SSWI: алгоритмы и практические примеры. Алгоритмы и коды, практические примеры

return sswi

def adjust_parameters(alpha, beta, gamma, delta, epsilon, desired_sswi, tolerance):

max_iterations = 100

current_sswi = compute_sswi (alpha, beta, gamma, delta, epsilon)

iteration = 0

while abs (current_sswi – desired_sswi)> tolerance and iteration <max_iterations:

# Perform parameter adjustment based on the difference between current and desired SSWI

if current_sswi <desired_sswi:

# Increase one or more parameters

alpha *= 1.1

beta *= 1.2

else:

# Decrease one or more parameters

gamma *= 0.9

epsilon *= 0.8

current_sswi = compute_sswi(alpha, beta, gamma, delta, epsilon)

iteration += 1

return alpha, beta, gamma, delta, epsilon

# Example usage

alpha = 1.0

beta = 2.0

gamma = 3.0

delta = 4.0

epsilon = 5.0

desired_sswi = 10.0

tolerance = 0.1

adjusted_alpha, adjusted_beta, adjusted_gamma, adjusted_delta, adjusted_epsilon = adjust_parameters(alpha, beta, gamma, delta, epsilon, desired_sswi, tolerance)

print("Adjusted parameters:")

print (f"Alpha: {adjusted_alpha}»)

print(f"Beta: {adjusted_beta}")

print (f"Gamma: {adjusted_gamma}»)

print(f"Delta: {adjusted_delta}")

print (f"Epsilon: {adjusted_epsilon}»)

В этом примере функция compute_sswi вычисляет SSWI на основе предоставленных параметров. Функция adjust_parameters выполняет корректировку параметров в соответствии с разницей между текущим и желаемым значением SSWI. В примере также представлен пример использования с произвольными значениями параметров.

Алгоритм оптимизации параметров для минимизации ошибки прогнозирования SSWI

Алгоритм оптимизации параметров для минимизации ошибки прогнозирования SSWI предоставляет методику, позволяющую оптимизировать значения параметров ?, ?, ?, ?, ? с целью достижения наилучшего прогноза SSWI и минимизации ошибки прогнозирования.

Суть алгоритма заключается в нахождении оптимальной комбинации параметров ?, ?, ?, ?, ?, которая минимизирует ошибку прогнозирования SSWI. Первоначально происходит подготовка данных, включающая временные значения SSWI и соответствующие параметры ?, ?, ?, ?, ?. Затем данные разделяются на обучающий и тестовый наборы.

Для оптимизации параметров используется выбранный алгоритм оптимизации, такой как генетический алгоритм или оптимизация симуляцией отжига. Цель состоит в минимизации функции ошибки на обучающем наборе данных. Алгоритм меняет значения параметров и оценивает ошибку прогнозирования, пока не будет достигнута наилучшая комбинация параметров.

После найденных оптимальных значений параметров ?, ?, ?, ?, ? строится модель прогнозирования SSWI. Модель может быть основана на различных алгоритмах машинного обучения, временных рядах или других подходах, которые наилучшим образом соответствуют характеристикам данных.

Для оценки производительности модели прогнозирования осуществляется тестирование на тестовом наборе данных. Ошибка прогнозирования SSWI и сравнение прогнозных значений с реальными значениями SSWI помогут оценить качество прогноза на тестовом наборе.

Найденные оптимальные значения параметров ?, ?, ?, ?, ? могут быть использованы для последующего прогнозирования SSWI и минимизации ошибок прогнозирования в будущих прогнозах.

Таким образом, алгоритм оптимизации параметров для минимизации ошибки прогнозирования SSWI представляет собой важный метод разработки и управления системой, основанной на SSWI, с целью достижения желаемого уровня синхронизированных взаимодействий в ядрах атомов.

Алгоритм определения оптимальной комбинации параметров для минимизации ошибки прогнозирования SSWI:

– Подготовить набор данных, включающий временные значения SSWI, параметров ?, ?, ?, ?, ? и соответствующие временные метки.

– Разделить данные на обучающий и тестовый наборы, используя временные метки для определения точки разделения.

– Использовать алгоритм оптимизации, такой как генетический алгоритм или оптимизация симуляцией отжига, для поиска оптимальной комбинации параметров ?, ?, ?, ?, ?, которая минимизирует ошибку прогнозирования SSWI на обучающем наборе.

– Построить модель прогнозирования временного ряда, используя найденные оптимальные значения параметров.

– Протестировать производительность модели на тестовом наборе, измеряя ошибку прогнозирования SSWI и оценивая качество прогнозов.

– Использовать найденные оптимальные значения параметров для будущего прогнозирования SSWI и минимизации ошибок прогноза.

Алгоритм определения оптимальной комбинации параметров для минимизации ошибки прогнозирования SSWI