智慧农业中时序数据组合预测模型.pdf

计 算 机 与 现 代 化 2 0 2 1 年 第 9 期 J I S U A N J I Y U X I A N D A I H U A 总 第 3 1 3 期 文 章 编 号 1 0 0 6 2 4 7 5 2 0 2 1 0 9 0 1 2 1 0 6 收 稿 日 期 2 0 2 1 0 1 0 4 修 回 日 期 2 0 2 1 0 1 1 7 基 金 项 目 河 南 省 科 技 攻 关 项 目 1 9 2 1 0 2 2 1 0 2 4 3 作 者 简 介 陈 晓 雷 1 9 6 4 男 北 京 人 副 教 授 硕 士 研 究 方 向 嵌 入 式 系 统 及 应 用 工 业 控 制 计 算 机 及 其 软 件 开 发 信 号 与 信 息 处 理 E m a i l 1 3 7 0 0 8 8 1 2 0 9 1 6 3 c o m 通 信 作 者 王 星 星 1 9 9 6 女 河 南 南 阳 人 硕 士 研 究 生 研 究 方 向 嵌 入 式 系 统 应 用 数 据 分 析 E m a i l 1 7 7 0 2 5 3 2 4 6 q q c o m 申 浩 阳 1 9 9 5 男 河 南 洛 阳 人 硕 士 研 究 生 研 究 方 向 嵌 入 式 系 统 及 应 用 人 工 智 能 E m a i l 8 7 0 1 6 4 7 9 6 q q c o m 智 慧 农 业 中 时 序 数 据 组 合 预 测 模 型 陈 晓 雷 王 星 星 申 浩 阳 郑 州 轻 工 业 大 学 计 算 机 与 通 信 工 程 学 院 河 南 郑 州 4 5 0 0 0 1 摘 要 智 慧 农 业 是 实 现 农 业 精 准 化 的 技 术 解 决 方 案 智 慧 农 业 系 统 可 以 实 时 监 测 植 物 生 长 的 各 类 环 境 参 数 并 可 以 应 用 相 应 的 预 测 模 型 来 模 拟 农 作 物 生 长 环 境 的 变 化 趋 势 为 科 学 决 策 提 供 依 据 近 年 来 有 很 多 学 者 提 出 了 时 间 序 列 的 预 测 模 型 算 法 在 预 测 稳 定 性 方 面 取 得 了 不 错 的 效 果 为 了 进 一 步 提 升 时 间 序 列 的 预 测 精 度 提 出 一 种 基 于 差 分 整 合 移 动 平 均 自 回 归 模 型 和 小 波 神 经 网 络 的 组 合 预 测 模 型 该 组 合 模 型 结 合 2 个 单 项 模 型 优 点 用 差 分 整 合 移 动 平 均 自 回 归 模 型 来 拟 合 序 列 的 线 性 部 分 用 小 波 神 经 网 络 来 校 正 其 残 差 使 其 拟 合 曲 线 更 接 近 于 实 际 值 采 用 温 室 内 的 历 史 温 度 数 据 来 验 证 该 组 合 模 型 的 精 确 度 最 后 将 组 合 模 型 与 传 统 预 测 模 型 的 预 测 结 果 进 行 对 比 结 果 表 明 该 组 合 模 型 用 于 温 室 温 度 预 测 的 精 确 度 更 高 拟 合 效 果 更 好 相 比 于 传 统 模 型 预 测 算 法 计 算 效 能 提 高 了 2 0 左 右 关 键 词 智 慧 农 业 时 间 序 列 A R I M A 模 型 小 波 神 经 网 络 组 合 预 测 模 型 中 图 分 类 号 T P 2 0 2 2 文 献 标 志 码 A D O I 1 0 3 9 6 9 j i s s n 1 0 0 6 2 4 7 5 2 0 2 1 0 9 0 1 8 C o m b i n at i on F or e c a s t i n g M od e l of T i m e S e r i e s D a t a i n S m a r t A g r i c u l t u r e C H E N X i a o l e i W A N G X i ng x i n g S H E N H a o y a ng S c h o o l o f C o m p u t e r a n d C o m m u n i c a t i o n E n g i n e e r i n g Z h e n g z h o u U n i v e r s i t y o f L i g h t I n d u s t r y Z h e