CN111738478A - 基于随机森林算法和Adam神经网络波浪补偿预测方法 - Google Patents

基于随机森林算法和Adam神经网络波浪补偿预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种基于随机森林算法和Adam神经网络波浪补偿预测方法，包括以下过程：S1：收集船舶历史数据，进行数据归一化处理，得到原始数据集；S2：利用Bootstrap重采样方法抽取样本，构成若干训练集样本；S3：根据随机森林计算特征重要性，进行属性筛选；S4：构建神经网络模型，根据筛选后的属性样本作为输入量，船舶预测值作为输出量，利用Adam算法训练神经网络模型；S5：根据实时监测数据输入Adam神经网络模型，得出预测值。

Description

基于随机森林算法和Adam神经网络波浪补偿预测方法
技术领域
本发明涉及船舶波浪补偿技术领域，特别是一种随机森林算法和Adam神经网络波浪补偿预测方法。
背景技术
我国是海洋大国，海洋资源可开发利用的潜力很大。随着加快发展海洋产业，促进海洋经济的发展，海洋平台或船舶越来越频繁地进行着海上的作业。在海洋产业链中，海洋平台和船舶是最主要的生产、载运工具，但海洋平台和船舶不同于陆地，由于风浪引起的横摇、纵摇和升沉会导致船舶的相对位置发生变化。同时，也会产生作业效率低下，人员安全存在隐患等问题。因此，为了提高这些海上作业的安全性，波浪补偿的研究对实际工程和科学研究有着重大的意义。
由于海上工作平台的负载和惯量较大，会导致在进行主动波浪补偿时造成补偿运动延时，极大的影响补偿效果。在这种情况下，为了提高补偿精度，需要对波浪运动进行短期预测，提前预测出波浪运动趋势并进行补偿。目前常用的波浪预测模型有自回归模型(AR，Auto Regressive)，自回归滑动平均模型(ARMA，Auto Regressive and MovingAverage Model) 和滑动平均模型(MA，Moving Average Model)等。这些模型都基于对波浪的过去一段时间运动的观测，运用时间序列分析建立模型来实现预测。但是，这些预测方法只在线性系统中有好的效果，不适用于非线性系统。国外专家Sidar和Dodin利用卡尔曼滤波来实时预测波浪运动，但是卡尔曼滤波预测法需要知道系统运动的精准状态运动数学式。然而，当液压参数和环境改变了，状态等式是难以精准地给出。因此，尽管卡尔曼滤波能处理干扰并且计算简单，但在实际运用上很难达到理想效果。公开号为CN 107357170 A的中国专利“一种基于自抗扰状态观测器的海浪模型预测方法”是利用傅里叶变换对升沉位移信号进行快速处理，但它适用于信号平稳的状态，在非平稳时效果并不好。
因此，要实现准确、高效地对某些领域的数值进行预测，达到数值预测的要求，必须建立一种精确、泛化能力强的数值预测，使得预测结果更加准确。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于随机森林算法和Adam神经网络波浪补偿预测方法。
本发明是通过以下技术方案来实现：
步骤1：收集船舶历史数据，进行数据归一化处理，得到原始数据集；
步骤2：利用Bootstrap重采样方法抽取样本，构成若干训练集样本；
步骤3：根据随机森林计算特征重要性，进行属性筛选；
步骤4：构建神经网络模型，根据筛选后的属性样本作为输入量，船舶预测值作为输出量，利用Adam算法训练神经网络模型；
步骤5：根据实时监测数据输入Adam神经网络模型，得出预测值。
进一步地，其中所述步骤1还包括：
步骤1.1：收集船舶的升沉位移，加速度与速度等历史样本数据；
步骤1.2：用min-max标准化实现对历史样本数据的归一化,得到原始数据集样本，即
Figure RE-GDA0002593248040000011
其中:X为未归一化的一个样本数据,X*为归一化后的一个样本数据,Xmin为样本数据的最小值,Xmax为样本数据的最大值。
进一步地，其中所述步骤2还包括：利用Bootstrap重采样(有放回的随机抽样)方法从原始数据集S中随机抽样生成n个训练集S1，S2，S3，…，Sn构成若干训练集样本，原始样本集中约三分之一的样本不会出现在训练集中，该部分数据被称为袋外数据，可用来评估模型的泛化误差。
进一步地，其中所述步骤3还包括：
步骤3.1：利用每个随机生成的训练集，组成其对应的决策树C1，C2，C3，…，Cn；在决策树每个节点处的M个特征值中随机选取m(m≤M)个特征作为当前节点的分裂属性集，在每个节点上依据Gini系数选取最优的分裂方式对该节点分裂。若样本空间S包含j个属性，则Gini系数可定义为：
