專利名稱：配水流量預(yù)測裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及預(yù)測由供水系統(tǒng)設(shè)施中的凈水廠或配水池配水的配水流量的配水流量預(yù)測裝置，尤其是關(guān)于采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的配水流量預(yù)測裝置。
供水系統(tǒng)中，要自山間部分的水壩式蓄水池、河流取原水，并通過引水道將所取的水送至凈水廠。從取水口引水至凈水廠得化很長時間。又因凈水廠內(nèi)凈水過程中的凝聚、沉淀或過濾，在原理上會產(chǎn)生很大時延，不易運用反饋使取水至配水的過程對應(yīng)配水流量的變化，所以需要先預(yù)測當天的配水流量，制訂供水系統(tǒng)設(shè)施中的取水至配水的用水計劃。
配水流量，受1)季節(jié)、2)天氣、氣溫等氣象條件、3)星期天、節(jié)日、五月連休、暑假、正月假等特殊日等的社會生活條件等影響而變化。
因此，以往為制定供水系統(tǒng)設(shè)施中的取水至配水的用水計劃，要以統(tǒng)計方法鑒定配水流量的實際數(shù)據(jù)，逐次以單位時間預(yù)測配水流量。
然而，以往技術(shù)中，某種意義上說，由于逐次預(yù)測方式，不能預(yù)先制定一天中流過的用水計劃。又因為沒有將日常所得的實際數(shù)據(jù)作為啟示信號的學(xué)習(xí)能力，不能有效利用過去的配水流量實際數(shù)據(jù)，也不能跟蹤季節(jié)的需要變動、人口流動、安設(shè)管道等引起的長期性結(jié)構(gòu)變動。結(jié)果，得靠專家、工廠操作人員安排日常的用水。
為此，本發(fā)明的目的是要提供一種解決上述以往技術(shù)所存在的問題、具有學(xué)習(xí)實際配水流量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)能力，能預(yù)測各季節(jié)中以日為單位的配水流量(以下簡稱每天配水流量)以及1天中通過的以小時為單元的配水流量(以下簡稱為每小時配水流量)的配水流量預(yù)測裝置。
本發(fā)明配水流量預(yù)測裝置，是預(yù)測由供水系統(tǒng)設(shè)施中凈水廠等配水的當天每小時配水流量的配水流量預(yù)測裝置，其特征是具有①根據(jù)所積累的過去實際氣象數(shù)據(jù)以及是平日還是假日的信息，對各個季節(jié)處理氣象實況的各季節(jié)實際氣象數(shù)據(jù)處理構(gòu)件;②根據(jù)日常所得每小時配水流量實際數(shù)據(jù)，對各季節(jié)處理配水流量實況的各季節(jié)配水流量數(shù)據(jù)處理構(gòu)件;③與用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對各季節(jié)預(yù)測每天配水流量和每小時配水流量變化圖特征量的預(yù)測模型相關(guān)連，通過根據(jù)上述各季節(jié)實際氣象數(shù)據(jù)處理構(gòu)件和上述各季節(jié)配水流量數(shù)據(jù)處理構(gòu)件所獲得的處理數(shù)據(jù)，用反向傳播(back propagation)法學(xué)習(xí)加權(quán)系數(shù)來鑒定上述預(yù)測模型的各季節(jié)預(yù)測模型學(xué)習(xí)構(gòu)件;④通過輸入天氣、氣溫、平日或假日等當天的信息，用上述預(yù)測模型預(yù)測該季節(jié)的每天配水流量和每小時配水流量變化圖特征量，同時通過將用預(yù)測模型獲得的每小時配水流量變化圖特征量同各季節(jié)配水流量數(shù)據(jù)處理構(gòu)件內(nèi)的過去實際配水流量變化圖特征量作比較，由過去實際配水流量變化圖檢索最相似的每小時配水流量變化圖，將其作為每小時配水流量變化預(yù)測圖求出，并讓預(yù)測的上述每天配水流量之值與上述每小時配水流量變化預(yù)測圖之值這兩個預(yù)測值相乘，從而預(yù)測每小時配水流量的各季節(jié)配水流量預(yù)測構(gòu)件。
本發(fā)明在根據(jù)過去的實際氣象數(shù)據(jù)及每小時實際配水流量數(shù)據(jù)對各季節(jié)處理實際氣象數(shù)據(jù)的同時，抽取并積累每天配水流量及每小時配水流量變化圖特征量。
