时间序列趋势外推逻辑曲线趋势 C++代码

时间列趋势外推逻辑曲线趋势（Logical Curve Trend Extrapolation）是一种常见的时间序列预测方法，它基于历史数据的趋势，预测未来的数据。以下是一个简单的C++代码实现：

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

// 定义数据点结构体
struct DataPoint {
    double x; // 时间戳
    double y; // 数据值
};

// 逻辑曲线趋势外推函数
double logicalCurveTrendExtrapolation(const vector<DataPoint>& data, double futureTime) {
    double alpha = 2.0 / (data.size() + 1); // 平滑系数
    double s = data[0].y; // 初始值
    double b = 0; // 趋势
    for (int i = 1; i < data.size(); i++) {
        double lastS = s;
        s = alpha * data[i].y + (1 - alpha) * (s + b);
        b = alpha * (s - lastS) + (1 - alpha) * b;
    }
    return s + futureTime * b; // 预测未来的数据
}

int main() {
    // 构造数据
    vector<DataPoint> data = {{1, 10}, {2, 20}, {3, 30}, {4, 40}, {5, 50}};

    // 预测未来的数据
    double futureTime = 6;
    double prediction = logicalCurveTrendExtrapolation(data, futureTime);

    // 输出结果
    cout << "预测未来时间点 " << futureTime << " 的数据为：" << prediction << endl;

    return 0;
}

该代码中，我们首先定义了一个`DataPoint`结构体，用于存储时间戳和数据值。然后，我们实现了`logicalCurveTrendExtrapolation`函数，该函数接受一个时间序列数据和一个未来时间点，返回预测的数据值。

在函数内部，我们首先计算平滑系数`alpha`，然后使用该系数对数据进行平滑处理，计算出初始值`s`和趋势值`b`。最后，根据预测时间点和趋势值计算出预测的数据值。

在主函数中，我们构造了一个简单的时间序列数据，然后调用`logicalCurveTrendExtrapolation`函数预测未来的数据，并输出结果。