“高级设置”选项卡提供了许多参数，可以调整定制预测运行的方式。对于自动方法，预测引擎在运行预测时选择最佳参数设置。对于其他方法，预测引擎使用默认设置，除非您提供其他设置。
预测参数
列出可以修改的各种设置。选择设置可在“预测参数说明”框中显示其说明。
这些参数可以按以下类别分组：
并非所有参数都可用于所有预测方法。
设置参数：这些参数为预测引擎提供有关希望如何实现预测的基本信息。使用特定预测方法时一定要设置“预测方法”和“数据过滤器”参数。
预测方法：指定预测引擎在应用 Expert 系统时使用的方法。“自动”选项提供了对 Expert 系统的完整控制。“手动”选项使您能够选择适合于历史记录数据的方法和参数设置。
数据过滤器：标识用于数据过滤的数据的基本特征。使用除“自动”以外的方法时请设置此参数。
验证窗口大小：验证窗口指定为历史记录时段总数的分数。Expert 系统使用验证窗口大小来确定最佳方法和参数设置。
分配上个周期：控制是否使用分配或预测计算上个周期。分配可以降低过度调整趋势或周期性的风险。此参数取决于“周期性”的设置。
周期性：单个周期中的时段数或每组嵌套周期中的时段数。默认值 1 表示不对时段进行分组，所以每个时段在逻辑上是独立的。
例如，如果您使用“月”作为预测的基础级别，则时间层次具有级别“月”、“季度”和“年”，则周期为每年 12 个月和每个季度 3 个月。对于单个周期，请输入时段数。对于嵌套周期，请在括号中列出周期，按聚集度从高到低的顺序，并用逗号分隔，如 (12,3)。
边界最大值和边界最小值：预测边界可以防止预测引擎偶尔生成不合理的高值或低值。将边界最大值与历史记录系列中的最大值相乘得到上边界。将边界最小值与历史记录系列中的最小值相乘得到下边界。
例如，如果“边界最大值”参数为 100.0，最大历史记录数据值为 5,600，则任何预测值均不超过 560,000。如果边界最小值为 0.5，最小历史记录数据值为 300，则任何预测值均不小于 150。
移动衰减最大值总计和移动衰减最小值总计：衰减常数的最大值，与间歇性数据历史记录中的噪声、随机偏差和稳定性反向相关。当历史记录快速从一个周期转到另一个周期时或噪声级别很低时，请将此值设置为较大的值。此参数只与间歇性数据过滤器一起使用。最大值和最小值之间的差值必须可以被 0.4 整除。
试用数：试用的次数，运行目的是为了确定最佳方法和参数设置的组合。
历史记录数据平滑参数：使用这些参数可以从间歇性历史记录数据中获取更平滑的预测。
使用平滑的历史记录数据：控制是否平滑历史记录数据。平滑通常用于缺失许多值的每周数据或更细粒度的数据。平滑历史记录数据将生成更平滑的基线预测。
插入缺失值：指定是否希望通过插入缺失值而不是通过平均值来平滑数据。在缺失值指示数据不完整而不是缺少活动时，此参数是非常有用的。
中值平滑窗口：中值平滑窗口使用的时段数，用于标识非正常值并使用调整后的数据值替换。此设置应该为奇数，使得当前时段可以处在窗口的中间。
对于每月数据，最大值请使用 5 以防止数据过平。对于每周数据，最大值请使用 13。对于每日数据或每小时数据，请使用更长的窗口 (15 或更多)。
指数平滑参数：在单指数平滑、双指数平滑和 Holt-Winters 方法中使用这些参数。
Alpha：确定预测对陡升或陡降的响应度的平滑常数。它是赋予上一个时段的百分比权重，并将百分比差值分配给其他历史记录时段。
Alpha 的值越低，预测对陡然变化的响应度也越低。值为 0.5 时响应度很高。值为 1.0 时赋予上一时段 100% 的权重，并给出与上一时段的计算相同的结果。值为 0.0 时从分析中消除上一时段。
Beta：确定预测对趋势的敏感度的平滑常数。Beta 值越小，赋予趋势的权重越小。Beta 值通常偏小，这是因为趋势是一种长期效果。
Gamma：确定预测对周期性因子的敏感度的平滑常数。Gamma 值越小，赋予周期性因子的权重就越小。
趋势阻尼：确定趋势在预测水平线上预计的衰减速度的常数。较大的值意味着较慢的回归速度，较小的值意味着较快的回归速度。值越小，趋势对于预测的影响就越小。此参数的值反应对趋势的置信度。
循环衰减：确定预测对基线活动偏差的敏感度的常数。该值越小，赋予偏差的权重就越小。
如果在许多时段中都存在偏差，且这种偏差都有意义，则设置较小的值。如果偏差基本为随机偏差并且不与临近时段相关联，则设置较高的值。
参数值
设置的当前值，可以编辑。
重置为默认值
将所有值恢复到其原始设置。
预测参数说明
显示当前所选预测参数的说明。要显示不同参数的说明，请在“预测参数”列表中选择该参数。
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