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 α, β, γ, δ, ε 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 α, β, γ, δ, ε 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 α, β, γ, δ, ε, 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
1. Подготовка данных:
– Подготовить набор данных, содержащий временные значения SSWI, параметров α, β, γ, δ, ε 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 α, β, γ, δ, ε, 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 α, β, γ, δ, ε, 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 α, β, γ, δ, ε 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.
