(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報入力装置と、情報格納装置と、演算装置と、情報出力装置を有し、時系列的に変動する自然現象の程度や頻度を表す物理量（以下、変動物理量と略す。）とその誘因となる少なくとも１つの自然現象の物理量（以下、誘因物理量と略す。）を用いて前記変動物理量の予測量を演算してその結果を防災事業に活用する防災事業支援システムであって、
前記情報入力装置は、前記変動物理量と誘因物理量を含む入力データと、前記変動物理量の予測モデルによって演算される予測量に対する要求水準と前記予測モデルの学習周期及び学習期間を備えるパラメータと演算係数とを含むパラメータデータとを、前記情報格納装置に入力可能な手段であって、
前記演算装置は、前記学習周期毎に前記学習期間に入力される変動物理量と誘因物理量を用いて予測モデルを構築し（以下、予測モデルの構築に用いられた変動物理量と誘因物理量の組で表されるデータセットを学習データという。）、構築された予測モデルを前記情報格納装置に格納するモデル構築部と、前記情報格納装置に格納された予測モデルに、前記情報格納装置から読み出されたパラメータデータ又は前記情報入力装置から入力されたパラメータデータと前記予測モデルを構築した学習期間から前記学習周期後の次の学習周期において実測された前記誘因物理量を用いて前記次の学習周期における予測変動物理量を演算する予測変動物理量演算部と、この予測変動物理量演算部で演算された予測変動物理量と前記次の学習周期において実測された前記変動物理量の差に基づく指標（以下、異質度と略す。）を演算し、前記情報格納装置から要求水準を読み出して前記異質度と比較して前記予測変動物理量の精度を判定する予測変動物理量精度検証部とを備え、
前記演算係数は、前記学習周期の分割幅と前記学習期間の分割幅を含み、
前記予測変動物理量演算部は、前記誘因物理量を用いて予測変動物理量を演算し、
前記予測変動物理量精度検証部は、前記予測変動物理量と前記変動物理量に基づき演算した前記異質度が前記要求水準を満足しない場合に、前記学習周期と同一の学習周期である更新学習周期及び／又は予め定められた最大学習期間、リコール期日までの期間、前記学習期間と同一の学習期間のいずれか１つの学習期間である更新学習期間からなる更新パラメータを生成し、この更新パラメータを前記予測変動物理量演算部に送信し、
前記予測変動物理量演算部は、前記予測モデルに前記更新パラメータを入力し、前記誘因物理量を用いて前記更新パラメータの学習期間における予測変動物理量を演算し、
前記予測変動物理量精度検証部は、前記予測変動物理量と前記変動物理量に基づき再度異質度を演算して前記要求水準と比較して再度演算された予測変動物理量の精度を判定し、前記再度演算された異質度が前記要求水準を満足しない場合には前記更新学習周期及び／又は更新学習期間をそれぞれの前記分割幅減じて再度更新パラメータとして生成し、この更新パラメータを前記予測変動物理量演算部に送信し、前記要求水準を満足するまで前記それぞれの前記分割幅減じて更新パラメータを生成し、この更新パラメータを前記予測変動物理量演算部に送信する処理を繰り返すものであり、
前記情報出力装置は、前記入力データとパラメータデータと予測モデルと予測変動物理量と前記異質度のうち少なくとも１の情報を出力可能な手段であって、
前記情報格納装置は、前記入力データとパラメータデータと予測モデルの他、前記予測変動物理量と異質度を格納可能な手段であることを特徴とする防災事業支援システム。
【請求項２】
情報入力装置と、情報格納装置と、演算装置と、情報出力装置を有し、時系列的に変動する自然現象の程度や頻度を表す物理量（以下、変動物理量と略す。）とその誘因となる少なくとも１つの自然現象の物理量（以下、誘因物理量と略す。）を用いて前記変動物理量の予測量を演算してその結果を防災事業に活用する防災事業支援システムであって、
前記情報入力装置は、前記変動物理量と誘因物理量を含む入力データと、前記変動物理量の予測モデルによって演算される予測量に対する要求水準と前記予測モデルの学習周期及び学習期間を備えるパラメータと演算係数とを含むパラメータデータとを、前記情報格納装置に入力可能な手段であって、
前記演算装置は、前記学習周期毎に前記学習期間に入力される変動物理量と誘因物理量を用いて予測モデルを構築し（以下、予測モデルの構築に用いられた変動物理量と誘因物理量の組で表されるデータセットを学習データという。）、構築された予測モデルを前記情報格納装置に格納するモデル構築部と、前記情報格納装置に格納された予測モデルに、前記情報格納装置から読み出されたパラメータデータ又は前記情報入力装置から入力されたパラメータデータと前記予測モデルを構築した学習期間から前記学習周期後の次の学習周期において実測された前記誘因物理量を用いて前記次の学習周期における予測変動物理量を演算する予測変動物理量演算部と、この予測変動物理量演算部で演算された予測変動物理量と前記次の学習周期において実測された前記変動物理量の差に基づく指標（以下、異質度と略す。）を演算し、前記情報格納装置から要求水準を読み出して前記異質度と比較して前記予測変動物理量の精度を判定する予測変動物理量精度検証部とを備え、
前記予測変動物理量演算部は、前記誘因物理量を用いて予測変動物理量を演算し、
前記予測変動物理量精度検証部は、前記予測変動物理量と前記変動物理量に基づき演算した前記異質度が前記要求水準を満足しない場合に、予め定められた最大学習期間、リコール期日までの期間、前記学習期間と同一の学習期間のいずれか１つの学習期間である更新学習期間からなる更新パラメータを生成し、この更新パラメータを前記予測変動物理量演算部に送信し、
前記予測変動物理量演算部は、前記予測モデルに前記更新パラメータを入力し、前記誘因物理量を用いて前記更新パラメータの学習期間における予測変動物理量を演算し、
前記予測変動物理量精度検証部は、前記予測変動物理量と前記変動物理量に基づき再度異質度を演算して前記要求水準と比較して再度演算された予測変動物理量の精度を判定し、前記再度演算された異質度が前記要求水準を満足しない場合には前記更新学習期間に含まれる学習データの一部を削除するデシメーション処理手段を備え、前記一部を削除された学習データを前記予測変動物理量演算部に送信し、前記要求水準を満足するまで前記学習データの一部を削除し、この一部を削除された学習データを前記予測変動物理量演算部に送信する処理を繰り返すものであり、
前記情報出力装置は、前記入力データとパラメータデータと予測モデルと予測変動物理量と前記異質度のうち少なくとも１の情報を出力可能な手段であって、
前記情報格納装置は、前記入力データとパラメータデータと予測モデルの他、前記予測変動物理量と異質度を格納可能な手段であることを特徴とする防災事業支援システム。
【請求項３】
情報入力装置と、情報格納装置と、演算装置と、情報出力装置を有し、時系列的に変動する自然現象の程度や頻度を表す物理量（以下、変動物理量と略す。）とその誘因となる少なくとも１つの自然現象の物理量（以下、誘因物理量と略す。）を用いて前記変動物理量の予測量を演算してその結果を防災事業に活用する防災事業支援システムであって、
前記情報入力装置は、前記変動物理量と誘因物理量を含む入力データと、前記変動物理量の予測モデルによって演算される予測量に対する要求水準と前記予測モデルの学習周期及び学習期間を備えるパラメータと演算係数とを含むパラメータデータとを、前記情報格納装置に入力可能な手段であって、
前記演算装置は、前記学習周期毎に前記学習期間に入力される変動物理量と誘因物理量を用いて予測モデルを構築し（以下、予測モデルの構築に用いられた変動物理量と誘因物理量の組で表されるデータセットを学習データという。）、構築された予測モデルを前記情報格納装置に格納するモデル構築部と、前記情報格納装置に格納された予測モデルに、前記情報格納装置から読み出されたパラメータデータ又は前記情報入力装置から入力されたパラメータデータと前記予測モデルを構築した学習期間から前記学習周期後の次の学習周期において実測された前記誘因物理量を用いて前記次の学習周期における予測変動物理量を演算する予測変動物理量演算部と、この予測変動物理量演算部で演算された予測変動物理量と前記次の学習周期において実測された前記変動物理量の差に基づく指標（以下、異質度と略す。）を演算し、前記情報格納装置から要求水準を読み出して前記異質度と比較して前記予測変動物理量の精度を判定する予測変動物理量精度検証部とを備え、
前記演算係数は、前記学習周期の分割幅と前記学習期間の分割幅を含み、
前記予測変動物理量演算部は、前記誘因物理量を用いて予測変動物理量を演算し、
前記予測変動物理量精度検証部は、前記予測変動物理量と前記変動物理量に基づき演算した前記異質度が前記要求水準を満足する場合に、予め定められた最大学習周期である更新学習周期及び／又は予め定められた最大学習期間、リコール期日までの期間、前記学習期間と同一の学習期間のいずれか１つの学習期間である更新学習期間からなる更新パラメータを生成し、この更新パラメータを前記予測変動物理量演算部に送信し、
前記予測変動物理量演算部は、前記予測モデルに前記更新パラメータを入力し、前記誘因物理量を用いて前記更新パラメータの学習期間における予測変動物理量を演算し、前記予測変動物理量精度検証部は、前記予測変動物理量と前記変動物理量に基づき再度異質度を演算して前記要求水準と比較して再度演算された予測変動物理量の精度を判定し、前記再度演算された異質度が前記要求水準を満足しない場合には前記更新学習周期及び／又は更新学習期間をそれぞれの前記分割幅減じて再度更新パラメータとして生成し、この更新パラメータを前記予測変動物理量演算部に送信し、前記要求水準を満足するまで前記それぞれの前記分割幅ほど減じて更新パラメータを生成し、この更新パラメータを前記予測変動物理量演算部に送信する処理を繰り返すものであり、
前記情報出力装置は、前記入力データとパラメータデータと予測モデルと予測変動物理量と前記異質度のうち少なくとも１の情報を出力可能な手段であって、
前記情報格納装置は、前記入力データとパラメータデータと予測モデルの他、前記予測変動物理量と異質度を格納可能な手段であることを特徴とする防災事業支援システム。
【請求項４】
前記モデル構築部は、前記予測変動物理量精度検証部において再度演算された異質度が前記要求水準を満足する場合に、前記更新パラメータに含まれる更新学習期間における学習データを前記予測モデルの更新学習データとして前記更新予測モデルを構築することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の防災事業支援システム。
【請求項５】
前記入力データは、防災事業に係る対策工に関する対策工データを含み、
前記演算装置は、前記情報格納装置から読み出された対策工データ又は前記情報入力装置から入力された対策工データに含まれる対策工時期を検索し、その対策工時期以前の予測モデルを読み出す手段と、この読み出された予測モデルに前記対策工時期以後の所望の学習期間における誘因物理量を前記情報格納装置から読み出して入力して再現変動物理量を演算する手段と、この再現変動物理量と前記所望の学習期間における実測された変動物理量の差を演算する手段とを有することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の防災事業支援システム。
【請求項６】
前記予測モデルは、複数の入力素子を有する入力層と複数の中間素子を有する中間層と１つの出力素子を有する出力層との階層構造を備え、前記中間素子が放射状基底関数（以下、ＲＢＦということがある。）であり、前記複数の中間素子と出力素子との結線の重みを学習するＲＢＦネットワーク（以下、ＲＢＦＮということがある。）であり、
前記パラメータデータは、前記ＲＢＦＮの基底関数の半径と抑制パラメータとを含むことを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の防災事業支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、変動する状況から自然災害の発生危険度に関連付けられる指標を、追加学習するニューラルネットワークにより予測し、その予測値を防災事業支援のために表示及び／又は出力するシステムに係り、特には、ＲＢＦＮを用いた防災事業支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
豪雨や地震、火山活動等による自然災害は、毎年、我が国に甚大な被害を与えている。例えば、土砂災害（土石流、がけ崩れ、地すべり）は、毎年、全国各地で発生しており、尊い人命が失われ、貴重な財産が破壊されている。これは、我が国の国土の約７割が山地で地質的にも脆弱な地域が多く、急峻な地形が多い等の地理的条件や、都市化の進展による山麓部への人口増加等の社会的条件による土砂災害危険箇所（土石流危険渓流、急傾斜地崩壊危険箇所、地すべり危険箇所）の増加、更には土砂災害の誘因となる台風や梅雨等の集中豪雨に見舞われ易いといった気象的条件によるものであり、土砂災害は、我が国における宿命的な自然災害の一つとなっている。
【０００３】
かかる土砂災害危険箇所は、全国で約52万箇所と多く、ハード対策による整備率は20％程度と低いのが現状であり、また、これだけ多くの危険箇所全てにハード対策を実施するには予算的、時間的な制約もあることから、ソフト対策によりハード対策の遅れをカバーする必要性が認識されてきている。ソフト対策の目的は、土砂災害から人命を守り、更には財産の破壊を最小限に留めることにあり、ソフト対策には、警報の発令や避難の指示、被害状況に応じた応急対応や二次災害の防止対応の支援などを的確かつ迅速に行う機能が必要であり、また、種々の防災情報の収集・整理・伝達を如何に迅速に行うかが求められる。特に、的確な警報の発令や避難の指示は重要であり、これらは、通常、短期降雨指標と長期降雨指標を用いて設定された警戒や避難の基準線に基づき、警戒避難支援システムが出力した情報などを総合的に判断して人間が行っているが、このような判断を行うことは非常に難しいことから、近年では更に一歩進めて、コンピュータに現況判断と予測を実施させ、それに基づき警報発令の判断やその実行をさせるようにした自動化システムに変わってきている。
【０００４】
本発明者らは、警戒避難を支援する警戒避難支援システムの構築を目指し、鋭意研究を重ねてきた。例えば、降雨要因として短期降雨指標と長期降雨指標を用い、渓流要因として最急渓床勾配や降雨集中度など、土石流危険渓流毎の地形特性を考慮した渓流毎の線形の警戒基準線等を設定する方法を提案し（非特許文献１）、この警戒基準線等を含み、文字や数字、画像などを地図と結び付けてコンピュータ上でさまざまな情報を検索、結合、分析することができ、その結果を地図に表現する機能を有する地理情報システム（ＧＩＳ）を用い、渓流毎の土石流発生危険度判定結果の色表示、渓流毎のスネーク曲線の表示、避難場所情報の表示、被害想定の表示、被害情報の入力と集計、予測雨量に対する予測土石流発生危険度判定結果の表示の機能を有する土石流警戒避難支援システムを提案した（非特許文献２）。また、斜面毎の地形特性を考慮した斜面毎の線形がけ崩れ発生限界線を設定する方法を提案した（非特許文献３）。
【０００５】
本発明者らは更に、複雑な自然現象を直線近似せず、高精度の発生限界線等を設定することを目的として、非線形判別に優れたＲＢＦＮを用い、その学習機能を利用して最適な中間層と出力層との結線の重み（以下、「結合係数」ともいう。）を決定することにより、地域毎の非線形がけ崩れ発生限界線を設定する方法を提案し（非特許文献４）、続いて、ＲＢＦＮを用い、斜面要因或いは渓流要因を考慮した斜面毎或いは渓流毎の非線形の土砂災害の発生限界線等を設定する方法を提案した（例えば、非特許文献５）。この方法は、複数の斜面或いは渓流を、潜在危険度の影響が有意に現れるように、潜在危険度に基づき複数のグループに分類し、そのグループ内のデータは、グループの平均の潜在危険度を有する特定の擬似斜面或いは擬似渓流のデータであるとして扱い、中間層と出力層との結線の重みをその潜在危険度の関数として求め、求めた関数関係を用いて発生限界線等を設定する方法であって、精度の高い非線形、且つ個別の土砂災害の発生限界線等を設定することができる。
【０００６】