n g z h o u 4 5 0 0 0 1 C h i n a A b s t r a c t S m a r t a g r i c u l t u r e i s a t e c h n i c a l s o l u t i o n t o a c h i e v e p r e c i s i o n i n a g r i c u l t u r e T h e s m a r t a g r i c u l t u r e s y s t e m c a n m o n i t o r v a r i o u s e n v i r o n m e n t a l p a r a m e t e r s o f p l a n t g r o w t h i n r e a l t i m e a n d m a n y p r e d i c t i v e m o d e l s a r e a p p l i e d t o s i m u l a t e t h e c h a n g i n g t r e n d o f c r o p g r o w t h e n v i r o n m e n t a n d p r o v i d e a b a s i s f o r s c i e n t i f i c d e c i s i o n m a k i n g I n r e c e n t y e a r s m a n y s c h o l a r s h a v e p r o p o s e d p r e d i c t i o n m o d e l a l g o r i t h m s f o r t i m e s e r i e s w h i c h h a v e a c h i e v e d g o o d r e s u l t s i n t e r m s o f p r e d i c t i o n s t a b i l i t y I n o r d e r t o f u r t h e r i m p r o v e t h e p r e d i c t i o n a c c u r a c y o f t i m e s e r i e s a c o m b i n e d p r e d i c t i o n m o d e l b a s e d o n a u t o r e g r e s s i v e i n t e g r a t e d m o v i n g a v e r a g e m o d e l a n d w a v e l e t n e u r a l n e t w o r k i s p r o p o s e d T h e c o m b i n e d m o d e l c o m b i n e s t h e a d v a n t a g e s o f t w o s i n g l e m o d e l s t h e a u t o r e g r e s s i v e i n t e g r a t e d m o v i n g a v e r a g e m o d e l i s u s e d f o r f i t t i n g t h e l i n e a r p a r t o f t h e s e q u e n c e a n d t h e w a v e l e t n e u r a l n e t w o r k i s u s e d f o r c o r r e c t i n g t h e r e s i d u a l e r r o r t o m a k e t h e f i t t i n g c u r v e c l o s e r t o t h e a c t u a l v a l u e H i s t o r y w i t h i n t h e g r e e n h o u s e t e m p e r a t u r e d a t a i s u s e d t o v a l i d a t e t h e p r e c i s i o n o f c o m b i n a t i o n m o d e l F i n a l l y t h