JP2003108743A - 需要発生量を予測する方法及びプログラム - Google Patents

需要発生量を予測する方法及びプログラム

Info

Publication number
JP2003108743A
JP2003108743A JP2001295496A JP2001295496A JP2003108743A JP 2003108743 A JP2003108743 A JP 2003108743A JP 2001295496 A JP2001295496 A JP 2001295496A JP 2001295496 A JP2001295496 A JP 2001295496A JP 2003108743 A JP2003108743 A JP 2003108743A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
demand
time point
reservation
generation amount
forecasting
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2001295496A
Other languages
English (en)
Inventor
Hideyuki Aisu
英之 愛須
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP2001295496A priority Critical patent/JP2003108743A/ja
Publication of JP2003108743A publication Critical patent/JP2003108743A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【課題】需要予測時点において既に確定している予約の
みならず、これから発生する予約をも勘案して需要発生
量を適切に予測する需要予測方法及びプログラムを提供
することを目的とする 【解決手段】 不確定予約起因需要推定部１と、確定予
約起因需要推定部２と、予約発生頻度推定値決定部３
と、予約発生頻度推定値演算部４と、需要予測値出力部
５と、予約受付・記録部６と、予約実績記録部７と、需
要予測期間等の入力部８とにより構成される。不確定予
約起因需要推定部１が所定の演算を行うことにより、今
後の予約受付に起因する需要予測対象期間の需要発生量
の予測値を求め、予約により将来に発生することが既に
確定している需要量に加算することによって総需要予測
値とする。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、指定日時にリソー
スやサービスの利用を希望することを先行して予約する
ことが一般的なシステムにおいて、既に受付け済の予約
情報を元に任意の時点の需要発生量を予測する需要発生
量予測方法及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の需要予測として、過去の需要発生
実績データから将来に発生する需要量を予測する技術は
確立されている。しかしながら、予約により将来に発生
することが既に確定している需要量と、将来に発生する
ことが予測される予約に基づく需要量とを合理的に統合
し、以て需要発生量とするような予測技術は、様々な適
用対象に対して汎用的なものとしては確立されていな
い。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、需要予測時
点において既に確定している予約のみならず、これから
発生する予約をも勘案して需要発生量を適切に予測する
需要予測方法及びプログラムを提供することを目的とす
る。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決し目的を
達成するために、本発明に係る需要予測方法は、サービ
スの利用を事前に予約可能なシステムの、現在時点以後
における任意時点の需要発生量を予測する需要予測方法
において、過去の予約の実績データを記憶するステップ
と、現在時点に相当する変数と需要予測対象時点に相当
する変数とに対応して需要発生量の値を出力する第１の
ルックアップテーブルを、前記実績データを用いて作成
するステップと、前記需要予測対象時点を指定するステ
ップと、現在時点から前記需要予測対象時点までに受け
付ける予約であって且つ当該需要予測対象時点での利用
を希望する予約に起因する第１の需要発生量を、前記第
１のルックアップテーブルの出力値に基づいて推定する
ステップと、を具備することを特徴とする。
【０００５】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら本発明
の実施形態を説明する。
【０００６】本発明の実施形態は、日時等の指定により
リソースやサービスの利用を予約可能な主システムに適
用され、任意の時刻又は時間（帯）の需要発生量を予測
