JP2023062951A - Simulation model estimation method and estimation device - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、シミュレーションモデルの推定方法及び推定装置に関する。 The present disclosure relates to a simulation model estimation method and an estimation device.
シミュレーション技術の進歩に伴い多くの事象が計算によって予測可能となっている。しかし、シミュレーションによる予測値と実測値が完全に一致することはほとんど無い。この理由として、実測値が正しく計測できていない、シミュレーションモデルに誤りや抜けがあり不完全である等の原因が考えられる。シミュレーションモデルを用いて予測を行う場合、シミュレーションモデルのパラメータを変数として、最小二乗法などを用いて、予測値と実測値の差が最小となるようにパラメータの値を調整することが多い。しかし、事象進展の機序が充分に解明されていないような場合、多くの予測値と実測値を用いてパラメータの調整を行ったとしても、所望の予測精度を達成することができない可能性がある。関連する技術として、特許文献1には、シミュレーションモデルのパラメータに起因する予測値と実測値の誤差を定量的に推定する方法が開示されている。 With the progress of simulation technology, many phenomena can be predicted by calculation. However, it is almost impossible for the simulation-predicted values to perfectly match the actual measurements. Possible reasons for this include that actual values cannot be measured correctly, and that the simulation model is incomplete due to errors or omissions. When prediction is performed using a simulation model, parameter values are often adjusted so that the difference between the predicted value and the actual value is minimized using the method of least squares, etc., using the parameters of the simulation model as variables. However, if the mechanism of event progression is not fully understood, there is a possibility that the desired prediction accuracy cannot be achieved even if parameters are adjusted using many predicted values and measured values. be. As a related technique, Patent Literature 1 discloses a method of quantitatively estimating an error between a predicted value and a measured value caused by parameters of a simulation model.
シミュレーションモデルによって、一定以上の精度で事象の予測を行うことができるが、充分な予測精度を得ることができないような場合でも、所望の精度での事象予測を可能にする技術が求められている。 Although it is possible to predict events with a certain level of accuracy using a simulation model, there is a demand for a technology that enables event prediction with the desired accuracy even when sufficient prediction accuracy cannot be obtained. .
本開示は、上記課題を解決することができるシミュレーションモデルの推定方法及び推定装置を提供する。 The present disclosure provides a simulation model estimation method and an estimation device that can solve the above problems.
本開示の一実施形態によれば、シミュレーションモデルの推定方法は、1つ又は複数の変数を含む第1の変数群が観測されたことに関連して、1つ又は複数の変数を含む第2の変数群が観測される場合に、前記第1の変数群を要素に持つ入力ベクトルを入力すると、前記第2の変数群を要素に持つ出力ベクトルを出力するシミュレーションモデルを、既知の関数である既知関数と未知の関数である未知関数とで表すように設定するステップと、前記入力ベクトルを前記既知関数に入力したときの出力ベクトルと、当該入力ベクトルの要素である前記第1の変数群に関して観測される前記第2の変数群を要素に持つ観測ベクトルと、の誤差ベクトルを求めるステップと、前記入力ベクトルを前記未知関数に入力したときに前記未知関数が出力する出力値と前記誤差ベクトルとの差が所定の許容範囲内となり、且つ、類似するグループに属する前記入力ベクトルを前記未知関数に入力したときの前記未知関数の出力値の変動が所定の範囲内となるように前記未知関数を推定するステップと、を有する。 According to one embodiment of the present disclosure, a method for estimating a simulation model comprises: in relation to observing a first set of variables containing one or more variables, a second set containing one or more variables; A simulation model that outputs an output vector having the second variable group as an element when an input vector having the first variable group as an element is input when the variable group is observed is a known function A step of setting to be represented by a known function and an unknown function that is an unknown function; an output vector when the input vector is input to the known function; and the first variable group that is an element of the input vector an observation vector having the observed second variable group as elements; and an error vector between the input vector and the unknown function. is within a predetermined allowable range, and the variation of the output value of the unknown function when inputting the input vectors belonging to a similar group to the unknown function is within a predetermined range. and estimating.
