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什么時(shí)候是工廠購買電和重要原材料的時(shí)機(jī)呢？是否可以足夠精確地預(yù)測風(fēng)電場每小時(shí)的發(fā)電量？這樣就知道什么時(shí)候該使用備份的燃?xì)獍l(fā)電機(jī)。西門子正在開發(fā)這種技術(shù)，以確定、跟蹤并了解這種系統(tǒng)和趨勢背后的關(guān)鍵指數(shù)，這樣就可以大大提高預(yù)測結(jié)果的精確性。

休息一下，向窗外眺望一下?？吹绞裁戳耍靠床惶宄男螤?mdash;—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(jìn)入視線的可能確實(shí)就是令人費(fèi)解的亂糟糟的東西。現(xiàn)在你看到的不是那種讓你費(fèi)解的東西，這是因?yàn)槟憷镆呀?jīng)有一些模型，這些模型將進(jìn)入你視線的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，這樣，你馬上就辨認(rèn)出這些事物了。

現(xiàn)在，復(fù)雜的人工系統(tǒng)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(yù)測賴以依據(jù)的模式。

這的確是行之有效的！現(xiàn)在，西門子正在開發(fā)的這種預(yù)測技術(shù)，能夠驚人地抓拍到未來的一些片段，包括從燃?xì)廨啓C(jī)到風(fēng)電場的發(fā)電量、運(yùn)動模式、系統(tǒng)的維護(hù)需求，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢，如原材料價(jià)格和股市的走勢等。確實(shí)，西門子已經(jīng)通過其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件環(huán)境（SENN）學(xué)習(xí)體系的預(yù)測結(jié)果，決定了在德國購買多少電，在全球范圍內(nèi)采購多少銅。高級研究員Hans-Georg Zimmermann博士認(rèn)為，“這是同類產(chǎn)品中*的高維度、非線性建模體系”。正是得益于20多年來將數(shù)學(xué)研究、軟件開發(fā)和現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用相融合的經(jīng)驗(yàn)，SENN才能夠比其他項(xiàng)目更連貫而且持久地專注于預(yù)測學(xué)。

Zimmermann曾為預(yù)測學(xué)的60多個(gè)行業(yè)應(yīng)用奠定了數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，注冊了22個(gè)以保護(hù)相關(guān)軟件系統(tǒng)的建筑模型。他還在大學(xué)里開辦計(jì)量金融學(xué)講座，分析為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)的基于線性邏輯的預(yù)測系統(tǒng)更具優(yōu)勢。“神經(jīng)系統(tǒng)可以應(yīng)對現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用問題，不管其內(nèi)在問題是如何非線性或多維度的。另外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為時(shí)間結(jié)構(gòu)建模提供了一個(gè)優(yōu)美的框架，”他說。例如，在近期一項(xiàng)研究中，Zimmermann的團(tuán)隊(duì)用SENN和一個(gè)線性模型較量，對16種電氣控制柜的需求做出預(yù)測。兩種系統(tǒng)均對全年每個(gè)月電氣控制柜的銷售做出預(yù)測。但是SENN考慮了外匯匯率以及自動化系統(tǒng)市場波動等因素。結(jié)論是：SENN的平均誤差率僅為23.3%（和實(shí)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(yù)測可以用來優(yōu)化供應(yīng)鏈，降低成本，”Zimmermann指出。

SENN還能夠用來預(yù)測風(fēng)電場的發(fā)電量。例如，丹麥的西門子風(fēng)力公司使用SENN預(yù)測一個(gè)大型風(fēng)電場72小時(shí)內(nèi)每小時(shí)的發(fā)電量。當(dāng)時(shí)，可以參考的天氣預(yù)報(bào)信息只是一個(gè)粗糙的網(wǎng)格圖，SENN用它來預(yù)測當(dāng)?shù)氐碾娏?yīng)。

“隨著風(fēng)電等可再生能源在總體能源構(gòu)成中的所占比例不斷上升，” Zimmermann說，“不僅要能夠預(yù)測需求，還要預(yù)測供應(yīng)量。預(yù)測很重要，這樣我們才能夠知道什么時(shí)候需要啟動備份的燃?xì)獍l(fā)電系統(tǒng)。”在這種想法的驅(qū)使下，Zimmermann的團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的設(shè)計(jì)依據(jù)是影響風(fēng)力發(fā)電的主要參數(shù)。目標(biāo)就是創(chuàng)造一種軟件模型，用數(shù)學(xué)手段反映現(xiàn)實(shí)世界，Zimmermann 說。但是他解釋道，最初模型并不知道每個(gè)參數(shù)的重要性——正是從這里起，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力就開始發(fā)揮了作用。所有系統(tǒng)最初都知道一點(diǎn)，根據(jù)訓(xùn)練階段輸入的數(shù)值，慢慢地，它要計(jì)算出一個(gè)最接近風(fēng)電場真正發(fā)電量的數(shù)值。

起初，模型計(jì)算的結(jié)果和實(shí)際數(shù)據(jù)之間的差異很大。但是，慢慢地，學(xué)習(xí)型運(yùn)算法則開始不斷修正模型中的不同參數(shù)，這樣預(yù)測就越來越接近實(shí)際結(jié)果了。