する需要発生量予測システムに関する。なお、日時、
月、年等の種々の時点を実施形態の説明では「時刻」と
表記する。
【０００７】主システムは、特定の業務向けに限定され
ない一般的なシステムである。尚、本発明では、通常で
は予約として扱われない即時対応による需要について
も、これを予約受付時刻と需要希望時刻が一致する予約
とし、時間的に先行する予約と全く同等に扱う。
【０００８】本発明に係る需要発生量予測システムは、
主システムへの追加的なサブシステムとして、あるいは
主システムと有機的に結合する独立的なシステムとして
構築される。需要発生量を予測する処理は、例えばコン
ピュータソフトウェアにより実現され、過去に受け付け
た予約に関する実績データ、受付中の予約に関する予約
データ等を利用して行われる。
【０００９】需要発生量予測の応用対象は、デマンドバ
ス、タクシー、列車などの乗車予約可能な交通機関にお
ける任意の時刻のＯＤ（Origin Destination）需要の予
測、ホテル・レストランなどの施設利用者発生量予測、
病院の診療希望者量予測、工場・倉庫における在庫捌け
量予測、先物取り引きにおける取引量予測、予約可能な
コンテンツ配信サーバの負荷予測など様々なものが想定
できるが、ここでは適用対象は特に限定しない。
【００１０】（第１実施形態）需要発生量の予測に関
し、第１実施形態に係る需要発生量予測システムでは、
任意の日時の需要の総発生量は当該日時を利用希望とす
る予約の単位時間当りの発生頻度を当該日時まで積算し
た値に相当するという性質、および、ある時点までの予
約の発生頻度とは無関係に、その時点以後における予約
の発生頻度は定まるという性質を利用して情報処理を行
う。後者は、各々の予約の発生が、互いに、確率的に独
立した事象であれば成立する仮定である。
【００１１】この仮定は、母数が大きく、かつ相互の情
報交換が少ない集団から予約が発生する場合に、ある程
度成り立つといえる。例えば、予約の発生がポアソン分
布に従うならば、ある時点までの予約の発生頻度とそれ
以後の時点における予約の発生頻度は全く無関係であ
る。
【００１２】この仮定が成立する場合、ある時刻におい
て既に受付済の予約状況に関わらず、それ以後にある利
用希望時刻について受付ける予約の発生頻度及びその積
算値は、両者共にある期待値の周辺に落ち着く筈であ
る。本発明の第１実施形態では、予約発生頻度について
の期待値をルックアップテーブルや関数の演算式とし
て、高速に読み出し又は呼び出し可能な形態で記憶手段
に記憶させておき、今後に受け付ける予約が発生する頻
度の推定値を決定するために利用する。これにより得ら
れる予測値と、予約により将来に発生することが既に確
定している需要量とを加算することで総需要予測値を得
る。
【００１３】図１は、本発明の第１実施形態に係る需要
予測システムの概略構成を示すブロック図である。同図
に示すように、本システムは、不確定予約起因需要推定
部１と、確定予約起因需要推定部２と、予約発生頻度推
定値決定部３と、予約発生頻度推定値演算部４と、需要
予測値出力部５と、予約受付・記録部６と、予約実績記
録部７と、需要予測期間等の入力部８とにより構成され
ている。
【００１４】本実施形態では、不確定予約起因需要推定
部１が以下に示す式３もしくは式４を演算することによ
り、今後の予約受付に起因する需要予測対象期間の需要
発生量の予測値を求め、これを、予約により将来に発生
することが既に確定している需要量に加算することによ
って総需要予測値とする。ここで、 現在の時刻： Ｔ 需要予測対象期間に発生する総需要量の予測値： ＴＤ 今後に受け付ける予約に起因し需要予測対象期間内に発
生が予想される不確定予約起因需要量： ＲＤ 既に受付済みの予約により需要予測対象期間内に発生が
予定されている確定予約起因需要量： ＦＤ 需要予測対象期間の開始時刻： Ｓ１ 需要予測対象期間の終了時刻： Ｓ２ 予約受付時刻ｔにおける時刻ｓに対する予約の発生頻
度： Ｃ(t,s) とする。
【００１５】
【数１】
【００１６】尚、時間が離散化されている場合、又は、
いくつかの長さの異なる時間区分として与えられる場合
（例えば、昼間の時間区間を夜の時間区間より短くする
など）は、式３の積分を時間区間毎の値の積算に置き換
えた式４が適用される。ただし、式４では、ｔの時間区
間幅をdt、ｓの時間区間幅をdsとし、以下の意味を持
つ。予約受付時刻ｔにおける時刻ｓに対する予約の発生
頻度×ｄｔ×ｄｓ：Ｃ(t,s)式４において、ｔおよびｓ
は共に時間区分もしくは時間区分の境界に振られた番号
を示し、この番号は時間の進む方向に１ずつ単調増加す
る。不確定予約起因需要推定部１がルックアップテーブ
ルとして与えられる場合も、式４が適用される。
【００１７】
【数２】
【００１８】需要予測対象期間をＳ１からＳ２とする場
合の総需要予測値ＴＤを式５に従って求める。
【００１９】 ＴＤ＝ＦＤ＋ＲＤ (式５) 図１に示す不確定予約起因需要推定部１は、以上にした
