今天帶大家精讀的論文是 《Short-term water demand forecast based on automatic feature extraction by one-dimensional convolution（基于一維卷積自動特征提取的短期用水需求量預測）》。該論文是一篇以短期用水量需求預測為背景的Rearch paper，由同濟大學環(huán)境科學與工程學院、同濟大學智能水聯(lián)合創(chuàng)新研發(fā)中心與阿里云計算有限公司聯(lián)合發(fā)表。

所屬期刊《Journal of Hydrology（水文學雜志）》是地球科學大類下中科院1區(qū)top，影響因子5.722。

*中科院分區(qū)以2021年12月最新升級版為準。

框架結(jié)構(gòu)

離群值處理+一維卷積提取信號特征GRU預測

亮點：

• 離群值處理方法S-H-ESD（通過分析STL新生成的殘余項，從統(tǒng)計學角度甄別離群值）

• 一維卷積+GRU（較為常見，學習思想）

• 隨機選取不同位置、不同長度的數(shù)據(jù)集進行訓練

• 新穎的驗證集調(diào)整超參數(shù)的訓練策略early-stop strategy

1 S-H-ESD

S-H-ESD?(Seasonal Hybrid Extreme Student Deviate）離群值處理方法是由Rosner在1983年提出的方法^[1]，能夠解決殘余項上的異常值問題。為了獲取殘余項，該方法首先通過STL分解方法將原始序列分解為季節(jié)項、趨勢項和殘余項，但考慮到此方法分解出來的殘余項可能包含虛假異常，或多或少會影響去除異常值的效果，因此將求殘余項的公式由

改為其中median(O)代表原始時序的中值。這樣求出來的殘余項中帶有部分趨勢項，降低去除虛假異常的風險。之后，采用Grubbs^[2]方法將最大（小）的前k個值標記為離群值進行處理。

2 Conv1D-GRU

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于對于初次接觸卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人來說，需要知道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多應(yīng)用于提取數(shù)據(jù)的特征，其中最常見的是二維卷積（提取圖像特征）和一維卷積（提取時間序列的信號特征）。當然，除此之外還有用于視頻處理領(lǐng)域的三維卷積，在此不做描述。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括三個環(huán)節(jié)：卷積層、池化層、全連接層。

卷積層：提取信息中的特征

池化層：將提取出來的信息進行壓縮，抓住主要特征的提高特征提取效率

全連接層：將捕獲出來的特征進行整合，生成一個非線性特征組合

為了更好地理解卷積，我們先從二維卷積開始理解，見圖：

對于上述圖片中的內(nèi)容有幾點我做下解釋：

• 卷積如何計算

  以圖片上5*5的卷積核（即過濾器）為例，在14*14的輸入數(shù)據(jù)里面所有5*5的網(wǎng)格中依次游走遍歷，每一次都將卷積核與輸入數(shù)據(jù)中對應(yīng)方格中的數(shù)字相乘并加和，卷積的結(jié)果是得到一個10*10數(shù)據(jù)維度的輸出結(jié)果。

• channel

  由于任意顏色均是由紅黃藍三原色組成，每一個圖片均可看作由紅、黃、藍三個圖層的疊加，所以在提取圖像特征時，為提取更多局部特征，channel通常取3。

• 卷積核數(shù)量

  卷積核的數(shù)量是自己設(shè)定的，但必須為channel的倍數(shù)。舉個栗子，如果一個圖像計劃使用3個卷積核去自動提取特征，僅考慮一個channel時有3個卷積核，若該圖像此時分了3個channel則會出現(xiàn)3*3=9個卷積核（每個channel分別訓練3個卷積核）。

• 卷積核如何確定

  卷積核不是自己憑空設(shè)定的，是訓練出來的。

對于池化層，我們通過這張圖能夠更直觀的理解：

池化層的主要目的是對輸入的數(shù)據(jù)進行壓縮，例如上圖中出現(xiàn)了兩層池化層，都是對上一層的輸出在channel不變的情況下進行主要的特征提取，從左到右第二個池化層中將上一層的24個48*48的信息壓縮成了24個16*16的網(wǎng)格。池化常見的Max-pool的壓縮方式是在某一區(qū)域內(nèi)選取一個最大值。

一維卷積與二維卷積原理相同，相信理解大致的二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后能夠很順暢的將思想遷移到一維卷積上來，只不過輸入數(shù)據(jù)是1*n，同樣卷積核是1*m的數(shù)據(jù)格式，如下圖。

3 數(shù)據(jù)劃分

本文選取的數(shù)據(jù)是湖州某一水廠從2017年1月1日到2019年5月31日的用水量，采樣時間間隔為15min。本文在訓練模型的時候在數(shù)據(jù)集劃分上也做了討論。其采用隨機抽樣法在全部數(shù)據(jù)中隨機選取一個數(shù)據(jù)點，對于該點之后的六天，前三天作為驗證集，后三天作為測試集，該點之前的訓練集長度又分了7種情況，分別是選取數(shù)據(jù)點的前7、30、60、90、120、180、365天數(shù)據(jù)。也就是說每一次隨機選取的時間點都能創(chuàng)建7組劃分數(shù)據(jù)集的方式，總共隨機抽樣10次。

4 Early-stop strategy

如何避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓練過程中出現(xiàn)過擬合和欠擬合的現(xiàn)象是深度學習中的一個關(guān)鍵問題，找尋一個適配的超參數(shù)組合是至關(guān)重要的，常用的訓練策略為退出策略、正則化策略等，這些方法需要在訓練開始前進行設(shè)置次數(shù)，但由于數(shù)據(jù)和訓練過程的不確定性，訓練次數(shù)的設(shè)置很難拿捏。本文所采用的early-stop strategy是一種適應(yīng)性訓練策略，將訓練模型的總次數(shù)設(shè)置為一個較大的數(shù)值（例如10000），通過檢測模型對驗證集的影響來判斷模型訓練是否結(jié)束，當模型對于驗證數(shù)據(jù)集的效果不再改善時，終止訓練，并保存訓練結(jié)束前的最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

參考資料

[1]

S-H-ESD方法: 10.1080/00401706.1983.10487848

[2]

Grubbs方法: 10.1080/00401706.1969.10490657

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【时间序列】基于一维卷积自动特征提取的短期用水需求量预测的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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