"過去の時系列データから、予測対象日と類似した日のデータを選択するデータ選択ステップと、前記データ選択ステップで選択されたデータから時刻毎に異なる確率密度分布を計算する確率密度分布作成ステップと、前記確率密度分布作成ステップで計算された時刻毎に異なる確率密度分布に従った複数の乱数を発生させる乱数発生ステップと、過去の時系列データにおける時刻間の相関を計算する相関係数計算ステップと、前記相関係数計算ステップで計算された相関に基づいて前記乱数発生ステップで発生された乱数の組を互いに相関を有する乱数の組に変換する乱数変換ステップと、前記乱数変換ステップにおける変換により得られた乱数の組に基づいて時系列データの値を予測して予測結果を作成する予測結果作成ステップと、を備えることを特徴とする時系列データの予測方法。前記データ選択ステップは、過去の時系列データから、既知の予測手法による予測結果を用いて予測対象の時系列データの一部または全部を予測する予測ステップと、前記予測ステップで予測された結果に値が類似する過去の実績データを、すべての過去の実績データの中から選択する選択ステップを備えることを特徴とする請求項1記載の時系列データの予測方法。前記予測ステップにおいては、時系列データの最大値と最小値を、重回帰分析を用いて予め予測しておくことを特徴とする請求項2記載の時系列データの予測方法。前記予測ステップにおいては、時系列データの最大値と最小値を、ニューラルネットを用いて予め予測しておくことを特徴とする請求項2記載の時系列データの予測方法。前記選択ステップにおいては、前記予測ステップで予測された結果に値が類似するかどうかを判断するために、該予測された結果と過去の実績データの対応する値との差を用いて重みを付けた差の自乗和、ユークリッド距離またはマハラノビス距離を用いることを特徴とする請求項2乃至請求項4のいずれか1項記載の時系列データの予測方法。前記予測結果作成ステップで作成された予測結果によって示される時系列データのシナリオから、時系列データの一定期間の合計値で示される期待値または各シナリオの一定期間のデータに対して演算を施した結果を平均して得られる期待値を算出し、該期待値が望ましい値になるように演算の方法を変更するステップを備えることを特徴とする請求項1乃至請求項5のいずれか1項記載の時系列データの予測方法。請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載の時系列データの予測方法をコンピュータで実行するための予測プログラム。請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載の時系列データの予測方法をコンピュータで実行する予測プログラムを記憶したコンピュータ読取り可能な記憶媒体。過去の時系列データから予測対象日と類似した日のデータを選択するデータ選択部と、前記データ選択部で選択されたデータから時刻毎に異なる確率密度分布を計算する確率密度分布作成部と、前記確率密度分布作成部からの時刻毎に異なる確率密度分布に従った複数の乱数の組を発生させる乱数発生部と、過去の時系列データにおける時刻間の相関を計算する相関係数計算部と、前記相関係数計算部で計算された相関に基づいて前記乱数発生部で発生された乱数の組を互いに相関を有する乱数の組に変換する乱数変換部と、前記乱数変換部における変換により得られた乱数の組に基づいて時系列データの値を予測して予測結果を作成する予測結果作成部と、とを備えることを特徴とする時系列データの予測装置。時系列データを予測する手法として、特許文献1は、気象情報に基づき将来の一定期間の電力需要を予測する技術を開示する。特許文献2は、気温および湿度データと過去の需要データから将来の電力総需要を予測する技術を開示する。特許文献3は、確率的に需要シナリオを多数発生することにより誤差を含めて需要予測する技術を開示する。図9は、特許文献3に開示された技術を用いて作成された需要シナリオの例を示す。図9aは、過去の需要実績を示す過去の実績データの例である。図9bは、過去の実績データに基づき作成された需要予測結果需要シナリオを示す。図9の例では、1時から24時までの24点の需要データを時系列データとし、7組の過去の時系列データに基づき将来起こりうる需要データを時系列データの組として、100通りの需要シナリオを予測する。