МЕТОД ВЗВЕШЕННОГО СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО

Метод взвешенного скользящего среднего (МВСС) применяется для учета неравнозначности сглаживаемых усреднением данных. Неравнозначность данных учитывается весовыми коэффициентами, в сумме составляющими единицу. Обычно больший «вес» назначается более поздним наблюдениям или наблюдениям, заслуживающим большего до- 1 Переменные хи р используются для построения графика.







верия. При одинаковых весовых коэффициентах МВСС перерождается в МСС.

Сглаживание усреднением выполняется по формуле

где gj весовые коэффициенты для точек интервала сглаживания:

Данный метод также прост в реализации и применяется в логистике для оперативного адаптивного прогнозирования. На рис. 14.29 приведен пример прогнозирования продаж по модели МВСС в среде MathCad. В примере используется поквартальное (3 месяца, т — 3) сглаживание данных об объемах месячных продаж, полученных за год наблюдений (12 месяцев, п— 12), для прогнозирования на первый месяц нового года. На рис. 14.30 приведен пример решения той же задачи при неизвестных весовых коэффициентах. В этом примере весовые коэффициенты находятся методом наименьших квадратов, исходя из обеспечения наилучшего приближения сглаженного ряда к исходному. Задача математического программирования в этом случае сводится к минимизации целевой функции

при ограничениях

где g вектор искомых весовых коэффициентов.

Рис. 14.29. Пример прогнозирования методом взвешенного скользящего среднего (MathCad)

Рис. 14.30. Пример прогнозирования методом взвешенного скользящего среднего с оптимизацией весовых коэффициентов (MathCad)

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >