JP2008184782A - 雨水流入量予測装置及び雨水流入量予測方法 - Google Patents

Abstract

【課題】雨水処理場への雨水流入量を高精度に予測可能な雨水流入量予測装置及び雨水流入量予測方法を提供する。
【解決手段】降雨量及び雨水流入量それぞれの測定値の時系列データを格納する測定量データベース３０と、時系列データを用いて、降雨量と雨水流入量との関係を示す線形関数を生成する関数生成ユニット１１と、線形関数を用いて、降雨量の予測値及び実測値の少なくともいずれかを含む降雨量入力データから雨水流入量を予測する予測ユニット１２とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、雨水処理場への雨水流入量予測技術に係り、特に降雨量を用いて雨水処理場に流入する雨水流入量を予測する雨水流入量予測装置及び雨水流入量予測方法に関する。

雨水処理場への雨水流入量の予測においては、実測あるいは気象庁等により予測された降雨データと雨水処理場において測定された実測流入量との関係を、ブラックボックス化した何がしかの手法で記述し、降雨データから雨水処理場への雨水流入量を予測する手法が一般的なものである。ブラックボックス化される手法としては、過去の蓄積データに基づいた類似パターン検索に基づく手法(例えば、特許文献１参照。)、ＲＲＬ（ロード・リサーチ・ラボラトリィ）法、修正ＲＲＬ法などの非線形関数を用いる手法、遺伝的アルゴリズムを用いる手法などが提案されている。
特開２０００−０８７４３３号公報

しかしながら、上記に提案された方法について、種々の課題が指摘されている。類似パターン検索によって雨水流入量を予測する方法は、過去の蓄積がない集中豪雨などの場合に対応できない。また、非線形関数や遺伝的アルゴリズムなどの手法をブラックボックス化して雨水流入量を予測する方法は、降雨量と雨水流入量の因果関係が明確にモデル化されていないため、過去の蓄積がない集中豪雨などの場合に予測値が非線形関数における外挿値となり、発散するなどの可能性が生じ、予測値の信頼性が低下する。また、予測値が異常値であるか否かの判定が困難であるという問題があった。つまり、上記に提案された方法では雨水処理場への雨水流入量を高い精度で予測することができない。

本発明は、雨水処理場への雨水流入量を高精度に予測可能な雨水流入量予測装置及び雨水流入量予測方法を提供することを目的とする。

本発明の一態様によれば、（イ）降雨量及び雨水流入量それぞれの測定値の時系列データを格納する測定量データベースと、（ロ）時系列データを用いて、降雨量と雨水流入量との関係を示す線形関数を生成する関数生成ユニットと、（ハ）線形関数を用いて、降雨量の予測値及び実測値の少なくともいずれかを含む降雨量入力データから雨水流入量を予測する予測ユニットとを備える雨水流入量予測装置が提供される。

本発明の他の態様によれば、関数生成ユニット、予測ユニット、降雨量及び雨水流入量それぞれの測定値の時系列データを格納する測定量データベース、及び線形関数記憶領域を備える雨水流入量予測装置を用いて雨水流入量を予測する雨水流入量予測方法であって、（イ）関数生成ユニットが、測定量データベースから時系列データを読み出し、時系列データを用いて降雨量と雨水流入量との関係を示す線形関数を生成し、線形関数記憶領域に格納するステップと、（ロ）予測ユニットが、線形関数記憶領域から読み出した線形関数を用いて、降雨量の予測値及び実測値の少なくともいずれかを含む降雨量入力データから雨水流入量を予測するステップとを含む雨水流入量予測方法が提供される。

本発明によれば、雨水処理場への雨水流入量を高精度に予測可能な雨水流入量予測装置及び雨水流入量予測方法を提供できる。

次に、図面を参照して、本発明の第１及び第２の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。又、以下に示す第１及び第２の実施の形態は、この発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、この発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものでない。この発明の技術的思想は、特許請求の範囲において、種々の変更を加えることができる。

