Алгоритм прогнозирования будущих значений SSWI на основе временных рядов с использованием SARIMA модели обеспечивает инструменты для прогнозирования будущих значений SSWI и изменений в SSWI на основе предыдущих данных и состояний параметров α, β, γ, δ, ε.
Эти алгоритмы позволяют использовать SARIMA модель для анализа временных рядов SSWI и предсказывать его будущие значения. Исторические данные о параметрах α, β, γ, δ, ε используются в качестве экзогенных переменных, чтобы учесть их влияние на прогнозирование SSWI.
Алгоритм позволяет проводить стратегическое планирование, контролировать и управлять системами, которые зависят от синхронизированных взаимодействий в ядрах атомов. Например, в области ядерной энергетики он может быть полезен для прогнозирования будущих значений SSWI и оптимизации работы ядерных реакторов. В материаловедении он может помочь предсказать свойства материалов, зависящие от синхронизированных взаимодействий.
Таким образом, алгоритм прогнозирования будущих значений SSWI на основе временных рядов с использованием SARIMA модели предоставляет мощный инструмент для анализа, прогнозирования и управления системами, которые зависят от синхронизированных взаимодействий в ядрах атомов.
Алгоритм прогнозирования будущих значений SSWI на основе временных рядов:
– Собрать времянные данные о значений SSWI, параметров α, β, γ, δ, ε и соответствующих временных метках.
– Построить модель прогнозирования временных рядов, такую как ARIMA, SARIMA, или LSTM нейронную сеть.
– Разделить данные на обучающий и тестовый наборы, используя временные метки для определения точки разделения.
– Обучить модель прогнозирования на обучающей выборке, используя исторические данные SSWI и соответствующие параметры.
– Протестировать производительность модели на тестовом наборе, оценивая точность и остаточные ошибки прогноза.
– Использовать обученную модель для прогнозирования будущих значений SSWI на основе последних или будущих значений параметров α, β, γ, δ, ε.
1. Сбор временных данных:
– Собрать временные данные о значениях SSWI, параметров α, β, γ, δ, ε и соответствующих временных метках.
2. Построение модели прогнозирования временных рядов:
– Выбрать модель прогнозирования временных рядов, такую как ARIMA, SARIMA или LSTM нейронную сеть.
– Применить выбранную модель для прогнозирования будущих значений SSWI.
3. Разделение данных:
– Разделить данные на обучающий и тестовый наборы, используя временные метки для определения точки разделения.
4. Обучение модели прогнозирования:
– Обучить модель прогнозирования на обучающем наборе данных, используя исторические значения SSWI и соответствующие параметры α, β, γ, δ, ε.
5. Тестирование производительности модели:
– Протестировать производительность модели на тестовом наборе данных, оценивая точность прогноза и остаточные ошибки прогноза.
– Сравнить прогнозные значения SSWI с фактическими значениями для оценки точности модели.
6. Прогнозирование будущих значений:
– Использовать обученную модель для прогнозирования будущих значений SSWI на основе последних или будущих значений параметров α, β, γ, δ, ε.
Таким образом, алгоритм прогнозирования будущих значений SSWI на основе временных рядов позволяет настроить модель, чтобы она могла прогнозировать будущие значения SSWI на основе предыдущих данных о параметрах α, β, γ, δ, ε. Это может быть полезно для планирования, управления и принятия решений в системах, где SSWI играет важную роль.
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
# Шаг 1: Сбор временных данных
# Загрузка временных значений SSWI, параметров α, β, γ, δ, ε и временных меток
data = pd.read_csv (’data. csv’)
timestamps = data [’timestamp’]
sswi = data['sswi']
alpha = data['alpha']
beta = data['beta']
gamma = data['gamma']
delta = data['delta']
epsilon = data['epsilon']
# Шаг 2: Построение модели прогнозирования временных рядов
# Создание SARIMA модели с подходящими параметрами (p, d, q)(P, D, Q, S)
model = SARIMAX(sswi, order=(p, d, q), seasonal_order=(P, D, Q, S))
# Шаг 3: Разделение данных
# Определение точки разделения между обучающим и тестовым набором данных
train_size = int (len (sswi) * 0.8)
train_sswi = sswi[:train_size]
test_sswi = sswi [train_size: ]
train_alpha = alpha[:train_size]
test_alpha = alpha [train_size: ]
train_beta = beta[:train_size]
test_beta = beta [train_size: ]
train_gamma = gamma[:train_size]
test_gamma = gamma[train_size:]
train_delta = delta [:train_size]
test_delta = delta[train_size:]
train_epsilon = epsilon [:train_size]
test_epsilon = epsilon[train_size:]
# Шаг 4: Обучение модели прогнозирования
# Обучение модели SARIMA на обучающем наборе данных
model.fit(train_sswi, exog=train_alpha)
# Шаг 5: Тестирование производительности модели
# Прогнозирование на тестовом наборе данных
forecast = model.predict(start=len(train_sswi), end=len(train_sswi) + len(test_sswi) – 1,
exog=test_alpha)
# Оценка точности прогноза на тестовом наборе данных
# Шаг 6: Прогнозирование будущих значений
# Прогнозирование будущих значений на основе последних или будущих параметров
future_alpha = alpha [-N: ]
future_forecast = model.forecast(steps=N, exog=future_alpha)
# Вывод результатов
print("Прогноз на тестовом наборе данных:", forecast)
print("Прогноз будущих значений:", future_forecast)
Обратите внимание, что в этом коде SARIMA модель используется для прогнозирования временных рядов. Он также принимает во внимание параметры α, β, γ, δ, ε как экзогенные переменные.
Загружаются данные, разделяются на обучающий и тестовый наборы данных, модель обучается на обучающих данных, а затем оценивается производительность модели и делаются прогнозы на тестовом наборе данных и будущих значениях.