CN114493023A - 一种基于RF-Adaboost模型在异常水情数据中的诊断与插补方法 - Google Patents

一种基于RF-Adaboost模型在异常水情数据中的诊断与插补方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于RF‑Adaboost模型在异常水情数据中的诊断与插补方法，涉及水情监测技术领域，该方法包括以下步骤：获取实时水情数据，采用中值滤波对水情数据进行时间序列分析，绘制3‑Sigma图，基于3‑Sigma图对异常数据进行实时识别诊断；构建基于随机森林(RF)改进的Adaboost模型并训练，应用RF‑Adaboost模型对水情监测数据进行实时预测，并对异常数据进行插补，采用该方法可以有效提高水情监测数据的实时预测和监测，对于异常数据能够及时诊断、插补，从而可以提高数据的可靠性、客观反映水情变化、有效指导工程调度。

Description

一种基于RF-Adaboost模型在异常水情数据中的诊断与插补 方法
技术领域
本发明涉及水情监测技术领域，尤其涉及一种流量监测数据的实时异常诊断与插补方法。
背景技术
随着智慧调水的发展，已建成的明渠调水工程沿线都布设众多水情自动监测设备，用来监测水位、流量、闸门开度等水情信息，由于各种设备随机故障和人为定期检修等干扰因素会导致的水情数据出现异常，在面对水情数据异常时，直接删除往往会造成大量信息丢失，破坏水情数据的完整性、连续性和一致性，简单修改又会严重降低数据集的可靠性和精度，严重时可能对闸门水力计算和调度控制产生较大影响。因此，在保证水情数据的完整性、连续性和一致性的前提下，及时识别缺失、异常数据并进行预测和插补，对提高数据的可靠性、客观反映水情变化、有效指导工程调度具有重要的应用价值和科学意义。
利用单一的某种机器学习方法如三样条(Spline)插值、随机森林(RF)插值等方法，对异常数据进行插补预测往往会包含较大的主观片面性，插补预测效果与实测值相差很大，不能够反映真实水情状况，应用于监测数据的实时插补时会受到较大限制。因此，有效地识别异常数据，并利用合理数据实时插补预测，是明渠调水工程水情监测有待解决的的关键问题。
因此，亟待找到一种流量预测与诊断的方法以解决上述技术问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于RF-Adaboost模型在异常水情数据中的诊断与插补方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种基于RF-Adaboost模型在异常水情数据中的诊断与插补方法，包括以下步骤：
S1，对获取的水情监测数据进行中值滤波分析，得到时间序列的趋势项和残差项；
S2，采用3-Sigma图法对异常数据进行实时诊断；
S3，构建基于RF改进的Adaboost模型并训练，模型输入为剔除噪声值、缺失值和异常值的水情数据的时刻，输出为水情数据的流量；
S4，应用基于RF-Adaboost模型对水情数据进行实时预测以及异常值的插补，输出预测变量。
优选的，所述预测变量指水情实时监测数据，包括节制闸水位和流量。
优选的，步骤S1具体包括：
S11，对获取的水情数据定义一个长度L＝3的长窗口，；设在某一个时刻，窗口内的信号样本为x(i-1)，x(i)，x(i+1)，其中x(i)为位于窗口中心的信号样本值；对这3个信号样本按样本值从小到大的顺序排列后，其中在i处的样本值，便定义为中值滤波的输出值，从而消除孤立的噪声点，即为所述时间序列的趋势项；
S12，计算所述时间序列的趋势项与实测值的差值，即为所述残差项。
优选的，步骤S2具体包括：
所述实时诊断的标准具体为：数据小于μ-βσ或大于μ+βσ为异常数据，其中μ为均值，σ为标准差，β为可变参数。
优选的，步骤S3具体包括：
给定训练数据集：(x1,y1),......,(xN,yN)，其中yi∈{1,-1}用于表示训练样本的类别标签；
S31，初始化样本集权重为
Figure BDA0003496557570000031
式中：D1(i)表示训练样本集的初始权重分布；
w1i为每一个训练样本最开始被赋予相同的权重；
N为样本的个数；
S32，进行多轮迭代，用m＝1,2,...,N表示迭代的第多少轮
e)选取随机森林(RF)作为基本分类器，对具有数据权重分布Dm的训练数据集学习，计算弱分类器Gm(x)；
Figure BDA0003496557570000032
