(57)【要約】【課題】事象に関するデータ予測に向けてデータ・モデルを動的に生成するための方法及びシステムを提供すること。【解決手段】１つの実施例においては、この方法は、過去のデータ・データベースに記憶されている過去のデータセットを受信し、過去のデータセットの統計的参照集計値を決定する。方法は、さらに、過去のデータセットを複数のデータセット群に分類し、複数のデータセット群の統計的特定集計値を決定する。さらには、方法は、統計的参照集計値と統計的特定集計値とに基づいて、分類された複数のデータセット群のデータ・モデルを生成する。こうして生成されるデータ・モデルは、エラーを抑えながら、今後の予測済みデータ値の決定を可能にする。したがって、提案されたデータ・モデルは、データを予測する際のエラーを最小限にし、組織の運用効率を向上させる。【選択図】図３
2016212883.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
事象に関するデータ予測に向けてデータ・モデルを動的に生成するための方法であって、
データ・モデリング・システムのプロセッサによって、過去のデータ（ＨＤ：ｈｉｓｔｏｒｉｃ  ｄａｔａ）データベースから複数の過去のデータセットを受信するステップであって、前記データセットが、データ予測に関連する１つ又は複数の第１及び第２の変数に対応するデータを含む、ステップ、
前記複数の過去のデータセットの統計的参照集計値を決定するステップ、
前記１つ又は複数の第２の変数に基づいて、前記複数の過去のデータセットを複数のデータセット群に動的に分類するステップ、
前記分類された複数のデータセット群のそれぞれの統計的特定集計値を決定するステップ、並びに
前記統計的参照集計値と前記統計的特定集計値との比較に基づいて、前記分類された複数のデータセット群のデータ・モデルを生成するステップ
を含む方法。
【請求項２】
前記複数の過去のデータセットを動的に分類するステップが、
前記複数の過去のデータセットの前記１つ又は複数の第２の変数を選択し、選択と同時に、前記１つ又は複数の第２の変数の境界値を決定するステップ、
こうして決定される前記１つ又は複数の第２の変数の複数の離散間隔値及び前記複数の離散間隔値に対応するステップサイズを繰り返し決定するステップ、並びに
こうして決定される前記複数の離散間隔値及びステップサイズに基づいて、前記１つ又は複数の第２の変数の前記複数のデータセット群を生成するステップ
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記データ・モデルを生成するステップが、
前記複数の過去のデータセットの前記統計的参照集計値と前記分類された複数のデータセット群の前記統計的特定集計値とを比較するステップ、
前記統計的参照集計値と前記統計的特定集計値との差が実質的であるかどうかを決定するステップ、
前記決定に基づいて、前記統計的参照集計値及び前記統計的特定集計値のうちの一方を予測済み統計的集計値として推定するステップ、
こうして推定される前記予測済み統計的集計値に基づいて、前記１つ又は複数の第２の変数の有意マトリクスを決定するステップ、並びに
こうして決定される前記有意マトリクスに基づいて、前記データ・モデルを生成するステップ
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ＨＤデータベースに記憶されている前記生成済みデータ・モデル、及び過去に決定された予測済みデータ値に基づいて、今後の予測済みデータ値を決定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
さらなるデータ予測に向けて、前記ＨＤデータベースにおける今後の予測済みデータ値、前記生成済みデータ・モデルを動的に更新するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
事象に関するデータ予測に向けてデータ・モデルを動的に生成するためのシステムであって、
プロセッサ、
前記プロセッサと結合され、データ予測に関連する１つ又は複数の第１及び第２の変数に対応するデータを含む複数の過去のデータセットを記憶するように構成された過去のデータ（ＨＤ：ｈｉｓｔｏｒｉｃ  ｄａｔａ）データベース、並びに
前記プロセッサと通じて配置され、プロセッサ実行可能命令を記憶するメモリであって、前記命令が、
前記ＨＤデータベースから複数の過去のデータセットを受信し、
前記複数の過去のデータセットの統計的参照集計値を決定し、
前記１つ又は複数の第２の変数に基づいて、前記複数の過去のデータセットを複数のデータセット群に動的に分類し、
前記分類された複数のデータセット群のそれぞれの統計的特定集計値を決定し、
前記統計的参照集計値と前記統計的特定集計値との比較に基づいて、前記分類された複数のデータセット群のデータ・モデルを生成する
ための命令を含む、メモリ
を備えるシステム。
【請求項７】
前記プロセッサが、
前記複数の過去のデータセットの前記１つ又は複数の第２の変数を選択し、選択と同時に、前記１つ又は複数の第２の変数の境界値を決定するステップ、
こうして決定される前記１つ又は複数の第２の変数の複数の離散間隔値及び前記複数の離散間隔値に対応するステップサイズを繰り返し決定するステップ、並びに
こうして決定される前記複数の離散間隔値及びステップサイズに基づいて、前記１つ又は複数の第２の変数の前記複数のデータセット群を生成するステップ
を行うことによって、前記複数の過去のデータセットを動的に分類するように構成されている、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記プロセッサが、
前記複数の過去のデータセットの前記統計的参照集計値と前記分類された複数のデータセット群の前記統計的特定集計値とを比較するステップ、
前記統計的参照集計値と前記統計的特定集計値との差が実質的であるかどうかを決定するステップ、
前記決定に基づいて、前記統計的参照集計値及び前記統計的特定集計値のうちの一方を予測済み統計的集計値として推定するステップ、
こうして推定される前記予測済み統計的集計値に基づいて、前記１つ又は複数の第２の変数の有意マトリクスを決定するステップ、並びに
こうして決定される前記有意マトリクスに基づいて、前記データ・モデルを生成するステップ
によって前記データ・モデルを生成するように構成されている、請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
前記プロセッサが、前記ＨＤデータベースに記憶されている前記生成済みデータ・モデル及び過去に決定された予測済みデータ値に基づいて、今後の予測済みデータ値を決定するようにさらに構成されている、請求項６に記載のシステム。
【請求項１０】
前記プロセッサが、さらなるデータ予測に向けて、前記ＨＤデータベースにおける今後の予測済みデータ値、前記生成済みデータ・モデルを動的に更新するようにさらに構成されている、請求項６に記載のシステム。
【請求項１１】
記憶された命令を含んだ非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、少なくとも１つのプロセッサによって処理されると、システムに、
過去のデータ（ＨＤ：ｈｉｓｔｏｒｉｃ  ｄａｔａ）データベースから複数の過去のデータセットを受信する行為であって、前記データセットが、データ予測に関連する１つ又は複数の第１及び第２の変数に対応するデータを含む、行為、
前記複数の過去のデータセットの統計的参照集計値を決定する行為、
前記１つ又は複数の第２の変数に基づいて、前記複数の過去のデータセットを複数のデータセット群に動的に分類する行為、
