CN110070172B - 基于双向独立循环神经网络的序列预测模型的建立方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于双向独立循环神经网络的序列预测模型的建立方法，具体为：首先，采集信号或数据进行预处理，形成输入数据集，将输入数据集转换为矩阵形式，再对数据整体向后位移一位，构成所需预测的序列，之后将其转变为矩阵数据，分别形成训练集和测试集，之后再构建基于双向独立循环神经网络的序列对序列模型，进行训练，过拟合判断，最后利用预测模型来预测下一个采样点数据，利用当前预测数据作为下一个输入再次预测下一个采样点数据，循环n次预测出n个采样点数据获得未来数据。该方法可以基于更长的历史依赖数据来预测未来时间序列数据变化趋势，能够更好的发现时序信号或数据中各序列元素之间的依赖关系，获得更加精准的预测结果。
Description
技术领域
本发明属于信号控制技术领域，具体涉及一种基于双向独立循环神经网络的序列预测模型的建立方法。
背景技术
基于双向独立循环神经网络的序列预测模型，对具有时序属性的波形或数据进行序列预测。如短期电机功率预测，心电趋势预测，电能质量波动趋势预测等。
现有序列预测模型多基于RNN神经网络模型，如LSTM(长短期记忆网络)，GRU神经网络模型。此类模型由于存在长期依赖关系，在处理长序列数据时由于梯度累计从而产生梯度爆炸与梯度消失问题。无法对长时间，采样密集数据进行预测。时间步长一般不超过500步。双向独立循环神经网络由于引入Hadamard乘积，从而极大地扩展对长时序数据的处理能力，时间步长可以超过1000步以上。例如针对电能质量波动时间序列的预测，双向独立循环神经网络可以更好的预测高频率，采样点密集，长周期波形问题。
发明内容
本发明的目的是提供基于双向独立循环神经网络的序列预测模型的建立方法，可以基于更长的历史依赖数据来预测未来时间序列数据变化趋势，获得更加精准的预测结果。
本发明所采用的技术方案是，基于双向独立循环神经网络的序列预测模型的建立方法，具体按照以下步骤实施：
步骤1，在节点处安装测量装置采集信号或数据；
步骤2，对获得的数据进行预处理，剔除监测数据中的无效数据并进行平滑处理；经预处理后依次存储所有样本序列元素，形成输入数据集；
步骤3，将输入数据集转换为矩阵形式，输入矩阵形状为[序列样本数量，步长，输入数据维度]；
步骤4，对数据整体向后位移一位，数据由[a1，a2，a3…an]调整为[a2，a3，a4…an+1]，构成所需预测的序列；
步骤5，将预测序列转变为矩阵数据，形状为[序列样本数量，步长，输出标签维度]；
步骤6，将输入数据集和对应的预测数据集分别进行随机划分，分别形成训练集和测试集，其中，训练集数据占总样本的75％，测试集数据占总样本的25％；
步骤7，构建基于双向独立循环神经网络的序列对序列模型；
基于双向独立循环神经网络的序列对序列模型包括以下三个部分，第一部分为输入层，输入层仅为一层，实现对输入数据的预处理；输入层的输入数据格式为[训练集样本数量，步长，输入数据维度]；
第二部分为隐含层，隐含层包含两层双向独立循环神经网络层，实现对输入数据的特征抽取；隐含层中所包含的双向独立循环神经网络层，每层包含多个隐含神经元单元且不同神经元之间彼此独立，其中第n个神经元单元的隐含状态hn.t如式(1)所示：
hn.t＝σ(WnXt+Unhn.t-1+bn) (1)；
式(1)中，Xt为t时刻的输入数据，hn，t代表t时刻隐藏层节点，其含义为输入数据Xt的内在表达形式，hn，t-1代表前一时刻隐藏层节点。Wn和Un分别为输入权重和隐藏层节点的权重矩阵，bn为隐藏层的偏置向量，σ为神经元的逐元素激活函数；
第三部分为输出层，输出层为全连接层，全连接层包含n个神经元单元，全连接层所包含神经元单元数量与测试数据序列长度一致；输出测试序列的测试结果；
除输入层外其余神经网络层均通过激活函数与前一层神经网络层链接；
步骤8，对构建好的基于双向独立循环神经网络的序列预测模型进行训练；
步骤9，过拟合判断，使用测试集中其余的20％数据来进行模型的过拟合判断，若测试准确度大幅度下降则表明上述训练完成的模型，准确率已经出现了过拟合现象；
超参数每次调整后都需要通过步骤7进行重新训练，使得模型具有更强的泛化能力；
步骤10，利用经训练好的基于双向独立循环神经网络的序列预测模型来预测下一个采样点数据，利用当前预测数据作为下一个输入再次预测下一个采样点数据，循环n次预测出n个采样点数据获得未来数据。
本发明的特点还在于，
步骤7中，激活函数为ReLU、Leaky Relu、Sigmoid或者tanh激活函数。
步骤8中，具体为：
使用全局随机初始化方式来进行模型参数的初始化；通过测试集中的80％数据来对已构建好的模型进行训练；使用Adam优化器训练，学习率为0.001，损失函数使用交叉熵损失函数，经过500个世代训练后得到最优的模型参数；从而使得模型能够识别输入序列数据。
