JPH04330502A - 上水道需要予測システム - Google Patents
上水道需要予測システムInfo
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- JPH04330502A JPH04330502A JP3028119A JP2811991A JPH04330502A JP H04330502 A JPH04330502 A JP H04330502A JP 3028119 A JP3028119 A JP 3028119A JP 2811991 A JP2811991 A JP 2811991A JP H04330502 A JPH04330502 A JP H04330502A
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- JP
- Japan
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- day
- neural network
- special day
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Landscapes
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はＡＩ技術の一つであるニ
ューラルネットワーク（神経回路網）を応用した上水道
需要予測システムに関し、特に、早朝にその日（あるい
は明日までの）需要を予測する等の比較的短期の予測に
適したシステムに関する。需要予測とは、浄水場が各配
水区域に浄水を供給する水量を天候，曜日その他の因子
から予測することをいう。
ューラルネットワーク（神経回路網）を応用した上水道
需要予測システムに関し、特に、早朝にその日（あるい
は明日までの）需要を予測する等の比較的短期の予測に
適したシステムに関する。需要予測とは、浄水場が各配
水区域に浄水を供給する水量を天候，曜日その他の因子
から予測することをいう。
【０００２】
【従来の技術】水道事業においては、水需要を予測して
需要の変動に適応する施設の有効利用を図ることが重要
である。従来の需要予測の代表的手法としては、重回帰
分析法やカルマンフィルタ法がある。これらは、過去の
実績データをオフラインで解析し、予測を行うものであ
る。
需要の変動に適応する施設の有効利用を図ることが重要
である。従来の需要予測の代表的手法としては、重回帰
分析法やカルマンフィルタ法がある。これらは、過去の
実績データをオフラインで解析し、予測を行うものであ
る。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来の手法は
、予測ロジックを生成する際に、過去のデータを詳細に
解析する必要があり、多くの時間と労力が必要である。 また、チューニングにも手間がかかる。また、固定ロジ
ックでの予測であるため、プロセスの特性変化（配水区
域の特性の変化）に追従するのが困難である。
、予測ロジックを生成する際に、過去のデータを詳細に
解析する必要があり、多くの時間と労力が必要である。 また、チューニングにも手間がかかる。また、固定ロジ
ックでの予測であるため、プロセスの特性変化（配水区
域の特性の変化）に追従するのが困難である。
【０００４】本発明はこのような考察に基づいてなされ
たものであり、その目的は、エンジニアリングやチュー
ニングが不要であり、また、配水区域の特性が変化して
も自動的に追従可能な上水道需要予測システムを提供す
ることにある。
たものであり、その目的は、エンジニアリングやチュー
ニングが不要であり、また、配水区域の特性が変化して
も自動的に追従可能な上水道需要予測システムを提供す
ることにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明の上水道需要予測
システムは、予測日が正月，盆等の特殊日であるかどう
かを判断する特殊日判断手段と、予測日が特殊日であっ
た場合に、特殊日に対応した予測処理を行う特殊日処理
手段と、予測日が特殊日でない場合に、入力された前記
基礎情報に基づいて予測処理を行い、基準となる日に対
する需要偏差を算出するニューラルネットワークと、こ
のニューラルネットワークから出力される前記需要偏差
を、前記基準となる日の配水実績に加算して予測値を算
出する予測値算出手段とを有している。
システムは、予測日が正月，盆等の特殊日であるかどう
かを判断する特殊日判断手段と、予測日が特殊日であっ
た場合に、特殊日に対応した予測処理を行う特殊日処理
手段と、予測日が特殊日でない場合に、入力された前記
