡ３は、通常のニューラルネットワークの重み修正量の計算である。学習誤差を評価する評価関数が小さくなるように、入力層素子と中間層素子との間の重みの修正量を計算する。この場合の評価関数の一例を、以下の数式１に示す。
【００３７】
【数１】
Ｊ＝１／２・（ｏ−ｔ）２
【００３８】
なお、数式１において、Ｊ：評価関数、ｏ：ニューロ出力、ｔ：教師値（学習目標値）である。
【００３９】
第４ステップＡ４は、図３に示したニューラルネットワーク構造のための重み修正量の計算ステップである。第３ステップＡ３の計算により、本来的に重みが０である結合に対して修正量が計算され、元の重み（ｗ＝０）に修正量△ｗが加えられる結果、重みが再構築されることがある。それを防止するために、第４ステップＡ４ではこのような重みの修正量を強制的に０にする。
【００４０】
第５ステップＡ５は、重みの修正処理である。第３ステップ、第４ステップを経て計算された最終的な修正量に従って、入力層素子と中間層素子との間の重みを修正する。
重みの修正量を△ｗｉｊ、重みをｗｉｊ、学習係数をαとすると、数式２により重みを修正することができる。
【００４１】
【数２】
ｗｉｊ＝ｗｉｊ＋α△ｗｉｊ
【００４２】
なお、第３ステップＡ３以降の処理は、学習誤差が規定値以下になって学習終了が確認されるまで繰り返し行われる（ステップＡ６）。ここで、学習終了の判断は、評価関数や全学習データに対する誤差が規定値以下になったか否か、もしくは、学習回数が所定回数に達したか否かにより判断することができる。
【００４３】
上述した学習方法では、図３における疎結合部分１２と全結合部分１１とを区別せずに一括して同時に学習している。
その結果、本来ならば疎結合部分１２の中間層素子につながるはずの部分（入力層素子）が全結合部分１１に結合されてしまったり、疎結合部分１２の結合が小さく、全結合部分１１の結合が大きくなりすぎたりして、ニューラルネットワークの構造が解析困難になる場合がある。
【００４４】
上記の点に鑑み提案された特許公開２００２−０４２１０７記載の学習方法を、以下に説明する。
すなわち、図５に示すように、第１ステップＢ１として、一の疎結合部分に単独でさせる学習を全ての疎結合部分について行う。次に、第２ステップＢ２として、第１ステップＢ１により学習済みの全ての疎結合部分を結合して第１ネットワークを生成する。
【００４５】
次いで、第３ステップＢ３として、第２ステップＢ２により生成された第１ネットワークに学習を行って第２ネットワークを生成する。
そして、第４ステップＢ４として、第３ステップＢ３により生成された第２ネットワークに全結合部分を結合して第３ネットワークを生成し、第５ステップＢ５として、第４ステップＢ４により生成された第３ネットワークに学習を行って学習誤差を低減し、最終的なニューラルネットワークを生成する。
【００４６】
図６は第１ステップＢ１を経たニューラルネットワークを示しており、１２Ａ、１２Ｂ、１２Ｃはそれぞれ疎結合部分である。これらの疎結合部分１２Ａ、１２Ｂ、１２Ｃは関連の強い入力因子同士が一つの疎結合部分に含まれるように定義されており、図示例では関連の強い入力１、２が一つの疎結合部分１２Ａに含まれている。
各疎結合部分１２Ａ、１２Ｂ、１２Ｃは所定の学習データを与えて各々が単独で学習を行っており、各入力因子と出力との関係が強く学習されている。ここで、各疎結合部分１２Ａ、１２Ｂ、１２Ｃは比較的小規模のネットワークであるため、学習速度も速く、局所解へ陥る危険性も少ない。
【００４７】
図７は、第２ステップＢ２により、図６の疎結合部分１２Ａ、１２Ｂ、１２Ｃを一つに結合して形成された第１ネットワーク１２Ｄを示している。
なお、このネットワークについて後述の第３ステップＢ３により学習を行えば、ネットワークの構造上は、図７は第２ネットワークを示したものでもあると言える。
【００４８】
この場合、複数の疎結合部分を単純に結合するだけではニューラルネットワークは正常に動作しない。
例えば、疎結合部分が図示するように三つあり、学習データの出力値の範囲が０．１〜０．９であったとする。
【００４９】
