计算机预测方法(常用定量预测方法)
1.常用定量预测方法有哪些
定量预测方法有：
加权算术平均法
用各种权数算得的平均数称为加权算术平均数，它可以自然数作权数，也可以项目出现的次数作权数，所求平均数值即为测定值。
趋势平均预测法
趋势平均预测法是以过去发生的实际数为依据，在算术平均数的基础上，假定未来时期的数值是它近期数值直接继续，而同较远时期的数值关系较小的一种预测方法。
指数平滑法
指数平滑法是以一个指标本身过去变化的趋势作为预测未来的依据的一种方法。对未来预测时，考虑则近期资料的影响应比远期为大，因而对不同时期的资料不同的权数，越是近期资料权数越大，反之权数越小。
(4)平均发展速度法
(5)一元线性回归预测法
根据x、y现有数据，寻求合理的a、b回归系数，得出一条变动直线，并使线上各点至实际资料上的对应点之间的距离最小。
设变动直线方程为：y=a+bx
(6)高低点法
高低点法是利用代数式y=a+bx，选用一定历史资料中的最高业务量与最低业务量的总成本（或总费用）之差△y，与两者业务量之差△x进行对比，求出b，然后再求出a的方法。
2.考虑到多种影响因素的预测方法有哪些
市场预测方法选择的影响因素
选择合适的预测方法，对于提高预测精度，保证预测质量，有十分重要的意义。影响预测方法选择的因素很多，在选择预测方法时应综合考虑以下因素：
(1)预测的目标特征
①预测目标用于战略性决策，要求采用适于中长期预测的方法，但对其精度要求较低。
②预测目标用于战术性决策，要求采用适于中期和近期预测的方法，对其精度要求较高。
③预测目标用于业务性决策，要求采用适于近期和短期预测的方法，且要求预测精度高。
(2)预测的时间期限
①适用于近期与短期的预测方法：有移动平均法、指数平滑法、季节指数预测法、直观判断法等。
②适用于1年以上的短期与中期的预测方法有：趋势外推法、回归分析法、经济计量模型预测法等。
③适用于5年以上长期预测的方法有：经验判断预测法、趋势分析预测法等。
(3)预测的精度要求
①满足较高精度要求的预测方法有：回归分析预测法、经济计量模型预测法等。 ②适于精度要求较低的预测方法有：经验判断预测法、移动平均预测法、趋势外推预测法等。
(4)预测的费用预算
预测方法的选择，既要达到精度的要求，满足预测的目标需要，还要尽可能节省费用。即：既要有高的经济效率，也要实现高的经济效益。用于预测的费用包括调研费用、数据处理费用、程序编制费用、上机费用、专家咨询费用等。
①费用预算较低的方法有：经验判断预测法、时间序列分析预测法及其他较简单的预测模型法。
②费用预算较高的方法有：经济计量模型预测法及大型复杂的预测模型方法。
3.定量预测的主要方法包括什么
定量预测是使用一历史数据或因素变量来预测需求的数学模型。是根据已掌握的比较完备的历史统计数据，运用一定的数学方法进行科学的加工整理，借以揭示有关变量之间的规律性联系，用于预测和推测未来发展变化情况的一类预测方法。 烽火猎头专家认为定量预测方法也称统计预测法，其主要特点是利用统计资料和数学模型来进行预测。然而，这并不意味着定量方法完全排除主观因素，相反主观判断在定量方法中仍起着重要的作用，只不过与定性方法相比，各种主观因素所起的作用小一些罢了。
目前工商企业中常用的预测方法有以下几种：
(1)加权算术平均法
用各种权数算得的平均数称为加权算术平均数，它可以自然数作权数，也可以项目出现的次数作权数，所求平均数值即为测定值。
(2)趋势平均预测法
趋势平均预测法是以过去发生的实际数为依据，在算术平均数的基础上，假定未来时期的数值是它近期数值直接继续，而同较远时期的数值关系较小的一种预测方法。
(3)指数平滑法
指数平滑法是以一个指标本身过去变化的趋势作为预测未来的依据的一种方法。对未来预测时，考虑则近期资料的影响应比远期为大，因而对不同时期的资料不同的权数，越是近期资料权数越大，反之权数越小。
(4)平均发展速度法
(5)一元线性回归预测法
根据x、y现有数据，寻求合理的a、b回归系数，得出一条变动直线，并使线上各点至实际资料上的对应点之间的距离最小。
设变动直线方程为：y=a+bx
(6)高低点法
高低点法是利用代数式y=a+bx，选用一定历史资料中的最高业务量与最低业务量的总成本（或总费用）之差△y，与两者业务量之差△x进行对比，求出b，然后再求出a的方法。
(7)时间序列预测法
它时间序利预测法是把一系列的时间作为自变量来确定直线方程y=a+bx，进而求出a、b的值，这是回归预测的特殊式。
4.计算机检测的方法
计算机硬件故障常用的检测方法
在排除可能的软件故障后，如机器仍不能正常工作，那就要考虑查找硬件的故障。