がって式３や式４に相当する演算を実施し、需要予測対
象期間に発生する不確定予約起因需要の推定値を式５に
したがって求める。
【００２０】確定予約起因需要推定部２は、既に受付済
の予約の利用希望時間を元に、需要予測対象期間に発生
する確定予約起因需要の値を求める手段に相当する。な
お、確定予約起因需要の値を加算することを行わず、不
確定予約起因需要推定部１によって計算された値のみを
需要予測値の出力部５から出力させ、これを外部利用す
ることも有効である。
【００２１】例えば、現在時刻以後に受け付ける予約に
より現在時刻以後に発生する需要発生量の予測値の時系
列を求め、今後に受け付ける予約を予め見込んだリソー
ス管理などの目的において有効である。
【００２２】この場合のみの実施を意図する場合、確定
予約起因需要推定部２は省略され得る。
【００２３】予約発生頻度推定値決定部３は、式３や式
４における予約発生頻度C(t,s)に相当する値を高速に求
めるための手段であり、予約受付時刻と利用希望時刻か
ら予約発生頻度推定値を読み出し可能な形態で、計算機
の主記憶もしくは記憶媒体上に予め複数種類のルックア
ップテーブルもしくは関数として保持される。利用時
は、需要予測対象期間の特徴に応じ、このルックアップ
テーブルもしくは関数を選択し、又は一部を抽出し、あ
るいは修正等を行なう。
【００２４】例えば、デマンドバスなどにおけるＯＤ需
要予測をターゲットとする場合、予測対象日の日付、曜
日、天候、イベント情報、渋滞情報などを需要予測対象
期間の特徴とし、かかる特徴に対応する複数のルックア
ップテーブルを準備しておくとともに、いずれかのルッ
クアップテーブルを不確定予約起因需要推定部１が選択
的に参照可能に構成し、これを予約発生頻度推定値決定
部３とする。
【００２５】図２はC(t,s)を単一のルックアップテーブ
ルとして用意した場合の一例を示す概念図である。この
例では、例えば、現在時刻が１時から２時の間であっ
て、需要予測対象時刻が４時から５時の時刻を想定する
と、式４に従いルックアップテーブルの行方向に値が積
算され、１１＋１６＋１１＋４＝４２の需要が発生する
ものとの予測を得る。現在時刻および需要予測対象時刻
は、需要予測期間等の入力部８からユーザ等により与え
られる。また、計算された需要予測値は出力部５から出
力される。
【００２６】予約実績記録部７は、予約受付時刻と当該
予約の利用希望時刻の情報を少なくとも含む所定のフォ
ーマットで予約実績データを記録する。
【００２７】予約発生頻度推定値演算部４は、予約実績
記録部７に記録されたこのような過去の予約実績データ
を元に、移動平均などの手段で予約実績データを平滑化
し、ルックアップテーブルなどに書き込む代表値等とす
る処理手段に相当する。移動平均における平均値を求め
るための平滑化区間は、式２における時間離散化区間
や、ルックアップテーブルの時間区間と直接の関係はな
い。
【００２８】以上説明した第１実施形態によれば、不確
定予約起因需要推定部１により上式（５）に従った値が
計算され、これを需要予測値として出力部５から得るこ
とができるので、需要予測時点において既に確定してい
る予約のみならず、これから発生する予約をも勘案して
需要発生量を適切に予測することができる。
【００２９】第１実施形態の利点として、予約発生頻度
を予約実績データから直接、同定する構成としているた
め、一部の時間帯のみで予約発生頻度の推定値の信頼性
が低下したような場合、ルックアップテーブルの一部を
修正したり、あるいは再利用するといった対応を容易に
行うことができる。
【００３０】(第２実施形態)本発明の第２の実施形態で
は、現在時刻と需要予測対象時刻の２変数から今後に受
け付ける予約に起因して発生する需要の推定値を与える
以下の式１を、ルックアップテーブルやプログラム上の
関数の値を求める演算式として実装する実施形態に関す
る。
【００３１】予約受付時刻ｔから時刻ｓまでの間に受付
ける、時刻ｓにおける利用を希望する予約による需要の
発生量：D(t,s) （式１）
また本実施形態では、需要予測の対象を日時（時刻）で
はなく期間により指定する場合は、現在時刻と需要予測
対象期間の開始時刻及び終了時刻の３変数から、今後に
受け付ける予約に起因し発生する需要の推定値を求める
以下の式２を、ルックアップテーブルや演算式として実
装する。
【００３２】予約受付時刻ｔから時刻ｓ２までの間に受
付ける、時刻ｓ１から時刻ｓ２の間における利用を希望
する予約による需要の発生量：D(t,s1,s2) （式２）
ルックアップテーブルに記録する値を同定するための処
理手段が必要であり、、予約の実績データを記録し、式
１もしくは式２の値の実績積算値を、それぞれの時間軸
に対してルックアップテーブルの各時間軸の時間間隔毎
に集計する。
【００３３】式１もしくは式２の演算式は、２変数以上
の関数を近似同定あるいは学習する様々な公知手段を適
用することで実績データから学習することが可能であ
り、例えば、ニューラルネットワークモデル、ファジィ
