プロセス制御における操作量のプリセット値を求めるプロセス制御の操作量プリセット方法であって、対象プロセスを表す数式モデルへの入力値、前記数式モデルの出力値、および該出力値と対象プロセスの実績値との誤差を1組のデータとして繰り返し収集する、データ収集ステップと、該データ収集ステップで収集した複数のデータを逐次蓄積する、データ蓄積ステップと、制御しようとする操業条件に対応した前記入力値を設定し、該設定した入力値と類似した入力値を有するデータを前記データ蓄積ステップで蓄積したデータ群から抽出し、抽出したデータを用いて、前記設定した入力値における前記数式モデルの出力誤差を予測する、数式モデル誤差予測ステップと、前記設定した入力値における前記数式モデルの出力値に、前記数式モデル誤差予測ステップで予測した前記数式モデルの出力誤差を加算あるいは乗算して、制御量の予測値とする制御量予測ステップと、前記制御量の予測値が所望の制御量と一致するように操作量を決定する、操作量決定ステップと、を有することを特徴とするプロセス制御の操作量プリセット方法。請求項1に記載のプロセス制御の操作量プリセット方法において、前記数式モデル誤差予測ステップで予測した前記数式モデルの出力誤差の値に、上下限値を設けて過大な出力誤差としないようにしたことを特徴とするプロセス制御の操作量プリセット方法。請求項2に記載のプロセス制御の操作量プリセット方法において、前記操業条件の少なくとも1項目を選定して、選定された操業条件に応じた前記数式モデル誤差予測ステップで予測した前記数式モデルの出力誤差の値に上下限値を設定することを特徴とするプロセス制御の操作量プリセット方法。請求項1ないし3のいずれか1項に記載のプロセス制御の操作量プリセット方法において、対象とするプロセス制御は熱延粗幅制御であることを特徴とするプロセス制御の操作量プリセット方法。しかしながら、上述した非特許文献1に開示された技術では、切替える両者間の出力の連続性が保証されていないため、切替時に出力が急変した場合には、制御応答が急激な変化をしてしまって安定した制御が行えないという問題がある。本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、制御応答に急激な変化のない、安定した操作量設定を行うことができるプロセス制御の操作量プリセット方法を提供することを課題とする。上記課題は次の発明により解決される。[1]プロセス制御における操作量のプリセット値を求めるプロセス制御の操作量プリセット方法であって、対象プロセスを表す数式モデルへの入力値、前記数式モデルの出力値、および該出力値と対象プロセスの実績値との誤差を1組のデータとして繰り返し収集する、データ収集ステップと、該データ収集ステップで収集した複数のデータを逐次蓄積する、データ蓄積ステップと、制御しようとする操業条件に対応した前記入力値を設定し、該設定した入力値と類似した入力値を有するデータを前記データ蓄積ステップで蓄積したデータ群から抽出し、抽出したデータを用いて、前記設定した入力値における前記数式モデルの出力誤差を予測する、数式モデル誤差予測ステップと、前記設定した入力値における前記数式モデルの出力値に、前記数式モデル誤差予測ステップで予測した前記数式モデルの出力誤差を加算あるいは乗算して、制御量の予測値とする制御量予測ステップと、前記制御量の予測値が所望の制御量と一致するように操作量を決定する、操作量決定ステップと、を有することを特徴とするプロセス制御の操作量プリセット方法。[2]前記[1]に記載のプロセス制御の操作量プリセット方法において、前記数式モデル誤差予測ステップで予測した前記数式モデルの出力誤差の値に、上下限値を設けて過大な出力誤差としないようにしたことを特徴とするプロセス制御の操作量プリセット方法。[3]前記[2]に記載のプロセス制御の操作量プリセット方法において、前記操業条件の少なくとも1項目を選定して、選定された操業条件に応じた前記数式モデル誤差予測ステップで予測した前記数式モデルの出力誤差の値に上下限値を設定することを特徴とするプロセス制御の操作量プリセット方法。[4][1]ないし[3]のいずれか1項に記載のプロセス制御の操作量プリセット方法において、対象とするプロセス制御は熱延粗幅制御であることを特徴とするプロセス制御の操作量プリセット方法。本発明によれば、数式モデルの出力値に数式モデルの出力誤差を加算あるいは乗算して、予測値の連続性を確保するとともに、数式モデル誤差予測に上下限値を設けるようにしたので、制御応答の急激な変化のない、安定した操作量設定を行うことができ、制御性能のばらつきを抑制することが可能である。