一、unscrambler指数平滑法？

指数平滑法计算公式：St=aYt-1+(1-a)St-1 指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。 其预测公式为：yt+1'=ayt+(1-a)yt' 式中，yt+1'--t+1期的预测值，即本期（t期）的平滑值St ； 　yt--t期的实际值； 　yt'--t期的预测值，即上期的平滑值St-1 。 该公式又可以写作：yt+1'=yt'+a(yt- yt')。可见，下期预测值又是本期预测值与以a为折扣的本期实际值与预测值误差之和。 其特点是: 第一，指数平滑法进一步加强了观察期近期观察值对预测值的作用，对不同时间的观察值所赋予的权数不等，从而加大了近期观察值的权数，使预测值能够迅速反映市场实际的变化。权数之间按等比级数减少，此级数之首项为平滑常数a,公比为(1- a)。 第二，指数平滑法对于观察值所赋予的权数有伸缩性，可以取不同的a 值以改变权数的变化速率。如a取小值，则权数变化较迅速，观察值的新近变化趋势较能迅速反映于指数移动平均值中。 因此，运用指数平滑法，可以选择不同的a 值来调节时间序列观察值的均匀程度(即趋势变化的平稳程度)。

二、声誉指数法包括？

声誉指数法是20世纪70年代中期用于衡量企业社会责任的最常用方法之一，主要是由专家对企业的社会责任方面的各项政策进行主观评价，以此来评价企业社会责任的履行情况，再根据评价结果进行排名，实质上是对企业的声誉的排序。

这种方法的优势在于采用相同的评价标准进行打分，能够保持评分结果的一致性，更重要的是声誉指数法可以总结出同一个专家对不同企业的观点，在企业社会责任与企业绩效关系的研究中起着重要作用。

声誉指数法的缺点在于具有较强的主观性，且研究的样本较小，研究结果必须谨慎对待。

三、卡尔森营养状态指数？

单个项目营养状态指数计算公式TLI(chla)=10(2.5+1.086lnchla)TLI(TP)=10(9.436+1.624lnTP)TLI(TN)=10(5.453+1.694lnTN)TLI(SD)=10(5.118-1.94lnSD)TLI(CODMn)=10(0.109+2.661lnCODMn)式中:chla单位为mg/m3, SD单位为m;其它项目单位均为mg/L.

四、营养质量指数计算公式？

营养质量指数，是评价食品(菜点)中某种营养素与热能含量对人体供给量的比例，这个相对关系分别称为该食品(菜点)的某种营养素密度和热能密度。计算公式如下： 　　INQ=营养密度/热能密度 　　营养密度=某营养素含量/该营养素供给标准 　　热能密度=所产生的热能/热能的供给标准 　　INQ=1，表示食物的该营养素与能量含量达到平衡 ； 　　INQ>1，说明食物该营养素的供给量高于能量的供给量 ，故INQ≥1为营养价值高； 　　INQ<1，说明此食物中该营养素的供给少于能量的供给，长期食用此种食物，可能发生该营养素的不足或能量过剩，则该食物的营养价值低。

五、指数平滑法预测java

在程序设计领域，指数平滑法是一种常用的预测方法，特别适用于时间序列数据的预测。在本文中，我们将探讨如何利用指数平滑法预测 Java 编程语言的发展趋势。

指数平滑法原理

指数平滑法是一种基于加权移动平均的预测方法，通过对历史数据赋予不同的权重来进行预测。在预测过程中，较新的数据将被赋予更高的权重，从而更好地反映最新的变化趋势。该方法考虑了数据的趋势和季节性变化，能够有效地预测未来的发展趋势。

在 Java 开发中应用指数平滑法

Java 作为一种跨平台的编程语言，广泛应用于各种领域，包括企业级应用、移动应用和互联网应用等。在 Java 开发中，利用指数平滑法进行趋势预测可以帮助开发者更好地制定开发计划、调整策略，提高开发效率和项目成功率。

实现指数平滑法预测

要在 Java 开发中实现指数平滑法预测，首先需要获取历史数据，然后根据指数平滑法的公式计算预测结果。在 Java 中，可以借助相关的数学库或自行编写指数平滑法预测算法来实现。

示例代码

优化指数平滑法预测结果

为了进一步优化指数平滑法的预测结果，可以考虑调整平滑系数和预测窗口大小等参数。通过不断调整参数并与实际情况进行对比分析，可以找到最适合的参数组合，提高预测的准确性和稳定性。

结语

指数平滑法作为一种简单而有效的预测方法，在 Java 开发中具有广泛的应用前景。通过灵活运用指数平滑法，可以更好地预测 Java 的发展趋势，指导开发工作的进行，实现项目目标的有效实现。

六、C指数法优缺点？

CA指数法优缺点为，平滑指数法的特点：简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。

平滑指数法的优缺点：

1、优点：所需数据资料少，就可以预测出来所需要的结果，指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。

2、缺点：赋予远期较小的比重，近期较大的比重，所以只能进行短期预测。

七、指数平滑预测法步骤？

步骤：

1.先求出一次指数平滑值和二次指数平滑值的差值；

2.将差值加到一次指数平滑值上；

3.再考虑趋势变动值。

八、ph单项指数法公式？

pH的计算之一

常用H+浓度来表示溶液的酸碱性,当[H+]小于1mol·L-1时,为了使用方便,常用氢离子浓度的负对数,即-lg[H+]来表示溶液的酸度,并称为pH,即pH= -lg[H+].

