鋼帯の調質圧延において、目標の伸び率を実現するために必要な圧延荷重を推定するための圧延荷重推定方法であって、過去の操業における各コイルの操業因子設定条件と実績伸び率および実績圧延荷重のデータを蓄積しておく工程と、予測対象である次コイルの操業因子設定条件と目標伸び率の、過去の操業における操業因子設定条件と実績伸び率の類似度から実績圧延荷重のデータに重み付けを行う工程と、その重みを考慮して、蓄積した実績圧延荷重から次コイルの圧延荷重予測値を計算する工程とを備えていることを特徴とする鋼帯の調質圧延の圧延荷重推定方法。鋼帯の調質圧延において、目標の伸び率を実現するために必要な圧延荷重を推定するための圧延荷重推定方法であって、過去の操業における各コイルの操業因子設定条件に基づいて、物理モデルを基礎とした圧延荷重計算手法を用いて、過去の操業における各コイルの計算圧延荷重を得る工程と、過去の操業における各コイルの操業因子設定条件と実績伸び率および圧延荷重比実績圧延荷重と計算圧延荷重の比のデータを蓄積しておく工程と、予測対象である次コイルの操業因子設定条件と目標伸び率の、過去の操業における操業因子設定条件と実績伸び率の類似度から、圧延荷重比のデータに重み付けを行う工程と、その重みを考慮して、蓄積した圧延荷重比のデータから次コイルに適切な圧延荷重比圧延荷重実績/計算圧延荷重の値を求める工程と、上記物理モデルを基礎とした圧延荷重計算手法を用いて、次コイルの計算圧延荷重を得る工程と、次コイルに適切な圧延荷重比の値を次コイルの計算圧延荷重に掛けることによって、次コイルの圧延荷重予測値を計算する工程とを備えていることを特徴とする鋼帯の調質圧延の圧延荷重推定方法。前記物理モデルとして有限要素法を用い、操業因子設定条件と目標伸び率を各種変更して計算した計算圧延荷重のデータを蓄積しておく工程と、予測対象である次コイルの操業因子設定条件と目標伸び率との類似度から、前記計算圧延荷重のデータに重み付けを行う工程と、その重みを考慮して求めたものを次コイルの計算圧延荷重とする工程とを備えていることを特徴とする請求項2に記載の鋼帯の調質圧延の圧延荷重推定方法。鋼帯の調質圧延において、目標の伸び率を実現するために必要な圧延荷重を推定するための圧延荷重推定装置であって、過去の操業における各コイルの操業因子設定条件と実績伸び率および実績圧延荷重のデータを蓄積しておく手段と、予測対象である次コイルの操業因子設定条件と目標伸び率の、過去の操業における操業因子設定条件と実績伸び率の類似度から実績圧延荷重のデータに重み付けを行う手段と、その重みを考慮して、蓄積した実績圧延荷重から次コイルの圧延荷重予測値を計算する手段とを備えていることを特徴とする鋼帯の調質圧延の圧延荷重推定装置。鋼帯の調質圧延において、目標の伸び率を実現するために必要な圧延荷重を推定するための圧延荷重推定装置であって、過去の操業における各コイルの操業因子設定条件に基づいて、物理モデルを基礎とした圧延荷重計算手法を用いて、過去の操業における各コイルの計算圧延荷重を得る手段と、過去の操業における各コイルの操業因子設定条件と実績伸び率および圧延荷重比実績圧延荷重と計算圧延荷重の比のデータを蓄積しておく手段と、予測対象である次コイルの操業因子設定条件と目標伸び率の、過去の操業における操業因子設定条件と実績伸び率の類似度から、圧延荷重比のデータに重み付けを行う手段と、その重みを考慮して、蓄積した圧延荷重比のデータから次コイルに適切な圧延荷重比圧延荷重実績/計算圧延荷重の値を求める手段と、上記物理モデルを基礎とした圧延荷重計算手法を用いて、次コイルの計算圧延荷重を得る手段と、次コイルに適切な圧延荷重比の値を次コイルの計算圧延荷重に掛けることによって、次コイルの圧延荷重予測値を計算する手段とを備えていることを特徴とする鋼帯の調質圧延の圧延荷重推定装置。