使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，把對各季節(jié)積累的每天配水流量及每小時配水流量變化圖的特征量作為啟示信號(輸出)，同時將各對應(yīng)日的天氣、氣溫等氣象實況和是平日還些假日等信息作為輸入，再用反向傳播法學(xué)習(xí)加權(quán)系數(shù)，從而獲得預(yù)測配水流量與每小時配水流量變化圖特征量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。
一方面通過輸入天氣、氣溫、平日或假日等的當天信息，選擇預(yù)測該季節(jié)的每天配水流量及每小時配水流量變化圖特征量的預(yù)測模型，并以此選擇的預(yù)測模型預(yù)測每天配水流量。另一方面通過將由此選擇的預(yù)測模型所獲得的每小時配水流量變化圖特征量同過去的實際配水流量變化圖特征量作比較，從過去的實際配水流量變化圖檢索最相似的每小時配水流量變化圖，將其作為每小時配水流量變化預(yù)測圖。由于所得每小時配水流量變化預(yù)測圖，僅將每小時配水流量變化圖歸一化后示出，為了求得實際的每小時配水流量，要讓每天配水流量值與每小時配水流量變化圖預(yù)測值此兩個預(yù)測值相乘，來預(yù)測當天的每小時配水流量。


圖1是表示本發(fā)明配水流量預(yù)測裝置概要結(jié)構(gòu)的方框圖。
圖2是詳細表示圖1中主要結(jié)構(gòu)的方框圖;
圖3表示流量變化圖特征量;
圖4說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu);
圖5說明檢索相似配水量變化圖的方法。
圖中有關(guān)標號之含義如下。1配水池、2配水流量檢測器、3處理接口(輸入裝置)、4CRT、5人機接口(輸入輸出裝置)、6運算裝置、21各季節(jié)實際氣象數(shù)據(jù)處理構(gòu)件、22各季節(jié)預(yù)測模型學(xué)習(xí)構(gòu)件、23各季節(jié)預(yù)測模型學(xué)習(xí)構(gòu)件、24各季節(jié)配水流量預(yù)測構(gòu)件。
以下參見附圖詳細說明本發(fā)明一實施例。
圖1為表示本發(fā)明一實施例概要結(jié)構(gòu)的方框圖。圖中，由凈水廠送來的自來水自配水池出發(fā)經(jīng)配水管7自然流下后，配水至用戶。在上述配水管7上設(shè)置檢測配水流量的配水流量檢測器2。該配水流量檢測器2所測得的配水流量檢測值經(jīng)處理接口(輸入裝置3)輸入至運算裝置6。
還有，由人機接口(輸入輸出裝置)5向運算裝置6輸入氣象預(yù)報、實際氣象數(shù)據(jù)、是平日還是假日、參數(shù)設(shè)定值(用于相似變化圖檢索的參數(shù)等)，再將運算裝置6算出的當天每小時配水流量預(yù)測結(jié)果輸出至陰極射線管(CRT)。并將輸入的當天氣象實況積累到實際氣象數(shù)據(jù)11中。
運算裝置6具有處理每小時實際配水流量數(shù)據(jù)12的各季節(jié)配水流量數(shù)據(jù)處理構(gòu)件22、處理實際氣象數(shù)據(jù)11的各季節(jié)實際氣象數(shù)據(jù)處理構(gòu)件21、鑒定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的各季節(jié)預(yù)測模型學(xué)習(xí)構(gòu)件23以及預(yù)測當天配水流量的各季節(jié)配水流量預(yù)測構(gòu)件24。
以下參見圖1、圖2、圖3、圖4說明運算裝置6內(nèi)所裝的四個構(gòu)件，并說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所需預(yù)測是如何進行的。各季節(jié)實際氣象數(shù)據(jù)處理構(gòu)件21圖1中通過人機接口(輸入輸出裝置)5輸入的信息(例如某特定的上午、下午的天氣及最高氣溫、最低氣溫等氣象實況，以及平日/假日等]，積累到實際氣數(shù)據(jù)11中。
如圖2所示，所積累實際氣象數(shù)據(jù)送入各季節(jié)實際氣象數(shù)據(jù)處理構(gòu)件21，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，由各季節(jié)實際氣象數(shù)據(jù)處理31對各季節(jié)作以下所示的處理。
季節(jié)方面，將過去K年間的數(shù)據(jù)每年劃分為以下那樣。
