做生成数(使用0.1做因子),之后13年的数据按统计方法标准化后输入,训练,仿真,对比结果。这个过程相当于插值计算...

资 源 简 介

做生成数(使用0.1做因子),之后13年的数据按统计方法标准化后输入,训练,仿真,对比结果。这个过程相当于插值计算...

详 情 说 明

这个技术流程描述的是一个典型的数据生成与建模分析过程。

首先通过0.1的因子参数生成一组初始数据，这里的0.1可能代表某种缩放因子或调节参数。生成数据的目的可能是为了填补现有数据集的不足，或者创建模拟数据用于后续分析。

接下来对13年的历史数据进行统计标准化处理。标准化通常包括去除量纲影响，将数据转换到相同尺度，常见方法有Z-score标准化或最大最小值归一化。这样可以确保不同特征的数据在训练过程中具有可比性。

然后将处理后的数据输入到模型中进行训练。训练阶段可能采用机器学习算法或统计模型，目的是学习数据中的潜在模式和规律。

训练完成后进行仿真实验，使用模型对新生成的数据或真实场景进行模拟预测。最后将仿真结果与实际情况或其他基准方法进行对比分析，评估模型的性能。

整个流程相当于一种插值计算方法，因为通过数据生成和模型训练，实际上是在已知数据点之间构建连续的函数关系，从而实现对未知数据点的估计和预测。这种方法在时间序列预测、数据填补和模拟分析等场景中都有广泛应用。