計算機預測方法(常用定量預測方法)
1.常用定量預測方法有哪些
定量預測方法有：
加權(quán)算術(shù)平均法
用各種權(quán)數(shù)算得的平均數(shù)稱為加權(quán)算術(shù)平均數(shù)，它可以自然數(shù)作權(quán)數(shù)，也可以項目出現(xiàn)的次數(shù)作權(quán)數(shù)，所求平均數(shù)值即為測定值。
趨勢平均預測法
趨勢平均預測法是以過去發(fā)生的實際數(shù)為依據(jù)，在算術(shù)平均數(shù)的基礎(chǔ)上，假定未來時期的數(shù)值是它近期數(shù)值直接繼續(xù)，而同較遠時期的數(shù)值關(guān)系較小的一種預測方法。
指數(shù)平滑法
指數(shù)平滑法是以一個指標本身過去變化的趨勢作為預測未來的依據(jù)的一種方法。對未來預測時，考慮則近期資料的影響應(yīng)比遠期為大，因而對不同時期的資料不同的權(quán)數(shù)，越是近期資料權(quán)數(shù)越大，反之權(quán)數(shù)越小。
(4)平均發(fā)展速度法
(5)一元線性回歸預測法
根據(jù)x、y現(xiàn)有數(shù)據(jù)，尋求合理的a、b回歸系數(shù)，得出一條變動直線，并使線上各點至實際資料上的對應(yīng)點之間的距離最小。
設(shè)變動直線方程為：y=a+bx
(6)高低點法
高低點法是利用代數(shù)式y(tǒng)=a+bx，選用一定歷史資料中的最高業(yè)務(wù)量與最低業(yè)務(wù)量的總成本（或總費用）之差△y，與兩者業(yè)務(wù)量之差△x進行對比，求出b，然后再求出a的方法。
2.考慮到多種影響因素的預測方法有哪些
市場預測方法選擇的影響因素
選擇合適的預測方法，對于提高預測精度，保證預測質(zhì)量，有十分重要的意義。影響預測方法選擇的因素很多，在選擇預測方法時應(yīng)綜合考慮以下因素：
(1)預測的目標特征
①預測目標用于戰(zhàn)略性決策，要求采用適于中長期預測的方法，但對其精度要求較低。
②預測目標用于戰(zhàn)術(shù)性決策，要求采用適于中期和近期預測的方法，對其精度要求較高。
③預測目標用于業(yè)務(wù)性決策，要求采用適于近期和短期預測的方法，且要求預測精度高。
(2)預測的時間期限
①適用于近期與短期的預測方法：有移動平均法、指數(shù)平滑法、季節(jié)指數(shù)預測法、直觀判斷法等。
②適用于1年以上的短期與中期的預測方法有：趨勢外推法、回歸分析法、經(jīng)濟計量模型預測法等。
③適用于5年以上長期預測的方法有：經(jīng)驗判斷預測法、趨勢分析預測法等。
(3)預測的精度要求
①滿足較高精度要求的預測方法有：回歸分析預測法、經(jīng)濟計量模型預測法等。 ②適于精度要求較低的預測方法有：經(jīng)驗判斷預測法、移動平均預測法、趨勢外推預測法等。
(4)預測的費用預算
預測方法的選擇，既要達到精度的要求，滿足預測的目標需要，還要盡可能節(jié)省費用。即：既要有高的經(jīng)濟效率，也要實現(xiàn)高的經(jīng)濟效益。用于預測的費用包括調(diào)研費用、數(shù)據(jù)處理費用、程序編制費用、上機費用、專家咨詢費用等。
①費用預算較低的方法有：經(jīng)驗判斷預測法、時間序列分析預測法及其他較簡單的預測模型法。
②費用預算較高的方法有：經(jīng)濟計量模型預測法及大型復雜的預測模型方法。
3.定量預測的主要方法包括什么
定量預測是使用一歷史數(shù)據(jù)或因素變量來預測需求的數(shù)學模型。是根據(jù)已掌握的比較完備的歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)，運用一定的數(shù)學方法進行科學的加工整理，借以揭示有關(guān)變量之間的規(guī)律性聯(lián)系，用于預測和推測未來發(fā)展變化情況的一類預測方法。 烽火獵頭專家認為定量預測方法也稱統(tǒng)計預測法，其主要特點是利用統(tǒng)計資料和數(shù)學模型來進行預測。然而，這并不意味著定量方法完全排除主觀因素，相反主觀判斷在定量方法中仍起著重要的作用，只不過與定性方法相比，各種主觀因素所起的作用小一些罷了。