各需要シナリオは同じ確率で実現し、需要シナリオを用いて総需要の計算や発電計画の作成が行われる。その結果、総需要の期待値や発電コストの期待値などを計算できる。この場合、各時刻における需要データが正規分布に従うと仮定して、各時刻の需要の平均および分散を計算するとともに、時刻間の相関を計算し、これら平均、分散および相関に従う乱数を発生させることにより将来の需要データである多数の時系列データを発生させる。将来の時系列データの数は必要に応じて何組でも作成できるが、特許文献3では100組の時系列データを作成して表示する。この例では、図9bに示す需要予測結果は、過去の実績データの特徴をよく反映している。図10は、特許文献3に開示された技術を用いて作成された需要シナリオの他の例を示す。図10aは、過去の実績データの例である。図10に示す例は、図9に示した例とは異なり、過去の実績データが特徴の異なる2種類のデータ群から構成される。図10bは、図10aに示した過去の実績データに基づき作成された需要予測結果需要シナリオを示す図である。図10bに示された予測結果を見ると、各時刻の需要データが正規分布していると仮定しているため、全体として過去の実績と大きく異なった予測結果になっている。図10aに示す例では、過去の実績データは傾向が異なる2組の時系列データからなり、時系列データが最大となる時刻が異なっている。結果として、各時刻における過去の実績データの分布は、正規分布とは大きく異なる二山を有している。一方、図10bに示す例では、各時刻の需要予測結果は、中心にピークを持つ一山の分布をしている。これは、各時刻の需要データの分布が正規分布をしていると仮定したためである。各時刻の分布が正規分布でなくても、最初の近似として正規分布を仮定することは通常行われているが、この場合の予測結果において重要なことは、24時間のまとまりとしてみた時系列データが、過去の実績を正しく再現できているかどうかである。過去の実績が2つのグループからなっている場合には、予測結果も2つのグループからなっていることが望ましい。予測された需要シナリオにおいて最も実現確率が高いのは各時刻の平均値を結んだような時系列データであり、これは過去の実績データの実現頻度に比べてみても明らかに不自然である。したがって、従来技術では、過去の実績データの特徴が正確に再現されていないという問題がある。これは、そもそも過去の実績データの選択方法がよくないという考え方もできる。即ち、時系列データの最大値や最小値を与える時刻が一致していないことが問題とも言える。しかし、これらの時刻を厳密に一致させることは困難であるため、最大値や最小値を与える時刻が異なる場合でも予測を行うことができる必要がある。このように、従来技術では、各時刻における過去の実績データの分布が正確に再現できていないため、精度のよい予測モデルを作成することが困難であるという問題がある。また、過去の実績データの選択方法に関しても定められていないという問題がある。本発明が解決しようとする課題は、過去の実績データの最大値や最小値を与える時刻が不一致でも適切な予測が可能で、過去の実績データの選択を適切に行うことができる時系列データの予測装置を提供する。実施形態に係る時系列データの予測装置によれば、過去の時系列データから予測対象日と類似した日のデータを選択するデータ選択部と、データ選択部で選択されたデータから時刻毎に異なる確率密度分布を計算する確率密度分布作成部と、確率密度分布作成部からの時刻毎に異なる確率密度分布に従った複数の乱数の組を発生させる乱数発生部と、過去の時系列データにおける時刻間の相関を計算する相関係数計算部と、相関係数計算部で計算された相関に基づいて乱数発生部で発生された乱数の組を互いに相関を有する乱数の組に変換する乱数変換部と、乱数変換部における変換により得られた乱数の組に基づいて時系列データの値を予測して予測結果を作成する予測結果作成部を備えることを特徴とする。以下、本発明の実施例について、図面を参照しながら詳細に説明する。[第1の実施形態]この時系列データの予測装置は、将来の一定期間の電力需要量などのような時間的に連なった一連のデータのまとまりを複数のシナリオとして予測し、その期間の発電機や関連する装置の運転パターンを複数のシナリオとして再現し、その期間の総需要や売り上げ、発電機や関連する装置の運転計画を、不確実性を考慮して予測するものである。