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J-GLOBAL ID：200903054417750280

配水需要予測装置

Inventor： 金山 道王 ,  黒川 太 ,  小林 主一郎
Applicant, Patent owner： 株式会社東芝
Agent (1)： 鈴江 武彦
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：1994188220
Publication number (International publication number)：1996049266
Application date： Aug. 10, 1994
Publication date： Feb. 20, 1996
Summary：

【要約】【目的】 本発明は、時間単位配水流量推移パターン相互に明確な差がなくても予測精度を向上させることにある。【構成】 浄水場等からの配水流量を予測する装置において、気象関係データを処理する気象実績データ処理手段12と、配水流量実績から日単位配水流量,配水流量推移パターンを作成し、かつ、当該推移パターンから午前・午後の立上がり面積の特徴量を抽出する配水流量データ処理手段14と、気象関係データについて日単位配水流量および午前・午後の立上がり面積特徴量を教示信号とし、予測モデルの重み係数を学習する予測モデル学習手段15と、予測日の気象関係データについて重み係数を用いて配水流量推移パターン特徴量の予測値を取り出し、この予測値と最も類似する過去の推移パターンを検索し、このパターンから配水流量を予測する配水流量予測手段16とを設けた配水需要予測装置である。

Claim (excerpt)：

上水道施設の浄水場または配水池から配水される当日の時間単位の配水流量を予測する配水需要予測装置において、日種別を含む気象関係データを処理する気象実績データ処理手段と、日々入力される時間単位配水流量実績データから日単位配水流量および時間単位配水流量推移パターンを作成して蓄積するとともに、当該時間単位配水流量推移パターンから午前・午後の立上がりの面積を特徴量として抽出し蓄積する配水流量データ処理手段と、第1のニューラルネットワークで構成され、気象実績データ処理手段によって処理されたデータを当該ニューラルネットワークに入力し、前記日単位配水流量および午前・午後の立上がりの面積の特徴量を教示信号とし、前記日単位配水流量予測モデルと時間単位配水流量推移パターン特徴量の予測モデルとの重み係数を学習する予測モデル学習手段と、第2のニューラルネットワークで構成され、予測すべき日に関する気象関係データについて前記予測モデル学習手段によって得られた重み係数を用いて日単位配水流量予測値,時間単位配水流量推移パターン特徴量予測値を取り出す予測手段およびこの予測手段で得られる特徴量予測値に基づいて前記配水流量データ処理手段によって蓄積された過去の時間単位配水流量推移パターンの中から最も類似するパターンを検索し、この検索した時間単位配水流量推移パターンと前記予測モデル学習手段で得られる前記日単位配水流量予測値とを用いて時間単位配水流量の予測値を取り出す配水流量変換手段を有する配水流量予測手段と、を備えたことを特徴とする配水需要予測装置。

Patent cited by the Patent：

Cited by examiner (1)

• 配水量パターン予測装置
  Gazette classification：公開公報   Application number：特願平4-347168   Applicant：株式会社東芝