目前工商企業(yè)中常用的預測方法有以下幾種：
(1)加權(quán)算術(shù)平均法
用各種權(quán)數(shù)算得的平均數(shù)稱為加權(quán)算術(shù)平均數(shù)，它可以自然數(shù)作權(quán)數(shù)，也可以項目出現(xiàn)的次數(shù)作權(quán)數(shù)，所求平均數(shù)值即為測定值。
(2)趨勢平均預測法
趨勢平均預測法是以過去發(fā)生的實際數(shù)為依據(jù)，在算術(shù)平均數(shù)的基礎(chǔ)上，假定未來時期的數(shù)值是它近期數(shù)值直接繼續(xù)，而同較遠時期的數(shù)值關(guān)系較小的一種預測方法。
(3)指數(shù)平滑法
指數(shù)平滑法是以一個指標本身過去變化的趨勢作為預測未來的依據(jù)的一種方法。對未來預測時，考慮則近期資料的影響應(yīng)比遠期為大，因而對不同時期的資料不同的權(quán)數(shù)，越是近期資料權(quán)數(shù)越大，反之權(quán)數(shù)越小。
(4)平均發(fā)展速度法
(5)一元線性回歸預測法
根據(jù)x、y現(xiàn)有數(shù)據(jù)，尋求合理的a、b回歸系數(shù)，得出一條變動直線，并使線上各點至實際資料上的對應(yīng)點之間的距離最小。
設(shè)變動直線方程為：y=a+bx
(6)高低點法
高低點法是利用代數(shù)式y(tǒng)=a+bx，選用一定歷史資料中的最高業(yè)務(wù)量與最低業(yè)務(wù)量的總成本（或總費用）之差△y，與兩者業(yè)務(wù)量之差△x進行對比，求出b，然后再求出a的方法。
(7)時間序列預測法
它時間序利預測法是把一系列的時間作為自變量來確定直線方程y=a+bx，進而求出a、b的值，這是回歸預測的特殊式。
4.計算機檢測的方法
計算機硬件故障常用的檢測方法
在排除可能的軟件故障后，如機器仍不能正常工作，那就要考慮查找硬件的故障。
1）直接觀察法：用手摸、眼看、耳聽等方法進行檢查。手摸：一般部件外殼正常溫度在40℃-50℃之間，除CPU溫度較高須加風扇降溫外，其它部件在正常情況都不應(yīng)發(fā)燙。眼看：看各控制板和卡上的接插件和跳線插針有無倒插、松動或短接現(xiàn)象，數(shù)據(jù)線是否接插到位或是否接插正確，功能選擇開關(guān)設(shè)置是否正確。耳聽：聽開機時或運行時有無異常聲音，如開機時聽到“嘟—嘟”的長音，那是內(nèi)存條沒有插好，或內(nèi)存條有問題，如聽到“嘟—嘟嘟”一長二短，那是顯卡沒有插好。發(fā)現(xiàn)問題，應(yīng)立即停機進行檢修。
2）拔插法：通過拔插機內(nèi)一些插件板來判斷故障部件的方法。每拔一塊即開機檢查機器的狀態(tài)，從而找出故障。如遇開機無故障顯示，也可以先拔出所有插件有外設(shè)，只留主板和顯示卡，如此時開機正常，再逐一加插各種板件和外設(shè)進行檢查，直到找出問題癥結(jié)所在
5.選擇預測方法所考慮的因素有哪些
1. 預測的期限；長期（2-5年）預測要求的準確性最低且僅需大致的計劃，而短期預測則要求更高的準確性。
2. 有無數(shù)據(jù)可用；如果有數(shù)據(jù)可用，就可以應(yīng)用某種定量的預測方法，否則，就要應(yīng)用非定量的方法。 3. 時間與費用；如果可用的時間與金錢的限制很多，就必須采用那些不太復雜的方法，保持總預測成本的最小化。
