Openforecast. Modelos de previsão de código aberto e aberto escrito em Java
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Openforecast. Classificação e resumo

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modelo previsão biblioteca Biblioteca Java. modelo de previsão Previsão de Java.

Openforecast. Descrição

modelos de previsão livre e de código aberto escrito em Java OpenForecast é um pacote de propósito geral, modelos de previsão escritas em Java que podem ser aplicadas a qualquer série de dados. Um dos objetivos do projeto é tornar mais fácil para um desenvolvedor para usar em uma aplicação, mesmo que eles não entendem, ou o cuidado de entender, as diferenças entre os diferentes modelos de previsão available.NOTE: OpenForecast é licenciado e distribuído sob os termos da a Biblioteca GNU ou Lesser general Public License (LGPL). Requisitos: · J2SDK 1.3 ou posterior · Ant 1.5 ou posterior O que há de novo nesta versão: · Distribuição do código fonte modificado (definido pelo destino "dist" em build.xml) para incluir arquivos de biblioteca necessários. · Actualizado classe Previsões considerar Duplo e Triplo exponencial. · Arquivos de teste e fonte de exemplos, bem como diretórios construção Re-organizado. build.xml atualizado para suportar nova estrutura. · Build.xml Atualizado para separar a construção das principais classes de biblioteca das classes de interface do usuário (ainda em desenvolvimento, e não parte da versão 0.4), os casos de teste e exemplos. · Actualizado build.xml às classes TimeSerieshelper compilação (requer JFreeChart.jar). Na verdade modificado todos os alvos de usar um caminho de classe comum. · Adicionado TimeSeriesBuilder e TimeSeriesOutputter (e um simples casos de teste para cada um). · Adicionado um modelo de suavização exponencial tripla. · Exemplos atualizados para usar JFreeChart 0.9.16 e 0.9.1 jcommon. · Adicionado aos métodos SimpleExponentialSmoothing.getBestFitModel estáticos para selecionar valor "melhor ajuste" de alfa para um determinado conjunto de dados. · Modificado SimpleExponentialSmoothing.forecast para futuras alça períodos de tempo por extrapolação. · Adicionado aos métodos DoubleExponentialSmoothing.getBestFitModel estáticos para selecionar valores "melhor ajuste" de alfa e gama para um determinado conjunto de dados. · Modificado DoubleExponentialSmoothing.forecast para futuras alça períodos de tempo por extrapolação. · Actualizado ExponentialSmoothingChartDemo para incluir previsão gerada a partir de um modelo DoubleExponentialSmoothingModel. · Adicionado DoubleExponentialSmoothingModel estende AbstractTimeBasedModel. · Reformulado SimpleExponentialSmoothingModel e WeightedMovingAverageModel a subclasse nova classe abstrata, AbstractTimeBasedModel. · Util.calculateSeasonalIndices Adicionado () método auxiliar para ajudar com cálculo dos índices sazonais. · Adicionado testContains, testHashCode, testRemove e testRetainAll para DataSetTest e testes reorganizado para fazer uso de uma configuração comum e tearDown. · Modificado DataSet para implementar integralmente a interface java.util.Collection. Então, DataSet agora "é um" Collection. · Criar uma nova classe de teste, DataSetTest e acrescentou testDataSetEqualsMethod. Movido os testes DataSet de BasicTest para esta nova classe. · DataSet.equals implementadas (série de dados). · Implementado equals método para DataSet. · Adicionado um novo pacote, org.sourceforge.openforecast.output, que conterá helper "outputter" classes. Definido Outputter interface, e implementou uma DelimitedTextOutputter inicial para valores de saída a partir de um DataSet para um arquivo de texto delimitado, tais como arquivo CSV. · Adicionado um novo pacote, org.sourceforge.openforecast.input, que irá conter auxiliares classes "construtor". Definido Interface Builder, e implementou uma CSVBuilder inicial para ler arquivos CSV e criar um DataSet a partir dos valores. Também definiu o esquema para uma classe ResultSetBuilder. · Adicionado getIntercept e getCoefficient métodos para a classe MultipleLinearRegressionModel. · Foi adicionada uma SimpleExponentialSmoothingModel como subclasse de WeightedMovingAverageModel. · Modificado Observation.getIndependentValue para lançar uma IllegalArgumentException se foi feita uma tentativa para fazer referência a um desconhecido variável independente para a Observação. · Amostra adicional de usar OpenForecast com JFreeChart. · Build.xml Modificado para programas de exemplo de construção em build / classes. · Modificado MovingAverageModel a subclasse WeightedMovingAverageModel. · Implementado WeightedMovingAverageModel. · Modificado para incluir suporte para J2SDK 1.3.

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