OpenForecast. Model peramalan sumber gratis dan terbuka yang ditulis di Jawa
Unduh sekarang

OpenForecast. Peringkat & Ringkasan

OpenForecast. Tag

model ramalan perpustakaan Perpustakaan Java. Forecast Model. Prakiraan Java.

OpenForecast. Keterangan

Model peramalan sumber gratis dan terbuka yang ditulis di Jawa OpenForecast adalah paket tujuan umum, model peramalan yang ditulis dalam Java yang dapat diterapkan pada seri data apa pun. Salah satu tujuan desain adalah untuk memudahkan pengembang untuk digunakan dalam suatu aplikasi bahkan jika mereka tidak mengerti, atau peduli untuk memahami, perbedaan antara model peramalan yang berbeda tersedia.Note: OpenForecast dilisensikan dan didistribusikan berdasarkan ketentuan Perpustakaan GNU atau Lisensi Publik Umum yang lebih rendah (LGPL). Persyaratan: · J2SDK 1.3 atau lebih baru · Semut 1.5 atau lebih baru Apa yang baru dalam rilis ini: · Distribusi kode sumber yang dimodifikasi (didefinisikan oleh target "dist" di build.xml) untuk memasukkan file perpustakaan yang diperlukan. · Kelas peramal yang diperbarui untuk mempertimbangkan smoothing exponential double dan triple. · Uji terorganisir kembali dan contoh file sumber, serta membangun direktori. Diperbarui build.xml untuk mendukung struktur baru. · Pembaruan build.xml untuk memisahkan bangunan kelas perpustakaan utama dari kelas UI (masih dalam pengembangan, dan bukan bagian dari rilis 0,4), kasus uji dan contoh. · Build.xml yang diperbarui untuk mengkompilasi kelas TimeseriesHelper (memerlukan jfreechart.jar). Sebenarnya memodifikasi semua target untuk menggunakan Common Classpath. · Menambahkan TimeseriesBuilder dan TimeseriesOutoTter (dan kasus uji sederhana untuk masing-masing). · Menambahkan model smoothing eksponensial tiga. · Contoh yang diperbarui untuk menggunakan jfreechart 0.9.16 dan jcommon 0.9.1. · Menambahkan metode statis simpleexponentialsmoothing.getbestfitmodel untuk memilih nilai "paling cocok" dari alpha untuk set data yang diberikan. · Dimodifikasi SimpleExponentialSmoothing. Terkini untuk menangani periode waktu di masa depan dengan ekstrapolasi. · Menambahkan metode statis doubleexponentialsmoothing.getbestfitmodel untuk memilih nilai "paling cocok" dari alpha dan gamma untuk set data yang diberikan. · Dimodifikasi doubleexponentialsmooning. Karena menangani periode waktu di masa depan dengan ekstrapolasi. · ExponentialSmoothingChartDemo yang diperbarui untuk menyertakan perkiraan yang dihasilkan dari model doubleexponentialmoothingmoodel. · Menambahkan doubleexponentialsmoothingmodel memperluas abstracttimeBasedmodel. · Refactored simpleexponentialsmoothingmodel dan weightedmovingaveragemodel ke subclass kelas abstrak baru, abstracttimaseedmodel. · Menambahkan Util.CalculateseasageAindics () Metode pembantu untuk membantu perhitungan indeks musiman. · Menambahkan TestContains, TestHashCode, TestRemove dan TestRetainAll ke DataSettest, dan mengorganisir ulang tes untuk memanfaatkan pengaturan umum dan teardown. · Dataset yang dimodifikasi untuk sepenuhnya mengimplementasikan Java.util.Kollection Antarmuka. Jadi, dataset sekarang "adalah koleksi". · Buat kelas uji baru, dataletestest dan menambahkan testdatasequalsmethod. Memindahkan tes dataset dari BasicTest ke kelas baru ini. · Implementasikan DataSet.Equals (Dataset). · Diimplementasikan metode disesuaikan dengan dataset. · Menambahkan paket baru, org.sourceforge.openforecast.Output, yang akan berisi kelas Helper "Outputter". Antarmuka keluaran yang ditentukan, dan mengimplementasikan delimitteTextOutputter awal ke nilai output dari dataset ke file teks yang dibatasi seperti file CSV. · Menambahkan paket baru, org.sourceforge.openforecast.input, yang akan berisi kelas Helper "Builder". Antarmuka Builder yang ditentukan, dan menerapkan CSVBuilder awal untuk membaca file CSV dan membuat dataset dari nilai-nilai. Juga didefinisikan garis besar ke kelas resultsetbuilder. · Menambahkan metode GetInticept dan GetCoeficiCICIP ke kelas multipelinearregressionModel. · Menambahkan SimpleExponentialMoothingModel sebagai subkelas bobotedmovingaveragemodel. · Observasi yang dimodifikasi · Menambahkan sampel menggunakan OpenForecast dengan JFreeChart. · Dimodifikasi build.xml untuk membangun contoh program di Build / Classes. · Dimodifikasi MOUNTAVERGEMODEL UNTUK SUBCLASS WEATEEDMOVINGASGEMODEL. · Menerapkan bobotedmovingaveragemodel. · Dimodifikasi untuk memasukkan dukungan untuk J2SDK 1.3.

OpenForecast. Perangkat Lunak Terkait