深度學習框架對城市日供水量預測的研究

牟天蔚 蔣白懿 沈丹玉 趙明

摘要：供水量預All是建立管網(wǎng)水力模型的前提，為提高供水管網(wǎng)模型精度，提出一種基于深度學習框架的小波深度信念網(wǎng)絡（SW-DBN）時間序列模型。該模型首先通過Symlets小波對日供水量數(shù)據(jù)進行分解，然后將各分解項分別導入SW-DBN時間序列模型中進行訓練，最后利用訓練的模型進行預測。以新開河2014-2015年日供水量為訓練數(shù)據(jù)，2016年1月1-7日供水量為測試數(shù)據(jù)，導入該模型進行預測。依據(jù)該測試方法對其后200d的供水量進行預測，結果表明：該模型用于日供水量預測比深度信念網(wǎng)絡模型及傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型精度高，相對誤差均小于5%，是一種有效的方式。

關鍵詞：深度信念網(wǎng)絡模型；深度學習框架；Symlets小波；日供水量

中圖分類號：TV213.4 文獻標志碼：A Doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2018.09.014

隨著經(jīng)濟社會發(fā)展，居民的用水需求量不斷增大，供水部門為保障供水，應對城市供水量進行統(tǒng)計、分析及預測。供水量預測分為短期預測、中期預測、長期預測3類[1]，日供水量預測屬于短期預測。目前，大量成熟的短期預測模型得以應用。鮑燕寒川通過混沌時間序列模型對城市日供水量成功進行預測，但其缺點是不能完全適應供水量值的波動；陸志波等[2]通過自回歸積分滑動平均模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對人均生活用水量進行預測，但該模型僅適用于小樣本數(shù)據(jù)預測，且準確性有待提高；李斌等[3]通過灰色神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型對需水量進行預測，雖然準確性有所提高，但對大樣本適應性仍然較差。近年來，深度學習框架被廣泛應用于分類、預測、診斷問題中，其中深度信念網(wǎng)絡（DBN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）較為常見，相比BP模型，DBN模型對大樣本預測具有精度高、耗時少等特點[4]。Z.Y.Wn等[5]運用DBN模型對日用水量進行預測，但經(jīng)測試，對于波動性大的歷史數(shù)據(jù)樣本仍無法適應。T.E.G.Swee等[6]運用Symlets小波對數(shù)據(jù)進行分解后，成功地解決了大波動樣本預測的問題，但目前暫無案例將小波分解應用于深度學習框架之中。

筆者在深度信念網(wǎng)絡基礎上，結合Symlets小波模型，提出一種小波深度信念網(wǎng)絡時間序列模型，對日供水量進行預測，以期達到適應大樣本預測、提高預測精度的目的。

1 預測原理

1.1 計算原理

小波深度信念網(wǎng)絡模型（SW-DBN）是Symlets小波與深度信念網(wǎng)絡（DBN）組合的模型，通過Symlets小波將日供水量訓練樣本分解為趨勢項、周期項、隨機項，并運用分解結果對DBN模型進行訓練，最后通過擬合模型對測試樣本進行預測并進行誤差分析。

1.2 Symlets小波模型

Symlets小波又稱Daubechies近似對稱小波，通常寫作Sym N（N為階數(shù)，N=2，3，…，n），是一種具有有限緊支撐、近似對稱性質的雙正交小波[7]。

matlab小波工具箱是通過高通、低通分解濾波器及重構濾波器來進行分解與重構數(shù)據(jù)的，其中：分解濾波器可將原始數(shù)據(jù)序列分解為平均與細節(jié)信息，重構濾波器可將分解的信息還原并去除原始數(shù)據(jù)的噪聲。濾波器的階數(shù)N越高，小波函數(shù)的平滑度越高；分解級數(shù)越高，重要信息越突出。但是，過高的階數(shù)與級數(shù)會導致信息的丟失，因此選擇合適的階數(shù)、級數(shù)是非常重要的。日供水量時間序列歷史數(shù)據(jù)一般為非平穩(wěn)時間序列，可分解為趨勢項、周期項和隨機項。研究表明，利用Sym8小波的濾波器分解10級的效果較好[4]Sym8的4種濾波器如圖1所示，濾波器長度為16，根據(jù)文獻[8]可知，各濾波器的系數(shù)分別如下。

低通分解濾波器：

Lo_D=[-0.003，-0.001，0.032，0.008，-0.143，-0.061，0.481，0.777，0.364，-0.052，-0.027，0.049，0.004，-0.015，0.000，0.002]

低通重構濾波器：

Lo_R=[0.002，0.000，-0.015，0.004，0.049，-0.027，-0.052，0.364，0.777，0.481，-0.061，-0.143，0.008，0.032，-0.001，-0.003]

