資源簡介

(共21張PPT)
預測模型構建
目錄
PART One
預測模型的概念和作用
PART Two
構建數據集
PART Three
神經網絡分類模型
PART Four
人工智能預測出行時間
預測模型的實際應用和案例分析
PART five
PART ONE
預測模型的概念和作用
預測模型的定義
預測模型的作用包括：幫助企業制定決策、優化資源配置、提高生產效率等。
預測模型是一種數學模型，用于預測未來事件的發生或發展趨勢。
預測模型通常基于歷史數據、統計分析、機器學習等技術進行構建。
預測模型在金融、醫療、交通、教育等多個領域都有廣泛的應用。
預測模型的應用范圍
03
07
金融預測：預測股票、債券、外匯等金融產品的價格走勢
教育預測：預測學生成績、升學率、就業率等
01
05
經濟預測：預測GDP、CPI、失業率等經濟指標
醫療預測：預測疾病發生、傳播、治療效果等
02
06
市場預測：預測市場需求、產品銷量、價格走勢等
交通預測：預測交通流量、擁堵情況、事故發生等
04
08
氣象預測：預測天氣、氣候、自然災害等氣象現象
社會預測：預測社會問題、社會現象、社會趨勢等
預測模型的重要性
幫助企業制定戰略決策：預測模型可以幫助企業預測未來的市場趨勢，從而制定更有針對性的戰略決策。
01
降低企業風險：預測模型可以幫助企業預測未來的市場風險，從而提前采取措施，降低企業風險。
03
提高企業運營效率：預測模型可以幫助企業預測未來的生產需求，從而優化生產計劃，提高運營效率。
02
提高企業競爭力：預測模型可以幫助企業預測未來的市場機會，從而抓住市場機遇，提高企業競爭力。
04
PART TWO
構建數據集
構建數據集
構建數據集可以先確定數據采集方式、數據格式、數據范圍、采樣頻率等信息，再標注、存儲和管理數據。最終得到的數據集可以用于各種數據分析和機器學習任務。對已采集整理的數據進行量化，如雨量由小到大，可以用0—6之間的數字表示，0為晴天，6為特大暴雨;溫度就采用攝氏溫度值，出行距離就用距離值即可。出行方式可以列出幾種:手行、自行車、自駕、出租車、火車、飛機，依次用0、1、2、3、4、5來表示，如表12-1。雨量、溫度、出行距離為影響因素，輸出的是實際出行方武。
人們通過經驗總結出了規律:綜合考慮雨量、溫度、出行距離，可以預測出合理的出行方式。
出行數據集
雨量（0-6） 溫度（攝氏度） 距離（千米） 出行方式
0 20 1 0
6 30 2 3
4 20 500 4
0 20 1000 5
神經網絡分類模型
PART THREE
三、神經網絡分類模型
將數據集導人已構建的神經網絡模型，網絡優化參數得到訓練后的模型，模型讀人新的樣本特征數據，輸出出行方式。
預測的過程
◇準備數據:采集大量“特征/標簽”數據
◇搭建網絡:搭建神經網絡結構
◇優化參數:訓練網絡獲取最佳參數
◇應用網絡:將網絡保存為模型，輸入新數據，輸出分類或預測結果
我們按照上面的方式收集好樣本數據后，進行訓練。
訓練結束后，就可以對出行方式進行預測了。我們可以輸入一個（雨量、溫度、距離)的數值，返回一個出行方式的預測結果，每種出行方式有一個置信度比例.
神經網絡的基本概念：介紹神經網絡的基本構成和工作原理
分類模型的目標：闡述分類模型在數據分類中的重要作用
深度學習和神經網絡：詳細介紹深度學習如何與神經網絡結合使用
常見的神經網絡分類模型：介紹各種常見的神經網絡分類模型及其工作原理
神經網絡分類模型的優勢：分析神經網絡分類模型的優點和適用場景
神經網絡分類模型的挑戰：討論神經網絡分類模型在實踐中可能面臨的問題和挑戰
神經網絡分類模型的未來發展趨勢：預測神經網絡分類模型的未來發展方向和可能的技術革新
神經網絡分類模型
人工智能預測出行時間
PART FOUR
預測出門時間
使用電子地圖查詢你要去的地點的時候，它會告訴你采用不同的交通方式所需要的時間。那么它是怎么做到的呢 又有多準確呢
其實通過人工智能我們也可以自己做一個這樣的出行時間預測。
跟上面的案例一樣，通過人工智能進行預測，也要采集樣本數據進行訓練。很關鍵的一點就是要確定好影響因子有哪些。
對于預測出行時間來說，影響因子一般有:日期、時間、出行方式、天氣、路況等。
比如同樣是從公司打車回家，工作日跟周末，早上和晚上，晴天和雨天所用的時間都不—樣。
對影響因子進行合理的分析量化后，就可以去采集樣本數據進行訓練并預測了。
人工智能預測出門時間
定義：人工智能預測出門時間，通過分析個人習慣、日程安排、交通狀況等因素，為用戶提供精確的出行建議。
工作原理：人工智能算法基于大量數據進行學習和預測，并考慮到用戶的個性化需求。
優勢：提供更精確的預測，幫助用戶更有效地管理時間和安排行程。
挑戰：數據準確性、隱私保護、算法優化等問題仍需解決。
PART FIVE
預測模型的實際應用和案例分析
股票價格預測
預測模型：ARIMA、GARCH、SVM等
實際應用：預測股票價格走勢，輔助投資決策
案例分析：某公司股票價格預測，準確率較高
局限性：預測模型可能受到市場波動、政策變化等因素的影響，需要不斷更新和優化。
天氣預報
預測模型的準確性：預測模型的準確性受到多種因素的影響
03
實際應用：預測模型在天氣預報、農業、交通等領域具有廣泛的應用前景
04
預測模型在天氣預報中的應用：利用歷史數據預測未來天氣
01
案例分析：某地氣象局利用預測模型預測未來一周的天氣情況
02
人口數量預測
01
應用領域：人口統計學、社會學、經濟學等
02
預測方法：時間序列分析、回歸分析、神經網絡等
03
案例分析：聯合國人口預測、國家統計局人口預測等
04
實際應用：政府政策制定、企業市場規劃、城市規劃等
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