(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第１の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である第１の予測値ｖnet1を推定し、この推定された第１の予測値ｖnet1が予め設定された閾値Ｋ以下なら第１の予測値ｖnet1を風速の予測値として出力し、閾値Ｋを超えた場合には、時刻履歴のデータのうちの、閾値Ｋ以上の風速を有する時刻履歴のデータを学習データとして構築された第２のニューラルネットワークにて、所定時間経過後の時刻の風速予測値である第２の予測値ｖnet2推定し、この推定された第２の予測値ｖnet1を風速の予測値として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】
風速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第１の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である第１の予測値を推定するステップと、
前記第１の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判定ステップと、
前記第１の予測値が前記閾値を超えた時に入力された時刻履歴のデータのみを学習データとして構築された第２のニューラルネットワークにて、前記所定時間経過後の時刻の風速予測値である第２の予測値を推定するステップと、を備え、
前記第２のニューラルネットワークには、前記第１の予測値が前記閾値を超えた場合にのみ、前記複数の時刻履歴のデータが入力され、
前記判定ステップにおいて、前記第１の予測値が前記閾値以下であると判定された場合には、前記第１の予測値を出力し、前記第１の予測値が前記閾値を超えたと判定された場合には、前記第２の予測値を出力することを特徴とする風速予測方法。
【請求項２】
前記第１の予測値の予測精度を求めるとともに、前記閾値を、風速の予測精度が予め設定された風速選定精度以下となる風速としたことを特徴とする請求項１に記載の風速予測方法。
【請求項３】
前記閾値の算出と前記第２のニューラルネットワークの学習とを、前記第１の予測値が前記閾値を超えた回数が所定回数に達する毎に行うことを特徴とする請求項２に記載の風速予測方法。
【請求項４】
前記閾値よりも低い風速の低域閾値と、前記閾値よりも高い風速の高域閾値とを設定するとともに、前記第１の予測値が前記低域閾値よりも高く、前記第２の予測値が前記高域閾値よりも低い場合には、これら２つの予測値の一次結合を風速予測値として出力することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の風速予測方法。
【請求項５】
前記計測された風速のデータが、予め設定された最大風速を超えた場合には、風速の予測を行わず、かつ、前記データを第１及び第２のニューラルネットワークの学習に用いないようにしたことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載の風速予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計測された風速、風向き、気温、気圧などのデータから、未来の風速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（高風速領域）になると、予測精度が低下してしまう、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、風速を予測する方法であって、風速、風向き、気温、気圧などの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第１の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である第１の予測値を推定するステップと、前記第１の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判定ステップと、前記第１の予測値が前記閾値を超えた時に入力された時刻履歴のデータのみを学習データとして構築された第２のニューラルネットワークにて、前記所定時間経過後の時刻の風速予測値である第２の予測値を推定するステップと、を備え、前記第２のニューラルネットワークには、前記第１の予測値が前記閾値を超えた場合にのみ、前記複数の時刻履歴のデータが入力され、前記判定ステップにおいて、前記第１の予測値が前記閾値以下であると判定された場合には、前記第１の予測値を出力し、前記第１の予測値が前記閾値を超えたと判定された場合には、前記第２の予測値を出力することを特徴とする。
このように、第１の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、前記第１の予測値が前記閾値を超えた時に入力された時刻履歴のデータのみを学習データとして構築された第２のニューラルネットワークにて推定した風速予測値を、正しい風速予測値として出力するようにしたので、高風速領域においても、風速の予測を精度よく行うことができる。
