JP2008147812A - トラヒック量変動の上限値を予測するトラヒック量予測装置、プログラム及び方法 - Google Patents
トラヒック量変動の上限値を予測するトラヒック量予測装置、プログラム及び方法 Download PDFInfo
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Abstract
【解決手段】過去の実績トラヒック量とその日時属性情報とを対応付けて蓄積した実績トラヒックデータベースと、目的関数における重み係数wiを蓄積する重み係数記憶部とを有する。重み付き二乗誤差の最小化を目的関数とした重回帰分析によって回帰式を導出し、学習トラヒック量を出力する重回帰処理部と、実績トラヒック量yiが、予測トラヒック量ziよりも大きい場合にのみ、その差に応じて重み係数wiを増分する重み係数決定部を有する。実績トラヒック量yi毎に、重回帰処理部及び重み係数決定部の処理を所定回数だけ繰り返すように制御し、結果的に回帰式を導出する。
【選択図】図1
Description
過去の実績トラヒック量の時系列データと、該トラヒック量の測定日時に関する日時属性情報とを対応付けて蓄積した実績トラヒックデータベースと、
目的関数における重み係数を蓄積する重み係数記憶手段と、
実績トラヒックデータベースから実績トラヒック量及び日時属性情報と、重み係数記憶手段から重み係数とを入力し、重み付き二乗誤差の最小化を目的関数とした重回帰分析によって回帰式を導出し、学習トラヒック量を出力する重回帰処理手段と、
実績トラヒック量が、学習トラヒック量よりも大きい場合にのみ、その差に応じて重み係数を増分する重み係数決定手段と、
重回帰処理手段及び重み係数決定手段を所定回数だけ繰り返すように制御し、結果的に回帰式を算出する繰り返し制御手段と、
予測すべき日時属性情報を入力し、回帰式を用いて予測トラヒック量を出力するトラヒック予測手段と
を有することを特徴とする。
繰り返し制御手段へ、所定回数を指示する過少見積り測定手段を更に有し、
過少見積り測定手段は、実績トラヒック量が学習トラヒック量を上回る過少見積りとなる日数の割合が、予め設定された過少見積りの所定割合よりも低下した際に、その所定回数を維持するように繰り返し制御手段へ指示する
ことも好ましい。
過去の実績トラヒック量の時系列データと、該トラヒック量の測定日時に関する日時属性情報とを対応付けて蓄積した実績トラヒックデータベースと、
目的関数における重み係数を蓄積する重み係数記憶手段と、
実績トラヒックデータベースから実績トラヒック量及び日時属性情報と、重み係数記憶手段から重み係数とを入力し、重み付き二乗誤差の最小化を目的関数とした重回帰分析によって回帰式を導出し、学習トラヒック量を出力する重回帰処理手段と、
実績トラヒック量が、学習トラヒック量よりも大きい場合にのみ、その差に応じて重み係数を増分する重み係数決定手段と、
重回帰処理手段及び重み係数決定手段を所定回数だけ繰り返すように制御し、結果的に回帰式を導出する繰り返し制御手段と、
予測すべき日時属性情報を入力し、回帰式を用いて予測トラヒック量を出力するトラヒック予測手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
繰り返し制御手段へ所定回数を指示する過少見積り測定手段として、コンピュータを更に機能させ、
過少見積り測定手段は、実績トラヒック量が学習トラヒック量を上回る過少見積りとなる日数の割合が、予め設定された過少見積りの所定割合よりも低下した際に、その所定回数を維持するように繰り返し制御手段へ指示するようにコンピュータを機能させることも好ましい。
過去の実績トラヒック量の時系列データと、該トラヒック量の測定日時に関する日時属性情報とを対応付けて蓄積した実績トラヒックデータベースと、
目的関数における重み係数を蓄積する重み係数記憶部と
を有する装置を用いて、
実績トラヒックデータベースに蓄積された実績トラヒック量毎に、
実績トラヒックデータベースから1つの実績トラヒック量及び日時属性情報と、重み係数記憶部から重み係数とを入力し、重み付き二乗誤差の最小化を目的関数とした重回帰分析によって回帰式を導出し、学習トラヒック量を出力するステップと、