上式表示所述弱分类器Gm(x)通过一个阈值来对样本数据进行分类，所有在阈值一边的数据会分到类别-1，而在另外一边的数据会分到类别+1；
f)计算所述弱分类器Gm(x)在训练数据集上的分类误差率
Figure BDA0003496557570000033
式中：em为误差率；
P(Gm(xi)≠yi)为Gm(xi)≠yi的概率，即分错的概率；
I(Gm(xi)≠yi)：即若Gm(xi)＝yi时，I＝1，否则I＝0；
wmi为第m轮迭代时第i个训练样本被赋予的权重；
由此可以看出所述数据权重分布Dm与所述弱分类器Gm(x)的分类误差率的关系；
g)计算所述弱分类器Gm(x)的系数：
Figure BDA0003496557570000034
αm表示所述弱分类器Gm(x)在最终分类器中的重要程度，当
Figure BDA0003496557570000041
时，αm≥0，并且αm随着em的减小而增大；
此时分类器为：fm(x)＝αmGm(x)
h)更新训练数据的权值分布，用于下一轮迭代：
Dm+1＝(wm+1,1,wm+1,2...wm+1,i...,wm+1,N) (4)
Figure BDA0003496557570000042
这里Zm是规范化因子,使得Dm+1成为一个概率分布：
Figure BDA0003496557570000043
S33，按弱分类器权重αm组合各个弱分类器，即
Figure BDA0003496557570000044
通过符号函数sign的作用，得到一个强分类器为：
Figure BDA0003496557570000045
优选的，步骤S3中建立的基于RF-Adaboost模型是：
采用随机森林(RF)作为弱分类器对Adaboost的样本数据集进行分类；
以步骤S1完成后，中值滤波后剔除孤立噪声点的水情数据，以及步骤S2完成后剔除异常值的实测水情数据对构建的基于RF-Adaboost模型进行训练；
所述的训练数据为时间跨度满一年的2小时实测水情数据；
在每一轮的训练中都会通过随机森林(RF)进行分类得到一个新的弱分类器，即通过改变样本的权重，特别是之前错误的样本会得到更大的权重，直到错误率低于指定值或者达到预设的最大迭代次数为止。
优选的，将步骤S1中所述获取的水情监测数据更新为2小时时间序列数据，输入步骤S3中训练完成的所述基于RF-Adaboost模型，输出的预测变量值即是实时预测值以及异常值的修正值。
本发明的有益效果是：
本发明公开了一种基于RF-Adaboost模型在异常水情数据中的诊断与插补方法，获取水情监测数据，进行中值滤波剔除明显噪声点，分析残差项；绘制3-Sigma图，基于3-Sigma图实时识别诊断异常数据；构建基于随机森林(RF)改进的Adaboost模型并训练；应用基于RF-Adaboost模型对水情监测数据进行实时预测，并进行异常数据的插补。采用该方法可以有效提高流量监测数据的实时诊断、预测和插补，从而提高数据的可靠性、客观反映水情变化、有效指导工程调度。
附图说明
图1是实施例1中的基于RF-Adaboost模型在异常水情数据中的诊断与插补方法流程示意图；
图2是实施例1中3-Sigma图识别诊断节制闸流量数据异常值结果；
图3是实施例1中采用基于RF-Adaboost模型对节制闸实测流量数据进行预测及插补后的结果。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
本实施例采用一个具体的实施例，以南水北调中线为例，提供一种基于RF-Adaboost模型在异常水情数据中的诊断与插补方法，具体包括以下步骤：
步骤1，对获取的水情监测数据进行中值滤波分析，得到时间序列的趋势项和残差项。
受到明渠调水工程中河渠水力特性、工程运行时期、人员劳动强度等多种因素影响，明渠调水工程的水情监测频率采用2小时，能够客观反映水情变化、有效指导工程调度。选取滹沱河节制闸2018年1月1日至2018年12月31日的过闸流量数据作为研究对象。
采用中值滤波方法提取流量数据时间序列的趋势项和残差项，流量数据经过中值滤波后得到的残差项的频率分布图呈现出明显的正态分布特征。
步骤2，采用3-Sigma图法对异常数据进行实时诊断。
绘制3-Sigma图，描绘出所述数据的离散分布情况，为满足不同数据集的异常数据诊断需要，将参数β引入3-Sigma法，以数据小于μ-βσ或大于μ+βσ作为异常数据的判断标准，其中μ为均值，σ为标准差，β＝1.62，节制闸流量数据异常值结果如图2。
步骤3，构建基于RF-Adaboost模型并训练：
