SSWI: алгоритмы и практические примеры. Алгоритмы и коды, практические примеры - страница 16

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

import matplotlib.pyplot as plt

# Загрузка исторических данных SSWI (предположим, что данные находятся в CSV файле)

data = pd.read_csv (’historical_data. csv’)

sswi_values = data['SSWI'].values.reshape(-1, 1)

# Масштабирование данных

scaler = StandardScaler ()

sswi_values_scaled = scaler.fit_transform (sswi_values)

# Модель детекции выбросов (Isolation Forest)

model = IsolationForest (contamination=0.05)

model.fit(sswi_values_scaled)

# Предсказание аномальности

anomaly_scores = model.decision_function (sswi_values_scaled)

# Визуализация данных и аномалий

plt.plot (data [«Дата»], sswi_values, label=«SSWI»)

plt.scatter (data [«Дата»], sswi_values, c=anomaly_scores, cmap=«RdYlBu’, label=«Аномалии»)

plt. xlabel («Дата»)

plt. ylabel («Значение SSWI»)

plt.legend()

plt.show ()

# Расчет причин аномалий и принятие мер для исправления

# В данном случае требуется дополнительная информация и доменное знание для расчета причин и мер для исправления аномалий

Обратите внимание, что приведенный код использует модель детекции выбросов Isolation Forest из библиотеки scikit-learn в качестве примера. Однако, для вашей конкретной задачи вам может потребоваться использовать другие методы или модели, в зависимости от особенностей ваших данных и требований. Также, следует учесть, что необходимо провести дополнительный анализ и принять меры для расчета причин аномалий и исправления ситуации на основе полученных результатов.

Рекомендуется адаптировать и доработать приведенный код под вашу конкретную задачу и требования.

Алгоритм анализа причин изменений в значении SSWI является инструментом, который помогает более глубоко исследовать и понять динамику SSWI, а также факторы, влияющие на него. Его основная цель – провести анализ временных трендов и причин изменений в SSWI, с целью разработки стратегий для контроля, оптимизации и улучшения взаимодействий между частицами в ядрах атомов, в различных контекстах и приложениях.

Этот алгоритм позволяет провести анализ изменений в значениях α, β, γ, δ, ε и других входных параметров, оценить их влияние на SSWI и определить относительный вклад каждого из них. Он также включает методы декомпозиции или факторного анализа, которые позволяют обнаружить скрытые факторы, могущие влиять на SSWI.

Анализ изменений в других условиях или внешних факторах также является важной частью этого алгоритма. Проведение корреляционного анализа между SSWI и внешними факторами или условиями позволяет исследовать их влияние на SSWI и выявить возможные причины изменений.

Алгоритм анализа причин изменений в значении SSWI может быть применен в различных контекстах и приложениях, таких как физика элементарных частиц, ядерная физика или физика плазмы. Он предоставляет возможность более глубокого понимания динамики SSWI и помогает разработать стратегии для оптимизации и улучшения взаимодействий между частицами в ядрах атомов.

В итоге, алгоритм анализа причин изменений в значении SSWI является ценным инструментом, который помогает исследовать и понять динамику SSWI, а также определить факторы, влияющие на него, с целью оптимизации и улучшения взаимодействий между частицами в ядрах атомов.

Алгоритм определения причин изменений в SSWI:

– Анализировать изменения в значениях α, β, γ, δ, ε и других входных параметров.