4. 可用的手段；隨著計算機的出現(xiàn)，基于歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計預測方法所需的成本及時間顯著降低，因而使得應(yīng)用這些高級方法進行預測更為劃算。 5. 預測人員的能力；選擇預測方法的另一個主要考慮因素是預測人員的專業(yè)知識水平、能力和經(jīng)驗。
6.數(shù)值模擬的方法有哪些,各自有什么優(yōu)缺點,謝謝
對有條件進行實驗的材料，盡量采用實驗方法，輔以數(shù)值模擬檢驗。而在工
程應(yīng)用中，很多情況下無法進行實驗，如采礦問題等，數(shù)值模擬內(nèi)部程序有相應(yīng)的計算方法，能模擬較復雜過程。
直觀性與求解速度：實驗直觀性強，數(shù)值模擬直觀性不如實驗方法好，較抽象，但可以
快速得到結(jié)果。實驗操作復雜。
成本：實驗成本高，數(shù)值模擬成本低廉，只需在計算機上進行模擬和數(shù)據(jù)處理。
施加載荷：數(shù)值模擬可以任意施加各種方向的載荷，可以施加實驗方法達不到的條件。
因此數(shù)值模擬方法在監(jiān)測、設(shè)備開發(fā)、優(yōu)化、效果預測方面體現(xiàn)了重要價值。
數(shù)據(jù)采集：實驗只能采集到特定點的的應(yīng)力應(yīng)變等數(shù)據(jù)，不能得到整個材料各點的應(yīng)力
應(yīng)變值，而數(shù)值模擬方法可以對各個區(qū)域、各個測點進行應(yīng)力分析和位移分析，對實驗進行補充。
數(shù)據(jù)處理：應(yīng)將實驗方法和數(shù)值模擬方法結(jié)合起來使用，分別對結(jié)果進行分析后，充分
考慮兩種方法各自的優(yōu)缺點，互相比較印證，結(jié)合理論分析，有針對性地進行數(shù)據(jù)和結(jié)果的修正，才能得到一個比較全面、客觀的結(jié)論。
結(jié)果可靠性：數(shù)值模擬方法在模擬分析過程中，往往要對邊界條件和材料屬性進行簡化，
或多或少對分析結(jié)果產(chǎn)生影響，而且結(jié)構(gòu)離散化的形式不同，得到的結(jié)果和精度也不同，隨機性比較大，可信度降低。而在實驗中不可避免的客觀、主觀因素也會產(chǎn)生誤差，但是比數(shù)值模擬的誤差少得多，可靠性更高。
兩種方法互相檢驗：合理的數(shù)值模擬方法對實驗研究和理論分析具有指導作用，可以彌
補實驗工作的不足。實驗與數(shù)值模擬結(jié)果比較，用來判斷數(shù)值模擬方法的可行性。
7.因果預測法
因果預測法 即 動態(tài)模型法
通過系統(tǒng)分析尋找出事物發(fā)展的因果關(guān)系與相互作用的關(guān)系。在明確因果關(guān)系的基礎(chǔ)上建立數(shù)學模型，然后通過計算機模擬預測系統(tǒng)的各種行為。
常見方法：
(1)一元回歸分析法
根據(jù)以往一段時間的統(tǒng)計資料，分析出統(tǒng)計數(shù)據(jù)是有規(guī)律的呈線性分布，預測者就可以建立起線性方程，通過解線性方程來預測未來的事件變化。
(2)多元回歸分析法
一元回歸分析僅適用于影響只有一個的條件，但在許多情況下影響事物變化的不限于一個，這時就必須進行多因素的回歸分析。多元回歸分析的原理與一元回歸基本相同，只是運算的復雜程度更大，一般要借助于計算機解決。
(3)矩陣法
通過矩陣形式對技術(shù)經(jīng)濟的未來發(fā)展趨勢進行回歸分析。
8.軟件規(guī)模估算有哪些方法
軟件規(guī)模估算的假設(shè)和思路： ?軟件的規(guī)模和其外延成正比 l外延包括： 功能， 數(shù)據(jù)， 用戶操作界面數(shù)， 顯示界面數(shù)等等 ?不同的功能點實現(xiàn)的困難度不同， 但從整個項目來說， 平均的困難度差不多 ?規(guī)模估算的目標：是決定工作量的大小。
