Jpgraph moving average

Exibindo as últimas mudanças na tendência da precipitação do meio oeste e na tendência do fluxo de baixo nível do Golfo do México Darren Miller, Universidade Estadual de Iowa, Ames, IA e SE Taylor A climatologia da estação quente de inverno de 1958 a 1999, sub-semana 850 hPa geostrophic meridional O vento sobre o Texas (doravante 850vg) em relação à precipitação subjacente da estação quente Midwestern Estados Unidos indica que o monitoramento de 850vg em tempo quase real pode ser usado para antecipar mudanças na tendência sub-mensal da precipitação do meio-oeste. Mudanças na tendência de precipitação sobre o centro dos Estados Unidos têm o potencial de mudar as perspectivas para as culturas centrais dos Estados Unidos, tendo assim uma grande importância econômica. Devido à forte relação entre o fluxo do sul de baixo nível e a precipitação central dos Estados Unidos, a tendência da precipitação geralmente muda logo após uma mudança na tendência do fluxo de baixo nível. Uma simples análise de média dupla foi realizada na variável de fluxo de baixo nível. Para a média a longo prazo, uma média móvel de 10 dias foi selecionada enquanto uma média móvel de 5 dias foi selecionada para curto prazo. Cerca de 80 vezes a média de corrida de 10 dias do vento meridional estava em um máximo relativo (mínimo), a ruptura de tendência média corrente de 5 dias e o cruzamento subsequente indicaram que os próximos 7 a 10 dias seriam relativamente secos (molhados). Para seguir as tendências do fluxo de baixo nível, que tem potencial para ser útil para considerar as futuras flutuações da precipitação da estação de crescimento e as perspectivas de safra subseqüentes, uma página da web foi montada. A principal característica da página (mesonet. agron. iastate. edu windmillRIpage. html) é a geração automática de gráficos realizada com JpGraph 1.6.3 (aditus. nujpgraph). Os gráficos permitem aos usuários seguir as últimas mudanças na tendência do fluxo de baixo nível e da precipitação do meio oeste. Os usuários também podem selecionar segmentos de verão interativamente de anos passados ​​para examinar mais ou comparar a situação atual. As alturas de 850 hPa usadas no cálculo do vento meridional geostrófico são baixadas automaticamente do arquivo aéreo superior da Universidade do Wyoming (weather. uwyo. eduupperairsounding. html). Os relatórios diários de precipitação são baixados automaticamente do National Climatic Data Center (ftp: ftp. ncdc. noaa. govpubdatacoop-data). As médias móveis são computadas e atualizadas automaticamente após a gravação dos dados. Metodologia e sugestões de uso são fornecidas na página. URL suplementar: mesonet. agron. iastate. edu Após uma longa pausa para este projeto, preparamos agora para um novo começo. Isso implica um congelamento no desenvolvimento de recursos atual do ramo 0.2. O código para esta versão (atualmente 0.2-4 beta-2) ainda está disponível, mas receberá apenas correções de bugs. Um novo ramal 0.3 será criado e o desenvolvimento começará do zero com um design alterado e a experiência do desenvolvimento anterior em mente. Gostaríamos de expressar a nossa gratidão eterna para o vooch por iniciar este projeto e liberar o código como código aberto. Leia mais John é especialista em informática com experiência em PHP e MySQL. Seu projeto inicial será a renovação do procedimento de configuração, que foi difícil para a maioria dos usuários. Congratulamo-nos com John para o time e desejamos-lhe um grande sucesso O AIStockBot é um programa de Análise de Estoque Técnico e Fundamental que utiliza a Inteligência Artificial para escolher ações. Nick Kuechler (aka tanto e jankball) foi promovido para a equipe do Projeto Admin para o projeto AIStockBot. Michael Salvucci, fundador da AIStockBot, afirmou que Nick esteve envolvido com a AIStockBot desde os primeiros estágios e sempre atuou no processo de desenvolvimento. Ele merece essa promoção. Parabenizamos o Nick e aguardamos um sucesso de 2006. A maneira estranha de uma média móvel de furões a tendência de uma massa de medidas confusas pode ser vista ao traçar a média móvel de 10 dias juntamente com os pesos diários originais, mostrados como pequenos diamantes. As médias móveis que usamos até agora dão igual significado a todos os dias na média. Isso não precisa ser assim. Se você pensa sobre isso, não faz muito sentido, especialmente se você estiver interessado em usar uma média móvel de longo prazo para suavizar os colisões aleatórias na tendência. Suponha que você esteja usando uma média móvel de 20 dias. Por que seu peso, quase três semanas atrás, deve ser considerado igualmente relevante para a tendência atual como seu peso nesta manhã. Várias formas de médias móveis ponderadas foram desenvolvidas para resolver essa objeção. Em vez de apenas somar as medidas para uma seqüência de dias e dividir pelo número de dias, em uma média móvel ponderada, cada medida é primeiro multiplicada por um fator de peso que difere do dia a dia. A soma final é dividida, não pelo número de dias, mas pela soma de todos os fatores de peso. Se fatores de peso maiores forem usados ​​para dias mais recentes e fatores menores para medidas mais atrasadas no tempo, a tendência será mais sensível às mudanças recentes sem sacrificar o alisamento de uma média móvel. Uma média móvel não ponderada é simplesmente uma média móvel ponderada com todos os fatores de peso iguais a 1. Você pode usar qualquer fator de peso que você gosta, mas um conjunto específico com a média de movimentação suavizada exponencial de montagem de jawbreaking provou ser útil em aplicações que variam do radar de defesa aérea Para negociar o mercado da barriga de porco Chicago. Vamos também pôr em prática as barrigas. Este gráfico compara os fatores de peso para uma média móvel de 20 dias exponencialmente suavizada com uma média móvel simples que pesa todos os dias igualmente. O alisamento exponencial dá a medição de hoje duas vezes o significado que a média simples atribuiria, a medição de ontem um pouco menor do que isso, e cada dia sucessivo inferior ao seu antecessor no dia 20, contribuindo apenas com 20 para o resultado com uma média móvel simples. Os fatores de peso em uma média móvel suavemente exponencial são potências sucessivas de um número chamado de constante de suavização. Uma média móvel suavizada exponencialmente com uma constante de suavização de 1 é idêntica a uma média móvel simples, uma vez que 1 para qualquer potência é 1. As constantes de suavização inferiores a 1 pesam mais os dados mais recentes, com o viés para as medidas mais recentes aumentando à medida que o alisamento Diminui constantemente para zero. Se a constante de suavização exceder 1, os dados mais antigos são mais ponderados do que as medidas recentes. Este gráfico mostra os fatores de peso resultantes de diferentes valores da constante de suavização. Observe como os fatores de peso são todos 1 quando a constante de suavização é 1. Quando a constante de suavização é entre 0,5 e 0,9, o peso dado aos dados antigos cai tão rapidamente em comparação com medidas mais recentes que não há necessidade de restringir a média móvel para Um número específico de dias, podemos medir todos os dados que temos, de volta ao início e deixar que os fatores de peso calculados a partir da constante de suavização descartem automaticamente os dados antigos, uma vez que torna-se irrelevante para a tendência atual.