（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態に係る雨水流入量予測装置は、図１に示すように、降雨量及び雨水流入量それぞれの測定値の時系列データを格納する測定量データベース３０と、時系列データを用いて、降雨量と雨水流入量との関係を示す線形関数を生成する関数生成ユニット１１と、線形関数を用いて、降雨量の予測値及び実測値の少なくともいずれかを含む降雨量入力データから雨水流入量を予測する予測ユニット１２とを備える。関数生成ユニット１１及び予測ユニット１２は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）１０に含まれる。

関数生成ユニット１１は、フーリエ変換モジュール１１１、関数算出モジュール１１２及び平均算出モジュール１１３を有する。フーリエ変換モジュール１１１は、過去に得られた降雨量の時系列データ、及び雨水流入量が予測される対象の雨水処理場（以下において、「対象処理場」という）への雨水流入量の時系列データをそれぞれ降雨事象が観測された時間を含む一定の時間でフーリエ変換を行う。関数算出モジュール１１２は、対象処理場への雨水流入量の時系列データのフーリエ変換値を降雨量の時系列データのフーリエ変換値で除して、降雨量と雨水流入量との関係を示す線形関数を伝達関数として算出する。平均算出モジュール１１３は、複数の降雨事象についてそれぞれ算出された伝達関数の平均を取って、降雨量と雨水流入量との関係を示す線形関数を決定する。

ここで、「降雨事象」とは、降雨の開始から終了までの降雨が連続している事象であり、例えば任意に設定される一定値以上の降雨量が観測される事象を降雨事象とする。また、フーリエ変換される対象処理場への雨水流入量及び降雨量の時系列データは、少なくとも１つの降雨事象が観測された時間において測定されたデータである。一般的に、降雨量及び対象処理場への雨水流入量のデータは常時取得されるが、降雨事象が観測された時間を含む一定の時間が、フーリエ変換モジュール１１１によるフーリエ変換の対象になる。フーリエ変換の対象となる時間（以下において、「変換対象時間」という。）の例を、図２を参照して以下に説明する。

図２の縦軸は降雨量及び対象処理場への雨水流入量の測定値であり、横軸は時刻である。図２において、単位時間当りに測定値Ｌ以上の降雨量が測定される時刻ｔ１〜ｔ２が、降雨事象が観測される時間である。図２に示すように、降雨量が観測され始めた時刻に遅れて、雨水処理場への雨水流入量が観測され始める。変換対象時間は、例えば時刻ｔ１から時間ｔｓだけ前の時刻ｔ０を始点とし、時刻ｔ２から時間ｔｅだけ後の時刻ｔ３を終点として設定される。時間ｔｓ及び時間ｔｅは任意に設定可能であるが、時間ｔｅは時刻ｔ３での雨水処理場への降雨事象に起因する雨水流入量が０になるように設定されることが望ましい。ただし、変換対象時間の始点及び終点は任意に設定可能である。例えば、変換対象時間を３２時間或いは６４時間のように任意に設定することが可能であり、設定した変換対象時間内に複数の降雨事象が観測された場合は、それらの降雨事象を１事象としてフーリエ変換の対象とすることができる。尚、降雨量は、例えばレーダ雨量計や地上雨量計などによって測定される。

予測ユニット１２は、フーリエ変換モジュール１２１、予測値算出モジュール１２２、及びフーリエ逆変換モジュール１２３を有する。フーリエ変換モジュール１２１は、予測値及び現在の実測値の少なくともいずれかを含む降雨量入力データの時系列データを、降雨量入力データが予測された時間及び測定された時間でフーリエ変換する。予測値算出モジュール１２２は、フーリエ変換された降雨量入力データに、関数生成ユニット１１によって生成された線形関数を乗算して、フーリエ空間での雨水流入量として予測データを算出する。フーリエ逆変換モジュール１２３は、予測データをフーリエ逆変換して時系列データを得て、対象処理場に流入する未知の雨水流入量を算出する。

