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

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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
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demand
time point
reservation
generation amount
forecasting
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JP2001295496A
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Hideyuki Aisu
英之 愛須
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Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
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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。
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