产量预测：产量预测有助于系统监测、油井优化策略规划和储量估算。在油田开发过程中，随着注水和底层压力变化，产油会发生改变。使用传统油气藏模型，在一些井上产油和产液的变化趋势与与预测不一致。机器学习为该类问题提供了新的解决思路。目前产量预测的方法：传统技术： 这里简要提这一个，DCA（递减曲线）：利用以往生产数据监测和预测油气井动态的有效工具。很多文献中都提及到了这个方法，其中一篇提到如果操作约束是恒
转载
2023-12-10 18:11:58
29阅读
文章目录一、ROC曲线和P-R曲线1.precision、TPR（召回率）、FPR2.ROC曲线和AUC指标3.P - R 曲线二、Bias Variance Tradeoff1. 直观来看 Bias Variance2. Bias Variance 权衡四、 参考 一、ROC曲线和P-R曲线1.precision、TPR（召回率）、FPR首先在评估预测时会想到模型的正确率，也就是precisi
转载
2024-07-31 14:48:17
200阅读
概述灰色预测的优点不需要过多的数据集，理论上4个就足够了，所以更对分布规律根本不用关心。缺点在于只能适用于中短期的预测，对于长期预测还是很不准确的，比如S型曲线的前半段，有可能在灰色预测中被判定成指数增长。GM(1,1)预测模型GM(1,1)表示模型是一阶微分方程，且只含1个预测变量的灰色模型。造成一个一个结果的原因是多种多样的，他们占的权重我们有时也是无从只晓得的，但是再不出现意外的情况下，我们
转载
2023-10-28 14:47:45
52阅读
机器学习预测模型样本量的确定是一个非常关键的问题，它直接影响到模型的准确性和可靠性。在本文中，我将向你介绍如何确定机器学习预测模型所需的样本量，并提供相应的代码示例和解释。
## 1. 流程概述
在开始之前，让我们先来了解一下整个流程的概述。下面的表格展示了确定机器学习预测模型样本量的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定预测任务和目标 |
| 2 |
原创
2023-12-27 08:23:36
1286阅读
# 数据挖掘与预测模型的样本量分析
在数据挖掘中，构建有效的预测模型是其核心任务之一。为了保证模型的准确性，样本量的选择至关重要。本文将探讨样本量对模型性能的影响，并提供一个简单的代码示例帮助理解。
## 样本量的重要性
样本量的大小直接影响模型的泛化能力。太小的样本量可能导致模型过拟合，而过大的样本量则可能会增加计算成本。因此，在建模的过程中，如何合理地选择样本量是一个重要的课题。
>
原创
2024-08-31 08:56:56
105阅读
精馏是利用混合物中各组分挥发度不同而将各组分加以分离的一种分离过程，常用的设备有板式精馏塔和填料精馏塔。精密精馏的原理及设备流程与普通精馏相同，只是待分离物系中的组分间的相对挥发度较小(<1.05~1.10),因而采用高效精密填料以实现待分离组分的分离提纯。在单离香料的生产原料一天然精油中经常有同分异构体并存的情况，例如在香叶油、玫瑰油、玫瑰草油等天然精油中同时存在的香茅醇和玫瑰醇就是旋光异
# 产汇流模型的Python实现
## 引言
在水文和水资源管理中，产汇流模型（Event-Driven Rainfall-Runoff Model）是一种重要的工具。它通过分析降水和流量之间的关系，帮助我们预测水流的变化。本篇文章将介绍产汇流模型的基本概念，并以Python代码的形式演示如何实现这一模型。
## 什么是产汇流模型？
产汇流模型主要用于将降水转化为径流，基于降水、土壤特性、
原创
2024-10-08 04:29:08
208阅读
# Python时间序列模型预测女孩出生量
## 1. 概述
本文将介绍如何使用Python中的时间序列模型来预测女孩出生量。时间序列模型是一种统计学模型，用于对时间序列数据进行建模和预测。女孩出生量是一个与时间相关的变量，因此可以使用时间序列模型进行预测。
## 2. 流程
下面是实现该任务的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集 |
| 2
原创
2023-09-19 11:25:18
93阅读
一、模型的偏差与方差 所描述的事情本质上就是过拟合和欠拟合。偏差描述的是模型预测准不准，低偏差就是表示模型预测能力是不错的，就像图中的点都在靶心附近。方差描述的是模型稳不稳定，就像图中高方差的那些点，它们很分散，说明射击的成绩不稳定，波动很大。二、用学习曲线与验证曲线诊断模型一般来说，影响模型效果有三个重要的因素：数据量大小：训练样本数量越大，模型越不太容易出 现高方差（过拟合）（换句话说：训练样
转载
2024-01-03 11:10:59
103阅读
机器学习经典赛题：工业蒸汽量预测（2）机器学习经典赛题：工业蒸汽量预测（2）3.1 特征工程的重要性和处理3.2 数据预处理和特征处理3.2.1 数据预处理3.2.2 特征处理3.3 特征降维3.3.1 特征选择3.3.2 线性降维3.4 特征工程实战3.4.1 异常值分析3.4.2 最大值和最小值的归一化3.4.3 查看数据分布3.4.4 特征相关性3.4.5 特征降维3.4.6 多重共线性分
