Прогнозирование функциями дискретного аргумента (пример)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Содержание

Введение

В статье представлена попытка прогнозирования таких специфических временных рядов, как монофонические мелодии. Были осуществлены три различных подхода: экспоненциальное сглаживание, локальное прогнозирование и поиск постоянных закономерностей.

Предлагается опробовать первый метод в традиционной его форме, чтобы ответить на вопрос, пригоден ли он для решения данной задачи. Затем предлагается во втором методе проверить работоспособность коэффициента корреляции Пирсона в качестве меры сходства. Третий будет использоваться в упрощенном варианте.

Постановка задачи

Мелодия есть функция m: \ T \rightarrow X\times Y, где T = 0, 1, 2, ...$ ~--- позиция ноты, X = 0, 1, 2, ... ~--- конечное множество нот, занумерованных в порядке увеличения тона, Y ~--- длительность ноты, в секундах. Таким образом, будем работать с пучком из двух временных рядов.


Предполагается, что мелодия дана законченная, но без нескольких финальных нот(в данной статье одной). Необходимо их предсказать.

Личные инструменты