モデル、サポートベクトルマシン、クラスタリングに基
づくクラスタ選択モデル、最近傍モデルなどが関数同定
手段として利用できる。学習データとしては、予約の実
績データから式１もしくは式２の値の実績積算値をそれ
ぞれの時間軸に対して所定の時間間隔毎に集計して平均
値を求め、これを学習データとする。なお、上述した実
施形態１においても、予約発生頻度推定値演算部におい
て、同様の関数同定手段が利用できる。
【００３４】図３は本発明の第２の実施形態に係る需要
予測システムの概略構成を示すブロック図である。第２
実施形態の需要予測システムは、不確定予約起因需要推
定部１と、確定予約起因需要推定部２と、需要予測期間
等の入力部３と、不確定予約起因需要集計部４と、需要
予測値の出力部５と、予約受付・記録部６と、予約実績
記録部７とにより構成されている。
【００３５】上記の式(1)もしくは式(2)の値を高速に求
めるためのルックアップテーブルもしくはプログラム上
の演算式に相当する機能を不確定予約起因需要推定部１
の内部に備える構成となっている。予約実績記録部７で
は、少なくとも予約受付時刻と当該予約の利用希望時刻
等の情報を含むフォーマットなどで予約実績データを記
録する。予約実績データの記録フォーマットの一例は次
のようなものである。
【００３６】「１，予約番号１の予約受付時刻，予約番
号１の利用希望時刻」，「２，予約番号２の予約受付時
刻，予約番号２の利用希望時刻」…「N，予約番号Nの予
約受付時刻，予約番号Nの利用希望時刻」不確定予約起
因需要集計部４は上述した処理手段に相当し、予約実績
記録部７に記録された過去の予約実績データを元に、移
動平均などの公知の平滑化フィルタリング手段で予約実
績データの積算値を平滑化し、不確定予約起因需要推定
部１に設けられたルックアップテーブルなどに対して所
要の値を書き込む。
【００３７】積算値は、式(1)もしくは(2)の値として求
めるようにし、時刻t、s1、s2のそれぞれの軸に沿って
所定の時間幅でt、s1、s2を変動させながらt、s1、s2の
必要な組合せに関して集計を行う。あるいは、予約実績
記録部７に記録された過去の予約実績データを元に、不
確定予約起因需要推定部１の内部で用いている関数のパ
ラメータを、上述した関数同定手段による公知の手続き
を利用して同定する。
【００３８】図４は、式（１）に係る需要の発生量D(t,
s)を単一のルックアップテーブルとした場合の一例を示
す概念図である。この例では、例えば、現在時刻が１時
から２時の間であって、かつ、需要予測対象時刻が４時
から５時の間の時刻であるとした場合、同テーブルの値
を参照して４２の値を読み出して当該値を需要の予測値
とする。
【００３９】このようにルックアップテーブルの値をそ
のまま読み出して利用できる第２実施形態によれば、上
述した第１実施形態のように予約発生頻度の値（ルック
アップテーブルから得られる）を積分又は積算する計算
が不要であるという利点、また、本実施形態のルックア
ップテーブル又は関数の演算式は、実用上、積算値であ
ることから誤差の影響を受けにくく、同定しやすいとい
った利点がある。
【００４０】なお、本発明は上述した実施形態に限定さ
れず種々変形して実施可能である。
【００４１】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
予約により将来に発生することが確定している需要量
と、実績データから発生することが予測される需要量を
統合することができ、需要予測時点において既に確定し
ている予約のみならず、これから発生する予約をも勘案
して需要発生量を適切に予測する需要予測方法及びプロ
グラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態に係る需要予測システム
の概略構成を示すブロック図
【図２】第１実施形態に係り、予約発生頻度値を与える
ルックアップテーブルの概念図
【図３】本発明の第２実施形態に係る需要予測システム
の概略構成を示すブロック図
【図４】第１実施形態に係り、需要発生量の予測値を与
えるルックアップテーブルの概念図
【符号の説明】
１…不確定予約起因需要推定部 ２…確定予約起因需要推定部 ３…予約発生頻度推定値決定部 ４…予約発生頻度推定値演算部 ５…需要予測値出力部 ６…予約受付・記録部 ７…予約実績記録部

Claims (12)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 サービスの利用を事前に予約可能なシス
    テムの、現在時点以後における任意時点の需要発生量を
    予測する需要予測方法において、 過去の予約の実績データを記憶するステップと、 現在時点に相当する変数と需要予測対象時点に相当する
    変数とに対応して需要発生量の値を出力する第１のルッ
    クアップテーブルを、前記実績データを用いて作成する
    ステップと、 前記需要予測対象時点を指定するステップと、 現在時点から前記需要予測対象時点までに受け付ける予
