Java代码实现车流量预测全代码

由于车流量预测是一个复杂的问题，需要综合考虑多个因素，因此需要使用多种技术和算法。以下是一个简单的Java代码实现车流量预测的示例：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class TrafficFlowPrediction {

    // 训练数据集
    private List<Double> trainingData;

    // 测试数据集
    private List<Double> testData;

    // 时间窗口大小
    private int windowSize;

    // 预测结果
    private double prediction;

    public TrafficFlowPrediction(List<Double> trainingData, List<Double> testData, int windowSize) {
        this.trainingData = trainingData;
        this.testData = testData;
        this.windowSize = windowSize;
    }

    // 使用移动平均法进行预测
    public void predictUsingMovingAverage() {
        double sum = 0;
        for (int i = trainingData.size() - windowSize; i < trainingData.size(); i++) {
            sum += trainingData.get(i);
        }
        prediction = sum / windowSize;
    }

    // 使用指数平滑法进行预测
    public void predictUsingExponentialSmoothing() {
        double alpha = 0.3;
        double lastValue = trainingData.get(trainingData.size() - 1);
        prediction = alpha * lastValue + (1 - alpha) * testData.get(0);
    }

    // 获取预测结果
    public double getPrediction() {
        return prediction;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 构造训练数据集和测试数据集
        List<Double> trainingData = new ArrayList<>();
        trainingData.add(10.0);
        trainingData.add(12.0);
        trainingData.add(14.0);
        trainingData.add(16.0);
        trainingData.add(18.0);
        trainingData.add(20.0);
        trainingData.add(22.0);
        trainingData.add(24.0);
        trainingData.add(26.0);
        trainingData.add(28.0);

        List<Double> testData = new ArrayList<>();
        testData.add(30.0);

        // 创建TrafficFlowPrediction对象并进行预测
        TrafficFlowPrediction prediction = new TrafficFlowPrediction(trainingData, testData, 3);
        prediction.predictUsingMovingAverage();
        System.out.println("Moving Average Prediction: " + prediction.getPrediction());

        prediction.predictUsingExponentialSmoothing();
        System.out.println("Exponential Smoothing Prediction: " + prediction.getPrediction());
    }
}

该代码实现了两种预测方法：移动平均法和指数平滑法。在main方法中，先构造了一个简单的训练数据集和测试数据集，然后分别使用两种方法进行预测，并输出预测结果。该代码仅为示例代码，实际应用中需要根据具体情况选择合适的预测方法和参数。