〈季節(jié)1〉……1月-3月 (1)〈季節(jié)2〉……4月-6月〈季節(jié)3〉……7月-9月〈季節(jié)4〉……10月-12月各季節(jié)都進行以下所示處理，但表示各季節(jié)的尾標因示式煩瑣而省略。
有關(guān)天氣的信息，則將某特定日及其前一天(即兩天)的上、下午天氣分別作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信息，表示方法是將晴、云、雨按如下所示那樣變換成模擬量。
晴→a云→b (2)雨P(guān)FY 其中，a、b、c為-1-1的模擬量。
至于最高·最低氣溫，如下所述那樣變換成模擬量。根據(jù)實際的最高氣溫計算平均值與方差值。
max=Σi=1nΘmax(i)/n--(3)]]> 式中，Θmax(i)i日的實際最高氣溫[℃] max平均最高氣溫[℃]σθmax最高氣溫的方差[℃]n數(shù)據(jù)數(shù)接著，以下式計算相對平均最高氣溫的偏差。
(5)式中， max(i)相對i日平均最低氣溫的偏差。
根據(jù)實際最低氣溫計算平均值與方差值。
min=Σi=1nΘmin(i)/n--(6)]]> (7)式中，Θmin(i)i日的實際最低氣溫[℃] min平均最低氣溫[℃]σθmin最低氣溫的方差[℃]n數(shù)據(jù)數(shù)接著，以下式計算相對平均最低氣溫的偏差。
(8)式中， min(i)相對i日平均最低氣溫的偏差。
接著，用以下所示的模擬量表示有關(guān)平日或假日的信息。
平日 d (9)假日 e其中，d、e為-1-1的模擬量。
如上所述獲得的輸入信息積累到實際氣象處理數(shù)據(jù)41中，用來作為鑒定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型時的輸入信息。各季節(jié)配水流量數(shù)據(jù)處理構(gòu)件22通過處理接口(輸入裝置)3輸入的每小時配水流量檢測值積累到每小時實際配水流量數(shù)據(jù)12中。預(yù)測模型的啟示信號(輸出)，經(jīng)每天數(shù)據(jù)處理32處理每小時實際配水流量數(shù)據(jù)12后，積累在每天的配水流量歸一化值42中。另外，每小時配水流量變化圖特征量預(yù)測模型的啟示信號(輸出)，經(jīng)每小時數(shù)據(jù)處理33處理每小時實際配水流量數(shù)據(jù)12后，由每小時配水流量變化圖特征量抽取34抽取特征量，在變化圖特征量43中積累所取的特征量。再把經(jīng)每小時數(shù)據(jù)處理33歸一化的每小時配水流量變化圖與經(jīng)每小時配水變化圖特征量抽取34所取的每小時配水流量圖特征量積累到變化圖44中。
下面，介紹每天及的配水流量數(shù)據(jù)的處理方法。
如圖2所示，通過每天數(shù)據(jù)處理32對各季節(jié)把成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的啟示信號的每天配水流量歸一化值42作如下處理。
Q(i)=Σj=023Qh(i,j)--(10)]]>Qt(i)=［Q(i)-Qmin]/(Qmax-Qmin) (11)式中，
Qh(i，j)i日j時的實際每小時配水流量[m3/小時]Q(i)i日的實際配水流量 [m3/日]Qmax最大的日配水流量 [m3/日]Qmin最小的日配水流量 [m3/日]Qt(i)經(jīng)歸一化的i日配水流量用(11)歸一化的日配水流量積累到各季節(jié)每天配水流量歸一化值42中。
接著，說明作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的啟示(輸出)信號的每小時配水流量變化圖特征量。
每小時數(shù)據(jù)處理33中，將實際每小時配水流量數(shù)據(jù)如下式所示那樣歸一化。
Qh-n(i,j)=Qh(i,j)Σj=023Qh(i,j)(12)]]>式中，Qh(i，j)i日j時的實際每小時配水量[m3/小時]Qh-n(i，j)i日j時的每小時配水流量歸一化值[%]算出的每小時配水流量歸一化值積累變化圖44中。
以上參見圖3說明i日的每小時配水流量圖中抽取的每小時配水流量變化圖特征量。
圖3示出i日的經(jīng)歸一化的每小時配水流量變化圖。圖3中十如下那樣求出每小時配水流量變化圖的整個上午的峰值和下午的峰值、整個上午的配水量上升斜率和下午的配水量上升斜率。
Pam(i)＝Qh-n(i，t1) (13)Ppm(i)＝Qh-n(i，t2) (14)Kam(i)＝ (Qh-n(i,t4)-Qh-n(i,t3))/(t4-t3) (15)Kpm(i)＝ (Qh-n(i,t6)-Q(i,t5)n-h)/(t6-t5) (16)式中，Qh-n(i，t1)i日t1時的歸一化每小時配水流量[%]
