2011年新年祝福源码

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采用Matlab R2012编写的修正剑桥模型，安装Matlab R2012软件后，可以直接打开改程序进行运算

安捷伦N9030A频谱仪Scpi接口协议，英文版资料，很详细实现连通对于VISA必须注意:虽然应用指南14659/1465-11Ⅵ ISA API是标准的,但各厂商则是在早期自动测试中,系统控制概要器称为台式计算器或仪器控制器用VSA层下的不同层控制硬件。此它只有有限的处理能力和少量的外,各厂商还可能为它应用层的独测试系统中的一些因素会增加存储器。为使语法尽可能简单,设备特特性作了增强。为使其能完成所Vo连接的负担。比如系统中的仪器制造商采用短命令,先是二进制,后有工作,主计算机中安装的VSA版数,要执行的测试数,命令量、状态消息,以及要传送的测试数据。LAN本必须与IO硬件兼容(这正是PC采用ASCI1技术是解决负担问题的最好方法。标准IO,如LAN和LSB的另一优它是GPB的快速和低价的替代方不同制造商定义他们自己的命点,支持这些按口的任何版木SA案,在连接距离和锁定连接器上也令串,通常是针对各仪器特定功能都能工作,因为低级驱动程序已标超过UsB。的专有命令。在系统中要把仪器更准化)换至另一厂家的仪器,甚至用新仪当前一代PC多数都有内置的器更换同一厂家的较老仪器,都可更自由地选择LAN端口,因此测试系统的计算部分只需最小的物理配置。测试仪器能需要完全重写系统软件。与测试和测量行业1O的进步拥有LAN端口也越来越平常。此同时,PC行业一直在追求DO和程外,像 Agilent E5810 A LAN/ GPIB仪器命令还不是故事的全部。序语言的独立性,Mco建立了网关这样的装置能在基于LAN的测控制器和系统仪器间的连接性需要组件对象模型(COM,这是允许不试系统中容易地包括仅有GPB的另增的软件层。历史上的1O软件层同软件厂商制作的组件组合进入各较老仪器。包括了库,如标准仪器控制库种应用的软件体系结构。COM不依(SICL)或NL-48应用软件通过使赖于任何特定的程序语言作出系统使用LAN的决定用这些库实现与仪器的直接通信。也能更容易地与同事共享数据、结各厂商都有专用于与自己IO接口为融入语言独立性的优点果、报告等。但它也为可能影响系统性能和完整性的恶意威胁和不经意通信的专有应用程序接口(API)。这 Agilent开始建立作为ⅤISA标准伙的风险开启了大门。幸而有保护的给用不同厂家设备建造测试系统的伴的 VISA COM。 VISA COM是专用LAN能屏蔽网络免受大部份风系统开发者带来很大困难一当然, VISA API I面向对象的表述:ⅥSA险,并保证最大的吞吐率。大多数许多系统用过的(和还在使用的)设AP通过使用组件对象模型而进入 Windows PC和低价网络设备的这备确实来自多家厂商。应用层。些标准能力有两种可行的实现方法:一种是围绕LAN路由器建造标准化AP其结果是:Ⅵ SA COM使您能另一种是基于配有两块LAN卡的为更容易构建多厂商测试系统,自由选取最流行的1O配置,从选PC。组仪器厂商建立了虚拟仪器软件择“COM友好”语言,如C#、 VisualBasc6和Ⅴ isual basic.NET诸语言为在PC中建立与LAN使能仪体系结构(VISA)。它提供标准化的器的透明通信,还需要做一些工作。AP,允许通过公共接口一直接或中获益。如我们后面的讨论,您选择成功取决于 Microsoft windows xP使用驱动程序控制仪器。从应历的的应用开发环境(ADE)将影响对的LAN服务,以及 Agilent IO Li观点来看,各厂商的ⅤSA似乎相同。您应用的最佳库和API选择。braries suite14所提供简化和加速连接过程的一些附加能力。1为更多了解仪器控制的发展,请参看应用指南1465-3理解驱动程序和直接O,25页www.agilent.com/find/systemcomponents实现通信标准化直接Mo今天,SCPI仍是使用最多的仪器控当您使能了连通能力后,就要1989年,HP2推出称为测试和制形式。决定如何实现主计算机和系统仪器测量系统语言(TMSL)的仪器通信间的通信。有两种可选方案,即直接语言,在改进一致性和易用性上:作IO和仪器驱动程序。直接O建立了尝试。其后HP和其它八家制造与各仪器的直接连接,它较快,但限商以TMSL为起点,共同致力建立制了仪器的互换和软件重用。大多通用的仪器控制方法。其成果是数仪器驱动程序使用直接IO和SCPI,即可编程仪器的标准命令。SCPI,但有时它会隐藏连接。总之,驱动程序以降低灵活性(可能还有SCPI在仪器固件中的实现使用速度)为代价换取改进的互换性和于直接LO的程序语法更鲁棒和更重用能力。在许多情况下,您可既使可预期。语法定义了严格的层次,规用仪器驱动程序,又使用直接O,定了跨仪器型号的一致性命令、响以实现最佳速度、灵活性和测量功应和数据格式。所定义的这些命令能的平衡。和响应适用于源、敏感和开关装置。