e r e s u l t s o f t h e c o m b i n e d m o d e l a n d t h e t r a d i t i o n a l p r e d i c t i o n m o d e l a r e c o m p a r e d T h e r e s u l t s s h o w t h a t t h e c o m b i n e d m o d e l h a s h i g h e r a c c u r a c y a n d b e t t e r f i t t i n g e f f e c t f o r g r e e n h o u s e t e m p e r a t u r e p r e d i c t i o n a n d t h e c a l c u l a t i o n e f f i c i e n c y i s a b o u t 2 0 h i g h e r t h a n t h a t o f t h e t r a d i t i o n a l m o d e l p r e d i c t i o n a l g o r i t h m K e y w o r d s s m a r t a g r i c u l t u r e t i m e s e r i e s A R I M A m o d e l W N N c o m b i n e d f o r e c a s t i n g m o d e l 0 引 言 所 谓 时 间 序 列 是 指 以 时 间 顺 序 取 得 的 一 系 列 观 测 值 时 间 序 列 分 析 是 指 对 时 间 序 列 进 行 预 测 分 析 在 现 实 生 活 中 被 广 泛 应 用 1 近 年 来 国 内 外 的 很 多 学 者 提 出 或 改 进 了 基 于 时 间 序 列 的 预 测 方 法 应 用 在 公 共 交 通 2 4 社 会 经 济 5 7 环 境 监 测 8 1 0 医 学 研 究 1 1 1 2 等 行 业 考 虑 一 个 时 间 序 列 可 能 会 同 时 存 在 线 性 关 系 和 非 线 性 关 系 预 测 方 法 有 线 性 预 测 模 型 和 非 线 性 预 测 模 型 之 分 国 内 学 者 大 多 采 用 传 统 的 A R I M A 模 型 和 神 经 网 络 的 结 果 组 合 模 型 来 进 行 预 测 例 如 张 鹏 1 3 提 出 了 A R I M A G M SV R 非 线 性 组 合 模 型 并 用 P SO 进 行 优 化 李 存 祖 1 4 提 出 了 基 于 A R I M A B P SV M 混 1 2 2 计 算 机 与 现 代 化 2 0 2 1 年 第 9 期 合 预 测 模 型 李 鹏 飞 等 1 5 提 出 了 一 种 基 于 A R I M A K a l m a n 滤 波 混 合 算 法 用 来 预 测 苹 果 产 量 张 冬 雪 1 6 提 出 了 一 种 基 于 L ST M 和 A R I M A 的 风 速 时 间 序 列 预 测 模 型 在 预 测 精 度 上 有 较 小 提 升 田 东 等 1 7 从 挖 掘 温 室 历 史 温 度 数 据 信 息 的 角 度 出 发 提 出 了 M A A R I M A G A SV R 组 合 预 测 模 型 来 模 拟 温 室 温 度 的 未 来 趋 势 国 外 的 学 者 大 多 利 用 改 进 的 神 经 网 络 模 型 来 实 现 预 测 例 如 B ud i 等 1 8 改 进 了 L ST M 神 经 网 络 模 型 并 应 用 于 智 慧 农 业 系 统 中 T o r m o z o v 等 1 9 用 遗 传 算 法 优 化 后 的 神 经 网 络 模 型 预 测 时 间 序 列 U s t unda g 等 2 0 提 出 了 一 种 具 有 预 测 误 差 补 偿 的 小 波 神 经 网 络 模 型 预 测 时 间 序 列 本 文 基 于 智 慧 农 业 系 统 对 时 间 序 列 预 测 精 度 的 要 求 以 及 以 上 学 者 的 相 关 研 究 提 出 一 种 基 于 差 分 整 合 移 动 平 均 自 回 归 模 型 和 小 波 神 经 网 络 的 组 合 预 测 