المرجح الحركة من المتوسط التنبؤ نموذج

net. sourceforge. openforecast. models فئة الوزن الموزون المتوسط ​​المتوسط ​​يعتمد نموذج التنبؤ بالمتوسط ​​المتحرك المرجح على سلسلة زمنية تم إنشاؤها بشكل مصطنعي تستبدل فيها القيمة لفترة زمنية معينة بالمتوسط ​​المرجح لتلك القيمة والقيم لبعض الوقت السابق الفترات. كما كنت قد خمنت من الوصف، وهذا النموذج هو الأنسب لبيانات سلسلة زمنية أي البيانات التي تتغير مع مرور الوقت. وبما أن قيمة التوقعات لأي فترة معينة هي المتوسط ​​المرجح للفترات السابقة، فإن التنبؤ سيبدو دائما متخلفا عن الزيادة أو النقصان في القيم الملاحظة (المعتمدة). على سبيل المثال، إذا كان لسلسلة البيانات اتجاها تصاعديا ملحوظا، فإن توقعات المتوسط ​​المتحرك المرجح سوف توفر عموما قيمة ناقصة لقيم المتغير التابع. إن نموذج المتوسط ​​المتحرك المرجح، مثل نموذج المتوسط ​​المتحرك، له ميزة على نماذج التنبؤ الأخرى حيث أنه يزيل القمم والأحواض (أو الوديان) في مجموعة من الملاحظات. ومع ذلك، مثل نموذج المتوسط ​​المتحرك، كما أن لديها العديد من العيوب. على وجه الخصوص هذا النموذج لا ينتج معادلة فعلية. ولذلك، فإنه ليس كل ذلك مفيد كأداة متوسطة المدى التنبؤ المدى. لا يمكن إلا أن تستخدم بشكل موثوق للتنبؤ بضع فترات في المستقبل. منذ: 0.4 المؤلف: ستيفن R. جولد الحقول الموروثة من الطبقة net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel الوزن الموزون أفيراجوديل () بناء نموذج جديد للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك المرجح. ويتموفينغ متوسطي (أوزان مزدوجة) يبني نموذج جديد للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك المرجح، باستخدام الأوزان المحددة. التنبؤ (دوبل تايمفالو) ترجع قيمة التنبؤ للمتغير التابع للقيمة المعطاة للمتغير الزمني المستقل. جيتفوريكاستيب () إرجاع اسم واحد أو اثنين من اسم هذا النوع من نموذج التنبؤ. جيتنومبيروفريودس () إرجاع العدد الحالي من الفترات المستخدمة في هذا النموذج. جيتنومبيروفبريديكتورس () إرجاع عدد المتنبئات المستخدمة من قبل النموذج الأساسي. مجموعة الأوزان (الأوزان المزدوجة) يحدد الأوزان التي يستخدمها هذا النموذج المرجح للتنبؤ بالمتوسط ​​المتحرك للأوزان المعطاة. توسترينغ () ينبغي تجاوز ذلك لتوفير وصف نصي لنموذج التنبؤ الحالي بما في ذلك، حيثما أمكن، أي معلمات مشتقة مستخدمة. الطرق الموروثة من الطبقة net. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel الوزن الموزعي المتوسطي إنشاء نموذج جديد للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك المرجح باستخدام الأوزان المحددة. ولكي يتم إنشاء نموذج صالح، يجب استدعاء إينيت وتمرير مجموعة بيانات تحتوي على سلسلة من نقاط البيانات مع تهيئة متغير الوقت لتحديد المتغير المستقل. ويستخدم حجم صفيف الأوزان لتحديد عدد الملاحظات التي ستستخدم لحساب المتوسط ​​المتحرك المرجح. بالإضافة إلى ذلك، سيتم إعطاء الفترة الأخيرة الوزن الذي يحدده العنصر الأول من المصفوفة أي الأوزان 0. كما يستخدم حجم مجموعة الأوزان لتحديد مقدار الفترات المستقبلية التي يمكن التنبؤ بها على نحو فعال. مع المتوسط ​​المتحرك المرجح لمدة 50 يوما، فإننا لا يمكننا بشكل معقول - مع أي درجة من الدقة - توقع أكثر من 50 يوما بعد الفترة الأخيرة التي تتوفر البيانات. حتى التنبؤ بالقرب من نهاية هذا النطاق من المرجح أن تكون غير موثوق بها. ملاحظة حول الأوزان بشكل عام، يجب أن ترتفع الأوزان التي تم تمريرها إلى هذا المنشئ إلى 1.0. ومع ذلك، كراحة، إذا كان مجموع أوزان لا تضيف ما يصل إلى 1.0، وهذا التنفيذ موازين جميع الأوزان نسبيا بحيث أنها لا مجموع إلى 1.0. المعلمات: الأوزان - صفيف من الأوزان لتعيين الملاحظات التاريخية عند حساب المتوسط ​​المتحرك المرجح. ويتدوفينغ أفيراج موديل إنشاء نموذج جديد للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك المرجح، باستخدام المتغير المسماة كمتغير مستقل والأوزان المحددة. المعلمات: إنديبندنتفاريابل - اسم المتغير المستقل لاستخدامه في هذا النموذج. أوزان - مجموعة من الأوزان لتعيين الملاحظات التاريخية عند حساب المتوسط ​​المتحرك المرجح. ويتدوفينغ أفيراج موديل إنشاء نموذج جديد للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك المرجح. ويهدف هذا