數(shù)據(jù)特征分析Agent預測支持系統(tǒng)設計

1、PAGE 1基于Muultii-Aggentt Syysteem預測測支持系系統(tǒng)數(shù)據(jù)特征征分析AAgennt設計計 國家自然科學基金資助項目（79970038）劉文財2 劉文財，博士研究生，天津大學管理學院9051，TelE-mail： HYPERLINK mailto: 。李李英劉豹豹 張維維 （天天津大學學系統(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在在整個預預測支持持系統(tǒng)中中的重要要性出發(fā)發(fā)，基于于提高整整個預測測支持系系統(tǒng)效率率的原則則，設計計了數(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、結結構及部部分算法法的選擇擇。關鍵詞 預測測支持系系統(tǒng) 數(shù)據(jù)特特征 Ageent1 引言言預測支持持系統(tǒng)是是將計算算機技術術、人工工智能技技術與預預測技術術相結合合，能幫幫助人們們進行預預測的軟軟件系統(tǒng)統(tǒng)。早期期的預測測支持系系統(tǒng)主要要與計算算機技術術本身結結合很緊緊密，人人工智能能技術的的應用不不是很深深入。隨隨著人工工智能技技術的發(fā)發(fā)展與具具體成果果的推出出，預測測研究人人員研究究與開發(fā)發(fā)了智能能化預測測支持系系統(tǒng)11。其其中本課課題組的的基于MMultti-AAgennt SSysttem的的預測支支持系統(tǒng)統(tǒng)是智能能化預測測支持系系統(tǒng)的前前沿子課課題。預測支持持系統(tǒng)中中的預測

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測思思想是時時間序列列思想。即認為為事物發(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)展模式式可以預預測事物物的發(fā)展展過程。在預測測時，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)計計學方法法或系統(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)學模模型，并并以此來來推測將將來。而而現(xiàn)實系系統(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，隨隨機的、非隨機機的，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 只是按目前在文獻中出現(xiàn)的有關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。總之之，異常常復雜。雖然基基于MAAS的預預測支持持系統(tǒng)較較之單個個預測方方法或其其它預測測支持系系統(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測任任務；但但對另一一些時間間序列卻卻難以進進行定量量預測，只能進進行定性性預測。所以，要要使基于于MASS的預測測支持系系統(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測任任務。本本文就探探討數(shù)據(jù)據(jù)特征分分析Aggentt的設計計。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進行相關性分析長短記憶混合時 序長記憶時 序完全隨機時 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)來任任務預測測的命令令，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算時時序的自自相關系系數(shù)進行行序列的的平穩(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。其其次進行行利用RR/S（Resscalled Rannge Anaalyssis）分析法法進行相相關性判判斷4 這里假設樣本數(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，則時時序為完完全隨機機的；若若H0.55，則時時序為正正相關的的，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。并并這兩類類進行異異方差性性分析。最后把把分析結結果轉(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、相關關性分析析、異方方差性判判斷

8、、HHursst值計計算。功能實現(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)文文件的詳詳細地址址，包括括所在機機器名、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)進行平平穩(wěn)性，季節(jié)性性、相關關性分析析及Huurstt指數(shù)計計算過程程中，需需要用戶戶根據(jù)計計算所得得到的數(shù)數(shù)據(jù)文件件及aggentt所提供供的幫助助信息進進行相應應的處理理，才能能得到最最終的處處理結果果，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的結結構 根據(jù)數(shù)數(shù)據(jù)分析析ageent的的功能及及特點，可以采采用反應應式的aagennt結構構。因為為對于數(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)文文件進行行相應的的處理，并將處處理結果果傳送給給提出請請求的用用戶或管管理aggentt。所設設計的結結構如圖圖2所示示。圖2 數(shù)據(jù)分分析aggentt的結構構數(shù)據(jù)分析析ageent的的一項主主要能力力是利用用R/SS進行相相關性分分析，在在這個過過程中需需要計算算Hurrst指指數(shù)，因因此系統(tǒng)統(tǒng)把這種種功能獨獨立出來來也作為為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、相關關性、異異方差性性分析的的實現(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中就采采用計算算時序的的相關系系數(shù)來進進行平穩(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 相關性性分析算算法選擇擇相關性分分析我們們采用假假設條件件較少的的R/SS分析法法(Reescaal

11、edd Raangee Annalyysiss)，通通過計算算Hussrt指指數(shù)值及及其穩(wěn)定定性來判判斷時序序的相關關性22，3，4。其算法法如下：設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)的標準準差為： (5.44) R/S 統(tǒng)統(tǒng)計量為為： (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計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)式式計算

12、每每個區(qū)間的的R/SS值。計算M個個R/SS的算術術平均值值，記為為。建立關系系式： 。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的的估計值值。得到H的的估計值值后，可可以按MManddelbbortt 的序序列相關關性度量量指標： (5.9)來度量各各個增量量期間的的序列相相關性。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的的和不相相關的，現(xiàn)在不不會影響響未來。對此時時間序列列的

13、預測測多半是是沒有意意義的。當0H0.55時，(55.9)式小于于0，這意意味著時時間序列列是負相相關的、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少少見。當當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）的的。這類類時間序序列在定定性意義義上是完完全可預預測的，在定量量上，在在一段時時間內(nèi)也也是可以以預測的的?？蓽y測時間的的長

14、短關關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，計量經(jīng)經(jīng)濟學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”很強的的非參數(shù)數(shù)BDSS檢驗55。本本文對其其算法不不再贅述述。6 結結論 本文從預預測支持持系統(tǒng)中中數(shù)據(jù)特特征分析析Ageent的的重要性性出發(fā)，基于提提高預測測支持系系統(tǒng)有效效性的原原則，設設計了數(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、結構及及部分算算法的選選擇。目目的是對對某一預預測對象象的性質(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Aggentt完成此此任務。從而提提高整個個預測支支持系統(tǒng)統(tǒng)的工作作效率。參考文獻獻1 胡胡代平.基于Aggentt的預測測支持系系統(tǒng)的研研究DD.天津大大學博士士學位論論文，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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