学会誌「EICA」

[研究発表] ニューラルネットワークによる水道原水の水質予測

内容

浄水場における水質計測技術の調査・研究を目的として、ニューラルネットワークモデルを用いた水道原水の水質予測技法を開発した。当技術は、流域内にある多地点の降雨強度や河川流量などを入力として、原水の濁度や過マンガン酸カリウム消費量を日単位で予測し出力するものである。モデルは入力層、中間層、出力層の３層構造で構成され、バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）により原水水質を出力する。当技法により高精度の水質予測とともに水源の観測情報の取捨選択等が可能となる。

巻

3巻1号1998年

Page

49

題名

ニューラルネットワークによる水道原水の水質予測

Title

著者

○斉藤方正．水町昌代．山崎良明(大阪府水道部)

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著者表記

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著者勤務先名

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著者所属名

キーワード

水質予測、ニューラルネットワーク、バックプロパゲーション

Key Words

概要

浄水場における水質計測技術の調査・研究を目的として、ニューラルネットワークモデルを用いた水道原水の水質予測技法を開発した。当技術は、流域内にある多地点の降雨強度や河川流量などを入力として、原水の濁度や過マンガン酸カリウム消費量を日単位で予測し出力するものである。モデルは入力層、中間層、出力層の３層構造で構成され、バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）により原水水質を出力する。当技法により高精度の水質予測とともに水源の観測情報の取捨選択等が可能となる。

Abstract