JP2004072286A

JP2004072286A - 構造変化検出方法および通信網異常状態検出方法、並びに、その装置およびプログラム

Info

Publication number: JP2004072286A
Application number: JP2002226844A
Authority: JP
Inventors: Hiromichi Kawano; 川野　弘道
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2002-08-05
Filing date: 2002-08-05
Publication date: 2004-03-04

Abstract

【課題】迅速で統計的裏付けがある構造変化、通信網の異常状態の検出。
【解決手段】実績値が予測値の信頼区間をｎ回連続して超えた時、実データの時系列に構造変化が生じたと判断し、時系列予測式の再構築または見直しを行う手順において、構造変化を見逃す誤りによる損失と、構造変化が生じていないのに生じたと判断する誤りによる損失の和の期待値を最小にするｎを用いて構造変化を検出する。また、通信網の設備の使用率や通信トラヒックの品質を定期的に観測し、異常状態と判定するしきい値をｎ回連続して超えた時、通信網の異常状態を検出する方法において、異常状態であるにもかかわらず見逃す誤りによる損失と、異常状態でないのにもかかわらず異常と判断する誤りによる損失の和の期待値を最小にするｎを使用して異常状態検出誤りによる損失を最小にする。
【選択図】　　　　図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、時系列データの構造変化検出や通信網の異常状態検出方法、装置、およびプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の時系列データの構造変化検出方法は、時刻ｔにおいて構造変化が生じたという仮説を設定して統計的検定を行う方法でありＣｈｏｕ　Ｔｅｓｔと呼ばれている。Ｃｈｏｕ　Ｔｅｓｔは、時刻ｔにおいて構造変化が生じたと仮定して作成した時系列モデルと構造変化が生じないと仮定して作成した時系列モデルとの予測誤差の有意性をＦ検定で行うものである。他の方法としては、観測値が予測値の信頼区間をｎ回連続してはずれたら、構造変化が生じたと判断していた。
また、従来の通信網異常状態検出方法は、設備の使用率や通信トラヒックの品質を一定周期ｔでｎ回観測し、観測値がしきい値を超えた比率が与えられた比率を超えた時に異常状態にあると判定している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
Ｃｈｏｕ　Ｔｅｓｔの問題は、構造変化が生じた時刻ｔを仮説として与える必要があることである。時刻ｔにおいて構造変換が生じたと仮定した時、時刻ｔ以前の観測データにもとづく時系列モデルと、時刻ｔ以降の観測データにもとづく時系列モデルを構築する必要があるが、時刻ｔ以降の観測データ数が少ない場合、時刻ｔ以降の時系列モデルの信頼性が低くなるので検定精度が劣化する。いい変えると、構造変化が生じてから或る程度の時間が経過しないと、構造変化の検出ができないので、変化検出に時間を要する。前記他の方法は、経験的にｎの値を決めていることから統計的裏付けに欠ける。
通信網の異常状態検出方法における従来方式では、通信網に異常が発生してから最低ｎｔの時間を要する。迅速に異常状態を検出するのには、ｔまたはｎを小さくする必要があるが、測定精度の制約から限界がある。
本発明は、前記問題点を解決するためになされたものであり、本発明の目的は、構造変化、通信網の異常状態を迅速に検出できること、統計的裏付けがあるという特徴を有する。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、上述の課題は前記「特許請求の範囲」に記載した手段によって解決される。すなわち、請求項１の発明は、時系列予測において、実績値が予測値の信頼区間をｎ回連続して超えた時、実データの時系列に構造変化が生じたと判断し、時系列予測式の再構築または見直しを行う手順において、構造変化を見逃す誤り（第１種の誤り）による損失と、構造変化が生じていないのに生じたと判断する誤り（第２種の誤り）による損失の和の期待値を最小にするｎを用いた構造変化検出方法である。
【０００５】
請求項２の発明は、請求項１記載の構造変化検出方法において時系列予測値が信頼区間を１回外れることによる損失をａ、時系列予測式再構築に必要な費用をＡとし、“式９”で与えられる費用の期待値を最小にするｎに対し、実績値が予測値の信頼区間をｎ回連続して超えた時、実データの時系列に構造変化が生じたと判断し、時系列予測式の再構築を行うための構造変化検出方法である。
【数９】

