JP2005018304A - 時系列データ予測方法、装置、時系列データ予測プログラム及びその記録媒体 - Google Patents
時系列データ予測方法、装置、時系列データ予測プログラム及びその記録媒体 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2005018304A JP2005018304A JP2003180458A JP2003180458A JP2005018304A JP 2005018304 A JP2005018304 A JP 2005018304A JP 2003180458 A JP2003180458 A JP 2003180458A JP 2003180458 A JP2003180458 A JP 2003180458A JP 2005018304 A JP2005018304 A JP 2005018304A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- time
- series data
- prediction
- exe
- tar
- 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
Links
Images
Landscapes
- Complex Calculations (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
【課題】予測実行時刻とその近傍過去の各時系列データ値からの予測方法と、予測対象時刻と同一傾向の時系列データ集合の統計値からの予測方法の各長所を取り入れ、時間変動の大きい予測や直前の非定常的な予測を可能とする。
【解決手段】ヒストグラム作成処理２００では、予測実行時刻ｔｅｘｅと同一傾向の時系列データ集合Ｕ（ｔｅｘｅ）の分布を表わす頻度ヒストグラムＨ（ｔｅｘｅ）と、予測対象時刻ｔｔａｒと同一傾向の時系列データ集合Ｕ（ｔｔａｒ）の分布を表わす頻度ヒストグラムＨ（ｔｔａｒ）を作成する。予測値算出処理７００では、Ｈ（ｔｅｘｅ）にて、最小値始点からｔｅｘｅでの時系列データの値Ｖ（ｔｅｘｅ）までの頻度値を合計した値をＵ（ｔｅｘｅ）の全データ数で割ることで累積度Ｓを計算すると共に、Ｈ（ｔｔａｒ）にて、最小値始点からの累積度がＳに該当する値を求めてｔｔａｒにおける時系列データの予測値Ｖ（ｔｔａｒ）とする。
【選択図】 図１
【解決手段】ヒストグラム作成処理２００では、予測実行時刻ｔｅｘｅと同一傾向の時系列データ集合Ｕ（ｔｅｘｅ）の分布を表わす頻度ヒストグラムＨ（ｔｅｘｅ）と、予測対象時刻ｔｔａｒと同一傾向の時系列データ集合Ｕ（ｔｔａｒ）の分布を表わす頻度ヒストグラムＨ（ｔｔａｒ）を作成する。予測値算出処理７００では、Ｈ（ｔｅｘｅ）にて、最小値始点からｔｅｘｅでの時系列データの値Ｖ（ｔｅｘｅ）までの頻度値を合計した値をＵ（ｔｅｘｅ）の全データ数で割ることで累積度Ｓを計算すると共に、Ｈ（ｔｔａｒ）にて、最小値始点からの累積度がＳに該当する値を求めてｔｔａｒにおける時系列データの予測値Ｖ（ｔｔａｒ）とする。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、時間の経過とともに変動する時系列データの将来の値を、過去の時系列データと予測実行時刻での時系列データの値Ｖ（ｔｅｘｅ）を用いて予測する時系列データ予測方法及び装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の時系列データ予測方法には、大きく分けて次の２通りの方法に分類される。
（１）予測実行時刻の時系列データ値、および予測実行時刻の近傍過去の時系列データ値にもとづき予測値を算出する方法。
（２）予測対象時刻と同一の傾向を示す時系列データの集合を作成し、該集合の統計値（平均値や最頻値など）にもとづき予測値を算出する方法。
【０００３】
予測方法（１）の例としては、例えばＡＲモデル、ＡＲＭＡモデル、カルマンフィルターなどが挙げられる。これら手法の基本となるＡＲモデルとは、予測実行時刻ｔｅｘｅまでのＭ個の時系列データ値｛Ｖ（ｔ）；ｔ＝ｔｅｘｅ−（Ｍ−１），…，ｔｅｘｅ−１，ｔｅｘｅ−２，ｔｅｘｅ｝にもとづき、次の時刻ｔｅｘｅ＋１での値を予測する手法である。具体的には、Ｍ個の係数の列｛ａ（ｍ）；ｍ＝０，１，…，Ｍ−１｝を構成し、以下の式
【０００４】
【数１】
【０００５】
により予測値Ｖ（ｔｅｘｅ＋１）を算出する。係数の列ａ（ｍ）は、学習用データを用い、予測値と実際の値との差を最小とするよう決定することができる。ＡＲモデルの最も単純な例として、Ｍ＝１，ａ（０）＝１とすることにより、
Ｖ（ｔｅｘｅ＋１）＝Ｖ（ｔｅｘｅ）
と、予測実行時刻の値をそのまま予測値として出力する方法がある。この方法は、予測実行時刻での値が将来も継続するとの仮定にもとづいており、予測実行時刻と予測対象時刻との時間差が小さい予測（短期予測）や、時間による変動が小さい時系列データの予測に用いられる。
【０００６】
なお、ＡＲモデル、ＡＲＭＡモデル、カルマンフィルター等、以上説明してきた予測方法（１）に関する参考文献として、以下の非特許文献１が挙げられる。
【０００７】
予測方法（２）の例としては、予測対象時刻と同一季節あるいは同一曜日など、予測対象時刻と同一の傾向を示す時系列データの集合を作成し、該集合の平均値や最頻値など、なんらかの統計値を予測値として出力する方法がある。この方法は、時系列データの変動は周期的であり、過去のふるまいが再現されるであろうという仮定にもとづく予測方法であり、例えば月別電力消費量の予測や気温変動予測などに用いられる。
【０００８】
【非特許文献１】
尾崎統、北川源四郎、“時系列解析の方法”、朝倉書店、ｐｐ．６１−１０６、２００２。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、以上の（１）、（２）の従来方法には、以下の問題が存在する。
【００１０】
（１）については、予測実行時刻またはその近傍過去に発生した事象を再現することはできるが、予測実行時刻と予測対象時刻との時間差が大きい予測（長期予測）や、時間による変動が大きな時系列データの予測に不向きである。
【００１１】
（２）については、周期的にあらわれる事象を効果的に予測に反映することはできるが、その直前に起きた非定常的な事象を予測に反映することが困難である。
【００１２】
