プログラマブルロジックコントローラが、2以上の自然数であるn個の第1データ及び第2データからなるデータ対から最小自乗パラメータを演算する方法であって、前記プログラマブルロジックコントローラが、n個目の第1データ及び第2データを記憶部から読み取る工程と、前記プログラマブルロジックコントローラが、n-1個目までの第1データの値の総和に前記n個目の第1データの値を加算してn個目までの第1データの値の総和を演算し、前記記憶部に記憶する工程と、前記プログラマブルロジックコントローラが、n-1個目までの第2データの値の総和に前記n個目の第2データの値を加算してn個目までの第2データの値の総和を演算し、前記記憶部に記憶する工程と、前記プログラマブルロジックコントローラが、前記n個目の第1データの値を自乗した値をn個目の第1データ自乗値として演算し、前記記憶部に記憶する工程と、前記プログラマブルロジックコントローラが、n-1個目までの第1データ自乗値の総和に前記n個目の第1データ自乗値を加算してn個目までの第1データ自乗値の総和を演算し、前記記憶部に記憶する工程と、プログラマブルロジックコントローラが、前記n個目の第1データの値と前記n個目の第2データの値とを乗算した値をn個目の相互データ乗算値として演算し、前記記憶部に記憶する工程と、前記プログラマブルロジックコントローラが、n-1個目までの相互データ乗算値の総和に前記n個目の相互データ乗算値を加算してn個目までの相互データ乗算値の総和を演算し、前記記憶部に記憶する工程と、前記プログラマブルロジックコントローラが、前記n個目までの第1データの値の総和、前記n個目までの第2データの値の総和、前記n個目までの第1データ自乗値の総和及びn個目までの相互データ乗算値の総和を所定の演算式を使用して演算して最小自乗パラメータを演算し、前記記憶部に記憶する工程と、前記プログラマブルロジックコントローラが、前記演算された最小自乗パラメータを出力する工程と、を有することを特徴とする演算方法。前記最小自乗パラメータは、1次式の傾きに対応するパラメータanと1次式の切片に対応するパラメータbnとからなり、前記傾きに対応するパラメータanを演算する演算式は、であり、前記切片に対応するパラメータbnを演算する演算式は、であり、Xn、Yn、X2n及びXYnはそれぞれ、で示され、xnはn番目の第1データの値であり、ynはn番目の第2データの値である請求項1に記載の演算方法。前記n個目の第1データ及び第2データの値のいずれかが所定の範囲外である場合は、前記プログラマブルロジックコントローラは、前記n個目の第1データ及び第2データを演算処理しない請求項1又は請求項2に記載の演算方法。前記n個目までの第1データの値の総和を演算する工程は、m個前の第1データの値を減算する工程をさらに含み、前記n個目までの第2データの値の総和を演算する工程は、m個前の第2データの値を減算する工程をさらに含み、前記n個目までの第1データ自乗値の総和を演算する工程は、m個前の第1データ自乗値を減算する工程をさらに含み、前記n個目までの相互データ乗算値の総和を演算する工程は、m個前の相互データ乗算値を減算する工程をさらに含み、前記mは、前記nよりも小さい自然数である請求項1~3のいずれか一項に記載の演算方法。2以上の自然数であるn個の第1データ及び第2データからなるデータ対から最小自乗パラメータを演算するプログラムであって、n個目の第1データ及び第2データを読み取る工程と、n-1個目までの第1データの値の総和に前記n個目の第1データの値を加算してn個目までの第1データの値の総和を演算する工程と、n-1個目までの第2データの値の総和に前記n個目の第2データの値を加算してn個目までの第2データの値の総和を演算する工程と、前記n個目の第1データの値を自乗した値をn個目の第1データ自乗値として演算する工程と、n-1個目までの第1データ自乗値の総和に前記n個目の第1データ自乗値を加算してn個目までの第1データ自乗値の総和を演算する工程と、前記n個目の第1データの値と前記n個目の第2データの値とを乗算した値をn個目の相互データ乗算値として演算する工程と、n-1個目までの相互データ乗算値の総和に前記n個目の相互データ乗算値を加算してn個目までの相互データ乗算値の総和を演算する工程と、前記n個目までの第1データの値の総和、前記n個目までの第2データの値の総和、前記n個目までの第1データ自乗値の総和及びn個目までの相互データ乗算値の総和を所定の演算式を使用して演算して最小自乗パラメータを演算する工程と、前記演算された最小自乗パラメータを出力する工程と、をプログラマブルロジックコントローラに実行させることを特徴とする演算プログラム。