Lrxf(Input: ITimeSeries;
Period: IMsPeriod;
PrioryValues: ITimeSeries;
Weights1: ITimeSeries;
Weights2: ITimeSeries;
Smoothing: Integer]): Variant;
Lrxf(Input: Prognoz.Platform.Interop.Ms.ITimeSeries;
Period: Prognoz.Platform.Interop.Ms.IMsPeriod;
PrioryValues: Prognoz.Platform.Interop.Ms.ITimeSeries;
Weights1: Prognoz.Platform.Interop.Ms.ITimeSeries;
Weights2: Prognoz.Platform.Interop.Ms.ITimeSeries;
Smoothing: integer;
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;
PrioryValues. Входной ряд предварительных значений;
Weights1. Первые весовые значения;
Weights2. Вторые весовые значения;
Smoothing. Параметр сглаживания;
Context. Контекст. Параметр используется только в Fore.NET.
Метод Lrxf осуществляет моделирование переменной с помощью LRX-фильтра.
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 более одного фактора.
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;
Inp_1, Inp_2: String;
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;
Inp_1 := TermInfo.TermInnerText;
TransVar := Transf.Inputs.Item(1);
Slice := TransVar.Slices.Item(0);
TermInfo := Transf.CreateTermInfo;
TermInfo.Slice := Slice;
TermInfo.Type := MsFormulaTermType.Pointwise;
Inp_2 := TermInfo.TermInnerText;
Expr := Determ.Expression;
Expr.References := "Ms";
Expr.AsString := "Lrxf(" + Inp_1 + ",SetPeriod(" +
"""" + "01.01.2000" + """" + "," + """" + "01.01.2015" + """" +
"), " + Inp_2 + " ,Null, Null, 110)";
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 выполнять преобразование первой входной переменной с помощью LRX-фильтра на периоде с 2000 по 2015 год.
Необходимые требования и результат выполнения примера Fore.NET совпадают с примером Fore.
Imports Prognoz.Platform.Interop.Ms;
Imports Prognoz.Platform.Interop.ForeSystem;
…
[STAThread]
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;
Inp_1, Inp_2: String;
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;
Inp_1 := TermInfo.TermInnerText;
TransVar := Transf.Inputs.Item[1];
Slice := TransVar.Slices.Item[0];
TermInfo := Transf.CreateTermInfo();
TermInfo.Slice := Slice;
TermInfo.Type := MsFormulaTermType.mfttPointwise;
Inp_2 := TermInfo.TermInnerText;
Expr := Determ.Expression;
Expr.References := "Ms";
Expr.AsString := "Lrxf(" + Inp_1 + ",SetPeriod(" +
"""" + "01.01.2000" + """" + "," + """" + "01.01.2015" + """" +
"), " + Inp_2 + " ,Null, Null, 110)";
If Expr.Valid
Then ModelObj.Save();
Else System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Модель не сохранена: ошибка в формуле");
End If;
End Sub;
Выражение 1:
Lrxf({Brazil|BCA}, SetPeriod("01.01.2005", "01.01.2015"),{Sudan|BCA[t]},{China|BCA[t]},Null,100)
Результат: для ряда Brazil|BCA будет применено сглаживание с использованием LRX-фильтра на периоде с 2005 по 2015 год. Входной ряд предварительных значений задан рядом Sudan|BCA, первые весовые значения - рядом China|BCA, параметр сглаживания равен ста.
Применение: можно использовать в формулах вычисляемых рядов базы данных временных рядов и в формулах моделей контейнера моделирования, основанных на атрибутах.
Выражение 2:
Lrxf(X1,Null,X2,Null,Null,50)
Результат: для фактора X1 будет применено сглаживание с использованием LRX-фильтра на всём временном периоде. Входной ряд предварительных значений задан фактором X2, весовые значения не заданы, параметр сглаживания равен пятидесяти.
Применение: можно использовать в формулах моделей контейнера моделирования, основанных на переменных.
См. также:
IModelling | Метод «LRX-фильтр» | База данных временных рядов: калькулятор | Контейнер моделирования: модель «LRX-фильтр», редактирование регрессора/формулы