(57)【要約】ネットワーク（２００）において計測されたトラヒックに関するトラヒック情報を収集するトラヒック情報収集部（１０１）と、トラヒック情報収集部（１０１）により収集されたトラヒック情報から、最新のトラヒック制御時刻から予測時刻までのトラヒック情報を予測利用情報として取得する予測利用情報取得部（１０２）と、予測利用情報に基づいて、ネットワーク（２００）における予測時刻以降のトラヒックを予測するトラヒック予測部（１０３）とを備えている。
2004107682.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを、
ネットワークにおいて計測されたトラヒックに関するトラヒック情報を収集する収集手段、
前記トラヒック情報から、最新のトラヒック制御時刻から予測時刻までのトラヒック情報を予測利用情報として取得する取得手段、
前記予測利用情報に基づいて、前記ネットワークにおける前記予測時刻以降のトラヒックを予測する予測手段、
として機能させるためのネットワーク制御プログラム。
【請求項２】
前記コンピュータを、トラヒック制御に関するトラヒック制御情報を管理する管理手段として機能させ、前記取得手段は、前記トラヒック制御情報に基づいて、前記最新のトラヒック制御時刻を決定することを特徴とする請求の範囲第１項に記載のネットワーク制御プログラム。
【請求項３】
前記取得手段は、隣接する複数のリンクに対応するトラヒック制御情報を比較し、最新のトラヒック制御時刻を決定することを特徴とする請求の範囲第１項に記載のネットワーク制御プログラム。
【請求項４】
前記取得手段は、トラヒック情報に基づいて、トラヒックの増減度合いから前記最新のトラヒック制御時刻を決定することを特徴とする請求の範囲第１項に記載のネットワーク制御プログラム。
【請求項５】
前記取得手段は、前記トラヒック制御時刻から前記予測時刻までの予測利用期間が、予め設定された最大予測利用期間の範囲内となるように調整した結果に基づいて、前記予測利用情報を取得することを特徴とする請求の範囲第１項〜第４項のいずれか一つに記載のネットワーク制御プログラム。
【請求項６】
前記コンピュータを、前記予測手段により予測されたトラヒックに基づいて、トラヒック制御を開始する制御タイミングを決定する制御タイミング決定手段、前記制御タイミングで前記トラヒック制御を実施するトラヒック制御手段、として機能させることを特徴とする請求の範囲第１項〜第４項のいずれか一つに記載のネットワーク制御プログラム。
【請求項７】
前記コンピュータを、前記予測手段により予測されたトラヒックに基づいて、前記予測されたトラヒックが許容最大値を超える時刻よりも、予め設定された制御準備待ち時間分だけ早い時刻を制御タイミングとして決定する制御タイミング決定手段、前記制御タイミングで前記トラヒック制御を実施するトラヒック制御手段、として機能させることを特徴とする請求の範囲第１項〜第４項のいずれか一つに記載のネットワーク制御プログラム。
【請求項８】
ネットワークにおいて計測されたトラヒックに関するトラヒック情報を収集する収集手段と、
前記トラヒック情報から、最新のトラヒック制御時刻から予測時刻までのトラヒック情報を予測利用情報として取得する取得手段と、
前記予測利用情報に基づいて、前記ネットワークにおける前記予測時刻以降のトラヒックを予測する予測手段と、
を備えたことを特徴とするネットワーク制御装置。
【請求項９】
トラヒック制御に関するトラヒック制御情報を管理する管理手段を備え、前記取得手段は、前記トラヒック制御情報に基づいて、前記最新のトラヒック制御時刻を決定することを特徴とする請求の範囲第８項に記載のネットワーク制御装置。
【請求項１０】
前記取得手段は、隣接する複数のリンクに対応するトラヒック制御情報を比較し、最新のトラヒック制御時刻を決定することを特徴とする請求の範囲第８項に記載のネットワーク制御装置。
【請求項１１】
前記取得手段は、トラヒック情報に基づいて、トラヒックの増減度合いから前記最新のトラヒック制御時刻を決定することを特徴とする請求の範囲第８項に記載のネットワーク制御装置。
【請求項１２】
前記取得手段は、前記トラヒック制御時刻から前記予測時刻までの予測利用期間が、予め設定された最大予測利用期間の範囲内となるように調整した結果に基づいて、前記予測利用情報を取得することを特徴とする請求の範囲第８項〜第１１項のいずれか一つに記載のネットワーク制御装置。
【請求項１３】
前記予測手段により予測されたトラヒックに基づいて、トラヒック制御を開始する制御タイミングを決定する制御タイミング決定手段と、前記制御タイミングで前記トラヒック制御を実施するトラヒック制御手段と、を備えたことを特徴とする請求の範囲第８項〜第１１項のいずれか一つに記載のネットワーク制御装置。
【請求項１４】
前記予測手段により予測されたトラヒックに基づいて、前記予測されたトラヒックが許容最大値を超える時刻よりも、予め設定された制御準備待ち時間分だけ早い時刻を制御タイミングとして決定する制御タイミング決定手段と、前記制御タイミングで前記トラヒック制御を実施するトラヒック制御手段と、を備えたことを特徴とする請求の範囲第８項〜第１１項のいずれか一つに記載のネットワーク制御装置。
【請求項１５】
ネットワークにおいて計測されたトラヒックに関するトラヒック情報を収集する収集工程と、
前記トラヒック情報から、最新のトラヒック制御時刻から予測時刻までのトラヒック情報を予測利用情報として取得する取得工程と、
前記予測利用情報に基づいて、前記ネットワークにおける前記予測時刻以降のトラヒックを予測する予測工程と、
を含むことを特徴とするネットワーク制御方法。
【請求項１６】
トラヒック制御に関するトラヒック制御情報を管理する管理工程を含み、前記取得工程では、前記トラヒック制御情報に基づいて、前記最新のトラヒック制御時刻を決定することを特徴とする請求の範囲第１５項に記載のネットワーク制御方法。
【請求項１７】
前記取得工程では、隣接する複数のリンクに対応するトラヒック制御情報を比較し、最新のトラヒック制御時刻を決定することを特徴とする請求の範囲第１５項に記載のネットワーク制御方法。
【請求項１８】
前記取得工程では、トラヒック情報に基づいて、トラヒックの増減度合いから前記最新のトラヒック制御時刻を決定することを特徴とする請求の範囲第１５項に記載のネットワーク制御方法。
【請求項１９】
前記取得工程では、前記トラヒック制御時刻から前記予測時刻までの予測利用期間が、予め設定された最大予測利用期間の範囲内となるように調整した結果に基づいて、前記予測利用情報を取得することを特徴とする請求の範囲第１５項〜第１８項のいずれか一つに記載のネットワーク制御方法。
【請求項２０】
