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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 |