前記分類された複数のデータセット群のそれぞれの統計的特定集計値を決定する行為、並びに
前記統計的参照集計値と前記統計的特定集計値との比較に基づいて、前記分類された複数のデータセット群のデータ・モデルを生成する行為
を行わせる、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記命令は、実行すると、さらに前記少なくとも１つのプロセッサに、
前記複数の過去のデータセットの前記１つ又は複数の第２の変数を選択し、選択と同時に、前記１つ又は複数の第２の変数の境界値を決定するステップ、
こうして決定される前記１つ又は複数の第２の変数の複数の離散間隔値及び前記複数の離散間隔値に対応するステップサイズを繰り返し決定するステップ、並びに
こうして決定される前記複数の離散間隔値及びステップサイズに基づいて、前記１つ又は複数の第２の変数の前記複数のデータセット群を生成するステップ
によって、前記複数の過去のデータセットを動的に分類させる、請求項１１に記載の媒体。
【請求項１３】
前記命令は、実行すると、さらに前記少なくとも１つのプロセッサに、
前記複数の過去のデータセットの前記統計的参照集計値と前記分類された複数のデータセット群の前記統計的特定集計値とを比較するステップ、
前記統計的参照集計値と前記統計的特定集計値との差が実質的であるかどうかを決定するステップ、
前記決定に基づいて、前記統計的参照集計値及び前記統計的特定集計値のうちの一方を予測済み統計的集計値として推定するステップ、
こうして推定される前記予測済み統計的集計値に基づいて、前記１つ又は複数の第２の変数の有意マトリクスを決定するステップ、並びに
こうして決定される前記有意マトリクスに基づいて、前記データ・モデルを生成するステップ
によって、前記データ・モデルを生成させる、請求項１１に記載の媒体。
【請求項１４】
前記命令は、実行すると、さらに前記少なくとも１つのプロセッサに、前記ＨＤデータベースに記憶されている前記生成済みデータ・モデル及び過去に決定された予測済みデータ値に基づいて、今後の予測済みデータ値を決定させる、請求項１１に記載の媒体。
【請求項１５】
前記命令は、実行すると、さらに前記少なくとも１つのプロセッサに、さらなるデータ予測に向けて、前記ＨＤデータベースにおける今後の予測済みデータ値、前記生成済みデータ・モデルを動的に更新させる、請求項１１に記載の媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本主題は、一般に、データ予測に関し、限定するものではないが、より詳細には、事象に関するデータ予測に向けてデータ・モデルを動的に生成するための方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般には、製品及び／又はサービスに向けた予測用データは、多くの組織にとって極めて重要な関心事項である。予測することにより、様々な形で履歴データ及び判定データに基づいて、製品及び／又はサービスの今後の需要が予想される。需要予測は、様々な事業活動、具体的には、在庫調整と補充、及び／又はサービスの効果的な管理のための重要パラメータであり、したがって、組織の生産性と利益に対して有意に貢献する。しかしながら、自然／人間現象を予測する際にはエラーがあり、それは、当該現象、又は事象に影響を及ぼす要因をすべて徹底的に考慮できないこと、及びセンサが故障しやすく、又はインターフェースにエラーが生じることに起因する。従来の予測方法は、過去のエラー・データを収集し、その確率分布を生成することによってエラーを訂正し、それに基づいて予測値が修正される。しかしながら、これらの従来の方法により抑えられるエラーは、ごくわずかにすぎない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
そのため、エラーを抑える予測、及び既存の予測用システムの不利点と限界の克服に向けて、データ・モデルを動的に生成するための方法及びシステムの必要性がある。
【０００４】
本開示を通じて、従来技術の１つ又は複数の弱点が克服され、追加の利点が提供される。追加の特徴及び利点は、本開示の技法を通じて認識される。本開示の他の実施例及び態様は、本明細書に詳細に説明され、特許請求される開示の一部と見なされる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
したがって、本開示は、事象に関するデータ予測に向けてデータ・モデルを動的に生成する方法に関する。この方法は、過去のデータ（ＨＤ：ｈｉｓｔｏｒｉｃ  ｄａｔａ）データベースから複数の過去のデータセットを受信するステップであって、データセットが、データ予測に関連する１つ又は複数の第１及び第２の変数に対応するデータを含む、ステップ、並びに複数の過去のデータセットの統計的参照集計値を決定するステップを含む。方法は、１つ又は複数の第２の変数に基づいて、複数の過去のデータセットを複数のデータセット群に動的に分類するステップ、及び分類された複数のデータセット群のそれぞれの統計的特定集計値を決定するステップをさらに含む。決定と同時に、分類された複数のデータセット群のデータ・モデルは、統計的参照集計値と統計的特定集計値との比較に基づいて生成される。
【０００６】
さらには、本開示は、事象に関するデータ予測に向けてデータ・モデルを動的に生成するためのシステムに関する。このシステムは、プロセッサと結合され、且つデータ予測に関連する１つ又は複数の第１及び第２の変数に対応するデータを含む複数の過去のデータセットを記憶するように構成された過去のデータ（ＨＤ）データベースを備える。システムは、プロセッサ、及びプロセッサに通信可能なように結合されたメモリをさらに備え、メモリは、プロセッサ実行可能命令を記憶し、この命令は、実行すると、プロセッサに、ＨＤデータベースから複数の過去のデータセットを受信させる。プロセッサは、複数の過去のデータセットの統計的参照集計値を決定するようにさらに構成されている。プロセッサは、さらに、１つ又は複数の第２の変数に基づいて、複数の過去のデータセットを複数のデータセット群に動的に分類し、分類された複数のデータセット群のそれぞれの統計的特定集計値を決定する。複数の過去のデータセットの動的な分類と同時に、プロセッサは、統計的参照集計値と統計的特定集計値との比較に基づいて、分類された複数のデータセット群のデータ・モデルを生成する。
【０００７】
さらには、本開示は、その上に記憶された命令を含んだ非一時的コンピュータ可読媒体に関し、この命令は、少なくとも１つのプロセッサによって処理されると、システムに、過去のデータ（ＨＤ）データベースから複数の過去のデータセットを受信する行為を行わせ、データセットは、データ予測に関連する１つ又は複数の第１及び第２の変数に対応するデータを含む。さらには、命令は、プロセッサに、複数の過去のデータセットの統計的参照集計値を決定させる。
【０００８】
さらには、命令は、プロセッサに、１つ又は複数の第２の変数に基づいて、複数の過去のデータセットを複数のデータセット群に動的に分類させ、分類された複数のデータセット群のそれぞれの統計的特定集計値を決定させる。複数の過去のデータセットの動的な分類と同時に、命令は、プロセッサに、統計的参照集計値と統計的特定集計値との比較に基づいて、分類された複数のデータセット群のデータ・モデルを生成させる。
【０００９】
前述の概要は、ほんの例示にすぎず、いかなる形にも限定するように意図するものではない。上述の例示的な態様、実施例及び特徴に加えて、さらなる態様、実施例及び特徴は、図面及び次の詳細な説明を参照することによって明らかになるであろう。
【００１０】
