丁雨晴，隋愛娜，伏文龍，2，3，王亞光

(1.中國傳媒大學(xué) 理工學(xué)部，北京 100024；2. 視聽技術(shù)與智能控制系統(tǒng)文化部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100024；3. 現(xiàn)代演藝技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100024)

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基于免疫算法的時(shí)間序列預(yù)測模型

丁雨晴1，隋愛娜1，伏文龍1，2，3，王亞光1

(1.中國傳媒大學(xué) 理工學(xué)部，北京 100024；2. 視聽技術(shù)與智能控制系統(tǒng)文化部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100024；3. 現(xiàn)代演藝技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100024)

在自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)中，大量的決策問題需要利用時(shí)間序列模型進(jìn)行預(yù)測，針對(duì)時(shí)間序列參數(shù)估計(jì)的不精確，往往會(huì)對(duì)預(yù)測結(jié)果造成影響的問題，提出一種基于免疫算法優(yōu)化時(shí)間序列模型參數(shù)的方案，該方案利用免疫算法精確計(jì)算的優(yōu)勢，先利用最大似然參數(shù)估計(jì)方法將時(shí)間序列模型的待定參數(shù)表示成其樣本觀測值聯(lián)合概率的似然函數(shù)，然后使用免疫算法求得該函數(shù)的極值，從而可以得到時(shí)間序列模型的待定參數(shù)，最后為了驗(yàn)證該模型預(yù)測的精確性，使用上證指數(shù)和深證指數(shù)的金融時(shí)間序列的數(shù)據(jù)作為測試樣本數(shù)據(jù)集，我們將預(yù)測結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)的ARMA時(shí)間序列模型和其他預(yù)測模型進(jìn)行比較，以分析它的性能。

免疫算法；時(shí)間序列模型；預(yù)測；似然函數(shù)；參數(shù)估計(jì)

1　引言

預(yù)測是對(duì)尚未發(fā)生的以及還不明確的事物發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測，在許多領(lǐng)域例如：經(jīng)濟(jì)、醫(yī)學(xué)、建筑等都需要對(duì)特別重要的變量進(jìn)行推測，以幫助我們了解事物的變化規(guī)律以及及時(shí)作出決策。因此使用適當(dāng)?shù)姆椒ǖ贸鲱A(yù)測值，并使得預(yù)測值與實(shí)際值的誤差盡量小，是本文的研究目的。

目前預(yù)測問題的研究是一個(gè)比較熱門的話題，因此很多預(yù)測模型被提出。例如，最常用的方法有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANNs)，它有著卓越的學(xué)習(xí)能力，但是當(dāng)對(duì)較復(fù)雜和含有噪聲的數(shù)據(jù)處理時(shí)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)方面就表現(xiàn)出不一致和不可預(yù)測的限制性；ARMA方法，是時(shí)間序列模型分析的基礎(chǔ)，具有牢固的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，預(yù)測精度高，也意味著模型參數(shù)計(jì)算過程的復(fù)雜性。如何提高該方法在不同應(yīng)用環(huán)境下的精度，也是目前的研究熱點(diǎn)，但是大部分研究都偏向于統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論研究。文獻(xiàn)[2]-[5]提出了免疫算法及其改進(jìn)的算法在函數(shù)優(yōu)化領(lǐng)域的應(yīng)用，可知免疫算法較遺傳算法在函數(shù)優(yōu)化尤其是在處理多峰值函數(shù)方面具有更好的全局搜索和優(yōu)化能力；文獻(xiàn)[6]-[10]提出了時(shí)間序列的預(yù)測應(yīng)用以及使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)對(duì)時(shí)間序列預(yù)測精度的優(yōu)化研究，正是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搜索能力差、不易收斂、樣本量巨大的固有缺陷以及支持向量機(jī)核函數(shù)選擇的復(fù)雜性，這些方案并不實(shí)用。

