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diff --git a/doc/document.asciidoc b/doc/document.asciidoc index cbd78ae..f675e49 100644 --- a/doc/document.asciidoc +++ b/doc/document.asciidoc @@ -30,7 +30,8 @@ Das Script 'get_products.m' liest die Datei '' - Lineare-Approximation (zeit -> quantität) - Mittlere-Wochen-Verhersagen -image::image/opt_pred_pie.svg[Anteil der Verfahren an der Gesammtlösung] +.Anteil der Verfahren an der Gesammtlösung +image::image/opt_pred_pie.svg[scaledwidth="75%"] Mittelwert ~~~~~~~~~~ @@ -44,7 +45,8 @@ Wenn man die Summe über dem Absatz alle Produkte für alle 42 Tage in einem Diagram abträgt, sieht man eine sehr deutliche periodische Schwankung der Werte. -image::image/q_sum.svg[Quantitätssumme] +.Quantitätssumme +image::image/q_sum.svg[scaledwidth="75%"] Diese Schwanken in einem Sieben-Tage-Rhythmus. Unter der Anahme, das dieses Verhalten jedem oder zumindest in den meisten @@ -58,7 +60,8 @@ In der Summer versucht man also über sieben Tage einen mittlere Schwingung der Sieben-Tage-Schankung zu erzeugen und dieses dann für den unbekannten Zeitraum vorherzusagen. -image::image/sevenday_pred.svg[Quantitätssumme mit Sevenday-Vorhersage] +.Quantitätssumme mit Sevenday-Vorhersage +image::image/sevenday_pred.svg[scaledwidth="75%"] In diesem Diagramm ist die mittlere kurve in den Vorhersagezeitraum abgetragen worden. @@ -162,7 +165,8 @@ Verfahren am besten geeignet ist. Mit diesem Vektor können nun die Vorhersagen der einzelnen Produkte für den unbekannten Zeitraum zusammen gelegt werden. -image::image/opt_pred_pie.svg[OptimizePie] +.Anteil der Verfahren an der Gesammtlösung +image::image/opt_pred_pie.svg[scaledwidth="75%"] Dieses Verfahren würde sich auch gut zur Bestimmung des Abgabe-Datensatzes für den Daten-Mining-Cup eignen. |