(57)【要約】【課題】河川の流量が大きい場合においても精度の高い流量予測が可能で、かつ導入が容易な、流量予測装置及び流量予測方法を提供する。【解決手段】特定の河川の流量を予測する流量予測装置１であって、過去の任意の時刻である過去時刻における、前記河川に関係する、気象観測データ２、気象予測データ３、及び流量データ４を学習データとして、前記過去時刻より後の流量を予測するように複数の弱学習器２１をアンサンブル学習して、複数の予測モデル３１を生成する予測モデル学習部２０と、前記複数の予測モデル３１の各々に、現在における、前記河川に関係する、前記気象観測データ２、前記気象予測データ３、及び前記流量データ４を入力して暫定的な将来の予測流量を出力させ、複数の当該暫定的な将来の予測流量を基に前記河川の将来の流量を予測する、流量予測部３０と、を備えている、流量予測装置１を提供する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の河川の流量を予測する流量予測装置であって、
過去の任意の時刻である過去時刻における、前記河川に関係する、気象観測データ、気象予測データ、及び流量データを学習データとして、前記過去時刻より後の流量を予測するように複数の弱学習器をアンサンブル学習して、複数の予測モデルを生成する予測モデル学習部と、
前記複数の予測モデルの各々に、現在における、前記河川に関係する、前記気象観測データ、前記気象予測データ、及び前記流量データを入力して暫定的な将来の予測流量を出力させ、複数の当該暫定的な将来の予測流量を基に前記河川の将来の流量を予測する、流量予測部と、
を備えている、流量予測装置。
【請求項２】
前記予測モデル学習部は、ブースティングにより前記複数の弱学習器の各々をアンサンブル学習する、請求項１に記載の流量予測装置。
【請求項３】
前記予測モデル学習部は、バギングにより前記複数の弱学習器の各々をアンサンブル学習する、請求項１に記載の流量予測装置。
【請求項４】
前記学習データは、前記河川に関係する、前記過去時刻以前の気象観測データ、前記河川に関係する前記過去時刻より後の気象予測データ、前記河川の前記過去時刻以前の流量データ、及び正解値としての前記河川の前記過去時刻より後の流量データであり、
前記流量予測部は、前記複数の予測モデルの各々に、前記河川に関係する現在以前の気象観測データ、前記河川に関係する将来の気象予測データ、及び前記河川の現在以前の流量データを入力する、請求項１から３のいずれか一項に記載の流量予測装置。
【請求項５】
前記学習データは、更に、季節によって異なる値となる季節項データを含み、
前記流量予測部は、前記複数の予測モデルの各々に、現在に対応する前記季節項データを更に学習データとして入力して前記暫定的な将来の予測流量を出力させ、複数の当該暫定的な将来の予測流量を基に前記河川の前記将来の流量を予測する、請求項１から４のいずれか一項に記載の流量予測装置。
【請求項６】
前記季節項データは、連続関数であり、かつ１年を周期として値が繰り返される周期関数の出力値である、請求項５に記載の流量予測装置。
【請求項７】
前記気象観測データ及び前記気象予測データの各々は、観測、予測対象として含まれる地域を地図上で緯度経度により網目状に区画したメッシュデータを含み、
当該メッシュデータを入力して当該メッシュデータの特徴を特徴量として機械学習器に深層学習させる、メッシュ特徴量学習部と、
学習が終了した前記機械学習器である特徴抽出モデルに対し、前記メッシュデータを入力して当該メッシュデータの前記特徴量を抽出する、メッシュ特徴量抽出部と、
を備え、
前記予測モデル学習部は、前記メッシュデータの各々の代わりに、前記メッシュデータの各々を前記メッシュ特徴量抽出部に入力して得られた前記特徴量を用いて、前記複数の弱学習器をアンサンブル学習し、
前記流量予測部は、前記メッシュデータの各々の代わりに、前記メッシュデータの各々を前記メッシュ特徴量抽出部に入力して得られた前記特徴量を用いて、河川の前記将来の流量を予測する、請求項１から６のいずれか一項に記載の流量予測装置。
【請求項８】
前記機械学習器及び前記特徴抽出モデルは、畳み込みオートエンコーダにより実現されている、請求項７に記載の流量予測装置。
【請求項９】
特定の河川の流量を予測する流量予測方法であって、
過去の任意の時刻である過去時刻における、前記河川に関係する、気象観測データ、気象予測データ、及び流量データを学習データとして、前記過去時刻より後の流量を予測するように複数の弱学習器をアンサンブル学習して、複数の予測モデルを生成し、
前記複数の予測モデルの各々に、現在における、前記河川に関係する、前記気象観測データ、前記気象予測データ、及び前記流量データを入力して暫定的な将来の予測流量を出力させ、複数の当該暫定的な将来の予測流量を基に前記河川の将来の流量を予測する、流量予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、流量予測装置及び流量予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、河川の流量を気象情報に基づいて予測することが、広く行われている。河川の流量予測は熟練を要する難易度の高いものであるため、これを自動化し、容易に河川の流量を予測することが提案されている。
【０００３】
河川の流量予測の自動化においては、例えば特許文献１に開示されているように、ニューラルネットワークによる予測モデルを用いる場合がある。
特許文献１に開示されている流量予測装置は、ある箇所の雨量データが下流の流量に対して及ぼす影響度合いを複数箇所の雨量データそれぞれについて表す加重比を決定する加重比決定手段と、加重比と対応する雨量データとから算出された流域平均雨量データを用いて流量予測モデルを構築するモデル構築手段と、構築された流量予測モデルに対し、決定された加重比による流域平均雨量データを入力して予測流量に係る予測流量データを生成する予測手段と、を有する。
荷重比は、雨量の増減が下流の流量の増減に大きく影響を及ぼす箇所の雨量データの加重比を大きくし、また、雨量の増減が下流の流量の増減に小さく影響を及ぼす箇所の雨量データの加重比を小さくすることにより、決定される。より詳細には、雨量と流量の相関度合いである相関係数と、予測誤差とを基に、荷重比や流量予測モデルが評価される。学習と予測が繰り返し行われることにより、流量予測モデルが学習される。
【０００４】
上記のような、ニューラルネットワークによる予測モデルを構築するためには、気象観測データや気象予測データなどの学習データが必要となる。しかし、特に高い予測精度が求められる、例えば台風や集中豪雨等の場合のような、流量、及びこれに大きな影響を及ぼす雨量が大きいデータは、流量及び雨量が小さいデータに比べると、格段に少ない。このため、流量及び雨量が大きい場合の予測精度が向上しない場合がある。
