Therefore, the six input factors with large correlation coefficients (的简体中文翻译

Therefore, the six input factors wi

Therefore, the six input factors with large correlation coefficients (x_h) are used to select historical data that is close to the input factor of the predicted data, thereby reducing the data capacity of the historical data; that is, the |Δ| and μ corresponding to the x_h input factor For comparison, choose historical data with |∆|≤μ. Where μ is the data selection coefficient of the input factor of x_h, which is mapped with |Δ|, and the size of μ needs to be continuously adjusted and optimized; if it is too large, all historical data are easy to pass, and the input factor that is close to the predicted data input cannot be selected. Historical data; μ too small to discard all historical data, resulting in no historical data to find.
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因此,使用具有较大相关系数(x_h)的六个输入因子来选择与预测数据的输入因子接近的历史数据,从而减小了历史数据的数据容量;即|Δ| 和μ对应于x_h输入因子为了进行比较,请选择| ∆ |≤μ的历史数据。其中,μ是输入因子x_h的数据选择系数,与|Δ|对应,μ的大小需要连续调整和优化;如果太大,则所有历史数据都易于传递,并且无法选择与预测数据输入接近的输入因子。历史数据; μ太小而无法丢弃所有历史数据,从而导致找不到历史数据。
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Therefore, the six input factors with large correlation coefficients (x_h) are used to select historical data that is close to the input factor of the predicted data, thereby reducing the data capacity of the historical data; that is, the |Δ| and μ corresponding to the x_h input factor For comparison, choose historical data with |∆|≤μ. Where μ is the data selection coefficient of the input factor of x_h, which is mapped with |Δ|, and the size of μ needs to be continuously adjusted and optimized; if it is too large, all historical data are easy to pass, and the input factor that is close to the predicted data input cannot be selected. Historical data; μ too small to discard all historical data, resulting in no historical data to find.
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因此,采用六个相关系数较大的输入因子(x|h)来选择与预测数据输入因子接近的历史数据,从而降低历史数据的数据容量;即,与x|h输入因子相对应的|Δ|和μ进行比较,选择| | | | | | | | | | | | | | | | |。其中μ是x|h输入因子的数据选择系数,用|Δ|映射,μ的大小需要不断调整和优化;如果太大,所有历史数据都容易通过,且不能选择接近预测数据输入的输入因子。历史数据;太小,无法丢弃所有历史数据,导致没有历史数据可供查找。<br>
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