推定装置は、1つ又は複数の変数を含む第1の変数群が観測されたことに関連して、1つ又は複数の変数を含む第2の変数群が観測される場合に、前記第1の変数群を要素に持つ入力ベクトルを入力すると、前記第2の変数群を要素に持つ出力ベクトルを出力するシミュレーションモデルを、既知の関数である既知関数と未知の関数である未知関数とで表すように設定する手段と、前記入力ベクトルを前記既知関数に入力したときの出力ベクトルと、当該入力ベクトルの要素である前記第1の変数群に関して観測される前記第2の変数群を要素に持つ観測ベクトルと、の誤差ベクトルを求める手段と、前記入力ベクトルを前記未知関数に入力したときに前記未知関数が出力する出力値と前記誤差ベクトルとの差が所定の許容範囲内となり、且つ、類似するグループに属する前記入力ベクトルを前記未知関数に入力したときの前記未知関数の出力値の変動が所定の範囲内となるように前記未知関数を推定する手段と、を有する。 When a second variable group including one or more variables is observed in relation to the observation of the first variable group including one or more variables, the estimating device determines the first A simulation model that outputs an output vector having the second variable group as an element when an input vector having the variable group as an element is input is represented by a known function that is a known function and an unknown function that is an unknown function. , an output vector when the input vector is input to the known function, and the second variable group observed with respect to the first variable group, which is an element of the input vector, as elements means for obtaining an error vector between an observed vector and a difference between an output value output by said unknown function when said input vector is input to said unknown function and said error vector is within a predetermined allowable range, and is similar to and means for estimating the unknown function so that the fluctuation of the output value of the unknown function when the input vector belonging to the group to which the unknown function belongs is input to the unknown function is within a predetermined range.
上述のシミュレーションモデルの推定方法及び推定装置によれば、既知のシミュレーションモデルを用いることによって一定以上の精度で事象の予測を行うことができるが、その予測精度が充分ではない場合に、予測精度を向上することができる。 According to the simulation model estimation method and estimation device described above, events can be predicted with a certain level of accuracy by using a known simulation model. can be improved.
<実施形態>
(システム構成)
以下、本開示の推定装置について、図1~図6を参照しながら説明する。
推定装置10は、機序が充分に解明されていない事象のシミュレーションモデルを推定する。シミュレーションモデルは、例えば、事象の進展を模擬する計算モデルである。図1に示すように推定装置10は、データ取得部11と、入力受付部12と、計算部13と、出力部14と、記憶部15とを備える。
<Embodiment>
(System configuration)
The estimation apparatus of the present disclosure will be described below with reference to FIGS. 1 to 6. FIG.
The estimating
データ取得部11は、シミュレーションモデルへ入力する入力データと、この入力データに対して観測される予測対象事象の観測データ(実測値)とを取得し、これらを記憶部15に記録する。
The
入力受付部12は、ユーザが入力した各種情報を受け付け、受け付けた情報を記憶部15に記録する。例えば、入力受付部12は、既知関数、未知関数に関する情報を受け付ける。既知関数とは、事象の進展を模擬する既知の計算モデルである。既知関数は、例えば、当該事象を予測するために一般的に用いられている学習済みモデルや数式である。既知関数は、予測対象の事象を一定程度以上の精度で予測することができる。しかし、事象進展の機序が十分に解明されていない場合、その予測精度には限界がある。例えば、既知関数の構築に用いられる学習データの種類やデータ量の不備、偏りなどを原因として、既知関数は誤りや抜けを含んでいる可能性がある。これに対し、本実施形態では、既知関数は不完全で誤差を有するものであると仮定する。そして、既知関数による予測値と実測値との誤差を吸収するための未知関数を用意し、既知関数に未知関数を加えたものをシミュレーションモデルとして設定する。未知関数は、学習済みモデルや数式、またはデータベースによって表され、さらにノイズ項を含んでいてもよい。入力受付部12は、この未知関数の構築に必要な情報(例えば、大まかな関数の形、学習済みモデルの入出力の情報、学習方法等)を取得する。
The