模 型 根 据 某 温 室 内 历 史 温 度 数 据 对 未 来 一 段 时 间 的 温 度 值 进 行 预 测 温 室 内 的 温 度 数 据 特 征 复 杂 用 单 项 模 型 进 行 预 测 结 果 会 产 生 较 大 误 差 将 差 分 整 合 移 动 平 均 自 回 归 模 型 与 神 经 网 络 组 合 可 以 充 分 发 挥 2 种 模 型 各 自 的 独 特 性 和 优 势 通 过 对 线 性 部 分 建 立 差 分 整 合 移 动 平 均 自 回 归 模 型 非 线 性 部 分 建 立 神 经 网 络 模 型 再 将 2 种 模 型 的 结 果 结 合 相 对 单 项 模 型 提 高 了 预 测 精 度 并 且 得 到 的 预 测 结 果 与 实 际 值 的 拟 合 度 更 高 1 时 间 序 列 的 组 合 预 测 模 型 1 1 差 分 整 合 移 动 平 均 自 回 归 模 型 差 分 整 合 移 动 平 均 自 回 归 模 型 A ut o r e g r e s s i v e I nt e g r a t e d M o v i ng A v e r a g e M o de l A R I M A 是 针 对 时 间 序 列 建 立 因 变 量 对 序 列 的 滞 后 值 和 序 列 随 机 误 差 项 的 当 前 值 及 滞 后 值 的 回 归 模 型 2 1 序 列 应 满 足 平 稳 性 或 差 分 处 理 后 满 足 平 稳 性 的 要 求 2 2 否 则 A R I M A 模 型 无 法 捕 捉 规 律 A R I M A 模 型 就 是 A R 模 型 和 M A 模 型 再 加 上 一 个 差 分 组 合 起 来 的 模 型 A R 为 自 回 归 模 型 M A 为 移 动 平 均 模 型 A R I M A 模 型 可 简 写 为 p d q 模 型 p 为 数 据 本 身 的 滞 后 数 q 为 预 测 误 差 的 滞 后 数 p 和 q 的 取 值 要 通 过 对 自 相 关 函 数 图 A ut o c o r r e l a t i o n F un c t i o n A C F 和 偏 自 相 关 函 数 图 P a r t i a l A ut o c o r r e l a t i o n F u n c t i o n P A C F 的 分 析 得 到 d 代 表 时 序 数 据 稳 定 时 所 进 行 的 差 分 化 阶 数 差 分 的 阶 数 即 为 d 的 取 值 1 自 回 归 模 型 自 回 归 A ut o R e g r e s s i v e A R 模 型 利 用 当 前 值 与 历 史 值 的 关 系 来 预 测 当 前 值 使 用 自 回 归 模 型 预 测 的 数 据 必 须 是 平 稳 的 自 回 归 模 型 首 先 需 要 确 定 阶 数 p 的 值 p 阶 自 回 归 模 型 公 式 定 义 为 a t p i 1 i a t i t 1 其 中 a t 是 当 前 值 是 常 数 项 i 是 自 相 关 系 数 t 是 误 差 2 移 动 平 均 模 型 移 动 平 均 M o v i n g A v e r a g e M A 模 型 关 注 自 回 归 模 型 中 的 误 差 项 白 噪 声 的 累 加 能 有 效 消 除 预 测 中 的 随 机 波 动 移 动 平 均 模 型 需 要 一 个 移 动 平 均 项 数 q 故 该 模 型 一 般 写 作 M A q 其 公 式 为 b t q i 1 i b t i t 2 其 中 b t 是 当 前 值 是 常 数 项 i 是 相 关 系 数 t 是 误 差 3 差 分 整 合 移 动 平 均 自 回 归 模 型 将 A R 模 型 和 M A 模 型 组 合 就 可 以 得 到 移 动 平 均 自 回 归 模 型 A R M A p q 如 式 3 y t a t b t p i 1 i a t i q i 1 i b t i t 3 其 中 y t 是 当 前 值 是 常 数 t 是 误 差 采 用 A R M A 模 型 预 测 的 时 间 序 列 必 须 为 平 稳 的 若 为 非平稳 序 列 需 要 先经 过 差分化 为 平稳 时 间序列 然 后 再 建 立 A R M A 模 型 1 2 小 波 神 经 网 络 的 