前記予測工程により予測されたトラヒックに基づいて、トラヒック制御を開始する制御タイミングを決定する制御タイミング決定工程と、前記制御タイミングで前記トラヒック制御を実施するトラヒック制御工程と、を含むことを特徴とする請求の範囲第１５項〜第１８項のいずれか一つに記載のネットワーク制御方法。
【請求項２１】
前記予測工程により予測されたトラヒックに基づいて、前記予測されたトラヒックが許容最大値を超える時刻よりも、予め設定された制御準備待ち時間分だけ早い時刻を制御タイミングとして決定する制御タイミング決定工程と、前記制御タイミングで前記トラヒック制御を実施するトラヒック制御工程と、を含むことを特徴とする請求の範囲第１５項〜第１８項のいずれか一つに記載のネットワーク制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】  本発明は、ネットワーク制御プログラム、ネットワーク制御装置およびネットワーク制御方法に関するものであり、特に、トラヒックの予測精度を高め、トラヒック制御に関する制御タイミングの最適化を図ることができるネットワーク制御プログラム、ネットワーク制御装置およびネットワーク制御方法に関するものである。
【背景技術】  従来より、通信ネットワークにおける過去のトラヒック（実測値）に基づいて、将来のトラヒックを予測する手法が知られている。
代表的なトラヒック予測手法としては、ＡＲＩＭＡ（Ａｕｔｏ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｍｏｖｉｎｇ  Ａｖｅｒａｇｅ）モデルを利用した線形時系列解析手法などがある。
この線形時系列解析手法は、時間の流れとともに計測された値（データ）を分析し、仮説の検証や予測を行う手法である。
また、線形時系列解析手法では、モデル式としてして、ある時点の計測値を、過去の計測値と過去のノイズ成分の線型多項式で表現する。よって、線形時系列解析手法で予測された値は、過去の計測値に大きく依存するものとなる。
ここで、ＡＲＩＭＡモデルは、時系列ｚｔを自己回帰成分ｚｔ−１，ｚｔ−２，．．．，ｚｔ−ｐとホワイトノイズの移動平均成分ａｔ，ａｔ−１，．．．，ａｔ−ｑの線形多項式で表現しようとするものである。モデル式は、一般に以下のように表現される。
φ（Ｂ）Φ（Ｂｓ）ΔｓＤΔｄｚｔ＝θ（Ｂ）Θ（Ｂｓ）ａｔ
但し、各文字記号の意味は以下の通りである。
・ｚｔ：時系列の平均からの偏差
・ａｔ：ホワイトノイズ（誤差項）
・Ｂ：ラグ演算子（Ｂｚｔ＝ｚｔ−１）
・Δ：差分演算子（Δｚｔ＝ｚｔ−ｚｔ−１）
・Δｓ：季節差分演算子（Δｓｚｔ＝ｚｔ−ｚｔ−ｓ）
・φ（Ｂ）＝１−φ１Ｂ−φ２Ｂ２−‥‥−φｐＢｐ（自己回帰成分を表現）
・Φ（Ｂｓ）＝１−Φ１Ｂｓ−Φ２Ｂ２ｓ−‥‥−ΦＰＢＰｓ（周期性自己回帰成分を表現）
・θ（Ｂ）＝１−θ１Ｂ−θ２Ｂ２−‥‥−θｑＢｑ（ホワイトノイズの移動平均成分を表現）
・Θ（Ｂｓ）＝１−Θ１Ｂｓ−Θ２Ｂ２ｓ−‥‥−ΘＱＢＱｓ（ホワイトノイズの周期性移動平均成分を表現）
第２５図は、上述したＡＲＩＭＡを利用して、ネットワークのトラヒックを予測するためのトラヒック予測処理を説明する図である。同図において、ステップＳＺ１では、対象のネットワークで計測されたトラヒック（ネットワークを通るデータ量）に関するトラヒック情報が入力される。
ステップＳＺ２では、ＡＲＩＭＡモデル同定の処理が実行される。具体的には、ステップＳＺ２では、入力されたトラヒック情報の自己相関関数（ＡＣＦ）および偏自己相関関数（ＰＡＣＦ）が算出された後、その形状からＡＲＩＭＡモデル（ｐ，ｄ，ｑ，Ｐ，Ｄ，Ｑ，ｓ）が同定される。
ステップＳＺ３では、パタメータ推定の処理が実行される。具体的には、ステップＳＺ３では、最尤法や最小二乗法を用いてＡＲＩＭＡモデルのパラメータ（φ１．．．φｐ，θ１．．．θｑ，Φ１．．．ΦＰ，Θ１．．．ΘＱ）が推定される。
ステップＳＺ４では、ステップＳＺ２で同定されたＡＲＩＭＡモデル、ステップＳＺ３で推定されたパラメータの正確さを診断する。ステップＳＺ５では、将来の日時がＡＲＩＭＡモデルに適用され、将来のトラヒックが予測される。
このように、トラヒック予測に、かかる手順を踏むことから、ＡＲＩＭＡモデル、およびパラメータの値は、入力されたトラヒック情報の影響を受ける。
また、従来のネットワークにおいては、トラヒックが許容最大値に到達する前にトラヒックを減少させるためのトラヒック制御が行われている。
ここで、トラヒック制御を開始してから効果が有効になるには、制御準備待ち時間が必要とされることから、従来では、該制御準備待ち時間との兼ね合いを見越して、許容最大値の一定割合（例えば、８０％）等に閾値を設けて、トラヒックが該閾値に到達した時刻を、トラヒック制御を開始する制御タイミングとしていた。
先行技術文献  特開２０００−１９４６１５
ところで、従来においては、第２６図に示したように、低優先トラヒックの廃棄制御やトラヒックエンジニアリングによるパス経路切替制御等といったトラヒック制御が実施された場合、影響するリンクでは、トラヒック制御の前後でトラヒックが大きく変動（同図の例では、実線において、トラヒック制御の実施によりトラヒックが急減）する。
従って、従来のＡＲＩＭＡモデルを利用してトラヒック予測を行った場合には、トラヒック制御により変動した部分を含むトラヒック（予測利用期間であって実線部分）を用いることになるため、予測されたトラヒック（予測期間における破線部分）に急変部分が現れる。
すなわち、従来のＡＲＩＭＡモデルを利用したトラヒック予測においては、トラヒック制御が予測値に悪影響をおよぼし、トラヒックの予測精度が低いという問題があった。
また、従来のトラヒック制御において、許容最大値の一定割合に閾値を設ける方法では、どの割合に閾値を設定すべきかの見極めが難しいという問題があった。また、制御タイミングの決定においても、閾値超えで判断する方法では、トラヒックの振る舞いによって、制御が早すぎたり、制御が遅れて許容最大値超えをまねいたり、場合によっては不必要な制御を行ったりするという問題があった。
本発明は、上記に鑑みてなされたもので、トラヒックの予測精度を高め、トラヒック制御に関する制御タイミングの最適化を図ることができるネットワーク制御プログラム、ネットワーク制御装置およびネットワーク制御方法を提供することを目的としている。
【発明の開示】
上記目的を達成するために、本発明は、コンピュータを、ネットワークにおいて計測されたトラヒックに関するトラヒック情報を収集する収集手段、前記トラヒック情報から、最新のトラヒック制御時刻から予測時刻までのトラヒック情報を予測利用情報として取得する取得手段、前記予測利用情報に基づいて、前記ネットワークにおける前記予測時刻以降のトラヒックを予測する予測手段、として機能させるためのネットワーク制御プログラムである。
