Группа: Свой
Сообщений: 1 817
Регистрация: 14-02-07
Из: наших, которые работают за бугром
Пользователь №: 25 368
Народ поделитесь идеей на основании какого алгоритма реализуется такое. - есть данные измерений за определенный период времени - наблюдения велись годы, накопилось много данных. Известно, что результат измерения имеет некоторые закономерности, которые зависят от предыдущей динамики поведения данной величины - например исторических и локальных максимумов, минимумов, изменения скорости нарастания и т.д. Нужно напиcать программу (для начала в Матлабе), которая смогла бы обнаруживать повторяющиеся паттерны в исторических данных и на основании них с определенной достоверностью смогла бы предсказать результат в ближайшем будущем - ну хотя бы тренд. Паттерны, заранее неизвестны, хотя некоторые закономерности были обнаружены. Один и тот же паттерн может иметь ту же форму, но отличающиеся амплитуды. Программа должна самообучаться на исторических данных.
Например (у меня другая величина, но похоже) - как если бы у вас были в наличии измерения среднесуточной температуры на улице за N десятков лет. Скормив эти данные программе, она должна распознать самостоятельно паттерн "зима-весна-лето-осень" и "предсказать", что с верятностью более 50% среднесуточная температура в мае должна быть выше, чем в марте, и т.д.
Матлаб не умеет работать быстро, а также плохо оперирует большими массивами данных.
Но, как и в любом деле, должны быть глубокие знания о предметной области, а не только владение инструментарием, пусть даже и самым лучшим. Тем более в такой для многих привлекательной области, как торговля.
Цитата(syoma @ Jan 8 2015, 10:05)
Зачем, если Матлаб все это также умеет при подключении соответствующих тулбоксов?
Автоматическое распознавание паттернов и трендов, В Матлабе
Jan 7 2015, 14:04
