JP7193384B2 - 残差特性推定モデル作成方法および残差特性推定モデル作成システム - Google Patents
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- 残差特性推定モデル作成システムが行う残差特性推定モデル作成方法であって、
複数の属性を有するデータの集合であって、前記データとして所定の現象に対する実測データを含む集合に基づいた機械学習により、前記複数の属性のいずれかである目的変数を、前記複数の属性のうちの前記目的変数以外の属性から選択される第1の説明変数から算出する予測モデルを作成し、
前記データの集合に基づいて、前記予測モデルに前記第1の説明変数の値を代入して得られる予測値と、前記目的変数の値である真値との残差に関する残差特性を算出し、
前記データの集合に基づいた機械学習により、前記残差特性を、前記複数の属性から選択される第2の説明変数から算出する残差特性推定モデルを作成し、
前記予測モデルの作成では、前記データの集合に含まれる第1の部分集合に基づいた機械学習により、前記予測モデルを作成し、
前記残差特性の算出では、前記データの集合に含まれる第2の部分集合に基づいて、前記予測モデルに当該第2の部分集合における前記第1の説明変数の属性値を代入して得られる予測値と、当該第2の部分集合における前記目的変数の値である真値との残差の統計値を前記残差特性として算出し、
前記残差特性推定モデルの作成では、前記第2の部分集合に含まれる第5の部分集合に基づいた機械学習により前記残差特性推定モデルを作成し、前記第2の部分集合に含まれる、前記第5の部分集合とは異なる第6の部分集合における前記第2の説明変数の属性値を前記残差特性推定モデルに代入して得られる予測値に基づいて、前記残差特性推定モデルの精度を評価し、当該評価結果が第2の精度条件を満たすまで前記残差特性推定モデルを繰り返し作成する、残差特性推定モデル作成方法。 - 前記予測モデルの作成では、前記第1の部分集合に含まれる第3の部分集合に基づいて前記予測モデルを作成し、前記第1の部分集合に含まれる、前記第3の部分集合とは異なる第4の部分集合における前記第1の説明変数の属性値を前記予測モデルに代入して得られる予測値に基づいて、前記予測モデルの精度を評価し、当該評価結果が第1の精度条件を満たすまで前記予測モデルを繰り返し作成する、請求項1に記載の残差特性推定モデル作成方法。
- 前記第2の部分集合は、前記第3の部分集合を含まない、請求項2に記載の残差特性推定モデル作成方法。
- 前記第2の部分集合は、前記第4の部分集合を含む、請求項2に記載の残差特性推定モデル作成方法。
- 前記データの集合から前記第1の部分集合および前記第2の部分集合を選択し、
前記部分集合ごとに、当該部分集合に含まれるデータが有する属性の値の偏りを示す偏在値を算出し、
前記偏在値が所定の許容条件を満たさない場合、前記第1の部分集合と前記第2の部分集合を再度選択する、請求項1に記載の残差特性推定モデル作成方法。 - 前記偏在値の算出では、前記第1の説明変数、前記第2の説明変数および前記目的変数に対する前記偏在値を算出する、請求項5に記載の残差特性推定モデル作成方法。
- 前記データの集合から前記第1の部分集合および前記第2の部分集合をランダムに選択する、請求項1に記載の残差特性推定モデル作成方法。
- 前記残差特性の算出では、前記予測値と前記真値とを所定変数の値に変換し、当該変換した予測値と真値との残差に応じた残差特性を算出する、請求項1に記載の残差特性推定モデル作成方法。
- 前記目的変数は、気象に関する気象変数であり、
前記所定変数は、電力量である、請求項8に記載の残差特性推定モデル作成方法。 - 複数の属性を有するデータの集合であって、前記データとして所定の現象に対する実測データを含む集合に基づいた機械学習により、前記複数の属性のいずれかである目的変数を、前記複数の属性のうちの前記目的変数以外の属性から選択される第1の説明変数から算出する予測モデルを作成する第1の作成部と、
前記データの集合に基づいて、前記予測モデルに前記第1の説明変数の値を代入して得られる予測値と、前記目的変数の値である真値との残差に関する統計値である残差特性を算出する処理部と、
前記データの集合に基づいた機械学習により、前記残差特性を、前記複数の属性から選択される第2の説明変数から算出する残差特性推定モデルを作成する第2の作成部と、を有し、
前記第1の作成部は、前記データの集合に含まれる第1の部分集合に基づいた機械学習により、前記予測モデルを作成し、
前記処理部は、前記データの集合に含まれる第2の部分集合に基づいて、前記予測モデルに当該第2の部分集合における前記第1の説明変数の属性値を代入して得られる予測値と、当該第2の部分集合における前記目的変数の値である真値との残差の統計値を前記残差特性として算出し、
前記第2の作成部は、前記第2の部分集合に含まれる第5の部分集合に基づいた機械学習により前記残差特性推定モデルを作成し、前記第2の部分集合に含まれる、前記第5の部分集合とは異なる第6の部分集合における前記第2の説明変数の属性値を前記残差特性推定モデルに代入して得られる予測値に基づいて、前記残差特性推定モデルの精度を評価し、当該評価結果が第2の精度条件を満たすまで前記残差特性推定モデルを繰り返し作成する、残差特性推定モデル作成システム。
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Citations (6)
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---|---|---|---|---|
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JP2007233639A (ja) | 2006-02-28 | 2007-09-13 | Tohoku Electric Power Co Inc | 風力発電出力予測方法、風力発電出力予測装置およびプログラム |
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JP2005135287A (ja) | 2003-10-31 | 2005-05-26 | National Agriculture & Bio-Oriented Research Organization | 予測装置、予測方法および予測プログラム |
JP2007233639A (ja) | 2006-02-28 | 2007-09-13 | Tohoku Electric Power Co Inc | 風力発電出力予測方法、風力発電出力予測装置およびプログラム |
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JP2018067266A (ja) | 2016-10-21 | 2018-04-26 | 富士レビオ株式会社 | 疾病の発症リスク又は再発リスクを予測するためのプログラム |
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