任何物质的水溶液中[H+]·[OH-]=Kw,室温时Kw=1×10-14.纯水中[H+]=[OH-]=10-7mol·L-1,则pH= -lg[H+]=7.在其他中性溶液中[H+]=[OH-]=10-7mol·L-1,pH也为7；酸性溶液中[H+]＞[OH-],其pH＜7；碱性溶液中[H+]＜[OH-],其pH＞7.氢氧离子浓度的负对数也可表示为pOH,则溶液的pH + pOH = 14,pH=14 - pOH.计算溶液的pH关键在于正确求出各种溶液的[H+],具体计算如下：

例1 计算0.01mol·L-1盐酸溶液的pH.

解 盐酸是强电解质,在水中全部电离[H+]=0.01mol·L-1pH=-lg[H+]=-lg 0.01=2

答 该溶液的pH为2.

例2 计算c=0.1mol·L-1醋酸溶液（电离度α=1.34％）的pH.

解 醋酸是弱电解质在水中部分电离

[H+]=α·C=1.34％×0.1

=1.34×10-3（mol·L-1）

pH= -lg[H+]=-lg 1.34×10-3=2.87

答 该溶液的pH为2.87.

例3 计算c（NaOH）=0.1mol·L-1氢氧化钠溶液的pH.

解 NaOH为强电解质在水中全部电离

[OH-]=0.1mol·L-1

pH= -lg[H+]=-lg10-13=13

另一算法：

pH=14-pOH=14-（-lg[OH-]）=14-1=13

答 该氢氧化钠溶液的pH为13.

例4 某溶液的pH=5求该溶液的H+和OH-的浓度.

解 pH=5=-lg[H+] [H+]=10-5（mol·L-1）

答 该溶液的H+浓度为10-5mol·L-1,OH-的浓度为10-9mol·L-1

pH的计算之二

1．简单酸碱溶液的pH

由pH= -lg[H+],只要求得[H+]即可.

（1）一元强酸：[H+]=C酸 二元强酸：[H+]=2C酸

弱酸：[H+]=Cα,再求pH.

（2）一元强碱[OH-]=C碱,二元强碱：[OH-]=2C碱,

2．强酸,强碱的稀释

（1）强酸稀释过程pH增大,可先求稀释后溶液的[H+],再求pH.

（2）强碱稀释后pH减小,应先求稀释后,溶液中的[OH-],再求[H+],才能求得pH.

（3）极稀溶液应考虑水的电离.

酸溶液pH不可能大于7,碱溶液pH不可能小于7.

3．强酸、强碱溶液的混合

等体积混合时：

若pH相差2个单位以上“pH混=pH小+0.3”

若pH相差1个单位“pH混=pH小+0.26”

（2）两强碱混合：

等体积混合时：

若pH相差2个单位以上“pH混=pH大-0.3”

若pH相差1个单位“pH混=pH大-0.26”

（3）强酸、强碱溶液混合：

若恰好中和,溶液pH=7.

再求[H+]混,再求pH.

九、修正指数平滑法？

关于修正指数平滑法（Modified Exponential Smoothing，MES）是一种时间序列分析预测方法，适用于具有趋势和季节性成分的时间序列数据。修正指数平滑法在简单指数平滑法的基础上进行了改进，以更好地拟合数据中的趋势和季节性变化。

修正指数平滑法的基本思想是对指数平滑的加权系数进行调整，使得近期的观测值具有更高的权重，以便更好地拟合数据中的趋势和季节性成分。修正指数平滑法的公式如下：

F(t) = α * Y(t) + (1 - α) * F(t-1) + (1 - α) * (Y(t) - F(t-1))

其中：

F(t)：t时刻的预测值

Y(t)：t时刻的实际观测值

α：平滑系数，介于0和1之间，用于平衡近期观测值和历史预测值之间的权重

t：时间序列的观测时刻

修正指数平滑法的步骤如下：

1. 选择适当的初始值和α值。初始值通常设置为时间序列的第一个观测值，而α值需要通过试验和误差分析来确定。

2. 根据选定的α值，利用修正指数平滑法的公式计算预测值F(t)。

3. 根据实际观测值Y(t)计算预测误差（F(t) - Y(t)），并分析误差的特征，如趋势、季节性和随机性等。

4. 根据误差分析的结果，调整α值，并重新计算预测值F(t)。

5. 重复步骤3和4，直到预测误差满足预定的精度要求。

修正指数平滑法在时间序列分析和预测中具有广泛的应用，尤其适用于具有趋势和季节性成分的数据。通过调整α值，修正指数平滑法可以在拟合趋势和季节性变化的同时，保持较高的预测精度。

十、什么是单项指数法？

单因子指数法是利用实测数据和标准对比分类，选取水质最差的类别即为评价结果。

简介及步骤

计算某一评价指标的污染指数公式为：

单项指标污染指数：

（2–1）

或者

（2–2）

某断面综合污染指数：

（2–3）

式中 Pi——某一评价指标的相对污染值

Ci——某一评价指标的实测浓度值

Co——某一评价指标的最高允许标准值

P——某断面的污染指数

n——某断面内测点数

计算单项参数溶解氧（DO）来说，，其只值应随浓度增大而减小，因此它的计算式：

2–4

式子是根据国家及有关部门颁布的水环境质量标准，以L4作为溶解氧最低浓度标准值，以C i≥8作为河流未受污染时的情况.

对于评价参数pH ，由于它的Ci浓度值为7．0时，表明河流水质状况良好，Ci过高或过低均表示不同性质的污染。计算公式为：

2–5

式中：—— pH 的最高浓度标准值

—— pH 的最低浓度标准值