[發(fā)明專利]一種基于改進隨機森林的核電站系統(tǒng)運行趨勢預測方法

在審

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• 申請日: 2021-09-22
• 公開（公告）號: CN113837463A
• 公開（公告）日: 2021-12-24
• 發(fā)明（設計）人: 劉永闊;單龍飛;艾鑫;黃學穎
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06F30/27
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于改進隨機森林的核電站系統(tǒng)運行趨勢預測方法，其特征是：包括以下步驟：

步驟1：隨機森林單步預測步驟；

步驟1.1：根據當前參數的歷史數據構造出隨機森林模型；

步驟1.2：將下一刻時間戳的數據帶入到隨機森林中。在決策樹中時間戳會根據構建決策樹時的規(guī)則，從根節(jié)點遍歷整棵決策樹直到葉子節(jié)點，并將該葉子節(jié)點的值當做該決策樹的預測值；

步驟1.3：重復步驟1.2時間戳會遍歷每一個決策樹，每一棵決策樹都會產生一個預測值，將所有預測值的加權平均值，就是最終預測值

步驟2：隨機森林多步預測步驟；

時間序列多步預測是根據該參數當前時間以前的歷史數據X以及每一步預測的預測值p_i來預測該參數下一步的數據，步驟如下：

步驟2.1：根據步驟1中的隨機森林單步預測，預測下一時刻的數據p_i；

步驟2.2：將步驟1.1中預測的數據和歷史數據作為新的訓練數據[X,...p_i]，通過隨機森林進行訓練。重復隨機森林單步預測來預測下一刻的數據。

步驟2.3：重復步驟1.2和步驟1.3，實現多步預測。

步驟3：多步預測修正；

對曲線斜率進行修正，通過當前時刻數據與下一刻曲線斜率預測下一刻數據：

設當前時間為t，當前時間n個歷史數據為：

x＝{x_t-n+1,x_t-n+2,......,x_t}

將上式中每m個歷史數據做最小二乘法，一共可以得到n-m+1個斜率:

k＝{k_t-(n-m+2),k_t-(n-m+3),......,k_t}

通過上式中斜率k可以計算斜率變化率:

可以通過上式中斜率變化率來預測下幾步的斜率：

設隨機森林未來n步預測結果為：

X＝{x_t+1,x_t+2,......,x_t+n}

斜率預測未來n步預測結果為：

Y＝{y_t+1,y_t+2,......y_t+n}

隨機森林隨著預測步數的增加其準確性越差，其結果對應的加權權值隨之減小，經實驗驗證其權值范圍為：[0.7,0.3]，相應的斜率預測權值變化范圍為：[0.3,0.7]。故對于n步預測隨機森林每一步對應的權值按線性劃分為：

w＝{0.7,...,n·(0.7-0.3)/15,...,0.3}

相應的斜率預測權值變化范圍為1-w，最終預測結果為：

res＝{x_t+1·w₁+y_t+1·(1-w₁),......,x_t+n·w_n+y_t+n·(1-w_n)} 。