Apache Commons Math3探索之多项式曲线拟合实现代码

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Apache Commons Math3探索之多项式曲线拟合实现代码探索之多项式曲线拟合实现代码

主要介绍了Apache Commons Math3探索之多项式曲线拟合实现代码，小编觉得挺不错的，这里分享给大家，

供需要的朋友参考。

上一篇文章我们介绍了Apache Commons Math3学习之数值积分实例代码，这里给大家分享math3多项式曲线拟合的相关内

容，具体如下。

多项式曲线拟合：org.apache.commons.math3.fitting.PolynomialCurveFitter类。

用法示例代码：用法示例代码：

// ... 创建并初始化输入数据：

double[] x = new double[...];

double[] y = new double[...];

将原始的x-y数据序列合成带权重的观察点数据序列：

WeightedObservedPoints points = new WeightedObservedPoints();

// 将x-y数据元素调用points.add(x[i], y[i])加入到观察点序列中

// ...

PolynomialCurveFitter fitter = PolynomialCurveFitter.create(degree); // degree 指定多项式阶数

double[] result = fitter.fit(points.toList()); // 曲线拟合，结果保存于双精度数组中，由常数项至最高次幂系数排列

首先要准备好待拟合的曲线数据x和y，这是两个double数组，然后把这两个数组合并到WeightedObservedPoints对象实例

中，可以调用WeightedObservedPoints.add(x[i], y[i])将x和y序列中的数据逐个添加到观察点序列对象中。随后创建

PolynomialCurveFitter对象，创建时要指定拟合多项式的阶数，注意阶数要选择适当，不是越高越好，否则拟合误差会很大。

最后调用PolynomialCurveFitter的fit方法即可完成多项式曲线拟合，fit方法的参数通过WeightedObservedPoints.toList()获得。

拟合结果通过一个double数组返回，按元素顺序依次是常数项、一次项、二次项、……。

完整的演示代码如下：

interface TestCase

{

public Object run(List<Object> params) throws Exception;

public List<Object> getParams();

public void printResult(Object result);

}

class CalcCurveFitting implements TestCase

{

public CalcCurveFitting()

{

System.out.print("本算例用于计算多项式曲线拟合。正在初始化计算数据(" + arrayLength + "点, " + degree + "阶)... ...");

inputDataX = new double[arrayLength];

// inputDataX = new double[] {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};

inputDataY = new double[inputDataX.length];

double[] factor = new double[degree + 1]; // N阶多项式会有N+1个系数，其中之一为常数项

for(int index = 0; index < factor.length; index ++)

{

factor[index] = index + 1;

}

for(int index = 0; index < inputDataY.length; index ++)

{

inputDataX[index] = index * 0.00001;

inputDataY[index] = calcPoly(inputDataX[index], factor); // y = sum(x[n) * fact[n])

// System.out.print(inputDataY[index] + ", ");

}

points = new WeightedObservedPoints();

for(int index = 0; index < inputDataX.length; index ++)

{

points.add(inputDataX[index], inputDataY[index]);

}

System.out.println("初始化完成");

}

@Override

public List<Object> getParams()

{

List<Object> params = new ArrayList<Object>();

params.add(points);

return params;

}

@Override

public Object run(List<Object> params) throws Exception

{

PolynomialCurveFitter fitter = PolynomialCurveFitter.create(degree);

WeightedObservedPoints points = (WeightedObservedPoints)params.get(0);

double[] result = fitter.fit(points.toList());

return result;

}

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