灰色系统理论中,GM(1,1)建模很常用,但他是有一定适应范围的. GM(1,1)适合于指数规律较强的序列,只能描述单调变化过程.对于具有一定随机波动性的序列,我们考虑使用Verhulst预测模型,或者GM(2,1)模型. Verhulst和GM(2,1)适合于非单调的摆动发展序列或者具有饱和状态的 S 形序列. Verhulst预测模型 Verhulst模型的定义如下: 对于模型参数,使用最小二乘估计有以下结果: 最终,可以求得灰色Verhulst的解为: Verhulst模型应用:道路交通事

接下来学习灰色系统理论. 0. 什么是灰色系统? 部分信息已知而部分信息未知的系统,我们称之为灰色系统.相应的,知道全部信息的叫白色系统,完全未知的叫黑色系统. 为什么采用灰色系统理论? 在给定信息不多,并且无法建立客观的物理原型,其作用原理亦不明确,内部因素难以辨识或之间关系隐蔽,人们很难准确了解这类系统的行为特征,因此对其定量描述难度较大.这时就采用"灰色系统理论". 比如说,社会.经济.农业.生态问题的系统中,噪声普遍存在,一般受随机侵蚀的系统理论立足于[概率统计],比如回归分析

学习建立GM(1,1)灰色预测评估模型,解决实际问题: SARS疫情对某些经济指标的影响问题 一.问题的提出 2003 年的 SARS 疫情对中国部分行业的经济发展产生了一定影响,特别是对部分 疫情较严重的省市的相关行业所造成的影响是显著的,经济影响主要分为直接经济影响 和间接影响.直接经济影响涉及商品零售业.旅游业.综合服务等行业.很多方面难以 进行定量的评估,现仅就 SARS 疫情较重的某市商品零售业.旅游业和综合服务业的影 响进行定量的评估分析. 究竟 SARS 疫情对商品零售业.旅游业和

1.简介 预测就是借助于对过去的探讨去推测.了解未来.灰色预测通过原始数据的处理和灰色模型的建立,发现.掌握系统发展规律,对系统的未来状态做出科学的定量预测.对于一个具体的问题,究竟选择什么样的预测模型应以充分的定性分析结论为依据.模型的选择不是一成不变的.一个模型要经过多种检验才能判定其是否合适,是否合格.只有通过检验的模型才能用来进行预测.本章将简要介绍灰数.灰色预测的概念,灰色预测模型的构造.检验.应用,最后对灾变预测的原理作了介绍. 灰色系统理论的产生和发展动态 1982邓聚龙发表第一篇

昨天刚刚把导入数据弄好,今天迫不及待试试怎么做预测,网上找的帖子跟着弄的. 第一步.对原始数据进行分析 一.ARIMA预测时间序列 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的,而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求.但是,如果你想使用指数平滑法计算出预测区间,那么预测误差必须是不相关的, 而且必须是服从零均值. 方差不变的正态分布.即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求,在某种情况下,我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预测模型.自回归移动平均模型( ARIMA) 包含一个

0. 引言 在这篇文章中,笔者希望和大家讨论一个话题,即未来趋势是否可以被精确或概率性地预测. 对笔者所在的网络安全领域来说,由于网络攻击和网络入侵常常变现出随机性.非线性性的特征,因此纯粹的未来预测是非常困难的.笔者希望通过对2019Nconv疫情的趋势预测问题的研究,搞清楚一个问题,即舆情的数据是否可以预测?如何预测? 同时我们将[疫情预测]和[网络安全的趋势预测]进行横向对比,阐述网络安全领域态势预测的主要技术挑战. 1. 我们为什么需要态势预测 在日益复杂的网络环境和动态变化的攻防场景下

似乎突如其来,似乎合情合理,我们和巴菲特老先生一起亲见了一次,又一次,双一次,叒一次的美股熔断.身处历史的洪流,渺小的我们会不禁发问:那以后呢?还会有叕一次吗?于是就有了这篇记录:利用ARIMA模型来预测美股的走势. 1. Get Train Dataset and Test Dataset 本例子简单地以2020年第一季度的道指的收盘价为数据集(数据来源雅虎财经),将前面95%的数据用作本次预测的训练集,后面5%的数据用作本次预测的测试集. library(quantmod) stock <-

人们一直追求CPU分支预测的准确率,论文Simultaneous Subordinate Microthreading (SSMT)中给了一组数据,如果分支预测的准确率是100%,大多数应用的IPC会提高2倍左右. 为了比较不同分支预测算法的准确率,有个专门的比赛:Championship Branch Prediction(CPB).CPB-5的冠军是TAGE-SC-L,在TAGE-SC-L Branch Predictors Again中有详细描述: 但是分支预测准确率高意味着更复杂的算法,

  目标: 快速理解什么是混淆矩阵, 混淆矩阵是用来干嘛的. 首先理解什么是confusion matrix 看定义,在机器学习领域,混淆矩阵(confusion matrix),又称为可能性表格或是错误矩阵.它是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的效果,通常是监督学习(非监督学习,通常用匹配矩阵:matching matrix). 大白话来讲,就是对机器学习算法的运行结果进行评价,效果如何,精确度怎么样而已. 举个例子,在什么场景下需要这个confusion matrix 假设有一个用来对猫(ca

