特許
J-GLOBAL ID：201303015822679876
プロセスの状態予測方法
発明者：
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出願人/特許権者：
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代理人 (4件)：
中前 富士男
, 来田 義弘
, 今中 崇之
, 清井 洋平
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2012-030901
公開番号（公開出願番号）：特開2013-168020
出願日： 2012年02月15日
公開日（公表日）： 2013年08月29日
要約：
【課題】説明変数の数と過去事例数を併せて最適化することにより適切な局所モデルを構築することが可能なプロセスの状態予測方法を提供する。【解決手段】プロセスの操業状態を示す観測データから構成される入力ベクトル及び出力ベクトルが対となって蓄積されたデータベースを作成し、予測したい時点における出力ベクトルに対応する入力ベクトルからなる要求点ベクトルに類似する近傍データベクトルをデータベースから取得し、近傍データベクトルから局所モデルを構築して、予測したい時点における出力ベクトルを求めるプロセスの状態予測方法において、入力ベクトルを構成する説明変数の数Mと近傍データベクトルの最大数NNMAXをパラメータとして複数の局所モデルを構築し、局所モデルによる予測値と実測値との誤差が最小となる局所モデルを選択する。【選択図】図2
請求項（抜粋）：
プラント設備におけるプロセスの操業状態を示す観測データから構成される入力ベクトル及び出力ベクトルが対となったデータベクトルが蓄積されたデータベースを作成し、予測したい時点における出力ベクトルに対応する入力ベクトルからなる要求点ベクトルに類似する前記データベクトルを近傍データベクトルとして前記データベースから少なくとも1つ以上取得し、前記近傍データベクトルから局所モデルを構築して、前記予測したい時点における出力ベクトルを予測するプロセスの状態予測方法において、
前記入力ベクトルを構成する説明変数の数Mと前記近傍データベクトルの最大数NNMAXをパラメータとして、前記近傍データベクトルが格納された近傍データベクトル集合を複数作成して前記各近傍データベクトル集合について主成分分析を実施し、前記要求点ベクトルに対するQ統計量が最小となる前記局所モデルを前記各近傍データベクトル集合ごとに構築して、前記局所モデルによる予測値と実測値との誤差を算出する工程と、
前記説明変数の数M及び前記近傍データベクトルの最大数NNMAXをパラメータとして構築された複数の前記局所モデルのなかで、前記誤差が最小となる前記局所モデルを選択する工程とを備えることを特徴とするプロセスの状態予測方法。
IPC (2件)：
FI (2件)：
G06F17/60 106
, G06F19/00 100
