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七、问题三：基于卷积神经网络的前兆特征危险概率预测
基于以上的分析和讨论，针对前两章研究的离散数据特征的局限性，本文扩展数据
类型为连续时间数据序列，通过建立优化的深度学习模型，研究基于连续数据序列相互
依赖关联的前兆特征识别与预测算法，以此进行前兆特征危险概率预测。
7.1基于卷积神经网络的前兆特征识别模型
7.1.1模型的建立
本节介绍了一种基于卷积神经网络（CNN）的前馈神经网络模型，用于识别前兆特
征。该模型采用深度多层结构，其中相邻层的特征单元相互连接，而层内及非相邻层间
不直接连接。通过线性加权和激活函数，模型能够对时间序列数据进行非线性变换，赋
予模型自学习和自适应能力，实现深层识别[16-18]。
在监督学习过程中，模型从输入层接收原始数据，通过定义损失函数在输出层进行
训练，目标是最小化损失以优化权重。提出的CNN模型在图1中展示，包括2个卷积
层、1个池化层和1个全连接层，有效减少了时间序列数据处理的复杂性，并实现了从
特征表示到识别的端到端学习。
图1：基于卷积神经网络的前兆特征识别模型
t
以附件3数据为例，针对前兆特征时间序列数据，任意时刻都会有一个实值前兆
x(t)t
特征输出，表示识别前兆特征序列数据的任意时刻的位置。由于前兆特征序列数
t
据在时间上连续，的取值是任意实值函数，我们不进行处理连续的卷积操作，此时需
要将前兆特征序列数据进行离散化。针对前兆特征序列数据前兆特征识别，我们不需要
记录任意时刻前兆特征序列数据信息，可以以一定的时间间隔记录两个相邻的序列数据
[17]
w
片段。本章研究的特征识别卷积计算基于离散卷积操作，定义为实值函数在另一个
x
函数上的加权叠加，前兆特征序列数据离散卷积公式为：
s(t)(w=x)(t)=w(a)x(t−a)(1)
−
xw
其中函数称为特征输入，函数称为特征识别滤波器(Filter）或特征识别卷积核
s
(Kernel)，函数称为特征图谱(FeatureMap)。
特征识别卷积层(ConvolutionalLayer)的计算过程，是基于CNN的前兆特征识别模
型的核心，基于稀疏连接和权值共享，使前兆特征特征单元只与前一层的特征子集单元
相连，减少模型特征识别参数，提高模型训练效率。通过特征识别的卷积计算，使高维
前兆特征序列数据降维，自动对前兆特征序列数据进行数据预处理及特征提取，在不失
去原有数据特征信息的基础上，提取深层的特征数据。在构造卷积层时，对于前兆特征
序列数据，当确定了卷积核大小、卷积核个数、步幅和补领数，卷积层的结构也会被确
cs
定下来。例如一维数据，当序列数据的大小为，卷积核大小为，步幅的大小为，补
b
1
z
零的数目为，因此我们可以得到卷积核与输入数据进行卷积运算后，对应的特征图谱
所含有的神经元个数为：
b−c+z
+1(2)
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