また、本発明は、ネットワークにおいて計測されたトラヒックに関するトラヒック情報を収集する収集手段と、前記トラヒック情報から、最新のトラヒック制御時刻から予測時刻までのトラヒック情報を予測利用情報として取得する取得手段と、前記予測利用情報に基づいて、前記ネットワークにおける前記予測時刻以降のトラヒックを予測する予測手段と、を備えたことを特徴とする。
また、本発明は、ネットワークにおいて計測されたトラヒックに関するトラヒック情報を収集する収集工程と、前記トラヒック情報から、最新のトラヒック制御時刻から予測時刻までのトラヒック情報を予測利用情報として取得する取得工程と、前記予測利用情報に基づいて、前記ネットワークにおける前記予測時刻以降のトラヒックを予測する予測工程と、を含むことを特徴とする。
かかる発明によれば、ネットワークより収集されたトラヒック情報から、最新のトラヒック制御時刻から予測時刻までのトラヒック情報を予測利用情報として取得し、この予測利用情報に基づいて、ネットワークにおける予測時刻以降のトラヒックを予測することとしたので、予測利用情報にトラヒック制御による変動分が含まれないため、トラヒックの予測精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】  第１図は、本発明にかかる一実施の形態の構成を示すブロック図であり、第２図は、一実施の形態の動作原理を説明する図であり、第３図は、第１図に示したネットワーク２００の具体的構成例を示す図であり、第４図は、第３図に示したネットワーク２００におけるトラヒック制御によるトラヒック変動を説明する図であり、第５図は、第１図に示した制御タイミング決定部１０４で決定される制御タイミングを説明する図であり、第６図は、第１図に示したネットワーク構成情報データベース１１０を示す図であり、第７図は、第１図に示したパス／リンク情報データベース１２０を示す図であり、第８図は、第１図に示したトラヒック情報データベース１３０を示す図であり、第９図は、第８図に示したトラヒック情報をグラフ化した図であり、第１０図は、第１図に示したトラヒック制御情報データベース１４０を示す図であり、第１１図は、同一実施の形態の動作を説明するフローチャートであり、第１２図は、第１１図に示した制御時刻決定処理を説明するフローチャートであり、第１３図は、第１１図に示した予測利用情報取得処理を説明するフローチャートであり、第１４図は、第１３図に示した予測利用期間決定処理を説明するフローチャートであり、第１５図は、第１１図に示した制御タイミング決定処理を説明するフローチャートであり、第１６図は、第１１図に示したトラヒック制御処理を説明するフローチャートであり、第１７図は、同一実施の形態の動作を説明する図であり、第１８図は、第１５図に示した制御タイミング決定処理を説明する図であり、第１９図は、第１１図に示した制御時刻決定処理（変形例１）を説明するフローチャートであり、第２０図は、第１１図に示した制御時刻決定処理（変形例２）を説明するフローチャートであり、第２１図は、第２０図に示した制御時刻決定処理（変形例２）を説明する図であり、第２２図は、第１３図に示した予測利用期間決定処理（変形例３）を説明するフローチャートであり、第２３図は、第２２図に示した予測利用期間決定処理（変形例３）を説明する図であり、第２４図は、同一実施の形態の変形例４の構成を示すブロック図であり、第２５図は、ＡＲＩＭＡモデルを利用したトラヒック予測処理を説明する図であり、第２６図は、従来におけるトラヒック予測の問題点を説明する図である。
【発明を実施するための最良の形態】  以下、図面を参照して本発明にかかる一実施の形態について詳細に説明する。第１図は、本発明にかかる一実施の形態の構成を示すブロック図である。この図には、ネットワーク制御装置１００およびネットワーク２００（ネットワーク装置３００１〜３００ｎを含む）からなる通信ネットワークシステムが図示されている。
ネットワーク制御装置１００は、ネットワーク２００に対するネットワーク制御を行うための装置である。具体的には、ネットワーク制御装置１００は、ネットワーク２００からトラヒック情報（実測値）を収集する機能、収集されたトラヒック情報に基づいて、将来のトラヒックを予測する機能、トラヒックを制御する機能等を備えている。
ここで、第２図を参照して、一実施の形態の動作原理について説明する。一実施の形態では、同図に示したように、トラヒック制御の実施によるトラヒックの変動部分を含まないトラヒック（予測利用期間）を用いて、予測期間におけるトラヒックを予測している。
従って、一実施の形態では、第２６図と比較して明らかなように、予測されたトラヒック（予測期間）が連続的に変化し、トラヒック制御による変動の影響を受けないため、トラヒックの予測精度が高い。
第１図に戻り、ネットワーク２００は、インターネット等であり、通信データを伝送する。また、ネットワーク２００は、ルータやブリッジ等のネットワーク装置３００１〜３００ｎを備えている。
第３図は、第１図に示したネットワーク２００の具体的構成例を示す図である。同図に示したネットワーク２００は、ルータＲ１〜Ｒ４を備えている。これらのルータＲ１〜Ｒ４は、ネットワーク装置３００１〜３００ｎに対応しており、リンクＬ１〜Ｌ６を構成している。パスＰ１は、例えば、現用パスであり、リンクＬ５、ルータＲ１、リンクＬ１、ルータＲ２、リンクＬ２、ルータＲ４およびリンクＬ６を通る通信経路である。
一方、パスＰ２は、例えば、パスＰ１に対する予備パスであり、リンクＬ５、ルータＲ１、リンクＬ３、ルータＲ３、リンクＬ４、ルータＲ４およびリンクＬ６を通る通信経路である。
ここで、トラヒック制御においては、例えば、第４図に示したように、後述する制御タイミング決定部１０４で決定される制御タイミング（第５図参照）で、パスＰ１からパスＰ２に切り替えられる。
同図には、リンクＬ１、リンクＬ３およびリンクＬ５におけるトラヒックの時間的変化がグラフ化されている。
また、第３図および第４図に示したルータＲ１〜Ｒ４は、対応する各リンク（リンクＬ１〜Ｌ６）におけるトラヒックを定期的に計測し、計測日時に対応付けてトラヒック情報とする。
以下では、具体例として、第１図に示したネットワーク２００に代えて、第３図および第４図に示したネットワーク２００に基づいて説明する。
第１図に戻り、ネットワーク制御装置１００では、ネットワーク構成情報データベース１１０、パス／リンク情報データベース１２０、トラヒック情報データベース１３０、トラヒック制御情報データベース１４０および予測トラヒック情報データベース１５０が設けられている。
以下では、ネットワーク構成情報データベース１１０、パス／リンク情報データベース１２０、トラヒック情報データベース１３０およびトラヒック制御情報データベース１４０について、第６図〜第１０図を参照しつつ説明する。
