"配水量を、1日ないし1週間周期で繰り返す時刻成分、および、季節変動を表わす傾向成分に少なくとも分解するための解析部と、解析対象期間の配水量実績値を時系列データとして蓄積する配水量実績値蓄積部とを具備し、前記解析部が前記配水量実績値蓄積部から配水量実績値を入力し、移動平均法によって1日ないし1週間周期の時刻成分を除去して時系列値である傾向成分を求める処理と、傾向成分を時間を変数とする季節変動近似式で表現することによって回帰分析により前記傾向成分の回帰係数を求める処理とを行うように構成するとともに、前記解析部が解析した時刻成分および傾向成分を備えた予測モデル式を取得し配水量予測値を算出する配水量算出部を更に具備し、この配水量算出部で、前記時刻成分の周期を超えて設定された所定のモデル更新期間の間、同じ季節変動近似式を傾向成分に用いて繰り返し配水量予測値を算出することを特徴とする水需要予測システム。配水量を、1日ないし1週間周期で繰り返す時刻成分、季節変動を表わす傾向成分、および、複数の外的要因成分に分解するための解析部と、解析対象期間の配水量実績値を時系列データとして蓄積する配水量実績値蓄積部とを具備し、前記解析部が前記配水量実績値蓄積部から配水量実績値を入力し、移動平均法によって1日ないし1週間周期の時刻成分を除去して時系列値である傾向成分を求める処理と、傾向成分を時間を変数とする季節変動近似式で表現することによって回帰分析により前記傾向成分の回帰係数を求める処理とを行うように構成するとともに、前記外的要因成分の実績値を蓄積する外的要因実績値蓄積部と、この外的要因成分の実績値と前記解析部で分解された外的要因成分とを入力し重回帰分析によって各外的要因成分の回帰係数を求める重回帰分析部と、前記解析部及び前記重回帰分析部が解析、分析した時刻成分、傾向成分および外的要因成分を備えた予測モデル式を取得しかつ外部から予測しようとする時刻に対応した各外的要因成分の予測値を入力して配水量予測値を算出する配水量算出部とを更に具備し、この配水量算出部が、前記時刻成分の周期を超えて設定された所定のモデル更新期間の間、同じ予測モデル式を用いて繰り返し配水量予測値を算出することを特徴とする水需要予測システム。前記解析部が、時間を変数としその次数の異なる複数の季節変動近似式によって複数の傾向成分を生成し得るように構成されるとともに、その結果から何れの傾向成分を用いた方が実績データにより近いかを評価する評価部をさらに備え、この評価部で評価した季節変動近似式を用いて前記配水量算出部が配水量算出を行なうように構成されている請求項1又は2記載の水需要予測システム。前記解析部及び前記配水量算出部は、解析対象期間及び/又はモデル更新期間が1年のどの位置にあるか、或いはモデル更新時期が1年のどの位置にあるかによって、時間を変数としその次数の異なる複数の季節変動近似式のうち予め用意した複数の季節変動近似式のうちの対応する季節変動近似式が選択され得るように構成されている請求項1又は2記載の水需要予測システム。次数の異なる複数の季節変動近似式として、2次の多項式と1次の多項式を用いている請求項3又は4記載の水需要予測システム。モデル更新期間が、時刻成分の周期に対して2以上の整数倍の長さに設定されている請求項1~5何れかに記載の水需要予測システム。しかしながら、このように毎日モデル式を更新すると、計算システムに大きな負荷が掛かる。このため、過去の実績値を使用して一旦モデルを計算したら、できるだけそのモデルを長期間使い続けられるようなシステムが望ましい。このような長期の予測システムを構築するためには、季節変動の断片を傾向として捉えることが不可欠になる。上記特許文献では、毎日更新を行うことで季節変動が問題にならないようにしているだけであるが、同じモデルで長期の予測を行おうとすると、過去の実績データと季節変動の実情とが徐々に乖離してくるため、傾向としてこれを捉えない限り、的確な予測は困難である。更にその傾向も、例えば気温に関して言えば、徐々に厚くなったり徐々に涼しくなったりする場合だけでなく、実績データの収集期間は徐々に暑くなっていたが予測対象期間中に暑さのピークを超えて徐々に涼しくなる場合や、実績データの収集期間は徐々に寒くなっていたが予測対象期間中に寒さのピークを超えて徐々に暖かくなる場合等があり、気温以外の雨量等も季節変動の傾向を持つため、同じモデルを使い続けるためには、このような季節変動をモデルに的確に反映させる必要がある。