第１ステップＢ１において各疎結合部分が良好に学習できたとすると、入出力特性を示す図８のシグモイド関数（ニューラルネットワークを構成する各素子（ニューロン）の入出力特性としては、通常、シグモイド関数の入出力特性が使用される）によれば、各疎結合部分の入力値の範囲は−２．２〜＋２．２となる。この場合、三つの疎結合部分を単純に結合すると、入力値の範囲は−６．６〜＋６．６となってしまい、その結果、出力値の範囲も０〜１に変わってしまう。
これを回避するために、入力値の範囲は複数の疎結合部分を結合した後も−２．２〜＋２．２に保つ必要がある。
【００５０】
そこで、結合の方法は各種考えられるが、ここでは以下の方法を用いる。
（１）中間層と出力層との間の結合係数の値を疎結合部分の数ｎで割る。
（２）各疎結合部分を結合する。
（３）すべてのパターンを想起し、出力値が所定の範囲に入っていなければ、その範囲内に収まるように結合係数を修正する。例えば、出力値の範囲が０．１〜０．９である場合には入力値が−２．２〜＋２．２になるように、また、出力値の範囲が０．４〜０．６である場合には入力値が−０．４〜＋０．４になるようにする。
これらの対応は、図８のシグモイド関数の入出力特性によって決定される。但し、この誤差が小さい場合には、次の第３ステップＢ３の学習だけでも修正は可能である。
【００５１】
図５の第２ステップＢ２により生成された第１ネットワーク（図７におけるネットワーク１２Ｄ）は、複数の疎結合部分を機械的に結合したものに相当するので、学習誤差が比較的大きい。
そこで、第３ステップＢ３では、各疎結合部分のバランス調整を行うために、第１ネットワークに再度、学習させて第２ネットワークを生成する。
また、第５ステップＢ５では、学習誤差を更に低減させるために再度、学習を行う。
【００５２】
第３ステップＢ３により生成された第２ネットワークは、疎結合部分１２Ａ、１２Ｂ、１２Ｃのみから構成されている。つまり、各入力同士の相互作用が欠落しているため、誤差の低下にも限界がある。
そこで、第４ステップＢ４では、各入力同士の相互作用を反映させた全結合部分１１を追加して第３ネットワーク（図３のニューラルネットワーク）を形成し、更に第５ステップＢ５ではこの第３ネットワークを対象として再度、学習を行う。これにより、最終的に学習誤差が低減され、かつ解析容易なニューラルネットワークが生成される。
【００５３】
次に、先に説明したビルの熱需要予測する場合を例にとって、本発明の実施形態を説明する。
（１）予測モデル構築
非線形性を有する熱需要を予測するため、予測モデルＡと予測モデルＢを構築する。ここでは予測理由説明が可能な点を説明するものであるから、予測モデルＢについて省略し、予測モデルＡについて説明する。予測モデルＡとして、図９に示すような予測モデルを構築する。この予測モデルＡは図３の予測モデルの変形例であり、図９に示すような全結合部分１１及び疎結合部分１２からなる階層型ニューラルネットワークである。
【００５４】
学習時に予測モデルＡに入力される入力因子としては、電力需要と相間関係がある因子、例えば、予測対象日の最高気温、最低気温、最小湿度、天候若しくは日射量などの気象予報情報、前日〜数日前の気象実績情報、予測対象日の曜日情報、予測対象日の操業関連情報、前日〜数日前の電力需要情報などの因子が考えられる。これらの入力データには実績値が用いられる。
また、出力には予測対象日の平均需要を特徴量として用いている。
【００５５】
図９の例では、入力層に与える入力因子を最高気温、最小湿度、曜日とし、予測対象日の平均需要を予測値として出力する構成となっている。
また、中間層は、最高気温が入力される入力層素子のみに結合して気温成分を出力する素子と、最小湿度が入力される入力層素子のみに結合して湿度成分を出力する素子と、曜日が入力される入力層素子のみに結合して曜日成分を出力する素子と、すべての入力層素子に結合して相互作用成分を出力する素子とからなっている。ここで、出力層素子は単一である。
【００５６】
（２）予測実行
上記（１）で構築された予測モデルＡを用いて、翌日の熱の平均需要の予測計算を実行する。このとき、入力因子としての最高気温、最小湿度等の気象条件に関する入力データには、翌日の予報値を用いる。