第６図に示したネットワーク構成情報データベース１１０は、ネットワーク２００（第３図および第４図参照）の構成に関するネットワーク構成情報を格納するデータベースであり、リンクおよび隣接リンクというフィールドを備えている。リンクは、ネットワーク２００を構成する各リンク（リンクＬ１〜Ｌ６）を表す。隣接リンクは、上記リンクに隣接する他のリンクを表す。例えば、リンクＬ１に対応する隣接リンクは、リンクＬ２、リンクＬ３およびリンクＬ５（第３図参照）である。
第７図に示したパス／リンク情報データベース１２０は、ネットワーク２００（第３図および第４図参照）におけるパスとリンクとの対応関係を表すパス／リンク情報を格納するデータベースである。
パスは、ネットワーク２００に設定された各パス（パスＰ１、Ｐ２等）を表す。リンクは、上記パスを構成するリンクを表す。例えば、パスＰ１は、リンクＬ１、リンクＬ２、リンクＬ５およびリンクＬ６から構成されている。
第８図に示したトラヒック情報データベース１３０は、ルータＲ１〜Ｒ４のそれぞれで計測されたトラヒックおよび計測日時からなるトラヒック情報を格納するデータベースである。
第９図は、第８図に示したトラヒック情報をグラフ化した図である。同図からわかるように、トラヒックは、時間の経過とともに変化する。
ここで、トラヒックは、離散的にグラフ上にプロットされる。なお、第４図等では、説明を簡単にするためトラヒックが連続量としてグラフに記載されている。
第１０図に示したトラヒック制御情報データベース１４０は、後述するトラヒック制御部１０５（第１図参照）がネットワーク２００に対して実施したトラヒック制御に関するトラヒック制御情報を格納するデータベースであり、制御時刻、制御内容および影響リンクというフィールドを備えている。
制御時刻は、トラヒック制御を実施した日時を表す。制御内容は、トラヒック制御の具体的内容を表す。トラヒック制御としては、例えば、第４図に示したようにパスＰ１からパスＰ２へ切り替えるというパス経路切替制御や、リンクＬ１における全トラヒックのうち、優先度が低いトラヒックを廃棄するという廃棄制御等が挙げられる。
影響リンクは、トラヒック制御により、トラヒックの増減の影響を受けるリンクを表す。例えば、トラヒック制御として、第４図に示したパスＰ１からパスＰ２へ切り替えるというパス経路切替制御が実施された場合、影響リンクは、切り替え前のパスＰ１に関するリンクＬ１およびリンクＬ２と、切り替え後のパスＰ２に関するリンクＬ３およびリンクＬ４とである。
第１図に戻り、予測トラヒック情報データベース１５０は、第２図を参照して説明した動作原理により予測された予測トラヒックおよび時刻に関する予測トラヒック情報を格納するデータベースである。
トラヒック情報収集部１０１は、ネットワーク２００におけるルータＲ１〜Ｒ４（第３図および第４図）のそれぞれからトラヒック情報を定期的に収集し、トラヒック情報データベース１３０（第８図参照）に格納する機能を備えている。
予測利用情報取得部１０２は、トラヒック情報データベース１３０から、第２図に示したように、トラヒック制御の実施によるトラヒックの変動部分を含まない予測利用期間に対応するトラヒック情報を予測利用情報として取得する機能を備えている。予測利用情報は、トラヒックの予測に利用されるトラヒック情報という意味である。
トラヒック予測部１０３は、前述したＡＲＩＭＡモデル（第２５図参照）を利用して、予測利用情報取得部１０２で取得された予測利用情報から将来のトラヒックを予測する機能を備えている。また、トラヒック予測部１０３は、予測トラヒックおよび時刻を予測トラヒック情報として予測トラヒック情報データベース１５０に格納する。
制御タイミング決定部１０４は、予測トラヒックに基づいて、トラヒック制御を実施する制御タイミング（制御時刻）を決定する機能と、制御タイミングをトラヒック制御部１０５へ通知する機能とを備えている。
トラヒック制御部１０５は、上記制御タイミングでネットワーク２００に対してトラヒック制御を実施し、制御時刻、制御内容および影響リンクをトラヒック制御情報として、トラヒック制御情報データベース１４０（第１０図参照）に格納する機能を備えている。
つぎに、一実施の形態の動作について、第１１図〜第１６図に示したフローチャート、第１７図および第１８図を参照しつつ説明する。第１１図は、一実施の形態の動作を説明するフローチャートである。以下では、例えば、３０分の予測周期毎にネットワーク２００におけるトラヒックを予測する例について説明する。
第１１図に示したステップＳＡ１では、ネットワーク制御装置１００の予測利用情報取得部１０２は、トラヒックの予測を開始する予測時刻（前回のトラヒック予測から３０分後）であるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」として、同判断を繰り返す。
ここで、第１７図に示したトラヒック制御部１０５においては、「１５：００のトラヒック制御情報」に対応するトラヒック制御情報データベース１４０に示したように、制御時刻２００２／１２／０２  １４：２０：００に、リンクＬ１が影響を受けるトラヒック制御として、低優先トラヒックの廃棄制御が実施されているものとする。従って、同図のグラフ１６０に示したように、制御時刻１４：２０（年月日（２００２／１２／０２）は省略、以下同様）にリンクＬ１のトラヒックが急減している。
また、同図において、グラフ１６０〜１６５の実線のそれぞれは、リンクＬ１（第３図および第４図参照）におけるトラヒックの時間的変化を表し、トラヒック情報収集部１０１（第１図参照）で収集されトラヒック情報データベース１３０に格納されたトラヒック情報（実測値）に対応している。
また、グラフ１６１、１６３および１６５の破線のそれぞれは、リンクＬ１（第３図および第４図参照）におけるトラヒックについてトラヒック予測部１０３で予測された予測トラヒック（予測値）の時間的変化を表している。
そして、グラフ１６０における予測時刻１５：００になると、予測利用情報取得部１０２は、第１１図に示したステップＳＡ１の判断結果を「Ｙｅｓ」とする。ステップＳＡ２では、予測利用情報取得部１０２は、制御時刻決定処理を実行する。具体的には、第１２図に示したステップＳＢ１では、予測利用情報取得部１０２は、トラヒック制御情報データベース１４０（「１５：００のトラヒック制御情報」に対応）からトラヒック制御情報を取得する。ステップＳＢ２では、予測利用情報取得部１０２は、予測対象リンク（この場合、リンクＬ１）をキーとして、ステップＳＢ１で取得したトラヒック制御情報から、最新の制御時刻（この場合、１４：２０）の情報を取得する（ステップＳＧ１：第１７図参照）。これにより、制御時刻は、１４：２０として決定される。
第１１図に戻り、ステップＳＡ３では、予測利用情報取得部１０２は、トラヒック情報データベース１３０から予測利用期間に対応する予測利用情報（トラヒック情報）を取得するための予測利用情報取得処理を実行する。
