JP7413742B2 - 予測システム、情報処理装置および情報処理プログラム - Google Patents
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Description
まず、本発明が適用される場面の一例について説明する。
次に、本実施の形態に係る予測システム1を用いた予測モデル140の生成および運用の概要について説明する。
次に、本実施の形態に係る予測システム1を構成する主要な装置のハードウェア構成例について説明する。
図5は、本実施の形態に係る予測システム1を構成する制御装置100のハードウェア構成例を示すブロック図である。図5を参照して、制御装置100は、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro-Processing Unit)などのプロセッサ102と、チップセット104と、主記憶装置106と、二次記憶装置108と、上位ネットワークコントローラ110と、USB(Universal Serial Bus)コントローラ112と、メモリカードインターフェイス114と、内部バスコントローラ122と、フィールドバスコントローラ118,120と、I/Oユニット124-1,124-2,…とを含む。
本実施の形態に係るサポート装置200は、一例として、汎用的なアーキテクチャに従うハードウェア(例えば、汎用パソコン)を用いてプログラムを実行することで実現される。
次に、本実施の形態に係る予測システム1を構成する制御装置100およびサポート装置200のソフトウェア構成例および機能構成例について説明する。
図4に示すステップS1において、サポート装置200は、ユーザ操作に従って、制御装置100のTSDB130に格納されている実績値の時系列データを取得する。ユーザは、サポート装置200に表示される実績値の時系列データを見ながら、予測対象区間を設定する。
図4に示すステップS3において、サポート装置200は、予測モデル140の生成に用いられる学習用サンプルを選択する。
図4に示すステップS4において、サポート装置200は、予測モデル140に係る説明変数および区間を決定する。
図4に示すステップS5において、サポート装置200は、予測モデル140に使用するモデルパラメータを決定する。
・優先度2指標:モデルサイズ;条件:モデルサイズ≦50MB
・優先度3指標:処理速度;条件:処理速度≦0.1msec
このような各指標が設定されると、サポート装置200は、優先度1指標について良好なモデルパラメータの集合を抽出した上で、優先度2指標および優先度3指標の両方が良好なデータセットを探索する。
上述の説明においては、時間変化を予測する予測システム1について説明したが、制御対象などに生じる異常を検知する異常検知システムにも適用可能である。
上述したような本実施の形態は、以下のような技術思想を含む。
制御対象を制御するための制御演算を実行する制御演算部(164)と、
前記制御演算部が参照可能な状態値のうち1または複数の状態値からなる実績値を予測モデルに入力することで予測値を取得する予測値取得部(156)と、
前記予測モデルを予め決定する予測モデル生成部(200)とを備え、
前記予測モデル生成部は、
前記予測モデルの生成に用いられる学習用サンプルに関連付けられる複数の状態値のうち、前記学習用サンプルに対する重要度に基づいて、1または複数の状態値を説明変数として決定する手段(2261)と、
探索区間に含まれる区間を順次異ならせて、前記決定された説明変数による予測精度を評価することで、予測に用いる区間を決定する手段(2261)と、
前記決定された説明変数および前記決定された区間の条件下で、前記予測モデルを規定するモデルパラメータを順次異ならせて、各モデルパラメータにより規定される予測モデルについて複数の指標を評価することで、前記予測モデルを規定するためのモデルパラメータを決定する手段(2262)とを含む、予測システム。
前記予測モデル生成部は、各サンプルから算出される1または複数の特徴量を用いたクラスタリングにより、複数のサンプルのうち前記学習用サンプルとして用いられるサンプルを選択する手段(2261)をさらに含む、構成1に記載の予測システム。