在研究上述工作優(yōu)劣的基礎(chǔ)上，本文針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)過遺傳算法或支持向量機(jī)優(yōu)化的時(shí)間序列ARMA模型在預(yù)測上的缺陷，利用文獻(xiàn)[11]的最大似然估計(jì)方法并引入免疫算法，對(duì)ARMA時(shí)間序列模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化估計(jì)，不僅運(yùn)用了ARMA模型的良好預(yù)測能力，也發(fā)揮了免疫算法的優(yōu)越逼近性和尋優(yōu)效率，從而使得經(jīng)過免疫算法優(yōu)化的時(shí)間序列模型更加實(shí)用有效，預(yù)測結(jié)果也更為精確。為了驗(yàn)證這種新模型的效果，本文將上證指數(shù)和深證指數(shù)在一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)作為預(yù)測樣本，并將預(yù)測結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)的ARMA模型及文獻(xiàn)[1]中提出的預(yù)測模型進(jìn)行對(duì)比，從而分析本模型的性能指標(biāo)。而這為以后的預(yù)測研究提供了一種新的方向。

2　免疫算法概述

免疫和其他智能算法一樣，都是仿生學(xué)在計(jì)算機(jī)科學(xué)上的應(yīng)用，它的基本思想就是生物學(xué)中，當(dāng)某一種抗原侵入生物體，免疫細(xì)胞能迅速識(shí)別，如果有該種抗原的抗體，則免疫細(xì)胞不斷克隆增殖，消滅抗原。但是如果沒有該種抗體，則免疫細(xì)胞不斷變異，增加抗體的多樣性，最終免疫細(xì)胞變異為相應(yīng)抗體，同時(shí)大量克隆增殖，消滅入侵抗原。人工免疫算法的主要步驟如下：

1)抗原輸入；

2)產(chǎn)生初始抗體；

3)計(jì)算親和度；

4)促進(jìn)或抑制新抗體的產(chǎn)生；

5)產(chǎn)生新抗體；

6)若滿足則結(jié)束，否則轉(zhuǎn)向2)。

在本文中，免疫算法主要用來優(yōu)化時(shí)間序列模型的似然函數(shù)的參數(shù)估計(jì)，解決時(shí)間序列中難以解決以及解決困難的優(yōu)化問題，發(fā)揮它對(duì)目標(biāo)函數(shù)要求不高的優(yōu)勢。

正是基于以下幾點(diǎn)，我們選擇使用免疫算法對(duì)模型及其似然函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化：

1)經(jīng)過上述的循環(huán)過程可以使得以最大概率獲得最優(yōu)解并且不易陷入極值點(diǎn)；

2)免疫算法在記憶單元基礎(chǔ)上運(yùn)行，確保了快速收斂于全局最優(yōu)解；

3)免疫算法通過親和度的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)以及免疫反應(yīng)的抑制或促進(jìn)抗體產(chǎn)生的調(diào)節(jié)功能保證了免疫系統(tǒng)及其個(gè)體的多樣性，使得更容易產(chǎn)生全局最優(yōu)解；

3　時(shí)間序列模型

時(shí)間序列模型更加數(shù)學(xué)化的定義就是指用時(shí)間序列過去的觀測值及隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)所建立起來的模型，其一般形式為

Xt=F(Xt-1，Xt-2，…，μt)(1)

建立具體的時(shí)間序列模型，需要解決如下三個(gè)問題：模型的具體形式、時(shí)間序列變量的滯后期(也即時(shí)間范圍)以及隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的結(jié)構(gòu)。目前使用最多的模型形式有：p階自回歸過程AR(p)、q階移動(dòng)平均過程MA(q)和自回歸移動(dòng)平均過程ARMA(p，q)，下面將做簡單介紹。

3.1AR過程

如果時(shí)間序列模型Xt滿足

Xt=φ1Xt-1+φ2Xt-2+…+φpXt-p+μt

(2)

如果隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)μt是一個(gè)白噪聲(μt=εt)，則稱(2)式為一個(gè)純AR(p)過程，記為

Xt=φ1Xt-1+φ2Xt-2+…+φpXt-p+εt(3)

考慮AR(p)的平穩(wěn)條件，在表示AR(p)過程的(3)中引入滯后算子L：LXt=Xt-1，L2Xt-1=Xt-2，…，LPXt=Xt-p則(3)式變換為

(1-φ1L-φ2L2-…-φpLp)Xt=εt(4)

記Φ(L)=(1-φ1L-φ2L2-…-φpLp)，則稱多項(xiàng)式方程

Φ(z)=(1-φ1z-φ2z2-…-φpzp)=0

(5)

為AR(p)的特征方程。可以證明，當(dāng)該特征方程的所有根在單位圓外(根的模大于1)，則AR(p)模型是平穩(wěn)的。(5)式的解可以表示為：

如果1期滯后的線性方程模型將是一個(gè)最簡單的1階自回歸過程AR(1)：

Xt=φXt-1+εt(7)

