多選預(yù)測(cè)功能實(shí)現(xiàn)方法與原理

徐馨潤(rùn)

摘要

隨著軟件技術(shù)的飛速發(fā)展，現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)涉及的算法和動(dòng)態(tài)效果也越來越復(fù)雜?；ヂ?lián)網(wǎng)上的一系列數(shù)據(jù)的測(cè)量對(duì)于指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行性能狀況有著重要的意義。為了能夠利用軟件準(zhǔn)確的計(jì)算出以后的數(shù)據(jù)情況，本論文主要分析了多選預(yù)測(cè)功能實(shí)現(xiàn)的框架工具、方法與原理以及實(shí)現(xiàn)的具體工程，其中結(jié)合實(shí)際案例分析了多選預(yù)測(cè)功能實(shí)現(xiàn)所使用的主要方法。

【關(guān)鍵詞】預(yù)測(cè)算法設(shè)計(jì) 多選功能實(shí)現(xiàn) 數(shù)據(jù)可視化

隨著軟件工程專業(yè)知識(shí)的迅猛發(fā)展，使得軟件工程技術(shù)應(yīng)用范圍無所不在，為了關(guān)注未來的發(fā)展趨勢(shì)，它的預(yù)測(cè)功能也更具有研究的價(jià)值。下面我主要從三個(gè)方面對(duì)軟件的多選預(yù)測(cè)功能進(jìn)行了深入分析：

首先是多選預(yù)測(cè)功能技術(shù)的實(shí)現(xiàn)所運(yùn)用到的主要框架工具有：JavaScript，iQuery3.1，JSON， AJAX， Echart3.0。

其次要通過技術(shù)創(chuàng)新達(dá)到多選功能的實(shí)現(xiàn)，主要的方法與原理如下：

1預(yù)測(cè)算法設(shè)計(jì)

基于優(yōu)化版移動(dòng)平均算法實(shí)現(xiàn)未來收支狀況預(yù)測(cè)。在已有數(shù)據(jù)庫(kù)中，共存儲(chǔ)我國(guó)現(xiàn)代近70年的數(shù)據(jù)，包含人口、收支、工農(nóng)業(yè)產(chǎn)量等眾多數(shù)據(jù)。為實(shí)現(xiàn)對(duì)已有數(shù)據(jù)重用和數(shù)據(jù)復(fù)用，有效地挖掘潛在的數(shù)據(jù)價(jià)值與數(shù)據(jù)效益，提高數(shù)據(jù)利用率與使用率，故利用移動(dòng)平均預(yù)測(cè)法，并在其基礎(chǔ)之上，結(jié)合現(xiàn)有數(shù)據(jù)屬性與需求特點(diǎn)，進(jìn)行適當(dāng)改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)用于預(yù)測(cè)未來一年收支數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的優(yōu)化版移動(dòng)平均預(yù)測(cè)法，以下為算法的實(shí)現(xiàn)方法與原理：

第i+l項(xiàng)的預(yù)測(cè)結(jié)果=項(xiàng)目權(quán)重*項(xiàng)目數(shù)據(jù)值+全部相鄰項(xiàng)目數(shù)據(jù)值之差的和/n

其中：i=l-n表示已有的n項(xiàng)數(shù)據(jù)。

公式中運(yùn)用加權(quán)移動(dòng)平均法時(shí)，需要注意的重要問題是權(quán)重的選擇，在傳統(tǒng)的加權(quán)移動(dòng)平均算法中，主要有經(jīng)驗(yàn)法和試算法兩種用于對(duì)權(quán)重決策。在項(xiàng)目中，由于數(shù)據(jù)屬于工農(nóng)業(yè)實(shí)際生產(chǎn)值，更具有經(jīng)驗(yàn)代表性，同時(shí)為減小計(jì)算量，提高網(wǎng)頁(yè)響應(yīng)速度，故此選擇經(jīng)驗(yàn)法，在更靠近的預(yù)測(cè)項(xiàng)目的項(xiàng)中，權(quán)重值越大，同時(shí)若數(shù)據(jù)具有季節(jié)性，也將會(huì)考慮在其中。

公式中主要計(jì)算前n年的平均增長(zhǎng)時(shí)，修正加權(quán)移動(dòng)平均算法的偏差，從而削弱由于權(quán)重取值導(dǎo)致的必然誤差以及數(shù)據(jù)陡變帶來的不穩(wěn)定性對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，進(jìn)而提高預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性。

2多選功能實(shí)現(xiàn)

在常見的預(yù)測(cè)算法中，為保證預(yù)測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性，大部分實(shí)現(xiàn)中都不給予用戶自選數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的功能，在本項(xiàng)目中，為提高預(yù)測(cè)的靈活性與可變性，給予用戶更好的交互體驗(yàn)功能，體現(xiàn)創(chuàng)新性，突出創(chuàng)新點(diǎn)，故設(shè)計(jì)多選預(yù)測(cè)功能。