【０００７】
ところで、実測データに基づく風速の予測精度は、風速が高いほど低くなる傾向がある。そこで、前記第１の予測値の風速毎の予測精度を求めるとともに、前記閾値を、前記第１の予測値の予測精度が予め設定された風速選定精度以下となる風速としたので、高風速領域における予測精度を効果的に向上させることができる。
このとき、前記閾値の算出と前記第２のニューラルネットワークの学習とを、前記第１の予測値が前記閾値を超えた回数が所定回数に達する毎に行うようにすれば、閾値の算出と前記第２のニューラルネットワークの学習とを効率よく行うことができる。
また、前記第１の予測値が、前記閾値よりも低い風速の低域閾値よりも高く、前記第２の予測値が、前記閾値よりも高い風速の高域閾値よりも低い場合には、これら２つの予測値の一次結合を風速予測値として出力するようにしたので、出力される風速予測値の予測精度を高めることができる。
また、前記計測された風速のデータが、予め設定された最大風速を超えた場合には、風速の予測を行わないようにしたので、不確かな予測を行うことを避けることができる。また、前記データを第１及び第２のニューラルネットワークの学習に用いないようにしたので、第１及び第２のニューラルネットワークの予測精度の低下を防ぐことができる。
【０００８】
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】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態に係わる風速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】閾値の設定方法を示す図である。
【図４】風速予測方法を示すフローチャートである。
【図５】風速予測値の算出方法の他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図１は、風速予測装置１の構成を示す図で、風速予測装置１は、計測部１０と、演算・表示部２０とを備える。
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。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。
以下、時刻ｔにおいて計測した風況のデータのうち、風速のデータをｖ（ｔ）とする。
演算・表示部２０は、入力値判定手段２１と、データ記憶手段２２と、第１のデータ取出し手段２３と、第１の予測手段としての第１のニューラルネットワーク２４と、閾値設定手段２５と、予測値判定手段２６と、第２のデータ取出し手段２７と、第２の予測手段としての第２のニューラルネットワーク２８と、予測値表示手段２９とを備え、計測部１０の計測手段１１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速の予測値を推定して表示する。
入力値判定手段２１〜第２のニューラルネットワーク２８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２９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。
【００１１】
入力値判定手段２１は、計測手段１１から送信された時刻ｔ＝ｔaにおける風況のデータのうちの風速ｖ（ｔa）が、予め設定された最大風速ｖmaxを超えているか否か判定する。
データ記憶手段２２は、計測手段１１から送信された風況のデータのうち、風速ｖ（ｔa）が最大風速ｖmax以下である風況のデータのみを風況のデータとして記憶する。
第１のデータ取出し手段２３は、データ記憶手段２２から、風速の予測値を推定するためのデータを取り出して、第１のニューラルネットワーク２４に出力する。なお、データ取出し手段２３は、第１のニューラルネットワーク２４の学習データの取出しも行う。
本例では、風速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のニューラルネットワーク２４は、入力層、中間層、出力層の３つの層を備える。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入ロンと、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。
入力層には、データ記憶手段２２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入力され、出力層からは、既に計測された時刻ｔaからｎ秒後の時刻ｔbの予測データｘ（ｔb）が出力される。
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ｙ1を風速予測値ｖnet1（ｔb）とした。以下、第１のニューラルネットワーク２４により推定された時刻ｔにおける風速予測値を第１の予測値ｖnet1（ｔ）という。
