转载:二次指数平滑法求预测值的Java代码
原文地址:
http://blog.csdn.net/qustmeng/article/details/52186378?locationNum=4&fps=1
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
public class Demo {
/**
* 二次指数平滑法求预测值
* @param list 基础数据集合
* @param year 未来第几期
* @param modulus 平滑系数
* @return 预测值
*/
/**
原文代码设置,当输入的数据数(list长度)小于10, 则不进行计算
*/
private static Double getExpect(List<Double> list, int year, Double modulus ) {
if (list.size() < 10 || modulus <= 0 || modulus >= 1) {
return null;
}
Double modulusLeft = 1 - modulus;
Double lastIndex = list.get(0);
Double lastSecIndex = list.get(0);
for (Double data :list) {
lastIndex = modulus * data + modulusLeft * lastIndex;
lastSecIndex = modulus * lastIndex + modulusLeft * lastSecIndex;
}
Double a = 2 * lastIndex - lastSecIndex;
Double b = (modulus / modulusLeft) * (lastIndex - lastSecIndex);
return a + b * year;
}
public static void main(String[] args) {
List<Double> list = new LinkedList<Double>();
list.add(30.177);
list.add(30.1762);
list.add(30.1761);
list.add(30.1763);
list.add(30.1774);
list.add(30.1766);
list.add(30.1767);
list.add(30.177);
list.add(30.179);
list.add(30.1799);
list.add(30.1813);
list.add(30.1813);
list.add(30.1816);
list.add(30.1839);
list.add(30.1847);
list.add(30.1841);
list.add(30.1824);
list.add(30.1806);
list.add(30.1802);
list.add(30.179);
list.add(30.1773);
list.add(30.1769);
list.add(30.1783);
list.add(30.1822);
list.add(30.1852);
Double value = getExpect(list, 1, 0.6);
System.out.println(value);
}
}
效果图:

转载:二次指数平滑法求预测值的Java代码的更多相关文章
- R语言与数据分析之九:时间内序列--HoltWinters指数平滑法
今天继续就指数平滑法中最复杂的一种时间序列:有增长或者减少趋势而且存在季节性波动的时间序列的预測算法即Holt-Winters和大家分享.这样的序列能够被分解为水平趋势部分.季节波动部分,因此这两个因 ...
- 时间序列挖掘-预测算法-三次指数平滑法(Holt-Winters)——三次指数平滑算法可以很好的保存时间序列数据的趋势和季节性信息
from:http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/04/01/2993583.html 在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在 ...
- R-三次指数平滑法实践
data <- read.csv("H://day_shuaka.csv") raw0 <- data[359:752,] raw0$weekday <- as. ...
- Holt Winter 指数平滑模型
1 指数平滑法 移动平均模型在解决时间序列问题上简单有效,但它们的计算比较难,因为不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值.此外,移动平均法不能很好的处理数据集边缘的数据变化,也不能应用于现有数据集 ...
- 时间序列数据的定义,读取与指数平滑(Java)
应上头的要求,需要实现以下指数平滑进行资源调度负载的预测,那就是用我最喜欢的Java做一下吧. 引用<计量经济学导论>的一句话:时间序列数据区别于横截面数据的一个明显特点是,时间序列数据集 ...
- 使用excel计算指数平滑和移动平均
指数平滑法 原数数据如下: 点击数据——数据分析 选择指数平滑 最一次平滑 由于我们选择的区域是B1:B22,第一个单元格“钢产量”,被当做标志,所以我们应该勾选标志.当我们勾选了标志后,列中的第 ...
- [译]如何使用Python构建指数平滑模型:Simple Exponential Smoothing, Holt, and Holt-Winters
原文连接:How to Build Exponential Smoothing Models Using Python: Simple Exponential Smoothing, Holt, and ...
- R语言与数据分析之八:时间序列--霍尔特指数平滑法
上篇我和小伙伴们分享了简单指数平滑法,简单指数平滑法仅仅能预測那些处于恒定水平和没有季节变动的时间序列,今天和大家分享非恒定水平即有增长或者减少趋势的.没有季节性可相加模型的时间序列预測算法---霍尔 ...
- Facebook Hacker Cup 2015 Round 1--Homework(筛选法求素数)
题意:给定A,B,K(A<=B)三个数,问在[A,B]范围内的数素数因子个数为K的个数. 题解:典型的筛选法求素数.首先建立一个保存素数因子个数的数组factorNum[],以及到n为止含有素数 ...
随机推荐
- Spring boot 遇到了连接mysql的错误
问题1: Establishing SSL connection without server's identity verification is not recommended. Accordin ...
- 使用 dplyr 管道操作处理数据框
关于数据操作的另一个流行的包是dplyr,它发明了一种数据操作语法.dplyr 扩展包并没有使用构建子集函数([ ]),而是定义了一系列基础的变形函数作为数据操作模块,并且引入了一个管道操作符,利用管 ...
- MSVC_代码优化
测试环境: Win7x64 cn_visual_studio_2010_ultimate_x86_dvd_532347.iso qt-opensource-windows-x86-msvc2010_o ...
- jq 插件写法
1.一次声明一个函数 $.fn.函数名 = function([options]){} $.fn.red=function(options){ var defaults = { 'color': 'r ...
- Codeforces 837D - Round Subset(dp)
837D - Round Subset 思路:dp.0是由2*5产生的. ①dp[i][j]表示选i个数,因子2的个数为j时因子5的个数. 状态转移方程:dp[i][j]=max(dp[i][j],d ...
- 更改Windows Update设置时,为何会提示“某些设置由你的系统管理员管理”?
亲测有效 及时进行更新是保证系统正常运行的一个有效措施.可为什么当我们进入“控制面板->Windows Update”手动修改 Windows Update 的设置时,系统却弹出提示“某些设置由 ...
- 家里各台机器的php性能测试
所用脚本: <?php $before = microtime(true); $list= array( "keya" => "the value a&quo ...
- Python解析Wav文件并绘制波形的方法
资源下载 #本文PDF版下载 Python解析Wav文件并绘制波形的方法 #本文代码下载 Wav波形绘图代码 #本文实例音频文件night.wav下载 音频文件下载 (石进-夜的钢琴曲) 前言 在现在 ...
- 46. 47. Permutations
求全排列. 1. 无重复元素 Given a collection of distinct numbers, return all possible permutations. For example ...
- dwz tree组件 取得所选择的值
DWZ的树结构是按<ul>,<li>的嵌套格式构成,最顶级的<ul>以class=”tree”标识. treeFolder, treeCheck, expand|c ...