本発明は、上記従来手法の問題点に対し、従来方法（１）と（２）の両方の長所を取り入れることによって、それらの問題点を補う手法を提供することが課題である。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明は、時間の経過とともに変動する時系列データの将来の値を予測する時系列データ予測方法であって、予測を実行する時刻（以下、予測実行時刻またはｔｅｘｅと呼称）と同一の傾向を示す時系列データの集合（以下、Ｕ（ｔｅｘｅ）と呼称）と、予測の対象となる時刻（以下、予測対象時刻またはｔｔａｒと呼称）と同一の傾向を示す時系列データの集合（以下、Ｕ（ｔｔａｒ）と呼称）を作成する手順と、Ｕ（ｔｅｘｅ）の値の分布の様子を表わす頻度ヒストグラム（以下、Ｈ（ｔｅｘｅ）と呼称）と、Ｕ（ｔｔａｒ）の値の分布の様子を表わす頻度ヒストグラム（以下、Ｈ（ｔｔａｒ）と呼称）を作成する手順と、Ｈ（ｔｅｘｅ）において、最小値始点からｔｅｘｅでの時系列データの値（以下、Ｖ（ｔｅｘｅ）と呼称）までの頻度値を合計し、該合計値をＵ（ｔｅｘｅ）の全データ数で割ることで求められる累積度（以下、Ｓと呼称）を計算する手順と、Ｈ（ｔｔａｒ）において、最小値始点からの累積度がＳに該当する値を求め、該値をｔｔａｒにおける時系列データの予測値（以下、Ｖ（ｔｔａｒ）と呼称）とする手順とを有することを特徴とする時系列データ予測方法を、その手段とする。
【００１４】
あるいは、上記の時系列データ予測方法において、時系列データを作成する手順では、頻度ヒストグラムを作成するための時系列データの集合を、同一曜日あるいは同一時刻あるいは同一曜日同一時刻のデータを指定した期間分収集することにより作成する手順を有することを特徴とする時系列データ予測方法を、その手段とする。
【００１５】
あるいは、時間の経過とともに変動する時系列データの将来の値を予測する時系列データ予測装置であって、予測を実行する時刻（以下、予測実行時刻またはｔｅｘｅと呼称）と同一の傾向を示す時系列データの集合（以下、Ｕ（ｔｅｘｅ）と呼称）と、予測の対象となる時刻（以下、予測対象時刻またはｔｔａｒと呼称）と同一の傾向を示す時系列データの集合（以下、Ｕ（ｔｔａｒ）と呼称）を作成する手段と、Ｕ（ｔｅｘｅ）の値の分布の様子を表わす頻度ヒストグラム（以下、Ｈ（ｔｅｘｅ）と呼称）と、Ｕ（ｔｔａｒ）の値の分布の様子を表わす頻度ヒストグラム（以下、Ｈ（ｔｔａｒ）と呼称）を作成する手段と、Ｈ（ｔｅｘｅ）において、最小値始点からｔｅｘｅでの時系列データの値（以下、Ｖ（ｔｅｘｅ）と呼称）までの頻度値を合計し、該合計値をＵ（ｔｅｘｅ）の全データ数で割ることで求められる累積度（以下、Ｓと呼称）を計算する手段と、Ｈ（ｔｔａｒ）において、最小値始点からの累積度がＳに該当する値を求め、該値をｔｔａｒにおける時系列データの予測値（以下、Ｖ（ｔｔａｒ）と呼称）とする手段とを有することを特徴とする時系列データ予測装置を、その手段とする。
【００１６】
あるいは、上記の時系列データ予測装置において、時系列データを作成する手段は、頻度ヒストグラムを作成するための時系列データの集合を、同一曜日あるいは同一時刻あるいは同一曜日同一時刻のデータを指定した期間分収集することにより作成する手段を有することを特徴とする時系列データ予測装置を、その手段とする。
【００１７】
あるいは、上記の時系列データ予測方法における手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムとしたことを特徴とする時系列データ予測プログラムを、その手段とする。
【００１８】
あるいは、上記の時系列データ予測方法における手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムとし、該プログラムを、該コンピュータが読み取りできる記録媒体に記録したことを特徴とする時系列データ予測プログラムを記録した記録媒体を、その手段とする。
【００１９】
本発明では、予測対象時刻における時系列データの統計的な値（平均値など）に対し、予測実行時刻での時系列データ値が有するヒストグラム累積度を持続させるという方法で補正をかけることにより、
（１）予測実行時刻の時系列データ値、および予測実行時刻の近傍過去の時系列データ値にもとづき予測値を算出する予測方法と、
（２）予測対象時刻と同一の傾向を示す時系列データの集合を作成し、該集合の統計値（平均値や最頻値など）にもとづき予測値を算出する予測方法の両者の長所を取り入れた予測方法とする。
【００２０】
この予測方法により、予測に用いるヒストグラム群は複数回作成する必要をなくして一度作成しておけばよいようにし、処理の高速性を図る。ヒストグラム作成用時系列データを逐次更新し、その都度新たにヒストグラム群を作成する方法については、常に最新の統計情報が使えるようにすることで、予測の高精度化を見込む。
【００２１】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態として、時系列データの予測方法を実施例として、以下に図を用いて詳細に説明する。
【００２２】
本発明は、以下の１〜４の手順に従う。
１．予測を実行する時刻ｔｅｘｅと同一の傾向を示す時系列データの集合Ｕ（ｔｅｘｅ）と、予測の対象となる時刻ｔｔａｒと同一の傾向を示す時系列データの集合Ｕ（ｔｔａｒ）を作成する。
２．Ｕ（ｔｅｘｅ）の値の分布の様子を表わす頻度ヒストグラムＨ（ｔｅｘｅ）と、Ｕ（ｔｔａｒ）の値の分布の様子を表わす頻度ヒストグラムＨ（ｔｔａｒ）を作成する。
３．Ｈ（ｔｅｘｅ）において、最小値始点からｔｅｘｅでの時系列データの値Ｖ（ｔｅｘｅ）までの累積度Ｓを算出する。
４．Ｈ（ｔｔａｒ）において、３の手順で算出された累積度Ｓに該当する値を求め、該値を予測値Ｖ（ｔｔａｒ）とする。
【００２３】
図１に本実施の形態例の処理フローを示す。ここでは方法の例を示すが、以下に示される処理を実行する手段（処理部）によって装置を構成できることは、もちろんのことである。
【００２４】
図１において、１００は予測する対象に応じて適当な期間収集したヒストグラム作成用時系列データ、２００はヒストグラム作成用時系列データ１００を同一の傾向を示す部分集合に分割して各部分集合の値の分布を表わすヒストグラムを作成する処理、３００はヒストグラム作成処理２００により作成されたヒストグラム群、４００は予測実行時刻、５００は予測実行時刻における時系列データの値、６００は予測対象時刻、７００は予測値算出処理、８００は予測値算出処理７００の結果出力される予測値である。
【００２５】
ヒストグラム作成用時系列データ１００は、予測の対象に応じ、例えば過去１年分や、過去１ヶ月分、過去１週間分など、任意に指定した期間の時系列データである。
【００２６】
ヒストグラム作成処理２００は、ヒストグラム作成用時系列データ１００に対し、これを同一の傾向を示す部分集合に分割し、各部分集合についてその値の頻度分布を示すヒストグラムを作成する処理である。
【００２７】
ヒストグラム作成用時系列データ１００の部分集合への分割は、同一曜日、同一時間帯、同一曜日かつ同一時間帯など、予測する対象に応じて指定した時間属性ごとにデータをまとめることにより行われる。分割方法にはこの他にも、“月曜日から金曜日までの平日”、“土曜日”、“日曜日及び休日”の３つのカテゴリに分割する方法や、この３カテゴリをさらに時間帯ごとに細かく分割する方法や、同一月、同一週、同一季節、特定月群、曜日群、日付の下一桁に５や０が付く五十日など特定の日付ごと、等に分割する方法が考えられる。また、上記時間情報に着目して分割する方法以外にも、晴れ・曇り・雨・雪などといった天候、気温、降水量、湿度、風向、風速、水温、波高、潮汐などの気象情報にもとづいて分割する方法も考えられる。
