时间预估 mathematica程序 [再改]

最新推荐文章于 2025-05-27 15:35:32 发布

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#mathematica #plot #table #rest #join #null

使用Mathematica v7.0.1.0，基于一次和二次回归分析，该程序能根据用户观看连续剧、漫画的历史时间信息，预测未来观看进度。提供新旧两个程序版本链接供参考。

[新的程序见：http://blog.youkuaiyun.com/barrypp/article/details/7973575]

[旧的程序见：http://blog.youkuaiyun.com/barrypp/article/details/7965447]

基于一次回归和二次回归进行时间预估。具体来讲，基于你之前看连续剧、漫画的时间位置信息，来预测之后第几集什么时候看完。

时间预估
基于一次、二次回归运算
说明：其中一次回归运算中，从使用全部数据到仅使用后几个（较新的）数据的计算都有。二次回归运算则使用全部数据。
Created By Barrypp At 20120909235258
Modified By Barrypp At 20120910184110
Modified By Barrypp At 20120910205741
Modified By Barrypp At 20120911224955
TMfoF=23+25/60;LSN=26;Data={{1,5,21,35},{1,13,21,43},{2,2,21,52},{2,11,22,0},{3,2,22,7},{3,12,22,16},{4,2,22,26},{5,2,22,50},{5,12,23,0}};
(*
Data的格式为，四个数字一组，示例 ｛当前集数，已播放时间的分钟数，时间的小时数 (24h)，时间的分钟数｝;
TMfOF是Total Minutes for one File in a collection，每一集的分钟数;
LSN是Last Serial Number in a collection最后一集的集数。
*)
BeginTime=SessionTime[];
InData={#1[[1]]+#1[[2]]/TMfoF,#1[[3]]+#1[[4]]/60}&/@Data;

(*一次回归*)
Expected=LinearModelFit[#1,{x},x]&/@NestList[Rest,InData,Length[InData]-2];

Print["一次回归曲线组："]
Show[ListPlot[InData,Mesh->Full,Joined->True,PlotStyle->Directive[Red,PointSize[Large]]],Plot[Evaluate[Through[Expected[x]]],{x,InData[[1,1]],LSN+1},PlotStyle->Table[GrayLevel[1-i/Length[Expected]],{i,1,Length[Expected]}]],PlotRange->All,AxesLabel->{"集数","时间"}]

(*二次回归*)
Expected2=LinearModelFit[InData,{x,x^2},x];

Print["二次回归信息及曲线："]
Expected2["ANOVATable"]
StringForm["R^2==``",Expected2["RSquared"]]
Normal[Expected2]
Show[ListPlot[InData,Mesh->Full,Joined->True,PlotStyle->Red],Plot[Expected2[x],{x,InData[[1,1]],LSN+1}],PlotRange->All,AxesLabel->{"集数","时间"}]

(*时间预计表*)
OutputTable=Table[Prepend[Item[StringForm["``:``",(TempY=IntegerPart[#1]),If[(TempX=IntegerPart[60FractionalPart[#1]])>=10,TempX,StringForm["0``",TempX]]],Background->Which[TempY>=24,LightRed,TempY>=23,LightBlue,True,None]]&/@Through[Append[Expected,Expected2][n]],StringForm["第``集预计开始时间",n]],{n,IntegerPart[InData[[-1,1]]]+1,LSN+1}];
Grid[PrependTo[OutputTable,Join[{Null,"一次回归"},Table[StringForm["后``个",i],{i,Length[InData]-1,2,-1}],{"二次回归"}]]]


EndTime=SessionTime[];
Row[{"耗时：",IntegerPart[1000*(EndTime-BeginTime)],"ms"}]

环境是 Wolfram Research Mathematica v7.0.1.0

输出结果示例：