Question

当然，您可以将剩余的文件大小除以当前的下载速度，但如果您的下载速度波动（并且它会），则不会产生非常好的结果。什么是更好的算法来产生更平滑的倒计时？

Answer 1

exponential moving average非常适合这一点。它提供了一种平滑平均值的方法，这样每次添加新样本时，较旧的样本对整体平均值变得越来越重要。它们仍然被考虑，但它们的重要性呈指数下降 - 因此得名。而且由于它是一个“移动”的平均值，你只需要保留一个数字。

在测量下载速度的上下文中，公式如下所示：

averageSpeed = SMOOTHING_FACTOR * lastSpeed + (1-SMOOTHING_FACTOR) * averageSpeed;

SMOOTHING_FACTOR是介于0和1之间的数字。此数字越大，丢弃的旧样本越快。正如您在公式中所看到的，当SMOOTHING_FACTOR为1时，您只是使用上次观察的值。当SMOOTHING_FACTOR为0时averageSpeed永远不会更改。所以，你想要介于两者之间的东西，通常是一个低值来获得适当的平滑。我发现0.005为平均下载速度提供了非常好的平滑值。

lastSpeed是最后测量的下载速度。您可以通过每秒运行一次计时器来获取此值，以计算自上次运行以来已下载的字节数。

显然，

averageSpeed是您要用来计算估计剩余时间的数字。将其初始化为您获得的第一个lastSpeed测量值。

Answer 2

speed=speedNow*0.5+speedLastHalfMinute*0.3+speedLastMinute*0.2

Answer 3

我多年前编写了一个算法来预测磁盘映像和多播程序中剩余的时间，该程序在当前吞吐量超出预定义范围时使用带有重置的移动平均值。它会保持顺畅，除非发生剧烈的事情，然后它会迅速调整，然后再次回到移动平均线。请参见此处的示例图表：

该示例图表中的粗蓝线是随时间变化的实际吞吐量。注意在传输的前半部分吞吐量低，然后在下半部分急剧上升。橙色线是整体平均值。请注意，它从未调整得足够远，无法准确预测完成所需的时间。灰线是移动平均线（即最后N个数据点的平均值 - 在该图中N为5，但实际上，N可能需要更大才能足够平滑）。它恢复得更快，但仍需要一段时间才能调整。较大的N需要更多的时间。因此，如果您的数据非常嘈杂，那么N必须更大，恢复时间也会更长。

绿线是我使用的算法。它就像移动平均线一样，但当数据超出预定范围（由浅蓝色和黄色线指定）时，它会重置移动平均线并立即跳起。预定义范围也可以基于标准偏差，因此可以根据数据的自动噪声进行调整。我只是将这些值扔到Excel中以便为这个答案绘制图表，因此它并不完美，但是你明白了。

可以设计数据以使该算法不能成为剩余时间的良好预测器。最重要的是，您需要大致了解数据的行为方式，并相应地选择算法。我的算法适用于我看到的数据集，因此我们继续使用它。

另一个重要提示是，开发人员通常会忽略进度条和时间估算计算中的设置和拆卸时间。这导致永久的99％或100％进度条长时间坐在那里（当缓存被冲洗或其他清理工作正在发生时）或者在扫描目录或其他设置工作时发生的早期估计，累积时间但不会产生任何百分比的进展，这会导致一切失败。您可以运行包含设置和拆卸时间的多个测试，并根据作业的大小估算这些时间的平均长度，并将该时间添加到进度条。例如，前5％的工作是设置工作，最后10％是拆解工作，然后中间的85％是下载或跟踪的任何重复过程。这也可以提供很多帮助。

Answer 4

我认为您可以做的最好的事情是将剩余文件大小除以平均下载速度（到目前为止下载的速度除以您下载的时间长度）。这会稍微开始波动，但下载的时间会越来越稳定。

Answer 5

在扩展到Ben Dolman的答案时，您还可以计算算法中的波动。它会更加流畅，但它也会预测平均速度。

这样的事情：

prediction = 50;
depencySpeed = 200;
stableFactor = .5;
smoothFactor = median(0, abs(lastSpeed - averageSpeed), depencySpeed);
smoothFactor /= (depencySpeed - prediction * (smoothFactor / depencySpeed));
smoothFactor = smoothFactor * (1 - stableFactor) + stableFactor;
averageSpeed = smoothFactor * lastSpeed + (1 - smoothFactor) * averageSpeed;

波动与否，它将与另一个一样稳定，具有正确的预测值和依赖性速度;根据你的网速，你必须玩一点。这种设置非常适合600 kB / s的平均速度，同时从0到1MB波动。

Answer 6

我发现Ben Dolman的回答非常有帮助，但是对于像我这样不喜欢数学的人来说，仍然需要大约一个小时才能将其完全实现到我的代码中。这是在python中说相同事情的一种更简单的方法，如果有任何不准确之处让我知道，但是在我的测试中，它工作得很好：

def exponential_moving_average(data, samples=0, smoothing=0.02):
    '''
    data: an array of all values.
    samples: how many previous data samples are avraged. Set to 0 to average all data points.
    smoothing: a value between 0-1, 1 being a linear average (no falloff).
    '''

    if len(data) == 1:
        return data[0]

    if samples == 0 or samples > len(data):
        samples = len(data)

    average = sum(data[-samples:]) / samples
    last_speed = data[-1]
    return (smoothing * last_speed) + ((1 - smoothing) * average)

input_data = [4.5, 8.21, 8.7, 5.8, 3.8, 2.7, 2.5, 7.1, 9.3, 2.1, 3.1, 9.7, 5.1, 6.1, 9.1, 5.0, 1.6, 6.7, 5.5, 3.2] # this would be a constant stream of download speeds as you go, pre-defined here for illustration

data = []
ema_data = []

for sample in input_data:
    data.append(sample)
    average_value = exponential_moving_average(data)
    ema_data.append(average_value)

# print it out for visualization
for i in range(len(data)):
    print("REAL: ", data[i])
    print("EMA:  ", ema_data[i])
    print("--")

Answer 7

我用这个方程式推导自己。

$.$

E（d）表示下载完成之前剩余的估计时间；
S（d）表示下载大小；
L 表示文件已下载部分的大小；和
r 表示计算的下载速度。

在VB.NET代码中：

Dim ed As TimeSpan = TimeSpan.FromSeconds((sd - l) / r)

如何估计剩余的下载时间（准确）？

7 个答案: