基于长短期记忆网络的地热数据预测——以毛垭温泉泉水温度数据为例

发布时间：2025-01-09 00:51

　　 地热异常与地震关系密切。地热数据是典型的时间序列数据,研究其变化规律是检测异常数据的前提。传统的时间序列分析方法主要以线性方法为主,其拟合精度有限。根据地热时间序列数据的特点,论文采用LSTM模型对毛垭温泉泉水温度4年观测数据进行建模,并将实验结果与传统的AR方法、ARMA方法进行了对比。实验结果表明,在毛垭温泉泉水温度数据集上,LSTM方法预测的均方根误差RSME明显小于AR和ARMA方法。论文研究为地震前兆数据预测拓宽了思路。

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【部分图文】：

图1 LSTM神经网络及其展开结构

地震前兆数据属于典型的时间序列数据，相邻的数据具有很强的相关性，传统的神经网络无法描述并记住这种相关性，长短期记忆网络(LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN)允许信息的持久化，是处理时间序列问题的深度神经网络结构。LSTM基本结构如图1所示。其中等号左侧为LSTM网络结构。....

图2 LSTM处理单元详细结构

然后更新状态变量ct的值，具体如公式(6)所示:式中，*运算符为向量的Hadamard积运算。

图3 数据平稳化处理

ADF检验结果表明，理塘垭温泉泉水温度数据为非平稳过程，在建模之前首先要进行差分处理，将其变为平稳过程。差分计算公式如下:式中，Δ为差分算子，xt为时间序列t时刻的观测数据。

图4 基于LSTM的理塘毛垭温泉水温预测结果

从图4～6以及表1可以看出，在准确率方面，3种方法的观测值与预测值均十分接近。但是在稳健性方面，采用LSTM模型预测时，RMSE值最小，为0.90256;采用AR模型预测时，RMSE为0.9645;采用ARMA模型预测时，RMSE为0.9558，这说明在准确率相近的情况下，LST....

本文编号：4024886