1）直接观察法：用手摸、眼看、耳听等方法进行检查。手摸：一般部件外壳正常温度在40℃-50℃之间，除CPU温度较高须加风扇降温外，其它部件在正常情况都不应发烫。眼看：看各控制板和卡上的接插件和跳线插针有无倒插、松动或短接现象，数据线是否接插到位或是否接插正确，功能选择开关设置是否正确。耳听：听开机时或运行时有无异常声音，如开机时听到“嘟—嘟”的长音，那是内存条没有插好，或内存条有问题，如听到“嘟—嘟嘟”一长二短，那是显卡没有插好。发现问题，应立即停机进行检修。
2）拔插法：通过拔插机内一些插件板来判断故障部件的方法。每拔一块即开机检查机器的状态，从而找出故障。如遇开机无故障显示，也可以先拔出所有插件有外设，只留主板和显示卡，如此时开机正常，再逐一加插各种板件和外设进行检查，直到找出问题症结所在
5.选择预测方法所考虑的因素有哪些
1. 预测的期限；长期（2-5年）预测要求的准确性最低且仅需大致的计划，而短期预测则要求更高的准确性。
2. 有无数据可用；如果有数据可用，就可以应用某种定量的预测方法，否则，就要应用非定量的方法。 3. 时间与费用；如果可用的时间与金钱的限制很多，就必须采用那些不太复杂的方法，保持总预测成本的最小化。
4. 可用的手段；随着计算机的出现，基于历史数据的统计预测方法所需的成本及时间显著降低，因而使得应用这些高级方法进行预测更为划算。 5. 预测人员的能力；选择预测方法的另一个主要考虑因素是预测人员的专业知识水平、能力和经验。
6.数值模拟的方法有哪些,各自有什么优缺点,谢谢
对有条件进行实验的材料，尽量采用实验方法，辅以数值模拟检验。而在工
程应用中，很多情况下无法进行实验，如采矿问题等，数值模拟内部程序有相应的计算方法，能模拟较复杂过程。
直观性与求解速度：实验直观性强，数值模拟直观性不如实验方法好，较抽象，但可以
快速得到结果。实验操作复杂。
成本：实验成本高，数值模拟成本低廉，只需在计算机上进行模拟和数据处理。
施加载荷：数值模拟可以任意施加各种方向的载荷，可以施加实验方法达不到的条件。
因此数值模拟方法在监测、设备开发、优化、效果预测方面体现了重要价值。
数据采集：实验只能采集到特定点的的应力应变等数据，不能得到整个材料各点的应力
应变值，而数值模拟方法可以对各个区域、各个测点进行应力分析和位移分析，对实验进行补充。
数据处理：应将实验方法和数值模拟方法结合起来使用，分别对结果进行分析后，充分
考虑两种方法各自的优缺点，互相比较印证，结合理论分析，有针对性地进行数据和结果的修正，才能得到一个比较全面、客观的结论。
结果可靠性：数值模拟方法在模拟分析过程中，往往要对边界条件和材料属性进行简化，
或多或少对分析结果产生影响，而且结构离散化的形式不同，得到的结果和精度也不同，随机性比较大，可信度降低。而在实验中不可避免的客观、主观因素也会产生误差，但是比数值模拟的误差少得多，可靠性更高。
两种方法互相检验：合理的数值模拟方法对实验研究和理论分析具有指导作用，可以弥
补实验工作的不足。实验与数值模拟结果比较，用来判断数值模拟方法的可行性。
7.因果预测法
因果预测法 即 动态模型法
通过系统分析寻找出事物发展的因果关系与相互作用的关系。在明确因果关系的基础上建立数学模型，然后通过计算机模拟预测系统的各种行为。
常见方法：
(1)一元回归分析法
根据以往一段时间的统计资料，分析出统计数据是有规律的呈线性分布，预测者就可以建立起线性方程，通过解线性方程来预测未来的事件变化。
(2)多元回归分析法
一元回归分析仅适用于影响只有一个的条件，但在许多情况下影响事物变化的不限于一个，这时就必须进行多因素的回归分析。多元回归分析的原理与一元回归基本相同，只是运算的复杂程度更大，一般要借助于计算机解决。
(3)矩阵法
通过矩阵形式对技术经济的未来发展趋势进行回归分析。
8.软件规模估算有哪些方法
软件规模估算的假设和思路： ¡软件的规模和其外延成正比 l外延包括： 功能， 数据， 用户操作界面数， 显示界面数等等 ¡不同的功能点实现的困难度不同， 但从整个项目来说， 平均的困难度差不多 ¡规模估算的目标：是决定工作量的大小。
对于成本模型，规模是计算软件项目的工作量、成本和进度的主要输入 ¡规模估算的责任者：程序员、软件工程师、系统分析员负责决定软件项目的规模 ¡规模估算的入口准则 ：在规模估算之前，软件功能需求必须被定义。在项目早期定义需求可能是非常困难任务。
然而，在对需求一无所知的情况下，精确的估算出项目的成本和进度是不可能的。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个人都相信估算仅仅是基于那些已知的需求，如果使用了增量或演进的开发策略，那么估算基于增加的已定义需求。