【０００５】
これに対し、特許文献２には、次のようなニューラルネットワークによる予測モデルを用いた流量予測装置によって、将来の所定時間における河川などの流量を予測することが開示されている。予測モデルは、予報雨量データ、実績雨量データまたは実績流量データなどを加工した予測モデル構築用の学習データに基づいて構築される。予測モデル構築用データにおいては、平均雨量、流量または流量変化分が一定値以下のデータが削除され、平均雨量、流量または流量変化分が一定値以上のデータが複数倍されている。これにより、雨量または流量に関するデータの偏りに対応している。
特許文献２の流量予測装置においては、平均雨量は、複数の地点における雨量を合算して地点数で除算することにより求められる、地点平均値である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−２０５００１号公報
【特許文献２】特開２００７−２２６４５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１の流量予測装置においては、上記のように、流量が大きい場合の予測精度が望ましくない場合がある。
また、学習と予測が繰り返し行われるため、予測モデルの学習に多くの時間を要する。このため、流量予測装置の導入が容易ではない。
【０００８】
特許文献２の流量予測装置においては、平均雨量、流量または流量変化分が一定値以上のデータを単純に複数倍、すなわち複製しているに過ぎない。すなわち、新たな情報を備えた学習データが追加されているわけではないため、学習データ全体としての情報量に変わりはない。
また、平均雨量は地点平均値であるため、地理的な情報が高い精度で反映されない。
更に、データ中の流量または流量変化分を一定値と比較することにより、どのデータを削除、あるいは複数倍するかを決定しているが、この一定値の決定に人間の恣意性が介在し、結果として適切な値が設定されない場合がある。
以上により、依然として、流量が大きい場合の予測精度が望ましくない可能性がある。
【０００９】
本発明が解決しようとする課題は、河川の流量が大きい場合においても精度の高い流量予測が可能で、かつ導入が容易な、流量予測装置及び流量予測方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、上記課題を解決するため、以下の手段を採用する。すなわち、本発明は、特定の河川の流量を予測する流量予測装置であって、過去の任意の時刻である過去時刻における、前記河川に関係する、気象観測データ、気象予測データ、及び流量データを学習データとして、前記過去時刻より後の流量を予測するように複数の弱学習器をアンサンブル学習して、複数の予測モデルを生成する予測モデル学習部と、前記複数の予測モデルの各々に、現在における、前記河川に関係する、前記気象観測データ、前記気象予測データ、及び前記流量データを入力して暫定的な将来の予測流量を出力させ、複数の当該暫定的な将来の予測流量を基に前記河川の将来の流量を予測する、流量予測部と、を備えている、流量予測装置を提供する。
【００１１】
また、本発明は、特定の河川の流量を予測する流量予測方法であって、過去の任意の時刻である過去時刻における、前記河川に関係する、気象観測データ、気象予測データ、及び流量データを学習データとして、前記過去時刻より後の流量を予測するように複数の弱学習器をアンサンブル学習して、複数の予測モデルを生成し、前記複数の予測モデルの各々に、現在における、前記河川に関係する、前記気象観測データ、前記気象予測データ、及び前記流量データを入力して暫定的な将来の予測流量を出力させ、複数の当該暫定的な将来の予測流量を基に前記河川の将来の流量を予測する、流量予測方法を提供する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、河川の流量が大きい場合においても精度の高い流量予測が可能で、かつ導入が容易な、流量予測装置及び流量予測方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態における流量予測装置のブロック図である。
【図２】上記実施形態における流量予測装置の、予測モデル学習部の入出力に関する説明図である。
【図３】上記実施形態における流量予測装置の、流量予測部の入出力に関する説明図である。
【図４】上記実施形態における流量予測方法の、（ａ）は流量の学習時のフローチャートであり、（ｂ）は流量の予測時のフローチャートである。
【図５】上記実施形態の第１変形例における流量予測装置のブロック図である。
【図６】上記第１変形例における流量予測装置の、季節項データ生成部の説明図である。
【図７】上記実施形態の第２変形例における流量予測装置のブロック図である。
【図８】上記第２変形例における機械学習器及び特徴抽出モデルの説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
本実施形態における流量予測装置は、特定の河川の流量を予測する流量予測装置であって、過去の任意の時刻である過去時刻における、河川に関係する、気象観測データ、気象予測データ、及び流量データを学習データとして、過去時刻より後の流量を予測するように複数の弱学習器をアンサンブル学習して、複数の予測モデルを生成する予測モデル学習部と、複数の予測モデルの各々に、現在における、河川に関係する、気象観測データ、気象予測データ、及び流量データを入力して暫定的な将来の予測流量を出力させ、複数の暫定的な将来の予測流量を基に河川の将来の流量を予測する、流量予測部と、を備えている。
【００１５】
図１は、本実施形態における流量予測装置のブロック図である。図２は、本実施形態における流量予測装置の、予測モデル学習部の入出力に関する説明図である。図３は、本実施形態における流量予測装置の、流量予測部の入出力に関する説明図である。
本実施形態における流量予測装置１は、特定の河川を対象として、当該河川の将来の流量を予測する。
【００１６】
流量予測装置１は、例えばパーソナルコンピュータ等の情報処理装置である。流量予測装置１は、気象観測データ記憶部１１、気象予測データ記憶部１２、流量記憶部１３、データ加工部１４、学習部１５、予測モデルパラメータ記憶部１６、及び予測部１７を備えている。学習部１５は、予測モデル学習部２０を備えている。予測部１７は、流量予測部３０を備えている。
これら流量予測装置１の構成要素のうち、データ加工部１４、予測モデル学習部２０、及び流量予測部３０は、例えば上記情報処理装置内のＣＰＵにより実行されるソフトウェア、プログラムであってよい。また、気象観測データ記憶部１１、気象予測データ記憶部１２、流量記憶部１３、及び予測モデルパラメータ記憶部１６は、上記情報処理装置内外に設けられた半導体メモリや磁気ディスクなどの記憶装置により実現されていてよい。
【００１７】
流量予測装置１の入力データは、気象観測データ２、気象予測データ３、及び流量データ４を含む。
気象観測データ２は、観測所等において実際に観測された気象データである。気象観測データ２は、少なくとも降雨量を含む。気象観測データ２は、降雨量のほかにも、気温、日射量、降雪量、積雪量等を含み得る。本実施形態においては、特に降雨量は、各地域に設けられた観測所において観測された観測所データ２ｏと、レーダー観測等により観測された、観測対象として含まれる地域を地図上で緯度経度により網目状に区画したメッシュデータ２ｍを備えている。過去から現在に至るまでの、流量予測装置１の予測対象となる河川に関係する気象観測データ２は、気象観測データ記憶部１１に記憶される。
気象予測データ３は、例えば気象予報サービスにより提供される、気象を予測する時点における将来の、予測された気象データである。気象予測データ３も、気象観測データ２と同様に、少なくとも降雨量を含む。気象予測データ３は、降雨量のほかにも、気温、日射量、降雪量、積雪量等を含み得る。本実施形態においては、特に降雨量は、気象観測データ２と同様に、メッシュデータ３ｍを備えている。過去から現在に至るまでの、流量予測装置１の予測対象となる河川に関係する気象予測データ３は、気象予測データ記憶部１２に記憶される。
流量データ４は、観測所等において実際に観測された流量データである。過去から現在に至るまでの、流量予測装置１の予測対象となる河川の流量データ４は、流量記憶部１３に記憶される。
【００１８】
気象観測データ記憶部１１、気象予測データ記憶部１２、及び流量記憶部１３に記憶された各データを基に、流量予測部３０は河川の将来の流量を予測する。この予測を効果的に行うために、特に予測モデル学習部２０は後に説明するように機械学習器を備えており、気象観測データ２、気象予測データ３、及び流量データ４を含む学習データを機械学習器に入力して機械学習を行い、河川の将来の流量の予測に関する予測モデルパラメータを生成する。
すなわち、流量予測装置１は大別して、河川の流量の学習と、流量の予測の、２通りの動作を行う。説明を簡単にするために、以下ではまず、流量の学習時における、流量予測装置１の各構成要素の説明をした後に、流量の予測時での各構成要素の挙動について説明する。
【００１９】
流量の学習時には、機械学習器には、過去の任意の時刻である第１過去時刻（過去時刻）を想定し、第１過去時刻を基点とした各データ、すなわち、第１過去時刻の時点での実際の気象を観測した状況（過去時刻における気象観測データ）や、第１過去時刻の時点での気象予測状況（過去時刻における気象予測データ）、及び第１過去時刻の時点での流量（過去時刻における流量データ）等の、第１過去時刻において実際に生じた、または予測された事象が入力される。これらの入力に対し、機械学習器は、第１過去時刻よりも例えば１時間または２時間後、あるいは数時間後等の、第１過去時刻に対して相対的に将来の時刻である第２過去時刻までの時間帯における流量を予測する。
第２過去時刻は、機械学習器を学習させている時点においては過去の時刻であるため、第１過去時刻より後から第２過去時刻までの時間帯における流量は、実際に観測されてデータとして存在する。この、第１過去時刻より後の実際に観測された流量データを、機械学習器の予測した第１過去時刻より後の流量と比較し、予測した流量が実際に観測された流量データに近い値となるように、機械学習器は学習される。
【００２０】
すなわち、流量の学習時において、機械学習器への入力として使用される気象観測データ２は、気象観測データ記憶部１１に記憶された、第１過去時刻以前の気象観測データ（過去時刻における気象観測データ）２Ａである。また、流量の学習時において、機械学習器への入力として使用される気象予測データ３は、気象予測データ記憶部１２に記憶された、第１過去時刻より後の気象予測データ（過去時刻における気象予測データ）３Ａである。更に、流量の学習時において、機械学習器への入力として使用される流量データ４は、第１過去時刻以前の流量データ（過去時刻における流量データ）４Ａである。
第１過去時刻より後の気象予測データ３Ａとしては、第１過去時刻以前で、かつ可能な限り第１過去時刻に近い、最新の気象予測データ３を使用するのが望ましい。
上記の値が入力された機械学習器によって出力された結果、すなわち第１過去時刻より後の予測流量（過去時刻より後の流量）５Ａは、正解値としての、第１過去時刻より後の河川の、実際の流量データ（過去時刻における流量データ）４Ｃと比較される。
これらの、第１過去時刻以前の気象観測データ２Ａ、第１過去時刻より後の気象予測データ３Ａ、第１過去時刻以前の流量データ４Ａ、及び正解値すなわち第１過去時刻より後の流量データ４Ｃが、機械学習器の学習データである。
【００２１】
データ加工部１４は、気象観測データ記憶部１１、気象予測データ記憶部１２、及び流量記憶部１３から、第１過去時刻以前の気象観測データ２Ａ、第１過去時刻より後の気象予測データ３Ａ、第１過去時刻以前の流量データ４Ａ、及び第１過去時刻より後の流量データ４Ｃを取得し、各々を機械学習器の入出力形式に変換する。
データ加工部１４は、変換した各データを、学習部１５に送信する。
【００２２】
学習部１５は、データ加工部１４から各データを受信する。
学習部１５は、予測モデル学習部２０によって、機械学習器を学習させて、学習済みの予測モデルを生成する。
本実施形態においては、アンサンブル学習により機械学習器を学習させる。アンサンブル学習は、機械学習器として複数の弱い学習器である、すなわち真に正しい回帰と若干の相関のある程度の弱学習器を用いた学習方法である。アンサンブル学習は、予測精度が十分に高くない可能性がある１つの予測モデルを用いて予測するよりは、異なる条件で複数の弱学習器を学習させて複数の予測モデルを生成し、この各々の予測モデルに予測させた複数の結果を組み合わせることで予測の精度を向上させるという考えに基づいている。
すなわち、予測モデル学習部２０は複数の弱学習器２１を備えており、予測モデル学習部２０はこれら複数の弱学習器２１をアンサンブル学習して、複数の予測モデル３１を生成する。
【００２３】
本実施形態においては、アンサンブル学習の学習方式として、ブースティングを適用している。ブースティングにおいては、複数の弱学習器２１を一つずつ順番に学習して組み合わせることにより、弱学習器２１全体としての予測精度を向上させる。より詳細には、ある弱学習器２１を学習させるに際し、それより前に既に学習された弱学習器２１において、予測値（本実施形態においては第１過去時刻より後の予測流量５Ａ）と、正解値（本実施形態においては第１過去時刻より後の流量データ４Ｃ）との誤差が大きいデータに関して、優先的に誤差が小さくなるように学習させる。例えば、既に学習された弱学習器２１において、第１のデータにおける予測値５Ａと正解値４Ｃとの誤差が小さく、第２のデータにおける誤差が大きい場合、次に学習する弱学習器２１は第２のデータを優先し、重視する。データは、例えば各データに対して重み付けを行うことにより優先順位をつけられてもよいし、既に学習された弱学習器２１において誤差が解消されたと考えられるデータについては次の弱学習器２１の学習においては無視されてもよい。
【００２４】
上記のような考えに基づき、予測モデル学習部２０は、データ加工部１４から受信した学習データを用いて、まず第１の弱学習器２１Ａを学習させる。第１の弱学習器２１Ａの出力である予測値５Ａと正解値４Ｃとが、例えば比較器２３等により比較され、その結果を第１の弱学習器２１Ａの内部に設けられたパラメータ等に反映させる等の手法により、第１の弱学習器２１Ａは学習される。第１の弱学習器２１Ａの学習が完了したと判断した際に、第１の弱学習器２１Ａの学習の際に予測値５Ａと正解値４Ｃとの誤差が大きいデータがあれば、これを優先させて次に第２の弱学習器２１Ｂを学習させる。
第２の弱学習器２１Ｂも、第１の弱学習器２１Ａと同様に、予測値５Ａと正解値４Ｃの比較結果を第２の弱学習器２１Ｂの内部に反映することにより学習される。第２の弱学習器２１Ｂの学習が完了したと判断した際に、第２の弱学習器２１Ｂの学習の際に予測値５Ａと正解値４Ｃとの誤差が大きいデータがあれば、これを優先させて更に第３の弱学習器２１Ｃを学習させる。以上の処理を、全ての弱学習器２１の学習が終了するまで繰り返す。
【００２５】
上記のような学習により、複数の弱学習器２１の各々を異なる条件で学習させた結果、複数の弱学習器２１の各々に対して同じ入力が与えられた際に、複数の弱学習器２１はそれぞれ異なる予測を行う。本実施形態においては、流量予測装置１は気象観測データ２、気象予測データ３、流量データ４を入力して流量６を予測するものであるため、この条件の差異としては、例えば、流量の差異、すなわち流量が大きい場合と小さい場合を含む。例えば、ある弱学習器２１は流量が小さい場合を重視した学習が行われ、また他のある弱学習器２１は流量が大きい場合を重視した学習が行われる。
ここで、特に高い予測精度が求められる、例えば台風や集中豪雨等のような異常時の、流量が大きくなることが想定される場合において、これに相当するデータは、平常時に相当する流量が小さいデータに比べると格段に少ない。したがって、流量が大きい場合に予測精度が高くなるような学習を行うことは、基本的には容易ではない。これに対し、特に本実施形態においては、アンサンブル学習の学習方式としてブースティングを適用しているため、例えば第１の弱学習器２１Ａにおいて流量が大きい場合に予測値５Ａと正解値４Ｃとの誤差が大きくなると、続いて学習される他の弱学習器２１において、流量が大きい場合を重視した学習が行われ得る。
【００２６】
予測モデル学習部２０は、上記のように、複数の弱学習器２１を学習させる。学習が終了すると、予測モデル学習部２０は、各弱学習器２１の学習により調整されたパラメータを、予測モデルパラメータとして、予測モデルパラメータ記憶部１６に記憶する。予測モデルパラメータ記憶部１６に記憶された予測モデルパラメータは、後に説明する予測部１７において取得され、各弱学習器２１に対応して、流量を予測する、複数の予測モデル３１が実現される。
すなわち、予測モデル学習部２０は、人工知能ソフトウェアの一部であるプログラムモジュールとして利用される、適切な学習パラメータが学習された学習済みの予測モデル３１を生成するものである。
【００２７】
次に、流量の予測時での各構成要素の挙動について説明する。
【００２８】
流量の予測時においては、学習が終了した予測モデル３１に、河川の将来の流量を予測するために、現在を基点とした、気象観測データ２、気象予測データ３、及び流量データ４を入力する。すなわち、予測モデル３１の入力は、現在以前の、すなわち現在及び過去の気象観測データ（現在における気象観測データ）２Ｂと、現在より後の、すなわち将来の気象予測データ（現在における気象予測データ）３Ｂ、及び現在以前の流量データ（現在における流量データ）４Ｂである。
データ加工部１４は、気象観測データ記憶部１１、気象予測データ記憶部１２、及び流量記憶部１３から、現在以前の気象観測データ２Ｂ、将来の気象予測データ３Ｂ、及び現在以前の流量データ４Ｂを取得し、各々を流量予測部３０の入力形式に変換する。
データ加工部１４は、変換した各データを、予測部１７に送信する。
【００２９】
予測部１７は、データ加工部１４から各データを受信する。
予測部１７は、内部に複数の予測モデル３１が構築された流量予測部３０によって、河川の将来の流量６を予測する。
複数の予測モデル３１の各々は、予測モデル学習部２０において学習された複数の弱学習器２１の各々に対応して構築されている。例えば、第１予測モデル３１Ａ、第１予測モデル３１Ｂ、第１予測モデル３１Ｃの各々は、第１の弱学習器２１Ａ、第２の弱学習器２１Ｂ、第３の弱学習器２１Ｃにそれぞれ対応している。流量予測部３０は、予測モデルパラメータ記憶部１６に記憶された各弱学習器２１に対応する予測モデルパラメータを取得し、この各々を基に、各弱学習器２１に対応する予測モデル３１を構築する。
流量予測部３０は、データ加工部１４から受信した各データを、複数の予測モデル３１の各々に入力する。
複数の弱学習器２１は、既に説明したように、それぞれ異なる条件で学習されている。すなわち、これら複数の弱学習器２１の各々に対応する予測モデル３１は、それぞれに同じデータが入力されたとしても、互いに異なる値を出力する。
【００３０】
流量予測部３０は、結合器３２を備えている。流量予測部３０は、複数の予測モデル３１の出力である暫定的な将来の予測流量５Ｂを、結合器３２に入力する。結合器３２は、これら複数の暫定的な将来の予測流量５Ｂを基に、将来の流量６を計算、予測する。結合器３２は、例えば複数の暫定的な将来の予測流量５Ｂの総和や平均、重み付け和を計算することにより、将来の流量６を予測する。結合器３２が重み付け和を計算する場合においては、重みは各弱学習器２１の性能に依存して、例えばエラー率の低い、すなわち回帰精度の良い弱学習器２１の重みが大きくなるように決定される。
【００３１】
次に、図１〜図３、及び図４を用いて、上記の流量予測装置１による流量予測方法を説明する。図４（ａ）は流量の学習時のフローチャートであり、図４（ｂ）は流量の予測時のフローチャートである。
本流量予測方法は、特定の河川の流量を予測する流量予測方法であって、過去の任意の時刻である過去時刻における、河川に関係する、気象観測データ、気象予測データ、及び流量データを学習データとして、過去時刻より後の流量を予測するように複数の弱学習器をアンサンブル学習して、複数の予測モデルを生成し、複数の予測モデルの各々に、現在における、河川に関係する、気象観測データ、気象予測データ、及び流量データを入力して暫定的な将来の予測流量を出力させ、複数の当該暫定的な将来の予測流量を基に河川の将来の流量を予測する。