给定训练数据集：(x1,y1),......,(xN,yN)，其中yi∈{1,-1}用于表示训练样本的类别标签。
(1)初始化样本集权重为
Figure BDA0003496557570000061
式中：D1(i)训练样本集的初始权重分布；
w1i为每一个训练样本最开始被赋予相同的权重；
N为样本的个数；
(2)进行多轮迭代，用m＝1,2,...,N表示迭代的第多少轮
①选取随机森林(RF)作为基本分类器，对具有权重Dm的训练数据集学习，计算弱分类器Gm(x)；
Figure BDA0003496557570000071
上式表示所述弱分类器Gm(x)通过一个阈值来对样本数据进行分类，所有在阈值一边的数据会分到类别-1，而在另外一边的数据会分到类别+1；
②计算Gm(x)在训练数据集上的分类误差率
Figure BDA0003496557570000072
式中：em为误差率；
P(Gm(xi)≠yi)为Gm(xi)≠yi的概率，即分错的概率；
I(Gm(xi)≠yi)：即若Gm(xi)＝yi时，I＝1，否则I＝0；
wmi为第m轮迭代时第i个训练样本被赋予的权重；
由此可以看出数据权重分布Dm与基本分类器Gm(x)的分类误差率的关系。
③计算弱分类器Gm(x)的系数：
Figure BDA0003496557570000073
αm表示Gm(x)在最终分类器中的重要程度，当
Figure BDA0003496557570000074
时，am30，并且αm随着em的减小而增大，所以分类误差率越小额基本分类器在最终分类器中的作用越大。
此时分类器为：fm(x)＝αmGm(x)
④更新训练数据的权值分布，用于下一轮迭代。
Dm+1＝(wm+1,1,wm+1,2...wm+1,i...,wm+1,N) (4)
Figure BDA0003496557570000081
这里Zm是规范化因子,使得Dm+1成为一个概率分布：
Figure BDA0003496557570000082
由此可知，被弱分类器Gm(x)误分类样本的权值得以扩大，而被正确分类样本的权值却得以缩小。
(3)按弱分类器权重αm组合各个弱分类器，即
Figure BDA0003496557570000083
通过符号函数sign的作用，得到一个强分类器为：
Figure BDA0003496557570000084
模型输入为剔除中值滤波后的噪声值、3-Sigma图诊断的异常值后的正常数据的时间序列，输出为正常数据的流量值，在每一轮的训练中都会加入一个新的弱分类器，即通过决策树改变样本的权重，特别是之前错误的样本会得到更大的权重，直到达到足够低的错误率或者达到指定的最大迭代次数为止。
步骤4，应用基于RF-Adaboost模型对流量监测的噪声值、异常值进行预测插补。
将步骤1中获取水情监测数据的2小时时间序列数据作为RF-Adaboost模型输入，应用于步骤S3中训练完成的RF-Adaboost模型，输出的预测变量值即是实时预测值以及异常值的修正值，如图3。
通过采用本发明公开的上述技术方案，得到了如下有益的效果：
本发明公开了一种基于RF-Adaboost模型在异常水情数据中的诊断与插补方法，涉及水情监测技术领域，该方法包括以下步骤：获取实时水情数据，采用中值滤波对水情数据进行时间序列分析，绘制3-Sigma图，基于3-Sigma图对异常数据进行实时识别诊断；构建基于随机森林(RF)改进的Adaboost模型并训练，应用RF-Adaboost模型对水情监测数据进行实时预测，并对异常数据进行插补，采用该方法可以有效提高水情监测数据的实时预测和监测，对于异常数据能够及时诊断、插补，从而可以提高数据的可靠性、客观反映水情变化、有效指导工程调度。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于RF-Adaboost模型在异常水情数据中的诊断与插补方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，对获取的水情监测数据进行中值滤波分析，得到时间序列的趋势项和残差项；
S2，采用3-Sigma图法对异常数据进行实时诊断；
S3，构建基于RF改进的Adaboost模型并训练，模型输入为剔除噪声值、缺失值和异常值的水情数据的时刻，输出为水情数据的流量；
S4，应用基于RF-Adaboost模型对水情数据进行实时预测以及异常值的插补，输出预测变量。
