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,