Java中的非线性（双曲线）曲线拟合

Question

我有在运行时生成数据的算法。保证该值在该时间内具有向下倾向，并且在理想条件下它将类似于双曲线（或者至少它具有双曲线形状）。基本绘制的图形（x轴是时间和y轴的值）看起来像这样：

现在，我想预测，在运行时间n时间步之后，值将如何显示。我试图使用org.apache.commons.math3的线性或多项式回归，但显然，由于曲线不是线性的，也不是多项式的，因此预测不能很好。两个预测都提供没有向下趋势的曲线。

为了解决这个问题，我尝试使用odinsbane's least squares，但是我有麻烦提供正确的第一个参数假设，因此我无法正确拟合曲线。

所以我的问题是：是否有任何kotlin / java库，它可以在没有我提供第一个参数估计的情况下正确地拟合我的数据？

Answer 1

我的最终解决方案是使用this和它的Levenberg–Marquardt求解器。我将通用双曲线函数a + b/(x + c)分解为a * c + a * x + b - y * c = xy - 因此：

• setTargetValues收到x*y数据
• setValues提供了a * c + a * x + b - y * c值
• setDerivatives提供了[c + x, 1, a - y]值

这使我能够拟合“类似双曲线”的数据。