Sposób prognozowania: regresja wielomianowa

LN oblicza prognozę zapotrzebowania zgodnie ze sposobem prognozowania Regresja wielomianowa, na podstawie wielomianu n-tego stopnia, który odpowiada archiwalnym danym zapotrzebowania.

Parametry stosowane dla tego sposobu prognozowania to:

Stopień regresji wielomianowej
Typ wpływu sezonowości
Cykl wzorca sezonowego
Automatyczna aktualizacja parametrów

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:

DM(t)	średnie zapotrzebowanie dostosowane do trendu dla okresu t
TD(t)	zapotrzebowanie na podstawie trendu dla okresu t
AD(t)	rzeczywiste zapotrzebowanie dla okresu t
AV	średnie zapotrzebowanie (*)
CS	stałe zapotrzebowanie
BS	szacowane zapotrzebowanie dla okresu 1
TF	współczynnik trendu

(*) 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. Więcej informacji o regresji wielomianowej w temacie Powiązane tematy.

Prognoza 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 z określonym trendem. 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

SCT	cykl wzorca sezonowości

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. Oblicza go następujący wzór:

TD(t) = CS + TF * t
TD zapotrzebowanie na podstawie trendu dla okresu t
CS stale zapotrzebowanie (= 54)
TF współczynnik trendu (= 2)

Okres	Wielomian	Trend	Zakłócenia
1	45	56	-11
2	53	58	-5
3	76	60	+16
4	70	62	+8
5	49	64	-15
6	55	66	-11
7	78	68	+10
8	70	70	+0

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.

Okres prognozy	Trend	Średnie zakłócenia	Na podstawie okresów	Prognozowane zapotrzebowanie
9	72	-13	1,5	59
10	74	-8	2,6	66
11	76	+13	3,7	89
12	78	+4	4,8	82
13	80	-13	1,4	67
14	82	-7	2,6	75

Wynik jest pokazany na rysunku 3.

Rysunek 3

Powiązane tematy