【００２８】
本実施の形態例では、以下、過去１年間分程度のまとまった量のヒストグラム作成用時系列データを、月曜日、火曜日、水曜日、木曜日、金曜日、土曜日、日曜日および休日、の７つの部分集合に分割し、さらにこれら７つの部分集合を０時０分からはじまる５分間隔の時間帯ごとに分割（１回あたり２８８分割）し、計２０１６個（＝７×２８８）の部分集合に分割する。これにより時間属性は“月曜日の０時０分〜０時５分”（以下、｛月、００：００｝と表記）からはじまり、“日曜日および休日の２３時５５分〜２４時０分（以下、｛日＆休、２３：５５｝と表記）まで存在することとなる。
【００２９】
次に、以上の方法により分割した各部分集合それぞれに対し、値の頻度分布を表わすヒストグラムを作成する。本実施の形態例では、２０１６個の部分集合それぞれに対応して２０１６個のヒストグラムが作成されることとなる。予測する対象に応じてヒストグラムの階級の数、および各階級が担当するデータ値の幅を指定し、各階級について、該階級の担当するデータ値の幅の中に含まれる標本数をカウントする。本実施の形態例では、各階級の担当するデータ幅ｗを一定値とし、階級の数は各部分集合の最大値に応じヒストグラムごとに可変とする。
【００３０】
例えば、ある部分集合の最大値をＭａｘとすると、該部分集合に対応するヒストグラムの階級の数Ｎｃｌａｓｓは、
【００３１】
【数２】
【００３２】
となる。ここでＩＮＴ（ ）は、（ ）内の値の小数点以下を切り捨てる関数を表わす。Ｎｃｌａｓｓ個の階級それぞれについて、各階級に含まれる標本の数をカウントし、ヒストグラムを作成する。例えば、Ｘの値を持つ標本は、ＩＮＴ（Ｘ／ｗ）＋１番目の階級に分類されることとなる。本実施の形態例では、以下、説明の簡略化のため、ヒストグラムの階級をＣ（ｉ）（ｉ＝１〜Ｎｃｌａｓｓ）、階級Ｃ（ｉ）に含まれる標本の数をＮ（ｉ）（ｉ＝１〜Ｎｃｌａｓｓ）、各階級の担当するデータ値の代表値（平均値、最小値、最大値など）をＸ（ｉ）（ｉ＝１〜Ｎｃｌａｓｓ）と表記する。
【００３３】
予測処理に用いるヒストグラム群３００は、過去１年分など指定した期間の時系列データを用いて作成していたが、このヒストグラム作成用時系列データを逐次更新し、その都度新たにヒストグラムを作り直すことにより、常に最新のデータを用いた予測を可能とすることもできる。
【００３４】
ヒストグラム群３００は、ヒストグラム作成処理２００の結果作成されるヒストグラム群である。本実施の形態例では、ヒストグラム作成用時系列データを２０１６個の部分集合に分割したため、各部分集合に対応した２０１６個のヒストグラムが作成されることとなる。
【００３５】
図２の３１０に、ヒストグラムの一例を示す。横軸はヒストグラムの階級を、縦軸は標本の数を表わす。
【００３６】
予測実行時刻４００は、予測値算出処理７００を行う時点での時刻であり、例として２００３年３月３１日９時００分（以下、２００３／０３／３１ ０９：００と表記）とする。
【００３７】
予測実行時刻における時系列データ値５００は、予測実行時刻における時系列データの値である。本実施の形態例では、この値をＸとして説明する。
【００３８】
予測対象時刻６００は、予測値算出の対象となる未来の時刻であり、例として予測実行時刻の３０分後の２００３年３月３１日９時３０分（２００３／０３／３１ ０９：３０）とする。
【００３９】
予測値算出処理７００は、ヒストグラム群３００、予測実行時刻４００、予測実行時刻における時系列データ値５００、予測対象時刻６００にもとづき、予測値を算出する処理である。図３に予測値算出処理のフロー図を示す。
【００４０】
図３の４００，６００は、図１の４００，６００と同様であり、それぞれ予測実行時刻ｔｅｘｅと、予測対象時刻ｔｔａｒである。７１０は、予測実行時刻の時間属性（（以下、ＡＴＴｅｘｅと表記）と、予測対象時刻の時間属性（以下、ＡＴＴｔａｒと表記）を算出する処理である。３００は図１のヒストグラム群３００と同様である。７２０はヒストグラム群からＡＴＴｅｘｅに対応するヒストグラムＨｅｘｅと、ＡＴＴｔａｒに対応するヒストグラムＨｔａｒを読み込む処理である。５００は図１の予測実行時刻における時系列データ値Ｘと同様である。７３０はＨｅｘｅにおいて、最小値始点からＸまでの累積度Ｓを計算する処理である。７４０はＨｔａｒにおいて、最小値始点からの累積度がＳに該当する値を求め、該値を予測値８００として出力する処理である。
【００４１】
以上説明した予測値算出処理７００は、ヒストグラムの累積度が連続的に推移するアナログデータを対象とした場合であるが、ディジタルデータを本発明の対象とした場合、ヒストグラム累積度の推移は連続的にならず、離散的となるため、ある種の近似計算を行う必要がある。近似計算の例を、図４を用いて以下過程１〜６に示す。
【００４２】
過程１：予測実行時刻の時間属性ＡＴＴｅｘｅを求める。上記予測実行時刻２００３／０３／３１ ０９：００の場合、該時刻の時間属性は｛月、０９：００｝である。
【００４３】
過程２：予測対象時刻の時間属性ＡＴＴｔａｒを求める。上記予測対象時刻２００３／０３／３１ ０９：３０の場合、該時刻の時間属性は｛月、０９：３０｝である。
【００４４】
過程３：ＡＴＴｅｘｅに対応するヒストグラムＨｅｘｅと、ＡＴＴｔａｒに対応するヒストグラムＨｔａｒを用意する。図４の７５０がＨｅｘｅ、７６０がＨｔａｒである。
【００４５】
過程４：Ｈｅｘｅにおいて予測実行時刻における時系列データ値Ｘが属する階級Ｃ（ｊ）を求め、以下の式により計算される階級ｊまでのヒストグラムの累積度Ｓ（ｊ）および階級ｊ−１までのヒストグラム累積度Ｓ（ｊ−１）を算出する。
【００４６】
【数３】
【００４７】
例として、予測実行時刻における時系列データ値Ｘが図４のヒストグラム７５０の階級Ｃ（２）に属すと仮定すると、ｊ＝２であるから
【００４８】
【数４】
【００４９】
と計算される。
【００５０】
過程５：Ｈｔａｒにおいて、以下の値ｋ，ｌを求める。
ｋ：Ｈｔａｒの階級ｋまでのヒストグラム累積度Ｓ（ｋ）が一番初めにＳ（ｋ）＞Ｓ（ｊ−１）となるｋ。
ｌ：Ｈｔａｒの階級ｌまでのヒストグラム累積度Ｓ（ｌ）が一番初めにＳ（ｌ）≧Ｓ（ｊ）となるｌ。
【００５１】
図４の例では、ヒストグラム７６０における階級Ｃ（２）、Ｃ（３）、Ｃ（４）までのヒストグラム累積度Ｓ（２）、Ｓ（３）、Ｓ（４）をそれぞれ計算すると、
【００５２】
【数５】
【００５３】
となり、ｋ＝３，ｌ＝４と算出される。
【００５４】
過程６：Ｈｔａｒにおいて、階級Ｃ（ｋ）〜Ｃ（ｌ）の代表値Ｘ（ｋ）〜Ｘ（ｌ）の平均値を予測値Ｖ（ｔｔａｒ）として出力する。Ｖ（ｔｔａｒ）の算出式を以下に示す。
【００５５】
【数６】
【００５６】
予測値８００は、予測値算出処理７００の結果出力され、予測実行時刻４００の時点で算出された予測対象時刻６００の時系列データ値である。
【００５７】
