使用模拟模型的预测分析

预测分析和模拟

在本文中,我们介绍了预测分析的广阔领域,它与机器学习的联系,以及模拟作为一种预测分析技术是如何工作的。

为什么要使用预测分析?

预测分析是基于历史数据进行预测。从业人员通过统计算法和机器学习技术分析过去的事件,以产生未来系统的概率和预测。几乎每个人都是预测性分析的受益者。

在一个消费信贷系统例如,我们每个人都有一个信用评分,代表我们将偿还贷款的概率。或者,在另一个例子中,现代的Android手机有一个自适应电池为最常用的应用程序优先使用电池电源的系统。通常,预测分析提供的见解有助于优化流程和管理风险。

只要有数据,预测分析就很有价值。业务部门的用例包括:

  • 18新利luck娱乐官网-优化生产流程,改善维护调度,计划库存等。
  • 18luck -在临床试验、预测调度系统、医药市场分析等方面。
  • 石油天然气-用于运营规划,现场生产优化,存储管理等。
  • 业务流程-用于优化、投资分析、影响分析等。
  • 供应链-有关设计,规划,采购优化,库存管理,运输规划,风险管理-见anyLogistix

预测分析的两个趋势

预测分析越来越普遍,这要归功于计算领域的两个趋势:

快速增长的数据集-由于存储成本低,人们和设备的活动越来越多地在网上进行,数据收集变得广泛和日益增长。由于数据管理的进步,数据集的规模和复杂性的增加并不是一个限制因素。

易用性-数据存储和处理的持续进步降低了成本,增加了对快速和复杂分析的访问。用户界面也在不断改进,使预测分析工具更易于使用和理解。此外,使用机器学习技术的复杂数据分析正变得越来越简单,这要归功于诸如微软项目的盆景H2O.ai自动机器学习,以及Pathmind人工智能

随着预测分析软件的普及,存储的数据被分析的越多,其价值就越能体现出来。


模拟和预测分析

模拟和预测分析是相关的,因为两者都需要模型。模拟模拟系统的行为,而预测分析使用模型来洞察未来。

在预测分析中,用决策树对直接系统建模是可能的。对于大数据集和复杂系统,回归或基于神经网络的机器学习可能是更好的选择。决策树将根据输入指示某些事情是否会发生。相反,基于机器学习的系统可以指定一个值,比如何时安排维护。这两种方法之间的另一个区别是它们的数据需求。建模者可以从有限的历史数据中构建决策树,而机器学习需要大量的训练数据。对于机器学习来说,这些数据通常来自历史数据集或连续反馈,但也可以使用仿真模型进行合成。

18IUCK新利官网 当系统不容易用数学方法描述或历史数据不足以训练或测试机器学习技术时,可以提供帮助。模拟不是将一个完整的系统表示为一个统计算法或生成一个固定的数据集,而是捕获系统组件的特征和关系,以提供一个动态模型。系统行为在运行模拟时出现,模拟产生的数据根据其配置而不同。模拟在两方面帮助预测分析:

  • 对于机器学习来说,当数据稀缺时(可能是由于成本或风险),模拟模型可以提供合成训练数据
  • 对于复杂的系统,描述系统的组件及其关系通常比描述整个系统的行为更容易。

由于先进的数据收集和越来越强大的计算机,机器学习提供了一种强大的预测方法,并越来越受欢迎。在我们的博客中了解更多机器学习与模拟

了解辉瑞公司如何使用AnyLogic作为预测建模软件临床试验案例研究



规范分析——对预测做出反应

规范性分析超越了预测,它告诉我们实现目标所需的行动,以及实现目标可能产生的更广泛的影响。在创建基于模拟的预测分析模型之后,您可以使用流程配置进行试验,并发现如何实现目标。从模拟模型中,可以清楚地看到实现目标所需的步骤以及它们将产生的影响。


使用AnyLogic进行预测分析模拟

对于在复杂系统中寻求优化流程和管理风险的公司,仿真建模有助于应用预测分析。此外,通过仿真模型,可以进行测试,分析未来状态的影响,并基于这些见解创建计划。模拟建模可以让您预见更改的影响,并确定满足目标所需的行动路线。

世界各地的公司都在使用AnyLogic来预测情况将如何发展,并制定应对措施,以确保最优的未来运营。AnyLogic可以轻松地将仿真模型与数据库连接起来,与现有业务系统集成,并实现自定义用户界面。通过统计和可视化,以及预测结果和测试想法的实验,如强化学习,蒙特卡罗,参数变化- AnyLogic是一个强大而灵活的预测分析工具。

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