ＲＢＦＮは、脳や神経回路網のモデルに基づいた計算技術として分類されるニューラルネットワーク（以下、「ＮＮ」と略称することがある。）の一種であり、ＮＮは、入力層と中間層と出力層との階層構造を備え、計算問題の解法を学習するために内部の重みを外部出力に適用することに特徴づけられる。ＮＮの中間層を構成する中間素子は、基底関数とも呼ばれ、任意の関数が使用できるが、ＲＢＦＮは、基底関数として放射状基底関数（ＲＢＦ）を用いたものである。放射状基底関数の特徴は、関数の応答が中心点からの距離に応じて単調に減少（又は増加）することにあり、放射状基底関数の中心位置、距離目盛り及び正確な形状は、モデルのパラメータである。
【０００７】
上述の非特許文献４と非特許文献５の方法では、放射状基底関数の代表例であるガウス関数（高さが１で、一定の半径を持った釣鐘型の関数）を用いており、このモデルのパラメータは、放射状基底関数の中心位置と半径である。なお、中心位置と半径を固定し、結線の重みを決定するＲＢＦＮの学習は、詳細は後述するが、例えば、非特許文献４に示された如く、正則行列の逆行列を解く問題と等価にすることが可能であり、その簡単な逆行列を解くことによって行うことができ、新たな学習データを追加して、或いは又、前の学習データの一部を削除して行う追加学習を、容易に且つ短時間に行うことができる利点がある。
【０００８】
警戒避難支援システムで用いられる警戒基準線や避難基準線の設定は、通常、土砂災害の誘因として降雨データを用い、その降雨データに対応した土砂災害の発生・非発生を教師データとして行われ、その設定した基準線を用い、現時点の降雨データ、或いは今後の予測雨量に基づき、現時点、或いは今後の土砂災害発生危険度を判断し、警報発令や避難指示の要否を決定する情報として用いられている。この降雨データは、自然災害の主要な誘因であり、全国に張り巡らせたアメダスから、常時、そのデータが取得できる。
【０００９】
一方、地下水位や間隙水圧の上昇などは、降雨と地中への浸透に基づく二次的な誘因であるが、土砂災害の発生危険度に関連付けられる自然現象に基づく物理量であり、土砂災害の発生危険度を判断する上で最も重要な指標の１つである。実際に、多くの地すべり危険箇所等の土砂災害危険箇所では、地下水位を低下させることを目的として、集水井、排水ボーリングなどの地下水排除工が施工されている。然しながら、地下水位や間隙水圧を、常時、観測できる全自動観測システムが設置されている土砂災害危険箇所は極めて少なく、多くは、適当な間隔、例えば、二ヶ月毎にデータを収集するために現地に出向く必要のある半自動観測システムであり、その半自動観測システムも設置されていない土砂災害危険箇所もある。
【００１０】
かかる状況下、常時、そのデータが取得できる降雨データ等から地下水位や間隙水圧を予測できるシステムは、防災事業の計画や評価、或いは、土砂災害に係る警戒避難などを有効に支援するシステムとなり得ることは明らかである。然しながら、地下水位や間隙水圧は、降雨条件や、地中への浸透性など多くの要因が複雑に関連するため、変動傾向が非常に複雑であると共に、土砂災害防止を目的とした対策工が緊急に施工され変動傾向が著しく変わる場合もあり、有効に使用し得る支援システム、特には、システムの運用に伴って自動的に過去の履歴を学習しながら、変動する状況から地下水位等を高精度に予測できる支援システムは未だ開発されていない。
【００１１】
即ち、例えば、本発明者らの研究成果である非特許文献６には、シグモイド関数を用いて構成したニューラルネットワークに、誤差逆伝播法（ＢＰ法：バックプロパゲーション法）を用い学習させることにより予測モデルを構築し、その予測モデルにより、地下水位、及び間隙水圧の変動を高精度で予測できることが示されている。又、集水井掘削、排水ボーリングがなされた地域を対象とし、その事業着手前のデータを学習して構築した予測モデルの予測値と、事業開始後の実測値を比較することにより、その防災事業の効果を定量的に評価することができ、特には、その事業中、時系列的に比較することにより経時的に評価できることが示され、途中、事業内容をチェックし、場合によればその事業変更する情報として使える可能性があることが示唆されている。
【００１２】
しかしながら、ＢＰ法による学習を行うこの従来技術は、学習に多大の時間と労力を要するため、変動する状況に対応し追加学習することが困難であり、高精度に予測できる機能を維持することができないという問題を有し、当該論文にも、更新されたデータに対しても容易にシステムを再構築できるように、ＲＢＦＮなどに代表されるような新しい最適化手法を検討する必要があることが指摘されている。
【００１３】
即ち、ＢＰ法による学習は、周知の如く、適当な初期値を与えて行う収束計算により最適値を求める方法であるが、変数が多くなると膨大な計算を必要とする問題がある。又、一般に、最適化問題は、その目的関数の値が、変数の値で規定される地点との関係において、単調な山又は谷を形成する場合には、目的関数の各変数に対する感度に従って、その最適点、即ち最適な変数の組合せを、最急降下法などにより高速、且つ効率的に得ることができるが、多峰性、即ち、目的関数が極小値又は極大値を示す局所点が複数存在するという多峰性を有する場合には、単純な最急降下法では最適化できず、局所解から抜け出すためのトンネリング処理が必要になるなど、高度なノウハウを必要とする。
【００１４】
なお、かかる自然災害に係る防災事業支援や警戒避難支援に適用したものではないが、システムの運用に伴って自動的に過去の履歴を学習しながら構築するニューラルネットワーク（ＮＮ）、即ち、追加学習を行うＮＮについては、種々の従来技術が開示されている。例えば、特許文献１には、最新の学習データを追加し、同時に最旧の学習データを削除して、学習データを問題の特性変化を反映したものに更新し追加学習を行うという、一般的な従来技術が示されている。この従来技術は、学習データの追加や削除に際し、最新、或いは最旧というのみで選別し、その学習データの重要度については何らの評価を行わない技術であり、学習データの分布の著しい不均一や、古い学習データの過大な影響などにより、予測精度（汎化能力）が低下する事態が生じかねないという問題がある。又、追加する学習データを選別するのみで、変動する状況に追随し高精度の予測能力を維持できるものでもない。即ち、この従来技術は、状況の変化に追随し、高精度の予測能力を維持できる技術ではない。
【００１５】
又、特許文献２や特許文献３などには、収集された追加の入力データにつき、ＮＮを用いて求めた予測値と収集された実測値との差に基づき入力データの異質度を評価し、学習データとして追加する入力データを選別する技術が開示され、具体的には、特許文献２に、誤答かどうかを評価し選別する技術が、特許文献３に、予測値と実測値の差と、更新学習の回数に応じて変化するしきい値とを比較して選別する技術が開示されている。この従来技術は、本発明においても利用できるものではあるが、この技術のみで本発明の意図する自然災害に係る防災事業支援や警戒避難支援を好適に行えるシステムを構築できるものではない。
【００１６】
更に又、特許文献４には、システムを操作するオペレータに操作支援の為の予測値を算出して表示する支援システムにおいて、自動追加学習が一定周期で行われる時、平均想起誤差（本発明でいう「残差平均」と同等。）が最小となる最適な学習判定履歴期間（本発明でいう「学習期間」。）が存在するという考えに基づき、その学習周期と学習判定履歴期間との組み合わせで自動追加学習させると共に、状況の急激な変化、例えば入力データの異常に応じて、被監視対象の特性として予め設定されたケース毎に、その組み合わせを切り換えるＮＮを用いた支援システムが開示されている。この従来技術は、学習周期と学習期間を可変とすることにおいて、極めて柔軟性があり、降雨条件や地中への浸透性など多くの要因が複雑に関連し、又、対策工にも関連し、変動傾向が非常に複雑である地下水位や間隙水圧などを予測する、本発明の意図する支援システムにも利用し得る技術ではあるが、そのまま本発明の支援システムとして好適に実施できる技術ではない。
【００１７】
特許文献４は、その詳細な説明に記載された如く、浄水プラント等を対象としその運転支援を目的としたものであって、かかる浄水プラント等では、その状況変動は概ね再現性の良い変動であり、概ね最適な学習周期と学習期間の組み合せを予め設定することが可能であり、更には、この従来技術は、詳細にはその実施例に記載された如く、学習に多大の時間と労力を要するＢＰ法による学習を行う技術であり、常時、プラントを監視し短時間の内に運転支援を行う必要がある被監視対象の特性とあいまって、その組み合わせを概ね最適なものとして予め設定しておく必要がある。
【００１８】
一方、本発明の対象とする地下水位等は、刻一刻と変動する状況をある時点で固定すれば、最適な学習周期と学習期間の組み合せが存在すると推定されるが、実際の状況は、刻一刻と変動し、特に、土質等の素因に関係する浸透性などは繰り返し変動するものではなく、一方向に変動するため、その組み合せを予め設定できるものではない。例えば、同じ学習周期に対し、平均想起誤差を最小とする学習判定履歴期間は、時間の経過と共に変わっていくものであり、特許文献４にいうところの、自動追加学習に好適に適用できる固定的な学習周期と学習判定履歴期間との組み合わせは存在しない。更に又、上述のように、学習に多大の時間と労力を要するＢＰ法により学習を行うこの従来技術は、変動する状況に対応し追加学習することが困難であり、高精度に予測できる機能を保持することができない。即ち、特許文献４は、本発明の支援システムとして好適に実施できる技術ではない。
【００１９】
なお、ＲＢＦＮを用い追加学習を行う従来技術として、特許文献５には、圧延機における被圧延材の形状制御方法として、操作典型例の作成、保持、演算を、ＲＢＦＮを用いて行い、圧延中のアクチュエータ操作とその操作による形状変化のデータを実績データとして蓄積し、随時、操作典型例の修正、追加等の更新を行う技術が開示されているが、その修正、追加等についての具体的な説明、記載は一切なされていない。
【００２０】
また、特許文献６には、ＮＮからなる予測モデルによりダムの流量を予測する技術が開示され、特には、流量実績値が判明する毎に、至近の実績値データを逐次追加して予測モデルの追加学習を行い、この追加学習した予測モデルを用いて予測を行う技術が開示されている。更に又、累積雨量、降雨時間、季節などの指標を用いて予め複数の予測モデルを構築しておき、それらの予測精度を検証し予測誤差の少ないモデルを１つ、若しくは、複数用いて予測する技術が開示されている。
【００２１】
しかしながら、この特許文献６には、追加学習に関し、「至近の実績値データを逐次追加して予測モデルの追加学習を行う」とのみ記載・説明され、状況の変化に対応し高い予測精度を維持するために行う追加学習の形態については、一切の記載・説明がない。又、予め構築する予測モデルは、当然ながら、状況の変化に対応し高い予測精度を維持できる予測モデルとはなり得ない。更に又、この従来技術は、詳細にはその実施の形態に記載された如く、学習に多大の時間と労力を要するＢＰ法による学習を行う技術であり、上述のように、変動する状況に対応し追加学習することが困難であり、高精度に予測できる機能を保持することができない。即ち、特許文献６は、本発明の支援システムとして好適に実施できる技術ではない。
【００２２】
【非特許文献１】高橋透  他５名：地形特性を考慮した土石流警戒避難基準雨量線の設定、砂防学会誌、Ｖｏｌ．５３， Ｎｏ．１，ｐ．３５−４６， ２０００
【非特許文献２】瀬尾克美  他４名：ＧＩＳを用いた土石流警戒避難支援システムの構築〜山口県大島郡におけるモデルの開発〜、砂防学会誌、Ｖｏｌ．５３， Ｎｏ．４，ｐｐ．３０−３７， ２０００
【非特許文献３】倉本和正  他５名：急傾斜地における斜面要因を考慮したがけ崩れ発生限界雨量線の設定手法に関する研究、土木学会論文集、Ｎｏ．６５８／ＶＩ−４８， ｐｐ．２０７−２２０， ２０００．９
【非特許文献４】倉本和正  他５名：ＲＢＦネットワークを用いた非線形がけ崩れ発生限界雨量線の設定に関する研究、土木学会論文集、Ｎｏ．６７２／ＶＩ−５０， ｐｐ.１１７−１３２， ２００１．３
【非特許文献５】倉本和正  他５名：斜面要因を考慮した斜面毎の非線形がけ崩れ発生限界雨量線の設定方法とその崩壊予測精度、土木学会論文集、Ｎｏ．７０７/／ＶＩ−５５， ｐｐ．６７−８１，２００２．６
【非特許文献６】竹本  大昭  他４名：ニューラルネットワークによる地下水位予測モデルを用いた地すべりの警戒避難基準の設定と対策工効果の評価に関する研究、砂防学会誌、２００４．１
【特許文献１】特開平０６−０３５８８９号公報
【特許文献２】特開２００２−３４２７３９号公報
【特許文献３】特開平０５−０５４０１４号公報
【特許文献４】特開平０６−３４８８７３号公報
【特許文献５】特開平０７−２６５９２５号公報
【特許文献６】特開２０００−０５５７０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２３】
本発明は、防災事業支援システムに係わる上述の状況に鑑み、システムの運用に伴って自動的に過去の履歴を学習しながら変動する状況から支援の為の予測値を算出して表示及び／又は出力する防災事業支援システムにおいて、その追加学習を容易に且つ短時間に行うことができ、又、状況の変化に追随し高い汎化能力を維持できる防災事業支援システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２４】
上記の目的を達成するため、請求項１の発明は、情報入力装置と、情報格納装置と、演算装置と、情報出力装置を有し、時系列的に変動する自然現象の程度や頻度を表す物理量（以下、変動物理量と略す。）とその誘因となる少なくとも１つの自然現象の物理量（以下、誘因物理量と略す。）を用いて変動物理量の予測量を演算してその結果を防災事業に活用する防災事業支援システムであって、
情報入力装置は、変動物理量と誘因物理量を含む入力データと、変動物理量の予測モデルによって演算される予測量に対する要求水準と予測モデルの学習周期及び学習期間を備えるパラメータと演算係数とを含むパラメータデータとを、情報格納装置に入力可能な手段であって、
演算装置は、学習周期毎に学習期間に入力される変動物理量と誘因物理量を用いて予測モデルを構築し（以下、予測モデルの構築に用いられた変動物理量と誘因物理量の組で表されるデータセットを学習データという。）、構築された予測モデルを情報格納装置に格納するモデル構築部と、情報格納装置に格納された予測モデルに、情報格納装置から読み出されたパラメータデータ又は情報入力装置から入力されたパラメータデータと予測モデルを構築した学習期間から学習周期後の次の学習周期において実測された誘因物理量を用いて次の学習周期における予測変動物理量を演算する予測変動物理量演算部と、この予測変動物理量演算部で演算された予測変動物理量と次の学習周期において実測された変動物理量の差に基づく指標（以下、異質度と略す。）を演算し、情報格納装置から要求水準を読み出して異質度と比較して予測変動物理量の精度を判定する予測変動物理量精度検証部とを備え、
演算係数は、学習周期の分割幅と学習期間の分割幅を含み、
予測変動物理量演算部は、誘因物理量を用いて予測変動物理量を演算し、
予測変動物理量精度検証部は、予測変動物理量と変動物理量に基づき演算した異質度が要求水準を満足しない場合に、学習周期と同一の学習周期である更新学習周期及び／又は予め定められた最大学習期間、リコール期日までの期間、学習期間と同一の学習期間のいずれか１つの学習期間である更新学習期間からなる更新パラメータを生成し、この更新パラメータを予測変動物理量演算部に送信し、
予測変動物理量演算部は、予測モデルに更新パラメータを入力し、誘因物理量を用いて更新パラメータの学習期間における予測変動物理量を演算し、
予測変動物理量精度検証部は、予測変動物理量と変動物理量に基づき再度異質度を演算して要求水準と比較して再度演算された予測変動物理量の精度を判定し、再度演算された異質度が要求水準を満足しない場合には更新学習周期及び／又は更新学習期間をそれぞれの分割幅減じて再度更新パラメータとして生成し、この更新パラメータを予測変動物理量演算部に送信し、要求水準を満足するまでそれぞれの分割幅減じて更新パラメータを生成し、この更新パラメータを予測変動物理量演算部に送信する処理を繰り返すものであり、
情報出力装置は、入力データとパラメータデータと予測モデルと予測変動物理量と異質度のうち少なくとも１の情報を出力可能な手段であって、
情報格納装置は、入力データとパラメータデータと予測モデルの他、予測変動物理量と異質度を格納可能な手段であるものである。
【００２５】
請求項２記載の発明は、情報入力装置と、情報格納装置と、演算装置と、情報出力装置を有し、時系列的に変動する自然現象の程度や頻度を表す物理量（以下、変動物理量と略す。）とその誘因となる少なくとも１つの自然現象の物理量（以下、誘因物理量と略す。）を用いて変動物理量の予測量を演算してその結果を防災事業に活用する防災事業支援システムであって、