本発明は、このような課題に有効に善処した予測システムを提供することを目的としている。本発明は、かかる目的を達成するために、次のような手段を講じたものである。すなわち、本発明の水需要予測システムは、配水量を、1日ないし1週間周期で繰り返す時刻成分、および、季節変動を表わす傾向成分に少なくとも分解するための解析部と、解析対象期間の配水量実績値を時系列データとして蓄積する配水量実績値蓄積部とを具備し、前記解析部が前記配水量実績値蓄積部から配水量実績値を入力し、移動平均法によって1日ないし1週間周期の時刻成分を除去して時系列値である傾向成分を求める処理と、傾向成分を時間を変数とする季節変動近似式で表現することによって回帰分析により前記傾向成分の回帰係数を求める処理とを行うように構成するとともに、前記解析部が解析した時刻成分および傾向成分を備えた予測モデル式を取得し配水量予測値を算出する配水量算出部を更に具備し、この配水量算出部で、前記時刻成分の周期を超えて設定された所定のモデル更新期間の間、同じ季節変動近似式を傾向成分に用いて繰り返し配水量予測値を算出することを特徴とする。このように構成すると、予測モデル式に含まれる傾向成分が季節変動の断片を時系列で表現するので、モデル更新期間を時刻成分の周期を超えて設定し、その間、同じ季節変動近似式を傾向成分に用いても、予測値を季節変動に沿って変化させて精度の良い予測を行うことができる。このため、傾向成分を頻繁に解析によって求める必要がなく、計算負荷を有効に軽減することが可能となる。より具体的な形態を与える本発明の水需要予測システムとしては、配水量を、1日ないし1週間周期で繰り返す時刻成分、季節変動を表わす傾向成分、および、複数の外的要因成分に分解するための解析部と、解析対象期間の配水量実績値を時系列データとして蓄積する配水量実績値蓄積部とを具備し、前記解析部が前記配水量実績値蓄積部から配水量実績値を入力し、移動平均法によって1日ないし1週間周期の時刻成分を除去して時系列値である傾向成分を求める処理と、傾向成分を時間を変数とする季節変動近似式で表現することによって回帰分析により前記傾向成分の回帰係数を求める処理とを行うように構成するとともに、前記外的要因成分の実績値を蓄積する外的要因実績値蓄積部と、この外的要因成分の実績値と前記解析部で分解された外的要因成分とを入力し重回帰分析によって各外的要因成分の回帰係数を求める重回帰分析部と、前記解析部及び前記重回帰分析部が解析、分析した時刻成分、傾向成分および外的要因成分を備えた予測モデル式を取得しかつ外部から予測しようとする時刻に対応した各外的要因成分の予測値を入力して配水量予測値を算出する配水量算出部とを更に具備し、この配水量算出部が、前記時刻成分の周期を超えて設定された所定のモデル更新期間の間、同じ予測モデル式を用いて繰り返し配水量予測値を算出するようにしたものが挙げられる。このように構成すると、予測モデル式が季節変動の断片を時系列で表現するので、モデル更新期間を時刻成分の周期を超えて設定し、その間、同じ予測モデル式を用いても、予測値を季節変動に沿って変化させて精度の良い予測を行うことができる。このため、予測モデル式を頻繁に解析によって求める必要がなく、計算負荷を有効に軽減することが可能となる。傾向成分を季節変動に的確に近似させるための好ましい一態様としては、前記解析部が、時間を変数としその次数の異なる複数の季節変動近似式によって複数の傾向成分を生成し得るように構成されるとともに、その結果から何れの傾向成分を用いた方が実績データにより近いかを評価する評価部をさらに備え、この評価部で評価した季節変動近似式を用いて前記配水量算出部が配水量算出を行なうように構成されているものが挙げられる。或いは、傾向成分を季節変動に的確に近似させるための好ましい他の一態様としては、前記解析部及び前記配水量算出部は、解析対象期間及び/又はモデル更新期間が1年のどの位置にあるか、或いはモデル更新時期が1年のどの位置にあるかによって、時間を変数としその次数の異なる複数の季節変動近似式のうち予め用意した複数の季節変動近似式のうちの対応する季節変動近似式が選択され得るように構成されているものが挙げられる。計算負荷を極力低く抑えた中での近似式の選択を可能にするためには、次数の異なる複数の季節変動近似式として、2次の多項式と1次の多項式を用いているものが好適である。十分な負荷軽減を図り、なおかつ適切な単位でモデル更新を行なうためには、モデル更新期間は、時刻成分の周期に対して2以上の整数倍の長さに設定されていることが好ましい。本発明は、以上説明した構成であるから、季節変化の断片を的確に捉えた予測を行うことができ、これにより予測期間をある程度長くしても精度の良い予測を可能にして、システムの計算回数を大幅に削減することによる負荷軽減、ひいてはシステムのコストパフォーマンスや信頼性を有効に向上させることが可能となる。以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。本実施形態の水需要予測システムは、例えば配水池からポンプで汲み上げた水を需要家に配水するにあたり、水需要を予測してポンプやバルブを制御し、的確な水の供給を可能にするためのものである。システムの概要は、図1に示すように、実際の配水量の実績値Xtを配水量実績値蓄積部1に蓄積し、この実績値Xtをモデル生成部2に入力して、解析部21において1週間周期Tで繰り返す時刻成分st、季節変動を表わす傾向成分mt、および、複数の外的要因成分の暫定値Y^tに分解する。一方、外部要因実績値蓄積部3には、天気、気温、湿度等の外的要因成分の実績値ct、rt、ht、...が外部より入力されて蓄積され、重回帰分析部22が前記外的要因成分の暫定値Y^tと前記外的要因成分の実績値ct、rt、ht、...とから外的要因成分Ytを決定する。そして、これらst、mtおよびYtが予測部4に入力される。この予測部4に接続されている予測値蓄積部5には、外部の予報システム等より天気、気温、湿度等の外的要因成分の予測値が蓄積されており、前記予測部4内の配水量算出部41は、時刻成分st、傾向成分mt、外的要因成分Yt、および外的要因成分の予測値ct、rt、ht、...を入力して、配水量の予測値X^tを算出する。このシステムにおいて、図2に示すように解析対象期間Toすなわち過去の実績値を用いる期間は、例えば13週間91日であり、予測しようとする期間すなわちモデル更新周期モデル更新期間Tsは例えば5週間35日である。すなわち、時刻成分stの周期T1週間よりも長いモデル更新周期Tsで運用することを前提としている。また、モデル更新期間Ts35日は、時刻成分の周期T7日に対して整数倍の長さに設定されている。以下、順を追って説明する。なお、以下の説明において^は予測値暫定値を表わす。この実施形態では、配水量Xtの数式モデルX^tを、数式1のようにモデル化する。本実施形態では、配水量計測周期、配水量予測周期を1とする。すなわち、予測しようとするある時刻tの次の予測時刻この実施形態では1時間後はt1である。X^t=mtstYt...数式1mtは季節変動等により配水量の変動の傾向を表わす傾向成分であって、mt=m0m1tm2t2...数式2と仮定する。m0は傾向成分の定数項、m1は傾向成分の1次の回帰係数、m2は傾向成分の2次の回帰係数である。stは時刻に応じて周期的に変化する時刻成分であって、st=Skd...数式3と表わす。Skdはd曜日k時の時刻成分の値を表わす。すなわち、周期は1週間である。Ytは残りの成分であって、ctを気温、rtを降水量、htを湿度、Wくもりt、W雨tを天気を現すデータとして、Yt=A0AcctArrtAhhtAwくもりWくもりtAw雨W雨t...数式4と表わす。A0は残りの成分の定数項、Acは残りの成分のうち気温の回帰係数、Arは残りの成分のうち雨量の回帰係数、Ahは残りの成分のうち湿度の回帰係数、Awくもりは残りの成分のうち天気くもりの回帰係数で、天気が晴れの場合とくもりの場合の差、Aw雨は残りの成分のうち雨の回帰係数で、天気が晴れの場合と雨の場合の差である。天気は質的データであるため、ダミー変換によって、Wくもりt=1、W雨t=1、あるいはWくもりt=W雨t=0の何れかの値に変換する。図1における解析部21は、配水量の実績値Xtt=1、K,nから、時系列解析の成分分解を応用した方法によって、1日ないし1週間周期で繰り返す時刻成分mt、季節変動を表わす傾向成分st、および、複数の外的要因成分の暫定値Y^tに分解する。この解析部21の解析に供する配水量実績値Xtは、外部の流量計等から時系列データとして配水量実績値蓄積部1に入力され、蓄積されている。