Qh-n(i，t2)i日t2時的歸一化每小時配水量 [%]Qh-n(i，t3)i日t3時的歸一化每小時配水量 [%]Qh-n(i，t4)i日t4時的歸一化每小時配水量 [%]Qh-n(i，t5)i日t5時的歸一化每小時配水量 [%]Qh-n(i，t6)i日t6時的歸一化每小時配水量 [%]Pam(i)i日上午的峰值 [%]Ppm(i)i日下午的峰值 [%]Kam(i)i日上午的配水量上升斜率 [%]Kpm(i)i日上午的配水量上升斜率 [%]對每個季節(jié)進行上述計算，抽取的特征量積累到變化圖積累44及變化圖特征量43中。各季節(jié)預(yù)測模型學(xué)習(xí)構(gòu)件23根據(jù)以這些方法積累的每天配水流量歸一化值42及變化圖特征量43，用各季節(jié)預(yù)測模型學(xué)習(xí)構(gòu)件23對各季節(jié)進行每天配水流量預(yù)測模型和每小時配水流量變化圖特征量預(yù)測模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加權(quán)系數(shù)的學(xué)習(xí)。
首先，如圖4所示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為輸入層、中間層和輸出層3層結(jié)構(gòu)。輸入方面，每天的配水流量及每小時配水流量變化圖預(yù)測模型都以某特定日及其前一日的上午·下午的天氣、該日的最高·最低氣溫、是平日還是假日等作為輸入信息設(shè)定為輸入層的神經(jīng)元。
另外，在每天配水流量預(yù)測模型的情況下，啟示數(shù)據(jù)作為每天配水流量歸一化值42，其設(shè)定為輸出層的神經(jīng)元。在每小時配水流量變化圖預(yù)測模型的情況下，啟示數(shù)據(jù)作為變化圖特征量43，將其設(shè)定為輸出層的神經(jīng)元。
用反向傳播法學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元之間的加權(quán)系數(shù)。此學(xué)習(xí)的結(jié)果，所獲得的每天配水流量預(yù)測模型和每小時配水流量變化圖預(yù)測模型的加權(quán)系數(shù)分別作為每天的預(yù)測加權(quán)系數(shù)45和變化圖特征量預(yù)測加權(quán)系數(shù)46被積累。
其中，所謂反向傳播法就是相對分層式結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)誤差由輸出層向輸入層反向傳播過去的學(xué)習(xí)方式。
以下說明其學(xué)習(xí)過程。但是，這里為避免示式的煩瑣，省去表示每天與每小時的區(qū)別和各季節(jié)的區(qū)別的尾標。
步驟1向輸入層輸入實際天氣·氣溫、是平日還是假日等信息，并按下面神經(jīng)元模型運算中間層和輸出層。中間層的第j神經(jīng)元的輸出Hj為Hj=f(Σi=1lWij·Ii)(j=1,……m)--(17)]]>式中，Ii輸入層第i神經(jīng)元的輸出Wij輸入層第i神經(jīng)元與中間層第j神經(jīng)元的加權(quán)系數(shù)l輸入層數(shù)m中間層數(shù)f()中間層的閾值函數(shù)輸出層的第K神經(jīng)元的輸出OKCK=Σj=1mWjk·Hj(K=1,······,n)--(18)]]>式中，Wjk中間層第j神經(jīng)元與輸出層第K神經(jīng)元的加權(quán)系數(shù)m中間層數(shù)n輸出層數(shù)步驟2修正并學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)系數(shù)，使輸出層的第K神經(jīng)元的輸出OK與輸出層的第K神經(jīng)元的啟示信號的平方誤差之和為最小。中間層與輸出層的加權(quán)系數(shù)的學(xué)習(xí)是計算下式的△Wjk，修正Wjk。
Wjk(t+1)＝Wjk(t)+△Wjk(t) (19)
△Wjk(t)＝-ε·dk(t)·Hj(t) (20)dk(t)＝Ok(t)-yk(t) (21)式中，t學(xué)習(xí)次數(shù)ε決定1次修正量的參數(shù)dk輸出層的誤差輸入層與中間層的加權(quán)系數(shù)的學(xué)習(xí)是計算下式的△Wij，修正Wij。