系統(tǒng)可以在數(shù)以千計(jì)的信息往復(fù)中衡量錯(cuò)誤率，它開始得出的只是隨機(jī)數(shù)據(jù)，但是系統(tǒng)逐漸就會確定輸入?yún)?shù)的不同權(quán)重組合會導(dǎo)致相應(yīng)的結(jié)果。“就像在足球比賽中學(xué)習(xí)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(cuò)誤，在上千種可能影響結(jié)果的組合情況中，機(jī)器慢慢學(xué)會如何計(jì)算。”

最后SENN果然正確地預(yù)測出風(fēng)電場的發(fā)電量。在預(yù)測輪機(jī)每天整體電力供應(yīng)水平（根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算）時(shí)，平均誤差現(xiàn)在已經(jīng)降到7.2%——比競爭對手的物理學(xué)模型要低整整三個(gè)百分點(diǎn)。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(tuán)隊(duì)同時(shí)還為燃?xì)廨啓C(jī)中氮氧化物（NOx）的排放量開發(fā)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這種模型可以用來分析各種輸入變量和輪機(jī)的輸出功率的關(guān)系。和預(yù)測風(fēng)電場發(fā)電量一樣，SENN開始只是輸入原始數(shù)據(jù)，并給其指令，讓它慢慢計(jì)算輪機(jī)的實(shí)際輸出功率。然而，當(dāng)它認(rèn)識到變量之間的關(guān)系以后，模型的預(yù)測越來越接近真實(shí)數(shù)據(jù)，簡直像在復(fù)制燃?xì)廨啓C(jī)的行為。最終，模型*能極為精確地實(shí)時(shí)預(yù)測輪機(jī)的行為。

但是，輪機(jī)——或者其他復(fù)雜系統(tǒng)——實(shí)際涉及到的變量要遠(yuǎn)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(diǎn)，” Zimmermann說，“我們已經(jīng)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(jī)械和經(jīng)濟(jì)動態(tài)體系中測量不確定性的標(biāo)準(zhǔn)做法就是，把模型的預(yù)測結(jié)果和實(shí)際發(fā)生的情況之間的偏差歸結(jié)為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期。其內(nèi)在的假設(shè)就是，過去推導(dǎo)出的不確定性模型要能夠很好地預(yù)測未來的風(fēng)險(xiǎn)。

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

“但這并不普遍適用于金融界，包括銅和電的價(jià)格，”Zimmermann警告說，“這樣的話，不確定性可以從現(xiàn)在不斷向未來擴(kuò)散，隨著時(shí)間的推移，歷史上模型的錯(cuò)誤會被疊加，這種誤差就會變得越來越大。”相反，根據(jù)Zimmermann的方案，由于不會明確地重建隱性系統(tǒng)變量，就可以通過分析不同情形的分布，在一次性預(yù)測中量化不確定性。這樣，不同情形之間波動的范圍就是風(fēng)險(xiǎn)的水平。基于不同情形，若每種情形出現(xiàn)的概率一樣，那么相應(yīng)的概率的平均值計(jì)算出的結(jié)果就可以被認(rèn)為是未來最可能的趨勢。“因此市場風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)就是不同情形之間的差異，” Zimmermann說。他解釋說，根據(jù)有限的觀察，總會有多種方式能夠?qū)﹄[性變量進(jìn)行重建，這樣就會導(dǎo)致對未來的預(yù)測出現(xiàn)不同的結(jié)果。

西門子已經(jīng)使用這些方法來決定采購更多的電和銅。“這不單純是一個(gè)關(guān)于未來的預(yù)測模型，”Zimmermann補(bǔ)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(yù)測學(xué)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(yù)測。Zimmermann指出，不僅僅是SENN模型的認(rèn)知每天都在增長，在這些模型越來越能真實(shí)反映現(xiàn)實(shí)的同時(shí)，其研發(fā)者也在從所產(chǎn)生的各種模型中學(xué)到了更多東西。

巨大的潛力。除可以預(yù)測能源和原材料的價(jià)格，預(yù)測風(fēng)電場發(fā)電量和輪機(jī)功率外，SENN的潛力巨大，幾乎可以預(yù)測各種現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。它能夠輔助做出當(dāng)代挑戰(zhàn)性、最復(fù)雜、最昂貴的決策，即，有關(guān)公路、航空、水資源以及電力基礎(chǔ)設(shè)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(tǒng)的潛力確實(shí)已經(jīng)在西門子得到了驗(yàn)證，比如在工廠建設(shè)前，它被用來計(jì)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件環(huán)境（SENN）幫助西門子選擇時(shí)機(jī)來完成全球范圍內(nèi)大規(guī)模的銅采購

除了這些呢？有關(guān)我們和未來之間關(guān)系的模型正在開發(fā)過程中，在西門子內(nèi)網(wǎng)上以SENN預(yù)測服務(wù)器的形式進(jìn)行展示。這一系統(tǒng)被用于向內(nèi)部客戶介紹SENN的潛能。

再過十年，我們或許就可以將SENN應(yīng)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(yīng)鏈，對其做出判斷并實(shí)現(xiàn)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(gè)性化的營養(yǎng)、醫(yī)療、教育、和理財(cái)方式。畢竟，每一個(gè)問題都可以在未來的某個(gè)角落里找到答案。

“預(yù)測學(xué)是一場比賽，”Zimmermann說，“比賽的對手是不斷復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)世界和我們通過信息技術(shù)用數(shù)學(xué)反映現(xiàn)實(shí)的能力。SENN模型就是一個(gè)例子，二者正在相互趕超。”