數(shù)據(jù)特征分析Agent預(yù)測支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1、PAGE 1基于Muultii-Aggentt Syysteem預(yù)測測支持系系統(tǒng)數(shù)據(jù)特征征分析AAgennt設(shè)計(jì)計(jì) 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（79970038）劉文財(cái)2 劉文財(cái)，博士研究生，天津大學(xué)管理學(xué)院9051，TelE-mail： HYPERLINK mailto: 。李李英劉豹豹 張維維 （天天津大學(xué)學(xué)系統(tǒng)工工程研究究所 天津津 30000772）摘要 本文從從數(shù)據(jù)特特征分析析Ageent在在整個預(yù)預(yù)測支持持系統(tǒng)中中的重要要性出發(fā)發(fā)，基于于提高整整個預(yù)測測支持系系統(tǒng)效率率的原則則，設(shè)計(jì)計(jì)了數(shù)據(jù)據(jù)特征分分析Aggentt。給出出了該AAgennt的功功能框圖圖

2、、功能能表、結(jié)結(jié)構(gòu)及部部分算法法的選擇擇。關(guān)鍵詞 預(yù)測測支持系系統(tǒng) 數(shù)據(jù)特特征 Ageent1 引言言預(yù)測支持持系統(tǒng)是是將計(jì)算算機(jī)技術(shù)術(shù)、人工工智能技技術(shù)與預(yù)預(yù)測技術(shù)術(shù)相結(jié)合合，能幫幫助人們們進(jìn)行預(yù)預(yù)測的軟軟件系統(tǒng)統(tǒng)。早期期的預(yù)測測支持系系統(tǒng)主要要與計(jì)算算機(jī)技術(shù)術(shù)本身結(jié)結(jié)合很緊緊密，人人工智能能技術(shù)的的應(yīng)用不不是很深深入。隨隨著人工工智能技技術(shù)的發(fā)發(fā)展與具具體成果果的推出出，預(yù)測測研究人人員研究究與開發(fā)發(fā)了智能能化預(yù)測測支持系系統(tǒng)11。其其中本課課題組的的基于MMultti-AAgennt SSysttem的的預(yù)測支支持系統(tǒng)統(tǒng)是智能能化預(yù)測測支持系系統(tǒng)的前前沿子課課題。預(yù)測支持持系統(tǒng)中中的預(yù)測

3、測方法大大部分是是時間序序列方法法，這些些方法所所基于的的預(yù)測思思想是時時間序列列思想。即認(rèn)為為事物發(fā)發(fā)展本身身存在著著一個延延續(xù)的發(fā)發(fā)展過程程。正確確地識別別這種發(fā)發(fā)展模式式可以預(yù)預(yù)測事物物的發(fā)展展過程。在預(yù)測測時，依依據(jù)表示示事物狀狀態(tài)的主主要變量量的歷史史數(shù)據(jù)，用統(tǒng)計(jì)計(jì)學(xué)方法法或系統(tǒng)統(tǒng)辨識方方法建立立起描述述事物迄迄今為止止的變化化規(guī)律的的數(shù)學(xué)模模型，并并以此來來推測將將來。而而現(xiàn)實(shí)系系統(tǒng)的狀狀態(tài)變量量所產(chǎn)生生的時間間序列是是各式各各樣的，既有平平穩(wěn)的、非平穩(wěn)穩(wěn)的，隨隨機(jī)的、非隨機(jī)機(jī)的，線線性的、非線性性的，又又有季節(jié)節(jié)性的、非季節(jié)節(jié)性的，短記憶憶的、長長記憶的的，同方方差的與與異方差差

