IModelling.Interpolate

Interpolate(Input: ITimeSeries;
            Method: MsInterpolateType;
            TargetFrequency: MsFrequency;
            [Power: Integer = 3;]
            [Period: IMsPeriod = Null;]
            [MissingData: MissingDataMethod =16;]
            [NumberOfPoints: Integer = 1;]
            [SpecifiedValue: Double = 0;]
            [AdditionalSeries: ITimeSeries = Null]): Variant;

Синтаксис Fore.NET

Interpolate(Input: Prognoz.Platform.Interop.Ms.ITimeSeries;
            Method: Prognoz.Platform.Interop.Ms.MsInterpolateType;
            TargetFrequency: Prognoz.Platform.Interop.Ms.MsFrequency;
            Power: Integer;
            Context: Prognoz.Platform.Interop.Fore.ForeRuntimeContext;

            Period: Prognoz.Platform.Interop.Ms.IMsPeriod;
            MissingData: Prognoz.Platform.Interop.Stat.MissingDataMethod;
            NumberOfPoints: integer;
            SpecifiedValue: double;
            AdditionalSeries: Prognoz.Platform.Interop.Ms.ITimeSeries]): Variant;

Параметры

Power. Степень полинома. Параметр используется при полиноминальной интерполяции;

Period. Период, на котором рассчитывается метод. Если значение параметра Null, то метод рассчитывается на всём временном периоде;

Context. Контекст. Параметр используется только в Fore.NET;

NumberOfPoints. Дополнительный параметр для метода обработки пропусков. Может принимать только положительные значения. Используется для следующих методов обработки пропусков:

SpecifiedValue. Значение, которым будут заполняться пропуски методом MissingDataMethod.SpecifiedValue «Указанное значение»;

AdditionalSeries. Ряд, который используется для заполнении пропусков методами MissingDataMethod.Pattern «По шаблону» и MissingDataMethod.Overlay «Значениями заданного ряда».

Описание

Метод Interpolate осуществляет интерполяцию значений переменной.

Комментарии

Для интерполяции по шаблону используйте метод IModelling.InterpolateP.

При интерполяции данных учитываются настройки календарной динамики: смещение начала периода относительно его начала/конца.

Рассматриваемый период: первые две недели мая 2012 г.

Метод интерполяции: равномерная.

Настройки календарной динамики: исходная переменная содержит недельную и дневную динамки; смещение начала недели не применяется; дневная динамика содержит дни с понедельника по пятницу. Результат дезагрегации:

Неделя	Дата начала периода	День недели	Исходное значение	Рассчитанное значение
1-я неделя	7 мая 2012	Понедельник	1
	7 мая 2012	Понедельник		0,20
	8 мая 2012	Вторник		0,20
	9 мая 2012	Среда		0,20
	10 мая 2012	Четверг		0,20
	11 мая 2012	Пятница		0,20
2-я неделя	14 мая 2012	Понедельник	2
	14 мая 2012	Понедельник		0,40
	15 мая 2012	Вторник		0,40
	16 мая 2012	Среда		0,40
	17 мая 2012	Четверг		0,40
	18 мая 2012	Пятница		0,40

Настройки календарной динамики: исходная переменная содержит недельную и дневную динамки; начало недели смещено на три дня вперед; дневная динамика содержит дни с понедельника по пятницу. Результат дезагрегации:

Неделя	Дата начала периода	День недели	Исходное значение	Рассчитанное значение
1-я неделя	2 мая 2012	Среда	1
	2 мая 2012	Среда		0,20
	3 мая 2012	Четверг		0,20
	4 мая 2012	Пятница		0,20
	7 мая 2012	Понедельник		0,20
	8 мая 2012	Вторник		0,20
2-я неделя	9 мая 2012	Среда	2
	9 мая 2012	Среда		0,40
	10 мая 2012	Четверг		0,40
	11 мая 2012	Пятница		0,40
	14 мая 2012	Понедельник		0,40
	15 мая 2012	Вторник		0,40

Пример Fore

Для выполнения примера в репозитории предполагается наличие контейнера моделирования с идентификатором «MS». В данном контейнере содержится модель с идентификатором «MODEL_D» и годовой динамикой, рассчитываемая методом детерминированного уравнения и содержащая хотя бы один фактор.

Добавьте ссылки на системные сборки: Metabase, Ms.

