一种混合编程技术在宏观经济监测预警系统中的应用
时间：2021-02-25 16:01:56 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
摘要
R语言具有强大的数据处理功能，Java语言广泛应用于数据库应用系统的开发，两者互补结合的混合编程在工程实践中具有重要的意义。本文以某市宏观经济监测预警系统为背景，从Java调用R语言两种方式的角度，深入研究了它们之间混合编程的原理和实现机制，并且给出了具体条件下的混合编程方法和步骤。
【关键词】R语言 混合编程 Java
1引言
R语言是一款可以对数据进行统计分析的开源软件包，同时也是一個可以进行交互数据分析平台。它提供时间序列分析方法和图形技术，具有高度可拓展。R语言内置包括统计分析、数据可视化在内的有丰富的内置的功能，这些功能给在数值计算、金融应用、工业系统仿真等领域得到了广泛的应用。进入大数据时代，R语言成为数据挖掘领域的重要工具。JAVA是面向对象编程语言，它具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点，但JAVA语言在数值计算方面的能力却不突出，特别是对数组矩阵数据的处理速度缓慢。
在本文中的宏观经济预警监测系统是基于Java语言开发的，系统在不同的阶段调用R编写的预测模型获得预测结果并展示，这样充分利用R语言在统计分析方面的优势，降低程序设计的复杂度；同时也产生了R和Java混合编程的问题。因此，本文基于R和Java语言开发环境Eclipse，在Windows平台下就它们之间的混合编程问题从JAVA调用R语言的方式进行深入研究并举例说明。
2R安装及配置
（1）下载安装R在R官网的CRAN站点选择下载R语言安装程序R-3.4.1-win.exe，并运行安装程序。Rgui.exe作为标准WindowsGUI可执行文件，并提供R控制台在自己的窗口。
（2）配置forecast包R语言是以软件包的形式提供不同的功能，forecast包提供了时间序列预测分析法，其中包括指数平滑、自动ARIMA建模等预测模型。
3Java调用R语言
Java调用R语言的方式主要有两种：JRI调用和Rserve调用。
3.1JRI调用
JRI是一个Java/R接口，是用于java调用R语言的软件包，可以将Java内部的R程序作为单个线程运行。它将R动态链接库加载到Java中，同时可以为R功能提供JavaAPI。它支持对R函数的简单调用和完全运行的REPL。使用JRI需要在R里安装rJava扩展包。目前JRI己经被包含在rJava中。JRI配置需要3个步骤：
（1）运行RGUIwindow程序，在R控制台输入命令installed.packages（“rJava”）下载rJava包到R-3.4.1的library文件夹下rJava子文件夹。rJava的子文件夹jri有4个文件：jri.DLL、JRI.jar、JRIEngine.jar、REngine.jar，其中jri.DLL为动态链接库文件，用于连接RGUI本地库文件；而JRLjar、JRIEngine.jar、REnginejar3个用于java编写调用R的客户端程序。
（2）在系统变量Path添加jri.DLL的文件路径；在系统变量Classpath加上JRI.jar文件路径。
（3）在web项目中lib中加入JRI.jar，JRIEngine.jar，REngine.jar。
JRI调用过程是：Java客户端实例化，通过挂接到调用此构造函数的现有的初始化R实例来创建新引擎；调用引擎实例的eval（）方法解析预测模型R表达式并返回结果。
己知某市2008-2010年12个月的GDP产值进行HoltWinter三参数指数平滑，并预测下一年12个月的产值的R算法实现的源代码文件forecast.R，文件内容如下：
library（forecast）
x<-1234568159627769090117154040
401009105512123259
3133561371411152251025487418528159627769090117154040
401009105512123259313356137141115225102548081596277690
90117154040401009105512123259313356137141115225102548train<-scan（text=x）
timeseriesl<-ts（train，frequency=12，start
=c（2008，l））
timeseries2<-HoltWinters（timeseries1）
下面以JRI调用R算法实现源代码为例，说明JRI调用的步骤和过程：
PublicclassJRIClientForHgimplements
RMainLoopCallbacks{
Publicstaticvoidmain（String[]args）{
Renginere=newRengine（a
rgs，tme，newJRIClientForHg（））；//创建R计算引
擎
if（！re.waitFor（））{return；}
re.eval（"source（"d：＼＼
forecast.R"）"）；//加载R算法模型
double[]results=re.
eval（"timeseries2$fitted"）.asDoubleArray（）；//预测结果