4、的等等等3 只是按目前在文獻(xiàn)中出現(xiàn)的有關(guān)時間序列的若干特性羅列，不排除各特性之間有相互交叉與重疊的 情況?？傊?，異常常復(fù)雜。雖然基基于MAAS的預(yù)預(yù)測支持持系統(tǒng)較較之單個個預(yù)測方方法或其其它預(yù)測測支持系系統(tǒng)有其其不可替替代的優(yōu)優(yōu)越性，但它并并不是仙仙丹妙藥藥，包治治百病。對有些些時間序序列，它它能有效效地完成成預(yù)測任任務(wù)；但但對另一一些時間間序列卻卻難以進(jìn)進(jìn)行定量量預(yù)測，只能進(jìn)進(jìn)行定性性預(yù)測。所以，要要使基于于MASS的預(yù)測測支持系系統(tǒng)發(fā)揮揮有效的的功能，作為支支持系統(tǒng)統(tǒng)的“看門狗狗”數(shù)據(jù)據(jù)特征分分析Aggentt的性能能如何在在很大程程度上決決定了該該支持系系統(tǒng)的有有效性與與準(zhǔn)確程程度。這

5、這個Aggentt 要完完成對被被測時間間序列有有效的分分類，并并把分類類的信息息作為輸輸出信號號傳給管管理Aggentt，由它它選擇模模型完成成預(yù)測任任務(wù)。本本文就探探討數(shù)據(jù)據(jù)特征分分析Aggentt的設(shè)計(jì)計(jì)。2 數(shù)據(jù)據(jù)特征分分析Aggentt的功能能框圖季節(jié)性時序AInform.6Inform.5Inform.4Inform.3Inform.2Inform.1NYNYYN讀入時間序列數(shù)據(jù)文件平穩(wěn)性判斷季節(jié)性判斷差分處理非季節(jié)性時序樣本量2500利用R/S進(jìn)行相關(guān)性分析長短記憶混合時 序長記憶時 序完全隨機(jī)時 序作短記憶 時 序 處理異方差性BCD管理Agent圖1 數(shù)據(jù)特特征分析析Agee

6、nt框框圖圖中A是是同方差差長短記記憶混合合時序，B是同同方差長長記憶時時序，CC是異方方差長短短記憶混混合時序序，D是是異方差差長記憶憶時序。數(shù)據(jù)特征征分析AAgennt主要要功能是是接到用用戶或管管理Aggentt發(fā)來任任務(wù)預(yù)測測的命令令，讀入入時間序序列數(shù)據(jù)據(jù)文件，首先利利用通過過計(jì)算時時序的自自相關(guān)系系數(shù)進(jìn)行行序列的的平穩(wěn)性性及季節(jié)節(jié)性判斷斷。若序序列不是是平穩(wěn)序序列，則則進(jìn)行足足夠多次次的差分分處理，直到成成為平穩(wěn)穩(wěn)序列為為止。其其次進(jìn)行行利用RR/S（Resscalled Rannge Anaalyssis）分析法法進(jìn)行相相關(guān)性判判斷4 這里假設(shè)樣本數(shù)據(jù)足夠多，至少有2500 個樣

7、本。若樣本數(shù)據(jù)少于2500，則系統(tǒng)將序列作為短記憶序列處理。按按Hurrst指指數(shù)值的的不同情情況把序序列分為為三類。若H=0.55，則時時序?yàn)橥晖耆S機(jī)機(jī)的；若若H0.55，則時時序?yàn)檎嚓P(guān)的的，長記記憶時序序。若HH值對每每一增量量穩(wěn)定，則表明明時序就就是長記記憶時序序；若HH值表現(xiàn)現(xiàn)出從不不穩(wěn)定到到穩(wěn)定的的變化狀狀態(tài)，則則表明時時序是長長短記憶憶混合時時序。并并這兩類類進(jìn)行異異方差性性分析。最后把把分析結(jié)結(jié)果轉(zhuǎn)換換成信息息，交管管理Aggentt處理。具體框框圖如圖圖1所示示。3 數(shù)據(jù)據(jù)分析aagennt的描描述能力表：平穩(wěn)性性的判斷斷、季節(jié)節(jié)性判斷斷、相關(guān)關(guān)性分析析、異方方差性判判斷