表1:这一 Visual basic6框图使用ScP和Ⅵ SA COM IO与函数发生器通信Dim Egen As VisaComL-b. FormattedIo488Code removed: Set up the connection to tre instrumentWith fenWritestringReset the function generator工. ClearClear errors and status registersWritestring "FUNCtion PUlSeSelect pulse waveshapeWritestring "OUTPut: LOAD 50Set the load -mpedance to 50 ohms (defaultLOW OWritestringVOLTage: HIGH 0.75Figh level=.75 VWritestring "PULSe: PERiod 1e-3Writestring "PULSe: WIDTh 100e-6Pulse width100usWritestring PULSe: RANsition 10e-gi Edge time is -0 ns (rise time fall time)Iritestring OUTPut ONTurn on the instrument outputFcr I =0 To 18Vary edge by 5 nsec stepsWritestring " PULSe: RANsition " s(0.000C0001 +I*0. 000000005300mEnd with21999年HP把它的测试和测量业务分拆至 Agilent改进互换和重用于ⅠⅥI标准的出现,NⅠ为遵循探索应用的替代方案SCPI是一项重大进步,但仪器标准更新了它的工具,但基于专打包的压缩软件通常以性能和驱动程序的后续发展已使互换和重有工具的许多系统仍在使用中。灵活性为代价,提供测量和分析的为获得重用和可互换能力,TV-用达到全新的水平。仪器驱动程序C需要用附加补丁软件围绕不直便利。这样的产品一般非常适合产(或简称“驱动程序”)是使能PC与品开发期间使用的小型系统或一次仪器间的通信,针对特定仪器(或特接攴持软件互换能力的核心DLL性系统。与其相反,定制软件往往是定仪器门类)的高层软件部分。对软技术,应用程序必须调用中间驱件开发者来说,驱动程序通过指导动程序(一个“YVC类驱动程需要高性能和最大灵活性的设计验证和生产测试这类应用的最好答案。开发者完成各必要编程步骤和在程序”),然后由它接着调用实现该序环境内提供仪器能力简化编程和功能的专门仪器驱动程序。简化基本分析任务缩短开发时间(而不是像SCPI和直‘1coM:通过利用COM计算有一些替代通用开发环境的方接IO那样在手册中)。机标准,该标准能最大限度实现案。一个例子是“目标应用”,它针可互换性和重用。 IVI-COM驱动对特定的测量或技术领域,或针对第一代驱动程序针对特定厂商,程序与标准PC组件体系结构软产品开发生命期中的特定阶段或任通常使用特定ADE工作(有些遗存的应用程序还在使用这样的专用驱件相集成,从熟悉和方便的务。这些应用包括为非经常性测量动程序)。但今天巳有三种类型的标ADE控制仪器,以得到生产能力所设计的软件(手动或半自动)。这准化仪器驱动程序。它们与多种的极大改进。IVI-COM驱动程些软件一般用于产品开发的较早阶ADE一道工作,能使仪器与任何厂序用VISA( ISA COM或段或设计验证期间。商的IO硬件通信。ⅥISA-C)控制VX或GPB仪器。由于许多新的仪器包括计算机标像 Agilent IntuiLink连通性软件·VⅪ即插即用:它们原来是为模准O,如IAN和USB,用于非(免费)和 Agilent BenchLink(低价)块化ⅤⅪI仪器开发,后来又扩展GPB仪器的 VI-COM驱动程这类应用软件能容易地用于执行半到非VXI仪器。通过VISA库,序并不要求使用VSA,虽然许自动测量,收集效据和分析来自各种仪器的结果。这两种应用软件使致性的驱动程序提供Ⅰ/O多使用了VISA用驱动程序或直接IO一以实现仪器VXI即插即用WIN32驱动程序规范能在所有流行语言中工作,如果您不能确定使用的是何种通信、控制和数据传输。O技术或驱动程序,可检查仪器通是今天使用最广的驱动程序体系结构。信所使用的连接串或“仪器地址”VISA型串的形式如“ TCPIPⅣ-c:ⅣVL-C有二个明显不同的34980A.tm.agilent.com:inst0驱动程序。该术语通常适用于基NSTR”,而基于SCL的串则如“lan于NI专有工具的驱动程序。由34980A.m.agilent.com]nst0"www.agilent.com/find/systemcomponents· Intuilink:这种连通性应用软件BenchLink是 Windows基应用钦比较开发环境通过在流行PC应用软件,如件(图2),它用电子数据表格式Windows word和 Excel中增加流程化数据收集、展示和分析。您行将选择的软件环境对建立工具条简化数据传输。 Intuilink它也能通过包括在IO软件中的和维护测试系统所需要的时间、工作量和成本有极为显著的影响。开能从测量仪器直接取回数据,使LAN、USB或GPIB与仪器通信发环境可以是图形式的,或者是文您能保持在PC应用软件中,并还有对 BenchLink的更高售价本式的。如 Agilent VEE Pro和N使用其熟悉的界面。通过支持LabvIEw这样的图形环境使用图示GPB、USB、LAN和 Fire wire接替代方案,包括适用于功能测试的方法,工程师掌握这种方法比较容口, ntuilink也消除了仪器与PC仪器控制软件和特定域应用软件易。