なお、第１のニューラルネットワーク２４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、第１のニューラルネットワーク２４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。
【００１２】
閾値設定手段２５は、予測精度算出部２５ａと、閾値設定部２５ｂとを備え、第１の予測値ｖnet1（ｔ）を風速予測値として出力するか否かを判定するための閾値Ｋを設定する。
予測精度算出部２５ａは、推定された複数の第１の予測値ｖnet1（ｔk）と、実際に計測した複数時刻ｔkにおける風速ｖ（ｔk）とから、風速の予測精度（以下、予測精度ｐ（％）という）を算出する。
予測精度ｐ（％）は、例えば、｛ｖnet1（ｔk）−ｖ（ｔk）｝/ｖ（ｔk）≦０．２であれば、予測が「正解」であり、｛ｖnet1（ｔk）−ｖ（ｔk）｝/ｖ（ｔb）＞０．２であれば「誤り」であるとし、これを、風速が［ｖk−Δｖ，ｖk＋Δｖ］にある第１の予測値ｖnet1（ｔb）全てについて求め、その正答率とすればよい。
この例では、予測精度ｐ（％）＝｛正解数/（正解数）＋（誤り数））×１００となる。
本例では、ｖk＝１，２，３，……（[m/sec.]）とし、Δｖ＝０．５（[m/sec.]）とした。
図３は予測精度ｐ（％）の一例を示すグラフで、同図に示すように、予測精度ｐ（％）は、風速ｖ[m/sec.]とが増加するにしたがって減少する傾向にある。
閾値設定部２５ｂは、図３のグラフから、予測値判定手段２６で使用する閾値Ｋを求める。本例では、予測精度ｐ（％）が、同図の破線で示す風速選定精度ｐK（％）以下となる風速を閾値Ｋとしたが、風速と予測精度のとの関係を、一次式（直線）もしくは、多項式（曲線）で近似し、この近似線が風速選定精度を示す直線ｐ（％）＝ｐK（％）と交差する点の風速を閾値Ｋとしてもよい。
ところで、予測回数が増えると、学習の寄与もあって、ある風速域では予測精度ｐ（％）は向上し、ある風速域では予測精度ｐ（％）は低下もしくは変化しないため、グラフは、同図の黒丸を結んだ折れ線から、白丸を結んだ折れ線に移行する。この場合には、閾値Ｋも高風速側に移動する。すなわち、閾値はＫからＫ’に更新される。
閾値Ｋの更新は、第１の予測値の推定ごとに行ってもよいが、予測精度ｐ（％）は、データ数の増加が少ないと変化しないので、本例では、閾値Ｋの算出を第１の予測値ｖnet1（ｔ）が閾値Ｋを超えた回数が所定回数に達する毎に行うようにしている。
【００１３】
予測値判定手段２６は、第１のニューラルネットワーク２４により推定された第１の予測値ｖnet1（ｔ）と閾値設定手段２５で設定された閾値Ｋとを比較して、第１の予測値ｖnet1（ｔ）を風速予測値として出力するか、後述する第２のニューラルネットワーク２８により推定された第２の予測値ｖnet2（ｔ）を風速予測値として出力するかを判定する。
第２のデータ取出し手段２７は、第１の予測値ｖnet1（ｔ）が閾値Ｋを超えた場合にのみ、データ記憶手段２２から、風速の予測値を推定するための時刻履歴のデータを取り出して、第２のニューラルネットワーク２８に出力する。  
なお、第２のデータ取出し手段２７は、第２のニューラルネットワーク２８の学習データの取出しも行う。
第２のニューラルネットワーク２８の学習データは、第１の予測値ｖnet1（ｔ）が閾値Ｋを超えた時に入力された時刻履歴のデータのみが使用される。
【００１４】
第２のニューラルネットワーク２８は、第１のニューラルネットワーク２４と同様に、入力層、中間層、出力層の３つの層を備える。ここでも、中間層を２層以上としてもよい。
第１のニューラルネットワーク２４と第２のニューラルネットワーク２８とは、上記のように、学習データが異なるので、結合パラメータが異なっている。
入力層には、第１のニューラルネットワーク２４で推定された第１の予測値ｖnet1（ｔ）が閾値Ｋを超えた場合のみ、第２のデータ取出し手段２７により取出された時刻履歴のデータが入力データとし入力され、出力層からは、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である第２の速予測値ｖnet2（ｔb）が出力される。  
第２のニューラルネットワーク２８の学習については、閾値Ｋの更新と同じく、第１の予測値ｖnet1（ｔ）が閾値Ｋを超えた回数が所定回数に達する毎に行うことが好ましい。
予測値表示手段２９は、風速の予測値を表示する。
具体的には、第１の予測値ｖnet1（ｔb）が閾値Ｋ以下ならば、第１の予測値ｖnet1（ｔb）を風速の予測値としてディスプレイの表示画面に表示し、第１の予測値ｖnet1（ｔb）が閾値Ｋを超えているならば、第２の予測値ｖnet2（ｔb）を風速の予測値としてディスプレイの表示画面に表示する。
【００１５】
次に、本発明の風速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、第１及び第２のニューラルネットワーク２４，２８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、温度、気圧などの風況のデータを所定時間Δｔごとに計測することで計測データを取得（ステップＳ１０）した後、計測された風速ｖ（ｔ）が、予め設定された最大風速ｖmaxを超えているか否か判定する（ステップＳ１１）。