基礎情報に基づいて予測処理を行い、基準となる日に対
する需要偏差を算出するニューラルネットワークと、こ
のニューラルネットワークから出力される前記需要偏差
を、前記基準となる日の配水実績に加算して予測値を算
出する予測値算出手段とを有している。
【０００６】例えば、早朝の天気予報に基づき本日の需
要予測を行う場合、昨日が基準となる日となり、昨日に
対する需要偏差がニューラルネットワークから出力され
、昨日の配水実績に加算されることになる。
要予測を行う場合、昨日が基準となる日となり、昨日に
対する需要偏差がニューラルネットワークから出力され
、昨日の配水実績に加算されることになる。
【０００７】
【作用】ニューラルネットワークは、生物の脳や神経組
織の動きをコンピュータプログラムによってモデル化し
たものであり、ニューロン（神経細胞）とシナプス（神
経節）との組合わせによって構成される。ニューロンは
入力信号値に反応して出力値を可変する機能ユニットで
ある。また、シナプスはニューロン間の信号伝達経路で
あり、シナプス毎に可変の重み付けを行うことによって
信号の増幅や減衰を実行できるものである。
織の動きをコンピュータプログラムによってモデル化し
たものであり、ニューロン（神経細胞）とシナプス（神
経節）との組合わせによって構成される。ニューロンは
入力信号値に反応して出力値を可変する機能ユニットで
ある。また、シナプスはニューロン間の信号伝達経路で
あり、シナプス毎に可変の重み付けを行うことによって
信号の増幅や減衰を実行できるものである。
【０００８】本発明は、このようなニューラルネットワ
ークの並列処理と学習処理機能を上水道の需要予測に活
用しようとするものである。学習は例えば、一日一回、
必ず行わせ、過去の配水実績データや天候実績データ等
の収集を実行し学習結果を保存させる。これにより、配
水傾向（プロセス特性）が少しずつ変化しても、柔軟に
追従して適切な予測を行える。
ークの並列処理と学習処理機能を上水道の需要予測に活
用しようとするものである。学習は例えば、一日一回、
必ず行わせ、過去の配水実績データや天候実績データ等
の収集を実行し学習結果を保存させる。これにより、配
水傾向（プロセス特性）が少しずつ変化しても、柔軟に
追従して適切な予測を行える。
【０００９】また、気象情報は、電話回線を通じて自動
的に取り込む。また、予測は、変化が極めて少ない基本
量はそのままにしておき、天候等に左右される変動分の
みを予測し、前日の実績に加算することで精度を向上さ
せる。また、盆や正月等の特殊日には予測は困難である
ため、例えば、前年度の実績をそのまま採用する処理を
行う。また、この特殊日の判断は、コンピュータの内部
カレンダを参照して自動的に行う。このようなシステム
により、エンジニアリングおよびチューニングフリーの
上水道需要予測システムを提供できる。
的に取り込む。また、予測は、変化が極めて少ない基本
量はそのままにしておき、天候等に左右される変動分の
みを予測し、前日の実績に加算することで精度を向上さ
せる。また、盆や正月等の特殊日には予測は困難である
ため、例えば、前年度の実績をそのまま採用する処理を
行う。また、この特殊日の判断は、コンピュータの内部
カレンダを参照して自動的に行う。このようなシステム
により、エンジニアリングおよびチューニングフリーの
上水道需要予測システムを提供できる。
【００１０】
【実施例】次に、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。
て説明する。
【００１１】図１は本発明のニューラルネットワークを
利用した上下水道需要予測システムの一実施例の構成を
示す図である。本実施例は、電話回線による気候情報サ
ービスを利用した、天気予報，曜日入力手段１と、天候
実績ファイル２と、学習モードと予測モードとを切換え
るスイッチ３と、入力チェック手段４と、特殊日処理手
段５と、ニューラルネットワーク６と、配水量実績ファ
イル７と、ニューラルネットワーク６から出力される予
測需要量偏差（前日との配水実績との偏差）と配水量実
績ファイル７からの実績データとを加算する加算手段８
と、先４８時間までの需要予測をグラフィック表示する
ＣＲＴ画面９とを有している。特殊日処理手段５は、正
月，盆などの特殊日については予測を行わず、前年度同
日のデータを予測値として出力する。また、ニューラル
ネットワーク６は季節，時間帯により４×３＝１２のネ
ットワークを使い分ける構成となっている。また、ＣＲ
Ｔ画面９上には、予測総量を所定の時刻毎の割合に従っ
て分配して得られる需要予測カーブが表示される。
利用した上下水道需要予測システムの一実施例の構成を