您只需操纵代表命令和功能的间的壁垒产品范围从一般测试执行程序到针图标用程序流线把它们连接,这样对应用的程序,如蜂窝电话管制测做能更容易看到执行路径和交互Benchlink:这种低价的应用软试L具。所有这些都服务于减少仪它也为您屏蔽了下层的语法。针对件有支持各种仪器的版本。器编程、连通和通信的负担测试和测量的图形环境还有扩展的1/O和仪器驱动程序,以及与测量相关的数学运算及图形能力。图形编程最适合小型和中型的测量应用图2. Agilent BenchLink Data Log9gr提供电子数据表形式的测试设置,以及对测量的实时显示和分析而对大型程序,可视接口则变得难以理解X吧国园xScen Setup SWich Cortrol l相反,文本程序则较难掌握,因Enablerecopy To Cupboard CrannetslodsMep为需要全面和深入了解编程语言的20-Chwnnel Amwu Mu曲啪母图·世留队茶命令和语法。但由于多数文本语言是基于开放标准,它们提供对开发0.036612435DC)环境、软件工具和培训机会的更大Awerage value. -0.0367263015253828选择。而且有众多适用的第三方驱动程序、工具和插卡。文本程序最适-1.157E06cDC)合大型复杂程序,因为更容易浏览Average Voke:-11016209107932E-06和理解。Rslerence Ref Unt MaterA Maxmum value: 1. 414E-0S过去,文本编程所产生的应用10.00md004212221444wdoChae5000c0024254程序在运行时间上有明显的速度优Minmum Value:-2357E-06势,它超过图形编程所产生的应用Count: 1184yl(02Auro ScoleD.002884919Della0010.64程序。但在今天,这两种方法产生的one Fo Computed应用程序在运行速度上相差甚小。最大化性能和灵活性屏上帮助: Intellisense特性和具有 Agilent测试和您可选择支持定制测量软件创F帮助”能力与基于COM和测量工具集的Ⅴisua| Studio建的方案。其范围从测试自动化应NET的第三方驱动程序和软件Agilent测试和测量L具集2.0用软件到使用图形或文本编程的全协同工作。例如驱动程序的功能开发环境。您选中的方案将确Intellisense窗显示所有可用的榮具有测试自动化能力,它使用一套作,对每一项操作的简要描述,集成和易于使用的软件工具和组件定仪器通信的最好选择。以及所有允许参数的概要和说项目向导、API、类库、 widgets、Microsoft visual studio明。对于各种驱动程序或部件,图形、驱动程序和其它工具扩屐V只需按F1键,就打开展现该驱 sual studio的NE版。所建立的坏Ⅴ Visual studio是文本式的编程动程序在线帮助手册的新视窗。境简化了把测试和测量融入定制应解决方案,它提供扩展的开发工具这种上下文相关的屏上帮助要比用软件的过程。在 Visual Studio环和内置的帮助能力,以加速Win-翻阅印刷的编程手册快得多。境中使用测试和测量工县集2.0,您dows基应用软件的开发。集成的就可使用所中意的文本编程语言,开发环境为所有支持语言提供一致种测试系统应用软件也有·把您的新代码与在其它语言中编写性的接口,包括 Visual basic,CH+项缺点:即Ⅴ isual studio中的新.的已有代码相集成。和C#。NFT基语言难以使用CAPI。Microsoft程序语言最新版用NET技测试和测量工具集2.0还提供作为标准化的主流开发产品,术与驱动程序及第三方软件通信二加速和简化系统开发的一些其它Visual studio有如下优点NHT迅速扬弃了CAP技术。这影能力。开放性:由于Ⅴ isual studio是开响到YSA1O库的CAP版本,以· DirectIo类:这是直接向仪器发放和应用广泛的标准,因此能与及IVC和ⅤX即插即用驱动程序送命令的最简单方法。任何其它编程技术通信。这样,为解决这一问题, Agilent为VlSA您就能用数以千计的第三方工具^PL提供NET的包装程序。该包·包装的ⅤX即插即用驱动程序软件和驱动程序等一来支持装程序可免费从www.agilent它把驱动程序集成至.NET,县您的开发工作。com/find/iolib下载,它也已包括在有全部 IntelliSense和F1帮助能Agilent IO库产品中。力。测试和测量工具集也能认识coM友好: Visual studio能使用和使用带有内置 Intellisense的基于 Microsoft com的编程技术IV-COM驱动程序。良好工作。包括Ⅴ ISA COM和IVI-COM。●仪器资源管理器:用这一工具能容易地看到和编辑仪器IO配置初始化与仪器的通信。www.agilent.com/find/systemcomponentso监视程序:这一公共程序使 Agilent VEE Pro由于 VEE Pro是开放和对标准您能更容易地使用仪器控制软件对于寻求替代文本编程的L稗友好的环境,它也为测试系统开发和仪器驱动程序—IVI-CON,师来说, Agilent VEE Pro70是能提供一些好处:VXI郎插即用驱动程序一通过监视直接LO下层发送至仪器的加速建造和编程测试系统进程的强直接JO:通过其容易和强大的直大而易用的程序环境。