Weighted Moving Average Java Code

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VempNogt ltvempNamegt Hier ist der gewünschte Code. 1 Wie man einen Rsa-Algorithmus mit Thread schreiben Wie schreibe ich einen Rsa-Algorithmus mit Thread Hi. Diese my rsa Algorithmus sequentielle Code. Kann u jeder plz changeconvert zu gleichzeitigen Java oder parallel diesen Code. Print (Codebeispiel) import Durchschnitt Durchschnitt Ich habe eine Datei erstellt, die in einer Textdatei für eine Combo liest. Zuweisungen, etc.), so kann ich den Durchschnitt von jedem Element haben. Ich muss dann diese Informationen grafisch darstellen. Dies ist der Teil meines Codes Ich habe Schwierigkeiten Verschieben der Bilder Verschieben der Bilder Wie Bewegen von mehreren Bildern in einem Frame mit Swings Wie schreibt man den junit-Testcode für den folgenden Controller-Code Wie schreibt man den junit-Test-Code für den folgenden Controller Code Controller-Codepaket com. payoda. springs importieren Sie java. util. ArrayList. 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Für Durchsuchen-Schaltfläche Wie schreibt man Beispiel-Code für den Vergleich von Strings in iPhone SDK Wie zu schreiben Beispiel-Code für den Vergleich von Strings in iPhone SDK I. Objekt. NSString-Objekt mit einem anderen NSSTring-Objekt zu vergleichen Dank nbsp. Um die beiden Strings zu vergleichen. Folgender Code kann verwendet werden: if (str1 isEqualToString, wie man einen Code für die Oracle-Datenbank-Verbindung in ASP. NET für die Validierung zu schreiben. Wie schreibt man einen Code für Oracle-Datenbank-Verbindung in ASP. net für die Validierung scriptgt Erstellen Sie ein neues Projekt in Visual Studio Mit Oracle. DataAccess. Client C, wie man mehr als Symbol in einer Datei mit java schreiben, wie man mehr als Symbol in einer Datei mit java schreiben Hallo Ich möchte lt und gt-Symbol in schreiben Eine Datei aber seine kommenden wie gt und lt Bitte helfen Sie mir Hallo Freund, können Sie die Symbole schreiben, indem Sie themnet. sourceforge. openforecast. models Class WeightedMovingAverageModel Ein gewichtetes gleitendes durchschnittliches Prognosemodell basiert auf einer künstlich konstruierten Zeitreihe, in der der Wert für Wird ein vorgegebener Zeitraum durch das gewichtete Mittel dieses Werts und die Werte für eine gewisse Anzahl von vorhergehenden Zeitperioden ersetzt. Wie Sie vielleicht aus der Beschreibung erraten haben, ist dieses Modell am besten für Zeitreihendaten, dh für Daten, die sich über die Zeit ändern, geeignet. Da der Prognosewert für einen gegebenen Zeitraum ein gewichteter Durchschnitt der vorangegangenen Perioden ist, wird die Prognose immer scheinbar zurückbleiben, entweder bei der Erhöhung oder Verminderung der beobachteten (abhängigen) Werte. Wenn beispielsweise eine Datenreihe einen merkbaren Aufwärtstrend aufweist, wird eine gewichtete gleitende Durchschnittsprognose generell eine Unterbewertung der Werte der abhängigen Variablen liefern. Das gewichtete gleitende Durchschnittmodell, wie das gleitende Durchschnittsmodell, hat gegenüber anderen Prognosemodellen einen Vorteil, dass es in einer Reihe von Beobachtungen Gipfel und Mulden (oder Täler) glättet. Jedoch, wie das gleitende Durchschnittmodell, hat es auch einige Nachteile. Insbesondere erzeugt dieses Modell keine tatsächliche Gleichung. Daher ist es nicht alles, was nützlich, da ein Mittel-Langstrecken-Prognose-Tool. Es kann nur zuverlässig genutzt werden, um ein paar Perioden in die Zukunft zu prognostizieren. Seit: 0.4 Autor: Steven R. Gould Felder geerbt aus der Klasse net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Erstellt ein neues gewichtetes gleitendes Durchschnittsprognosemodell. WeightedMovingAverageModel (Doppelgewichte) Erstellt ein neues gewichtetes gleitendes Durchschnittsprognosemodell unter Verwendung der angegebenen Gewichte. Prognose (double timeValue) Gibt den Prognosewert der abhängigen Variablen für den gegebenen Wert der unabhängigen Zeitvariablen zurück. GetForecastType () Gibt einen oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognosemodell zurück. GetNumberOfPeriods () Gibt die aktuelle Anzahl von Perioden zurück, die in diesem Modell verwendet werden. GetNumberOfPredictors () Gibt die Anzahl der Prädiktoren zurück, die vom zugrunde liegenden Modell verwendet werden. SetWeights (Doppelgewichte) Setzt die Gewichte dieses gewichteten gleitenden Durchschnittsprognosemodells auf die angegebenen Gewichte. ToString () Dies sollte überschrieben werden, um eine textuelle Beschreibung des aktuellen Prognosemodells zu liefern, einschließlich, wenn möglich, alle abgeleiteten Parameter. Von der Klasse geerbte Methoden network. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel Erstellt ein neues gewichtetes gleitendes Durchschnittsprognosemodell unter Verwendung der angegebenen Gewichte. Für ein gültiges zu konstruierendes Modell sollten Sie init aufrufen und einen Datensatz mit einer Reihe von Datenpunkten übergeben, wobei die Zeitvariable initialisiert wird, um die unabhängige Variable zu identifizieren. Die Größe des Gewichts-Arrays wird verwendet, um die Anzahl der Beobachtungen zu bestimmen, die verwendet werden, um den gewichteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Zusätzlich wird der letzten Periode das Gewicht gegeben, das durch das erste Element des Arrays, d. H. Gewichte, definiert ist. Die Größe des Gewichts-Arrays wird auch verwendet, um die Menge zukünftiger Perioden zu bestimmen, die effektiv prognostiziert werden können. Mit einem 50-Tage-gewichteten gleitenden Durchschnitt können wir mit einer Genauigkeit nicht mehr als 50 Tage über den letzten Zeitraum, für den Daten verfügbar sind, prognostizieren. Selbst Prognosen in der Nähe des Endes dieses Bereichs sind wahrscheinlich unzuverlässig. Hinweis zu Gewichten Im Allgemeinen sollten die Gewichte, die an diesen Konstruktor übergeben werden, bis zu 1,0 addieren. Wenn jedoch die Summe der Gewichte nicht bis zu 1,0 addiert, skaliert diese Implementierung alle Gewichte proportional, so dass sie auf 1,0 addieren. Parameter: Gewichte - ein Array von Gewichten, um den historischen Beobachtungen bei der Berechnung des gewichteten gleitenden Durchschnitts zuzuordnen. WeightedMovingAverageModel Erstellt ein neues gewichtetes gleitendes Durchschnittsprognosemodell, wobei die benannte Variable als unabhängige Variable und die angegebenen Gewichte verwendet wird. Parameter: independentVariable - der Name der unabhängigen Variablen, die in diesem Modell verwendet werden soll. Gewichte - ein Array von Gewichten, um den historischen Beobachtungen bei der Berechnung des gewichteten gleitenden Durchschnitts zuzuordnen. WeightedMovingAverageModel Erstellt ein neues gewichtetes gleitendes Durchschnittsprognosemodell. Dieser Konstruktor soll nur von Unterklassen (also geschützt) verwendet werden. Jede Unterklasse, die diesen Konstruktor verwendet, muss anschließend die (geschützte) setWeights-Methode aufrufen, um die von diesem Modell zu verwendenden Gewichte zu initialisieren. WeightedMovingAverageModel Konstruiert ein neues gewichtetes gleitendes Durchschnittsprognosemodell unter Verwendung der angegebenen unabhängigen Variablen. Parameter: independentVariable - der Name der unabhängigen Variablen, die in diesem Modell verwendet werden soll. SetWeights Setzt die Gewichte dieses gewichteten gleitenden Durchschnittsprognosemodells auf die angegebenen Gewichte. Dieses Verfahren soll nur von Unterklassen (also geschützt) und nur in Verbindung mit dem (geschützten) Ein-Argument-Konstruktor verwendet werden. Jede Unterklasse, die den Ein-Argument-Konstruktor verwendet, muss anschließend setWeights aufrufen, bevor die Methode AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) aufgerufen wird, um das Modell zu initialisieren. Anmerkung zu Gewichten Im allgemeinen sollten die an diese Methode übergebenen Gewichte bis zu 1,0 addieren. Wenn jedoch die Summe der Gewichte nicht bis zu 1,0 addiert, skaliert diese Implementierung alle Gewichte proportional, so dass sie auf 1,0 addieren. Parameter: Gewichte - ein Array von Gewichten, um den historischen Beobachtungen bei der Berechnung des gewichteten gleitenden Durchschnitts zuzuordnen. Gibt den Prognosewert der abhängigen Variablen für den gegebenen Wert der unabhängigen Zeitvariablen zurück. Unterklassen müssen diese Methode in einer Weise implementieren, die mit dem von ihnen implementierten Prognosemodell übereinstimmt. Unterklassen können die Methoden getForecastValue und getObservedValue verwenden, um frühere Prognosen und Beobachtungen zu erhalten. Gegeben durch: Prognose in Klasse AbstractTimeBasedModel Parameter: timeValue - der Wert der Zeitvariablen, für die ein Prognosewert erforderlich ist. Gibt den Prognosewert der abhängigen Variablen für die angegebene Zeit zurück. Throws: IllegalArgumentException - Wenn es unzureichende historische Daten gibt - Beobachtungen, die an init übergeben werden -, um eine Prognose für den gegebenen Zeitwert zu generieren. GetNumberOfPredictors Gibt die Anzahl der Prädiktoren zurück, die vom zugrunde liegenden Modell verwendet werden. Rückgabewerte: die Anzahl der Prädiktoren, die das zugrunde liegende Modell verwendet. GetNumberOfPeriods Gibt die aktuelle Anzahl von Perioden zurück, die in diesem Modell verwendet werden. Angegeben durch: getNumberOfPeriods in der Klasse AbstractTimeBasedModel Gibt die aktuelle Anzahl der in diesem Modell verwendeten Perioden zurück. GetForecastType Gibt einen oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognosemodell zurück. Halten Sie diese kurz. Eine längere Beschreibung sollte in der Methode toString implementiert werden. Dies sollte überschrieben werden, um eine textuelle Beschreibung des aktuellen Prognosemodells zu liefern, wobei nach Möglichkeit alle abgeleiteten Parameter verwendet werden. Bestimmt durch: toString in der Schnittstelle ForecastingModel Overrides: toString in der Klasse AbstractTimeBasedModel Gibt eine Stringdarstellung des aktuellen Prognosemodells und seiner Parameter zurück. Wenn Sie diese Meldung sehen, hat Ihr Browser entweder JavaScript deaktiviert oder deaktiviert. Um die vollständigen Funktionen dieses Hilfesystems wie Suchfunktion und Inhaltsverzeichnis nutzen zu können, muss Ihr Browser JavaScript-Unterstützung aktiviert haben. Wenn Ihr Browser JavaScript unterstützt, bietet es Einstellungen, die JavaScript aktivieren oder deaktivieren. Wenn JavaScript deaktiviert ist, können Sie nur den Inhalt des Hilfethemas anzeigen, das dieser Nachricht folgt. Java-Code-Beispiele Der Java-Code für Beispiele für benutzerdefinierte Funktionen finden Sie in der Datei statisti. jav. Kopiert werden. Weitere Informationen zu den Klassen, Methoden und Konstanten in der Datei statisti. jav finden Sie im Oracle Essbase Statistics Java Package. Der in der Datei statisti. jav enthaltene Code wird in der Datei ESSBASEPATHjavaessbase. jar implementiert. Die Beispiele in der Datei statisti. jav verwenden Konstanten, die in der Datei essbase. jar definiert sind. Um die in diesen Beispielen definierten Konstanten zu verwenden, müssen Sie die Konstanten der Calculator-Klasse importieren, die in der Datei essbase. jar definiert sind.