Extrapolate(Input: ITimeSeries;
Period:
IMsPeriod;
Type: DependenceType;
[SeasonalEffect: SeasonalityType = 0;]
[SeasonalPeriod: Integer = 4;]
[PolinomPower: Integer = 3;]
[Value: Integer = 0;]
[Casewise: MsCasewise = 0]): Variant;
Extrapolate(Input: Prognoz.Platform.Interop.Ms.ITimeSeries;
Period:
Prognoz.Platform.Interop.Ms.IMsPeriod;
Type: Prognoz.Platform.Interop.Stat.DependenceType;
SeasonalEffect: Type: Prognoz.Platform.Interop.Stat.SeasonalityType;
SeasonalPeriod: integer;
PolinomPower: integer = 3;
Value: integer;
Casewise:
Prognoz.Platform.Interop.Ms.MsCasewise;
Context:
Prognoz.Platform.Interop.Fore.ForeRuntimeContext): object;
Input. Моделируемая переменная;
Period. Период, на котором рассчитывается метод. Если значение параметра Null, то метод рассчитывается на всём временном периоде;
Type. Тип функциональной зависимости;
SeasonalEffect. Модель сезонности;
SeasonalPeriod. Длина периода сезонности;
PolinomPower. Степень полинома для полиномиальной функциональной зависимости;
Value. Заданное значение экстраполяции;
Casewise. Метод обработки пропусков;
Context. Контекст. Параметр используется только в Fore.NET.
Метод Extrapolate осуществляет преобразование переменной с использованием тренда с подбором функциональной зависимости.
SeasonalEffect. Необязательный параметр. По умолчанию модель сезонности не используется.
SeasonalPeriod. Необязательный параметр. Значение по умолчанию - четыре. Параметр SeasonalPeriod должен быть больше, либо равен четырем. Значение параметра учитывается, если используется аддитивная или мультипликативная модель сезонности.
PolinomPower. Необязательный параметр. Значение по умолчанию - три. Параметр PolinomPower должен быть больше, либо равен нулю. Если указано отрицательное значение, то при расчёте степень полинома приравнивается к нулю.
Value. Необязательный параметр. Значение по умолчанию - нуль. Используется, если применяется экстраполяция заданным значением: Type = DependenceType.Value.
Casewise. Необязательный параметр. По умолчанию обработка пропусков не используется.
Для выполнения примера в репозитории предполагается наличие контейнера моделирования с идентификатором «MS». В данном контейнере содержится модель с идентификатором «MODEL_D», 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
Mb := MetabaseClass.Active;
ModelSpace := Mb.ItemById("MS").Bind;
ModelObj := Mb.ItemByIdNamespace("MODEL_D", ModelSpace.Key).Edit;
Model := ModelObj As IMsModel;
Transf := Model.Transform;
Formula := Transf.FormulaItem(0);
Determ := Formula.Method As IMsDeterministicTransform;
TransVar := Transf.Inputs.Item(0);
Slice := TransVar.Slices.Item(0);
TermInfo := Transf.CreateTermInfo;
TermInfo.Slice := Slice;
TermInfo.Type := MsFormulaTermType.Pointwise;
Expr := Determ.Expression;
Expr.References := "Ms;Stat";
Expr.AsString := "Extrapolate(" + TermInfo.TermInnerText + ", SetPeriod(" +
"""" + "01.01.2000" + """" + "," + """" + "01.01.2015" + """" +
"), DependenceType.Linear, SeasonalityType.Additive, 4, 3, 0, MsCasewise.Yes)";
If Expr.Valid Then
ModelObj.Save;
Else
Debug.WriteLine("Модель не сохранена: ошибка в формуле");
End If;
End Sub UserProc;
После выполнения примера модель будет осуществлять преобразование первой входной переменной с использованием тренда с подбором линейной функциональной зависимости на периоде с 2000 по 2015 год. Расчёт выполняется с применением обработки пропусков методом Casewise.
Необходимые требования и результат выполнения примера Fore.NET совпадают с примером Fore.
Imports Prognoz.Platform.Interop.Ms;
Imports Prognoz.Platform.Interop.ForeSystem;
…
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
Mb := Params.Metabase;
ModelSpace := Mb.ItemById["MS"].Bind();
ModelObj := Mb.ItemByIdNamespace["MODEL_D", ModelSpace.Key].Edit();
Model := ModelObj As IMsModel;
Transf := Model.Transform;
Formula := Transf.FormulaItem[0];
Determ := Formula.Method As IMsDeterministicTransform;
TransVar := Transf.Inputs.Item[0];
Slice := TransVar.Slices.Item[0];
TermInfo := Transf.CreateTermInfo();
TermInfo.Slice := Slice;
TermInfo.Type := MsFormulaTermType.mfttPointwise;
Expr := Determ.Expression;
Expr.References := "Ms;Stat";
Expr.AsString := "Extrapolate(" + TermInfo.TermInnerText + ", SetPeriod(" +
"""" + "01.01.2000" + """" + "," + """" + "01.01.2015" + """" +
"), DependenceType.Linear, SeasonalityType.Additive, 4, 3, 0, MsCasewise.Yes)";
If Expr.Valid Then
ModelObj.Save();
Else
System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Модель не сохранена: ошибка в формуле");
End If;
End Sub;
Выражение 1:
Extrapolate({Brazil|BCA[t]}, SetPeriod("01.01.2000","01.01.2015"),DependenceType.Linear)
Результат: выполнено преобразование ряда Brazil|BCA с использованием тренда с подбором линейной функциональной зависимости, расчёт ведется на периоде с 2000 по 2015 год без заполнения пропусков.
Применение: можно использовать в формулах вычисляемых рядов базы данных временных рядов и в формулах моделей контейнера моделирования, основанных на атрибутах.
Выражение 2:
Extrapolate(X1,DependenceType.Logarithmic,SeasonalityType.Additive,4,0,0, MsCasewise.Yes)
Результат: выполнено преобразование фактора X1 с использованием логарифмического тренда с аддитивной моделью сезонности (длина периода сезонности - «4»), расчёт выполняется на всём периоде с применением обработки пропусков методом Casewise.
Применение: можно использовать в формулах моделей контейнера моделирования, основанных на переменных.
См. также:
IModelling |Тренд с подбором функциональной зависимости | База данных временных рядов: калькулятор, тренд | Контейнер моделирования: модель «Тренд с подбором функциональной зависимости», редактирование регрессора/формулы