具体的には、第１３図に示したステップＳＣ１では、予測利用情報取得部１０２は、予測利用期間を決定するための予測利用期間決定処理を実行する。
すなわち、第１４図に示したステップＳＤ１では、予測利用情報取得部１０２は、グラフ１６０（第１７図参照）に示したように、制御時刻決定処理（第１２図参照）で決定された最新の制御時刻（この場合、１４：２０）から、現在の時刻としての予測時刻（この場合、１５：００）までを予測利用期間として決定する（ステップＳＧ２：第１７図参照）。
第１３図に戻り、ステップＳＣ２では、予測利用情報取得部１０２は、トラヒック情報データベース１３０から上記予測利用期間（１４：２０〜１５：００）に対応するトラヒック情報（リンクＬ１に対応）を取得し、これを予測利用情報とする（ステップＳＧ２：第１７図参照）。また、予測利用情報取得部１０２は、予測利用情報をトラヒック予測部１０３へ渡す。
第１１図に戻り、ステップＳＡ４では、トラヒック予測部１０３は、上記予測利用情報に基づいて、前述したＡＲＩＭＡモデルを利用したトラヒック予測処理（第２５図参照）を実行する（ステップＳＧ３：第１７図参照）。
これにより、グラフ１６１（第１７図参照）に破線で示したように、１５：００（予測時刻）から１５：３０までのリンクＬ１のトラヒックが予測され、予測トラヒックとされる。
第１１図に戻り、ステップＳＡ５では、トラヒック予測部１０３は、上記予測トラヒックおよび時刻を予測トラヒック情報として予測トラヒック情報データベース１５０（第１図参照）に格納する。
ステップＳＡ６では、制御タイミング決定部１０４は、トラヒック制御を開始する制御タイミング（制御時刻）を決定するための制御タイミング決定処理を実行する。
具体的には、第１５図に示したステップＳＥ１では、制御タイミング決定部１０４は、予測トラヒック情報データベース１５０から、ステップＳＡ４（第１１図参照）で予測された制御対象リンク（例えば、リンクＬ１）に関する予測トラヒック情報を取得する。
ステップＳＥ２では、制御タイミング決定部１０４は、制御準備待ち時間Ｔ（例えば、５分）を設定する。制御準備待ち時間Ｔは、トラヒック制御を開始してから効果が有効になるまでの時間である。
ステップＳＥ３では、制御タイミング決定部１０４は、第１８図に示したグラフ１６１（第１７図参照）のように、予め設定された最大許容値を超える予測トラヒック（１５：００〜１５：３０）が存在するか否かを判断する（ステップＳＨ１：第１８図参照）する。この場合、制御タイミング決定部１０４は、ステップＳＥ３の判断結果を「Ｎｏ」とする。
ステップＳＥ６では、制御タイミング決定部１０４は、制御タイミングの該当無しとする。従って、この場合、トラヒック制御が実行されない。
ここで、第５図を参照して、制御タイミング決定部１０４で決定される制御タイミングについて詳述する。同図に示したトラヒックパターンＰＬ１、ＰＬ２およびＰＬ３が、予測トラヒックの時間的変化に対応している場合、トラヒックパターンＰＬ１およびＰＬ２は、時刻ｔ５で許容最大値を超える。従って、この場合、時刻ｔ５から制御準備待ち時間Ｔ（＝５分）だけ早い時刻ｔ３が制御タイミングとされる。なお、トラヒックパターンＰＬ３の場合には、最大許容値を超えることがないため、制御タイミングが決定されない。
なお、従来では、許容最大値の一定割合に閾値を設定し、計測されたトラヒックが該閾値を超えた時刻を制御タイミングとしている。従って、従来では、計測されたトラヒックパターンＰＬ１、ＰＬ２およびＰＬ３に対して、時刻ｔ４、ｔ１およびｔ２がトラヒック制御タイミングとされる。
ここで、従来において、トラヒックパターンＰＬ１に対応する時刻ｔ４でトラヒック制御が実行された場合、時刻ｔ４からトラヒックパターンＰＬ１が最大許容値となる時刻ｔ５までの時間（ｔ５−ｔ４）が制御準備待ち時間Ｔ未満であるため、制御が間に合わず、トラヒック廃棄が発生するという問題が生じる。
また、従来において、トラヒックパターンＰＬ２に対応する時刻ｔ１でトラヒック制御が実行された場合、時刻ｔ１からトラヒックパターンＰＬ２が最大許容値となる時刻ｔ５までの時間（ｔ５−ｔ１）が制御準備待ち時間Ｔを超えるため、制御が早すぎ、不必要なトラヒック廃棄を行ってしまうという問題が生じる。
また、従来において、トラヒックパターンＰＬ３に対応する時刻ｔ２でトラヒック制御が実行された場合、最大許容値を超えることがないにもかかわらず、不必要なトラヒック廃棄を行ってしまうという問題が生じる。
これに対して、一実施の形態では、最大許容値よりも制御準備待ち時間Ｔ分だけ早い時刻を制御タイミングとしているため、上述した問題が生じない。
第１１図に戻り、ステップＳＡ７では、トラヒック制御部１０５は、制御タイミング決定部１０４から制御タイミングが通知されたか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」とする。
ステップＳＡ１では、予測利用情報取得部１０２は、予測時刻（前回の予測時刻１５：００から３０分後の１５：３０）であるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」として、同判断を繰り返す。
そして、第１７図に示したグラフ１６２における予測時刻１５：３０になると、予測利用情報取得部１０２は、ステップＳＡ１の判断結果を「Ｙｅｓ」とする。ステップＳＡ２では、予測利用情報取得部１０２は、制御時刻決定処理を実行する。具体的には、第１２図に示したステップＳＢ１では、予測利用情報取得部１０２は、トラヒック制御情報データベース１４０（「１５：３０のトラヒック制御情報」に対応）からトラヒック制御情報を取得する。ステップＳＢ２では、予測利用情報取得部１０２は、予測対象リンク（この場合、リンクＬ１）をキーとして、ステップＳＢ１で取得したトラヒック制御情報から、最新の制御時刻（この場合、１４：２０）の情報を取得する（ステップＳＧ４：第１７図参照）。これにより、制御時刻は、１４：２０として決定される。
第１１図に戻り、ステップＳＡ３では、予測利用情報取得部１０２は、トラヒック情報データベース１３０から予測利用期間に対応する予測利用情報（トラヒック情報）を取得するための予測利用情報取得処理を実行する。
具体的には、第１３図に示したステップＳＣ１では、予測利用情報取得部１０２は、予測利用期間を決定するための予測利用期間決定処理を実行する。
すなわち、第１４図に示したステップＳＤ１では、予測利用情報取得部１０２は、グラフ１６２（第１７図参照）に示したように、制御時刻決定処理（第１２図参照）で決定された最新の制御時刻（この場合、１４：２０）から、現在の時刻としての予測時刻（この場合、１５：３０）までを予測利用期間として決定する（ステップＳＧ５：第１７図参照）。
