Interpolation & Prediction

ivan gabrovski

ປະກອບ​ມີ​ໂຄ​ສະ​ນາ

ກ່ຽວກັບແອັບນີ້

ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກແມ່ນມີຈຸດປະສົງເພື່ອ interpolate ຫນ້າທີ່ທີ່ແທ້ຈິງຈາກຕົວແປດຽວ. ຟັງຊັນແມ່ນຊຸດຂອງຈຸດ (X, Y). ວິທີການ interpolation ຕໍ່ໄປນີ້ສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້: Newton's, Aitken's, cubic Hermite's method, cardinal spline interpolation, Catmul-Rom's spline, Kochanek-Bartls's spline, linear interpolation and nearest interpolation.
ຖ້າຟັງຊັນເປັນຊຸດເວລາ, ວິທີການຄາດຄະເນແລະການຄິດໄລ່ອັດຕະໂນມັດອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກວດພົບຮອບວຽນພາຍໃນ.
ວິທີການຕໍ່ໄປນີ້ສໍາລັບການຄາດຄະເນສະຖິຕິແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ - ສະເລ່ຍການເຄື່ອນຍ້າຍນ້ໍາຫນັກຕົວຊີ້ບອກ; - ສະ​ເລ່ຍ​ຍ້າຍ​ງ່າຍ​ດາຍ​; - ການຊັ່ງນໍ້າໜັກແບບເສັ້ນ; - Holt's linear exponential smoothing; ແລະ​ທ່າ​ອ່ຽງ​ຊ້າ​ເພີ່ມ​ເຕີມ. ຄ່າສະເລ່ຍແລະມາດຕະຖານ deviation ຂອງຄວາມຜິດພາດຂອງການຄາດຄະເນໄດ້ຖືກຄິດໄລ່.
ຫນ້າ​ທີ່​, ຜົນ​ຂອງ​ການ​ປຸງ​ແຕ່ງ​ແລະ​ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ສາ​ມາດ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ເກັບ​ຮັກ​ສາ​ໄວ້​ໃນ​ຖານ​ຂໍ້​ມູນ​ຂອງ​ປະ​ເພດ Sqlit ຫຼື​ໃນ​ໂຟນ​ເດີ​ທີ່​ເລືອກ​. ຕາຕະລາງທີ່ມີຂໍ້ມູນນີ້ສາມາດຖືກສົ່ງອອກສໍາລັບການພິມ, ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ການນໍາໃຊ້ຕົວທ່ອງເວັບ Sqlit ຫຼືທາງອິນເຕີເນັດ.

ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກແມ່ນມີຈຸດປະສົງເພື່ອ interpolate ຫນ້າທີ່ທີ່ແທ້ຈິງຈາກຕົວແປດຽວແລະສໍາລັບການຄາດຄະເນສະຖິຕິ

interpolate ຫນ້າທີ່ທີ່ແທ້ຈິງ (ຊຸດຂອງຈຸດ (X, Y)) ຈາກຕົວແປດຽວ
ສາມາດນໍາໃຊ້ວິທີການ interpolation: Newton's, Aitken's, cubic Hermite's, cardinal spline
Spline ຂອງ Catmul-Rom, Spline ຂອງ Kochanek-Bartls, ການແຊກແຊງເສັ້ນຊື່ແລະການແຊກແຊງໃກ້ຄຽງທີ່ສຸດ.
ສາມາດນໍາໃຊ້ການຄາດເດົາທາງສະຖິຕິ - ຕົວເລກການເຄື່ອນຍ້າຍໂດຍສະເລ່ຍ; - ສະ​ເລ່ຍ​ຍ້າຍ​ງ່າຍ​ດາຍ​;
ການຊັ່ງນໍ້າໜັກແບບເສັ້ນ; - Holt's linear exponential smoothing; ແລະ​ທ່າ​ອ່ຽງ​ຊ້າ​ເພີ່ມ​ເຕີມ.
ຂໍ້ມູນຜົນໄດ້ຮັບສາມາດຖືກສົ່ງອອກແລະສົ່ງໂດຍອິນເຕີເນັດ
ສ້າງ, ລຶບ ແລະເລືອກໂຟນເດີສຳລັບຜົນໄດ້ຮັບການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