測定量データベース３０は、その領域の降雨が対象処理場に流れ込む領域（以下において、「流入領域」という。）における、複数の降雨事象において測定された過去の降雨量及び対象処理場への雨水流入量の時系列データを格納する。

図１に示す雨水流入量予測装置は、記憶装置２０、入力装置４０及び出力装置５０を更に備える。記憶装置２０は、過去データ記憶領域２０１、過去データ変換値記憶領域２０２、伝達関数記憶領域２０３、線形関数記憶領域２０４、降雨量データ記憶領域２０５、変換値記憶領域２０６、予測データ記憶領域２０７、及び予測流入量記憶領域２０８を有する。

過去データ記憶領域２０１は、過去に測定された降雨量及び対象処理場への雨水流入量の時系列データである過去データを格納する。過去データ変換値記憶領域２０２は、過去データのフーリエ変換された値を格納する。伝達関数記憶領域２０３は、関数算出モジュール１１２によって算出された伝達関数を格納する。線形関数記憶領域２０４は、関数生成ユニット１１によって生成された線形関数を格納する。降雨量データ記憶領域２０５は、降雨量の予測値及び現在の実測値の少なくともいずれかを含む降雨量入力データを格納する。変換値記憶領域２０６は、降雨量入力データをフーリエ変換した値を格納する。予測データ記憶領域２０７は、予測ユニット１２によって算出される予測データを格納する。予測流入量記憶領域２０８は、予測ユニット１２によって予測された未知の予測流入量を格納する。

入力装置４０はキーボード、マウス、ライトペン又はフレキシブルディスク装置等で構成される。入力装置４０より雨水流入量予測実行者は、降雨量や雨水流入量などの入力データを指定できる。更に、入力装置４０により、フーリエ変換の条件や、予測された雨水流入量などの出力データの形態等のパラメータを設定することも可能で、また、予測作業の実行や中止等の指示の入力も可能である。

又、出力装置５０としては、予測された雨水流入量などを表示するディスプレイやプリンタ、或いはコンピュータ読み取り可能な記録媒体に保存する記録装置等が使用可能である。ここで、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、例えばコンピュータの外部メモリ装置、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ等の電子データを記録することができるような媒体等を意味する。具体的には、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯディスク等が「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」に含まれる。

雨水流入量予測装置に入力される降雨量実測値のデータの例を図３に、降雨量予測値のデータの例を図４にそれぞれに示す。また、雨水流入量予測装置に入力される対象処理場への雨水流入量のデータの例を図５に示す。図３〜図５の横軸はそれぞれの測定開始或いは予測開始からの時間である。図３〜図５に示すように、雨水流入量予測装置に入力される降雨量のデータ及び雨水流入量のデータは時系列データである。

図１に示した流入量予測装置は、複数の降雨事象に基づいて対象処理場への雨水流入量の予測を行う。そのため、関数生成ユニット１１は、異なる降雨事象をそれぞれ含む複数の変換対象時間についてそれぞれ降雨量と雨水流入量の時系列データを周波数域のデータに変換するフーリエ変換を行ない、降雨事象毎に線形関数を生成する。

以下に、関数生成ユニット１１が、降雨量と対象処理場への雨水流入量との関係を示す線形関数を生成する方法を、図６に示したフローチャートを参照して説明する。ここで、測定された降雨量及び対象処理場への雨水流入量の時系列データである過去データが過去データ記憶領域２０１に格納されているとする。

（イ）ステップＳ１１において、フーリエ変換モジュール１１１が、それぞれ降雨事象が観測された複数の変換対象時間から一つの変換対象時間を選択し、選択した変換対象時間において測定された降雨量の過去データ及び対象処理場への雨水流入量の過去データを過去データ記憶領域２０１から読み出す。そして、フーリエ変換モジュール１１１は、読み出した降雨量の過去データ及び対象処理場への雨水流入量の過去データをそれぞれフーリエ変換する。降雨量及び雨水流入量の過去データのフーリエ変換値は、過去データ変換値記憶領域２０２に格納される。