本開示に組み込まれ、本開示の一部として構成される添付の図面は、例示の実施例を示しており、記載とともに、開示される原理を説明するように働く。図では、参照番号の最左桁は、その参照番号が最初に現れる図を識別する。同じ番号が、同様の特徴及び構成要素を参照するのに図全体を通じて使用される。次に、本主題の実施例によるシステム及び／又は方法のいくつかの実施例が、ほんの実例として、添付の図を参照して説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示のいくつかの実施例による、事象に関するデータ予測に向けてデータ・モデルを動的に生成するための例示のシステムのアーキテクチャ図である。
【図２】本開示のいくつかの実施例による、図１のデータ・モデリング・システムの例示的なブロック図である。
【図３】本開示のいくつかの実施例による、事象に関するデータ予測に向けてデータ・モデルを動的に生成する例示の方法の流れ図である。
【図４】本開示に従う実施例を実装するための例示のコンピュータ・システムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本明細書における任意のブロック図が、本主題の原理を具現化する例示的なシステムの概念図を表していることを当業者は認識すべきである。同様に、任意のフロー・チャート、フロー図、状態遷移図、及び疑似コードなどは、コンピュータ可読媒体において実質的に表され、コンピュータ又はプロセッサによって、そのようなコンピュータ又はプロセッサが明示的に示されているか否かにかかわらず、実行され得る様々な処理を表していることが認識されよう。
【００１３】
本文献では、語「例示の（ｅｘｅｍｐｌａｒｙ）」は、本明細書においては、「実例、事例、又は例示として働く（ｓｅｒｖｉｎｇ  ａｓ  ａｎ  ｅｘａｍｐｌｅ，  ｉｎｓｔａｎｃｅ  ，ｏｒ  ｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎ）」ことを意味するのに使用される。「例示の」として本明細書に説明される本主題の何らかの実施例又は実装例が、必ずしも、他の実施例に対して好ましい、又は有利であると解釈すべきではない。
【００１４】
本開示は、様々な修正及び代替の形態に影響されやすいが、その特定の実施例が、図面に例示として示されており、詳細に後述されることになる。しかしながら、開示される具体的な形態に本開示を限定するように意図しておらず、むしろ、本開示が、本開示の範囲に入るすべての修正例、等価例、及び代替例をカバーすべきであることを理解されたい。
【００１５】
用語「備える、含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）、（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、又は任意の他のその変形は、非排他的な包含をカバーするように意図されており、したがって、構成要素若しくはステップのリストを備える設定、デバイス、又は方法は、それらの構成要素又はステップしか含んでいないのではなく、明示的にはリストされていない他の構成要素又はステップも、或いはそのような設定若しくはデバイス又は方法に固有の他の構成要素又はステップも含む場合がある。言い換えれば、「〜を備える、含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ…ａ）」によって処理されるシステム若しくは機器における１つ又は複数の要素は、それ以上の制約はなく、システム若しくは機器における他の要素又は追加の要素の存在を除外していない。
【００１６】
本開示は、事象に関するデータ予測に向けてデータ・モデルを動的に生成するための方法及びシステムに関する。１つの実施例においては、この方法は、過去のデータ・データベースに記憶されている過去のデータセットを受信し、過去のデータセットの統計的参照集計値を決定する。方法は、さらに、過去のデータセットを複数のデータセット群に分類し、複数のデータセット群の統計的特定集計値を決定する。さらには、方法は、統計的参照集計値と統計的特定集計値とに基づいて、分類された複数のデータセット群のデータ・モデルを生成する。こうして生成されるデータ・モデルは、エラーを抑えながら、今後の予測済みデータ値の決定を可能にする。したがって、提案されたデータ・モデルは、データを予測する際のエラーを最小限にし、それによって、組織の経済状態及び運用効率を向上させる。
【００１７】
本開示の実施例の次の詳細な説明においては、その一部を成し、且つ本開示が実践され得る具体的な実施例が実例として示されている添付の図面を参照する。これらの実施例は、当業者が本開示を実践することを可能にするのに十分、詳細に説明されており、他の実施例が利用され得、変更が、本開示の範囲から逸脱することなく行われてもよいことを理解されたい。そのため、次の説明は、限定の意味で解釈すべきではない。
【００１８】
図１は、本開示のいくつかの実施例による、事象に関するデータ予測に向けてデータ・モデルを動的に生成するための例示的なシステムのアーキテクチャ図を示している。
【００１９】
図１に示されるように、例示のシステム１００は、事象に関するデータ予測に向けてデータ・モデルを動的に生成するように構成された１つ又は複数の構成要素を備える。１つの実施例においては、例示のシステム１００は、データ・モデリング・システム１０２と、複数のセンサ１０４−１、１０４−２、…、１０４−Ｎ（まとめて、センサ１０４と参照）と、通信ネットワーク１０８を介して接続されている過去のデータ（ＨＤ）データベース１０６とを備える。データ・モデリング・システム１０２は、センサ１０４によって取り込まれ、且つＨＤデータベース１０６に記憶されているデータに基づいて、データ・モデルを動的に生成する。１つの実施例においては、センサ１０４及びＨＤデータベース１０６は、データ・モデリング・システム１０２内に統合可能である。別の実施例においては、センサ１０４及びＨＤデータベース１０６は、データ・モデリング・システム１０２とは別に実装可能である。
【００２０】
センサ１０４は、例えば、事象に関するデータを受信するように構成されたデータ・センサとすることができる。データは、これまでの過去の事象に関連する複数の変数に関連するデータを含むことができる。データは、ＨＤデータベースに記憶可能であり、本明細書においては以降、複数の過去のデータと呼ばれる。複数の過去のデータは、リアル・タイムでデータ・モデルを動的に生成するようにデータ・モデリング・システム１０２によって処理される。
【００２１】
１つの実施例においては、データ・モデリング・システム１０２は、中央処理装置（「ＣＰＵ」、又は「プロセッサ」）１１０と、メモリ１１２と、統計的集計値分析器（ＳＳＶＡ：ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｓｕｍｍａｒｙ  ｖａｌｕｅ  ａｎａｌｙｚｅｒ）１１４と、データセット分類器１１６と、データ・モデル生成器１１８とを備える。データ・モデリング・システム１０２は、図２に例示される典型的なデータ・モデリング・システムであってよい。データ・モデリング・システム１０２は、プロセッサ１１０と、メモリ１１２と、Ｉ／Ｏインターフェース２０２とを備える。Ｉ／Ｏインターフェース２０２は、プロセッサ１１０及びＩ／Ｏデバイスと結合される。Ｉ／Ｏデバイスは、Ｉ／Ｏインターフェース２０２を介して入力を受信し、Ｉ／Ｏインターフェース２０２を介してＩ／Ｏデバイスに表示するための出力を送信するように構成されている。
【００２２】
