Методические указания к лабораторным занятиям Интеллектуальные системы обработки информации и машинное обучение Ставрополь, 2017

Обработчик 
«Прогнозирование» 
и 
визуализатор 
«Диаграмма 
прогноза». 
Прогнозирование 
позволяет 
28
9 

---

получать предсказание значений временного ряда на число отсчетов, 
соответствующее заданному горизонту прогнозирования. Алгоритм 
прогнозирования работает следующим образом. Пусть в результате 
преобразования методом скользящего окна была получена 
последовательность временных отсчетов: 
X(-n),...,X(-2),X-(-1),X0,X(+1) 
где X+1 прогнозируемое значение, полученное с помощью 
предыдущего этапа обработки (например нейронной сети) на основе n 
предыдущих значений. Тогда, чтобы построить прогноз для значения 
X(+2) нужно сдвинуть всю последовательность на один отсчет влево, 
чтобы ранее сделанный прогноз X(+1) тоже вошел в число исходных 
значений. Затем снова будет запущен алгоритм расчета 
прогнозируемого значения - X(+2) будет рассчитан с учетом X(+1) и 
так далее в соответствии с заданным горизонтом прогноза. 
Диаграмма прогноза становится доступной в списке способов 
представления только для тех ветвей сценария, которые содержат 
прогноз временного ряда. Основное отличие диаграммы прогноза от 
обычной диаграммы в том, что на ней, кроме исходных данных 
отображаются результаты прогноза, при этом исходные данные и 
прогноз отличаются по цвету (рис. 4). 
29
0 

---

Рис. 4 Диаграмма прогноза. 
Обработчик «Разгруппировка». Применительно к задаче 
прогнозирования 
объема 
продаж 
разгруппировка 
позволяет 
распределить 
прогнозные 
значения, 
рассчитанные 
моделью 
(например, нейросетью) для определенной группы товара, по каждой 
товарной позиции в данной группе. Основой для такого 
попозиционного распределения служит гипотеза о том, что каждый 
товар в группе 
Просмотр результатов попозиционного прогноза удобно 
реализовать в многомерном виде, особенно если прогноз 
осуществляется более чем на один период (рис.5) 
Рис. 5. Прогноз по каждой товарной позиции после 
разгруппировки. 
Таким образом, типичный сценарий построения модели, 
описывающей объема продаж, в Deductor выглядит следующим 
образом (рис.6): 
29
1 

---

Рис.6. Сценарий для прогнозирования объема продаж.