"予測対象の操業因子を入力変数空間上のベクトルに変換することによって予測要求点を生成する予測要求点生成ステップと、過去の操業データに基づいて生成された操業因子と操業条件との関係に基づいて、過去の操業因子を前記入力変数空間上のベクトルに変換することによって複数の過去実績点を生成する過去実績点生成ステップと、前記入力変数空間上における前記予測要求点と前記複数の過去実績点との間の距離を算出する距離算出ステップと、前記距離が所定の閾値以下である過去実績点を抽出し、抽出された過去実績点を用いて前記予測対象の操業因子に対する操業条件を算出する操業条件算出ステップと、を含むことを特徴とする操業条件予測方法。前記操業条件算出ステップは、前記距離が前記所定の閾値以下である前記過去実績点の総数が所定値以上であるか否かを判別する判別ステップを含み、距離が所定の閾値以下である過去実績点の総数が所定値以上である場合、距離が所定の閾値以下である過去実績点を用いて予測対象の操業因子に対する操業条件を算出することを特徴とする請求項1に記載の操業条件予測方法。前記操業条件算出ステップは、距離が所定の閾値以下である過去実績点の総数が所定値未満である場合、前記予測要求点の近傍から順に所定数の過去実績点を選択し、選択された過去実績点を用いて予測対象の操業因子に対する操業条件を算出するステップを含むことを特徴とする請求項2に記載の操業条件予測方法。前記操業条件算出ステップにおいて操業条件の算出に用いた過去実績点と予測要求点との類似度を算出し、算出された類似度が所定値以上である過去実績点の個数を算出された操業条件と共に出力するステップを含むことを特徴とする請求項1~3のうち、いずれか1項に記載の操業条件予測方法。予測対象の操業因子を入力変数空間上のベクトルに変換することによって予測要求点を生成する予測要求点生成処理と、過去の操業データに基づいて生成された操業因子と操業条件との関係に基づいて、過去の操業因子を前記入力変数空間上のベクトルに変換することによって複数の過去実績点を生成する過去実績点生成処理と、前記入力変数空間上における前記予測要求点と前記複数の過去実績点との間の距離を算出する距離算出処理と、前記距離が所定の閾値以下である過去実績点を抽出し、抽出された過去実績点を用いて前記予測対象の操業因子に対する操業条件を算出する操業条件算出処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする操業条件予測プログラム。しかしながら、従来の操業条件予測方法によれば、過去の全ての操業因子を用いて現時点の操業因子に対する操業条件を予測する構成になっているために、重み付けが妥当なものでない場合、現時点の操業因子との類似度が低い過去の操業因子が予測計算に用いられることによって、操業条件の予測精度が低下することがあった。本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、操業条件の予測精度を向上可能な操業条件予測方法及び操業条件予測プログラムを提供することにある。上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る操業条件予測方法は、予測対象の操業因子を入力変数空間上のベクトルに変換することによって予測要求点を生成する予測要求点生成ステップと、過去の操業データに基づいて生成された操業因子と操業条件との関係に基づいて、過去の操業因子を入力変数空間上のベクトルに変換することによって複数の過去実績点を生成する過去実績点生成ステップと、入力変数空間上における予測要求点と複数の過去実績点との間の距離を算出する距離算出ステップと、距離が所定の閾値以下である過去実績点を抽出し、抽出された過去実績点を用いて予測対象の操業因子に対する操業条件を算出する操業条件算出ステップと、を含む。上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る操業条件予測プログラムは、予測対象の操業因子を入力変数空間上のベクトルに変換することによって予測要求点を生成する予測要求点生成処理と、過去の操業データに基づいて生成された操業因子と操業条件との関係に基づいて、過去の操業因子を入力変数空間上のベクトルに変換することによって複数の過去実績点を生成する過去実績点生成処理と、入力変数空間上における予測要求点と複数の過去実績点との間の距離を算出する距離算出処理と、距離が所定の閾値以下である過去実績点を抽出し、抽出された過去実績点を用いて予測対象の操業因子に対する操業条件を算出する操業条件算出処理と、をコンピュータに実行させる。本発明に係る操業条件予測方法及び操業条件予測プログラムによれば、予測要求点との間の距離が所定値以下の過去の操業因子を用いて操業条件を予測するので、予測要求点との類似度が低い過去の操業因子が予測計算に用いられることが抑制され、操業条件の予測精度を向上させることができる。以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である操業条件予測システムの構成及びその動作について説明する。