Алгоритм канцтовары: Поинтер – интернет-магазин товаров для офиса и дома: канцтовары, бумага, блокноты, офисная мебель, хозтовары.

Ускорь работу сотрудников склада при помощи мобильной автоматизации. Навсегда устраните ошибки при приёмке, отгрузке, инвентаризации и перемещении товара.

Обязательная маркировка товаров — это возможность для каждой организации на 100% исключить приёмку на свой склад контрафактного товара и отследить цепочку поставок от производителя.

Скорость, точность приёмки и отгрузки товаров на складе — краеугольный камень в E-commerce бизнесе. Начни использовать современные, более эффективные мобильные инструменты.

Повысь точность учета имущества организации, уровень контроля сохранности и перемещения каждой единицы. Мобильный учет снизит вероятность краж и естественных потерь.

Повысь эффективность деятельности производственного предприятия за счет внедрения мобильной автоматизации для учёта товарно-материальных ценностей.

Исключи ошибки сопоставления и считывания акцизных марок алкогольной продукции при помощи мобильных инструментов учёта.

Первое в России готовое решение для учёта товара по RFID-меткам на каждом из этапов цепочки поставок.

Получение сертифицированного статуса партнёра «Клеверенс» позволит вашей компании выйти на новый уровень решения задач на предприятиях ваших клиентов. .

Используй современные мобильные инструменты для проведения инвентаризации товара. Повысь скорость и точность бизнес-процесса.

Используй современные мобильные инструменты в учете товара и основных средств на вашем предприятии. Полностью откажитесь от учета «на бумаге».

Каким документом и когда можно списать канцтовары

Мы рассмотрели, кто и когда должен это составлять, а также изучили, почему нельзя обходиться без типовой формы. Но остались нюансы – как его можно инициировать и по каким правилам они составляются. Давайте рассмотрим вопрос.

Порядок применения акта

Чтобы оформление проходило правильно, следует собрать комиссию минимум из двух человек. Это комиссия, которая будет проверять правильность составления документации и ставить свои подписи, подтверждая реальность утилизации КТ. Такими людьми могут быть сам руководитель фирмы и его бухгалтер, либо начальник подразделения и его подчиненные, должность при этом не играет роли.

Назначаются эти люди отдельным приказом или распоряжением от руководства. Когда команда зафиксирует уничтожение списанной продукции и поставит подписи, их работа завершается. В следующий раз могут быть выбраны другие работники. Все вместе будет храниться в бухгалтерии.

Правила составления

Как оформить списание канцелярских товаров на нужды организации – порядок создания бумаги не имеет конкретной формы, установленной к использованию. Однако оформление акта на списание канцтоваров – та часть процедуры обоснования затрат, которую необходимо проводить. Унифицированного единого варианта нет, поэтому есть два способа, которых придерживаются фирмы:

• каждый раз, когда необходимо снять продукцию, составлять бланк в свободной форме;
• работники бухгалтерии создают типовой шаблон, который утверждается директором или руководителем в УП предприятия. 

Как правильно списывать канцтовары в бухгалтерском учете — документы

Неважно, какой вариант выберет компания, рекомендуется выполнять требования:

• корректно вписывать все наименования единиц;
• каждый вид канцелярии помечать отдельно и сумму считать обособленно, не плюсовать с остальными;
• не допускать, чтобы в официальной документации появлялись ошибки или ложная информация;
• не позволять появления помарок, корректировок, исправлений, в этом случае составлять новый, с актуальными данными, а старый утилизировать.

Как списываются канцтовары: образец составления акта

Составить его несложно, если учитывать некоторые нюансы. Вот так будет выглядеть типовой бланк в общем виде:

ООО «Татьяна»

ИНН______________

г.Томск, улица Набережная, д. 102, оф. 4

Утверждаю

Директор ООО «Татьяна»

_________________ Васильков К.З.

АКТ на списание канцтоваров

за февраль 2020 г.

Корр. счет 44.1.1

Составлен комиссией в составе:

Директор Васильков К.З.

Бухгалтер Зоина Т.Я.

составили и утвердили настоящий акт на списание

Директор __________ Васильков К. З.

Бухгалтер __________ Зоина Т.Я.

Списание канцелярских товаров можно назвать важным процессом. Ведь если работа предприятия связана с письменными принадлежностями, то постоянно будет расти недостача или не основные затраты, которые будет сложно отнести на какой-то период, потому что нет основания для снятия с учета.

Вносить эти данные очень просто в многие системы типа 1С. Если у вас есть программа, с которой сложно разобраться или вы планируете переходить на более качественное ПО, мы советуем обратиться в «Клеверенс». Мы реализуем программы и оборудование, поэтому можем помочь выбрать то программное обеспечение, которое действительно подойдет и будет соответствовать задачам вашего бизнеса.

Как списать канцелярские товары: документальное оформление в бюджетном учреждении

Важно здесь проверять, что снимается с учета и в каком количестве, потому что у налоговой обязательно вызовут вопросы 10 калькуляторов каждый месяц, которые использует отдел из 2 человек.

Чаще производится покупка мелких КТ за наличный или безналичный расчет, в первом случае это обычно приобретение подотчетным лицом, во втором – перевод на расчетный счет в пользу поставщика.

Неважно, будут они передаваться на склад или сразу пойдут на использование работниками, следует произвести их оприходование в бухучете. Для этой процедуры специалисту понадобится:

• накладная;
• кассовый и товарный чеки.

На основании первого документа бухгалтер составит ПКО, в котором будут указаны наименования всех КТ, которые были приобретены. Также прописываются единицы измерения и количества приобретенных штук. Вписывается материально ответственное лицо, которое осуществило покупку и то, на чей склад зачисляется товар.

Шапка ведомости будет выглядеть так:

Ее заполняет МОЛ, когда выдает со складских помещений людям в расходование. В конце месяца он закрывает ее, сверяет наличие по факту с виртуальными остатками, и передает в бухгалтерию. Эти бумаги допускается закрывать в другой период, если это установлено внутренним распорядком.

На основании этого файла бухгалтер составляет требование-накладную на списание канцтоваров. Она отражает общие выданные КТ и подшивается к остальным документам месяца.

Стоит помнить, что, если организация небольшая и работников, которые пользуются КТ, не много, то ведомость необязательна. Когда движение канцелярии небольшое, можно сразу пользоваться требованием-накладной и списывать на этом основании. В дополнение составляется акт.

Руководитель проверяет заполнение и количество указанных экземпляров КТ, смотрит на наличие проведения документации в бухучете. Если все правильно, то затраты включаются в траты фирмы, а «канцелярка» считается списанной.

Документальное оформление всех операций в 1С

После того как мы изучили учет канцтоваров и его счет списания на расходы, стоит упомянуть, как это будет выглядеть в системе.

Сначала во вкладке «Производство» открывается «Требование-накладная». Там указывается наименование организации и склада, подлежащие утилизации ТМЦ. Но стоит помнить, что перед этим следует все  учесть. Это делается через «Поступление товаров и услуг». После этого можно распечатывать документ в этой же программе.

Списанные канцтовары — документальное оформление в рб (расхождения бюджета)

 Чтобы правильно провести эту операцию, нужно ввести данные:

• наименование страховой компании;
• дата, в которую была отправлена продукция;
• номер телефонограммы о том, что был вызван отправитель, и число, в которое она была составлена;
• объем мест;
• как выглядит упаковка;
• единицы, в которых проводится измерение;
• номер паспорта.

Стоит отметить, что в договоре можно прописать другие бумаги, которые будут составляться в случае выявления отклонений.

Какие проводки должны быть

Сначала стоит определить, куда могли пойти материалы. В каждой организации таких путей много, всегда есть возможность списать их куда-то:

• в качестве основы для производства продукции;
• станет упаковкой для ГП;
• один из вспомогательных расходников для изготовления конечного продукта;
• способствует ликвидации вышедших из эксплуатации основных средств;
• используется администрацией в их деятельности;
• пригодился для строительства ОС.

В зависимости от того, на что было израсходовано какое-то количество ручек или шкафов, меняются данные проводок:

• Дт 20 – Кт 10 – когда сырье отправляется в производственный цех;
• Дт 25 – Кт 10 – материалы перешли в ремонтный отдел;
• Дт 26 – Кт 10 – бухгалтерия получила офисную бумагу;
• Дт 44 – Кт 10 – выдавалась тара для ГП;
• Дт 91-2 – Кт 10 – выделены канцтовары для ликвидации определенного основного средства;
• Дт 94 – Кт 10 – списывались недостающие (недостача) КТ.