実績トラヒック量が、学習トラヒック量よりも大きい場合にのみ、その差に応じて重み係数を増分するステップと
を所定回数だけ繰り返すように制御し、結果的に回帰式を算出する第1のステップと、
予測すべき日時属性情報を入力し、回帰式を用いて予測トラヒック量を出力する第2のステップと
を有することを特徴とする。
y=α0+α1x1+α2x2+・・・
y:目的変数(実績トラヒック量)
α:回帰係数
x:説明変数(日時属性情報)
(S121)誤差算出処理として、実績トラヒック量yiと、n回目の重回帰分析における学習トラヒック量ziとの誤差(ri=yi−zi)を算出する。
(S122)次に、その誤差に基づいて重み係数決定処理をする。その誤差が正である場合にのみ(yi>zi)、その誤差(ri=yi−zi)に応じて、k+1回目の重回帰分析における重み係数wi+1を大きくする。
(1)過少見積り(実績トラヒック量が学習トラヒック量を上回る)となる日数の割合(「危険率」という)が低下する。
(2)過大見積り(実績トラヒック量が学習トラヒック量を下回る)となる日数の割合が増加する。
・契約種別100Mbpsのユーザ数xi
・契約種別50Mbpsのユーザ数yi
・契約種別10Mbpsのユーザ数zi
この場合、重回帰分析の説明変数として、曜日及び通日iに加えて、契約種別毎のユーザ数を入力する必要がある。
avgX(j)=(Σi=i〜i+window7yi)/window7
r(i)=|yi−avgX(j)|
101 実績トラヒックデータベース
102 重み係数記憶部
103 重回帰処理部
1031 回帰式構築処理部
1032 学習トラヒック量算出処理部
104 重み係数決定部
1041 誤差算出処理部
1042 重み係数決定処理部
105 繰り返し制御部
106 過少見積り測定部
107 トラヒック予測部
Claims (13)
- トラヒック量変動の上限値を予測するトラヒック量予測装置であって、
過去の実績トラヒック量の時系列データと、該トラヒック量の測定日時に関する日時属性情報とを対応付けて蓄積した実績トラヒックデータベースと、
目的関数における重み係数を蓄積する重み係数記憶手段と、
前記実績トラヒックデータベースから実績トラヒック量及び日時属性情報と、前記重み係数記憶手段から前記重み係数とを入力し、重み付き二乗誤差の最小化を目的関数とした重回帰分析によって回帰式を導出し、学習トラヒック量を出力する重回帰処理手段と、
前記実績トラヒック量が、前記学習トラヒック量よりも大きい場合にのみ、その差に応じて前記重み係数を増分する重み係数決定手段と、
前記重回帰処理手段及び前記重み係数決定手段を所定回数だけ繰り返すように制御し、結果的に前記回帰式を導出する繰り返し制御手段と、
予測すべき日時属性情報を入力し、前記回帰式を用いて予測トラヒック量を出力するトラヒック予測手段と
を有することを特徴とするトラヒック量予測装置。 - 前記日時属性情報は、通日と曜日及び/又は休日とに基づくカレンダ情報であることを特徴とする請求項1に記載のトラヒック量予測装置。
- 前記日時属性情報は、トラヒックを発生させている契約種別毎のユーザ数を更に含むことを特徴とする請求項2に記載のトラヒック量予測装置。
- 前記重み係数決定手段は、前記実績トラヒック量と前記学習トラヒック量との差に応じて単調増加するように前記重み係数を増分することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載のトラヒック量予測装置。
- 前記実績トラヒックデータベースに蓄積された過去の実績トラヒック量について、所定数毎の平均トラヒック量に対する残差の累積分布に基づいて異常値を除去する実績トラヒック補間手段を更に有することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載のトラヒック量予測装置。
- 前記繰り返し制御手段へ、所定回数を指示する過少見積り測定手段を更に有し、
前記過少見積り測定手段は、前記実績トラヒック量が前記学習トラヒック量を上回る過少見積りとなる日数の割合が、予め設定された過少見積りの所定割合よりも低下した際に、その所定回数を維持するように前記繰り返し制御手段へ指示する