第１３図に戻り、ステップＳＣ２では、予測利用情報取得部１０２は、トラヒック情報データベース１３０から上記予測利用期間（１４：２０〜１５：３０）に対応するトラヒック情報（リンクＬ１に対応）を取得し、これを予測利用情報とする（ステップＳＧ５：第１７図参照）。また、予測利用情報取得部１０２は、予測利用情報をトラヒック予測部１０３へ渡す。
第１１図に戻り、ステップＳＡ４では、トラヒック予測部１０３は、上記予測利用情報に基づいて、前述したトラヒック予測処理（第２５図参照）を実行する（ステップＳＧ６：第１７図参照）。
これにより、グラフ１６３（第１７図参照）に破線で示したように、１５：３０（予測時刻）から１６：００までのリンクＬ１のトラヒックが予測され、予測トラヒックとされる。
第１１図に戻り、ステップＳＡ５では、トラヒック予測部１０３は、上記予測トラヒックおよび時刻を予測トラヒック情報として予測トラヒック情報データベース１５０（第１図参照）に格納する。
ステップＳＡ６では、制御タイミング決定部１０４は、トラヒック制御を開始する制御タイミング（制御時刻）を決定するための制御タイミング決定処理を実行する。
具体的には、第１５図に示したステップＳＥ１では、制御タイミング決定部１０４は、予測トラヒック情報データベース１５０から、ステップＳＡ４（第１１図参照）で予測された制御対象リンク（例えば、リンクＬ１）に関する予測トラヒック情報を取得する。
ステップＳＥ２では、制御タイミング決定部１０４は、制御準備待ち時間Ｔ（例えば、５分）を設定する。ステップＳＥ３では、制御タイミング決定部１０４は、第１８図に示したグラフ１６３（第１７図参照）のように、最大許容値を超える予測トラヒック（１５：３０〜１６：００）が存在するか否かを判断する（ステップＳＨ２：第１８図参照）する。この場合、１５：４５で最大許容値を超えるため、制御タイミング決定部１０４は、ステップＳＥ３の判断結果を「Ｙｅｓ」とする。
ステップＳＥ４では、制御タイミング決定部１０４は、最大許容値を超えた時刻（この場合、１５：４５）から制御準備待ち時間Ｔ分（この場合、５分）だけ早い時刻（この場合、１５：４０）を制御タイミングとして決定する。
ステップＳＥ５では、制御タイミング決定部１０４は、トラヒック制御部１０５へ上記制御タイミング（この場合、１５：４０）を通知する（ステップＳＨ３：第１８図参照）。これにより、トラヒック制御部１０５は、第１１図に示したステップＳＡ７の判断結果を「Ｙｅｓ」とする。
ステップＳＡ８では、トラヒック制御部１０５は、トラヒック制御処理を実行する。具体的には、第１６図に示したステップＳＦ１では、トラヒック制御部１０５は、所定のアルゴリズムに基づいて、トラヒック制御に関する制御内容を決定する。この場合、トラヒック制御部１０５は、制御内容として、第４図に示したように、パス単位で、パスＰ１からパスＰ２へ切り替えるというパス経路切替制御を決定する。
ステップＳＦ２では、トラヒック制御部１０５は、トラヒック制御の対象がリンク単位またはパス単位のいずれかであるかを判断する。この場合、パス単位であるため、トラヒック制御部１０５は、ステップＳＦ３の処理を実行する。ステップＳＦ３では、トラヒック制御部１０５は、ステップＳＦ１で決定されたパス経路切替制御を実施する。
これにより、第４図に示したように、時刻ｔ１（この場合、１５：４０）にパスＰ１からパスＰ２へ切り替えられ、リンクＬ１のトラヒックが値Ｓ１だけ減少するとともに、リンクＬ３のトラヒックが値Ｓ１だけ増加する。なお、リンクＬ５のトラヒックは、切り替えの前後で変化しない。
ステップＳＦ４では、トラヒック制御部１０５は、トラヒック制御の対象パス（この場合、パスＰ１およびパスＰ２）をキーとして、パス／リンク情報データベース１２０からリンクの情報を取得し、これを影響リンクとして認識する。
ステップＳＦ５では、トラヒック制御部１０５は、制御時刻、制御内容および影響リンクをトラヒック制御情報として、トラヒック制御情報データベース１４０に格納する（ステップＳＧ７：第１７図参照）。
一方、トラヒック制御の対象がリンク単位である場合、トラヒック制御部１０５は、ステップＳＦ６の処理を実行する。ステップＳＦ６では、トラヒック制御部１０５は、リンク単位で、ステップＳＦ１で決定された制御内容を実行する。
ステップＳＦ４では、トラヒック制御部１０５は、上記リンク単位に対応する影響リンクを認識する。
ステップＳＦ５では、トラヒック制御部１０５は、制御時刻、制御内容および影響リンクをトラヒック制御情報として、トラヒック制御情報データベース１４０に格納する（ステップＳＧ７：第１７図参照）。
第１１図に戻り、ステップＳＡ１では、予測利用情報取得部１０２は、予測時刻（前回の予測時刻１５：３０から３０分後の１６：００）であるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」として、同判断を繰り返す。
そして、第１７図に示したグラフ１６４における予測時刻１６：００になると、予測利用情報取得部１０２は、ステップＳＡ１の判断結果を「Ｙｅｓ」とする。ステップＳＡ２では、予測利用情報取得部１０２は、制御時刻決定処理を実行する。具体的には、第１２図に示したステップＳＢ１では、予測利用情報取得部１０２は、トラヒック制御情報データベース１４０（「１６：００のトラヒック制御情報」に対応）からトラヒック制御情報を取得する。ステップＳＢ２では、予測利用情報取得部１０２は、予測対象リンク（この場合、リンクＬ１）をキーとして、ステップＳＢ１で取得したトラヒック制御情報から、最新の制御時刻（この場合、１５：４０）の情報を取得する（ステップＳＧ８：第１７図参照）。これにより、制御時刻は、１５：４０として決定される。
第１１図に戻り、ステップＳＡ３では、予測利用情報取得部１０２は、トラヒック情報データベース１３０から予測利用期間に対応する予測利用情報（トラヒック情報）を取得するための予測利用情報取得処理を実行する。
具体的には、第１３図に示したステップＳＣ１では、予測利用情報取得部１０２は、予測利用期間を決定するための予測利用期間決定処理を実行する。
すなわち、第１４図に示したステップＳＤ１では、予測利用情報取得部１０２は、グラフ１６４（第１７図参照）に示したように、制御時刻決定処理（第１２図参照）で決定された最新の制御時刻（この場合、１５：４０）から、現在の時刻としての予測時刻（この場合、１６：００）までを予測利用期間として決定する（ステップＳＧ９：第１７図参照）。
第１３図に戻り、ステップＳＣ２では、予測利用情報取得部１０２は、トラヒック情報データベース１３０から上記予測利用期間（１５：４０〜１６：００）に対応するトラヒック情報（リンクＬ１に対応）を取得し、これを予測利用情報とする（ステップＳＧ９：第１７図参照）。また、予測利用情報取得部１０２は、予測利用情報をトラヒック予測部１０３へ渡す。