Из каких этапов состоит оформление покупки канцелярских товаров

Вся процедура заключается в нескольких последовательных действиях:

• Сначала покупается изделие, обязательно получается кассовый и товарный чеки.
• Составляется ПКО, без которого не получится оприходовать «канцелярку».
• Потом купленные вещи отправляются на склад или в отдельных случаях напрямую запросившему отделу. Если действия совершались через склад, то сначала оформляется  типовая ф. №4, потом выдается все по требованию-накладной с обязательной отметкой в ведомости.
• Последним действием жизни КТ на территории компании станет акт списания и отнесения на расходы предприятия. Помните, что документ можно составить в свободной форме, это не унифицированная бумага. Но лучше, если внутри фирмы будет составлен шаблон, по которому все будет происходить каждый раз.

Мы рассмотрели, как правильно списывать канцелярские товары, чтобы не вызывать вопросов у налоговой и корректно вести учет всех купленных КТ в организации. Это необходимо, чтобы не допускать ненужных потерь и издержек, ведь даже если кажется, что потраченная на канцелярию сумма минимальна, ее все равно нужно учитывать. Постепенно она накапливается и оказывается серьезной статьей расходов, поэтому советуем следить за ней.

Безопасность

Торговый комплекс имеет следующее оснащение:

1. Автоматическая пожарная сигнализация с речевой системой оповещения. Помимо автоматического пуска всех систем противопожарной безопасности существует ручной пуск.

2. Система дымоудаления, препятствующая распространению дыма по торговому комплексу.

3. Спринклерная система автоматического водного пожаротушения.

4. Внутренний противопожарный водопровод — пожарные краны, рассредоточенные по всему торговому комплексу в пожарных шкафах. Пожарные шкафы двойные: в нижней секции расположены огнетушители, в верхней — пожарные краны, обеспеченные пожарными рукавами и стволами, готовыми к применению. Длина рукава составляет 20 м.

5. Эвакуационные выходы. В ТКЦ «Ультра»» 12 эвакуационных лестниц. На каждом этаже расположены эвакуационные выходы (на схеме — зеленые стрелки), обозначенные световыми указателями «Выход». Помимо эвакуационных выходов в торговых галереях, все крупные арендаторы имеют собственные эвакуационные выходы (на схеме — зеленые стрелки). Каждый выход имеет коридор безопасности. Коридоры безопасности защищены противопожарными перегородками с огнестойкостью не менее 90 минут и также оборудованы подпором воздуха при пожаре, что не дает возможность дыму попасть в коридоры. На всех путях эвакуации предусмотрены противопожарные двери с огнестойкостью не менее 60 минут.

Алгоритм работы системы пожарной безопасности

1. Пожарный извещатель реагирует на появление дыма. Срабатывает автоматическая пожарная сигнализация. Сигнал поступает в диспетчерскую, расположенную на 1 этаже торгового комплекса, а также автоматически передается в городскую пожарную охрану, после чего сотрудники пожарной охраны выезжают на объект.

2. Автоматически происходит разблокировка эвакуационных дверей, в обычное время закрытых магнитными замками.

3. Происходит автоматическое отключение эскалаторов, все лифты переходят в режим пожарной безопасности: опускаются на 1 этаж, открываются двери, кнопки отключены, в данном режиме управление лифтом невозможно.

4. Запускается речевая система оповещения, которая сообщает посетителям о возникновении пожара в здании и необходимости эвакуации.

5. Открываются клапаны дымоудаления, происходит запуск двигателя дымоудаления, что препятствует распространению продуктов горения по торговому комплексу. В незадымляемые лестничные клетки, в шахты лифтов и в коридоры безопасности подается свежий воздух (воздух с улиц) с помощью приточной противодымной вентиляции.

6. Происходит обесточивание помещения, в котором произошло возгорания. В случае прекращения подачи электроэнергии автоматически включается аварийное освещение.

7. В месте возникновения пожара срабатывает спринклерная система пожаротушения. Происходит тушение возгорания. Оросители расположены на расстоянии трех метров друг от друга по всему торговому комплексу.

Действия службы безопасности при пожаре

Сразу же после поступления сигнала на пожарный пост к месту срабатывания пожарного извещателя направляется группа оперативного реагирования и проверяет не ложное ли срабатывание. Сотрудники службы безопасности докладывают на пожарный пост о результатах поверки. В случае подтверждения возникновения пожара охрана принимают меры по тушению пожара с помощью огнетушителей, расположенных в пожарных шкафах по всему торговому комплексу. Сотрудники службы безопасности направляют людей к ближайшим эвакуационным выходам, расположенным в противоположной стороне от места возгорания.

Эвакуация маломобильных групп населения:

В ТКЦ «Ультра» также предусмотрена эвакуация маломобильных групп населения. Все пути эвакуации имеют так называемые зоны безопасности, предназначенные для размещения инвалидов до прибытия спасательных подразделений либо из которых они могут эвакуироваться более продолжительное время и (или) спасаться самостоятельно по прилегающей незадымляемой лестничной клетке. Кинотеатр

Залы кинотеатра обеспечен выходом в коридоры безопасности или незадымляемые лестничные клетки. Эвакуация может быть осуществлена посредством выхода в галереи торгового комплекса и следованием к ближайшему эвакуационному выходу, который ведет в коридор безопасности и в незадымляемую лестничную клетку. В каждом зале, холле, кафе кинотеатра установлены клапаны дымоудаления. В каждом зале установлены система оповещения, пожарная сигнализация, система пожаротушения, эвакуационное освещение.

При срабатывании сигнализации в торговом комплексе необходимо следовать указаниям сотрудников кинотеатра или самостоятельно покинуть зал через эвакуационные выходы, обозначенные световыми указателями «Выход».

Памятка поведения при пожаре

1. В случае срабатывания системы оповещения о пожаре сохраняйте спокойствие, избегайте давки.

2. Не поднимайтесь на более высокие этажи, не пытайтесь спрятаться в отдаленных помещениях.

3. Если вы оказались в лифте во время пожара, не паникуйте. Лифт автоматически переместится на 1 этаж, двери откроются и заблокируются в открытом положении.

4. Следуйте инструкциям сотрудников магазинов и охраны или самостоятельно двигайтесь к ближайшему эвакуационному выходу, обозначенному световым указателем «Выход».

Как российский бизнес изменился спустя год после введения карантина

Как российский бизнес изменился спустя год после введения карантина

Год назад жизнь российского бизнеса изменилась: неделю с субботы 28 марта по воскресенье 5 апреля объявили нерабочей, но с сохранением заработной платы. Уже 3 апреля был объявлен целый месяц каникул на счет работодателей. Банк Точка проанализировал, как предприниматели перераспределили бюджеты, платили за аренду, ездили в командировки, как менялись зарплаты и штаты, а также кого чаще сокращали — мужчин или женщин.

Арендные платежи

В мае-апреле 2020 года число предпринимателей, которые регулярно отправляли арендные платежи, сократилось на 27% по данным Точки. С июня случился отскок: бизнес понял, как можно адаптироваться, начались легкие послабления со стороны государства. Как результат — постепенное, но уверенное увеличение сумм арендных платежей. 

Примечательно и то, как арендодатели вышли из этой ситуации: судя по данным Точки, многие из них компенсировали упущенную выгоду за счет постепенного повышения арендных ставок на 6-8%. 

Поэтому уже к началу августа суммы вернулись к доковидным показателям и не остановились: плавный рост продолжился вплоть до ноября, а традиционное декабрьское увеличение сумм, потраченных на аренду (в декабре бизнес часто платит и за январь тоже), дошло почти до 40% по сравнению с суммами февраля 2020 года.

Предприниматели перераспределили бюджеты 

Несмотря на год пандемии и кризиса, расходы с февраля 2020 года по февраль 2021 у бизнеса выросли в большинстве категорий. Максимальный рост продемонстрировали базовые категории: например, затраты на рекламу выросли на 66%. Аналитики Точки предполагают, что такой рост обусловлен желанием предпринимателей сократить издержки на работу с рекламными агентствами и всё настраивать самим. Ниже отражено, как это сказалось на рекламной сфере и людях, занятых в ней. 

Самоизоляция и закрытые рестораны подтолкнули больше закупаться продуктами: +30,5% в категории. Перевод сотрудников из офисов на удаленку спровоцировал рост трат на электронику на 29%, на алкоголь на 28%, на канцтовары на 27%. 

Наименьший прирост показали траты в категории «Путешествия», что не удивительно. Не изменились расходы на цветы, снизились расходы на развлечение и образование. 

Рост трат на обучение в апреле

Если смотреть на траты непосредственно в месяц отдыха за счет работодателей — в апреле, то здесь отмечается максимальное падение расходов в категориях, связанных с путешествиями, развлечениями и ресторанами. 