図1は、第1の実施形態に係る時系列データの予測装置で得られた時系列データの予測結果の例を示す図である。ここで、図1aは、予測の元になった過去の実績データを示しており、図10aに示した従来の過去の実績データと同じものである。図1bは、第1の実施形態に係る時系列データの予測装置で予測を実施した結果を示す図である。図1bは、図10bと異なり、需要シナリオが2つのグループに分かれており、過去の実績データの特徴をよく反映していることが分かる。次に、第1の実施形態に係る時系列データの予測装置で使用されるアルゴリズムを具体的に説明する。ここでは、予測を行う周期を1日とし、予測を行う時間間隔を1時間として、24個のデータの時系列を予測する場合を例にとって説明する。1日分で24個の過去の実績データを日数分集めて、時刻毎にK個Kは2以上の整数の過去の実績データからi番目i=1、2、...、24の時刻のK個の需要データが得られる。ここで、まず、K個の需要データの確率密度分布を求める。各時刻における需要データの分布は、平均と分散によって特徴づけられる。平均や分散は分布の形状にはよらないパラメータである。時刻毎にK個の過去の実績データを集めてきてi番目の時刻のK個の平均μiと分散viを計算する。これを時刻毎に行い、24個の平均データμiと分散データviが得られる。分散を計算するためにはKは2以上である必要がある。一方、時刻毎の需要データの分布は平均や分散だけでは表現できない。時刻毎に分布形状を計算する必要がある。図2aはi=12、つまり12時における過去の需要の分布の例を示しており、図2bは、i=20、つまり20時における過去の需要の分布の例を示している。この例では、時刻によって分布の形状が大きく異なることが分かる。すなわち、12時の需要は比較的に正規分布に近い形状を有するが、20時の需要分布は正規分布と大きく異なり、2つの山を有するように見える。この場合、分布の形が正規分布と異なっていることが問題ではなく、時刻によって分布の形状が異なっていることが問題である。例えば、20時の分布の形状をすべての時刻に用いると、すべての時刻で二山を有する分布形状となってしまい、元のデータの分布を再現することはできない。すなわち、確率密度分布の形状を正規分布以外の一定の形状と仮定することではなく、時刻毎に需要データが従う確率密度分布を定めることが必要である。このためには、時刻毎に過去の需要データの発生頻度に比例した確率密度分布を持つ乱数を発生させればよい。発生頻度の合計は過去の実績データの数であるが、確率密度分布は積分が1になるように規格化された関数である。このような乱数を発生させる方法としては、頻度分布から計算された累積分布関数の逆関数を用いることができる。ただし、この関数は縦軸頻度の累積数に関して必ず値を持つ必要があるので、連続関数になるように工夫する必要がある。以下では、時刻毎に確率密度分布を定める方法を具体的に示す。選択された過去の需要データにおいて、時刻iの需要xがXkからXk1の間にある頻度をFkとすると、需要xの発生頻度の分布を表す頻度分布関数Fは、下記1式で表すことができる。F=FkXk≦x≦Xk1...1この頻度分布関数Fは、xの確率密度関数の形状を近似した分布になっている。図3aは、xの頻度分布関数Fの例を示す。一方、需要xの累積分布関数yを、連続関数として定義するために、Y0=0およびとして、3式から、となるので、0~YL1の間の値を取る一様乱数yを発生させて、4式に代入することにより、頻度分布関数Fに従ったX1~XLの間の乱数を発生させることができる。このようにして発生された乱数は、時刻iにおける過去の需要データと近似的に同じ平均値、同じ分散、および、同様の分布形状を有しており、過去の需要データの発生確率を近似的に再現したものとなる。なお、過去の実績データの数を増やし、頻度分布を計測する区分を増やすことにより、確率分布の近似精度を向上させることも可能である。次に、時刻間の相関を考慮するために、各時刻間の共分散を計算する。これは時刻1のK個の需要データと時刻2のK個の需要データの共分散v12、時刻1のK個の需要データと時刻3のK個の需要データの共分散v13、...