操業条件予測システムの構成始めに、図1を参照して、本発明の一実施形態である操業条件予測システムの構成について説明する。図1は、本発明の一実施形態である操業条件予測システムの構成を示すブロック図である。図1に示すように、本発明の一実施形態である操業条件予測システム1は、操業用計算機プロセスコンピュータ11、実績データベース12、及び予測装置13を備える。操業用計算機11は、鍋脱硫工程における石灰等の脱硫剤の投入量等の操業条件を管理及び制御するための装置である。操業用計算機11には、例えば1回の鍋脱硫工程が完了する度毎に操業データが入力され、操業用計算機11は入力された操業データを実績データベース12内に格納する。操業用計算機11は、操業条件の予測演算要求と予測対象の操業因子データとを予測装置13に入力する。実績データベース12は、過去の鍋脱硫工程の操業データを格納する。本実施形態では、操業データは、図2に示すように、入力変数操業因子Xnnに対して出力操業条件Ynが対応付けされたテーブル構造を有する。予測装置13は、ワークステーション等の演算処理装置によって構成され、予測演算要求入力部21、データ入力部22、データベース読込部23、予測値演算部24、及び記憶装置25を備える。予測演算要求入力部21は、操業用計算機11から入力された予測演算要求を受け付け、これを予測値演算部24に入力する。データ入力部22は、操業用計算機11から入力された予測対象の操業因子データを受け付け、これを予測値演算部24に入力する。データベース読込部23は、実績データベース12から操業条件の予測演算のために必要な過去の操業データを読み込み、予測値演算部24に入力する。予測値演算部24は、データベース読込部23から入力された過去の操業データに基づいて操業用計算機11から入力された操業因子データに対応する操業条件を予測演算する。また、予測値演算部24は、操業条件の予測値を操業用計算機11に出力し、操業条件の予測値に基づいて次の鍋脱硫工程における操業条件を操業用計算機11に設定させる。記憶装置25は、メモリやハードディスク等の記憶装置によって構成され、各種データを一時記憶する。操業条件予測演算処理このような構成を有する操業条件予測システム1では、予測値演算部24が、以下に示す操業条件予測演算処理を実行することによって、予測対象の操業因子データに対応する操業条件を精度高く予測する。以下、図3に示すフローチャートを参照して、この操業条件予測演算処理を実行する際の予測値演算部24の動作について説明する。なお、以下に示す予測値演算部24の動作は、予測装置13内のCPUが、ROM内に記憶された操業条件予測プログラムをRAM内へとロードし、ロードされた操業条件プログラムを実行することによって実現される。図3は、本発明の一実施形態である操業条件予測処理の流れを示すフローチャートである。図3に示すフローチャートは、予測演算要求入力部21から予測演算要求が入力されたタイミングで開始となり、操業条件予測演算処理はステップS1の処理に進む。ステップS1の処理では、予測値演算部24が、データ入力部22を介して操業用計算機11から操業条件の予測に必要なn個の入力変数q1,q2,q3,...qnを予測対象の操業因子データとして取得し、取得した操業因子データを入力変数空間上のベクトルq=[q1,q2,q3,...qn]にベクトル変換する。以下では、ベクトルqを予測要求点qと表現する。これにより、ステップS1の処理は完了し、操業条件予測演算処理はステップS2の処理に進む。ステップS2の処理では、予測値演算部24が、データベース読込部23を介して実績データベース12からステップS1の処理によって取得されたn個の入力変数q1,q2,q3,...qnに対応するj個の操業因子データxj1xj2...xjnを取得する。そして、予測値演算部24は、各操業因子データをそれぞれ入力変数空間上のベクトルXj=[xj1xj2...xjn]にベクトル変換する。以下では、ベクトルXjを過去実績点Xjと表現する。これにより、ステップS2の処理は完了し、操業条件予測演算処理はステップS3の処理に進む。ステップS3の処理では、予測値演算部24が、ステップS1の処理によって算出された予測要求点qと各過去実績点Xjとの間の距離djを算出する。距離djとしては、以下の数式1によって表されるユークリッド距離、マハラノビス距離等を例示することができる。これにより、ステップS3の処理は完了し、操業条件予測演算処理はステップS4の処理に進む。ステップS4の処理では、予測値演算部24が、ステップS3の処理によって算出された距離djが距離閾値α以下である過去実績点Xjの総数Aを計数し、計数された総数Aが判定閾値A0以上であるか否かを判別する。判別の結果、総数Aが判定閾値A0未満である場合、予測値演算部24は、操業条件予測演算処理をステップS5の処理に進める。一方、総数Aが判定閾値A0以上である場合には、予測値演算部24は、操業条件予測演算処理をステップS6の処理に進める。なお、距離閾値αは、以後の処理において用いられる過去実績点Xjの数を管理するための値である。