При этом в категории «Образование» в апреле был зафиксирован максимальный подъём за весь год. При этом во все остальные месяцы эта категория заметно снижалась. Видимо, МСБ решил взять от месяца самоизоляции возможность обучиться по максимуму. 

Командировки 

Апрель также выделился ростом расходов на ж/д билеты. Предприниматели выбрали альтернативу при закрытом авиасообщении.

Рост покупок билетов на поезда в первую волну пандемии составил 37,5%, в июне-августе произошел спад, а во вторую волну снова начался рост — в декабре он составил 18,5%. Авиаперелеты показали спад на 40% в апреле 2020 года. 

Сокращения 

Как только в стране объявили локдаун, некоторые бизнесы решили сократить часть сотрудников на окладе. Первыми удар на себя приняли люди из сферы образования: в мае их число сократилось на 24,9% по сравнению с февралем 2020. 

В сфере общепита массовые увольнения начались в апреле со спада в 9,2%, и продолжились вплоть до конца года, выйдя на максимум в июле — минус 22,3%.

В сфере развлечений и спорта число сотрудников сократилось в мае на 32,8%, в июне — на 31,1%. Потом процент сокращений постепенно поменялся и к положительным показателям — росту штата на 17,6% по сравнению с февралем 2020 — вернулся только в декабре. 

Что удивительно, сокращения коснулись также и сферы медицины: начиная с марта, число медработников в штате по сравнению с февралем 2020 года сокращалось на 26,8% в марте, 31,9% в апреле, 38,1% в мае и 30,1% в июне. 

При этом, чувствовавшие себя неплохо в течение года сферы рекламы и операций с недвижимостью к концу 2020 показали сильное ухудшение. Так, например, сфера операций с недвижимостью с августа по декабрь ежемесячно по сравнению с февралём 2020 года теряла от 14 до 18% сотрудников, а в январе 2021 штат сократился на 30,5% по отношению к февралю 2020. 

В сфере рекламы в первые месяцы пандемии число получающих зарплату сотрудников не уменьшилось: наоборот, в апреле их стало на 7% больше по сравнению с февралём. Но через год тренд в отрасли изменился и сотрудников, получающих зарплату, стало заметно меньше: их число сократилось на 28,4% по сравнению с февралем 2020.    

Единственной отраслью, которая показала уверенный рост числа сотрудников, стала сфера охраны: начиная с апреля, сфера стабильно набирала новых людей: прирост 14% в октябре и 22% в декабре по сравнению с февралём 2020. 

Занятно также посмотреть на увольнения и приём людей на работу в разрезе половой принадлежности: так, например, в первую волну коронакризиса женщин увольняли значительно чаще, чем мужчин: среднее количество женщин в штате в мае сократилось на 9,5% по сравнению с февралём 2020. В то время как мужчин в мае стало меньше всего на 2,1%. Число женщин в штате стало расти только в октябре, и к декабрю среднее число мужчин и женщин в штате стало на 18,2% и 12,9% больше, чем в феврале 2020. Но тут стоит пояснить: декабрьский пик обычно обуславливается тем, что к концу года предприниматели трудоустраивают людей на срочные контракты, чтобы успеть доделать запланированные проекты до конца года.  

Снижение зарплат 

Что удивительно, сфера охраны, активно набиравшая людей в 2020 году, показала заметное сокращение среднего уровня зарплаты: в марте средний уровень зарплаты сократился сразу на 46,4% по сравнению с февралём 2020, и вплоть до конца года не поднялся до февральских показателей. Наибольшее снижение по уровню вознаграждения заметно в медицине: в мае -44% от февраля, рекламе -38%, сфере отдыха и развлечений -34% к февралю 2020. 

Несмотря на большие сокращения сотрудников в сфере общепита, там удалось сохранить средний уровень вознаграждения: отклонение от уровня февраля 2020 было в пределах -4% по году. 

Этот год оказал большое влияние на российский бизнес, при этом многим удалось проявить гибкость и остаться на плаву. Ставить точку в вопросах пандемии ещё рано, и остаётся главный вопрос: что будет с бизнесом в России дальше. 

Источник: Банк Точка

Основы обучения с подкреплением: стационарная и нестационарная задача многорукого бандита | Луис да Силва

Многорукий (также называемый k-вооруженным) бандит — это вводная задача обучения с подкреплением, в которой агент должен сделать n выборов среди k различных вариантов. Каждый вариант дает (возможно) различное вознаграждение из неизвестного распределения , которое обычно не меняется со временем (т. е. является стационарным). Если распределение со временем меняется (т.е. он не является стационарным), проблема усложняется, потому что предыдущие наблюдения (то есть предыдущие игры) мало полезны. В любом случае цель состоит в том, чтобы максимизировать полученное вознаграждение.

В этой статье рассматривается одно (из многих) простых решений как для стационарного, так и для нестационарного 5-вооруженного бандита в 1000 играх. Обратите внимание, что здесь будут показаны только некоторые примечания к полному коду, для полнофункциональной записной книжки см. Этот репозиторий github.

Прежде всего, давайте просто определим 5 неподвижных бандитов, показанных на изображении ниже, и они станут опциями агента.

 class Bandit: 
 def __init __ (self, mean, std): 
 self.mean = mean 
 self.std = std 
 def sample (self, n = None): 
 return np.random.normal (self.mean , self.std, n) 
 

Для простоты каждый из них следует нормальному распределению со средними значениями 1, 2, 3, 4 и 5 соответственно, и все они имеют стандартное отклонение 5. Это означает, что награда, скажем, 3 за один ход, очень высока для всех бандитов, но ожидаемая награда в 1000 игр будет сильно различаться от одного бандита к другому.Фактически, если вы всегда выбираете бандита b1, ожидаемая награда составляет 1000, а если делать то же самое с бандитом b5, то ожидаемая награда возрастает до 5000 (увеличение в 5 раз). Помните, что в этом примере лучшим бандитом является номер 5.

Конечно, если бы кто-то знал эти распределения заранее, тогда проблема будет тривиальной: просто выберите бандита с самым высоким ожидаемым значением и придерживайтесь его. Вот где возникает компромисс между исследованием и эксплуатацией: при наличии несовершенной информации об окружающей среде необходимо продолжать ее изучать (т.е. пробовать разных бандитов), чтобы получить представление о том, какой вариант лучше выбрать, иначе будет очень вероятно застрять в локальных оптимумах (чистая эксплуатация, жадный алгоритм), но если вы только исследуете, то полученная информация не будет используется, и оптимум не достигается (чистое исследование).

Чтобы убедиться, что вышеупомянутая концепция понятна, предположим, что после попытки каждого бандита, как только их результат будет:

Тогда чистый алгоритм эксплуатации будет вытаскивать реального худшего бандита (b1) в течение длительного времени (до тех пор, пока среднее значение b1 не станет равным. ниже 0, что может быть никогда) просто потому, что случайно оказалось лучшим на этапе инициализации.Напротив, чистый алгоритм исследования будет производить выборку пяти бандитов равномерно, и его ожидаемое значение будет:

, что является неоптимальным результатом.

Простое решение — объединить эти два подхода и просто проявить жадность, но исследовать в пропорции ε времени. На рисунке ниже можно увидеть реализацию этого для ε = 0 (чистая эксплуатация), ε = 0,01 и ε = 0,10. Жадный алгоритм доминирует на ранних этапах поиска, но те, кто исследует, быстро понимают, что есть лучшие бандиты, и превосходят жадный алгоритм.

 # Проигрывает бандитов n раз за t временных шагов.  
 datas = {} 
 n = 20 
 t = 1000 
 es = [0, 0,01, 0.10] для e in es: 
 # Воспроизвести n раз 
 для i в диапазоне (n): 
 # Получить t временных шагов каждого бандита 
 if i == 0: 
 data = sample_bandits (bandits, e, t) 
 else: 
 data = data.append (sample_bandits (bandits, e, t) ) 
 данных [e] = данные 
 

Поскольку проблема является стационарной, как только кто-то уверен в том, что выбирает лучшего бандита, исследования больше не нужны; следовательно, в пределе (т.е. с ∞ шагов) алгоритм с ε = 0,01 будет наилучшим исполнителем. Тем не менее, если есть уверенность в стационарности проблемы, то лучшей стратегией будет выполнить первоначальный поиск (ε = 0,10), а затем переключиться в режим эксплуатации (ε = 0)!

На рисунке ниже показано, что, играя в эту игру 20 раз, смешанные алгоритмы последовательно отбирали лучший бандит в большем процентном соотношении. Обратите внимание, как ε = 0,10 выглядит застойным около 90%, это естественно, потому что кодируется для выбора одного неоптимального бандита в 10% случаев. Напротив, ε = 0,01 продолжает увеличиваться и со временем достигнет 99%.