预 测 模 型 神 经 网 络 是 分 析 多 个 问 题 的 一 种 替 代 或 补 充 技 术 这 些 问 题 通 常 涉 及 未 知 的 或 非 线 性 关 系 2 3 小 波 神 经 网 络 W a v e l e t N e ur a l N e t w o r k W N N 是 在 B P 神 经 网 络 拓 扑 结 构 的 基 础 上 把 小 波 基 函 数 作 为 隐 含 层 节 点 的 传 递 函 数 信 号 前 向 传 播 的 同 时 误 差 反 向 传 播 其 拓 扑 结 构 如 图 1 所 示 图 1 小 波 神 经 网 络 拓 扑 结 构 图 1 中 X 1 X 2 X k 为 输 入 参 数 Y 1 Y 2 Y m 为 预 测 输 出 i j 和 j k 为 权 值 在 输 入 信 号 序 列 为 X i i 1 2 k 时 隐 含 层 输 出 计 算 公 式 如 式 4 h j h j k i 1 i j x i b j a j j 1 2 l 4 其 中 h j 为 隐 含 层 第 j 个 节 点 输 出 值 h j 为 小 波 基 函 数 i j 为 输 入 层 和 隐 含 层 的 连 接 权 值 b j 为 h j 的 平 移 因 子 a j 为 h j 的 伸 缩 因 子 2 0 2 1 年 第 9 期 陈 晓 雷 等 智 慧 农 业 中 时 序 数 据 组 合 预 测 模 型 1 2 3 W N N 输 出 层 计 算 公 式 如 式 5 y k l i 1 i k h j k 1 2 m 5 其 中 j k 为 隐 含 层 到 输 出 层 权 值 h j 为 第 j 个 隐 含 层 节 点 的 输 出 l 为 隐 含 层 节 点 数 m 为 输 出 层 节 点 数 W N N 权 值 参 数 修 正 算 法 是 用 梯 度 修 正 法 来 修 正 网 络 的 权 值 和 小 波 基 函 数 参 数 使 小 波 神 经 网 络 预 测 值 不 断 接 近 实 际 值 修 正 过 程 如 下 1 计 算 网 络 预 测 误 差 e m k 1 y n k y k 6 其 中 y n k 为 期 望 输 出 y k 为 小 波 神 经 网 络 的 预 测 值 2 根 据 预 测 误 差 e 修 正 小 波 神 经 网 络 权 值 和 小 波 基 函 数 系 数 i 1 n k i n k i 1 n k 7 a i 1 k a i k a i 1 k 8 b i 1 k b i k b i 1 k 9 其 中 i 1 n k a i 1 k b i 1 k 是 根 据 网 络 预 测 误 差 计 算 得 到 i 1 n k e i n k 1 0 a i 1 k e a i k 1 1 b i 1 k e b i k 1 2 其 中 为 学 习 概 率 W N N 算 法 训 练 步 骤 为 1 网 络 初 始 化 随 机 初 始 化 小 波 函 数 伸 缩 因 子 a k 平 移 因 子 b k 以 及 网 络 连 接 权 重 i j i k 设 置 学 习 效 率 2 样 本 分 类 把 样 本 分 为 2 类 训 练 样 本 和 测 试 样 本 训 练 样 本 用 于 训 练 网 络 测 试 样 本 用 于 测 试 网 络 的 预 测 精 度 3 预 测 输 出 把 训 练 样 本 输 入 网 络 计 算 网 络 预 测 输 出 及 网 络 输 出 和 期 望 输 出 的 误 差 e 4 权 值 修 正 根 据 误 差 e 修 正 网 络 权 值 和 小 波 函 数 参 数 使 预 测 值 更 接 近 于 期 望 值 5 判 断 算 法 是 否 结 束 若 没 有 结 束 返 回 步 骤 3 1 3 基 于 A R I M A 和 W N N 的 组 合 预 测 模 型 组 合 预 测 模 型 就 是 采 用 适 当 的 方 法 组 合 多 个 单 项 预 测 模 型 对 各 种 单 项 模 型 的 预 测 效 果 进 行 综 合 处 理 生 成 一 个 含 有 多 个 预 测 模 型 和 预 测 信 息 的 总 预 测 模 型 在 实 际 中 预 测 问 题 往 往 是 比 较 复 杂 的 因 为 预 测 问 题 受 到 众 多 因 素 的 影 响 而 且 这 些 因 素 可 能 是 不 确 定 的 一 个 模 型 不 足 以 处 理 具 有 