【０００６】
請求項３の発明は、請求項１記載の構造変化検出方法において時系列に構造変化が生じる確率をＰ（Ｅｃ）、時系列に構造変化が生じていない時に観測データが信頼区間を越える確率をＲ、時系列に構造変化が生じている時に観測データが信頼区間を越える確率をＲｃ、観測データが信頼区間をｎ回連続して越えた状態をＳｎ、時系列に構造変化が生じていない状態をＥ、時系列に構造変化が生じている状態をＥｃとし、測定データがｎ回連続して信頼区間を超えた時に時系列に構造変化が生じた確率を“式１０”で与え、
【数１０】

測定値が信頼区間をｎ回連続して超えたという条件のもとでｎ＋１回目において信頼区間を越えない確率を“式１１”で与え、
【数１１】

“式１２”を満足する最大のｎに対し、実績値が予測値の信頼区間をｎ回連続して超えた時、実データの時系列に構造変化が生じたと判断し、時系列予測式の再構築を行うための構造変化検出方法である。
【数１２】

【０００７】
請求項４の発明は、通信網の設備の使用率や通信トラヒックの品質を定期的に観測し、異常状態と判定するしきい値をｎ回連続して超えた時、通信網の異常状態を検出する方法であって、異常状態であるにもかかわらず見逃す誤り（第１種の誤り）による損失と、異常状態でないのにもかかわらず異常と判断する誤り（第２種の誤り）による損失の和の期待値を最小にするｎを使用することで異常状態検出誤りによる損失を最小にする異常状態検出方法である。
【０００８】
請求項５の発明は、請求項４の発明において通信網の設備の使用率や通信トラヒックの品質が異常状態と判定するしきい値を１回外れることによる損失をａ、異常状態回避のための設備増設またはトラヒック制御に必要な費用をＡとし、“式１３”で与えられる費用の期待値を最小にするｎに対し、測定値があらかじめ与えられたしきい値をｎ回連続して超えた時、通信網異常状態が生じたと判断し、設備増設またはトラヒック制御を行うための通信網異常状態検出方法である。
【数１３】

【０００９】
請求項６の発明は、通信網における異常状態が生じる確率をＰ（Ｅｃ）、異常状態でない時に観測データがしきい値を越える確率をＲ、異常状態の時に観測データがしきい値を越える確率をＲｃ、観測データがしきい値をｎ回連続して越えた状態をＳｎ、通信網に異常が生じていない状態をＥ、通信網に異常が生じている状態をＥｃとし、測定データがｎ回連続してしきい値を超えた時に通信網に異常が生じた確率を“式１４”で与え、
【数１４】

測定値がしきい値をｎ回連続して超えたという条件のもとでｎ＋１回目においてしきい値を越えない確率を“式１５”で与え、
【数１５】

“式１６”を満足する最大のｎに対し、測定値がしきい値をｎ回連続して超えた時、通信網に異常が生じたと判断し、設備増設またはトラヒック制御を行うための異常値検出方法である。
【数１６】

