VB三合一分形算法生成规则图形的技术实现

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0 下载量 66 浏览量 更新于2024-10-08 收藏 7KB RAR 举报
资源摘要信息:"VB.triple.graph.algorithm.generate.rules.rar_triple" 在计算机科学与图形设计领域,VB(Visual Basic)是一种广泛使用的编程语言,特别是对初学者友好,易于理解。在这个资源摘要中,我们将详细探讨VB语言在三合一分形算法生成规则图形的应用,该算法生成的图形往往具有高度复杂的结构,但又遵循简单的生成规则。 首先,让我们解释一下“三合一分形算法”这个概念。分形(Fractal)是一种几何形状,它在不同的尺度上展示出自相似的性质,即小的部分与整体在形状上相似。著名的分形图形有曼德博集合(Mandelbrot Set)和谢尔宾斯基三角形(Sierpinski Triangle)。三合一分形算法是一种特别的分形生成方法,它在分形图形的生成过程中通过特定的迭代规则,将单一的图形结构组合成复杂的、多层次的结构。 在VB中实现三合一分形算法,首先需要了解VB编程语言的基本语法,如变量声明、循环结构、条件判断等。然后,要理解分形算法的基本原理,包括递归的概念和迭代的实现方式。在算法中,通常会使用递归函数来重复应用生成规则,每次迭代都会在原有图形的基础上进行扩展或变形。 描述中提到的“生成规则图形”,通常指的是算法根据一组预设的规则对图形进行生成。在VB中,可以通过编写函数来定义这些规则,并在绘图函数中应用这些规则来绘制出规则图形。例如,规则可以是“在每个三角形的每条边上增加一个更小的三角形”,这样的规则会被反复应用,产生出复杂的分形结构。 至于“triple”这个标签,它可能是指三合一分形算法中的“三”倍结构。在某些分形算法中,“triple”可以表示在图形的每个角落或边缘进行三次迭代或三个方向的扩展,从而形成更加复杂的分形图案。 文件名称“***”表明这个压缩包文件可能包含了实现三合一分形算法的VB源代码。源代码通常包含了实现算法的主要函数、变量声明、以及用户界面的部分代码。用户界面可以是命令行界面,也可以是图形用户界面(GUI),用于展示分形图形和提供用户交互,如调整迭代次数、改变分形颜色等。 在编程实现上,程序员需要运用VB的绘图功能,如使用Graphics对象进行绘制,以及设置合适的窗口大小和坐标系统。此外,性能优化也是编程过程中的一个重要方面,由于分形图形的复杂性可能导致算法运行缓慢,因此可能需要采用一些优化技术,比如缓存计算结果、减少不必要的重复计算等。 总结起来,这个资源摘要涵盖的核心知识点包括:Visual Basic编程语言、分形算法、递归函数、三合一分形的概念、图形生成规则、以及性能优化技巧。这些知识点的深入理解对于掌握如何用VB语言实现三合一分形算法生成规则图形至关重要。

import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004020918.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need'] # 定义三步指数平滑函数 def triple_exponential_smoothing(series, alpha, beta, gamma, n_preds): result = [series[0]] season_length = len(series) // n_preds # 初始化水平、趋势和季节性指数 level, trend, season = series[0], series[1] - series[0], sum(series[:season_length]) / season_length for i in range(1, len(series) + n_preds): if i >= len(series): # 预测新值 m = i - len(series) + 1 result.append(level + m * trend + season) else: # 更新水平、趋势和季节性指数 value = series[i] last_level, level = level, alpha * (value - season) + (1 - alpha) * (level + trend) trend = beta * (level - last_level) + (1 - beta) * trend season = gamma * (value - level) + (1 - gamma) * season result.append(level + trend + season) return result # 设置三步指数平滑法参数 alpha = 0.2 beta = 0.5 gamma = 0.4 n_preds = 177 # 预测的值数量 # 进行三步指数平滑预测 predictions = triple_exponential_smoothing(need[:177], alpha, beta, gamma, n_preds) # 创建折线图对象 line = Line() line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='时间序列预测分析'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) # 添加预测值数据 line.add_xaxis(week[:177]) line.add_yaxis('预测值', predictions, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 添加实际值数据 line.add_yaxis('实际值', need[:177], is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 生成HTML文件 line.render('time_series_forecast.html')修改代码,使预测出的为负的数据取0

2023-07-17 上传

import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004020918.xlsx') 提取数据 week = data['week'] need = data 定义三步指数平滑函数 def triple_exponential_smoothing(series, alpha, beta, gamma, n_preds): result = [series[0]] season_length = len(series) // n_preds # 初始化水平、趋势和季节性指数 level, trend, season = series[0], series[1] - series[0], sum(series[:season_length]) / season_length for i in range(1, len(series) + n_preds): if i >= len(series): # 预测新值 m = i - len(series) + 1 result.append(level + m * trend + season) else: # 更新水平、趋势和季节性指数 value = series[i] last_level, level = level, alpha * (value - season) + (1 - alpha) * (level + trend) trend = beta * (level - last_level) + (1 - beta) * trend season = gamma * (value - level) + (1 - gamma) * season result.append(level + trend + season) return result 设置三步指数平滑法参数 alpha = 0.2 beta = 0.3 gamma = 0.4 n_preds = 77 # 预测的值数量 进行三步指数平滑预测 predictions = triple_exponential_smoothing(need[:100], alpha, beta, gamma, n_preds) 创建折线图对象 line = Line() line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='时间序列预测分析'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) 添加预测值数据 line.add_xaxis(week[100:177]) line.add_yaxis('预测值', predictions, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) 添加实际值数据 line.add_yaxis('实际值', need[100:177], is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) 生成HTML文件 line.render('time_series_forecast.html')我希望在图中显示的实际值从数据的初始开始,一直绘制到177周,同样,预测的也要从第一周开始预测,预测出第一周到第177周的结果并在图中呈现,如果三步指数平滑法的代码不对你可以进行修改,但是要是三步指数平滑法,把修改好的代码给我

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