/// <summary>
/// R/S анализ ряда (последовательные вычисления)
/// </summary>
/// <param name="A">Массив входных данных</param>
/// <param name="periodLength">Стартовая длина периода</param>
/// <param name="startGIndex">Начальный индекс в массиве, с которого берутся данные</param>
/// <param name="endGIndex">Конечный индекс в массиве, до которого берутся данные (включительно)</param>
/// <param name="maxPeriodLength">Максимальная длина периода, до которого ведется расчет</param>
/// <returns>Таблицу полученных R/S-точек и коэффициенты регрессии (A - соответствет H)</returns>
public static ResultRS RS_Analyse(float[] A, int periodLength, int startGIndex, int endGIndex, int maxPeriodLength)
{
//кол-во RS-результатов
int resLength = maxPeriodLength - periodLength + 1;
//результаты RS-анализа
PointRS[] result = new PointRS[resLength];
//последний индекс в массиве
int lastIndex = endGIndex;
//первый индекс в массиве
//конечный локальный индекс
int startIndex, endIndex, startIndexNow;
//ср. значение RS для данного периода
float averageRS;
int j = 0;
//текущая длина периода
int currentPeriodLength = periodLength;
//Кол-во периодов
int periodCount = (endGIndex - startGIndex + 1) / currentPeriodLength;
//Устанавливаем длину прогресбара
CalculateStart.CreateEvent(resLength + 1, "R/S analyse...");
do
{
startIndex = lastIndex;
endIndex = lastIndex;
averageRS = 0;
for (int i = 1; i <= periodCount; i++)
{
startIndex = endIndex - currentPeriodLength + 1;
averageRS += GetRS(A, startIndex, endIndex);
endIndex -= startIndex - 1;
}
startIndexNow = startIndex;
averageRS /= periodCount;
result[j].n = Math.Log10((float)currentPeriodLength / 2);
result[j].rs = Math.Log10(averageRS);
result[j].h = result[j].rs / result[j].n;
j++;
currentPeriodLength++;
//Кол-во периодов
periodCount = (endGIndex - startGIndex + 1) / currentPeriodLength;
//Увеличиваем прогресбар
Calculus.CreateEvent(j);
}while (currentPeriodLength <= maxPeriodLength);
KRegression regression = MathProcess.SimpleRegression(result);
ResultRS res;
res.points = result;
res.regression = regression;
return(res);
}
/// <summary>
/// Простая линейная регрессия y=Ax+B
/// </summary>
/// <param name="A">Массив наблюдений</param>
/// <returns>Коэффициенты A и B</returns>
public static KRegression SimpleRegression(PointRS[] A)
{
double sumX = 0;
double sumY = 0;
double sumX2 = 0;
double sumXY = 0;
CalculateStart.CreateEvent(A.Length, "Simple regression ...");
for (int i = 0; i < A.Length; i++)
{
sumX += A[i].n;
sumY += A[i].rs;
sumX2 += A[i].n * A[i].n;
sumXY += A[i].n * A[i].rs;
Calculus.CreateEvent(i);
}
double nSumX2 = A.Length * sumX2;
KRegression res;
res.A = (A.Length * sumXY - sumX * sumY) / (nSumX2 - sumX * sumX);
res.B = (sumX2 * sumY - sumX * sumXY) / (nSumX2 - sumX2 * sumX2);
return(res);
}
public static KRegression SimpleRegression(double[,] A, int startIndex, int endIndex)
{
double sumX = 0;
double sumY = 0;
double sumX2 = 0;
double sumXY = 0;
int len = endIndex - startIndex + 1;
CalculateStart.CreateEvent(len, "Simple regression ...");
for (int i = startIndex; i < len; i++)
{
sumX += A[i, 0];
sumY += A[i, 1];
sumX2 += A[i, 0] * A[i, 0];
sumXY += A[i, 0] * A[i, 1];
Calculus.CreateEvent(i);
}
double nSumX2 = len * sumX2;
KRegression res;
res.A = (len * sumXY - sumX * sumY) / (nSumX2 - sumX * sumX);
res.B = (sumX2 * sumY - sumX * sumXY) / (nSumX2 - sumX2 * sumX2);
