文章目录0 前言餐厅销量预测一、建模流程二、模型简介2.ARIMA模型介绍2.1自回归模型AR2.2移动平均模型MA2.3自回归移动平均模型ARMA三、模型识别四、模型检验4.1半稳性检验(1)用途(1)什么是平稳序列?(2)检验平稳性◆白噪声检验(纯随机性检验)(1)用途(1)什么是纯随机序列?(2)检验纯随机性五、Python实战（一）导入工具及数据（二）原始序列的检验（三）一阶差分序列的检
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
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2023-12-10 18:11:58
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# 利用时间预测产量的灰色模型理论与Python实现
在现代社会，随着经济的发展和科技的进步，预测和分析各种生产活动的趋势变得愈发重要。在众多预测方法中，灰色模型（GM，Grey Model）由于其简单、易用且有效的特性，成为了很多学者和分析师的首选工具之一。本文将介绍灰色模型的基本理论，并通过Python代码示例演示如何实现这一模型，最终帮助用户用来预测产量。
## 什么是灰色模型？
灰色
人工智能软件在智能农业领域进行农业产量预测。若要了解联系我们的专家，如何将此新技术应用于您的行业领域，通过下文了解此技术。 深入了解农业产量预测 农业作物产量预测指根据土壤状况、氮素水平、水分、季节天气和历史产量信息等感官和卫星图像信息的融合，估算收获前的季节产量。到目前为止，产量预测的季节管理计划在很大程度上依赖于降水数据。然而，降雨仍然是一个不可预测的因素，因此不能指望它
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2024-01-30 05:59:56
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## 使用灰色马尔科夫模型预测产量
灰色马尔科夫模型是用于预测和分析不确定性数据的一种统计方法，可以被应用于工业、农业等多个领域的产量预测。对于初学者来说，掌握这一模型的实现流程是非常重要的。下面我们以“灰色马尔科夫模型预测产量”为例，帮助小白理解和实现这一模型。
### 实现流程
以下是实现灰色马尔科夫模型预测产量的步骤：
| 步骤 | 描述
一、发现bug两套流水线：176.5天完成10*2件产品；剩余180-176.5=3.5天三套流水线： 162.5天完成6*3件产品；剩余180-162.5=17.5天为什么三套流水线反而比两套少了产品？因为我们都是按整组流水线算的，有剩余时间未考虑到实际的三套流水线应该是：18+17.5/7=20件，剩余3.5天(巧合吗?并不是！)二、总结观察发现当最耗时的单设备工序打满马力之后，再增加流水线是
灰色预测是一种基于灰色系统理论的预测方法，它可以用来预测没有充足数据的情况下的发展趋势。在灰色预测中，样本数据通常被称为“原始序列”，而通过对原始序列的运算得到的序列则被称为“生成序列”。灰色预测主要是通过对原始序列进行灰色处理，从而使得原始序列的信息更加准确和完整。灰色预测方法的基本思想是将数据序列分为两个部分，即发展趋势部分和随机波动部分。然后，根据发展趋势部分的规律性进行预测。常见的灰色预测
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2023-10-19 13:19:20
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题目描述 Farmer John has purchased a lush new rectangular pasture composed of M by N (1 ≤ M ≤ 12; 1 ≤ N ≤ 12) square parcels. He wants to grow some yummy corn for the cows on a number of squares. Regrett
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2024-10-14 17:19:32
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如何实现预测模型的Python代码
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教会刚入行的小白如何实现预测模型的Python代码。下面，我将为你详细介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和注释。
整个实现预测模型的流程可以分为以下几个步骤：
1. 数据准备
在开始构建预测模型之前，我们需要准备好数据。数据通常需要经过清洗、特征提取和转换等预处理步骤。下面是一些常见的数据准备操作：
-
原创
2024-01-21 05:22:58
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小白专用,直接改成自己的数据运行即可完成预测并画图我的数据在评论区自取，clear; clc
%小白专用，"*********《需要自己输入》**********"仅在有这种注释的地方改成自己的数据即可，一共有4个地方
DD=readmatrix("B.xlsx");%这里输入自己的单序列数据，要求行向量*********《需要自己输入》**********
P=DD(1:500,2)';
N=l
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2023-08-17 16:54:55
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作者：沂水寒城本文主要是基于LSTM（Long Short-Term Memory）长短期记忆神经网络来实践多变量序列预测，并完成对未来指定步长时刻数据的预测、分析和可视化，手把手教你去搭建属于自己的预测分析模型。本文主要分为：LSTM模型简介、数据探索分析、模型构建测试三个部分。一、LSTM模型简介既然说到了LSTM，就要简单的介绍一下RNN（Recurrent Neural Netw
