SSWI: алгоритмы и практические примеры. Алгоритмы и коды, практические примеры. ИВВ
взаимодействиями в ядрах атомов.
Код который реализует алгоритм
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# Шаг 1: Сбор временных данных
# Загрузка данных временного ряда SSWI
data = pd.read_csv('path/to/data.csv', parse_dates=['timestamp'])
# Шаг 2: Построение модели прогнозирования временных рядов
# Разделение данных на обучающий и тестовый наборы
train_data = data.loc[data['timestamp'] < '2021-01-01']
test_data = data.loc[data['timestamp'] >= '2021-01-01']
# Шаг 4: Обучение модели прогнозирования
model = ARIMA(train_data['SSWI'], order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit()
# Шаг 5: Тестирование производительности модели
predictions = model_fit.predict(start=len(train_data), end=len(data)-1)
# Шаг 6: Прогнозирование будущих значений
future_predictions = model_fit.predict(start=len(data), end=len(data)+10)
print(f"Прогноз на будущие значения SSWI: {future_predictions}")
В этом примере мы используем библиотеку pandas для загрузки данных временного ряда и разделения на обучающий и тестовый наборы. Затем, с помощью библиотеки statsmodels, используется модель ARIMA для обучения исходных данных и прогнозирования значений на основе этой модели.
КОД КОТОРЫЙ РЕАЛИЗУЕТ АЛГОРИТМ
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Шаг 1: Сбор временных данных
# Загрузка временных значений SSWI, параметров α, β, γ, δ, ε
data = pd.read_csv('data.csv')
timestamps = data['timestamp']
sswi = data['sswi']
alpha = data['alpha']
beta = data['beta']
gamma = data['gamma']
delta = data [’delta’]
epsilon = data [’epsilon’]
# Шаг 2: Построение модели прогнозирования временных рядов
# Создание модели прогнозирования, например, линейной регрессии
model = LinearRegression ()
# Шаг 3: Разделение данных
# Разделение данных на обучающий и тестовый наборы
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
pd.DataFrame({'alpha': alpha, 'beta': beta, 'gamma': gamma, 'delta': delta, 'epsilon': epsilon}),
sswi,
test_size=0.2,
shuffle=False
)
# Шаг 4: Обучение модели прогнозирования
# Обучение модели на обучающей выборке
model.fit(X_train, y_train)
# Шаг 5: Тестирование производительности модели
# Прогноз на тестовом наборе данных
sswi_pred_test = model.predict(X_test)
# Шаг 6: Прогнозирование будущих значений
# Получение последних значений параметров α, β, γ, δ, ε
last_alpha = alpha.iloc[-1]
last_beta = beta.iloc[-1]
last_gamma = gamma.iloc [-1]
last_delta = delta.iloc[-1]
last_epsilon = epsilon.iloc [-1]
# Создание DataFrame с последними значениями параметров
last_params = pd. DataFrame ({’alpha’: [last_alpha], ’beta’: [last_beta], ’gamma’: [last_gamma],
’delta’: [last_delta], ’epsilon’: [last_epsilon]})
# Прогнозирование будущих значений SSWI
sswi_pred_future = model.predict (last_params)
# Вывод результатов
print («Прогноз на тестовом наборе данных:», sswi_pred_test)
print («Прогноз будущих значений SSWI:», sswi_pred_future)
Код выглядит правильным и имеет логику, соответствующую алгоритму прогнозирования временных рядов на основе параметров α, β, γ, δ, ε. Он использует модель линейной регрессии для прогнозирования значений SSWI на основе указанных параметров.
Однако,