ANN、ANFIS和AR模型在日徑流時間序列預測中的應用比較

譚喬鳳++王旭++王浩++雷曉輝

摘要：水文預測是水文學為經濟和社會服務的重要方面。其預報結果不僅能為水庫優化調度提供決策支持，而且對水電系統的經濟運行、航運以及防洪等方面具有重大意義。自回歸模型（AR模型）、人工神經網絡（ANN）和自適應神經模糊推理系統（ANFIS）在日徑流時間序列中應用廣泛。將這三種模型應用于桐子林的日徑流時間序列預測中，不僅采用納什系數（NS系數）、均方根誤差（RMSE）和平均相對誤差（MARE）為評價指標，對三種模型的綜合性能進行了比較。而且，在對三種模型預測結果的平均相對誤差的閾值統計基礎上，分析了三種模型的預測誤差分布。同時，通過研究模型性能指標隨預見期的變化過程評價了三種模型不同預見期下的預測能力。結果表明ANFIS相對于ANN和AR模型不僅具有更好的模擬能力、泛化能力，而且在相同的預見期下具有更優的模型性能，可以作為日徑流時間序列預測的推薦模型。

關鍵詞：自回歸模型；人工神經網絡；自適應神經模糊推理系統；日徑流時間序列預測

中圖分類號：P338 文獻標志碼：A 文章編號：16721683（2016）06001206

Comparative study of ANN，ANFIS and AR model for daily runoff time series prediction

TAN Qiaofeng1，WANG Xu2，WANG Hao2，LEI Xiaohui2

（1.College of Water Resource and Hydropower，Sichuan University，Chengdu 610065，China；

2.China Institute of Hydropower and Water Resources Research，Beijing 100038，China）

Abstract：Hydrological prediction is an important aspect of hydrology′s service for economic and society.The prediction result not only provides decision support for reservoir generation operation，but also is of great significance to the economical operation of hydropower systems，navigation，flood control and so on.The autoregressive model （AR model），artificial neural network （ANN） and adaptive neural fuzzy inference system （ANFIS） have been widely applied in the daily runoff time series prediction.In this paper，these three models were applied in daily runoff prediction at Tongzilin station.NashSutcliffe efficiency coefficient （NS coefficient），root mean square error （RMSE） and mean absolute relative error （MARE） were used to evaluate the performances of three models.Threshold statistics index was used to analyze prediction error distribution of three models.At the same time，the prediction ability of three models was studied by gradually increasing the prediction period.The results showed that ANFIS had not only better simulation ability and generalization ability，but also better model performance in the same prediction period compared to ANN and AR model.As a result，ANFIS can be a recommended prediction model for daily runoff time series.

Key words：autoregressive model；artificial neural network；adaptive neural fuzzy inference system；daily runoff prediction

水文預測是防汛、抗旱和水資源利用等重大決策的重要依據，歷來受到各方面的關注。目前應用廣泛的水文預測模型可以分為數據驅動模型和過程驅動模型。過程驅動模型是以水文學概念為基礎，對徑流的產流過程與河道演進過程進行模擬，從而進行流量過程預測的數學模型。數據驅動模型則是基本不考慮水文過程的物理機制，而以建立輸入輸出數據之間的最優數學關系為目標的黑箱子方法。數據驅動模型以回歸模型最為常用，近幾十年來新的預測手段得到很快發展，如神經網絡模型、非線性時間序列分析模型、模糊數學方法等。隨著水文數據的獲取能力及計算能力的飛速發展，數據驅動模型在水文預測中得到越來越廣泛的關注和應用。

自回歸模型[1]（簡稱AR模型）是水文上使用最廣泛的數據驅動模型，其優點是使用簡單方便，易于寫出表達式，不僅能反映水文序列的一些統計特性，而且是從水文現象物理過程的分析和概化來建立隨機模型，其中的參數據有一定的物理意義。AR模型作為最成熟且應用最為廣泛的時間序列預測模型，已經成為衡量其它模型好壞的標準，一般為了證明提出的統計模型性能良好都要求其性能優于簡單方便的AR模型。人工神經網絡[2]（簡稱ANN）作為一種新興的數據驅動模型，由于其強大的并行推理、容錯能力被廣泛的用于洪水水位預測[3]、地下水位預測[45]、降雨預測[6]、徑流預測[79]等水文預測的各個方面。自適應神經模糊推理系統[10]（簡稱ANFIS）相比于ANN發展較晚，但其作為神經網絡與模糊推理的有機結合，不僅保留了神經網絡具有的自學習功能，還具有模糊推理表達模糊語言的特點，近些年在水文預測上也有大量應用[1114]。