Figure RE-GDA0002593248040000021
式中:pj表示样本集S包含属性j的概率；
步骤3.2：选择基尼系数最小的属性作为划分属性；
步骤3.3：对划分的每个样本集构建回归树,并将多棵回归树构件成回归森林；
步骤3.4：构成的随机森林使用训练集进行训练；随机森林通过计算袋外样本的袋外误差来计算特征重要性；
步骤3.5：依据特征重要性对特征进行排序，筛选出重要的特征。
进一步地，其中所述步骤4还包括：
步骤4.1：预先建立一个三层的神经网络模型，分别为输入层，隐藏层，输出层；
步骤4.2：利用Xavier初始化方法初始化神经网络的权值和偏置；
步骤4.3：选取与筛选后的属性形成的样本作为神经网络模型的输入量，船舶预测值作为神经网络模型的输出量，基于筛选后的样本利用Adam算法训练神经网络模型。
本发明比现有技术具有的优点：
1.本发明提供的算法不容易发生过拟合问题，泛化能力强；
2.防止了因奇异样本数据的存在而可能引起的网络训练时间增加和网络无法收敛等；
3.用随机森林提取样本集的特征并对其重要性程度进行了量化，充分利用了随机森林输出的特征向量的特征信息，减小了相对误差，提高了模型精度；
4.用Adam神经网络训练，让训练能够自适应地为每个参数计算学习率，降低学习率等参数的选取对算法性能的影响，让算法实施更加简单，性能更加稳定。
附图说明
为了更好地理解本发明，下面结合附图作进一步的说明:
图1是本发明方法的流程图；
图2是Adam算法优化的神经网络的示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
以在海洋中行驶的船舶为例，收集由运动传感器获得的船舶的近六个月的历史数据，包括船舶的历史位移，加速度与速度等相关参数。
本发明的一种基于随机森林算法和Adam神经网络波浪补偿预测方法，参见图1所示，包括以下过程:
步骤1：收集船舶历史数据，进行数据归一化处理，得到原始数据集；
所述步骤1还包括以下步骤：
步骤1.1：收集船舶的升沉位移，加速度与速度等历史样本数据；
步骤1.2：用min-max标准化实现对历史样本数据的归一化,得到原始数据集样本，即
Figure RE-GDA0002593248040000031
其中:X为未归一化的一个样本数据,X*为归一化后的一个样本数据,Xmin为样本数据的最小值,Xmax为样本数据的最大值。
步骤2：利用Bootstrap重采样方法抽取样本，构成若干训练集样本；
所述步骤2还包括以下步骤：利用Bootstrap重采样(有放回的随机抽样)方法从原始数据集S中随机抽样生成n个训练集S1，S2，S3，…，Sn构成若干训练集样本，原始样本集中约三分之一的样本不会出现在训练集中，该部分数据被称为袋外数据，可用来评估模型的泛化误差。
步骤3：根据随机森林计算特征重要性，进行属性筛选；
所述步骤3还包括以下步骤：
步骤3.1：利用每个随机生成的训练集，组成其对应的决策树C1，C2，C3，…，Cn；在决策树每个节点处的M个特征值中随机选取m(m≤M)个特征作为当前节点的分裂属性集，在每个节点上依据Gini系数选取最优的分裂方式对该节点分裂。若样本空间S包含j个属性，则Gini系数可定义为：
Figure RE-GDA0002593248040000032
式中:pj表示样本集S包含属性j的概率；
步骤3.2：选择基尼系数最小的属性作为划分属性；
步骤3.3：对划分的每个样本集构建回归树,并将多棵回归树构件成回归森林；
步骤3.4：构成的随机森林使用训练集进行训练；随机森林通过计算袋外样本的袋外误差来计算特征重要性；
对于随机森林中的每一颗回归树(回归问题)，使用相应的袋外样本来计算它的袋外样本误差，记为err1；随机地对袋外样本的特征加入噪声干扰，再次计算它的袋外误差，记为err2；其中，袋外样本指的是没有作为训练样本的样本数据。
对于某一个特征的重要性计算公式为：
Figure RE-GDA0002593248040000033
其中，u是袋外样本的样本个数，f是袋外样本误差与加入噪声干扰的袋外误差的和，根据f 作为某一特征的重要性的值；
步骤3.5：依据特征重要性对特征进行排序，筛选出重要的特征。
步骤4：构建神经网络模型，根据筛选后的属性样本作为输入量，船舶预测值作为输出量，利用Adam算法训练神经网络模型；
所述步骤4还包括以下步骤：