（ロ）ステップＳ１２において、関数算出モジュール１１２が、降雨量及び雨水流入量の過去データのフーリエ変換値を過去データ変換値記憶領域２０２から読み出す。そして、関数算出モジュール１１２は、雨水流入量の過去データのフーリエ変換値を降雨量の過去データのフーリエ変換値で除して、伝達関数を算出する。算出された伝達関数は、伝達関数記憶領域２０３に格納される。

（ハ）ステップＳ１３において、関数生成ユニット１１が、線形関数を生成するための使用するすべての降雨事象について、伝達関数が算出されたか否かを判定する。すべての降雨事象について伝達関数が算出されていれば、ステップＳ１４に進む。伝達関数が算出されていない降雨事象があれば、ステップＳ１１に戻る。

（ニ）ステップＳ１４において、平均算出モジュール１１３が、伝達関数記憶領域２０３に格納されたすべての伝達関数を読み出す。平均算出モジュール１１３は、すべての伝達関数の平均をとって、降雨量と雨水流入量との関係を示す線形関数を算出する。算出された線形関数は、線形関数記憶領域２０４に格納される。

尚、一つの変換対象時間内に複数の降雨事象が観測されている場合は、通常はそれらの降雨事象を１事象としてフーリエ変換を行ない、伝達関数が算出される。図７に、関数生成ユニット１１によって生成される伝達関数の例を示す。なお、図７の横軸の周波数は、フーリエ変換モジュール１１１が行う高速フーリエ変換（ＦＦＴ）等の離散フーリエ変換におけるサンプリングの周波数を示す。

次に、図１に示した雨水流入量予測装置によって、対象処理場への雨水流入量を予測する方法を、図８に示したフローチャートを参照して説明する。

（イ）図８のステップＳ１００において、関数生成ユニット１１が、対象処理場の流入領域における降雨量の過去データと対象処理場への雨水流入量の過去データを測定量データベース３０から読み出す。読み出された過去データは、過去データ記憶領域２０１に格納される。

（ロ）ステップＳ１１０において、関数生成ユニット１１が、図６に示したフローチャートを参照して説明した方法を用いて、降雨量と雨水流入量との関係を示す線形関数を生成する。具体的には、雨水流入量の過去データのフーリエ変換値を降雨量の過去データのフーリエ変換値で除して、降雨事象毎の伝達関数を算出する。そして、すべての伝達関数の平均をとって、降雨量と雨水流入量との関係を示す線形関数を生成する。生成された線形関数は、線形関数記憶領域２０４に格納される。

（ハ）ステップＳ１２０において、予測ユニット１２が、入力装置４０を介して予測対象日の対象処理場の流入領域における、予測値及び現在の実測値の少なくともいずれかを含む降雨量入力データを取得する。降雨量入力データは、例えば降雨量測定施設から電気通信回線などによって雨水流入量予測装置に転送される。取得された降雨量入力データは、降雨量データ記憶領域２０５に格納される。

（ニ）ステップＳ１３０において、予測ユニット１２が、線形関数と降雨量入力データを用いて対象処理場への雨水流入量を予測する。具体的には、ステップＳ１３１において、フーリエ変換モジュール１２１が、降雨量入力データを降雨量データ記憶領域２０５から読み出す。フーリエ変換モジュール１２１は、降雨量入力データをフーリエ変換し、フーリエ変換値を変換値記憶領域２０６に格納する。次いで、ステップＳ１３２において、予測値算出モジュール１２２が、降雨量入力データのフーリエ変換値及び線形関数を、変換値記憶領域２０６及び線形関数記憶領域２０４からそれぞれ読み出す。予測値算出モジュール１２２は、降雨量入力データのフーリエ変換値と線形関数を乗算して予測データを算出する。算出された予測データは、予測データ記憶領域２０７に格納される。そして、ステップＳ１３３において、フーリエ逆変換モジュール１２３が、予測データを予測データ記憶領域２０７から読み出す。フーリエ逆変換モジュール１２３は、予測データをフーリエ逆変換して、対象処理場に流入する雨水流入量を算出する。算出された雨水流入量は、予測流入量記憶領域２０８に格納される。