转载
2023-10-25 15:22:57
17阅读
时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等RNN 和 LSTM
转载
2023-08-16 08:48:54
39阅读
构建预测模型的一般流程问题的日常语言表述->问题的数学语言重述重述问题、提取特征、训练算法、评估算法熟悉不同算法的输入数据结构：1.提取或组合预测所需的特征2.设定训练目标3.训练模型4.评估模型在训练数据上的性能表现机器学习：开发一个可以实际部署的模型的全部过程，包括对机器学习算法的理解和实际的操作通常，有非常切实的原因，导致某些算法被经常使用，了解背后的原因(1)构造一个机器学习问题审视
转载
2023-06-20 13:24:42
356阅读
相关文章链接时间序列预测——ARIMA模型案例：基于ARIMA模型对螺纹钢价格预测——以南昌市为例钢铁作为我国经济发展主要战略原材料，其价格成本也是工程造价预算的重要组成部分，利用时间序列预测未来短期钢材价格，有助于对钢材价格特征变化规律深入探索。本文就螺纹钢价格为研究对象，以南昌市2015年1月~2022年3月直径16mm至25mmHRB400E型螺纹钢价格为例，运用时间序列预测分析
转载
2023-08-12 19:48:19
12阅读
Keras是一个用于深度学习的Python库，它包含高效的数值库Theano和TensorFlow。 本文的目的是学习如何从csv中加载数据并使其可供Keras使用，如何用神经网络建立多类分类的数据进行建模，如何使用scikit-learn评估Keras神经网络模型。前言，对两分类和多分类的概念描述1，在LR（逻辑回归）中，如何进行多分类？ 一般情况下，我们所认识的lr模型是一个二分类的模
转载
2023-09-25 17:37:41
161阅读
1 基本定义数据平稳性的图判断：平稳时间序列的均值和方差都为常数，因此平稳时间序列的时序图应该围绕一条水平线上下波动，而且波动范围有界。（a）非平稳：有明显的周期性，趋势性平稳时间序列的序列值之间有短期相关性，则其表现特征是：自相关函数会很快地衰减到零附近（b）非平稳：自相关函数衰减到零附近的速度比较慢（c）非平稳：自相关图典型特征，三角对称关系（图1.13）（d）非平稳 ：自相关系数衰
转载
2024-06-07 06:07:59
164阅读
线性回归预测模型一元线性回归一元线性回归图一元线性回归参数多元线性回归分类变量的处理回归模型的假设性检验模型的显著性检验——F检验回归系数的显著性检验——t检验回归模型的诊断正态性检验直方图法PP图与QQ图Shapiro检验和K-S检验多重共线性检验线性相关检验独立性检验方差齐性BP检验 本文介绍的是线性回归方程的预测模型的学习笔记，将重点记录python的实现过程，对于线性模型的数学推导将不
转载
2023-09-25 10:19:56
248阅读
文章目录关于灰色预测模型累加生成GM(1,1)模型GM(1,1)模型的精度检验Matlab代码数据测试-01数据测试-02用途 关于灰色预测模型累加生成在累加生成的基础上，我们建立了GM(1,1)模型。GM(1,1)模型这是我们在数学建模中比较常用的模型，比较简单，也比较好用。 我们需要的主要是那个预测公式。（接下来是推导过程，程序中都已经写好了，不感兴趣的可以跳过） 由此我们的预测值求解公式就
转载
2024-01-02 16:42:52
73阅读
1. 题目介绍火力发电的基本原理是：燃料在燃烧时加热水生成蒸汽，蒸汽压力推动汽轮机旋转，然后汽轮机带动发电机旋转，产生电能。在这一系列的能量转化中，影响发电效率的核心是锅炉的燃烧效率，即燃料燃烧加热水产生高温高压蒸汽。锅炉的燃烧效率的影响因素很多，包括锅炉的可调参数，如燃烧给量，一二次风，引风，返料风，给水水量；以及锅炉的工况，比如锅炉床温、床压，炉膛温度、压力，过热器的温度等。数据为：经脱敏后的
转载
2023-09-16 21:31:30
103阅读
在前面的博客已经介绍过多元回归模型，现在这里粗略介绍如下python 实现案例1、选取数据执行代码#!usr/bin/env python#_*_ coding:utf-8 _*_import pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mpl #显示中文def mul
转载
2024-08-23 11:57:33
20阅读
## Python预测模型简介及实例
### 引言
预测模型是机器学习领域的重要应用之一，它能够通过对历史数据进行学习，并根据学习到的规律来预测未来的结果。Python作为一门功能强大的编程语言，提供了丰富的机器学习框架和库，使得开发预测模型的过程变得更加简单和高效。本文将介绍Python中的预测模型，并提供一个具体的代码实例。
### Python预测模型简介
Python中的预测模型可以分
原创
2023-09-14 03:39:34
167阅读
