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公開番号2025145454
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-03
出願番号2024045636
出願日2024-03-21
発明の名称水位予測的中率算出方法及び水位予測的中率算出プログラム
出願人日本無線株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G01W 1/10 20060101AFI20250926BHJP(測定;試験)
要約【課題】機械学習を用いて、河川等の水位を予測するにあたり、テストデータとして、「予報」雨量データを抽出するときでも、水位予測データの信頼性を可視化し、各発令基準の到達判断を支援することを目的とする。
【解決手段】検証段階では、検証用データとして、水位データ、「過去観測」雨量データ及び「将来観測」雨量データを抽出し、水位の予測誤差の確率分布を算出し、水位の観測データに対する水位の予測データの誤差幅を設定する(S3)。そして、検証用データとして、「将来観測」雨量データを「予報」雨量データに置き換え、水位の予測データのうちの水位の観測データの周りの誤差幅内に収まるものの割合を、水位の予測的中率として算出する(S5)。予測段階では、テストデータとして、実運用上は水位データ、「過去観測」雨量データ及び「予報」雨量データを抽出し、水位の予測データとともに、水位の予測的中率を出力する(S6)。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
水位予測地点でのある時刻の水位を予測するための水位予測モデルを検証するための検証用データとして、前記水位予測地点及び前記水位予測地点より上流地点のうちの少なくともいずれかでの、当該時刻及び当該時刻より過去のうちの少なくともいずれかの水位データ及び過去観測雨量データと、当該時刻より将来の予報雨量データと、を抽出する検証用データ抽出ステップと、
前記水位予測モデルに前記検証用データとして、前記水位予測地点での複数時刻の水位を検証するための前記水位データ、前記過去観測雨量データ及び前記予報雨量データを入力し、前記水位予測地点での当該複数時刻の水位の予測データを出力する水位予測データ出力ステップと、
前記水位予測地点での当該複数時刻の水位の予測データのうちの、前記水位予測地点での当該複数時刻の水位の観測データの周りの誤差幅内に収まるものの割合を、前記水位予測地点での水位の予測的中率として算出する水位予測的中率算出ステップと、
を順に備えることを特徴とする水位予測的中率算出方法。
続きを表示（約 790 文字）【請求項２】
前記検証用データ抽出ステップは、前記検証用データとして、前記水位予測地点及び前記水位予測地点より上流地点のうちの少なくともいずれかでの、当該時刻より将来の将来観測雨量データも抽出し、
前記水位予測モデルに前記検証用データとして、前記水位予測地点での当該複数時刻の水位を検証するための前記水位データ、前記過去観測雨量データ及び前記将来観測雨量データを入力し、前記水位予測地点での水位の予測誤差の確率分布を算出し、前記水位予測的中率算出ステップでの水位の観測データに対する水位の予測データの誤差幅を設定する水位予測誤差幅設定ステップ、
を前記検証用データ抽出ステップと前記水位予測データ出力ステップとの間に備える
ことを特徴とする、請求項１に記載の水位予測的中率算出方法。
【請求項３】
前記水位予測的中率算出ステップは、前記水位予測地点での水位警戒のための各発令基準毎に、及び／又は、前記水位予測データ出力ステップでの予測出力時刻から各予測対象時刻までの各期間長さ毎に、前記水位予測地点での水位の予測的中率を算出する
ことを特徴とする、請求項１又は２に記載の水位予測的中率算出方法。
【請求項４】
前記水位予測的中率算出ステップは、前記水位データ、前記過去観測雨量データ及び前記予報雨量データに基づく前記水位予測地点での予測対象時刻の水位の予測時に、前記水位予測地点での当該予測対象時刻の水位の予測データとともに、前記水位予測地点での水位の予測的中率を出力する
ことを特徴とする、請求項１又は２に記載の水位予測的中率算出方法。
【請求項５】
請求項１又は２に記載の水位予測的中率算出方法が順に備える各処理ステップを、コンピュータに順に実行させるための水位予測的中率算出プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、機械学習を用いて、河川等の水位を予測する技術に関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
