前幾天開會拿到了某個專案的一部分資料
在會上大家發現了這些資料中出現了很多問題
並進行了討論
由於保密的原因資料不能貼出來
但是大體的情況是這樣的：
某個**量採集系統，當乙個人進入系統時，計數+1；當乙個人出去時計數-1.
隨著時間的發展系統會不停有人進進出出，但是當系統重置的時候所有人都應該從系統離開。
採集的資料：
1.當前時刻進入量
2.當前時刻離開量
3.當前時刻系統內人數
4.當前時刻總進入量
而這個系統現在還不是特別的準確，所以在某些時候這個系統會出一些問題，會漏記一些人數
優點：
1.能精確地找到問題所在，用人眼觀測的話基本不存在誤差。
2.能夠發現當時現場的很多複雜的環境因素。
缺點：
2.無法在巨集觀的方面上衡量系統的精確性，很難得到定性的資料。
我想是不是可以利用這些文字資料來對這個系統進行分析呢
後來乙個學長提供了乙個非常好的計算誤差率的演算法
演算法核心如下：
當前系統內人數類似於乙個迭代的過程
當前系統人數 += 進 - 初
所有進入系統的人在系統重置前都將離開系統
所以在每次系統重置的前一時刻系統內人數應該等於零
因此若不為0則該系統出現了誤差
所以基於這個模型，我們完全可以實現：
然後基於這個資料可以做的事情還有很多
比如計算該系統進行檢測的準確率
但是後來我考慮到可能會出現進入系統時未檢測到，離開系統時未檢測到，正好造成最後系統內剩餘人數等於0的情況
所以出現檢測失誤的情況有
+1 +1
+1 - 1
-1 + 1
-1 - 1
所以系統誤差率大致可以用末時刻
當前系統人數 / 當前系統總進出量 * 2
但是當前的模型只能計算在系統重置的中間的屬性
而無法對某一時刻的屬性進行分析
下面貼出c原始碼：
因為給的資料沒有劃分系統重置的時間點，所以判斷系統重置點和進行預處理占用了大量時間
#include"iostream"
#include"cstdio"
#include"vector"
using namespace std;
struct node
;vectordata;
void getdata()
int count = 0;
bool flag = true;
while (flag)
fscanf_s(fp, "%d", &temp.frontin);
fscanf_s(fp, "%d", &temp.frontout);
fscanf_s(fp, "%d", &temp.backin);
fscanf_s(fp, "%d", &temp.backout);
fscanf_s(fp, "%d", &temp.currentamount);
fscanf_s(fp, "%d", &temp.allamount);
data.push_back(temp); }}
void cutdata()
} data[data.size() - 1].cut = amount;
/*amount = 1;
for (auto it = data.begin(); it != data.end() - 2; it++)
}*/}void findwrong()
else
else
}} }
}void printwrong()
} }}double errorposibility()
}return sum / amount ;
}void check()
} }}int main()
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