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    基于線性趨勢與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的校準間隔組合預(yù)測

    2014-04-26 09:33:16曹伙俊趙芳
    計測技術(shù) 2014年3期
    關(guān)鍵詞:殘差間隔線性

    曹伙俊,趙芳

    (1.海軍計量辦公室,北京100841;2.海軍航空工程學(xué)院,山東煙臺264001)

    0 引言

    測量儀器的校準間隔是一種多因素綜合時間數(shù)據(jù),受到生產(chǎn)工藝、使用環(huán)境、使用頻率、人員水平及其它干擾因素的影響,從而產(chǎn)生偏差,而在實際的校準過程中,校準間隔通常是由生產(chǎn)廠家通過其他同類儀器使用狀況來推薦的該儀器的固定校準間隔。因此有必要在實際工作中,根據(jù)校準參數(shù)的歷史數(shù)據(jù),對測量儀器進行校準間隔的優(yōu)化。

    在校準間隔優(yōu)化算法的研究上,組合預(yù)測模型由于能更加充分利用普通模型的優(yōu)點,彌補了單一模型存在的片面性,有效提高了模型的預(yù)測精度,從而受到了廣泛的關(guān)注[1]。組合預(yù)測,顧名思義就是將不同的預(yù)測模型加以組合,綜合利用其模型有效信息,它是在1969年由Bates J N和Cranger C W J首次提出的。Kin等將指數(shù)平滑法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合構(gòu)建組合模型,用在金融時序數(shù)據(jù)預(yù)測上,取得了良好效果[2]。1989年國際預(yù)測權(quán)威學(xué)術(shù)刊物“Journal of Forecasting”出版了組合預(yù)測的專輯,充分說明了組合預(yù)測在預(yù)測領(lǐng)域的重要地位[3-5].目前,組合模型已成為預(yù)測領(lǐng)域的一種發(fā)展趨勢。

    本文根據(jù)校準參數(shù)數(shù)據(jù)特點,建立基于改進的線性趨勢和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型,對校準間隔進行優(yōu)化,并用實例進行了分析驗證。

    1 校準數(shù)據(jù)序列分析

    根據(jù)測量儀器的歷史校準數(shù)據(jù)建立相應(yīng)的預(yù)測模型是比較流行的校準間隔優(yōu)化方法。檢測設(shè)備的校準數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出動態(tài)發(fā)展的趨勢,歷史校準數(shù)據(jù)序列可被劃分為趨勢項和隨機項[6],趨勢項表明了測量設(shè)備由于自身的特性引起變化的趨勢,隨機項反映了由于外界的隨機因素導(dǎo)致的波動。

    針對校準數(shù)據(jù)序列的劃分,目前對于校準數(shù)據(jù)的處理有兩種方法:一種是提取和分離數(shù)據(jù)中的趨勢項和隨機項,然后進行分別的預(yù)測和擬合[7];第二種是由Box和Jenkinx提出的,對數(shù)據(jù)序列一直進行差分,直到差分的結(jié)果可用平穩(wěn)過程進行建模。兩種方法都有其弊端,第一種對趨勢項和隨機項的分離沒有統(tǒng)一標準,其通用性不可以保證;第二種計算量巨大,且預(yù)測效果一般。

    因此可先對校準歷史數(shù)據(jù)趨勢項進行預(yù)測,該預(yù)測值則包含了下一時刻的趨勢項,而校準數(shù)據(jù)的隨機項則存在于預(yù)測殘差中。再對殘差項進行建模,以前k個時刻殘差預(yù)測下一時刻的殘差,并與趨勢預(yù)測結(jié)果相融合得到最終預(yù)測值。趨勢項的預(yù)測方法中,比較典型的有滑動平均建模法 (Moving Average,MA)和最小二乘法[8],本文擬建立MA模型對趨勢項進行預(yù)測。用數(shù)據(jù)生成的方法對原始數(shù)據(jù)進行處理,生成結(jié)果能減弱和消除隨機干擾因素的影響,使數(shù)據(jù)中蘊含的趨勢性變化明顯地表露出來。

    對于校準數(shù)據(jù)序列的殘差項,由于動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的良好的自適應(yīng)性,并能以任一精度去逼近非線性連續(xù)函數(shù)[9-10],因此用它對線性趨勢模型預(yù)測殘差進行建模,動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用是逼近由殘差項ε(k)到ε(N+1)的非線性映射,從而實現(xiàn)對隨機項成分的補償。其關(guān)系式為

    式中:k=1,…,N。

    2 基于線性趨勢和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測

    2.1 線性趨勢模型的改進

    滑動平均法是線性趨勢模型建模的基本思想,是利用歷史數(shù)據(jù)對時間序列的變化趨勢進行預(yù)測和反映。

    有趨勢性的時間序列數(shù)據(jù),用滑動平均法很不易得到比較理想的結(jié)果。例如,當時間序列具有下降的線性趨勢時,會出現(xiàn)滯后偏差,使預(yù)測值偏大[11]。為消除模型的滯后偏差,在傳統(tǒng)一次滑動平均模型的基礎(chǔ)上再作一次滑動平均,即二次滑動平均,有

