加权移动平均法推测下个数 C++

加权移动平均法是一种统计技术，常用于时间序列数据分析中，通过赋予历史数据不同的权重，来预测未来的值。在C++中，我们可以创建一个简单的函数来计算加权移动平均。这里是一个基础示例：

#include <iostream>
#include <vector>

// 定义加权移动平均函数，参数是数据数组、当前索引、总权重和窗口大小
double weightedMovingAverage(const std::vector<double>& data, int index, double totalWeight, int windowSize) {
    if (index >= windowSize || index + 1 > data.size()) {
        return 0; // 如果超出范围，返回0或抛出异常
    }
    
    double currentValue = data[index];
    double weight = (double)index / windowSize; // 权重通常从1开始，随着索引增加而减小
    totalWeight += weight;

    // 更新加权平均值，如果这是第一个元素，则直接返回
    if (totalWeight == 1) {
        return currentValue;
    }

    return currentValue * (totalWeight - 1) / totalWeight; // 之前的平均值加上新值并除以新的总权重
}

int main() {
    std::vector<double> values = {1, 2, 3, 4, 5};
    int windowSize = 3;
    double weightedAvg;

    for (size_t i = 0; i <= values.size(); ++i) {
        weightedAvg = weightedMovingAverage(values, i, 0, windowSize);
        std::cout << "Index " << i << ": Weighted Average = " << weightedAvg << std::endl;
    }

    return 0;
}

在这个例子中，我们假设窗口大小固定，然后按顺序计算每个位置的加权平均值。对于每个新值，我们需要更新总权重以及加权平均值。