風速ｖ（ｔ）が、予め設定された最大風速ｖmaxを超えていた場合には、表示画面に、計測した風速のデータを表示するとともに、「暴風につき、予測不可」と表示し（ステップＳ１２）、風速ｖ（ｔ）が、予め設定された最大風速ｖmax以下の場合には、計測した風況のデータをデータ記憶手段２２に記憶する（ステップＳ１３）。
次に、第１のニューラルネットワーク２４により、データ記憶手段２２から取出された時系列履歴のデータ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である第１の予測値ｖnet1（ｔb）を推定する（ステップＳ１４）。
ステップＳ１５では、推定された第１の予測値ｖnet1（ｔb）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Ｓ１５）、閾値Ｋ以下である場合には、ステップＳ１６に進んで、前記の第１の予測値ｖnet1（ｔb）を、風速の予測値としてディスプレイの表示画面に表示する。
一方、第１の予測値ｖnet1（ｔb）が閾値Ｋを超えた場合には、ステップＳ１７に進んで、第２のニューラルネットワーク２８を用いて、時刻ｔaからｎ秒後の時刻ｔbにおける風速予測値である第２の予測値ｖnet2（ｔb）を推定し、この推定された第２の予測値ｖnet2（ｔb）を、風速の予測値としてディスプレイの表示画面に表示する（ステップＳ１８）。
【００１６】
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。
【００１７】
例えば、前記実施形態では、風速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、前記実施形態では、予測する対象を風速のみとしたが、風向きなども予測させてもよい。例えば、風速と風向きとを予測する場合には、第１及び第２のニューラルネットワーク２４，２８の出力値を風速の予測値と風向きの予測値とすればよい。
また、前記実施形態では、閾値Ｋを、風速の予測精度に基づいて設定したが、予め設定した定数Ｋ0としてもよい。
また、閾値を１個とし、第１及び第２のニューラルネットワークを用いて風速の予測値を求めたが、閾値を複数としてもよい。例えば、閾値をＫと、Ｋよりも大きいＫ２とした場合には、図４の破線のステップＳ２５〜Ｓ２８を追加すればよい。
具体的には、ステップＳ２５では、推定された第２の予測値ｖnet2（ｔb）が閾値Ｋ２以下であるか否かを判定し、閾値Ｋ以下である場合には、ステップＳ２６に進んで、第２の予測値ｖnet2（ｔb）を、風速の予測値としてディスプレイの表示画面に表示し、第２の予測値ｖnet2（ｔb）が閾値Ｋ２を超えた場合には、ステップＳ２７に進んで、第３のニューラルネットワークを用いて、第３の予測値ｖnet3（ｔb）を推定し、この推定された第３の予測値ｖnet3（ｔb）を、風速の予測値としてディスプレイの表示画面に表示する（ステップＳ２８）。
なお、閾値Ｋ２については、例えば、図３のグラフにおいて、ｐ（％）よりも低い予測精度ｐ２（％）を第２の風速選定精度とし、予測精度がｐ２（％）以下となる風速を閾値Ｋ２とすればよい。
【００１８】
また、前記実施形態では、図５（ａ）に示すように、第１の予測値ｖnet1（ｔ）が予め設定された閾値Ｋ以下である場合には、第１の予測値ｖnet1（ｔ）を風速の予測値とし、第１の予測値ｖnet1（ｔ）が閾値Ｋを超えた場合には、第２の予測値ｖnet2（ｔ）を風速の予測値としたが、図５（ｂ）に示すように、閾値Ｋよりも低い風速の低域閾値Ｋaと、閾値Ｋよりも高い風速の高域閾値Ｋbとを設定し、第１の予測値ｖnet1（ｔ）が低域閾値Ｋaよりも高く、第２の予測値ｖnet2（ｔ）が高域閾値Ｋbよりも低い場合には、これら２つの予測値の一次結合であるｖnet（ｔ）＝ａ・ｖnet1（ｔ）＋ｂ・ｖnet2（ｔ）を風速予測値として出力してもよい（ａ，ｂは定数）。
なお、第１の予測値ｖnet1（ｔ）が低域閾値Ｋaよりも低い場合には、第１の予測値ｖnet1（ｔ）を風速予測値として出力し、第２の予測値ｖnet2（ｔ）が高域閾値Ｋbよりも高い場合には、第２の予測値ｖnet2（ｔ）を風速予測値として出力することはいうまでもない。
【符号の説明】
【００１９】
１  風速予測装置、１０  計測部、１１  計測手段、１２  建物、
２０  演算・表示部、２１  入力値判定手段、２２  データ記憶手段、
２３  第１のデータ取出し手段、２４  第１のニューラルネットワーク、
２５  閾値設定手段、２５ａ  予測精度算出部、２５ｂ  閾値設定部、
２６  予測値判定手段、２７  第２のデータ取出し手段、
２８  第２のニューラルネットワーク、２９  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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【図５】
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