計算部13は、シミュレーションモデルを推定する。例えば、計算部13は、入力データを既知関数に入力したときに既知関数が出力する出力データと、観測データとの誤差を算出し、算出した誤差を補償する未知関数を算出する。このとき、計算部13は、未知関数に入力する入力データをカテゴリ別にグループ化し、グループ別に未知関数を算出する。また、計算部13は、未知関数が連続性を有すると仮定して、同一グループの入力データに対しては、同レベルの出力データを出力するように未知関数を算出する。
The
出力部14は、計算部13が推定したシミュレーションモデル、未知関数のパラメータなどを表示装置や電子ファイルに出力する。
記憶部15は、入力データ、観測データ、既知関数、未知関数、シミュレーションモデルなど各種情報を記憶する。
The
The
次に図2A、図2Bを用いて、本実施形態に係るシミュレーションモデルについて説明する。図2Aにシミュレーションモデルの一例を示す。図2Aのシミュレーションモデル20は、既知関数21と、未知関数22と、ノイズ項23とを含む。既知関数21をf(x)、未知関数22をΔ1(x)、ノイズ項23をΔ2とおくと、シミュレーションモデルFは、次式(1)で表すことができる。
F=f(x)+Δ1(x)+Δ2 ・・・(1)
ここで、x^=(X1、X2、・・・)は入力データであり、1つ又は複数の変数を要素として持つベクトルである。また、シミュレーションモデルFの出力データy^=(Y1、Y2、・・・)も1つ又は複数の変数を要素として持つベクトルである。f(x)は既知関数21であるからf(x)のパラメータは既知である。Δ1(x)は、例えば、ax+bのような数式で表される関数であり、未知関数22であるΔ1(x)のパラメータ(aやb)は未知である。Δ2は定数または正規分布等に従うばらつきを持った値であり、Δ2の大きさや分布の広がり等は未知である。Δ2は、例えば、入力データの全範囲に亘って同程度の値として表れるホワイトノイズである。Δ2は、ユーザによって設定・調節される。計算部13は、入力データx^をシミュレーションモデル20に入力したときにシミュレーションモデル20によって出力される出力データy^と、その入力データx^に対して実際に観測される予測対象事象の実測値を含む観測データz^=(Z1、Z2、・・・)とを比較して、出力データy^と観測データz^の誤差ベクトルを0に近づけるように、Δ1(x)のパラメータを算出する。より具体的には、計算部13は、入力データx^を既知関数21に入力したときの既知関数21の出力値とノイズ項Δ2の合計を観測データz^から減算する。減算して得られた値を誤差ベクトルαとする。計算部13は、Δ1(x)に入力データx^を入力したときにΔ1(x)が出力した値が誤差ベクトルαと等しくなるようなパラメータa、bの値を算出する。なお、Δ1(x)は、入力データx^の全部又は一部を変数とする関数であってもよいし、それに加えて(又は代えて)既知関数21であるf(x)の出力値の全部又は一部を変数とする関数であってもよい。また、未知関数22のパラメータの算出には、最小二乗法など公知の方法を用いることができる。
Next, a simulation model according to this embodiment will be described with reference to FIGS. 2A and 2B. An example of a simulation model is shown in FIG. 2A.
F=f(x)+Δ1(x)+Δ2 (1)
Here, x̂=(X1, X2, . . . ) is input data and is a vector having one or more variables as elements. The output data ŷ=(Y1, Y2, . . . ) of the simulation model F is also a vector having one or more variables as elements. Since f(x) is a
図2Bにシミュレーションモデルの他の例を示す。図2Bに示すシミュレーションモデル20´は、既知関数21と、学習済みモデルやデータベースで構築された未知関数22と、ノイズ項23とを含む。入力データx^をシミュレーションモデル20に入力すると、既知関数21は、入力データx^を取得し、出力値を計算して出力する。未知関数22は、既知関数21の出力値の全部または一部、あるいはそれに加えて(又は代えて)入力データx^の全部または一部を入力すると、学習済みモデルやデータベースによって出力値を計算しその値を出力する。未知関数22の出力値にノイズ項23を加えた値が出力データy^となる。計算部13は、出力データy^と観測データz^とを比較して、出力データy^と観測データz^の誤差を0に近づけるように、学習済みモデル(未知関数22)の構築等を行う。未知関数22を数式で表すことが難しい場合、未知関数22として学習済みモデルやデータベースを用いることができる。例えば、学習済みモデルの場合、計算部13は、例えば、既知関数21による出力値と観測データz^からノイズ項23を減じた値との関係を機械学習などにより学習し、学習済みモデルを構築する。データベースの場合、計算部13は、例えば、既知関数21による出力値と観測データz^からノイズ項23を減じた値とを対応付けて、この対応関係をデータベースとして算出する。また、学習済みモデルの構築時に学習データとして用いるデータ群をデータベースとして用いてもよい。例えば、既知関数21の出力値が(1~10、1~10、・・・)の範囲にある場合には観測データz^が(5~10、5~10、・・・)の範囲にあり、既知関数21の出力値が(11~20、11~20、・・・)の範囲にある場合には観測データz^が(15~20、15~20、・・・)の範囲にある場合、計算部13は、(1~10、1~10、・・・)と(5~10、5~10、・・・)とを対応付け、(11~20、11~20、・・・)の値と(15~20、15~20、・・・)を対応付けたデータベースを構築し、既知関数21が(1~10、1~10、・・・)の範囲の値を出力した場合には(5~10、5~10、・・・)という幅のある値を出力し、既知関数21が(11~20、11~20、・・・)の範囲の値を出力した場合には(15~20、15~20、・・・)という値を出力するように未知関数22を構築してもよい(この説明では煩雑にあることを避けるためノイズ項23を考慮していない。)。機序が充分に解明されていない事象の場合、事象の結果に影響を与える変数(入力データ)が不明であったり、事象が発生した状況を説明する変数(出力データ)が不明であったりするために、現在、事象に関係することが確認されている入力変数と出力変数の間で有効な関数(数式)、学習モデルなどを構築することが難しい可能性がある。そのような場合でも、例えば、既知関数21の出力値や入力データx^と観測データz^の間の誤差を表すデータ群をデータベース(未知関数22)として用いることで、既知関数21の予測精度向上に役立てることができる。
