指数平滑法的计算中,关键是α的取值大小,但α的取值又容易受主观影响,因此合理确定α的取值方法十分重要,一般来说,如果数据波动较大,α值应取大一些,可以增加近期数据对预测结果的影响。
如果数据波动平稳,α值应取小一些。
理论界一般认为有以下方法可供选择:   经验判断法。
这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。
  1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时,应选较小的α值,一般可在0.05~0.20之间取值;
  2、当时间序列有波动,但长期趋势变化不大时,可选稍大的α值,常在0.1~0.4之间取值;
  3、当时间序列波动很大,长期趋势变化幅度较大,呈现明显且迅速的上升或下降趋势时,宜选择较大的α值,如可在0.6~0.8间选值,以使预测模型灵敏度高些,能迅速跟上数据的变化;
  4、当时间序列数据是上升(或下降)的发展趋势类型,α应取较大的值,在0.6~1之间。
  试算法。
根据具体时间序列情况,参照经验判断法,来大致确定额定的取值范围,然后取几个α值进行试算,比较不同α值下的预测标准误差,选取预测标准误差最小的α。
  在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差,并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的,必须给予二者一定的考虑,采用折中的α值。
下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×(1-平滑系数)如某种产品销售量的平滑系数为0.4,1996年实际销售量为31万件,预测销售量为33万件。
则1997年的预测销售量为:1997年预测销售量=31万件×0.4+33万件×(1-0.4)=32.2万件
2025/7/8 21:51:34 120KB 指数平滑法 移动平均法 C#
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A*算法路径规划MATLAB代码随机生成障碍物,生成最小路径。
使用A*算法进行路径规划,随机生成障碍物,生成最小路径。
matlabA*算法路径规划
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自动启闭光控窗帘系统,它能够感应周围环境的光照强度,将光强信息输入单片机,再由单片机做相应的自动控制工作,来实现窗帘的自动化、智能化。
它能够感应周围环境的光照强度,当光照低于某一数值时窗帘会自动放下,当光照强度又回到某个数值时窗帘又会自动收起。
本课题的设计旨在解决光照相关家居的控制智能化,自动化;
本系统设计分为三大模块,分别是电源模块、数字光照采集模块、液晶显示模块、电机驱动模块以及单片机最小化系统模块。
以单片机最小化系统作为整个系统的控制枢纽,对整个电路进行信号的处理并进行相关的控制
2025/7/7 14:36:40 922KB 自动 光控 窗帘 系统
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克鲁斯卡尔最小生成树算法C++有运行结果
2025/7/6 16:24:16 32KB 克鲁斯卡尔 最小生成树算法
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参考别人的想法设计的一个循环整数计数器,上升沿触发,到达最高值之后自动返回最小值。
使用时,需将constant设置成你需要的最大值,然后将触发式积分器的上下限分别射程需要的就好。
其中上限=constant
2025/7/5 22:16:08 22KB simulink counter 计数器
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这是基于8086CPU最小系统的Proteus仿真实验,实验内容是8253可编程定时/计数器实验。
2025/7/5 1:26:56 21KB tty
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该项目是通过引导的。
可用脚本在项目目录中,可以运行:npmstart在开发模式下运行应用程序。
打开在浏览器中查看它。
如果您进行编辑,则页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npmtest在交互式监视模式下启动测试运行器。
有关更多信息,请参见关于的部分。
npmrunbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React,并优化了构建以获得最佳性能。
生成被最小化,并且文件名包括哈希值。
您的应用已准备好进行部署!有关更多信息,请参见关于的部分。
npmruneject注意:这是单向操作。
eject,您将无法返回!如果您对构建工具和配置选择不满意,则可以随时eject。
此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。
而是将所有配置文件和传递依赖项(webpack,Babel,ESLint等)直
2025/7/3 9:17:34 175KB JavaScript
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学习cadence时自己画的fpga最小系统板四层板,可以作为学习参考。
2025/7/2 3:52:25 908KB 原理图、pcb
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CreateReactApp入门该项目是通过。
可用脚本在项目目录中,可以运行:npmstart在开发模式下运行应用程序。
打开在浏览器中查看。
如果进行编辑,页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
npmtest在交互式监视模式下启动测试运行程序。
有关更多信息,请参见关于的部分。
npmrunbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React,并优化了构建以获得最佳性能。
最小化构建,文件名包含哈希。
您的应用已准备好进行部署!有关更多信息,请参见有关的部分。
npmruneject注意:这是单向操作。
eject,您将无法返回!如果您对构建工具和配置选择不满意,则可以随时eject。
此命令将从项目中删除单个构建依赖项。
相反,它将所有配置文件和传递依赖项(webpack,Babel
2025/7/1 8:15:19 231KB JavaScript
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贝塞尔曲线是一种在计算机图形学和数学中广泛使用的参数化曲线,它提供了对形状的精细控制,特别是在曲线拟合和路径设计中。
本资源包含MATLAB源码,用于实现从一阶到八阶的贝塞尔曲线拟合,以及一个拟合后评价标准的文档。
一、贝塞尔曲线基础贝塞尔曲线由法国工程师PierreBézier于1962年提出,它基于控制点来定义。
一阶贝塞尔曲线是线性,二阶是二次曲线,而高阶曲线则可以构建出更复杂的形状。
对于n阶贝塞尔曲线,需要n+1个控制点来定义。
这些曲线的特性在于它们通过首尾两个控制点,并且随着阶数的增加,曲线更好地逼近中间的控制点。
二、MATLAB实现MATLAB是一个强大的数值计算和可视化工具,其脚本语言非常适合进行这样的曲线拟合工作。
`myBezier_ALL.m`文件很可能是包含了从一阶到八阶贝塞尔曲线的生成函数。
这些函数可能接收控制点的坐标作为输入,然后通过贝塞尔曲线的数学公式计算出对应的参数曲线。
MATLAB中的贝塞尔曲线可以通过`bezier`函数或直接使用矩阵运算来实现。
三、贝塞尔曲线拟合拟合过程通常涉及找到一组控制点,使得生成的贝塞尔曲线尽可能接近给定的一系列数据点。
这可能通过优化算法,如梯度下降或遗传算法来实现。
在`myBezier_ALL.m`中,可能包含了一个或多个函数来执行这个过程,尝试最小化曲线与数据点之间的距离或误差。
四、拟合的评价标准"拟合的评价标准.doc"文档可能详述了如何评估拟合的好坏。
常见的评价标准包括均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)或者R²分数。
这些指标可以量化拟合曲线与实际数据点之间的偏差程度。
MSE和RMSE衡量的是平均误差的平方,而R²分数表示模型解释了数据变异性的比例,值越接近1表示拟合越好。
五、应用领域贝塞尔曲线在多个领域有广泛应用,包括但不限于CAD设计、游戏开发、动画制作、图像处理和工程计算。
MATLAB源码的提供,对于学习和研究贝塞尔曲线的特性和拟合方法,或者在项目中创建平滑曲线路径,都是非常有价值的资源。
这份MATLAB源码和相关文档为理解并实践贝塞尔曲线拟合提供了一个完整的工具集。
通过学习和利用这些材料,用户不仅可以掌握贝塞尔曲线的基本概念,还能深入理解如何在实际问题中运用它们进行曲线拟合和评估。
2025/6/30 9:00:23 25KB 贝塞尔曲线 曲线拟合
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