资源简介

(共21张PPT)
预测模型构建
目录
PART One
预测模型的概念和作用
PART Two
构建数据集
PART Three
神经网络分类模型
PART Four
人工智能预测出行时间
预测模型的实际应用和案例分析
PART five
PART ONE
预测模型的概念和作用
预测模型的定义
预测模型的作用包括：帮助企业制定决策、优化资源配置、提高生产效率等。
预测模型是一种数学模型，用于预测未来事件的发生或发展趋势。
预测模型通常基于历史数据、统计分析、机器学习等技术进行构建。
预测模型在金融、医疗、交通、教育等多个领域都有广泛的应用。
预测模型的应用范围
03
07
金融预测：预测股票、债券、外汇等金融产品的价格走势
教育预测：预测学生成绩、升学率、就业率等
01
05
经济预测：预测GDP、CPI、失业率等经济指标
医疗预测：预测疾病发生、传播、治疗效果等
02
06
市场预测：预测市场需求、产品销量、价格走势等
交通预测：预测交通流量、拥堵情况、事故发生等
04
08
气象预测：预测天气、气候、自然灾害等气象现象
社会预测：预测社会问题、社会现象、社会趋势等
预测模型的重要性
帮助企业制定战略决策：预测模型可以帮助企业预测未来的市场趋势，从而制定更有针对性的战略决策。
01
降低企业风险：预测模型可以帮助企业预测未来的市场风险，从而提前采取措施，降低企业风险。
03
提高企业运营效率：预测模型可以帮助企业预测未来的生产需求，从而优化生产计划，提高运营效率。
02
提高企业竞争力：预测模型可以帮助企业预测未来的市场机会，从而抓住市场机遇，提高企业竞争力。
04
PART TWO
构建数据集
构建数据集
构建数据集可以先确定数据采集方式、数据格式、数据范围、采样频率等信息，再标注、存储和管理数据。最终得到的数据集可以用于各种数据分析和机器学习任务。对已采集整理的数据进行量化，如雨量由小到大，可以用0—6之间的数字表示，0为晴天，6为特大暴雨;温度就采用摄氏温度值，出行距离就用距离值即可。出行方式可以列出几种:手行、自行车、自驾、出租车、火车、飞机，依次用0、1、2、3、4、5来表示，如表12-1。雨量、温度、出行距离为影响因素，输出的是实际出行方武。
人们通过经验总结出了规律:综合考虑雨量、温度、出行距离，可以预测出合理的出行方式。
出行数据集
雨量（0-6） 温度（摄氏度） 距离（千米） 出行方式
0 20 1 0
6 30 2 3
4 20 500 4
0 20 1000 5
神经网络分类模型
PART THREE
三、神经网络分类模型
将数据集导人已构建的神经网络模型，网络优化参数得到训练后的模型，模型读人新的样本特征数据，输出出行方式。
预测的过程
◇准备数据:采集大量“特征/标签”数据
◇搭建网络:搭建神经网络结构
◇优化参数:训练网络获取最佳参数
◇应用网络:将网络保存为模型，输入新数据，输出分类或预测结果
我们按照上面的方式收集好样本数据后，进行训练。
训练结束后，就可以对出行方式进行预测了。我们可以输入一个（雨量、温度、距离)的数值，返回一个出行方式的预测结果，每种出行方式有一个置信度比例.
神经网络的基本概念：介绍神经网络的基本构成和工作原理
分类模型的目标：阐述分类模型在数据分类中的重要作用
深度学习和神经网络：详细介绍深度学习如何与神经网络结合使用
常见的神经网络分类模型：介绍各种常见的神经网络分类模型及其工作原理
神经网络分类模型的优势：分析神经网络分类模型的优点和适用场景
神经网络分类模型的挑战：讨论神经网络分类模型在实践中可能面临的问题和挑战
神经网络分类模型的未来发展趋势：预测神经网络分类模型的未来发展方向和可能的技术革新
神经网络分类模型
人工智能预测出行时间
PART FOUR
预测出门时间
使用电子地图查询你要去的地点的时候，它会告诉你采用不同的交通方式所需要的时间。那么它是怎么做到的呢 又有多准确呢
其实通过人工智能我们也可以自己做一个这样的出行时间预测。
跟上面的案例一样，通过人工智能进行预测，也要采集样本数据进行训练。很关键的一点就是要确定好影响因子有哪些。
对于预测出行时间来说，影响因子一般有:日期、时间、出行方式、天气、路况等。
比如同样是从公司打车回家，工作日跟周末，早上和晚上，晴天和雨天所用的时间都不—样。
对影响因子进行合理的分析量化后，就可以去采集样本数据进行训练并预测了。
人工智能预测出门时间
定义：人工智能预测出门时间，通过分析个人习惯、日程安排、交通状况等因素，为用户提供精确的出行建议。
工作原理：人工智能算法基于大量数据进行学习和预测，并考虑到用户的个性化需求。
优势：提供更精确的预测，帮助用户更有效地管理时间和安排行程。
挑战：数据准确性、隐私保护、算法优化等问题仍需解决。
PART FIVE
预测模型的实际应用和案例分析
股票价格预测
预测模型：ARIMA、GARCH、SVM等
实际应用：预测股票价格走势，辅助投资决策
案例分析：某公司股票价格预测，准确率较高
局限性：预测模型可能受到市场波动、政策变化等因素的影响，需要不断更新和优化。
天气预报
预测模型的准确性：预测模型的准确性受到多种因素的影响
03
实际应用：预测模型在天气预报、农业、交通等领域具有广泛的应用前景
04
预测模型在天气预报中的应用：利用历史数据预测未来天气
01
案例分析：某地气象局利用预测模型预测未来一周的天气情况
02
人口数量预测
01
应用领域：人口统计学、社会学、经济学等
02
预测方法：时间序列分析、回归分析、神经网络等
03
案例分析：联合国人口预测、国家统计局人口预测等
04
实际应用：政府政策制定、企业市场规划、城市规划等
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