Hōʻike manawa i ka wānana noi, hoʻouka i nā kikowaena hoʻolaha, nā ʻōlelo aʻoaʻo huahana a me ka ʻimi ʻana i nā anomalies

Kūkākūkā ka ʻatikala i nā wahi o ka hoʻohana ʻana i ka manawa, nā pilikia e hoʻoponopono ʻia, a me nā algorithm i hoʻohana ʻia. Hoʻohana ʻia ka wānana manawa i nā hana e like me ka wānana ʻana i ka noi, ka ukana kikowaena kikowaena, ke alanui a me ka Internet traffic, hoʻonā i ka pilikia hoʻomaka anu i nā ʻōnaehana paipai, a me ka ʻimi ʻana i nā anomalies i ka ʻano o nā mea hana a me nā mea hoʻohana.

E nānā pono kākou i nā hana.

1) Ka wānana noi.

Pahuhopu: hōʻemi i nā kumukūʻai hale kūʻai a hoʻopaʻa i ka papa hana o nā limahana.

Pehea e hoʻoponopono ai: loaʻa ka wānana o ke kūʻai ʻana i nā waiwai a me ka helu o nā mea kūʻai aku, hōʻemi mākou i ka nui o nā waiwai i loko o ka hale kūʻai a mālama pono e like me ka mea e kūʻai ʻia i ka manawa i hāʻawi ʻia. I ka ʻike ʻana i ka helu o nā mea kūʻai aku i kēlā me kēia manawa, e huki mākou i kahi papa hana maikaʻi loa i lawa ka helu o nā limahana me ka liʻiliʻi o nā koina.

2) Ka wānana i ka ukana ma ka lawelawe lawe

Pahuhopu: e pale i ka hāʻule ʻana o ka logistic i ka wā o nā haʻahaʻa kiʻekiʻe.

Pehea e hoʻoponopono ai: wānana i ka helu o nā kauoha, lawe mai i ka helu kūpono o nā kaʻa a me nā ʻelele ma ka laina.

3) Ka wānana ʻana i ka ukana ma ke kikowaena pili

Pahuhopu: e hōʻoia i ka loaʻa ʻana o ke kikowaena pili me ka hoʻemi ʻana i nā kumukūʻai kālā uku.

Pehea e hoʻoponopono ai: wānana i ka helu o nā kelepona i ka manawa, e hana ana i kahi papa manawa kūpono no nā mea hana.

4) Ka wānana kaʻa

Pahuhopu: wānana i ka helu o nā kikowaena a me ka bandwidth no ka hana paʻa. I ʻole e hāʻule kāu lawelawe i ka lā o ka hoʻomaka mua ʻana o kahi moʻolelo TV kaulana a i ʻole ka pāʻani pôpeku 😉

5) Ka wānana i ka manawa kūpono no ka hōʻiliʻili ATM

Pahuhopu: e hōʻemi i ka nui o ke kālā i mālama ʻia ma ka pūnaewele ATM

6) Nā hoʻonā i ka pilikia hoʻomaka anu ma nā ʻōnaehana paipai

Pahuhopu: Hoʻolaha i nā huahana kūpono i nā mea hoʻohana hou.

Ke hana ka mea hoʻohana i nā kūʻai he nui, hiki ke kūkulu ʻia kahi algorithm kānana hui no nā ʻōlelo paipai, akā inā ʻaʻohe ʻike e pili ana i ka mea hoʻohana, ʻoi aku ka maikaʻi o ka paipai ʻana i nā huahana kaulana loa.

Pane: ʻO ka kaulana o nā huahana e pili ana i ka manawa i hana ʻia ai ka ʻōlelo. ʻO ka hoʻohana ʻana i ka wānana manawa e kōkua i ka ʻike ʻana i nā huahana kūpono i kēlā me kēia manawa i ka manawa.

Ua nānā mākou i nā hacks ola no ke kūkulu ʻana i nā ʻōnaehana paipai ʻatikala mua.

7) Huli i nā anomalies

Pahuhopu: e ʻike i nā pilikia i ka hana ʻana o nā mea hana a me nā kūlana maʻamau ʻole i ka ʻoihana
Pane: Inā ʻoi aku ka waiwai i ana ʻia ma waho o ka wā hilinaʻi wānana, ua ʻike ʻia kahi anomaly. Inā he mana nukili kēia, ʻo ia ka manawa e hoʻonui ai i ka huinahā o ka mamao 😉

Algorithms no ka hoʻoponopono ʻana i ka pilikia

1) Awelika neʻe

ʻO ka algorithm maʻalahi ka neʻe ʻana. E helu kāua i ka waiwai awelika o nā mea hope loa a hana i kahi wānana. No nā wānana o ka wā ʻoi aku ma mua o 10 mau lā, hoʻohana ʻia kahi ala like.

I ka mea nui e hāʻawi i nā koina hope i ke kaʻina i ka nui o ke kaumaha, hoʻolauna mākou i nā coefficient ma muli o ka lōʻihi o ka lā, e loaʻa ai kahi kumu hoʻohālike:

No laila, hiki iā ʻoe ke hoʻonohonoho i ka helu W i hāʻule ke kaumaha kiʻekiʻe i nā lā 2 hope loa a me nā lā komo.