對于一個水文時間序列我們即可以選擇簡單方便的AR模型，又可以選擇非線性映射能力較強的ANN和ANFIS進行模擬和預測。文獻[15]對于三種模型在日徑流時間序列預測中的應用做了一定的比較，但僅僅是以納什系數、均方根誤差和相關系數為性能指標評價了各個模型的綜合性能。究竟各個預測模型的誤差如何分布以及模型在不同預見期下的預測能力如何，并沒有做相關研究。本文在此基礎上對AR模型、ANN和ANFIS在日徑流時間序列預測中的應用效果進行了更深入的研究，以期為日徑流預測模型的選擇提供指導。研究主要包括以下內容。

（1）選用納什系數（NS系數）、均方根誤差（RMSE）和平均相對誤差（MARE）為性能評價指標，對三種模型的綜合性能進行比較。

（2）對模型輸出日徑流序列相對于實測日徑流序列的平均相對誤差進行閾值統計，分析三種模型的預測誤差分布。

（3）通過研究模型性能指標隨預見期延長的變化過程評價三種模型在不同預見期下的預測能力。

1 研究區概況

本次研究選用的桐子林水電站是國家規劃的十三大水能基地之一—雅礱江水電基地的下游河段最末一個梯級電站。桐子林水電站以發電任務為主，兼有下游綜合用水要求。本文對桐子林水庫日徑流預測的三種模型進行比較研究，并分析預測結果，以期為桐子林電站的日徑流預測模型選擇提供依據，也為多模型應用效果的分析比較提供一種思路。研究選用桐子林水電站1999年-2012年的日徑流資料，其日徑流過程線見圖1。

2 模型建立

2.1 模型選取

ANN、ANFIS和AR模型的構建都分為模型訓練階段和模型檢驗階段。采用1999年-2008年逐日徑流資料用于模型訓練，2009年-2012年的逐日徑流資料用于模型檢驗。為了分析訓練期日徑流資料的代表性，分析了訓練期和檢驗期的日徑流資料統計特性見表1。從表1中可以看出，檢驗期的日徑流最大值小于訓練期的日徑流最大值，檢驗期的日徑流最小值大于訓練期的日徑流最小值，可以認為模型訓練期包括檢驗期出現的所有水文情形，模型對于檢驗期有效。

為了建立日徑流時間序列預測模型，需要對日徑流的自相關性和偏相關性進行分析，找出對待預測徑流影響大的前期徑流。通過分析滯時為1～15 d的日徑流自相關系數和偏相關系數，以滯時為橫坐標，自相關系數和偏相關系數為縱坐標，分別得到日徑流時間序列的自相關圖2和偏相關圖3。從圖2和圖3可以發現Qt+1受此前7 d日徑流影響較大。因此，對于三種模型都分別建立了以下7個模型：

4 結論

（1）AR模型簡單方便，很小的模型階數就能得到令人滿意的效果，且模型在檢驗階段仍能夠保持一個穩定的性能。但是模型階數增加到一定的程度后再增加輸入變量對于AR模型的性能并沒有多大的提高，而且隨著預見期的增加AR模型的性能急劇下降，因此當預見期較長時不宜選擇AR模型作為預測模型。

（2）ANN使用得當能得到和ANFIS差不多的模擬能力和預測能力，但是ANN相對于AR模型和ANFIS存在不穩定性，很難找到在訓練期和檢驗期性能都好的模型階數。實驗發現，ANN使用時不僅存在隱層節點的不確定性，而且由于初始權重的影響，即使隱層節點一樣時，不同時間的輸出也是不一樣的。

（3）相比于ANN和AR模型，ANFIS不僅有很好的模擬能力，還有很好的泛化能力和穩健性。ANFIS輸出誤差小，且延長預見期模型仍能保持一個穩定性能，因此ANFIS可以作為日徑流時間序列預測的推薦模型。

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