【００３２】
まず、流量の学習時における、流量予測装置１の各構成要素の動作を説明する。
データ加工部１４は、気象観測データ記憶部１１、気象予測データ記憶部１２、及び流量記憶部１３から、第１過去時刻以前の気象観測データ２Ａ、第１過去時刻より後の気象予測データ３Ａ、第１過去時刻以前の流量データ４Ａ、及び第１過去時刻より後の流量データ４Ｃを取得し、各々を弱学習器２１の入出力形式に変換する。
データ加工部１４は、変換した各データを、学習部１５に送信する。
学習部１５は、データ加工部１４から各データを受信する。
学習部１５は、予測モデル学習部２０によって、弱学習器２１を学習させて、学習済みの予測モデル３１を生成する（ステップＳ１）。本実施形態においては、予測モデル学習部２０は、第１過去時刻以前の気象観測データ２Ａ、第１過去時刻より後の気象予測データ３Ａ、第１過去時刻以前の流量データ４Ａ、及び正解値としての第１過去時刻より後の流量データ４Ｃを学習データとして、第１過去時刻より後の予測流量５Ａを予測するように、複数の弱学習器２１をアンサンブル学習する。
予測モデル学習部２０は、上記のように、複数の弱学習器２１を学習させる。本実施形態においては、アンサンブル学習の学習方式としてブースティングを適用しているため、ステップＳ３として示した判定処理により全ての弱学習器２１の学習が終了したと判定されるまで、複数の弱学習器２１を一つずつ順番に学習する。学習が終了すると、予測モデル学習部２０は、各弱学習器２１の学習により調整されたパラメータを、予測モデルパラメータとして、予測モデルパラメータ記憶部１６に記憶する（ステップＳ５）。
【００３３】
次に、流量の予測時での各構成要素の挙動について説明する。
データ加工部１４は、気象観測データ記憶部１１、気象予測データ記憶部１２、及び流量記憶部１３から、現在以前の気象観測データ２Ｂ、将来の気象予測データ３Ｂ、及び現在以前の流量データ４Ｂを取得し、各々を流量予測部３０の入力形式に変換する。
データ加工部１４は、変換した各データを、予測部１７に送信する。
予測部１７は、データ加工部１４から各データを受信する。
流量予測部３０は、予測モデルパラメータ記憶部１６に記憶された各弱学習器２１に対応する予測モデルパラメータを取得し、この各々を基に、各弱学習器２１に対応する予測モデル３１を構築する（ステップＳ１１）。
流量予測部３０は、データ加工部１４から受信した各データを、複数の予測モデル３１の各々に入力する。これに対し、複数の予測モデル３１の各々は、暫定的な将来の予測流量５Ｂを出力する（ステップＳ１３）。
流量予測部３０は、複数の予測モデル３１が出力した複数の暫定的な将来の予測流量５Ｂを取得し、結合器３２に入力する。結合器３２は、これら複数の暫定的な将来の予測流量５Ｂを基に、将来の流量６を計算、予測する（ステップＳ１５）。
【００３４】
次に、上記の流量予測装置１及び流量予測方法の効果について説明する。
【００３５】
本実施形態における流量予測装置は、特定の河川の流量６を予測する流量予測装置１であって、過去の任意の時刻である過去時刻における、河川に関係する、気象観測データ２Ａ、気象予測データ３Ａ、及び流量データ４Ａ、４Ｃを学習データとして、過去時刻より後の流量５Ａを予測するように複数の弱学習器２１をアンサンブル学習して、複数の予測モデル３１を生成する予測モデル学習部２０と、複数の予測モデル３１の各々に、現在における、河川に関係する、気象観測データ２Ｂ、気象予測データ３Ｂ、及び流量データ４Ｂを入力して暫定的な将来の予測流量５Ｂを出力させ、複数の暫定的な将来の予測流量５Ｂを基に河川の将来の流量６を予測する、流量予測部３０と、を備えている。
また、本流量予測方法は、特定の河川の流量６を予測する流量予測方法であって、過去の任意の時刻である過去時刻における、河川に関係する、気象観測データ２Ａ、気象予測データ３Ａ、及び流量データ４Ａ、４Ｃを学習データとして、過去時刻より後の流量５Ａを予測するように複数の弱学習器２１をアンサンブル学習して、複数の予測モデル３１を生成し、複数の予測モデル３１の各々に、現在における、河川に関係する、気象観測データ２Ｂ、気象予測データ３Ｂ、及び流量データ４Ｂを入力して暫定的な将来の予測流量５Ｂを出力させ、複数の当該暫定的な将来の予測流量５Ｂを基に河川の将来の流量６を予測する。
上記のような構成によれば、複数の弱学習器２１をアンサンブル学習して複数の予測モデル３１を生成し、これにより河川の将来の流量６を予測する。すなわち、流量の差異を含む異なる条件で、複数の弱学習器２１を学習させて複数の予測モデル３１を生成し、この各々に予測させた複数の結果を基に将来の流量６を予測する。このため、例えば台風や集中豪雨等の場合のような、流量が大きくなることが想定されるが数が多く得られない可能性があるデータにおいても、これを重視して予測を行う弱学習器２１が存在する。したがって、河川の流量が大きい場合においても精度の高い流量予測が可能である。
また、各弱学習器２１を学習させることにより導入前の準備が完了するため、導入が容易である。
【００３６】
特に本実施形態においては、各弱学習器２１の学習に際し、データ加工部１４はデータの入力形式及び出力形式を変換するのみであり、データの削除や複製等の、データの内容そのものは変更していない。このため、弱学習器２１の学習に人間の恣意性が介入しにくい上に、データから情報が損失することが抑制される。
これにより、流量予測の精度が高いという効果を、更に効率的に奏することができる。
【００３７】
また、予測モデル学習部２０は、ブースティングにより複数の弱学習器２１の各々をアンサンブル学習する。
例えば台風や集中豪雨等の場合のような、流量が大きくなることが想定されるが数が多く得られない可能性があるデータに対し、ある弱学習器２１において流量が大きい場合に予測値５Ａと正解値４Ｃとの誤差が大きくなり、十分な学習がなされない可能性がある。
このような場合であっても、上記のような構成によれば、当該弱学習器２１の後に学習される他のいずれかの弱学習器２１において、当該弱学習器２１では十分な学習がなされなかった流量が大きくなるデータを重視した学習がなされる。
したがって、河川の流量が大きい場合においても精度の高い流量予測が可能である。
【００３８】
また、学習データは、河川に関係する、過去時刻以前の気象観測データ２Ａ、河川に関係する過去時刻より後の気象予測データ３Ａ、河川の過去時刻以前の流量データ４Ａ、及び正解値としての河川の過去時刻より後の流量データ４Ｃであり、流量予測部３０は、複数の予測モデル３１の各々に、河川に関係する現在以前の気象観測データ２Ｂ、河川に関係する将来の気象予測データ３Ｂ、及び河川の現在以前の流量データ４Ｂを入力する。