Другой способ взглянуть на это — проверить количество выборок на бандита в 20 играх, и, как показано ниже, жадный алгоритм обычно путается между бандитом 4 и 5, в то время как ε = 0,10 довольно легко находит лучшего бандита.

В реальной жизни часто встречаются распределения, которые меняются со временем.В этом случае проблему становится труднее решить только потому, что предыдущие наблюдения менее полезны: они могут не отражать правду о текущем состоянии бандита. Простой (но очень ограничительный) способ справиться с этим — просто принять во внимание число m предыдущих наблюдений, что и используется здесь. Обратите внимание, что это вызывает множество проблем, например:

• Изменения могут сильно отличаться от m, и в этом случае информация либо смешивается, либо теряется.
• Этот подход предполагает, что новое распределение бандита не имеет ничего общего с предыдущим распределением, что часто бывает не так.

Альтернативные подходы, такие как использование экспоненциально взвешенных средних, взвешенных блочных средств или даже подгонка модели временных рядов для поиска индикатора изменения распределения и соответствующей настройки скорости исследования, могут быть более точными с учетом характера проблемы.

Чтобы сделать этих бандитов нестационарными, используется простая вероятностная мутация среднего значения распределения и стандартного отклонения (с вероятностью мутации 1%), но изменения также могут происходить каждые X шагов или без -равномерная вероятность, или они могут даже изменить форму распределения.

 def mutate_bandit (bandits, proba): 
 for bandit in bandits: 
 if np.random.random ()  bandit.mean + = np.random.randint (-100,200) / 100 
 bandit.std + = np.random.randint (-50,75) / 100 

В этом случае можно было бы ожидать, что чистый алгоритм эксплуатации будет работать очень плохо. Эта интуиция подтверждается рисунком ниже, который показывает, что алгоритм ε = 0 выбирает лучшего бандита только в 30% случаев, что не намного лучше, чем чисто случайный выбор (20%). ε = 0,10 удается обнаружить, когда лучший бандит меняется чаще и остается наиболее эффективным алгоритмом. С другой стороны, ε = 0,01 больше не улучшается, поскольку его низкая скорость исследования не позволяет ему быстро найти меняющегося лучшего бандита.

Наконец, если кому-то нужно что-то вспомнить об этой статье, это должно быть: точно так же, как проблема k-бандита, проблемы реального мира, истинная природа которых неизвестна, требуют сочетания исследования и эксплуатации для эффективного решения.

Обратный словарь

Как вы, наверное, заметили, слова, обозначающие термин, перечислены выше. Надеюсь, сгенерированный список слов для слова «термин» выше соответствует вашим потребностям. Если нет, вы можете попробовать «Связанные слова» — еще один мой проект, в котором используется другая техника (хотя он лучше всего работает с отдельными словами, а не с фразами).

О реверсивном словаре

Обратный словарь работает довольно просто.Он просто просматривает тонны словарных определений и выбирает те, которые наиболее точно соответствуют вашему поисковому запросу. Например, если вы наберете что-то вроде «тоска по прошлому», то движок вернет «ностальгия». На данный момент движок проиндексировал несколько миллионов определений, и на данном этапе он начинает давать стабильно хорошие результаты (хотя иногда может возвращать странные результаты). Он во многом похож на тезаурус, за исключением того, что позволяет искать по определению, а не по отдельному слову.Так что в некотором смысле этот инструмент представляет собой «поисковую машину по словам» или преобразователь предложения в слово.

Я создал этот инструмент после работы над «Связанные слова», который очень похож на инструмент, за исключением того, что он использует набор алгоритмов и несколько баз данных для поиска слов, похожих на поисковый запрос. Этот проект ближе к тезаурусу в том смысле, что он возвращает синонимы для запроса слова (или короткой фразы), но также возвращает множество широко связанных слов, которые не включены в тезаурус. Таким образом, этот проект, Reverse Dictionary, должен идти рука об руку с «Родственными словами», чтобы действовать как набор инструментов для поиска слов и мозгового штурма.Для тех, кто интересуется, я также разработал Describing Words, который поможет вам найти прилагательные и интересные описания для вещей (например, волн, закатов, деревьев и т. Д.).

Если вы не заметили, вы можете щелкнуть по слову в результатах поиска, и вам будет представлено определение этого слова (если доступно). Определения взяты из известной базы данных WordNet с открытым исходным кодом, поэтому огромное спасибо многим участникам за создание такого потрясающего бесплатного ресурса.

Особая благодарность разработчикам открытого исходного кода, который использовался в этом проекте: Elastic Search, @HubSpot, WordNet и @mongodb.

Обратите внимание, что Reverse Dictionary использует сторонние скрипты (такие как Google Analytics и рекламные объявления), которые используют файлы cookie. Чтобы узнать больше, см. Политику конфиденциальности.

Улучшение сходимости нелинейных стационарных моделей

Описание проблемы

Стационарные (инвариантные во времени) модели с нелинейностями могут очень медленно сходиться. Нелинейность можно ввести в модель либо в основном уравнении, либо сделав любые свойства материала, нагрузки или граничные условия зависимыми от решения.Мультифизические задачи часто имеют нелинейный характер. Если вместо этого модель является линейной, см .: База знаний 1260: Что делать, если линейная стационарная модель не дает решения. Это руководство применимо исключительно к нелинейным стационарным моделям.

Решение

Проблема здесь связана с итерационным алгоритмом, используемым для решения нелинейных стационарных моделей. Алгоритм, вообще говоря, основан на методе Ньютона. То есть при решении программное обеспечение запускается с заданными пользователем начальными значениями для оценки всех условий, зависящих от решения.Затем программное обеспечение вычисляет начальное решение, а затем итеративно повторно вычисляет решение, учитывая, как эти промежуточные решения влияют на нелинейности. Когда разница в вычисленных решениях между последовательными итерациями достаточно мала или когда невязка достаточно мала, проблема считается сходящейся в пределах указанного допуска. Предполагая, что проблема поставлена ​​правильно, решатель может сходиться медленно (или не сходиться вообще), если начальные значения плохие, если нелинейный решатель не может приблизиться к решению с помощью повторяющихся итераций или если сетка недостаточно мелкая для решения пространственные вариации решения.

Начальные значения

По умолчанию Начальные значения для неизвестных в большинстве физических интерфейсов равны нулю. Исключением являются интерфейсы теплопередачи, которые имеют начальное значение по умолчанию 293,15 К или 20 ° C для полей температуры. Сходимость может быть плохой, если начальные значения не являются хорошей отправной точкой для этого итеративного подхода. Если известна хорошая оценка поля решения, ее можно ввести как выражение в поле Начальное значение.Однако, за исключением некоторых тепловых проблем, часто бывает трудно оценить решение, поэтому необходимы альтернативные подходы.

Изменение нагрузки

Можно сказать, что в общем случае, если нагрузки на нелинейную систему равны нулю, система будет находиться в состоянии покоя; то есть решение будет нулевым. Следовательно, начальное значение, равное нулю, почти всегда разумно, если приложена очень небольшая нагрузка. Начиная с нулевых начальных условий, нелинейный решатель, скорее всего, сойдется, если приложить достаточно малую нагрузку.То есть начните с решения модели с небольшой, но ненулевой нагрузкой. Отсюда, если применяется дополнительное небольшое приращение нагрузки, ранее вычисленное решение является разумным начальным условием. Расширяя эту логику, если кто-то хочет решить любую произвольную нагрузку на нелинейную систему, имеет смысл решить последовательность промежуточных задач с постепенным увеличением значений нагрузки и использованием решений из каждого предыдущего шага в качестве начального условия для следующего шага. Этот подход известен как метод продолжения с предсказателем Константа .Метод продолжения включен по умолчанию при использовании расширения исследования Вспомогательная развертка , как показано ниже.

Вспомогательный цикл может использоваться для линейного изменения любого глобального параметра.

Необходимо ввести глобальный параметр (на приведенном выше снимке экрана P ), который изменяется от почти нуля до единицы. Этот параметр используется в физических интерфейсах для умножения одной, некоторых или всех приложенных нагрузок.

Использование предиктора типа Константа берет решение из итерации и использует его в качестве начального значения для итерации. То есть:

Также возможно вычислить производную решения по параметру продолжения и использовать эту производную (вычисленную на итерации) для вычисления нового начального значения:

где — шаг параметра продолжения. Последний метод известен как метод продолжения с линейным предиктором и управляется в конфигурациях исследования, как показано на снимке экрана ниже.

Параметры, управляющие типом предиктора.

