5

次のグラフを生成するように iReport を構成しました。

実際のデータ ポイントは青で、トレンド ラインは緑です。問題は次のとおりです。

  • 傾向線のデータ ポイントが多すぎます
  • トレンド ラインがベジエ曲線 (スプライン) に従っていない

問題の原因はインクリメンタ クラスにあります。インクリメンタにはデータ ポイントが繰り返し提供されます。データのセットを取得する方法はないようです。傾向線を計算するコードは次のようになります。

import java.math.BigDecimal;
import net.sf.jasperreports.engine.fill.*;

/**
 * Used by an iReport variable to increment its average.
 */
public class MovingAverageIncrementer
  implements JRIncrementer {
  private BigDecimal average;

  private int incr = 0;

  /**
   * Instantiated by the MovingAverageIncrementerFactory class.
   */
  public MovingAverageIncrementer() {
  }

  /**
   * Returns the newly incremented value, which is calculated by averaging
   * the previous value from the previous call to this method.
   * 
   * @param jrFillVariable Unused.
   * @param object New data point to average.
   * @param abstractValueProvider Unused.
   * @return The newly incremented value.
   */
  public Object increment( JRFillVariable jrFillVariable, Object object, 
                           AbstractValueProvider abstractValueProvider ) {
    BigDecimal value = new BigDecimal( ( ( Number )object ).doubleValue() );

    // Average every 10 data points
    //
    if( incr % 10 == 0 ) {
      setAverage( ( value.add( getAverage() ).doubleValue() / 2.0 ) );
    }

    incr++;

    return getAverage();
  }


  /**
   * Changes the value that is the moving average.
   * @param average The new moving average value.
   */
  private void setAverage( BigDecimal average ) {
    this.average = average;
  }

  /**
   * Returns the current moving average average.
   * @return Value used for plotting on a report.
   */
  protected BigDecimal getAverage() {
    if( this.average == null ) {
      this.average = new BigDecimal( 0 );
    }

    return this.average;
  }

  /** Helper method. */    
  private void setAverage( double d ) {
    setAverage( new BigDecimal( d ) );
  }
}

トレンド ラインをより滑らかで正確に表現するにはどうすればよいでしょうか?

4

2 に答える 2

4

これは、測定しているアイテムの動作に依存します。これは、モデル化できる方法で移動 (または変更) するものですか?

アイテムが変化しないと予想される場合、トレンドは過去 2 回の測定値だけでなく、サンプル セット全体の基礎となる平均値である必要があります。これは、ベイズの定理を使用して取得できます。移動平均は、単純な式を使用して段階的に計算できます

Mtn1 = (Mtn * N + x) / (N+1)

ここで、x は時間 t+1 での測定値、Mtn1 は時間 t+1 の平均値、Mtn は時間 t での平均値、N は時間 t までの測定値の数です。

測定している項目が、基礎となる方程式によって予測できる方法で変動する場合、カルマン フィルターを使用して、以前の (最近の) 測定値と予測をモデル化する方程式に基づいて、次のポイントの最良の推定値を提供できます。行動。

出発点として、ベイジアン推定量とカルマン フィルターに関するウィキペディアのエントリが役立ちます。

于 2010-03-18T21:46:24.207 に答える
1

結果の画像

結果はまだ不完全ですが、問題の傾向線よりも優れた傾向線を明確に示しています。

計算

欠落している 2 つの重要なコンポーネントがありました。

  • スライドウィンドウ。指定されたサイズを超えて拡大できない値Listの。Double

  • 計算。受け入れ回答のバリエーション (への呼び出しが 1 つ少ないgetIterations()):

    ((value - previousAverage) / (getIterations() + 1)) + previousAverage

ソースコード

import java.math.BigDecimal;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import net.sf.jasperreports.engine.fill.AbstractValueProvider;
import net.sf.jasperreports.engine.fill.JRFillVariable;
import net.sf.jasperreports.engine.fill.JRIncrementer;


/**
 * Used by an iReport variable to increment its average.
 */
public class RunningAverageIncrementer
  implements JRIncrementer {
  /** Default number of tallies. */
  private static final int DEFAULT_TALLIES = 128;

  /** Number of tallies within the sliding window. */
  private static final int DEFAULT_SLIDING_WINDOW_SIZE = 30;

  /** Stores a sliding window of values. */
  private List<Double> values = new ArrayList<Double>( DEFAULT_TALLIES );

  /**
   * Instantiated by the RunningAverageIncrementerFactory class.
   */
  public RunningAverageIncrementer() {
  }

  /**
   * Calculates the average of previously known values.
   * @return The average of the list of values returned by getValues().
   */
  private double calculateAverage() {
    double result = 0.0;
    List<Double> values = getValues();

    for( Double d: getValues() ) {
      result += d.doubleValue();
    }

    return result / values.size();
  }

  /**
   * Called each time a new value to be averaged is received.
   * @param value The new value to include for the average.
   */
  private void recordValue( Double value ) {
    List<Double> values = getValues();

    // Throw out old values that should no longer influence the trend.
    //
    if( values.size() > getSlidingWindowSize() ) {
      values.remove( 0 );
    }

    this.values.add( value );
  }

  private List<Double> getValues() {
    return values;
  }

  private int getIterations() {
    return getValues().size();
  }

  /**
   * Returns the newly incremented value, which is calculated by averaging
   * the previous value from the previous call to this method.
   * 
   * @param jrFillVariable Unused.
   * @param tally New data point to average.
   * @param abstractValueProvider Unused.
   * @return The newly incremented value.
   */
  public Object increment( JRFillVariable jrFillVariable, Object tally, 
                           AbstractValueProvider abstractValueProvider ) {
    double value = ((Number)tally).doubleValue();

    recordValue( value );

    double previousAverage = calculateAverage();
    double newAverage = 
      ((value - previousAverage) / (getIterations() + 1)) + previousAverage;

    return new BigDecimal( newAverage );
  }

  protected int getSlidingWindowSize() {
    return DEFAULT_SLIDING_WINDOW_SIZE;
  }
}
于 2010-03-18T23:05:53.000 に答える