    約であって且つ当該需要予測対象時点での利用を希望す
    る予約に起因する第１の需要発生量を、前記第１のルッ
    クアップテーブルの出力値に基づいて推定するステップ
    と、 を具備することを特徴とする需要予測方法。
  2. 【請求項２】 サービスの利用を事前に予約可能なシス
    テムの、現在時点以後における任意時点の需要発生量を
    予測する需要予測方法において、 過去の予約の実績データを記憶するステップと、 現在時点に相当する変数と需要予測対象時点に相当する
    変数とを引数とする需要発生量の関数を前記実績データ
    に基づいて同定するステップと、 前記需要予測対象時点を指定するステップと、 現在時点から前記需要予測対象時点までに受け付ける予
    約であって且つ当該需要予測対象時点での利用を希望す
    る予約に起因する第１の需要発生量を、前記需要発生量
    の関数の値に基づいて推定するステップと、 を具備することを特徴とする需要予測方法。
  3. 【請求項３】 サービスの利用を事前に予約可能なシス
    テムの、現在時点以後における任意時点の需要発生量を
    予測する需要予測方法において、 過去の予約の実績データを記憶するステップと、 予約受付時点に相当する変数と利用希望時点に相当する
    変数とに対応して単位時間あたりの予約発生頻度の推定
    値を出力する第２のルックアップテーブルを、前記実績
    データを用いて作成するステップと、 需要予測対象時点を指定するステップと、 現在時点から前記需要予測対象時点までに受け付ける予
    約であって且つ当該需要予測対象時点での利用を希望す
    る予約に起因する第１の需要発生量を、前記第２のルッ
    クアップテーブルから出力される予約発生頻度の推定値
    を積分又は積算することによって推定するステップと、 を具備することを特徴とする需要予測方法。
  4. 【請求項４】 サービスの利用を事前に予約可能なシス
    テムの、現在時点以後における任意時点の需要発生量を
    予測する需要予測方法において、 過去の予約の実績データを記憶するステップと、 予約受付時点に相当する変数と利用希望時点に相当する
    変数とを引数とする予約発生頻度関数を、前記実績デー
    タを用いて同定するステップと、 需要予測対象時点を指定するステップと、 現在時点から前記需要予測対象時点までに受け付ける予
    約であって且つ当該需要予測対象時点での利用を希望す
    る予約に起因する第１の需要発生量を、前記予約発生頻
    度関数の値を積分又は積算することによって推定するス
    テップと、 を具備することを特徴とする需要予測方法。
  5. 【請求項５】 現在時点以後を利用希望とする既に受付
    済みの予約の受付データを記憶するステップと、 前記受付け済みの予約に起因する前記需要予測対象時点
    における第２の需要発生量を、前記受付データから算出
    するステップと、 前記第１の需要発生量に前記第２の需要発生量を加算す
    ることにより需要発生量の総量を算出するステップと、 を具備することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか
    一項に記載の需要予測方法。
  6. 【請求項６】 サービスの利用を事前に予約可能なシス
    テムの、現在時点以後における任意時点の需要発生量を
    予測する需要予測方法において、 過去の予約の実績データを記憶するステップと、 現在時点に相当する変数、需要予測対象の開始時点に相
    当する変数、並びに需要予測対象の終了時点に相当する
    変数に対応して需要発生量の値を出力する第３のルック
    アップテーブルを、前記実績データを用いて作成するス
    テップと、 前記需要予測対象の開始時点並びに終了時点を指定する
    ステップと、 現在時点から前記需要予測対象の終了時点までに受け付
    ける予約であって且つ当該需要予測対象の開始時点から
    終了時点までの期間内における利用を希望する予約に起
    因する第１の需要発生量を、前記第３のルックアップテ
    ーブルの出力値に基づいて推定するステップと、 を具備することを特徴とする需要予測方法。
  7. 【請求項７】 サービスの利用を事前に予約可能なシス
    テムの、現在時点以後における任意時点の需要発生量を
    予測する需要予測方法において、 過去の予約の実績データを記憶するステップと、 現在時点に相当する変数、需要予測対象の開始時点に相
    当する変数、並びに需要予測対象の終了時点に相当する
    変数を引数とする需要発生量の関数を前記実績データに
    基づいて同定するステップと、 前記需要予測対象の開始時点並びに終了時点を指定する
    ステップと、 現在時点から前記需要予測対象の終了時点までに受け付