步骤4.1：预先建立一个三层的神经网络模型，参见图2所示神经网络的结构，分别为输入层，隐藏层，输出层；
步骤4.2：利用Xavier初始化方法初始化神经网络的权值和偏置；
步骤4.3：选取与筛选后的属性形成的样本作为神经网络模型的输入量，船舶预测值作为神经网络模型的输出量，基于筛选后的样本利用Adam算法训练神经网络模型。
神经网络训练方法采用Adam算法，Adam算法更新参数方法如下:
While θt not converge do
t＝t+1
Figure RE-GDA0002593248040000041
mt＝β1mt-1+(1-β1)gt
vt＝β2vt-1+(1-β2)gt 2
Figure RE-GDA0002593248040000042
End while
其中θt-1为待更新参数；α为学习率；gt为随机目标函数的梯度；mt为偏一阶矩估计，m0＝0；vt为偏二阶矩估计，v0＝0；β1和β2为矩估计的指数衰减率；ε为小正数。在机器学习问题中这些参数的默认值为α＝0.01，β1＝0.9，β2＝0.999，ε＝10-8。
步骤5：根据船舶在海洋中行驶的实时监测数据输入Adam神经网络模型，得出预测值。
以上所述实施例只为本发明之较佳实施例，并非以此限制本发明的实施范围，故凡依本发明之形状、原理所作的变化，均应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (5)

1.基于随机森林算法和Adam神经网络波浪补偿预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：收集船舶历史数据，进行数据归一化处理，得到原始数据集；
步骤2：利用Bootstrap重采样方法抽取样本，构成若干训练集样本；
步骤3：根据随机森林计算特征重要性，进行属性筛选；
步骤4：构建神经网络模型，根据筛选后的属性样本作为输入量，船舶预测值作为输出量，利用Adam算法训练神经网络模型；
步骤5：根据实时监测数据输入Adam神经网络模型，得出预测值。
2.根据权利要求1所述的基于随机森林算法和Adam神经网络波浪补偿预测方法，其特征在于，所述步骤1还包括以下步骤：
步骤1.1：收集船舶的升沉位移，加速度与速度等历史样本数据；
步骤1.2：用min-max标准化实现对历史样本数据的归一化,得到原始数据集样本，即
Figure FDA0002332721250000011
其中:X为未归一化的一个样本数据,X*为归一化后的一个样本数据,Xmin为样本数据的最小值,Xmax为样本数据的最大值。
3.根据权利要求1所述的基于随机森林算法和Adam神经网络波浪补偿预测方法，其特征在于，所述步骤2包括以下步骤：利用Bootstrap重采样(有放回的随机抽样)方法从原始数据集S中随机抽样生成n个训练集S1，S2，S3，…，Sn构成若干训练集样本，原始样本集中约三分之一的样本不会出现在训练集中，该部分数据被称为袋外数据，可用来评估模型的泛化误差。
4.根据权利要求1所述的基于随机森林算法和Adam神经网络波浪补偿预测方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：
步骤3.1：利用每个随机生成的训练集，组成其对应的决策树C1，C2，C3，…，Cn；在决策树每个节点处的M个特征值中随机选取m(m≤M)个特征作为当前节点的分裂属性集，在每个节点上依据Gini系数选取最优的分裂方式对该节点分裂；若样本空间S包含j个属性，则Gini系数可定义为：
Figure FDA0002332721250000012
式中:pj表示样本集S包含属性j的概率；
步骤3.2：选择基尼系数最小的属性作为划分属性；
步骤3.3：对划分的每个样本集构建回归树,并将多棵回归树构件成回归森林；
步骤3.4：构成的随机森林使用训练集进行训练；随机森林通过计算袋外样本的袋外误差来计算特征重要性；
步骤3.5：依据特征重要性对特征进行排序，筛选出重要的特征。
5.根据权利要求1所述的基于随机森林算法和Adam神经网络波浪补偿预测方法，其特征在于，所述步骤4包括以下步骤：
步骤4.1：预先建立一个三层的神经网络模型，分别为输入层，隐藏层，输出层；
步骤4.2：利用Xavier初始化方法初始化神经网络的权值和偏置；
步骤4.3：选取与筛选后的属性形成的样本作为神经网络模型的输入量，船舶预测值作为神经网络模型的输出量，利用Adam算法训练神经网络模型。
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