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一、獲取代碼方式 獲取代碼方式1： 完整代碼已上傳我的資源：【用電量預(yù)測】基于matlab SVM用電量預(yù)測【含Matlab源碼 103期】 二、SVM簡介 機器學(xué)習(xí)的一般框架： 訓(xùn)練集 => 提取特征向量 => 結(jié)合一定的算法（分類器：比如決策樹、KNN）=>得到結(jié)果
使用自動學(xué)習(xí)實現(xiàn)預(yù)測分析 準備預(yù)測分析數(shù)據(jù) 創(chuàng)建預(yù)測分析項目 訓(xùn)練預(yù)測分析模型 部署預(yù)測分析服務(wù) 父主題： 歷史待下線
深度學(xué)習(xí)在油藏預(yù)測中的應(yīng)用 油藏預(yù)測的目標是預(yù)測油藏中的儲量、產(chǎn)能和開發(fā)潛力等關(guān)鍵指標。傳統(tǒng)的預(yù)測方法通?；谖锢砟Ｐ秃蜌v史數(shù)據(jù)，但對于復(fù)雜的油藏系統(tǒng)，這些方法往往效果有限。深度學(xué)習(xí)技術(shù)通過利用大量的數(shù)據(jù)和強大的模型擬合能力，可以更準確地預(yù)測油藏的動態(tài)行為。 深度學(xué)習(xí)在油藏預(yù)測中的應(yīng)用主要包括以下幾個方面：
大家好！在這篇技術(shù)博客文章中，我們將探討如何使用機器學(xué)習(xí)方法進行地層預(yù)測和劃分。地層預(yù)測和劃分是石油工程中重要的任務(wù)，它們有助于理解地下油氣資源的分布和性質(zhì)。通過機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，我們可以自動化和優(yōu)化地層預(yù)測和劃分的過程，提高工作效率和準確性。 在這里，我們將使用Python編程語言和Sciki
我們能夠通過學(xué)習(xí)已有數(shù)據(jù)的模式來進行測井曲線的預(yù)測，從而填補數(shù)據(jù)的缺失。 在本文中，我們將介紹如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行測井曲線預(yù)測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的計算模型，它由多個相互連接的神經(jīng)元組成。通過在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練大量的輸入-輸出數(shù)據(jù)樣本，網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到輸入與輸出之間的非線性關(guān)系，并用于預(yù)測未知數(shù)據(jù)。
使用時序預(yù)測算法實現(xiàn)訪問流量預(yù)測
場景五：利用成本分析進行預(yù)測 預(yù)測主要是基于客戶在華為云上的歷史成本和歷史用量情況，對未來的成本和用量進行預(yù)測，您可以使用預(yù)測功能來估計未來時間內(nèi)可能消耗的成本和用量。 場景示例 客戶想要查看未來1年的成本預(yù)測數(shù)據(jù)，方便進行年度預(yù)算。由于預(yù)測是一種估計值，因此可能與您在每個賬期內(nèi)
預(yù)測機制 預(yù)測的準確性 預(yù)測主要是基于用戶在華為云上的歷史成本和歷史用量情況，對未來的成本和用量進行預(yù)測。您可以使用預(yù)測功能來估計未來時間內(nèi)可能消耗的成本和用量，并根據(jù)預(yù)測數(shù)據(jù)設(shè)置預(yù)算提醒，以達到基于預(yù)測成本進行預(yù)算監(jiān)控的目的。由于預(yù)測是一種估計值，因此可能與您在每個賬期內(nèi)的實際數(shù)據(jù)存在差異。
預(yù)測的應(yīng)用 用戶開通預(yù)測功能后，可以通過預(yù)測功能來估計未來時間內(nèi)可能消耗的成本和用量，也可以根據(jù)預(yù)測數(shù)據(jù)設(shè)置預(yù)算提醒，以達到基于預(yù)測成本進行預(yù)算監(jiān)控的目的。 查看預(yù)測數(shù)據(jù) 進入“成本分析”頁面。 單擊“新建自定義報告”。 設(shè)置周期。 按月查看預(yù)測數(shù)據(jù)時，支持的周期為：當前月、+3M、+6M、+12M；
訓(xùn)練預(yù)測分析模型 創(chuàng)建自動學(xué)習(xí)后，將會進行模型的訓(xùn)練，得到預(yù)測分析的模型。模型部署步驟將使用預(yù)測模型發(fā)布在線預(yù)測服務(wù)。 操作步驟 在新版自動學(xué)習(xí)頁面，單擊創(chuàng)建成功的項目名稱，查看當前工作流的執(zhí)行情況。 在“預(yù)測分析”節(jié)點中，待節(jié)點狀態(tài)由“運行中”變?yōu)?ldquo;運行成功”，即完成了模型的自動訓(xùn)練。
創(chuàng)建聯(lián)邦預(yù)測作業(yè) 企業(yè)A單擊“聯(lián)邦預(yù)測 > 批量預(yù)測 > 創(chuàng)建”按鈕，進入聯(lián)邦預(yù)測作業(yè)的創(chuàng)建頁面。企業(yè)A需要通過“算法類型”、“訓(xùn)練作業(yè)”等篩選條件可以找到用于預(yù)測的模型，點選使用的模型后單擊“確定”按鈕即完成聯(lián)邦預(yù)測作業(yè)的創(chuàng)建。 父主題： 使用TICS聯(lián)邦預(yù)測進行新數(shù)據(jù)離線預(yù)測