【００１０】
請求項７の発明は、時系列予測モデルにもとづき、与えられた期間までの時系列の予測と信頼区間を算出する時系列予測装置と、予測する時系列データに関する実績データ（実現値）を測定収集する時系列データ観測装置と、前記時系列予測装置の出力である予測値と信頼区間と、前記時系列データ観測装置の出力である実績データを入力として、請求項１ないし３のうちいずれか１項に記載の構造変化検出方法によって構造変化の有無を判断する構造変化判断装置と、前記構造変化判断装置において構造変化が検出された時、構造変化発生後の実測データにもとづき時系列予測モデルを再構築する時系列予測モデル再構築装置と、を備える構造変化検出装置である。
【００１１】
請求項８の発明は、回線設備もしくはノードの、ＣＰＵもしくはバッファの使用率、または、データ転送遅延もしくは廃棄率の品質を測定する通信設備使用率またはトラヒック品質測定装置と、前記通信設備使用率またはトラヒック品質測定装置の出力である通信設備の使用率またはトラヒック品質にもとづいて、請求項４ないし６のうちいずれか１項に記載の通信網異常状態検出方法によって通信網異常状態の判断を行う通信網異常状態判断装置と、を備える通信網の異常状態検出装置である。
【００１２】
請求項９の発明は、コンピュータに、時系列予測モデルにもとづき、与えられた期間までの時系列の予測と信頼区間を算出する時系列予測手順と、予測する時系列データに関する実績データ（実現値）を測定収集する時系列データ観測手順と、前記時系列予測装置の出力である予測値と信頼区間と、前記時系列データ観測装置の出力である実績データを入力として、請求項１ないし３のうちいずれか１項に記載の構造変化検出方法によって構造変化の有無を判断する構造変化判断手順と、前記構造変化判断装置において構造変化が検出された時、構造変化発生後の実測データにもとづき時系列予測モデルを再構築する時系列予測モデル再構築手順と、を実行させるための構造変化検出プログラムである。
【００１３】
請求項１０の発明は、コンピュータに、回線設備もしくはノードの、ＣＰＵもしくはバッファの使用率、または、データ転送遅延もしくは廃棄率の品質を測定する通信設備使用率またはトラヒック品質測定手順と、前記通信設備使用率またはトラヒック品質測定装置の出力である通信設備の使用率またはトラヒック品質にもとづいて、請求項４ないし６のうちいずれか１項に記載の通信網異常状態検出方法によって通信網異常状態の判断を行う通信網異常状態判断手順と、を実装させるための通信網の異常状態検出プログラムである。
【００１４】
上述のように、本発明は時系列予測において実績値が予測値の信頼区間を外れることによって生じる損失と（例、生鮮食料品の需要予測誤りによる品不足／品余りによる損失）、時系列予測モデルの見直しによる費用の和の期待値を最小にするように構造変化を検出することができる。また、通信網において、通信網の設備の使用率や通信トラヒックの品質がしきい値を超えることによる損失（例、品質劣化によるユーザの離反）と、通信設備増設およびトラヒック制御による費用の和の期待値を最小にするように通信網異常検出を行うことができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
（実施形態１）
図１は、本発明の第１の実施形態の時系列構造変化検出装置に関連する系を示す図である。同図において、数字符号１は時系列構造変化検出装置、２は時系列予測装置、３は時系列データ観測装置、４は構造変化判断装置、５は時系列予測モデル再構築装置を示している。
時系列予測装置２は時系列予測モデルにもとづき、与えられた期間までの時系列の予測と信頼区間を算出する装置である。
時系列データ観測装置３は、予測する時系列データに関する実績データ（実現値）を測定収集する装置である。
【００１６】
構造変化判断装置４は、時系列予測装置２の出力である予測値と信頼区間と時系列データ観測装置３の出力である実績データを入力として、構造変化の有無を判断する装置である。
時系列予測モデル再構築装置５は、構造変化判断装置４において構造変化が検出された時、構造変化発生後の実測データにもとづき時系列予測モデルを再構築する装置である。
【００１７】
図２は、本発明の実施の形態の例である時系列予測モデルにおける構造変化検出の手順の詳細を示す流れ図である。同図において、Ｓ０〜Ｓ３との符号表示は、処理の各ステップを示すもので、以下の説明中のステップ０〜ステップ３との記載と対応している。
【００１８】
ステップ０
時系列予測装置２は時系列予測モデルにもとづき、与えられた期間までの時系列の予測と信頼区間を算出し、構造変化判断装置４へ算出結果を送る。
ステップ１
時系列データ観測装置３は、予測する時系列データに関する実績データ（実現値）を測定し、構造変化判断装置４へ測定結果を送る。
【００１９】
ステップ２
構造変化判断装置４は、時系列予測装置２の出力である予測値と信頼区間と時系列データ観測装置３の出力である実績データを入力として、実績データが信頼区間を超えた連続回数ｎを求め、“式１７”を使って、Ｐ（Ｅｃ｜Ｓｎ）を計算する。
【００２０】
【数１７】

ただし、
Ｐ（Ｅｃ）：時系列に構造変化が生じる確率
Ｒ：時系列に構造変化が生じていない時に観測データが信頼区間を越える確率
Ｒｃ：時系列に構造変化が生じている時に観測データが信頼区間を越える確率
Ｓｎ：観測データが信頼区間をｎ回連続して越えた状態
Ｅ：時系列に構造変化が生じていない状態
Ｅｃ：時系列に構造変化が生じている状態
次にＰ（Ｅｃ｜Ｓｎ）を使って“式１８”を計算する。
【００２１】
【数１８】