【００５７】
（３）予測理由説明
予測結果が得られたときの予測理由について説明する。予測理由の説明には、重回帰モデルでは、偏回帰係数、ニューラルネットワークでは入出力の感度を用いるのが一般的であるが、本実施形態では全結合部分１１及び疎結合部分１２を有するニューラルネットワークを用いることにより、どのような理由で当該予測値が得られたかという予測理由の説明が可能である。
図９の例では、予測値を最高気温に関連した成分、最小湿度に関連した成分、及び曜日に関連した成分と、これらの最高気温、最小湿度、曜日が相互に関連する相互作用成分とに分割して提示することができる。
【００５８】
以下、予測理由の説明に当たり、任意のデータを入力したときの、中間層素子から出力層素子に伝達される情報量から入力因子の出力への影響を解析する方法について述べる。
この解析方法は、例えば特許公開２００１−３４４５９０の請求項１１、１２等に記載されている。
【００５９】
始めに、特許公開２００１−３４４５９０の請求項１１に記載された解析方法について説明する。
図１０に示すニューラルネットワークにおいて、中間層から出力層に伝達される情報は、中間層出力Ｏと重みｖとの積和である。つまり、この情報は数式３によって表される。
【００６０】
【数３】
2004094437.tif 000003
【００６１】
ここで、｜ｖｉＯｉ｜が最も大きい値を出力する中間層素子は、出力への影響が最も強く、更にその中間層素子に結合されている入力因子の影響も強いと言うことができる。
例えば、図１０において、中間層素子１による｜ｖ１Ｏ１｜が最も大きい場合には入力１の影響が強く、中間層素子２による｜ｖ２Ｏ２｜が最も大きい場合には入力１、２の相互作用分が強いと言える。
従って、各中間層素子から出力層素子に伝達される情報量の大きさを検出することで、中間層素子、出力層素子及び入力層素子の間の結合の強さを知ることができ、ニューラルネットワークにおける入力因子の出力への影響を解析することができる。
【００６２】
図９の例について言えば、例えば中間層の気温成分の出力と、当該成分と出力層との間の重みとの積が、他の成分に比べて大きい場合には、予測値（翌日の熱負荷）に占める気温成分（つまり最高気温）の影響が大きいと考えられるから、その予測値が得られた理由は最高気温が大きく影響しているという説明が可能になる。
また、中間層の相互作用成分の出力と、当該成分と出力層との間の重みとの積が、他の成分に比べて大きい場合には、予測値に占める相互作用成分（つまり最高気温、最小湿度、曜日）の影響が大きいと考えられるから、その予測値が得られた理由を一義的に断定することはできず、最高気温、最小湿度、曜日の相互作用によるものであるという説明が可能になる。
【００６３】
次に、特許公開２００１−３４４５９０の請求項１２に記載された解析方法について説明する。
この解析方法は、任意のデータを入力したときの、入力データと中間層素子から出力層素子へ伝達される情報との相関関係から、入力因子の出力への影響を解析する方法である。
【００６４】
すなわち、図１０のニューラルネットワークにおいて、入力１、入力２の値を常に等しくして（入力１、入力２）＝（０、０）、（０．２、０．２）、……、（０．８、０．８）、（１、１）の０．２刻みの複数のデータを入力し、そのときに中間層素子１〜３から出力層素子へ伝達される情報量が図１１のようになったとする。つまり、中間層素子１については出力層素子へ伝達される情報量が次第に増加し、中間層素子２についてはほぼ一定であり、中間層素子３については次第に減少していくとする。これから、以下のことが判る。
【００６５】
▲１▼入力１のみに結合されている中間層素子１は正の相関、つまり、入力１は出力に対し正の相関がある。
▲２▼中間層素子２は出力にほとんど影響を与えない。つまり、中間層素子２に結合している入力１、２の相互作用はほとんどない。
▲３▼入力２のみに結合されている中間層素子３は負の相関、つまり、入力２は出力に対し負の相関がある。
また、以上の▲１▼〜▲３▼により、次の▲４▼が導かれる。
