多選預測功能實現方法與原理

徐馨潤

摘要

隨著軟件技術的飛速發展，現代互聯網涉及的算法和動態效果也越來越復雜。互聯網上的一系列數據的測量對于指導網絡設計和改進網絡運行性能狀況有著重要的意義。為了能夠利用軟件準確的計算出以后的數據情況，本論文主要分析了多選預測功能實現的框架工具、方法與原理以及實現的具體工程，其中結合實際案例分析了多選預測功能實現所使用的主要方法。

【關鍵詞】預測算法設計 多選功能實現 數據可視化

隨著軟件工程專業知識的迅猛發展，使得軟件工程技術應用范圍無所不在，為了關注未來的發展趨勢，它的預測功能也更具有研究的價值。下面我主要從三個方面對軟件的多選預測功能進行了深入分析：

首先是多選預測功能技術的實現所運用到的主要框架工具有：JavaScript，iQuery3.1，JSON， AJAX， Echart3.0。

其次要通過技術創新達到多選功能的實現，主要的方法與原理如下：

1預測算法設計

基于優化版移動平均算法實現未來收支狀況預測。在已有數據庫中，共存儲我國現代近70年的數據，包含人口、收支、工農業產量等眾多數據。為實現對已有數據重用和數據復用，有效地挖掘潛在的數據價值與數據效益，提高數據利用率與使用率，故利用移動平均預測法，并在其基礎之上，結合現有數據屬性與需求特點，進行適當改進，實現用于預測未來一年收支數據預測的優化版移動平均預測法，以下為算法的實現方法與原理：

第i+l項的預測結果=項目權重*項目數據值+全部相鄰項目數據值之差的和/n

其中：i=l-n表示已有的n項數據。

公式中運用加權移動平均法時，需要注意的重要問題是權重的選擇，在傳統的加權移動平均算法中，主要有經驗法和試算法兩種用于對權重決策。在項目中，由于數據屬于工農業實際生產值，更具有經驗代表性，同時為減小計算量，提高網頁響應速度，故此選擇經驗法，在更靠近的預測項目的項中，權重值越大，同時若數據具有季節性，也將會考慮在其中。

公式中主要計算前n年的平均增長時，修正加權移動平均算法的偏差，從而削弱由于權重取值導致的必然誤差以及數據陡變帶來的不穩定性對預測結果的影響，進而提高預測結果的可靠性。

2多選功能實現

在常見的預測算法中，為保證預測結果的穩定性與準確性，大部分實現中都不給予用戶自選數據預測的功能，在本項目中，為提高預測的靈活性與可變性，給予用戶更好的交互體驗功能，體現創新性，突出創新點，故設計多選預測功能。

3數據可視化

動態化展示數據，展示頁面進行模塊分解處理，使數據可視化更為規范和不易出錯，整個網站在數據可視化方面采用同一標準，后期維護和升級非常便利和簡潔。同時經過簡單動畫處理過的數據展示流程更為生動形象，同時擁有多個數據展示的形態，使整個展示頁面豐富和形象。

4異步請求數據

在傳統的網頁中，實現數據獲取與獲取的方式主要是刷新頁面重新請求，但此種方式對于多模塊多動態數據頁面中顯得捉襟見肘，會造成刷新數據量，網頁更新緩慢等明顯不良交互體驗，為提高響應速度，減少用戶等待，本項目中使用了aj ax異步請求技術。在用戶標記數據項目之后，通過監聽預測事件，將要獲取的數據項通過aj ax異步請求發送至后臺，并交由后臺處理，進行格式轉后返回至前臺頁面。

最后是多選預測功能實現過程，具體包括：

4.1多選監聽與預測響應

在每一行數據項的列首，添加一個新的多選擇標記按鈕，并引入FontAwesome多選擇標記圖標。添加該按鈕以處理單擊事件、監視用戶操作并根據監視結果動態顯示當前項的選擇狀態。當用戶啟動預測時，瀏覽器將捕獲事件并從后臺請求數據。直到處理和響應。

4.2后端查詢與格式轉換

目前，該項目采用了非常成熟的SpringMVC框架。當在后端調用和查詢數據時，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據。將特定的格式轉換為將數據填充到類生成的ResultSet對象中，然后生成相應數量的模型對象，然后每個模型對象獲得相應的數據。此處的數據被轉換為對象的成員變量中的特定值。所有這些對象一起是列表對象。然后通過創建多個arraylist對象將數據發送到json對象。最后，使用echarts圖表顯示數據，數據源是這一個json對象。

4.3數據提取與數據處理

在獲取到后臺數據之后，為方便預測計算，提高計算速度，減少預測誤差，需要進行數據處理，即將所有數據統一進行格式轉換、末位保留等。并檢測數據有效性與可靠性，進行數據檢驗測試，防止因數據問題造成預測模型崩潰。

4.4數據計算與預測實現

通過數據處理之后，已經確保獲取到的數據為有效數據，且格式統一.通過優化的加權移動平均算法，將各項數據值，例如人均GDP，總GDP等值使用模型進行預測計算，并加入標記，合并到數據存儲容器，再進行異常值邊界檢測，無誤后便是正確的預測模型計算結果。

4.5數據圖表可視化

圖表可視化使用的主要框架和工具是echarts圖表，其基于Javascript的數據可視化圖表庫，提供直觀，可交互，可個性化定制的數據可視化圖表。

數據源使用的是經過了多次轉換形成的json對象，同時按需加載所需圖表，關聯前端觸發器（按鈕），按照echarts的標準格式設置橫縱數據，對應數據源每項數據。在前端使用自動加載的方式進行展示，最終呈現在用戶面前。圖表出現的動態效果則是相應設置好的echarts圖表所有的功能模塊。

參考文獻

[1]趙俊峰等.基于MVC模式的JSP+Servlet+JDBC和AJAX [M].清華大學出版社，201 2.

[2] Weiss，MA.數據結構與算法分析[J].機械工業出版社，2009.