[研究発表] AIを活用した下水流量の予測
- 内容
- 下水流量の変動予測は,水質の安定化のみならず,雨天時の事故防止やエネルギー効率の良い運転に重要である。また,運転管理の広域化により,下水流量の急激な変動を事前に捉える必要性も高まっている。こうした課題を解決するため,ディープラーニング技術を用いた下水流量の予測を行った。上流のポンプ場の揚水量を移動平均化し,時間遅れを補正した水量を直接予測することでリアルタイムでの予測を可能とした。また,学習時には含まれない中長期の水量の偏りを補正する方法についても検証を行った。
- 巻
- 26巻2/3号2021年
- Page
- 35
- 題名
- AIを活用した下水流量の予測
- Title
- Prediction of Wastewater Flow Rate based on AI
- 著者
- 柏崎拓成1),湛 記先1)
- Authors
- 著者表記
- Author attribution
- Takunari Kashiwazaki and Jixian Zhan
- 著者勤務先名
- 1)(株)ウォーターエージェンシー研究開発部
- Office name
- 著者所属名
- キーワード
- 予測,ディープラーニング,AI
- Key Words
- 概要
- 下水流量の変動予測は,水質の安定化のみならず,雨天時の事故防止やエネルギー効率の良い運転に重要である。また,運転管理の広域化により,下水流量の急激な変動を事前に捉える必要性も高まっている。こうした課題を解決するため,ディープラーニング技術を用いた下水流量の予測を行った。上流のポンプ場の揚水量を移動平均化し,時間遅れを補正した水量を直接予測することでリアルタイムでの予測を可能とした。また,学習時には含まれない中長期の水量の偏りを補正する方法についても検証を行った。
- Abstract
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