予測流入量記憶領域２０８に格納された対象処理場の雨水流入量は、出力装置５０に出力される。流入量予測実行者は、例えば出力装置５０に表示された雨水流入量の予測値に応じて対象処理場の稼働準備等を行うことができる。例えば、対象処理場に配置する人員を増やしたり、起動させるポンプの数を調整したりできる。また、対象処理場の処理量を増加させて、処理場に付随する貯水池を予め空けておくこともできる。

上記では、複数の降雨事象に基づいて対象処理場への雨水流入量の予測を行う場合を説明したが、降雨事象が少ない場合などに１つの降雨事象から線形関数を生成してもよいことは勿論である。

図１に示した雨水流入量予測装置では、降雨量と雨水流入量の関係を示す伝達関数を導入することによって、降雨量と雨水流入量間の因果関係を明確化しつつ、雨水処理場への雨水流入量を予測できる。一般的に、その地域の降雨が雨水処理場に流入する流入領域と雨水処理場との地理的な関係に応じて、流入領域における降雨量と雨水処理場への雨水流入量の関係は定まる。流入領域から雨水処理場までの距離や地形などに依存する雨水の雨水処理場への流入の遅れについても、伝達関数の周波数の広がりの中に組み込まれる形で考慮されている。

図８に示した一連の雨水流入量予測操作は、図８と等価なアルゴリズムのプログラムにより、図１に示した雨水流入量予測装置を制御して実行できる。このプログラムは、図１に示した雨水流入量予測装置を構成する記憶装置２０に記憶させればよい。又、このプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に保存し、この記録媒体を図１に示した記憶装置２０に読み込ませることにより、本発明の一連の雨水流入量予測操作を実行することができる。

以上に説明したように、図１に示した雨水流入量予測装置では、伝達関数を用いることによってシンプルな形で降雨量と雨水流入量の関係が表現される。その結果、降雨量のデータを用いて、対象処理場への雨水流入量を精度良く予測することが可能である。つまり、本発明の第１の実施の形態に係る雨水流入量予測装置によれば、降雨量と対象処理場への雨水流入量の因果関係が明確にモデル化され、対象処理場の流入領域における観測例のない集中豪雨などによる、過去の蓄積データから逸脱する降雨量のデータにも対応可能な、精度の高い雨水流入量予測装置が提供される。なお、降雨量の時系列データと対象処理場への雨水流入量の時系列データとの関係は、流入領域の地形、流入領域から処理場までの配管の配置及び形状などの幾何学的な要素で決まるため、頻繁に線形関数を見直す必要がない。

（第２の実施の形態）
本発明の第２の実施の形態に係る雨水流入量予測装置は、図９に示すように、関数生成ユニット１１がフーリエ逆変換モジュール１１４を更に有し、予測ユニット１２が積分モジュール１２４を有することが、図１と異なる点である。その他の構成については、図１に示す第１の実施の形態と同様である。

フーリエ逆変換モジュール１１４は、関数算出モジュール１１２によって算出される伝達関数をフーリエ逆変換して、降雨量と雨水流入量との関係を示す線形関数を算出する。積分モジュール１２４は、降雨量の予測値及び実測値の少なくともいずれかを含む降雨量入力データｆ（ｔ）と線形関数γ（ｔ）で以下の式（１）に示す畳み込み積分を行ない、対象処理場に流入する雨水流入量ｇ（ｔ）を算出する：

