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什么時候是工廠購買電和重要原材料的時機呢？是否可以足夠精確地預測風電場每小時的發(fā)電量？這樣就知道什么時候該使用備份的燃氣發(fā)電機。西門子正在開發(fā)這種技術，以確定、跟蹤并了解這種系統和趨勢背后的關鍵指數，這樣就可以大大提高預測結果的精確性。

休息一下，向窗外眺望一下?？吹绞裁戳?？看不太清楚的形狀——是建筑物還是樹木？假如你從來沒有見過高樓或者樹木，從來沒有聽說過這些東西，進入視線的可能確實就是令人費解的亂糟糟的東西?，F在你看到的不是那種讓你費解的東西，這是因為你里已經有一些模型，這些模型將進入你視線的大量數據進行整合，這樣，你馬上就辨認出這些事物了。

現在，復雜的人工系統也遇到了同樣的挑戰(zhàn)。但是，我們這里說到的模型要能夠識別一些多面的、人類所無法感知的模式。隨著它們不斷成功，它們成為預測賴以依據的模式。

這的確是行之有效的！現在，西門子正在開發(fā)的這種預測技術，能夠驚人地抓拍到未來的一些片段，包括從燃氣輪機到風電場的發(fā)電量、運動模式、系統的維護需求，經濟發(fā)展的趨勢，如原材料價格和股市的走勢等。確實，西門子已經通過其神經網絡軟件環(huán)境（SENN）學習體系的預測結果，決定了在德國購買多少電，在全球范圍內采購多少銅。高級研究員Hans-Georg Zimmermann博士認為，“這是同類產品中*的高維度、非線性建模體系”。正是得益于20多年來將數學研究、軟件開發(fā)和現實世界應用相融合的經驗，SENN才能夠比其他項目更連貫而且持久地專注于預測學。

Zimmermann曾為預測學的60多個行業(yè)應用奠定了數學基礎，注冊了22個以保護相關軟件系統的建筑模型。他還在大學里開辦計量金融學講座，分析為什么神經網絡比傳統的基于線性邏輯的預測系統更具優(yōu)勢。“神經系統可以應對現實世界應用問題，不管其內在問題是如何非線性或多維度的。另外，神經網絡為時間結構建模提供了一個優(yōu)美的框架，”他說。例如，在近期一項研究中，Zimmermann的團隊用SENN和一個線性模型較量，對16種電氣控制柜的需求做出預測。兩種系統均對全年每個月電氣控制柜的銷售做出預測。但是SENN考慮了外匯匯率以及自動化系統市場波動等因素。結論是：SENN的平均誤差率僅為23.3%（和實際需求相比）——比線性模式的誤差要少很多，后者的誤差率是52.6%。“這種極為精確的需求預測可以用來優(yōu)化供應鏈，降低成本，”Zimmermann指出。

SENN還能夠用來預測風電場的發(fā)電量。例如，丹麥的西門子風力公司使用SENN預測一個大型風電場72小時內每小時的發(fā)電量。當時，可以參考的天氣預報信息只是一個粗糙的網格圖，SENN用它來預測當地的電力供應。

“隨著風電等可再生能源在總體能源構成中的所占比例不斷上升，” Zimmermann說，“不僅要能夠預測需求，還要預測供應量。預測很重要，這樣我們才能夠知道什么時候需要啟動備份的燃氣發(fā)電系統。”在這種想法的驅使下，Zimmermann的團隊開發(fā)出一種神經網絡，它的設計依據是影響風力發(fā)電的主要參數。目標就是創(chuàng)造一種軟件模型，用數學手段反映現實世界，Zimmermann 說。但是他解釋道，最初模型并不知道每個參數的重要性——正是從這里起，從數據中學習的能力就開始發(fā)揮了作用。所有系統最初都知道一點，根據訓練階段輸入的數值，慢慢地，它要計算出一個最接近風電場真正發(fā)電量的數值。

起初，模型計算的結果和實際數據之間的差異很大。但是，慢慢地，學習型運算法則開始不斷修正模型中的不同參數，這樣預測就越來越接近實際結果了。

系統可以在數以千計的信息往復中衡量錯誤率，它開始得出的只是隨機數據，但是系統逐漸就會確定輸入參數的不同權重組合會導致相應的結果。“就像在足球比賽中學習如何射門一樣，”Zimmermann說，“你所知道的就是你要把球射入球門。通過一系列的嘗試和錯誤，在上千種可能影響結果的組合情況中，機器慢慢學會如何計算。”