المنشئ ليتم استخدامها فقط من قبل الفئات الفرعية (وبالتالي فهي محمية). يجب على أي فئة فرعية تستخدم هذا المنشئ أن تستدعي لاحقا طريقة (الوزن) المحمية (ويتويتس) لتهيئة الأوزان التي سيستخدمها هذا النموذج. ويتدوفينغ أفيراجيموديل بناء نموذج جديد للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك المرجح باستخدام المتغير المستقل المعطى. المعلمات: إنديبندنتفاريابل - اسم المتغير المستقل لاستخدامه في هذا النموذج. مجموعة الأوزان تحدد الأوزان التي يستخدمها هذا النموذج المرجح للتنبؤ بالمتوسط ​​المتحرك للأوزان المعطاة. وتهدف هذه الطريقة إلى أن تستخدم فقط من قبل الفئات الفرعية (وبالتالي فهي محمية)، وبالاقتران مع منشئ وسيط واحد (محمي) فقط. يجب أن تقوم أي فئة فرعية باستخدام منشئ وسيطة واحدة باستدعاء أوزان المجموعة قبل استدعاء الأسلوبstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) لتهيئة النموذج. ملاحظة حول الأوزان بشكل عام، يجب أن تضيف الأوزان التي تم تمريرها إلى هذه الطريقة ما يصل إلى 1.0. ومع ذلك، كراحة، إذا كان مجموع أوزان لا تضيف ما يصل إلى 1.0، وهذا التنفيذ موازين جميع الأوزان نسبيا بحيث أنها لا مجموع إلى 1.0. المعلمات: الأوزان - صفيف من الأوزان لتعيين الملاحظات التاريخية عند حساب المتوسط ​​المتحرك المرجح. لعرض قيمة توقعات المتغير التابع للقيمة المعطاة للمتغير الزمني المستقل. ويجب أن تنفذ الفئات الفرعية هذه الطريقة بطريقة تتسق مع نموذج التنبؤ الذي تنفذه. الفئات الفرعية يمكن الاستفادة من جيتفوريكرافالو وأساليب جيتوبسرفيدفالو للحصول على التوقعات السابقة والملاحظات على التوالي. المحدد من قبل: التنبؤ في الصف أبستراكتيمباسيدموديل معلمات: تيميفالو - قيمة المتغير الزمني الذي مطلوب قيمة التنبؤ. العوائد: قيمة التنبؤ للمتغير التابع للوقت المحدد. رميات: إليغالارجومنتكسيبتيون - إذا كان هناك بيانات تاريخية غير كافية - الملاحظات التي تم تمريرها إلى البداية - لتوليد توقعات للقيمة الزمنية المعطاة. جيتنومبيروفريديكتورس إرجاع عدد من أجهزة التنبؤ المستخدمة من قبل النموذج الأساسي. العوائد: عدد المتنبئات المستخدمة من قبل النموذج الأساسي. جيتنومبيروفريودس إرجاع العدد الحالي من الفترات المستخدمة في هذا النموذج. محدد بواسطة: جيتنومبيروفريودز في الصف أبستراكتيمباسدموديل الإرجاع: العدد الحالي من الفترات المستخدمة في هذا النموذج. جيتفوريكاستيب إرجاع اسم واحد أو اثنين من اسم هذا النوع من نموذج التنبؤ. حافظ على هذا قصير. يجب تنفيذ وصف أطول في أسلوب توسترينغ. وينبغي تجاوز ذلك لتوفير وصف نصي لنموذج التنبؤ الحالي بما في ذلك، حيثما أمكن، أي معلمات مشتقة مستخدمة. تحديد بواسطة: توسترينغ في الواجهة التنبؤات تجاوزات: توسترينغ في الصف أبستراكتيمباسيدموديل الإرجاع: تمثيل سلسلة من نموذج التنبؤ الحالي، ومعلماته. المتوسط ​​المنقول الوزن المتوسط ​​نموذج التعريف في نموذج المتوسط ​​المتحرك المرجح (استراتيجية التنبؤ 14)، يتم ترجيح كل قيمة تاريخية مع وجود عامل من مجموعة الترجيح في صورة التنبؤات المتغيرة. صيغة المتوسط ​​المتحرك المرجح يتيح لك نموذج المتوسط ​​المتحرك المرجح وزن البيانات التاريخية الحديثة بشكل أكبر من البيانات القديمة عند تحديد المتوسط. يمكنك القيام بذلك إذا كانت البيانات الأحدث حجما أكثر تمثيلا لما سيكون عليه الطلب في المستقبل من البيانات القديمة. ولذلك، فإن النظام قادر على الاستجابة بسرعة أكبر للتغيير في المستوى. تعتمد دقة هذا النموذج بشكل كبير على اختيارك لعوامل الترجيح. إذا تغير نمط السلاسل الزمنية، يجب عليك أيضا تكييف عوامل الترجيح. عند إنشاء مجموعة ترجيح، يمكنك إدخال عوامل الترجيح كنسب مئوية. مجموع عوامل الترجيح لا يجب أن يكون 100. لا تحسب أي توقعات لاحقة مع هذه الاستراتيجية التنبؤ. أوب 311 تش 3 هو خطة الأعمال في شركة تصنيع تؤثر على التنبؤ في ما الطريقة مباشرة اختيار أفضل إجابة. وستكون المعلومات السابقة من خطة الأعمال مفيدة جدا في تحديد الخطط الحالية. تدفع أولويات خطة العمل النشاط في التسويق والمبيعات. ومن شأن ذلك أن يؤثر على خطة الطلب. وستؤثر خطط التسويق تأثيرا مباشرا على خطة الطلب. يمكن أن تغير الظروف الاقتصادية وتؤثر على خطة العمل. تدفع أولويات خطة العمل النشاط في التسويق والمبيعات. ومن شأن ذلك أن يؤثر على خطة الطلب.