ここで、解析対象である時系列Xtが数式5の成分から構成されると仮定する。Xt=mtstYtet...数式5etは残差成分で表現しきれない誤差である。そして、残差et=X^t-Xtの平方和Σet2が最小となる処理を行い、モデルパラメータを決定する。具体的にこの解析部1は、図3に示すように、傾向成分の暫定値m^tを算出する第1のステップS1と、時刻成分の暫定値s^tを算出する第2のステップS2と、傾向成分mtを算出する第3のステップS3と、時刻成分stを算出する第4のステップS4と、残りの暫定値Y^tを算出する第5のステップS5とを実行する。第1のステップS1は、時系列Xtt=1、K,nに、長さdの単純移動平均を適用した時系列<mt>tを算出する。この時系列はXtから周期dの周期変動分を除去し平滑化したものとなる。例えば、配水量計測周期が1時間で、24時間周期の時刻成分を除去したい場合には、Xtに対してd=24q=12の移動平均<mt>を求めることになる。第2のステップS2は、Xt-m^tt=q1、K,n-qから時刻成分の暫定値s^tt=1、K、nを求める。ここで求める時刻成分の暫定値s^tは、以下の特徴を持つ時系列とする。XtとXt-s^tで平均値が同じになるようにするため、平均値は0とする。周期は24時間。s^t24時間=s^tとする。第3のステップS3は、Xt-s^tt=1、K,nから単回帰分析によって傾向成分mtt=1、K、nを求める。Xt-s^tは、時刻変動がないため、元のXtと比較して、滑らかな時系列となっている。そして、mt=m0m1tm2t2とおいて、Xt-s^tとmtの残差平方和が最小となるように自己回帰分析によってm0、m1、m2を求め、数式2を決定する。第4のステップS4は、第2のステップS2において、m^tt=q1、K,n-q、s^tをmtt=1、K、n、stに置き換えて同様の処理を行い、数式3を決定する。曜日と時間を考慮する場合、時刻成分を曜日別に分類するので、時刻成分の暫定値s^tで使用したS1^、S2^、~、S24^に相当する値をS時刻曜日の形で、S1日、S2日、~、S24日...のように表して、st=Skd但しtはd曜日d=日~土でk時k=1~24...数式6なる式を用いる必要がある。第5のステップは、上記で求めたmt、stを用いて、残りの成分の暫定値Y^tを次の数式7で算出する。このY^tが解析部21の出力となり、図1に示す重回帰分析部22の入力となる。Y^t=Xt-mt-st...数式7一方、重回帰分析部22は、図3におけるステップS6として、図1に示す外的要因実績値蓄積部3から個々の外的要因の実績値ct、rt、ht、...を入力し、また、前記解析部21で分解された解析対象期間t=1、K、nの残りの外的要因成分の暫定値Y^tを入力し、これら暫定値Y^t、気温ct、降水量rt、湿度ht、天気Wくもりt、W雨tから、一般的な重回帰分析の手法によって、各項の回帰係数A0、Ac、Ar、Ah、Awくもり、Aw雨を求め、数式4を決定する。評価部6は、以上によって得られる数式モデルX^t数式1に過去の配水量Xt、過去の実績値ct、rt、htを入力し、これにより生成される配水量時系列を配水量実績値Xtの時系列と比較し、残差平方和などでモデル評価を行う。具体的には、過去の実績データ90日分からその次の日91日目の配水量時系列を予測した予想結果に対して、実際にその日に配水された配水量実績値Xtの時系列データを用い、残差平方和などで評価を行う。このようにして求まったモデル式を受けて、図1に示す配水量算出部4は、前記解析部21及び前記重回帰分析部22が解析、分析した時刻成分st、傾向成分mtおよび外的要因成分Ytからなる数式1の予測モデル式を取得し、かつ、今後予測しようとする時刻に対応した外的要因成分の各予測値ct、rt、htを予測値蓄積部5から入力して、配水量予測値X^tを算出、出力する。この予測値蓄積部5には、例えば日本気象協会が提供しているデータベース等から取得した時間毎の気温ct、降水量rt、湿度htの値が蓄積される。天気はダミー変換によって、時間毎にWくもりt=1、W雨t=1、あるいはWくもりt=W雨t=0の何れかの値に変換される。この予測システムは、制御部6が予め設定された図2に示す解析対象期間Toとモデル更新時期Tsに応じて稼動させる。