Wij(t+1)＝Wij(t)+△Wik(t) (22)△Wij(t)＝-ε·dj(t)·Ii(t) (23)dj(t)=[Σk=1nWjk(t)·dk(t)]·f[Σi=1lWij(t)·Ii(t)]]]>(24)dj中間層的反向傳播誤差f′()f()的微分還有，為減少振動，盡早結(jié)束學(xué)習(xí)，使用下式。
△Wjk(t)＝-εdk(t)·Hj(t)+α·△Wjk(t-1) (25)△Wij(t)＝-ε·dj(t)·Ii(t)+α·△Wij(t-1) (26)式中，α為穩(wěn)定用的參數(shù)。
此學(xué)習(xí)的結(jié)束，所得的加權(quán)系數(shù)被積累到每天預(yù)測加權(quán)系數(shù)45中和變化圖特征量預(yù)測加權(quán)系數(shù)46中。各季節(jié)配水流量預(yù)測構(gòu)件24下面說明預(yù)測當天每小時配水流量的各季節(jié)配水流量預(yù)測構(gòu)件24。根據(jù)輸入的前一天上午·下午的實際天氣及當天的天氣·氣溫的預(yù)報值和是平日還是假日等信息，采用積累在上述每天預(yù)測加權(quán)系數(shù)45和變化圖特征量預(yù)測加權(quán)系數(shù)46中的加權(quán)系數(shù)，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運算，由各季節(jié)每天配水流量預(yù)測36和各季節(jié)每小時配水流量變化圖特征量預(yù)測37計算每天配水流量預(yù)測模型及每小時配水流量變化圖預(yù)測模型的輸出層之值。
運算結(jié)果，所得到的每小時配水流量預(yù)測值為歸一化值，所以用各季節(jié)每天配水流量預(yù)測36變換成當天的配水流量。
還有，對于表示運算結(jié)果所得的每小時配水流量變化圖特征量的輸出信息，在相似變化圖檢索38中，按下式從變化圖44中檢索具有最相似的特征量的變化圖。
I(i)＝|Pam′-Pam(i)|+|Ppm′-Ppm(i)|+|Kam′-Kam(i)|+|Kpm′-Kpm(i)|(i＝1，……，n) (27)式中Pam′上午配水量的峰值(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Ppm′下午配水量的峰值(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Kam′上午配水量的上升斜率(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Kpm′下午配水量的上升斜率(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Pam(i)i日上午的配水量峰值Ppm(i)i日下午的配水量峰值Kam(i)i日上午的配水量上升斜率Kpm(i)i日下午的配水量上升斜率n檢索數(shù)據(jù)數(shù)I(i)預(yù)測值與過去的i日實際值的相似值將由(27)式算出的預(yù)測值和i日實際值各特征量的偏差絕對值之和(相似值)為最小的那天的每小時配水流量變化圖預(yù)測值作為當天的每小時配水流量變化圖(見圖5)。
此預(yù)測的當天配水流量變化圖，通過乘以上述預(yù)測的每天配水流量預(yù)測值，再經(jīng)至每小時配水流量的變換39進行處理后，輸出至CRT4。
通過添加上午·下午的峰值之比來替代上述(27)式，能更準確地檢索到每小時配水流量變化圖。此時，計算相似值的公式為下式所示。
I(i)＝|Pam′-Pam(i)|+|Ppm′-Ppm(i)|+|Kam′-Kam(i)|+|Kpm′-Kpm(i)|+|Cap′-Cap(i)|(i＝1，……，n) (28)式中Pam′上午配水量的峰值(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Ppm′下午配水量的峰值(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Kam′上午配水量的上升斜率(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Kpm′下午配水量的上升斜率(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Cap′上午·下午的峰值比(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Pam(i)i日上午的配水量峰值Ppm(i)i日下午的配水量峰值Kam(i)i日的上午配水量上升斜率Kpm(i)i日的下午配水量上升斜率Cap(i)i日的上午·下午的峰值比n檢索數(shù)據(jù)數(shù)I(i)預(yù)測值與過去i日實際值的相似值將由(28)式算出的預(yù)算值與i日實際值各特征量的偏差絕對值之和(相似值)為最小那天的每小時配水流量變化圖預(yù)測作為當天的每小時配水流量變化圖。