步骤9中，调整模型超参数的方式为，采用修改学习率、更改全连接层数量、更改训练世代或调整隐含层数量的方式；或选用更改训练世代的数量、序列步长大小、学习率。
本发明的有益效果是：
基于双向独立循环神经网络的序列预测模型的建立方法，可以基于更长的历史依赖数据来预测未来时间序列数据变化趋势，能够更好的发现时序信号或数据中各序列元素之间的依赖关系，获得更加精准的预测结果。
附图说明
图1为本发明基于双向独立循环神经网络的序列预测模型的建立方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明基于双向独立循环神经网络的序列预测模型的建立方法，如图1所示，具体按照以下步骤实施：
步骤1，在节点处安装测量装置采集信号或数据；
测量装置可为互感器；
步骤2，对获得的数据进行预处理，剔除监测数据中的无效数据并进行平滑处理；经预处理后依次存储所有样本序列元素，形成输入数据集；
步骤3，将输入数据集转换为矩阵形式，输入矩阵形状为[序列样本数量，步长，输入数据维度]；
步骤4，对数据整体向后位移一位，数据由[a1，a2，a3…an]调整为[a2，a3，a4…an+1]，构成所需预测的序列；
步骤5，将预测序列转变为矩阵数据，形状为[序列样本数量，步长，输出标签维度]；
步骤6，将输入数据集和对应的预测数据集(合称样本数据)分别进行随机划分，分别形成训练集和测试集，其中训练集数据占总样本的75％，测试集数据占总样本的25％；
步骤7，构建基于双向独立循环神经网络的序列对序列模型；
基于双向独立循环神经网络的序列对序列模型包括以下三个部分，第一部分为输入层，输入层仅为一层，实现对输入数据的预处理；输入层的输入数据格式为[训练集样本数量，步长，输入数据维度]；
第二部分为隐含层，隐含层包含两层双向独立循环神经网络层，实现对输入数据的特征抽取；隐含层中所包含的双向独立循环神经网络层，每层包含多个隐含神经元单元且不同神经元之间彼此独立，其中第n个神经元单元的隐含状态hn.t如式(1)所示：
hn.t＝σ(WnXt+Unhn.t-1+bn) (1)；
式(1)中，Xt为t时刻的输入数据，hn，t代表t时刻隐藏层节点，其含义为输入数据Xt的内在表达形式，hn，t-1代表前一时刻隐藏层节点。Wn和Un分别为输入权重和隐藏层节点的权重矩阵，bn为隐藏层的偏置向量，σ为神经元的逐元素激活函数；
第三部分为输出层，输出层为全连接层，全连接层包含n个神经元单元，全连接层所包含神经元单元数量与测试数据序列长度一致；输出测试序列的测试结果；
除输入层外其余神经网络层均通过激活函数与前一层神经网络层链接；
隐含层部分数量根据需要进行修改，增加或减少双向独立循环神经网络层、全连接层；
激活函数为ReLU、Leaky Relu、Sigmoid或者tanh激活函数；
步骤8，对构建好的基于双向独立循环神经网络的序列预测模型进行训练，使用全局随机初始化方式来进行模型参数的初始化；通过测试集中的80％数据来对所述已构建好的模型进行训练；使用Adam优化器训练，学习率为0.001，损失函数使用交叉熵损失函数，经过500个世代训练后得到最优的模型参数；从而使得模型能够识别输入序列数据；
步骤9，过拟合判断，使用测试集中其余的20％数据来进行模型的过拟合判断，若测试准确度大幅度下降则表明上述训练完成的模型，准确率已经出现了过拟合现象；此时需要调整模型的超参数，这些超参数包括全连接层数量、学习率、训练世代、隐含层数量；
超参数每次调整后都需要通过步骤7进行重新训练，使得模型具有更强的泛化能力；
调整超参数的方式多样，如训练世代的数量、全连接层数量、学习率、隐含层数量均可根据实际数据进行调整；
步骤10，利用经训练好的基于双向独立循环神经网络的序列预测模型来预测下一个采样点数据，利用当前预测数据作为下一个输入再次预测下一个采样点数据，循环n次预测出n个采样点数据获得未来数据。
本发明的创新点在于，基于双向独立循环神经网络的序列预测模型能够发现时序信号或数据中各序列元素之间更长的依赖关系，从而可以从一个更长的历史依赖数据中预测时间序列数据变化趋势，获得更加准确的变化趋势数据，针对采样点密集与时间跨度长的数据可以获得更好的预测效果。
实施例
在电能质量波动趋势预测的问题上，传统方法很难发现数据中各序列元素之间更长的依赖关系，RNN的变种LSTM和GRU受限于时间步长,一般不超过500步,而双向独立循环神经网络由于引入Hadamard乘积，从而极大地扩展对长时序数据的处理能力，时间步长可以超过1000步以上，这样模型就可以挖掘出时序信号之间更深层次的依赖关系，从而获得更好的预测结果。
使用电能质量扰动序列数据来作为数据集，其中，取十万个序列数据作为样本数据，且每个周期含256个采样点。样本数据中的75％作为训练集，样本数据中的25％作为测试集。
输入层的数据格式为[75000，256，1]，即75000个样本，256个步长对应256个采样点，输入数据维度为1。