、時刻23のK個の需要データと時刻24のK個の需要データの共分散v2324を計算することにより行われる。これにより、24個の時刻から重複を許さず2個の組を選ぶ組み合わせの数である276個の共分散が得られる。これらの共分散の値と、先に計算した各時刻の平均、分散および確率密度関数の分布形状によって過去の実績データの特徴が決定される。次に、需要シナリオの作成について説明する。各時刻の需要を1時間毎に分解して時刻iの発電量をdiで表し、d1からd24まで並べたベクトルである時系列データを考える。一方、複数の日から時刻毎の発電データを集めたデータ{di}が得られる。ここで、時刻間の発電量の関係を考慮するために、分散共分散行列作成機能により、5式に示す24×24の成分を持つ分散共分散行列Σを作成する。ここで、vardiは{di}の分散を、covdi,djは、{di}と{dj}の共分散である。分散や共分散を計算するためには、需要量を示す需要データを取得する日は最低でも2日必要である。なお、需要データを取得する日数は2日でもかまわないが、日数が多いほど予測精度は高くなる。次に、特定の確率分布に従い、かつ、相互に与えられた相関を持つ乱数の組をL組だけ作成する方法を説明する。ここでは、互いに相関を持つ24個の乱数の組をL組生成する場合を例にとって説明する。まず、先に説明したように時刻毎に過去のデータの分布を求め、その分布に従う乱数をL個発生する。これを、24時間の各時刻において繰り返す。これにより、L個の乱数が、24時間分作成される。この段階では各時刻の乱数の組は他の時刻の乱数の組と相関がなく互いに独立である。この結果、L行24列L×24の成分を持つ乱数行列が得られる。この段階で先に計算した平均と分散を用いて各乱数の標準偏差が1、平均が0になるように変数変換により正規化する平均を引いてから標準偏差で割って規格化する。このようにして、正規乱数行列Gが得られる。次に、24×24の相関係数行列Rをコレスキー分解し、6式のように上三角行列TUと下三角行列TLに分解する。相関係数行列は、分散共分散行列Σを規格化することにより得られる。R=TUTL...6その後、正規乱数行列Gに上三角行列TUを右から掛けることにより、相関を持った正規乱数行列G’を作成できる。G’=GTU...7これに、各時刻の標準偏差を対角線上におき、他の成分が0である24行24列24×24の標準偏差行列Sを右から掛け、平均値ベクトルμをL行並べたL行24列L×24の平均値行列Aを加えることにより、最終的に求める平均と分散および相関を持った乱数行列Gが得られる。G=G’SA...8この行列Gが時系列データの予測結果そのものであり、GのN個の各行ベクトル1行24列が、各シナリオに相当する。なお、時刻分割数が大きい場合や、需要量の相関が強い場合などは、数値計算上の問題として桁落ちによる誤差が大きくなり、相関係数行列Rのコレスキー分解が困難な場合がある。この場合には、必要に応じて固有値分解や特異値分解を用いることができる。また、1日を1時間毎に24に分割する代わりに任意の時間で分割することもできる。以上の方法でM個の乱数の組を発生させることによりM個の需要シナリオが得られる。なお、Mの値は任意であり、Kの値やNの値にはよらない。例えば、過去の実績データが2日分しかなくても、100万通りのシナリオを発生させることもできる。図4は、第1の実施形態に係る時系列データの予測装置の構成を示す図である。時系列データの予測装置は、いずれも図示は省略するが、入力装置、表示装置、記憶装置および中央処理装置などを備えたコンピュータで構成されている。時系列データの予測装置は、第1過去の実績データ記憶部110、データ選択部120、第2過去の実績データ記憶部130、平均分散計算部140、確率密度分布作成部150、乱数発生部160、乱数組記憶部170、相関係数計算部180、相関係数行列記憶部190、乱数変換部210、乱数組記憶部220、予測結果作成部230、予測結果記憶部240、予測結果表示部310および表示装置320を備えている。第1過去の実績データ記憶部110は、過去の実績データを記憶する。この過去の実績データ記憶部110に記憶されている過去の実績データは、データ選択部120によって読み出される。