(57)【要約】【課題】大きな風速が計測された場合でも、風速の予測を精度よく行う。【解決手段】計測された複数の時刻履歴のデータをニューラルネットワークに入力し、所定時間経過後の時刻の風速予測値を含む風況の予測値を推定し、推定された風速予測値が予め設定された閾値以下なら、このときの風況の予測値を出力し、予め設定された閾値を超えた場合には、統計的手法を用いて、風速予測値を含む風況の予測値を推定して、ニューラルネットワークで推定された風速予測値と比較する。ニューラルネットワークで推定された風速予測値が統計的手法を用いて推定された風速予測値以上なら、ニューラルネットワークで推定された風速予測値を含む風況の予測値を出力し、ニューラルネットワークで推定された風速予測値が統計的手法を用いて推定された風速予測値未満なら、統計的手法を用いて推定された風速予測値を含む風況の予測値を出力するようにした。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
風況を予測する方法であって、
風速を含む風況の時刻履歴のデータを計測するステップと、
前記計測された複数の時刻履歴のデータをニューラルネットワークに入力し、所定時間経過後の時刻の風速予測値を含む風況の予測値を推定するステップと、
前記風速予測値が予め設定された閾値以下であるか否かを判定する第１の判定ステップと、
前記風速予測値が予め設定された閾値を超えた場合には、前記時刻履歴のデータから、統計的手法を用いて、所定時間経過後の時刻の風速予測値を含む風況の予測値を推定するステップと、
前記ニューラルネットワークで推定された風速予測値が前記統計的手法を用いて推定された風速予測値以上であるか否かを判定する第２の判定ステップと、を備え、
前記第１の判定ステップにおいて、前記ニューラルネットワークで推定された風速予測値が予め設定された閾値以下であると判定された場合には、前記ニューラルネットワークで求められた風速予測値を含む風況の予測値を出力し、
前記第２の判定ステップにおいて、前記ニューラルネットワークで推定された風速予測値が前記統計的手法を用いて推定された風速予測値以上であると判定された場合には、前記ニューラルネットワークで推定された風速予測値を含む風況の予測値を出力し、前記ニューラルネットワークで推定された風速予測値が前記統計的手法を用いて推定された風速予測値未満であると判定された場合には、前記統計的手法を用いて推定された風速予測値を含む風況の予測値を出力することを特徴とする風況予測方法。
【請求項２】
前記統計的手法として、回帰分析を用いたことを特徴とする請求項１に記載の風況予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、風速、風向き、気温、気圧などの風環境を含む風に関連する状況を予測する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ある時刻ｔにおいて計測されたデータを用いて風速を知ろうとした場合、そのデータが出力されるタイミングには、データ送信やデータの解析に伴う時間ｔ’が加算されることから、ある一定のタイムラグが発生する。
この時、本来得たい値は、出力された時刻よりも未来に吹く風の状況であるので、ある時刻ｔで計測されたデータを用いている限り、未来に吹く風の状況を知ることはできない。したがって、風環境に代表される風況予測をリアルタイムに行おうとした場合、従来のような観測データをそのまま用いる方法では、表示される結果は全て過去のデータであり、閲覧者が真に求めている情報とは言い難い。
この問題を解決する方法として、ニューラルネットワークによる時刻履歴波形の予測を適用することができる。
すなわち、風況予測などで用いられるデータは時刻履歴データであり、この時刻履歴データの特性をニューラルネットワークに学習させることにより、未来の風況を予測することが期待できる（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−４９８８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記のニューラルネットワークによる風況予測では、突風などの瞬間的な現象の予測が難しいだけでなく、計測された風速がある程度以上（強風領域）になると、予測精度が低下しやすい、といった問題点があった。また、実際に風況予測を行った際に、事故の原因となりやすい突風を過小評価してしまう可能性があった。
