Apache Commons Math3探索之多项式曲线拟合实现代码

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：

// ... 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;
 }
 @Override
 public void printResult(Object result)
 {
  for(double data : (double[])result)
  {
    System.out.println(data);
  }
 }
 private double calcPoly(double x, double[] factor)
 {
  double y = 0;
  for(int deg = 0; deg < factor.length; deg ++)
  {
    y += Math.pow(x, deg) * factor[deg];
  }
  return y;
 }
 private double[] inputDataX = null;
 private double[] inputDataY = null;
 private WeightedObservedPoints points = null;
 private final int arrayLength = 200000;
 private final int degree = 5;  // 阶数
}
public class TimeCostCalculator
{
 public TimeCostCalculator()
 {
 }
 /**
 * 计算指定对象的运行时间开销。
 *
 * @param testCase 指定被测对象。
 * @return 返回sub.run的时间开销，单位为s。
 * @throws Exception
 */
 public double calcTimeCost(TestCase testCase) throws Exception
 {
  List<Object> params = testCase.getParams();
  long startTime = System.nanoTime();
  Object result = testCase.run(params);
  long stopTime = System.nanoTime();
  testCase.printResult(result);
  System.out.println("start: " + startTime + " / stop: " + stopTime);
  double timeCost = (stopTime - startTime) * 1.0e-9;
  return timeCost;
 }
 public static void main(String[] args) throws Exception
 {
  TimeCostCalculator tcc = new TimeCostCalculator();
  double timeCost;
  System.out.println("--------------------------------------------------------------------------");
  timeCost = tcc.calcTimeCost(new CalcCurveFitting());
  System.out.println("time cost is: " + timeCost + "s");
  System.out.println("--------------------------------------------------------------------------");
 }
}

总结

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来源：http://blog.csdn.net/kingfox/article/details/44118319