情報入力装置は、変動物理量と誘因物理量を含む入力データと、変動物理量の予測モデルによって演算される予測量に対する要求水準と予測モデルの学習周期及び学習期間を備えるパラメータと演算係数とを含むパラメータデータとを、情報格納装置に入力可能な手段であって、
演算装置は、学習周期毎に学習期間に入力される変動物理量と誘因物理量を用いて予測モデルを構築し（以下、予測モデルの構築に用いられた変動物理量と誘因物理量の組で表されるデータセットを学習データという。）、構築された予測モデルを情報格納装置に格納するモデル構築部と、情報格納装置に格納された予測モデルに、情報格納装置から読み出されたパラメータデータ又は情報入力装置から入力されたパラメータデータと予測モデルを構築した学習期間から学習周期後の次の学習周期において実測された誘因物理量を用いて次の学習周期における予測変動物理量を演算する予測変動物理量演算部と、この予測変動物理量演算部で演算された予測変動物理量と次の学習周期において実測された変動物理量の差に基づく指標（以下、異質度と略す。）を演算し、情報格納装置から要求水準を読み出して異質度と比較して予測変動物理量の精度を判定する予測変動物理量精度検証部とを備え、
予測変動物理量演算部は、誘因物理量を用いて予測変動物理量を演算し、
予測変動物理量精度検証部は、予測変動物理量と変動物理量に基づき演算した異質度が要求水準を満足しない場合に、予め定められた最大学習期間、リコール期日までの期間、学習期間と同一の学習期間のいずれか１つの学習期間である更新学習期間からなる更新パラメータを生成し、この更新パラメータを予測変動物理量演算部に送信し、
予測変動物理量演算部は、予測モデルに更新パラメータを入力し、誘因物理量を用いて更新パラメータの学習期間における予測変動物理量を演算し、
予測変動物理量精度検証部は、予測変動物理量と変動物理量に基づき再度異質度を演算して要求水準と比較して再度演算された予測変動物理量の精度を判定し、再度演算された異質度が要求水準を満足しない場合には更新学習期間に含まれる学習データの一部を削除するデシメーション処理手段を備え、一部を削除された学習データを予測変動物理量演算部に送信し、要求水準を満足するまで学習データの一部を削除し、この一部を削除された学習データを予測変動物理量演算部に送信する処理を繰り返すものであり、
情報出力装置は、入力データとパラメータデータと予測モデルと予測変動物理量と異質度のうち少なくとも１の情報を出力可能な手段であって、
情報格納装置は、入力データとパラメータデータと予測モデルの他、予測変動物理量と異質度を格納可能な手段であるものである。
【００２７】
請求項３記載の発明は、情報入力装置と、情報格納装置と、演算装置と、情報出力装置を有し、時系列的に変動する自然現象の程度や頻度を表す物理量（以下、変動物理量と略す。）とその誘因となる少なくとも１つの自然現象の物理量（以下、誘因物理量と略す。）を用いて変動物理量の予測量を演算してその結果を防災事業に活用する防災事業支援システムであって、
情報入力装置は、変動物理量と誘因物理量を含む入力データと、変動物理量の予測モデルによって演算される予測量に対する要求水準と予測モデルの学習周期及び学習期間を備えるパラメータと演算係数とを含むパラメータデータとを、情報格納装置に入力可能な手段であって、
演算装置は、学習周期毎に学習期間に入力される変動物理量と誘因物理量を用いて予測モデルを構築し（以下、予測モデルの構築に用いられた変動物理量と誘因物理量の組で表されるデータセットを学習データという。）、構築された予測モデルを情報格納装置に格納するモデル構築部と、情報格納装置に格納された予測モデルに、情報格納装置から読み出されたパラメータデータ又は情報入力装置から入力されたパラメータデータと予測モデルを構築した学習期間から学習周期後の次の学習周期において実測された誘因物理量を用いて次の学習周期における予測変動物理量を演算する予測変動物理量演算部と、この予測変動物理量演算部で演算された予測変動物理量と次の学習周期において実測された変動物理量の差に基づく指標（以下、異質度と略す。）を演算し、情報格納装置から要求水準を読み出して異質度と比較して予測変動物理量の精度を判定する予測変動物理量精度検証部とを備え、
演算係数は、学習周期の分割幅と学習期間の分割幅を含み、
予測変動物理量演算部は、誘因物理量を用いて予測変動物理量を演算し、
予測変動物理量精度検証部は、予測変動物理量と変動物理量に基づき演算した異質度が要求水準を満足する場合に、予め定められた最大学習周期である更新学習周期及び／又は予め定められた最大学習期間、リコール期日までの期間、学習期間と同一の学習期間のいずれか１つの学習期間である更新学習期間からなる更新パラメータを生成し、この更新パラメータを予測変動物理量演算部に送信し、
予測変動物理量演算部は、予測モデルに更新パラメータを入力し、誘因物理量を用いて更新パラメータの学習期間における予測変動物理量を演算し、予測変動物理量精度検証部は、予測変動物理量と変動物理量に基づき再度異質度を演算して要求水準と比較して再度演算された予測変動物理量の精度を判定し、再度演算された異質度が要求水準を満足しない場合には更新学習周期及び／又は更新学習期間をそれぞれの分割幅減じて再度更新パラメータとして生成し、この更新パラメータを予測変動物理量演算部に送信し、要求水準を満足するまでそれぞれの分割幅ほど減じて更新パラメータを生成し、この更新パラメータを予測変動物理量演算部に送信する処理を繰り返すものであり、
情報出力装置は、入力データとパラメータデータと予測モデルと予測変動物理量と異質度のうち少なくとも１の情報を出力可能な手段であって、
情報格納装置は、入力データとパラメータデータと予測モデルの他、予測変動物理量と異質度を格納可能な手段であるものである。
また、特に請求項６に記載された防災事業支援システムにおいては、予測モデルにＲＢＦＮを用いることで、容易にかつ短時間に追加学習でき、しかも、結線の重みを決定する学習を、簡単な正則行列の逆行列を解くことによって行うことができるため、状況の変化により追随し高い汎化能力を発揮することができる。
【００２８】
請求項４記載の発明は、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の防災事業支援システムおいて、モデル構築部は、予測変動物理量精度検証部において再度演算された異質度が要求水準を満足する場合に、更新パラメータに含まれる更新学習期間における学習データを予測モデルの更新学習データとして更新予測モデルを構築するものである。
【００２９】
請求項５記載の発明は、請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の防災事業支援システムにおいて、入力データは、防災事業に係る対策工に関する対策工データを含み、
演算装置は、情報格納装置から読み出された対策工データ又は情報入力装置から入力された対策工データに含まれる対策工時期を検索し、その対策工時期以前の予測モデルを読み出す手段と、この読み出された予測モデルに対策工時期以後の所望の学習期間における誘因物理量を情報格納装置から読み出して入力して再現変動物理量を演算する手段と、この再現変動物理量と所望の学習期間における実測された変動物理量の差を演算する手段とを有するものである。
【００３０】
請求項６記載の発明は、請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の発明において、予測モデルは、複数の入力素子を有する入力層と複数の中間素子を有する中間層と１つの出力素子を有する出力層との階層構造を備え、中間素子が放射状基底関数（以下、ＲＢＦということがある。）であり、複数の中間素子と出力素子との結線の重みを学習するＲＢＦネットワーク（以下、ＲＢＦＮということがある。）であり、パラメータデータは、ＲＢＦＮの基底関数の半径と抑制パラメータとを含むものである。
【発明の効果】
【００３１】
本発明は、変動物理量に対して予測モデルを用いて、その誘因物理量を学習周期と学習期間を定めて入力して予測を行い、その予測の精度について異質度という尺度を設け、その異質度とその要求水準を比較して、予測モデルの精度を判定することができる。
また、要求水準を満たさない場合あるいは満たす場合であっても学習周期や学習期間を修正することによって予測モデルを更新することができる。従って、予測に用いられる誘因物理量と変動物理量の関係が崩れた場合には、追加学習を容易に行うことができる。また、自然の変化や人工的な処理に伴う状況の変化に追随し高い汎化能力を維持することができる。
特に、請求項５に記載された防災事業支援システムにおいては、施された対策工の発揮する防災上の効果を把握することができる。
また、特に請求項６に記載された防災事業支援システムにおいては、予測モデルにＲＢＦＮを用いることで、容易にかつ短時間に追加学習でき、しかも、結線の重みを決定する学習を、簡単な正則行列の逆行列を解くことによって行うことができるため、状況の変化により追随し高い汎化能力を発揮することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、本発明の好ましい実施の形態について説明する。以下では、土砂災害に係る支援システムについて説明するが、本発明はこれに限定することなく、例えば、河川災害の危険度の指標として流量や水位を予測する河川災害に係る支援システムなどとして、他の災害にも適用し実施できるものである。又、以下では、防災事業支援システムを中心にして説明するが、その支援システムで算出した予測値は、土砂災害に係る警戒避難支援のための情報として用いることができることは明らかであり、以下で説明する本発明の防災事業支援システムは、警戒避難支援システムとして使用することもできるものである。
【００３３】
本発明の実施の最良の形態及び実施例を説明する前に、本願明細書に記載される発明、実施の最良の形態及び実施例の理解を容易にするため、本願明細書中に使用される語の定義を示す。中には従来の技術にて説明したものもあるが、ここでまとめて記載する。
本願明細書でいう時系列的に変動する自然現象の物理量（変動物理量）の具体例としては、地下水位、地中の間隙水圧、河川流量、河川や湖沼の水位、地すべり変位、河川や湖沼におけるＢＯＤ濃度などがあるが、特にこれらに限定するものではなく、広く自然現象の程度や頻度を表現する物理量であって経時変化が観測されるものすべてを含む概念である。また、その誘因となる少なくとも１つの自然現象の物理量（誘引物理量）の具体例としては、降雨量、日射量、河川流量、河川や湖沼の水位、気圧、気温、湿度、潮位さらには月齢なども含められるが、これも特にこれらに限定するものではなく、広く変動物理量の誘因、原因、契機となり経時変化のある自然現象に関する物理量であればよい。なお、例えば河川流量などは変動物理量でもあり誘引物理量でもあるが、これはこの河川流量が、誘因物理量を降雨量とした場合には変動物理量となりうるものの、変動物理量をＢＯＤ濃度とした場合には、誘因物理量となりうることを示している。すなわち、原因と結果の関係が成立すれば、同一の物理量であっても変動物理量と誘因物理量のいずれにも該当しうるのである。
なお、誘因物理量は１つに限定するものではなく複数の誘因物理量に対して１つの変動物理量の出力が得られる場合もある。
また、本願明細書でいう「学習データ」とは、過去あるいは新たに入手された降雨データと地下水位データの組で表されるデータセットを意味し、「予測モデル」とは、降雨を入力して地下水位を出力（予測）する一連の入出力関係を称し、この「予測モデル」は前述の「学習データ」を用いてＲＢＦＮにより学習することで構築することができる。また、ＲＢＦＮにより学習に用いていない降雨データと地下水位データの組を「未学習データ」という。
本願明細書でいう「学習周期」とは、ＲＢＦＮの追加学習を行うとき、その追加学習を行う時間間隔を「学習周期」と称するもので、その追加学習に際し、過去のどれだけのデータに遡って学習データとして利用するかの過去の日数や時間数を「学習期間」と称する。又、本願明細書でいう「状況」とは、一般的な意味で用いる場合もあるが、降雨要因など学習に用いる要因と、その結果として予測しようとする地下水位などとの因果関係をもたらす要因の総称であって、例えば、浸透性などの素因を含みその因果関係をもたらす要因の総称である。
【００３４】
本願明細書でいう「異質度」とは、予測値と実測値との差に基づく再現精度、又は予測精度の指標であって、本発明を限定するものではないが、例えば、予測値と実測値との差の絶対値を実測値で除した絶対比率を「残差」として用いることができる。比率にすることにより、周知の如く、各データの値の大きさの影響を受けず、適切な評価情報として用いることができる。「残差平均」とは、複数データについての「残差」の平均、即ち、複数のデータの「残差」を加算し、それをそのデータ数で除したものである。また「残差平均」の他に「異質度」には予測値の実測値に対する一般的な相関係数なども含まれる。
また、本願明細書でいう「再現精度」、「再現性」とは、「予測モデル」が「学習データ」に対してどれだけ実測値に近いかを示す指標であって、「予測精度」、「汎化性」とは、「未学習データ」に対してどれだけ実測値に近いかを示す指標を意味するものである。
【００３５】
先ず、本発明の基本的な考え方について説明する。本発明において限定はしないものの、ニューラルネットワークとしてＲＢＦＮを用いることが望ましい。即ち、システムの運用に伴って自動的に過去の履歴を学習しながら、状況の変化に追随し高い汎化能力を維持できる支援システムを実現するためには、容易に且つ短時間に追加学習できるニューラルネットワークを用いることが望ましく、このため本発明においては、結線の重みを決定する学習を、簡単な正則行列の逆行列を解くことによって行うことができるＲＢＦＮを用いることを推奨する。
【００３６】
かかるＲＢＦＮの学習については、例えば、上述の非特許文献４などに詳細に示されているため、ここではその詳細な説明は省略するが、一般に、ＲＢＦＮは、ＲＢＦＮの出力値（予測値）と教師値（実測値）との差の二乗と、結線の重みと抑制パラメータの積からなる自己抑制項との和を目的関数とし、それを最小化する学習を行っており、自己抑制項を有するのが特徴の一つである。自己抑制項には、非正則行列を正則にする作用があり、学習データの数の方が基底関数の数、即ち、学習すべき結線の重みの数より少ない場合でも答えを出すことが可能となり、又、各基底関数の持つ優位性を調整できる等の意味がある。
【００３７】
なお、ＲＢＦＮの放射状基底関数としては、本発明を限定するものではないが、放射状基底関数の代表例でもあるガウス関数を用いるのが好ましく、他の関数を用いた場合には、得られる予測モデルがガウス関数よりも劣化する。例えば、２次関数を利用した場合、学習データの集合の平均的な部分ではそれなりの良好な精度が得られるが、関数の形状の関係で裾野の部分に悪影響を与えてしまい、全体的に見ると良好な近似ができないという劣化が生じる。以下、特に言及しない限り、「放射状基底関数」及び「基底関数」とは、ガウス関数を意味する。
【００３８】
また、本発明の大きな特徴の一つは、追加学習を、所定の下限周期以上かつ新たな学習データが追加されていることを条件にした学習周期毎に行うことにある。即ち、本発明で意図する防災事業支援の為の予測は、特には、土砂災害の発生危険度に関連付けられる自然現象に基づく物理量、例えば、地下水位や間隙水圧の予測であって、かかる自然現象に基づく物理量は、追加学習の必要な状況変化が短時間の内に急激に生じる可能性は少なく、支援システムに無意味な負荷を掛けることなく、適正な規模で構成可能とするため、所定の下限周期を設定し、この下限周期以上かつ新たな学習データが追加されていることを条件にした学習周期毎に、追加学習を行うことを第一の特徴とする。
【００３９】
具体的には、例えば、連続的にデータが取得できる全自動観測システムにおいては、連続的にデータ取得できるとしても、一日、或いは半日を下限周期とすることにより、無意味な負荷を掛けることなく、適正な規模の支援システムを構成することができる。データ収集のために現地に出向く必要がある半自動観測システムでは、原則として、そのデータ収集周期を学習周期とせざるを得ない。
【００４０】
