機(jī)電設(shè)備備件需求預(yù)測(cè)

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1、機(jī)電設(shè)備備件需求預(yù)測(cè) 機(jī)電設(shè)備備件需求預(yù)測(cè) 2014/08/14 《電子設(shè)計(jì)工程雜志》2014年第十一期 1模型介紹 1.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量簡(jiǎn)單的神經(jīng)元相互連接構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其對(duì)非線性系統(tǒng)具有很強(qiáng)的模擬能力。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)是目前應(yīng)用最為廣泛的網(wǎng)絡(luò)算法，學(xué)習(xí)過(guò)程由信息的正向傳遞與誤差的反向傳播2個(gè)過(guò)程組成，3層（輸入層、隱含層、輸出層)的前向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以任意精度逼近任意非線性函數(shù)，且運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只需建立輸入和輸出之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)

2、系就可對(duì)目標(biāo)值進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)，所以用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)大型機(jī)電設(shè)備備件需求進(jìn)行預(yù)測(cè)是十分有效的。研究采用3層網(wǎng)絡(luò)模式對(duì)大型機(jī)電設(shè)備備件需求進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)，這里選擇為n個(gè)樣本的輸入點(diǎn)，對(duì)應(yīng)1個(gè)輸出值。其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型參數(shù)（如隱含層數(shù)，最大訓(xùn)練次數(shù)，學(xué)習(xí)精度，隱節(jié)點(diǎn)數(shù)，初始權(quán)值、閾值等）的確定要靠網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練來(lái)實(shí)現(xiàn)。實(shí)現(xiàn)算法的軟件載體為MAT2LAB6.5.1。訓(xùn)練步驟可表述如下：1)樣本數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化。使用歸一化函數(shù)PREMNMX；2)取-1~1間的隨機(jī)數(shù)作為初始的權(quán)值和閥值并給定精度ε，有ε>0；3)對(duì)n個(gè)訓(xùn)練樣本順序輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算；4)計(jì)算E(n)的值，并與給

3、定精度ε比較，若E(n)1.2馬爾科夫鏈預(yù)測(cè)模型馬爾科夫鏈?zhǔn)且环N特殊的隨機(jī)過(guò)程（馬爾科夫過(guò)程），其可以根據(jù)系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài)推求下一時(shí)刻的狀態(tài)概率分布，進(jìn)而得到下一時(shí)刻的狀態(tài)。其基本原理是：按照某個(gè)系統(tǒng)的發(fā)展,時(shí)間可離散為n=0，1，2，3，對(duì)每個(gè)系統(tǒng)的狀態(tài)可用隨機(jī)變量表示，并且對(duì)應(yīng)一定的概率，稱為狀態(tài)概率。當(dāng)馬爾科夫過(guò)程由某一時(shí)刻狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一時(shí)刻狀態(tài)時(shí)，在這個(gè)轉(zhuǎn)移過(guò)程中存在著概率的轉(zhuǎn)移，稱為轉(zhuǎn)移概率。馬爾科夫鏈預(yù)測(cè)的理論基礎(chǔ)是馬爾科夫過(guò)程。對(duì)其運(yùn)動(dòng)變化的分析，主要是通過(guò)研究鏈內(nèi)有限個(gè)馬爾科夫過(guò)程的狀態(tài)及其相互關(guān)系，進(jìn)而預(yù)測(cè)鏈的未來(lái)發(fā)展?fàn)顩r。馬爾科夫鏈預(yù)測(cè)的結(jié)果為一取值范圍，適合于對(duì)隨機(jī)波動(dòng)

4、性較大的預(yù)測(cè)問(wèn)題進(jìn)行修正描述。馬爾科夫鏈預(yù)測(cè)模型可表示為。 1.3基于馬爾科夫鏈修正的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)在于短期預(yù)測(cè)，缺點(diǎn)在于其對(duì)長(zhǎng)期預(yù)測(cè)和波動(dòng)較大數(shù)據(jù)序列的擬合較差。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有局部逼近的特性和較強(qiáng)的非線性映射能力，能夠很好地模擬具有較強(qiáng)非線性變化特點(diǎn)的大型機(jī)電設(shè)備備件需求預(yù)測(cè)問(wèn)題，其缺點(diǎn)在于收斂速度慢、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)且易陷入局部極小問(wèn)題。馬爾科夫鏈預(yù)測(cè)的對(duì)象是一個(gè)隨機(jī)變化的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，且能夠縮小預(yù)測(cè)區(qū)間，對(duì)長(zhǎng)期預(yù)測(cè)和隨機(jī)波動(dòng)較大數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)效果較好。但是采用馬爾科夫鏈預(yù)測(cè)時(shí)，要求預(yù)測(cè)對(duì)象具有平移過(guò)程。因此，采用馬爾科夫鏈修正BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，形成基于馬爾科夫鏈修正的組合B

