24 saatlik yağış değerleri listesini toplam saat başına dönüştür

Diyelim ki, her biri önceki 24 saatte tarihe göre sıralanan yağmur miktarını gösteren, saat bazında yağış değerleri listem var. Örneğin:

{
    '2012-05-24 12:00': 0.5, // .5" of rain from 5/23 12:00 - 5/24 11:59
    '2012-05-24 11:00': 0.6, // .6" of rain from 5/23 11:00 - 5/24 10:59
    '2012-05-24 10:00': 0.6, // .6" of rain from 5/23 10:00 - 5/24 09:59
    ...
    '2012-05-23 10:00': 0
}

Her saatte ne kadar yağmur yağdığını belirlemek için bir strateji / algoritma var mı? Başımı bunun etrafına dolamıyorum. Sadece farkları toplamak kadar basit olmadığını biliyorum.

Veri Kümesinin Görselleştirilmesi

P(N)    [.....======================]
P(N-1)  [....======================.]
P(N-2)  [...======================..]
P(N-3)  [..======================...]
I want  [..........................=]

Herhangi bir yardım için çok teşekkürler.

Veri kümesinin her zaman ardışık 24 saatlik pencerelerden oluştuğunu varsayarsak (yani, ilk veri noktası 1 saatlik bir pencere değildir) ...

Bu, en azından genel durumda çözülebilir bir problem değildir, çünkü en az iki yağmur modelinin bir veri setiyle eşleştiği bir karşı örnek vardır.

• Durum 1: Her gün saat 12: 30'da sonsuza kadar 24 "yağmur yağar.
• Durum 2: Sonsuza dek her saat 30 dakika sonra 1 "yağmur yağıyor.

Her iki durumda da, P(N) = 24"herkes için N.

Bu tek bir veri kümesinden türetilebilecek tek bir senaryo olmadığından, sorun genel anlamda çözülemez.

Bir yana, sorunun her zaman çözümsüz olmasının mutlaka doğru olmadığını da gösterebiliriz . En basit haliyle , eğer P(N) = 0"herkes Niçin hesaba katılması gereken tek bir yağmur şekli varsa: her saatte sıfır inç yağmur.

Bu nedenle, veri seti ile ilgili hangi özelliklerin sorunu çözülebilir kıldığını belirlemek daha ilginç bir sorundur. En az bir ile bir veri kümesi varsa Trivially, Nöyle ki P(N) = 0", o zaman bir çözüm vardır.

Sorunu belirli bir veri kümesi için çözülebilir yapacak başka özellikler olsaydı şaşırmazdım. Bunları bulmak eğlenceli bir mücadele olmalı. Aynı zamanda, hiçbirinin var olamayacağını kanıtlamak da aynı derecede eğlencelidir.

0 yağış periyodu bulana kadar veriyi tekrarlamanız gerekir, ardından SnOrus'un açıkladığı gibi o noktadan ileriye doğru hesaplarsınız. Hiçbir veri noktası 0 ise, en erken girişi zamanın başlangıcından 1 saat sonra tanımlanmadıkça çözülemeyeceğini düşünmüyorum.

aynı şeyi tersine yaparak, 0 okumadan geriye doğru hesaplamak da mümkün olabilir (ancak arka arkaya en az 24 0 alırsınız).

P (n) - P (n-1)> = 0 ile sınırlı

Burada P (), n'den önceki 24 saat boyunca kaydedilen yağış miktarıdır.

... önceki saatte yağmur miktarını vermeli P(n).

Bu tam bir cevap değil, işteyim ve üzerinde çok fazla zaman geçirdim ... ayrıca önsezimin doğru olup olmadığını görmek için daha fazla veriye ihtiyacım var.

P (x) 'e x zamanındaki 24 saatlik ölçüyü çağıralım.

Aşağıdaki örtüşme senaryosunu göz önünde bulundurun:

|H1|H2|H3.............|H23|H24|H25|H26 ................ |H46|H47|H48|
|-----------------P(X)--------|-----------------P(X-24)-------------|
   |----------------------P(X-1)--|

P (X) - P (X-1) + H25 = H1.

Bu nedenle H25'i hesaplamanız gerekir. Çözümün P (X), P (X-1) ve P (X-24) 'ten oluşturulan bir sistemde bir yerde duracağına inanıyorum.

Art arda iki saat n (şimdi) ve n-1 (şimdiki saat) için, 24 saatlik yağış sayılarından (P) oluşan yirmi dört saatlik yağış toplamına (T) sahipsiniz:

T(n) = P(n) + P(n-1) + P(n-2) + ... + P(n-22) + P(n-23)
T(n-1) = P(n-1) + P(n-2) + P(n-3) +... + P(n-23) + P(n-24)

Yani:

T(n) - T(n-1) = P(n) - P(n-24)

(Terimler P (n-1) ... P (n-23) hem T (n) hem de T (n-1) 'de kopyalanır, böylece onları çıkarmak 0 verir.) Yeniden düzenleme, elde edersiniz:

P(n) = T(n) - T(n-1) + P(n-24)

Şimdi, P (n-24) 'ün ne olduğunu bilmediğiniz sürece P (n)' nin ne olduğunu bulamazsınız. P (n-24) hesaplamak için verilerde daha ileri gidebilirsiniz, ancak bunu elde etmek için P (n-25) ve benzeri reklam sonsuzuna ihtiyacınız vardır. Öyleyse ihtiyacınız olan şey, 24 saatten daha uzun bir süre önce herhangi bir saat için yağış değeridir. Buna sahipseniz, sonraki tüm saatler için saatlik yağış miktarını hesaplayabilirsiniz.