8、、HHursst值計(jì)計(jì)算。功能實(shí)現(xiàn)現(xiàn)：接到到用戶或或管理aagennt發(fā)送送的Reequeest請請求后，根據(jù)傳傳送來的的待分析析數(shù)據(jù)文文件的詳詳細(xì)地址址，包括括所在機(jī)機(jī)器名、文件路路徑及文文件名，對其完完成所要要求的特特征分析析，并將將分析后后的結(jié)果果通過通通訊原語語“Infformm”，發(fā)發(fā)送給提提出請求求的aggentt或者用用戶。在在對數(shù)據(jù)據(jù)進(jìn)行平平穩(wěn)性，季節(jié)性性、相關(guān)關(guān)性分析析及Huurstt指數(shù)計(jì)計(jì)算過程程中，需需要用戶戶根據(jù)計(jì)計(jì)算所得得到的數(shù)數(shù)據(jù)文件件及aggentt所提供供的幫助助信息進(jìn)進(jìn)行相應(yīng)應(yīng)的處理理，才能能得到最最終的處處理結(jié)果果，因此此該aggentt是一種種半自動動的

9、aggentt。4 數(shù)據(jù)據(jù)分析aagennt的結(jié)結(jié)構(gòu) 根據(jù)數(shù)數(shù)據(jù)分析析ageent的的功能及及特點(diǎn)，可以采采用反應(yīng)應(yīng)式的aagennt結(jié)構(gòu)構(gòu)。因?yàn)闉閷τ跀?shù)數(shù)據(jù)分析析ageent來來說，不不需要具具有信念念、承諾諾等精神神狀態(tài)，只對傳傳送來的的數(shù)據(jù)文文件進(jìn)行行相應(yīng)的的處理，并將處處理結(jié)果果傳送給給提出請請求的用用戶或管管理aggentt。所設(shè)設(shè)計(jì)的結(jié)結(jié)構(gòu)如圖圖2所示示。圖2 數(shù)據(jù)分分析aggentt的結(jié)構(gòu)構(gòu)數(shù)據(jù)分析析ageent的的一項(xiàng)主主要能力力是利用用R/SS進(jìn)行相相關(guān)性分分析，在在這個過過程中需需要計(jì)算算Hurrst指指數(shù)，因因此系統(tǒng)統(tǒng)把這種種功能獨(dú)獨(dú)立出來來也作為為ageent的的一種能

10、能力，以以方便用用戶或其其它aggentt的使用用。下面面分別介介紹數(shù)據(jù)據(jù)分析aagennt的平平穩(wěn)性、季節(jié)性性、相關(guān)關(guān)性、異異方差性性分析的的實(shí)現(xiàn)。5 數(shù)據(jù)據(jù)特征分分析Aggentt部分算算法的選選擇5.1平平穩(wěn)性分分析算法法選擇由于時間間序列的的平穩(wěn)性性、季節(jié)節(jié)性分析析相對簡簡單，在在該Aggentt中就采采用計(jì)算算時序的的相關(guān)系系數(shù)來進(jìn)進(jìn)行平穩(wěn)穩(wěn)性及季季節(jié)性的的判斷。本文對對其算法法不再贅贅述。如如果時間間序列不不是平穩(wěn)穩(wěn)序列，則對其其進(jìn)行差差分處理理，直到到成為平平穩(wěn)序列列為止。5.2 相關(guān)性性分析算算法選擇擇相關(guān)性分分析我們們采用假假設(shè)條件件較少的的R/SS分析法法(Reescaal

11、edd Raangee Annalyysiss)，通通過計(jì)算算Hussrt指指數(shù)值及及其穩(wěn)定定性來判判斷時序序的相關(guān)關(guān)性22，3，4。其算法法如下：設(shè)一已知知時間序序列為觀觀測次數(shù)數(shù)。則個時間間序列觀觀測點(diǎn)的的均值： (5.1)由此，求求得在區(qū)間內(nèi)內(nèi)的累積積離差： (5.2)累積離差差的極差差為：(5.33)區(qū)間內(nèi)內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)差為： (5.44) R/S 統(tǒng)統(tǒng)計(jì)量為為： (5.5)其中，aa 為常常數(shù)，HH為赫斯斯特（HHursst）指指數(shù)。在Ageent中中，按以以下步驟驟來估計(jì)計(jì)Hurrst指指數(shù)。把觀測次次數(shù)為NN的時間間序列分分為M個個長為的區(qū)間間（）。按(5.1)到到(5.5)式式計(jì)算