半自動観測システムのデータ収集は、毎日が望ましいが、豪雨時など危険な状況時には、最もデータが必要な時ではあるが、現地に出向くのは困難であり、又、データ収集のために現地に出向くには、当然ながら、その頻度に比例した人手・費用が掛かる。一方、現地に設置された観測システムのバッテリー容量や記憶容量、或いは適正な点検周期などの条件からは、概ね二ヵ月以内には現地に出向くことが要請される。かかる状況下、概ね適切なデータ収集周期を決定することが重要であるが、本支援システムを用い、予測精度の大まかな関係を求め、所定の予測精度を確保できることを条件として、概ね適切なデータ収集周期を定めることもできる。
【００４１】
なお、本発明で予測する土砂災害発生危険度の指標としては、土砂災害の発生危険度に関連付けられる自然現象に基づく、例えば、地下水位や間隙水圧など直接的な物理量の指標に限定することなく、例えば、その地下水位と間隙水圧とを所定の関係で統合・関連付けて生成した土砂災害発生危険度の指標などを用いることもできる。
【００４２】
本発明の第二の特徴は、学習周期毎に、残差平均を最小とする学習期間を求め、その求めた学習期間の履歴を追加学習することによりシステムを再構築することにある。一般的に、状況変化に対する追随性と安定性とは相反する傾向にあり、例えば、比較的に長い学習期間の学習データを学習することにより構築されたシステムは、安定した状況が続いている場合には、安定した高精度の予測が可能であるが、状況が変化している場合には、状況変化前の影響が強く残り、追随性は悪くなる。一方、比較的に短い学習期間の学習データを学習することにより構築されたシステムは、安定した状況が続いている場合には、安定性に欠け精度も劣るが、状況が変化している場合には、相対的に高い追随性を発揮することができる。即ち、最適な学習期間は、その追加学習を行おうとする時点までの状況とその推移によって異なるものであり、特に、一方向に変動する浸透性などに関係する物理量を予測しようとする本発明においては、学習周期毎に最適な学習期間を求め、その最適な学習期間の履歴を追加学習することによりシステムを再構築するのが好ましく、本発明は、これを第二の特徴としたものである。
【００４３】
なお、対策工の着工など、予め極めて大きな状況変化が生じることが想定できる場合もあり、かかる大きな状況変化に対応し易くするため、例えば、学習期間の上限値を設け、その上限値内で学習期間の最適化を行う形態とし、予め極めて大きな状況変化が生じることが想定できる場合には、その上限値を小さく設定することにより、大きな状況変化により追随性よく対応できる支援システムを構成することができる。又、本発明は、残差平均、即ち再現性を指標として最適な学習期間を求めるため、学習期間に下限を設けず最適化した場合、学習期間が極端に短くなり、予測精度、即ち汎化性が著しく低下する可能性があり、これを避けるため、学習期間の下限値を設け、その下限値内で学習期間の最適化を行う形態とするのが好ましい。
【００４４】
本発明は、かかる２つの特徴を有し、システムの運用に伴って自動的に過去の履歴を学習しながら更新するシステムを構築して、変動する状況から防災事業支援の為に自然災害発生危険度の指標の予測値を算出して表示及び／又は出力する防災事業支援システムであって、例えば、そのシステムとして、中間素子が放射状基底関数（ＲＢＦ）からなる、ＲＢＦネットワーク（ＲＢＦＮ）を用い、所定の下限周期以上かつ新たな学習データが追加されていることを条件にした学習周期毎に、残差平均を最小とする学習期間を求め、その求めた学習期間の履歴を追加学習することによりＲＢＦＮを再構築する実施の形態により、その追加学習を容易に且つ短時間に行うことができ、又、状況の変化に追随し高い汎化能力を維持できる。
以下、本実施の形態及びその実施例においては、システムとしてＲＢＦＮを用いて構築した防災事業支援システムについて説明するが、特に、ＲＢＦＮを用いるものに限定するものではない。また、変動物理量として地下水位を選択し、誘因物理量としては降雨量を選択しているが、これらの物理量に限定するものではなく、前述のとおり、いずれの変動物理量及び誘因物理量においてもそれらに因果関係があると考えられるものについては成立するものである。具体的には、例えば誘因物理量の降雨量を変えずに、変動物理量の地下水位に代えて間隙水圧としてもよい。また、誘因物理量を降雨量に加えて気温や湿度も加えて、変動物理量を地下水位のままとしてもよい。この場合には、３種類の誘因物理量に対して１種類の変動物理量を予測するがこのような防災事業支援システムであっても構わない。
【００４５】
なお、本願明細書では、「異質度」として特に「残差平均」を用い、これを最小にすることを条件として最適な学習期間を求めているが、これに限定されず、種々の形態を含むものとする。
即ち、本発明でＲＢＦＮなどを用いて構築するシステムは、いうまでもなく、高い予測精度を達成する必要があるが、一般的に、学習データに対する再現精度である再現性と、未学習データに対する予測精度である汎化性とは必ずしも一致しない傾向にあり、再現性が高いシステムが汎化性も高いとは限らない。例えば、全ての学習データの残差を均等に扱った「残差平均」が最小でも、例えば、古い学習データの残差が小さく、新しい学習データの残差が大きいならば、それが最も高い予測精度を達成できるとは限らず、逆に、その「残差平均」が比較的に大きい場合でも、古い学習データの残差が大きく、新しい学習データの残差が小さいならば、それが最も高い予測精度を達成できる可能性がある。
【００４６】
従って、最適な学習期間を求めるに際し、全ての学習データの残差を均等に扱う評価が、必ずしも好適な実施の形態になるとはいえず、本発明は、均等評価する「残差平均」に限定されず、これを種々の形態で実施することができる。例えば、古い学習データの影響を小さくする如く、経過時間をパラメータとした忘却係数を定め、各学習データの「残差」にそれぞれの経過時間に対応した忘却係数に応じて補正した残差を求め、この補正した残差を加算し、それをそのデータ数で除したものを、学習期間を最適化する際の「残差平均」とすることができる。又、例えば、最適化する際の下限の学習期間より短い評価期間を定め、学習期間の全てのデータを対象とすることなく、学習期間に係らず、その評価期間内の新しい学習データのみを対象とした「残差平均」を用い、学習期間を最適化することもできる。かかる残差平均の好適な形態は、予測しようとする自然災害発生危険度の指標や、本システムを適用しようとする地域の特性などによっても異なるものであり、具体的には、システムの運用に先立って決定すべき条件の１つである。
【００４７】
次に、学習データの構成等に関する実施の形態について説明する。即ち、本システムの学習に用いる学習データは、周知の如く、要因に基づく誘因指標のデータからなる誘因データと、その要因に基づき予測しようとする教師データとのデータセットであり、土砂災害発生危険度の指標を予測するシステムの学習データとしては、例えば、少なくとも主たる誘因である降雨データに基づく降雨指標を含む要因データとし、土砂災害の発生危険度に関連付けられる自然現象に基づく物理量、例えば、地下水位や間隙水圧に基づく危険度指標を教師データとすることができ、かかるデータセットからなる複数の学習データを用いてＲＢＦＮの学習を行うことができる。
【００４８】
要因データは、複数の降雨指標のデータを含み、更に又、降雨要因の他、非特許文献４に示された如く、潮位や、気圧、月齢、湖水や河川の水位、河川の流量などを加えた多次元データとすることができ、かかる多次元データを解析して行う学習によりＲＢＦＮなどでシステムを構築することもできる。多次元の降雨指標としては、本発明を限定するものではないが、基準時を所定の間隔でずらした複数の長期降雨指標、例えば、基準時を１日間隔でずらし、それぞれ半減期を２１日とした実効雨量である７つの長期降雨指標を用いることができる。多次元の降雨指標としては又、基準時をずらさず半減期を所定の間隔で変えた複数の長期降雨指標を用いることもでき、長期降雨指標と短期降雨指標とを組み合わせ用いることもできる。要因データには又、予測しようとする物理量に係る地形要因や、地質・土質要因、環境要因などを個別に、或いは、組み合わせて、例えば、多変量解析、ファジイ理論、点数制などにより評価し数値化した指標を含めることもできる。
【００４９】
なお、例えば、要因データの基準時を前日とし教師データの基準時を当日として、学習データの構成を、当日の教師データが前日までの要因データに関連付けられる構成とすることにより、前日までの要因データから当日の教師値を予測するＲＢＦＮ、即ち、当日までの実測データから翌日の予測をするＲＢＦＮを構築することができる。かかるＲＢＦＮを用いた支援システムの形態は、例えば、翌日の降雨予報を用いることなく、実測データから翌日の予測をすることができ、連続的にデータが取得できる全自動観測システムにおいても好適に実施できる形態である。
【００５０】
学習データは、実測データに所定の変換を施し標準化したデータを用いるのが好ましい。即ち、結線の重みを決定する学習に先立って、例えばシステムをＲＢＦＮを用いて構築した場合では、そのパラメータである基底関数の中心位置と半径、及び抑制パラメータを決定する必要があるが、これらの最適値を理論的に求める一般的な方法はなく、試行錯誤によってその好適な値を求める必要があり、又、これらの最適値は、使用する学習データ値の大きさにも依存するものであって、標準化しない学習データを用いてこれらパラメータを決定した場合、例えば、降雨条件が異なる地域では、その好適な値も異なり、改めて試行錯誤によってその好適な値を求める必要がある。
【００５１】
一方、標準化した学習データに基づき決定したパラメータは、降雨条件の異なる地域においても、概ね好適なパラメータとして使用し得るものであり、かかる実施の形態により、先に得られたＲＢＦＮのパラメータのノウハウを利用でき、改めての試行錯誤を要さず、汎化能力の高いシステムを構成することができる。なお、標準化は、例えば、それぞれのデータにつき、最大の実績データより大きい基準値、例えば、最大実績データを所定の比率で大きくした基準値を設定し、その基準値に対する比率として、０〜１の間の数値に変換することによって行うことができる。
【００５２】
次に、ＲＢＦＮのパラメータである基底関数の中心位置や半径を最適化する工程を有する実施の形態について説明する。即ち、学習に先立って決定すべきＲＢＦＮのパラメータである基底関数の中心位置や半径は、人間が行う試行錯誤によって決定することもでき、これを自動的に行う工程を有する支援システムの形態として実施することもできる。但し、この工程は、最適化法や学習データの構成にもよるが、膨大な計算時間を要する可能性があり、又、これらの最適値は、通常、大きく変わるものではないため、初期学習時にその学習に先立って行うのが好ましく、更に又、大きな状況の変化が生じパラメータの見直しが必要となった場合など、適宜に行うのが好ましい。なお、その具体的な最適化法は、何ら本発明を限定するものではなく、その詳細な説明を省略するが、この最適化問題は、目的関数が極小値又は極大値を示す局所点（局所解）が複数存在するという多峰性を有する可能性があり、この場合、単純な最急降下法などでは最適解を求めることができず、局所解から抜け出すためのトンネリング処理などを含む最適化法が必要になる。
【００５３】
次に、基底関数の中心位置や半径を最適化する工程を有さず、これを人間が試行錯誤して行う際の手順例について説明する。先ず、基底関数の中心位置の設定手順例について説明する。基底関数の中心位置は、周知の如く、簡便には、学習データのそれぞれの要因データに合わせ設定することができる。この方法は、完全学習が望める反面、土砂災害の発生限界線等を設定する上記の従来技術（非特許文献４など）のように、学習データ数が膨大な場合には、行列サイズが大きくなり計算が困難になると共に、学習データの分布の偏りにより、汎化性が低下したＲＢＦＮが構築される危険性がある。
【００５４】
このような場合には、例えば、多次元の要因データを構成する多次元空間において、それぞれの要因指標軸にそれぞれ所定間隔の格子線を設定し、その格子線の交点位置として決定することができる。この格子線の設定に係る所定間隔は、例えば、標準化データの基準値を上限としてその分割数を設定する、といった手順で決定することができ、その方が、直感的にも理解し易く望ましい。その場合の分割数としては、本発明を限定するものではないが、概ね２０〜６０程度が好ましく、分割が少な過ぎると、学習データの再現性が低下し、分割を多くすると、コンピュータの容量や処理上の負担が増大するが、必ずしも汎化性が改善される訳ではない。この分割数と半径をパラメータとして、再現性や相関性を指標とし、試行錯誤によりＲＢＦＮのパラメータである基底関数の中心位置と半径を決定することができる。
【００５５】
基底関数の半径は、周知の如く、簡便には、下記の目安の式で求めることもできる。式中、ｒは半径であり、ｄｍａｘは学習データ間の最大距離、ｍは学習データ数、ｎは学習データの次元である。
【００５６】
【数１】
0003646726.tif 000002
【００５７】
なお、基底関数の半径は、通常、全ての基底関数が同じ半径を有するものとして設定されることが多いが、例えば、多次元の要因データを構成する多次元空間を、所定の条件により、極めて危険度の高い領域、中間の領域、極めて危険度の低い領域などに分類し、それぞれの領域毎に好適な半径を設定することもできる。
【００５８】
土砂災害の発生限界線等を設定する上記の従来技術（非特許文献４など）では、学習データの密度を均等化、即ち、密集した学習データはこれを平均化して設定した新たな学習データで代替して、汎化能力の高い発生限界線等を設定するために、学習データのクラスタリングを行っている。本発明の実施においてもかかるクラスタリングを行うことができるが、土砂災害の発生限界線等の設定に際しての教師データは土砂災害発生・非発生の２値であるのに対し、例えば、本発明で予測する物理量は連続値であり、又、本発明で用いる学習データ数は、土砂災害の発生限界線等を設定する際の学習データ数（例えば、非特許文献５では、約２５，０００）と比較し、通常、大幅に少なく、更に又、新たな学習データの追加に際し、それを追加すべきかどうか評価・選別することにより学習データ密度の均等化を図ることも可能でもあり、本発明はかかるクラスタリングを要さず実施することができる。
【００５９】
なお、クラスタリングを行う際の手順としては、例えば、上記、基底関数の中心位置を設定する際に分割した単位格子領域を用い、予め設定された学習データの上限数と抑制パラメータの上限値と下限値とを用いて、その領域内の学習データ数に基づき、（１）上限数以上の学習データを有する領域の学習データには抑制パラメータの下限値を設定し、１つのみである領域の学習データには抑制パラメータの上限値を設定し、その間の領域の学習データには抑制パラメータの上限値と下限値を比例配分して設定する、（２）学習データが複数存在する場合には、その複数の学習データを重心法によりクラスタリングした新たな学習データを１つ設定しその元の複数の学習データを削除する、といった手順によりクラスタリングを行うことができる。学習データの上限数は、領域内に存在する学習データの最大数を求めそれを用いても良いが、適当な自己抑制項の分布を考え、実際の領域内最大データ数によらず、概ね５０〜２００、特には１００程度に設定するのが好ましい。
【００６０】
次に、新たに収集された追加の入力データにつき、それを学習データとして追加すべきかどうか評価・選別する実施の形態について説明する。即ち、本発明の実施においては、上記、学習データ密度の均等化にも係り、かかる評価・選別を行うことができ、例えば、その評価・選別は、収集された追加の入力データにつき、ＲＢＦＮを用いて求めた予測値と実測値との差に基づき入力データの残差平均を評価し、残差平均が所定のしきい値より大きい場合にはその入力データを学習データとして追加し、それ以外は不要なデータとして学習データに追加しない形態で実施する行うことができる。
【００６１】
具体的には、例えば、その残差平均を予測値と実測値との誤差とし、そのしきい値を１０〜５０％、特には概ね３０％として実施するのが好ましい。このしきい値を小さくし過ぎると、学習データの密集が生じてＲＢＦＮの汎化能力が低下するなどの問題が発生し易く、しきい値を大きくし過ぎると、状況の変化に対応して得られたデータを見逃すなどの問題が生じる危険性がある。
【００６２】
次に、学習データを削除する実施の形態について説明する。即ち、一般的に、状況の変化に対応し、追加学習を行うニューラルネットワークを用いるシステムでは、学習に用いる学習データの中から古い学習データを忘却する機能が求められ、又、学習に要さない学習データを記憶し続けることはシステムに過大な記憶容量を求めることにもなるため、何らかの条件により学習データを削除する機能が必要である。