上記のような構成によれば、流量予測装置１及び流量予測方法を適切に実現することができる。
【００３９】
［実施形態の第１変形例］
次に、図５、図６を用いて、上記実施形態として示した流量予測装置１及び流量予測方法の第１変形例を説明する。図５は、本第１変形例における流量予測装置のブロック図である。図６は、本第１変形例における流量予測装置の、季節項データ生成部の説明図である。本第１変形例における流量予測装置４０及び流量予測方法においては、学習データは、更に、季節によって異なる値となる季節項データを含む点が異なっている。
【００４０】
流量予測装置４０は、季節項データ生成部４３を含む。季節項データ生成部４３は、日時が入力されると、当該日時が該当する季節に関する情報を、季節項データとして生成する。より詳細には、季節項データ生成部４３は、日時に対応して一年を通じて異なる値を出力する連続関数を備えており、日時が入力されると、この連続関数の出力を季節項データとして出力する。
年末である１２月３１日と年始である１月１日は、互いに前後した日にちであるため、季節的には略同一であるものと考えられる。したがって、上記の連続関数は、１２月３１日に対応する出力と１月１日に対応する出力の間も値が連続するように、すなわち１年を周期として値が繰り返される周期関数ともなっている。
このような関数としては、ｓｉｎ関数６５とｃｏｓ関数６６が適用可能である。これらの関数６５、６６は、連続であり、また１年を周期として値が繰り返される周期関数である。更に、１年内の異なる日時に対して、ｓｉｎ関数６５とｃｏｓ関数６６の値の少なくとも一方は異なった値となるため、これらの関数６５、６６を共に用いることにより、日時が入力された場合に対応する季節項データが一意に定まる。
季節項データ生成部４３は、入力された日時に対し上記の関数６５、６６を適用した出力を、データ加工部４４へ送信する。
【００４１】
流量の学習時には、季節項データ生成部４３は、第１過去時刻に対応する日時データ７が入力されると、これに対応する、第１過去時刻に対応する季節項データを出力し、データ加工部１４へ送信する。
データ加工部４４は、気象観測データ記憶部１１、気象予測データ記憶部１２、及び流量記憶部１３から取得した各データに加え、季節項データ生成部４３から受信した第１過去時刻に対応する季節項データを必要に応じて変換し、学習部４５に送信する。
学習部４５は、データ加工部４４から各データを受信する。
学習部４５は、予測モデル学習部５０によって、弱学習器５１を学習させて、学習済みの予測モデル６１を生成する。本変形例においては、予測モデル学習部５０は、第１過去時刻以前の気象観測データ、第１過去時刻より後の気象予測データ、第１過去時刻以前の流量データ、第１過去時刻に対応する季節項データ、及び正解値すなわち第１過去時刻より後の流量データを学習データとして、第１過去時刻より後の予測流量を予測するように、複数の弱学習器５１をアンサンブル学習する。
学習が終了すると、予測モデル学習部５０は、各弱学習器５１の学習により調整されたパラメータを、予測モデルパラメータとして、予測モデルパラメータ記憶部４６に記憶する。
【００４２】
流量の予測時には、季節項データ生成部４３は、現在に対応する日時データ７が入力されると、これに対応する、現在に対応する季節項データを出力し、データ加工部１４へ送信する。
データ加工部４４は、気象観測データ記憶部１１、気象予測データ記憶部１２、及び流量記憶部１３から取得し変換した各データに加え、季節項データ生成部４３から受信した現在に対応する季節項データを予測部４７に送信する。
予測部４７は、データ加工部４４から各データを受信する。
流量予測部６０は、予測モデルパラメータ記憶部４６に記憶された各弱学習器５１に対応する予測モデルパラメータを取得し、この各々を基に、各弱学習器５１に対応する予測モデル６１を構築する。
流量予測部６０は、データ加工部４４から受信した各データを、複数の予測モデル６１の各々に入力する。これに対し、複数の予測モデル６１の各々は、暫定的な将来の予測流量を出力する。
流量予測部６０は、複数の予測モデル６１が出力した複数の暫定的な将来の予測流量を取得し、結合器に入力する。結合器は、これら複数の暫定的な将来の予測流量を基に、将来の流量６を計算、予測する。
【００４３】
本変形例の流量予測装置４０においては、学習データは、更に、季節によって異なる値となる季節項データを含み、流量予測部６０は、複数の予測モデル６１の各々に、現在に対応する季節項データを更に学習データとして入力して暫定的な将来の予測流量を出力させ、複数の暫定的な将来の予測流量を基に河川の将来の流量６を予測する。
冬季の間の降雪はすぐには溶けず、４月、あるいは５月に気温が上昇すると融雪する。したがって、河川の流量は、融雪の影響を受け、特に４月、５月に大きくなる傾向がある。
上記のような構成によれば、このような融雪等の季節的な要因を考慮して弱学習器５１を学習させることができるため、季節的な要因を考慮して将来の流量６を予測することができる。
【００４４】
また、季節項データは、連続関数６５、６６であり、かつ１年を周期として値が繰り返される周期関数６５、６６の出力値である。
上記のような構成によれば、流量予測装置４０を適切に実現可能である。
【００４５】
本第１変形例が、既に説明した実施形態と同様な他の効果を奏することは言うまでもない。
【００４６】
［実施形態の第２変形例］
次に、図７、図８を用いて、上記実施形態として示した流量予測装置１及び流量予測方法の第２変形例を説明する。図７は、本第２変形例における流量予測装置のブロック図である。図８は、本第２変形例における機械学習器及び特徴抽出モデルの説明図である。本第２変形例は、上記第１変形例の、更なる変形例である。本第２変形例における流量予測装置７０及び流量予測方法においては、メッシュデータを入力してメッシュデータの特徴を特徴量として機械学習器に深層学習させる、メッシュ特徴量学習部を備えており、弱学習器はメッシュデータの代わりにメッシュデータ特徴量を学習データとして入力される点が異なっている。
【００４７】
流量の学習時には、第２変形例と同様に、データ加工部４４は、気象観測データ記憶部１１、気象予測データ記憶部１２、及び流量記憶部１３、季節項データ生成部４３から取得、受信した各データを変換し、学習部７５に送信する。
学習部７５は、メッシュ特徴量学習部８０、メッシュ特徴量パラメータ記憶部８２、及びメッシュ特徴量抽出部８３を備えている。メッシュ特徴量学習部８０及びメッシュ特徴量抽出部８３は、例えば上記情報処理装置内のＣＰＵにより実行されるソフトウェア、プログラムであってよい。また、メッシュ特徴量パラメータ記憶部８２は、上記情報処理装置内外に設けられた半導体メモリや磁気ディスクなどの記憶装置により実現されていてよい。