此預(yù)測的當天配水流量變化圖，通過乘以上述預(yù)測的每天配水流量預(yù)測值，經(jīng)至每小時配水流量的變換39進行處理后，輸出至CRT4。
抽取上述特征量過程中，通過再添加整個上午的峰值出現(xiàn)時間和下午的峰值出現(xiàn)時間，能更準確地預(yù)測每小時配水流量變化圖。此時，計算相似值的公式為下式所示。
I(i)＝|Pam′-Pam(i)|+|Ppm′-Ppm(i)|+|Kam′-Kam(i)|+|Kpm′-Kpm(i)|+|Cap′-Cap(i)|+|Pamt′-Pamt(i)|+|Ppmt′-Ppmt(i)|(i＝1，……，n) (29)式中Pam′上午配水量的峰值(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Ppm′下午配水量的峰值(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Kam′上午配水量的上升斜率(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Kpm′下午配水量的上升斜率(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Cap′上午·下午的峰值比(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Pamt′整個上午的峰值出現(xiàn)時間(變換為-1-1的值)(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Pamt′下午的峰值出現(xiàn)時間(變換為-1-1的值)(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Pam(i)i日上午的配水量峰值Ppm(i)i日下午的配水量峰值Kam(i)i日的上午配水量上升斜率Kpm(i)i日的下午配水量上升斜率Cap(i)i日的上午·下午的峰值比Pamt(i)i日整個上午的峰值出現(xiàn)時間(變換為-1-1的值)Ppmt(i)i日下午的峰值出現(xiàn)時間(變換為-1-1的值)n檢索數(shù)據(jù)數(shù)I(i)預(yù)測值與過去i日實際值的相似值將由(29)式算出的預(yù)測值與i日實際值各特征值的偏差絕對值之和(相似值)為最小的那天的每小時配水流量變化圖預(yù)測作為當天的每小時配水流量變化圖。
此預(yù)測的當天配水流量變化圖，通過乘以上述預(yù)測的每天配水流量預(yù)測值，經(jīng)至每小時配水流量的變換39進行處理后，輸出至CRT4。
計算上述相似值的式中，通過對各特征量的偏差絕對值加權(quán)，能明確想要加以重視的特征量，能進行具有較活靈活性的指標值計算。此時的相似值計算公式為下式所示。
I(i)＝W1＊|Pam′-Pam(i)|+W2＊|Ppm′-Ppm(i)|+W3＊|Kam′-Kam(i)|+W4＊|Kpm′-Kpm(i)|+W5|Cap′-Cap(i)|+W6＊|Pamt′-Pamt(i)|+W7＊|Pamt′-Ppmt(i)|(i＝1，……，n) (30)式中Pam′上午配水量的峰值(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Ppm′下午配水量的峰值(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Kam′上午配水量的上升斜率(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Kpm′下午配水量的上升斜率(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Cap′上午·下午的峰值之比(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Pamt′整個上午的峰值出現(xiàn)時間(變換為-1-1的值)(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Pamt′下午的峰值出現(xiàn)時間(變換為-1-1的值)(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值)Pam(i)i日上午的配水量峰值Ppm(i)i日下午的配水量峰值Kam(i)i日的上午配水量上升斜率Kpm(i)i日的下午配水量上升斜率Cap(i)i日的上午·下午的峰值比Pamt(i)i日整個上午的峰值出現(xiàn)時間(變換為-1-1的值)W1表示對上午配水量峰值加權(quán)的參數(shù)W2表示對下午配水量峰值加權(quán)的參數(shù)