データ・モデリング・システム１０２は、データ２０４及びモジュール２０６をさらに備える。１つの実装例においては、データ２０４及びモジュール２０６は、メモリ１１２内に記憶され得る。１つの実例においては、データ２０４は、過去のデータセット２０８、統計的参照集計値２１０、統計的特定集計値２１２、有意マトリクス２１４、複数の有意間隔２１６、及び他のデータ２１８を含むことができる。１つの実施例においては、データ２０４は、様々なデータ構造体の形態でメモリ１１２に記憶され得る。加えて、前述のデータは、関係データ・モデル又は階層データ・モデルなどのデータ・モデルを使用して体系化され得る。他のデータ２１８はまた、推奨される実装手法を参照データとして記憶するための参照リポジトリと呼ばれてもよい。他のデータ２１８はまた、システム１０２の様々な機能を行うためのモジュール２０６によって生成される時間データ及び時間ファイルを含んだデータを記憶することもできる。
【００２３】
モジュール２０６は、例えば、統計的集計値分析器１１４と、データセット分類器１１６と、データ・モデル生成器１１８と、データ更新モジュール２２２と、今後の予測値決定（ＦＦＶＤ：ｆｕｔｕｒｅ  ｆｏｒｅｃａｓｔ  ｖａｌｕｅ  ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）モジュール２２０とを含むことができる。モジュール２０６はまた、データ・モデリング・システム１０２の様々な多岐にわたる機能を行う他のモジュール２２４を備えることもできる。そのような前述のモジュールが、単一のモジュールとして表されても、又は種々のモジュールの組合せとして表されてもよいことは認識されよう。モジュール２０６は、ソフトウェア、ハードウェア、及び／又はファームウェアの形態で実装可能である。
【００２４】
データ・モデリング・システム１０２は、ＨＤデータベース１０６から複数の過去のデータセット２０８を受信する。複数の過去のデータセット２０８は、１つ又は複数の応答変数若しくは従属変数（本明細書においては以降、第１の変数と呼ばれる）に対応する１つ又は複数のデータと、１つ又は複数の疑わしい予測子変数若しくは独立変数（本明細書においては以降、第２の変数と呼ばれる）に関連するデータとを含む。ＳＳＶＡ１１４は、知られている技法を使用して、複数の過去のデータセット２０８の統計的参照集計値２１０を決定する。１つの実例においては、ＳＳＶＡ１１４は、１つ又は複数の第１の変数に関するデータに基づいて、複数の過去のデータセットの参照平均値を決定する。統計的参照集計値２１０の決定と同時に、複数のデータセット群が、分類技法を使用して生成される。
【００２５】
１つの実施例においては、データセット分類器１１６は、１つ又は複数の第２の変数に関するデータに基づいて、複数の過去のデータセット２０８を動的に分類する。データセット分類器１１６は、１つ又は複数の第２の変数を選択し、１つ又は複数の選択された第２の変数の境界値を決定する。境界値に基づいて、データセット分類器１１６は、複数の離散間隔値、及び複数の離散間隔値に対応するステップサイズを決定することを繰り返す。別の実施例においては、ユーザが、境界値、複数の離散間隔値、及び対応するステップサイズを手動で提供することができる。決定と同時に、データセット分類器１１６は、複数の離散間隔値及びステップサイズに基づいて、１つ又は複数の第２の変数の複数のデータセット群を生成する。複数の分類されたデータセット群のそれぞれについて、ＳＳＶＡ１１４は、知られている技法を使用して、統計的特定集計値２１２を決定する。１つの実例においては、ＳＳＶＡ１１４は、１つ又は複数の第２の変数に関するデータに基づいて、複数の分類されたデータセット群のそれぞれの特定平均値を決定する。統計的特定集計値２１２の決定と同時に、データ・モデルは、統計的参照集計値２１０と統計的特定集計値２１２とに基づいて生成される。
【００２６】
１つの実施例においては、データ・モデル生成器１１８は、統計的参照集計値２１０と統計的特定集計値２１２とを比較し、比較に基づいて、統計的有意係数（ｋ）を決定する。有意係数（ｋ）は、統計的参照集計値２１０と統計的特定集計値２１２との間に実質的な差が存在するか否かに関して示す。ｋの値は、例えば、０から１の間とすることができる。データ・モデル生成器１１８が、実質的な差が存在することを決定した場合には、有意係数（ｋ）は、１に等しく設定され、統計的特定集計値２１２が、予測済み統計的集計値として決定される。一方、データ・モデル生成器１１８が、実質的な差が存在しないことを決定した場合には、有意係数（ｋ）は、０に等しく設定され、統計的参照集計値２１０が、予測済み統計的集計値として決定される。こうして決定される予測済み統計的集計値に基づいて、データ・モデル生成器１１８は、１つ又は複数の第２の変数の有意マトリクスを生成する。
【００２７】
１つの実施例においては、データ・モデル生成器１１８は、決定された有意係数（ｋ）に基づいて、有意マトリクスを生成する。有意マトリクスは、１つ又は複数の第２の変数の複数の離散間隔（或いは、有意間隔とも呼ばれる）と対照してマッピングされる有意係数（ｋ）のマトリクスとすることができる。有意マトリクスに基づいて、データ・モデル生成器１１８は、１つ又は複数の第２の変数の対応する予測済み統計的集計値をマッピングすることによって、データ・モデルを決定する。データ・モデルの生成と同時に、今後の予測済みデータ値が決定される。
【００２８】
１つの実施例においては、ＦＦＶＤモジュール２２０は、ＨＤデータベース１０６に記憶されている過去に決定された予測済みデータ値、及びこうして生成されるデータ・モデルに基づいて、今後の予測済みデータ値を決定する。データ更新モジュール２２２は、さらなるデータ予測に向けて、ＨＤデータベース１０６における今後の予測済みデータ値、生成済みデータ・モデル、及び予測に対応する実際値を動的に更新する。
【００２９】
したがって、本開示は、すべての係数又は変数を考慮することによって予測中に起きるエラーを抑え、データ予測の効率を向上させる、事象に関するデータ予測に向けてのデータ・モデルを動的に生成する。
【００３０】
図３は、本開示のいくつかの実施例による、事象に関するデータ予測に向けてデータ・モデルを動的に生成する例示の方法の流れ図を示している。
【００３１】
図３に例示されているように、方法３００は、事象に関するデータ予測に向けてデータ・モデルを動的に生成するための、プロセッサ１１０によって実装される１つ又は複数のブロックを含む。方法３００は、コンピュータ実行可能命令の概括的な文脈において説明され得る。概して、コンピュータ実行可能命令は、特定の機能を行い、又は特定の抽象データ・タイプを実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造体、手順、モジュール、及び関数を含むことができる。
【００３２】
方法３００が説明されている順序は、限定と解釈すべきように意図されておらず、何らかの数の説明された方法ブロックが、方法３００を実装する何らかの順序で組合せ可能である。加えて、個々のブロックは、本明細書に説明される主題の精神及び範囲から逸脱することなく、方法３００から削除されてもよい。さらには、方法３００は、何らかの適切なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はそれらの組合せで実装可能である。
【００３３】
ブロック３０２で、過去のデータセットを受信する。１つの実施例においては、データ・モデリング・システム１０２は、ＨＤデータベース１０６から複数の過去のデータセット２０８を受信する。複数の過去のデータセット２０８は、１つ又は複数の第１の変数に対応する１つ又は複数のデータ、及び１つ又は複数の第２の変数に関連するデータを含む。
【００３４】
データを・モデリング・システム１０２が、例えば、特定の時間に特定の場所で取得された電力消費データの予測に関するエラー・データの過去のデータセットを受信する場合の例示するシナリオを考慮されたい。データ・モデリング・システム１０２は、種々の場所で種々の時間期間における電力消費を監視し、未使用のエネルギーを抑え、それによって、送電網運用の効率を向上させるように、電力消費データの予測中、こうして取得されるエラーを抑えるためのエラー・モデリングを目的とする。種々の場所でこれまでの時間中に取り込まれたエネルギー消費に関する実際のデータは、ＨＤデータベース１０６に記憶される。さらには、対応する予測済みデータ、及び予測済みデータと実際のデータとの差により取得されるエラー・データが、ＨＤデータベース１０６に記憶される。したがって、複数の過去のデータセットは、１つ又は複数の第１の変数（ｙ）のデータとしてのエラー・データと、１つ又は複数の第２の変数（ａ、ｂ）のデータとしての時間的、空間的／地理的データとを含む。１つの実例においては、ＨＤデータベース１０６が、電力会社からのデータ、すなわち、２０１４年４月１日から４月３日までの２４時間のエラー・データを含むことができ、データ・モデリング・システム１０２が、２０１４年４月８日午前２時における場所１での負荷を予測することができることを考慮されたい。
【００３５】
ブロック３０４で、統計的参照集計値を決定する。１つの実施例においては、ＳＳＶＡ１１４は、複数の過去のデータセット２０８の統計的参照集計値２１０を決定する。１つの実例においては、ＳＳＶＡ１１４は、１つ又は複数の第１の変数に関するデータに基づいて、複数の過去のデータセットの参照平均値（μｒ）を決定する。１つの態様においては、エラー・データの確立分布は、時間に沿ってグラフ的に決定される。例示されているように、過去のエラー・データの参照平均値μｒ、すなわち、μｒ＝３８９ＭＷが決定される。
【００３６】
ブロック３０６で、過去のデータセットをデータセット群に分類する。１つの実施例においては、データセット分類器１１６は、１つ又は複数の第２の変数に関するデータに基づいて、複数の過去のデータセット２０８を動的に分類する。データセット分類器１１６は、１つ又は複数の第２の変数を選択し、１つ又は複数の選択された第２の変数の境界値を決定する。境界値に基づいて、データセット分類器１１６は、複数の離散間隔値、及び複数の離散間隔値に対応するステップサイズを決定することを繰り返す。例示されているように、データセット分類器１１６は、複数のデータセット群、すなわち、３日間の午前２時における場所１でエラー・データを生成する。
【００３７】
ブロック３０８で、各データセット群の統計的特定集計値を決定する。複数の分類されたデータセット群のそれぞれについて、ＳＳＶＡ１１４は、知られている技法を使用して、統計的特定集計値２１２を決定する。１つの実例においては、ＳＳＶＡ１１４は、１つ又は複数の第２の変数に関するデータに基づいて、複数の分類されたデータセット群のそれぞれの特定平均値（μ１）を決定する。例示のように、ＳＳＶＡ１１４は、３日間の午前２時における場所１でのエラー・データに基づいて、特定平均値μ１、すなわち、μ１＝２９２ＭＷを決定する。
【００３８】
ブロック３１０で、データ・モデルを生成する。１つの実施例においては、データ・モデル生成器１１８は、統計的参照集計値２１０と統計的特定集計値２１２とを比較し、比較に基づいて、統計的有意係数（ｋ）を決定する。有意係数（ｋ）は、統計的参照集計値２１０と統計的特定集計値２１２との間に実質的な差が存在するか否かに関して示す。ｋの値は、例えば、０から１の間とすることができる。データ・モデル生成器１１８が、実質的な差が存在することを決定した場合には、有意係数（ｋ）は、１に等しく設定され、統計的特定集計値２１２が、予測済み統計的集計値として決定される。一方、データ・モデル生成器１１８が、実質的な差が存在しないことを決定した場合には、有意係数（ｋ）は、０に等しく設定され、統計的参照集計値２１０が、予測済み統計的集計値として決定される。例示されているように、データ・モデル生成器１１８は、μｒとμ１との有意差を決定し、そのため、有意係数ｋの値は、１に設定される。こうして決定される予測済み統計的集計値に基づいて、データ・モデル生成器１１８は、１つ又は複数の第２の変数の有意マトリクスを生成する。
【００３９】
１つの実施例においては、データ・モデル生成器１１８は、決定された有意係数（ｋ）に基づいて、有意マトリクスを生成する。有意マトリクスは、１つ又は複数の第２の変数の複数の離散間隔（或いは、有意間隔とも呼ばれる）と対照してマッピングされる有意係数（ｋ）のマトリクスとすることができる。例えば、第２の変数「ａ」は、時間的変数、例えば、一日のうちの時間、言わば午前１時又は２時とすることができ、「ｂ」は、空間的変数、例えば、地理的場所１及び地理的場所２とすることができる。
【００４０】
【表１】
2016212883.tif 000003
【００４１】
場所１で、午前２時における時間的変数は、こうして生成されるデータ・モデルにおいて有意間隔の高いことが留意され得る。
【００４２】
有意マトリクスに基づいて、データ・モデル生成器１１８は、方程式（１）で下記に例示される１つ又は複数の第２の変数の対応する予測済み統計集計値をマッピングすることによって、データ・モデルを決定する。
ｙ１＝μｒ＊（１−ｋ）＋μ１＊ｋ      （１）
【００４３】
データ・モデルの生成と同時に、今後の予測済みデータ値が決定される。１つの実施例においては、ＦＦＶＤモジュール２２０は、ＨＤデータベース１０６に記憶されている過去に決定された予測済みデータ値、及びこうして生成されるエラーのデータ・モデルに基づいて、今後の予測済みデータ値を決定する。
【００４４】
従来のデータ・モデルの結果と提案されたデータ・モデルの結果との比較の例示が、下記に示されている。
【００４５】
【表２】
2016212883.tif 000004
【００４６】
次いで、データ更新モジュール２２２は、さらなるデータ予測に向けて、ＨＤデータベース１０６における今後の予測済みデータ値、生成済みデータ・モデルを動的に更新する。
【００４７】
図４は、本開示に従う実施例を実装するための例示のコンピュータ・システムのブロック図である。
【００４８】
コンピュータ・システム４０１の変形例は、本開示の特徴を実装するのに利用され得るコンピューティング・システムをすべて実装するのに使用され得る。コンピュータ・システム４０１は、中央処理装置（「ＣＰＵ」、「プロセッサ」）４０２を備えることができる。プロセッサ４０２は、ユーザ生成又はシステム生成の要求を実行するためのプログラム・コンポーネントを実行するための少なくとも１つのデータ・プロセッサを備えることができる。プロセッサは、統合型システム（バス）コントローラ、メモリ管理制御装置、浮動小数点演算装置、グラフィックス処理装置、デジタル信号処理装置などの専用処理装置を含むことができる。プロセッサ４０２は、ＡＭＤ  Ａｔｈｌｏｎ、Ｄｕｒｏｎ又はＯｐｔｅｒｏｎ、ＡＲＭのアプリケーション、埋込み型プロセッサ又はセキュア・プロセッサ、ＩＢＭ  ＰｏｗｅｒＰＣ、ＩｎｔｅｌのＣｏｒｅ、Ｉｔａｎｉｕｍ、Ｘｅｏｎ、Ｃｅｌｅｒｏｎ、又は他の系統のプロセッサなど、マイクロプロセッサを含むことができる。プロセッサ４０２は、メインフレーム、分散型プロセッサ、マルチコア、パラレル、グリッド、又は他のアーキテクチャを使用して実装可能である。いくつかの実施例は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）などのような埋込み型技術を利用することができる。
【００４９】