Автоматическая настройка предиктора будет использовать постоянный предиктор, когда используется подход раздельного решения, и использовать линейный предиктор, когда используется полностью связанный подход. Полностью связанный и раздельный подходы обсуждаются ниже.

Метод продолжения имеет два преимущества. Во-первых, он физически интуитивно понятен, часто соответствует тому, как можно было бы проводить эксперимент.Во-вторых, метод продолжения автоматически принимает меньшие приращения нагрузки, если решение не может быть найдено. Например, если линейное изменение P превышает значения: 0,2,0,4,0,6,0,8,1,0 , нелинейный решатель может не сойтись для значения 0,8 . В этом случае метод продолжения автоматически выполнит возврат и попытается найти промежуточные значения в диапазоне от 0,6 до 0,8 . Это полезно, поскольку затем программа вернет оценку максимально возможной нагрузки, для которой решатель может сойтись.

Нелинейность линейного изменения

Техника увеличения нагрузки не всегда подходит для всех задач. В таких случаях используйте тот же метод продолжения, но вместо этого увеличивайте нелинейности в модели. Нелинейности возникают как следствие основного уравнения, как материальное нелинейное выражение или как связующее звено между физикой. Опять же, введите глобальный параметр , который увеличивается точно от нуля до единицы. Используйте этот параметр, чтобы изменить выражения нелинейности в модели. Например, если существует свойство материала, зависящее от температуры, такое как:
k (T) = 10 [Вт / м / K] * exp (- (T-293 [K]) / 100 [K])
замените его выражением:
k (T, P) = 10 [Вт / м / K] * ((1-P) + P * exp (- (T-293 [K]) / 100 [K]))
При значении P = 0 приведенное выше выражение является линейным, а при значении P = 1 выражение равно исходному нелинейному выражению. По мере увеличения P метод продолжения использует предыдущие решения для вычисления начальных условий для более нелинейных случаев.Если вы определите это линейное изменение нелинейности так, что первый случай (P = 0) является чисто линейной задачей, то вы гарантированно получите решение для этого первого шага в линейном изменении.

Нарастание нелинейности — особенно полезный метод, если какой-либо из нелинейных членов в модели очень резкий. В крайнем случае, предположим, что кто-то хочет смоделировать мгновенное изменение свойств, например:
k (T) = 10 [Вт / м / K] +10 [Вт / м / K] * (T> 400 [K])
То есть свойство материала мгновенно изменяется с 10 Вт / м / К до 20 Вт / м / К при 400 К . Этот случай, как правило, трудно или невозможно решить, поскольку это свойство материала негладкое. Вместо этого используйте выражение нелинейного свойства материала, которое изменяется от очень плавной функции до почти прерывистой. Метод продолжения будет снова возвращаться и пробовать промежуточные значения параметра линейного изменения, тем самым давая вам самое близкое приближение к резкому разрешимому переходу.

Линейное изменение нагрузки и линейное изменение нелинейности можно использовать в комбинации, но начните с линейного изменения только одной или нескольких нагрузок или нелинейностей.Проверьте журнал решателя, чтобы узнать, не выполняется ли метод продолжения с возвратом. Если это так, используйте более мелкое приращение в этом диапазоне.

Уточнение сетки

Если и нарастание нагрузки, и нарастание нелинейности по-прежнему приводят к медленной сходимости, уточните сетку. Сетка конечных элементов должна быть достаточно мелкой, чтобы разрешить пространственные вариации в полях решения. В идеале можно использовать небольшие элементы в регионах, где решение быстро меняется в пространстве, и более крупные элементы в других местах. Однако, как правило, это невозможно узнать заранее.Поэтому рекомендуется использовать Adaptive Mesh Refinement , который автоматически уточняет сетку только в тех областях, где это необходимо, и делает сетку более крупной в других местах. Также возможно вручную уточнить сетку. Для получения дополнительной информации см .: Выполнение исследования уточнения сетки

Уточнение сетки часто может потребоваться в сочетании с нагрузкой или линейным изменением нелинейности и может потребовать ряда исследований, сначала начиная с относительно грубой сетки для линейного изменения нелинейности, уточнения сетки и последующего линейного изменения уточненной сетки.Пример модели, сочетающей методы линейного изменения нелинейности и адаптивного уточнения сетки с несколькими этапами исследования: Охлаждение и затвердевание металла

Подход к решению

Существует два подхода, которые можно использовать при итеративном решении нелинейной системы уравнений: подход Fully Coupled или Segregated . Первый подход решает все неизвестные в проблеме сразу и рассматривает все условия связи между всеми неизвестными в рамках одной итерации.Это относительно дорого, но приведет к наиболее надежной сходимости. Этот подход используется по умолчанию для большинства одномерных, двухмерных и двухмерных осесимметричных моделей.

С другой стороны, раздельный подход решает наборы неизвестных отдельно. Неизвестные разделяются на группы, обычно в соответствии с той физикой, которую они представляют, и эти группы решаются одна за другой. То есть внутри каждой внешней итерации ньютоновского типа сегрегированный подход решает последовательно для каждой сегрегированной группы.Таким образом, каждая физика решается как отдельная проблема с использованием решения из любых ранее вычисленных шагов в качестве начальных значений и точек линеаризации. Таким образом, не учитываются условия связи между различными группами. Несмотря на это, сегрегированный подход часто может очень надежно сходиться, если только не существует очень сильной связи между физикой модели. Требования к памяти всегда будут ниже, чем при полностью связанном подходе, и общее время решения часто также может быть меньше.Этот раздельный подход используется по умолчанию для большинства трехмерных мультифизических моделей, и программа автоматически разделяет проблему на соответствующие группы.

Для переключения между этими типами решателей перейдите к узлу Stationary Solver в последовательности Study . Под ним всегда уже будет либо Segregated , либо Fully Coupled . Щелкните правой кнопкой мыши узел Stationary Solver и добавьте функцию Segregated или Fully Coupled .В рамках любой из этих функций также может быть полезно включить параметр Результаты при решении , как показано на снимке экрана ниже, чтобы визуализировать итерации, выполняемые во время решения.

Подход к решению с полной связью с включенным графиком при вычислении.

Иногда необходимо вручную масштабировать зависимые переменные. См. Базу знаний 1240: Ручная установка масштабирования переменных

Остальные низкоуровневые настройки по умолчанию в стационарном решателе выбраны для надежности.То есть они настроены на достижение сходимости в максимально возможном количестве случаев. Довольно редко изменение этих параметров превосходит использование комбинации других методов в этой базе знаний, хотя можно настроить эти параметры, чтобы сократить время решения и требования к памяти, когда модель уже сходится. Изменения этих низкоуровневых настроек по сравнению со значениями по умолчанию обычно зависят от модели и конкретного случая.

Общий подход к проверке модели

Если неясно, работает ли какая-либо из вышеперечисленных стратегий, полезно применить более общий подход к проверке общей достоверности модели.Это предполагает систематическое снижение сложности модели. Изучите модель и определите все термины, которые вводят нелинейности, такие как мультифизические связи, нелинейные отношения материалов и нелинейные граничные условия. Что касается любых нелинейностей, замените их разумным линеаризованным членом. Повторите это для каждой нелинейности модели. Что касается мультифизических связей, вместо решения проблемы с использованием полностью связанного подхода (по умолчанию) решайте проблему последовательно, при этом одна физика решается за другой.Цель здесь состоит в том, чтобы упростить модель до состояния, в котором модель будет решать с помощью линейных приближений. При достаточном упрощении модель может быть сведена к линейной задаче, и если эта упрощенная модель не сходится, см .: Что делать, если линейная стационарная модель не является решающей.

После того, как была найдена упрощенная решаемая версия модели, постепенно снова увеличивайте сложность модели, вновь вводя нелинейности и мультифизические связи. Систематическое использование этого метода, наряду с методами, описанными ранее, обычно позволяет выявить нелинейности в модели, которые приводят к проблемам.Это также может показать, что сама модель в некотором роде некорректна. Иногда снижение сложности модели может быть довольно сложной задачей, и может быть лучше начать с как можно более простого случая и постепенно увеличивать сложность. Таким образом, всегда рекомендуется начинать эту процедуру с упрощенной 2D или 2D-осесимметричной модели.

Преобразование в формулу, зависящую от времени

Если все вышеперечисленные подходы были опробованы, и вы уверены, что сама проблема правильно поставлена, учтите, что у нелинейной задачи на самом деле может не быть стационарного (инвариантного во времени) решения.Классическим примером этого является обтекание цилиндра жидкостью с высоким, но постоянным расходом. При низких скоростях потока решение потока будет инвариантным во времени, но при более высоких скоростях потока будет происходить вихреобразование, изменяющееся во времени изменение поля потока за цилиндром. Такие проблемы необходимо решать во временной области.