なお、図１、及び図３を用いて説明した処理の手順や過程をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータにその処理の手順や過程を実行させるためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスクや、ＭＯ、ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。このように、記録媒体やネットワークにより提供されたプログラムをコンピュータにインストールすることで、本発明が実施可能となる。
【００５８】
【発明の効果】
以上説明してきたように、本発明は、予測対象時刻における時系列データの統計的な値（平均値など）に対し、予測実行時刻での時系列データ値が有するヒストグラム累積度を持続させるという方法で補正をかけることにより、
（１）予測実行時刻の時系列データ値、および予測実行時刻の近傍過去の時系列データ値にもとづき予測値を算出する予測方法と、
（２）予測対象時刻と同一の傾向を示す時系列データの集合を作成し、該集合の統計値（平均値や最頻値など）にもとづき予測値を算出する予測方法の両者の長所を取り入れた予測方法である。
【００５９】
本発明によれば、予測に用いるヒストグラム群は複数回作成する必要がなく一度作成しておけばよいため、処理の高速性を図ることもできる。また、ヒストグラム作成用時系列データを逐次更新し、その都度新たにヒストグラム群を作成する方法については、常に最新の統計情報が使えるため予測の高精度化を見込むことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態例を示す全体の処理フロー図
【図２】上記実施の形態例におけるヒストグラム例を示す図
【図３】上記実施の形態例における予測値算出処理フロー図
【図４】上記実施の形態例における予測値算出処理例を示す図
【符号の説明】
１００…ヒストグラム作成用時刻列データ
２００…ヒストグラム作成処理
３００…ヒストグラム群
４００…予測実行時刻
５００…予測実行時刻における時刻列データ値
６００…予測対象時刻
７００…予測値算出処理
７１０…時間属性算出処理
７２０…ヒストグラム読み込み処理
７３０…累積度算出処理
７４０…予測対象時刻ヒストグラムにおける累積度該当値算出処理
８００…予測値
【発明の属する技術分野】
本発明は、時間の経過とともに変動する時系列データの将来の値を、過去の時系列データと予測実行時刻での時系列データの値Ｖ（ｔｅｘｅ）を用いて予測する時系列データ予測方法及び装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の時系列データ予測方法には、大きく分けて次の２通りの方法に分類される。
（１）予測実行時刻の時系列データ値、および予測実行時刻の近傍過去の時系列データ値にもとづき予測値を算出する方法。
（２）予測対象時刻と同一の傾向を示す時系列データの集合を作成し、該集合の統計値（平均値や最頻値など）にもとづき予測値を算出する方法。
【０００３】
予測方法（１）の例としては、例えばＡＲモデル、ＡＲＭＡモデル、カルマンフィルターなどが挙げられる。これら手法の基本となるＡＲモデルとは、予測実行時刻ｔｅｘｅまでのＭ個の時系列データ値｛Ｖ（ｔ）；ｔ＝ｔｅｘｅ−（Ｍ−１），…，ｔｅｘｅ−１，ｔｅｘｅ−２，ｔｅｘｅ｝にもとづき、次の時刻ｔｅｘｅ＋１での値を予測する手法である。具体的には、Ｍ個の係数の列｛ａ（ｍ）；ｍ＝０，１，…，Ｍ−１｝を構成し、以下の式
【０００４】
【数１】
により予測値Ｖ（ｔｅｘｅ＋１）を算出する。係数の列ａ（ｍ）は、学習用データを用い、予測値と実際の値との差を最小とするよう決定することができる。ＡＲモデルの最も単純な例として、Ｍ＝１，ａ（０）＝１とすることにより、
Ｖ（ｔｅｘｅ＋１）＝Ｖ（ｔｅｘｅ）
と、予測実行時刻の値をそのまま予測値として出力する方法がある。この方法は、予測実行時刻での値が将来も継続するとの仮定にもとづいており、予測実行時刻と予測対象時刻との時間差が小さい予測（短期予測）や、時間による変動が小さい時系列データの予測に用いられる。
【０００６】
なお、ＡＲモデル、ＡＲＭＡモデル、カルマンフィルター等、以上説明してきた予測方法（１）に関する参考文献として、以下の非特許文献１が挙げられる。
【０００７】
予測方法（２）の例としては、予測対象時刻と同一季節あるいは同一曜日など、予測対象時刻と同一の傾向を示す時系列データの集合を作成し、該集合の平均値や最頻値など、なんらかの統計値を予測値として出力する方法がある。この方法は、時系列データの変動は周期的であり、過去のふるまいが再現されるであろうという仮定にもとづく予測方法であり、例えば月別電力消費量の予測や気温変動予測などに用いられる。
【０００８】
【非特許文献１】
尾崎統、北川源四郎、“時系列解析の方法”、朝倉書店、ｐｐ．６１−１０６、２００２。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、以上の（１）、（２）の従来方法には、以下の問題が存在する。
【００１０】
（１）については、予測実行時刻またはその近傍過去に発生した事象を再現することはできるが、予測実行時刻と予測対象時刻との時間差が大きい予測（長期予測）や、時間による変動が大きな時系列データの予測に不向きである。
【００１１】
（２）については、周期的にあらわれる事象を効果的に予測に反映することはできるが、その直前に起きた非定常的な事象を予測に反映することが困難である。
【００１２】
本発明は、上記従来手法の問題点に対し、従来方法（１）と（２）の両方の長所を取り入れることによって、それらの問題点を補う手法を提供することが課題である。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明は、時間の経過とともに変動する時系列データの将来の値を予測する時系列データ予測方法であって、予測を実行する時刻（以下、予測実行時刻またはｔｅｘｅと呼称）と同一の傾向を示す時系列データの集合（以下、Ｕ（ｔｅｘｅ）と呼称）と、予測の対象となる時刻（以下、予測対象時刻またはｔｔａｒと呼称）と同一の傾向を示す時系列データの集合（以下、Ｕ（ｔｔａｒ）と呼称）を作成する手順と、Ｕ（ｔｅｘｅ）の値の分布の様子を表わす頻度ヒストグラム（以下、Ｈ（ｔｅｘｅ）と呼称）と、Ｕ（ｔｔａｒ）の値の分布の様子を表わす頻度ヒストグラム（以下、Ｈ（ｔｔａｒ）と呼称）を作成する手順と、Ｈ（ｔｅｘｅ）において、最小値始点からｔｅｘｅでの時系列データの値（以下、Ｖ（ｔｅｘｅ）と呼称）までの頻度値を合計し、該合計値をＵ（ｔｅｘｅ）の全データ数で割ることで求められる累積度（以下、Ｓと呼称）を計算する手順と、Ｈ（ｔｔａｒ）において、最小値始点からの累積度がＳに該当する値を求め、該値をｔｔａｒにおける時系列データの予測値（以下、Ｖ（ｔｔａｒ）と呼称）とする手順とを有することを特徴とする時系列データ予測方法を、その手段とする。
【００１４】
あるいは、上記の時系列データ予測方法において、時系列データを作成する手順では、頻度ヒストグラムを作成するための時系列データの集合を、同一曜日あるいは同一時刻あるいは同一曜日同一時刻のデータを指定した期間分収集することにより作成する手順を有することを特徴とする時系列データ予測方法を、その手段とする。