输出层的数据格式为[75000，256，1]，即输出数据与输入数据矩阵形状一致。训练使用Adam优化器进行训练，学习率为0.001，每5个世代学习率在当前的基础上下降10％，经历500个世代训练。最后，预测准确率达90％以上。
Claims (4)
1.用于电能质量波动趋势预测的序列预测模型建立方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
步骤1，在节点处安装测量装置采集信号或数据；
步骤2，使用电能质量扰动序列数据来作为数据集，对获得的数据进行预处理，剔除监测数据中的无效数据并进行平滑处理；经预处理后依次存储所有样本序列元素，形成输入数据集；
步骤3，将输入数据集转换为矩阵形式，输入矩阵形状为[序列样本数量，步长，输入数据维度]；
步骤4，对数据整体向后位移一位，数据由[a1,a2,a3…an]调整为[a2,a3,a4…an+1]，构成所需预测的序列；
步骤5，将预测序列转变为矩阵数据，形状为[序列样本数量，步长，输出标签维度]；
步骤6，将输入数据集和对应的预测数据集分别进行随机划分，分别形成训练集和测试集，其中，训练集数据占总样本的75％，测试集数据占总样本的25％；
步骤7，构建基于双向独立循环神经网络的序列对序列模型；
基于双向独立循环神经网络的序列对序列模型包括以下三个部分，第一部分为输入层，输入层仅为一层，实现对输入数据的预处理；输入层的输入数据格式为[训练集样本数量，步长，输入数据维度]；
第二部分为隐含层，隐含层包含两层双向独立循环神经网络层，实现对输入数据的特征抽取；隐含层中所包含的双向独立循环神经网络层，每层包含多个隐含神经元单元且不同神经元之间彼此独立，其中第n个神经元单元的隐含状态hn.t如式(1)所示：
hn.t＝σ(WnXt+Unhn.t-1+bn) (1)；
式(1)中，Xt为t时刻的输入数据，hn，t代表t时刻隐藏层节点，其含义为输入数据Xt的内在表达形式，hn，t-1代表前一时刻隐藏层节点。Wn和Un分别为输入权重和隐藏层节点的权重矩阵，bn为隐藏层的偏置向量，σ为神经元的逐元素激活函数；
第三部分为输出层，输出层为全连接层，全连接层包含n个神经元单元，全连接层所包含神经元单元数量与测试数据序列长度一致；输出测试序列的测试结果；
除输入层外其余神经网络层均通过激活函数与前一层神经网络层链接；
步骤8，对构建好的基于双向独立循环神经网络的序列预测模型进行训练；
步骤9，过拟合判断，使用测试集中其余的20％数据来进行模型的过拟合判断，若测试准确度大幅度下降则表明上述训练完成的模型，准确率已经出现了过拟合现象；
超参数每次调整后都需要通过步骤7进行重新训练，使得模型具有更强的泛化能力；
步骤10，利用经训练好的基于双向独立循环神经网络的序列预测模型来预测下一个采样点数据，利用当前预测数据作为下一个输入再次预测下一个采样点数据，循环n次预测出n个采样点数据获得未来数据，即可获得电能质量波动趋势预测结果。
2.根据权利要求1所述的用于电能质量波动趋势预测的序列预测模型建立方法，其特征在于，所述步骤7中，激活函数为ReLU、Leaky Relu、Sigmoid或者tanh激活函数。
3.根据权利要求1所述的用于电能质量波动趋势预测的序列预测模型建立方法，其特征在于，所述步骤8中，具体为：
使用全局随机初始化方式来进行模型参数的初始化；通过测试集中的80％数据来对已构建好的模型进行训练；使用Adam优化器训练，学习率为0.001，损失函数使用交叉熵损失函数，经过500个世代训练后得到最优的模型参数；从而使得模型能够识别输入序列数据或信息中每一个元素所属类别。
4.根据权利要求1所述的用于电能质量波动趋势预测的序列预测模型建立方法，其特征在于，所述步骤9中，调整模型超参数的方式为，采用修改学习率、更改全连接层数量、更改训练世代或调整隐含层数量的方式；或选用训练世代的数量、序列步长大小、学习率。
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Legal Events
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Application publication date: 20190730 Assignee: XI'AN HAILIAN PETROCHEMICAL TECHNOLOGIES CO.,LTD. Assignor: XI'AN University OF TECHNOLOGY Contract record no.: X2024610000004 Denomination of invention: Method for establishing sequence prediction model based on bidirectional independent recurrent neural network Granted publication date: 20230407 License type: Common License Record date: 20240912 |