高通分解濾波器：

Hi_D=[-0.002，0.000，0.015，0.004，-0.049，-0.027，0.052，0.364，-0.777，0.481，0.061，-0.143，-0.008，0.032，0.001，-0.003]

高通重構濾波器：

Hi_R=[-0.003，0.001，0.032，-0.008，-0.143，0.061，0.481，-0.777，0.364，0.052，-0.027，-0.049，0.004，0.015，0.000，-0.002]

在確定分解的級數(shù)后，通過低通、高通分解濾波器，將日供水量原始數(shù)據(jù)分解，再分別進行下抽樣運算，得到第一級的平均、細節(jié)部分的分解信息，然后運用濾波器，對上一級再次分解，遞歸計算，直至達到分解級數(shù)為止，即可獲得各級分解的平均與細節(jié)信息。重構是分解的逆過程，通過重構低通、高通濾波器，對低頻系數(shù)、高頻系數(shù)分別進行上抽樣，直至重構到趨勢、周期規(guī)律明顯的級數(shù)為止，即可獲得去除噪聲的數(shù)據(jù)。

1.3 深度信念網(wǎng)絡（DBN）預測模型

DBN模型是由G.E.Hinton[9]提出的一種由隱含層與可視層組成的雙層結構模型——限制波爾茲曼機模型（RBM），如圖2所示。

RBM模型有高斯-伯努利、伯努利-伯努利、高斯-高斯3種類型。Z.Y.Wu等[5]運用高斯一伯努利模型解決了日供水量預測問題，其能量方程為式中：ωij為第j隱含層與第i可視層之間的權重；ai為可視層節(jié)點i的偏移量；bj為隱含層節(jié)點j的偏移量；νi為第i可視層的值，即輸入變量的值；hj為第j隱含層的值；σi為可視層νi對應的高斯噪聲的標準差。

RBM模型的核心部分在于向前傳播，即輸入數(shù)據(jù)在可視層與隱含層之間雙向傳播計算，假設每一個隱含層節(jié)點的取值都為0或1，即hj∈{0，1}，令σi=1，當輸入數(shù)據(jù)為hj時，通過式（1）可推導出可視層vi取值為1的概率：式中：σ（x）為S型激活函數(shù)，是隱含層對輸入變量的二級運算。

得到可視層取值為1的概率P（vi=1|h）后，隨機生成0～1之間的隨機數(shù)l，若l同理，可視層vi取值為0或1，可求出隱藏層hj取值為1的概率：

計算過程采用對比散度算法，將輸入變量賦予可視層神經(jīng)元vq，通過式（4）計算出每一隱含層神經(jīng)元的概率P（hj|vq），并采取吉布斯抽樣法抽取其中一個樣本P（hp1|vq），然后通過hp1重構可視層，采用式（2）計算每一個可視層神經(jīng)元的概率P（vi|hp1）。同理，抽取樣本P（vq1|hp1），通過vq1重構隱含層，得到P（hj|vq1），并抽取樣本P（hp2|vq1）。采用均方差公式，求出可視層v與P（vi=1|h）各神經(jīng)元之間的均方差：式中：J為計算誤差；K為可視層神經(jīng)元的個數(shù)。

最后通過樣本值反向傳播，更新權重，計算公式為

ωijθ=ωijθ-1+MΔωijθ-1+λiθ-1（C1-C2）（6）

bjθ=bjθ-1+MΔbjθ-1+γiθ-1[P（hj=1|vq1）-P（hj=1|vq2）]

（7）

λiθ=λiθ-1+MΔλiθ-1+λiθ-1[vi-P（vi=1|h）]

（8）式中：λi為學習速率；θ為迭代次數(shù)；P（hj=1|vq1）、P（hj=1|vq2）分別為隱含層的兩次重構計算的結果；C1、C2分別為可視層vi與P（hj=1|vq1）、P（vi=1|h）與P（hj=1|vq2）的數(shù)組乘積；M為常數(shù)。

將RBM模型堆疊起來，下層的隱含層作為上層的可視層，并在最上方加人有向圖算法層（如BP算法），即可得到深度信念網(wǎng)絡（DBN）模型，如圖3所示。

1.4 預測步驟

利用Symlets小波模型對歷史日供水量數(shù)據(jù)進行分解，并采用DBN模型（見圖4）進行預測，主要步驟如下。

（1）將水廠日供水量原始數(shù)據(jù)載入Matlab中，并進行歸一化處理。

（2）將階數(shù)設定為N=8，應用Matlab小波工具箱中的Sym N函數(shù)，對原始數(shù)據(jù)進行分解。

（3）從高頻項中篩選出趨勢項a，從低頻項中篩選出周期項d，其余項之和作為隨機項r。

（4）將分解各項以第t日的前k個時刻數(shù)據(jù)作為輸入變量，t時刻數(shù)據(jù)為輸出變量，代入DBN模型中進行訓練，表達式為

y（t）=F[y（t-1），y（t-2），…，y（t-k）]（9）式中：y（t）為t日各分解項的值；k為時間序列長度，為一常數(shù)值；F[y（t-1），y（t-2），…，y（t-k）]為輸入變量與輸出變量的映射。