對于成本模型，規(guī)模是計算軟件項目的工作量、成本和進度的主要輸入 ?規(guī)模估算的責任者：程序員、軟件工程師、系統(tǒng)分析員負責決定軟件項目的規(guī)模 ?規(guī)模估算的入口準則 ：在規(guī)模估算之前，軟件功能需求必須被定義。在項目早期定義需求可能是非常困難任務(wù)。
然而，在對需求一無所知的情況下，精確的估算出項目的成本和進度是不可能的。如果知道部分需求，那么估算基于已知的需求并且相信每一個人都相信估算僅僅是基于那些已知的需求，如果使用了增量或演進的開發(fā)策略，那么估算基于增加的已定義需求。
?規(guī)模估算輸入 ：軟件需求說明書（SRS） 歷史規(guī)模數(shù)據(jù) ?規(guī)模估算活動 ： 軟件產(chǎn)品規(guī)模通常以代碼行（SLOC）或千代碼行（KSLOC）度量。軟件應(yīng)該以全新代碼或者合并新舊代碼進行開發(fā)。
對已存在代碼接口的估算與新代碼的估算是同等重要的。已存在代碼借口通常需要與開發(fā)新代碼相同的工作量。
?軟件產(chǎn)品規(guī)模估算應(yīng)該主要基于歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗。歷史規(guī)模數(shù)據(jù)可以從組織軟件過程數(shù)據(jù)庫中找到。
而且，兩個或更多的具有類似經(jīng)驗的軟件工程師應(yīng)該開展自頂向下/自底向上規(guī)模估算，步驟如下： A） 基于定義每個計算機軟件模塊的需求開發(fā)系統(tǒng)的高級架構(gòu)圖 B） 基于每個計算機軟件模塊開發(fā)功能WBS C） 根據(jù)相似項目經(jīng)驗和歷史數(shù)據(jù)，為每一個軟件模塊手工估算出最底層（自底向上）可能詳細的代碼行或功能點，規(guī)模估算工具可以作為第二個輸入 D） 估算出期望的規(guī)模加上標準偏差，即：規(guī)模的最低值和最高值來反映名義值的不確定性。在項目的早期階段，最低和最高估算結(jié)果之間的范圍可能是30-50%，例如：概念階段。
如果缺乏經(jīng)驗或有較高的技術(shù)風險，范圍將會更大 E） 具有類似經(jīng)驗的軟件工程師應(yīng)該評審并優(yōu)化估算結(jié)果直至達成一致意見。經(jīng)驗表明，規(guī)模估算經(jīng)常偏低，故最低規(guī)模估算結(jié)果應(yīng)該給與特別審查 一些規(guī)模估算的標準方法和工具如下：Wideband Delphi技術(shù)、Pert Sizing技術(shù)、功能點方法、類比法和自動化規(guī)模估算工具。
這些方法的詳細描述在前面功能估算和預算制定中已經(jīng)提到。建議至少使用兩種方法進行規(guī)模估算，不要依賴于任何一種方法 提示：項目早期規(guī)模估算可能非常難以精確的確定。
對于單一的規(guī)模數(shù)字，取而代之使用值的范圍（最大值、最小值、可能值）。隨著項目的進展，規(guī)模的確定越來越精確。
一旦項目的編碼完成，就可以使用自動化的代碼行工具計算程序的規(guī)模了。 目前常用的軟件規(guī)模評估方法 ?FPA(Function Points Analyze)(1989) l主要適用于 MIS，前面已做過詳細說明 ?FFP(Full Function Points)(1997) l適用于 real-time software, system software, general application, and also MIS applicationl不適用于包含復雜的數(shù)學計算的 application（如： 專家系統(tǒng)， 仿真軟件， 自學習軟件， 媒體播放等） 預測性對象點（Predictive Object Points） ?預測性對象點是特意為面向?qū)ο筌浖O(shè)計的，是通過系統(tǒng)計算面向?qū)ο蟮奶卣鬟M行度量。
