Jpgraph Gleitender Durchschnitt

Die jüngsten Veränderungen in der Trend der Midwest Niederschlag und in den Trend der Low-Level-Flow aus dem Golf von Mexiko Darren Miller, Iowa State University, Ames, IA und SE Taylor Die 1958 bis 1999 Klimatologie der warmen Jahreszeit unter der Woche 850 hPa meridionalen geostrophischen Wind über Texas (nachstehend 850vg) in Bezug auf die wöchentlichen Jahreszeitniederschläge des mittleren Westens der Vereinigten Staaten zeigt an, dass die Überwachung 850vg in der nahen Realzeit verwendet werden kann, um Änderungen im submonthly Trend des Mittelwesten Niederschlags vorwegzunehmen. Veränderungen im Trend der Niederschläge über den zentralen Vereinigten Staaten haben das Potenzial, die Aussichten für die zentralen Vereinigten Staaten zu ändern, die also große ökonomische Bedeutung haben. Wegen des starken Verhältnisses zwischen niedrigem Südenfluß und zentralem Niederschlag der Vereinigten Staaten ändert sich der Niederschlagstrend gewöhnlich bald nach einer Änderung im Trend des niedrigen Flusses. Eine einfache Dual-Moving-Average-Analyse wurde auf der Low-Level-Flow-Variable durchgeführt. Für den langfristigen Durchschnitt wurde ein gleitender 10-Tage-Durchschnitt ausgewählt, während ein 5-Tage-gleitender Durchschnitt kurzfristig ausgewählt wurde. Ungefähr 80 der Zeiten, in denen der meridionale Wind 10-tägiger Durch - schnitt bei einem relativen Maximum (Minimum) lag, wären die nächsten 7 bis 10 Tage in der Tat relativ trocken (naß). Um Trends der Low-Level-Flow, die Potenzial für die Berücksichtigung der künftigen Wachstumszeit Niederschlag Fluktuationen und anschließende Ernte Ausblick zu folgen, zu folgen, wurde eine Web-Seite montiert. Das Hauptmerkmal der Seite (mesonet. agron. iastate. edu windmillRIpage. html) ist die automatische Kartengenerierung mit JpGraph 1.6.3 (aditus. nujpgraph). Die Diagramme erlauben Benutzern, den spätesten Änderungen im Trend des Tiefpegelflusses und des Mittelwesten Niederschlags zu folgen. Die Nutzer können auch interaktiv Sommer-Segmente aus den vergangenen Jahren auswählen, um genauer zu untersuchen oder die aktuelle Situation zu vergleichen. Die 850 hPa-Höhen, die bei der Berechnung des geostrophischen meridionalen Windes verwendet werden, werden automatisch von der University of Wyoming-Oberluftarchiv heruntergeladen (weather. uwyo. eduupperairsounding. html). Die täglichen Niederschlagsberichte werden automatisch vom National Climatic Data Center heruntergeladen (ftp: ftp. ncdc. noaa. govpubdatacoop-data). Gleitende Mittelwerte werden nach dem Aufzeichnen der Daten automatisch berechnet und aktualisiert. Methodik und Vorschläge für die Verwendung sind auf der Seite zur Verfügung gestellt. Ergänzende URL: mesonet. agron. iastate. eduNach einer langen Pause für dieses Projekt bereiten wir es jetzt für einen Neustart vor. Dies führt zu einem Einfrieren in der aktuellen Merkmalsentwicklung des 0,2-Zweigs. Der Code für diese Version (derzeit 0.2-4 beta-2) ist noch verfügbar, wird aber nur Bugfixes erhalten. Eine neue Filiale 0.3 wird erstellt und die Entwicklung beginnt von Grund auf mit einem veränderten Design und den Erfahrungen aus der vorherigen Entwicklung im Auge. Wir möchten unsere ewige Dankbarkeit für die Initiierung dieses Projekts und die Freigabe des Codes als Open Source aussprechen. Mehr lesen John ist ein Informatiker mit Erfahrung in PHP und MySQL. Sein ursprüngliches Projekt ist die Neugestaltung des Setup-Verfahrens, was für die meisten Anwender schwierig war. Wir begrüßen John zum Team und wir wünschen ihm viel Erfolg AIStockBot ist ein technisches und fundamentales Aktienanalyse-Programm, das Künstliche Intelligenz nutzt, um Aktien auszuwählen. Nick Kuechler (aka tanto und jankball) wurde zum Projekt-Admin-Team für das AIStockBot-Projekt befördert. Michael Salvucci, Gründer von AIStockBot, stellte fest, dass Nick schon seit den frühen Phasen mit AIStockBot zusammenarbeitet und seit jeher im