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

1. Подготовка данных:

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

2. Разделение данных:

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

3. Оптимизация параметров:

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

– Применять оптимизацию, изменяя значения параметров и оценивая ошибку прогнозирования до достижения оптимальных значений.

4. Построение модели прогнозирования:

– Используя найденные оптимальные значения параметров ?, ?, ?, ?, ?, построить модель прогнозирования временного ряда SSWI.

– Модель может быть основана на алгоритмах машинного обучения, временных рядах или других подходах, которые лучше всего соответствуют характеристикам данных.

5. Тестирование производительности модели:

– Протестировать производительность модели на тестовом наборе данных.

– Оценить ошибку прогнозирования SSWI и сравнить прогнозные значения с фактическими значениями SSWI.

6. Использование оптимальных значений параметров:

– Использовать найденные оптимальные значения параметров ?, ?, ?, ?, ? для последующего прогнозирования SSWI и минимизации ошибок прогнозов.

Этот алгоритм позволяет определить оптимальные параметры, настроить модель прогнозирования и использовать их для минимизации ошибок прогнозирования SSWI. Он может быть полезен для оптимизации системы управления и прогнозирования в областях, где SSWI играет важную роль, таких как физика, материаловедение и ядерная энергетика.

Код будет зависеть от выбранного языка программирования и используемых алгоритмов оптимизации и моделей прогнозирования. Вот пример общего шаблона кода на языке Python

import numpy as np

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import mean_squared_error

from scipy.optimize import minimize

# Шаг 1: Подготовка данных

# Загрузка временных значений SSWI, параметров и временных меток

sswi_data =…

alpha_data =…

beta_data = …

gamma_data = …

delta_data = …

epsilon_data = …

timestamps = …

# Шаг 2: Разделение данных

# Разделение набора данных на обучающий и тестовый наборы

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(

np.column_stack((alpha_data, beta_data, gamma_data, delta_data, epsilon_data)),

sswi_data,

test_size=0.2,

shuffle=False

)

# Шаг 3: Оптимизация параметров

# Определение функции ошибки для оптимизации

def error_function(params):

alpha, beta, gamma, delta, epsilon = params

sswi_predicted = (alpha * beta * gamma) / (delta * epsilon)

return mean_squared_error(y_train, sswi_predicted)

# Начальные значения параметров

initial_params = [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]

# Оптимизация параметров с использованием метода minimize

optimized_params = minimize (error_function, initial_params, method=«Nelder-Mead’).x

# Шаг 4: Построение модели прогнозирования

# Использование оптимальных значений параметров для модели прогнозирования