【０００５】
本発明は、従来の問題点に鑑みてなされたもので、大きな風速が計測された場合でも、風速の予測を精度よく行うことのできる方法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】
【０００６】
本発明は、風速、風向き、気温、気圧などの風環境を含む風に関連する状況を予測する方法であって、風速を含む風況の時刻履歴のデータを計測するステップと、前記計測された複数の時刻履歴のデータをニューラルネットワークに入力し、所定時間経過後の時刻の風速予測値を含む風況の予測値を推定するステップと、前記風速予測値が予め設定された閾値以下であるか否かを判定する第１の判定ステップと、前記風速予測値が予め設定された閾値を超えた場合には、前記時刻履歴のデータから、回帰分析などの統計的手法を用いて、所定時間経過後の時刻の風速予測値を含む風況の予測値を推定するステップと、前記ニューラルネットワークで推定された風速予測値が前記統計的手法を用いて推定された風速予測値以上であるか否かを判定する第２の判定ステップと、を備え、前記第１の判定ステップにおいて、前記ニューラルネットワークで推定された風速予測値が予め設定された閾値以下であると判定された場合には、前記ニューラルネットワークで求められた風速予測値を含む風況の予測値を出力し、前記第２の判定ステップにおいて、前記ニューラルネットワークで推定された風速予測値が前記統計的手法を用いて推定された風速予測値以上であると判定された場合には、前記ニューラルネットワークで推定された風速予測値を含む風況の予測値を出力し、前記ニューラルネットワークで推定された風速予測値が前記統計的手法を用いて推定された風速予測値未満であると判定された場合には、前記統計的手法を用いて推定された風速予測値を含む風況の予測値を出力することを特徴とする。
このように、ニューラルネットワークで推定された風速予測値が予め設定された閾値を超えた場合には、統計的手法を用いて風速予測値を推定し、この統計的手法を用いて推定した風速予測値と、先に推定したニューラルネットワークによる風速予測値とを比較し、風速予測値が大きい方の風況の予測値を出力するようにしたので、大きな風速が計測された場合でも、風況の予測を精度よく安全側で行うことができる。
すなわち、本発明では、強風領域での風速予測値を推定を、ニューラルネットワークだけでなく、ニューラルネットワークとは異なる方法でも推定し、これらを比較して強風領域での風速予測値を出力するようにしたので、強風領域での風速を過小に推定することを防ぐことができる。
また、統計的手法として、回帰分析を用いたので、風速予測値を効率よく推定することができる。
【０００７】
なお、前記発明の概要は、本発明の必要な全ての特徴を列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となり得る。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施の形態に係わる風況予測装置を示す図である。
【図２】ニューラルネットワークの構成例を示す図である。
【図３】統計的手法による風況の予測値の推定方法を示す図である。
【図４】風況予測方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図１は、風況予測装置１の構成を示す図で、風況予測装置１は、計測部１０と、演算・表示部２０とを備える。なお、「風況」は、風速、風向き、気温、気圧などの風環境を含む風に関連する状況を指す。
計測部１０は、風速計、風向計、温度計、気圧計などの計測手段１１を備え、例えば、建物１２の屋上などに設置されて、計測した風況のデータを、図示しない送信手段を介して、演算・表示部２０に送信する。
演算・表示部２０は、データ記憶手段２１と、データ取出し手段２２と、第１の予測手段２３と、第１の判定手段２４と、第２の予測手段２５と、第２の判定手段２６と、予測値表示手段２７とを備え、計測部１０で計測した風況のデータから、所定時間経過後の時刻の風況の予測値を推定して表示する。