發(fā)起聯(lián)邦預(yù)測 企業(yè)A單擊“發(fā)起預(yù)測”按鈕，選擇己方和大數(shù)據(jù)廠商B的預(yù)測數(shù)據(jù)集，單擊確定即可發(fā)起預(yù)測。 TICS服務(wù)會對兩方的數(shù)據(jù)先進行樣本對齊，并對雙方共有的數(shù)據(jù)進行聯(lián)邦預(yù)測，預(yù)測的結(jié)果會保存在企業(yè)A（作業(yè)發(fā)起方）的計算節(jié)點上。企業(yè)A可以通過obs服務(wù)或者登錄到計算節(jié)點后臺獲取到對應(yīng)路徑的文件。
使用TICS聯(lián)邦預(yù)測進行新數(shù)據(jù)離線預(yù)測 場景描述 準備數(shù)據(jù) 發(fā)布數(shù)據(jù)集 創(chuàng)建聯(lián)邦預(yù)測作業(yè) 發(fā)起聯(lián)邦預(yù)測 父主題： 縱向聯(lián)邦建模場景
預(yù)測值的相似度或者差值來進行判斷是否存在故障信息，具體為現(xiàn)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，在進行設(shè)備工況劃分，獲取設(shè)備穩(wěn)定運行的數(shù)據(jù)，選擇特征并進行數(shù)據(jù)整理和標記，繼而進行預(yù)測模型選擇和后期的相似度或者差值計算判斷。按照上述流程，首先對數(shù)據(jù)進行整理，數(shù)據(jù)有溫度、振動、電流等數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)進行預(yù)
得到模型時的輸出（預(yù)測項）。 除標簽列外數(shù)據(jù)集中至少還應(yīng)包含兩個有效特征列（列的取值至少有兩個且數(shù)據(jù)缺失比例低于10%）。 當前由于特征篩選算法限制，預(yù)測數(shù)據(jù)列建議放在數(shù)據(jù)集最后一列，否則可能導(dǎo)致訓(xùn)練失敗。 表格數(shù)據(jù)集示例： 以銀行存款預(yù)測數(shù)據(jù)集為例：根據(jù)預(yù)測人的年齡、工作類型、
rts數(shù)據(jù)集。 “標簽列” 可自行選擇您需要預(yù)測的列名。 標簽列是預(yù)測模型的輸出。模型訓(xùn)練步驟將使用全部信息訓(xùn)練預(yù)測模型，該模型以其他列的數(shù)據(jù)為輸入，以標簽列的預(yù)測值為輸出。模型部署步驟將使用預(yù)測模型發(fā)布在線預(yù)測服務(wù)。 “輸出路徑” 選擇自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)輸出的統(tǒng)一OBS路徑。 說明：
下面的測試，是您在自動學(xué)習(xí)預(yù)測分析項目頁面將模型部署上線之后進行服務(wù)測試的操作步驟。 模型部署完成后，您可輸入代碼進行測試。在“自動學(xué)習(xí)”頁面，在服務(wù)部署節(jié)點，單擊“實例詳情”進入“在線服務(wù)”界面，在“預(yù)測”頁簽的“預(yù)測代碼”區(qū)域，輸入調(diào)試代碼。 單擊“預(yù)測”進行測試，預(yù)測完成后，右側(cè)“
使用API調(diào)用預(yù)測大模型 獲取預(yù)測大模型API請求地址 登錄ModelArts Studio平臺，在“我的空間”模塊，單擊進入所需空間。 圖1 我的空間 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型開發(fā) > 模型部署”，單擊“模型名稱”在“詳情”頁面獲取API請求地址。 只有處于“運行中”狀態(tài)的模型才可以正常調(diào)用。
132456573 其中為了保證數(shù)據(jù)安全，企業(yè)A和大數(shù)據(jù)廠商B通過討論決定使用hash過后的手機號作為已有數(shù)據(jù)的唯一標識id字段，并將唯一標識作為數(shù)據(jù)對齊的依據(jù)。 父主題： 使用TICS聯(lián)邦預(yù)測進行新數(shù)據(jù)離線預(yù)測
發(fā)布數(shù)據(jù)集 企業(yè)A將自己的需要預(yù)測的csv數(shù)據(jù)文件上傳到自己的計算節(jié)點上，通過“數(shù)據(jù)管理”模塊創(chuàng)建用于預(yù)測的數(shù)據(jù)集。 企業(yè)A預(yù)測數(shù)據(jù)集如下： 大數(shù)據(jù)廠商B仍使用訓(xùn)練時的提供的全量數(shù)據(jù)作為預(yù)測數(shù)據(jù)集，沒有發(fā)布新的數(shù)據(jù)集。 父主題： 使用TICS聯(lián)邦預(yù)測進行新數(shù)據(jù)離線預(yù)測
業(yè)務(wù)訴求。 根據(jù)前一篇文章，企業(yè)A已經(jīng)通過可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)功能訓(xùn)練出了一個預(yù)測客戶時候是高價值用戶的模型。 本文主要介紹企業(yè)A和大數(shù)據(jù)廠商B如何通過已有的模型對新的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行預(yù)測。 父主題： 使用TICS聯(lián)邦預(yù)測進行新數(shù)據(jù)離線預(yù)測
