背景：去年夏季接触了这个课题，中间一直在做别的事情，直到最近才又开始研究。

在系统建立之初，是想使用arima模型（因为当初刚开始接触时间序列时，arima模型的文章比较多，理论相对成熟。后来才知道，这个模型预测，并不太好用），进行时间序列的预测模型，后来发现网上由一些编程语言实现的arima模型，存在很多问题，在matlab上的arima模型相比与python以及java的所实现的arima模型，其预测精度明显更高，python版本的arima模型很一般，java版本的最次（仅仅比较在相同数据集的情况下arima模型的预测误差），这或许是因为matlab是专业的收费产品，又或者它的底层源码算法对于arima模型的过程有过改进。

相比之后，决定使用matlab与java混编，进行arima模型的建立，但是很尴尬，由于没有购买matlab，所以在linux中，使用MCR（matlab自带的专门用于构建没有安装matlab的机器上的运行时，可以在没有matlab的机器上运行它的一些函数），容易程序崩溃，而崩溃的原因或者其它一些古怪的错误，发至官网寻求帮助（网上搜索不到错误的解决方案，但是碰到过相同的错误，最后的结果只能是换正版，由官方来解决，或者干脆不用matlab与java进行混编），官网就说，把许可证拿来，才会回复和解决。。。。无奈只能放弃这个道路。

但是系统仍然要建，那么只能从简单开始写起，那么就是移动平均、加权移动平均，指数平滑。它们的精度不咋地。

而后逐渐加大一些难度，线性回归，时间序列分解，多项式，趋势分解等等，那么后面会逐个把所有的算法以及代码实现等内容慢慢补充。

算法仅仅是系统的一部分，即便所有的算法都完成，距离系统的建立还差很多。

未完待续。