为创建一个命令和返回的结果数据诊断问题接I/O能力,Ⅴ EE Pro提供对直(图3)。程序,您从宏大的库中选择高级图接IO的极好支持,以控制任何形对象,把它们用直线或“导线”连标准仪器和许多厂商的PC插卡。这样, Visual Studio和测试和测接。导线连接规定了直观框图中的量工具集的有机结合就能解决与定功能和序列。仪器驱动程序: VEE Pro支持各制应用软件连接和控制测试设备相种工业标准驱动程序,如IVI关的许多难题。COM和VⅪI即插即用驱动程序。它支持上千种驱动程序,以及70多家制造商的流行仪器。图3.测试和测量工具集的监视程序跟踪o层,提供 Agilent VISA. SA COM,SCL和SCL细·COM和NET:对于不熟悉NET节,帮助您找到源代码中的瓶颈问题程序语言而又需要使用这些能力9 Agilent IO Monitor的工程帅来说, VEE Pro关注各Fle View Monitor Help种细节,可确保COM与NETG區母■园Time Stamp Progr3 aDdress」soe」 FunctionI 10 Data Ret Val Time(ms)软件的成功交互14: 03: 34.909 vaexe gpib. 22 SICLSICLcausee0367014: 03: 34.910 vaexe gpib. 22 SICLSICL:: Prompt1222573014: 03: 34.911 vaexe gpib. 22 SICL Detail SICL B: tulip write " TST?. 0 85.350014: 03: 34.997 va exe gpib, 22 SICL Detail SICL B: tulip read152129210SICL B: tulip write- Process ID 1884: Thread ID 1880Parameters.InputNameTypeValueA OffsetHexadecimalASCllin int327400000002a54535430..TSTImein uint 32in uintain uint32ab al Is评估ⅣO软件替代方案ADE VS. O APIIVI-C和 IVI-COM。它们与多种我们的最终目标是使您能用最选用ADE将影响为您的应用选ADE一道工作,可通过任何厂商的少时间确定测试系统中应使用何种择最好的IO库和API。表2示出IO硬件与仪器通信。IO库或驱动程序。这项工作在今天 Agilent支持的各种IO,为各ADE表3从左到右示出三代驱动程是不可避免的一但我们能提出简化推荐的库,以及首选的和历史上的序标准化的进程一专用、测试和这一过程的几项建议。替代方案。测量标准和PC工业标准。它也代仪器驱动程序vs.直接o作为一个值得注意的例子,在表了驱动程序技术的过去、现在和在比较驱动程序和直接顶O时,使用Ⅴ isual basic6时,我们认为未来需考虑两项关键因素。一是开发诫 VISA COM优 J VISA AP,因为为加速测试系统开发,我们推度和执行速度的权衡:驱动程序有VISA COM是面向对象,而VISA卷仪器控制使用最新 VI-COM驱动更快的开发速度,而直接IO则能AP是层次观察。使用COM版意谓程序和VX即插即用WN32驱动更快地执行。着您不需要为YB对象增加bas文程序。ⅣCOM驱动程序技术是建件(需要通过参考),并且VISA造于PC标准体系结构之上的唯一另一项因素是能访问的仪器功COM允许使用上下文相关的种。在COM上建造的部件驱动能。驱动程序通常覆盖仪器所有功 ntcllisensc都助,。程序可在所有流行PC语言和大多能的一个子集—一般限制为最常使用的功能。相反,直接ⅣO与SCPⅠ ADE VS.仪器驱动程序数测试和测量语言中L作。此外,它利用最流行的IO形式,可用于最命令的组合能访问仪器可编程功能如上所述,有三种类型的标准新NET技术之中。的100%。如果您既想利用驱动程序化仪器驱动程序:ⅤXI即插即用的优点,又需要访问所不支持的特性,在一个应用程序中使用这两种方法是有可能的。表2ADE和推荐的|O库应用开发环境推荐的库支持的替代方案首选历史Visual basic 6VISA COMVISA With visa 32. basSICLVisual c/ct+VISA With visa 32. hVISA COMSICLVisual basic net测试和测量工具集直接WOⅥ SA COMC#和其它NET语言VISA With visa32 csVISA with visa32, vb表3ADE及其推荐的仪器驱动程序仪器驱动程序家族专用测试和测量测试和测量组件Pc(针对一种语言)(基于测试和测量标准)(基于PC标准)Labview即插即用abwindows/cⅥ即插即用V-COMVX/即插即用GN)WNVX即插即用VEE Panel驱动程序VI-Cwww.agilent.com/find/systemcomponents成就测试系统的未来术语输入/输出层一也称WO层;该软件与外部装置(如仪器)交互,发布命令和开放标准,如COM和LAN巳ADE一应用程序开发环境;这一软件收集数据。被计算机世界广泛接纳,现在又正开发程序的集成套件可能包括文本编辑成就着测试系统开发的未来。