    在兩次滑動平均的基礎(chǔ)上,建立線性趨勢模型為

    2.2 動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)殘差模型

    設(shè)時刻L的原始數(shù)據(jù)x(0)(L)與預(yù)測值x^(0)(L)之差為時刻L的殘差,記為e(0)(L),即

    對殘差序列{e(0)(L)}進行動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模,其建模目的是通過前饋式的學(xué)習訓(xùn)練,確定出合適的權(quán)值和閾值,從而對校準數(shù)據(jù)隨機項因素進行補償。

    設(shè)預(yù)測階數(shù)為S,即用e(0)(i-1),e(0)(i-2),…,e(0)(i-S)的信息來預(yù)測i時刻的值。將e(0)(i-1),e(0)(i-2),…,e(0)(i- S)作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的輸入樣本,將e(0)(i)作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的預(yù)測期望值,即導(dǎo)師值。通過經(jīng)驗和實際計算比對,確定出合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置。用殘差數(shù)據(jù)序列對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和學(xué)習,使得輸入數(shù)據(jù)以預(yù)定的精度達到相應(yīng)的輸出值(期望值)。這樣得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閾值和權(quán)值等,即為網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習所得到的訓(xùn)練后的值,從而可以將此模型作為殘差數(shù)據(jù)序列的預(yù)測工具。進而可以對預(yù)測的未知校準參數(shù)進行誤差補償,從而得到比較精確的預(yù)測值,對校準間隔進行合理優(yōu)化。

    2.3 建模步驟

    采用改進的線性動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對校準參數(shù)進行預(yù)測,模型如圖1所示。

    圖1 基于改進的線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    基于改進的線性動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建模步驟如下:

    1)對歷史校準參數(shù)數(shù)列x(0)=(x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n))確定其按照公式(2)至(5)確定權(quán)重并進行二次滑動平均,經(jīng)過建模計算得到預(yù)測數(shù)據(jù)序列

    3)用動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對殘差序列{e(0)(L)}進行學(xué)習訓(xùn)練,并利用訓(xùn)練后的模型預(yù)測新的殘差數(shù)據(jù)序列,設(shè)其為,從而得到原始時間序列新的預(yù)測值,有

    4)將組合預(yù)測模型的結(jié)果,分別與一次滑動平均模型以及動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測結(jié)果進行對比分析。

    3 仿真計算與結(jié)果分析

    本文用文獻 [6]的數(shù)據(jù)進行仿真計算,該數(shù)據(jù)是一組合成標準不確定度Hc。在一年中的每個月里,均采用E1412A數(shù)字萬用表對F5500A校準器進行一次監(jiān)控并對監(jiān)控結(jié)果進行評估,得到的試驗數(shù)據(jù)分別為0.0062%,0.0066%,0.0063%,0.0070%,0.0068%,0.0071%,0.0081%,0.0074%,0.0080%,0.0081%,0.0079%,0.0083%。

    3.1 改進的線性趨勢模型預(yù)測結(jié)果

    首先,對校準數(shù)據(jù)進行兩次滑動平均,這兩次滑動平均的步長取2,這樣趨勢模型的步長就為4。取式(5)中τ=1,即為單步預(yù)測,最后求得預(yù)測值。模型預(yù)測結(jié)果如圖2所示。

    圖2 趨勢模型的預(yù)測結(jié)果

    由圖2可以看出,線性趨勢模型預(yù)測曲線較好地展現(xiàn)了測量不確定度的發(fā)展趨勢。校準值和預(yù)測值的殘差如圖3所示。

    圖3 預(yù)測殘差

    由圖3可知,線性趨勢模型預(yù)測校準不確定度時,殘差均值為0.00013%,最大殘差為0.0006%。

    3.2 組合模型預(yù)測結(jié)果及校準間隔優(yōu)化

    3.2.1 組合模型預(yù)測結(jié)果

    采用動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖3中的殘差序列建模。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計采用3個輸入采用特征參數(shù),1個隱含層,1個輸出節(jié)點數(shù),建立3-N-1的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,中間隱含層的節(jié)點數(shù)量為N。為了確定最佳的N,N值一次取不同的數(shù)值,并利用數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生最小誤差時所對應(yīng)的N值,作為隱含層的節(jié)點數(shù)。圖4給出了隱含層所取不同節(jié)點數(shù)對應(yīng)的誤差,由此可以發(fā)現(xiàn)最佳隱含層節(jié)點數(shù)為8,即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)結(jié)構(gòu)為3-8-1。

    圖4 隱節(jié)點數(shù)與均方誤差MSE的關(guān)系

    建立殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習率取0.03。按圖1的流程進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,進行實驗驗證,實驗結(jié)果如圖5所示。