距離閾値αは、高い予測精度が要求されないプロセスでは大きく設定し、高い予測精度が要求されるプロセスでは小さく設定する等、適用するプロセスや過去実績点の総数やばらつきに応じて適宜変更することができる。ステップS5の処理では、予測値演算部24が、k-NN法k-SN法及びk-JFE法等の公知の方法を利用して、過去実績点Xjの中からk>判定閾値A0個の過去実績点Xjを予測要求点qに類似する近傍データとして選択する。なお、k-NN法k-SN法及びk-JFE法は本願発明の出願時点で既に公知であるので詳細な説明は省略する。簡単に説明すれば、k-NN法は、ステップS3の処理によって算出された距離djに基づいて、予測要求点qの近傍にある過去実績点Xjをk個選択する方法である。k-SN法は、予測要求点qの近傍にある過去実績点Xjを選択された操業データXjの数がk個に達するまで1対ずつ選択する方法である。k-JFE法は、内積を用いて予測要求点qの反対側から対になる2つ目の過去実績点Xjを選択する方法である。なお、本実施形態では、総数Aが判定閾値A0未満である場合、過去実績点Xjの中からk個の過去実績点Xjを近傍データとして選択することとしたが、距離閾値αを変更することによって総数Aが判定閾値A0以上になるようにしてもよい。これにより、ステップS5の処理は完了し、操業条件予測演算処理はステップS7の処理に進む。ステップS6の処理では、予測値演算部24が、距離djが距離閾値α以下である過去実績点Xjを予測要求点qに類似する近傍データとして選択する。これにより、ステップS6の処理は完了し、操業条件予測演算処理はステップS7の処理に進む。ステップS7の処理では、予測値演算部24が、ステップS5又はステップS6の処理によって選択された近傍データの重心位置grvを以下の数式2を用いて算出し、算出された重心位置grvと予測要求点qとの間の距離dgrvを算出する。距離dgrvとしては、前述したユークリッド距離を用いることができる。これにより、ステップS7の処理は完了し、操業条件予測処理はステップS8の処理に進む。ステップS8の処理では、予測値演算部24が、ステップS7の処理によって算出された距離dgrvに基づいて近傍データの信頼度rla=fdgrvを算出し、算出された信頼度rlaが閾値Rrla以上であるか否かを判別する。判別の結果、信頼度rlaが閾値Rrla未満である場合、予測演算部24は、操業条件予測演算処理をステップS9の処理に進める。一方、信頼度rlaが閾値Rrla以上である場合には、予測演算部24は、操業条件予測演算処理をステップS11の処理に進める。ここで、距離dgrvは近傍データの重心位置grvと予測要求点qとの間の距離であるので、距離dgrvが小さければ近傍データは予測要求点qと類似性が高いと言える。一方、入力変数ベクトル空間において予測要求点qが過去の操業データの分布の端部又は分布から外れた所にある場合、すなわち、近傍データと予測要求点qとの類似度が低い場合には、近傍データの重心位置grvが予測要求点qから離れることによって距離dgrvは大きくなる。従って、距離dgrvに応じた指標、即ち信頼度rlaを定義することにより操業条件の予測値の信頼度を表すことが可能となる。信頼度rlaとしては、数式rla=dgrvsznnに示すように近傍データのサイズsznnで除算することによって正規化した指標を用いることができる。近傍データのサイズsznnとしては、近傍データの中で予測要求点qに最も近い過去実績点Xjと予測要求点qとの間の距離、予測要求点qから最も遠い過去実績点Xjと予測要求点qとの間の距離、又は、予測要求点qにL番目Lは過去実績点Xjの総数以下の任意の数字に近い過去実績点Xjと予測要求点qとの間の距離等を例示することができる。ステップS9の処理では、予測値演算部24が、近傍データと予測要求点qとの類似度が低いと判断し、記憶装置25に予め記憶されている静的モデルを用いて操業条件の予測値を算出する。静的モデルとしては、過去の全操業データを用いて、入力変数を説明変数、出力を目的変数とする重回帰分析により求める重回帰モデルを用いることができる。また、入力変数と出力の間の物理現象を解明することで得られる物理モデルを用いることもできる。これにより、ステップS9の処理は完了し、操業条件予測演算処理はステップS10の処理に進む。ステップS10の処理では、予測値演算部24が、ステップS9の処理によって算出された操業条件の予測値を操業用計算機11に出力する。これにより、ステップS10の処理は完了し、一連の操業条件演算処理は終了する。ステップS11の処理では、予測値演算部24が、ステップS5又はステップS6の処理によって選択された近傍データから操業条件の予測値yqを算出する。操業条件の予測値yqは、近傍データの出力yiと距離djとを考慮して重み付き平均した以下の数式3を利用して算出することができる。また、入力変数を説明変数、出力を目的変数とする回帰式を用いることによって重回帰分析により操業条件の予測値yqを求めることもできる。重回帰分析を行う場合、以下の数式4に示す重回帰式yqに基づいて偏回帰係数を求める。そして、算出された偏回帰係数に基づいて、以下の数式5により操業条件の予測値yqを算出することができる。