Sub UserProc;
Var
    Mb: IMetabase;
    ModelSpace, ModelObj: IMetabaseObject;
    Transf: IMsFormulaTransform;
    Formula: IMsFormula;
    Model: IMsModel;
    Determ: IMsDeterministicTransform;
    TransVar: IMsFormulaTransformVariable;
    Slice: IMsFormulaTransformSlice;
    TermInfo: IMsFormulaTermInfo;
    Expr: IExpression;
Begin
    // Получаем текущий репозиторий
    Mb := MetabaseClass.Active;
    // Получаем контейнер моделирования
    ModelSpace := Mb.ItemById("MS").Bind;
    // Получаем модель
    ModelObj := Mb.ItemByIdNamespace("MODEL_D", ModelSpace.Key).Edit;
    Model := ModelObj As IMsModel;
    // Получаем параметры модели
    Transf := Model.Transform;
    // Получаем метод расчета модели
    Formula := Transf.FormulaItem(0);
    Determ := Formula.Method As IMsDeterministicTransform;
    // Получаем первый фактор модели
    TransVar := Transf.Inputs.Item(0);
    // Получаем срез, соответствующий фактору
    Slice := TransVar.Slices.Item(0);
    // Создаем терм на основе первого фактора
    TermInfo := Transf.CreateTermInfo;
    TermInfo.Slice := Slice;
    // Получаем выражение для расчета модели
    Expr := Determ.Expression;
    // Задаем выражение для расчета модели
    Expr.AsString := "Interpolate(" + TermInfo.TermInnerText + ", MsInterpolateType.Polynomial, " +
        "MsFrequency.Quarterly, 3, Null, MissingDataMethod.NPointsAverage, 5)";
    // Проверяем корректность выражения
    If Expr.Valid
        // Если выражение корректное, то сохраняем изменения
        Then ModelObj.Save;
        // Если выражение некорректное, то выводим сообщение в окно консоли
        Else Debug.WriteLine("Модель не сохранена: ошибка в формуле");
    End If;
End Sub UserProc;

После выполнения примера модель будет дезагрегировать данные первой входной переменной с годовой динамики на квартальную на всём периоде с применением обработки пропусков методом «Среднее по N соседним точкам», где N = 5.

Пример Fore.NET

Необходимые требования и результат выполнения примера Fore.NET совпадают с примером Fore.

Imports Prognoz.Platform.Interop.ForeSystem;
Imports Prognoz.Platform.Interop.Ms;
…
Public Shared Sub Main(Params: StartParams);
Var
    Mb: IMetabase;
    ModelSpace, ModelObj: IMetabaseObject;
    Transf: IMsFormulaTransform;
    Formula: IMsFormula;
    Model: IMsModel;
    Determ: IMsDeterministicTransform;
    TransVar: IMsFormulaTransformVariable;
    Slice: IMsFormulaTransformSlice;
    TermInfo: IMsFormulaTermInfo;
    Expr: IExpression;
Begin
    // Получаем текущий репозиторий
    Mb := Params.Metabase;
    // Получаем контейнер моделирования
    ModelSpace := Mb.ItemById["MS"].Bind();
    // Получаем модель
    ModelObj := Mb.ItemByIdNamespace["MODEL_D", ModelSpace.Key].Edit();
    Model := ModelObj As IMsModel;
    // Получаем параметры модели
    Transf := Model.Transform;
    // Получаем метод расчета модели
    Formula := Transf.FormulaItem[0];
    Determ := Formula.Method As IMsDeterministicTransform;
    // Получаем первый фактор модели
    TransVar := Transf.Inputs.Item[0];
    // Получаем срез, соответствующий фактору
    Slice := TransVar.Slices.Item[0];
    // Создаем терм на основе первого фактора
    TermInfo := Transf.CreateTermInfo();
    TermInfo.Slice := Slice;
    // Получаем выражение для расчета модели
    Expr := Determ.Expression;
    // Задаем выражение для расчета модели
    Expr.AsString := "Interpolate(" + TermInfo.TermInnerText + ", MsInterpolateType.Polynomial, " +
        "MsFrequency.Quarterly, 3, Null, MissingDataMethod.NPointsAverage, 5)";
    // Проверяем корректность выражения
    If Expr.Valid
        // Если выражение корректное, то сохраняем изменения
        Then ModelObj.Save();
        // Если выражение некорректное, то выводим сообщение в окно консоли
        Else System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Модель не сохранена: ошибка в формуле");
    End If;
End Sub;

Пример использования в выражениях

Interpolate({Brazil|BCA}, MsInterpolateType.Polynomial, MsFrequency.Quarterly, 3, SetPeriod("01.01.2000", "01.01.2015"), MissingDataMethod.NPointsAverage, 5)

Результат: данные ряда Brazil|BCA будут дезагрегированы на квартальную динамику на периоде с 2000 по 2015 год. Будет использована интерполяция полиномом третей степени с применением обработки пропусков методом «Среднее по N соседним точкам», где N = 5.

Interpolate(X1, MsInterpolateType.Linear, MsFrequency.Quarterly, 3, Null, MissingDataMethod.LinTrend)

Результат: данные фактора X1 будут дезагрегированы на квартальную динамику на всём периоде методом линейной интерполяции с применением обработки пропусков методом «Линейный тренд».