プロセッサ４０２は、Ｉ／Ｏインターフェース４０３を介して１つ又は複数の入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスと通じて配置可能である。Ｉ／Ｏインターフェース４０３は、限定はしないが、オーディオ、アナログ、デジタル、モノラル、ＲＣＡ、ステレオ、ＩＥＥＥ−１３９４、シリアル・バス、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ：ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  ｓｅｒｉａｌ  ｂｕｓ）、赤外線、ＰＳ／２、ＢＮＣ、同軸、構成要素、複合物、デジタル・ビジュアル・インターフェース（ＤＶＩ：ｄｉｇｉｔａｌ  ｖｉｓｕａｌ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、高精細度マルチメディア・インターフェース（ＨＤＭＩ（登録商標）：ｈｉｇｈ−ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＲＦアンテナ、Ｓ−Ｖｉｄｅｏ、ＶＧＡ、ＩＥＥＥ８０２．ｎ／ｂ／ｇ／ｎ／ｘ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、セルラ（例えば、符号分割多元接続（ＤＣＭＡ：ｃｏｄｅ−ｄｉｖｉｓｉｏｎ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ａｃｃｅｓｓ）、高速パケット接続（ＨＳＰＡ＋：ｈｉｇｈ−ｓｐｅｅｄ  ｐａｃｋｅｔ  ａｃｃｅｓｓ）、グローバル・システム・フォー・モバイル・コミュニケーションズ（ＧＳＭ（登録商標）：ｇｌｏｂａｌ  ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  ｍｏｂｉｌｅ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）、ロングターム・エボリューション（ＬＴＥ：ｌｏｎｇ−ｔｅｒｍ  ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、又はＷｉＭａｘなど）などの通信プロトコル／方法を採用することができる。
【００５０】
Ｉ／Ｏインターフェース４０３を使用して、コンピュータ・システム４０１は、１つ又は複数のＩ／Ｏデバイスと通信することができる。例えば、入力デバイス４０４は、アンテナ、キーボード、マウス、ジョイスティック、（赤外線）遠隔制御部、カメラ、カード・リーダ、ファックス機、ドングル、バイオメトリック・リーダ、マイクロフォン、タッチ画面、タッチパッド、トラックボール、センサ（例えば、加速度計、光センサ（ｌｉｇｈｔ  ｓｅｎｓｏｒ）、ＧＰＳ、ジャイロスコープ、又は近接センサなど）、スタイラス、スキャナ、記憶デバイス、送受信器、ビデオ・デバイス／ソース、バイザなどとすることができる。出力デバイス４０５は、プリンタ、ファックス機、ビデオ・ディスプレイ（例えば、陰極線管（ＣＲＴ：ｃａｔｈｏｄｅ  ｒａｙ  ｔｕｂｅ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：ｌｉｑｕｉｄ  ｃｒｙｓｔａｌ  ｄｉｓｐｌａｙ）、発光ダイオード（ＬＥＤ：ｌｉｇｈｔ−ｅｍｉｔｔｉｎｇ  ｄｉｏｄｅ）、又はプラズマなど）、オーディオ・スピーカなどとすることができる。いくつかの実施例においては、送受信器４０６は、プロセッサ４０２と接続して配置可能である。送受信器は、様々なタイプのワイヤレス送信、又はワイヤレス受信を容易にすることができる。例えば、送受信器は、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＦＭ、グローバル・ポジショニング・システム（ＧＰＳ：ｇｌｏｂａｌ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）、２Ｇ／３ＧのＨＳＤＰＡ／ＨＳＵＰＡ通信などを提供する送受信器チップ（例えば、Ｔｅｘａｓ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ  ＷｉＬｉｎｋ  ＷＬ１２８３、Ｂｒｏａｄｃｏｍ  ＢＣＭ４７５０ＩＵＢ８、又はＩｎｆｉｎｅｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ  Ｘ−Ｇｏｌｄ６１８−ＰＭＢ９８００など）に動作可能なように接続されているアンテナを含むことができる。
【００５１】
いくつかの実施例においては、プロセッサ４０２は、ネットワーク・インターフェース４０７を介して通信ネットワーク４０８と通じて配置可能である。ネットワーク・インターフェース４０７は、通信ネットワーク４０８と通信することができる。ネットワーク・インターフェース４０７は、直接接続、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）（例えば、ツイスト・ペア１０／４０／４００Ｂａｓｅ−Ｔ）、伝送制御プロトコル／インターネット・プロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ：ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｐｒｏｔｏｃｏｌ／ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、トークン・リング、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ／ｘなどを限定ではなく含んだ接続プロトコルを採用することができる。通信ネットワーク４０８は、限定はしないが、直接相互接続、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ：ｗｉｄｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、ワイヤレス・ネットワーク（例えば、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｔｏｃｌを使用して）、Ｉｎｔｅｒｎｅｔなどを含むことができる。ネットワーク・インターフェース４０７及び通信ネットワーク４０８を使用して、コンピュータ・システム４０１は、デバイス４０９、４１０、及び４１１と通信することができる。これらのデバイスは、パーソナル・コンピュータ、サーバ、ファックス機、プリンタ、スキャナ、セルラ電話機などの様々なモバイル・デバイス、スマートフォン（例えば、Ａｐｐｌｅ  ｉＰｈｏｎｅ（登録商標）、Ｂｌａｃｋｂｅｒｒｙ、Ａｎｄｒｏｉｄ方式の電話機など）、タブレット・コンピュータ、ｅＢｏｏｋリーダ（Ａｍａｚｏｎ  Ｋｉｎｄｌｅ、Ｎｏｏｋなど）、ラップトップ・コンピュータ、ノートブック、又はゲーム用コンソール（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｘｂｏｘ、Ｎｉｎｔｅｎｄｏ  ＤＳ、Ｓｏｎｙ  ＰｌａｙＳｔａｔｉｏｎなど）などを限定ではなく含むことができる。いくつかの実施例においては、コンピュータ・システム４０１はそれ自体、これらのデバイスのうちの１つ又は複数を具現化することができる。
【００５２】