W3表示對上午配水量上升斜率加權(quán)的參數(shù)W4表示對下午配水量上升斜率加權(quán)的參數(shù)W5表示對上午·下午的峰值之比加權(quán)的參數(shù)W6表示對整個上午的峰值出現(xiàn)時間加權(quán)的參數(shù)W7表示對下午峰值出現(xiàn)時間加權(quán)的參數(shù)n檢索數(shù)據(jù)數(shù)I(i)預(yù)測值與過去i日實際值的相似值W1-W7是表示對各配水流量變化圖的特征，重視哪些信息的參數(shù)，為0-1的模擬量。此參數(shù)，通過人機接口(輸入輸出裝置)5，由操作員輸入。另外，每小時配水流量圖的特征量也可以包括自圖3所示的每小時配水流量的上午及下午的上升點起至所規(guī)定時間為止的累計值。
接著，說明本實施例的作用。
在根據(jù)過去實際氣象數(shù)據(jù)11和每小時實際配水流量數(shù)據(jù)12對各季節(jié)處理實際氣象數(shù)據(jù)的同時，抽取并積累每天配水流量和每小時配水流量變化圖的特征量。
使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，把各季節(jié)積累的每天配水流量和每小時配水流量變化圖的特征量作為啟示信號(輸出)同時，將各對應(yīng)日天氣、氣候等氣象實況和是平日還是假日等信息作為輸入，再用反向傳播法學(xué)習(xí)加權(quán)系數(shù)，因而通過各季節(jié)預(yù)測模型學(xué)習(xí)構(gòu)件23能獲得預(yù)測每天配水流量和每小時配水流量變化圖特征量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。
通過輸入天氣、氣溫、是平日還是假日等當天的信息，選擇預(yù)測該季節(jié)的每天配水流量與每小時配水流量變化圖特征量的預(yù)測模型后，用所選擇的預(yù)測模型預(yù)測每天配水流量。另一方面，通過將用所選擇預(yù)測模型所獲得的每小時配水流量變化圖特征量與過去實際配水流量變化圖特征量作比較，根據(jù)過去實際配水流量變化圖檢索最相似的每小時配水流量變化圖，將其預(yù)測作為每小時配水流量變化預(yù)測圖。由于預(yù)測的每小時配水流量變化預(yù)測圖僅將每小時配水流量變化圖歸一化后示出，為了求得實際的每小時配水流量，通過讓每天配水流量值與每小時配水流量變化圖預(yù)測值這兩個預(yù)測值相乘，預(yù)測當天的每小時配水流量。
若利用本實施例的結(jié)構(gòu)，則由于具有學(xué)習(xí)配水流量的實際數(shù)據(jù)的能力，能對各季節(jié)預(yù)測每天配水流量和一整天通過的每小時配水流量，所以能依據(jù)季節(jié)、星期幾，氣象條件等有計劃地進行既經(jīng)濟又穩(wěn)定的供水。
再有，上述實施例中，說明了讓根據(jù)實際配水量學(xué)習(xí)每小時配水量圖，預(yù)測當天的每小時配水量圖的裝置，但本發(fā)明不只限于此，還可為下述變形系統(tǒng)。
即，預(yù)測每小時配水流量變化圖時，原是預(yù)測以小時為單元的變化圖，然而代之以較短的單位時間也可，例如可預(yù)測每30分鐘的變化圖等，還可以預(yù)測將單位時間進一步分短的變化圖。而且，就季節(jié)而言，不必是四季中的實際季節(jié)，也可以是比短的單位時間相對長的單位時期，例如也可以是月。
綜上所述，若利用本發(fā)明，能根據(jù)每小時實際配水流量鑒定預(yù)測每天配水流量的預(yù)測模型，同時能鑒定抽取每小時配水流量變化圖特征量來預(yù)測變化圖特征的預(yù)測模型，并可通過用相似值檢索與過去的實際配水流量變化圖相似的每小時配水流量變化圖，提供有效利用過去的實際配水流量值的預(yù)測模型。再通過對各季節(jié)學(xué)習(xí)每天積累的實際配水流量數(shù)據(jù)，能提供與季節(jié)的需要變動、配水流量的中·長期變動相對應(yīng)的預(yù)測模型，同時也能制定一天中通過的配水池或凈水廠的用水計劃，有效使用配水池或凈水廠。