【００６３】
本発明の実施においては、かかる学習データの削除を、先ず、学習データの追加に際し、所定の記憶期間を超した古い学習データを削除することによって行うのが好ましい。更に、新しい状況に対応して得られた実績である追加の学習データに関する予測値に、異常に大きい誤差、或いは異常な相関を与えている学習データがあった場合、これを削除する形態を含め実施するのが好ましい。この異常に大きい誤差、或いは異常な相関を与えている学習データの削除は、状況の変動により、例えば、実測値が増大しているのに対し、逆に減少する予測を行うＲＢＦＮが構築されていることがあり、かかる状況の変動に追随できない異常なＲＢＦＮを構築せしめた学習データを積極的に削除しようとするものである。
【００６４】
異常なＲＢＦＮを構築せしめた学習データの削除は、例えば、入力データの評価・選別用のしきい値より大きい異質度の上限値と、予測値と実測値との相関度の下限値を設定し、入力データの異質度がその上限値より大きい場合、又は入力データの相関度がその下限値より小さい場合には、予測値を算出したＲＢＦＮの学習に用いた学習データの中から、その異常予測された入力データの異質度や相関度に大きな影響を与えている学習データを探索し、これを所定の条件に基づき削除することによって行うことができる。その異質度や相関度に大きな影響を与えている学習データの探索は、例えば、予測値を算出したＲＢＦＮの学習に用いた学習データの中から、順次、１つのデータを除いた学習データを学習し構築された評価用ＲＢＦＮを用い、異常予測された入力データの評価用予測値を求め、その評価用予測値と実測値とから評価用異質度や評価用相関度を算出して、異質度や相関度への改善寄与が大きい順に序列化することによって行うことができる。
【００６５】
なお、具体的な削除は、例えば、異質度や相関度への改善寄与が大きい順に、異質度や相関度をそれぞれの限界値以内にせしめた学習データを削除することにより行うことができる。或いは又、複数の学習データが複合して作用している可能性もあるため、異質度や相関度への改善寄与が最も大きい学習データを削除し、次いで、再度、残された学習データの中から異質度や相関度に大きな影響を与えている学習データを探索し、異質度や相関度への改善寄与が最も大きい学習データを削除する、といった手順を、評価用異質度や評価用相関度がそれぞれの限界値以内になるまで繰り返すことによって行うこともできる。
【００６６】
本発明の支援システムで算出する予測値は、防災事業計画を立案する際の情報として、或いは、緊急の対策工、即ち、緊急の集水井掘削や排水ボーリングなどの要否を判断する情報として、更に又、土砂災害に係る警戒警報や避難勧告の発令の要否を判断する情報としてなど、種々の形態で利用することができる。又、非特許文献６と同様にして、防災事業前のデータを学習して構築した予測モデルの予測値と、事業開始後の実測値を比較することにより、その防災事業の効果を定量的に評価することができ、特には、その事業中、時系列的に比較することにより経時的に評価でき、途中、事業内容をチェックし、場合によればその事業変更する情報として使うこともできる。
【００６７】
即ち、かかる防災事業の評価に際しては、例えば、防災事業を開始した時点から、追加学習によるＲＢＦＮの再構築を中断し、その追加学習を中断したＲＢＦＮを用い算出した予測値を、その防災事業がなされなかった場合の仮想の真値とみなし、その仮想の真値と実測値との差を防災事業の効果を示す指標とすることにより、防災事業の効果を客観的かつ具体的に評価することができる。又、その評価を、その事業中、時系列的に比較することにより、事業の途中で経時的に評価でき、必要な場合、事業内容を拡充し、或いは事業内容を簡素化し、場合によってはその事業を中止するなど、費用対効果において適切な防災事業を施工する情報として利用することもできる。なお、防災事業中も常時の測定は困難で予測が必要な場合などには、防災事業を開始した時点から追加学習を中断したＲＢＦＮと、防災事業開始以降も追加学習を継続するＲＢＦＮとを別に設ける形態として実施することもできる。
【００６８】
本発明の防災事業支援シテムで算出した予測値の表示法は、発明を限定するものではないが、本発明者らが提案した土石流警戒避難支援システム（非特許文献２）と同様にして、文字や数字、画像などを地図と結び付けてコンピュータ上でさまざまな情報を検索、結合、分析することができ、その結果を地図に表現する機能を有する地理情報システム（ＧＩＳ）を用い、この予測値を含み、表示するのが好ましい。かかる地図上に表示することにより、周囲の状況、例えば、地形、人家の有無、避難場所の有無などを含み、総合的な判断がし易くなる。即ち、地理情報システムを用いることにより、より効果的な支援情報を提供できるようになる。
【００６９】
次に、本発明のＲＢＦＮを用いた防災事業支援システムのハード構成について説明する。即ち、本支援システムは、学習や予測を行うためのデータ等を入力する入力装置と、学習データや予測値等を記憶する格納装置と、学習や予測等を行う機能を有する演算装置と、予測値等を表示及び／又は出力する出力装置と、を含み構成することができる。
【００７０】
例えば、入力装置をキーボード、マウス、ペンタブレット、或いは、計測機器等から通信回線を介してデータを受信する受信装置など複数種類の装置からなり目的に応じた使い分け可能な装置とし、格納装置を磁気ディスク等のコンピュータ用記憶装置とし、演算装置をワークステーションやパーソナルコンピュータ等のコンピュータとし、出力装置をＣＲＴディスプレイ、プリンタなど複数種類の装置からなり目的に応じた使い分け可能な装置として構成することができる。
【００７１】
次に、本発明のＲＢＦＮを用いた防災事業支援システムの処理手順について説明する。なお、本発明は、システムの運用に伴って自動的に過去の履歴を学習しながら構築する、中間素子が放射状基底関数からなるＲＢＦＮを用い、変動する状況から防災事業支援の為に自然災害発生危険度の指標の予測値を算出して表示及び／又は出力する防災事業支援システムであって、本発明の処理には、初期学習に用いる入力データを収集する処理、その入力データを、必要に応じそれを編集し、学習データとして格納装置に記憶させる処理、ＲＢＦＮのパラメータである基底関数の中心位置や半径を設定する処理、初期学習によりＲＢＦＮを構築する処理、ＲＢＦＮを用い目的とする予測値を算出し、必要に応じ、これを記憶装置に記憶させる処理、その予測値を表示及び／又は出力する処理、などを含むが、以下では、本発明の最大の特徴である、追加学習によるＲＢＦＮの再構築に係る処理について説明する。
【００７２】
本発明は、上述のように、種々の実施の形態が可能であり、これに対応し、その処理手順も種々の形態が可能であるが、例えば、学習に用いるべく入力データを収集する工程と、その入力データを評価し新たな学習データとして追加すべきデータを選別する工程と、選別された追加すべきデータを、必要に応じそれを編集し、新たな学習データとして格納装置に記憶させる工程と、追加学習の要否を判定する工程と、追加学習が必要と判定された場合、学習期間をパラメータとして、格納装置に記憶されたその学習期間の学習データを学習することにより最適化用ＲＢＦＮを構築し、その学習データのうち所定の学習データについて、それぞれ最適化用ＲＢＦＮを用いて求めた予測値と実測値との差に基づく残差を求め、必要に応じその残差に所定の補正を施して、その学習期間に対応する残差平均を算出し、残差平均を最小とする学習期間及び学習周期を求める工程と、残差平均を最小とする学習期間の決定を受け、格納装置に記憶されたその学習期間の学習データを追加学習することによりＲＢＦＮを再構築する工程と、を含み有する処理手順として実施することができる。
【００７３】
以下、その各工程について、更に詳細に説明する。即ち、学習に用いるべく入力データを収集する工程の入力データとしては、例えば、降雨量など、実測データそのものでも良く、実効雨量など、学習データに用いるデータ形式に編集したものであっても良い。或いは又、所定の変換を施し標準化したものであっても良いが、本支援システムの利用者の負担を軽減する意味では、実測データそのものでの入力を可能とし、必要な編集や標準化などは、コンピュータを含む本支援システムで処理できるように構成するのが好ましい。
【００７４】
入力データを評価し新たな学習データとして追加すべきデータを選別する工程で行う評価・選別としては、例えば、上述のように、収集された追加の入力データにつき、ＲＢＦＮを用いて求めた予測値と収集された実測値との差に基づき入力データの残差平均を評価し、残差平均が所定のしきい値より大きい場合にはその入力データを学習データとして追加し、それ以外は不要なデータとして学習データに追加しない、といった処理が可能である。なお、本発明の実施においてかかる評価・選別が必須というものではなく、当初の調整・立ち上げ時に、しきい値をパラメータとした調整を行いその適正な値を確認し、場合によれば、全ての入力データが学習データに追加されるようなしきい値（例えば、負のしきい値）を設定して実施することもできる。或いは又、この評価・選別する工程を設けず、実施することもできる。
【００７５】
選別された追加すべきデータを、必要に応じそれを編集し、新たな学習データとして格納装置に記憶させる工程は、入力データを、必要に応じそれに変換や編集を施し、ＲＢＦＮの学習に用いる学習データとして、時系列順に、例えば、年月日を付記して、格納装置に記憶させる工程であって、その変換や編集の要否、或いは、その内容は、入力データの形式と学習データの形式によって決定されるものである。
【００７６】
追加学習の要否を判定する工程では、先ず、本発明の趣旨とするところにより、所定の下限周期以上、且つ、直近の追加学習以降に新たな学習データが追加されていることを条件として、その条件が満たされている場合には追加学習要とし、その条件が満たされていない場合には否と判定する処理を含み行う。なお、例えば、本システムの利用者が、追加学習の強制実行、又は、追加学習の中断の指示が行えるように、かかる条件を含み、追加学習の要否を判定するように構成し実施することもできる。
【００７７】
残差平均を最小とする学習期間を求める工程は、追加学習が必要と判定された場合にその処理を開始する工程であって、学習期間をパラメータとして、その上限値及び／又は下限値が設定されている場合にはその範囲内で、格納装置に記憶されたその学習期間の複数の学習データを学習することにより最適化用ＲＢＦＮを構築し、その複数のうち所定の学習データについて、それぞれ最適化用ＲＢＦＮを用いて求めた予測値と実測値との差に基づく残差を求め、必要に応じその残差に所定の補正を施して、その学習期間に対応する残差平均を算出し、残差平均を最小とする学習期間を求める処理を行う工程である。
【００７８】
残差平均としては、上述のように、学習期間の全ての学習データの残差を均等評価した残差平均に限らず、忘却係数を乗じて補正した残差を用いた残差平均や、所定の評価期間内の学習データのみを対象とした残差平均などを用いることもできる。残差平均を最小とする最適化の手法としては、いかなる手法でも良く、特に本発明を限定するものではないが、例えば、周知の最急降下法などにより、高速、且つ効率的に最適化することができる。
【００７９】
追加学習によりＲＢＦＮを再構築する工程は、残差平均を最小とする学習期間の決定を受けその処理を開始する工程であって、格納装置に記憶されたその学習期間の学習データを追加学習することによりＲＢＦＮを再構築する処理を行う工程である。なお、具体的に用いる最適化の手法によっては、残差平均を最小とする学習期間を求める工程において、既に、かかる追加学習によるＲＢＦＮの再構築がなされている場合もあり、そのような最適化手法を用いる場合には、当然ながら、この追加学習によりＲＢＦＮを再構築する工程を別に設ける必要はない。
【００８０】
以上、詳細に説明した本発明のＲＢＦＮを用いた防災事業支援システムは、上述のように、システムの運用に伴って自動的に過去の履歴を学習しながら構築する、中間素子が放射状基底関数からなるＲＢＦＮを用い、変動する状況から警戒避難支援の為に自然災害発生危険度の指標の予測値を算出して表示及び／又は出力する本発明のＲＢＦＮを用いた警戒避難支援システムとして使用することができるものである。
【００８１】
その詳細な構成は、本発明を限定するものではなく、例えば、前述の本発明者らが提案した土石流警戒避難支援システム（非特許文献２）と同様な構成において、変動する状況から警戒避難支援の為に自然災害発生危険度の指標の予測値を算出し、それを表示及び／又は出力する機能を有する形態として、本発明を実施できることは明らかである。
【００８２】
例えば、その予測値を算出しそれを表示及び／又は出力する機能の他、別に設定された土砂災害の発生限界線、避難基準線、警戒基準線の少なくともいずれかを有し、地理情報システム（ＧＩＳ）を用い、計測降雨データと土砂災害発生限界線等に基づく土砂災害発生危険度判定結果の色表示、スネーク曲線の表示、避難場所情報の表示、被害想定の表示、被害情報の入力と集計、予測雨量と土砂災害発生限界線等に基づく予測土砂災害発生危険度判定結果の表示の機能を有する警戒避難支援システムとして実施できる。
【００８３】
以上のような実施の形態により、本発明は、防災事業支援システム及び警戒避難支援システムに係わり、システムの運用に伴って自動的に過去の履歴を学習しながら構築するニューラルネットワークを用い、変動する状況から支援の為の予測値を算出して表示及び／又は出力する防災事業支援システムにおいて、その追加学習を容易に且つ短時間に行うことができ、又、状況の変化に追随し高い汎化能力を維持できる、ＲＢＦＮを用いた防災事業支援システム及び警戒避難支援システムを提供することができる。
【実施例】
【００８４】
以下、実施例により本発明を更に具体的に説明する。先ず、以下で説明する実施例において、解析に用いた対象データについて説明する。対象地域は図1に示す国内某所の地すべりブロックであり、この地すべりブロックでは過去に地すべり災害が発生しており、集水井掘削、水平ボーリングなどの対策工を施工するために日単位で地下水位観測が行われている。実施例で用いた地下水位データは、１９９７年０７月２０日から２００１年１１月１８日（以下、「対象期間」という。）までの全１５８３データの内、欠陥データである１９９７年１２月２６日から１９９７年１２月３１日までの６データを除き、１５７７データである。降雨データは、対象期間中に現地で観測された降雨と現地で降雨が観測されていない１９９８年以前は気象庁のアメダスを用いた（図２参照）。なお、この間には、地すべり対策事業として地下水位低下を目的とした対策工が施工され、図２に示すように１９９８年０８月２４日から１９９８年０９月１０日に水平（試験）ボーリング（以下、「第１対策工」という。）、１９９９年０９月２８日から２０００年０２月１０日に集水井Ｎｏ．１、Ｎｏ．３施工（以下、「第２対策工」という。）、２０００年０６月２５日から２０００年１１月１６日に集水井Ｎｏ．２、Ｎｏ．５（以下、「第３対策工」という。）の順に整備された。
【００８５】
地すべり地域では、地下水帯水層が多く存在し、蒸発散や地表流としての損失など、多くの要因が地下水位変動に影響するため、 図2の地下水位の変動状況から分かるように複雑な挙動を示す。したがって，地下水位の変動傾向の再現や予測は容易ではない。
地すべり災害の原因は、地形・地質などの素因に加え、降雨浸透などによる地下水位や間隙水圧の上昇などが誘因となって発生するといわれている。このため、多くの地すべり地域では、地下水位を低下させることを目的として集水井、水平ボーリングなどの対策工を計画するために、基礎情報として地下水位の常時把握が必要不可欠である。またその必要性は災害予測の観点からも言えることである。本実施例の主要なポイントは、このような地下水位を予測するために降雨を入力して地下水位を出力するモデル（以下、「予測モデル」という。）を構築し、時系列的に変動する地下水位を常時把握することにある。
また現地で緊急に施工される対策工について、その効果を定量的に評価することが困難であるため、必要以上の対策工を施工することがある。精度の良い予測モデルから出力される予測水位と実測水位の水位差によって、対策工の効果を定量的に評価する、この点も本実施例のポイントといえる。
【００８６】
地下水位を常時把握するには、毎日現地計測を行って地下水位データを入手すればよい。しかしながら、毎日、現地で地下水位データを計測するには次の点で問題があると考えられる。