示す図である。本実施例は、電話回線による気候情報サ
ービスを利用した、天気予報，曜日入力手段１と、天候
実績ファイル２と、学習モードと予測モードとを切換え
るスイッチ３と、入力チェック手段４と、特殊日処理手
段５と、ニューラルネットワーク６と、配水量実績ファ
イル７と、ニューラルネットワーク６から出力される予
測需要量偏差（前日との配水実績との偏差）と配水量実
績ファイル７からの実績データとを加算する加算手段８
と、先４８時間までの需要予測をグラフィック表示する
ＣＲＴ画面９とを有している。特殊日処理手段５は、正
月，盆などの特殊日については予測を行わず、前年度同
日のデータを予測値として出力する。また、ニューラル
ネットワーク６は季節，時間帯により４×３＝１２のネ
ットワークを使い分ける構成となっている。また、ＣＲ
Ｔ画面９上には、予測総量を所定の時刻毎の割合に従っ
て分配して得られる需要予測カーブが表示される。
【００１２】図２はニューラルネットワークの詳細説明
図である。入力変数部６１は、変数のグループ毎にニュ
ーロンを有するもので、例えば、晴れ、曇り、雨などの
天候情報はニューロンＮ６１に入力される。他に、温度
ｙ，曜日ｔ及び湿度等の他の変数ｕがニューロンＮ６２
，Ｎ６３，Ｎ６４に加えられている。
図である。入力変数部６１は、変数のグループ毎にニュ
ーロンを有するもので、例えば、晴れ、曇り、雨などの
天候情報はニューロンＮ６１に入力される。他に、温度
ｙ，曜日ｔ及び湿度等の他の変数ｕがニューロンＮ６２
，Ｎ６３，Ｎ６４に加えられている。
【００１３】中間予想部６２は、入力変数部の各ニュー
ロンの出力信号を所定の重みＷｉｊ（１≦ｉ≦４，１≦
ｊ≦３）で入力するニューロンの組で、学習効率を高め
る目的で加えられている。出力部６３は中間予想部６２
の各ニューロンの出力信号をシナプスの重みＷ２１，Ｗ
２２，Ｗ２３で重み付けして入力し、予測値を出力する
ものである。 入力関数と出力Ｚとの関係は次の関数で表すことができ
る。 Ｚ＝ｆ（ｘ，ｙ，ｔ，ｕ） 尚、各ニューロンで入力と出力の関係は一律に定められ
ていて、各ニューロンの機能は個性を有していない。偏
差演算部６４は出力部６３の予測値と、配水量実績ファ
イル７から読み出した対応する入力変数に於ける実績値
とを比較するものである。シナプス重み修正手段６５は
、偏差演算部６４の偏差が小さくなるように、入力変換
部６１と中間予想部６２をつなぐシナプス重みＷｉ，ｊ
及び中間予想部６２と出力部６３をつなぐシナプスの
重みＷ２１，Ｗ２２，Ｗ２３を修正するもので、この修
正方法はニューラルネットワークにより予め定められて
いる。このシナプスの係数修正により一定の入力変数に
対し、予測値と実績値が一致するような学習が行われる
。
ロンの出力信号を所定の重みＷｉｊ（１≦ｉ≦４，１≦
ｊ≦３）で入力するニューロンの組で、学習効率を高め
る目的で加えられている。出力部６３は中間予想部６２
の各ニューロンの出力信号をシナプスの重みＷ２１，Ｗ
２２，Ｗ２３で重み付けして入力し、予測値を出力する
ものである。 入力関数と出力Ｚとの関係は次の関数で表すことができ
る。 Ｚ＝ｆ（ｘ，ｙ，ｔ，ｕ） 尚、各ニューロンで入力と出力の関係は一律に定められ
ていて、各ニューロンの機能は個性を有していない。偏
差演算部６４は出力部６３の予測値と、配水量実績ファ
イル７から読み出した対応する入力変数に於ける実績値
とを比較するものである。シナプス重み修正手段６５は
、偏差演算部６４の偏差が小さくなるように、入力変換
部６１と中間予想部６２をつなぐシナプス重みＷｉ，ｊ
及び中間予想部６２と出力部６３をつなぐシナプスの
重みＷ２１，Ｗ２２，Ｗ２３を修正するもので、この修
正方法はニューラルネットワークにより予め定められて
いる。このシナプスの係数修正により一定の入力変数に
対し、予測値と実績値が一致するような学習が行われる
。
【００１４】図１の構成は、実際は、図３に示されるハ
ードウエアと、このハードウエアが所定のソフトウエア
によって動作する結果として構築される、機能ブロック
とにより実現される。図３のシステムは、管理用コンピ
ュータ１５と、モデム１４と、磁気ディスク１６と、プ
リンタ１７と、シスコン１８とを具備する。また、管理
用コンピュータ１５には、ＨＦバスを介してエンジニア
リングステーション１０と、オペレータズステーション
１１と、制御ステーション１２，１３とが接続されてい
る。気象情報はＮＴＴ公衆回線を介してモデム１４に入
力され、また、浄水場オンラインデータは制御ステーシ
ョン１２に入力されるようになっている。
ードウエアと、このハードウエアが所定のソフトウエア
によって動作する結果として構築される、機能ブロック