3數(shù)據(jù)可視化

動(dòng)態(tài)化展示數(shù)據(jù)，展示頁(yè)面進(jìn)行模塊分解處理，使數(shù)據(jù)可視化更為規(guī)范和不易出錯(cuò)，整個(gè)網(wǎng)站在數(shù)據(jù)可視化方面采用同一標(biāo)準(zhǔn)，后期維護(hù)和升級(jí)非常便利和簡(jiǎn)潔。同時(shí)經(jīng)過簡(jiǎn)單動(dòng)畫處理過的數(shù)據(jù)展示流程更為生動(dòng)形象，同時(shí)擁有多個(gè)數(shù)據(jù)展示的形態(tài)，使整個(gè)展示頁(yè)面豐富和形象。

4異步請(qǐng)求數(shù)據(jù)

在傳統(tǒng)的網(wǎng)頁(yè)中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)獲取與獲取的方式主要是刷新頁(yè)面重新請(qǐng)求，但此種方式對(duì)于多模塊多動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)頁(yè)面中顯得捉襟見肘，會(huì)造成刷新數(shù)據(jù)量，網(wǎng)頁(yè)更新緩慢等明顯不良交互體驗(yàn)，為提高響應(yīng)速度，減少用戶等待，本項(xiàng)目中使用了aj ax異步請(qǐng)求技術(shù)。在用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)項(xiàng)目之后，通過監(jiān)聽預(yù)測(cè)事件，將要獲取的數(shù)據(jù)項(xiàng)通過aj ax異步請(qǐng)求發(fā)送至后臺(tái)，并交由后臺(tái)處理，進(jìn)行格式轉(zhuǎn)后返回至前臺(tái)頁(yè)面。

最后是多選預(yù)測(cè)功能實(shí)現(xiàn)過程，具體包括：

4.1多選監(jiān)聽與預(yù)測(cè)響應(yīng)

在每一行數(shù)據(jù)項(xiàng)的列首，添加一個(gè)新的多選擇標(biāo)記按鈕，并引入FontAwesome多選擇標(biāo)記圖標(biāo)。添加該按鈕以處理單擊事件、監(jiān)視用戶操作并根據(jù)監(jiān)視結(jié)果動(dòng)態(tài)顯示當(dāng)前項(xiàng)的選擇狀態(tài)。當(dāng)用戶啟動(dòng)預(yù)測(cè)時(shí)，瀏覽器將捕獲事件并從后臺(tái)請(qǐng)求數(shù)據(jù)。直到處理和響應(yīng)。

4.2后端查詢與格式轉(zhuǎn)換

目前，該項(xiàng)目采用了非常成熟的SpringMVC框架。當(dāng)在后端調(diào)用和查詢數(shù)據(jù)時(shí)，它基本上封裝了大量的sql語句，這些語句用于通過主控制器獲取數(shù)據(jù)。將特定的格式轉(zhuǎn)換為將數(shù)據(jù)填充到類生成的ResultSet對(duì)象中，然后生成相應(yīng)數(shù)量的模型對(duì)象，然后每個(gè)模型對(duì)象獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)。此處的數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)換為對(duì)象的成員變量中的特定值。所有這些對(duì)象一起是列表對(duì)象。然后通過創(chuàng)建多個(gè)arraylist對(duì)象將數(shù)據(jù)發(fā)送到j(luò)son對(duì)象。最后，使用echarts圖表顯示數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)源是這一個(gè)json對(duì)象。

4.3數(shù)據(jù)提取與數(shù)據(jù)處理

在獲取到后臺(tái)數(shù)據(jù)之后，為方便預(yù)測(cè)計(jì)算，提高計(jì)算速度，減少預(yù)測(cè)誤差，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，即將所有數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、末位保留等。并檢測(cè)數(shù)據(jù)有效性與可靠性，進(jìn)行數(shù)據(jù)檢驗(yàn)測(cè)試，防止因數(shù)據(jù)問題造成預(yù)測(cè)模型崩潰。

4.4數(shù)據(jù)計(jì)算與預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)

通過數(shù)據(jù)處理之后，已經(jīng)確保獲取到的數(shù)據(jù)為有效數(shù)據(jù)，且格式統(tǒng)一.通過優(yōu)化的加權(quán)移動(dòng)平均算法，將各項(xiàng)數(shù)據(jù)值，例如人均GDP，總GDP等值使用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)計(jì)算，并加入標(biāo)記，合并到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容器，再進(jìn)行異常值邊界檢測(cè)，無誤后便是正確的預(yù)測(cè)模型計(jì)算結(jié)果。

4.5數(shù)據(jù)圖表可視化

圖表可視化使用的主要框架和工具是echarts圖表，其基于Javascript的數(shù)據(jù)可視化圖表庫(kù)，提供直觀，可交互，可個(gè)性化定制的數(shù)據(jù)可視化圖表。

數(shù)據(jù)源使用的是經(jīng)過了多次轉(zhuǎn)換形成的json對(duì)象，同時(shí)按需加載所需圖表，關(guān)聯(lián)前端觸發(fā)器（按鈕），按照echarts的標(biāo)準(zhǔn)格式設(shè)置橫縱數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)源每項(xiàng)數(shù)據(jù)。在前端使用自動(dòng)加載的方式進(jìn)行展示，最終呈現(xiàn)在用戶面前。圖表出現(xiàn)的動(dòng)態(tài)效果則是相應(yīng)設(shè)置好的echarts圖表所有的功能模塊。

參考文獻(xiàn)

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