SSWI: алгоритмы и практические примеры. Алгоритмы и коды, практические примеры - страница 34

import numpy as np

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Шаг 1: Сбор данных

# Загрузка временных значений параметров α, β, γ, δ, ε и SSWI

parameters = np.array([[alpha_1, beta_1, gamma_1, delta_1, epsilon_1],

[alpha_2, beta_2, gamma_2, delta_2, epsilon_2],

…

[alpha_n, beta_n, gamma_n, delta_n, epsilon_n]])

sswi = np.array([sswi_1, sswi_2, …, sswi_n])

# Шаг 2: Вычисление различий

sswi_diff = np. diff (sswi)

# Шаг 3: Построение модели машинного обучения

model = LinearRegression ()

# Шаг 4: Разделение данных

parameters_train, parameters_test, sswi_diff_train, sswi_diff_test = train_test_split(parameters[:-1], sswi_diff, test_size=0.2, shuffle=False)

# Шаг 5: Обучение модели

model.fit (parameters_train, sswi_diff_train)

# Шаг 6: Тестирование производительности

sswi_diff_pred_test = model.predict(parameters_test)

# Шаг 7: Прогнозирование будущих изменений

last_parameters = parameters[-1].reshape(1, -1)

sswi_diff_pred_future = model.predict(last_parameters)

# Вывод результатов

print("Прогноз будущих изменений в SSWI:", sswi_diff_pred_future)

В этом примере использована модель линейной регрессии из библиотеки scikit-learn для прогнозирования изменений в SSWI на основе последовательных значений параметров α, β, γ, δ, ε. Значения параметров и SSWI загружаются из набора данных, разделяются на обучающий и тестовый наборы, а затем модель обучается на обучающем наборе. Производится тестирование производительности модели на тестовом наборе данных и прогнозирование будущих изменений в SSWI на основе последних значений параметров.

Алгоритм прогнозирования будущих значений SSWI на основе временных рядов с использованием SARIMA модели обеспечивает инструменты для прогнозирования будущих значений SSWI и изменений в SSWI на основе предыдущих данных и состояний параметров α, β, γ, δ, ε.

Эти алгоритмы позволяют использовать SARIMA модель для анализа временных рядов SSWI и предсказывать его будущие значения. Исторические данные о параметрах α, β, γ, δ, ε используются в качестве экзогенных переменных, чтобы учесть их влияние на прогнозирование SSWI.

Алгоритм позволяет проводить стратегическое планирование, контролировать и управлять системами, которые зависят от синхронизированных взаимодействий в ядрах атомов. Например, в области ядерной энергетики он может быть полезен для прогнозирования будущих значений SSWI и оптимизации работы ядерных реакторов. В материаловедении он может помочь предсказать свойства материалов, зависящие от синхронизированных взаимодействий.

Таким образом, алгоритм прогнозирования будущих значений SSWI на основе временных рядов с использованием SARIMA модели предоставляет мощный инструмент для анализа, прогнозирования и управления системами, которые зависят от синхронизированных взаимодействий в ядрах атомов.

Алгоритм прогнозирования будущих значений SSWI на основе временных рядов:

– Собрать времянные данные о значений SSWI, параметров α, β, γ, δ, ε и соответствующих временных метках.

– Построить модель прогнозирования временных рядов, такую как ARIMA, SARIMA, или LSTM нейронную сеть.

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