特許
J-GLOBAL ID：200903086801944679
ガス需要量の予測方法
発明者：
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出願人/特許権者：
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代理人 (1件)：
佐々木 宗治 (外3名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平9-290580
公開番号（公開出願番号）：特開平11-126102
出願日： 1997年10月23日
公開日（公表日）： 1999年05月11日
要約：
【要約】【課題】 予測モデルの構築及びそのパラメータのメンテナンスを簡単に行うことができ、また、大規模なガス供給ラインにおいても高精度なガス需要量の予測を可能にしたガス需要量の予測方法を提供する。【解決手段】 階層型神経回路網の入力として、n日以前の所定期間の需要パターン実績、n日以前の所定期間の気温パターン実績、n日から所定時間先までの実績気温パターン及びn日の曜日フラグを、教師データとしてn日から所定時間先までの実績需要パターンを用い、過去所定期間の学習用データセットを作成する(工程4)。ここでn日は過去の日を表している。次に、学習データセットを階層型神経回路網8に入力して学習を行う(工程5)。その後、学習済みの階層型神経回路網8に入力データとして予測日以前の所定期間の需要パターン実績、予測日以前の所定期間の気温パターン実績、予測日から所定時間先までの予想気温パターン及び予測日の曜日フラグを入力し、予測日から所定時間先までの需要量を予測させる(工程6,7)。
請求項（抜粋）：
ガス供給ラインのガス需要を神経回路網を用いて予測する需要予測方法において、前記神経回路網に入出力される入出力データの入力データとして、予測当日から所定時間過去までの需要パターン実績、予測当日から所定時間過去までの気温パターン実績、予測当日から所定時間先までの予想気温パターン及び曜日フラグを、出力データとして当日から所定時間先までの需要パターンを用い、過去所定日数間の前記入出力データの実績値を学習データとして、前記神経回路網の出力と前記当日から所定時間先までの需要パターン実績値とが一致するように学習を行わせ、学習終了後の前記神経回路網に予測当日から所定時間過去までの需要パターン実績、予測当日から所定時間過去までの気温パターン実績、当日から所定時間先までの予想気温パターン及び曜日フラグを入力して、当該予測日から所定時間先までの需要パターンを予測することを特徴とするガス需要量の予測方法。
IPC (6件)：
G05B 13/02
, G05B 13/04
, G05B 17/02
, G06F 15/18 550
, G06F 17/00
, F17D 3/18
G05B 13/02 L
, G05B 13/04
, G05B 17/02
, G06F 15/18 550 Z
, F17D 3/18
, G06F 15/20 F
