Java 使用迭代值增量的趋势分析

我们已将iReport配置为生成以下图表：

实际数据点为蓝色，趋势线为绿色。这些问题包括：

• 趋势线的数据点太多
• 趋势线不遵循贝塞尔曲线（样条曲线）

问题的根源在于incrementer类。递增器以迭代方式提供数据点。似乎没有办法获得这组数据。计算趋势线的代码如下所示：

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 ) );
  }
}

---

如何创建更平滑、更准确的趋势线表示？

这取决于所测量项目的行为。这是以可以建模的方式移动（或改变）的东西吗

如果项目预计不会改变，那么您的趋势应该是整个样本集的基本平均值，而不仅仅是过去两次测量。你可以用贝叶斯定理得到这个。运行平均值可以使用简单的公式递增计算

Mtn1=（Mtn*N+x）/（N+1）

其中x是时间t+1的测量值，Mtn1是时间t+1的平均值，Mtn是时间t的平均值，N是时间t的测量次数

如果您正在测量的项目以某种基本方程可以预测的方式波动，那么您可以使用a根据以前（最近）的测量结果和建模预测行为的方程提供下一点的最佳估计

---

作为一个起点，Wikipedia上的条目和Kalman Filters将很有帮助。

结果图像

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;
  }
}

结果仍然不完整，但它清楚地显示了比问题中更好的趋势线

计算

缺少两个关键组件：

• 滑动窗。由

  双倍
  值组成的
  列表，不能超过给定的大小

• 计算。接受答案的变体（少调用一次

  getIterations（）

  ）：

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

源代码

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;
  }
}

import java.math.BigDecimal；
导入java.util.ArrayList；
导入java.util.List；
导入net.sf.jasperreports.engine.fill.AbstractValueProvider；
导入net.sf.jasperreports.engine.fill.JRFillVariable；
导入net.sf.jasperreports.engine.fill.jrrincrementer；
/**
*iReport变量用于增加其平均值。
*/
公共类RunningAverageIncrementer
实现JR增量器{
/**默认计数数*/
私有静态最终整数默认计数=128；
/**滑动窗口内的计数数*/
私有静态最终整数默认值滑动窗口大小=30；
/**存储值的滑动窗口*/
私有列表值=新的ArrayList（默认值）；
/**
*由RunningAverageIncrementerFactory类实例化。
*/
公共运行平均增量器（）{
}
/**
*计算以前已知值的平均值。
*@return getValues（）返回的值列表的平均值。
*/
私有双计算{
双结果=0.0；
列表值=getValues（）；
for（双d:getValues（））{
结果+=d.双值（）；
}
返回结果/值。size（）；
}
/**
*每次接收到要平均的新值时调用。
*@param value要包含在平均值中的新值。
*/
私有无效记录值（双倍值）{
列表值=getValues（）；
//抛弃那些不应该再影响趋势的旧价值观。
//
如果（values.size（）>GetSlidingWindowsSize（））{
值。删除（0）；
}
这个.values.add（值）；
}
私有列表getValues（）{
返回值；
}
私有int getIterations（）{
返回getValues（）.size（）；
}
/**
*返回新增加的值，该值通过平均值计算
*此方法的上一次调用的上一个值。
* 
*@param jrFillVariable未使用。
*@param将新数据点计数为平均值。
*@param abstractValueProvider未使用。
*@返回新增加的值。
*/
公共对象增量（JRFillVariable、JRFillVariable、对象计数、，
AbstractValueProvider（AbstractValueProvider）{
double value=（（数字）计数）.double value（）；
记录值（value）；
双倍上一次平均值=calculateAverage（）；
双新平均=
（（value-previousAverage）/（getIterations（）+1））+previousAverage；
返回新的BigDecimal（newAverage）；
}
受保护的int GetSlidingWindowsSize（）{
返回默认的滑动窗口大小；
}
}