Another example of the simulation model is shown in FIG. 2B. A
このように、本実施形態では、既存のシミュレーションモデル(既知関数21)は、ある程度の機序を説明することができるが不完全なものであると仮定したうえで、既知関数21による予測値と実測値の誤差を吸収する未知関数22およびノイズ項23を加えた構成で新たなシミュレーションモデルを構築する。シミュレーションモデルを有効なものとするためには、精度の良い未知関数22を算出する必要がある。次に図3、図4を用いて、未知関数22を算出する処理についてさらに詳しく説明する。未知関数22の推定にあたっては、入力条件に応じて未知関数22は変動し、同様の入力条件下では未知関数22は連続性をもつと仮定して、関数パラメータの算出や学習済みモデルの構築などを行う。
Thus, in this embodiment, the existing simulation model (known function 21) can explain the mechanism to some extent, but is incomplete. A new simulation model is constructed by adding an
図3は、実施形態に係る入力データのグループ化を説明する図である。例えば、入力データ1~6が得られたとする。計算部13は、所定の基準に従って入力データ1~6をグループ1~3にグループ化する。例えば、入力データx^が流体の温度、流速、圧力、・・・等の変数から構成されている場合であって、温度に注目してグループ化する場合、計算部13は、流体の温度に応じて、入力データx^をグループ1~3に分類する。例えば、入力データx^が感染症の患者の年齢、性別、体重、基礎疾患の有無、・・・等の変数から構成されている場合、計算部13は、例えば、入力データの年齢等によって入力データを分類する。なお、分類するグループの数は3個に限定されず、2個でもよいし4個以上であってもよい。また、注目する変数は1つに限らず2つ以上であってもよい。例えば、流体の温度および流速に基づいて分類してもよいし、患者の年齢、性別、基礎疾患の有無に基づいて分類してもよい。また、どの変数に注目して分類するかについては、事象に対する知見を有するユーザが任意に設定することができる。例えば、ユーザは、同一グループにおいて未知関数22が連続性を維持できるような粒度で入力データを分類できるように分類の設定を行う。未知関数22の算出に先立って、入力データをその性質に基づいてグループ化することで、未知関数22の入力条件の分類および設定を行う。
FIG. 3 is a diagram illustrating grouping of input data according to the embodiment. For example, assume that input data 1 to 6 are obtained. The
なお、ここでは、未知関数22に入力するデータを入力データx^として説明したが、未知関数22に入力するデータに既知関数21の出力値が含まれる場合、既知関数21の出力値についてもグループ化を行う。
Here, the data input to the
図4は、実施形態に係る未知関数の算出方法を説明する図である。計算部13は、(a)入力データを未知関数22に入力したときの未知関数22の出力値が、観測データと(既知関数の出力値+ノイズ項23)の誤差と等しくなるように未知関数22を算出するばかりでなく、入力条件に応じて未知関数22は変動し、同様の入力条件下では未知関数22は連続性をもつという仮定に基づいて、(b)入力条件が類似するときには同レベルの出力値を出力するように未知関数22を算出する。(b)について、例えば、同じグループに分類された入力データを未知関数22に入力する場合には入力条件は類似するとみなす(そのようにみなせるように分類する。)。また、同レベルの出力値とは、出力値が類似する値(所定の範囲内の値)であることを意味する。例えば、グループ1に属する入力データ2を未知関数22へ入力したときの出力データ2と、入力データ3を未知関数22へ入力したときの出力データ3の差は所定の範囲内となるように未知関数22のパラメータ等を調整する。同様に、計算部13は、グループ2については、入力データ1を未知関数22へ入力したときの出力データ1と、入力データ5を未知関数22へ入力したときの出力データ5の差が所定の範囲内となるように未知関数22を算出し、グループ3の出力データ4と出力データ6の差が所定の範囲内となるように未知関数22を算出する。このように同レベルの値を入力すると同レベルの値を出力することを関数に連続性があるという。なお、入力条件に応じて未知関数22は変動するとの仮定により、グループを跨いでの関数の連続性は要求しない。例えば、出力データ1、出力データ2、出力データ4は同レベルの値でなくてよい。未知関数22の算出には、例えば、最小二乗法などを用いることができる。上記の(a)、(b)の両方を満たす未知関数22の算出が難しい場合には、未知関数22の連続性を保てるようにノイズ項23を調整してもよい。なお、未知関数22は入力グループごとに変動するが、ノイズ項23は入力グループを跨いで同様の値が設定される。
FIG. 4 is a diagram explaining a method of calculating an unknown function according to the embodiment. The calculation unit 13 (a) calculates the unknown function so that the output value of the
(動作)
次に図5を参照して、シミュレーションモデル20の推定処理の流れについて説明する。図5は、実施形態に係るシミュレーションモデルの推定処理の一例を示すフローチャートである。
ユーザが、既知関数21、未知関数22、入力データの分類の設定を行う(ステップS1)。例えば、ユーザは、既知関数21の数式、未知関数22が数式の場合には数式のパラメータを変数化した数式、未知関数22が学習済みモデルやデータベースの場合には入力と出力の変数、入力データの分類に用いる変数とその閾値などの設定を推定装置10へ入力する。入力受付部12は、これらの設定を取得し、記憶部15に記録する。
(motion)
Next, with reference to FIG. 5, the flow of estimation processing for the
The user sets the known