?POPs方法的核心是每類加權(quán)方法數(shù)（Weighted Methods per Class WMC）。這種方法測量每個頂層類（或者說，每個在用戶的視野中清楚的對象）并且根據(jù)類的行為（方法）類型不同進行加權(quán)。
一旦得到WMC的值，POPs方法將把它和有關(guān)按類分對象組的信息和對象類之間的關(guān)系進行聯(lián)合計算。 ========= 功能點法回顧 面向功能的軟件度量是對軟件和軟件開發(fā)過程的間接度量。
面向功能度量的關(guān)注點在于程序的“功能性”和“實用性”，而不是對LOC計數(shù)。一種典型的生產(chǎn)率度量法叫做功能點度量，該方法利用軟件信息域中的一些計數(shù)度量和軟件復雜性估計的經(jīng)驗關(guān)系式而導出功能點FPs(Function Points)。
功能點通過填寫表1所示的表格來計算。首先確定五個信息域的特征，并在表格中相應(yīng)位置給出計數(shù)。
信息域的值以如下方式定義： § 用戶輸入數(shù)：各個用戶輸入是面向不同應(yīng)用的輸入數(shù)據(jù)，對它們都要進行計數(shù)。輸入數(shù)據(jù)應(yīng)有別于查詢數(shù)據(jù)，它們應(yīng)分別計數(shù)。
§ 用戶輸出數(shù)：各個用戶輸出是為用戶提供的面向應(yīng)用的輸出信息，它們均應(yīng)計數(shù)。這里的輸出是指報告，屏幕信息，錯誤信息等，在報告中的各數(shù)據(jù)項不應(yīng)再分別計數(shù)。
§ 用戶查詢數(shù)：查詢是一種聯(lián)機輸入，它導致軟件以聯(lián)機輸出的方式生成某種即時的響應(yīng)。每一個不同的查詢都要計數(shù)。
§ 文件數(shù)：每一個邏輯主文件都應(yīng)計數(shù)。這里的邏輯主文件，是指邏輯上的一組數(shù)據(jù)，它們可以是一個大的數(shù)據(jù)庫的一部分，也可以是一個單獨的文件 § 外部接口數(shù)：對所有被用來將信息傳送到另一個系統(tǒng)中的機器可讀寫的接口（即磁帶或磁盤上的數(shù)據(jù)文件）均應(yīng)計數(shù)。
9.對于具有震蕩特性的數(shù)據(jù)有哪些預測方法
大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種各樣海量類型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價值信息的能力。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)，分布式文件系統(tǒng)，分布式數(shù)據(jù)庫，云計算平臺，互聯(lián)網(wǎng)，和可擴展的存儲系統(tǒng)。
大數(shù)據(jù)具備以下4個特性：
一是數(shù)據(jù)量巨大。例如，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量僅為200PB。典型個人計算機硬盤的容量為TB量級，而一些大企業(yè)的數(shù)據(jù)量已經(jīng)接近EB量級。
二是數(shù)據(jù)類型多樣?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數(shù)據(jù)，個性化數(shù)據(jù)占絕對多數(shù)。
三是處理速度快。數(shù)據(jù)處理遵循逗1秒定律地，可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價值的信息。
四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的測試過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。
