JP2021135586A - 時系列データ予測装置及び時系列データ予測方法 - Google Patents
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Abstract
Description
第2の要件は、メトリックデータに過去に計測されていない値が将来発生することがある点である。一般的に、過去に計測されていない値を予測することは「外挿」と呼ばれる。
第3の要件は、月替わりなどの特定のタイミングの前後でメトリックデータの相対的な挙動は継続するが、絶対的な値の範囲が大きくシフトすることがある点である。本明細書では、このようなシフトを「ベースラインシフト」と呼ぶ。
Claims (10)
- 過去の一定期間における時系列データの値を示す実測値データに基づいて、前記一定期間を含む対象期間における前記時系列データの値を予測したイベント予測データを算出するイベント算出部と、
前記イベント予測データの各値を、同一の期間における前記実測値データと前記イベント予測データとの差分に応じてシフトさせたデータを前記時系列データの予測結果である予測結果データとして算出する補正部と、を有する時系列データ予測装置。 - 前記実測値データに基づいて、前記対象期間における前記時系列データの傾向を示すトレンド予測データを算出するトレンド算出部と、
前記実測値データの前記一定期間における前記トレンド予測データに対する相対的な値を示す相対値データを算出するトレンド除去部と、をさらに有し、
前記イベント算出部は、前記相対値データに基づいて、前記イベント予測データを算出し、
前記補正部は、前記トレンド予測データを前記差分として、前記イベント予測データの各値をシフトさせる、請求項1に記載の時系列データ予測装置。 - 前記トレンド算出部は、前記実測値データに基づいて、経過時間を説明変数、前記時系列データの値を目的変数としたトレンド予測モデルを生成し、当該トレンド予測モデルを用いて、前記トレンド予測データを算出する、請求項2に記載の時系列データ予測装置。
- 前記トレンド予測モデルは、線形回帰モデルである、請求項3に記載の時系列データ予測装置。
- 前記イベント算出部は、前記相対値データに基づいて、カレンダー情報を説明変数、前記時系列データの値を目的変数としたイベント予測モデルを生成し、当該イベント予測モデルを用いて、前記イベント予測データを算出する、請求項2に記載の時系列データ予測装置。
- 前記イベント予測モデルは、決定木モデルを含む、請求項5に記載の時系列データ予測装置。
- 前記決定木モデルは、前記イベント予測データの候補となる候補データをそれぞれ算出する複数の決定木を含み、
前記イベント算出部は、各決定木により算出された複数の候補データに基づいて、前記イベント予測データの値として、下限値、代表値及び上限値を算出する、請求項6に記載の時系列データ予測装置。 - 前記補正部は、前記一定期間の末尾を含む末尾期間における前記実測値データと前記イベント予測データとの差分に応じて、前記一定期間以降の前記イベント予測データの値を当該差分に応じてシフトさせる、請求項1に記載の時系列データ予測装置。
- 前記イベント算出部は、前記一定期間をずらしながら前記イベント予測データを繰り返し算出し、
前記補正部は、前記イベント予測データが算出されるたびに、前記一定期間の末尾を含む末尾期間における前記実測値データと前記イベント予測データとの差分が一定値以上か否かを判定し、当該差分が前記一定値以上であると、当該イベント予測データが最後に算出されるイベント予測データである場合、当該一定期間以降の前記イベント予測データの値を当該差分に応じてシフトさせ、当該イベント予測データが最後に算出されるイベント予測データでない場合、前記トレンド算出部による前記トレンド予測データを算出する手法を変更する、請求項2に記載の時系列データ予測装置。 - 時系列データ予測装置による時系列データ予測方法であって、
過去の一定期間における時系列データの値を示す実測値データに基づいて、前記一定期間を含む対象期間における前記時系列データの値を予測したイベント予測データを算出し、
前記イベント予測データの各値を、同一の期間における前記実測値データと前記イベント予測データとの差分に応じてシフトさせたデータを前記時系列データの予測結果である予測結果データとして算出する、時系列データ予測方法。
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