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モデリングシステム

国内特許コード P200016621
整理番号 S2018-0695-N0
掲載日 2020年2月25日
出願番号 特願2018-109495
公開番号 特開2019-212159
出願日 平成30年6月7日(2018.6.7)
公開日 令和元年12月12日(2019.12.12)
発明者
  • 峰野 博史
  • 柴田 瞬
  • 水野 涼介
  • 中西 豪太
出願人
  • 国立大学法人静岡大学
発明の名称 モデリングシステム
発明の概要 【課題】モデリング対象の現象に関する実測値に欠損値が生じやすい場合であっても、モデリングの精度を維持すること。
【解決手段】一形態にかかるモデリングシステム1は、複数の連続した時刻における直接観測できない変数である潜在変数zを、外部から与えられた外部変数uと、直前の時刻の潜在変数zt-1とから、非線形関数を用いて順次導出する第1導出部7aと、複数の連続した時刻における直接観測できる変数である観測変数xを、同一の時刻の潜在変数zから、非線形関数を用いて順次導出する第2導出部7bと、複数の連続した時刻における直接観測できる変数である観測変数yを、同一の時刻の潜在変数zから、非線形関数を用いて順次導出する第3導出部7cと、を備える。
【選択図】図1
従来技術、競合技術の概要

近年、様々な現象の時間的変化をモデル化する技術が浸透し始めている。下記特許文献1には、電力系統の状態量を推定する装置が開示され、この装置は、電力量の出現分布情報を受信する電力系統計測部、電力系統の状態推定を非線形カルマンフィルタを用いて計算するシミュレータ部、電力系統の計測データとシミュレータデータとを用いて確率的に尤もらしい状態値を算出する最尤状態算出部、及び、計測データとシミュレータデータとの差が小さくなるようにシミュレータ部のパラメータを逐次修正するパラメータ補正部からなる。

産業上の利用分野

本発明は、現象の時間的変化をモデリングするモデリングシステムに関する。

特許請求の範囲 【請求項1】
複数の連続した時刻における直接観測できない変数である潜在変数を、直前の時刻の前記潜在変数から、非線形関数を用いて順次導出する第1の導出部と、
前記複数の連続した時刻における直接観測できる変数である第1の観測変数を、同一の時刻の前記潜在変数から、非線形関数を用いて順次導出する第2の導出部と、
前記複数の連続した時刻における直接観測できる変数である第2の観測変数を、同一の時刻の前記潜在変数から、非線形関数を用いて順次導出する第3の導出部と、
を備えるモデリングシステム。

【請求項2】
前記第1の導出部は、外部から与えられた外部変数をさらに用いて前記潜在変数を順次導出する、
請求項1記載のモデリングシステム。

【請求項3】
前記第2の導出部は、外部から与えられた外部変数をさらに用いて前記第1の観測変数を順次導出し、
前記第3の導出部は、外部から与えられた外部変数をさらに用いて前記第2の観測変数を順次導出する、
請求項1又は2に記載のモデリングシステム。

【請求項4】
前記潜在変数、前記第1の観測変数、及び前記第2の観測変数を、確率分布として導出する、
請求項1~3のいずれか1項に記載のモデリングシステム。

【請求項5】
前記潜在変数、前記第1の観測変数、及び前記第2の観測変数を、正規分布として導出する、
請求項4記載のモデリングシステム。

【請求項6】
前記潜在変数、前記第1の観測変数、及び前記第2の観測変数を、離散分布として導出する、
請求項4記載のモデリングシステム。

【請求項7】
前記非線形関数は、ニューラルネットワークを含んでいる、
請求項1~6のいずれか1項に記載のモデリングシステム。

【請求項8】
前記非線形関数のパラメータを、前記第1の観測変数の実測値あるいは前記第2の観測変数の実測値を用いた機械学習により、予め最適化する学習部をさらに備える、
請求項1~7のいずれか1項に記載のモデリングシステム。

【請求項9】
前記学習部は、前記第1の観測変数の実測値及び前記第2の観測変数の実測値を基にして、前記非線形関数に関するELBO値を計算し、前記ELBO値を目的関数とした機械学習により前記パラメータを最適化する、
請求項8に記載のモデリングシステム。

【請求項10】
前記学習部は、前記第2の観測変数の実測値が存在する時刻と前記第2の観測変数の実測値が存在しない時刻とで異なる演算式を用いて前記ELBO値を計算し、複数の時刻で合計した前記ELBO値を前記目的関数として用いる、
請求項9に記載のモデリングシステム。
国際特許分類(IPC)
Fターム
  • 5L049DD02
画像

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JP2018109495thum.jpg
出願権利状態 公開
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