“式１８”で求めたα（ｎ）が“式１９”を満足すれば構造変化が生じたと判断する。
【数１９】

ただし、
ａ：時系列予測値が信頼区間を１回外れることによる損失
Ａ：時系列予測式再構築に必要な費用
【００２２】
ステップ３
時系列予測モデル再構築装置５は、ステップ２において構造変化が生じたと判断されたら、観測値が信頼区間を外れた時点以降の観測データにもとづき時系列予測モデルの再構築を行う。
【００２３】
（実施形態２）
図３は、本発明の第２の実施形態の通信網の異常状態検出装置に関連する系を示す図である。同図において、数字符号６は異常状態検出装置、７は通信設備使用率およびトラヒックの品質測定装置、８は通信網異常状態判断装置を示している。
通信設備使用率およびトラヒック品質測定装置７は回線設備やノードのＣＰＵやバッファの使用率、データ転送遅延や廃棄率などの品質を測定する装置である。
通信網異常状態判断装置８は、装置７の出力である通信設備の使用率や品質にもとづいて通信網異常状態の判断を行う装置である。
【００２４】
図４は、本発明の実施の形態の例である通信網の異常状態検出の手順の詳細を示す流れ図である。同図において、Ｓ０〜Ｓ１との符号表示は、処理の各ステップを示すもので、以下の説明中のステップ０〜ステップ１との記載と対応している。
ステップ０
通信設備使用率およびトラヒックの品質測定装置７は通信設備使用率およびトラヒックの品質を測定し、通信網異常状態判断装置８へ測定結果を送る。
ステップ１
通信網異常状態判断装置８は、通信設備の使用率およびトラヒック品質の実績データがあらかじめ設定したしきい値を超えた連続回数ｎを求め、“式２０”を使って、Ｐ（Ｅｃ｜Ｓｎ）を計算する。
【００２５】
【数２０】

ただし、
Ｐ（Ｅｃ）：通信網に異常が生じる確率
Ｒ：通信網に異常が生じていない時に観測データがしきい値を越える確率
Ｒｃ：通信網に異常が生じている時に観測データがしきい値を越える確率
Ｓｎ：観測データがしきい値をｎ回連続して越えた状態
Ｅ：通信網に異常が生じていない状態
Ｅｃ：通信網に異常が生じている状態
次にＰ（Ｅｃ｜Ｓｎ）を使って“式２１”を計算する。
【数２１】

【００２６】
“式２０”で求めたα（ｎ）が“式２２”を満足すれば通信網に異常が生じたと判断する。
【数２２】

ただし、
ａ：観測データがしきい値を１回外れることによる損失（例えばユーザの離反）
Ａ：設備増設やトラヒック制御起動等の通信網正常化に必要な費用
【００２７】
以上、本発明者によってなされた発明を、前記実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は、前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは勿論である。
【００２８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、時系列予測モデルにおいて構造変化が生じた時に迅速に検出し、モデルの再構築を行うことができ、予測誤りによる損失と、時系列予測モデル再構築に伴う費用の和を最少にすることができる。
また、本発明によれば、通信網に異常が生じた時に迅速に検出し、正常化を図ることが可能となり、通信網異常に伴う損失（例、ユーザの離反、通話収入機会の逸失）と、通信網正常化のための施策（例、設備増設、トラヒック制御）費用の和を最少にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態１の時系列構造変化検出を行うためのシステム構成を説明する図である。
【図２】実施形態１の時系列構造変化検出手順を示す流れ図である。
【図３】実施形態２の通信網異常状態検出を行うためのシステム構成を説明する図である。
【図４】実施形態２の通信網異常状態検出処理の流れ図である。
【符号の説明】
１…時系列構造変化検出装置、２…時系列予測装置、３…時系列データ観測装置、４…構造変化判断装置、５…時系列予測モデル再構築装置、６…通信網異常状態検出装置、７…通信設備使用率およびトラヒック品質測定装置、８…通信網異常状態判断装置

Claims

時系列予測において、実績値が予測値の信頼区間をｎ回連続して超えた時、実データの時系列に構造変化が生じたと判断し、時系列予測式の再構築または見直しを行う手順において、構造変化を見逃す誤り（第１種の誤り）による損失と、構造変化が生じていないのに生じたと判断する誤り（第２種の誤り）による損失の和の期待値を最小にするｎを用いた構造変化検出方法。
時系列予測値が信頼区間を１回外れることによる損失をａ、時系列予測式再構築に必要な費用をＡとし、“式１”で与えられる費用の期待値を最小にするｎに対し、実績値が予測値の信頼区間をｎ回連続して超えた時、実データの時系列に構造変化が生じたと判断する、時系列予測式の再構築を行うための請求項１に記載の構造変化検出方法。
時系列に構造変化が生じる確率をＰ（Ｅｃ）、時系列に構造変化が生じていない時に観測データが信頼区間を越える確率をＲ、時系列に構造変化が生じている時に観測データが信頼区間を越える確率をＲｃ、観測データが信頼区間をｎ回連続して越えた状態をＳｎ、時系列に構造変化が生じていない状態をＥ、時系列に構造変化が生じている状態をＥｃとし、
測定データがｎ回連続して信頼区間を超えた時に時系列に構造変化が生じた確率を“式２”で与え、