前記物理モデルとして有限要素法を用い、操業因子設定条件と目標伸び率を各種変更して計算した計算圧延荷重のデータを蓄積しておく手段と、予測対象である次コイルの操業因子設定条件と目標伸び率との類似度から、前記計算圧延荷重のデータに重み付けを行う手段と、その重みを考慮して求めたものを次コイルの計算圧延荷重とする手段とを備えていることを特徴とする請求項5に記載の鋼帯の調質圧延の圧延荷重推定装置。鋼帯を製造するに際して、請求項1~3のいずれかに記載の鋼帯の調質圧延の圧延荷重推定方法を用いて鋼帯の調質圧延を行うことを特徴とする鋼帯の製造方法。鋼帯を製造するに際して、請求項4~6のいずれかに記載の鋼帯の調質圧延の圧延荷重推定装置を用いて鋼帯の調質圧延を行うことを特徴とする鋼帯の製造方法。鋼帯の調質圧延において、予測対象となる次コイルの圧延荷重をオンラインで予測するためには、数秒で計算を終える必要がある。非特許文献1や特許文献1、2に記載の方法はこの要求を満たしているものの、本質的に物理モデルとしては何らかの簡略化を行っているため、予測精度に問題がある。一方、非特許文献2に記載の方法は、物理モデルの簡略化を最小限に留めることができるため、本質的に、非特許文献1や特許文献1、2に記載の方法よりも予測精度は高い。しかし、計算に少なくとも数時間かかるので、オンラインでの予測モデルとして用いることは困難である。また、これらのいずれの方法であっても、近年の少量多品種生産や径時的な変化に対応してきめ細かく予測精度を確保することは非常に困難であった。これは、物理モデルとしての板圧延理論が根本的に内包している問題として、どんなに詳細な計算を行っても必ず実績データとの合わせ込みが必要であることに由来する。本発明は、上記課題を解決するためになされたものであって、鋼帯の調質圧延を行うに際して、オンラインで使用可能な程度の短い計算時間で精度良く圧延荷重を推定することができる鋼帯の調質圧延の圧延荷重推定方法および装置を提供することを目的とするものである。発明者らは、上記の通り、物理モデルとしての板圧延理論では実績データとの合わせ込みが必要であることから、むしろ実績データそのものを活用する方法について検討した。すなわち、操業因子設定条件と実績伸び率と実績圧延荷重をデータベースとして蓄積し、予測対象である次コイルの操業因子設定条件と目標伸び率と、重み付けによる類似度が高い実績データにより、圧延荷重を予測するようにした。これにより、計算時間も短く精度も従来の物理モデルから飛躍的に向上することができた。ただし、発明者らが検討したところ、上記実績データを元に予測する方法でも、一定の誤差が発生することが分かったが、その誤差の発生の仕方に特徴があることを見い出した。そこで、発明者らはさらに検討を行い、非特許文献1、2や特許文献1、2にあるような物理モデルによる圧延荷重の計算をまず行い、この計算圧延荷重と実績圧延荷重の誤差例えば、両者の比を操業因子設定条件および目標伸び率と共にデータベースとして蓄積して利用する方法を想到した。すなわち、物理モデルを元にして実績データによる予測を行うようにすることで、計算時間は短いまま、さらに精度を向上することができるようになった。なお、物理モデルとして、非特許文献1や特許文献1、2に示されるようなものを用いる場合は、次コイルの圧延荷重を予測計算するときに、その物理モデルによる圧延荷重の計算を行えばよい。物理モデルとして、非特許文献2のような有限要素法を用いる場合には、予め有限要素法による計算圧延荷重のデータベースを作成しておき、次コイルの圧延荷重を予測計算するときに、そのデータベースを利用すればよい。本発明は、上記のような知見に基づきなされたもので、以下のような特徴を有する。