JP2020170339A - 学習装置及び下水流入量予測装置 - Google Patents
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Abstract
Description
下水流入量=(今回の貯留量−前回の貯留量)+揚水量
ここで、貯留量のサンプリング間隔(前回と今回の時間間隔)は、例えば1分であってもよいし、1時間であっても良い。
下水流入量予測装置200は、下水処理場に流入する翌日の下水流入量を予測するものであり、CPU、メモリ、入出力インターフェース、AD変換器、入力手段、ディスプレイ等を有する専用又は汎用のコンピュータである。この下水流入量予測装置200は、メモリに格納された予測プログラムに基づいて、CPU及び周辺機器が協働することによって、図5に示すように、予測モデル格納部201、降水量予報データ取得部202、下水流入量予測データ算出部203等としての機能を発揮するものである。
この予測実験では、図7に示すように、72時間の降水量データと72時間経過後の下水流入量の実測データとの複数セットからなる学習データを用いて、下水流入量予測モデルを構築した。この学習データのデータ点数は8825個である。そして、これにより構築された下水流入量予測モデルにテストデータを入力して下水流入予測を行った。このテストデータは、1時間毎にずれた複数の72時間の降水量予報データと、この降水量予報データに対応する月72データ、日72データ、時刻72データ、曜日コード72データの5項目を準備した。このテストデータの点数は3935個である。
101・・・実測データ取得部
102・・・降水量データ取得部
103・・・データ格納部
104・・・予測モデル構築部
200・・・下水流入量予測装置
201・・・予測モデル格納部
202・・・降水量予報データ取得部
203・・・下水流入量予測データ算出部
Claims (7)
- 下水処理場に流入した下水流入量の実測データを取得する実測データ取得部と、
降水量データを取得する降水量データ取得部と、
前記下水流入量の実測データ及び前記降水量データから、深層学習を用いて、翌日の下水流入量を予測する下水流入量予測モデルを構築する予測モデル構築部とを備える学習装置。 - 前記予測モデル構築部は、n時間の降水量データと前記n時間経過後の下水流入量の実測データとの複数セットからなる学習データを用いて、前記下水流入量予測モデルを構築する、請求項1記載の学習装置。
- 前記n時間は、24時間以上である、請求項2記載の学習装置。
- 前記予測モデル構築部は、1時間毎にずれたn時間の降水量データと前記n時間経過後の下水流入量の実測データとの複数セットからなる学習データを用いて、前記下水流入量予測モデルを構築する、請求項2又は3記載の学習装置。
- 前記実測データ取得部は、前記下水流入量の実測データとして、前記下水処理場に流入した汚水流入量の実測データと、前記下水処理場に流入した雨水流入量の実測データとを取得するものであり、
前記予測モデル構築部は、前記雨水流入量の実測データ及び前記降水量データから、深層学習を用いて、雨水流入量予測モデルを構築し、前記汚水流入量の実測データから、汚水流入量予測モデルを構築する、請求項1乃至4の何れか一項に記載の学習装置。 - 下水処理場への下水流入量を予測する下水流入量予測装置であって、
前記下水処理場に流入した下水流入量の実測データ及び当該実測データに対応する降水量データから、深層学習により構築された翌日の下水流入量を予測する下水流入量予測モデルを格納する予測モデル格納部と、
降水量予報データを取得する降水量予報データ取得部と、
前記下水流入量予測モデル及び前記降水量予報データを用いて、前記降水量予報データに対応した下水流入量予測データを算出する下水流入量予測データ算出部とを備える、下水流入量予測装置。 - 前記降水量予報データは、翌日24時間の降水量予報データを取得するものであり、
前記下水流入量予測データ算出部は、翌日24時間の下水流入量予測データを算出するものである、請求項6記載の下水流入量予測装置。
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