次にデータ取得部11が、シミュレーションモデル20の推定に用いる学習データとなる入力データx^と観測データz^を取得する(ステップS2)。入力データx^と観測データz^は組みとなっており、観測データz^は、入力データx^が計測等されたことに関連して発生した事象を表す変数の実測値である。データ取得部11は、複数組みの入力データx^と観測データz^を取得し、各組の入力データx^と観測データz^を対応付けて記憶部15に記録する。
Next, the
次に計算部13が、ステップS2で取得された入力データを分類する(ステップS3)。計算部13は、ステップS1で設定された分類の設定に基づいて、入力データを、例えば、温度、年齢などに応じて同じカテゴリのグループごとに分類する。
Next, the
次にユーザが、ノイズ項23の設定を行う(ステップS4)。ノイズ項23は、入力データのグループに関わらず一定であるとして設定される。ノイズ項23は、定数、ある範囲の値、正規分布などとして設定される。入力受付部12は、ノイズ項23の設定を受け付け、この情報を記憶部15に記録する。
Next, the user sets the noise term 23 (step S4). The
次に計算部13が、既知関数21による予測値と観測データの誤差を算出する(ステップS5)。計算部13は、グループ別にそのグループに属する入力データx^と観測データz^の組合せを記憶部15から読み出して、その入力データx^を既知関数21へ入力する。計算部13は、既知関数21の出力値と観測データz^の誤差を計算する。例えば、計算部13は、既知関数21の出力値から観測データz^を減じた誤差ベクトルを計算してもよいし、誤差ベクトルの各要素を2乗した値を計算してもよい。次に計算部13が、グループ別に未知関数22を算出する(ステップS6)。(a)計算部13は、未知関数22の出力値にノイズ項を加えた値と、ステップS5で計算した誤差を比較して、両者の差が所定の範囲内に収まるように未知関数22を算出する。(b)また、計算部13は、同じグループの入力データx^(又は入力データx^を入力したときの既知関数21の出力値)を入力したときの未知関数22の出力値の変動が所定の範囲内に収まるように未知関数22を算出する。計算部13は、全てのグループの各々について(a)、(b)の両方の条件を満たすような未知関数22を算出する。次に計算部13は各グループについて未知関数22を算出できたかどうかを判定する(ステップS7)。未知関数22の算出ができなかった場合(ステップS7;No)、ノイズ項23の設定により、(a)、(b)の両方の条件を満たす未知関数22の算出に失敗した可能性があるため、ステップS4以降の処理を繰り返し行う。未知関数22の算出に成功した場合(ステップS7;Yes)、計算部13は、シミュレーションモデル20を推定する(ステップS8)。例えば、計算部13は、既知関数21と算出した未知関数22とをシミュレーションモデル20として設定する(ノイズ項23は含めない。)。この場合、入力データx^を既知関数21へ入力したときの出力値と、入力データx^(又は既知関数21の出力値など)を未知関数22へ入力したときの出力値の和を事象の予測値とする。これにより、機序が充分に解明されていない事象の予測を高精度に行うことができる。
Next, the
なお、計算部13は、既知関数21と未知関数22とノイズ項とを含めてシミュレーションモデル20として設定してもよい。また、ステップS4にてノイズ項23を全てのグループを通じて一定として設定することとしたが、グループ別にノイズ項23の大きさを調整して設定してもよい。
Note that the
従来は既知のシミュレーションモデルが正しいと仮定し、予測値と実測値の誤差が最小になるようにシミュレーションモデルのパラメータを調整するが、本実施形態では、シミュレーションモデルは不完全であると仮定する。そして、予測対象の事象には、支配的ではないが一部の判明していない機序が存在すると考え、機序が不明な部分を説明するための未知関数22を既知関数21に加える。また、既知関数21による予測値と観測データの誤差には一定量のホワイトノイズが存在すると考え、誤差からこのノイズ分を差し引いたものが未知関数22の値であると想定する。そして、入力条件に応じて未知関数22は変動し、同様の入力条件下では未知関数22は連続性をもつという仮定に基づいて、観測データz^と予測値の誤差を補償する未知関数22を算出する。これにより、本実施形態によれば、機序が充分に判明していない事象について、精度の良い予測を行うことが可能になる。例えば、感染症の患者の周辺に存在する機会があった人について、その人の属性や行動履歴に関するデータを、感染者との間の空間的な近さに注目して分類したグループと、感染者が感染してからの時間的な近さに注目して分類したグループと、各自の属性(年齢、生活習慣など)に注目して分類したグループにそれぞれ分類し、それぞれの人が実際に感染したかどうか等を含む観測データと比較して、本実施形態の方法で未知関数22を算出する。感染確率を推定する既知関数21と未知関数22によって、精度よく感染者の発生を予測することができる。また、他の例として、プラントや機器等の故障予測にも本実施形態の方法で推定したシミュレーションモデルを用いることができる。
Conventionally, a known simulation model is assumed to be correct, and the parameters of the simulation model are adjusted so that the error between predicted values and actual values is minimized. However, in this embodiment, the simulation model is assumed to be imperfect. Then, assuming that the event to be predicted has a mechanism that is not dominant but partially unknown, an
なお、上記の実施形態では、シミュレーションモデルや既知関数21は未来における事象の進展を予測するためのモデルである場合を例に説明を行ったが、既知関数等は、未来の事象を予測するものに限定されず、同じ時刻における他の事象を推定するものや過去の事象を推定するものであってもよい。例えば、本実施形態の方法で推定したシミュレーションモデルを、リアルタイムな機器の異常監視に用いてもよい。
In the above embodiment, the simulation model and the known
図6は、実施形態の推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
