通过指数平滑法用JAVA写一个，预测商铺每日八点到每日20点客流量的方法

好的，关于你的问题，通过指数平滑法预测商铺每日八点到每日20点客流量的方法，可以用JAVA实现。下面是一个简单的实现步骤：

1. 定义指数平滑法的参数：alpha - 平滑因子（0 < alpha < 1），表示前一个预测值在总体预测值中所占的权重大小；
2. 读取商铺的历史数据，建立客流量时间序列；
3. 对于每个时刻，使用指数平滑法进行预测，其中初始值为第一个时刻的客流量；
4. 输出每个时刻的预测值。

以下是一个示例代码：

import java.util.ArrayList;

public class ExponentialSmoothing {
    
    private double alpha;
    private ArrayList<Double> timeSeries;
    
    public ExponentialSmoothing(double alpha, ArrayList<Double> timeSeries) {
        this.alpha = alpha;
        this.timeSeries = timeSeries;
    }
    
    public ArrayList<Double> predict() {
        ArrayList<Double> predictions = new ArrayList<Double>();
        double initialPrediction = timeSeries.get(0);
        predictions.add(initialPrediction);
        for (int i = 1; i < timeSeries.size(); i++) {
            double currentActual = timeSeries.get(i);
            double lastPrediction = predictions.get(i - 1);
            double currentPrediction = alpha * currentActual + (1 - alpha) * lastPrediction;
            predictions.add(currentPrediction);
        }
        return predictions;
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        ArrayList<Double> timeSeries = new ArrayList<Double>();
        timeSeries.add(100.0);
        timeSeries.add(150.0);
        timeSeries.add(200.0);
        timeSeries.add(250.0);
        timeSeries.add(300.0);
        ExponentialSmoothing es = new ExponentialSmoothing(0.3, timeSeries);
        ArrayList<Double> predictions = es.predict();
        for (int i = 0; i < predictions.size(); i++) {
            System.out.println("预测时刻" + i + ": " + predictions.get(i));
        }
    }
}

在上面的代码中，我们将历史数据存储在一个ArrayList<Double>对象中，并将平滑因子alpha设置为0.3。在predict()方法中，我们使用指数平滑法计算每个时刻的预测值，并将其保存在另一个ArrayList<Double>对象中，最后打印输出。这里只是一个简单的实现，你可以根据你的实际情况进行调整。