ｇ（ｔ）＝∫｛ｆ（τ）γ（ｔ−τ）｝ｄτ ・・・（１）

以下に、図９に示した雨水流入量予測装置によって、対象処理場への雨水流入量を予測する方法を、図１０に示したフローチャートを参照して説明する。

（イ）図９のステップＳ２００において、関数生成ユニット１１が、対象処理場の流入領域における降雨量の過去データと対象処理場への雨水流入量の過去データを測定量データベース３０から読み出す。読み出された過去データは、過去データ記憶領域２０１に格納される。

（ロ）ステップＳ２１０において、関数生成ユニット１１が、降雨量と雨水流入量との関係を示す線形関数を生成する。具体的には、ステップＳ２１１において、第１の実施の形態で説明した方法と同様にして、雨水流入量の過去データのフーリエ変換値を降雨量の過去データのフーリエ変換値で除して、降雨事象毎の伝達関数が算出される。そして、すべての伝達関数の平均をとって、平均伝達関数が算出される。生成された平均伝達関数は、線形関数記憶領域２０４に格納される。そして、ステップＳ２１２において、フーリエ逆変換モジュール１１４が、線形関数記憶領域２０４から読み出した平均伝達関数をフーリエ逆変換して、応答関数として降雨量と雨水流入量との関係を示す線形関数を生成する。生成された線形関数は、線形関数記憶領域２０４に格納される。図１１に、関数生成ユニット１１が線形関数として生成する応答関数の例を示す。

（ハ）ステップＳ２２０において、予測ユニット１２が、入力装置４０を介して予測対象日の対象処理場の流入領域における、予測値及び実測値の少なくともいずれかを含む降雨量入力データを取得する。降雨量入力データは、降雨量データ記憶領域２０５に格納される。

（ニ）ステップＳ２３０において、予測ユニット１２が、線形関数と降雨量入力データを用いて対象処理場への雨水流入量を予測する。具体的には、積分モジュール１２４が、線形関数及び降雨量入力データを、線形関数記憶領域２０４及び降雨量データ記憶領域２０５からそれぞれ読み出す。積分モジュール１２４は、降雨量入力データと線形関数で畳み込み積分を行ない、対象処理場に流入する雨水流入量を算出する。算出された雨水流入量は、予測流入量記憶領域２０８に格納される。

図２に示した雨水流入量予測装置では、降雨量と対象処理場への雨水流入量の関係を示す線形関数として応答関数が使用される。そのため、ある時刻における降雨が、いつ処理場に流れ込むかを判断することが容易である。他は、第１の実施の形態と実質的に同様であり、重複した記載を省略する。

本発明の第２の実施の形態に係る雨水流入量予測装置によれば、降雨量と対象処理場への雨水流入量の因果関係が明確にモデル化され、集中豪雨などによる過去の蓄積データから逸脱する降雨量のデータにも対応可能な、精度の高い雨水流入量予測装置が提供される。

（その他の実施の形態）
上記のように、本発明は第１及び第２の実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

既に述べた第１及び第２の実施の形態の説明においては、降雨量のデータと対象処理場への雨水流入量のデータとの間の伝達関数を決定する方法について説明したが、例えば降雨量のデータと河川の増水量のデータとの間の伝達関数などについても同様の方法で生成することが可能であり、河川の水位を調整する処理場への雨水流入量を予測するシステムを構築することができる。

また、過去の降雨量のデータと雨水流入量のデータとの間の伝達関数を決定する以外に、過去の予測降雨量と雨水流入量のデータ間の伝達関数を決定してもよい。予測降雨量は測定量に比べて正確さが低いが、例えば予測による降雨量が多めに算出される等、降雨量の予測方法に系統的な傾向がある場合には、その傾向を反映した伝達関数が得られることになる。そのため、結果的に予測流入量の精度が上がる可能性がある。