¡规模估算输入 ：软件需求说明书（SRS） 历史规模数据 ¡规模估算活动 ： 软件产品规模通常以代码行（SLOC）或千代码行（KSLOC）度量。软件应该以全新代码或者合并新旧代码进行开发。
对已存在代码接口的估算与新代码的估算是同等重要的。已存在代码借口通常需要与开发新代码相同的工作量。
¡软件产品规模估算应该主要基于历史数据和经验。历史规模数据可以从组织软件过程数据库中找到。
而且，两个或更多的具有类似经验的软件工程师应该开展自顶向下/自底向上规模估算，步骤如下： A） 基于定义每个计算机软件模块的需求开发系统的高级架构图 B） 基于每个计算机软件模块开发功能WBS C） 根据相似项目经验和历史数据，为每一个软件模块手工估算出最底层（自底向上）可能详细的代码行或功能点，规模估算工具可以作为第二个输入 D） 估算出期望的规模加上标准偏差，即：规模的最低值和最高值来反映名义值的不确定性。在项目的早期阶段，最低和最高估算结果之间的范围可能是30-50%，例如：概念阶段。
如果缺乏经验或有较高的技术风险，范围将会更大 E） 具有类似经验的软件工程师应该评审并优化估算结果直至达成一致意见。经验表明，规模估算经常偏低，故最低规模估算结果应该给与特别审查 一些规模估算的标准方法和工具如下：Wideband Delphi技术、Pert Sizing技术、功能点方法、类比法和自动化规模估算工具。
这些方法的详细描述在前面功能估算和预算制定中已经提到。建议至少使用两种方法进行规模估算，不要依赖于任何一种方法 提示：项目早期规模估算可能非常难以精确的确定。
对于单一的规模数字，取而代之使用值的范围（最大值、最小值、可能值）。随着项目的进展，规模的确定越来越精确。
一旦项目的编码完成，就可以使用自动化的代码行工具计算程序的规模了。 目前常用的软件规模评估方法 ¡FPA(Function Points Analyze)(1989) l主要适用于 MIS，前面已做过详细说明 ¡FFP(Full Function Points)(1997) l适用于 real-time software, system software, general application, and also MIS applicationl不适用于包含复杂的数学计算的 application（如： 专家系统， 仿真软件， 自学习软件， 媒体播放等） 预测性对象点（Predictive Object Points） ¡预测性对象点是特意为面向对象软件设计的，是通过系统计算面向对象的特征进行度量。
¡POPs方法的核心是每类加权方法数（Weighted Methods per Class WMC）。这种方法测量每个顶层类（或者说，每个在用户的视野中清楚的对象）并且根据类的行为（方法）类型不同进行加权。
一旦得到WMC的值，POPs方法将把它和有关按类分对象组的信息和对象类之间的关系进行联合计算。 ========= 功能点法回顾 面向功能的软件度量是对软件和软件开发过程的间接度量。
面向功能度量的关注点在于程序的“功能性”和“实用性”，而不是对LOC计数。一种典型的生产率度量法叫做功能点度量，该方法利用软件信息域中的一些计数度量和软件复杂性估计的经验关系式而导出功能点FPs(Function Points)。
功能点通过填写表1所示的表格来计算。首先确定五个信息域的特征，并在表格中相应位置给出计数。
信息域的值以如下方式定义： § 用户输入数：各个用户输入是面向不同应用的输入数据，对它们都要进行计数。输入数据应有别于查询数据，它们应分别计数。
§ 用户输出数：各个用户输出是为用户提供的面向应用的输出信息，它们均应计数。这里的输出是指报告，屏幕信息，错误信息等，在报告中的各数据项不应再分别计数。
§ 用户查询数：查询是一种联机输入，它导致软件以联机输出的方式生成某种即时的响应。每一个不同的查询都要计数。
§ 文件数：每一个逻辑主文件都应计数。这里的逻辑主文件，是指逻辑上的一组数据，它们可以是一个大的数据库的一部分，也可以是一个单独的文件 § 外部接口数：对所有被用来将信息传送到另一个系统中的机器可读写的接口（即磁带或磁盘上的数据文件）均应计数。
9.对于具有震荡特性的数据有哪些预测方法
大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据具备以下4个特性：
一是数据量巨大。例如，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。数据处理遵循逗1秒定律地，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的测试过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