通过器、编译器调试器,以及用于建立、维V—可互换虚拟仪器;这是一种标准最大化软件重用,更容易的仪器互护和调试应用程序的其它工具。仪器驱动程序模型,允许对不同仪器型换,包括不同型号甚至不同品牌仪号和门类有一致的程序形式。AP|—应用程序接口这是严格定义的器的互换,这些标准加速了系统的套软件例程,通过它,应用程序能访ⅣMcOM驱动程序一也称M组件驱动开发。通过允许您在一个应用程序问操作系统下层或可重用软件库提供的程序;M驱动程序作为COM对象出中使用直接IO,SCPI和驱动程序,功能和服务。现,它保留您所选开发环境的所有能力。标准也提高了系统的功能性和性能。C#一读作“ C sharp”;这是新近面向LAN—局域网您选择的开发环境应能将测试组件的程序语言,它类似C+,并组和测量更容易融入定制应用程序中。合了C和Java语言的属性。库一汇集可调用的软件操作可重用的如果您更乐于使用文本程序,带有coM一公共对象模型,也称Mcot软件功能意味着可由其它程序使用。agilent测试和测量工具集的 Visual COM:它允许软件开发者创建可与现NET框架用于应用程序开发的平台,Studio将能避免与测试设备连接与有应用程序一道使用,而不需要修改程它在 Windows环境中提供大的操作库,控制有关的许多问题。如果您愿采序的新软件组件;这是为软件重用对鼓励软件重用,减少程序员错误和简化用图形程序, Agilent VEE Pro是开DLL的改进。应用程序的开发;它的两个主要组件是放和对标准友好的环境,它支持直公共语言运行时间和类库接IO和驱动程序,以及COM和.直接Wo一直接输入/输出;与仪器通NFT技术。信,但没有驱动程序的好处(或开销);即插即用驱动程序—也称通用仪器驱成功使用直接MO需要深入了解可编程动程序;VⅪ丨即插即用驱动程序被非为了解简化系统集成的更多方仪器的标准命令(SCP)。VⅪ仪器采用;用户编写的程序也能调用库功能。法,加速系统开发和利用开放连通DLL—动态链接库由其它应用程序使能力的各种优点,请访问:wWw.用的一套软件操作;它可随时加载,作scP|一可编程仪器的标准命令;定agilent. com/findlopen。您也能由为可重用软件库的容器由多个应用程序义了全套控制可编程测试设备的通用此链接到我们的系统开发者在线社同时共享。命令。区,通过签约优先获得本系列中未来的应用指南。只需寻找链接“Join驱动程序—也称仪器驱动程序这是驻SCL一标准仪器控制库;这是模块化存在计算机上和用于控制仪器(如数字仪器通信库,能与各种计算机体系结your peers in simplifying test-system多用表、示波器、网络分析仪)的功能构、丨O接口和操作系统一道工作;已被Integration汇集:也是ScL,直接O和SA的VsA取代替代方案。USB—通用串行总线;设计用于取代GP|B—通用接口总线;这是用于测试PC中的RS232和RS422串行总线设备与测试系统连接的最主要8-bt并行ⅣO连接。UPnP一通用即插即用;这一网络体系结构保证了装置、软件和外设的兼容HPB— Hewlett-Packard接口总线:性;它不同于即插即用或VX即插即用GP|B的另一名称驱动程序。10

基于Xgboost的商业销售预测，以德国Ｒｏｓｓｍａｎｎ商场的数据为例，通过对数据的探索性分析，以相关背景业务知识体系为基础，通过可视化分析，提取隐含在数据里的特征，使用性能较优的Ｘｇｂｏｏｓｔ方法进行规则挖掘，取得较好效果。第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测277·(3)eta:收缩步长,即学习速率,取值范围是,3.1数据来源默认为0.3。在更新叶子节点的时候,权重乘以本文所有数据均来自 Haggle中的 Rossmanneta,以避免在更新过程中的过拟合。商店销售额数据集。 Rossmann是商人 Dirk ross(4) max _ depth:每棵树的最大深度,取值范围mann创立的德国首家平价日用品商店,现在的是,默认为6。树越深,越容易过拟合。Rossmann公司逼布欧洲7个国家,分店达100多(5) subsample:训练的实例样本占整体实例样家。论文通过位于德国的1115所 Rossmann连锁本的比例取值范围是(0.1],默认为1。值为0.5商店的历史数据预测未来48天商店的销售额时意味着 Boost随机抽取一半的数据实例来生成Haggle给出了三个数据集: train、test、 store,分树模型,这样能防止过拟合别是训练集测试集和商店基本信息的数据集,对训(6) colsample bytree:在构建每棵树时,列(特练集建模训练,对测试集进行预测。征)的子样本比,参数值的范围是(0,1]数据集基本信息如下(7) objective:默认为reg: linear;(1)训练集 train.csv:时间范围为2013年01月(8)sccd:随机数种子,为确保数据的可重现01日到2015年07月31日,共942天,1017209条性,默认为0。数据。2.2K折交叉验证方法(K一CV(2)测试集test.csv:时间范围为2015年08月论文采用K折交叉验证方法。将原始数据0日到2015年09月17日,共48天,41088条数分为K个子集,每个子集分别验证一次,剩余的K据组子集作为训练数据,这样可得到K组训练集(3)商店基本信息数据集 store.csv:1115条数和测试集以最终的分类平均精度作为性能指标。