これにより、ステップS11の処理は完了し、操業条件予測演算処理はステップS12の処理に進む。ステップS12の処理では、予測値演算部24が、以下に示す数式6を用いて、ステップS11の処理において操業条件の予測値yqの算出に用いた近傍データに含まれる過去実績点Xjと予測要求点qとの類似度Wを算出し、類似度Wが所定値以上である過去実績点Xjの個数チャージ数を算出する。具体的には、類似度Wとチャージ数との関係が図4aに示すような分布状態を示し、所定値が0.5に設定されている場合、予測値演算部24は、チャージ数の値X1を算出する。また、類似度Wとチャージ数との関係が図4bに示すような分布状態を示し、所定値が0.5に設定されている場合、予測値演算部24は、チャージ数の値X2を算出する。また、類似度Wとチャージ数との関係が図4cに示すような分布状態を示し、所定値が0.5に設定されている場合、予測値演算部24は、チャージ数の値X3を算出する。なお、所定値は予測要求点qに対する全過去実績点Xjの分布状態に応じて適宜変更することができる。そして、予測値演算部24は、ステップS11の処理によって算出された操業条件の予測値yqと類似度Wが所定値以上である過去実績点Xjの個数とを操業用計算機11に出力する。これにより、ステップS12の処理は完了し、一連の操業条件演算処理は終了する。以上の説明から明らかなように、本発明の一実施形態である操業条件予測処理によれば、予測値演算部24が、予測要求点qと過去実績点Xjとの間の距離djを算出し、距離djが距離閾値α以下である過去実績点Xjを抽出し、抽出された過去実績点Xjを用いて予測対象の操業因子に対する操業条件を算出する。そして、このような操業条件予測処理によれば、予測要求点qとの間の距離が距離閾値α以下の過去実績点Xjを用いて操業条件が予測されるので、予測要求点qとの類似度が低い過去の操業因子が予測計算に用いられることが抑制され、操業条件の予測精度を向上させることができる。また、本発明の一実施形態である操業条件予測処理によれば、予測値演算部24が、距離djが距離閾値α以下である過去実績点Xjの総数Aが判定閾値A0未満である場合、予測要求点qの近傍から順にk個の過去実績点Xjを選択し、選択された過去実績点Xjを用いて操業条件を算出するので、操業条件の算出に用いられる過去実績点Xjの数が少なくなることによって操業条件の予測精度が低下することを抑制できる。また、本発明の一実施形態である操業条件予測処理によれば、予測値演算部24が、操業条件の予測値yqの算出に用いた近傍データに含まれる過去実績点Xjと予測要求点qとの類似度Wを算出し、類似度Wが所定値以上である過去実績点Xjの個数を操業条件の予測値yqと共に出力するので、オペレータは、類似度Wが所定値以上である過去実績点Xjの個数に基づいて、操業条件の予測値yqの算出条件を確認することができる。具体的には、オペレータは、類似度Wが所定値以上である過去実績点Xjの個数が少ない場合、操業条件の予測値yqの精度が保証できないと解釈することができる。実験例最後に、図5を参照して、従来技術及び本願発明の操業条件予測方法を用いて操業条件を予測した際の操業条件の予測精度の違いについて説明する。図5aは、従来技術及び本願発明の操業条件予測方法を用いて演算された石灰投入量に従って鍋脱硫工程を行った場合における石灰の残差予測石灰原単位-実績石灰原単位[kg/t]の実験結果を示す図である。また、図5bは、図5aに示す実験結果に基づいて算出された石灰の残差の標準偏差を示す。図5bに示すように、本願発明の操業条件予測方法では、石灰の残差の標準偏差が従来の操業条件予測方法による石灰の残差の標準偏差より小さくなっている。このことから、過去の全ての過去実績点Xjを用いて操業条件を予測する従来技術の操業条件予測方法よりも、要求点からの距離が所定値以下の過去実績点Xjを用いて操業条件を予測する本願発明の操業条件予測方法の方が、操業条件の予測精度を向上させることができることが知見された。以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。例えば、上記ステップS12の処理において算出された類似度Wが所定値以上である過去実績点Xjの個数が所定の閾値未満である場合、予測値演算部24は、操業条件の予測値yqや過去実績点Xjの個数の表示色を変更する等、操業条件の予測値yqや過去実績点Xjの個数の出力形態を変更するようにしてもよい。これにより、予測値の精度が保証できない旨をオペレータに確実に認識させることができる。また、類似度Wが所定値以上である過去実績点Xjの個数が所定の閾値未満である場合、予測値演算部24は、ステップS9,S10の処理を実行することによって、静的モデルを用いて算出された操業条件の予測値を出力するようにしてもよい。このように、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例および運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。"