楼主: netf
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看似简单却又复杂的模型,那位能提示一下,用什么算法最合适 [推广有奖]

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楼主
netf 发表于 2010-2-7 14:26:51 |AI写论文

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已知序列为x(i),需要预测的未来序列为y(j)如:
x1 x2 x3 x4 y1 y2 y3 y4
约束条件是:
|(y1+y2+y3+y4)-(x1+x2+x3+x4)|=A
|(y1+y2)-(x3+x4)|=B
|(y3+y4)-(y1+y2)|=C
|y1-x4|=D
|y2-y1|=E
|y3-y2|=F
|y4-y3|=G
已知量A,B,C,D,E,F,G的给出方式是概率分布。或者说是精度要求。精度要求是递减的,越是久远的细节,精度要求越低 甚至对于F,G等的约束可以忽略。
求:
y1,y2,y3,y4的分布情况、最佳取值、可信度

初步预想,应该可以给出无穷个解来。并且每个解有着不同的可信度
问:用什么算法比较合适。(遗传?最大熵?或者...),速度要尽量快
二维码

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关键词:概率分布 约束条件 可信度 最大熵 模型 算法 提示 位能

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netf 发表于 2010-2-12 09:52:57
是我标题不够吸引吗?
各位老大们。拜托说个话

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