2以上の自然数であるn個の第1データ及び第2データからなるデータ対から最小自乗パラメータを演算するプログラマブルロジックコントローラであって、n個目の第1データ及び第2データを入力する入力部と、入力された前記n個目の第1データ及び第2データを記憶する記憶部と、入力された前記n個目の第1データ及び第2データに基づいて最小自乗パラメータを演算する演算部と、前記演算された最小自乗パラメータを出力する出力部と、を有し、前記演算部は、n-1個目までの第1データの値の総和に前記n個目の第1データの値を加算してn個目までの第1データの値の総和を演算し、n-1個目までの第2データの値の総和に前記n個目の第2データの値を加算してn個目までの第2データの値の総和を演算し、前記n個目の第1データの値を自乗した値をn個目の第1データ自乗値として演算し、n-1個目までの第1データ自乗値の総和に前記n個目の第1データ自乗値を加算してn個目までの第1データ自乗値の総和を演算し、前記n個目の第1データの値と前記n個目の第2データの値とを乗算した値をn個目の相互データ乗算値として演算し、n-1個目までの相互データ乗算値の総和に前記n個目の相互データ乗算値を加算してn個目までの相互データ乗算値の総和を演算し、前記n個目までの第1データの値の総和、前記n個目までの第2データの値の総和、前記n個目までの第1データ自乗値の総和及びn個目までの相互データ乗算値の総和を所定の演算式を使用して演算して前記最小自乗パラメータを演算し、前記記憶部は、演算された前記第1データの総和、前記第2データの総和、前記第1データ自乗値の総和及び前記相互データ乗算値の総和を記憶することを特徴とするプログラマブルロジックコントローラ。可変プログラム方式のFAシステムにおいて、最小自乗法により状態データを求めるためには、PLCにおいて式1に基づいて最小自乗パラメータを演算させることが要求される。しかしながら、式1に基づいて最小自乗パラメータの演算のためには非常に多くの演算処理を実行する必要があるため、PLCにおいて最小自乗パラメータを演算させることは容易ではない。例えば、最小自乗法によりn個のデータ対を式2に示す一次式として表す場合、一次式の傾きa及び切片bに相当する最小自乗パラメータはそれぞれ、式3及び4に示すように求められる。ここで、nは、データ対の数である。式3及び4の演算を全て実行して最小自乗法パラメータである傾きa及び切片bを演算する場合、5n10回の乗除算と、12n4回の加減算とが必要になる。このため、例えばn=20の場合、110回の乗除算と224回の加減算が必要になり、式2の傾きa及び切片bを演算するためにPLCへの負荷が大きくなり、PLCが処理すべき他の制御処理に影響を与えるおそれがある。さらに、PLCにおける最小自乗パラメータの演算のための演算処理回数が増大するに従って全体の演算時間が大きくなる。このため、高速でフィードバック制御を行うFAシステムにおいては、最小自乗パラメータである傾きa及び切片bを演算するために必要な演算時間がフィードバック制御の制御周期よりも大きくなり、演算された最小自乗パラメータをフィードバック制御に反映できないおそれがある。また、式3及び4を使用して傾きa及び切片bを演算する場合、PLC10は、演算するn個のデータ対を全て記憶する必要があり、演算処理のために必要な記憶量が大きくなる。そこで、本発明は、PLCにおいて、より少ない演算処理量及び記憶量で、n個のデータ対から最小自乗パラメータを演算する方法を提供することを目的とする。