Si desea seleccionar un modelo manualmente, en primer lugar debe analizar los datos de consumo pasados para determinar si existe una evolución o un modelo de tendencia correspondiente que Ud. puede seleccionar manualmente como modelo para el sistema.

Si los datos pasados indican un flujo de consumo constante, se puede seleccionar tanto el modelo constante como el modelo constante adaptado a los factores de alisamiento. En ambos casos, el pronóstico se lleva a cabo mediante el alisamiento exponencial de primer orden. Al adaptar los parámetros de alisamiento, el sistema calcula varias combinaciones de parámetros y selecciona la combinación óptima, que es la que resulta en la desviación media absoluta inferior.

Si la evolución de consumo anterior es constante, existen otras dos posibilidades: el modelo de valor medio variable o el modelo de valor medio ponderado.

En el modelo de media variable ponderada, se pueden ponderar los valores de consumo individuales anteriores, lo que significa que, cuando calcule los valores de pronóstico, el sistema no dará el mismo valor a los valores del pasado. De este modo, se puede influir en el cálculo, ya que los valores de consumo más recientes desempeñan un papel más importante en el pronóstico que los valores de períodos anteriores, como ocurre también en el alisamiento exponencial.

Si los datos anteriores de consumo indican una tendencia, sería lógico seleccionar el modelo de tendencia o el modelo de alisamiento exponencial de segundo orden. En el modelo de tendencia, el sistema calcula los valores de pronóstico mediante el procedimiento de alisamiento exponencial de primer orden.

En los modelos de alisamiento exponencial de segundo orden, se puede elegir entre un modelo que tenga optimización de parámetros y otro que no.

Si los datos de períodos anteriores indican una evolución estacional, se puede especificar el modelo estacional que se desee. En el modelo estacional, el sistema calcula los valores de pronóstico mediante el alisamiento exponencial de primer orden.

Si los datos de consumo de períodos anteriores representan una evolución de tendencia estacional, se puede seleccionar el modelo de tendencia estacional que se desee. El sistema calcula los valores de pronóstico mediante el alisamiento exponencial de primer orden.

Ninguna de las evoluciones o tendencias anteriormente mencionadas pueden ser reconocidas en un flujo de consumo irregular. Si el sistema va a llevar a cabo un pronóstico para una evolución irregular es recomendable seleccionar el modelo de valor medio variable o el modelo de valor medio variable ponderado.