ATT 预测引擎的度量映射选项

在 “ATT” 预测引擎的“预测引擎”页面上，您可以选择“度量映射”选项卡上的选项。

请参阅“定义 ATT 预测引擎”。

此表显示度量映射选项：

度量 说明
历史 包含历史值（生成预测数据）的度量。
周期比重 包含周期比重数据的度量。CalculatePeriodWeighting 宏命令用于填充比重度量。周期比重数据用于规范化历史和预测数据。此为必填字段。
历史屏蔽 包含历史屏蔽数据的度量。此度量用于指示非用于生成预测的历史周期。此为必填字段。
预测 向其传输预测引擎生成的统计预测数据的度量。
标准差 向其传输预测引擎生成的统计标准偏差数据的度量。
级别 向其传输预测引擎生成的统计级别数据的度量。
增长 向其传输预测引擎生成的统计增长（趋势）数据的度量。
在线模型拟合 必须用于存储在线预测模型的度量，这一模型使用历史周期，并且由预测引擎生成。
短历史异常 向其传输指定项目或位置组合的短历史异常数据的度量。不会为此异常的项目或位置组合生成预测。
跟踪信号异常 向其传输已生成预测的记录信号异常数据的度量。仅当默认算法设置为 Holt-Winters、最小平方或移动平均数时，才会返回异常。如果预测调用 Best（拣选算法），则仅当生成的预测是基于 Holt-Winters、最小平方或移动平均数时，才会返回异常。

接收已生成预测的结果跟踪信号异常的度量。周期 > 0 包含跟踪信号异常。将值 1 也写入 pconst，用于指示货品/库位在跟踪异常范围内至少具有一个跟踪信号异常。
界外值 向其传输已生成预测的界外值异常数据的度量。仅当默认算法设置为最小平方时，才会返回异常。如果预测调用 Best（拣选算法），则仅当生成的预测是基于最小平方时，才会返回异常。

接收已生成预测的结果界外值异常的度量。历史周期 > 0 包含一个界外值，并且在模型拟合过程中被屏蔽。将值 1 写入 pconst，用于指示货品/库位在界外值异常范围内至少具有一个界外值。
步骤更改异常 向其传输已生成预测的步骤更改异常数据的度量。仅当算法设置为 Holt-Winters 时，才会返回异常。如果预测调用 Best（拣选算法），则仅当生成的预测是基于 Hold-Winters 时，才会返回异常。