[1]鋼帯の調質圧延において、目標の伸び率を実現するために必要な圧延荷重を推定するための圧延荷重推定方法であって、過去の操業における各コイルの操業因子設定条件と実績伸び率および実績圧延荷重のデータを蓄積しておく工程と、予測対象である次コイルの操業因子設定条件と目標伸び率の、過去の操業における操業因子設定条件と実績伸び率の類似度から実績圧延荷重のデータに重み付けを行う工程と、その重みを考慮して、蓄積した実績圧延荷重から次コイルの圧延荷重予測値を計算する工程とを備えていることを特徴とする鋼帯の調質圧延の圧延荷重推定方法。[2]鋼帯の調質圧延において、目標の伸び率を実現するために必要な圧延荷重を推定するための圧延荷重推定方法であって、過去の操業における各コイルの操業因子設定条件に基づいて、物理モデルを基礎とした圧延荷重計算手法を用いて、過去の操業における各コイルの計算圧延荷重を得る工程と、過去の操業における各コイルの操業因子設定条件と実績伸び率および圧延荷重比実績圧延荷重と計算圧延荷重の比のデータを蓄積しておく工程と、予測対象である次コイルの操業因子設定条件と目標伸び率の、過去の操業における操業因子設定条件と実績伸び率の類似度から、圧延荷重比のデータに重み付けを行う工程と、その重みを考慮して、蓄積した圧延荷重比のデータから次コイルに適切な圧延荷重比圧延荷重実績/計算圧延荷重の値を求める工程と、上記物理モデルを基礎とした圧延荷重計算手法を用いて、次コイルの計算圧延荷重を得る工程と、次コイルに適切な圧延荷重比の値を次コイルの計算圧延荷重に掛けることによって、次コイルの圧延荷重予測値を計算する工程とを備えていることを特徴とする鋼帯の調質圧延の圧延荷重推定方法。[3]前記物理モデルとして有限要素法を用い、操業因子設定条件と目標伸び率を各種変更して計算した計算圧延荷重のデータを蓄積しておく工程と、予測対象である次コイルの操業因子設定条件と目標伸び率との類似度から、前記計算圧延荷重のデータに重み付けを行う工程と、その重みを考慮して求めたものを次コイルの計算圧延荷重とする工程とを備えていることを特徴とする前記[2]に記載の鋼帯の調質圧延の圧延荷重推定方法。[4]鋼帯の調質圧延において、目標の伸び率を実現するために必要な圧延荷重を推定するための圧延荷重推定装置であって、過去の操業における各コイルの操業因子設定条件と実績伸び率および実績圧延荷重のデータを蓄積しておく手段と、予測対象である次コイルの操業因子設定条件と目標伸び率の、過去の操業における操業因子設定条件と実績伸び率の類似度から実績圧延荷重のデータに重み付けを行う手段と、その重みを考慮して、蓄積した実績圧延荷重から次コイルの圧延荷重予測値を計算する手段とを備えていることを特徴とする鋼帯の調質圧延の圧延荷重推定装置。[5]鋼帯の調質圧延において、目標の伸び率を実現するために必要な圧延荷重を推定するための圧延荷重推定装置であって、過去の操業における各コイルの操業因子設定条件に基づいて、物理モデルを基礎とした圧延荷重計算手法を用いて、過去の操業における各コイルの計算圧延荷重を得る手段と、過去の操業における各コイルの操業因子設定条件と実績伸び率および圧延荷重比実績圧延荷重と計算圧延荷重の比のデータを蓄積しておく手段と、予測対象である次コイルの操業因子設定条件と目標伸び率の、過去の操業における操業因子設定条件と実績伸び率の類似度から、圧延荷重比のデータに重み付けを行う手段と、その重みを考慮して、蓄積した圧延荷重比のデータから次コイルに適切な圧延荷重比圧延荷重実績/計算圧延荷重の値を求める手段と、上記物理モデルを基礎とした圧延荷重計算手法を用いて、次コイルの計算圧延荷重を得る手段と、次コイルに適切な圧延荷重比の値を次コイルの計算圧延荷重に掛けることによって、次コイルの圧延荷重予測値を計算する手段とを備えていることを特徴とする鋼帯の調質圧延の圧延荷重推定装置。[6]前記物理モデルとして有限要素法を用い、操業因子設定条件と目標伸び率を各種変更して計算した計算圧延荷重のデータを蓄積しておく手段と、予測対象である次コイルの操業因子設定条件と目標伸び率との類似度から、前記計算圧延荷重のデータに重み付けを行う手段と、その重みを考慮して求めたものを次コイルの計算圧延荷重とする手段とを備えていることを特徴とする前記[5]に記載の鋼帯の調質圧延の圧延荷重推定装置。