AsForecasting: Boolean;
Свойство AsForecasting определяет признак расчёта прогнозных значений.
Допустимые значения:
True. Метод будет рассчитывать прогнозные значения;
False. Метод не будет рассчитывать прогнозные значения.
Для выполнения примера в репозитории предполагается наличие контейнера моделирования с идентификатором MS, содержащего модель с идентификатором MODEL_EXPLSM. Данная модель должна рассчитываться методом «Экспоненциальное сглаживание».
Добавьте ссылки на системные сборки: Metabase, Ms, Stat.
Sub UserProc;
Var
MB: IMetabase;
Model: IMsModel;
Formula: IMsFormula;
ExpSmooph: IMsExponentialSmoothingTransform;
SeasonalComp: ISeasonal;
Parameters: IExponentialSmoothingParameters;
Begin
// Получаем репозиторий
MB := MetabaseClass.Active;
// Получаем модель
Model := (Mb.ItemByIdNamespace("MODEL_EXPLSM", MB.GetObjectKeyById("MS"))).Edit As IMsModel;
// Получаем параметры расчета
Formula := Model.Transform.FormulaItem(0);
ExpSmooph := Formula.Method As IMsExponentialSmoothingTransform;
// Задаем значимость доверительных границ
ExpSmooph.ConfidenceLevel := 0.99;
// Задаем метод обработки пропусков
ExpSmooph.MissingData.Method := MissingDataMethod.LinTrend;
// Указываем, что метод будет рассчитывать прогнозные значения
ExpSmooph.AsForecasting := True;
// Задаем тип тренда модели
ExpSmooph.TrendComponent := TrendType.Exponential;
// Задаем параметры сезонной составляющей
SeasonalComp := ExpSmooph.SeasonalComponent;
SeasonalComp.Cycle := 5;
SeasonalComp.Mode := SeasonalityType.Multiplicative;
// Задаем значения параметров метода
Parameters := ExpSmooph.Parameters;
Parameters.Alpha := 0.06;
Parameters.Delta := 0.06;
Parameters.Gamma := 0.01;
// Сохраняем изменения
(Model As IMetabaseObject).Save;
End Sub UserProc;
В результате выполнения примера для модели будут заданы: значимость доверительных границ, метод обработки пропусков, тип тренда, сезонная составляющая и значения параметров. При расчёте модель будет вычислять прогнозные значения.
См. также: