JP7017162B2 - 稼働状況予測システム、稼働状況予測方法および稼働状況予測プログラム - Google Patents
稼働状況予測システム、稼働状況予測方法および稼働状況予測プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7017162B2 JP7017162B2 JP2019550117A JP2019550117A JP7017162B2 JP 7017162 B2 JP7017162 B2 JP 7017162B2 JP 2019550117 A JP2019550117 A JP 2019550117A JP 2019550117 A JP2019550117 A JP 2019550117A JP 7017162 B2 JP7017162 B2 JP 7017162B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- node
- group
- operation status
- existing
- prediction
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
- G06N5/022—Knowledge engineering; Knowledge acquisition
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Description
20 分類部
30 学習部
40 特定部
50 予測部
60 出力部
100 稼働状況予測システム
Claims (12)
- 複数の既存ノードを、当該既存ノードの属性の類似性に基づいてグループに分類する分類部と、
既存ノードの属性の類似性に基づいて分類されたグループの中から、予測対象のノードの属性が類似するグループを特定する特定部と、
特定されたグループに含まれる既存ノードの過去の稼働状況を含む学習データを用いて学習された、当該グループに含まれる既存ノードの稼働状況を予測する予測モデルを用いて、前記予測対象ノードの稼働状況を予測する予測部とを備え、
前記分類部は、人口動態の類似性に基づいて既存ノードをグループに分類する
ことを特徴とする稼働状況予測システム。 - グループに含まれる既存ノードの過去の稼働状況を含む学習データを用いて、当該グループに含まれる既存ノードの稼働状況を予測する予測モデルを学習する学習部を備えた
請求項1記載の稼働状況予測システム。 - 分類部は、稼働状況の類似性に基づいて既存ノードをグループに分類し、
特定部は、予測ノードの稼働状況が類似するグループを特定する
請求項1または請求項2記載の稼働状況予測システム。 - 分類部は、ノードの位置の類似性に基づいて既存ノードをグループに分類し、
特定部は、予測ノードの位置が類似するグループを特定する
請求項1または請求項2記載の稼働状況予測システム。 - 分類部は、ネットワークトポロジにより特定されるノードの類似性に基づいて既存ノードをグループに分類する
請求項1または請求項2または請求項4記載の稼働状況予測システム。 - 学習部は、稼働状況を目的変数とし、ノードの属性を説明変数とする予測モデルをグループごとに学習する
請求項2から請求項5のうちのいずれか1項に記載の稼働状況予測システム。 - 学習部は、既存ノードの過去の通信ログを用いて既存ノードのトラフィックを予測する
請求項2から請求項6のうちのいずれか1項に記載の稼働状況予測システム。 - 特定部は、分類部が類似性を判断した観点で類似するグループを特定する
請求項1から請求項7のうちのいずれか1項に記載の稼働状況予測システム。 - 学習部は、各グループで学習に用いるデータ数が概ね等しくなるように、学習データを選択する
請求項2から請求項8のうちのいずれか1項に記載の稼働状況予測システム。 - 学習部は、グループの中心に近い既存ノードの学習データを優先して選択する
請求項2から請求項9のうちのいずれか1項に記載の稼働状況予測システム。 - 複数の既存ノードを、当該既存ノードの属性の類似性に基づいてグループに分類し、
既存ノードの属性の類似性に基づいて分類されたグループの中から、予測対象のノードの属性が類似するグループを特定し、
特定されたグループに含まれる既存ノードの過去の稼働状況を含む学習データを用いて学習された、当該グループに含まれる既存ノードの稼働状況を予測する予測モデルを用いて、前記予測対象ノードの稼働状況を予測し、
前記分類の際、人口動態の類似性に基づいて既存ノードをグループに分類する
ことを特徴とする稼働状況予測方法。 - コンピュータに、
複数の既存ノードを、当該既存ノードの属性の類似性に基づいてグループに分類する分類処理、
既存ノードの属性の類似性に基づいて分類されたグループの中から、予測対象のノードの属性が類似するグループを特定する特定処理、および、
特定されたグループに含まれる既存ノードの過去の稼働状況を含む学習データを用いて学習された、当該グループに含まれる既存ノードの稼働状況を予測する予測モデルを用いて、前記予測対象ノードの稼働状況を予測する予測処理を実行させ、
前記分類処理で、人口動態の類似性に基づいて既存ノードをグループに分類させる
ための稼働状況予測プログラム。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2017/039895 WO2019087382A1 (ja) | 2017-11-06 | 2017-11-06 | 稼働状況予測システム、稼働状況予測方法および稼働状況予測プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2019087382A1 JPWO2019087382A1 (ja) | 2020-11-12 |
JP7017162B2 true JP7017162B2 (ja) | 2022-02-08 |
Family
ID=66331541
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019550117A Active JP7017162B2 (ja) | 2017-11-06 | 2017-11-06 | 稼働状況予測システム、稼働状況予測方法および稼働状況予測プログラム |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7017162B2 (ja) |
WO (1) | WO2019087382A1 (ja) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7139801B2 (ja) * | 2018-09-04 | 2022-09-21 | 横浜ゴム株式会社 | 物性データ予測方法及び物性データ予測装置 |
CN112491572B (zh) * | 2019-09-12 | 2022-01-21 | 华为技术有限公司 | 终端之间连接状态的预测方法、装置和分析设备 |
WO2023007731A1 (ja) * | 2021-07-30 | 2023-02-02 | 日本電信電話株式会社 | 機械学習装置、機械学習プログラム、シミュレーション装置、および、シミュレーションプログラム |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010233021A (ja) | 2009-03-27 | 2010-10-14 | Kddi Corp | イベント制御方法、イベント制御装置及びネットワークシミュレーション方法 |
JP2016032203A (ja) | 2014-07-29 | 2016-03-07 | Kddi株式会社 | 予測装置及び予測方法 |
JP2016042666A (ja) | 2014-08-18 | 2016-03-31 | Kddi株式会社 | 通信トラヒック予測方法、プログラムおよび装置 |
-
2017
- 2017-11-06 WO PCT/JP2017/039895 patent/WO2019087382A1/ja active Application Filing
- 2017-11-06 JP JP2019550117A patent/JP7017162B2/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010233021A (ja) | 2009-03-27 | 2010-10-14 | Kddi Corp | イベント制御方法、イベント制御装置及びネットワークシミュレーション方法 |
JP2016032203A (ja) | 2014-07-29 | 2016-03-07 | Kddi株式会社 | 予測装置及び予測方法 |
JP2016042666A (ja) | 2014-08-18 | 2016-03-31 | Kddi株式会社 | 通信トラヒック予測方法、プログラムおよび装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPWO2019087382A1 (ja) | 2020-11-12 |
WO2019087382A1 (ja) | 2019-05-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11327805B1 (en) | System, method, and computer program for implementing a marketplace for artificial intelligence (AI) based managed network services | |
WO2021109578A1 (zh) | 业务运维中告警的预测方法、装置与电子设备 | |
US10033570B2 (en) | Distributed map reduce network | |
JP7017162B2 (ja) | 稼働状況予測システム、稼働状況予測方法および稼働状況予測プログラム | |
CN112400192B (zh) | 多模态深度交通信号控制的方法和系统 | |
US20190036716A1 (en) | Training models for iot devices | |
Ma et al. | Data sets, modeling, and decision making in smart cities: A survey | |
CN107404523A (zh) | 云平台自适应资源调度系统和方法 | |
US11184452B2 (en) | System and method for selecting proxy computer | |
US10999433B2 (en) | Interpretation of user interaction using model platform | |
US20190037040A1 (en) | Model tiering for iot device clusters | |
CN112446399A (zh) | 标签确定方法、装置和系统 | |
CN112272932B (zh) | 用于自动生成训练数据以分析通信网络新配置的系统、方法和计算机程序 | |
CN108959048A (zh) | 模块化环境的性能分析方法、装置及可存储介质 | |
CN114666224A (zh) | 业务资源容量动态分配方法、装置、设备及存储介质 | |
CN114091610A (zh) | 智能决策方法及装置 | |
CN107392387B (zh) | 一种agv最优管制时间的调度方法 | |
Zoll et al. | Evaluation of predictive-maintenance-as-a-service business models in the internet of things | |
US10756970B1 (en) | System, method, and computer program for automatic reconfiguration of a communication network | |
CN117056018A (zh) | 资源调度方法、装置、设备、程序产品和存储介质 | |
AU2021340367B2 (en) | Operation plan change support device, determination model creation device, determination model creation program, and train operation management system | |
WO2021250941A1 (ja) | 連携装置および連携方法 | |
JP2022037107A (ja) | 障害分析装置、障害分析方法および障害分析プログラム | |
JP2010072876A (ja) | ルール作成プログラム、ルール作成方法及びルール作成装置 | |
CN110999263B (zh) | Iot装置集群的分层数据处理 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200428 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200428 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210706 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210726 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20211228 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220110 |