データ選択部120は、第1過去の実績データ記憶部110から読み出した過去の実績データから、予測対象日と類似した日のデータを選択し、第2過去の実績データ記憶部130に送る。このデータ選択部120における選択基準としては、例えば同じ月の日や同じ曜日の日、または、同じ天候の日などが用いられる。第2過去の実績データ記憶部130は、データ選択部120から送られてきた選択された過去の実績データを記憶する。この第2過去の実績データ記憶部130に記憶されている選択された過去の実績データは、平均分散計算部140、確率密度分布作成部150および相関係数計算部180によって読み出される。平均分散計算部140は、第2過去の実績データ記憶部130から過去の実績データを読み出して時刻毎の平均および分散を計算し、乱数発生部170に送る。確率密度分布作成部150は、第2過去の実績データ記憶部130から過去の実績データを読み出して時刻毎に確率密度分布を計算し、乱数発生部170に送る。乱数発生部160は、平均分散計算部140から送られてくる時刻毎の平均と分散、および、確率密度分布作成部150から送られてくる時刻毎の確率密度分布に基づき乱数を発生して時刻毎の乱数の組を作成し、乱数組記憶部170に送る。乱数組記憶部170は、乱数発生部160から送られてくる時刻毎の乱数の組を記憶する。この乱数組記憶部170に記憶されている時刻毎の乱数の組は、乱数変換部210によって読み出される。相関係数計算部180は、第2過去の実績データ記憶部130から読み出した過去の実績データに基づき時刻間の相関係数共分散を計算して相関係数行列を作成し、相関係数行列記憶部190に送る。相関係数行列記憶部190は、相関係数計算部180から送られてくる相関係数行列を記憶する。この相関係数行列作成部190に記憶されている相関係数行列は、乱数変換部210によって読み出される。乱数変換部210は、相関係数行列記憶部190から読み出した相関係数行列を用いて、乱数組記憶部170から読み出した時刻毎の乱数の組を、相関を持った乱数の組へ変換し、乱数組記憶部220に送る。乱数組記憶部220は、乱数変換部210から送られてきた相関を持った乱数の組を記憶する。この乱数組記憶部220に記憶されている相関を持った乱数の組は、予測結果作成部230によって読み出される。予測結果作成部230は、乱数組記憶部220から読み出した乱数の組に基づいて時系列データの値を予測して予測結果を作成し、予測結果記憶部240に送る。予測結果記憶部240は、予測結果作成部230から送られてくる時系列データの予測結果を記憶する。この予測結果記憶部240に記憶されている時系列データの予測結果は、予測結果表示部310によって読み出される。予測結果表示部310は、予測結果記憶部240から読み出した時系列データの予測結果を表示データに変換し、表示装置320に送る。表示装置320は、予測結果表示部310から送られてきた表示データに基づき時系列データの予測結果を表示する。次に、上記のように構成される第1の実施形態に係る時系列データの予測装置の動作を説明する。時系列データの予測装置の動作が開始されると、データ選択部120は、第1過去の実績データ記憶部110から予測対象日と類似した日の過去の実績データを選択し、第2過去の実績データ記憶部130に送って準備する。次いで、平均分散計算部140は、第2過去の実績データ記憶部130から過去の実績データを読み出して時刻毎の平均および分散を計算し、乱数発生部170に送る。同様に、確率密度分布作成部150は、第2過去の実績データ記憶部130から過去の実績データを読み出して時刻毎に確率密度分布を計算し、乱数発生部170に送る。乱数発生部160は、平均分散計算部140から送られてくる時刻毎の平均と分散、および、確率密度分布作成部150から送られてくる時刻毎の確率密度分布に基づき乱数を発生して時刻毎の乱数の組を作成し、乱数組記憶部170に送って記憶させる。一方、相関係数計算部180は、第2過去の実績データ記憶部130から読み出した過去の実績データに基づき時刻間の相関係数共分散を計算して相関係数行列を作成し、相関係数行列記憶部190に送って記憶させる。