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2023-10-05 20:08:31
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前言如今，越来越多的公司正在为用户量身定制内容并产生个性化推荐。例如商家个性化产品推荐以及促销活动。为了产生最好的产品内容，我们首先需要推测用户的下一步动作。比如，用户会通过浏览一个商品并将其添加进购物车。如果我们在此时此刻推送此类商品的促销信息，那么用户会更有更大概率去购买商品。通过对于用户过去的行为以及喜好，我们可以推断出用户在未来潜在的行为倾向从而产生更好的个性化内容( 例如：
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2023-08-24 17:45:54
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数据调研 声明：本博客只是一个门外汉的粗俗理解以及提问，不具有可靠性。研究目标： 通过机器学习，完成产量预测。远大目标： 通过产量预测，设计一个普适的模型。（针对约束满足问题设计模型？） 目前仅仅做了少量的文献调研。主要有以下想法：1 问题的分析将问题从简单到复杂来分析。阶段1.注水量、生产量 可以先把问题先简化描述为 寻找注采关系的问题。 简单来看，可以认为注水井的注水量与周围的某k个生产井的生
理论来源：帖子里的理论已经很完整了我的代码就是根据该理论完成的，代码结果与帖子里也一样，只不过我本人又添加了几条测试数据Python环境：Python 3.6.6IDE：pycharm 2020.2.1社区版代码：import argparse
import numpy as np
import pandas as pd
"""
灰色聚类模型 GrayClusteringEvaluation
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2023-10-10 22:41:03
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灰色预测模型灰色预测的概念灰色系统的应用范畴大致分为以下几方面：灰色关联分析。灰色预测：人口预测；灾变预测…灰色决策。灰色预测控制灰色系统：系统内一部分信息已知，另一部分信息未知，系统内各因素间有不确定的关系。灰色预测法：灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色预测是对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预测，就是对在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程进行预测。灰色预测通
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2023-11-22 16:59:19
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灰色预测模型介绍及MATLAB代码实现灰色预测模型介绍及MATLAB代码实现文章目录1. 按2. 灰色模型介绍3. 精度检验等级参照表4. matlab代码5. 实验数据5.1. 测试一5.2. 测试二1. 按灰色预测模型\color{red}灰色预测模型灰色预测模型(Gray Forecast Model)是一种基于小样本数据进行预测的模型。灰色预测模型所需建模信息少，运算方便，建模精度高，在各
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2024-05-13 17:38:35
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import sys
sys.path.append('../../code') # 设置路径
import numpy as np
import pandas as pd
# from GM11 import GM11 # 引入自编的灰色预测函数
def GM11(x0): #自定义灰色预测函数
x1 = x0.cumsum() #1-AGO序列
z1 = (x1[:len(
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2023-05-18 14:06:16
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Python——决策树实战：california房价预测编译环境：Anaconda、Jupyter Notebook首先，导入模块：1 importpandas as pd2 importmatplotlib.pyplot as plt3 %matplotlib inline接下来导入数据集：1 from sklearn.datasets.california_housing importfetc
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2024-08-30 20:52:14
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零、说明心血来潮，想利用Transformer做一个销售量预测的内容，特此记录。一、代码框架transformers_sales_predict_project/
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├── data/
│ └── data.csv
│
├── models/
│ └── transformer_model.py
│
├── utils/
│ ├── data_processing.py
│ ├─
·[521]|1000天行动计划读书笔记/热点追踪/论文研读/教程手册继续水质模型的项目流程，上几节围绕建模的准备工作进行了详细的叙述，本节开始模型的构建的环节，模型的构建的目标就是完成模型的搭建及校准过程，为模型应用打下基础。在实际项目中，模型构建工作是模型项目的核心，而这个环节又以模型的校准为重点和难点。我将模型的构建过程分为三大部分：模型选择和开发，模型的构建，模型的校准。本节为模型的选择和