[7]鋼帯を製造するに際して、前記[1]~[3]のいずれかに記載の鋼帯の調質圧延の圧延荷重推定方法を用いて鋼帯の調質圧延を行うことを特徴とする鋼帯の製造方法。[8]鋼帯を製造するに際して、前記[4]~[6]のいずれかに記載の鋼帯の調質圧延の圧延荷重推定装置を用いて鋼帯の調質圧延を行うことを特徴とする鋼帯の製造方法。本発明においては、鋼帯の調質圧延を行うに際して、オンラインで使用可能な程度の短い計算時間で精度良く圧延荷重を推定することができる。本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。まず、図1は、本発明の実施形態において適用対象となる調質圧延設備の模式図である。図1に示すように、この調質圧延設備は、冷延鋼帯1の調質圧延を行うものであり、ワークロール2と、バックアップロール3と、圧延機ハウジング4と、圧延機モータ5を備えている。そして、潤滑状態はドライ潤滑剤無し、ないし、非常に潤滑性の低い潤滑剤が適用されることが好ましい。ロール表面はブライトと呼ばれる円筒研磨表面でも、ショットブラスト加工方式、放電ダル加工方式、レーザーダル加工方式、電子ビームダル加工方式などによりダル加工されたものでも良い。さらに、摩耗対策としてロール表面をクロムめっきしたものでも良い。なお、本発明の実施形態が適用される鋼帯の材質に特に制限はなく、溶融めっき、電気めっきの施された鋼帯に対しても適用することができる。ここで、圧延荷重は圧延機ハウジング内に設置されたロードセルにより測定されることが一般的である。また、伸び率ε[]は、圧延機前後に設置されたブライドルロール不図示の回転速度vin、voutから、次の1式として計算される。次に、本発明の実施形態の詳細について、実施形態1~3として以下に述べる。[実施形態1]図2は、本発明の実施形態1における実施フローを示したものであり、図2中、6は圧延ライン圧延機を表すブロック、7は操業用計算機プロセスコンピュータ、8は圧延荷重設定値計算用コンピュータである。以下、図2を用いて本発明の実施形態1を説明する。本発明の実施形態1では、圧延荷重設定値計算用コンピュータ8に、過去に圧延された各コイルの操業因子設定条件、実績伸び率、実績圧延荷重をデータベースとして保存しておく。データベースには最新のデータを順次追記してことが好ましい。蓄積データ数は原理的には多いほど好ましいが、多すぎると経時変化に対する調整力が低減してしまうので好ましくない。可能な限り鋼種や板厚範囲、最終圧延スタンドロール表面種類円筒研磨、ダル仕上げなどの圧延サイクルによってデータベースを分割する方が好ましく、各データベースが3000~5000コイル分の情報を持っていれば十分な精度での予測が可能となる。蓄積コイル数蓄積データ数に限界があることから、最新のデータを追記していく場合には、もっとも古いデータから消去していくことが好ましい。そして、圧延荷重設定値計算用コンピュータ8は、圧延荷重を予測すべき次コイルについて、操業因子設定条件と目標伸び率の情報が操業用計算機7からもたらされると、データベースに蓄積されている各コイルの操業因子設定条件と実績伸び率の情報から、次コイルの条件とデータベース内の各コイルの条件との類似度を計算する。類似度とはいわば重要度と言うことができ、例えば次の2、3式で計算することができる。ここで、wが類似度であり、pは伸び率を含めた操業因子設定条件の数を表し、xiはデータベース内の各コイルの各操業因子設定条件の値を、qiは圧延荷重設定値圧延荷重予測値を計算すべき次コイルの各操業因子設定条件の値を表している。hは類似度の広がりを調整するためのパラメータであり、小さいほど条件の近いデータのみを重要視出来る。