【００１５】
あるいは、時間の経過とともに変動する時系列データの将来の値を予測する時系列データ予測装置であって、予測を実行する時刻（以下、予測実行時刻またはｔｅｘｅと呼称）と同一の傾向を示す時系列データの集合（以下、Ｕ（ｔｅｘｅ）と呼称）と、予測の対象となる時刻（以下、予測対象時刻またはｔｔａｒと呼称）と同一の傾向を示す時系列データの集合（以下、Ｕ（ｔｔａｒ）と呼称）を作成する手段と、Ｕ（ｔｅｘｅ）の値の分布の様子を表わす頻度ヒストグラム（以下、Ｈ（ｔｅｘｅ）と呼称）と、Ｕ（ｔｔａｒ）の値の分布の様子を表わす頻度ヒストグラム（以下、Ｈ（ｔｔａｒ）と呼称）を作成する手段と、Ｈ（ｔｅｘｅ）において、最小値始点からｔｅｘｅでの時系列データの値（以下、Ｖ（ｔｅｘｅ）と呼称）までの頻度値を合計し、該合計値をＵ（ｔｅｘｅ）の全データ数で割ることで求められる累積度（以下、Ｓと呼称）を計算する手段と、Ｈ（ｔｔａｒ）において、最小値始点からの累積度がＳに該当する値を求め、該値をｔｔａｒにおける時系列データの予測値（以下、Ｖ（ｔｔａｒ）と呼称）とする手段とを有することを特徴とする時系列データ予測装置を、その手段とする。
【００１６】
あるいは、上記の時系列データ予測装置において、時系列データを作成する手段は、頻度ヒストグラムを作成するための時系列データの集合を、同一曜日あるいは同一時刻あるいは同一曜日同一時刻のデータを指定した期間分収集することにより作成する手段を有することを特徴とする時系列データ予測装置を、その手段とする。
【００１７】
あるいは、上記の時系列データ予測方法における手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムとしたことを特徴とする時系列データ予測プログラムを、その手段とする。
【００１８】
あるいは、上記の時系列データ予測方法における手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムとし、該プログラムを、該コンピュータが読み取りできる記録媒体に記録したことを特徴とする時系列データ予測プログラムを記録した記録媒体を、その手段とする。
【００１９】
本発明では、予測対象時刻における時系列データの統計的な値（平均値など）に対し、予測実行時刻での時系列データ値が有するヒストグラム累積度を持続させるという方法で補正をかけることにより、
（１）予測実行時刻の時系列データ値、および予測実行時刻の近傍過去の時系列データ値にもとづき予測値を算出する予測方法と、
（２）予測対象時刻と同一の傾向を示す時系列データの集合を作成し、該集合の統計値（平均値や最頻値など）にもとづき予測値を算出する予測方法の両者の長所を取り入れた予測方法とする。
【００２０】
この予測方法により、予測に用いるヒストグラム群は複数回作成する必要をなくして一度作成しておけばよいようにし、処理の高速性を図る。ヒストグラム作成用時系列データを逐次更新し、その都度新たにヒストグラム群を作成する方法については、常に最新の統計情報が使えるようにすることで、予測の高精度化を見込む。
【００２１】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態として、時系列データの予測方法を実施例として、以下に図を用いて詳細に説明する。
【００２２】
本発明は、以下の１〜４の手順に従う。
１．予測を実行する時刻ｔｅｘｅと同一の傾向を示す時系列データの集合Ｕ（ｔｅｘｅ）と、予測の対象となる時刻ｔｔａｒと同一の傾向を示す時系列データの集合Ｕ（ｔｔａｒ）を作成する。
２．Ｕ（ｔｅｘｅ）の値の分布の様子を表わす頻度ヒストグラムＨ（ｔｅｘｅ）と、Ｕ（ｔｔａｒ）の値の分布の様子を表わす頻度ヒストグラムＨ（ｔｔａｒ）を作成する。
３．Ｈ（ｔｅｘｅ）において、最小値始点からｔｅｘｅでの時系列データの値Ｖ（ｔｅｘｅ）までの累積度Ｓを算出する。
４．Ｈ（ｔｔａｒ）において、３の手順で算出された累積度Ｓに該当する値を求め、該値を予測値Ｖ（ｔｔａｒ）とする。
【００２３】
図１に本実施の形態例の処理フローを示す。ここでは方法の例を示すが、以下に示される処理を実行する手段（処理部）によって装置を構成できることは、もちろんのことである。
【００２４】
図１において、１００は予測する対象に応じて適当な期間収集したヒストグラム作成用時系列データ、２００はヒストグラム作成用時系列データ１００を同一の傾向を示す部分集合に分割して各部分集合の値の分布を表わすヒストグラムを作成する処理、３００はヒストグラム作成処理２００により作成されたヒストグラム群、４００は予測実行時刻、５００は予測実行時刻における時系列データの値、６００は予測対象時刻、７００は予測値算出処理、８００は予測値算出処理７００の結果出力される予測値である。
【００２５】
ヒストグラム作成用時系列データ１００は、予測の対象に応じ、例えば過去１年分や、過去１ヶ月分、過去１週間分など、任意に指定した期間の時系列データである。
【００２６】
ヒストグラム作成処理２００は、ヒストグラム作成用時系列データ１００に対し、これを同一の傾向を示す部分集合に分割し、各部分集合についてその値の頻度分布を示すヒストグラムを作成する処理である。
【００２７】
ヒストグラム作成用時系列データ１００の部分集合への分割は、同一曜日、同一時間帯、同一曜日かつ同一時間帯など、予測する対象に応じて指定した時間属性ごとにデータをまとめることにより行われる。分割方法にはこの他にも、“月曜日から金曜日までの平日”、“土曜日”、“日曜日及び休日”の３つのカテゴリに分割する方法や、この３カテゴリをさらに時間帯ごとに細かく分割する方法や、同一月、同一週、同一季節、特定月群、曜日群、日付の下一桁に５や０が付く五十日など特定の日付ごと、等に分割する方法が考えられる。また、上記時間情報に着目して分割する方法以外にも、晴れ・曇り・雨・雪などといった天候、気温、降水量、湿度、風向、風速、水温、波高、潮汐などの気象情報にもとづいて分割する方法も考えられる。
【００２８】
本実施の形態例では、以下、過去１年間分程度のまとまった量のヒストグラム作成用時系列データを、月曜日、火曜日、水曜日、木曜日、金曜日、土曜日、日曜日および休日、の７つの部分集合に分割し、さらにこれら７つの部分集合を０時０分からはじまる５分間隔の時間帯ごとに分割（１回あたり２８８分割）し、計２０１６個（＝７×２８８）の部分集合に分割する。これにより時間属性は“月曜日の０時０分〜０時５分”（以下、｛月、００：００｝と表記）からはじまり、“日曜日および休日の２３時５５分〜２４時０分（以下、｛日＆休、２３：５５｝と表記）まで存在することとなる。
【００２９】
次に、以上の方法により分割した各部分集合それぞれに対し、値の頻度分布を表わすヒストグラムを作成する。本実施の形態例では、２０１６個の部分集合それぞれに対応して２０１６個のヒストグラムが作成されることとなる。予測する対象に応じてヒストグラムの階級の数、および各階級が担当するデータ値の幅を指定し、各階級について、該階級の担当するデータ値の幅の中に含まれる標本数をカウントする。本実施の形態例では、各階級の担当するデータ幅ｗを一定値とし、階級の数は各部分集合の最大値に応じヒストグラムごとに可変とする。