Entwicklungsprozess aktiv ist. Er verdient diese Förderung. Wir gratulieren Nick und freuen uns auf ein erfolgreiches 2006Die unheimliche Art und Weise, wie ein gleitender Durchschnitt den Trend aus einer Masse von verwirrenden Messungen freisetzt, kann man sehen, indem man den 10 Tage gleitenden Durchschnitt zusammen mit den ursprünglichen täglichen Gewichten, die als kleine Diamanten gezeigt werden, darstellt. Die bisherigen gleitenden Mittelwerte haben für alle Tage im Mittel gleichwertige Bedeutung. Das muss nicht so sein. Wenn Sie darüber nachdenken, macht es nicht viel Sinn, vor allem, wenn youre daran interessiert, mit einem längerfristigen gleitenden Durchschnitt zu glätten zufällige Beulen in den Trend. Angenommen, youre mit einem 20 Tage gleitenden Durchschnitt. Warum sollte Ihr Gewicht vor fast drei Wochen gleichermaßen relevant sein, um den aktuellen Trend als Ihr Gewicht an diesem Morgen Verschiedene Formen der gewichteten gleitenden Durchschnitte wurden entwickelt, um diesen Einwand zu lösen. Anstatt nur die Messungen für eine Folge von Tagen aufzuaddieren und durch die Anzahl der Tage zu teilen, wird in einem gewichteten gleitenden Durchschnitt jede Messung zunächst mit einem Gewichtungsfaktor multipliziert, der sich von Tag zu Tag unterscheidet. Die endgültige Summe wird nicht durch die Anzahl der Tage geteilt, sondern durch die Summe aller Gewichtungsfaktoren. Wenn größere Gewichtungsfaktoren für neuere Tage und kleinere Faktoren für Messungen weiter zurück in der Zeit verwendet werden, wird der Trend mehr auf neue Änderungen ansprechen, ohne die Glättung eines gleitenden Durchschnitts zu opfern. Ein ungewichteter gleitender Durchschnitt ist einfach ein gewichteter gleitender Durchschnitt mit allen Gewichtsfaktoren gleich 1. Sie können beliebige Gewichtsfaktoren verwenden, die Sie mögen, aber ein bestimmter Satz mit dem jawbreaking monicker Exponential Smoothed Moving Average hat sich in Anwendungen von Luftverteidigungsradar als nützlich erwiesen Zum Handel der Chicago Schweinebauchmarkt. Wir können es auch an unseren Bäuchen arbeiten. Dieser Graph vergleicht die Gewichtungsfaktoren für einen exponentiell geglätteten 20 Tage gleitenden Durchschnitt mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt, der jeden Tag gleichmäßig gewichtet. Exponentielle Glättung gibt die heutige Messung zweimal die Bedeutung, die der einfache Durchschnitt würde es zuweisen, gestern Messung ein wenig weniger als das, und jeden aufeinander folgenden Tag weniger als sein Vorgänger mit Tag 20 trägt nur 20 so viel zum Ergebnis wie mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt. Die Gewichtungsfaktoren in einem exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt sind aufeinanderfolgende Potenzen einer Zahl, die Glättungskonstante genannt wird. Ein exponentiell geglättetes gleitendes Mittel mit einer Glättungskonstanten von 1 ist identisch mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt, da 1 bis zu einer beliebigen Leistung 1 ist. Glättungskonstanten kleiner 1 gewichten jüngere Daten stärker, wobei die Vorspannung zu den jüngsten Messungen als Glättung ansteigt Konstant auf Null ab. Wenn die Glättungskonstante 1 übersteigt, werden ältere Daten stärker gewichtet als die jüngsten Messungen. Dieses Diagramm zeigt die Gewichtungsfaktoren, die sich aus unterschiedlichen Werten der Glättungskonstante ergeben. Man beachte, wie die Gewichtungsfaktoren alle 1 sind, wenn die Glättungskonstante gleich 1 ist. Wenn die Glättungskonstante zwischen 0,5 und 0,9 liegt, fällt das Gewicht, das an alte Daten gegeben wird, so schnell weg, verglichen mit neueren Messungen, dass es keine Notwendigkeit gibt, den gleitenden Durchschnitt zu beschränken Eine bestimmte Anzahl von Tagen können wir alle Daten, die wir haben, direkt auf den Anfang zurücksetzen und die aus der Glättungskonstante berechneten Gewichtungsfaktoren automatisch die alten Daten verwerfen, da sie für den aktuellen Trend irrelevant sind.