【００４８】
メッシュ特徴量学習部８０は、データ加工部４４から第１過去時刻以前の気象観測データ及び第１過去時刻以前の気象予測データを受信する。
メッシュ特徴量学習部８０は、機械学習器８１を備えている。機械学習器８１は、畳み込み深層学習を行うものであり、特に畳み込みオートエンコーダ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ａｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒ）により実現されている。機械学習器８１は、人工知能ソフトウェアの一部であるプログラムモジュールとして利用される、適切な学習パラメータが学習された、後に説明する学習済みモデル８４、９１を生成するものである。
本変形例においては、予測モデル学習部８５における弱学習器８６の学習には、入力として特徴抽出モデル８４の出力が使用される。このため、機械学習器８１の学習は、弱学習器８６の学習に先立ち行われる。
既に説明したように、気象観測データ２及び気象予測データ３は、メッシュデータを備えている。メッシュ特徴量学習部８０は、第１過去時刻以前の気象観測データ及び第１過去時刻以前の気象予測データの各々に含まれるメッシュデータを、入力メッシュデータ８１ａとして、機械学習器８１に入力する。
【００４９】
機械学習器８１は、畳み込み処理部８１ｂ、全結合部８１ｃ、及び逆畳み込み処理部８１ｄを備えている。
畳み込み処理部８１ｂは、入力メッシュデータ８１ａに対して畳み込み処理及びプーリング処理等を実行し、全結合部８１ｃの入力となる特徴マップを生成する。特徴マップの値は、全結合部８１ｃの各入力ノードへ格納される。
全結合部８１ｃにおいては、入力ノードから中間ノードを経て出力ノードへと、ノード間に設定された結合荷重に基づいて重み付け和を演算する。
全結合部８１ｃの各出力ノードの値は、逆畳み込み処理部８１ｄへと入力される。逆畳み込み処理部８１ｄにおいては、畳み込み処理部８１ｂと対称的な処理が実行される。すなわち、入力メッシュデータ８１ａは畳み込み処理部８１ｂにより全結合部８１ｃに至るまでに低次元に圧縮されたが、逆畳み込み処理部８１ｄにおいては、低次元に圧縮された状態から復元されるように動作する。これにより、入力メッシュデータ８１ａと同じ解像度を備える出力メッシュデータ８１ｅが生成される。
機械学習器８１においては、この出力メッシュデータ８１ｅが、入力メッシュデータ８１ａを再現したメッシュデータとなるように、機械学習が行われる。
【００５０】
上記のように、機械学習器８１は畳み込みオートエンコーダであり、入力メッシュデータ８１ａは畳み込み処理部８１ｂにおいて低次元に圧縮されて全結合部８１ｃに入力されて最大限に圧縮された後に、逆畳み込み処理部８１ｄにより再現メッシュデータ８１ｅへと復元される。すなわち、全結合部８１ｃは、入力メッシュデータ８１ａの備える特徴が最も圧縮された状態となる部分であり、全結合部８１ｃの出力ノードの値は、入力メッシュデータ８１ａの特徴を抽象的に凝縮した特徴量、すなわちメッシュデータ特徴量８１ｆとして扱うことができる。
【００５１】
本変形例は、概念的には、畳み込みオートエンコーダの上記のような特性を利用している。すなわち、学習が終了した機械学習器８１である特徴抽出モデル８４、９１に対して入力メッシュデータ８１ａの各々を入力し、全結合部８１ｃの出力ノードの値を取り出すことにより、入力メッシュデータ８１ａをメッシュデータ特徴量８１ｆに変換する。予測モデル学習部８５は、各メッシュデータの代わりに、これが変換されたメッシュデータ特徴量８１ｆを用いて各弱学習器８６をアンサンブル学習させる。
このため、本変形例においては、図８において二点鎖線で囲われた、畳み込み処理部８１ｂから全結合部８１ｃまでの部分が学習済みモデルである特徴抽出モデル８４、９１に相当する。したがって、この部分に相当する各パラメータの値、すなわち畳み込み処理部８１ｂにおいて使用される各フィルタの重みの値、全結合部８１ｃの各結合荷重の値等が、メッシュ特徴量パラメータとして、メッシュ特徴量パラメータ記憶部８２に送信され、記憶される。
【００５２】
メッシュ特徴量パラメータ記憶部８２は、上記のように、メッシュ特徴量学習部８０により学習が終了した機械学習器８１の各パラメータを、メッシュ特徴量パラメータとして記憶する。
【００５３】
メッシュ特徴量抽出部８３は、メッシュ特徴量パラメータ記憶部８２に記憶された、機械学習器８１のメッシュ特徴量パラメータを取得し、機械学習器８１に対応する特徴抽出モデル８４を構築する。
メッシュ特徴量抽出部８３は、第１過去時刻以前の気象観測データ及び第１過去時刻以前の気象予測データに含まれる各メッシュデータを、入力メッシュデータ８１ａとして特徴抽出モデル８４に入力し、各入力メッシュデータ８１ａに対応するメッシュデータ特徴量８１ｆを生成する。
メッシュ特徴量抽出部８３は、各メッシュデータ特徴量８１ｆを予測モデル学習部８５に送信する。
【００５４】
予測モデル学習部８５は、弱学習器８６を学習させて、学習済みの予測モデル９３を生成する。本変形例においては、予測モデル学習部８５は、メッシュデータが対応するメッシュデータ特徴量８１ｆに置換された第１過去時刻以前の気象観測データ、メッシュデータが対応するメッシュデータ特徴量８１ｆに置換された第１過去時刻より後の気象予測データ、第１過去時刻以前の流量データ、第１過去時刻に対応する季節項データ、及び正解値すなわち第１過去時刻より後の流量データを学習データとして、第１過去時刻より後の予測流量を予測するように、複数の弱学習器８６をアンサンブル学習する。
学習が終了すると、予測モデル学習部８５は、各弱学習器８６の学習により調整されたパラメータを、予測モデルパラメータとして、予測モデルパラメータ記憶部４６に記憶する。
【００５５】
流量の予測時には、第１変形例と同様に、データ加工部４４は、気象観測データ記憶部１１、気象予測データ記憶部１２、流量記憶部１３、及び季節項データ生成部４３から取得、受信した各データを予測部７７に送信する。
予測部７７は、データ加工部４４から各データを受信する。
予測部７７は、特徴抽出モデル９１を有するメッシュ特徴量抽出部９０を備えている。メッシュ特徴量抽出部９０及び特徴抽出モデル９１は、学習部７５に設けられたメッシュ特徴量抽出部８３及び特徴抽出モデル８４と同一の構成である。
メッシュ特徴量抽出部９０は、予測部７７により受信された現在以前の気象観測データ及び将来の気象予測データに含まれる各メッシュデータを、入力メッシュデータ８１ａとして特徴抽出モデル９１に入力し、各入力メッシュデータ８１ａに対応するメッシュデータ特徴量８１ｆを生成する。
