Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan analisis data siri masa dan model ramalan

Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan analisis data siri masa dan model ramalan

Pengenalan: Analisis dan ramalan data siri masa memainkan peranan penting dalam bidang sains data. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa PHP untuk membina dan melaksanakan analisis data siri masa asas dan model ramalan, serta menyediakan contoh kod untuk rujukan pembaca.

1. Import perpustakaan dan data yang diperlukan

Sebelum kita mula, kita perlu mengimport beberapa perpustakaan PHP dan data siri masa untuk dianalisis dan diramalkan. Dalam PHP, kita boleh menggunakan perpustakaan php-ml untuk melaksanakan analisis dan ramalan siri masa. Sila pastikan anda telah memasang perpustakaan php-ml dan mengimportnya dalam kod anda. Pada masa yang sama, kita juga perlu menyediakan data siri masa yang akan digunakan.

require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlDatasetCsvDataset;

// 导入时序数据
$dataset = new CsvDataset('path/to/dataset.csv', 1);

2. Prapemprosesan data

Sebelum melakukan analisis dan ramalan data, kita perlu praproses data siri masa. Langkah prapemprosesan biasa termasuk pembersihan data, pelicinan data dan penormalan data. Seterusnya, kami akan melicinkan data siri masa yang diimport.

use PhpmlPreprocessingSmoothingMovingAverage;

// 数据平滑处理
$smoothing = new MovingAverage(7);
$smoothedDataset = $smoothing->smooth($dataset->getSamples());

3. Bina model ARIMA

Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ialah model analisis dan ramalan siri masa klasik. Seterusnya, kami akan menggunakan perpustakaan php-ml untuk membina model ARIMA.

use PhpmlRegressionARIMA;

// 构建ARIMA模型
$arima = new ARIMA(1, 1, 0);
$arima->train($smoothedDataset);

4. Lakukan analisis dan ramalan data

Selepas menyiapkan pembinaan model, kita boleh menggunakan model untuk analisis dan ramalan data. Sebagai contoh, kita boleh menggunakan model ARIMA untuk mengira nilai ramalan data siri masa.

// 进行数据分析与预测
$predictions = $arima->predict(10);

5. Penggambaran hasil

Akhir sekali, kita boleh memvisualisasikan hasil analisis dan ramalan untuk memahami dengan lebih intuitif arah aliran data yang berubah-ubah.

use PhpmlPlotPlot;

// 绘制预测结果图表
$plot = new Plot(800, 400);
$plot->plot($smoothedDataset, $predictions);
$plot->save('path/to/plot.png');

6. Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan proses asas cara menggunakan bahasa PHP untuk melaksanakan analisis data siri masa dan model ramalan. Mula-mula, kami mengimport pustaka dan data yang diperlukan, kemudian melakukan prapemprosesan data, kemudian membina model ARIMA, dan akhirnya melakukan analisis dan ramalan data, dan memvisualisasikan hasilnya. Melalui kod sampel yang disediakan dalam artikel ini, pembaca boleh lebih memahami cara menggunakan bahasa PHP untuk analisis dan ramalan data siri masa.

Nota: Contoh kod yang digunakan dalam artikel ini adalah untuk tujuan demonstrasi sahaja. Penggunaan sebenar mungkin memerlukan pelarasan dan pengubahsuaian yang sesuai berdasarkan keadaan tertentu. Pada masa yang sama, untuk melaksanakan analisis dan ramalan data siri masa dengan lebih baik, pembaca boleh menyelidik dan mempelajari algoritma dan teknologi analisis data yang lain.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan analisis data siri masa dan model ramalan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!