特許
J-GLOBAL ID：200903060322517015
需要予測装置
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
佐藤 一雄 (外3名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平9-018969
公開番号（公開出願番号）：特開平10-219758
出願日： 1997年01月31日
公開日（公表日）： 1998年08月18日
要約：
【要約】【課題】 曜日、気象条件等を考慮しながら、過去の配水流量の実績データを有効に利用して1日を通じた配水流量を正確に予測する。【解決手段】 総配水流量予測手段25において、総配水流量予測モデル学習手段23で同定したニューラルネットワークモデルを基に当日の情報を用いて当日の総配水流量を予測する。また時間配水流量推移予測手段26において、配水流量推移予測モデル学習手段24で同定したニューラルネットワークモデルを基に時間配水流量推移の特徴量を予測し、配水流量検索手段27において類似する時間単位配水流量推移が検索される。時間配水流量予測手段28において、検索した時間単位配水流量推移と総配水流量が掛け合わされる。
請求項（抜粋）：
上水道を対象とし、浄水場または配水池から配水される配水流量を予測する装置において、気象実績を蓄積する気象実績蓄積手段と、配水流量実績を蓄積する配水流量実績蓄積手段と、気象実績蓄積手段の気象実績を基に、曜日別に気象実績を処理する気象実績処理手段と、配水流量実績蓄積手段の配水流量実績を基に曜日別に配水流量実績を処理する配水流量実績処理手段と、曜日別に当日の総配水流量を予測するニューラルネットワークモデルを有し、気象実績処理手段および配水流量実績処理手段により得られた処理データを基に、このニューラルネットワークモデルを同定する総配水流量予測モデル学習手段と、曜日別に当日の時間単位配水流量推移の特徴量を予測するニューラルネットワークモデルを有し、前記気象実績処理手段および配水流量実績処理手段により得られた処理データを基に、このニューラルネットワークモデルを同定する配水流量推移予測モデル学習手段と、総配水量予測モデル学習手段で同定したニューラルネットワークモデルを用い、当日の情報を入力することにより、当日の総配水流量を予測する総配水流量予測手段と、配水流量推移予測モデル学習手段で同定したニューラルネットワークモデルを用い、当日の情報を入力することにより、当日の時間配水流量推移の特徴量を予測する時間配水流量推移予測手段と、時間配水流量推移予測手段により予測された時間配水流量推移の特徴量と、配水流量実績蓄積手段の配水流量実績から得られた時間配水流量推移の特徴量を比較し、最も類似する時間配水流量推移を過去の配水流量実績から検索する配水流量検索手段と、総配水流量予測手段で得られた当日の総配水流量と、配水流量検索手段で得られた当日の時間配水流量推移とを掛け合わせることにより、当日の時間配水流量を予測する時間配水流量予測手段と、とを備えたことを特徴とする需要予測装置。
IPC (2件)：
E03B 1/00
, G06F 15/18 550
E03B 1/00 A
, G06F 15/18 550 Z