機械学習を用いて、河川等の水位を予測する技術が、特許文献１等に開示されている。訓練段階では、水位学習のための訓練用データを用いて、ニューラルネットワーク等の水位予測モデルを構築する。検証段階では、水位予測モデルの検証のための検証用データを水位予測モデルに入力し、水位予測モデルの汎化性能を評価する。予測段階では、水位予測のためのテストデータを水位予測モデルに入力し、河川等の水位を予測する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１９－０９５２４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
実運用上、水位予測地点でのある時刻の水位の予測に必要なテストデータとして、水位予測地点及び水位予測地点より上流地点のうちの少なくともいずれかでの、当該時刻及び当該時刻より過去のうちの少なくともいずれかの水位データ及び「過去観測」雨量データと、当該時刻より将来の「予報」雨量データと、を抽出する。しかし、「予報」雨量データは、「将来観測」雨量データと比べて、精度が低いため、水位「予測」データは、水位「観測」データと比べて、大きく外れることがある。
【０００５】
そこで、前記課題を解決するために、本開示は、機械学習を用いて、河川等の水位を予測するにあたり、テストデータとして、「予報」雨量データを抽出するときでも、水位予測データの信頼性を可視化し、各発令基準の到達判断を支援することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記課題を解決するために、検証段階では、検証用データとして、水位データ、「過去観測」雨量データ及び「将来観測」雨量データを抽出し、水位の予測誤差の確率分布を算出し、水位の観測データに対する水位の予測データの誤差幅を設定する。そして、検証用データとして、「将来観測」雨量データを「予報」雨量データに置き換え、水位の予測データのうちの水位の観測データの周りの誤差幅内に収まるものの割合を、水位の予測的中率として算出する。
【０００７】
予測段階では、テストデータとして、実運用上は水位データ、「過去観測」雨量データ及び「予報」雨量データを抽出し、水位の予測データとともに、水位の予測的中率を出力する。ここで、各発令基準毎に、及び／又は、各Ｎ時間後予測毎に、水位の予測的中率を出力する。
【０００８】
具体的には、本開示は、水位予測地点でのある時刻の水位を予測するための水位予測モデルを検証するための検証用データとして、前記水位予測地点及び前記水位予測地点より上流地点のうちの少なくともいずれかでの、当該時刻及び当該時刻より過去のうちの少なくともいずれかの水位データ及び過去観測雨量データと、当該時刻より将来の予報雨量データと、を抽出する検証用データ抽出ステップと、前記水位予測モデルに前記検証用データとして、前記水位予測地点での複数時刻の水位を検証するための前記水位データ、前記過去観測雨量データ及び前記予報雨量データを入力し、前記水位予測地点での当該複数時刻の水位の予測データを出力する水位予測データ出力ステップと、前記水位予測地点での当該複数時刻の水位の予測データのうちの、前記水位予測地点での当該複数時刻の水位の観測データの周りの誤差幅内に収まるものの割合を、前記水位予測地点での水位の予測的中率として算出する水位予測的中率算出ステップと、を順に備えることを特徴とする水位予測的中率算出方法である。
【０００９】
この構成によれば、機械学習を用いて、河川等の水位を予測するにあたり、テストデータとして、「予報」雨量データを抽出するときでも、検証段階において、水位の予測的中率を算出することにより、水位予測データの信頼性を可視化することができる。
【００１０】
また、本開示は、前記検証用データ抽出ステップは、前記検証用データとして、前記水位予測地点及び前記水位予測地点より上流地点のうちの少なくともいずれかでの、当該時刻より将来の将来観測雨量データも抽出し、前記水位予測モデルに前記検証用データとして、前記水位予測地点での当該複数時刻の水位を検証するための前記水位データ、前記過去観測雨量データ及び前記将来観測雨量データを入力し、前記水位予測地点での水位の予測誤差の確率分布を算出し、前記水位予測的中率算出ステップでの水位の観測データに対する水位の予測データの誤差幅を設定する水位予測誤差幅設定ステップ、を前記検証用データ抽出ステップと前記水位予測データ出力ステップとの間に備えることを特徴とする水位予測的中率算出方法である。
（【００１１】以降は省略されています）

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