JP2009237832A - 可変的予測モデル構築方法、及び、可変的予測モデル構築システム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】端末11は、データベース13に過去の時系列データを入力、蓄積する。端末11は、データベース13に蓄積した時系列データに補正を加えた学習データを用いて、7〜70日の複数の学習期間毎に適切な予測モデルを構築し、各学習期間のモデル化精度評価を行う。各学習期間のモデル化誤差を比較し、予測精度が最も高い最適な学習期間、予測モデルを選択する。選択した予測モデルを用いて需要予測を実行する。
【選択図】図4
Description
一般的に、将来の時系列データの予測には、時系列データの周期性、曜日や季節等の関連情報との相関関係等を利用する。
そこで、春季、春夏季用、夏季用、夏秋季用、秋用、冬用というように、特徴が異なる期間、または、区分毎に予め分割して複数の予測モデルを構築し、これらの予測モデルを切り替えて適用するという方法等がある。
これにより、あらゆる期間・季節で需要予測精度の向上が可能になる。
季節により、最適な学習期間と予測モデルの選択を選択することに加えて、気温感応度を考慮した予測モデルのモデル分けを実施することにより、更に予測精度の向上を図ることができる。
図1は、可変的予測モデル構築システム1のシステム構成を示す図、図2は、端末11のハードウエア構成を示す図、図3は、端末11の記憶装置22の詳細を示す図である。
端末11は、入出力手段を有し、予測モデルの構築を行うコンピュータである。予測の入力として用いる過去の時刻別気温、予測最高気温、予測最低気温、前日実績最高気温、前日実績最低気温、前日実績時刻別気温等は、気象事業者等から得て、データベース13に蓄積する。また、データベース13には過去の電力・ガス・水道・熱需要値等も蓄積する。電力・ガス・水道・熱需要値、気象データ等は、インターネット、イントラネット、またはLAN(Local Area Network)等のネットワーク15を介して蓄積してもよいが、端末11の入力手段を用いて入力したり、媒体を介して蓄積してもよい。
また、データベース13へのデータ入力のための端末と、予測モデルを構築する端末として別の端末を使用してもよい。
メディア入出力部23は、CD−ROM(Compact Disc Read Only Memory)あるいはCD−RW(CD−ReWritable)、フレキシブルディスク、MO(Magneto Optic Disc)等の媒体のドライブで、媒体からのデータの読み出しや、媒体へのデータの書き込みを行う。
印刷部25はプリンタで、ユーザからの要求により必要な情報等の印刷を行う。
表示部26は、CRT(Cathode Ray Tube)あるいはLCD(Liquid Crystal Display)等の表示装置である。
通信部27は、通信制御装置、通信ポート等であり、ネットワーク15を介した通信を制御する。
OS31は、端末11全体を制御するためのプログラムである。
学習データ構築手段32は、学習データ構築のために必要となる時系列データ、関連データ等を入力、蓄積し、学習データの補正を行う。
予測モデル構築手段33は、複数の学習期間を設定し、学習期間毎に予測モデルを構築する。
学習期間・予測モデル決定手段34は、学習データ構築手段32が構築した予測モデルの予測誤差を評価し、最適な学習期間、予測モデルを決定する。
予測モデル35は、予測モデル構築手段33が構築した予測モデルである。
図4は、可変的予測モデル構築方法の処理の流れを示すフローチャート、図5は、学習データの構築ステップの処理の流れを示すフローチャート、図6は、異常値の一例を示す図、図7は、予測モデルの構築ステップの処理の流れを示すフローチャート、図8は、モデル分けステップの処理の流れを示すフローチャート、図9は、気温感応度による予測モデルの違いを示す図、図10は、学習期間・予測モデルの決定ステップの処理の流れを示すフローチャートである。
ステップS1は、端末11の制御部21が学習データ構築手段32を実行し、学習データ構築用の時系列データ・関連データをデータベース15に蓄積し、
異常値の除去、補正等により過去の時系列データに補正を加え、必要に応じてセグメント分けを行い、予測モデルで使用する学習データを構築する(ステップS101)。
学習データの構築ステップS1では、端末11は、ネットワーク15を介して、あるいは、端末11の入力部24から、あるいは、CD−ROM等の媒体を介してメディア入出力部23から学習データ構築用の時系列データ・関連データをデータベース15に入力し蓄積する(ステップS11)。
学習データ構築用のデータ補正ステップとして、端末11の学習データ構築手段32は、データ群の中に異常値が含まれているかどうか判定し(ステップS12)、含まれている場合は異常値を除去し(ステップS13)、異常値の補正を行う(ステップS14)。
すような10物件の電力需要値があった場合、その平均±3σを超えるデータを学習データとしては異常値とみなし、除去する。
ゴールデンウィーク、お盆、お正月等は特異日とみなし、学習データから除去するようにしてもよい。
ステップS13の異常値の除去では、異常値を含む物件のデータを除去したり、あるいは、ステップS14の異常値の補正において1週間前の正常なデータで補間するようにしてもよい。
図7に示すように、予測対象となるデータの特徴を捉えた学習期間として7日、14日、21日、28日、35日、42日、49日、56日、63日、70日の10種類の学習期間を設定し、学習期間毎に予測モデルを構築する。学習期間が短いほど、学習のためのパラメータ数は少なくなり、学習期間が長くなると自動的に優位なパラメータを選択する。ただし、季節が変わるなど学習期間が長すぎると予測精度も悪くなるため、学習期間は最長で70日としている。
