本文实例讲述了Java实现的n阶曲线拟合功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
前面一篇文章Java实现求解一元n次多项式的方法，能解多项式以后，还需要利用那个类，根据若干采样点数据来对未来数据进行预测，拟合的矩阵在上一篇文章中已经贴出来了，这里就不说了，本篇主要是如何根据采样点来计算系数矩阵，并计算预测点的值。
原理很简单，公式在上一篇文章中也有了，此处直接贴代码。
其中用到了上一篇文章中写的类commonAlgorithm.PolynomiaSoluter
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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() { } /* * 实例化后，计算前，先要输入参数并生成公式 arrayX为采样点的x轴坐标，按照采样顺序排列 * arrayY为采样点的y轴坐标，按照采样顺序与x一一对应排列 order * 为进行拟合的阶数。用低阶来拟合高阶曲线时可能会不准确，但阶数过高会导致计算缓慢 */ public boolean generateFormula(double[] arrayX, double[] arrayY, int order) { if (arrayX.length != arrayY.length) return false; this.order = order; int len = arrayX.length; // 拟合运算中的x矩阵和y矩阵 matrixA = new double[order + 1][order + 1]; arrayB = new double[order + 1]; // 生成y矩阵以及x矩阵中幂<=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矩阵中幂>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; } } // 实例化PolynomiaSoluter并解方程组，得到各阶的系数序列factors PolynomialSoluter soluter = new PolynomialSoluter(); factors = soluter.getResult(matrixA, arrayB); if (factors == null) return false; else return true; } // 根据输入坐标，以及系数序列factors计算指定坐标的结果 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; }} |
希望本文所述对大家java程序设计有所帮助。
原文链接：http://blog.csdn.net/strangerzz/article/details/45250063