在基于流水线(pipeline)的微处理器中,分支预测单元(Branch Predictor Unit)是一个重要的功能部件,它负责收集和分析分支/跳转指令的执行结果,当处理后续分支/跳转指令时,BPU将根据已有的统计结果和当前分支跳转指令的参数,预测其执行结果,进而为流水线取指提供决策依据,从而提高流水线效率. 本文将针对分支预测单元的设计思路进行讨论.在进行设计前,首先需要说明使用分支预测技术的原因及其现实意义. 在流水线处理分支跳转指令时,目标地址往往需要推迟到指令的执行阶段才能运算得出,

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/ 1- 指定阈值 为了将逻辑回归值映射到二元类别,必须指定分类阈值(也称为判定阈值).如果值高于该阈值,则表示“1”:如果值低于该阈值,则表示“0”.人们往往会认为分类阈值应始终为 0.5,但阈值取决于具体问题,因此必须对其进行调整. 2- 真与假.正类别与负类别 真正例是指模型将正类别样本正确地预测为正类别. 假正例是指模型将负类别样本

ARIMA模型实例讲解:时间序列预测需要多少历史数据? from:https://www.leiphone.com/news/201704/6zgOPEjmlvMpfvaB.html   雷锋网按:本文源自美国机器学习专家 Jason Brownlee 的博客,雷锋网(公众号:雷锋网)编译. 时间序列预测,究竟需要多少历史数据? 显然,这个问题并没有一个固定的答案,而是会根据特定的问题而改变. 在本教程中,我们将基于 Python 语言,对模型输入大小不同的历史数据,对时间序列预测问题展开讨论,

上一篇分析了BeanFactory体系的2个类,SimpleAliasRegistry和DefaultSingletonBeanRegistry——Spring源码分析——BeanFactory体系之抽象类.类分析(一),今天继续分析. 一.工厂Bean注册支持——FactoryBeanRegistrySupport 废话不多说,直接看我注释的源码: /* * Copyright 2002-2012 the original author or authors. * * Licensed und

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

原文地址:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html 翻译:Tacey Wong 概要: 该章节,我们将介绍贯穿scikit-learn使用中的"机器学习(Machine Learning)"这个词汇,并给出一些简单的学习示例. 前言 scikit-learn (Python机器学习库) 进行数据挖掘和数据分析的简单而高效的工具 任何人都可使用,可在多种场景/上下文复用 基于NumPy,SciPy和matplo

QQ:231469242 欢迎喜欢nltk朋友交流 https://en.wikipedia.org/wiki/Part-of-speech_tagging In corpus linguistics, part-of-speech tagging (POS tagging or POST), also called grammatical tagging or word-category disambiguation, is the process of marking up a word i

一.方法重载(Overload): Java允许同一个类中定义多个同名方法,只要形参不一样就可以,如果同一个类中包含了两个或两个以上方法名相同的方法,但形参列表不同,则被成为方法重载(两同一异). 同时这这里我们需要注意以下两点:  A.方法重载与返回值类型没有任何关系;  B.方法重载与是否有static修饰没有任何关系. 那我们如何才能确定到底调用的哪个方法呢?  A.主调者:明确是谁在调用这个方法,是类还是对象  B.方法名和形参:确定调用哪个方法(由方法名和形参共同决定) 例1: pub

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍    这篇文章很多内容是参考:http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/,在这篇文章中,加入了一些新的内容与一些自己的理解.   循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Proce

编解码学习笔记(一):基本概念 媒体业务是网络的主要业务之间.尤其移动互联网业务的兴起,在运营商和应用开发商中,媒体业务份量极重,其中媒体的编解码服务涉及需求分析.应用开发.释放 license收费等等.最近因为项目的关系,需要理清媒体的codec,比较搞的是,在豆丁网上看运营商的规范标准,同一运营商同样的业务在不同文档中不同的要求,而且有些要求就我看来应当是历史的延续,也就是现在已经很少采用了.所以豆丁上看不出所以然,从 wiki上查.中文的wiki信息量有限,很短,而wiki的英文内容内多,

天气应用 解释请求参数 q: 表示Location(可以给出城市名字;或者直接给城市的经纬度) 例子:q=beijing 例子 q=48.834,2.394 num_of_days: 需要预报的天数 例子:num_of_days=2 tp: 每隔几小时的天气预报 例子:tp=1; tp=3(缺省); tp=6; tp=12; tp=24 key: 注册成功后的钥匙 例子: key=61dcb484acc1f6cfb08aad9c4ac3d939 format: 返回的数据格式 例子:format

一.进行误差分析 很多时候我们发现训练出来的模型有误差后,就会一股脑的想着法子去减少误差.想法固然好,但是有点headlong~ 这节视频中吴大大介绍了一个比较科学的方法,具体的看下面的例子 还是以猫分类器为例,假设我们的模型表现的还不错,但是依旧存在误差,预测后错误标记的数据中有一部分狗图片被错误的标记成了猫.这个时候按照一般的思路可能是想通过训练出狗分类器模型来提高猫分类器,或者其他的办法,反正就是要让分类器更好地区分狗和猫. 但是现在的问题是,假如错误分类的100个样本中,只有5个狗样本被