現地でデータ収集を毎日行う場合、地すべりの危険性が高い豪雨時では身の危険を伴う可能性があると同時に人件費を要することが考えられる。観測技術に関して言えば、近年地下水位、地すべり変位等を全自動で計測する全自動観測システムが考案されており、このシステムでは現地に赴くことなく観測データを入手できる。しかしながら、現在の全自動観測システムは高額の設置・維持費がかかり、中小規模の地すべり地域での採用は未だ困難な状況にある。そのため、地すべり地では半自動の機械水位計により、定期的に現地に赴いて観測データを回収する方法が一般的である。
【００８７】
更に問題点としては、地すべり地域では、地すべりブロックを抑制するための対策工が施工される。本実施例では図2に示すように地下水位低下を目的とした第1対策工〜第3対策工が施工されており、その施工後では、施工前と比較して急激に地下水位が変動している。したがって、地下水位の変動傾向を仮に捉えることができたとしても、施工後では以前の傾向が全く役に立たないこともありうる。
【００８８】
以上のことを考慮した場合、予測モデルに求められることは、（１）半自動の機械水位計を想定し、ある周期（本発明でいう「学習周期」）と同等）毎に現地に赴いて地下水位データを回収し、降雨データとともに既存の学習データに追加して予測モデルを再構築する機能、（２）学習周期は、地下水位の変動が緩慢である場合、長く設定することでコストを削減し、対策工施工後のように急激に地下水位が変動する場合は、学習周期を短く設定し、新たな学習データを追加する頻度を多くして急激な変動に追随するなど、最適な学習周期を抽出する機能、（３）対策工の施工により、以前の地下水位の変動傾向が大きく変化する場合は、対策工前の学習データが逆に予測モデルの精度に悪影響を及ぼすことがあるため、（２）で選択した最適な学習周期で新たに学習データを追加した際に、現時点から過去のデータをどこまで学習データとするのかを検討し、その学習データの期間（本発明でいう「学習期間」と同等）よりも過去のデータは学習データから忘却（排除）させる機能、（４）設定した学習周期毎に現地に赴くまでの間は、実際の地下水位データを把握できないため、その期間は現地近傍からリアルタイムで配信される降雨データを最新の予測モデルに入力し、予測水位を出力することで、そのデータから地下水位の状況を把握する機能、（５）対策工以前の予測モデルに対策工後の降雨データを入力することで出力される水位（以下、「再現水位」という。）と対策工後の実測水位を比較することで、その水位差から対策工効果を評価する機能、と考えられる。本発明では特に（１）、（２）の機能を追加学習、（３）の機能を忘却学習と呼ぶ。
【００８９】
このような機能を備える本発明の防災事業支援システムの実施例について、図３乃至図２５を参照しながら説明する。
図３は本実施例に係る防災事業支援システムのシステム構成図である。図３において、防災事業支援システムは、情報入力装置１と演算装置２と情報出力装置３と、これらに接続される情報格納装置４を有するものである。情報入力装置１は、情報格納装置４に格納されるデータを入力したり、あるいは演算装置２の作動時に直接データを入力するために使用されるものである。演算装置２は、設定部５とモデル構築部６と予測水位演算部７と評価部８から構成されるものであり、情報格納装置４から読み出したデータや情報入力装置１から入力されるデータと予測モデルを用いて地下水位の予測の演算や対策工の評価を行うものであり、もって、前述の５つの機能を発揮するものである。
【００９０】
ここで、演算装置２を構成する要素を説明する前に、先に情報格納装置４に格納されるデータ等について説明する。
情報格納装置４には、大きく分けて入力データ１５、パラメータデータ１６、モデルデータ１７、出力データ１８の４種類のデータが格納されている。入力データ１５は、地下水位の予測の演算等に用いられる実データであり、変動物理量である地下水位データ１９、誘因物理量である降雨データ２０の他、前述の例えば半減期が２１日の実効雨量データ２１や対策工を施した場所やその工事期間などを対策工毎に識別可能なＩＤ符号をキーとして整理した対策工データ２２を備えている。
【００９１】
具体的に図４乃至図６を参照しながら説明する。図４は、情報格納装置４に格納されている入力データ１５のデータ構造を示す概念図である。図４において、地点Ａと示されているのが、降雨データ２０などを取得した地点である。地名を示してもよいし、ＩＤ符号などで示してもよい。取得の日付も付記されている。図４中、時間雨量と示されている部分が降雨データ２０であり、実測水位として示されている部分が地下水位データ１９である。さらに、図中対策工施工状況として示されているのが対策工データ２２である。本図においては、対策工毎に識別可能なＩＤ符号として番号（Ｎｏ．１，２など）が付されている。
【００９２】
さらに、図５と図６は実効雨量の正規化前と正規化後を示すデータであり、実効雨量データ２１に含まれるものである。図５では正規化前であり、実効雨量と実測水位はそれぞれ実値を示しているが、図６では、実効雨量、実測水位ともに正規化されて相対値となっている。演算においては、正規化は必ずしも必要ではないが、正規化しておくと、前述のとおり各データの値の大きさの影響を受けず、適切な情報として用いることができる。
次に、パラメータデータ１６は、モデル構築部６に格納されている予測モデルに用いられるパラメータや予測水位と実測の地下水位データとの乖離に関する要求水準２３が含まれる。予測モデルのパラメータには、演算の初期の段階で予測モデルに用いられる初期パラメータ２４と、もう一つ、初期の予測モデルで演算された予測水位の異質度が要求水準２３を満足できない場合あるいは満足する場合であっても、再度演算を行う際の予測モデルに用いられる更新パラメータ２６がある。これらのパラメータは、具体的には学習期間や学習周期を含み、さらに場合によってはこれらの最大値、最小値などあるいはこれらが変更された場合のものを含む概念である。また、学習期間という場合には、３０日や６０日など単に学習する期間を指す場合もあれば、ある時間の基点も含めて学習期間という場合の２通りがある。さらに、予測モデルとしてＲＢＦＮを用いる場合には、ＲＢＦの半径（ｒ）、抑制パラメータ（λ）を含むものである。
【００９３】
また、要求水準２３は演算に採用する数値を予め情報格納装置４に格納しておいてもよいし、予測水位の演算時に情報入力装置１から入力されてもよい。さらに、複数の数値をテーブル状に格納しておき、後述する要求水準設定部９によって読み出されて情報出力装置３に表示され、表示されたものの中から作業者によって情報入力装置１を介して選定されたものを要求水準として定めるなどしてもよい。
演算係数２５は、要求水準２３を満たさない場合に実行される再度の演算を行う際に初期パラメータ２４を変更するが、その際の分割幅や、あるいは再度の演算を行う際に実施されるデシメーション処理の間引き幅などが含まれる。
モデルデータ１７は、予測モデルに関するデータを意味しており、初期予測モデル２７と更新予測モデル２８を備えている。初期予測モデル２７はある地点で地下水位の予測演算を開始する当初のモデルであり、初期パラメータ２４が入力されるものである。一方、更新予測モデル２８は、初期予測モデル２７において行った地下水位の予測水位の異質度が要求水準２３を満たさない場合において、学習期間や学習周期を変更して得られる更新パラメータ２６が入力されるものである。
さらに、出力データ１８は、演算装置２において演算された結果のデータであり、具体的には予測水位２９と対策工評価３０が含まれる。
【００９４】
次に、演算装置２を構成する要素について説明する。
設定部５は要求水準設定部９と初期パラメータ設定部１０を備えており、要求水準設定部９は、情報格納装置４の要求水準２３を読み出して演算される予測水位の異質度に対する要求水準２３として設定される。この設定とは、例えば情報格納装置４に格納されている複数の要求水準２３の中から１の要求水準２３を選定する動作を含み、その際に情報入力装置１を介して要求水準２３が入力されたり、先の複数の要求水準２３からいずれかが指定される場合も含む概念である。
なお、その選定は演算中あるいは演算前などいずれの時期においても可能であり、時期的な限定はしない。
初期パラメータ設定部１０は、要求水準設定部９と同様に初期パラメータ２４について設定するもので、要求水準設定部９における要求水準２３と同様に初期パラメータ２４を設定するもので概念的にも要求水準設定部９と同様であるためその説明を省略する。初期パラメータ２４の内容によっては、先に説明したとおりである。
モデル構築部６の初期予測モデル構築部１１は、初期予測モデル２７を読み出して、初期パラメータ設定部１０において設定された初期パラメータ２４を入力して、予測水位の演算を実行する際の最初のモデルを決定するものである。
一方、初期予測モデル２７によって予測された地下水位と実測の地下水位データ１９に関してその異質度が、前述の要求水準２３を満足しない場合に、求められる更新パラメータ２６を入力して、予測水位の演算を実行する際のモデルを決定するのが更新予測モデル構築部１２である。
予測水位演算部７は、初期予測モデル構築部１１あるいは更新予測モデル構築部１２によって構築された予測モデルに降雨データ２０あるいは実効雨量データ２１を入力して予測水位を演算するものである。演算された予測水位２９は、情報格納装置４に格納される。
【００９５】
図７に情報格納装置４に格納されている予測水位２９のデータ構造を示す。図７において、ある地点の出力値と教師値と予測水位２９と実測水位が示されている。出力値とは、予測水位２９の正規化された数値であり、教師値とは実測水位の正規化されたものである。また、実測水位とは、地下水位データ１９を意味している。なお、図７においては、測定地点を示すＩＤ符号が付されていないが、これは省略されているためである。
評価部８の予測水位精度検証部１３は、予測水位演算部７によって演算された予測水位に対して地下水位データ１９を用いながら異質度を演算する。この異質度が、要求水準設定部９によって設定された演算の要求水準２３を満足しない場合には、用いている予測モデルが初期予測モデル２７であれば、初期パラメータ２４を、あるいは既に更新予測モデル２８であれば、さらにその更新予測モデル２８を更新することになる。
具体的には、初期パラメータ２４あるいは更新パラメータ２６の更新となる。その際の具体的な演算については、詳細にはフローチャートを参照しながら後述するが、演算係数２５を用いて、初期パラメータ２４あるいは更新パラメータ２６に含まれる学習期間及び／又は学習周期を演算係数２５に含まれる分割幅を用いて変更したり、演算係数２５に含まれる間引き幅を用いて学習期間中の降雨データ２０あるいは実効雨量データ２１に対してデシメーション処理を施す。間引き幅は予め定めておいて、演算係数２５として情報格納装置４に格納しておくとよいが、デシメーション処理を実行する際に、情報入力装置１から入力されるようにしておき、それを用いてもよい。なお、このデシメーション処理は、予測水位精度検証部１３において実行される機能である。
【００９６】
新たに更新された更新パラメータ２６を更新予測モデル構築部１２に送信して、更新予測モデル構築部１２では、再度更新予測モデル２８を読み出して入力して更新予測モデル２８を更新する。
また、対策工評価部１４は、対策工が施される前の予測モデルを読み出して、その予測モデルに対策工が施された後の降雨データ２０あるいは実効雨量データ２１を入力して対策工の効果以前の状態が維持されたとした場合の予測水位を演算する。一方、対策工が施された後の予測モデルに対して、先の対策工が施された後の降雨データ２０あるいは実効雨量データ２１を入力して対策工の効果後の状態における予測水位を演算する。これらの水位を比較すると、この対策工が施されたことによる効果が予測水位の差となって表現される。その水位差を演算するのがこの対策工評価部１４である。
この対策工の有無による予測水位の差は、対策工評価３０として情報格納装置４に格納される。
情報出力装置３は、演算装置２で演算された結果や入力されたデータあるいは演算の条件などを表示あるいはデータとして外部装置に送出するためのものである。具体的には、演算された予測水位２９や対策工評価３０の他、取得された地下水位データ１９や降雨データ２０、実効雨量データ２１に変換されたものや対策工データ２２も出力される。さらに、初期パラメータ２４から更新パラメータ２６に更新された際の更新パラメータ２６やそれまでの初期パラメータ２４などについても出力されることになる。
なお、この出力は、例えば液晶装置やＣＲＴ装置などの画面に表示する概念の他に、印字装置に出力したり音声装置を介して出力するなどの概念を包含するものである。
【００９７】
次に、図８乃至図１１を参照しながら、時系列的に変動する自然現象を予測するための予測モデルをＲＢＦＮを用いて設定し、どのように予測水位を演算し、また、予測モデルを更新するか、そして、どのように自然災害発生の監視あるいは対策工効果の評価を行うか、その過程について説明する。
図８乃至図１１は、その時系列的に変動する自然現象を予測するための予測モデルを設定する過程と予測モデルによって自然災害発生の監視あるいは対策工効果の評価を行う過程について、好ましい工程・手順を示した概略フローチャートである。
時系列的に変動する自然現象を予測するための予測モデルの設定は、図８に示すように、先ず、前述のとおり、ステップS1において予測モデルによる予測結果が、最低限満足してほしい予測精度として要求水準を設定する。本実施例においては、要求水準は、予測水位と実測水位との残差平均とする。また、このステップS1と同時あるいはその前後において、現時点で得られたある地点における地下水位データと降雨データを読み取り可能に情報格納装置４に格納しておく。また、それぞれの地下水位データや降雨データを得た地点についてはその特定ができるようにＩＤ番号などを付しておく。図４においては符号Ａで示している。
解析対象とする複数の地点について、降雨データ２０を地下水位データ１９との組で表されるデータ（本発明でいう「学習データ」と同等）を収集し、降雨データについては、必要に応じて実効雨量データ２１などの降雨指標に変換し、複数の地点毎に地下水位データとの組で時系列的に整理しておくとよい。
また、降雨データ２０については、実効雨量データ２１などに予め変換した上でそのデータと地下水位データ１９を時系列的に格納しておいてもよい。
【００９８】
次に、ステップS2では初期パラメータの設定を行う。これは前述のとおり設定部５の初期パラメータ設定部１０において実行される。具体的に、初期パラメータの設定とは、本実施例のようにＲＢＦＮを利用する場合には、予測モデルを構築する際のＲＢＦＮによる学習条件として、基底関数の半径（ｒ）、抑制パラメータ（λ）の設定、更新予測モデルを構築する際の最大学習周期（ＳＰｍａｘ）、最小学習周期（ＳＰｍｉｎ）、リコール期日（ＲＤ）、最大学習期間（ＭＰｍａｘ）、最小学習期間（ＭＰｍｉｎ）の設定を意味する。
本実施例では、基底関数の半径（ｒ）を０．７１０５９４とし、抑制パラメータ（λ）は０．０１とした。また、最大学習周期（ＳＰｍａｘ）は６０日、最小学習周期（ＳＰｍｉｎ）は1日、最大学習期間（ＭＰｍａｘ）は３６０日、リコール期日（ＲＤ）は初期予測モデルを構築した１９９８年０８月２３日までとした。最小学習期間（ＭＰｍｉｎ）は１５日とした。これらの最大、最小学習周期は、計測機器の性能や人件費の条件から設定すればよく、また最大学習期間（ＭＰｍａｘ）は、初期予測モデルの予測精度から最低限必要な学習期間を判断して設定すればよい。リコール期日は、対策工の施工による影響等で大幅に地下水位が変動しはじめると予想される期日、例えば対策工の竣工日等を設定すると良い。最小学習期間（ＭＰｍｉｎ）は、最小学習周期（ＳＰｍｉｎ）よりも小さくならないように設定する。なお、これらの最大学習期間、最小学習期間、最大学習周期、最小学習周期、リコール期日などのデータは、初期パラメータ２４あるいは更新パラメータ２６の一部として情報格納装置４に格納しておくとよい。
次いでステップＳ３では、モデル構築部６の初期予測モデル構築部１１において初期パラメータを用いて、初期予測モデルを構築する。初期予測モデルは、ある程度蓄積された学習データを用いて構築することが望ましく、本実施例では初期予測モデルの構築に約１年分の学習データを用いている。
【００９９】
次に、ステップＳ４乃至Ｓ１２では、更新予測モデルの構築および予測水位の算出を行う。先ずステップＳ４では、ｉ区間で追加・忘却学習により更新予測モデルを構築する。このｉ区間、ｉ＋１区間などの区間とは、学習周期や学習期間を意味する。更新予測モデル２８は、更新する毎に情報格納装置に格納して、いつでも読み出せるようにしておく。このステップＳ４は、モデル構築部６の更新予測モデル構築部１２において実行されるものである。