前記予測モデル生成部は、前記学習用サンプルおよび関連する複数の状態値に決定木アルゴリズムを適用することで、各状態値の重要度を算出する、構成1または2に記載の予測システム。
前記予測モデル生成部は、前記探索区間に含まれる区間の長さおよび位置の少なくとも一方を異ならせた各パターンにおいて生成される予測モデルの性能をそれぞれ評価する、構成1~3のいずれか1項に記載の予測システム。
前記予測モデル生成部は、前記予測モデルのモデルパラメータを固定した上で、前記予測に用いる区間を探索する、構成4に記載の予測システム。
前記予測モデル生成部は、前記予測に用いる区間を変更するための、ユーザ操作を受け付ける第1のユーザインターフェイス(270)を提供する手段をさらに含む、構成4または5に記載の予測システム。
前記複数の指標は、予測精度、モデルサイズ、処理速度のうち少なくとも1つを含む、構成1~6のいずれか1項に記載の予測システム。
前記予測モデル生成部は、前記複数の指標を表示する第2のユーザインターフェイス(270)を提供する手段をさらに含む、構成7に記載の予測システム。
制御装置(100)に接続される情報処理装置(200)であって、前記制御装置は、制御対象を制御するための制御演算を実行する制御演算部(164)と、前記制御演算部が参照可能な状態値のうち1または複数の状態値からなる実績値を予測モデルに入力することで予測値を取得する予測値取得部(156)とを備え、
前記情報処理装置は、前記予測モデルを予め決定する予測モデル生成部として、
前記予測モデルの生成に用いられる学習用サンプルに関連付けられる複数の状態値のうち、前記学習用サンプルに対する重要度に基づいて、1または複数の状態値を説明変数として決定する手段(2261)と、
探索区間に含まれる区間を順次異ならせて、前記決定された説明変数による予測精度を評価することで、予測に用いる区間を決定する手段(2261)と、
前記決定された説明変数および前記決定された区間の条件下で、前記予測モデルを規定するモデルパラメータを順次異ならせて、各モデルパラメータにより規定される予測モデルについて複数の指標を評価することで、前記予測モデルを規定するためのモデルパラメータを決定する手段(2262)とを備える、情報処理装置。
制御装置(100)に接続されるコンピュータ(200)で実行される情報処理プログラム(226)あって、前記制御装置は、制御対象を制御するための制御演算を実行する制御演算部(164)と、前記制御演算部が参照可能な状態値のうち1または複数の状態値からなる実績値を予測モデルに入力することで予測値を取得する予測値取得部(156)とを備え、
前記情報処理プログラムは、前記予測モデルを予め決定するための処理として、前記コンピュータに、
前記予測モデルの生成に用いられる学習用サンプルに関連付けられる複数の状態値のうち、前記学習用サンプルに対する重要度に基づいて、1または複数の状態値を説明変数として決定するステップ(S43)と、
探索区間に含まれる区間を順次異ならせて、前記決定された説明変数による予測精度を評価することで、予測に用いる区間を決定するステップ(S44)と、
前記決定された説明変数および前記決定された区間の条件下で、前記予測モデルを規定するモデルパラメータを順次異ならせて、各モデルパラメータにより規定される予測モデルについて複数の指標を評価することで、前記予測モデルを規定するためのモデルパラメータを決定するステップ(S5;S51~S59)とを実行させる、情報処理プログラム。
本実施の形態に係る予測システムにおいては、最終的に、複数の指標に基づいて予測モデルを決定できるので、実際の運用に好適な予測モデルを容易に生成できる。
Claims (10)
- 制御対象を制御するための制御演算を実行する制御演算部と、
前記制御演算部が参照可能な状態値のうち1または複数の状態値からなる実績値を予測モデルに入力することで予測値を取得する予測値取得部と、
前記予測モデルを予め決定する予測モデル生成部とを備え、
前記予測モデル生成部は、
前記予測モデルの生成に用いられる学習用サンプルに関連付けられる複数の状態値のうち、前記学習用サンプルに対する重要度に基づいて、1または複数の状態値を説明変数として決定する手段と、