上記課題を解決するために、本発明に係るn最小自乗パラメータ演算法は、プログラマブルロジックコントローラが、2以上の自然数であるn個の第1データ及び第2データからなるデータ対から最小自乗パラメータを演算する方法であって、前記プログラマブルロジックコントローラが、n個目の第1データ及び第2データを記憶部から読み取る工程と、前記プログラマブルロジックコントローラが、n-1個目までの第1データの値の総和に前記n個目の第1データの値を加算してn個目までの第1データの値の総和を演算し、前記記憶部に記憶する工程と、前記プログラマブルロジックコントローラが、n-1個目までの第2データの値の総和に前記n個目の第2データの値を加算してn個目までの第2データの値の総和を演算し、前記記憶部に記憶する工程と、前記プログラマブルロジックコントローラが、前記n個目の第1データの値を自乗した値をn個目の第1データ自乗値として演算し、前記記憶部に記憶する工程と、前記プログラマブルロジックコントローラが、n-1個目までの第1データ自乗値の総和に前記n個目の第1データ自乗値を加算してn個目までの第1データ自乗値の総和を演算し、前記記憶部に記憶する工程と、プログラマブルロジックコントローラが、前記n個目の第1データの値と前記n個目の第2データの値とを乗算した値をn個目の相互データ乗算値として演算し、前記記憶部に記憶する工程と、前記プログラマブルロジックコントローラが、n-1個目までの相互データ乗算値の総和に前記n個目の相互データ乗算値を加算してn個目までの相互データ乗算値の総和を演算し、前記記憶部に記憶する工程と、前記プログラマブルロジックコントローラが、前記n個目までの第1データの値の総和、前記n個目までの第2データの値の総和、前記n個目までの第1データ自乗値の総和及びn個目までの相互データ乗算値の総和を所定の演算式を使用して演算して最小自乗パラメータを演算し、前記記憶部に記憶する工程と、前記プログラマブルロジックコントローラが、前記演算された最小自乗パラメータを出力する工程と、を有することを特徴とする。本発明によれば、最小自乗パラメータは、漸化式を使用して演算されるため、PLCにおいて、より少ない演算処理量及び記憶量で、n個のデータ対の値から最小自乗パラメータを演算することが可能になった。以下、本発明に係る実施形態に従って最小自乗パラメータを演算する方法について、図面を参照して詳細に説明する。なお、本発明の開示において提供される図は、本発明の説明を意図したものであり、適当な縮尺を示すことを意図したものではないことを理解すべきである。また、それぞれの図面において、同一又は類似する機能を有する構成要素には、同一又は類似する符号が付される。したがって、先に説明した構成要素と同一又は類似する機能を有する構成要素に関しては、改めて説明をしないことがある。以下、本発明に係る実施形態に従って最小自乗パラメータを演算する方法について図1~4を参照して詳細に説明する。図1は、制御システム1のブロックを示す図である。制御システム1は、PLC10と、PLC10により制御される制御対象装置20とを有する。PLC10は、演算部11と、記憶部12と、入力部13と、出力部14と、PLC10が有する装置を相互に接続するバス回路部15とを有する。演算部11は、制御対象装置20から入力部13を介して受信される状態データを記憶部12に記憶されるシーケンスプログラムに記述されるシーケンス回路に基づいて演算して、演算結果に対応する状態データを出力部14を介して制御対象装置20に出力する。記憶部12は、演算部11で実行されるシーケンスプログラムが記憶されるとともに、シーケンスプログラムを実行するために必要なOSなどの基本ソフト、制御対象装置20に関する各種の状態データなどが記憶される。制御対象装置20は、単数又は複数の状態検出部22a~22nと、単数又は複数の制御対象機器23a~23nとを有する。状態検出部22a~22nは、制御対象装置20の状態を検出して、その状態に対応する信号をPLC10に出力する。状態検出部22a~22nは、各種のスイッチ又はセンサなどである。