2.根据权利要求1所述的基于RF-Adaboost模型在异常水情数据中的诊断与插补方法，其特征在于，所述预测变量指水情实时监测数据，包括节制闸水位和流量。
3.根据权利要求1所述的基于RF-Adaboost模型在异常水情数据中的诊断与插补方法，其特征在于，步骤S1具体包括：
S11，对获取的水情数据定义一个长度L＝3的长窗口；设在某一个时刻，窗口内的信号样本为x(i-1)，x(i)，x(i+1)，其中x(i)为位于窗口中心的信号样本值；对这3个信号样本按样本值从小到大的顺序排列后，其中在i处的样本值，便定义为中值滤波的输出值，从而消除孤立的噪声点，即为所述时间序列的趋势项；
S12，计算所述时间序列的趋势项与实测值的差值，即为所述残差项。
4.根据权利要求1所述的RF-Adaboost回归模型在异常水情数据中的诊断与插补方法，其特征在于，步骤S2具体包括：
所述实时诊断的标准具体为：数据小于μ-βσ或大于μ+βσ为异常数据，其中μ为均值，σ为标准差，β为可变参数。
5.根据权利要求1所述的基于RF-Adaboost模型在异常水情数据中的诊断与插补方法，其特征在于，步骤S3具体包括：
给定训练数据集：(x1,y1),......,(xN,yN)，其中yi∈{1,-1}用于表示训练样本的类别标签；
S31，初始化样本集权重为
Figure FDA0003496557560000021
式中：D1(i)表示训练样本集的初始权重分布；
w1i为每一个训练样本最开始被赋予相同的权重；
N为样本的个数；
S32，进行多轮迭代，用m＝1,2,...,N表示迭代的第多少轮
a)选取RF作为基本分类器，对具有数据权重分布Dm的训练数据集学习，计算弱分类器Gm(x)；
Figure FDA0003496557560000022
上式表示所述弱分类器Gm(x)通过一个阈值来对样本数据进行分类，所有在阈值一边的数据会分到类别-1，而在另外一边的数据会分到类别+1；
b)计算所述弱分类器Gm(x)在训练数据集上的分类误差率
Figure FDA0003496557560000023
式中：em为误差率；
P(Gm(xi)≠yi)为Gm(xi)≠yi的概率，即分错的概率；
I(Gm(xi)≠yi)：即若Gm(xi)＝yi时，I＝1，否则I＝0；
wmi为第m轮迭代时第i个训练样本被赋予的权重；
由此可以看出所述数据权重分布Dm与所述弱分类器Gm(x)的分类误差率的关系；
c)计算所述弱分类器Gm(x)的系数：
Figure FDA0003496557560000031
αm表示所述弱分类器Gm(x)在最终分类器中的重要程度，当
Figure FDA0003496557560000032
时，αm≥0，并且αm随着em的减小而增大；
此时分类器为：fm(x)＝αmGm(x)
d)更新训练数据的权值分布，用于下一轮迭代：
Dm+1＝(wm+1,1,wm+1,2...wm+1,i...,wm+1,N) (4)
Figure FDA0003496557560000033
这里Zm是规范化因子,使得Dm+1成为一个概率分布：
Figure FDA0003496557560000034
S33，按弱分类器权重αm组合各个弱分类器，即
Figure FDA0003496557560000035
通过符号函数sign的作用，得到一个强分类器为：
Figure FDA0003496557560000036
6.根据权利要求1所述的基于RF-Adaboost模型在异常水情数据中的诊断与插补方法，其特征在于，步骤S3中建立的基于RF-Adaboost模型是：
采用RF作为基本分类器对Adaboost的样本数据集进行分类；
以步骤S1完成后，中值滤波后剔除孤立噪声点的水情数据，以及步骤S2完成后剔除异常值的实测水情数据对构建的基于RF-Adaboost模型进行训练；
所述的训练数据为时间跨度满一年的2小时实测水情数据；
在每一轮的训练中都会通过RF进行分类得到一个新的弱分类器，即通过改变样本的权重，特别是之前错误的样本会得到更大的权重，直到错误率低于指定值或者达到预设的最大迭代次数为止。
7.根据权利要求1所述的基于RF-Adaboost回归模型在异常水情数据中的诊断与插补方法，其特征在于，将步骤S1中所述获取的水情监测数据更新为2小时时间序列数据，输入步骤S3中训练完成的所述基于RF改进的Adaboost模型，输出的预测变量值即是实时预测值以及异常值的修正值。
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