В таких случаях будет особенно полезно постепенно увеличивать нагрузку во времени от постоянных начальных значений. Нарастание нелинейностей с течением времени не так сильно мотивировано, но ступенчатые изменения нелинейностей должны сглаживаться на протяжении всего моделирования.Используйте либо очень мелкую сетку во всей области моделирования, либо адаптивное уточнение сетки.

См. Также: База знаний 1254: Управление временными шагами решателя, зависящими от времени

Стационарное вейвлет-преобразование — Документация PyWavelets

Родственные слова — Найти слова, относящиеся к другому слову

Как вы, наверное, заметили, слова, относящиеся к «термину», перечислены выше.Надеюсь, сгенерированный список слов, связанных с терминами, соответствует вашим потребностям.

П.С. Есть некоторые проблемы, о которых я знаю, но в настоящее время не могу их исправить (потому что они выходят за рамки этого проекта). Главный из них заключается в том, что отдельные слова могут иметь много разных значений (значений), поэтому, когда вы ищете такое слово, как означает , система не знает, к какому определению вы имеете в виду («хулиганы означают » vs . «что вы означает ?» и т. д.), поэтому учтите, что ваш поисковый запрос для таких слов, как термин, может быть немного неоднозначным для движка в этом смысле, и соответствующие термины, которые возвращаются, могут отражать это.Вам также может быть интересно: что за слово ~ термин ~?

Также проверьте слова ~ term ~ на relatedwords.io, чтобы найти еще один источник ассоциаций.

Связанные слова

Related Words работает по нескольким различным алгоритмам, которые соревнуются за повышение своих результатов в списке. Один из таких алгоритмов использует встраивание слов для преобразования слов в многомерные векторы, которые представляют их значения. Векторы слов в вашем запросе сравниваются с огромной базой данных предварительно вычисленных векторов, чтобы найти похожие слова.Другой алгоритм просматривает Concept Net в поисках слов, которые имеют какое-то значимое отношение к вашему запросу. Эти и некоторые другие алгоритмы позволяют «Родственным словам» дать вам . .. связанных слов, а не просто прямых синонимов.

Помимо поиска слов, связанных с другими словами, вы можете вводить фразы, и он должен давать вам связанные слова и фразы, если введенная фраза / предложение не слишком длинное. Вы, вероятно, время от времени будете получать какие-то странные результаты — это просто природа движка в его текущем состоянии.

Особая благодарность разработчикам открытого исходного кода, который был использован для предоставления вам этого списка тематических слов: @Planeshifter, @HubSpot, Concept Net, WordNet и @mongodb.

Еще предстоит проделать большую работу, чтобы добиться стабильно хороших результатов, но я думаю, что это на той стадии, когда это может быть полезно для людей, поэтому я выпустил его.

Обратите внимание, что «Связанные слова» используют сторонние скрипты (такие как Google Analytics и рекламные объявления), которые используют файлы cookie.Чтобы узнать больше, см. Политику конфиденциальности.

Введение в модели ARIMA

Модели ARIMA для прогнозирования временных рядов

Заметки по несезонным моделям ARIMA (файл pdf)

Слайды по сезонным и несезонные модели ARIMA (файл pdf)

Введение в ARIMA: несезонные модели
Определение порядка дифференцирования в модели ARIMA
Определение количества терминов AR или MA в ARIMA модель
Оценка моделей ARIMA
Сезонная разность в моделях ARIMA
Сезонное случайное блуждание: ARIMA (0,0,0) x (0,1,0)
Сезонный случайный тренд: ARIMA (0,1,0) x (0, 1,0)
Общие сезонные модели: ARIMA (0,1,1) x (0,1,1) и т. Д.
Сводка правил идентификации моделей ARIMA
Модели ARIMA с регрессорами
математическая структура моделей ARIMA (файл pdf)

Введение в ARIMA: несезонные модели

Уравнение прогнозирования ARIMA (p, d, q)
ARIMA (1,0,0) = модель авторегрессии первого порядка
ARIMA (0,1,0) = случайное блуждание
ARIMA (1,1,0) = сначала разность -порядок авторегрессионной модели
ARIMA (0,1,1) без константы = простое экспоненциальное сглаживание
ARIMA (0,1,1) с константой = простое экспоненциальное сглаживание с ростом
ARIMA (0,2,1) или (0,2,2) без константы = линейная экспонента сглаживание
ARIMA (1,1,2) с постоянной = линейной экспонентой с затухающим трендом сглаживание
Реализация электронной таблицы

ARIMA (p, d, q) уравнение прогнозирования: модели ARIMA теоретически являются наиболее общим классом модели для прогнозирования временных рядов, которые можно сделать «Стационарный» путем дифференцирования (при необходимости), возможно, в сочетании с нелинейными преобразованиями, такими как каротаж или спуск (при необходимости). А случайная величина, которая является временным рядом, является стационарной, если ее статистические свойства все постоянны во времени. Стационарный ряд не имеет тренда, его вариации вокруг среднего значения имеют постоянную амплитуду, и он колеблется в последовательная мода , т.е. ее краткосрочные случайные временные закономерности всегда выглядят то же самое в статистическом смысле. Последнее условие означает, что его автокорреляции (корреляции с собственными априорными отклонениями от среднего) остаются постоянными в течение время, или, что то же самое, что его мощность спектр остается постоянным во времени. Случайную величину такой формы можно рассматривать (как обычно) как комбинацию сигнала и шума, и сигнал (если он очевиден) может быть образцом быстрое или медленное возвращение к среднему, или синусоидальные колебания, или быстрое изменение в знак, и он также может иметь сезонную составляющую. Модель ARIMA можно рассматривать как «Фильтр», который пытается отделить сигнал от шума, и Затем сигнал экстраполируется в будущее для получения прогнозов.

ARIMA Уравнение прогнозирования для стационарного временного ряда представляет собой линейное уравнение (т.е.е., регрессионного типа) уравнение, в котором предикторы состоят из лагов зависимых переменная и / или лагов прогноза ошибки . То есть:

Прогнозируемое значение Y = константа и / или взвешенная сумма одного или нескольких недавние значения Y и / или взвешенная сумма одного или нескольких последних значений ошибки.

Если предикторы состоят только из запаздывающих значений Y, это чистая авторегрессия («Саморегрессивной») модели, которая является частным случаем модель регрессии, которая может быть оснащена стандартной регрессией программного обеспечения.Например, модель авторегрессии первого порядка («AR (1)») для Y представляет собой простую регрессионная модель, в которой независимая переменная отстает только на Y на один период (LAG (Y, 1) в Statgraphics или Y_LAG1 в RegressIt). Если некоторые из предикторов являются лагами ошибок, модель ARIMA это НЕ модель линейной регрессии, потому что там невозможно указать «ошибку последнего периода» в качестве независимого переменная: ошибки должны быть вычисляется от периода к периоду, когда модель соответствует данным.С технической точки зрения проблема с использованием запаздывающих ошибок в качестве предикторов означает, что прогнозы модели не являются линейными функциями коэффициенты , даже если они являются линейными функциями прошлых данных. Итак, коэффициенты в моделях ARIMA, которые включать запаздывающие ошибки должны оцениваться по нелинейным методы оптимизации («восхождение на холм»), а не просто решение система уравнений.

аббревиатура ARIMA расшифровывается как Auto-Regressive Интегрированная скользящая средняя .Лаги стационарного ряда в уравнения прогнозирования называются «авторегрессионными» терминами, запаздывания ошибки прогноза называются условиями «скользящего среднего», а временной ряд который необходимо различить, чтобы сделать его стационарным, называется «интегрированный» вариант стационарного ряда. Случайное блуждание и модели со случайным трендом, модели авторегрессии и модели экспоненциального сглаживания все являются частными случаями моделей ARIMA.

А несезонная модель ARIMA классифицируется как модель ARIMA (p, d, q), где:

• p — количество членов авторегрессии,
• d — количество несезонных различий, необходимых для стационарность, а
• q — количество запаздывающих ошибок прогноза в прогнозе. уравнение.

Уравнение прогноза строится следующим образом. Во-первых, пусть y обозначает d ^th разница Y, что означает:

Если d = 0: y _t = Y _т

Если d = 1: y _t = Y _т — Y _т-1

Если d = 2: y _t = (Y _т — Y _т-1 ) — (Y _т-1 — Y _т-2 ) = Y _т — 2Y _т-1 + Y _т-2

Обратите внимание, что вторая разница Y (случай d = 2) не отличается от двух периодов назад.Скорее, это первое отличие первого отличия , которое является дискретным аналог второй производной, т.е. локального ускорения ряда а не его местная тенденция.