未 知 混 合 模 型 的 复 杂 现 实 世 界 系 此 时 组 合 模 型 就 能 发 挥 优 势 通 过 信 息 集 成 的 方 法 来 降 低 或 分 散 单 项 预 测 模 型 含 有 的 不 确 定 性 最 大 效 率 地 利 用 单 项 模 型 的 有 效 信 息 对 于 一 个 时 间 序 列 y t 认 为 它 是 由 一 个 线 性 自 相 关 部 分 L t 和 一 个 非 线 性 部 分 N t 组 成 即 y t L t N t 1 3 其 中 L t 和 N t 是 根 据 时 间 序 列 数 据 进 行 估 计 该 组 合 模 型 的 预 测 步 骤 为 1 对 数 据 进 行 预 处 理 经 过 预 处 理 后 的 数 据 能 够 缩 短 模 型 预 测 的 时 间 提 高 预 测 精 度 2 利 用 A R I M A 对 该 序 列 的 线 性 部 分 建 模 原 序 列 中 的 非 线 性 关 系 存 在 于 残 差 部 分 令 e t 为 t 时 刻 线 性 模 型 的 残 差 则 e t y t L t 1 4 其 中 L t 为 通 过 A R I M A 建 模 在 t 时 刻 的 预 测 值 3 对 残 差 序 列 e t 建 立 小 波 神 经 网 络 模 型 对 于 有 n 个 输 入 节 点 的 小 波 神 经 网 络 模 型 残 差 计 算 为 e t f e t 1 e t 2 e t n t 15 其 中 t 为 随 机 误 差 非 线 性 函 数 f 通 过 神 经 网 络 来 逼 近 得 到 t 时 刻 的 残 差 预 测 结 果 记 为 N t 4 将 2 种 模 型 结 合 即 y t L t N t 1 6 由 于 A R I M A 模 型 不 能 描 述 数 据 的 非 线 性 结 构 而 经 A R I M A 模 型 预 测 后 的 残 差 项 为 非 线 性 结 构 能 够 捕 捉 非 线 性 关 系 的 神 经 网 络 模 型 正 好 可 以 用 于 误 差 项 的 预 测 将 2 种 模 型 的 结 果 组 合 可 以 改 进 A R I M A 模 型 的 预 测 精 度 2 模 型 仿 真 本 次 实 验 采 用 某 温 室 内 连 续 2 h 采 集 到 的 温 度 数 据 由 于 在 短 时 间 内 温 室 内 的 温 度 变 化 较 小 所 以 将 数 据 采 集 间 隔 设 为 1 m i n 2 h 采 集 到 一 组 样 本 容 量 为 1 2 0 的 温 度 数 据 图 2 为 原 始 数 据 的 变 化 趋 势 图 图 2 原 始 数 据 变 化 趋 势 图 1 数 据 预 处 理 在 进 行 预 测 前 要 先 对 数 据 预 处 理 将 采 集 到 的 数 据 统 一 规 范 其 规 范 化 公 式 为 y i y i m i n y i m a x y i m i n y i i 1 2 m 1 7 1 2 4 计 算 机 与 现 代 化 2 0 2 1 年 第 9 期 其 中 m a x y i m i n y i 分 别 为 数 据 流 y i 的 最 大 值 和 最 小 值 2 A R I M A 模 型 建 模 在 进 行 模 型 预 测 前 先 要 判 断 该 数 据 序 列 是 否 平 稳 由 图 2 可 以 判 断 该 数 据 序 列 并 不 平 稳 但 在 某 些 情 况 下 该 方 法 难 以 判 断 序 列 是 否 平 稳 针 对 此 次 的 样 本 序 列 肉 眼 观 察 后 判 断 为 非 平 稳 序 列 为 准 确 起 见 再 采 用 单 位 根 检 验 A u g m e n t e d D i c k e y F u l l e r t e s t A D F 验 证 上 述 结 论 检 验 结 果 显 示 单 位 根 存 在 则 该 序 列 为 非 平 稳 序 列 需 进 行 差 分 处 理 为 平 稳 序 列 后 才 能 进 行 下 一 步 的 预 测 图 3 为 样 本 序 列 差 分 后 的 图 像 a 一 阶 差 分 序 列 b 二 阶 差 分 序 列 图 3 样 本 序 列 差 分 后 的 图 像 由 图 3 可 知 本 次 实 验 所 使 用 的 数 据 流 经 二 阶 差 分 后 序 列 图 像 趋 于 平 稳 A D F 检 验 