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    基于幾何平均優(yōu)化器的門控循環(huán)單元模型GMO-GRU的氣溫預測

    2024-04-29 23:48:04吳澍
    信息系統(tǒng)工程 2024年2期

    吳澍

    摘要:為提升氣溫預測的準確度,改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等領域的經(jīng)營情況,提出了利用幾何平均優(yōu)化器算法優(yōu)化門控循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡的GMO-GRU模型。首先,在GRU模型參數(shù)選擇方面,采用幾何平均優(yōu)化器對其模型選擇進行優(yōu)化。然后,采用伯克利的天氣數(shù)據(jù)集對文中模型進行驗證。驗證結果表明,提出的預測模型在預測精度上有一定優(yōu)勢,相比于LSTM模型,GMO-GRU模型的MAE、RMSE、MAPE3種指標分別提升了5.5×10-3、1.13×10-2、7.2×10-3;相比于GRU模型,GMO-GRU模型的MAE、RMSE、MAPE3種指標分別提升了2.0×10-3、8.9×10-3、3.9×10-3。

    關鍵詞:門控循環(huán)單元;氣溫預測;幾何平均優(yōu)化器

    一、前言

    氣溫預測是指根據(jù)歷史氣象數(shù)據(jù)、實時氣象數(shù)據(jù)和地理環(huán)境等因素,預測未來一定時間內(nèi)某個地區(qū)或某個地點的氣溫情況。氣溫預測在現(xiàn)代社會中具有極高的實用價值,準確的氣溫預測對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、公共安全等領域具有重要意義[1]。

    常見的氣溫預測方法包括回歸分析、深度學習等。回歸分析是一種基于線性或非線性模型的預測方法,常見的方法有線性回歸、邏輯回歸、多項式回歸等。

    此類方法可以用于建立氣象數(shù)據(jù)與氣溫之間的線性或非線性關系,從而對未來的氣溫進行預測。但是,回歸分析的缺點在于其對復雜的時間序列數(shù)據(jù)預測性能較差。深度學習作為一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的預測方法,可以有效地處理復雜的時間序列數(shù)據(jù)和長序列數(shù)據(jù),常見的模型有循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)和長短時記憶網(wǎng)絡(LSTM)、門控循環(huán)單元模型(GRU)等。

    相較于RNN模型和LSTM模型,GRU模型的計算效率更高,其引入的門控機制在處理長序列數(shù)據(jù)以及長期依賴關系的問題上具有一定的優(yōu)勢,且具有較低的計算復雜度,能夠更快地訓練和部署,但GRU模型預測的準確度仍有待提高。

    基于以上論述,本文選用深度學習領域的典型模型GRU模型進行天氣預測,在整體采用GRU模型預測的基礎上,結合幾何平均優(yōu)化器(GMO)算法對模型進行優(yōu)化,提升模型預測的精確度,采用伯克利的天氣數(shù)據(jù)對模型進行效果驗證,結果表明,本文提出的模型具有一定優(yōu)勢。

    二、GMO-GRU模型

    (一)GRU模型基礎

    GRU(Gated Recurrent Unit)模型是一種基于門控循環(huán)單元的深度學習模型,由Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber于1997年提出,是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)和長短時記憶網(wǎng)絡(LSTM)一種效果較好的衍生模型[2]。

    GRU模型中有兩個門(更新門、重置門),更新門決定了前一時刻的狀態(tài)信息的更新和丟棄,重置門決定了前一時刻狀態(tài)信息的寫入。GRU整體結構及原理見圖1。

    (1)

    (2)

    (3)

    (4)

    圖中的zt和rt分別表示更新門和重置門的更新公式。重置門rt控制著前一狀態(tài)的信息ht-1傳入候選狀態(tài)~ht的比例,重置門rt的值越小,則與ht-1的乘積越小,ht-1的信息添加到候選狀態(tài)越少。更新門用于控制前一狀態(tài)的信息ht-1有多少保留到新狀態(tài)ht中,(1-zt)越大,保留的信息越多。

    (二)GMO模型基礎

    幾何平均優(yōu)化器(Geometric Mean Optimizer,GMO)是一種元啟發(fā)式算法,該算法可以同時評估搜索空間中搜索個體的適應度和多樣性[3]。

    種群的個體位置和速度如下。

    (5)

    (6)

    為了解決優(yōu)化問題,GMO采用雙實用度指標DFI評估空間中個體的適應度和多樣性。

    (7)

    其中,MF代表個體間的模糊隸屬函數(shù)。

    為了使得所有個體最佳,定義了加權平均值,并將其分配給DFI。

    (8)

    為了使得Yit具備更強的隨機性,針對突發(fā)情況,設計了突變形式的權重。

    (9)

    根據(jù)以上內(nèi)容,推導出個體的更新方程。

    (10)

    (11)

    (12)

    (13)

    (三)GMO-GRU模型整體流程

    本文構造了GMO-GRU預測模型,GMO算法輔助GRU模型進行參數(shù)選擇,GMO-GRU網(wǎng)絡結構建立的具體步驟如下。

    1.對要進行預測的數(shù)據(jù)集進行預處理,得到輸入數(shù)據(jù),記作E=(E1,E2,...,Ei,...,En),其中Ei(i=1,2,3,...,n)表示輸入數(shù)據(jù)中的第i個。

