public CondOptModel(RegressionModel regr, DescrModel descr, double[] _y, double _epsg, double _epsi, int _iter)
{
regModel = regr;
desModel = descr;
epsg = _epsg;
epsx = _epsi;
epsi = _epsi;
iter = _iter;
yModel = new double[regModel.y.Count];
technology = new Technology(regr.x, regr.y, descr.id, regr.id, _y);
}
private void startModeling_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
if (task.data == null)
{
Log.Text = "Данные не загружены";
return;
}
modelRegress = task.LinReg(false);
if (modelRegress.buildInfo < 0)
{
// MessageBox.Show("buildInfo = " + modelRegress.buildInfo.ToString());
Log.Text = "Ошибка построения модели: выборка имеет малое количество записей";
return;
}
modelView(modelRegress);
expanderReg.IsExpanded = true;
}
public CondOptModel(RegressionModel regr, DescrModel descr, Technology tech, double _epsg, double _epsi, int _iter, double[] _xCur)
{
regModel = regr;
desModel = descr;
epsg = _epsg;
epsx = _epsi;
epsi = _epsi;
iter = _iter;
yModel = new double[regModel.y.Count];
technology = tech;
technology.baseTechnologyID = tech.id;
technology.id = -1;
xDone = _xCur;
for (int i = 0; i < xDone.Length; i++)
{
if (xDone[i] == -1)
{
numDone = i;
break;
}
}
}
private void startUpgrade_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
if (task.data == null)
{
Log.Text = "Данные не загружены";
return;
}
modelRegress = task.LinReg(true);
if (modelRegress.buildInfo < 0)
{
MessageBox.Show("buildInfo = " + modelRegress.buildInfo.ToString());
Log.Text = "Ошибка построения модели";
return;
}
modelView(modelRegress);
expanderReg.IsExpanded = true;
}
private void startModeling_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
if (task.data == null)
{
Log.Text = "Данные не загружены";
return;
}
modelRegress = task.LinReg(false);
if (modelRegress.buildInfo < 0)
{
// MessageBox.Show("buildInfo = " + modelRegress.buildInfo.ToString());
Log.Text = "Ошибка построения модели: выборка имеет малое количество записей";
return;
}
modelView(modelRegress);
expanderReg.IsExpanded = true;
}
private void modelView(RegressionModel modelRegress)
{
modelGrid.Columns.Clear();
modelGrid.AutoGenerateColumns = false;
statGrid.Visibility = Visibility.Visible;
if (modelRegress.isUpgraded) funcGrid.Visibility = Visibility.Visible;
else funcGrid.Visibility = Visibility.Collapsed;
#region вывод коэффициентов модели
//изврат с отображением в датаГрид
List<string[]> dataViewer = new List<string[]>();
for (int i = 0; i < modelRegress.x.Count + 1; i++) // +1 потому что еще свободный ЧЛЕН
{
string[] s = new string[modelRegress.y.Count + 1];
if (i != modelRegress.x.Count) s[0] = task.xAll[modelRegress.x[i]].description;
else s[0] = "a";
for (int j = 0; j < modelRegress.y.Count; j++)
s[j + 1] = Math.Round(modelRegress.equation[j].weights[i], 6).ToString();
dataViewer.Add(s);
}
for (int i = 0; i < modelRegress.y.Count + 1; i++) //формируем столбцы - это у
{
var col = new DataGridTextColumn();
var binding = new Binding(String.Format("[{0}]", i));
if (i == 0) col.Width = new DataGridLength(2, DataGridLengthUnitType.Star);
else
{
col.Header = task.yAll[modelRegress.y[i-1]].description;
col.Width = new DataGridLength(3, DataGridLengthUnitType.Star);
}
col.Binding = binding;