このように、本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。

本発明の第１の実施の形態に係る雨水流入量予測装置の構成を示す模式図である。 変換対象時間を説明するためのグラフである。 本発明の第１の実施の形態に係る雨水流入量予測装置に入力される降雨量実測値のデータ例を示すグラフである。 本発明の第１の実施の形態に係る雨水流入量予測装置に入力される降雨量予測値のデータ例を示すグラフである。 本発明の第１の実施の形態に係る雨水流入量予測装置に入力される雨水流入量のデータ例を示すグラフである。 本発明の第１の実施の形態に係る線形関数の生成方法を説明するためのフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態に係る雨水流入量予測装置が生成する伝達関数の例を示すグラフである。 本発明の第１の実施の形態に係る雨水流入量予測方法を説明するためのフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態に係る雨水流入量予測装置の構成を示す模式図である。 本発明の第２の実施の形態に係る雨水流入量予測方法を説明するためのフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態に係る雨水流入量予測装置が生成する応答関数の例を示すグラフである。

符号の説明

１１…関数生成ユニット
１１１…フーリエ変換モジュール
１１２…関数算出モジュール
１１３…平均算出モジュール
１１４…フーリエ逆変換モジュール
１２…予測ユニット
１２１…フーリエ変換モジュール
１２２…予測値算出モジュール
１２３…フーリエ逆変換モジュール
１２４…積分モジュール
３０…測定量データベース
２０１…過去データ記憶領域
２０２…過去データ変換値記憶領域
２０３…伝達関数記憶領域
２０４…線形関数記憶領域
２０５…降雨量データ記憶領域
２０６…変換値記憶領域
２０７…予測データ記憶領域
２０８…予測流入量記憶領域

Claims (6)

1. 降雨量及び雨水流入量それぞれの測定値の時系列データを格納する測定量データベースと、
   前記時系列データを用いて、前記降雨量と前記雨水流入量との関係を示す線形関数を生成する関数生成ユニットと、
   前記線形関数を用いて、前記降雨量の予測値及び実測値の少なくともいずれかを含む降雨量入力データから前記雨水流入量を予測する予測ユニット
   とを備えることを特徴とする雨水流入量予測装置。
2. 関数生成ユニット、予測ユニット、降雨量及び雨水流入量それぞれの測定値の時系列データを格納する測定量データベース、及び線形関数記憶領域を備える雨水流入量予測装置を用いて雨水流入量を予測する雨水流入量予測方法であって、
   前記関数生成ユニットが、前記測定量データベースから前記時系列データを読み出し、前記時系列データを用いて前記降雨量と前記雨水流入量との関係を示す線形関数を生成し、前記線形関数記憶領域に格納するステップと、
   前記予測ユニットが、前記線形関数記憶領域から読み出した前記線形関数を用いて、降雨量の予測値及び実測値の少なくともいずれかを含む降雨量入力データから前記雨水流入量を予測するステップ
   とを含むことを特徴とする雨水流入量予測方法。
3. 前記線形関数を生成するステップが、
   前記降雨量及び前記雨水流入量の時系列データをそれぞれフーリエ変換し、
   前記雨水流入量のフーリエ変換値を前記降雨量のフーリエ変換値で除して、前記線形関数を算出することを特徴とする請求項２に記載の雨水流入量予測方法。
4. 前記雨水流入量を予測するステップが、
   前記降雨量入力データをフーリエ変換し、
   前記フーリエ変換された降雨量入力データと前記線形関数を乗算して予測データを算出し、
   前記予測データをフーリエ逆変換して、前記雨水流入量を算出することを特徴とする請求項３に記載の雨水流入量予測方法。
5. 前記線形関数を生成するステップが、
   前記降雨量及び前記雨水流入量の時系列データをそれぞれフーリエ変換し、
   前記降雨量のフーリエ変換値を前記雨水流入量のフーリエ変換値で除して伝達関数を算出し、
   前記伝達関数をフーリエ逆変換して、前記線形関数を算出することを特徴とする請求項２に記載の雨水流入量予測方法。
6. 前記雨水流入量の予測が、前記降雨量入力データと前記線形関数の畳み込み積分によって算出されることを特徴とする請求項５に記載の雨水流入量予測方法。

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