В терминах из y, общее уравнение прогноза:

ŷ _t = μ + ϕ ₁ y _t-1 +… + Φ _p y _t-p — θ ₁ e _t-1 -… — θ _q e _t-q

Здесь Параметры скользящего среднего (θ) определены так, что их знаки отрицательны в уравнении, следуя соглашению, введенному Боксом и Дженкинсом.Некоторые авторы и программное обеспечение (в том числе Язык программирования R), определите их так, чтобы вместо них были знаки плюса. Когда фактические числа вставлены в уравнение, двусмысленности нет, но важно знать, какой соглашение, которое использует ваше программное обеспечение, когда вы читаете вывод. Часто там указываются параметры по AR (1), AR (2),…, и MA (1), MA (2),… и т. д.

Кому определить подходящую модель ARIMA для Y, вы начинаете с определения порядка разности (d) необходимость в стационаризации ряда и удалении общих черт сезонность, возможно, в сочетании со стабилизирующим отклонение преобразованием например, вырубка или выкачивание.Если вы остановитесь на этом и предскажете, что разностный ряд является постоянным, вы просто применили случайное блуждание или случайное трендовая модель. Тем не менее стационарные ряды могут все еще иметь автокоррелированные ошибки, предполагая, что некоторые количество членов AR (p ≥ 1) и / или некоторое количество членов MA (q ≥ 1) являются также необходимо в уравнении прогнозирования.

процесс определения значений p, d и q, которые являются лучшими для данного времени серии будут обсуждаться в следующих разделах заметок (ссылки на которые находятся в вверху этой страницы), но дается предварительный просмотр некоторых типов несезонных моделей ARIMA, которые обычно встречаются ниже.

ARIMA (1,0,0) = авторегрессия первого порядка модель: , если серия стационарная и автокоррелированная, возможно, его можно предсказать как кратное его собственному предыдущему значению плюс постоянный. Уравнение прогнозирования в данном случае

Ŷ _т = μ + ϕ ₁ Y _t-1

… что Y регрессирует на сам отстал на один период. Это «ARIMA (1,0,0) + константа» модель. Если среднее значение Y равно нулю, то постоянный член не будет включен.

Если коэффициент наклона ϕ ₁ положителен и меньше 1 по величине ( должен быть меньше 1 по величине, если Y стационарен), модель описывает поведение возврата к среднему, при котором Прогнозируется, что значение следующего периода будет в ϕ ₁ раз дальше от среднего значения, чем значение этого периода. Если ϕ ₁ отрицательный, он предсказывает поведение возврата к среднему с чередованием Знаки, то есть он также предсказывает, что Y будет ниже среднего значения в следующем периоде, если оно выше среднего значения за этот период.

В второго порядка модель авторегрессии (ARIMA (2,0,0)), справа также будет член Y _t-2 , и поэтому на. В зависимости от признаков и величины коэффициентов, модель ARIMA (2,0,0) может описать систему чье среднее обращение происходит в синусоидальном колеблющимся образом , как движение массы на пружине, которая подвергались случайным ударам.

ARIMA (0,1,0) = случайное блуждание: Если ряд Y не является стационарным, Простейшая возможная модель — это модель случайного блуждания, которая может быть рассматривается как предельный случай модели AR (1), в которой авторегрессия коэффициент равен 1, т.е.е., серия с бесконечно медленным средним возврат. Уравнение прогноза для этой модели можно записать как:

Ŷ _t — Y _t-1 = μ

или эквивалентно

Ŷ _т = μ + Y _т-1

… где постоянный член — это среднее изменение от периода к периоду (т. е. долгосрочное дрейф) в Y. Эта модель может быть приспособлена как модель без перехвата регрессии, в которой первая разница Y зависимая переменная.С тех пор включает (только) несезонную разницу и постоянный срок, классифицируется как «модель ARIMA (0,1,0) с константой». Модель случайного блуждания — без — дрейфа была бы ARIMA (0,1,0) модель без константы

ARIMA (1,1,0) = разностная модель авторегрессии первого порядка: Если ошибки модель случайного блуждания автокоррелированы, возможно, проблему можно решить, добавив одно запаздывание зависимой переменной к уравнение прогноза — i.е., регрессируя , первая разница Y сама отстала на один период. Это даст следующее уравнение прогноза:

Ŷ _т — Y _т-1 = μ + ϕ ₁ (Y _t-1 — Y _t-2 )

Ŷ _t — Y _t-1 = μ

который может изменить на

Ŷ _т = μ + Y _т-1 + ϕ ₁ (Y _t-1 — Y _t-2 )

Это модель авторегрессии первого порядка с одним порядком несезонной разности и постоянный срок — i.е., модель ARIMA (1,1,0).

ARIMA (0,1,1) без константы = простое экспоненциальное сглаживание: Другая стратегия для исправления автокоррелированных ошибок в модели случайного блуждания предлагается простая модель экспоненциального сглаживания. Напомним, что в течение некоторого нестационарного времени серии (например, те, которые демонстрируют шумные колебания вокруг медленно меняющегося среднее), модель случайного блуждания не работает так хорошо, как скользящее среднее прошлые ценности. Другими словами, вместо того, чтобы принимать самое последнее наблюдение как прогноз следующего наблюдения, лучше использовать среднее значение последние несколько наблюдений, чтобы отфильтровать шум и более точно оценить местное среднее.В простой модели экспоненциального сглаживания используется экспоненциально средневзвешенная скользящая средняя прошлых значений для достижения этого эффекта. В Уравнение прогноза для простой модели экспоненциального сглаживания может быть записано в ряде математически эквивалентные формы, одна из которых — так называемая «коррекция ошибок» форма, в которой предыдущий прогноз корректируется в сторону ошибки было произведено:

Ŷ _т = Ŷ _т-1 + αe _т-1

Потому что e _t-1 = Y _t-1 — Ŷ _т-1 по определение, это можно переписать как:

Ŷ _t = Y _t-1 — (1-α) e _t-1

= Y _t-1 — θ ₁ e _t-1

, что является ARIMA (0,1,1) -без постоянного уравнения прогнозирования с θ ₁ = 1-α.Это означает, что вы можете установить простой экспоненциальное сглаживание, указав его как модель ARIMA (0,1,1) без константа, а оценочный коэффициент MA (1) соответствует 1 минус альфа в формула SES. Напомним, что в Модель SES, средний возраст лет данные в прогнозах на 1 период вперед равны 1 / α, что означает, что они будут иметь тенденцию отставать от трендов или поворотных точек примерно на период 1 / α. Отсюда следует, что средний возраст данные в прогнозах на 1 период вперед модели ARIMA (0,1,1) без постоянной равно 1 / (1-θ ₁ ). Так, например, если θ ₁ = 0,8, средний возраст составляет 5. Когда θ ₁ приближается к 1, ARIMA (0,1,1) -без постоянной модели становится очень долгосрочным скользящим средним, и когда θ ₁ приближается к 0, становится моделью случайного блуждания без сноса.

Как лучше всего исправить автокорреляция: добавление терминов AR или добавление терминов MA? В двух предыдущих моделях, рассмотренных выше, проблема автокоррелированных ошибок в модели случайного блуждания была исправлена ​​в двух разными способами: добавив запаздывающую значение разностного ряда в уравнение или добавление запаздывающего значения ошибка прогноза.Какой подход Лучший? Практическое правило для этого ситуация, которая будет обсуждаться более подробно позже, состоит в том, что положительная автокорреляция обычно лучше обрабатывается добавлением к модели члена AR, а отрицательная автокорреляция обычно лучше всего обрабатывается добавлением MA срок. В деловое и экономическое время серия, отрицательная автокорреляция часто возникает как артефакт разность . (В целом, дифференцирование снижает положительную автокорреляцию и может даже вызвать переключение с автокорреляция от положительной к отрицательной.) Итак, модель ARIMA (0,1,1), в которой дифференцирование сопровождается Термин MA используется чаще, чем модель ARIMA (1,1,0).

ARIMA (0,1,1) с константой = простое экспоненциальное сглаживание с ростом: Путем реализации Модель SES как модель ARIMA, вы действительно получаете некоторую гибкость. Первый из всего, расчетный коэффициент MA (1) может быть отрицательным : это соответствует коэффициенту сглаживания больше 1 в модели SES, который равен обычно не допускается процедурой подгонки модели SES.Во-вторых, у вас есть возможность включения постоянного члена в модель ARIMA, если хотите, чтобы оценить средний ненулевой тренд. Модель ARIMA (0,1,1) с константой имеет прогнозное уравнение:

Ŷ _t = μ + Y _t-1 — θ ₁ e _t-1

прогнозы на один период вперед по этой модели качественно аналогичны прогнозам модели SES, за исключением того, что траектория долгосрочных прогнозов обычно наклонная линия (наклон которой равен mu), а не горизонтальная линия.