据,共1115家商店的信息。在实际应用中,K值一般大于或等于2,需要建立K3.2数据的可视化分析及原始特征提取个模型来进行K折交叉验证的实验,并计算K次为了获取影响销售额的基本数据特征,论文对测试集的平均辨识率Gaggle提供的 Rossmann数据集进行了可视化分K折交叉验证的结果能较好说明模型效果,有析,提取原始特征集。效地避免欠拟合与过拟合。在 Boost中,通过(1)顾客数和销售额之间的关系xgb.cv函数来做交叉验证。从图1中可以看出,顾客数和销售额之间存在2.3独热编码(One- hot encoding紧密的正相关关系。由于 Boost仅适用于处理数值型向量,因此处理训练集和测试集时需要将所有其它形式的数10.0据转换为数值型向量,本文采用独热编码将特征值转专换为数值。50独热编码也称一位有效编码,即对于任意时间任意给定的状态,状态向量中只有一位为1,其余6各位为0,将n类特征值转化成n位二进制数串,将顾客数特征的每个对应类设置为1。独热编码将每一个特图1顾客数与销售额的关系曲线征的个取值通过独热编码后转换成了n个二元特(2)促销对销售的影响的可视化分析征,通过该方法将特征转变成稀疏矩阵6。独热编图2和图3中 Promo取1表示当天有促销活码能够解决分类器不好处理属性数据的问题并在动取0表示没有促销活动。从图中可以看出促销一定程度上扩充了特征活动对顾客数并没有太大影响,但销售量却明显提3数据预处理高了,即促销活动并没有吸引更多的顾客,但提高了顾客的购买力,从而提高了销售额。通过查询原始为了获取数据中的有效特征,论文采用探索性数据发现没有促销的情况下顾客平均消费8.94欧数据分析方法对数据进行可视化分析获得数据分元,有促销活动的情况下平均消费10.18欧元布特征,理解原始数据的基本特征,发现数据之间的(3)星期( DayOf Week)对销售影响的可视化分潜在模式.找出数据中的有效特征析21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net278南昌大学学报(理科版)2017年40000表2商店薮据基本特征集30000特征名称含义值批20000ore商店号取值:1到1115商店类型10000商店类别分类:逢础类met最近的党争对手的距薮卷:桊商店0离里有761个商店有PromoCompetition-图2促销对销售额的影响Open SinceMonth竞争对手开张的月份月份Open since year竞争对手开张的年份年份数据6000P持续性的促销活动0:无,1:有的4000Prom2 Since Week开始参加Pomo2促销日历上的第几周数的日历周值2000Pomo2 Sincerer开始参加Pm2i年份数据PromoPromoInterval参加Pomn2促销开始Jan,Apr,Jo)e的月份列表Feb, May, Aug, Nov".图3促销对顾客数的影响Mar, Jun, Sept, Dec从图中可以看出,星期日的销售额中位数和上不同的分类特征在训练集和测试集中的比例见四分位数远远高出正常营业日,但是下四分位数却表3~6低于正常营业日,即有些商店星期日营业额高于平表3Open特征取值比例时,但也有一部分商店的销售额低于正常营业日。从图中也可以看出,从周一到周六,周一的销售额偏16.99高一些,星期六的销售额偏低一些test/yo14.5585,4440000表4Prom特征取值比例30000Pramo0凝train61.8538,15批2000test/%50.4239.5810000表5 Stateholiday特征取值比例y星期几1.990.660.40图4销售额在星期1~7中的分布情况test/%99.560.44由于篇幅的关系,对数据的可视化分析不表6 Schoolholiday特征取值比例列岀。根据这些数据的可视化化析,我们提取出如Schoclholiday表1所示和表2所示的训练数据和测试数据原始特test/%55.6544.35征集以及商店数据基本特征集。表1数据原始特征集3.3数据预处理持征名称含义3.3.1数据清洗为获得可训练用数据,我们对原tcre有店号取值:1到1115始数据进行清洗,具体过程如下:DayOfWeek星期几取值:1到7(1)标记异常数据。如商店是开门的,但是销Date时间如2013-01-01Sales销售额数值售额为零的数据为异常数据Customers顾客数数值(2)对训练集的 Sales销售额字段取对数,设置是否开店关店,1:开店为 Saleslog字段;P当天是否有促销0:无促销,1:促销0:非假日,a:公共假日;b:(3)缺失值用一1填充;State Holiday假日复活节,c:圣诞节(4)合并训练集和测试集,添加Set字段,用以SchoclHoliday学校假日0非假日,1:假日分训练集和测试集,值1为训练集,0为测试集;(3)数值化分类特征值。原始数据集中, State21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测holiday分类特征取值为0、a、b、c,无法代入模型计算因此重新编码为0、1、2、3; Store Type分类特4实验结果及分析值为a、b、c、d, Assortment分类特征值为a、b、c,采4.1实验条件用同样方法用整型数据重新编码(1)软件环境(6)分解特征。