值 为 0 可 以 判 定 出 差 分 阶 数 找 到 差 分 阶 数 并 平 稳 化 序 列 后 做 出 序 列 的 A C F 图 和 P A C F 图 以 判 断 和 的 值 分 别 如 图 4 和 图 5 所 示 图 4 自 相 关 函 数 图 图 5 偏 自 相 关 函 数 图 由 图 4 可 得 q 4 由 图 5 可 得 p 2 故 得 该 预 测 模 型 为 A R I M A 2 2 4 图 6 为 由 该 模 型 所 得 的 预 测 结 果 和 实 际 值 的 对 比 结 果 图 由 图 6 看 出 A R I M A 模 型 能 很 好 地 模 拟 实 际 值 的 变 化 趋 势 但 随 着 预 测 步 骤 的 增 加 在 预 测 精 度 上 有 较 大 的 误 差 需 要 进 一 步 优 化 图 6 A R I M A 模 型 的 温 度 预 测 值 与 实 际 值 对 比 3 W N N 模 型 优 化 残 差 神 经 网 络 的 隐 含 层 节 点 数 的 多 少 会 对 预 测 精 度 产 生 一 定 的 影 响 节 点 数 过 多 或 过 少 都 会 有 较 大 的 误 差 最 佳 隐 含 层 节 点 数 可 由 如 下 公 式 确 定 l n 1 1 8 l m n a 1 9 l l o g 2 n 2 0 其 中 n 为 输 入 层 节 点 数 l 为 隐 含 层 节 点 数 m 为 输 出 层 节 点 数 a 为 0 1 0 之 间 的 常 数 本 次 实 验 中 l 的 值 为 3 式 21 为 小 波 基 函 数 y c o s 1 7 5 x e x p x 2 2 2 1 获 取 残 差 数 据 后 初 始 化 小 波 神 经 网 络 结 构 权 值 和 小 波 基 函 数 参 数 并 对 训 练 数 据 进 行 归 一 化 处 理 使 用 小 波 神 经 网 络 对 训 练 数 据 进 行 迭 代 得 到 的 残 差 值 序 列 优 化 前 后 的 对 比 结 果 如 图 7 所 示 由 图 7 可 知 经 W N N 优 化 后 的 残 差 值 虽 然 在 预 测 前 期 有 较 大 的 波 动 但 随 着 训 练 次 数 的 增 加 波 动 幅 度 与 优 化 前 相 比 更 小 可 以 用 于 A R I M A 模 型 残 差 的 修 正 2 0 2 1 年 第 9 期 陈 晓 雷 等 智 慧 农 业 中 时 序 数 据 组 合 预 测 模 型 1 2 5 图 7 W N N 模 型 的 残 差 值 预 测 值 与 实 际 值 对 比 4 组 合 预 测 模 型 建 立 基 于 A R I M A 对 原 始 数 据 序 列 线 性 部 分 的 预 测 值 和 W N N 对 残 差 序 列 的 预 测 值 由 式 1 6 可 以 得 到 组 合 后 的 预 测 值 传 统 的 A R I M A 模 型 和 组 合 预 测 模 型 得 到 的 预 测 值 与 实 际 值 之 间 的 对 比 结 果 如 图 8 所 示 图 8 2 种 模 型 的 温 度 预 测 值 与 实 际 值 对 比 3 预 测 模 型 评 价 由 图 8 可 知 与 A R I M A 模 型 相 比 组 合 模 型 的 预 测 结 果 和 实 际 值 更 加 贴 近 在 趋 势 上 与 实 际 值 大 致 相 同 下 面 用 均 方 误 差 M e a n Squ a r e E r r o r M S E 均 方 根 误 差 R o o t M e a n S qua r e E r r o r R M SE 和 平 均 百 分 比 误 差 M e a n A bs o l u t e P e r c e nt a g e E r r o r M A P E 这 3 个 指 标 来 评 价 所 研 究 的 模 型 3 个 指 标 的 数 学 表 达 式 分 别 为 M S E 1 m m i 1 y i y i 2 2 2 R M S E 1 m m i 1 y i y i 2 2 3 M A P E 1 0 0 m m i 1 y i y i y i 2 4 其 中 m 为 测 试 数 据 个 数 y i 为 实 际 值 y i 为 预 测 值 M S E 用 来 评 价 数 据 的 变 化 程 度 R M SE 表 示 误 差 的 平 方 的 