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大数据分析趋势预测算法的作用有哪些?
发布日期:2021-06-30 阅读次数:819

伴随着社会的发展和科学技术的进步,人工智能技术对人类的影响越来越大,其应用领域也越来越广泛。正如周海中国际知名学者所说,随着科学技术的进步,人工智能时代即将到来;届时,人工智能技术将广泛应用于各个学科,会产生意想不到的效果。目前,人工智能技术在预测领域发挥着越来越重要的作用,尤其是趋势预测算法。

预测未来是人们梦寐以求的能力。趋势是事物明确可预见的发展方向,趋势预测是分析未来某个时期某个趋势会发生什么样的方向性变化。人工智能技术是预测领域的核心,数据和计算能力是基础;这种技术的实用性主要得益于数据的积累和计算能力,其中趋势预测算法在许多方面发挥着至关重要的作用。

大数据分析

大数据分析就经济而言

投资股票市场的目的是为了盈利,所以在决定购买哪只股票之前,我们会先查一下公司的相关信息,搜索一下最近甚至之前与公司相关的新闻,逛逛炒股贴吧,看看微博上关于公司的相关信息。假如公司前景清晰(正面报道很多),那么投资股票的回报可能会更高。此外,投资股票市场,还需要查看各种数据,如K线等。有时候我们会看到某只股票持续下跌,并有上涨的趋势,也许此时是最好的购买时机,因为这只股票很可能触底反弹。人工智能技术中的线性回归算法在股票预测中起着重要作用。

另外,人工智能技术对股票价格趋势的预测,也是一项深入学习的实践。它利用机器学习算法,根据近几年与某股相关的K线走势,以及公司相关报道的情感分析作为数据集,通过培训获得可预测股票价格的机器学习模型,并利用该模型对股票价格进行趋势预测。此时,趋势预测算法(如ARIMA模型,LSTM神经网络模型,Prophet模型等)很可能会大显身手。尽管不同的模型会有各自的优缺点,但是它们对股票价格趋势预测有一定的参考价值。

2021年6月25日,欧洲杯小组赛全部结束,接下来是淘汰赛。对于接下来的比赛,很多彩票玩家通过分析大量数据来建立模型,从而做出科学的预测。他们利用人工智能技术建立比赛趋势预测算法,筛选比赛随机性的东西,找到有价值的赌注比赛。人工智能技术具有人力无法比拟的优势。研究成千上万场比赛的数据,建模后出的结果非常接近事实。

大数据分析

大数据分析就医疗而言

近来,美国谷歌公司开发了一种新的趋势预测算法,可以预测人类的死亡时间,准确率高达95%。该技术测试了医院病人所面临的一系列临床问题。谷歌公司从两个医疗中心至少有216,000名成年病人,采用了人工智能技术,测试时间至少为24小时。研究者们从电子健康记录中获得了大量的资料。该算法能够准确预测患者的死亡风险,重新住院,延长住院时间和出院诊断。这些算法都被证明比以前公布的算法更精确。

人类的语言模式可以揭示一个人患精神病的风险。近几年来,研究者们把目标转向了计算机算法,帮助心理健康专家分析高危人群的语言,从他们的演讲中发现了线索。西奈山医学院,纽约州立精神病学研究所,加州大学洛杉矶分校和其他机构的研究者们使用了一种趋势预测算法来研究93名危险人群的语言模式。研究者说,这种算法能识别出哪些患者患有精神疾病,准确率达到83%。

Google的研究人员最近也发现了一种新的方法:扫描眼睛,并通过趋势预测算法评估一个人患心脏病的风险。通过对患者眼后扫描的分析,该公司的软件可以准确地推断种数据,包括个人年龄,血压,以及他们是否吸烟。这样就可以用来预测他们患重大心脏病的风险:例如,心脏病发作。这个算法能让医生更快更容易地分析患者的心血管风险,而不需要进行血液测试。

大数据分析就农业而言

许多国家的农业报告预测,到2027年,精准农业市场将达到129亿美元,因此越来越需要开发能够实时指导管理决策的复杂数据分析解决方案。美国伊利诺伊大学的研究人员最近提供了一个有前途的趋势预测算法,可以更有效、更准确地处理精密农业数据。例如,对于玉米种植来说,决定何时使用氮肥是一个长期的挑战。由于各种氮肥的用量和时间,包括种植过程中使用的所有氮肥和几个发育阶段的批量使用,氮肥对田间玉米的有害胁迫程度不同。

它们通过一种叫做卷积神经网络的机器学习来分析玉米种植。机器学习是人工智能技术的核心,一些机器学习从模式开始,然后要求计算机把所有的数据都放进这些现有的模式中。卷积神经网络可以忽略现有的模式,取而代之的是,获取少量数据并学习组织数据的模式,类似于人类通过大脑中的神经网络来组织新的信息。

研究者们主要利用机器学习的方法来预测玉米的产量。这种方法结合了来自不同地形变量、土壤电导率、玉米田用氮肥和种子处理的信息。借助于更好的肥料使用模式,可以最终帮助农民降低成本,增加玉米产量,同时减少可持续农业景观的环境足迹。

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