【００３０】
例えば、ある部分集合の最大値をＭａｘとすると、該部分集合に対応するヒストグラムの階級の数Ｎｃｌａｓｓは、
【００３１】
【数２】
となる。ここでＩＮＴ（ ）は、（ ）内の値の小数点以下を切り捨てる関数を表わす。Ｎｃｌａｓｓ個の階級それぞれについて、各階級に含まれる標本の数をカウントし、ヒストグラムを作成する。例えば、Ｘの値を持つ標本は、ＩＮＴ（Ｘ／ｗ）＋１番目の階級に分類されることとなる。本実施の形態例では、以下、説明の簡略化のため、ヒストグラムの階級をＣ（ｉ）（ｉ＝１〜Ｎｃｌａｓｓ）、階級Ｃ（ｉ）に含まれる標本の数をＮ（ｉ）（ｉ＝１〜Ｎｃｌａｓｓ）、各階級の担当するデータ値の代表値（平均値、最小値、最大値など）をＸ（ｉ）（ｉ＝１〜Ｎｃｌａｓｓ）と表記する。
【００３３】
予測処理に用いるヒストグラム群３００は、過去１年分など指定した期間の時系列データを用いて作成していたが、このヒストグラム作成用時系列データを逐次更新し、その都度新たにヒストグラムを作り直すことにより、常に最新のデータを用いた予測を可能とすることもできる。
【００３４】
ヒストグラム群３００は、ヒストグラム作成処理２００の結果作成されるヒストグラム群である。本実施の形態例では、ヒストグラム作成用時系列データを２０１６個の部分集合に分割したため、各部分集合に対応した２０１６個のヒストグラムが作成されることとなる。
【００３５】
図２の３１０に、ヒストグラムの一例を示す。横軸はヒストグラムの階級を、縦軸は標本の数を表わす。
【００３６】
予測実行時刻４００は、予測値算出処理７００を行う時点での時刻であり、例として２００３年３月３１日９時００分（以下、２００３／０３／３１ ０９：００と表記）とする。
【００３７】
予測実行時刻における時系列データ値５００は、予測実行時刻における時系列データの値である。本実施の形態例では、この値をＸとして説明する。
【００３８】
予測対象時刻６００は、予測値算出の対象となる未来の時刻であり、例として予測実行時刻の３０分後の２００３年３月３１日９時３０分（２００３／０３／３１ ０９：３０）とする。
【００３９】
予測値算出処理７００は、ヒストグラム群３００、予測実行時刻４００、予測実行時刻における時系列データ値５００、予測対象時刻６００にもとづき、予測値を算出する処理である。図３に予測値算出処理のフロー図を示す。
【００４０】
図３の４００，６００は、図１の４００，６００と同様であり、それぞれ予測実行時刻ｔｅｘｅと、予測対象時刻ｔｔａｒである。７１０は、予測実行時刻の時間属性（（以下、ＡＴＴｅｘｅと表記）と、予測対象時刻の時間属性（以下、ＡＴＴｔａｒと表記）を算出する処理である。３００は図１のヒストグラム群３００と同様である。７２０はヒストグラム群からＡＴＴｅｘｅに対応するヒストグラムＨｅｘｅと、ＡＴＴｔａｒに対応するヒストグラムＨｔａｒを読み込む処理である。５００は図１の予測実行時刻における時系列データ値Ｘと同様である。７３０はＨｅｘｅにおいて、最小値始点からＸまでの累積度Ｓを計算する処理である。７４０はＨｔａｒにおいて、最小値始点からの累積度がＳに該当する値を求め、該値を予測値８００として出力する処理である。
【００４１】
以上説明した予測値算出処理７００は、ヒストグラムの累積度が連続的に推移するアナログデータを対象とした場合であるが、ディジタルデータを本発明の対象とした場合、ヒストグラム累積度の推移は連続的にならず、離散的となるため、ある種の近似計算を行う必要がある。近似計算の例を、図４を用いて以下過程１〜６に示す。
【００４２】
過程１：予測実行時刻の時間属性ＡＴＴｅｘｅを求める。上記予測実行時刻２００３／０３／３１ ０９：００の場合、該時刻の時間属性は｛月、０９：００｝である。
【００４３】
過程２：予測対象時刻の時間属性ＡＴＴｔａｒを求める。上記予測対象時刻２００３／０３／３１ ０９：３０の場合、該時刻の時間属性は｛月、０９：３０｝である。
【００４４】
過程３：ＡＴＴｅｘｅに対応するヒストグラムＨｅｘｅと、ＡＴＴｔａｒに対応するヒストグラムＨｔａｒを用意する。図４の７５０がＨｅｘｅ、７６０がＨｔａｒである。
【００４５】
過程４：Ｈｅｘｅにおいて予測実行時刻における時系列データ値Ｘが属する階級Ｃ（ｊ）を求め、以下の式により計算される階級ｊまでのヒストグラムの累積度Ｓ（ｊ）および階級ｊ−１までのヒストグラム累積度Ｓ（ｊ−１）を算出する。
【００４６】
【数３】
例として、予測実行時刻における時系列データ値Ｘが図４のヒストグラム７５０の階級Ｃ（２）に属すと仮定すると、ｊ＝２であるから
【００４８】
【数４】
と計算される。
【００５０】
過程５：Ｈｔａｒにおいて、以下の値ｋ，ｌを求める。
ｋ：Ｈｔａｒの階級ｋまでのヒストグラム累積度Ｓ（ｋ）が一番初めにＳ（ｋ）＞Ｓ（ｊ−１）となるｋ。
ｌ：Ｈｔａｒの階級ｌまでのヒストグラム累積度Ｓ（ｌ）が一番初めにＳ（ｌ）≧Ｓ（ｊ）となるｌ。
【００５１】
図４の例では、ヒストグラム７６０における階級Ｃ（２）、Ｃ（３）、Ｃ（４）までのヒストグラム累積度Ｓ（２）、Ｓ（３）、Ｓ（４）をそれぞれ計算すると、
【００５２】
【数５】
となり、ｋ＝３，ｌ＝４と算出される。
【００５４】
過程６：Ｈｔａｒにおいて、階級Ｃ（ｋ）〜Ｃ（ｌ）の代表値Ｘ（ｋ）〜Ｘ（ｌ）の平均値を予測値Ｖ（ｔｔａｒ）として出力する。Ｖ（ｔｔａｒ）の算出式を以下に示す。
【００５５】
【数６】
予測値８００は、予測値算出処理７００の結果出力され、予測実行時刻４００の時点で算出された予測対象時刻６００の時系列データ値である。
【００５７】
なお、図１、及び図３を用いて説明した処理の手順や過程をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータにその処理の手順や過程を実行させるためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスクや、ＭＯ、ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。このように、記録媒体やネットワークにより提供されたプログラムをコンピュータにインストールすることで、本発明が実施可能となる。
【００５８】
【発明の効果】
以上説明してきたように、本発明は、予測対象時刻における時系列データの統計的な値（平均値など）に対し、予測実行時刻での時系列データ値が有するヒストグラム累積度を持続させるという方法で補正をかけることにより、
（１）予測実行時刻の時系列データ値、および予測実行時刻の近傍過去の時系列データ値にもとづき予測値を算出する予測方法と、
（２）予測対象時刻と同一の傾向を示す時系列データの集合を作成し、該集合の統計値（平均値や最頻値など）にもとづき予測値を算出する予測方法の両者の長所を取り入れた予測方法である。
【００５９】
