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CubicMultinomialRegress
- 一、 一元三次回归方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型为Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buildFormula() 得到系数数组，存放顺序与模型系数相反，即该数组中系数的值依次是d,c,b,a。 以后所述所有模型的系数存放均与此相同（多元线性回归方程除外）。 public override double forecast(double x) 预测函数，根据模型得到预测结果
ExponentRegress
- 指数回归方程 ExponentRegress.cs 方程模型为 public override double[] buildFormula() 得到系数数组，存放顺序与模型系数相反，即该数组中系数的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 预测函数，根据模型得到预测结果。 public override double computeR2() 计算相关系数（决定系数），系数越接近1，数据越满足该模型。
HyperbolaRegress
- 双曲线回归方程 HyperbolaRegress.cs 注意！该模型要求a与b的值要大于0！使用该模型时应注意验证这个限制条件。我在实现模型时未加入任何出错流程控制。X不能为0。 方程模型为 public override double[] buildFormula() 得到系数数组，存放顺序与模型系数相反，即该数组中系数的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 预测函数，根据模型得到预测结果。 pub
LogarithmRegress
- 对数回归方程 LogarithmRegress.cs 方程模型为 Y=a*LnX+b public override double[] buildFormula() 得到系数数组，存放顺序与模型系数相反，即该数组中系数的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 预测函数，根据模型得到预测结果。 public override double computeR2() 计算相关系数（决定系数），系数越接近1，数据
ModifyShiftAverageRegress
- 移动平均预测 ModifyShiftAverageRegress.cs 移动平均也可画趋势图，如下： public double forecast(int interval) 移动平均认为数据是时间序列数据，该方法预测interval个时间间隔后的值 public override double[] getTrendArray() 得到趋势数组，该数组的数据直接在图形中展示出来就可以产生趋势线。
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- 可以完成2－20次的最小二乘拟合运算，精度与MATLAB做过对比，满足一般工业运算需求
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