    2.采用GMO算法協(xié)助GRU模型進行參數(shù)選擇,然后將輸入向量輸入GMO-GRU模型最后輸出預測的結果。

    GMO-GRU模型流程見圖2。

    三、實驗結果與分析

    (一)數(shù)據(jù)來源和實驗環(huán)境

    本實驗的數(shù)據(jù)為伯克利當?shù)氐奶鞖鈹?shù)據(jù),選用1932-2003年的864組數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)集進行訓練,選用2個時間段的最高溫度和最低溫度數(shù)據(jù)進行效果測試,時間跨度分別為2004年1月1日至2009年12月31日,2010年1月1日至2015年12月31日,數(shù)據(jù)集中相鄰數(shù)據(jù)的時間間隔為1個月,數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)數(shù)目均為144組。

    實驗的筆記本電腦型號為Lenovo-Y7000p、Windows10,64位,CPU型號為Intel(R)Core(TM)i5,python的版本為3.6.1,采用的IDE為VScode。

    (二)模型評價指標

    為準確評估模型指標,本文選擇三個常見的預測模型評估指標進行評估,包括:平均絕對誤差(MAE,Mean Absolute Error)、平均方根誤差(RMSE,Root Mean Squared Error)、平均絕對百分誤差(MAPE,Mean Absolute Percentage Error)。

    三個指標從不同角度對模型效果進行檢測,MAE傾向于衡量誤差的絕對值;RMSE對誤差做了平方處理,因此對于誤差有放大作用,會突出影響較大的誤差值,更容易分析出離群數(shù)據(jù);而MAPE使用百分比衡量誤差的大小,容易理解和解讀,無需結合真實值判斷離群的差異。三個評估指標的表達式如下。

    (14)

    (15)

    (16)

    其中,y(t)和y?(t)分別代表t時刻的真實值和模型的預測值。

    (三)預測結果與分析

    本文采用GMO-GRU模型對天氣數(shù)據(jù)集進行預測。針對本實驗數(shù)據(jù),采用伯克利的兩組天氣數(shù)據(jù)對經(jīng)典預測模型LSTM模型、GRU模型,以及本文提出的GMO-GRU模型進行效果驗證,當日最低氣溫和最高氣溫構成兩組數(shù)據(jù)集,兩組數(shù)據(jù)集的結果見圖3、圖4。

    從以上預測效果對比圖可以看出,GMO-GRU模型在GMO算法輔助選擇參數(shù)的幫助下,算法的預測效果最佳,預測的結果最貼近于真實數(shù)據(jù),其次是GRU模型,最后是LSTM模型。除了預測效果的對比,本文還對三種算法的評估指標進行了對比分析,見表1。

    相比于GRU模型和LSTM模型,本文模型在預測指標上也展示了一定的優(yōu)勢。例如,在最高溫度的預測上,本文模型的MAE相比于GRU和LSTM模型分別提升了1.1×10-3、3.0×10-3。在最低溫度的預測上,RMSE相比于GRU和LSTM分別提升了5.7×10-3、6.7×10-3。相比于LSTM模型,GMO-GRU模型的MAE、RMSE、MAPE3種指標分別提升了5.5×10-3、1.13×10-2、7.2×10-3。相比于GRU模型,GMO-GRU模型的MAE、RMSE、MAPE3種指標分別提升了2.0×10-3、8.9×10-3、3.9×10-3。

    為了使對比結果更直觀,本文將表中的圖繪制到條形統(tǒng)計圖進行對比(見圖5),由圖5、表1以及預測結果可見,GMO-GRU模型相比于LSTM模型和GRU模型,在預測效果和評價指標上均有明顯的提升。

    四、結論

    準確的氣溫預測對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、公共安全等領域具有十分重要的現(xiàn)實意義。本文提出了一種利用幾何平均優(yōu)化器算法優(yōu)化門控循環(huán)單元的GMO-GRU模型。首先,在GRU模型參數(shù)選擇方面,采用幾何平均優(yōu)化器算法對其模型選擇進行優(yōu)化。其次,用GMO-GRU模型對天氣數(shù)據(jù)進行訓練。最后,采用伯克利天氣數(shù)據(jù)集對該模型進行效果測試,實驗結果表明,本文提出的模型具有一定的優(yōu)勢。

    參考文獻

    [1]劉家輝,梅平,劉長征,等.基于GRU-CNN模型的云南地區(qū)短期氣溫預測[J].計算機仿真,2023,40(09):472-476.

    [2]韋小多,陳艷,敖煜測,等.一種基于STGCN-GRU模型的交通流量預測[J].中國科技信息,2023(23):114-116.

    [3] Rezaei F, Safavi H.R, Abd Elaziz M. et al. GMO: geometric mean optimizer for solving engineering problems. Soft Comput 27, 10571–10606 (2023).

    作者單位:海南師范大學數(shù)學與統(tǒng)計學院

    責任編輯:尚丹

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