（5）充分訓練第一個RBM模型，直到模型的輸出數(shù)據(jù)誤差小于給定值為止。

（6）固定第一個RBM模型的權重值與偏移量，將第一個隱含層神經(jīng)元作為第二個RBM模型的輸入變量，對第二個RBM模型子層同樣訓練，并堆疊到上一個RBM層上，重復以上步驟進行多次RBM堆疊。在最頂層的RBM模型訓練時，該RBM模型的可視層中除了可視層神經(jīng)元外，加入有代表標簽（輸出變量）的神經(jīng)元，一起進行訓練，即可視層神經(jīng)元包含輸入變量和輸出變量，最后加人3層BP全連接層，并使最后一層RBM為輸入層，整個計算過程為無監(jiān)督訓練。

（7）使用輸出的標簽作為樣本進行有監(jiān)督訓練，為更好地對供水量數(shù)據(jù)進行處理，運用BP模型的有向圖算法進行反向傳播計算。

（8）將分解后的新數(shù)據(jù)代入式（9）進行預測，并累計求和、還原。

（9）進行誤差分析，符合要求則結束，否則返回步驟（4）。

2 實例分析

以新開河2014-2015年日供水量數(shù)據(jù)為訓練數(shù)據(jù)、2016年1月1-7日供水量數(shù)據(jù)為測試數(shù)據(jù)，運用Matlab 2016a編寫SW-DBN模型計算程序。首先將2014年1月1日-2016年1月7日共737d的供水量數(shù)據(jù)（見圖5）導入Madab中。

設定分解層數(shù)為10，運用Sym8小波對數(shù)據(jù)分解并進行重構，得出低通第十級重構為趨勢項、高通第八級重構為周期項，其余項之和作為隨機項，見圖6～圖8。

其次，對分解后的3項訓練數(shù)據(jù)分別進行歸一化處理，令式（9）中k=8，轉換數(shù)據(jù)為時間序列格式，并導入數(shù)據(jù)對DBN模型進行訓練，其中RBM模型共3層，分別包含32、28、24個神經(jīng)元。在第三可視層上面加人輸出變量作為標簽，最后通過3層全連接層計算，其中隱含層神經(jīng)元個數(shù)為16，然后進行有監(jiān)督反向傳播得出分解項結果，最后對各項結果求和，獲得擬合模型。對測試數(shù)據(jù)進行歸一化處理并代入擬合模型，求出預測結果，并與真實結果對比（見圖9），可知相對誤差均在5%以內，符合精度要求。

利用DBN模型、傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型分別進行預測，并將預測結果與SW-DBN模型進行比較。DBN模型中RBM隱含層的神經(jīng)元數(shù)量與SW-DBN模型的相同；BP模型共有3層神經(jīng)元，其中隱含層神經(jīng)元數(shù)量與SW-DBN模型的相同。預測結果及相對誤差見表1。

由表1可以看出，SW-DBN模型比BP模型、DBN模型精度均高，其相對誤差最大值為3.29%，小于BP模型的4.63%及DBN模型的3.56%。為進一步比較模型的精度，采用平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）對模型進行評價[8]，結果見表2?？芍?，SW-DBN模型的MAE，MAPE均小于BP模型與DBN模型的。

為更好地檢驗SW-DBN模型的精度，以2016年1月8日一7月25日200 d的供水量數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)進行檢驗。首先對模型進行訓練，然后將1月1-7日數(shù)據(jù)加人原始數(shù)據(jù)中，對8-14日的7d數(shù)據(jù)進行預測，之后把8-14日的真實數(shù)據(jù)加人原始數(shù)據(jù)中，預測接下來的7d，依此類推。預測結果見圖10，預測值相對誤差最大僅為3.06%，精度較高。

3 結語

采用小波深度信念網(wǎng)絡（SW-DBN）時間序列模型對新開河的日供水量進行預測，結果表明：預測值相對誤差均小于5%，滿足精度要求。通過與DBN及BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測結果對比，SW-DBN模型最大相對誤差、MAE與MAPS均有所減小。因此，SW-DBN模型可有效提高城市日供水量預測精度。

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