Metoda prognozowania: regresja wielomianowaLN oblicza prognozę zapotrzebowania zgodnie z metodą prognozowania Regresja wielomianowa na podstawie wielomianu n-tego stopnia, który odpowiada archiwalnym danym zapotrzebowania. Parametry stosowane dla tej metody prognozowania to:
Te parametry można obsługiwać w sesji Pozycje planowane - ustawienia prognozy (cpdsp1110m000). Stopień wielomianu jest wskazany przez pole Stopień regresji wielomianowej. Jeśli zaznaczono pole wyboru Automatyczna aktualizacja parametrów, to LN określi optymalny stopień wielomianu. Średnie zapotrzebowanie dopasowane do trendu Najpierw archiwalne dane zapotrzebowania są dopasowywane za pomocą średniego zapotrzebowania dostosowanego do trendu dla odpowiedniego okresu. Bez wpływów sezonowości TD(t) = AV Z liniowym wpływem trendu TD(t) = CS + TF * t Z progresywnym wpływem trendu TD(t) = BS * TF ^ (t-1)DM(t) = AD(t) - TD(t) Gdzie:
(*) Średnie zapotrzebowanie to suma liczb archiwalnego zapotrzebowania według okresu, podzielona przez liczbę okresów z historią zapotrzebowania. Współczynniki wielomianu LN oblicza współczynniki wielomianu za pomocą metody regresji wielomianowej. Aby uzyskać więcej informacji o regresji wielomianowej, należy zapoznać się z Powiązane tematy Prognozy zapotrzebowania LN oblicza zapotrzebowanie dla każdego okresu prognozy bazując na dostosowanym do trendu średnim zapotrzebowaniu dla każdego danego okresu, zwiększonym o średnie minione zakłócenia. Zakłócenia Zakłócenie to fluktuacja danych zapotrzebowania w porównaniu do określonego trendu. Średnie zakłócenie jest określone dla każdego okresu prognozy na podstawie okresów archiwalnych sprzed pełnej liczby cykli sezonowości. Uwaga Jeśli pole Typ wpływu sezonowości to Nieużywane, to LN zakłada fikcyjny cykl sezonowości z długością sezonu równą nie mniej niż jedna czwarta liczby okresów z archiwalnym zapotrzebowaniem. Przykład Rysunek 1 ilustruje dane archiwalnego zapotrzebowania dla dwóch cykli sezonowości, które składają się z 8 okresów prognozy. Okres 9 to okres bieżący.  Rysunek 1
Rysunek 2 ilustruje wielomian, który jest określony za pomocą regresji wielomianowej.  Rysunek 2 Dla każdego okresu archiwalnego, zapotrzebowanie oparte na wielomianie jest porównywane z trendem zapotrzebowania. Trend liniowy jest uznawany za obecny; określa go następująca formuła:
Średnie zakłócenia oparte na tych różnicach jest dodawane do zapotrzebowanie dostosowanego do trendu. Przykładowo, średnie zakłócenia dla okresu prognozy 9 to średnia zakłóceń okresów 1 i 5.
Wynik jest pokazany na Rysunku 3.  Rysunek 3
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||