図1は、本発明に係るプロセス制御の操作量プリセット方法の処理手順例を示す図である。先ずStep01は、データを収集するステップである。収集するデータは、対象プロセスを表す数式モデルへの入力値、そして数式モデルからの出力値、および該出力値と対象プロセスの実績値との誤差を、1組のデータとする。そして、異なる条件で繰り返しデータを収集する。次のStep02では、データ収集ステップで収集した複数のデータを、以下の処理で利用すべく逐次蓄積する。そしてStep03は、数式モデルの誤差を予測するステップであり、制御しようとする操業条件に対応した数式モデルへの入力値を設定し、設定した入力値と類似した入力値を有するデータを蓄積したデータ群から抽出し、抽出したデータを用いて、前記設定した入力値における前記数式モデルの出力誤差を予測する。さらにStep04は、制御量を予測するステップであり、前記設定した入力値における前記数式モデルの出力値に、前記数式モデル誤差予測ステップで予測した前記数式モデルの出力誤差を加算あるいは乗算して、制御量の予測値とする。最後にStep05は、操作量を決定するステップであり、前記制御量の予測値が所望の制御量と一致するように操作量を決定する。本発明を熱間圧延プロセスにおける熱延粗幅制御へ適用した例について、以下に具体的に説明する。図2は、熱延粗幅制御への適用例における処理手順を示す図である。先ず、Step201にて、予測対象である被圧延材の入力変数を与える。そして、Step202にて、被圧延材の入力変数を粗幅モデルへ入力して、出側幅Wmdlを予測する。この予測には、例えば、非特許文献1に記載の以下の1式から求めるようにすると良い。但し、Wmdl=Woとする。次に、Step203にて、予測対象と類似した過去の圧延事例データを選択する。図3は、類似した過去の圧延事例データの選択を模式的に示す図である。3入力変数の場合を例示しており、予測要求点に対して丸で囲まれた類似度の高いデータを選択している様子を表している。類似度については、例えば、予測要求点との距離を用いるようにする。図4は、圧延事例データベースのデータ構造例を示す図である。入力変数出力に影響を与える因子の実績値と出力とが対となっているデータ構造を有し、過去のデータとして蓄積されている。そして、この場合の出力は、以下の2式で示される数式モデル誤差実績値ΔWactであり、対象は出側幅である。ΔWact=実績値-数式モデル予測値2そして、Step204にて、選択した圧延事例データの幅モデル誤差に基づいて、予測対象材の幅モデル誤差を予測する数式モデル誤差予測値ΔWdb。ここでの処理は、例えば、特許文献2に開示された処理手順を用いるようにするとよい。図5は、数式モデル誤差予測値を算出する処理手順例を示す図である。Step101~104は、図2のStep201~203と同様である。Step105では、出力予測値を、平均値または回帰式で算出する。なお、算出した数式モデル誤差予測値については、過大な誤差予測値とならないように上下限を設けるようすると良い。図6は、数式モデル誤差予測値への上下限設定の一例を示す図である。製品幅に対応して上下限を設けている例である。このように、数式モデル誤差予測値ΔWdbに上下限を設けた場合を、ΔWdblmtとし、以下の説明では数式モデル誤差予測値をΔWdblmtとして記載する。以上を整理すると、ΔWdblmtは以下の式のようになる。ΔWdblmt=ΔWdb上限ΔWdblmt=ΔWdbΔWdblmt=ΔWdb下限図2のStep205では、Step204で予測した数式モデル誤差予測値ΔWdblmtと、Step202で算出した出側幅Wmdlとを用いて、被圧延材の出側幅予測値Wpreを以下の3式から求める。Wpre=WmdlΔWdblmt3そして、Step206にて、出側幅予測値と出側幅目標値を比較する。出側幅予測値Wpreと出側幅目標値の差が、許容範囲内か判断を行う。許容範囲外であれば、操作量を変更して繰り返し計算を行う。許容範囲内であれば、被圧延材に対するエッジャー開度設定値を計算し出力し処理を終了する。図7は、従来方法における幅精度結果の一例を示す図である。図8は、本発明方法における幅精度結果の一例を示す図である。それぞれ、一般低炭材の熱間粗圧延における出側幅の精度をヒストグラムで示した結果であるが、従来方法数式モデルの誤差を移動平均処理して数式モデルの出力に加算あるいは乗算して補正し、現操業条件に対応する操作量を計算したが1.6mmの分散であったものが、本発明方法では0.9mmと分散が大幅に小さくなっていることが分る。