制御対象機器23a~23nは、PLC10から出力される信号に基づいて制御対象装置10の物理的な状態を変化させる。状態検出22a~22nは、アクチュエータ、モータ又は温度調節機器などである。制御対象装置20は、PLC10の入力部13及び出力部14を介してPLC10の演算部11とフィードバック系を構成し、PLC10の記憶部12に記憶されるプログラムにより実現されるシーケンス回路に基づいてシーケンス制御される。次に、図2を参照して、制御システム1において、PLC10が、最小自乗パラメータ演算方法を実行する処理の第1の実施形態について説明する。図2は、最小自乗パラメータ演算方法を実行する処理の第1の実施形態の演算処理のフローを示す図である。図2に示すように、最小自乗パラメータ演算方法を実行する処理は、ステップS101から開始する。しかしながら、図2に示す処理は、n-1回の同様な処理が既に実行された後に実行される処理である。これは、図2に示す処理が、所定のデータの総和を漸化式に基づいて演算するためである。すなわち、図2に示す処理は、n個のデータ対xk、yk1≦k≦nの関係を傾きan及び切片bnを有する一次式で表すときに、傾きan及び切片bnを以下の式5~10に基づいて演算するものである。ここで式5は傾きanを示す式であり、式6は切片bnを示す式である。式7~10は、式5及び6の変数Xn、Yn、X2n及びXYnをそれぞれ演算する漸化式である。より具体的には、式7は第1データの値のn個目までの総和Xnを演算し、式8は第2データの値のn個目までの総和Ynを演算し、式9は第1データの値を自乗した値である第1自乗データ値のn個目までの総和X2nを演算し、式10は第1データの値と第2データの値とを乗算した値である相互データ乗算値のn個目までの総和XYnを演算する。図2に示す処理では、まず、ステップS101において、PLC10は、制御対象装置20の所定の状態検出部22a~22nから出力されるn個目の第1データ及び第2データを読み取る。例えば、第1データは、ある状態検出部22aで検出される状態データであり、第2データは、他の状態検出部22bで検出された状態データに基づいて推定される推定データにすることができる。次いで、PLC10は、読み取ったn個目の第1データ及び第2データを記憶部12に記憶する。次に、ステップS102において、PLC10は、n-1個目までの第1データの値の総和Xn1にn個目の第1データの値xnを加算してn個目までの第1データの値の総和Xnを演算する。この工程は、PLC10が式7の演算を実行することに相当する。次に、ステップS103において、PLC10は、n-1個目までの第2データの値の総和Yn1にn個目の第2データの値ynを加算してn個目までの第2データの値の総和Ynを演算する。この工程は、PLC10が式8の演算を実行することに相当する。次に、ステップS104において、PLC10は、n個目の第1データの値xnを自乗した値をn個目の第1データ自乗値xn2として演算する。次いで、ステップS105において、PLC10は、n-1個目までの第1データ自乗値の総和X2n1にn個目の第1データ自乗値xn2を加算してn個目までの第1データ自乗値の総和X2nを演算する。ステップS104及びS105の処理は、PLC10が式9の演算を実行することに相当する。次に、ステップS106において、PLC10は、n個目の第1データの値xnとn個目の第2データの値ynとを乗算した値をn個目の相互データ乗算値xnynとして演算する。次いで、ステップS107において、PLC10は、n-1個目までの相互データ乗算値の総和XYn1にn個目の相互データ乗算値xnynを加算してn個目までの第1データ自乗値XYnの総和を演算する。ステップS106及びS107の処理は、PLC10が式10の演算を実行することに相当する。次に、ステップS108において、PLC10は、ステップS102~S107で演算した変数Xn、Yn、X2n及びXYnを式5及び6にそれぞれ代入して、傾きan及び切片bnをそれぞれ演算する。そして、ステップS109において、PLC10は、S108で演算された傾きan及び切片bnをそれぞれ出力する。