将原始数据集中Date特征分(a)操作系统: Windows7x64解为 DatcDay、 Datc Wcck、 DatcMonth、 Datc ycar(b)开发平台: Python2.7+R3.4.2DateDay OfYear5个特征(c)第三方库: Python: numpy+ pandas+(7)增加字段 PateNt,即Date转换为整型的 atplotlib I xgboost;R3.4.2库: data table|gg形式lot2tlubridate-zoo-dplyr+scales+xgboost+(8)规范化特征表达。对 Competition- forecast glmnetpen sinceRer和 CompetitionOpenSinceMonth字(2)硬件环境段合并成普通年月的表达,并转化为整型;将Pro处理器:Iner(R)Core(TM)i3-4160CPUcmoZsincc ycar和 Promo2 Since wcck字段合并成普3.60GHz通年月的表达,并转化为整型,增加字段内存:8GBPromo2 SinccInt4.2单 Boost模型()删除偏差大于2.5的异常数据。对特征工程后的所有特征用 Boost模型进行(10)删除存在异常的数据点,如图5所示的异训练,参数如表7所示。常数据。表7单 Boost模型参数25000参数值参数值15000thread500M4M小人Activereg: linear subsamplegrounds20000colsample bytearly stop. round250004.3组合模型0%时你以根据模型的作用将模型分为三类:商店模式模型、数据合并模型、混合模型。商店模式模型:下面采用单个模型是对每个商图5异常数据店进行单独拟合。这类模型关注商店各自的特性,3.3.2特征处理论文根据相关信息背景对数据但是它也错过了可在其他相似商店的模式中获取的进行特征处理:信息(1)增加字段 Competition OpenInt(1)线性模型lm拟合趋势,不带特征交互的(2)添加一些额外的特征,如商店的位置特征 Boost模型拟合残差StoreState发薪日效应特征 PayDay(在一个月的第(2)线性模型lm拟合趋势,带特征交互的Ⅹg个工作日设置特征值为3在随后的两天设置为 boost模型拟合残差2、1)(3)线性模型lm拟合趋势,不同参数值的(3)增加商店平均每天的销售额 Sales PerDay、 glmnet模型拟合残差平均每天的顾客数 CustomersPerDay、平均每天每(4)tslm模型拟合趋势丨季节性,Ⅹ gboost模位顾客的销售额 SalesPerCustomers Per Day作为新型拟合残差。的特征。(5)tslm模型拟合趋势十季节性, glmnet模型(4)增加特征组合,如: store; DayofWeek,拟合残差store: Dayofweek: Promo等等。(6)tslm模型拟合趋势十季节性,Ⅹ gboost模型+ gemnet模型拟合残差。(7)每个商店直接用Ⅹ gboost模型拟合残差。21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net·280·南昌大学学报(理科版)2017年这些模型中,含有 Boost模型的模型参数设1.5- A. train-rmspe- B. train-rmspe置如表8,其中模型7中参数 rounds值设为500。1.0-A.validation-rmspe-B validation表8组合 Boost的模型参数0.5参数值0150030004500600075009000参数值RMSPEreg: linear eta0.013C0max _ depth图6在训练集 train和验证集 validation上的 RMSPE值colsamplc bytrcc0.8subsample3.95图7给出了 Boost模型中非组合特征的重要数据合并模型:下列模型使用合并有 store数度得分,从图中可以看出时间类特征和有关竞争对据集和trai训练集的数据集。各个模型的参数设手的特征得分非常髙,这意味着这些特征对模型具置如表9-11有非常大的影响。表9没有特征工程的 Boost模型DateWeek参数参数CompetitionopenIntreg: lineareta0.01SalesperDayPromorounds3000max _depthcolsample bytreesubsampleAssortment 152100000020000003000000F score特征重要度表10有特征工程的 Boost模型图?特征重要度得分参数参数值bjectivereg: linear eta为了对比各模型的泛化效果,我们给出了单类模型(线性模型LM、时间序列线性模型TSLM、基4000subsoIl0.9于 Lasso和 Elastic net正则广义线性模型 glmnet、early stop. round100cclsample bytree极端梯度上升模型ⅹ gboost)和它们之间的组合模型在测试集上 RMSPE值,从而评价模型在测试集表11153个特征十特征交互的 Xgboost模型上的泛化能力。如表13所示参数值参数表13各模型 RMSPE值比较objectivereg: linear etaC.015max depth18模型RMSPE值.20657300CLM一简单的特征处理rounds. 