3.2MA過程

如果(2)式中的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)μt不是一個(gè)白噪聲，則通常認(rèn)為它是q階的移動(dòng)平均過程MA(q)，則其表達(dá)式為：

Xt=εt-θ1εt-1-…-θqεt-q(8)

(8)式給出了一個(gè)純MA(q)過程。

對(duì)于MA過程，由于

……

當(dāng)滯后期大于q時(shí)，自協(xié)方差系數(shù)為0。因此，有限階移動(dòng)平均模型總是平穩(wěn)的。

3.3ARMA過程

把AR過程((2)式)和MA過程((8)式)結(jié)合起來就得到一個(gè)一般的自回歸移動(dòng)平均過程ARMA(p，q)：Xt=φ1Xt-1+…+φpXt-p+εt-θ1εt-1-…-θqεt-q(9)

(9)式表示，如果一個(gè)時(shí)間序列可以通過一個(gè)自回歸移動(dòng)平均過程生成，即該序列可以由其自身的過去或滯后值以及隨機(jī)干擾項(xiàng)來解釋。如果該序列是平穩(wěn)的，即它的行為并不會(huì)隨著時(shí)間的推移而變化，那么我們就可以通過該序列的過去的觀測值來預(yù)測未來。而這也是時(shí)間序列模型的優(yōu)勢所在。

由于MA(q)模型總是平穩(wěn)的，因此ARMA(p，q)模型的平穩(wěn)性取決于AR(p)部分的平穩(wěn)性。當(dāng)AR(p)部分平穩(wěn)時(shí)，則該ARMA(p，q)模型是平穩(wěn)的；否則，不是平穩(wěn)的。

綜上所述，一個(gè)平穩(wěn)的時(shí)間序列總可以由以上的三個(gè)模型生成，這樣我們就為一個(gè)隨機(jī)平穩(wěn)的時(shí)間序列建立了分析模型，然后就可以用生成該時(shí)間序列相對(duì)應(yīng)的模型進(jìn)行預(yù)測。如果我們將一個(gè)非平穩(wěn)的時(shí)間序列通難過d次差分將它變?yōu)槠椒€(wěn)的，然后用一個(gè)平穩(wěn)的ARMA(p，q)模型作為它的生成模型，則該時(shí)間序列就用一個(gè)自回歸單整移動(dòng)平均時(shí)間序列模型表示，記為ARIMA(p，d，q)。

4　基于免疫算法的時(shí)間序列預(yù)測模型

4.1時(shí)間序列模型參數(shù)估計(jì)的似然函數(shù)

當(dāng)建立好需要預(yù)測的時(shí)間序列數(shù)據(jù)相應(yīng)的時(shí)間序列模型后，就需要對(duì)各模型表達(dá)式的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)了，最常用的就是最小二乘法和最大似然法，最小二乘法雖然簡單，但最大似然法比最小二乘法更本質(zhì)地揭示了通難過樣本估計(jì)總體參數(shù)的內(nèi)在機(jī)理，對(duì)于一些特殊的模型，只有最大似然法才是適用的，因此我們選擇最大似然法。

顧名思義，最大似然法的基礎(chǔ)就是最大似然原理，即當(dāng)從模型總體隨機(jī)抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得從模型中抽取該n組樣本觀測值的概率最大。我們將樣本觀測值聯(lián)合概率函數(shù)稱為變量的似然函數(shù)。在已經(jīng)取得樣本觀測值的情況下，使得似然函數(shù)取得極大值的總體分布參數(shù)所代表的總體具有最大概率取得這些樣本觀測值，該總體參數(shù)即是所求的參數(shù)。

記MA(q)模型為：

xt=z1-θ1zn-1-…-θqzn-q(t=1，2，…，n)(10)

其中z1，z2，…，zn-q為正態(tài)過程，且相互獨(dú)立，于是x也為正態(tài)分布，則聯(lián)合概率密度為：

由此可以推導(dǎo)出該模型的似然函數(shù)為：

(12)

它們都是模型表達(dá)式展開的矩陣形式。

類似的，由AR(p)模型的聯(lián)合概率密度：

(14)

可得該模型的對(duì)數(shù)形式的似然函數(shù)為：

因?yàn)锳RMA過程就是AR和MA的混合過程，所以對(duì)于ARMA過程的最大似然法參數(shù)估計(jì)可以交替運(yùn)用上述兩個(gè)過程的最大似然方法。