ステップＳ５では、ｉ＋１区間において現地近傍の雨量観測所からリアルタイムで配信される降雨データを入手し、ｉ区間で構築した更新予測モデル２８に入力することで、予測水位演算部７において、ｉ＋１区間の予測水位を算出する。ステップＳ５で入手された降雨データ２０は、情報格納装置４に格納し、いつでも読み出せるようにしておく。降雨データ２０の入力は、前述のとおり情報入力装置１を用いて入力されるが、ステップＳ５よりも前の段階で情報入力装置１から入力しておいてもよく、予め情報格納装置４に格納しておいて、そこから読み出してもよい。また更新予測モデル２８から算出した予測水位２９は、情報出力装置３を用いて出力、表示させることができる。
ステップＳ６では、ｉ＋１区間の実測水位を現地で入手する。現地で入手した実測水位は、地下水位データ１９として情報格納装置４に格納し、読み出せるようにしておく。
【０１００】
ステップＳ７では、予測水位精度検証部１３において、ｉ＋１区間の予測水位２９と実測水位（地下水位データ１９）を比較して両水位から残差平均を算出する。ステップS8では、ステップS7で算出した残差平均が要求水準２３を満足するか否かを検証し、要求水準２３を満足しない場合、ステップＳ９に移動し、最適な学習期間（ＭＰ）と学習周期（ＳＰ）を抽出する。ステップＳ９について図９にその内容を詳細に示しながら説明する。
ｉ＋１区間の予測水位２９の精度を検証した結果、要求水準２３を満足しない場合、ステップＳ９１では、現況の学習周期（ｉ＋１区間に相当）を演算係数２５に含まれる分割幅Ｄｓｐで再分割して（ｉｉ＋Ｎ、ｉｉ＋１、ｉｉ＋２、・・・・ｉｉ＋Ｍ）、再分割した学習周期で細かく追加学習することを考える。先ずｉ区間の更新予測モデルにｉｉ＋１区間の降雨を入力し、ｉｉ＋１区間の予測水位を算出しておく。次にステップＳ９２において、ｉｉ＋１区間の学習データを追加・忘却学習する。
次にステップＳ９３で再構築した更新予測モデル２８にｉｉ＋２区間の降雨データ２０を入力し、ｉｉ＋２区間の予測水位を算出する（ステップＳ９４）。この処理を再分割したＳＰの全ての区間で実施し、各区間で算出した予測水位２９と実測水位（地下水位データ１９）の精度検証をステップＳ９５で行う。ステップＳ９６で要求水準２３を満足するか否かを検証し、要求水準２３を満足した場合は、この分割幅Ｄｓｐを最適な学習周期（ＳＰ）、現況の学習期間（ＭＰ）を最適値とする。要求水準２３を満足しなかった場合は、現況の学習期間（ＭＰ）の学習データを古いものから徐々に減らして、ステップＳ９３で忘却学習により予測モデルを再構築し、更新予測モデルから得られる予測水位がステップＳ９６で要求水準２３を満足するか、または最小学習期間になるまで上記の処理を繰り返す。このとき、忘却学習の対象とする学習データは、前述のように現況の学習期間のものでも良いが、最大学習期間（ＭＰｍａｘ）の学習データ、あるいは現在からリコール期日まで過去に遡った時点までの学習データとしても良い。
なお、本実施例では学習周期や学習期間を変更することで予測モデルを再構築しているが、前述のとおり、学習期間を変更したりあるいは学習期間をそのままにしておき、それらの学習期間に含まれる学習データを予め定めた間引き幅で間引きして、学習データ数を減らすようなデシメーション処理を施すことで更新予測モデルを構築するものであってもよい。
【０１０１】
学習期間の減らし方は、学習周期の際に用いた分割幅Ｄｓｐとは別に分割幅のようなものを予め演算係数２５として情報格納装置４に格納しておき、この学習期間（ＭＰ）における分割幅毎に学習期間（ＭＰ）を減らして忘却学習を実行するとよい。但し、予めその分割幅を１日としておき、学習期間（ＭＰ）から１日ずつ減らして自動的に忘却学習を実施してもよい。
最小学習期間（ＭＰｍｉｎ）まで学習データを減じて学習期間（ＭＰ）検討しても要求水準を満足しない場合は、分割幅Ｄｓｐを減じて、学習周期（ＳＰ）を更に再分割し、同様の検討を実施し、最適な学習周期（ＳＰ）と学習期間（ＭＰ）を抽出する。これらの処理を行っても要求水準２３を満足しない場合（ステップＳ９８）は、要求水準２３を下げて再度最適な学習周期（ＳＰ）及び学習期間（ＭＰ）を検討するか、現時点で最も精度の高い学習周期（ＳＰ）、学習期間（ＭＰ）を最適値とする。
なお、本実施例では、最初に学習周期を分割幅Ｄｓｐによって分割し、その後、学習期間（ＭＰ）を減じる工程としたが、最初に学習期間を減じて、その後、学習周期を減じるようにしてもよい。学習周期は、地下水位データ１９を現地で取得するサイクルであるためこれは可能な限り長くしておき、学習期間を短縮化することで、要求水準２３が満たされる程度の予測精度が得られるのであれば、学習周期を一定にして地下水データとして実測水位を取得する頻度を減らさないでおくことが人件費などの観点から望ましいからである。
【０１０２】
図８に戻って説明する。ステップＳ８で要求水準を満足し、現況の学習周期（ＳＰ）が最大学習周期（ＳＰｍａｘ）よりも短い場合、ステップS10では、現況の学習周期（ＳＰ）がより長い期間でも要求水準２３を満足するか否かを検証する。これはＳＰが短すぎると現地に赴く頻度が増え、その分人件費を要するため、要求水準２３を満足する期間では可能な限り長い学習周期を検討する必要があるからである。これは先の要求水準２３を満足しない場合の思想と軌を一にするものである。
【０１０３】
ステップＳ１０について図１０にその内容を詳細に示しながら説明する。先ずステップＳ１０１において、現時点から最大学習周期（ＳＰｍａｘ）だけ遡った時点で、学習周期（ＳＰ）を最大学習周期（ＳＰｍａｘ）として追加・忘却学習を行う。なお、このステップS101では、現況の学習周期をＳＰ'、学習期間をＭＰ'として変数としての学習周期ＳＰと学習期間ＭＰとは区別している。
次にステップＳ１０２で再構築した更新予測モデル２８に学習周期（ＳＰ）の降雨データ２０を入力し、この区間の予測水位２９を算出する（ステップＳ１０３）。この予測水位２９とこの区間の実測水位（地下水位データ１９）で精度検証を行い（ステップＳ１０４）、ステップ１０５で要求水準２３を満足するか否かを検証する。要求水準２３を満足する場合は、この学習周期（ＳＰ）と学習期間（ＭＰ）を最適値とする。要求水準２３を満足しなかった場合は、学習期間（ＭＰ）の学習データを古いものから徐々に減らして、ステップＳ１０１で忘却学習を実施する。このとき、忘却学習の対象とする学習データは、前述のように現況の学習期間のものでも良いが、最大学習期間（ＭＰｍａｘ）の学習データ、あるいは現在からリコール期日まで過去に遡った時点までの学習データとしても良い。現況の学習期間（ＭＰ'）まで学習データを減じて学習期間（ＭＰ）を検討しても要求水準２３を満足しない場合は、学習周期（ＳＰ）を短くして同様の処理を繰り返す。現況の学習周期（ＳＰ'）まで学習周期（ＳＰ）を変化させても要求水準２３を満足しない場合は、現況の学習周期（ＳＰ'）と学習期間（ＭＰ'）を最適値とする。
【０１０４】
図８に戻って説明する。ステップＳ９もしくはステップＳ１０で抽出した最適な学習周期（ＳＰ）は、ステップＳ１１において情報出力装置３で出力させることができ、地下水位データ１９の収集を行う最適な周期を操作者に示すことができる。また、対策工等の施工により、予め急激な地下水位変動が予想される場合には、操作者が強制的に対策工施工開始日から短い学習周期（ＳＰ）や学習期間（ＭＰ）で更新予測モデルを再構築することもできる。この学習周期（ＳＰ）や学習期間（ＭＰ）は情報入力装置１により入力されるが、ステップＳ１１よりも前の段階で情報入力装置１から入力しておいてもよく、予め情報格納装置４に格納しておいて、そこから読み出してもよい。
ステップＳ１２では、追加・忘却学習を終了するか否かを選択する。
【０１０５】
ステップＳ１３では、更新予測モデル２８から出力される予測水位２９で地すべり発生に対して、安全か否かを検討する工程である。地すべり発生の危険性を把握するには、地すべり対策の計画段階で実施される安定解析の結果を利用する。例えば、一般的に地すべりの安定解析は、地下水位と地すべり土塊の重量等から検討されるため、この地下水位を変数とすることで、本発明による予測モデルで算出した予測水位２９から地すべり発生の危険性を検討することができる。
【０１０６】
次に対策工の効果を定量的に評価する過程（ステップＳ１４）について説明する。ステップＳ１４については、図１１にその内容を詳細に示しながら説明する。このステップＳ１４は対策工評価部１４において実行されるもので、先ず、ステップＳ１４１では、効果を評価したい対策工を前述のＩＤ符号などをキーとして選定し、ステップＳ１４２ではその対策工の施工開始時の情報を基に、情報格納装置４に格納した対策工施工以前の更新予測モデル２８を読み出す。この対策工の情報は、情報入力装置１から入力されるが、ステップＳ１４１よりも前の段階で情報入力装置１から入力しておいてもよく、予め情報格納装置４に格納しておいて、そこから読み出してもよい。
ステップＳ１４３では、対策工施工後の降雨データ２０をステップＳ１４２で読み出した更新予測モデル２８に入力し、再現水位を算出する。ステップＳ１４３での降雨データ２０の入力は、情報入力装置１を用いて入力されるが、ステップＳ１４３よりも前の段階で情報入力装置１から入力しておいてもよく、予め情報格納装置４に格納しておいて、そこから読み出してもよい。
次にステップＳ１４４において、選定した対策工施工後の実測水位を情報格納装置４から読み出して、再現水位との水位差から対策工効果を算出する。このときの再現水位と実測水位、対策工効果は、情報出力装置３を用いて出力、表示させることができる。
続いてステップＳ１４５では、この対策工が妥当であるか否かを検証する。例えば、不十分である場合は、当初の計画に新たな対策工を追加し、逆に十分である場合、当初の計画を縮小することができる。
【０１０７】
以上、本発明の実施例を説明したが、特許請求の範囲で規定された本発明の精神と範囲から逸脱することなく、その形態や細部に種々の変更がなされても良いことは明らかである。
【０１０８】
例えば、実施例で説明した種々のパラメータ等は、実施例で使用した地域、特にはそのデータに基づき、試行錯誤による検討の結果、設定したものではあるが、必ずしも最適な設定ができたとは言えない可能性もあり、好ましくは、更に最適な設定をすべきものであり、何ら本発明を限定するものではない。
【０１０９】
以下、本実施例に係る防災事業支援システムを用いて、先に図１に示した地すべりブロックにおける地下水位データを参照しながら、実際に演算を行ったのでその結果について、図１２乃至図２５を参照しながら説明する。
本実施例においては、予測モデルにＲＢＦＮを用いており、このＲＢＦＮに対して要因データと教師データを入力することで、予測モデルを用いて予測水位を演算し、さらに異質度を演算してその精度の検証を実施している。
本実施例において、予測モデルの構築に用いる要因データとは、現地近傍からリアルタイムで配信される１時間雨量などの雨量値を加工した降雨データ２０を意味する。本実施例では、この降雨データ２０を当日、前日、２日前、…と１日間隔でずらした７次元の長期降雨指標を指し、いずれも半減期を２１日とした実効雨量データ２１である。教師データは、現地で実測された地下水位データ１９であり、降雨データ２０、地下水位データ１９共に、対象期間の全データの最大値を基準に標準化し、標準化学習データを用いてＲＢＦＮの学習に使用している。
本実施例では、第１対策工が施工される前日までを初期予測モデル２７に使用する学習データとし、その対策工開始日以降を追加学習及び忘却学習の対象とする学習データに使用した（図２参照）。即ち、１９９７年０７月２０日から１９９８年０８月２３日まで（以下、「初期学習期間」という。）の３９４の学習データで初期予測モデル２７を構築し、１９９８年０８月２４日から２００１年１１月１８日まで（以下、「追加・忘却学習期間及び予測期間」という。）の１１８３の学習データで追加学習及び忘却学習により予測モデルを再構築し、更新予測モデル２８として予測水位を算出した。なお、初期予測モデル２７とは、本実施例では本発明を使用する時点までに入手されている学習データで構築した予測モデルを指す。また、追加・忘却学習の対象とした予測モデルを初期予測モデル２７と区別するため、更新予測モデル２８と呼ぶ。
【０１１０】
次に、本実施例で用いたＲＢＦＮのパラメータについて説明する。基底関数の中心位置は、予めかなり高い精度で予測できるＲＢＦＮを構築できることを確認し、学習データのそれぞれの要因データに合わせて設定した。基底関数の半径は、上述の目安の式（（１）式）によって決定したものであって、０．７１０５９４であり、抑制パラメータは０．０１である。
【０１１１】
以下、具体的な結果について説明するが、最初に比較例として、初期学習期間の学習データを用いてＲＢＦＮにより構築したモデル、つまり初期予測モデルの予測結果について説明する。図１２は、その予測水位と実測水位とを時系列的に比較して示したものであり、残差平均が０．３３１１、相関係数が０．１９１７となっている。即ち、追加・忘却学習を行わないＲＢＦＮでは、対策工などの状況の変化に伴い予測精度が低下し、状況の変化に全く対応できないことを示している。
【０１１２】
次に、追加・忘却学習を行うＲＢＦＮの参考例１として、学習周期を２ヶ月、学習期間を２７０日と固定したＲＢＦＮの予測結果について説明する。なお、学習データの追加に際し、その評価・選別は行っていない。図１３は、その予測水位と実測水位とを時系列的に比較して示したものであり、残差平均は０．１３１４、相関係数は０．８４９１である。即ち、この参考例１は、追加・忘却学習を行うことにより、予測精度を大幅に改善できることを示しているが、一方、特に、第２、第３対策工による状況変化には追随できていないことを示している。
【０１１３】
次に、第２、第３対策工による状況変化に対応するために、学習周期や学習期間を状況に応じて変更した参考例について説明する。図１４は、参考例２の結果であって、参考例１において、第２、第３対策工施工中、学習期間を２７０日から６０日に変更した場合の予測水位と実測水位とを時系列的に比較して示したものであり、残差平均は０．０９５３、相関係数は０．８８６３である。図１５は、参考例３の結果であって、参考例２において学習周期を変更したものであり、第２、第３対策工施工中および施工後３０日間は、学習周期を２ヶ月から１日に変更し、それ以降は、学習周期を２ヶ月のままとした場合の予測水位と実測水位とを時系列的に比較して示したものである。参考例３の結果は、図１５に示すように、残差平均は０．０６５７、相関係数は０．９４９６であり、予測精度が更に改善したことを示している。
【０１１４】
これらの参考例は、追加・忘却学習法を行うことにより、地下水位の予測精度を大幅に改善できることを示し、又、学習周期や学習期間を調整することにより、状況の変化に追随し高い汎化能力を維持できる予測モデルを構築できることを示している。更に、特には、学習周期に関し、この実施例の範囲では、最短の周期、即ち、新しい学習データが得られる頻度を１日とするのが好ましいことを示している。但し、これらの参考例は、その最適な学習期間及び学習周期を求め、それを使用して追加・忘却学習したものではない。
【０１１５】
参考例1から参考例３に示したように、対策工が施工されることで大幅に降雨と地下水位の関係が変化しても学習周期や学習期間を変更することによって、その変化に追随できると予想される。したがって、新たに入手した学習データで追加・忘却学習する毎に最適な学習周期、学習期間を抽出して更新予測モデルを構築し、予測水位を算出する、その後抽出した最適な学習周期でデータ収集を行って、更新予測モデルを構築しながら地下水位を常時把握することが、時系列的に変動する地下水位の監視に効果的であると考えられる。そこで、最適な学習周期及び学習期間に自動調整しながら、更新予測モデルの構築と予測水位を算出する方法を以下に示す。
【０１１６】
地下水位が対策工等の影響で大きく変動する場合は、前述までに示した参考例のように学習周期は短く、学習期間に関しては過去の学習データを忘却することで地下水位の状況に追随できる。しかしながら、学習周期は短すぎると頻繁に現地に赴くことになり、地下水位の変動傾向が似ていれば学習データは多い程予測精度が向上すると考えられる。したがって、図１６〜図１８の模式図に示すように、予測精度を確認しながら最適な学習期間及び学習周期を抽出する必要がある。