以上、図2を参照して、PLC10が、最小自乗パラメータ演算方法を実行する処理の第1の実施形態について説明した。図2に示す実施形態では、式5~10に示す漸化式を使用して最小自乗パラメータである一次式の傾きan及び切片bnを演算するため、式3及び4の演算を全て実行する場合と比較して、計算量を非常に少なくすることができる。具体的には、図2に示す実施形態では、12回の乗除算と8回の加減算とにより、一次式の傾きan及び切片bnを演算することができる。このため、制御対象装置20の状態態検出部22a~22nからの状態データに基づく最小自乗パラメータ演算を実行して、その結果を制御対象装置20の制御対象機器23a~23nにリアルタイムにフィードバックすることが可能になる。また、図2に示す実施形態では、演算式が簡明なため、PLC10に実行させるためにシーケンスプログラムも簡明になる。さらに、図2に示す実施形態では、PLC10の記憶部12が記憶しておく必要がある変数はXn1、Yn1、X2n1及びXYn1のみであり、第1データx1~xnと第2データy1~ynとを全て記憶する必要がある式3及び4の演算を全て実行する場合と比較して、必要な記憶量を少なくすることができる。次に、図3を参照して、制御システム1において、PLC10が、最小自乗パラメータ演算方法を実行する処理の第2の実施形態について説明する。図3は、最小自乗パラメータ演算方法を実行する処理の第2の実施形態の演算処理のフローを示す図である。図3に示す実施形態は、ステップS201において、PLC10が制御対象装置20の所定の状態検出部22aから出力されるn個目の第1データ及び第2データを読み取った後に実行されるステップS202を有することのみが図2に示す実施形態と相違する。すなわち、図3に示すステップS201は、図2に示すステップS101に相当し、図3に示すステップS203~S210はそれぞれ、図2に示すステップS102~S109に相当する。ステップS202において、PLC10は、第1データ及び第2データの値のいずれかが所定の範囲外であるか否かを判定する。第1データ及び第2データ値のいずれかが所定の範囲外であると判定された場合は、PLC10は、処理を終了する。一方、第1データ及び第2データの値のいずれもが所定の範囲外でないと判定された場合は、PLC10は、次いでステップS203の処理を実行する。図3に示す実施形態では、第1データ又は第2データの値が所定の範囲を超える異常値である場合には、一次式の傾きan及び切片bnを演算しないため、異常値を演算するおそれが少ない。次に、図4を参照して、制御システム1において、PLC10が、最小自乗パラメータ演算方法を実行する処理の第3の実施形態について説明する。図4は、最小自乗パラメータ演算方法を実行する処理の第3の実施形態の演算処理のフローを示す図である。図4に示す実施形態は、漸化式の計算を所定の個数であるm個の第1データ及び第2データにより実行することが図2に示す実施形態と相違する。具体的には、図4に示す実施形態では、式7~10ではなく、式11~14を使用することが図2に示す実施形態と相違する。式11~14において、xnmはm個前の第1データの値であり、ynmはm個前の第2データの値であり、xnm2はm個前の第1データ自乗値であり、xnmynmはm個前の相互データ乗算値である。式11~14に示すように、図4に示す実施形態では、m個前のデータの値を減算するために、それぞれの漸化式は、最新のm個のデータの値で演算されることになる。このため、図4に示す実施形態では、PLCが異常値を読み取った場合でもm回処理を実行した後は、その異常値の影響を除去することができる。図4に示す実施形態は、まず、ステップS301において、PLC10は、制御対象装置20の所定の状態検出部22aから出力されるn個目の第1データ及び第2データを読み取る。次に、ステップS302において、PLC10は、m個の第1データの値の総和Xn1にn個目の第1データの値xnを加算し且つm個前の第1データの値xnmを減算してm個の第1データの値の総和Xnを演算する。