JP7436652B2 - 自動学習基盤時系列データ予測及び制御方法と装置 - Google Patents
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Claims (15)
- 複数の時系列データ予測モデルのそれぞれを該当モデルごとの条件に応じて学習するステップと、
前記学習された時系列データ予測モデルのうち、予め決定された条件を満足する1つ以上の最適モデルを決定するステップと、
前記1つ以上の最適モデルを組み合わせて予測時系列データを出力する最終モデルを生成するステップ
を含み、
前記複数の時系列データ予測モデルは、統計基盤予測モデル及びディープラーニング基盤予測モデルのうち少なくとも1つを含み、
前記予測時系列データの時間変化に基づいて、前記最終モデルにおける予測を調整する、
方法。 - 時系列データの予測のための目標変数データを受信するステップと、
前記目標変数データを前記最終モデルに入力し、前記目標変数データに対応する目標変数予測データを出力するステップをさらに含む、
請求項1に記載の方法。 - 複数の時系列データ予測モデルのそれぞれを該当モデルごとの条件に応じて学習するステップと、
前記学習された時系列データ予測モデルのうち、予め決定された条件を満足する1つ以上の最適モデルを決定するステップと、
前記1つ以上の最適モデルを組み合わせて、予測時系列データを出力する最終モデルを生成するステップと、
時系列データの予測のための目標変数データを受信するステップと、
前記目標変数データを前記最終モデルに入力し、前記目標変数データに対応する目標変数予測データを出力するステップと、
前記目標変数予測データの変化方向を決定する制御変数データを受信するステップと、
前記制御変数データを前記最終モデルに入力し、前記制御変数データに対応する制御変数予測データを出力するステップと、
を含み、
前記複数の時系列データ予測モデルは、統計基盤予測モデル及びディープラーニング基盤予測モデルのうち少なくとも1つを含む、
方法。 - 前記目標変数予測データ及び前記制御変数予測データに基づいて、前記予測時系列データ及び制御方法を提供するステップをさらに含む、請求項3に記載の方法。
- 前記目標変数予測データと前記制御変数予測データとの間の相関関係に基づいて、前記制御変数データを調整するステップをさらに含む、請求項3に記載の自動学習基盤時系列データ予測、制御、及び説明方法。
- 前記制御変数データを調整するステップは、前記目標変数予測データ及び前記制御変数予測データに基づいて決定される補償関数により強化学習モデルを学習するステップを含む、請求項5に記載の自動学習基盤時系列データ予測、制御、及び説明方法。
- 前記制御変数予測データを出力するステップは、
前記制御変数データの移動方向を決定するステップと、
前記制御変数データの最適探索時間を決定するステップと、
を含む、請求項3に記載の自動学習基盤時系列データ予測、制御、及び説明方法。 - 前記目標変数予測データを出力するステップは、前記制御変数データの前記移動方向及び前記最適探索時間に基づいて、前記目標変数予測データを出力するステップを含む、請求項7に記載の自動学習基盤時系列データ予測、制御、及び説明方法。
- 前記学習するステップは、前記複数の時系列データ予測モデルのそれぞれを、前記該当モデルごとの条件に応じて予め決定された回数だけ学習するステップを含む、請求項1又は3に記載の自動学習基盤時系列データ予測、制御、及び説明方法。
- 前記最終モデルの予測性能を評価するステップと、
前記最終モデルの予測性能が予め決定された閾値以下になる場合、前記最終モデルをアップデートするステップと、
をさらに含む、請求項1又は3に記載の自動学習基盤時系列データ予測、制御、及び説明方法。 - 予め決定された周期により前記最終モデルをアップデートするステップをさらに含む、請求項1又は3に記載の自動学習基盤時系列データ予測、制御、及び説明方法。
- ハードウェアと結合して請求項1又は3に記載の方法に含まれる各ステップをプロセッサに実行させるためのに媒体に格納されたコンピュータプログラム。
- 複数の時系列データ予測モデルのそれぞれを該当モデルごとの条件に応じて学習し、前記学習された時系列データ予測モデルのうち、予め決定された条件を満足する1つ以上の最適モデルを決定し、前記1つ以上の最適モデルを組み合わせて予測時系列データを出力する最終モデルを生成するプロセッサを含み、
前記複数の時系列データ予測モデルは、統計基盤予測モデル及びディープラーニング基盤予測モデルのうち少なくとも1つを含みむ、
前記予測時系列データの時間変化に基づいて、前記最終モデルにおける予測を調整する、
自動学習基盤時系列データ予測、制御、及び説明装置。 - 前記プロセッサは、時系列データの予測のための目標変数データを受信し、前記目標変数データを前記最終モデルに入力し、前記目標変数データに対応する目標変数予測データを出力する、請求項13に記載の自動学習基盤時系列データ予測、制御、及び説明装置。
- 複数の時系列データ予測モデルのそれぞれを該当モデルごとの条件に応じて学習し、前記学習された時系列データ予測モデルのうち、予め決定された条件を満足する1つ以上の最適モデルを決定し、前記1つ以上の最適モデルを組み合わせて、予測時系列データを出力する最終モデルを生成するプロセッサを含み、
前記複数の時系列データ予測モデルは、統計基盤予測モデル及びディープラーニング基盤予測モデルのうち少なくとも1つを含み、
前記プロセッサは、時系列データの予測のための目標変数データを受信し、前記目標変数データを前記最終モデルに入力し、前記目標変数データに対応する目標変数予測データを出力し、
前記プロセッサは、前記目標変数予測データの変化方向を決定する制御変数データを受信し、前記制御変数データを前記最終モデルに入力し、前記制御変数データに対応する制御変数予測データを出力する、装置。
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