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课件网) 预测原理探究 目录 CONTENTS 01. 预测的基本概念 02. 人工智能预测 03. 预测的实践应用 04. 预测的未来发展 预测的基本概念 第一章节 预测的概念 决策是人们在生产、生活和工作中的一项基本的思维和实践活动。小至个人生活，大至整个国家的建设，都需要对一些行动方案的可行性及优劣做出评价，从中选择满意或最优的行为。而预测作为决策的前提和基础，对最终决策选择的方案起着重要的作用，因而也是关乎生存和发展的一项重要活动。 一、预测的概念 预测是指根据客观事物的发展趋势和变化规律，对特定的对象末来发展的趋势或状态做出科学的推测与判断。 现代预测理论以定量分析为基本方法，它由五个基本要素组成:/人(预测者)、知识（预测依据)、手段（预测方法)、事物未来或未知状况（预测对象)、预先推知和判断（预测结果)。预测理论的五大基本要素的关系如图11-1。 预测基本要素关系 预测依据 预测者 预测技术 预测对象 预测结果 决策 为了获得科学的预测结果的同时也就构成了科学预测活动的发端，它是预测活劫全过程的动力，并推动着预测系统的运动、变化与发展。一旦获得了科学预测的结果，预测活动便告终结。所以，预测结果既是预测活动的发端，又是预测活动的终结。 人类拥有一种重要的能力———决策。决策，即做出决定或选择，是我们日常生活中不可或缺的一部分。决策问题无处不在。 决策问题往往非常复杂:在决策过程中，每一次必须做出选择时可能出现的选项很多，且决策的目标常常是一个远期的结果，不可能被简单预测到。 预测 比如下围棋这样一个决策问题:每一回合都需要落子，即做决策;每一次决策可以做的选择很多，如果是19道围棋则最多有361种落子方式;在落子之后，对手也会落子。每一步落子的收益和导向是不可预测的。 预测已有漫长的历史。我国古代人民认为看见蚂蚁上树预示天即将下雨，便是自觉或不自觉运用预测技术的一种体现。但在19世纪以前，人类对于这样一类问题,往往根据个人的经验、阅历、学识和智慧，通过类比、分析和综合的方法做出直观判断，即现在我们所说的定性预测。这些方法至令仍在采用，并继续向理性化、系统化的方向发展，在一些缺乏定量信息和极端复杂的场合，仍有不可取代的作用。 预测的原理 01 基于历史数据：通过分析历史数据，建立预测模型 05 基于专家意见：通过专家意见，建立预测模型 03 基于时间序列：通过分析时间序列数据，建立预测模型 02 基于因果关系：通过分析因果关系，建立预测模型 04 基于机器学习：通过机器学习算法，建立预测模型 基于综合分析：综合运用多种方法，建立预测模型 06 人工智能预测 第二章节 人工智能预测 人工智能预测是指利用人工智能技术对未来事件、趋势等进行预测和分析的过程。人丕智能预测可以应用于各个领域，如金融、医疗、物流、市场等通过分析大量的数据,利用机器学习、神经网络等技术，预测未来的趋势和变化，为人们决策提供参考和指导。如用户打开智能地图导航软件，输人目的地，选择出行方，选择出行时间，即可查看不同时间段的预质通行时间(如图11-2)，做出出行决策。 影响人们出行方式选择的因素有很多，如天气状态、出行距离、实时路况等。人工智能预测出行方式的步骤一般如下: 确定影响因素→收集样本数据→对样本进行训练→训练完成后输入要预测的数据进行预测（如图(11-3)。 图11-2 智能地图导航 技术原理—预测神经网络基础 01 02 03 04 05 06 深度学习：通过增加网络深度和宽度，提高模型的表达能力和预测精度 反向传播：通过调整神经元的权重和偏置，以最小化损失函数，实现模型优化 损失函数：衡量预测结果与实际结果之间的差异，如均方误差、交叉熵等 激活函 ... ...