權(quán)利要求
1.一種預(yù)測由供水系統(tǒng)設(shè)施中凈水廠等配水的當天每小時配水流量的配水流量預(yù)測裝置，其特征是具有①根據(jù)所積累的過去實際氣象數(shù)據(jù)以及是平日還是假日的信息，對各個季節(jié)處理氣象實況的各季節(jié)實際氣象數(shù)據(jù)處理構(gòu)件；②根據(jù)日常所得每小時配水流量實際數(shù)據(jù)，對各季節(jié)處理配水流量實況的各季節(jié)配水流量數(shù)據(jù)處理構(gòu)件；③與用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對各季節(jié)預(yù)測每天配水流量和每小時配水流量變化圖特征量的預(yù)測模型相關(guān)連，通過根據(jù)上述各季節(jié)實際氣象數(shù)據(jù)處理構(gòu)件和上述各季節(jié)配水流量數(shù)據(jù)處理構(gòu)件所獲得的處理數(shù)據(jù)，用反向傳播(bak propagation)法學(xué)習(xí)加權(quán)系數(shù)來鑒定上述預(yù)測模型的各季節(jié)預(yù)測模型學(xué)習(xí)構(gòu)件；④通過輸入天氣、氣溫、平日或假日等當天的信息，用上述預(yù)測模型預(yù)測該季節(jié)的每天配水流量和每小時配水流量變化圖特征量，同時通過將用預(yù)測模型獲得的每小時配水流量變化圖特征量同各季節(jié)配水流量數(shù)據(jù)處理構(gòu)件內(nèi)的過去實際配水流量變化圖特征量作比較，由過去實際配水流量變化圖檢索最相似的每小時配水流量變化圖，將其作為每小時配水流量變化預(yù)測圖求出，并讓預(yù)測的上述每天配水流量之值與上述每小時配水流量變化預(yù)測圖之值這兩個預(yù)測值相乘，從而預(yù)測每小時配水流量的各季節(jié)配水流量預(yù)測構(gòu)件。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的配水流量預(yù)測裝置，其特征是各季節(jié)配水流量預(yù)測構(gòu)件中被比較的每小時配水流量變化圖特征量包括上午和下午的配水流量峰值以及上午和下午的配水流量的上升值。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的配水流量預(yù)測裝置，其特征是每小時配水流量變化圖特征量還包括上午及下午的峰值之比。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的配水流量預(yù)測裝置，其特征是每小時配水流量變化圖特征量還包括整個上午的峰值出現(xiàn)時刻和下午的峰值出現(xiàn)時刻。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的配水流量預(yù)測裝置，其特征是每小時配水流量變化圖特征量還包括自上午及下午的上升點起至所定時間為止的每小時配水流量的累計值。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的配水流量預(yù)測裝置，其特征是每小時配水流量變化圖特征量由表示該變化圖特征的種種值組成，并根據(jù)重要性對各個值加權(quán)后與過去的實際配水流量變化圖特征量作比較。
全文摘要
一種配水流量預(yù)測裝置。其中包括實際氣象數(shù)據(jù)處理構(gòu)件；配水流量數(shù)據(jù)處理構(gòu)件；用反向傳播法學(xué)習(xí)加權(quán)系數(shù)來認定預(yù)測模型的各季節(jié)預(yù)測方式學(xué)習(xí)構(gòu)件；自過去的實際配水流量變化圖檢索最相似的配水流量變化圖作為預(yù)測圖，并讓預(yù)測的配水流量之值乘以預(yù)測圖之值來預(yù)測配水流量的各季節(jié)配水流量預(yù)測構(gòu)件。它具有學(xué)習(xí)配水流量實際數(shù)據(jù)的能力，能預(yù)測各季節(jié)中每天配水流量及一天中通過的每小時配水流量。
文檔編號E03B1/00GK1097829SQ94106038
公開日1995年1月25日 申請日期1994年6月17日 優(yōu)先權(quán)日1993年6月17日
發(fā)明者黑川太, 小林主一郎, 村山忠曦 申請人:東芝株式會社