特許
J-GLOBAL ID：200903067689161742
トラヒック量変動の上限値を予測するトラヒック量予測装置、プログラム及び方法
発明者：
,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
早原 茂樹
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2006-042844
公開番号（公開出願番号）：特開2007-221699
出願日： 2006年02月20日
公開日（公表日）： 2007年08月30日
要約：
【課題】トラヒック量変動の上限値を予測するトラヒック量予測装置、プログラム及び方法を提供する。【解決手段】過去の実績トラヒック量とその日時属性情報とを対応付けて蓄積した実績トラヒックデータベースと、目的関数における重み係数wiを蓄積する重み係数記憶部とを有する。誤差逆伝搬法を用いて重み付き二乗誤差の最小化を目的関数としたニューラルネットワークによる回帰処理をし、学習トラヒック量を出力するニューラルネットワーク処理部と、実績トラヒック量yiが、予測トラヒック量ziよりも大きい場合にのみ、その差に応じて重み係数wiを増分する重み係数決定部を有する。実績トラヒック量yi毎に、ニューラルネットワーク処理部及び重み係数決定部の処理を所定回数だけ繰り返すように制御し、予測モデルとなる重み係数を算出する。【選択図】図1
請求項（抜粋）：
トラヒック量変動の上限値を予測するトラヒック量予測装置であって、
過去の実績トラヒック量の時系列データと、該トラヒック量の測定日時に関する日時属性情報とを対応付けて蓄積した実績トラヒックデータベースと、
目的関数における重み係数を蓄積する重み係数記憶手段と、
前記実績トラヒックデータベースから実績トラヒック量及び日時属性情報と、前記重み係数記憶手段から前記重み係数とを入力し、誤差逆伝搬法を用いて重み付き二乗誤差の最小化を目的関数としたニューラルネットワークによる回帰処理をし、学習トラヒック量を出力するニューラルネットワーク処理手段と、
前記実績トラヒック量が、前記学習トラヒック量よりも大きい場合にのみ、その差に応じて前記重み係数を増分する重み係数決定手段と、
前記ニューラルネットワーク処理手段及び前記重み係数決定手段の処理を前記所定回数だけ繰り返すように制御し、予測モデルとなる前記重み係数を算出する予測モデル構築制御手段と、
予測すべき日時属性情報を入力し、前記重み係数記憶手段を用いて予測トラヒック量を出力するトラヒック予測手段と
を有することを特徴とするトラヒック量予測装置。
IPC (1件)：
FI (1件)：
Fターム (6件)：
5K030GA11
, 5K030HA08
, 5K030JA10
, 5K030MA01
, 5K030MA04
, 5K030MB09
