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• 防災システムAI予測システム

洋上風力発電の設置など沖合工事では、現場海域の波高を知り工事計画を立てる必要があるが、本システムでは、以下を可能にする。

• AIによる高精度な波浪予測値
• 地点ごとのピンポイント波浪予測値
• １週間先までの波浪予測値

海洋工事のほか、下記の利用シーンで活用が期待できる。

• 沿岸・沖合漁場の出漁
• GPS波浪計の設置
• 定期船の運行
• 沖合漁礁の設置

予測の仕組み

• GWM(波高、周期、波向)を入力として、ANN(波高、周期)の関係をAIで学習
• 学習済みのAIモデルANN(波高、周期)を予測する

GWMに比べて、Hydro-WaveCatchは1m未満の波高における予測精度が向上

• 1週間先予測の1m未満の波高の的中率がアップ
• 1週間先予測の観測値との誤差が減少
• 3日先予測について工事に重要な1m程度の波高を精度良く予測

福岡市西部水処理センターの下水道の流入量予測をAIで実施した。
福岡市よりプレスリリース発表

モデルの特徴

• 雨天時と晴天時でモデルを分割
• 合流する地域を含む下水道であったため、雨天による影響をAIで予測
• 不明水特定などにも応用できる技術として期待できる。

モデルの精度

• 1時間後の平均予測誤差は5%以内
• 排水ポンプ運転切り替え基準の閾値以下の誤差で予測した