क्यूटी चलती - औसत

मुझे पता है कि यह बढ़ावा देने के साथ प्राप्त करने योग्य है। लेकिन मैं वास्तव में बढ़ावा देने का उपयोग करना चाहूंगा, जो मुझे पसंद है और मुझे कोई उचित या पठनीय उदाहरण नहीं मिल रहा है। मूल रूप से मैं फ़्लोटिंग बिंदु संख्याओं की एक धारा की चलती औसत पर चलना चाहता हूं डेटा नमूने के रूप में सबसे हाल ही में 1000 नंबरों का उपयोग करते हुए। इसे प्राप्त करने का सबसे आसान तरीका क्या है। मैंने एक परिपत्र सरणी, घातीय चलती औसत और एक अधिक सरल चलती औसत का उपयोग करने के साथ प्रयोग किया और पाया कि परिपत्र सरणी के परिणाम मेरी आवश्यकताओं को सबसे अधिक उपयुक्त मानते हैं.कुछ 12 जून को 4 38. यदि आपकी ज़रूरतें सरल हैं, तो आप शायद एक घातीय चलती औसत का उपयोग करने की कोशिश कर सकते हैं। बस, आप एक संचायक चर बनाते हैं, और जैसा आपका कोड प्रत्येक नमूना पर दिखता है, कोड संचयकर्ता को अद्यतन करता है नया मान आप 0 और 1 के बीच के बीच एक निरंतर अल्फा चुनते हैं, और इसकी गणना करें। आपको अल्फा के मूल्य को खोजने की ज़रूरत है जहां दिए गए नमूनों का प्रभाव केवल 1000 नमूनों के लिए रहता है। एचएम, मैं वास्तव में यह नहीं जानता कि यह वास्तव में है आपके लिए उपयुक्त, अब टी टोपी मैंने इसे रख दिया है समस्या यह है कि 1000 एक घातीय चलती औसत के लिए एक सुंदर खिड़की है मुझे यकीन नहीं है कि एक अल्फा है जो पिछले 1000 अंकों के औसत पर फैलेगा, बिना अस्थायी बिंदु गणना में, लेकिन अगर आप एक छोटा औसत, 30 नंबर या इतने की तरह, यह करना बहुत आसान और तेज़ तरीका है। उत्तर 12 जून को 4 4 44. 1 अपने पोस्ट पर, घातीय चलती औसत अल्फा को वैरिएबल होने की अनुमति दे सकता है इसलिए ये इसकी अनुमति देता है समय आधार औसत की गणना करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है बाइट्स प्रति सेकेंड। अगर अंतिम संचयक अद्यतन के समय 1 सेकंड से अधिक है, तो आप अल्फा 1 0 दे सकते हैं, अन्यथा, आप अल्फ़ा को अंतिम अद्यतन 1000000 jxh जून 12 12 6 6.मैं अस्थायी बिंदु संख्याओं की धारा की चलती औसत को ट्रैक करने के लिए सबसे हाल की 1000 संख्याओं का एक डेटा नमूने के रूप में उपयोग करना चाहता हूं। नोट करें कि नीचे कुल जोड़ के रूप में जोड़े गए तत्वों के रूप में अद्यतन करता है, जिस पर गणना करने के लिए ट्रैवर्सल पर महंगा हो राशि - वें के लिए आवश्यक ई औसत - मांग पर, टी से अलग-अलग पैरामीटर बना दिया जाता है जैसे कि लंबे समय तक का उपयोग करते हुए 1000 लम्बाई, चर के लिए एक इंट्री, या कुल फ्लोट के लिए एक डबल। यह उस नमूने में थोड़ा सा दोषपूर्ण है पिछले INTMAX पर जाएं - यदि आप देखभाल करते हैं तो आप एक अहस्ताक्षरित लंबे समय तक इस्तेमाल कर सकते हैं या अतिरिक्त बूल डेटा सदस्य का उपयोग रिकॉर्ड करने के लिए कर सकते हैं जब कंटेनर पहले भर दिया जाता है, जबकि सबसे अच्छा सरणी के आसपास साइक्सिंग नंबर्स के नाम से कुछ अयोग्यता का नाम बदल गया है। जून 12 12 5 5 । एक यह मानता है कि शून्य ऑपरेटर टी नमूना वास्तव में शून्य ऑपरेटर टी नमूना है, 8 जून, 14 14 जून 11 52. ओपलेस अहाह अच्छी तरह से अच्छी तरह से देखा गया है कि मैं इसके लिए शून्य ऑपरेटर टी नमूना होने का मतलब था लेकिन निश्चित रूप से आप जो भी नोटेशन पसंद करते हैं, धन्यवाद टोनी डी 8 जून 14 14 27.