すなわち制御部6は、解析部21及び重回帰分析部22における処理をモデル更新時期が到来したときに実行させ、次のモデル更新時期が到来するまでの間、t→t1としながら、1日1回、配水量算出部4での処理を実行させる。すなわち、例えば7月21日に、配水量算出部41が過去3ヶ月のデータから求められた数式モデルXtをモデル生成部2から受けて計算を行い、1時間毎に24時間後までの1日分の配水量を予測する。この予測は、5週間後である8月25日のモデル更新時期まで、同じ数式モデルXtを使って繰り返し行われる。そして、次のモデル更新時期である8月25が到来した時点で、図1に示す制御部6は、解析部21及び重回帰分析部22に対し、その日前過去3ヶ月の過去のデータを用いて再度モデル生成を実行させることによって、予測モデルXtを更新し、その後の5週間後に次のモデル更新時期が到来するまでは、その新たな予測モデルXtを繰り返し使って配水量算出部41に繰り返し配水量の予測を行わえる。図4は、1日の実績データと予測データの推移を例示している。すなわち、ある曜日における時刻成分stである。上記傾向成分mtを採用しないで同じ予想モデルを使って予測を続けた場合、図5aに示すように配水量時系列に移動平均を適用し平滑化したm^tに対し、近似式mtが次第にずれてくる。このため、全体の配水量予測値X^tが徐々にかけ離れたものにならざるを得ない。これに対して、本実施形態のように傾向成分mtで季節変動の断片を表わすことで、モデル更新周期Tsを長くとっても同図bに示すようにmtを極力m^tに近似させることができようになる。図6は配水量の季節変動の概念図である。同図において、四角で示した範囲では傾向成分mtの1次の項m1tがよい推定結果を出すが、楕円で示した範囲では傾向成分の1次の項よりも2次の項m2tの方がよい推定結果を出す傾向にあるなど、季節に応じて好ましい近似式は一律ではない。そこで本実施形態は、制御部6からの指令によって図1に示す解析部21が、図7に示すように、季節変動近似式として時間を変数とする2次のモデル式m2^tm2が0以外の有効数字である場合と、季節変動近似式として時間を変数とする1次のモデル式m1^tm2が0でm1が0以外の予め定めた有効数字である場合とでそれぞれ傾向成分を生成するように構成されていて、評価部7がその結果から何れの傾向成分を用いた方が実績データにより近いかを既に述べた手法等によって評価し、図1に示す制御部6は好評価が得られた季節変動近似式例えばm1^tを導出して前記配水量算出部41に配水量算出を行なわせるようにしてもよい。解析時期によっては式m1^tではなくm2^tが評価されることも当然あり得る。以上のように、本実施形態の水需要予測システムは、配水量Xtを、1週間周期周期Tで繰り返す時刻成分st、および、季節変動を表わす傾向成分mtに少なくとも分解するための解析部21と、解析対象期間の配水量実績値Xtを時系列データとして蓄積する配水量実績値蓄積部1とを具備し、前記解析部21が前記配水量実績値蓄積部1から配水量実績値Xtを入力し、移動平均法によって1週間周期周期Tの時刻成分stを除去して時系列値である傾向成分mtを求める処理と、傾向成分mtを時間tを変数とする季節変動近似式数式2で表現することによって回帰分析により前記傾向成分mtの回帰係数m0、m1、m2を求める処理とを行うように構成するとともに、前記解析部21が解析した時刻成分stおよび傾向成分mtを備えた予測モデル式数式1を取得し配水量予測値X^tを算出する配水量算出部41を更に具備し、この配水量算出部41で、前記時刻成分stの周期Tを超えて設定された所定のモデル更新期間Tsの間、同じ季節変動近似式を傾向成分mtに用いて繰り返し配水量予測値X^tを算出するようにしたものである。このように構成すると、予測モデル式数式1に含まれる傾向成分数式2が季節変動の断片を時系列で表現するので、モデル更新期間Tsを時刻成分stの周期Tを超えて設定し、その間、同じ季節変動近似式を傾向成分mtに用いても、予測値X^tを季節変動に沿って変化させて精度の良い予測を行うことができる。このため、傾向成分を頻繁に解析によって求める必要がなく、システムの計算負荷を有効に軽減することが可能となる。