接收已生成预测的结果步骤更改异常的度量。周期 > 0 包含步骤更改错误，指示出现多个连续异常值的第一个期段。将值 1 也写入 pconst，用于指示货品/库位在步骤更改异常范围内至少具有一个步骤更改异常。
算法 必须向其传输预测引擎选择的算法的度量。返回值可以是下列之一：
  • 0 = UNKNOWN (NULL)
  • 1 = HOLTWINTERS
  • 2 = MOVINGAVERAGE
  • 3 = LEASTSQUARES
  • 4 = CROSTONS 等等
注意：这主要是在使用“最佳”算法调用预测引擎时适用。
自动相关系数 必须将预测引擎生成的自动关联系数值传输到的度量，此自动关联定义了预测的两个阶段之间的关系度量。如果未使用两阶段预测，则此值为零。
自由程度 必须将预测引擎生成的自由程度值传输到的度量，自由程度是指要估算最终计算中的参数而必须包含的独立信息的量。此值表示在模型拟合中必须使用的数据点数量（不包括启动窗口中的数据点数量）。
历史趋势减幅因子 必须将预测引擎使用的历史减幅因子传输到的度量，历史减幅因子是一个关联因子，用于最小化在指数平滑过程中收集的数据的不稳定性。此值是一个乘以趋势值（增长率）后的值，用于计算指定时间的每个预测值。
信息标准 必须将预测引擎使用的信息标准传输到的度量。此度量用于比较算法模型。
级别平滑系数 必须将预测引擎使用的级别、组件（平滑常量，在指数平滑过程中用于生成预测）和平滑系数传输到的度量。如果预测引擎类型为 Holt-Winters，或者“优化”参数设置为 TRUE 时，并且算法为 Holt-Winters，则级别平滑系数 (alpha) 通过fitModelPickingAlgorithm() 来选择。
Ljung-Box P 值 必须将 Ljung-Box P 值（统计测试值）传输到的度量。此值用于测试模型的残数（历史点减去预测之前的一步）是否有意义。
Ljung-Box P 值是显著的 必须将“Ljung-Box P 值是显著的”标记传输到的度量。此值确定 Ljung-Box 测试是否在有意义的级别。
模型拟合历史 必须将模型拟合处理中的预测引擎使用的历史数据传输到的度量。
模型表单 必须将选定预测引擎技术使用的模型表单传输到的度量。返回值可以是下列之一：
  • 0 = NOTSET
  • 1 = CONSTANT
  • 2 = LINEAR
  • 3 = CONSTANT_SEASONAL (仅限 BATS)
  • 4 = SEASONAL
移动点平均数 必须将预测引擎使用的移动平均点数传输到的度量。如果预测引擎技术是“移动平均数”，则这指示 fitModelPickingAlgorithm() 选择的值。
废弃异常 要将预测引擎中的废弃异常数据传输到的度量，废弃是指货品在指定范围内没有销售额、零预测。这表示预测级别在循环周期预测范围中是负数。在将对应的增长应用于循环周期范围中将来周期的每个级别之后，此值为预测级别。此计算中不包含步骤更改或增长减幅。
季节平滑系数 必须将预测引擎使用的季节性平滑系数传输到的度量，季节性是用于生成预测的平滑技术“时序分析”中使用的周期性组件类型。如果预测引擎类型为 Holt-Winters，或者“优化”参数设置为 TRUE 时，并且算法为 Holt-Winters，则季节平滑系数 (gamma) 通过fitModelPickingAlgorithm() 来选择。
季节类型 必须将预测引擎使用的季节性类型传输到的度量，季节性是平滑技术中使用的周期性组件类型。返回值可以是下列之一：
  • 0 = NONE
  • 1 = ADDITIVE
  • 2 = MULTIPLICATIVE
季节性索引 表示接收模型的季节性索引的度量（若适用）。这表示特定周期的平均值趋向于高于（或低于）预期值的程度。生成的季节性索引的类型显示在“季节类型”和“模型表单”中。加法季节性模型是添加至级别加增长的绝对值。乘法模型是级别加增长再乘以季节性索引的乘数。生成“n”个值，其中 n 表示周期性或该年的观察数。例如，如果考量月度数据，则有 12 个季节性索引，即，每月一个。
SMP 事件几率 必须将 Crostons 算法中非零需求值的 SMP（滞销部件）事件几率（平均上站间隔时间）传输到的度量。如果货品不是 SMP，则不会填充此参数（返回 0）。
跟踪信号类型 必须将选定预测引擎类型使用的跟踪信号类型传输到的度量，跟踪信号可监控生成的任何预测以与实际值进行比较，并且在预测结果中识别出意外偏离值的情况下生成警告。返回值可以是下列之一：
  • 0 = NO TRACKING
  • 1 = SIMPLETRACKINGSIGNAL
  • 2 = BROWNSCUSUMTRACKINGSIGNAL
  • 3 = TRIGGSSMOOTHEDTRACKINGSIGNAL
  • 4 = AUTOCORRELATIONTRACKINGSIGNAL
趋势平滑系数 必须将预测引擎使用的趋势平滑系数传输到的度量，季节性是用于生成预测的平滑技术“时序分析”中使用的组件类型。如果预测引擎类型为 Holt-Winters，或者优化参数设置为 TRUE 时，并且算法为 Holt-Winters，则趋势平滑系数 (beta) 通过 fitModelPickingAlgorithm() 来选择。
合并类型 指示引擎使用的组合类型。可能的返回值：
  • 0 = None
  • 1 = Simple
  • 2 = Trimmed
  • 3 = Winsorized
  • 4 = 加权 AIC
  • 5 = 培训测试 MLR
  • 6 = 培训测试 MLR 随机
  • 7 = 交叉验证 MLR
  • 8 = 完全适合 MLR
  • 9 = 完全适合 MLR 随机

其他度量映射选项：

请参阅“多元回归算法度量映射”。

此表显示了事件建模度量：

度量 说明
平均事件大小 执行事件建模时向其添加平均事件大小（以货品为单位）的度量。这在 Perform Event Modeling = TRUE 时适用。
事件 必须向其添加事件配置文件数据的度量。事件配置文件包含用户定义的周期的历史和未来比率。这在 Perform Event Modeling = TRUE 时是必要度量。

事件配置文件表示存储“事件量级”的历史和预测周期，“事件量级”表示历史周期中包含的事件数量（与事件大小不同）。此数据传输到预测引擎以进行事件建模，事件建模用于创建平均事件大小、基线历史和预测。