説明変数として利用可能な状態値が存在する区間である探索区間内に異なる候補区間を順次設定して、前記決定された説明変数による予測精度を評価することで、予測に用いる区間を決定する手段と、
前記決定された説明変数および前記決定された区間の条件下で、前記予測モデルを規定するモデルパラメータを順次異ならせて、各モデルパラメータにより規定される予測モデルについて複数の指標を評価することで、前記予測モデルを規定するためのモデルパラメータを決定する手段とを含む、予測システム。 - 前記予測モデル生成部は、各サンプルから算出される1または複数の特徴量を用いたクラスタリングにより、複数のサンプルのうち前記学習用サンプルとして用いられるサンプルを選択する手段をさらに含む、請求項1に記載の予測システム。
- 前記予測モデル生成部は、前記学習用サンプルおよび関連する複数の状態値に決定木アルゴリズムを適用することで、各状態値の重要度を算出する、請求項1または2に記載の予測システム。
- 前記予測モデル生成部は、前記候補区間の長さおよび位置の少なくとも一方を異ならせた各パターンにおいて生成される予測モデルの性能をそれぞれ評価する、請求項1~3のいずれか1項に記載の予測システム。
- 前記予測モデル生成部は、前記予測モデルのモデルパラメータを固定した上で、前記予測に用いる区間を探索する、請求項4に記載の予測システム。
- 前記予測モデル生成部は、前記予測に用いる区間を変更するための、ユーザ操作を受け付ける第1のユーザインターフェイスを提供する手段をさらに含む、請求項4または5に記載の予測システム。
- 前記複数の指標は、予測精度、モデルサイズ、処理速度のうち少なくとも1つを含む、請求項1~6のいずれか1項に記載の予測システム。
- 前記予測モデル生成部は、前記複数の指標を表示する第2のユーザインターフェイスを提供する手段をさらに含む、請求項7に記載の予測システム。
- 制御装置に接続される情報処理装置であって、前記制御装置は、制御対象を制御するための制御演算を実行する制御演算部と、前記制御演算部が参照可能な状態値のうち1または複数の状態値からなる実績値を予測モデルに入力することで予測値を取得する予測値取得部とを備え、
前記情報処理装置は、前記予測モデルを予め決定する予測モデル生成部として、
前記予測モデルの生成に用いられる学習用サンプルに関連付けられる複数の状態値のうち、前記学習用サンプルに対する重要度に基づいて、1または複数の状態値を説明変数として決定する手段と、
説明変数として利用可能な状態値が存在する区間である探索区間内に異なる候補区間を順次設定して、前記決定された説明変数による予測精度を評価することで、予測に用いる区間を決定する手段と、
前記決定された説明変数および前記決定された区間の条件下で、前記予測モデルを規定するモデルパラメータを順次異ならせて、各モデルパラメータにより規定される予測モデルについて複数の指標を評価することで、前記予測モデルを規定するためのモデルパラメータを決定する手段とを備える、情報処理装置。 - 制御装置に接続されるコンピュータで実行される情報処理プログラムであって、前記制御装置は、制御対象を制御するための制御演算を実行する制御演算部と、前記制御演算部が参照可能な状態値のうち1または複数の状態値からなる実績値を予測モデルに入力することで予測値を取得する予測値取得部とを備え、
前記情報処理プログラムは、前記予測モデルを予め決定するための処理として、前記コンピュータに、
前記予測モデルの生成に用いられる学習用サンプルに関連付けられる複数の状態値のうち、前記学習用サンプルに対する重要度に基づいて、1または複数の状態値を説明変数として決定するステップと、
説明変数として利用可能な状態値が存在する区間である探索区間内に異なる候補区間を順次設定して、前記決定された説明変数による予測精度を評価することで、予測に用いる区間を決定するステップと、
前記決定された説明変数および前記決定された区間の条件下で、前記予測モデルを規定するモデルパラメータを順次異ならせて、各モデルパラメータにより規定される予測モデルについて複数の指標を評価することで、前記予測モデルを規定するためのモデルパラメータを決定するステップとを実行させる、情報処理プログラム。
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