1l.7TSLM+筒单的特征处理cCanvTree0.12751early stop. round100random forest-简单的特征处理glmnet+简单的特征工程3.11974组合模型:通过组合数据合并模型来获取跨多个商Boost十简单的特征工程0.11839店之间共同的特质。模型的残差用商店模式模型中Boost+特征工程Boost+ glmnet+特征工程0.11262的模型来拟合,从而获得每个商店的特质。用Igloos+ glmnet+tslm+lm+特征工程0.1114Gprcomp函数从数据中提取50个主成分,并用Xg从表中可以看出,Ⅹ ghost单模型的能力就优bost模型来拟合、计算残差。模型说明如下:于其它模型,在进行了简单特征工程后, Boost(1)使用线性模型lm拟合趋势,带特征交互的和 gemnet模型相比, Boost模型依然效果更好。glmnet模型+ Boost模型拟合残差,最后我们结合TSLM|LM在处理趋势和季节性上(2)使用tslm拟合趋势和季节性,带特征交互的优势,采用集成方法对 Xgboost+ glmnet进行组的 Boost模型拟合残差。合得出优化模型Ⅹ gboost+ glmnet+tslm+lm+特图6给出模型在训练集和验证集上的 RMSPE征工程, RMSPE值得到较大提升,泛化性能最优的变化过程,横坐标是次数,纵坐标是 RMSPE的值A是人工删除了异常点的数据中的异常数据5结论并没有删除。可以发现在训练集上训练的前500次本论文研究基于 Boost方法对实体零售业销RMSPE的值就迅速的降低到0.2,然后在1750次售额进行预测。论文以德国零售业 Rossmann公就在0.1左右了,可以看出在训练集上效果很好。司1115家实体门店的商场信息和销售数据为薮据21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测281·源,采用 Boost方法对公司销售额进行预测。参考文献通过在特征工程中对原始数据进行特征提取、L1」赵啸彬.基于数据挖掘的零售业销售预测LD.上海:选择和构建,筛选岀用于训练的特征属性;对比Xα上海交通大学.2010boost、随机森林、 GLMNET以及IM、TSIM模型2 CHEN T,HET. Higgs Boson Discovery with boosted等不同方法对销售额的预测结果,表明 Xgboosτ方TreesLCI.JMLR: Workshop and Conference Proceed法无论是训练速度还是在 RMSPE评价标准上都具2015.42:6980有明显的优势。3 ROBERT E. Banfield, Lawrence (. Hall. Kevin WBowyer. W. P. Kegelmeyer, A Comparison of Decision为了进一步提高 Boost预测模型的精度和泛Tree Ensemble Creation Techniques LI]. IEEE Trans-化能力,本文通过大量的特征工程,尝试多种模型的actions on Pattcrn Analysis and machinc intelligence集成学习方法和参数调优,利用 GLMNET和Xg2007,29(1):173-180boost模型拟合残差,并结合IM、TSLM在趋势和[]李航.统计学习方法[M]北京:清华大学出版社,李节性预测的优点,获得组合优化模型。实验表明2012该组合模型在性能上优于单一 Boost预测模型。[5]闻玲·移动平均季节模型在商品销售收入预测中的应这种基于Xⅹ gboost的组合模型不仅适用于对德AJ. Market Modernization, 2010(28):43-45国零售业销售额的预测还可以将此方法应用于国6黄伟陶俊才.一种基于k- means聚类和关监督学习内零售实体业甚至电商平台的销售额预测,对于提的医学图像分割算法[J].南吕大学学报(理科版),2(14,33(1):31-35高商店的运营生产模式、日常管理、价格管理、配送[7 RICE J Mathematical Statics and Data Analysis[M]方式及精准营销具有重要的意义cand Edition, Plymouth: Duxbury Press, 2006: 221-21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net

1、http://www.3gpp.org/DynaReport/38-series.htm；2、5G NR标准文件：3GPP TS 38.521-2，用户设备(UE)符合性规范;无线电收发;第2部分:Range 2单机

内包含struts2+hibernate最新版整合jar包++++++++++++++

本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法，建立价格预测模型。BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。

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