コンピュータ900は、CPU901、主記憶装置902、補助記憶装置903、入出力インタフェース904、通信インタフェース905を備える。上述の推定装置10は、コンピュータ900に実装される。そして、上述した各機能は、プログラムの形式で補助記憶装置903に記憶されている。CPU901は、プログラムを補助記憶装置903から読み出して主記憶装置902に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、CPU901は、プログラムに従って、記憶領域を主記憶装置902に確保する。また、CPU901は、プログラムに従って、処理中のデータを記憶する記憶領域を補助記憶装置903に確保する。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of an estimation device according to the embodiment;
A
推定装置10の全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各機能部による処理を行ってもよい。ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、CD、DVD、USB等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ900に配信される場合、配信を受けたコンピュータ900が当該プログラムを主記憶装置902に展開し、上記処理を実行しても良い。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
A program for realizing all or part of the functions of the
以上のとおり、本開示に係るいくつかの実施形態を説明したが、これら全ての実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態及びその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 Although several embodiments of the present disclosure have been described above, all these embodiments are provided by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and modifications can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and spirit of the invention, as well as the scope of the invention described in the claims and equivalents thereof.
<付記>
各実施形態に記載のシミュレーションモデルの推定方法及び推定装置は、例えば以下のように把握される。
<Appendix>
The simulation model estimation method and estimation apparatus described in each embodiment are understood as follows, for example.
(1)第1の態様に係るシミュレーションモデルの推定方法は、1つ又は複数の変数を含む第1の変数群が観測されたことに関連して、1つ又は複数の変数を含む第2の変数群が観測される場合に、前記第1の変数群を要素に持つ入力ベクトルを入力すると、前記第2の変数群を要素に持つ出力ベクトルを出力するシミュレーションモデル20を、既知の関数である既知関数21と未知の関数である未知関数22とで表すように設定するステップと(S1)、前記入力ベクトルを前記既知関数に入力したときの出力ベクトルと、当該入力ベクトルの要素である前記第1の変数群に関して観測される前記第2の変数群を要素に持つ観測ベクトルと、の誤差ベクトルを求めるステップと(S5)、前記入力ベクトルを前記未知関数に入力したときに、前記未知関数の出力値と前記誤差ベクトルとの差が所定の許容範囲内となり、且つ、類似するグループに属する前記入力ベクトルを前記未知関数に入力したときの前記未知関数の出力値の変動が所定の範囲内となるように前記未知関数を推定するステップと(S6)、を有する。
(1) The method for estimating a simulation model according to the first aspect is a second
これにより、機序が充分に解明されていない事象の予測や推定を精度よく行うシミュレーションモデルを推定することができる。大まかな予測が可能な既知関数を利用してシミュレーションモデルを構築するので、少ないデータ量や計算量でシミュレーションモデルの構築が可能である。 As a result, it is possible to estimate a simulation model that accurately predicts and estimates events whose mechanism is not sufficiently clarified. Since a simulation model is constructed using a known function that can be roughly predicted, it is possible to construct a simulation model with a small amount of data and a small amount of calculation.
(2)第2の態様に係るシミュレーションモデルの推定方法は、(1)のシミュレーションモデルの推定方法であって、前記入力ベクトルを類似するグループごとに分類するステップ、をさらに有し、前記未知関数を推定するステップでは、前記グループ別に前記未知関数を推定する。 (2) A simulation model estimation method according to a second aspect, which is the simulation model estimation method of (1), further comprising the step of classifying the input vectors into similar groups, wherein the unknown function estimating the unknown function for each group.