    ける予約であって且つ当該需要予測対象の開始時点から
    終了時点までの期間内における利用を希望する予約に起
    因する第１の需要発生量を、前記需要発生量の関数の値
    に基づいて推定するステップと、 を具備することを特徴とする需要予測方法。
  8. 【請求項８】 サービスの利用を事前に予約可能なシス
    テムの、現在時点以後における任意時点の需要発生量を
    予測する需要予測方法において、 過去の予約の実績データを記憶するステップと、 予約受付時点に相当する変数と利用希望時点に相当する
    変数とに対応して単位時間あたりの予約発生頻度の推定
    値を出力する第４のルックアップテーブルを、前記実績
    データを用いて作成するステップと、 需要予測対象の開始時点並びに終了時点を指定するステ
    ップと、 現在時点から前記需要予測対象の終了時点までに受け付
    ける予約であって且つ前記需要予測対象の開始時点から
    終了時点までの期間内における利用を希望する予約に起
    因する第１の需要発生量を、前記第４のルックアップテ
    ーブルの出力値に基づいて推定するステップと、 を具備することを特徴とする需要予測方法。
  9. 【請求項９】 サービスの利用を事前に予約可能なシス
    テムの、現在時点以後における任意時点の需要発生量を
    予測する需要予測方法において、 過去の予約の実績データを記憶するステップと、 予約受付時点に相当する変数と利用希望時点に相当する
    変数とを引数とする予約発生頻度関数を、前記実績デー
    タを用いて同定するステップと、 需要予測対象の開始時点並びに終了時点を指定するステ
    ップと、 現在時点から前記需要予測対象の終了時点までに受け付
    ける予約であって且つ前記需要予測対象の開始時点から
    終了時点までの期間内における利用を希望する予約に起
    因する第１の需要発生量を、前記予約発生頻度関数の値
    を積分又は積算することによって推定するステップと、 を具備することを特徴とする需要予測方法。
  10. 【請求項１０】 現在時点以後を利用希望とする既に受
    付済みの予約の受付データを記憶するステップと、 前記受付け済みの予約に起因する前記需要予測対象の開
    始時点から終了時点までの期間内における第２の需要発
    生量を、前記受付データから算出するステップと、 前記第１の需要発生量に前記第２の需要発生量を加算す
    ることにより需要発生量の総量を算出するステップと、 を具備することを特徴とする請求項６乃至９のいずれか
    一項に記載の需要予測方法。
  11. 【請求項１１】 サービスの利用を事前に予約可能なシ
    ステムの、現在時点以後における任意時点の需要発生量
    を予測する需要予測プログラムであって、 過去の予約の実績データを記憶する機能と、 現在時点に相当する変数と需要予測対象時点に相当する
    変数とに対応して需要発生量の値を出力する第１のルッ
    クアップテーブルを、前記実績データを用いて作成する
    機能と、 前記需要予測対象時点を指定する機能と、 現在時点から前記需要予測対象時点までに受け付ける予
    約であって且つ当該需要予測対象時点での利用を希望す
    る予約に起因する第１の需要発生量を、前記第１のルッ
    クアップテーブルの出力値に基づいて推定する機能と、 をコンピュータに実現させるための需要予測プログラ
    ム。
  12. 【請求項１２】 サービスの利用を事前に予約可能なシ
    ステムの、現在時点以後における任意時点の需要発生量
    を予測する需要予測プログラムであって、 過去の予約の実績データを記憶する機能と、 現在時点に相当する変数、需要予測対象の開始時点に相
    当する変数、並びに需要予測対象の終了時点に相当する
    変数に対応して需要発生量の値を出力する第３のルック
    アップテーブルを、前記実績データを用いて作成する機
    能と、 前記需要予測対象の開始時点並びに終了時点を指定する
    機能と、 現在時点から前記需要予測対象の終了時点までに受け付
    ける予約であって且つ当該需要予測対象の開始時点から
    終了時点までの期間内における利用を希望する予約に起
    因する第１の需要発生量を、前記第３のルックアップテ
    ーブルの出力値に基づいて推定する機能と、 をコンピュータに実現させるための需要予測プログラ
    ム。
JP2001295496A 2001-09-27 2001-09-27 需要発生量を予測する方法及びプログラム Pending JP2003108743A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2001295496A JP2003108743A (ja) 2001-09-27 2001-09-27 需要発生量を予測する方法及びプログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2001295496A JP2003108743A (ja) 2001-09-27 2001-09-27 需要発生量を予測する方法及びプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2003108743A true JP2003108743A (ja) 2003-04-11