ARIMA (0,2,1) или (0,2,2) без константы = линейное экспоненциальное сглаживание: Линейное экспоненциальное модели сглаживания — это модели ARIMA, которые используют два несезонные различия в сочетании с условиями MA. Второе отличие серия Y — это не просто разница между Y и сам отстает на два периода, а скорее это первая разница первая разница — то есть изменение-изменение Y в период t.Таким образом, вторая разность Y в период t равна (Y _t — Y _т-1 ) — (Y _т-1 — Y _t-2 ) = Y _t — 2Y _t-1 + Y _т-2 . Второе отличие дискретного функция аналогична второй производной непрерывной функции: она измеряет «ускорение» или «кривизну» в функции в данный момент времени.

Модель ARIMA (0,2,2) без константы предсказывает, что вторая разница ряд равен линейной функции двух последних ошибок прогноза:

Ŷ _т — 2 года _{т -1} + Y _т-2 = — _{θ 1 e t-1 — θ 2 e t-2}

который может можно изменить как:

Ŷ _t = 2 Y _{t -1} — Y _{t -2} — θ ₁ e _t-1 — θ ₂ e _t-2

где θ ₁ и θ ₂ — коэффициенты MA (1) и MA (2).Это общая модель линейного экспоненциального сглаживания , по сути такая же, как Модель Холта, а модель Брауна — особый случай. Он использует экспоненциально взвешенные скользящие средние для оценки как локальных уровень и локальный тренд в ряд. Долгосрочные прогнозы из этой модели сходятся к прямой, наклон которой зависит от среднего тенденция наблюдается к концу серии.

ARIMA (1,1,2) без константы = линейное экспоненциальное сглаживание с затухающим трендом :

Ŷ _т = Y _т-1 + ϕ ₁ (Y _t-1 — Y _t-2 ) — θ ₁ e _t-1 — θ ₁ e _t-1

Эта модель проиллюстрировано на прилагаемых слайдах на моделях ARIMA.Это экстраполирует локальный тренд в конце ряда, но выравнивает его в более долгосрочные горизонты прогнозов, чтобы внести нотку консерватизма, практика, которая имеет эмпирическую поддержку. Увидеть статья на тему «Почему Затухающий тренд работает »автора Гарднер, Маккензи и «золотое правило» статья Армстронга и др. для подробностей.

Это как правило, рекомендуется придерживаться моделей, в которых хотя бы один из p и q не является больше 1, т.е. не пытайтесь соответствовать такой модели, как ARIMA (2,1,2), так как это может привести к переобучению и проблемам с общим фактором, которые более подробно рассмотрено в примечаниях к математической структура моделей ARIMA.

Таблица реализация: ARIMA модели, подобные описанным выше, легко реализовать в электронной таблице. Уравнение прогноза — это просто линейное уравнение, которое относится к прошлым значениям. исходных временных рядов и прошлых значений ошибок. Таким образом, вы можете настроить Таблица прогнозов ARIMA, сохраняя данные в столбце A, прогноз формула в столбце B и ошибки (данные за вычетом прогнозов) в столбце C. формула прогнозирования в типичной ячейке столбца B будет просто линейной выражение, относящееся к значениям в предыдущих строках столбцов A и C, умноженное соответствующими коэффициентами AR или MA, хранящимися в ячейках в другом месте на электронная таблица.

Перейти к следующей теме: Определение порядка разности

Система Wacom Pioneers для встраивания данных мозговых волн в цифровые чернила

Интерфейс представляет эмоции на визуальном дисплее с использованием эмоционального спектра, алгоритма ЭЭГ *, разработанного технологическим стартапом NeuroSky

Лас-Вегас — 6 января 2017 г. — Компания Wacom сегодня объявила о разработке системы, которая встраивает данные мозговых волн в рукописные цифровые чернила и визуально отображает эмоциональное состояние пользователя.Программа анализирует данные ЭЭГ с помощью Emotional Spectrum — алгоритма, разработанного калифорнийской технологической компанией NeuroSky, производящей биосенсоры, которая измеряет интенсивность и приятность эмоциональной активности. Wacom представит систему сегодня на своем партнерском мероприятии Connected Ink в Лас-Вегасе.

Wacom ранее демонстрировал прототип системы с использованием алгоритмов Neurosky, разработанный в сотрудничестве с японским технологическим стартапом 1-10drive, Inc., на предыдущем мероприятии Connected Ink, которое состоялось в Токио в октябре 2016 года.Эта система обнаруживала когнитивные состояния, такие как внимание, медитация, знакомство и умственные усилия. Обновленная версия использует алгоритм эмоционального спектра для извлечения данных об эмоциональных состояниях из данных ЭЭГ. Эти данные объединяются с данными цифровых чернил, полученными с помощью Bamboo Slate, цифрового канцелярского устройства Wacom, которое позволяет пользователям писать пером на любом типе бумаги и мгновенно оцифровывать рукописные заметки.

Connected Ink Vegas Приветственное письмо с эмоциями, в котором посредничество для чернильных точек, таких как «гость» и «с нетерпением жду», показывает более высокий эмоциональный уровень комфорта и расслабления.

Стэнли Янг (Stanley Yang), генеральный директор NeuroSky, сказал: «Две комбинированные технологии предоставят совершенно новый опыт за счет использования новых способов коммуникации, когда эмоциональные данные и рукописные данные синхронизируются.Накопление этого большого набора данных откроет двери для новых бизнес-возможностей ».

Нобу Иде, старший вице-президент подразделения технологических решений Wacom, сказал: «Насколько нам известно, это первая попытка объединить эмоциональные данные с цифровыми чернилами, проанализировать эти данные в реальном времени и представить обратную связь на визуальном дисплее. . Мы создали систему с использованием легкодоступного оборудования — гарнитуры, считывающей мозговые волны, ноутбука и цифровой ручки, — что делает эту технологию очень доступной.Мы очень рады потенциальным приложениям во многих различных областях, от образования до психологии и медицины.

Благодаря способности записывать широкий спектр данных, от отметок времени до геолокации, а теперь и эмоциональных данных, цифровые чернила представляют собой революционную технологию с огромным потенциалом для широкого спектра секторов промышленности. Wacom продолжит стремиться использовать возможности цифровых чернил в сотрудничестве с партнерами по всему миру.

* ЭЭГ — это электроэнцефалограмма, тест, обычно используемый для определения электрической активности головного мозга.

О компании NeuroSky

Основанная в 2004 году, NeuroSky является частной компанией из Кремниевой долины с офисами в Азии и Европе.Технологии NeuroSky позволяют получить наиболее информативные и простые для понимания биометрические данные о здоровье и благополучии для мобильных решений, носимых устройств, поставщиков развлечений и услуг. Запатентованные, ведущие на рынке биосенсорные технологии компании обеспечивают основу для анализа биометрических данных таким способом, который ранее не был практичным. Решения с поддержкой NeuroSky позволяют получить уникальную информацию о здоровье и самочувствии тела и разума, что может мотивировать людей сделать лучший выбор образа жизни.

О Wacom

Основанная в 1983 году, Wacom — это глобальная компания, базирующаяся в Японии, с дочерними компаниями и филиалами по всему миру для поддержки маркетинга и распространения в более чем 150 странах и регионах.Это ведущий мировой производитель графических планшетов, интерактивных перьевых дисплеев и решений для цифрового интерфейса. Передовая технология интуитивно понятных устройств ввода Wacom использовалась для создания самых захватывающих цифровых произведений искусства, фильмов, спецэффектов, моды и дизайна по всему миру и предоставляет корпоративным и домашним пользователям передовые интерфейсные технологии для выражения своей индивидуальности. Компания также предлагает свою продукцию в качестве OEM-решений ведущим производителям, обслуживающим дополнительные рынки.Интерфейсная технология Wacom, называемая Wacom Feel IT-технологиями, также предлагается стратегическим партнерам в качестве интегрированного решения. Большинство производителей планшетных устройств и ПК рассчитывают на расширенные функции и надежность, обеспечивающие превосходный пользовательский интерфейс.

* Wacom, WILL, Feel являются товарными знаками и / или зарегистрированными товарными знаками компании Wacom Co., Ltd.
* Все остальные товарные знаки и названия продуктов являются собственностью соответствующих компаний.

＜ Контактная информация ＞
Корпоративные коммуникации, Wacom Co., Ltd.
Тел. ： + 81-3-5337-6702 Эл. Почта: Wacom-pr (at) wacom.co.jp