E noʻonoʻo ana i nā mea cyclical

Hiki ke hoʻopili ʻia ka maikaʻi o nā ʻōlelo aʻoaʻo e nā mea cyclical, e like me ke kūlike me ka lā o ka pule, ka lā, nā lā hoʻomaha ma mua, etc.

Laiki. 1. Ka laʻana o ka decomposition moʻo manawa i ke au, ʻāpana kau a me ka walaʻau

ʻO ka hoʻomaʻamaʻa exponential kahi hopena e noʻonoʻo ai i nā mea cyclical.

E nānā kākou i 3 mau ala kumu

1. Hoʻomaʻamaʻa maʻalahi (Kōkohu Brown)

Hōʻike i ka helu ʻana o ka awelika kaumaha ma nā mea hope 2 o kahi moʻo.

2. Hoʻomaʻamaʻa pālua (Holt model)

E noʻonoʻo i nā loli i ke ʻano a me nā loli i nā koena waiwai a puni kēia ʻano.

E helu mākou i ka wānana o nā hoʻololi i nā koena ® a me ke au (d). ʻO ka waiwai hope o y ka huina o kēia mau kuaniti ʻelua.

3. Hoʻomaʻamaʻa ʻekolu (Holt-Winters model)

E noʻonoʻo ʻia ka hoʻomaʻamaʻa ʻekolu i nā ʻano like ʻole o ke kau.

Nā papa hoʻoheheʻe ʻekolu.

ARIMA a me SARIMA algorithm

ʻO ka hiʻohiʻona o ka manawa manawa no ka hoʻohana ʻana iā ARIMA ka pilina ma waena o nā waiwai i hala e pili ana me nā mea i kēia manawa a me nā mea e hiki mai ana.

SARIMA - hoʻonui no ka moʻo me kahi ʻāpana kau. ʻO SARIMAX kahi hoʻonui i loaʻa kahi ʻāpana regression waho.

Hāʻawi nā hiʻohiʻona ARIMA iā ʻoe e hoʻohālikelike i ka pūʻulu manawa hoʻohui a ʻokoʻa paha.

ʻO ka hoʻokokoke ʻana o ARIMA i ka moʻo manawa, ʻo ia ka loiloi mua ʻana o ka moʻo.

A laila, hoʻololi ʻia ka moʻo ma ka lawe ʻana i ka ʻokoʻa o ka hoʻonohonoho kūpono, a ua kūkulu ʻia kahi hiʻohiʻona ARMA no ke kumu hoʻohālike i hoʻololi ʻia.

ʻO ARMA kahi hoʻohālike hoʻohālikelike hoʻohālikelike.

He mea nui e paʻa ka moʻo, i.e. ʻaʻole i loli ka mean a me ka like ʻole. Inā ʻaʻole paʻa ka moʻo, pono e lawe ʻia i kahi ʻano paʻa.

XGBoost - ma hea mākou me ka ʻole?

Inā ʻaʻohe hanana i hōʻike ʻia i loko o kahi moʻo, akā aia nā mea hoʻohālikelike o waho (manakia, weather, etc.), a laila hiki iā ʻoe ke hoʻohana palekana i nā kumu hoʻonaʻauao mīkini e like me ka boosting, random forests, regression, neural networks a me SVM.

Mai ka ʻike o ka hui ʻIkepili4, ka wānana manawa, kekahi o nā hana nui no ka hoʻoholo ʻana i ka hoʻoponopono ʻana i nā kumukūʻai hale kūʻai, nā kumukūʻai o nā limahana, ka hoʻomaikaʻi ʻana i ka mālama ʻana i nā ʻoihana ATM, logistic a me nā ʻōnaehana paipai hale. Hāʻawi nā hiʻohiʻona paʻakikī e like me SARIMA i nā hopena kiʻekiʻe, akā hoʻopau manawa a kūpono wale no kekahi mau hana.

Ma ka ʻatikala aʻe e nānā mākou i nā ala nui e ʻimi ai i nā anomalies.

No ka hōʻoia i ka pili ʻana o nā ʻatikala i kāu mau makemake, e lawe i ka noiʻi ma lalo, a i ʻole e kākau i nā manaʻo i nā kumuhana e kākau ai ma nā ʻatikala e hiki mai ana.

Hiki i nā mea hoʻohana i hoʻopaʻa inoa ʻia ke komo i ka noiʻi. Eʻe, e 'oluʻolu.

Nā ʻatikala e pili ana i ke kumuhana āu e makemake ai?

• Pūnaehana paipai

• ʻIke kiʻi

• ʻO ka ʻōlelo a me ka hana kikokikona

• Nā hale hana hou ma DNN

• Hōʻike manawa a me ka ʻimi anomali

• ML i ka ʻoihana, hoʻohana i nā hihia

17 mea hoʻohana i koho. Ua hōʻole nā ​​mea hoʻohana 3.

Source: www.habr.com