4.2最大似然法參數(shù)估計(jì)的免疫優(yōu)化

在上一節(jié)中，我們推導(dǎo)出了時(shí)間序列各模型的似然函數(shù)和對(duì)數(shù)似然函數(shù)，將對(duì)數(shù)似然函數(shù)或者似然函數(shù)最大化，即可求得模型的最大似然估計(jì)量。這里就要用到求函數(shù)的極值問題，最常用的方法就是求各參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)，并令其等于零，聯(lián)立方程，即可求出參數(shù)的估計(jì)量。但是對(duì)于高次方程的復(fù)雜情況，計(jì)算量大、操作麻煩、導(dǎo)數(shù)很難求，而且即使求出結(jié)果，誤差也比較大，對(duì)于之后的預(yù)測精度，難免造成影響。

為此，我們提出利用免疫算法對(duì)求似然函數(shù)的最大值進(jìn)行優(yōu)化。具體的操作步驟如下：

1)選好抗體的編碼方式；

2)如果能用導(dǎo)數(shù)法求出使得似然函數(shù)取得最大值的參數(shù)近似值，則把該近似值作為帶有一種免疫信息的個(gè)體，加入到隨機(jī)選擇的一定規(guī)模的初始種群中；否則，我們就利用抗體生成函數(shù)，隨機(jī)生成一定規(guī)模的初始種群。當(dāng)然可以不用事先用導(dǎo)數(shù)法求出參數(shù)近似值，但這樣算法迭代次數(shù)就會(huì)明顯增多，算法收斂速度明顯小于前者。

3)讓初始種群不斷進(jìn)化；

4)在每代進(jìn)化過程中，選取親和度最高的抗體，克隆增殖、變異，并繼續(xù)進(jìn)行進(jìn)化過程。

5)由于算法的全局收斂性，我們一定可以在有限的迭代次數(shù)中，得到最優(yōu)解。

當(dāng)然在第2)步中我們也可以用矩估計(jì)的方法求出參數(shù)近似值，然后將其加入初始種群中。

在接下來的股票預(yù)測實(shí)驗(yàn)實(shí)例中。利用免疫算法的時(shí)間序列預(yù)測模型，確實(shí)比單一的時(shí)間序列模型預(yù)測要精確很多。

5　應(yīng)用實(shí)例

5.1實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

為了分析提出的預(yù)測模型的性能，我們將該預(yù)測模型應(yīng)用于對(duì)上證指數(shù)和深證指數(shù)的大盤預(yù)測上，并將預(yù)測結(jié)果同標(biāo)準(zhǔn)的ARMA時(shí)間序列模型進(jìn)行比較。我們?cè)凇按笾腔酃善薄惫倬W(wǎng)上分別取上證和深證大盤指數(shù)一周(5個(gè)工作日，2015年5月4日至2015年5月8日)、2周(10個(gè)工作日，2015年5月4日至2015年5月15日)、3周(15個(gè)工作日，2015年5月4日至2015年5月22日)以及4周(20個(gè)工作日，2015年5月4日至2015年5月29日)的數(shù)據(jù)作為樣本時(shí)間序列，然后分別使用各模型進(jìn)行預(yù)測。

5.2樣本預(yù)測

首先使用免疫算法時(shí)間序列模型進(jìn)行預(yù)測，在這里迭代次數(shù)設(shè)為500，抗體規(guī)模設(shè)為66，每個(gè)二進(jìn)制抗體的二進(jìn)制編碼長度設(shè)為22bit，高頻變異概率設(shè)為0.1，并使用高斯變異，為了限制高親和度的抗體的克隆(復(fù)制)個(gè)數(shù)，設(shè)其控制因子為0.2，最后調(diào)用抗體生成函數(shù)生成初始抗體序列。

仿真結(jié)果如圖1和圖2所示：

圖1　抗體初始位置分布圖　

圖2　抗體最終位置分布圖　

使用免疫算法得到最優(yōu)結(jié)果后，再使用單一的時(shí)間序列模型重新進(jìn)行預(yù)測，之后我們將兩次預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。

