JP5068382B1 - 予測装置、予測方法及び予測プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】予測対象の予測に際し、予測対象に関する複数の項目についてのデータに基づいて予測対象の変化を予測する。即ち、各項目について、当該項目のデータを除いた各データに対する予測対象のSN比に対する、当該項目のデータを含む各データに対する予測対象のSN比を示す要因効果値を導出し、導出した要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目のデータに対する総合推定値のSN比の強さを、項目数毎に算出し、算出した項目数毎の総合推定値のSN比に基づいて項目数を決定し、導出した要因効果値が大きいものから順に、決定した項目数分の項目を選択し、選択した項目のデータに基づきT法等の方法を用いて予測対象の変化を予測する。
【選択図】図11
Description
実施例1として、本発明の予測方法を建設機械の需要予測に適用した例を説明する。図13は、本発明の予測方法を適用した実施例1に係る項目の内容を示す図表である。実施例1では、予測対象を「建設機械の出荷台数」とし、予測対象に関連する項目を様々な経済指標とした。経済指標となる各項目としては、図13に示す通りであり、「日本 失業率(%)」、「国内銀行貸出金利(%)」等の各項目が設定されている。これらの各項目は、月度毎のデータがメンバーとして対応付けられている。なお、「1月」、「2月」等の月を示す項目は、メンバーとして対応付けられる各項目が何月度に対応するかを示す項目であり、当該月度である場合には、その項目にフラグデータとして「1」が記録され、当該月度でない場合には「0」が記録される。例えば、1月度の経済指標を対応付けたメンバーに対しては、「1月」の項目のデータが「1」となり、他の月度を示す項目のデータが「0」となる。実施例1では、経済指標に関する24項目(図13では一部省略又は詳細変更)及び月度に関する12項目の合計36項目により、予測対象である建設機械の出荷台数を予測する。また、本発明の予測方法の適用に際し、線形的な関係に基づく予測と共に、非線形的な関係をも加味した予測も行った。更に、予測対象である建設機械の出荷台数の実値を用いる場合だけでなく、出荷台数の対数値を用いる場合についても予測を行った。
実施例2として、本発明の予測方法を北米冷凍機用エンジン販売予測に適用した例を説明する。図19は、本発明の予測方法を適用した実施例2に係る項目の内容を示す図表である。実施例2では、予測対象を「北米冷凍機用エンジンの出荷台数」とし、予測対象に関する項目を様々な経済指標とした。これらの各項目は、月度毎のデータがメンバーとして対応付けられている。なお、実施例1と同様に月を示す項目を設けている。実施例2では、経済指標に関する40項目(図19では一部省略又は詳細変更)及び月度に関する12項目の合計52項目により、予測対象である北米冷凍機用エンジンの出荷台数を予測する。
10 制御部
11 記録部
12 入力部
13 出力部
110 データベース
2 予測プログラム
Claims (5)
- 経時的に変化する予測対象及び該予測対象に関する複数の項目についてのデータを経時的に記録する記録手段を備え、該記録手段に記録されたデータに基づいて、予測対象の変化を予測する予測装置において、
各項目について、当該項目のデータを除いた各データに対する予測対象の相関の強さに対する、当該項目のデータを含む各データに対する予測対象の相関の強さを示す要因効果値を導出する導出手段と、
該導出手段が導出した要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目のデータに対する予測対象との相関の強さを、項目数毎に算出する算出手段と、
該算出手段が算出した項目数毎の相関の強さに基づいて項目数を決定する決定手段と、
前記導出手段が導出した要因効果値が大きいものから順に、前記決定手段が決定した項目数分の項目を選択する選択手段と、
該選択手段が選択した項目のデータに基づいて、予測対象の変化を予測する予測手段と
を備え、
前記導出手段は、
項目のデータと該項目のデータの所定期間後の予測対象のデータとに基づいて要因効果値を導出するようにしてあり、
前記予測手段は、
項目のデータに対する所定期間経過後の予測対象の変化を予測するようにしてある
ことを特徴とする予測装置。 - 前記算出手段は、
前記導出手段が導出した要因効果値の最小値以下(又は最大値以上)の値を閾値の初期値として設定する手段と、
設定した閾値以上の要因効果値が算出された項目を選択する第1手段と、
選択した項目のデータに対する予測対象の相関の強さを算出する第2手段と、
前記閾値を所定値分大きい値(又は小さい値)に再設定する第3手段と
を有し、
前記第1手段、第2手段及び第3手段により、選択した複数の項目のデータに対する予測対象の相関の強さを、項目数毎に算出するようにしてある
ことを特徴とする請求項1に記載の予測装置。 - 前記予測手段は、
選択した項目毎のデータに対する予測対象の相関の強さに基づく項目毎の重み、及び選択した項目毎のデータと予測対象との線形的な関係又は該線形的な関係に代替可能な非線形的な関係を示す項目毎の比例定数に基づく予測式を導出する手段を備え、
導出した予測式に基づいて、予測対象の変化を導出するようにしてある
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の予測装置。 - 経時的に変化する予測対象及び該予測対象に関する複数の項目についてのデータを経時的に記録する記録手段にアクセス可能な予測装置が、前記記録手段に記録されたデータに基づいて、予測対象の変化を予測する処理を実行する予測方法において、
前記予測装置は、
各項目について、当該項目のデータを除いた各データに対する予測対象の相関の強さに対する、当該項目のデータを含む各データに対する予測対象の相関の強さを示す要因効果値を導出する導出ステップと、
該導出ステップにより導出した要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目のデータに対する予測対象との相関の強さを、項目数毎に算出する算出ステップと、
該算出ステップにより算出した項目数毎の相関の強さに基づいて項目数を決定する決定ステップと、
前記導出ステップにより導出した要因効果値が大きいものから順に、前記決定ステップにより決定した項目数分の項目を選択する選択ステップと、
該選択ステップにより選択した項目のデータに基づいて、予測対象の変化を予測する予測ステップと
を実行し、
前記導出ステップは、
項目のデータと該項目のデータの所定期間後の予測対象のデータとに基づいて要因効果値を導出するようにしてあり、
前記予測ステップは、
項目のデータに対する所定期間経過後の予測対象の変化を予測するようにしてある
ことを特徴とする予測方法。 - 経時的に変化する予測対象及び該予測対象に関する複数の項目についてのデータを経時的に記録する記録手段にアクセス可能なコンピュータに、前記記録手段に記録されたデータに基づいて、予測対象の変化を予測する処理を実行させる予測プログラムにおいて、
前記コンピュータに、
各項目について、当該項目のデータを除いた各データに対する予測対象の相関の強さに対する、当該項目のデータを含む各データに対する予測対象の相関の強さを示す要因効果値を導出する導出手順と、
該導出手順により導出した要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目のデータに対する予測対象との相関の強さを、項目数毎に算出する算出手順と、
該算出手順により算出した項目数毎の相関の強さに基づいて項目数を決定する決定手順と、
前記導出手順により導出した要因効果値が大きいものから順に、前記決定手順により決定した項目数分の項目を選択する選択手順と、
該選択手順により選択した項目のデータに基づいて、予測対象の変化を予測する予測手順と
を実行させ、
前記導出手順は、
項目のデータと該項目のデータの所定期間後の予測対象のデータとに基づいて要因効果値を導出するようにしてあり、
前記予測手順は、
項目のデータに対する所定期間経過後の予測対象の変化を予測するようにしてある
ことを特徴とする予測プログラム。
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