Page 132 - 电子工程智能控制技术研究

电子工程智能控制技术研究
Research on Intelligent Control Technology of Electronic Engineering

势预测等。目前常用的单一预测方法可分为两类：传统预测方法和智能预测方法。
其中，传统预测方法包括回归分析法、自回归滑动平均模型、灰色模型等。智能
预测方法包括人工神经网络、支持向量机和模糊逻辑等。

随着数据收集和数据存储技术的快速进步使得各组织机构可以大量获取各类
数据，这为从不同维度预测某一行业或专业的变化趋势提供了数据支持。然而预
测目标多维度化意味着预测环境的复杂化，采用单一的智能预测方法难以应对复
杂环境给预测精度和效率带来的挑战，综合多种数据处理与智能预测的组合方法

可以取得较好的预测精度和效率。

第三节 智能预测技术的创新与应用

历史上，预测的主流分析方法是使用数据挖掘的一系列技术，而其中被经常
使用的是一种被称为“回归”的统计技术。但是回归分析对于历史数据的无偏差
预测的渴求，并不能保证未来预测数据的准确度。而与回归分析不同，机器学习

的预测不追求平均值的准确性，允许偏差，但求减少方差。
当下，人工智能已成为科技领域最热门的技术。机器学习、深度学习、人脸
识别、无人驾驶、NLP，各种名词不绝于耳。人工智能的应用一方面在不断改变
我们每个人的生活方式，另一方面也在逐渐改变着企业的经营模式、决策方式。
越来越多的企业经营者、高级管理人员、决策者都在这场了解人工智能的竞赛中

感到焦虑，他们意识到：人工智能即将从根本上改变他们的行业。在这场轰轰烈
烈的人工智能浪潮中，我们发现：对于商业企业来说，人工智能并没有给他们带
来太多所谓的智能，它带来的是智能的一个关键组成部分——AI 预测。

预测是根据事物以往和现今的数据，通过一定的科学方法和逻辑推理，对事
物未来发展的趋势作出预计、推测和判断，寻求事物的未来发展规律。预测不仅
研究事物的本身，而且还要研究它和环境之间的相互作用、相互影响。预测的过
程就是在调查研究或科学试验的基础上的分析过程，简称为预测分析。预测实际
上是一种填补缺失信息的过程。比如：将非常规的信用卡交易归类为盗刷，将医

学影像中的肿瘤分类为恶性，或是判断当前拿着手机的人是否是真正的机主——
即运用你现在掌握的信息（通常称为数据），生成你尚未掌握的信息。这既包含
了对于未来数据的时序预测，也包含了对当前与历史数据的分析判断，是更广义

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