図１６（１）は、日時Ｔの更新予測モデルによる日時Ｔ以降の予測水位１（以下、図１６乃至図１９に示される予測水位、実測水位、学習周期、学習期間について、図中では白丸で囲まれた数字が付されているが、本文中では白丸を省略して数字のみを付す。）１を示している。日時Ｔ以降の予測水位１は、日時Ｔ以降の降雨データを更新予測モデルに入力することで算出できる。日時Ｔから学習周期１を経た日時Ｔ＋１では、操作者が現地に赴き実測水位を入手するため、図１６（２）に示すように実測水位１と前述の予測水位１を比較することができる。したがって、日時Ｔの更新予測モデルが現在の変動状況に適するか否かは、日時Ｔ＋１における実測水位１と予測水位１の残差平均が予め設定した要求水準を満足するかどうかで判断できる。以下に要求水準を満足する場合としない場合についてそれぞれ説明する。
【０１１７】
要求水準を満足する場合は、図１６（３）に示すように日時Ｔ＋１で入手した（Ａ）学習周期１の実測水位及び降雨データ（学習データ）を学習期間１の学習データに加え（学習期間２＝学習期間１＋学習周期１）、学習期間２の学習データで再構築した更新予測モデルで次の学習周期１まで（日時Ｔ＋２）地下水位を予測すれば良い（図１６（４）参照）。要求水準を満足しない場合は、現在の変動状況に適した最適な学習期間及び学習周期を抽出して、更新予測モデルを再構築する必要がある。
地下水位が急激に変動すると予想される場合、現時点の学習期間で要求水準を満足しても今後の予測精度に過去の学習データが悪影響を及ぼす可能性があるため、積極的に過去の学習データを忘却させることも重要である。そこで、前述の（Ａ）の方法以外に図１６（３）に示す （ｂ）学習期間１の学習データに学習周期１の学習データを追加学習すると同時に追加した学習データと同じ数だけ古い学習データを削除（忘却）する方法を実施しても良い。図１６〜図１９では、（Ａ）の方法を図示している。
【０１１８】
要求水準を満足しない場合は、図１７、図１８に示す方法に従って最適な学習期間及び学習周期を抽出し、更新予測モデルを再構築する。図１７（５）〜（７）では、学習周期１（図１６で要求水準を満足しなかった学習周期）よりも短い学習周期２で追加学習する場合を検討する。
学習周期２で追加学習した場合は、図１６に比べてより早く実測水位を更新予測モデルに反映できるため、予測精度の向上が期待できる。学習周期２で追加学習した結果、予測水位１及び２を算出される（図１７（５）、（６））。この予測水位１及び２の実測水位１に対する精度を検証する。精度検証の結果、要求水準を満足すれば学習周期２が最適値となるが、満足しない場合は図１８（８）〜（１０）のように学習周期２を固定して、最適な学習期間を決定する。最適な学習期間の決定方法は、現況の学習期間２における古い学習データから順に削除しては更新予測モデルを再構築（忘却学習）し、再構築した更新予測モデルから得られる予測水位が要求水準を満足するまで上記の処理を繰り返す。また古い学習データを削除する際には、（Ａ）学習期間２から検討しても良いが、（ｂ）最大学習期間や（ｃ）リコール期日まで遡った期間から検討しても良い。図１８では学習期間２から検討した例を示している。最小学習期間まで忘却学習しても要求水準を満足しない場合は、学習周期２を更に短くして同様の処理を繰り返していく。最小学習周期及び最小学習期間まで検討しても、要求水準を満足しない場合は、要求水準を下げるかあるいは現時点で最も精度の良い学習周期と学習期間を最適値とする。
【０１１９】
次に要求水準を満足する期間が継続した場合、現在採用している学習周期よりも長い期間で要求水準を満足することが考えられる。図１９（１１）では、日時Ｔ'＋１まで学習周期２、学習期間２で再構築してきた更新予測モデルに対して、予測水位１の実測水位１に対する精度を検証している。要求水準を満足しない場合は、図１６〜図１７と同様の処理で最適な学習周期と学習期間を検討するが、満足する場合は学習周期２よりも長い期間でも要求水準を満足するか否かを検討する。
図１９（１２）は、最大学習周期で追加学習した場合の更新予測モデルの精度を検証している。精度検証の結果、要求水準を満足する場合、次からは最大学習周期まで現地に赴く必要がない。また要求水準を満足しなければ、学習周期２、学習期間２で図１９（１１）の状態から継続して処理を行う必要がある。
【０１２０】
以上、最適な学習周期及び学習期間を地下水位の変動状況に応じて自動調整していく方法を述べてきたが、この方法を適用した参考例を図２０に示す。また、図２０に示した地下水位が急減に変動しているＡ期間、Ｂ期間、Ｃ期間において、要求水準と残差平均の関係を図２１〜図２３に示す。Ａ期間では第1対策工が施工され地下水位が低下している。図２１に示すように最適な学習周期及び学習期間は、まずある学習周期に固定して、予測水位が要求水準を満足するまで学習期間を変化させる。最小学習期間まで変化させても要求水準を満足しない場合は、学習周期を変化させて同様の検証を行う。図２１の例では、学習周期６０日に固定して学習期間を変化させても、再構築した更新予測モデルは要求水準を満足しなかったが、学習周期３０日で固定して学習期間を変化させた結果、学習期間９０日で更新予測モデルが、要求水準（実施例では残差平均０．１０とした）を満足したことを示している。Ｂ期間、Ｂ期間についても同様に最適な学習期間及び学習周期の抽出状況を図２２、図２３に示す。また第３対策工施工後は特に地下水位の変動が著しいため、学習周期を1日まで短くしないと要求水準を満足しないことが図２３から分かる。
【０１２１】
図２０は図１５と比較すると予測精度が低下している。これは、最適な学習期間及び学習周期を現時点において抽出し、そのパラメータを用いて次の期間を予測するため、予測期間が急激に変動する場合は、予測水位と実測水位がある程度一致（要求水準を満足するまで）するまでに期間を要するためである。したがって、対策工施工等のように予め大きな地下水位変動が予想される場合は、図１５のように操作者が過去の経験から強制的に学習周期と学習期間を設定する方が精度良く地下水位を予測できると考えられる。なお図２０から図２３に示した最適な学習周期及び学習期間を自動調整する参考例では、学習期間の考え方として、要求水準を満足する場合は、図１６（３）の「（ｂ）学習期間１の学習データに学習周期１の学習データを追加学習すると同時に学習期間１を越える古い学習データは削除（忘却）する方法」、また要求水準を満足しない場合は図１８（８）の「（ｂ）最大学習期間から検討する方法」を採用している。
【０１２２】
次に対策工の効果を定量的に評価する方法を説明する。参考例を図２４、図２５に示す。なお、対象地域では事前に安定解析が実施され、地下水位を３ｍ低下させれば地すべりに対して安全であることが分かっている。
図２４は、第2対策工の施工前日で追加・忘却学習を一端中止し、それまでの更新予測モデルで第2対策工施工中及び施工後の再現水位を算出して、実測水位と比較したものである。図２４よりこの更新予測モデルでは、第2対策工による急激な地下水位の変動に追随できていない。しかしながら、この期間の再現水位と実測水位の水位差は、第2対策工による地下水位の低下効果を示しているとも考えられる。したがって、第２対策工の効果は、約３ｍと評価できる（図２４参照）。
第3対策工の効果も同様に評価が可能である。図２５は、第3対策工施工前日で追加・忘却学習を一端中止し、それまでの更新予測モデルで第3対策工施工中及び施工後の再現水位を算出して、実測水位と比較したものである。第３対策工の効果は、図２５に示すように豪雨時でも約１０ｍの効果があり、対策工効果は十分であると評価できる。
【０１２３】
以上説明したとおり、本実施例に係る防災事業支援システムにおいては、まず初期予測モデルで初期パラメータを用いて予測水位を演算し、実測された地下水位データと比較してその学習期間における残差平均に代表される異質度を演算し、要求水準と比較することで予測された水位の精度検証が可能である。
また、要求水準を満足しない場合において、学習期間や学習周期を分割幅などの演算係数を用いて変化、特に短縮化させたり、間引き幅を用いて学習期間における学習データを間引くことで要求水準を満足する更新パラメータとそれを採用する更新予測モデルを構築することが可能であるため、例えば対策工などが施された際に、急激に変化する地下水位に対しても追従可能な予測モデルを構築することができ、その予測精度を高く維持して防災事業の支援に対する安全性を担保することが可能である。
さらに、学習期間や学習周期などのパラメータが安全側、すなわち短めに設定され過ぎている場合には、それを長くするような修正も可能であり、予測対象の地形などの現状に即した地下水位などの評価が可能となっている。
従って、安全性を担保しながら経済コストをも改善することが可能で、防災授業に従事する作業者の確保やその人件費の圧縮に効果を奏する。
さらに、対策工評価部を備えているため、対策工が施された際に、その対策工による効果を実証することが可能である。また、その対策工による効果が十分であるか否かも評価が可能であり、追加の対策工を実施するか否かの判断も可能となり、防災事業計画の策定などに利用することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１２４】
本願発明に係る防災事業支援システムは、自治体や防災センターなど公的な機関における防災計画の立案業務やハザードマップ作成、さらに集中豪雨などに伴う避難勧告や警報の発令のためなど幅広い用途がある。また、教育機関などにおいて災害の未然防止や避難訓練用の教材としても活用が見込まれる。さらに、建設・土木事業を営む私企業においても、防災事業のニーズ掘り起こしや事業提案のためのツール、あるいは公的機関との連携を図るための災害情報の共有ツールとして活用が可能であり、企業の防災技術に関する研究開発や設計事業などの用途にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１２５】
【図１】実施例に用いた地下水位データの調査箇所の概要を示した図である。
【図２】調査箇所における対象期間の地下水位データ（実測水位）の変動状況及び対策工の施工時期を示した図である。
【図３】本実施例に係る防災事業支援システムのシステム構成図である。
【図４】情報格納装置に格納されている入力データのデータ構造を示す概念図である。
【図５】実効雨量の正規化前を示すデータ構造を示す概念図である。
【図６】実効雨量の正規化後を示すデータ構造を示す概念図である。
【図７】情報格納装置に格納されている予測水位のデータ構造を示す概念図である。
【図８】本発明の実施の最良の形態に係る防災事業支援システムについて、時系列的に変動する自然現象を予測するモデルを設定する過程の好ましい工程・手順を示したフローチャートである。
【図９】図８のステップＳ９の内容を詳細に示すフローチャートである。
【図１０】図８のステップＳ１０の内容を詳細に示すフローチャートである。
【図１１】図８のステップＳ１４の内容を詳細に示すフローチャートである。
【図１２】比較例の結果であって、初期学習のみを行い追加学習を行わないＲＢＦＮの予測値と実測値とを時系列的に比較して示した図である。
【図１３】追加学習を行う参考例１の結果であって、学習周期を２ヶ月（６０日）、学習期間を２７０日と固定したＲＢＦＮの予測値と実測値とを時系列的に比較して示した図である。
【図１４】追加学習を行う参考例２の結果であって、参考例１において、第四の対策工終了後、学習期間を２７０日から６０日に変更した場合の予測値と実測値とを時系列的に比較して示した図である。
【図１５】追加学習を行う参考例３の結果であって、参考例２において学習周期を変更したものであり、第四の対策工期間中は、２ヶ月を１日に変更し、第四の対策工終了後３０日は、２ヶ月を１週間に変更し、それ以降は、２ヶ月のままとした場合の予測値と実測値とを時系列的に比較して示した図である。
【図１６】追加学習及び忘却学習において、最適な学習周期と学習期間を自動調整する方法を説明した図である。
【図１７】追加学習及び忘却学習において、最適な学習周期と学習期間を自動調整する方法を説明した図である。
【図１８】追加学習及び忘却学習において、最適な学習周期と学習期間を自動調整する方法を説明した図である。
【図１９】追加学習及び忘却学習において、最適な学習周期と学習期間を自動調整する方法を説明した図である。
【図２０】最適な学習周期及び学習期間を地下水位の変動状況に応じて自動調整していく方法を適用した参考例の結果であって、追加・忘却学習を実施したＲＢＦＮの予測水位と実測水位とを時系列的に比較して示した図である。
【図２１】最適な学習周期及び学習期間を地下水位の変動状況に応じて自動調整していく方法を適用した参考例の結果であって、図２０に示したＡ期間における学習周期及び学習期間が調整されていく状況を示した図である。
【図２２】最適な学習周期及び学習期間を地下水位の変動状況に応じて自動調整していく方法を適用した参考例の結果であって、図２０に示したB期間における学習周期及び学習期間が調整されていく状況を示した図である。
【図２３】最適な学習周期及び学習期間を地下水位の変動状況に応じて自動調整していく方法を適用した参考例の結果であって、図２０に示したC期間における学習周期及び学習期間が調整されていく状況を示した図である。
【図２４】本発明による予測モデルを活用することで、対策工効果を定量的に評価できる参考例の結果であって、第2対策工の効果を示した図である。
【図２５】本発明による予測モデルを活用することで、対策工効果を定量的に評価できる参考例の結果であって、第3対策工の効果を示した図である。
【符号の説明】
【０１２６】
１…情報入力装置  ２…演算装置  ３…情報出力装置  ４…情報格納装置  ５…設定部  ６…モデル構築部  ７…予測水位演算部  ８…評価部  ９…要求水準設定部  １０…初期パラメータ設定部  １１…初期予測モデル構築部  １２…更新予測モデル構築部  １３…予測水位精度検証部  １４…対策工評価部  １５…入力データ  １６…パラメータデータ  １７…モデルデータ  １８…出力データ  １９…地下水位データ  ２０…降雨データ  ２１…実効雨量データ  ２２…対策工データ  ２３…要求水準  ２４…初期パラメータ  ２５…演算係数  ２６…更新パラメータ  ２７…初期予測モデル  ２８…更新予測モデル  ２９…予測水位  ３０…対策工評価
【要約】
【課題】  自動的に過去の履歴を学習しながら変動する状況から支援の為の予測値を算出して表示などしながら、追加学習を容易にかつ短時間に行うことができ、状況の変化に追随し高い汎化能力を維持できる防災事業支援システムを提供する。
【解決手段】  情報入力装置と、情報格納装置と、演算装置と、情報出力装置を有し、情報入力装置は、入力データとパラメータデータと予測モデルとを情報格納装置に入力可能な手段であって、演算装置は、予測変動物理量演算部と予測変動物理量精度検証部とを備えて変動物理量と誘引物理量を用いて変動物理量の予測量を演算し、情報出力装置は、入力データ、パラメータデータや予測量などの情報を出力可能な手段であって、情報格納手段は、入力データとパラメータデータと予測モデルなどを格納可能な手段であることを特徴とする防災事業支援システムである。
【選択図】  図１
【図１】
0003646726.tif 000003
【図２】
0003646726.tif 000004
【図３】
0003646726.tif 000005
【図４】
0003646726.tif 000006
【図５】
0003646726.tif 000007
【図６】
0003646726.tif 000008
【図７】
0003646726.tif 000009
【図８】
0003646726.tif 000010
【図９】
0003646726.tif 000011
【図１０】
0003646726.tif 000012
【図１１】
0003646726.tif 000013
【図１２】
0003646726.tif 000014
【図１３】
0003646726.tif 000015
【図１４】
0003646726.tif 000016
【図１５】
0003646726.tif 000017
【図１６】
0003646726.tif 000018
【図１７】
0003646726.tif 000019
【図１８】
0003646726.tif 000020
【図１９】
0003646726.tif 000021
【図２０】
0003646726.tif 000022
【図２１】
0003646726.tif 000023
【図２２】
0003646726.tif 000024
【図２３】
0003646726.tif 000025
【図２４】
0003646726.tif 000026
【図２５】
0003646726.tif 000027