この工程は、PLC10が式11の演算を実行することに相当する。次に、ステップS303において、PLC10は、m個の第2データの値の総和Yn1にn個目の第2データの値ynを加算し且つm個前の第1データの値ynmを減算してm個の第2データの値の総和Ynを演算する。この工程は、PLC10が式12の演算を実行することに相当する。次に、ステップS304において、PLC10は、n個目の第1データの値xnを自乗した値をn個目の第1データ自乗値xn2として演算する。次いで、ステップS305において、PLC10は、m個の第1データ自乗値の総和X2n1にn個目の第1データ自乗値xn2を加算し且つm個前の第1データ自乗値xnm2を減算してn個目までの第1データ自乗値の総和X2nを演算する。ステップS304及びS305の処理は、PLC10が式13の演算を実行することに相当する。次に、ステップS306において、PLC10は、n個目の第1データの値xnとn個目の第2データの値ynとを乗算した値をn個目の相互データ乗算値xnynとして演算する。次いで、ステップS307において、PLC10は、m個の相互データ乗算値の総和XYn1にn個目の相互データ乗算値xnynを加算し且つm個前の第1データ自乗値xnmynmを減算してm個の第1データ自乗値XYnの総和を演算する。ステップS306及びS307の処理は、PLC10が式14の演算を実行することに相当する。次に、ステップS308において、PLC10は、ステップS302~S307で演算した変数Xn、Yn、X2n及びXYnを式5及び6にそれぞれ代入して、傾きan及び切片bnをそれぞれ演算する。そして、ステップS309において、PLC10は、S308で演算された傾きan及び切片bnをそれぞれ出力する。次に、図5~7を参照して、本発明に係る最小自乗パラメータ演算方法を使用するフィードバック制御の一例を説明する。図5は、冷間タンデム圧延機120、及び冷間タンデム圧延機120をフィードバック制御するPLC110を含む制御システム100のブロックを示す図である。冷間タンデム圧延機120は、6スタンドの冷間タンデム圧延機である。図5では、6つのスタンドのミルの中で、第2ミル232~第6ミル236が示され、第1ミルは省略される。冷間タンデム圧延機120は、圧延素材4を第1ミル図示せずから第6ミル236までの6つのミルで順に圧延する。第1板速度検出器22a1は、第1ミル図示せずの出側であり且つ第2ミル232の入側である位置における圧延素材4の速度を検出する。また、第2板速度検出器22a2は、第2ミル232の出側であり且つ第3ミル233の入側である位置における圧延素材4の速度を検出する。また、第3板速度検出器22a3は、第3ミル233の出側であり且つ第4ミル234の入側である位置における圧延素材4の速度を検出する。また、第4板速度検出器22a4は、第4ミル234の出側であり且つ第5ミル235の入側である位置における圧延素材4の速度を検出する。また、第5板速度検出器22a5は、第5ミル235の出側であり且つ第6ミル236の入側である位置における圧延素材4の速度を検出する。そして、第6板速度検出器22a6は、第6ミル236の出側である位置における圧延素材4の速度を検出する。第1板厚検出器22b1は、第1ミル図示せずの出側であり且つ第2ミル232の入側である位置における圧延素材4の板厚を検出する。また、第4板厚検出器22b4は、第4ミル234の出側であり且つ第5ミル235の入側である位置における圧延素材4の板厚を検出する。そして、第6板厚検出器22b6は、第6ミル236の出側である位置における圧延素材4の板厚を検出する。次に、図6を参照して、冷間タンデム圧延機120における第4ミル234の板厚を推定する処理について説明する。図6は、冷間タンデム圧延機120の第4ミル234の板厚の推定処理のフローを示す図である。まず、ステップS401において、PLC110は、第1板速度検出器22a1及び第2板速度検出器22a2でそれぞれ検出される板速度並びに第1板厚検出器22b1で検出される板厚を使用してマスフロー一定則に基いて第2ミル232の出側板厚ハットhout2を推定する。