本発明によれば、予測に用いるヒストグラム群は複数回作成する必要がなく一度作成しておけばよいため、処理の高速性を図ることもできる。また、ヒストグラム作成用時系列データを逐次更新し、その都度新たにヒストグラム群を作成する方法については、常に最新の統計情報が使えるため予測の高精度化を見込むことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態例を示す全体の処理フロー図
【図２】上記実施の形態例におけるヒストグラム例を示す図
【図３】上記実施の形態例における予測値算出処理フロー図
【図４】上記実施の形態例における予測値算出処理例を示す図
【符号の説明】
１００…ヒストグラム作成用時刻列データ
２００…ヒストグラム作成処理
３００…ヒストグラム群
４００…予測実行時刻
５００…予測実行時刻における時刻列データ値
６００…予測対象時刻
７００…予測値算出処理
７１０…時間属性算出処理
７２０…ヒストグラム読み込み処理
７３０…累積度算出処理
７４０…予測対象時刻ヒストグラムにおける累積度該当値算出処理
８００…予測値
Claims (6)
- 時間の経過とともに変動する時系列データの将来の値を予測する時系列データ予測方法であって、
予測を実行する時刻（以下、予測実行時刻またはｔｅｘｅと呼称）と同一の傾向を示す時系列データの集合（以下、Ｕ（ｔｅｘｅ）と呼称）と、予測の対象となる時刻（以下、予測対象時刻またはｔｔａｒと呼称）と同一の傾向を示す時系列データの集合（以下、Ｕ（ｔｔａｒ）と呼称）を作成する手順と、
Ｕ（ｔｅｘｅ）の値の分布の様子を表わす頻度ヒストグラム（以下、Ｈ（ｔｅｘｅ）と呼称）と、Ｕ（ｔｔａｒ）の値の分布の様子を表わす頻度ヒストグラム（以下、Ｈ（ｔｔａｒ）と呼称）を作成する手順と、
Ｈ（ｔｅｘｅ）において、最小値始点からｔｅｘｅでの時系列データの値（以下、Ｖ（ｔｅｘｅ）と呼称）までの頻度値を合計し、該合計値をＵ（ｔｅｘｅ）の全データ数で割ることで求められる累積度（以下、Ｓと呼称）を計算する手順と、
Ｈ（ｔｔａｒ）において、最小値始点からの累積度がＳに該当する値を求め、該値をｔｔａｒにおける時系列データの予測値（以下、Ｖ（ｔｔａｒ）と呼称）とする手順とを有する
ことを特徴とする時系列データ予測方法。 - 請求項１に記載の時系列データ予測方法において、
時系列データを作成する手順では、頻度ヒストグラムを作成するための時系列データの集合を、同一曜日あるいは同一時刻あるいは同一曜日同一時刻のデータを指定した期間分収集することにより作成する手順を有する
ことを特徴とする時系列データ予測方法。 - 時間の経過とともに変動する時系列データの将来の値を予測する時系列データ予測装置であって、
予測を実行する時刻（以下、予測実行時刻またはｔｅｘｅと呼称）と同一の傾向を示す時系列データの集合（以下、Ｕ（ｔｅｘｅ）と呼称）と、予測の対象となる時刻（以下、予測対象時刻またはｔｔａｒと呼称）と同一の傾向を示す時系列データの集合（以下、Ｕ（ｔｔａｒ）と呼称）を作成する手段と、
Ｕ（ｔｅｘｅ）の値の分布の様子を表わす頻度ヒストグラム（以下、Ｈ（ｔｅｘｅ）と呼称）と、Ｕ（ｔｔａｒ）の値の分布の様子を表わす頻度ヒストグラム（以下、Ｈ（ｔｔａｒ）と呼称）を作成する手段と、
Ｈ（ｔｅｘｅ）において、最小値始点からｔｅｘｅでの時系列データの値（以下、Ｖ（ｔｅｘｅ）と呼称）までの頻度値を合計し、該合計値をＵ（ｔｅｘｅ）の全データ数で割ることで求められる累積度（以下、Ｓと呼称）を計算する手段と、
Ｈ（ｔｔａｒ）において、最小値始点からの累積度がＳに該当する値を求め、該値をｔｔａｒにおける時系列データの予測値（以下、Ｖ（ｔｔａｒ）と呼称）とする手段とを有する
ことを特徴とする時系列データ予測装置。 - 請求項３に記載の時系列データ予測装置において、
時系列データを作成する手段は、頻度ヒストグラムを作成するための時系列データの集合を、同一曜日あるいは同一時刻あるいは同一曜日同一時刻のデータを指定した期間分収集することにより作成する手段を有する
ことを特徴とする時系列データ予測装置。 - 請求項１または請求項２に記載の時系列データ予測方法における手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムとした
ことを特徴とする時系列データ予測プログラム。 - 請求項１または請求項２に記載の時系列データ予測方法における手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムとし、
該プログラムを、該コンピュータが読み取りできる記録媒体に記録した
ことを特徴とする時系列データ予測プログラムを記録した記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003180458A JP2005018304A (ja) | 2003-06-25 | 2003-06-25 | 時系列データ予測方法、装置、時系列データ予測プログラム及びその記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003180458A JP2005018304A (ja) | 2003-06-25 | 2003-06-25 | 時系列データ予測方法、装置、時系列データ予測プログラム及びその記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2005018304A true JP2005018304A (ja) | 2005-01-20 |
Family
ID=34181439
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2003180458A Pending JP2005018304A (ja) | 2003-06-25 | 2003-06-25 | 時系列データ予測方法、装置、時系列データ予測プログラム及びその記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2005018304A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009207281A (ja) * | 2008-02-27 | 2009-09-10 | Kyocera Corp | 電子機器 |
| JP2010122825A (ja) * | 2008-11-18 | 2010-06-03 | Osaka Prefecture Univ | データ予測装置、データ予測方法、データ予測プログラム |
| US10108582B2 (en) | 2014-06-26 | 2018-10-23 | Tata Consultancy Services Limited | Detecting an event from time-series data sequences |
| CN108733728A (zh) * | 2017-04-25 | 2018-11-02 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 时序数据统计方法、装置、计算机设备及可读存储介质 |