12、每每個區(qū)間的的R/SS值。計(jì)算M個個R/SS的算術(shù)術(shù)平均值值，記為為。建立關(guān)系系式： 。對對其兩端端取對數(shù)數(shù)得：(5.88)在圖上上作回歸歸，取其其斜率為為Hurrst指指數(shù)H的的估計(jì)值值。得到H的的估計(jì)值值后，可可以按MManddelbbortt 的序序列相關(guān)關(guān)性度量量指標(biāo)： (5.9)來度量各各個增量量期間的的序列相相關(guān)性。在自然界界各種現(xiàn)現(xiàn)象的數(shù)數(shù)據(jù)序列列中，HHursst指數(shù)數(shù)有三種種類型：(1) H=0.55；(2) 0H0.55；(3)0.55H1。當(dāng)HH=0.5時，(5.9)式式等于00，這意意味著時時間序列列是完全全隨機(jī)的的和不相相關(guān)的，現(xiàn)在不不會影響響未來。對此時時間序列列的

13、預(yù)測測多半是是沒有意意義的。當(dāng)0H0.55時，(55.9)式小于于0，這意意味著時時間序列列是負(fù)相相關(guān)的、反持久久性的（Antti-pperssisttencce）、遍歷性性的序列列。這類類時間序序列在自自然界中中相當(dāng)少少見。當(dāng)當(dāng)0.55H1時，(55.9)式大于于0 ，這這意味著著時間序序列是正正相關(guān)的的、持久久性的（Perrsisstennce）（或是是長記憶憶性）序序列。如如果序列列在前一一個期間間是向上上(下)走走的，那那么，它它在下一一個期間間將繼續(xù)續(xù)是正（負(fù)）的的。這類類時間序序列在定定性意義義上是完完全可預(yù)預(yù)測的，在定量量上，在在一段時時間內(nèi)也也是可以以預(yù)測的的。可測測時間的的長

14、短關(guān)關(guān)鍵取決決于該時時間序列列的非線線性程度度如何。5.3 異方差差性分析析算法的的選擇對時序的的異方差差檢驗(yàn)，計(jì)量經(jīng)經(jīng)濟(jì)學(xué)家家提出了了十幾種種方法。在該AAgennt中我我們采用用Broock et aal.提提出了”魯棒性性”很強(qiáng)的的非參數(shù)數(shù)BDSS檢驗(yàn)55。本本文對其其算法不不再贅述述。6 結(jié)結(jié)論 本文從預(yù)預(yù)測支持持系統(tǒng)中中數(shù)據(jù)特特征分析析Ageent的的重要性性出發(fā)，基于提提高預(yù)測測支持系系統(tǒng)有效效性的原原則，設(shè)設(shè)計(jì)了數(shù)數(shù)據(jù)特征征分析AAgennt。研研究了該該Ageent的的功能框框圖、功功能表、結(jié)構(gòu)及及部分算算法的選選擇。目目的是對對某一預(yù)預(yù)測對象象的性質(zhì)質(zhì)作出判判斷，然然后把此此

15、信息傳傳遞給管管理Aggentt，由它它來決定定該對象象的可測測性，并并調(diào)用相相關(guān)Aggentt完成此此任務(wù)。從而提提高整個個預(yù)測支支持系統(tǒng)統(tǒng)的工作作效率。參考文獻(xiàn)獻(xiàn)1 胡胡代平.基于Aggentt的預(yù)測測支持系系統(tǒng)的研研究DD.天津大大學(xué)博士士學(xué)位論論文，1199992 HHursst HH.E ，Blaack R.PP ， Simmaikka YY.M . LLongg ttermm sttoraage cappaciity of resservvoirrsJJ. Trannsacctioons of thee Ammeriicann Soocieety of Civvil Enggine

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