第１１図に戻り、ステップＳＡ４では、トラヒック予測部１０３は、上記予測利用情報に基づいて、前述したトラヒック予測処理（第２５図参照）を実行する（ステップＳＧ１０：第１７図参照）。
これにより、グラフ１６５（第１７図参照）に破線で示したように、１６：００（予測時刻）から１６：３０までのリンクＬ１のトラヒックが予測され、予測トラヒックとされる。
第１１図に戻り、ステップＳＡ５では、トラヒック予測部１０３は、上記予測トラヒックおよび時刻を予測トラヒック情報として予測トラヒック情報データベース１５０（第１図参照）に格納する。以後、前述した動作が繰り返される。
さて、一実施の形態においては、変形例１として、第１２図に示したフローチャートに代えて、第１９図に示したフローチャートに従って、制御時刻決定処理（第１１図参照）を実行してもよい。
第１９図に示したステップＳＩ１では、予測利用情報取得部１０２は、トラヒック制御情報データベース１４０（第１０図参照）から、トラヒック制御情報を取得する。ステップＳＩ２では、予測利用情報取得部１０２は、ネットワーク構成情報データベース１１０（第６図参照）から予測対象リンクに対応するネットワーク構成情報を取得する。
ステップＳＩ３では、予測利用情報取得部１０２は、ネットワーク構成情報に含まれる隣接リンク間でトラヒック制御情報（制御時刻）を比較し、最新の制御時刻の情報を取得する。これにより、制御時刻が決定される。
さて、一実施の形態においては、変形例２として、第１２図に示したフローチャートに代えて、第２０図に示したフローチャートに従って、制御時刻決定処理（第１１図参照）を実行してもよい。
以下に説明する変形例２では、トラヒック制御情報（制御時刻）の参照に代えて、隣接する２つのリンクのそれぞれのトラヒックについて共に増減しきい値以上の増減がある場合、増減の時刻を制御時刻として決定する。
第２０図に示したステップＳＪ１では、予測利用情報取得部１０２は、トラヒック情報データベース１３０からトラヒック情報を取得する。ステップＳＪ２では、予測利用情報取得部１０２は、ネットワーク構成情報データベース１１０からネットワーク構成情報を取得する。ステップＳＪ３では、予測利用情報取得部１０２は、増減しきい値（例えば、５０Ｍ（ｂｐｓ））を設定する。
ステップＳＪ４では、予測利用情報取得部１０２は、ステップＳＪ１で取得したトラヒック情報に基づいて、トラヒックにおいて増減しきい値以上の増減があるか否かを判断する。
ステップＳＪ４の判断結果が「Ｙｅｓ」である場合、ステップＳＪ５では、予測利用情報取得部１０２は、ネットワーク構成情報から隣接リンクの情報を取得する。ステップＳＪ６では、予測利用情報取得部１０２は、隣接リンクのトラヒックでも同時刻に増減しきい値以上の増減があるか否かを判断する。ステップＳＪ６の判断結果が「Ｙｅｓ」である場合、ステップＳＪ７では、予測利用情報取得部１０２は、増減しきい値以上の増減がある時刻を制御時刻として決定する。
一方、ステップＳＪ４またはステップＳＪ６の判断結果が「Ｎｏ」である場合、ステップＳＪ８では、予測利用情報取得部１０２は、制御時刻の該当無しとする。
第２１図は、第２０図に示した制御時刻決定処理（変形例２）を説明する図である。同図において、グラフ１７０、１７３、１７６は、リンクＬ１（第３図および第４図参照）におけるトラヒックの時間的変化を表し、トラヒック情報収集部１０１（第１図参照）で収集されトラヒック情報データベース１３０に格納されたトラヒック情報（実測値）に対応している。
また、グラフ１７１、１７４、１７７は、リンクＬ３（第３図および第４図参照）におけるトラヒックの時間的変化を表し、トラヒック情報収集部１０１（第１図参照）で収集されトラヒック情報データベース１３０に格納されたトラヒック情報（実測値）に対応している。
また、グラフ１７２、１７５および１７８の破線のそれぞれは、リンクＬ１（第３図および第４図参照）におけるトラヒックについてトラヒック予測部１０３で予測された予測トラヒック（予測値）の時間的変化を表している。
同図において、グラフ１７０に示したように制御時刻１４：２０には、リンクＬ１が影響するトラヒック制御が実施されている。また、トラヒック予測部１０３では、予測周期が３０分とされている。予測利用情報取得部１０２では、増減しきい値として、５０Ｍ（ｂｐｓ）が設定されている。
この状態で、ステップＳＫ１では、予測利用情報取得部１０２は、トラヒック情報データベース１３０から、グラフ１７０およびグラフ１７１に対応するトラヒック情報を取得するとともに、ネットワーク構成情報データベース１１０からネットワーク構成情報を取得する。
ステップＳＫ２では、予測利用情報取得部１０２は、前述した動作と同様にして、１４：２０〜１５：００までのトラヒック情報を予測利用情報とする。また、予測利用情報取得部１０２は、グラフ１７０における１４：２０〜１５：００までのトラヒック情報に増減しきい値以上の増減があるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」とする。ステップＳＫ３では、トラヒック予測部１０３は、前述した動作と同様にして、上記予測利用情報に基づいて、グラフ１７２に破線で示した１５：００〜１５：３０までのトラヒックを予測する。
ステップＳＫ４では、予測利用情報取得部１０２は、トラヒック情報データベース１３０から、グラフ１７３およびグラフ１７４に対応するトラヒック情報を取得する。
ステップＳＫ５では、予測利用情報取得部１０２は、前述した動作と同様にして、グラフ１７３における１４：２０〜１５：３０までのトラヒック情報を予測利用情報とする。また、予測利用情報取得部１０２は、１４：２０〜１５：３０までのトラヒック情報に増減しきい値以上の増減があるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」とする。ステップＳＫ６では、トラヒック予測部１０３は、前述した動作と同様にして、上記予測利用情報に基づいて、グラフ１７５に破線で示した１５：３０〜１６：００までのトラヒックを予測する。
ここで、グラフ１７６およびグラフ１７７に示したように、制御時刻１５：４０にトラヒック制御が実施され、８０Ｍ（ｂｐｓ）のトラヒックの増減があったものとする。
ステップＳＫ７では、予測利用情報取得部１０２は、トラヒック情報データベース１３０から、グラフ１７６およびグラフ１７７に対応するトラヒック情報を取得する。
ステップＳＫ７では、また、予測利用情報取得部１０２は、グラフ１７６における１５：４０〜１６：００までのトラヒック情報に増減しきい値以上の増減があるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｙｅｓ」とする。
