Re: przewidywanie wartości cyklicznego wykresu - Grupy dyskusyjne w eGospodarka.pl

eGospodarka.pl › Grupy › pl.comp.programming › przewidywanie wartości cyklicznego wykresu › Re: przewidywanie wartości cyklicznego wykresu

Path: news-archive.icm.edu.pl!news.rmf.pl!agh.edu.pl!news.agh.edu.pl!news.onet.pl!new
s.nask.pl!news.nask.org.pl!plix.pl!newsfeed1.plix.pl!news-out2.kabelfoon.nl!new
sfeed.kabelfoon.nl!xindi.nntp.kabelfoon.nl!xlned.com!feeder5.xlned.com!feeder2.
cambriumusenet.nl!feed.tweaknews.nl!postnews.google.com!z10g2000yqb.googlegroup
s.com!not-for-mail
From: Mariusz Marszałkowski <m...@g...com>
Newsgroups: pl.comp.programming
Subject: Re: przewidywanie wartości cyklicznego wykresu
Date: Wed, 25 Aug 2010 03:43:27 -0700 (PDT)
Organization: http://groups.google.com
Lines: 15
Message-ID: <b...@z...googlegroups.com>
References: <0...@z...googlegroups.com>
<4c739d0b$0$21002$65785112@news.neostrada.pl>
<f...@x...googlegroups.com>
<4c73d821$0$22796$65785112@news.neostrada.pl>
<4c7424aa$0$27044$65785112@news.neostrada.pl>
<d...@l...googlegroups.com>
<4c74c7cd$0$27047$65785112@news.neostrada.pl>
<a...@q...googlegroups.com>
NNTP-Posting-Host: 89.229.34.123
Mime-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=ISO-8859-2
Content-Transfer-Encoding: quoted-printable
X-Trace: posting.google.com 1282733007 16105 127.0.0.1 (25 Aug 2010 10:43:27 GMT)
X-Complaints-To: g...@g...com
NNTP-Posting-Date: Wed, 25 Aug 2010 10:43:27 +0000 (UTC)
Complaints-To: g...@g...com
Injection-Info: z10g2000yqb.googlegroups.com; posting-host=89.229.34.123;
posting-account=xjvq9QoAAAATMPC2X3btlHd_LkaJo_rj
User-Agent: G2/1.0
X-HTTP-UserAgent: Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; pl; rv:1.9.2.8)
Gecko/20100722 Firefox/3.6.8,gzip(gfe)
Xref: news-archive.icm.edu.pl pl.comp.programming:186704
[ ukryj nagłówki ]
On 25 Sie, 10:14, "marek.hudyma" <m...@g...com> wrote:

> Czy w takim przypadku Fourier jest w stanie mi pomóc ?
A dużo masz danych? Kiedyś bawiłem się czymś podobnym dla
małej ilości danych. Szukałem najlepszego dopasowania:
min( suma_po_j (suma_po_i ( a_i * sin( b_i * x_j ) + c_i * cos( d_i *
x:j ) ) - y_j ) ^ 2 )
Gdy danych jest mało, to zwykłe symulowane wyżarzanie sobie
radzi.

Można tez o maple wrzucić i użyć jakiegoś optymalizatora dla kilku
punktów startowych.

Pozdrawiam