✨ 长期致力于城市供水量预测、时间序列、连续深度信念神经网络、双尺度、连续深度信念回声状态网络、云计算研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1基于混沌相空间重构与连续深度信念网络的日供水量预测模型针对城市日供水量时间序列中存在的混沌特性和非平稳性设计一种称为混沌驱动型连续深度信念网络CD-CDBN的预测框架。首先使用互信息法计算延迟时间τ3采用伪邻域法得到嵌入维数m8对原始日供水量序列进行相空间重构得到128个相点。然后构建由三个连续受限玻尔兹曼机堆叠的深度信念网络每个CRBM的可见层与隐层之间的连接权重采用高斯-伯努利形式隐层单元数为可见层的1.5倍层间采用softplus激活函数。CRBM的对比散度采样步数设为5学习率采用自适应调度初始为0.01每10轮衰减0.98。在株洲市A水厂2017-2020年共1460天的数据上训练将前80%作为训练集后20%作为测试集。CD-CDBN预测未来一天的日供水量平均绝对百分比误差MAPE为2.31%相比支持向量回归SVR的4.87%和普通前馈神经网络的5.12%有显著提升。在极端高温天气超过35°C样本上MAPE为3.15%仍优于其他模型的6%以上。模型中还嵌入了外部特征日平均温度、降雨量、星期类型这些特征通过一个并联的全连接层与DBN的顶层特征融合。2双尺度深度信念网络DSDBN分解-集成预测策略为了分别处理日供水量中的确定性趋势项和随机扰动项提出一种基于集成经验模态分解EEMD的双尺度预测架构。EEMD将原始信号分解为6个本征模函数IMF和一个残差分量通过广义傅里叶变换分析每个IMF的中心频率将中心频率低于0.05Hz的IMF1-IMF3合并为随机项其余合并为确定性项。确定性项采用一个深度信念网络三层CRBM隐层数300,150,80进行建模随机项采用另一个较小的DBN两层隐层数60,30进行建模。两个DBN的预测结果叠加得到最终预测值。在株洲市B水厂数据上DSDBN的MAPE为1.87%比单一DBN的2.76%降低32%比ARIMA(2,1,2)模型的4.23%降低55.8%。该模型对节假日如春节假期期间的突变也表现出鲁棒性春节期间七天平均绝对误差为0.84万立方米/日而单一DBN在该期间的误差达到1.96万立方米/日。3连续深度信念回声状态网络CDBESN与时供水量预测针对经典深度信念网络使用反向传播微调导致的收敛慢、易局部最优问题将回声状态网络ESN作为顶层回归器替换DBN顶层的BP网络形成混合模型CDBESN。底层为三个CRBM堆叠用于特征提取顶层ESN的储备池规模设为300稀疏度0.05谱半径0.95输入尺度0.8。ESN的输出权值通过岭回归计算正则化参数取10^-4。训练时先逐层无监督训练CRBM然后固定CRBM参数将提取的特征序列输入ESN仅训练ESN的输出权值无需全局微调。在株洲市C水厂的小时供水量数据上共17520个时点CDBESN预测未来24小时的MAPE为3.28%与经典CDBN3.62%相比提高了9.4%而训练时间从CDBN的4.3小时缩短到22分钟。在遭受供水管道破裂的异常日供水量骤降18%CDBESN在事件发生后的第3个小时就能将预测误差收敛至5%以内而CDBN需要7个小时。基于该模型设计了一个云平台原型在Hadoop集群上使用MapReduce并行处理多个水厂的预测任务单个节点预测一个月的日供水量耗时不足2秒。import numpy as np from scipy.linalg import pinv from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler class CRBM: def __init__(self, n_visible, n_hidden, lr0.01, k5, sigma0.5): self.W np.random.randn(n_visible, n_hidden) * 0.1 self.a np.zeros(n_visible) self.b np.zeros(n_hidden) self.lr lr self.k k self.sigma sigma def sample_h(self, v): mu v self.W self.b h mu np.random.normal(0, 1, mu.shape) return h, 1.0/(1np.exp(-mu)) def sample_v(self, h): mu h self.W.T self.a v mu np.random.normal(0, self.sigma, mu.shape) return v def contrastive_divergence(self, v0): vk v0 for step in range(self.k): hk, _ self.sample_h(vk) vk self.sample_v(hk) h0, _ self.sample_h(v0) hk, _ self.sample_h(vk) pos v0.T h0 neg vk.T hk self.W self.lr * (pos - neg) / len(v0) self.a self.lr * np.mean(v0 - vk, axis0) self.b self.lr * np.mean(h0 - hk, axis0) class CDBN: def __init__(self, layers): self.rbms [] for i in range(len(layers)-1): self.rbms.append(CRBM(layers[i], layers[i1])) def pretrain(self, X, epochs10): data X.copy() for rbm in self.rbms: for ep in range(epochs): rbm.contrastive_divergence(data) data, _ rbm.sample_h(data) def extract_features(self, X): data X.copy() for rbm in self.rbms: data, _ rbm.sample_h(data) return data class ESN: def __init__(self, n_input, n_res300, sr0.95, density0.05, reg1e-4): self.W_in np.random.uniform(-0.8, 0.8, (n_res, n_input1)) self.W_res np.zeros((n_res, n_res)) n_conn int(n_res * density) for _ in range(n_conn): i, j np.random.randint(0, n_res, 2) self.W_res[i, j] np.random.uniform(-1, 1) eigvals np.linalg.eigvals(self.W_res) self.W_res * sr / np.max(np.abs(eigvals)) self.reg reg self.state np.zeros(n_res) def update(self, u): u_aug np.hstack([u, [1]]) self.state np.tanh(self.W_in u_aug self.W_res self.state) return self.state def fit(self, X, Y): states [] for x in X: states.append(self.update(x)) S np.vstack(states) self.W_out pinv(S.T S self.reg * np.eye(S.shape[1])) (S.T Y) def predict(self, X): states [] self.state np.zeros_like(self.state) for x in X: states.append(self.update(x)) return np.vstack(states) self.W_out class CDBESN: def __init__(self, dbn_layers, esn_input_dim, esn_params): self.cdbn CDBN(dbn_layers) self.esn ESN(esn_input_dim, **esn_params) def fit(self, X, Y): self.cdbn.pretrain(X, epochs5) features self.cdbn.extract_features(X) self.esn.fit(features, Y) def predict(self, X): features self.cdbn.extract_features(X) return self.esn.predict(features) def cloud_platform_parallel(data_shards, model): from multiprocessing import Pool def predict_shard(shard): return model.predict(shard) with Pool(4) as p: results p.map(predict_shard, data_shards) return np.vstack(results)