従来の方法では、あらゆる入力データに対し、シミュレーションモデル(既知関数21)による予測値と観測データの誤差を最小化するようにしてシミュレーションモデルのパラメータを調整している。これに対し、第2の態様では、入力条件に応じてシミュレーションモデルを変動させている。これにより、無理にパラメータを全てのデータに合わせて調整を行うことで予測精度を犠牲にするようなことが無く、精度の良いシミュレーションモデルを推定することができる。 In the conventional method, the parameters of the simulation model are adjusted so as to minimize the error between the predicted value by the simulation model (known function 21) and the observed data for all input data. On the other hand, in the second aspect, the simulation model is changed according to the input conditions. As a result, it is possible to estimate a highly accurate simulation model without sacrificing prediction accuracy by forcibly adjusting parameters to match all data.
(3)第3の態様に係るシミュレーションモデルの推定方法は、(1)~(2)のシミュレーションモデルの推定方法であって、前記未知関数は、前記入力ベクトルと前記誤差ベクトルの関係に基づく学習済みモデル又はデータベースである。あるいは、前記未知関数は、所定の範囲の値を要素に持つ前記入力ベクトルを入力すると、前記入力ベクトルの値の範囲に対応した所定の範囲の値を要素に持つ前記出力ベクトルを出力するデータベースである。 (3) A simulation model estimation method according to a third aspect is the simulation model estimation method of (1) to (2), wherein the unknown function is learned based on the relationship between the input vector and the error vector. pre-existing model or database. Alternatively, the unknown function is a database for outputting the output vector having elements having values within a predetermined range corresponding to the range of values of the input vector when the input vector having elements having values within a predetermined range is input. be.
これにより、未知関数22が数式でモデル化できないような場合であっても、未知関数22を算出することができる。なお、例えば、既知関数21を用いることなく入力データと観測データの間の関係を機械学習などにより学習して学習済みモデルを構築するような方法も考えられるが、このような方法で精度の良い学習済みモデルを構築するためには、多くの種類の大量の学習データが必要である。これに対し、第3の態様によれば、一定程度以上の精度で事象予測が可能な既知関数21と組み合わせて、予測値と観測データの誤差分を補償するモデルを構築するため、比較的限られた種類および量の学習データでも精度の良い学習済みモデルを構築することができる。
As a result, even if the
(4)第4の態様に係るシミュレーションモデルの推定方法は、(1)~(3)のシミュレーションモデルの推定方法であって、前記未知関数は、前記入力ベクトルの少なくとも一部を変数とする数式で表され、前記未知関数を推定するステップでは前記数式のパラメータを推定する。
これにより、未知関数22を数式でモデル化できる場合、未知関数22を算出することができる。
(4) A simulation model estimation method according to a fourth aspect is the simulation model estimation method according to (1) to (3), wherein the unknown function is a mathematical expression in which at least part of the input vector is a variable and the step of estimating the unknown function estimates the parameters of the equation.
Thereby, the
(5)第5の態様に係るシミュレーションモデルの推定方法は、(1)~(4)のシミュレーションモデルの推定方法であって、前記設定するステップでは、前記シミュレーションモデルを、前記既知の関数と前記未知関数とノイズ項の和として設定する。
既知のシミュレーションモデルによる予測値と実測値の誤差には、充分に解明されていない未知の機序による影響の他、ノイズが含まれていることが一般的である。このノイズを考慮して未知関数22を推定することで、精度の良い未知関数22を算出することができる。
(5) A simulation model estimating method according to a fifth aspect is the simulation model estimating method of (1) to (4), wherein in the setting step, the simulation model is combined with the known function and the Set as the sum of the unknown function and the noise term.
Errors between predicted values and measured values by known simulation models generally contain noise as well as the effects of unknown mechanisms that have not been fully elucidated. By estimating the
(6)第6の態様に係る推定装置は、1つ又は複数の変数を含む第1の変数群が観測されたことに関連して、1つ又は複数の変数を含む第2の変数群が観測される場合に、前記第1の変数群を要素に持つ入力ベクトルを入力すると、前記第2の変数群を要素に持つ出力ベクトルを出力するシミュレーションモデルを、既知の関数である既知関数と未知の関数である未知関数とで表すように設定する手段と、前記入力ベクトルを前記既知関数に入力したときの出力ベクトルと、当該入力ベクトルの要素である前記第1の変数群に関して観測される前記第2の変数群を要素に持つ観測ベクトルとの誤差ベクトルを求める手段と、前記入力ベクトルを前記未知関数に入力したときに、前記未知関数の出力値と前記誤差ベクトルとの差が所定の許容範囲内となり、且つ、類似するグループに属する前記入力ベクトルを前記未知関数に入力したときの前記未知関数の出力値の変動が所定の範囲内となるように前記未知関数を推定する手段と、を有する。 (6) In the estimation device according to the sixth aspect, the second variable group including one or more variables is observed in relation to the observation of the first variable group including one or more variables A simulation model that outputs an output vector having the second variable group as an element when an input vector having the first variable group as an element is input when observed is a known function and an unknown function. means for setting to be represented by an unknown function that is a function of; an output vector when the input vector is input to the known function; means for obtaining an error vector from an observation vector having a second variable group as elements; means for estimating the unknown function so that the fluctuation of the output value of the unknown function when the input vector belonging to the similar group is input to the unknown function is within a predetermined range. have.