Family

ID=19116923

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2001295496A Pending JP2003108743A (ja) 2001-09-27 2001-09-27 需要発生量を予測する方法及びプログラム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2003108743A (ja)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005018369A (ja) * 2003-06-25 2005-01-20 Nec Corp 列車の座席予約システム、座席予約サーバ、プログラム、及び列車の座席予約方法
JP2010108078A (ja) * 2008-10-28 2010-05-13 Hitachi East Japan Solutions Ltd 需要予測装置
WO2011007553A1 (ja) * 2009-07-13 2011-01-20 国立大学法人東京大学 運行実績を活用したオンデマンドバスの運行スケジューリングシステム及びその方法
JP2013156693A (ja) * 2012-01-26 2013-08-15 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラム
JP2015022469A (ja) * 2013-07-18 2015-02-02 三菱重工業株式会社 電気自動車の電力管理装置及び電気自動車の電力需要予測方法
JP2019032905A (ja) * 2018-11-28 2019-02-28 三菱重工業株式会社 電力管理装置、電力管理システム、電力管理方法及びプログラム
JP2020175686A (ja) * 2019-04-15 2020-10-29 鉄道情報システム株式会社 予約数予測装置
US20210304615A1 (en) * 2020-03-27 2021-09-30 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Information processing apparatus, information processing method, and information processing system

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005018369A (ja) * 2003-06-25 2005-01-20 Nec Corp 列車の座席予約システム、座席予約サーバ、プログラム、及び列車の座席予約方法
JP2010108078A (ja) * 2008-10-28 2010-05-13 Hitachi East Japan Solutions Ltd 需要予測装置
WO2011007553A1 (ja) * 2009-07-13 2011-01-20 国立大学法人東京大学 運行実績を活用したオンデマンドバスの運行スケジューリングシステム及びその方法
JP2011022646A (ja) * 2009-07-13 2011-02-03 Univ Of Tokyo 運行実績を活用したオンデマンドバスの運行スケジューリングシステム及びその方法
KR101742833B1 (ko) 2009-07-13 2017-06-01 도꾜 다이가꾸 운행 실적을 활용한 온 디맨드 버스의 운행 스케줄링 시스템 및 그 방법
JP2013156693A (ja) * 2012-01-26 2013-08-15 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラム
JP2015022469A (ja) * 2013-07-18 2015-02-02 三菱重工業株式会社 電気自動車の電力管理装置及び電気自動車の電力需要予測方法
JP2019032905A (ja) * 2018-11-28 2019-02-28 三菱重工業株式会社 電力管理装置、電力管理システム、電力管理方法及びプログラム
JP2020175686A (ja) * 2019-04-15 2020-10-29 鉄道情報システム株式会社 予約数予測装置
US20210304615A1 (en) * 2020-03-27 2021-09-30 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Information processing apparatus, information processing method, and information processing system
