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authorJan Klemkow <j.klemkow@wemelug.de>2012-05-18 21:34:00 +0200
committerJan Klemkow <j.klemkow@wemelug.de>2012-05-18 21:34:38 +0200
commit19e157ba09d19c0b2cec73a1c64f9191cc2f64a5 (patch)
tree3e6cd0817ad6b78a8effe5487190f7b14bb6a9e9
parent5bc1dc622115d039b8007be387193e1e957d4e9a (diff)
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dmc-19e157ba09d19c0b2cec73a1c64f9191cc2f64a5.zip
doc: Restructure document sections.
-rw-r--r--doc/document.asciidoc32
1 files changed, 7 insertions, 25 deletions
diff --git a/doc/document.asciidoc b/doc/document.asciidoc
index 8f115e7..1f256fd 100644
--- a/doc/document.asciidoc
+++ b/doc/document.asciidoc
@@ -7,27 +7,13 @@ DMC 2012
// a2x: --dblatex-opts "-P latex.output.revhistory=0"
// a2x: --dblatex-opts "-P doc.publisher.show=0"
-Vorbetrachung der Daten
------------------------
-
-Die Summer aller Quantitäten abgetragen in einem Graphen über die Zeit ergab
-eine deutliche periodische Schwankung über sieben Tage.
-Aus dieser Erkenntniss herraus wurde das
-Sevenday-Verfahren (siehe xref:anchor-sevenday[]) entwickelt.
-Zur weiteren Veranschaulichung wurden Mittelwerte über verschiedene
-Tages-Intervalle gebildet, und miteinander verglichen - die verhältnismäßig geringen
-Unterschiede der Mittelwerte führte zur Nutzung des
-Mittelwertverfahrens zur Vorhersage (siehe xref:anchor-middle[])
-
-
-Verfahren und Programme
------------------------
-
+Verwendete Programme und Datenvorverarbeitung
+---------------------------------------------
Zur Verarbeitung der Daten wurde das Programm Octave benutzt.
Dieses ist eine Open-Source alternative zu MATLab.
In dem Programm wurden die Daten in Form von Matrizen dagestellt.
Das Script 'get_products.m' liest die Trainings- und Klasifikationsdatein
-die von einem sed script für die Benutzung in Octave vorbearbeitet wurden:
+die von einem sed-script für die Benutzung in Octave vorbearbeitet wurden:
[source,sh]
----
@@ -37,7 +23,7 @@ die von einem sed script für die Benutzung in Octave vorbearbeitet wurden:
1d
# Replace every | with a space
s/|/ /g
-# Eliminate carrage return
+# Eliminate carriage return
s/\r//
----
@@ -68,14 +54,10 @@ price_{day56,product1} & price_{day56,product2} & \cdots & price_{day56,product5
\]
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
-
-- Mittelwert
-- Lineare-Approximation (preis -> quantität)
-- Lineare-Approximation (zeit -> quantität)
-- Mittlere-Wochen-Verhersagen
-
.Anteil der Verfahren an der Gesammtlösung
image::image/opt_pred_pie.svg[scaledwidth="75%"]
+Verfahren zur Vorhersage
+------------------------
[[anchor-middle]]
Mittelwert
@@ -203,7 +185,7 @@ Somit war dieses Verfahren keine Option für eine seriöse Vorhersage für
unbekannten Datensätze.
Optimierungsverfahren
-~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
+---------------------
Das Optmierungsverfahren ist Post-Clustering und wurde im Script 'opt_pred.m'
implementiert.
Dieses Meta-Verfahren bestimmt für jedes Produkt eines der oben genannten