ことを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載のトラヒック量予測装置。 - トラヒック量変動の上限値を予測するように、コンピュータを機能させるトラヒック量予測プログラムであって、
過去の実績トラヒック量の時系列データと、該トラヒック量の測定日時に関する日時属性情報とを対応付けて蓄積した実績トラヒックデータベースと、
目的関数における重み係数を蓄積する重み係数記憶手段と、
前記実績トラヒックデータベースから実績トラヒック量及び日時属性情報と、前記重み係数記憶手段から前記重み係数とを入力し、重み付き二乗誤差の最小化を目的関数とした重回帰分析によって回帰式を導出し、学習トラヒック量を出力する重回帰処理手段と、
前記実績トラヒック量が、前記学習トラヒック量よりも大きい場合にのみ、その差に応じて前記重み係数を増分する重み係数決定手段と、
前記重回帰処理手段及び前記重み係数決定手段を所定回数だけ繰り返すように制御し、結果的に前記回帰式を導出する繰り返し制御手段と、
予測すべき日時属性情報を入力し、前記回帰式を用いて予測トラヒック量を出力するトラヒック予測手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とするトラヒック量予測プログラム。 - 前記日時属性情報は、通日と曜日及び/又は休日とに基づくカレンダ情報であるようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項7に記載のトラヒック量予測プログラム。
- 前記日時属性情報は、トラヒックを発生させている契約種別毎のユーザ数を更に含むようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項8に記載のトラヒック量予測プログラム。
- 前記重み係数決定手段は、前記実績トラヒック量と前記学習トラヒック量との差に応じて単調増加するように前記重み係数を増分するようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項7から9のいずれか1項に記載のトラヒック量予測プログラム。
- 前記実績トラヒックデータベースに蓄積された過去の実績トラヒック量について、所定数毎の平均トラヒック量に対する残差の累積分布に基づいて異常値を除去する実績トラヒック補間手段として更にコンピュータを機能させることを特徴とする請求項7から10のいずれか1項に記載のトラヒック量予測プログラム。
- 前記繰り返し制御手段へ所定回数を指示する過少見積り測定手段として、コンピュータを更に機能させ、
前記過少見積り測定手段は、前記実績トラヒック量が前記学習トラヒック量を上回る過少見積りとなる日数の割合が、予め設定された過少見積りの所定割合よりも低下した際に、その所定回数を維持するように前記繰り返し制御手段へ指示するようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項7から11のいずれか1項に記載のトラヒック量予測プログラム。 - トラヒック量変動の上限値を予測するトラヒック量予測方法であって、
過去の実績トラヒック量の時系列データと、該トラヒック量の測定日時に関する日時属性情報とを対応付けて蓄積した実績トラヒックデータベースと、
目的関数における重み係数を蓄積する重み係数記憶部と
を有する装置を用いて、
前記実績トラヒックデータベースに蓄積された実績トラヒック量毎に、
前記実績トラヒックデータベースから1つの実績トラヒック量及び日時属性情報と、前記重み係数記憶部から前記重み係数とを入力し、重み付き二乗誤差の最小化を目的関数とした重回帰分析によって回帰式を導出し、学習トラヒック量を出力するステップと、
前記実績トラヒック量が、前記学習トラヒック量よりも大きい場合にのみ、その差に応じて前記重み係数を増分するステップと
を前記所定回数だけ繰り返すように制御し、結果的に前記回帰式を導出する第1のステップと、
予測すべき日時属性情報を入力し、前記回帰式を用いて予測トラヒック量を出力する第2のステップと
を有することを特徴とするトラヒック量予測方法。
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