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captain_wo...

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发表于2018-4-10 18:32:02 9230 7 楼主 显示全部楼层
[技术探讨] 青梅煮酒论软挑之预测篇

读了今年的软挑赛题,虽然没有参赛,却忍不住来谈谈我的拙见,也算是抛砖引玉~~如对大家有帮助那挺好,如有不足之处也请各位手下留情,笑而置之~~
预测部分-解题思路-二次指数平滑法_页面_1.png
预测部分-解题思路-二次指数平滑法_页面_2.png
今天且聊到这,下次再来谈谈放置阶段的问题。


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小原2号

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发表于2018-4-10 19:05:29 板凳 显示全部楼层
感谢楼主分享,给楼主点个赞,也欢迎大家一起探讨一下~
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captain_wo...

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发表于2018-4-11 09:52:14 地板 显示全部楼层
猫步毒药 发表于 2018-4-10 18:47
想问下,指数平滑能否去异常值。
周期怎么确定的,还有就是数据是一天一天单独的还是每天累积的数据,我之 ...

异常值要做去噪处理,可以考虑用差异系数之类的。时间片切分粒度其实可以尝试多几种切片,数据应该是累积的,因为没条记录就是个请求。个人觉得无论什么模型参数设定也是很重要的,而且不同flavor预测参数应该都不一样,建议也可以试试garch。
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猫步毒药

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发表于2018-4-11 13:18:55 5# 显示全部楼层
captain_wow 发表于 2018-4-11 09:52
异常值要做去噪处理,可以考虑用差异系数之类的。时间片切分粒度其实可以尝试多几种切片,数据应该是累积 ...

谢谢大佬指点
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codedog

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发表于2018-4-12 20:45:26 8# 显示全部楼层
captain_wow 发表于 2018-4-11 09:52
异常值要做去噪处理,可以考虑用差异系数之类的。时间片切分粒度其实可以尝试多几种切片,数据应该是累积 ...

感觉这个差异系数只能用来判断数据的离散程度,怎么用来去燥呢?有没有其他的去燥方法,给推荐几个。。。。。。。。
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captain_wo...

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发表于2018-4-13 09:45:29 9# 显示全部楼层
codedog 发表于 2018-4-12 20:45
感觉这个差异系数只能用来判断数据的离散程度,怎么用来去燥呢?有没有其他的去燥方法,给推荐几个。。。 ...

简单的比如有 k-近邻法:取某个数据最近的k个近邻点,然后将这个k个值加权(权重一般是距离的比值吧),然后根据自定义的阈值,将距离k个近邻距离超过阈值的当做异常点;稍微复杂一点的有 Grubbs检验,具体做法可以自己去搜一下~
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shuaizzZ

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发表于2018-4-14 15:40:39 10# 显示全部楼层
captain_wow 发表于 2018-4-13 09:45
简单的比如有 k-近邻法:取某个数据最近的k个近邻点,然后将这个k个值加权(权重一般是距离的比值吧), ...

你好,我看了你关于k近邻去噪的思想。我的理解是,对于一个异常数据点,取它的前k个和后k个数据的加权作为代替,其中距离越近的数据权值越高。另外你说的“将距离k个近邻距离超过阈值的当做异常点”这句话我没能理解,希望您给指点一下!谢谢
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xyqallen

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发表于2018-4-14 17:28:56 11# 显示全部楼层
captain_wow 发表于 2018-4-13 09:45
简单的比如有 k-近邻法:取某个数据最近的k个近邻点,然后将这个k个值加权(权重一般是距离的比值吧), ...

同问阈值的问题~
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