R语言真值和初值的区别

Python023

R语言真值和初值的区别,第1张

真值是一个变量本身所具有的真实值，它是一个理想的概念，一般是无法得到的。所以在计算误差时，一般用约定真值或相对真值来代替。概述真值即真实值，在一定条件下，被测量客观存在的实际值。真值通常是一个未知量，一般说的真值是指理论真值、规定真值、相对真值。初值问题是指在因变量的某值给出适当个数的附加条件，用来确定微分方程的通解的这类问题。如果在因变量的某值给出适当个数的附加条件，用来确定微分方程的通解，则这类问题称为初值解。

1、初值定理使用条件是要求连续函数f(t)不含冲击函数δ(t)及其各阶导数，或者象函数F(s)为真分数。当象函数为真分式时，根据初值定理可直接由象函数得出函数的初值。

2、若连续函数f(t)中含有冲击函数δ(t)及其各阶导数时，冲击函数项对f(t)的拉氏变换从左侧趋于0到右侧趋于0的变化时会造成影响。

3、利用换路后电路的s域模型和初值定理求初始值，事先不需要考虑电路的电感电流或电容电压是否发生突变，不管是一阶电路还是二阶以上的高阶电路。

library(nnet)

source <- c(10930,10318,10595,10972,7706,6756,9092,10551,9722,10913,11151,8186,6422,

6337,11649,11652,10310,12043,7937,6476,9662,9570,9981,9331,9449,6773,6304,9355,10477,

10148,10395,11261,8713,7299,10424,10795,11069,11602,11427,9095,7707,10767,12136,12812,

12006,12528,10329,7818,11719,11683,12603,11495,13670,11337,10232,13261,13230,15535,

16837,19598,14823,11622,19391,18177,19994,14723,15694,13248,9543,12872,13101,15053,

12619,13749,10228,9725,14729,12518,14564,15085,14722,11999,9390,13481,14795,15845,

15271,14686,11054,10395,14775,14618,16029,15231,14246,12095,10473,15323,15381,14947)

srcLen<-length(source)

for(i in 1:10){ #预测最后十个数；

real <- source[srcLen-i+1] #实际值

xNum=(srcLen-i+1)%/%7 #组数

yNum=7 #每组7个数

data<-array(1:(xNum*yNum),c(xNum,yNum))

pre=srcLen-i+1

for(x in 1:xNum){ #数组赋值

for(y in 1:yNum){

data[x,y]=source[pre]

pre=pre-1

}

if(pre<7){

break

}

}

ascData<-array(1:(xNum*yNum),c(xNum,yNum)) #数组逆序

for(x in 1:xNum){

for(y in 1:yNum){

ascData[x,y]=data[xNum-x+1,y]

}

}

colnames(ascData) <- c("a","b","c","d","e","f","g") #每列列名

trainData<-data.frame(scale(ascData[,c(1:7)]))

nn<-nnet(a~b+c+d+e+f+g,trainData[1:(xNum-1),],size=10,decay=0.01,maxit=1000,linout=F,trace=F)

predict<-predict(nn,trainData[xNum,])

predict=predict*sd(ascData[,1])+mean(ascData[,1])

percent <- (predict-real)*100/real

res <- paste("预测值：",predict,"实际值：",real,"误差：",percent)

print(res)

}