次いで、乱数変換部210は、相関係数行列記憶部190から読み出した相関係数行列を用いて、乱数組記憶部170から読み出した時刻毎の乱数の組を、相関を持った乱数の組へ変換し、乱数組記憶部220に送って記憶させる。次いで、予測結果作成部230は、時系列データの予測結果を作成し、予測結果記憶部240に送って記憶させる。予測結果表示部310は、予測結果記憶部240から読み出した時系列データの予測結果を表示データに変換し、表示装置320に送る。これにより、表示装置320には、予測結果表示部310から送られてきた表示データに基づき時系列データの予測結果が表示される。[第2の実施形態]図5は、第2の実施形態に係る時系列データの予測装置の構成を示す図である。なお、図5では、図4に示した第1の実施形態に係る時系列データの予測装置の構成要素の一部を、便宜的に簡略化して示している。この時系列データの予測装置では、データ選択部120は、第1過去の実績データ記憶部110から読み出した過去の実績データを用いて、従来の予測手法である重回帰分析やニューラルネットワーク等による既知の予測処理1211を実行し、その結果を用いて予測対象の時系列データの一部または全部を予測する処理1212を実行し、その予測した値が近い過去の実績データを全過去の実績データから選択する処理1213を実行する。この処理1213により選択された過去の実績データが、予測に用いる過去の実績データとして第2過去の実績データ記憶部130に送られて記憶される。図5においては、従来の予測手法によって予測された結果と値が類似した過去の実績データが選択されるが、類似の判断基準としては、種々の値を用いることができる。例えば、9式に示すような非類似度を定義し、この非類似度が小さな方から予め定められた日数だけ選択して類似と判断することができる。ここで、Xiは予測対象時系列データのi番目の時刻の予測値であり、xjiはj番目の過去の実績データにおけるi番目の時刻の実績値である。また、wiはi番目の時刻に対する重み係数である。なお、Xiとしては、時系列データの最大値や最小値を用いることもできる。図6は、上述した予測された値と類似する過去の実績データの選択方法を説明するための図である。図6において、折れ線A、B、CおよびDは過去の実績データであり、折れ線Zは、予測対象の時系列データのうち、予め予測された点X1~Xnを結んだ線分である。この例の場合、折れ線Bが最も類似した過去の実績データとなる。この第2の実施形態では、過去の実績データとしては2つ以上選択する必要があるので、例えば、折れ線Bと折れ線Cを選択することができる。この他にも、類似性の判断には、時系列データの一部または全部、あるいは、最大値または最小値を予め予測し、この予測結果と過去の実績データの対応する値との差を用いて、重みを付けた差の自乗和を用いることができる。また、時系列データの各時刻の値を位置ベクトルとみなして、距離の近いデータを選択する手法等を用いることができる。距離の定義としては、通常のユークリッド距離の他に、マハラノビスの距離などを用いることができる。なお、9式に示す非類似度も距離の一種と考えることができる。このようにして選択された類似日において、第1の実施形態と同様にして、確率密度分布作成部150は、各時刻の確率密度分布を作成し、時間分散共分散計算部141に送る。時間分散共分散計算部141は、各時刻の平均、分散および時刻間の相関係数共分散を計算し、乱数発生部161に送る。乱数発生部161は、平均分散共分散計算部141から送られてくる時刻毎の平均、分散および時刻間の相関係数共分散に基づき時刻毎の乱数の組を作成し、これを、相関を持った乱数の組へ変換する。そして、相関を持った乱数の組に基づいて時系列データの値を予測して予測結果を作成し、予測結果記憶部240に送る。それ以後の動作は、第1の実施形態と同じである。[第3の実施形態]第3の実施形態に係る時系列データの予測装置の構成は、図5に示した第2の実施形態に係る時系列データの予測装置の構成と同じである。以下、第3の実施形態に係る時系列データの予測装置の動作についてのみ説明する。図7は、第3の実施形態に係る時系列データの予測装置の動作を示すフローチャートである。この第3の実施形態では、時系列データとして1日の需要カーブを例にあげて説明する。動作が開始されると、まず、予測対象日の属性が決定されるステップS11。