    圖5 基于改進線性動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果

    圖中前7個點預(yù)測值沒有進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)殘差補償,比較后5個點預(yù)測結(jié)果表明,組合預(yù)測模型更加接近實際的測量結(jié)果。

    為了直觀的看出組合模型的優(yōu)勢,將預(yù)測結(jié)果與線性趨勢模型和動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列預(yù)測進行比較,評價指標是均方誤差MSE。預(yù)測效果如表2。

    表2 三種模型預(yù)測效果

    由表2可以看出,改進的線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的預(yù)測效果要好于單一模型的預(yù)測效果。

    3.2.2 校準間隔優(yōu)化

    在實際應(yīng)用中,校準給出的參數(shù)可能是合成標準不確定度uc,也可能是校準均值和重復(fù)測量引入的標準不確定度u。當校準參數(shù)為合成標準不確定度uc時,可直接進行后一至兩個點的參數(shù)預(yù)測,觀察uc(t+1)是否超出要求而決定是否要調(diào)整校準間隔。當校準參數(shù)為均值和標準不確定度u時,可分別預(yù)測兩者在其后一至兩個點的值,對于是否超出要求可以根據(jù)公式來確定,其中分別是該儀器校準參數(shù)均值上下限,具體數(shù)值由工程要求給出。由此進一步可為其后的1,2個月內(nèi)是否進行校準監(jiān)控提供決策依據(jù)。

    本文中的儀器在實際監(jiān)控中,要求在測量標值稱為10 V時,不確定度uc小于0.01%。該組合模型在進行建模擬合時,預(yù)測了未來第13個點的數(shù)據(jù),其值為0.0082%,小于工程要求,因此可以建議其后1個月不進行校準監(jiān)控,將校準間隔延長為2個月。在接下來第2個月進行校準時,可將實際校準值與前面的校準值進行建模,運用模型進一步進行不等時間間隔的擬合預(yù)測,重復(fù)進行并逐項推進,進行校準間隔的優(yōu)化。

    4 結(jié)論

    本文提出了基于改進的線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校準間隔組合預(yù)測算法,該算法融合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和線性趨勢模型的優(yōu)點,既利用了線性趨勢模型對趨勢項預(yù)測的優(yōu)勢,又彌補了對隨機擾動預(yù)測準確度低的缺陷。為了確保預(yù)測的準確可靠,在實際應(yīng)用的時候應(yīng)不斷考慮隨著時間相繼出現(xiàn)的隨機擾動因素,可以在預(yù)測數(shù)據(jù)之后的1點或2點的,根據(jù)工程實際要求確定校準參數(shù)值是否有超差的風險。此方法簡單易行、適用性強,減小了以往許多預(yù)測算法存在的局限性缺陷。而且這種補償是可以重復(fù)進行并逐項推進的,因此可以對隨機擾動進行實時的補償,從而實現(xiàn)對校準間隔的動態(tài)優(yōu)化。

    [1]陳友華.組合預(yù)測方法有效性理論及其應(yīng)用 [M].北京:科學(xué)出版社,2008.

    [2]Kin K L,Yu L,Wang S Y,et al.Hubridizing exponential smoothing and neural network for financial time series predication [J] .Lecture Notes in Comprter Science,2006,2994:493-500.

    [3]Bunn D W.Forecasting with more than one model[J] .Journal of Forecasting,1989,8(3):161-166.

    [4]Luo D,Liu S F,Dang Y G.The optimization of greymodel GM(1,1)[J].J Engineering Science,2003,5(8):50 -53.

    [5]Granger C W J,Ramanathan R.Improved methods of combining forecasts[J] .Journal of Forecasting,1984,3(2):197-204.

    [6]趙瑞賢,孟曉風,王國華.基于灰色馬爾柯夫預(yù)測的測量儀器校準間隔動態(tài)優(yōu)化 [J].計量學(xué)報,2007,28(2):184-187.

    [7]宋仙磊,劉業(yè)政,陳思鳳,等.二重趨勢時間序列的灰色組合預(yù)測模型[J].計算機工程與應(yīng)用,2011,47(8):115-117.

    [8]牟峰,吳開信,李裕奇.基于新息序列的多維MA(q)模型適時遞推預(yù)測[J].蘇州科技學(xué)院院報:自然科學(xué)版,2008,25(2):25-28.

    [9]Zhang Hua.The Research of Tourism Forecasting Demand Based on BP Neural Network [J].Electronic Test,2014,1:100 -102.

    [10]Li Z,Xu J H,Wei Q.Investigation and comparison between GM(1,1)and BPANN forecast models in Shanghai low-rent housing families[C] //Proc.of the IEEE International Conference on Information Engineering and Computer Science.[s.l.]:IEEE,2010:1-4.

    [11]劉如峰,李世平,文超斌,等.基于線性趨勢模型與LSSVM的校準間隔組合預(yù)測 [J].傳感器與微系統(tǒng),2010,29(9):61-63.

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