11・・・データ取得部、12・・・入力受付部、13・・・計算部、14・・・出力部、15・・・記憶部、900・・・コンピュータ、901・・・CPU、902・・・主記憶装置、903・・・補助記憶装置、904・・・入出力インタフェース、905・・・通信インタフェース
REFERENCE SIGNS
Claims (6)
前記入力ベクトルを前記既知関数に入力したときの出力ベクトルと、当該入力ベクトルの要素である前記第1の変数群に関して観測される前記第2の変数群を要素に持つ観測ベクトルとの誤差ベクトルを求めるステップと、
前記入力ベクトルを前記未知関数に入力したときに、前記未知関数の出力値と前記誤差ベクトルとの差が所定の許容範囲内となり、且つ、類似するグループに属する前記入力ベクトルを前記未知関数に入力したときの前記未知関数の出力値の変動が所定の範囲内となるように前記未知関数を推定するステップと、
を有するシミュレーションモデルの推定方法。 When a second group of variables containing one or more variables is observed in relation to the observation of the first group of variables containing one or more variables, the first group of variables A simulation model that, when an input vector having elements as elements is input, outputs an output vector having the second variable group as elements is set to be represented by a known function that is a known function and an unknown function that is an unknown function. a step;
An error vector between an output vector when the input vector is input to the known function and an observation vector having the second variable group as an element observed with respect to the first variable group which is an element of the input vector the required steps and
When the input vector is input to the unknown function, the difference between the output value of the unknown function and the error vector is within a predetermined allowable range, and the input vector belonging to a similar group is input to the unknown function. a step of estimating the unknown function so that the fluctuation of the output value of the unknown function when the
A method of estimating a simulation model with
をさらに有し、
前記未知関数を推定するステップでは、前記グループ別に前記未知関数を推定する、
請求項1に記載のシミュレーションモデルの推定方法。 classifying the input vectors into similar groups;
further having
In the step of estimating the unknown function, estimating the unknown function for each of the groups;
The simulation model estimation method according to claim 1 .
請求項1または請求項2に記載のシミュレーションモデルの推定方法。 The unknown function is a trained model or database based on the relationship between the input vector and the error vector.
3. The method of estimating a simulation model according to claim 1 or 2.
請求項1から請求項3の何れか1項に記載のシミュレーションモデルの推定方法。 The unknown function is represented by a formula having at least part of the input vector as a variable, and the step of estimating the unknown function estimates parameters of the formula.
The simulation model estimation method according to any one of claims 1 to 3.
請求項1から請求項4の何れか1項に記載のシミュレーションモデルの推定方法。 In the setting step, the simulation model is set as a sum of the known function, the unknown function, and a noise term.
The simulation model estimation method according to any one of claims 1 to 4.
前記入力ベクトルを前記既知関数に入力したときの出力ベクトルと、当該入力ベクトルの要素である前記第1の変数群に関して観測される前記第2の変数群を要素に持つ観測ベクトルと、の誤差ベクトルを求める手段と、
前記入力ベクトルを前記未知関数に入力したときに、前記未知関数の出力値と前記誤差ベクトルとの差が所定の許容範囲内となり、且つ、類似するグループに属する前記入力ベクトルを前記未知関数に入力したときの前記未知関数の出力値の変動が所定の範囲内となるように前記未知関数を推定する手段と、
を有する推定装置。 When a second group of variables containing one or more variables is observed in relation to the observation of the first group of variables containing one or more variables, the first group of variables A simulation model that, when an input vector having elements as elements is input, outputs an output vector having the second variable group as elements is set to be represented by a known function that is a known function and an unknown function that is an unknown function. means and
An error vector between an output vector obtained when the input vector is input to the known function and an observation vector having as elements the second variable group observed with respect to the first variable group which is an element of the input vector a means for seeking
When the input vector is input to the unknown function, the difference between the output value of the unknown function and the error vector is within a predetermined allowable range, and the input vector belonging to a similar group is input to the unknown function. means for estimating the unknown function so that the fluctuation of the output value of the unknown function when the
An estimating device having
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