[發(fā)明專利]一種基于時(shí)間序列的水庫水位趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010066657.3
• 申請(qǐng)日: 2020-01-20
• 公開（公告）號(hào): CN111310981B
• 公開（公告）日: 2022-07-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 董輝;韓浩良;金雨芳;吳祥
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q50/06;G06Q50/26
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 楊天嬌

1.一種基于時(shí)間序列的水庫水位趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述基于時(shí)間序列的水庫水位趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，包括：

步驟S1、獲取水庫的水位數(shù)據(jù)，所述水位數(shù)據(jù)包括歷史水位數(shù)據(jù)和當(dāng)前水位數(shù)據(jù)，采用歷史水位數(shù)據(jù)構(gòu)成訓(xùn)練集，采用當(dāng)前水位數(shù)據(jù)構(gòu)成測(cè)試集；

步驟S2、對(duì)所述水位數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理；

步驟S3、對(duì)濾波處理后的訓(xùn)練集按照趨勢(shì)和殘差進(jìn)行數(shù)據(jù)序列的區(qū)分，并分別計(jì)算趨勢(shì)序列和殘差序列的差分階數(shù)、自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)；

步驟S4、根據(jù)趨勢(shì)序列和殘差序列的差分階數(shù)、自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)建立長(zhǎng)期時(shí)間序列趨勢(shì)模型、季節(jié)性時(shí)間趨勢(shì)模型、周期性時(shí)間趨勢(shì)模型和殘差項(xiàng)模型；

步驟S5、根據(jù)長(zhǎng)期時(shí)間序列趨勢(shì)模型、季節(jié)性時(shí)間趨勢(shì)模型、周期性時(shí)間趨勢(shì)模型和殘差項(xiàng)模型構(gòu)建水庫水位趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，包括：

構(gòu)建時(shí)間序列的函數(shù)如下：

Y＝f(TSCI)

其中，Y為時(shí)間序列的函數(shù)，T為長(zhǎng)期時(shí)間序列趨勢(shì)，S為季節(jié)性時(shí)間趨勢(shì)，C為周期性時(shí)間趨勢(shì)，I為殘差項(xiàng)；

從而得到水庫水位趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型Y_t為：

Y_t＝T_t+S_t+C_t+I_t

其中，T_t為長(zhǎng)期時(shí)間序列趨勢(shì)模型，S_t為季節(jié)性時(shí)間趨勢(shì)模型，C_t為周期性時(shí)間趨勢(shì)模型，I_t為殘差項(xiàng)模型；

步驟S6、采用濾波處理后的測(cè)試集驗(yàn)證水庫水位趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型的相對(duì)誤差和命中率，包括：

水庫水位趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型的相對(duì)誤差定義為：

其中，mse為計(jì)算得到的相對(duì)誤差，為第a個(gè)預(yù)測(cè)值，y_a為第a個(gè)目標(biāo)值，即測(cè)試集中的第a個(gè)水位數(shù)據(jù)，l為測(cè)試集中的樣本數(shù)量；

水庫水位趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型的命中率定義為：

其中，l為測(cè)試集中的樣本數(shù)量，ε為相對(duì)誤差閾值；

若相對(duì)誤差和命中率不滿足要求，則重新執(zhí)行步驟S3；否則輸出當(dāng)前的水庫水位趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型作為最優(yōu)的水庫水位趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型；

步驟S7、采用最優(yōu)的水庫水位趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)水庫的水位變化趨勢(shì)。

2.如權(quán)利要求1所述的基于時(shí)間序列的水庫水位趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)水位數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，包括：

采用五項(xiàng)滑動(dòng)平均濾波器對(duì)水位數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，所述五項(xiàng)滑動(dòng)平均濾波器的差分方程為：

其中，x為輸入，y為輸出，n為訓(xùn)練集或測(cè)試集容量。

3.如權(quán)利要求2所述的基于時(shí)間序列的水庫水位趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述計(jì)算趨勢(shì)序列和殘差序列的差分階數(shù)、自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)，包括：

1)自相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式如下：

式中，k為變量，Z_t為t時(shí)刻的觀測(cè)值，即t時(shí)刻的水位數(shù)據(jù)，Z_t-k為t-k時(shí)刻的水位數(shù)據(jù)，為訓(xùn)練集中所有水位數(shù)據(jù)的均值；

2)偏自相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式如下：

式中，k為變量，Z_t為t時(shí)刻的觀測(cè)值，即t時(shí)刻的水位數(shù)據(jù)，Z_t-k為t-k時(shí)刻的水位數(shù)據(jù)，為訓(xùn)練集中t個(gè)水位數(shù)據(jù)的均值，為訓(xùn)練集中t-k個(gè)水位數(shù)據(jù)的均值；

3)根據(jù)貝葉斯準(zhǔn)則函數(shù)法確定差分階數(shù)。

4.如權(quán)利要求3所述的基于時(shí)間序列的水庫水位趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述建立長(zhǎng)期時(shí)間序列趨勢(shì)模型、季節(jié)性時(shí)間趨勢(shì)模型、周期性時(shí)間趨勢(shì)模型和殘差項(xiàng)模型包括：

根據(jù)長(zhǎng)期時(shí)間序列趨勢(shì)、季節(jié)性時(shí)間趨勢(shì)、周期性時(shí)間趨勢(shì)和殘差項(xiàng)分別對(duì)應(yīng)的差分階數(shù)、自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)，采用ARIMA(d,q,p)模型分別進(jìn)行建模，ARIMA(d,q,p)模型的公式如下：

式中，w_t為t時(shí)刻建立的模型，w_t＝Δ^dx_t＝(1-L)^dx_t，u表示白噪聲，d為差分階數(shù)，q為自相關(guān)系數(shù)，p為偏自相關(guān)系數(shù)，x_t為t時(shí)刻的影響因素，即t時(shí)刻的水位數(shù)據(jù)，為常數(shù)，δ為常數(shù)，θ為常數(shù)，L為滯后算子。