US11694554B2 (en) * 2020-03-27 2023-07-04 Toyota Iidosha Kabushiki Kaisha Information processing apparatus, information processing method, and information processing system

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Lu et al. A new insertion-based construction heuristic for solving the pickup and delivery problem with time windows
Nourinejad et al. Vehicle relocation and staff rebalancing in one-way carsharing systems
Niu et al. Optimizing urban rail timetable under time-dependent demand and oversaturated conditions
CN110264023B (zh) 共享车辆管理服务器和存储共享车辆管理程序的非暂时性存储介质
US20120221733A1 (en) Data center batch job quality of service control
US20070130357A1 (en) Unexpected demand detection system and unexpected demand detection program
US8433675B2 (en) Optimization and staging
JP6677264B2 (ja) 需要予測装置、回送計画生成装置、ユーザモデル生成装置、および方法
JP2002521756A (ja) 資産集約製造業者のためのコンピュータ実装される価値管理ツール
CN110764714B (zh) 一种数据处理方法、装置、设备及可读存储介质
Eisenstein et al. Garbage collection in Chicago: a dynamic scheduling model
CN111476442A (zh) 坐席服务输出方式确定方法、装置、计算机设备和介质
CN110209467A (zh) 一种基于机器学习的弹性资源扩展方法和系统
JP2003108743A (ja) 需要発生量を予測する方法及びプログラム
CN111667083B (zh) 网约车预估价确定方法和装置
CN107025504A (zh) 一种考虑区域交通状况的服务型库房选址方法
Song et al. Optimal appointment rule design in an outpatient department
US20220164912A1 (en) Dynamically adjusting a pool of transportation provider devices in a prioritized-dispatch mode using availability indicators
JPH10228463A (ja) 需要予測モデル評価方法
Zarrinmehr et al. A local search algorithm for finding optimal transit routes configuration with elastic demand
Makhdomi et al. A greedy approach for increased vehicle utilization in ridesharing networks
JP7243564B2 (ja) 情報処理装置および情報処理方法
CN114881692A (zh) 网约车调度方法、装置、电子设备及存储介质
JP2005284898A (ja) 座席予約方法及び座席予約システム
TW202215313A (zh) 供改進預測及資源管理估計潛在需求之通訊裝置及方法

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20040305

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20060605

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20060613

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20060814

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20070123