5、P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，不僅能揭示數(shù)據(jù)序列的發(fā)展變化總趨勢(shì)，又能得到預(yù)測(cè)區(qū)間的狀態(tài)變化規(guī)律，提高模型的預(yù)測(cè)精度。根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果，選取適當(dāng)?shù)臉?biāo)準(zhǔn)（這里采用預(yù)測(cè)結(jié)果的相對(duì)誤差）將預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)序列劃分為若干個(gè)狀態(tài)區(qū)間；計(jì)算其一步轉(zhuǎn)移矩陣，求得一步轉(zhuǎn)移概率矩陣；確定預(yù)測(cè)的狀態(tài)向量，代入（5）即可求得基于馬爾科夫鏈修正的預(yù)測(cè)值。馬爾科夫鏈修正的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型流程如圖2所示。將所提及的預(yù)測(cè)方法應(yīng)用于某風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的供應(yīng)商。選擇該供應(yīng)商在2011年5月至2012年12月某型號(hào)風(fēng)力發(fā)電設(shè)備相關(guān)的備件需求的時(shí)間序列數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象。 2實(shí)例驗(yàn)證 2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)備件需求預(yù)測(cè)在對(duì)樣本試驗(yàn)前，首先將

6、樣本分成獨(dú)立的兩部分訓(xùn)練集和測(cè)試集。其中訓(xùn)練集用來(lái)估計(jì)模型，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大概層次和節(jié)點(diǎn)數(shù)的大致范圍，以2011年5月至2012年5月的需求數(shù)據(jù)作為分析對(duì)象。測(cè)試集則檢驗(yàn)最終選擇的組合模型的性能，以2012年6月至2012年12月的需求數(shù)據(jù)為驗(yàn)證對(duì)象。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中相關(guān)參數(shù)設(shè)置為：輸入層為5個(gè)結(jié)點(diǎn)、隱含層為1層(包含10個(gè)結(jié)點(diǎn))、輸出層為1個(gè)結(jié)點(diǎn)，即表示在滾動(dòng)預(yù)測(cè)中n=5，k=1;最大訓(xùn)練次數(shù)為1000次，最大循環(huán)間隔數(shù)為50次；訓(xùn)練收斂誤差為0.001。經(jīng)計(jì)算，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值見表1。 2.2馬爾科夫鏈修正誤差殘值根據(jù)實(shí)際值與BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值之間相對(duì)誤差的大小和分布密度，將其劃分為4個(gè)狀態(tài)

7、，見表2。根據(jù)表2可以確定訓(xùn)練樣本相對(duì)誤差所處的狀態(tài)，結(jié)果見表2。根據(jù)表1和表2，由式（5）和式（6）可以計(jì)算出一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣為：根據(jù)表1和表2，由式（5）和式（6）可以計(jì)算出一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣為。由表1中各年的狀態(tài)劃分結(jié)果確定對(duì)應(yīng)的狀態(tài)向量,結(jié)合P(1)代入式(5),得基于馬爾科夫鏈修正的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果表3所示。從修正結(jié)果可以看出，馬爾科夫修正BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以提高預(yù)測(cè)精度，使得修正值更接近于實(shí)際值。 3結(jié)論 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11]和馬爾科夫鏈2種預(yù)測(cè)方法，建立了新的大型機(jī)電設(shè)備備件需求預(yù)測(cè)模型。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)大型機(jī)電設(shè)備備件需求規(guī)律，再用馬爾科夫鏈進(jìn)行殘差修正

8、。由上述示例結(jié)果的對(duì)比可以看出，相比單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法其結(jié)果更接近實(shí)測(cè)值，表明該模型是可行的，在大型機(jī)電設(shè)備備件需求預(yù)測(cè)中有一定的推廣應(yīng)用價(jià)值。當(dāng)然，本研究在多個(gè)方面尚可改進(jìn)或進(jìn)一步研究，例如在歷史數(shù)據(jù)中含有的其他干擾(非隨機(jī)項(xiàng)的干擾)去除程度的確定和鑒定、如何進(jìn)一步考慮客觀因素對(duì)需求預(yù)測(cè)的影響等方面，還需要做進(jìn)一步深入的研究和探討。 作者：王靜濤許丹單位：天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部 上一個(gè)文章： 水泥現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控教學(xué)仿真研究下一個(gè)文章： 基于FPGA的激光轉(zhuǎn)臺(tái)控制系統(tǒng)