とにより実現される。図３のシステムは、管理用コンピ
ュータ１５と、モデム１４と、磁気ディスク１６と、プ
リンタ１７と、シスコン１８とを具備する。また、管理
用コンピュータ１５には、ＨＦバスを介してエンジニア
リングステーション１０と、オペレータズステーション
１１と、制御ステーション１２，１３とが接続されてい
る。気象情報はＮＴＴ公衆回線を介してモデム１４に入
力され、また、浄水場オンラインデータは制御ステーシ
ョン１２に入力されるようになっている。
【００１５】次に、図１のシステムにおける予測時の具
体的動作を図４を用いて説明する。まず、入力チェック
手段４は、予測当日が特殊日か判断し（ステップ２０）
、特殊日ではない場合には、天気予報データおよび曜日
の読込みを行う（ステップ２２）。次に、読込んだデー
タがニューラルネットワーク６に入力され、季節と時間
帯に応じたネットワークを選択使用して予測処理が行わ
れ（ステップ２３）、需要量予測偏差を取得する（ステ
ップ２４）。次に、この予測偏差が昨日の配水実績に加
算されて（ステップ２５） 、予測値が算出される（ス
テップ２６）。次に、時刻パターンから時毎の予測値を
算出し（ステップ２７）、ＣＲＴ画面上に配水量のパタ
ーン表示を行う（ステップ２８）。また、ステップ２０
において予測当日が特殊日であった場合には、前年度同
月の配水実績データを予測値とし（ステップ２１）、ス
テップ２７に移行する。上述した予測動作は毎時間実施
される。
体的動作を図４を用いて説明する。まず、入力チェック
手段４は、予測当日が特殊日か判断し（ステップ２０）
、特殊日ではない場合には、天気予報データおよび曜日
の読込みを行う（ステップ２２）。次に、読込んだデー
タがニューラルネットワーク６に入力され、季節と時間
帯に応じたネットワークを選択使用して予測処理が行わ
れ（ステップ２３）、需要量予測偏差を取得する（ステ
ップ２４）。次に、この予測偏差が昨日の配水実績に加
算されて（ステップ２５） 、予測値が算出される（ス
テップ２６）。次に、時刻パターンから時毎の予測値を
算出し（ステップ２７）、ＣＲＴ画面上に配水量のパタ
ーン表示を行う（ステップ２８）。また、ステップ２０
において予測当日が特殊日であった場合には、前年度同
月の配水実績データを予測値とし（ステップ２１）、ス
テップ２７に移行する。上述した予測動作は毎時間実施
される。
【００１６】次に、図５を用いて学習時の具体的動作を
説明する。まず、過去同月の配水実績データを収集し（
ステップ３０）、次に、過去同月の天候実績データを収
集する（ステップ３１） 。次に、特殊日を除いて該当
季節のニューラルネットワーク学習を行い（ステップ３
２）、学習結果を保存する（ステップ３３）。
説明する。まず、過去同月の配水実績データを収集し（
ステップ３０）、次に、過去同月の天候実績データを収
集する（ステップ３１） 。次に、特殊日を除いて該当
季節のニューラルネットワーク学習を行い（ステップ３
２）、学習結果を保存する（ステップ３３）。
【００１７】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、以
下の効果が得られる。 （１）エンジニアリング工数およびチューニング工数の
削減を図れる。すなわち、従来の予測では、過去の実績
を解析してモデル式やルールを作り、さらに実情に合わ
せてチューニングを行うという手間が必要であったが、
本発明では、ニューラルネットワークが上記の処理を自
動的に行うため、人間が解析やチューニングに費やす手
間は全く不要であり、過去の実績データさえあれば実プ
ラントへすぐに予測システムを導入できる。 （２）プラントの特性変化への自動追随が可能である。 すなわち、従来の予測方式では、予測のロジックが固定
であるため、プロセスの特性変化に対しては解析の段階
からやり直すしかなかった。これに対して本発明では、
過去の予測と実績を毎日復習し、プロセスの特性変化に
合わせて予測ロジックを修正していくことができる。
下の効果が得られる。 （１）エンジニアリング工数およびチューニング工数の
削減を図れる。すなわち、従来の予測では、過去の実績
を解析してモデル式やルールを作り、さらに実情に合わ
せてチューニングを行うという手間が必要であったが、
本発明では、ニューラルネットワークが上記の処理を自
動的に行うため、人間が解析やチューニングに費やす手
間は全く不要であり、過去の実績データさえあれば実プ
ラントへすぐに予測システムを導入できる。 （２）プラントの特性変化への自動追随が可能である。 すなわち、従来の予測方式では、予測のロジックが固定
であるため、プロセスの特性変化に対しては解析の段階