図9に示すように、学習期間が長い場合においては、ある気温Tsを境にして気温と需要の感応度が異なる可能性がある。この場合、気温Tsを境に予測モデルが異なる。予測対象となる翌日の気温に応じて適切な予測モデルを選択することにより、予測精度の向上を図ることができる。
例えば電力需要を考えた場合、4月、5月は温度差が大きく、5月になったからといってエアコンを稼動させるとは限らず、ある気温を境にエアコンが稼動されることにより電力需要時系列データの傾向が変わるという現象が発生する。気温Tsは、例えば17℃である。
判断基準となる気温Ts等の前後で既定のデータ数が蓄積してる場合、端末11の予測モデル構築手段33は、設定した判断基準に従って学習データを分割する(ステップS43)。
一方、判断基準となる気温Ts等の前後で既定のデータ数が蓄積していない場合、データ数が少ないと予測モデルの精度が悪くなるため、モデル分けは行わずに全体で一つの予測モデルを構築する。
端末11の予測モデル構築手段33は、平均二乗誤差、AIC(Akaike Infomation Criterion)情報量基準等によりモデル化精度を評価し(ステップS26)、選択した学習期間iについてのモデル化誤差di,1、モデル情報di,2を保持する(ステップS27)。
端末11の予測モデル構築手段33は、全学習期間のモデル構築が完了するまでステップS21〜S27の処理を繰り返す(ステップS28)。
端末11の学習期間・予測モデル決定手段34は、予測モデルの構築ステップS2において求めた全学習期間のモデル化誤差di,1を比較し(ステップS31)、モデル化誤差di,1が最小となる学習期間iを選択し(ステップS32)、選択した学習期間iの予測モデルを用いて翌日の需要の予測を実行する。
図11は、可変的予測モデル構築システム1において使用する説明変数の一例を示す図、図12は、学習期間を選択することによる予測精度向上効果の一例を示す図、図13は、学習期間内でモデル分けを実施することによる予測精度向上効果の一例を示す図、図14は、可変的予測モデル構築による予測精度改善率の一例を示す図である。
説明変数として、月、火、水、木、金、土、日・祝日という曜日フラグ、14日前需要値、7〜1日前需要値、実績時刻別気温、予測最高気温、予測最低気温、前日実績最高気温、前日実績最低気温、前日実績時刻別気温の計21変数を使用する。ただし、学習期間により使用する説明変数の数は異なり、学習期間が長い方が使用する説明変数の数は多くなる傾向にある。
各時間帯別の誤差、全時間帯平均誤差は、次式により求める。
従来の予測モデルは、学習期間固定、説明変数固定の検討モデルの中で最も予測精度が高かったモデルである。学習期間を7日〜70日の10通りの中から選択し、学習期間毎に予測モデルを適応的に選択した可変的予測モデルでは、従来の予測モデルよりも年間を通して月毎の全時間帯の平均誤差が低く、また年間で7%の改善を図ることができた。
可変的予測モデル構築方法において、季節により最適な学習期間と予測モデルの選択を選択することに加えて、気温感応度を考慮した予測モデルのモデル分けを実施することにより、更に予測精度の向上を図ることができる。
11………端末
13………データベース
15………ネットワーク
21………制御部
22………記憶装置
23………メディア入出力部
24………入力部
25………印刷部
26………表示部
27………通信部
28………バス
31………OS
32………学習データ構築手段
33………予測モデル構築手段
34………学習期間・予測モデル決定手段
35………予測モデル
Claims (6)
- 過去の時系列データに基づいて、将来の時系列データを予測する予測モデルを
可変的に構築する可変的予測モデル構築法であって、
時系列データに補正を加えて学習データを構築する学習データ構築ステップと、
前記学習データを用いて、予測を行う度に予測モデルを可変的に構築する予測モデル構築ステップと、
前記予測モデルを用いて予測を実行し、予測値を得る予測実行ステップと、
を備えることを特徴とする可変的予測モデル構築法。 - 前記予測モデル構築ステップは、複数の学習期間を設定する学習期間設定ステップと、前記学習期間毎に適切な予測モデルを構築する可変的予測モデル構築ステップと、前記学習期間毎に構築した予測モデルにより、全ての前記学習期間毎の予測精度を算出して比較し、最も予測精度の高い学習期間、予測モデルを選定する学習期間・予測モデル選定ステップとを備えることを特徴とする請求項1記載の可変的予測モデル構築法。
- 前記可変的予測モデル構築ステップは、前記学習期間が長い場合、特定の気温を境に異なる予測モデルを構築することを特徴とする請求項2記載の可変的予測モデル構築法。
- 過去の時系列データに基づいて、将来の時系列データを予測する予測モデルを
可変的に構築する可変的予測モデルシステムであって、
時系列データに補正を加えて学習データを構築する学習データ構築手段と、
前記学習データを用いて、予測を行う度に予測モデルを可変的に構築する予測モデル構築手段と、
前記予測モデルを用いて予測を実行し、予測値を得る予測実行手段と、
を備えることを特徴とする可変的予測モデルシステム。 - 前記予測モデル構築手段は、複数の学習期間を設定する学習期間設定手段と、前記学習期間毎に適切な予測モデルを構築する可変的予測モデル構築手段と、前記学習期間毎に構築した予測モデルにより、全ての前記学習期間毎の予測精度を算出して比較し、最も予測精度の高い学習期間、予測モデルを選定する学習期間・予測モデル選定手段とを備えることを特徴とする請求項4記載の可変的予測モデル構築システム。
- 前記可変的予測モデル構築手段は、前記学習期間が長い場合、特定の気温を境に異なる予測モデルを構築することを特徴とする請求項5記載の可変的予測モデル構築システム。
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