バーチャルリアリティによる貯水池の高水・低水連続操作支援システムのモデル化

1998 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 10555172
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 小尻 利治 京都大学, 防災研究所, 教授 (00026353)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 奥田 昌弘 (財)日本気象協会, 関西本部情報開発課, 課長 ; 大石 哲 京都大学, 防災研究所, 助手 (30252521) ; 堀 智晴 京都大学, 大学院・工学研究科, 助教授 (20190225)
• Keywords: 貯水池操作 / 支援システム / バーチャルリアリティ / 知識ベース / ファジィ推論

Research Abstract

まず、知識ベース型操作支援システムとして、(I)過去の洪水資料を分類し出水パターンを想定、(II)出水パターン毎に貯水池最適操作を実施し、基本操作ルールとする。この(I),(II)を知識ベース、ルールベースとし、対象出水との類似度より実操作量(放流量)を決定する。本研究では、現行の操作規則を対象として、洪水資料が少なく知識を形成していくと共に、管理者が使用しやすい形での保存と提供を目的とした支援システムの作成を対象とする。具体的には、入手した情報(天気図、台風進路、中心気圧、対象流域での降雨強度、流量)、を最初の知識とする。知識が多い場合(適当な基準を設定する)は、パターン分類により知識の整理を行う。知識が少ない場合は、新しい知識か、今までの知識の一部かを判定する。判定には、分類の評価関数をファジィメンバーシップ関数を通じてファジィグレードとし、任意の基準を与えて決定する。さらに、基準に講じて、知識の分割、併合を行い知識内操作ルールの増加を押さえる。操作時の異常には、(a)システム内(機器関係)の異常と、(b)入力の異常、が考えられる。前者は、放流量の変動が流入量の変化を超える場合に、再計算として検証を進める。後者は、対象入力(台風位置、進路、降雨量)が知識内の気象、水文情報より偏って外れているかを判定し、その場合は異常入力として管理者に通告する。異常時においては、プログラム上での調整は実施せず、管理者との討議やより広い意見を入れて判断を行うものとする。

Research Products

• [Publications] T.Kojiri: "Chaotic prediction of rainfall with radar data and neural network" XIIIth Inter.Conf.on Appkication of Artificial Intelligence in Engineering. CD-ROM. (1998)
• [Publications] 花谷慎太郎: "知識獲得過程を考慮した貯水池支援システムの開発" 土木学会関西支部講演会概要集. (印刷中). (1999)
• [Publications] 堀 智晴: "洪水制御支援情報提供システムの最適設計モデルに関する研究" 土木学会水工学論文集. 第42巻. 253-258 (1998)
• [Publications] 堀 智晴: "電力ダムの洪水制御支援に関する検討" 土木学会関西支部平成11年度年次学術講演会. (印刷中). (1999)
• [Publications] S.Oishi: "Severe Rainfall Prediction Method using Artificial intelligence(invited paper)" 1998 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCEON SYSTEMS,MAN,AND CYBERNETICS. (CD-ROM). (1998)
• [Publications] 大石 哲: "対流雲からの降水に関する知識を有する人工知能による洪水制御支援手法の開発" 土木学会水工学論文集. 第43巻. 251-256 (1999)