期 望 值 M A P E 表 示 预 测 模 型 的 精 确 度 这 些 评 价 指 标 的 值 越 小 相 应 预 测 模 型 的 预 测 值 与 实 际 值 相 似 度 越 高 只 是 在 使 用 M A P E 时 观 测 值 不 能 为 0 当 存 在 分 母 为 0 的 情 况 时 该 公 式 不 可 用 表 1 为 A R I M A 模 型 和 组 合 预 测 模 型 针 对 3 个 评 价 指 标 的 对 比 结 果 表 1 评 价 指 标 的 对 比 结 果 模 型 M S E R M S E M A P E A R I M A 0 2 7 0 6 0 4 3 9 3 0 1 0 4 组 合 预 测 模 型 0 1 2 5 3 0 2 1 4 1 0 0 0 7 7 根 据 表 1 以 及 评 价 指 标 的 性 质 可 以 看 出 经 W N N 模 型 优 化 A R I M A 残 差 后 的 组 合 模 型 其 M SE 和 R M SE 值 明 显 小 于 A R I M A 模 型 分 别 为 0 12 53 和 0 2141 表 明 这 个 组 合 模 型 的 精 确 度 更 高 其 M A P E 的 值 为 0 00 77 与 A R I M A 模 型 的 M A P E 值 相 比 更 接 近 于 0 说 明 该 组 合 模 型 的 拟 合 效 果 更 好 综 合 3 个 评 价 指 标 及 预 测 输 出 变 化 趋 势 将 A R I M A 和 W N N 组 合 后 的 模 型 预 测 精 度 更 高 拟 合 效 果 更 好 在 预 测 温 度 趋 势 的 应 用 中 有 良 好 的 效 果 4 结 束 语 本 文 考 虑 到 样 本 数 据 之 间 可 能 同 时 存 在 线 性 关 系 和 非 线 性 关 系 提 出 了 一 种 基 于 A R I M A 和 W N N 的 组 合 预 测 模 型 将 农 作 物 温 室 内 连 续 时 间 内 采 集 到 的 温 度 数 据 作 为 实 验 样 本 用 A R I M A 来 预 测 样 本 数 据 的 线 性 关 系 用 W N N 来 优 化 其 残 差 所 包 含 的 非 线 性 关 系 最 后 将 两 者 结 合 得 到 最 终 的 预 测 结 果 与 传 统 的 A R I M A 的 预 测 结 果 相 比 基 于 A R I M A 和 W N N 的 组 合 预 测 模 型 具 有 更 高 的 预 测 精 度 和 拟 合 能 力 能 够 满 足 智 慧 农 业 中 对 相 关 序 列 的 预 测 要 求 但 该 模 型 仍 有 需 要 改 进 的 地 方 接 下 来 的 工 作 将 进 一 步 改 进 不 足 之 处 并 验 证 该 组 合 模 型 在 其 他 环 境 指 标 如 湿 度 上 的 可 推 广 性 参 考 文 献 1 刘 佳 颖 基 于 模 型 融 合 的 空 气 质 量 预 测 研 究 D 兰 州 兰 州 大 学 2 0 2 0 2 M E N A O R E J A J G O Z A L V E Z J A c o m p r e h e n s i v e e v a l u a t i o n o f d e e p l e a r n i n g b a s e d t e c h n i q u e s f o r t r a f f i c p r e d i c t i o n J I E E E A c c e s s 2 0 2 0 8 9 1 1 8 8 9 1 2 1 2 3 Z H E N G J H H U A N G M F T r a f f i c f l o w f o r e c a s t t h r o u g h t i m e s e r i e s a n a l y s i s b a s e d o n d e e p l e a r n i n g J I E E E A c c e s s 2 0 2 0 8 8 2 5 6 2 8 2 5 7 0 4 詹 玉 广 大 型 客 运 站 人 流 量 在 线 预 测 模 型 研 究 J 国 外 电 子 测 量 技 术 2 0 2 0 3 9 1 1 9 4 9 7 5 S A A D M C H A U D H A R Y M K A R R A Y