modelGrid.Columns.Add(col);
} //тут создали выбранные параметры столбцами
modelGrid.ItemsSource = dataViewer;
#endregion
for (int i = 0; i < task.y.Count; i++)
modelRegress.equation[i].descr = task.yAll[modelRegress.y[i]].description;
statGrid.ItemsSource = modelRegress.equation;
#region вывод типов функций для уточненной модели
if (modelRegress.isUpgraded)
{
List<itemGrid> f = new List<itemGrid>();
for (int i = 0; i < modelRegress.typesF.Length; i++)
f.Add( new itemGrid(task.xAll[modelRegress.x[i]].description, FunctionTypeConverter.ViewFx(modelRegress.typesF[i])));
funcGrid.ItemsSource = f;
funcGrid.Width = gridsDockPanel.ActualWidth / 3;
}
#endregion
yOptData.Clear();
yOptGrid.ItemsSource = null;
xOptGrid.ItemsSource = null;
for (int i = 0; i < modelRegress.y.Count; i++)
yOptData.Add(new itemGrid(task.yAll[modelRegress.y[i]].description, -1));
yOptGrid.Columns[2].Visibility = System.Windows.Visibility.Hidden;
yOptGrid.Columns[3].Visibility = System.Windows.Visibility.Hidden;
yOptGrid.ItemsSource = yOptData;
if (modelRegress.isUpgraded) labelRegType.Text = "Тип: улучшенная";
else labelRegType.Text = "Тип: простая";
if (modelRegress.id == -1)
{
labelRegID.Text = "ID: local";
modelRegress.date = DateTime.Now.Date;
modelRegress.mark = task.mark;
modelRegress.GOST = task.GOST;
}
else
labelRegID.Text = "ID: " + modelRegress.id.ToString();
Log.Text = "Регрессионная модель успешно построена";
labelRegGOST.Text = modelRegress.GOST;
labelRegMark.Text = modelRegress.mark;
labelRegDate.Text = "Дата: " + modelRegress.date.ToShortDateString();
expanderReg.IsExpanded = true;
}
public CondOptModel(RegressionModel regr, DescrModel descr, Technology tech, double _epsg, double _epsi, int _iter, double[] _xCur)
{
regModel = regr;
desModel = descr;
epsg = _epsg;
epsx = _epsi;
epsi = _epsi;
iter = _iter;
yModel = new double[regModel.y.Count];
technology = tech;
technology.baseTechnologyID = tech.id;
technology.id = -1;
xDone = _xCur;
for (int i = 0; i < xDone.Length; i++)
if (xDone[i] == -1)
{
numDone = i;
break;
}
}
//строим линейную регрессию для одного У
public RegressionModel LinReg(bool isUpgraded)
{
RegressionModel models = new RegressionModel(x, y, isUpgraded);
models.GOST = GOST;
models.mark = mark;
int[] typesF = new int[x.Count];
int numNotes = data.GetLength(0);
int numParams = x.Count;
int info = 100; //результат выполнения подпрограммы alglib
double[,] xy = new double[numNotes, numParams + 1]; //таблица из всех иксов и одного у
//подготавливаем массив данных
if (!isUpgraded) //для простой модели просто переносим все данные
{
for (int i = 0; i < numNotes; i++)
for (int j = 0; j < numParams; j++)
xy[i, j] = data[i, y.Count + j]; //Convert.ToDouble(plavka.Rows[i].ItemArray[y.Count + j]); //поскольку сначала все y
}
else typesF = UpgradeFuncModel();
for (int i = 0; i < y.Count; i++) //для каждого свойства y
{
if (isUpgraded) //для улучшенной модели применяем функции
{
for (int k = 0; k < numNotes; k++)
for (int j = 0; j < numParams; j++)
xy[k, j] = FunctionTypeConverter.CalcFx(typesF[j], data[k, y.Count + j]); // Convert.ToDouble(plavka.Rows[k].ItemArray[y.Count + j]));
models.typesF = typesF;
}
for (int j = 0; j < numNotes; j++)