操業因子設定条件は、ワークロールの直径、板厚、伸び率、入側張力、出側張力等である。各コイルの類似度wが計算できれば、類似度を考慮してデータベース内の実績値から次コイルの圧延荷重設定値圧延荷重予測値を計算する。計算方法としては、例えば次のような4式、5式による方法がある。ここで、φqが圧延荷重設定値であり、次コイルのp個の操業因子設定条件の値xqの一次式の形をとる。各操業因子設定条件にかかる係数βは、上記の類似度を考慮し、下記の5式のように計算される。ここで、kはデータベース中の蓄積コイル数である。yiはi番目の過去実績データの圧延荷重であり、φiはそのときの各操業条件xiワークロール直径、板厚などの各操業因子を4式に代入して得られる計算荷重である。このようにして計算された圧延荷重設定値は、操業用計算機7に返され、圧延ライン調質圧延機6において、次コイルの先端部が通過する際に出力される。このように、この実施形態1では、過去に類似条件のコイルを圧延した際の実績を用いるので精度が高い。パラメータ調整やメンテナンスを行う必要もない。ここで示した、操業因子設定条件の類似度計算式、重み関数、圧延荷重予測式は、上記のものに限定されるものではなく、例えば操業因子設定条件の類似度を計算する場合は、条件の近いものの数値が大きく、遠いものの数値が小さくなるものであればよい。また、圧延荷重予測式としては、6式のような重みを考慮した平均値とすることもできる。また、データベースは操業の条件に応じて、鋼種、板厚範囲、最終圧延スタンドロール表面種類円筒研磨、ダル仕上げなどの圧延サイクル、圧延油種、寸法などにより区分して格納しておくこともできる。この実施形態1における効果として述べた通り、パラメータ調整の必要はないから、細分化することはあらかじめ類似の条件に限定することにもなり、計算時間と精度の点から好ましい。ただし、その場合でも各区分に蓄積されるデータは3000以上と十分に確保できることが好ましい。このようにして、この実施形態1においては、鋼帯の調質圧延を行うに際して、計算時間も短く精度の良い圧延荷重の推定が可能となる。また、操業因子を増やし、かつ実績データを最新のものに更新していくことで、より高い精度を求めることも可能である。[実施形態2]本発明の実施形態2では、上記の実施形態1に対して、物理モデルを基礎とした圧延荷重計算手法を用いることによって、さらに圧延荷重の推定精度を向上させている。すなわち、本発明の実施形態2においては、物理モデルとして、例えば、非特許文献1や特許文献1、2に示されるような簡易化され計算時間の短いスラブ法を基本とした物理モデルを用いることとし、図3に示すとおり、その物理モデル自体を操業用計算機7内に持っておいて、その物理モデルを基礎とした圧延荷重の計算手法を用いて、過去に圧延された各コイルの圧延荷重を計算し、その計算圧延荷重と実績圧延荷重の誤差としての圧延荷重比実績圧延荷重/計算圧延荷重を求める。そして、データベースとして、実施形態1における圧延荷重の代わりに、圧延荷重比を蓄積する。そして、次コイルの設定情報から、上記2~5式のロジックにより、次コイルに最適な圧延荷重比を出力し、別途、物理モデルを基礎とした圧延荷重計算手法により計算した次コイルの計算圧延荷重に、その最適な圧延荷重比を掛け合わせることで、圧延荷重設定値圧延荷重予測値を算出する。このようにして、この実施形態2においては、鋼帯の調質圧延を行うに際して、計算時間も短く精度の良い圧延荷重の推定が可能となる。また、操業因子を増やし、かつ実績データを最新のものに更新していくことで、より高い精度を求めることも可能である。さらに、物理モデルの誤差が大きい条件が明らかになるので、物理モデル自体の精度向上も図ることができ、一層の精度向上が可能である。