からやり直すしかなかった。これに対して本発明では、
過去の予測と実績を毎日復習し、プロセスの特性変化に
合わせて予測ロジックを修正していくことができる。
【図１】本発明の需要予測システムの一実施例の構成を
示す図である。
示す図である。
【図２】ニューラルネットワークの詳細説明図である。
【図３】図１の構成を実現するためのハードウエアの構
成例を示す図である。
成例を示す図である。
【図４】図１のシステムの予測時の具体的動作を示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図５】図１のシステムの学習時の具体的動作を示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
１ 天気予報，曜日入力手段
２ 天候実績ファイル
３ 学習モード／予測モード切換えスイッチ４ 入
力チェック手段 ５ 特殊日処理手段 ６ ニューラルネットワーク ７ 配水量実績ファイル ８ 加算手段 ９ ＣＲＴ画面
力チェック手段 ５ 特殊日処理手段 ６ ニューラルネットワーク ７ 配水量実績ファイル ８ 加算手段 ９ ＣＲＴ画面
Claims (1)
- 【請求項１】 浄水場が各配水区域に浄水を供給する
水量を、天候，曜日等の基礎情報にもとづいて、ニュー
ラルネットワークを利用して予測する機能をもつシステ
ムであって、予測日が正月，盆等の特殊日であるかどう
かを判断する特殊日判断手段（４）と、予測日が特殊日
であった場合に、特殊日に対応した予測処理を行う特殊
日処理手段（５）と、予測日が特殊日でない場合に、入
力された前記基礎情報に基づいて予測処理を行い、基準
となる日に対する需要偏差を算出するニューラルネット
ワーク（６）と、このニューラルネットワーク（６）か
ら出力される前記需要偏差を、前記基準となる日の配水
実績に加算して予測値を算出する予測値算出手段（７，
８）とを有することを特徴とする上水道需要予測システ
ム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3028119A JPH04330502A (ja) | 1991-02-22 | 1991-02-22 | 上水道需要予測システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3028119A JPH04330502A (ja) | 1991-02-22 | 1991-02-22 | 上水道需要予測システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04330502A true JPH04330502A (ja) | 1992-11-18 |
Family
ID=12239918
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3028119A Pending JPH04330502A (ja) | 1991-02-22 | 1991-02-22 | 上水道需要予測システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04330502A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5448476A (en) * | 1993-06-17 | 1995-09-05 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Distributed water flow predicting device |
| JP2012079229A (ja) * | 2010-10-05 | 2012-04-19 | Hitachi Ltd | 需要予測装置及び水運用監視システム |
-
1991
- 1991-02-22 JP JP3028119A patent/JPH04330502A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5448476A (en) * | 1993-06-17 | 1995-09-05 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Distributed water flow predicting device |
| JP2012079229A (ja) * | 2010-10-05 | 2012-04-19 | Hitachi Ltd | 需要予測装置及び水運用監視システム |
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