xy[j, numParams] = data[j,i];// Convert.ToDouble(plavka.Rows[j].ItemArray[i]); //заполняем последний столбец для нужного свойства
//строим 1 модель для конкретного свойства
RegEquation model = BuildOneModel(xy, numParams, numNotes, ref info);
if (info < 0) //ошибка произошла, возвращаем ее в классе модели
{
models.buildInfo = info;
return models;
}
models.equation.Add(model);
}
return models;
}
private void modelView(RegressionModel modelRegress)
{
modelGrid.Columns.Clear();
modelGrid.AutoGenerateColumns = false;
statGrid.Visibility = Visibility.Visible;
if (modelRegress.isUpgraded)
{
funcGrid.Visibility = Visibility.Visible;
}
else
{
funcGrid.Visibility = Visibility.Collapsed;
}
#region вывод коэффициентов модели
//изврат с отображением в датаГрид
List <string[]> dataViewer = new List <string[]>();
for (int i = 0; i < modelRegress.x.Count + 1; i++) // +1 потому что еще свободный ЧЛЕН
{
string[] s = new string[modelRegress.y.Count + 1];
if (i != modelRegress.x.Count)
{
s[0] = task.xAll[modelRegress.x[i]].description;
}
else
{
s[0] = "a";
}
for (int j = 0; j < modelRegress.y.Count; j++)
{
s[j + 1] = Math.Round(modelRegress.equation[j].weights[i], 6).ToString();
}
dataViewer.Add(s);
}
for (int i = 0; i < modelRegress.y.Count + 1; i++) //формируем столбцы - это у
{
var col = new DataGridTextColumn();
var binding = new Binding(String.Format("[{0}]", i));
if (i == 0)
{
col.Width = new DataGridLength(2, DataGridLengthUnitType.Star);
}
else
{
col.Header = task.yAll[modelRegress.y[i - 1]].description;
col.Width = new DataGridLength(3, DataGridLengthUnitType.Star);
}
col.Binding = binding;
modelGrid.Columns.Add(col);
} //тут создали выбранные параметры столбцами
modelGrid.ItemsSource = dataViewer;
#endregion
for (int i = 0; i < task.y.Count; i++)
{
modelRegress.equation[i].descr = task.yAll[modelRegress.y[i]].description;
}
statGrid.ItemsSource = modelRegress.equation;
#region вывод типов функций для уточненной модели
if (modelRegress.isUpgraded)
{
List <itemGrid> f = new List <itemGrid>();
for (int i = 0; i < modelRegress.typesF.Length; i++)
{
f.Add(new itemGrid(task.xAll[modelRegress.x[i]].description, FunctionTypeConverter.ViewFx(modelRegress.typesF[i])));
}
funcGrid.ItemsSource = f;
funcGrid.Width = gridsDockPanel.ActualWidth / 3;
}
#endregion
yOptData.Clear();
yOptGrid.ItemsSource = null;
xOptGrid.ItemsSource = null;
for (int i = 0; i < modelRegress.y.Count; i++)
{
yOptData.Add(new itemGrid(task.yAll[modelRegress.y[i]].description, -1));
}
yOptGrid.Columns[2].Visibility = System.Windows.Visibility.Hidden;
yOptGrid.Columns[3].Visibility = System.Windows.Visibility.Hidden;
yOptGrid.ItemsSource = yOptData;
if (modelRegress.isUpgraded)
{
labelRegType.Text = "Тип: улучшенная";
}
else
{
labelRegType.Text = "Тип: простая";
}
if (modelRegress.id == -1)
{
labelRegID.Text = "ID: local";
modelRegress.date = DateTime.Now.Date;
modelRegress.mark = task.mark;
modelRegress.GOST = task.GOST;
}
else
{
labelRegID.Text = "ID: " + modelRegress.id.ToString();
}
Log.Text = "Регрессионная модель успешно построена";
labelRegGOST.Text = modelRegress.GOST;
labelRegMark.Text = modelRegress.mark;
labelRegDate.Text = "Дата: " + modelRegress.date.ToShortDateString();
expanderReg.IsExpanded = true;
}