データ記憶手段２１〜第２の判定手段２６までの各手段は、ＲＯＭやＲＡＭなどの記憶装置とマイクロコンピュータのプログラムとから構成され、予測値表示手段２７は、ディスプレイなどの表示画面を備えた表示手段が用いられる。
【００１０】
データ記憶手段２１は、計測手段１１から送信された風況のデータを記憶する。
データ取出し手段２２は、データ記憶手段２１から、風況の予測値を推定するためのデータを取り出して、第１の予測手段２３、または、第１の予測手段２３と第２の予測手段２５とに出力する。このとき、第１の予測手段２３に出力するデータ数と第２の予測手段２５に出力するデータ数とは同じであってもよいし、異なっていてもよい。
本例では、風況の予測値を推定するためのデータを、風速[m/sec.]と風向きとした。風向きについては、例えば、北の風を０、東の風を１、南の風を２、西の風を３とするなど、風向きを示すベクトルの角度に対応する数値とすればよい。
第１の予測手段２３は、入力層、中間層、出力層の３つの層を備えた、ニューラルネットワークから構成される。なお、中間層を２層以上としてもよい。
入力層、中間層、出力層は、それぞれが、図２の丸印で示す、１つ１つがある関数を有する複数個のニューロンから構成され、かつ、後の層のニューロンは前の層の全てのニューロンと、学習により更新可能なパラメータＷn,mによりシナプス結合されている。
本例では、入力層に，データ記憶手段２１から取出された時刻ｔ＝ｔaのデータｘ（ｔa）と、ｔ＝ｔaから所定時間ｍ・Δｔだけ前までの時刻のデータｘ（ｔa−Δｔ）．ｘ（ｔa−２・Δｔ），……．ｘ（ｔa−ｍ・Δｔ）のデータを入力データとし、既に計測された時刻ｔaからｎ秒後の時刻ｔbのデータｘ（ｔb）を推定して出力する。本例では、入力データを、風速のデータと風向きのデータとするとともに、出力値である風況の予測値ｙ1とｙ2を、風速予測値ｖnet（ｔb）と風向きの予測値Ｄnet（ｔb）の２つとした。
なお、ニューラルネットワークの学習は、既に計測された時刻ｔ＝ｔpのデータｘ（ｔp）と、ｔ＝ｔpから所定時間ｍ・Δｔだけ前の時刻のｍ個のデータのデータを入力データとし、既に計測された時刻ｔpからｎ秒後の時刻ｔqのデータｘ（ｔq）を出力値として、パラメータＷn,mを設定する。ここで、データｘ（ｔq）も既に計測されたデータであり、いわゆる、学習データの「正答」となる出力値である。
なお、ニューラルネットワークの学習については、新しいデータが入力する毎に行ってもよいが、例えば、閲覧者が少ない夜間などにまとめて行うことが好ましい。
【００１１】
第１の判定手段２４は、第１の予測手段２３で推定した風況の予測値のうち、風速予測値ｖnetが予め設定された閾値Ｋ以下であるか否かを判定する。
第２の予測手段２５は、統計的手法を用いて、データ記憶手段２１から取出された時刻ｔ＝ｔaのデータｘ（ｔa）と、ｔ＝ｔaから所定時間ｍ’・Δｔだけ前の時刻のデータｘ（ｔa−Δｔ）．ｘ（ｔa−２・Δｔ），……．ｘ（ｔa−ｍ’・Δｔ）のデータとから、所定時間ｎ経過後の時刻ｔb＝ｔa ＋ｎにおける風速予測値ｖsta（ｔb）と風向きの予測値Ｄsta（ｔb）とを推定する。
図３はその一例を示す図で、本例では、統計的手法として回帰分析を用いた。
回帰分析は、同図の黒丸で示す複数のデータから求められた回帰式を用いて、既に計測された時刻ｔaからｎ秒後の時刻ｔbにおける風速予測値ｖsta（ｔb）を推定する。回帰式としては、同図の直線で示すような一次式に限るものではなく、多項式であってもよい。
第２の判定手段２６は、第１の予測手段２３で推定された風速予測値ｖnet（ｔb）が、第２の予測手段２５で推定された風速予測値ｖsta（ｔb）以上であるか否かを判定する。
予測値表示手段２７は、風況の予測値を表示する。
具体的には、ニューラルネットワークにより推定した風速予測値ｖnet（ｔb）が閾値Ｋ以下ならば、風速予測値ｖnet（ｔb）と風向きの予測値Ｄnet（ｔb）とを、風況の予測値としてディスプレイの表示画面に表示する。なお、表示する場合には、風向きの予測値Ｄnet（ｔb）を数値から文字に書き換えて表示する。例えば、具体的には、風速予測値ｖnet（ｔb）＝３m/sec.、風向きの予測値Ｄnet（ｔb）＝１．５であれば、「南東の風、風速３メートル」と表示する。