| US11113612B2 (en) | 2016-12-26 | 2021-09-07 | Morgan Stanley Services Group Inc. | Predictive asset optimization for computer resources |
| CN114626896A (zh) * | 2022-04-02 | 2022-06-14 | 北京京东振世信息技术有限公司 | 物品数量预测方法及装置、电子设备和存储介质 |
-
2003
- 2003-06-25 JP JP2003180458A patent/JP2005018304A/ja active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009207281A (ja) * | 2008-02-27 | 2009-09-10 | Kyocera Corp | 電子機器 |
| JP2010122825A (ja) * | 2008-11-18 | 2010-06-03 | Osaka Prefecture Univ | データ予測装置、データ予測方法、データ予測プログラム |
| US10108582B2 (en) | 2014-06-26 | 2018-10-23 | Tata Consultancy Services Limited | Detecting an event from time-series data sequences |
| US11113612B2 (en) | 2016-12-26 | 2021-09-07 | Morgan Stanley Services Group Inc. | Predictive asset optimization for computer resources |
| US11481653B2 (en) | 2016-12-26 | 2022-10-25 | Morgan Stanley Services Group Inc. | Predictive asset optimization for computer resources |
| CN108733728A (zh) * | 2017-04-25 | 2018-11-02 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 时序数据统计方法、装置、计算机设备及可读存储介质 |
| CN108733728B (zh) * | 2017-04-25 | 2020-12-22 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 时序数据统计方法、装置、计算机设备及可读存储介质 |
| CN114626896A (zh) * | 2022-04-02 | 2022-06-14 | 北京京东振世信息技术有限公司 | 物品数量预测方法及装置、电子设备和存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109559512B (zh) | 一种区域交通流量预测方法及装置 | |
| CN109615226B (zh) | 一种运营指标异常监测方法 | |
| Mehrotra et al. | A multivariate quantile-matching bias correction approach with auto-and cross-dependence across multiple time scales: Implications for downscaling | |
| CN112242060B (zh) | 交通流量预测方法及装置、计算机设备及可读存储介质 | |
| JP3897169B2 (ja) | 決定木生成方法およびモデル構造生成装置 | |
| JP2019169028A (ja) | 渋滞予測システム、渋滞予測方法、学習装置、予測装置、プログラム、および学習済みモデル | |
| JP2004019583A (ja) | 風力発電における発電出力予測方法、発電出力予測装置及び発電出力予測システム | |
| JP2011114944A (ja) | 電力需要予測装置、そのプログラム | |
| JP4827861B2 (ja) | 流入量予測システム、流入量予測方法及びプログラム | |
| JP2009225550A (ja) | 電力の需要予測処理方法及び装置、並びに発電予測処理方法 | |
| US20220084396A1 (en) | Method for extracting road capacity based on traffic big data | |
| CN112445690B (zh) | 信息获取方法、装置及电子设备 | |
| CN114708007A (zh) | 一种用于门店销售计划的智能分解方法及系统 | |
| JP7393244B2 (ja) | 時系列データ予測装置及び時系列データ予測方法 | |
| JP2005018304A (ja) | 時系列データ予測方法、装置、時系列データ予測プログラム及びその記録媒体 | |
| JPH0538051A (ja) | 電力需要予測方法及び装置 | |
| Mork et al. | Estimating perinatal critical windows of susceptibility to environmental mixtures via structured Bayesian regression tree pairs | |
| CN105335537B (zh) | 视频专辑中网络媒介信息的曝光量的预估方法和系统 | |
| CN115662144A (zh) | 一种动态od交通流推算补全方法、电子设备及存储介质 | |
| CN116740946B (zh) | 一种公路车流量大数据分析处理方法 | |
| CN111967652B (zh) | 一种双层协同实时校正光伏预测方法 | |
| JP7410379B2 (ja) | 資源使用量予測方法および資源使用量予測プログラム | |
| JP3529619B2 (ja) | 走行所要時間予測装置 | |
| JP6915156B2 (ja) | 電力需要予測装置、電力需要予測方法、およびそのプログラム | |
| JP4353862B2 (ja) | 交通流データ予測装置および交通流データ予測方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20041124 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20070213 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070411 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20070515 |