第11课 预测原理探究 课件 九年级信息科技浙教版.pptVIP

技术原理—预测神经网络基础010203040506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、交叉熵等激活函数：将神经元的输出信号转换为新的形式，如Sigmoid、ReLU等神经元：ANN的基本单元，接收输入信号，进行加权求和，然后产生输出信号人工神经网络（ANN）：模拟人类大脑的神经网络结构，用于处理复杂数据技术原理—深度学习算法卷积神经网络（CNN）：用于图像识别和分类循环神经网络（RNN）：用于序列数据处理，如自然语言处理和语音识别长短时记忆网络（LSTM）：改进的RNN，可以处理更长的序列数据生成对抗网络（GAN）：用于生成数据，如图像生成和文本生成技术原理—特征提取与模型训练01020304特征提取：从原始数据中提取出对预测结果有影响的特征特征选择：选择对预测结果影响最大的特征模型训练：使用选择的特征训练预测模型模型评估：对训练好的模型进行评估，以确定其预测效果预测的实践应用第三章节经济预测宏观经济预测：预测GDP、CPI、失业率等经济指标股市预测：预测股票价格、市场走势等0102汇率预测：预测汇率波动、汇率风险等03产业预测：预测产业发展趋势、行业竞争格局等04金融预测01020304股票市场预测：利用历史数据预测股票价格走势外汇市场预测：利用历史数据预测外汇汇率走势债券市场预测：利用历史数据预测债券价格走势宏观经济预测：利用历史数据预测宏观经济走势，如GDP、CPI等2024年新版教学课件如遇课件中视频、音频无法正常播放，请在网站联系上传者索取完整版本。如需与本课件（或其它课件）配套的教学设计、随堂练习，请与上传者联系索取。预测原理探究目录CONTENTS01.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