▲４▼出力を大きくするためには、入力１に大きな値を入力し、入力２に小さな値を入力すればよい。
【００６６】
上記のように、入力値に対する中間層素子の挙動（それぞれの中間層素子から出力層へ伝達される情報量）を検出することにより、未知データ（学習していない入力ｘ１、ｘ２のパターン）に対しても、各入力因子や中間層素子の働きが判っているために出力値を容易に推定することができる。
【００６７】
図９の例に則して言えば、最高気温や最小湿度等の入力因子について、中間層の気温成分や湿度成分から出力層へ伝達される情報に関する図１１のような相関関係が予め判っていれば、過去に学習していない最高気温や最小湿度等のデータが与えられた場合にも、翌日の熱需要がどのような値になるかをある程度予測することができ、また、当該予測値が得られる理由についても説明することができる。
【００６８】
以上のように本実施形態によれば、予測モデルの非線形化と予測理由の説明とを両立させながら、熱需要等の非線形性を有する負荷を高精度に予測することが可能である。なお、本発明は、需要以外にも、負荷等の予測にも適用可能であることは言うまでもない。
【００６９】
【発明の効果】
本発明は、至近実績データおよび過去実績データを用いて予測モデルＡ，Ｂによる予測モデルの構築を行い、予測対象日の需要の特徴量を予測することで、日単位の時系列的な変動を考慮し、予測対象日の所定時間ごとの需要を一括して予測することで、１日の中の時系列的な推移を考慮している。一括して予測を行なう構成のため、予測モデルの構築作業を減らすことができる。
【００７０】
また、各予測モデルに予測対象日などの気象予報情報を入力因子として用いることにより予測対象日の状況を考慮し、至近の予測傾向を見て、実績値と予測値の誤差を補正することで、至近の状況を考慮している。
【００７１】
さらには、解析可能なニューラルネットワークの適用により、非線形予測モデルを用いた高精度予測と、重回帰モデルのような予測理由説明が可能となる。予測理由が説明可能であることから、オペレータに安心感を提供できること、予測値の構成成分を把握することで、時系列データの予測だけでなく分析も可能となる。
【００７２】
総じて、本発明によれば、高精度な予測を実現する予測モデルを用いて、しかも予測過程が理解できるようなデータ予測方法又はデータ予測システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】データ予測システムの構成図である。
【図２】予測モデルＡ，Ｂの構成図である。
【図３】階層型ニューラルネットワークの一般的な構造を示す図である。
【図４】ニューラルネットワークの学習方法を示すフローチャートである。
【図５】ニューラルネットワークの学習方法を示すフローチャートである。
【図６】図５における第１ステップのネットワーク構造を示す図である。
【図７】図５における第１ネットワークの説明図である。
【図８】シグモイド関数の入出力関係を示す図である。
【図９】階層型ニューラルネットワークの具体的な構造を示す図である。
【図１０】入力因子の出力への影響を解析する方法を説明するためのニューラルネットワークの構造を示す図である。
【図１１】入力値と出力層へ伝達する情報との相関関係を示す図である。
【符号の説明】
１　　　　　　予測モデル構築手段
２　　　　　　過去実績データベース
３　　　　　　至近実績データベース
４　　　　　　予測モデル
５　　　　　　予測実行手段
６　　　　　　予測用入力データベース
７　　　　　　予測値データベース
８　　　　　　予測誤差計算手段
９　　　　　　予測値補正手段
１０　　　　　補正予測値データベース
２０　　　　　予測理由説明手段
１１、１１Ａ　全結合部分
１２、１２Ａ、１２Ｂ、１２Ｃ　疎結合部分
１２Ｄ　第１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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【図１１】
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