このとき、第1板厚検出器22b1で検出される板厚は、トラッキングされる。第1板厚検出器22b1で検出される板厚をトラッキングすることにより、第1板速度検出器22a1で検出される板速度、及び第1板厚検出器22b1と第2ミル232との間の位置関係を考慮して決定される時定数T1DXを勘案して第2ミル232の出側板厚ハットhout2を推定することができる。次に、ステップS402において、PLC110は、第2板速度検出器22a2及び第3板速度検出器22a3で検出される板速度、並びにステップS401で推定された第2ミル232の出側板厚ハットhout2を使用してマスフロー一定則に基いて第3ミルの出側板厚ハットhout3を推定する。このとき、ステップS401で推定された第2ミル232の出側板厚は、トラッキングされる。ステップS401で推定された第2ミルの出側板厚ハットhout2をトラッキングすることにより、第2板速度検出器22a2で検出される板速度、及び第2ミル232と第3ミル233との間の位置関係を考慮して決定される時定数T23を勘案して第3ミル233の出側板厚ハットhout3を推定することができる。次に、ステップS403において、PLC110は、第3板速度検出器22a3及び第4板速度検出器22a4で検出される板速度、並びにステップS402で推定された第3ミル233の出側板厚ハットhout3を使用してマスフロー一定則に基いて第4ミル234の出側板厚ハットhout4を推定する。このとき、ステップS402で推定された第3ミル233の出側板厚ハットhout3は、トラッキングされる。ステップS402で推定された第3ミル233の出側板厚ハットhout3をトラッキングすることにより、第3板速度検出器22a3で検出される板速度、及び第3ミル233と第4ミル234との間の位置関係を考慮して決定される時定数T34を勘案して第4ミル234の出側板厚ハットhout4を推定することができる。次に、ステップS404において、PLC110は、ステップS403で推定された第4ミル234の出側板厚ハットhout4を最小自乗法により一次式に補正して学習板厚ハットhout4learnを演算する。ステップS401~S403までのそれぞれの処理において推定が重ねられた結果、ステップS403で推定される第4ミル234の出側板厚ハットhout4と、第4板厚検出器22b4で検出される第4ミルの出側板厚H4DXとの間で差異が生じる可能性があるためである。そして、ステップS405において、PLC110は、ステップS404で補正された第4ミル234の学習板厚hout4learnを使用して、冷間タンデム圧延機120の制御条件を変更する。例えば、第1スタンドのミルを駆動するモータ図示せずの速度を変更することができる。ステップS404の補正は、式15~17に示すような演算に基いて実行される。ここで、H4DXは、第4板厚検出器22b4で検出される第4ミルの出側板厚であり、ハットhout4は、ステップS403で推定される第4ミルの出側板厚であり、ハットhout4learnは、ステップS404で補正された第4ミルの出側板厚である。また、Nmは、演算されるH4DX及びhout4の数であり、Ndは、第4ミル234から第4板厚検出器22b4まで圧延素材4が搬送される間の時間である搬送時間T44dxに相当するサンプリング数である。PLC110が式15~17に示される演算を実施するときに、図1~4を参照して説明した最小自乗パラメータ演算方法のいずれかを使用することにより、PLC110は演算処理を高速に実行することができる。図7に、ステップS404の処理により、第4板厚検出器22b4により検出される板厚H4DXとステップS403で推定された板厚ハットhout4とに基いて補正された第4ミルの学習板厚ハットhout4learnの一例を示す。以上、図1~7を参照して、本発明に係る実施形態及び実施例を説明してきたが、本発明は、本明細書で説明された実施形態に限定して解釈すべきではない。例えば、図3に示される実施形態と図4に実施形態とを併せて実施してもよい。