Автор: karapukachan
Интересует алгоритм прогнозирования. Суть : имеется нескольно чисел, которые характерезует определённый объект, скажем пульс; необходимо по данной выборке из К элементов спрогнозировать N последующих значений, т.е. пульс. |
|
Для прогнозирования последующих значений на основе имеющейся выборки из K элементов можно использовать различные алгоритмы, включая методы временных рядов, машинного обучения и статистического анализа.
Один из простых алгоритмов прогнозирования временных рядов - это метод скользящего среднего (Moving Average, MA). Он основан на расчете среднего значения выборки за определенный период времени, который называется окном. Это среднее значение используется в качестве прогноза на следующий период времени.
Пример алгоритма MA:
Определить размер окна, например, 5.
Рассчитать среднее значение первых 5 элементов выборки и использовать его как прогноз на следующий период времени.
Сдвинуть окно на один элемент и пересчитать среднее значение для нового окна.
Повторять шаг 3 до тех пор, пока не будут рассчитаны прогнозы для всех N элементов.
Однако, метод скользящего среднего может быть неэффективен для выборок с изменяющимися трендами или сезонными колебаниями. В таких случаях можно использовать более сложные методы, например, ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), которые учитывают не только среднее значение, но и дисперсию и автокорреляцию выборки.
Кроме того, для повышения точности прогнозирования можно использовать машинное обучение, например, алгоритмы регрессии, нейронные сети и глубокое обучение. Для этого необходимо иметь большую и разнообразную выборку с данными о пульсе и других факторах, которые могут влиять на его изменение, например, возраст, пол, физическая активность, наличие заболеваний и т.д. На основе этих данных можно обучить модель, которая сможет прогнозировать пульс на основе входных данных.
Вот простой пример алгоритма прогнозирования на Python, используя метод скользящего среднего (moving average):
# импортируем библиотеки numpy и matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# создаем массив из 100 элементов со случайными значениями
x = np.random.rand(100)
# задаем размер окна скользящего среднего
window_size = 5
# создаем пустой массив для хранения прогнозируемых значений
forecast = np.zeros(N)
# проходим циклом по N последующим значениям
for i in range(N):
# берем последние window_size элементов массива x
last_window = x[-window_size:]
# считаем среднее значение
mean = np.mean(last_window)
# добавляем среднее значение в массив прогнозов
forecast[i] = mean
# добавляем сгенерированное случайное число в конец массива x
x = np.append(x, np.random.rand())
# выводим график прогнозов и реальных значений
plt.plot(range(100, 100+N), forecast, label='Forecast')
plt.plot(range(100), x[:100], label='Real values')
plt.legend()
plt.show()
Этот алгоритм прогнозирует N последующих значений пульса, используя скользящее среднее последних 5 значений. Он также генерирует случайную выборку из 100 элементов для демонстрации работы алгоритма.