いくつかの実施例においては、プロセッサ４０２は、記憶インターフェース４１２を介して１つ又は複数のメモリ・デバイス（例えば、ＲＡＭ４１３、ＲＯＭ４１４など）と通じて配置可能である。記憶インターフェースは、シリアル・アドバンスド・テクノロジー・アタッチメント（ＳＡＴＡ：ｓｅｒｉａｌ  ａｄｖａｎｃｅｄ  ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  ａｔｔａｃｈｍｅｎｔ）、統合ドライブ・エレクトロニクス（ＩＤＥ：ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｄｒｉｖｅ  ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ）、ＩＥＥＥ−１３９４、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）、ファイバ・チャネル、小型コンピュータ・システム・インターフェース（ＳＣＳＩ：ｓｍａｌｌ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｓｙｓｔｅｍｓ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）などの接続プロトコルを採用するメモリ・ドライブ、取外し可能ディスク・ドライブなどを限定ではなく含んだメモリ・デバイスに接続することができる。メモリ・ドライブは、ドラム、磁気ディスク・ドライブ、光磁気ドライブ、光ドライブ、リダンダント・アレイ・オブ・インディペンデント・ディスクス（ＲＡＩＤ：ｒｅｄｕｎｄａｎｔ  ａｒｒａｙ  ｏｆ  ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｄｉｓｃｓ）、固体メモリ・デバイス、固体ドライブなどをさらに含むことができる。
【００５３】
メモリ４１５は、オペレーティング・システム４１６、ユーザ・インターフェース・アプリケーション４１７、ウェブ・ブラウザ４１８、メール・サーバ４１９、メール・クライアント４２０、ユーザ／アプリケーション・データ４２１（例えば、本開示で論じられた任意のデータ変数若しくはデータ・レコード）などを限定ではなく含んだプログラム又はデータベース・コンポーネントの集合を記憶することができる。オペレーティング・システム４１６は、コンピュータ・システム４０１のリソース管理及び運用を容易にすることができる。オペレーティング・システムの実例としては、Ａｐｐｌｅ  Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ  ＯＳ  Ｘ、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｕｎｉｘ（登録商標）のようなシステム配布（例えば、Ｂｅｒｋｅｌｅｙ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ（ＢＳＤ）、ＦｒｅｅＢＳＤ、ＮｅｔＢＳＤ、ＯｐｅｎＢＳＤなど）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）配布（例えば、Ｒｅｄ  Ｈａｔ、Ｕｂｕｎｔｕ、Ｋｕｂｕｎｔｕなど）、ＩＢＭ  ＯＳ／２、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）（ＸＰ、Ｖｉｓｔａ／７／８など）、Ａｐｐｌｅ  ｉＯＳ、Ｇｏｏｇｌｅ  Ａｎｄｒｏｉｄ、又はＢｌａｃｋｂｅｒｒｙ  ＯＳなどが限定ではなく挙げられる。ユーザ・インターフェース４１７は、テキスト機能又はグラフィック機能を通じて、プログラム・コンポーネントの表示、実行、対話、操作、又は動作を容易にすることができる。例えば、ユーザ・インターフェースは、カーソル、アイコン、チェック・ボックス、メニュー、スクローラ、ウィンドウ、ウィジェットなど、コンピュータ・システム４０１に動作可能なように接続されているディスプレイ・システムにおいてコンピュータ対話インターフェース要素を提供することができる。グラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ：Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  ｕｓｅｒ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）が、Ａｐｐｌｅ  Ｍａｃｉｎｔｏｓｈオペレーティング・システムのＡｑｕａ、ＩＢＭ  ＯＳ／２、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）（例えば、Ａｅｒｏ、Ｍｅｔｒｏなど）、Ｕｎｉｘ（登録商標）  Ｘ−Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、又はウェブ・インターフェース・ライブラリ（例えば、ＡｃｔｉｖｅＸ、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｊａｖａ（登録商標）ｓｃｒｉｐｔ、ＡＪＡＸ、ＨＴＭＬ、Ａｄｏｂｅ  Ｆｌａｓｈなど）などを限定ではなく含んで採用され得る。
【００５４】
いくつかの実施例においては、配置コンピュータ・システム４０１は、プログラム・コンポーネントを記憶しているウェブ・ブラウザ４１８を実装することができる。ウェブ・ブラウザは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｅｘｐｌｏｒｅｒ、Ｇｏｏｇｌｅ  Ｃｈｒｏｍｅ、Ｍｏｚｉｌｌａ  Ｆｉｒｅｆｏｘ、Ａｐｐｌｅ  Ｓａｆａｒｉなど、ハイパーテキスト閲覧アプリケーションとすることができる。
【００５５】
セキュアなウェブ・ブラウジングは、ＨＴＴＰＳ（セキュア・ハイパーテキスト・トランスポート・プロトコル）、セキュア・ソケット・レイヤ（ＳＳＬ：ｓｅｃｕｒｅ  ｓｏｃｋｅｔｓ  ｌａｙｅｒ）、Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ  Ｌａｙｅｒ  Ｓｅｃｕｒｉｔｙ（ＴＬＳ）などを使用して提供され得る。ウェブ・ブラウザは、ＡＪＡＸ、ＤＨＴＭＬ、Ａｄｏｂｅ  Ｆｌａｓｈ、Ｊａｖａ（登録商標）Ｓｃｒｉｐｔ、Ｊａｖａ（登録商標）、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）などの機能を利用することができる。いくつかの実施例においては、コンピュータ・システム４０１は、プログラム・コンポーネントを記憶しているメール・サーバ４１９を実装することができる。メール・サーバは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  ＥｘｃｈａｎｇｅなどのＩｎｔｅｒｎｅｔメール・サーバとすることができる。メール・サーバは、ＡＳＰ、ＡｃｔｉｖｅＸ、ＡＮＳＩ  Ｃ＋＋／Ｃ＃、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ．ＮＥＴ、ＣＧＩスクリプト、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｊａｖａ（登録商標）Ｓｃｒｉｐｔ、ＰＥＲＬ、ＰＨＰ、Ｐｙｔｈｏｎ、ＷｅｂＯｂｊｅｃｔｓなどの機能を利用することができる。メール・サーバは、インターネット・メッセージ・アクセス・プトロコル（ＩＭＡＰ：ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｍｅｓｓａｇｅ  ａｃｃｅｓｓ  ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、メッセージング・アプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＭＡＰＩ：ｍｅｓｓａｇｉｎｇ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｅｘｃｈａｎｇｅ、ポスト・オフィス・プロトコル（ＰＯＰ：ｐｏｓｔ  ｏｆｆｉｃｅ  ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、又はシンプル・メール・トランスファ・プロトコル（ＳＭＴＰ：ｓｉｍｐｌｅ  ｍａｉｌ  ｔｒａｎｓｆｅｒ  ｐｒｏｔｏｃｏｌ）などの通信プロトコルを利用することができる。いくつかの実施例においては、コンピュータ・システム４０１は、プログラム・コンポーネントを記憶しているメール・クライアント４２０を実装することができる。メール・クライアントは、Ａｐｐｌｅ  Ｍａｉｌ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｅｎｔｏｕｒａｇｅ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｏｕｔｌｏｏｋ、Ｍｏｚｉｌｌａ  Ｔｈｕｎｄｅｒｂｉｒｄなど、メール閲覧アプリケーションとすることができる。