より具体的な構成として、この水需要予測システムは、配水量Xtを、1週間周期周期Tで繰り返す時刻成分st、季節変動を表わす傾向成分mt、および、複数の外的要因成分Ytに分解するための解析部21と、解析対象期間の配水量実績値Xtを時系列データとして蓄積する配水量実績値蓄積部1とを具備し、前記解析部21が前記配水量実績値蓄積部1から配水量実績値Xtを入力し、移動平均法によって1週間周期周期Tの時刻成分stを除去して時系列値である傾向成分mtを求める処理と、傾向成分mtを時間tを変数とする季節変動近似式数式2で表現することによって回帰分析により前記傾向成分mtの回帰係数m0、m1、m2を求める処理とを行うように構成するとともに、前記外的要因成分Ytの実績値ct、rt、ht...を蓄積する外的要因実績値蓄積部3と、この外的要因成分の実績値ct、rt、ht...と前記解析部21で分解された外的要因成分Ytとを入力し重回帰分析によって各外的要因成分Ytの回帰係数Ac、Ar、Ah...を求める重回帰分析部22と、前記解析部21及び前記重回帰分析部22が解析、分析した時刻成分st、傾向成分mtおよび外的要因成分Ytを備えた予測モデル式数式1を取得しかつ外部から予測しようとする時刻に対応した各外的要因成分の予測値ct、rt、ht...を入力して配水量予測値X^tを算出する配水量算出部41とを更に具備し、この配水量算出部41が、前記時刻成分stの周期Tを超えて設定された所定のモデル更新期間Tsの間、同じ予測モデル式数式2を用いて繰り返し配水量予測値を算出するようにしたものである。このように構成すると、予測モデル式数式1の全体が季節変動の断片を時系列で表現するので、モデル更新期間Tsを時刻成分stの周期Tを超えて設定し、その間、同じ予測モデル式数式1を用いても、予測値X^tを季節変動に沿って時系列で変化させて精度の良い予測を行うことができる。このため、予測モデル式を頻繁に解析によって求める必要がなく、システムの計算負荷を有効に軽減することが可能となる。この場合、前記解析部21が、時間を変数としその次数の異なる複数の季節変動近似式によって複数の傾向成分m1^t、m2^tを生成し得るように構成されるとともに、その結果から何れの傾向成分を用いた方が実績データにより近いかを評価する評価部7をさらに備え、この評価部7で評価した季節変動近似式を用いて前記配水量算出部41が配水量算出を行なうようにしておけば、季節によっては高次の次数で季節変動を近似させる方がより季節変動をより的確に表現できる場合には高次の次数が選択され、低次の次数で季節変動を近似させる方が季節変動をより的確に表現できる場合には低次の次数が選択されて、その時々の解析対象期間Toやモデル更新期間Tsに適したモデル式による予測を行うことが可能になる。特に、次数の異なる複数の季節変動近似式として、2次の多項式と1次の多項式を用いれば、計算負荷を極力低く抑えた中での近似式の選択が可能となる。さらに、モデル更新期間Tsが、時刻成分の周期T1週間に対して2以上の整数倍の長さに設定されているので、十分な負荷軽減を図り、なおかつ適切な単位でモデル更新を行なうことが可能となる。なお、各部の具体的な構成は、上述した実施形態のみに限定されるものではない。例えば、解析対象期間及び/又はモデル更新期間Tsが1年のどの位置にあるか、或いはモデル更新時期が1年のどの位置にあるかを区分に類別して、時間を変数としその次数の異なる複数の季節変動近似式を構成するように回帰係数を図8に示すように予めテーブル等にして用意しておき、前記解析部21及び前記配水量算出部41が、予測しようとする時期に対応する季節変動近似式がこのテーブル等から選択され得るように構成してもよい。1年のどの位置にあるかは、制御部6が有する時計機能を利用すれば簡単に情報を取得することができる。このようにすれば、予測値を逐一算出して評価せずとも近似式の切り替えを行うので、更なる計算負荷の軽減を図ることができる。勿論、次数の異なる複数の季節変動近似式は、3つ以上用意されていても構わないし、同じ次数であっても回帰係数の異なる季節変動近似式を複数用意することも有効である。また、上記実施形態では時刻成分の周期を1週間として取り扱ったが、周期を1日として取り扱う場合にも、同じ数式モデルを使い続ける点では上記実施形態と同様の作用効果が奏される。その他の構成も、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形が可能である。"