次いで、属性が同じ過去の実績データが選定されるステップS12。ここで、属性とは、年、月、曜日、天候、その他の過去の実績データを特徴づける性質である。この過去の実績データを用いて、まず、重回帰分析等の予測手法を用いて、時系列データにおいて基準となる予測値が予測されるステップS13。基準となる予測値としては、時系列データの最大値や最小値を用いることができる。なお、基準となる時刻の予測結果や、1日の初めや終わりの値を用いることもできる。1日の初めの値として前日の終わりの値を与えると、前日との連続性を考慮して類似日を選択することができる。次いで、ステップS13で得られた最大値や最小値を用いて、過去の実績データから類似日が選択されるステップS14。類似日の選択には、第2の実施形態と同様な方法を用いることができる。類似日が選択されると、第1の実施形態と同様な方法で、各時刻における需要の確率密度分布が作成されステップS15、次いで、これらの類似日において、各時刻における平均と分散、時刻間の相関共分散が計算されるステップS16。次いで、これらの統計的な性質を再現する乱数が生成されステップS17、その後、需要シナリオが作成されるステップS18。これにより、分布を考慮した予測を行うことができる。以上のようにして分布を考慮した時系列データを予測することができるので、この時系列データのシナリオを用いて将来の種々の現象を期待値として予測することができる。[4の実施形態]第4の実施形態に係る時系列データの予測装置の構成は、図4に示した第1の実施形態に係る時系列データの予測装置の構成と同じである。以下、第4の実施形態に係る時系列データの予測装置の動作についてのみ説明する。図8は、第4の実施形態に係る時系列データの予測装置の動作を示すフローチャートであり、上述した期待値の計算方法を示している。この処理は、第1の実施形態で説明した予測結果作成部230で予測結果が作成された後に開始される。予測結果が作成されると、まず、時系列データの予測シナリオM個が予測結果記憶部240に格納されるステップS21。次いで、評価量pの時刻i、シナリオ番号mにおける値が定義されるステップS22。ここで、評価量pをp=pi,mと表す。次いで、シナリオ番号mが0に初期化されるステップS23。その後、シナリオ番号mがインクリメント1されるステップS24。次いで、m番目の時系列データの時刻iにおいて評価量pが評価されるステップS25。次いで、シナリオ番号mがMになったかどうかが調べられるステップS26。このステップS26において、シナリオ番号mがMになっていないことが判断されると、ステップS24に戻り、上述した処理が繰り返される。一方、ステップS26において、シナリオ番号mがMになったことが判断されると、次いで、期待値が計算されるステップS27。期待値は、下記10式で表すことができる。その後、評価量pの各時刻における期待値<pi>が記憶装置図示しないに記憶されるステップS28。なお、期待値としては、単純な時系列データの値そのもの、例えば、時系列データの一定期間の合計値を用いることもできるが、時系列データの値に種々の演算を施した結果、または、この結果を平均して得られる値を用いることもできる。この場合、期待値が望ましい値になるように演算の方法を変更する、より詳しくは、入力パラメータを変更して再計算するように構成できる。具体的には、予測結果が1日の電力需要のシナリオであれば、各シナリオの1日の総需要を計算し、平均を計算することにより1日の総電力需要の期待値を計算できる。また、予測結果が太陽光等の自然エネルギー発電の発電量であれば、最適な制御方法や電力売買計画を検討することができる。また、発電量の期待値や電力売買による収益の期待値を予測することもできる。また、予測結果が将来の商品の販売量であれば、適切な在庫量や仕入れ量を検討することもできる。さらに、予測結果が将来の株価の推移であれば、株式の最適な売買のタイミングを決定することができる。このように、時系列データを統計的に正しく過去の実績データを再現したシナリオとして予測することができれば、応用範囲は非常に広く、有効性は大きい。以上のように、いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。"