【００５６】
いくつかの実施例においては、コンピュータ・システム４０１は、本開示に説明されるように、データ、変数、レコードなど、ユーザ／アプリケーション・データ４２１を記憶することができる。そのようなデータベースは、Ｏｒａｃｌｅ又はＳｙｂａｓｅなどの耐故障型(fault-tolerant)の、関係型の、スケーラブルな、セキュアなデータベースとして実装可能である。或いは、そのようなデータベースは、アレイ、ハッシュ、リンクト・リスト、構造体、構造化テキスト・ファイル（例えば、ＸＭＬ）、テーブルなど、標準化されたデータ構造体を使用して、又はオブジェクト指向のデータベースとして（例えば、ＯｂｊｅｃｔＳｔｏｒｅ、Ｐｏｅｔ、Ｚｏｐｅなどを使用して）実装可能である。そのようなデータベースは、本開示で上述された様々なコンピュータ・システムの中に時には統合され、又は時には分散され得る。何らかのコンピュータ又はデータベース・コンポーネントの構造体及び動作が、何らかの運用上の組合せで、組み合わされても、統合されても、又は分散されてもよいことを理解されたい。
【００５７】
上述されたように、モジュール２０６は、とりわけ、特定のタスクを行い、又は特定の抽象データ・タイプを実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、及びデータ構造体を含む。モジュール２０６はまた、動作命令に基づいて、信号を操作する信号プロセッサ、状態機械、論理回路、及び／又は何らかの他のデバイス若しくは構成要素として実装可能である。さらには、モジュール２０６は、１つ又は複数のハードウェア構成要素によって、処理装置によって実行されるコンピュータ可読命令によって、或いはそれらの組合せによって実装可能である。
【００５８】
例示されているステップは、示されている例示の実施例を説明するために提示されており、進行中の技術的開発が、特定の機能が行われる方式を変更するであろうことを期待すべきである。これらの実例は、限定ではなく、例示の目的として本明細書に提示されている。さらには、機能的構築ブロックの境界は、説明の便宜上、本明細書に任意に定義されている。代替の境界は、特定の機能及びその関係性が適切に行われる限り、定義され得る。代替例（本明細書に説明されるものの等価例、拡張例、変形例、逸脱例などを含む）は、本明細書に含まれている教示に基づいて当業者には明らかになるであろう。そのような代替例は、開示される実施例の範囲及び精神の範囲内に入る。また、語「備えている（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「有する（ｈａｖｉｎｇ）」、「含んでいる（ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ）」、及び「含んでいる（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、並びに他の類似の形は、これらの語のうちのいずれか１つに続く項目又は複数の項目は、そのような項目又は複数の項目の網羅的なリスト化であること、すなわち、リストされた項目又は複数の項目のみに限定することを意味していないという意味で等価であり、オープン・エンドであると意図される。また、本明細書において、及び添付の特許請求の範囲に使用されるとき、単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、文脈が明瞭に別の形で指示しない限り、複数参照記号を含むことにも留意しなくてはならない。
【００５９】
さらには、１つ又は複数のコンピュータ可読記憶媒体は、本開示に従う実施例を実装する際に利用され得る。コンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサによって読むことが可能な情報又はデータが記憶され得る任意のタイプの物理メモリを示す。したがって、コンピュータ可読記憶媒体は、本明細書に説明される実施例に従うステップ又は段階をプロセッサに行わせるための命令を含んだ、１つ又は複数のプロセッサによって実行するための命令を記憶することができる。用語「コンピュータ可読媒体（ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）」は、有形の品目を含み、且つ搬送波及び過渡信号を含まないと理解すべきであり、すなわち、非一時的である。実例としては、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ハード・ドライブ、ＣＤ  ＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュ・メモリ、ディスク、及び任意の他の知られている物理記憶媒体が挙げられる。
【００６０】
本開示及び実例は、例示としてのみ考慮され、開示される実施例の真の範囲及び精神は、添付の特許請求の範囲によって示されていることが意図される。
【符号の説明】
【００６１】
１００  システム
１０２  データ・モデリング・システム
１０４、１０４−１、１０４−２、…、１０４−Ｎ  センサ
１０６  ＨＤデータベース
１０８  通信ネットワーク
１１０  中央処理装置、ＣＰＵ、プロセッサ
１１２  メモリ
１１４  統計的集計値分析器（ＳＳＶＡ）
１１６  データセット分類器
１１８  データ・モデル生成器
２０２  Ｉ／Ｏインターフェース
２０４  データ
２０６  モジュール
２０８  過去のデータセット
２１０  統計的参照集計値
２１２  統計的特定集計値
２１４  有意マトリクス
２１６  有意間隔
２１８  他のデータ
２２０  今後の予測値決定（ＦＦＶＤ）モジュール
２２２  データ更新モジュール
２２４  他のモジュール
４０１  コンピュータ・システム
４０２  中央処理装置、ＣＰＵ、プロセッサ
４０３  Ｉ／Ｏインターフェース
４０４  入力デバイス
４０５  出力デバイス
４０６  送受信器
４０７  ネットワーク・インターフェース
４０８  通信ネットワーク
４０９  デバイス
４１０  デバイス
４１１  デバイス
４１２  記憶インターフェース
４１３  ＲＡＭ
４１４  ＲＯＭ
４１５  メモリ
４１６  オペレーティング・システム
４１７  ユーザ・インターフェース
４１８  ウェブ・ブラウザ
４１９  メール・サーバ
４２０  メール・クライアント
４２１  ユーザ／アプリケーション・データ
【図１】
2016212883.tif 000005
【図２】
2016212883.tif 000006
【図３】
2016212883.tif 000007
【図４】
2016212883.tif 000008