つぎに、予測利用情報取得部１０２は、リンクＬ１の隣接リンクであるリンクＬ３に対応するグラフ１７７における１５：４０〜１６：００までのトラヒック情報にも増減しきい値以上の増減があるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｙｅｓ」とする。
これにより、ステップＳＫ８では、予測利用情報取得部１０２は、上記増減に対応する１５：４０を制御時刻として決定する。
予測利用情報取得部１０２は、前述した動作と同様にして、１５：４０〜１６：００までのトラヒック情報を予測利用情報とする。
ステップＳＫ９では、トラヒック予測部１０３は、前述した動作と同様にして、上記予測利用情報に基づいて、グラフ１７８に破線で示した１６：００〜１６：３０までのトラヒックを予測する。
さて、一実施の形態においては、変形例３として、第１４図に示したフローチャートに代えて、第２２図に示したフローチャートに従って、予測利用期間決定処理（第１３図参照）を実行してもよい。第２３図は、第２２図に示した予測利用期間決定処理（変形例３）を説明する図である。
この図において、第１７図に対応する部分には同一の符号を付ける。第２３図においては、第１７図に示したグラフ１６２に代えて、グラフ１６２’が表示されている。また、第２３図においては、ステップＳＭ１〜ステップＳＭ９は、第１７図に示したステップＳＧ１〜ステップＳＧ９に対応している。
以下に説明する変形例３では、予め設定された最大予測利用期間の範囲内で、予測利用期間が決定される。
第２２図に示したステップＳＬ１では、予測利用情報取得部１０２は、最大予測利用期間（例えば、６０分）を設定する。ステップＳＬ２では、予測利用情報取得部１０２は、トラヒック情報に基づいて、最新の制御時刻から予測時刻までの期間が最大予測利用期間未満であるか否かを判断する。
例えば、第２３図に示したグラフ１６０のように、最新の制御時刻１４：２０〜予測時刻１５：００までの期間が４０分である場合、予測利用情報取得部１０２は、ステップＳＬ２の判断結果を「Ｙｅｓ」とする。
ステップＳＬ３では、予測利用情報取得部１０２は、ステップＳＤ１（第１４図参照）と同様にして、上記期間（４０分）を予測利用期間として決定する。
一方、第２３図に示したグラフ１６２’のように、最新の制御時刻１４：２０〜予測時刻１５：３０までの期間が７０分である場合、予測利用情報取得部１０２は、ステップＳＬ２の判断結果を「Ｎｏ」とする。
ステップＳＬ４では、予測利用情報取得部１０２は、グラフ１６２’における予測時刻１５：３０から最大予測利用期間（６０分）さかのぼった時刻１４：３０までの期間（６０分）を予測利用期間として決定する。
以上説明したように、一実施の形態によれば、ネットワーク２００より収集されたトラヒック情報から、最新のトラヒック制御時刻から予測時刻までのトラヒック情報を予測利用情報として取得し、この予測利用情報に基づいて、ネットワーク２００における予測時刻以降のトラヒックを予測することとしたので、予測利用情報にトラヒック制御による変動分が含まれないため、トラヒックの予測精度を高めることができる。
また、一実施の形態によれば、トラヒック予測部１０３で予測されたトラヒックに基づいて決定された制御タイミングでトラヒック制御を実施することとしたので、予測精度が高いトラヒックに応じて制御タイミングも高い精度とすることができる。
また、一実施の形態は、第５図を参照して説明したように、予測されたトラヒックが許容最大値を超える時刻よりも、予め設定された制御準備待ち時間分だけ早い時刻を制御タイミングとして決定することとしたので、トラヒック制御に関する制御タイミングの最適化を図ることができる。
以上本発明にかかる一実施の形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成例はこの一実施の形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。
例えば、前述した一実施の形態においては、変形例４として、前述したネットワーク制御装置１００の各機能を実現するためのプログラムを第２４図に示したコンピュータ読み取り可能な記録媒体５００に記録して、この記録媒体５００に記録されたプログラムをコンピュータ４００に読み込ませ、実行することにより各機能を実現してもよい。
コンピュータ４００は、上記プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）４１０と、キーボード、マウス等の入力装置４２０と、各種データを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）４３０と、演算パラメータ等を記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）４４０と、記録媒体５００からプログラムを読み取る読取装置４５０と、ディスプレイ、プリンタ等の出力装置４６０と、装置各部を接続するバス４７０とから構成されている。
ＣＰＵ４１０は、読取装置４５０を経由して記録媒体５００に記録されているプログラムを読み込んだ後、プログラムを実行することにより、前述した各機能を実現する。なお、記録媒体５００としては、光ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク等が挙げられる。
以上説明したように、本発明によれば、ネットワークより収集されたトラヒック情報から、最新のトラヒック制御時刻から予測時刻までのトラヒック情報を予測利用情報として取得し、この予測利用情報に基づいて、ネットワークにおける予測時刻以降のトラヒックを予測することとしたので、予測利用情報にトラヒック制御による変動分が含まれないため、トラヒックの予測精度を高めることができるという効果を奏する。
また、本発明によれば、予測されたトラヒックに基づいて決定された制御タイミングでトラヒック制御を実施することとしたので、予測精度が高いトラヒックに応じて制御タイミングも高い精度とすることができるという効果を奏する。
また、本発明は、予測されたトラヒックが許容最大値を超える時刻よりも、予め設定された制御準備待ち時間分だけ早い時刻を制御タイミングとして決定することとしたので、トラヒック制御に関する制御タイミングの最適化を図ることができるという効果を奏する。
【産業上の利用可能性】  以上のように、本発明にかかるネットワーク制御プログラム、ネットワーク制御装置およびネットワーク制御方法は、ネットワークにおけるトラヒックの予測やトラヒック制御に対して有用である。
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【国際調査報告】
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