最后SENN果然正確地預測出風電場的發(fā)電量。在預測輪機每天整體電力供應水平（根據標準差計算）時，平均誤差現在已經降到7.2%——比競爭對手的物理學模型要低整整三個百分點。眼下，研究人員還在為光伏電站研發(fā)類似的模型。

量化未知事物。Zimmermann團隊同時還為燃氣輪機中氮氧化物（NOx）的排放量開發(fā)了一種神經網絡模型。這種模型可以用來分析各種輸入變量和輪機的輸出功率的關系。和預測風電場發(fā)電量一樣，SENN開始只是輸入原始數據，并給其指令，讓它慢慢計算輪機的實際輸出功率。然而，當它認識到變量之間的關系以后，模型的預測越來越接近真實數據，簡直像在復制燃氣輪機的行為。最終，模型*能極為精確地實時預測輪機的行為。

但是，輪機——或者其他復雜系統——實際涉及到的變量要遠比已知的變量更多。Zimmermann指出，“有一些變量是沒法測算的，還有一些是我們根本不知道的。”這些隱性的變量會使不確定性加大。“考慮到這一點，” Zimmermann說，“我們已經找出了一種解釋不確定性的新答案——即，可見的和隱性的變量之間的互動。”

相比較而言，機械和經濟動態(tài)體系中測量不確定性的標準做法就是，把模型的預測結果和實際發(fā)生的情況之間的偏差歸結為風險預期。其內在的假設就是，過去推導出的不確定性模型要能夠很好地預測未來的風險。

誰的神經單元最多？蛔蟲302個 果蠅100,000個 蟑螂1,000,000個 章魚300,000,000個 人類100,000,000,000個 大象200,000,000,000個

“但這并不普遍適用于金融界，包括銅和電的價格，”Zimmermann警告說，“這樣的話，不確定性可以從現在不斷向未來擴散，隨著時間的推移，歷史上模型的錯誤會被疊加，這種誤差就會變得越來越大。”相反，根據Zimmermann的方案，由于不會明確地重建隱性系統變量，就可以通過分析不同情形的分布，在一次性預測中量化不確定性。這樣，不同情形之間波動的范圍就是風險的水平。基于不同情形，若每種情形出現的概率一樣，那么相應的概率的平均值計算出的結果就可以被認為是未來最可能的趨勢。“因此市場風險的特點就是不同情形之間的差異，” Zimmermann說。他解釋說，根據有限的觀察，總會有多種方式能夠對隱性變量進行重建，這樣就會導致對未來的預測出現不同的結果。

西門子已經使用這些方法來決定采購更多的電和銅。“這不單純是一個關于未來的預測模型，”Zimmermann補充道，“這些方法還可以展示出不同的未來情形并對其做出評估。”

今后幾年里，預測學將會如何發(fā)展呢？顯而易見的是，如果可以參照過去，那我們將得出越來越精確的預測。Zimmermann指出，不僅僅是SENN模型的認知每天都在增長，在這些模型越來越能真實反映現實的同時，其研發(fā)者也在從所產生的各種模型中學到了更多東西。

巨大的潛力。除可以預測能源和原材料的價格，預測風電場發(fā)電量和輪機功率外，SENN的潛力巨大，幾乎可以預測各種現實應用。它能夠輔助做出當代挑戰(zhàn)性、最復雜、最昂貴的決策，即，有關公路、航空、水資源以及電力基礎設施方面的城市或者區(qū)域性投資決策。SENN作為決策支持系統的潛力確實已經在西門子得到了驗證，比如在工廠建設前，它被用來計算并決定不同選址方案的長期優(yōu)勢。

芝加哥商品交易所。神經網絡軟件環(huán)境（SENN）幫助西門子選擇時機來完成全球范圍內大規(guī)模的銅采購

除了這些呢？有關我們和未來之間關系的模型正在開發(fā)過程中，在西門子內網上以SENN預測服務器的形式進行展示。這一系統被用于向內部客戶介紹SENN的潛能。

再過十年，我們或許就可以將SENN應用程序下載到監(jiān)視器上，來了解我們的家庭、車輛、企業(yè)以及供應鏈，對其做出判斷并實現功能優(yōu)化。SENN的未來版本甚至還可能給出不同的方案選擇，支持最合理的、個性化的營養(yǎng)、醫(yī)療、教育、和理財方式。畢竟，每一個問題都可以在未來的某個角落里找到答案。

“預測學是一場比賽，”Zimmermann說，“比賽的對手是不斷復雜的現實世界和我們通過信息技術用數學反映現實的能力。SENN模型就是一個例子，二者正在相互趕超。”