[実施形態3]本発明の実施形態3では、上記の実施形態2に対して、物理モデルとして、計算圧延荷重の精度が良い非特許文献2のような有限要素法を用い、非特許文献2にも記載されている市販の有限要素法ソフトにより操業条件の寸法や材料定数を入力したモデルを作成して計算することによって、圧延荷重の推定精度をより一層向上させている。すなわち、本発明の実施形態3においては、図4に示すとおり、物理モデル圧延荷重計算用コンピュータ9を備えていて、圧延荷重設定値計算用コンピュータ8内の実績データベース蓄積過去データに対応する、有限要素法計算圧延荷重データベース蓄積有限要素法計算圧延荷重データを作成するようにしている。そのため、各操業因子の設定条件範囲を網羅した条件で有限要素法による圧延荷重計算を行っておく。具体的には、伸び率を含めてp個の操業因子に対し、想定される変動範囲の上下限2条件以上に変更した、2p個以上の有限要素法計算圧延荷重データを予め作成する。そして、そのデータを蓄積した有限要素法計算圧延荷重データベースを利用して、上記の実施形態2と同様の手順で圧延荷重設定値圧延荷重予測値を計算する。このようにして、この実施形態3においては、鋼帯の調質圧延を行うに際して、計算時間も短く精度の良い圧延荷重の推定が可能となる。また、操業因子を増やし、かつ実績データを最新のものに更新していくことで、より高い精度を求めることも可能である。さらに、物理モデルの誤差が大きい条件が明らかになるので、物理モデル自体の精度向上も図ることができ、一層の精度向上が可能である。本発明の実施例として、ワークロール径直径570~630mm、バックアップロール径直径2000mmともに胴長1400mmの4段式圧延スタンドワークロール材質:5クロム鍛鋼を調質圧延機として用いて、鋼帯低炭素鋼、降伏応力:200MPaを供試材として、調質圧延を行った。潤滑はドライとした。圧延条件を下記の通り適宜変更した圧延を5000コイル分行って、圧延データを蓄積した。板厚:0.4~1.0mm板幅:900~1150mmワークロール表面平均粗さ加工目標値:1~3μmRa前方張力目標値:49~98MPa後方張力目標値:49~98MPa伸び率:0.5~5そして、上記圧延における実績圧延荷重に対する圧延荷重予測値圧延荷重設定値の予測精度予測誤差を従来例と本発明例とで比較した。ここで、予測誤差とは、実際の圧延荷重と圧延荷重予測値の差を実際の圧延荷重で除したものである。予測誤差={実際の圧延荷重-圧延荷重予測値/実際の圧延荷重}×100まず、従来例1として、特許文献2に記載の方法で圧延荷重の予測を行ったところ、予測誤差は5以内であった。また、従来例2として、非特許文献2に記載の方法で圧延荷重の予測を行ったところ、予測誤差は3以内であった。次に、本発明例1として、本発明の実施形態1に基づいて、圧延荷重の予測を行った。すなわち、上記圧延データを蓄積過去データとした。その結果、予測誤差は1.5以内であった。次に、本発明例2として、本発明の実施形態2に基づいて、圧延荷重の予測を行った。すなわち、上記従来例1で計算される計算圧延と実績圧延荷重との比を実績データとして蓄積し、それを利用して圧延荷重予測値を計算した。その結果、予測誤差は1.2であった。次に、本発明例3として、本発明の実施形態3に基づいて、圧延荷重の予測を行った。すなわち、上記の圧延条件の範囲の上限と下限を上限値と下限値として設定した128条件2の7乗について、非特許文献2に記載の方法で圧延荷重の計算を行い、これを有限要素法計算圧延荷重データとして蓄積し、それを利用して圧延荷重予測値を計算した。その結果、予測誤差は1以内であった。なお、本発明例では、いずれも圧延荷重の計算に要する時間本発明例3では、有限要素法計算圧延荷重データの蓄積が既に行われているは、1秒以下であり、従来例と同様の短時間であった。すなわち、本発明では従来例と同様のごく短時間で計算が可能であり、かつ、圧延荷重の予測精度が従来例よりも高かった。以上のことから、本発明の有効性が確認された。