मैं एक क्यूवीक्टर को एक फ़ंक्शन से वापस करने की कोशिश कर रहा हूं जो कि चलती औसत की गणना करना है मेरा प्रश्न यह है कि फ़ंक्शन को और अधिक कुशल कैसे बनाया जाए गणित ठीक है, मैं सोच रहा हूं कि अगर मैं कुछ गलत करता हूँ QVector लौटने में यहाँ टी है वह कोड है जो मैंने अभी तक किया है। मैं डिफ़ॉल्ट कन्स्ट्रक्टर का उपयोग करने के लिए QVector को एक डिफ़ॉल्ट मान सेट करने के लिए रखता हूँ, मैं उसी आकार को फिर से आकार के साथ करने की कोशिश करता हूं जो बहुत धीमी है क्या आपके पास यह सुझाव है कि यह कैसे अनुकूलित किया जा सकता है। चूंकि आप दावा करते हैं कि वापसी सबसे लंबे समय तक, समस्या फ़ंक्शन में ही नहीं हो सकती है, लेकिन उस साइट पर जहां लौटा हुआ मूल्य का उपयोग किया जाता है। अल्लास, यहां पर आपका कोड समय बर्बाद करता है। क्व्वेटर के आवंटन में हर बार औसत लगाया जाता है संभवतया इसे बार-बार कहा जाता है, इसलिए हर बार यह एक नया सदिश आवंटित करने की कोई आवश्यकता नहीं है। QVector ऑपरेटर में यह सादे सरणी पहुंच से थोड़ी अधिक ऊपरी होती है क्योंकि इस पोर्टेबल हैडसेट कॉल ऑपरेटर के लिए हर कॉल पर किया जाता है। QVector append में न केवल यह कॉल करता है है, लेकिन यह भी जांचता है और लंबाई को भी संशोधित करता है। नोट करें कि आपके मूल्य की वापसी के साथ बिल्कुल कुछ भी गलत नहीं है यह एक तुच्छ ऑपरेशन है और कोई समय के बगल में नहीं ले जाता है आप इसे वापस करने के लिए ठीक होने पर ठीक कर रहे हैं - और केवल वापस लौटें डॉन टीएस हम कैसे लौटाए गए मूल्य का उपयोग करते हैं, तो मैं आपको यह बताऊँगा कि क्या आप कुछ गलत कर रहे हैं। दोहराए आवंटन और ऑपरेटर ओवरहेड को रोकने के लिए, आप उस वर्ग का उपयोग कर सकते हैं जो पुन: उपयोग के लिए एक वेक्टर तैयार रखता है, और एक सूचक - सदिश का उपयोग करने के बजाय वेक्टर एस-डेटा। इसे किसी भी तेजी से जाने के लिए संभवतः सिम के अंदरूनी सूत्रों के उपयोग की आवश्यकता होगी। समय-भिन्न मापदंडों के साथ औसत प्रक्रियाओं को चलने का Bayesian विश्लेषण। एक नई Bayesian विधि अनुमान के लिए प्रस्तावित है और गाऊसी चलती औसत एमए प्रक्रियाओं के साथ समय-अलग-अलग मापदंडों के साथ भविष्यवाणी करना फोकस एमए मॉडल पर ऑर्डर एक पर रखा जाता है, लेकिन एक सामान्य परिणाम एक मनमानी ज्ञात ऑर्डर के एमए प्रक्रिया के लिए दिया जाता है पैरामीटर के वर्गों के विकास के लिए एक गुणात्मक मॉडल बीटा के माध्यम से बेयसियन संयुग्म के बाद की शुरुआत की गई है और गमा के वितरण में कटौती की गई है और डिस्काउंट कारक दो नए डिलीवरी का प्रस्ताव है कि मॉडल के मापदंडों के पूर्व और पीछे के वितरण और प्रक्रिया का एक चरण का पूर्वानुमान वितरण कई प्रसिद्ध वितरण संबंधी परिणाम बढ़ाए गए गामा वितरण के साथ गामा वितरण को बदलकर बढ़ाया जाता है प्रस्तावित कार्यप्रणाली दो उदाहरणों के साथ सचित्र है, जिसमें सिमुलेट डेटा और लंदन मेटल एक्सचेंज के एल्यूमीनियम स्पॉट कीमत शामिल हैं । बेयसियन मॉडल। फ़्रीकास्टिंग। टाइम सीरीज। औसत औसत। समय-भिन्न पैरामीटर्स। स्थानीय रूप से स्थिर प्रक्रियाएं। लंदन मेटल एक्सचेंज। संदर्भ लेखक टेल 44 114 2223741 फैक्स 44 114 222375 9। कॉपीराइट 2007 एल्सेवियर BV सभी अधिकार सुरक्षित। कूकीज इस साइट द्वारा उपयोग किए जाते हैं अधिक जानकारी के लिए, कुकीज़ पृष्ठ पर जाएं। कॉपीराइट 2017 एल्सेवियर BV या उसके लाइसेंसधारक या योगदानकर्ता साइंस डायरेक्ट एल्सेवायर बी वी का एक पंजीकृत ट्रेडमार्क है।