特許7393244IP Force 特許公報全文掲載

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技術分野

時系列データを予測する技術

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

特許文献１に記載の技術では、最終的な予測モデルの作成（学習）に使用される学習データは、直近のデータのみであると考えられるため、その直後に発生する「ベースラインシフト」に対応することはできるかもしれない。しかしながら、月次で発生するような「非等間隔イベント」のような長期的な挙動を学習して予測することは想定されていない。また、「外挿」についても考慮されていない。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本開示の一態様に従う時系列データ予測装置は、過去の一定期間における時系列データの値を示す実測値データに基づいて、前記一定期間を含む対象期間における前記時系列データの値を予測したイベント予測データを算出するイベント算出部と、前記イベント予測データの各値を、同一の期間における前記実測値データと前記イベント予測データとの差分に応じてシフトさせたデータを前記時系列データの予測結果である予測結果データ・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明によれば、時系列データに対して「非等間隔イベント」、「外挿」及び「ベースラインシフト」に対応した予測が可能になる。

この特許の権利範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 本開示の一実施形態の情報システムの全体構成を示す図である。
【図2】 管理サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。
【図3】 メトリックデータの特徴について説明するための図である。
【図4】 管理サーバが行う処理を説明するための図である。
【図5】 管理サーバのより詳細な構成を示す図である。
【図6】 メトリックＤＢに格納されているデータのデータ構造の一例を示す図である。
【図7】 メトリックデータのデータ構造の一例を示す図である。
【図8】 経過時間情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図9】 時間特徴量のデータ構造の一例を示す図である。
【図10】 将来予測期間のデータ構造の一例を示す図である。
【図11】 トレンド予測データのデータ構造の一例を示す図である。
【図12】 将来予測部の動作の一例を説明するためのフローチャートである。
【図13】 分析結果表示部が表示する表示情報の一例を示す図である。

代表図 図1本件の代表的な図

１０１：管理サーバ、１０２：データセンタ、１０３：ネットワーク、１０４：メトリックＤＢ、１０５：コンソール、１１１：インタフェース、１１２：データ取得部、１１３：将来予測部、１１４：分析結果表示部、１２１：サーバ機器、１２２：ネットワーク機器、１２３：ストレージ機器、４０１：データ分割部、４０２：トレンド・イベント予測部、４０３：補正部、４１１：経過時間抽出部、４１２：トレンド回帰部、４１３：トレンド除去部、４１４：時間特徴量抽出部、４１５：イベント回帰部、４２１：トレンド復元部、４２２：ベースラインシフト判定部、４２３：予測補正部

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