EFFLUENT QUALITY PREDICTION DEVICE AND EFFLUENT QUALITY PREDICTION METHOD

To eliminate abnormal data included in time-series data from a plurality of sensors at a water treatment site.SOLUTION: In an effluent quality prediction device (100), a pre-processing unit (103a) performs filtering to a learning dataset, which is a portion of learning data for a first prescribed ti...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: HUANG LAN, TAKEHARA TERUMI, OKUBO AKIRA, KIYOTAKI KAZUO, HOCHIN TERUHISA, MORIMOTO MITSURU
Format: Patent
Sprache:eng ; jpn
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Beschreibung
Zusammenfassung:To eliminate abnormal data included in time-series data from a plurality of sensors at a water treatment site.SOLUTION: In an effluent quality prediction device (100), a pre-processing unit (103a) performs filtering to a learning dataset, which is a portion of learning data for a first prescribed time in learning data. A model generation unit (103c) generates a prediction model for predicting effluent quality data a prescribed time after the learning dataset. Meanwhile, an effluent quality prediction unit (105) applies the prediction model to the latest data stored in a latest data database (104) and predicts effluent quality data.SELECTED DRAWING: Figure 1 【課題】水処理場の複数のセンサからの時系列データに含まれる異常データを除去する。【解決手段】放流水質予測装置(100)において、前処理部(103a)は、学習データの中の第1の所定時間分の学習データを学習データセットとし、学習データセットにフィルタ処理を行う。モデル生成部(103c)は、学習データセットから所定時間後の放流水質データを予測するための予測モデルを生成する。また、放流水質予測部(105)は、直近データデータベース(104)に記憶される直近データに、予測モデルを適用して放流水質データを予測する。【選択図】図1