【摘要】：多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)廣泛存在于空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)、股票走勢(shì)分析、機(jī)械結(jié)構(gòu)可靠性評(píng)估等各種實(shí)際工程中。通過(guò)同時(shí)對(duì)多個(gè)影響因素構(gòu)建預(yù)測(cè)模型,多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)可有效提高單一變量時(shí)間序列的預(yù)測(cè)效果。然而,傳統(tǒng)的多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法常忽略變量間的結(jié)構(gòu)化信息,從而限制其預(yù)測(cè)精度和數(shù)值穩(wěn)定性的提高。時(shí)間序列結(jié)構(gòu)化預(yù)測(cè)的關(guān)鍵在于尋找序列間結(jié)構(gòu)化信息,鑒于此,本文針對(duì)空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)和軸承衰退趨勢(shì)預(yù)測(cè)的實(shí)際問(wèn)題,從數(shù)據(jù)分布特點(diǎn)出發(fā),分別采用單步預(yù)測(cè)和遞歸預(yù)測(cè)兩種方案,同時(shí)引入時(shí)間序列聚類(lèi)算法,充分挖掘變量序列之間的相似度信息,構(gòu)建兩類(lèi)多變量時(shí)間序列結(jié)構(gòu)化預(yù)測(cè)方法。主要工作和貢獻(xiàn)如下:(1)針對(duì)空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)應(yīng)用中多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法未考慮序列之間相似性關(guān)系、從而影響預(yù)測(cè)效果的問(wèn)題,提出一種基于異常序列剔除的多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法。該算法利用多維支持向量回歸機(jī)(Multi-dimensional Support Vector Regression,MSVR)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)化輸出特性,選取具有相似性的多個(gè)變量序列進(jìn)行聯(lián)合預(yù)測(cè)。首先,對(duì)已知序列進(jìn)行基于模糊熵的層次聚類(lèi),實(shí)現(xiàn)對(duì)相似序列的初步劃分;其次,求出類(lèi)中所有序列的主曲線,根據(jù)序列到主曲線的距離計(jì)算各個(gè)序列的異常因子,從而進(jìn)一步剔除聚類(lèi)結(jié)果中的異常序列;最后,將選取到的相似變量序列作為輸入,利用MSVR進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過(guò)理論分析,證明本文算法在理論上存在模型可靠度下界和信息損失上界,進(jìn)而說(shuō)明本文算法的合理性與可行性。將該算法應(yīng)用于實(shí)際的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)問(wèn)題,在2002年到2006年澳門(mén)氣象數(shù)據(jù)上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,與現(xiàn)有多個(gè)代表性方法相比,本文算法可有效挖掘多變量時(shí)間序列的內(nèi)在結(jié)構(gòu)信息,預(yù)測(cè)精度更高,數(shù)值穩(wěn)定性更好。(2)在利用時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)軸承衰退趨勢(shì)時(shí),由于目標(biāo)軸承故障走勢(shì)無(wú)法提前獲取,而采用遞歸預(yù)測(cè)方法需將上一步的預(yù)測(cè)輸出值作為下一步的模型輸入,因此極易造成誤差快速累積增大。針對(duì)該問(wèn)題,本文提出一種基于PSW度量的多變量序列結(jié)構(gòu)化遞歸預(yù)測(cè)方法。該方法通過(guò)離線提取具有相似性的軸承故障序列數(shù)據(jù),作為包含領(lǐng)域信息的元數(shù)據(jù),構(gòu)建遞歸預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)軸承衰退趨勢(shì)的在線預(yù)測(cè)。首先,在離線階段,引入相空間曲變(phase space warping,PSW),將故障數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一系列的跟蹤矩陣,對(duì)其計(jì)算動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(Dynamic time wraping,DTW)距離度量,進(jìn)行時(shí)間序列層次聚類(lèi),得到軸承衰退趨勢(shì)的相似性劃分;其次,構(gòu)建每一類(lèi)軸承故障序列的主曲線,提取得到該類(lèi)序列的元數(shù)據(jù);最后,在在線階段,引入每類(lèi)序列的元數(shù)據(jù)作為衰退趨勢(shì)的先驗(yàn)知識(shí),采用最小二乘支持向量機(jī)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)軸承故障衰退趨勢(shì)的遞歸預(yù)測(cè)。將該方法應(yīng)用于軸承剩余壽命預(yù)測(cè)問(wèn)題,在PHM 2012軸承數(shù)據(jù)上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,所提方法通過(guò)利用軸承數(shù)據(jù)間的內(nèi)在結(jié)構(gòu)信息,可有效降低對(duì)目標(biāo)軸承衰退趨勢(shì)的遞歸預(yù)測(cè)誤差。本文的研究結(jié)果從結(jié)構(gòu)化信息表示和預(yù)測(cè)的角度,為多變量時(shí)序數(shù)據(jù)分析和處理提供了新的解決方案,具有顯著的理論與實(shí)際工程應(yīng)用價(jià)值。
【圖文】：

整體結(jié)構(gòu)圖

OE-MSVR算法流程圖
【學(xué)位授予單位】：河南師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：O211.61;TP301.6

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本文編號(hào)：2697356