Методы процессора МКП, отвечающие за выполнение этапов МКП.

Класс CUniLogicForecastResult представляет собой результат МКП. Свойство Units содержит коллекцию объектов типа CUniLogicForecastResultUnit, которое представляет результаты прогнозирования для одного объекта прогнозирования. Рассмотрим свойства класса CUniLogicForecastResultUnit.

• ZeroLevelClassifers
• BaseValues
• BaseTrend
• BaseModel
• MAPE
• AMAPE
• Records

Свойство ZeroLevelClassifers представляет коллекцию идентификаторов классификаторов нулевого уровня (объектов классификации), вместе которые идентифицируют объект прогнозирования. Число и порядок соответствует числу и порядку классификаций в настройках процессора.

Свойство BaseValues содержит ряд подготовленных базовых значений за базовый период для данного объекта прогнозирования, полученных в процессе распределения подготовленных исходных данных синтетической группы классификации, к которой относится данный объект прогнозирования. Эти данные можно рассматривать как очищенный и подготовленный аналог исходных статистических данных для данного объекта прогнозирования. Последнее значение ряда соответствует последнему шагу нормализованной исходной статистики. Напомним, что базовый период для объекта прогнозирования может отличаться от базового периода всей нормализованной исходной статистики.

Свойство BaseTrend содержит ряд значений тренда за базовый период для данного объекта прогнозирования. Получено путем распределения.

Свойство BaseModel содержит ряд значений выбранной модели прогнозирования за базовый период данного объекта прогнозирования. Получено путем распределения.

Свойства MAPE и AMAPE представляют соответствующим образом вычисленные ошибки прогнозирования.

Свойство Records представляет непосредственно прогноз на период прогнозирования. Является коллекцией объектов типа CUniLogicForecastResultRecord. Число элементов в коллекции соответствует числу шагов в периоде прогнозирования. Каждый элемент коллекции представляет один шаг прогнозирования. Свойства класса CUniLogicForecastResultRecord:

• UpperBound и LowerBound — значения, соответственно, верхней и нижней границ прогноза,
• Trend — значение тренда,
• Date — первая дата шага,
• Value — значение результата прогноза на данном шаге.