java实现数据预测—加权移动平均法

/**
 * @author Along
 * @desc  风险预测--加权移动平均法
 */
public class Predicted implements Serializable{

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    /*加权移动平均法
     * data : 时间序列 [100,200,300,400]
     * x  : 迭代次数,人为给定最大迭代次数（优化，精度：平均相对误差计算）
     * jd : 结果精度要求,预测结果复合精度要求时结束预测
     * s  : 预测结果
     */
    public static double WeightedMovingAverage1(double[] data, int x,int jd)
    {
        double[] newData = data.clone();
        int count = newData.length;
        double s = 0.0;
        int i = 0;
        while (i<=x){
            s = 0.0;
            for (int j = 0; j < count; j++)
            {
                s += (j + 1) * newData[j];
            }
            s /= (count * (count + 1) / 2);
            for (int j = 0; j < count - 1; j++)
            {
                newData[j] = newData[j + 1];
            }