[發(fā)明專利]一種新的時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910375579.2
• 申請(qǐng)日: 2019-05-07
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110263968B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-04-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李巖山;周李;夏榮杰;劉瑜;王海鵬;謝維信
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q50/26
• 代理公司: 北京東和長(zhǎng)優(yōu)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11564
• 代理人: 周捷

本發(fā)明提供了一種新的時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法，包括：接收輸入的原始滑坡時(shí)間序列{X(t),t＝1,2,3,…,n}；判斷原始滑坡時(shí)間序列是否具有混沌特征；若原始滑坡時(shí)間序列具有混沌特征，則確定出原始滑坡時(shí)間序列的延遲時(shí)間；確定出原始滑坡時(shí)間所要嵌入的相空間的嵌入維數(shù)；將延遲時(shí)間和嵌入維數(shù)代入到目標(biāo)volterra級(jí)數(shù)模型，目標(biāo)volterra級(jí)數(shù)模型迭代訓(xùn)練核函數(shù)的系數(shù)，當(dāng)核函數(shù)的系數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)誤差要求時(shí)，輸出目標(biāo)volterra級(jí)數(shù)模型的參數(shù)、核函數(shù)的系數(shù)、以及預(yù)測(cè)出的目標(biāo)滑坡時(shí)間序列。在本發(fā)明將延遲時(shí)間和嵌入維數(shù)直接嵌入volterra級(jí)數(shù)的數(shù)學(xué)模型中，將傳統(tǒng)的把滑坡時(shí)間序列相空間重構(gòu)后得到的輸出序列再輸入到volterra級(jí)數(shù)模型中的兩步直接變成了一步，提高了運(yùn)算效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，本發(fā)明涉及一種新的時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

山體滑坡具有隨機(jī)性、耗散性、突發(fā)性、外界干擾不確定性以及破壞性等特點(diǎn)，給人們的生產(chǎn)生活造成重大損失。因此，預(yù)測(cè)活動(dòng)儲(chǔ)層滑坡的位移對(duì)于早期預(yù)警和穩(wěn)定性分析非常重要。

滑坡位移的預(yù)測(cè)模型通常包括基于物理的模型和基于數(shù)據(jù)的模型。基于數(shù)據(jù)的模型使用輸入輸出變量構(gòu)建。它們比基于物理的模型更受歡迎，因?yàn)榛碌牡刭|(zhì)實(shí)體是復(fù)雜的，并且因?yàn)榛谖锢淼哪Ｐ托枰S多復(fù)雜的參數(shù)。在基于數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)上，混沌與分形作為分析非線性系統(tǒng)的重要理論方法，可以有效地得到滑坡時(shí)間序列的內(nèi)部動(dòng)力學(xué)特征，而且針對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)量小的特點(diǎn)，相空間重構(gòu)可以有效的擴(kuò)展原始數(shù)的維數(shù)。

基于相空間重構(gòu)理論，近幾年國(guó)內(nèi)外學(xué)者展開(kāi)了一系列針對(duì)滑坡預(yù)測(cè)的方法。現(xiàn)有的研究方法都是將具有混沌特性的滑坡時(shí)間序列相空間重構(gòu)后得到的高維時(shí)間序列再輸入到所提出的預(yù)測(cè)模型中，過(guò)程比較繁瑣。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有方式的缺點(diǎn)，提出一種新的時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)存在的技術(shù)問(wèn)題。

第一方面，本發(fā)明提供了一種新的時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法，包括：接收輸入的原始滑坡時(shí)間序列{X(t)，t＝1，2，3，…，n}；

判斷原始滑坡時(shí)間序列是否具有混沌特征；

若原始滑坡時(shí)間序列具有混沌特征，則確定出原始滑坡時(shí)間序列的延遲時(shí)間τ；確定出原始滑坡時(shí)間所要嵌入的相空間的嵌入維數(shù)m；

將延遲時(shí)間和嵌入維數(shù)代入到目標(biāo)volterra級(jí)數(shù)模型，目標(biāo)volterra級(jí)數(shù)模型迭代訓(xùn)練核函數(shù)的系數(shù)，當(dāng)核函數(shù)的系數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)誤差要求時(shí)，輸出目標(biāo)volterra級(jí)數(shù)模型的參數(shù)、核函數(shù)的系數(shù)以及預(yù)測(cè)出的目標(biāo)滑坡時(shí)間序列。

可選地，判斷原始滑坡時(shí)間序列是否具有混沌特征，包括：

計(jì)算原始滑坡時(shí)間序列的最大Lyapunov指數(shù)；判斷最大Lyapunov指數(shù)是否大于零，若是，則確定原始滑坡時(shí)間序列具有混沌特征。

可選地，計(jì)算原始滑坡時(shí)間序列的最大Lyapunov指數(shù)，包括：找到相空間中每個(gè)點(diǎn)X(t)的最近鄰點(diǎn)并限制短暫分離，即

其中，且

對(duì)相空間中每個(gè)點(diǎn)X(t)，計(jì)算在i個(gè)離散時(shí)間步之后相應(yīng)鄰近點(diǎn)對(duì)的距離d_t(i)，i＝1，2，…，min

設(shè)相空間中的鄰近點(diǎn)對(duì)X(t)與之間距離變化的指數(shù)發(fā)散率為λ，即取對(duì)數(shù)后得到ln d_t(i)＝ln C_t+λ(i·Δt)；

對(duì)每個(gè)i求出所有t的ln d_t(i)平均x(i)，即：