測定値が信頼区間をｎ回連続して超えたという条件のもとでｎ＋１回目において信頼区間を越えない確率を“式３”で与え、

“式４”を満足する最大のｎに対し、実績値が予測値の信頼区間をｎ回連続して超えた時、実データの時系列に構造変化が生じたと判断する、時系列予測式の再構築を行うための、請求項２に記載の構造変化検出方法。
通信網の設備の使用率や通信トラヒックの品質を定期的に観測し、異常状態と判定するしきい値をｎ回連続して超えた時、通信網の異常状態を検出する方法であって、異常状態であるにもかかわらず見逃す誤り（第１種の誤り）による損失と、異常状態でないのにもかかわらず異常と判断する誤り（第２種の誤り）による損失の和の期待値を最小にするｎを使用することで異常状態検出誤りによる損失を最小にする異常状態検出方法。
通信網の設備の使用率や通信トラヒックの品質が異常状態と判定するしきい値を１回外れることによる損失をａ、異常状態回避のための設備増設またはトラヒック制御に必要な費用をＡとし、“式５”で与えられる費用の期待値を最小にするｎに対し、測定値があらかじめ与えられたしきい値をｎ回連続して超えた時、通信網異常状態が生じたと判断する、設備増設またはトラヒック制御を行うための請求項４に記載の通信網異常状態検出方法。
通信網における異常状態が生じる確率をＰ（Ｅｃ）、異常状態でない時に観測データがしきい値を越える確率をＲ、異常状態の時に観測データがしきい値を越える確率をＲｃ、観測データがしきい値をｎ回連続して越えた状態をＳｎ、通信網に異常が生じていない状態をＥ、通信網に異常が生じている状態をＥｃとし、
測定データがｎ回連続してしきい値を超えた時に通信網に異常が生じた確率を“式６”で与え、

測定値がしきい値をｎ回連続して超えたという条件のもとでｎ＋１回目においてしきい値を越えない確率を“式７”で与え、

“式８”を満足する最大のｎに対し、測定値がしきい値をｎ回連続して超えた時、通信網に異常が生じたと判断する、設備増設またはトラヒック制御を行うための請求項５に記載の通信網異常状態検出方法。
時系列予測モデルにもとづき、与えられた期間までの時系列の予測と信頼区間を算出する時系列予測装置と、
予測する時系列データに関する実績データ（実現値）を測定収集する時系列データ観測装置と、
前記時系列予測装置の出力である予測値と信頼区間と、前記時系列データ観測装置の出力である実績データを入力として、請求項１ないし３のうちいずれか１項に記載の構造変化検出方法によって構造変化の有無を判断する構造変化判断装置と、
前記構造変化判断装置において構造変化が検出された時、構造変化発生後の実測データにもとづき時系列予測モデルを再構築する時系列予測モデル再構築装置と、
を備える構造変化検出装置。
回線設備もしくはノードの、ＣＰＵもしくはバッファの使用率、または、データ転送遅延もしくは廃棄率の品質を測定する通信設備使用率またはトラヒック品質測定装置と、
前記通信設備使用率またはトラヒック品質測定装置の出力である通信設備の使用率またはトラヒック品質にもとづいて、請求項４ないし６のうちいずれか１項に記載の通信網異常状態検出方法によって通信網異常状態の判断を行う通信網異常状態判断装置と、
を備える通信網の異常状態検出装置。
コンピュータに、
時系列予測モデルにもとづき、与えられた期間までの時系列の予測と信頼区間を算出する時系列予測手順と、
予測する時系列データに関する実績データ（実現値）を測定収集する時系列データ観測手順と、
前記時系列予測装置の出力である予測値と信頼区間と、前記時系列データ観測装置の出力である実績データを入力として、請求項１ないし３のうちいずれか１項に記載の構造変化検出方法によって構造変化の有無を判断する構造変化判断手順と、
前記構造変化判断装置において構造変化が検出された時、構造変化発生後の実測データにもとづき時系列予測モデルを再構築する時系列予測モデル再構築手順と、
を実行させるための構造変化検出プログラム。
コンピュータに、
回線設備もしくはノードの、ＣＰＵもしくはバッファの使用率、または、データ転送遅延もしくは廃棄率の品質を測定する通信設備使用率またはトラヒック品質測定手順と、
前記通信設備使用率またはトラヒック品質測定装置の出力である通信設備の使用率またはトラヒック品質にもとづいて、請求項４ないし６のうちいずれか１項に記載の通信網異常状態検出方法によって通信網異常状態の判断を行う通信網異常状態判断手順と、
を実装させるための通信網の異常状態検出プログラム。