5.3預(yù)測結(jié)果及分析

標(biāo)準(zhǔn)的ARMA時(shí)間序列預(yù)測模型和基于免疫算法的預(yù)測模型在上證指數(shù)和深證指數(shù)中的預(yù)測結(jié)果比較分別如表1和表2所示，這里我們要使用平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)和均方根誤差(RMSE)兩個(gè)指標(biāo)來評(píng)價(jià)預(yù)測值和真實(shí)值的偏差。

表1　上證指數(shù)預(yù)測結(jié)果比較

表2　深證指數(shù)預(yù)測結(jié)果比較

從表1和表2中，我們不難看出，不管是從MAPE指標(biāo)還是從RMSE指標(biāo)，本文提出的預(yù)測模型都要好于標(biāo)準(zhǔn)的ARMA時(shí)間序列模型。接下來，我們還要將免疫算法優(yōu)化模型與文獻(xiàn)[1]提出的一種預(yù)測模型進(jìn)行比較，為了方便比較，直接使用文獻(xiàn)[1]中的預(yù)測樣本數(shù)據(jù)(包括蘋果公司、IBM公司和戴爾公司連續(xù)91天的股價(jià)信息)，然后使用MAPE指標(biāo)對(duì)本文提出的模型與文獻(xiàn)[1]提出的模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較，結(jié)果如表3所示。

表3　本文模型和其他模型預(yù)測結(jié)果比較

從表3中我們可以看出本文的模型的MAPE指標(biāo)明顯低于文獻(xiàn)[1]中的模型，基于相同的實(shí)驗(yàn)背景，因此我們可以得出免疫算法的時(shí)間序列預(yù)測模型預(yù)測性能良好的結(jié)論。

6　結(jié)語

現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)生活對(duì)預(yù)測結(jié)果的精度要求越來越高，時(shí)間序列模型作為數(shù)據(jù)分析預(yù)測的一種有效手段，在各領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，但仍不可避免的在計(jì)算模型參數(shù)的過程中由于計(jì)算方法不當(dāng)，而導(dǎo)致誤差。以前的研究主要嘗試使用全局搜索算法去優(yōu)化控制參數(shù)，有些則嘗試優(yōu)化學(xué)習(xí)算法本身，卻很少有人研究針對(duì)時(shí)間序列參數(shù)的優(yōu)化方法。因此本文提出使用免疫算法優(yōu)化的方法，利用該算法優(yōu)化性能高的優(yōu)勢，發(fā)揮智能計(jì)算的潛力，比ARMA模型的預(yù)測精度平均提高了79%，而通過與其它模型的比較，該模型預(yù)測精度也提高了8%，尤其與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要海量的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練相比，我們的模型在處理速度方面近似提高了37%。即便如此，隨著預(yù)測精度的提高，該方案仍然不可避免受到大量隨機(jī)誤差的影響，我們期望可以通過混合使用其他智能優(yōu)化算法(如粒子算法、遺傳算法等)，得到更精確的預(yù)測值，充分發(fā)揮計(jì)算機(jī)高性能計(jì)算的優(yōu)勢。

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(責(zé)任編輯：馬玉鳳)

Time Series Forecasting Model Based on Immune Algorithm

DING Yu-qing1，SUI Ai-na1，F(xiàn)U Wen-long1，2，3，WANG Ya-guang1

(1.Information Engineering School，Communication University of China，Beijing 100024；2. Key Laboratory of Acoustic Visual Technology and Intelligent Control System，Ministry of Culture，Beijing 100024；3. Beijing Key Laboratory of Modern Entertainment Technology，Beijing 100024)

In nature science and social science，a lot of decision problems needed to use time series model to predict. In view of the time series estimated the parameter was inaccurate could affect the result of the forecast，we put forward the scheme that used the time series based on immune algorithm to optimize parameters. This scheme take advantage of precise calculation of immune algorithm，used maximum likelihood parameter estimation method to let undetermined parameters of time series model expressed as the likelihood function of its joint probability sample observation first，then used immune algorithm to obtain the extreme value of the function. From above we can get the undetermined parameters of the time series model. Finally，the concept is validated using financial time series data(Shanghai Composite Index and Shenzhen Composite Index)as sample data sets. The forecasted result is then compare with standard ARMA model and other model to analysis its performance.

immune algorithm；time series model；forecast；likelihood function；parameter estimation

2015-07-02

丁雨晴(1990-)，男(漢族)，安徽合肥人，中國傳媒大學(xué)碩士研究生.E-mail：carlnike360@163.com

TP3

A

1673-4793(2016)01-0021-06