一方、風速予測値ｖnet（ｔb）が閾値Ｋを超えているならば、ニューラルネットワークにより推定した風速予測値ｖnet（ｔb）と統計的手法により推定された風速予測値ｖsta（ｔb）とを比較し、値の大きな方の風況の予測値をディスプレイの表示画面に表示する。
【００１２】
次に、本発明の風況予測方法について図４のフローチャートを参照して説明する。
なお、ニューラルネットワークの学習については、既に終了しているものとする。
まず、計測手段１１にて、風速、風向き、温度、気圧などの風況のデータを所定時間Δｔごとに計測し、これらのデータを、データ記憶手段２１に時系列履歴のデータとして記憶させる（ステップＳ１０）。
次に、ニューラルネットワークにより、データ記憶手段２１から取出された時系列履歴のデータを入力データとし、最新の時刻である時刻ｔaからｎ秒後の時刻ｔbにおける風速予測値ｖnet（ｔb）と風向きの予測値Ｄnet（ｔb）とを推定する（ステップＳ１１）。
次に、ニューラルネットワークで推定した風速予測値ｖnetが予め設定された閾値Ｋ以下であるか否かを判定し（ステップＳ１２）、風速予測値ｖnetが閾値Ｋ以下である場合には、ステップＳ１３に進んで、ニューラルネットワークにより推定した風速予測値ｖnet（ｔb）と風向きの予測値Ｄnet（ｔb）とをディスプレイの表示画面に表示する。
一方、風速予測値ｖnetが閾値Ｋを超えた場合には、ステップＳ１４に進んで、統計的手法を用いて、風速予測値ｖsta（ｔb）と風向きの予測値Ｄsta（ｔb）とを推定した後、ニューラルネットワークで推定した風速予測値ｖnet（ｔb）が、統計的手法で推定した風速予測値ｖsta（ｔb）以上であるか否かを判定する（ステップＳ１５）。
ニューラルネットワークにより推定した風速予測値ｖnet（ｔb）が統計的手法で推定した風速予測値ｖsta（ｔb）以上であると判定された場合には、ステップＳ１３に進んで、ニューラルネットワークにより推定した風速予測値ｖnet（ｔb）と風向きの予測値Ｄnet（ｔb）とをディスプレイの表示画面に表示する。
一方、ニューラルネットワークにより推定した風速予測値ｖnet（ｔb）が統計的手法で推定した風速予測値ｖsta（ｔb）未満であると判定された場合には、ステップＳ１６に進んで、統計的手法で推定した風速予測値ｖsta（ｔb）と風向きの予測値Ｄsta（ｔb）とをディスプレイの表示画面に表示する。
【００１３】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は前記実施の形態に記載の範囲には限定されない。前記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者にも明らかである。そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲から明らかである。
【００１４】
例えば、前記実施形態では、風況の予測値を推定するためのデータであるニューラルネットワークの入力データや学習データを、風速[m/sec.]と風向きとしたが、温度や気圧も入力データとしてもよい。
また、予測されるデータとしては、風速のみとしてもよいし、風速と、風向き、温度、気圧のいずれかひとつ、あるいは、２つ、あるいは、全部としてもよい。
また、前記実施形態では、統計的手法として回帰分析を用いたが、気象モデルやカルマンフィルタなど他の手法を用いてもよい。
【符号の説明】
【００１５】
１  風況予測装置、１０  計測部、１１  計測手段、１２  建物、
２０  演算・表示部、２１  データ記憶手段、２２  データ取出し手段、
２３  第１の予測手段、２４  第１の判定手段、２５  第２の予測手段、
２６  第２の判定手段、２７  予測値表示手段。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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