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在我们的游戏中，我们有一个老板 (NPC)，他的生命在一个时间间隔内被检查，比如 1 分钟。我需要找到一种方法来推断已知点（寿命，时间），并大致预测一分钟后的寿命（1分钟后将再次检查寿命，并将其放入数据集中）此外，推断需要考虑最近的变化（例如，如果我们有 10 个点，而最后两个点变化很快，它应该能够预测下一个点的变化更快）。我发现了这个和这个的多个示例，但似乎我无法在 as3 代码中翻译所有这些。基本上我正在寻找的是2D Extrapolation。

PS 重点是计算出来的值不能超过之前的值，因为boss的生命值不能增加，也不能保持不变；他们只能减少。我想这意味着外推是行不通的。所以我正在寻找另一种可行的算法。

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考虑一种受微积分启发的方法。如果我们有d[i]一个过去时间的损坏列表，i而当前时间是n，那么我们可以d[n+1]使用列表中的先前值进行估计。根据最近的值提供d[n] - d[n-1]从d[n]到变化的估计，提供对该变化的变化的估计，等等。这个想法是使用差分来估计变化。如果您有一个时间序列数据 list和另一个 list ，那么所有时间 i > 1的变化都是如此。由于也是一个时间序列，您可以使用它来创建一个，链接这些术语以提供估计：d[n+1](d[n] - d[n-1]) - (d[n-1] - d[n-2])d[i] = [a,b,c,...]d2[i] = d[i] - d[i-1]d2[]d[]d2[]d3[]

d[n+1] ~ d[n]    +    ( (d[n] - d[n-1]) )  +  ( (d[n] - d[n-1]) - (d[n-1] - d[n-2]) )  +  ...
         ^last value    ^ est. change           ^est. change of change
         d[n]           d2[n]                   d3[n]

当然，这对传入数据做了很多假设。我能想到的两个最重要的问题：

  • 这假设最近的变化完全代表未来值——在变化项是非线性的情况下，这会导致估计落后于实际数据
  • 随着更多术语的添加，“滞后”变得更强——更好的估计（更多的术语）必须与更好的敏捷性（更少的术语）相平衡
  • 输入数据中的异常值直接进入方程，因此直接影响结果估计
于 2014-12-07T20:20:40.653 回答