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Java實現的n階曲線擬合功能示例

2024-07-13 10:16:53
字體:
來源:轉載
供稿:網友

本文實例講述了Java實現的n階曲線擬合功能。分享給大家供大家參考,具體如下:

前面一篇文章Java實現求解一元n次多項式的方法,能解多項式以后,還需要利用那個類,根據若干采樣點數據來對未來數據進行預測,擬合的矩陣在上一篇文章中已經貼出來了,這里就不說了,本篇主要是如何根據采樣點來計算系數矩陣,并計算預測點的值。

原理很簡單,公式在上一篇文章中也有了,此處直接貼代碼。

其中用到了上一篇文章中寫的類commonAlgorithm.PolynomiaSoluter

package commonAlgorithm;import commonAlgorithm.PolynomialSoluter;import java.lang.Math;public class LeastSquare {  private double[][] matrixA;  private double[] arrayB;  private double[] factors;  private int order;  public LeastSquare() {  }  /*   * 實例化后,計算前,先要輸入參數并生成公式 arrayX為采樣點的x軸坐標,按照采樣順序排列   * arrayY為采樣點的y軸坐標,按照采樣順序與x一一對應排列 order   * 為進行擬合的階數。用低階來擬合高階曲線時可能會不準確,但階數過高會導致計算緩慢   */  public boolean generateFormula(double[] arrayX, double[] arrayY, int order) {    if (arrayX.length != arrayY.length)      return false;    this.order = order;    int len = arrayX.length;    // 擬合運算中的x矩陣和y矩陣    matrixA = new double[order + 1][order + 1];    arrayB = new double[order + 1];    // 生成y矩陣以及x矩陣中冪<=order的部分    for (int i = 0; i < order + 1; i++) {      double sumX = 0;      for (int j = 0; j < len; j++) {        double tmp = Math.pow(arrayX[j], i);        sumX += tmp;        arrayB[i] += tmp * arrayY[j];      }      for (int j = 0; j <= i; j++)        matrixA[j][i - j] = sumX;    }    // 生成x矩陣中冪>order的部分    for (int i = order + 1; i <= order * 2; i++) {      double sumX = 0;      for (int j = 0; j < len; j++)        sumX += Math.pow(arrayX[j], i);      for (int j = i - order; j < order + 1; j++) {        matrixA[i - j][j] = sumX;      }    }    // 實例化PolynomiaSoluter并解方程組,得到各階的系數序列factors    PolynomialSoluter soluter = new PolynomialSoluter();    factors = soluter.getResult(matrixA, arrayB);    if (factors == null)      return false;    else      return true;  }  // 根據輸入坐標,以及系數序列factors計算指定坐標的結果  public double calculate(double x) {    double result = factors[0];    for (int i = 1; i <= order; i++)      result += factors[i] * Math.pow(x, i);    return result;  }}

希望本文所述對大家java程序設計有所幫助。


注:相關教程知識閱讀請移步到JAVA教程頻道。
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