メッシュ特徴量抽出部９０は、各メッシュデータ特徴量８１ｆを流量予測部９２に送信する。
【００５６】
流量予測部９２は、予測モデルパラメータ記憶部４６に記憶された各弱学習器８６に対応する予測モデルパラメータを取得し、この各々を基に、各弱学習器８６に対応する予測モデル９３を構築する。
流量予測部６０は、データ加工部４４から受信した各データを、複数の予測モデル９３の各々に入力する。ここで、現在以前の気象観測データ及び将来の気象予測データにおいては、これらに含まれるメッシュデータが対応するメッシュデータ特徴量８１ｆに置換されたうえで、各予測モデル９３に入力される。これに対し、複数の予測モデル９３の各々は、暫定的な将来の予測流量を出力する。
流量予測部９２は、複数の予測モデル９３が出力した複数の暫定的な将来の予測流量を取得し、結合器に入力する。結合器は、これら複数の暫定的な将来の予測流量を基に、将来の流量６を計算、予測する。
【００５７】
本変形例の流量予測装置７０においては、気象観測データ２及び気象予測データ３の各々は、観測、予測対象として含まれる地域を地図上で緯度経度により網目状に区画したメッシュデータ８１ａを含み、メッシュデータ８１ａを入力してメッシュデータ８１ａの特徴を特徴量８１ｆとして機械学習器８１に深層学習させる、メッシュ特徴量学習部８０と、学習が終了した機械学習器８１である特徴抽出モデル８４、９１に対し、メッシュデータ８１ａを入力してメッシュデータ８１ａの特徴量８１ｆを抽出する、メッシュ特徴量抽出部８３、９０と、を備え、予測モデル学習部８５は、メッシュデータ８１ａの各々の代わりに、メッシュデータ８１ａの各々をメッシュ特徴量抽出部８３に入力して得られた特徴量８１ｆを用いて、複数の弱学習器８６をアンサンブル学習し、流量予測部９２は、メッシュデータ８１ａの各々の代わりに、メッシュデータ８１ａの各々をメッシュ特徴量抽出部９２に入力して得られた特徴量８１ｆを用いて、河川の将来の流量６を予測する。
河川の流域が大きい場合においては、気象メッシュが大きくなることがある。また、気象観測データ２や気象予測データ３として多くの時系列における値を入力したい場合には、入力次元数が膨大となる。このような場合に、メッシュデータを直接弱学習器８６へ入力して弱学習器８６をアンサンブル学習させると、学習効率が良好とはならず、精度の高い予測ができない場合がある。
上記のような構成によれば、気象観測データ２及び気象予測データ３に含まれるメッシュデータの代わりに、これらのメッシュデータの特徴が反映され、かつ圧縮されてデータ量が低減されたメッシュデータ特徴量８１ｆを用いて、弱学習器８６が学習される。これにより、弱学習器８６をより効率的に学習させることができるとともに、より汎化性能の高い高精度の予測が可能となる。
【００５８】
また、機械学習器８１及び特徴抽出モデル８４、９１は、畳み込みオートエンコーダにより実現されている。
上記のような構成によれば、流量予測装置７０を適切に実現可能である。
【００５９】
本第２変形例が、既に説明した実施形態及び第１変形例と同様な他の効果を奏することは言うまでもない。
【００６０】
なお、本発明の流量予測装置及び流量予測方法は、図面を参照して説明した上述の実施形態及び各変形例に限定されるものではなく、その技術的範囲において他の様々な変形例が考えられる。
【００６１】
例えば、上記実施形態及び各変形例においては、予測モデル学習部は、ブースティングにより複数の弱学習器の各々をアンサンブル学習したが、これに限られない。すなわち、予測モデル学習部は、バギングにより複数の弱学習器の各々をアンサンブル学習するようにしてもよい。
バギングにおいては、各弱学習器に対して、全ての学習データから少量のデータを抽出して入力させ、学習させる。すなわち、バギングにおいては、ブースティングとは異なり、各弱学習器が並列に学習される。既に説明したように、例えば台風や集中豪雨等の場合のような、流量が大きくなることが想定されるデータは、流量が小さいデータに比べると格段に少ない。しかし、例えばこれらの少ない、流量が大きくなるデータを抽出し、流量が大きくなるデータに特化させて１つまたは複数の弱学習器を学習させることにより、流量が大きくなる場合における予測精度が高い予測モデルを生成可能である。
このように、ブースティングではなくバギングを採用した場合においても、少量データを抽出することによって、流量の大きい場合の予測精度を高めることができる。
【００６２】
これ以外にも、本発明の主旨を逸脱しない限り、上記実施形態及び各変形例で挙げた構成を取捨選択したり、他の構成に適宜変更したりすることが可能である。
【符号の説明】
【００６３】
１、４０、７０    流量予測装置
２          気象観測データ
２Ａ        第１過去時刻以前の気象観測データ（過去時刻における気象観測データ）
２Ｂ        現在以前の気象観測データ（現在における気象観測データ）
２ｍ、３ｍ  メッシュデータ
３          気象予測データ
３Ａ        第１過去時刻より後の気象予測データ（過去時刻における気象予測データ）
３Ｂ        将来の気象予測データ（現在における気象予測データ）
４          流量データ
４Ａ        第１過去時刻以前の流量データ（過去時刻における流量データ）
４Ｂ        現在以前の流量データ（現在における流量データ）
４Ｃ        第１過去時刻より後の流量データ、正解値（過去時刻における流量データ）
５Ａ        第１過去時刻より後の予測流量（過去時刻より後の流量）
５Ｂ        暫定的な将来の予測流量
６          将来の流量
７          日時データ
１６、４６  予測モデルパラメータ記憶部
２０、５０、８５  予測モデル学習部
２１、５１、８６  弱学習器
３０、６０、９２  流量予測部
３１、６１、９３  予測モデル
４３        季節項データ生成部
６５、６６  関数
８０        メッシュ特徴量学習部
８１        機械学習器
８１ａ      入力メッシュデータ（メッシュデータ）
８１ｅ      出力メッシュデータ
８１ｆ      メッシュデータ特徴量（特徴量）
８２        メッシュ特徴量パラメータ記憶部
８３、９０  メッシュ特徴量抽出部
８４、９１  特徴抽出モデル
【図１】
2020111892.tif 000003
【図２】
2020111892.tif 000004
【図３】
2020111892.tif 000005
【図４】
2020111892.tif 000006
【図５】
2020111892.tif 000007
【図６】
2020111892.tif 000008
【図７】
2020111892.tif 000009
【図８】
2020111892.tif 000010