return(res);
}
/// <summary>
/// R/S анализ ряда (параллельные вычисления)
/// </summary>
/// <param name="A">Массив входных данных</param>
/// <param name="periodLength">Стартовая длина периода</param>
/// <param name="startGIndex">Начальный индекс в массиве, с которого берутся данные</param>
/// <param name="endGIndex">Конечный индекс в массиве, до которого берутся данные (включительно)</param>
/// <param name="maxPeriodLength">Максимальная длина периода, до которого ведется расчет</param>
/// <param name="threadCount">Количество потоков (распараллеливание вычислений)</param>
/// <returns>Таблицу полученных R/S-точек и коэффициенты регрессии (A - соответствет H)</returns>
public static ResultRS RS_Analyse(float[] A, int currentPeriodLength, int startGIndex, int endGIndex, int maxPeriodLength, int threadCount)
{
//кол-во RS-результатов
int resLength = maxPeriodLength - currentPeriodLength + 1;
//результаты RS-анализа
PointRS[] result = new PointRS[resLength];
//Длина периода на поток
int periodIntervalLength = resLength / threadCount;
//Остаток (т.к. длина может не поделится на цело на число потоков)
int remainder = resLength - periodIntervalLength * threadCount;
//Максимальный период для первого потока = общий интервал + остаток
int maxPeriodLengthLocal = periodIntervalLength + remainder + currentPeriodLength - 1;
//Потоки
Thread[] threads = new Thread[threadCount];
//Потоковые экземпляры, проводящие R/S анализ
RS_AnalyseThread[] rsat = new RS_AnalyseThread[threadCount];
//Первый поток пошел
rsat[0] = new RS_AnalyseThread(A, currentPeriodLength, startGIndex, endGIndex, maxPeriodLengthLocal, 0);
threads[0] = new Thread(new ThreadStart(rsat[0].RS_Analyse));
//Устанавливаем длину прогресбара для 1 процесса
resLength = maxPeriodLengthLocal - currentPeriodLength + 1;
CalculateStart.CreateEvent(resLength, "R/S analyse 1", 0);
threads[0].Start();
//Запускаем остальные потоки
int j = 2;
for (int i = 1; i < threadCount; i++)
{
//с какого периода начинать считать
currentPeriodLength = maxPeriodLengthLocal + 1;
//до какого периода считать
maxPeriodLengthLocal += periodIntervalLength;
//Запуск потока
rsat[i] = new RS_AnalyseThread(A, currentPeriodLength, startGIndex, endGIndex, maxPeriodLengthLocal, i);
threads[i] = new Thread(new ThreadStart(rsat[i].RS_Analyse));
//Устанавливаем длину прогресбара для i процесса
resLength = maxPeriodLengthLocal - currentPeriodLength + 1;
CalculateStart.CreateEvent(resLength, "R/S analyse " + j.ToString(), i);
threads[i].Start();
j++;
}
//Ждем выполнения всех потоков
for (int i = 0; i < threadCount; i++)
{
threads[i].Join();
}
//Сшиваем все результаты в один массив
int indexResult = 0;
for (int i = 0; i < threadCount; i++)
{
rsat[i].result.CopyTo(result, indexResult);
indexResult += rsat[i].result.Length;
}
//Регрессия
KRegression regression = MathProcess.SimpleRegression(result, (int)(result.Length / 2.5), result.Length - 1);
//KRegression regression = MathProcess.SimpleRegression(result, 0, result.Length - 1);
ResultRS res;
res.points = result;
res.regression = regression;
GC.Collect(GC.GetGeneration(A));
GC.Collect(GC.GetGeneration(rsat));
GC.Collect(GC.GetGeneration(threads));
GC.Collect(GC.GetGeneration(result));
GC.WaitForPendingFinalizers();
GC.Collect();
GC.Collect();
GC.WaitForPendingFinalizers();
GC.Collect();
return(res);
}