Файл: Пивоваров, С. Э. Моделирование процессов прогнозирования в приборостроении.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 23.10.2024

Просмотров: 59

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Шаг 11. Классификация приборов по группам.

Шаг 12. Ввод исходной статистической информации, необхо­ димой для определения перспективной потребности.

Шаг 13. Получение методом наименьших квадратов коэффи­ циентов в моделях множественной корреляции для потребностей Pljs для всех выбранных видов зависимостей,

где / — индекс

целевого назначения

( /= 1, т) ;

 

/ — индекс

агрегированной группы продукции

( / = 1, /г);

s —индекс

отрасли-потребителя

продукции

рассматриваемой

отрасли

(s = 1,

п ).

 

 

Ш аг

14. Выбор при помощи критерия Стьюдента тех зависи­

мостей,

при которых численные значения потребности в базовом

и прогнозируемом периодах принадлежат одной

и той же гене­

ральной

совокупности.

 

 

Шаг 15. Выбор зависимости, при которой сумма квадратов отклонений расчетных значений от фактических в базовом периоде будет минимальной.

Шаг 16. Ввод исходной статистической информации, соответ­ ствующей таблицам наблюдений вида (3.4.3) для всех основных

технико-экономических показателей Y характеризующих перспек­ тивное развитие отрасли.

Ш аг

17.

Формирование новых массивов переменных {уг}

и расчет

их

значений на основе таблиц вида '3.4.3). Замена сис­

темы векторов {у,} на систему векторов {у/}.

Шаг 18. Ортогонализация системы векторов {у)}, т. е. замена

еена систему векторов {|г}, ортогональных между собой.

Шаг 19. Расчет коэффициентов С? приведенного уравнения множественной корреляции (3.4.9) по формуле (3.4.13).

Шаг 20. Построение системы векторов {р,} по формуле (3.4.20), служащих для оценки дисперсий а].

Ш аг 21. Расчет значений дисперсий ст| по формуле

(3.4.19).

Ш аг 22. Отбор значимых факторов с помощью критерия Фи­ шера.

Шаг 23. Пересчет коэффициентов C'i уравнения (3.4.9) с уче­ том только значимых факторов.

Шаг 24. Пересчет коэффициентов Ct уравнения (3.4.5) с уче­

том толы о значимых факторов.

Шаг 25. Оценка меры точности определения коэффициентов по формуле (3.4.25).

Шаг 26. Повторение шагов с 17-го по 25-й для всех иссле­ дуемых основных технико-экономических показателей.

Шаг 27. Построение значений фактора в ряде промежуточных

точек б; з вого периода.

Ш аг 28. Вычисление полиномов Чебышева и коэффициентов при них в уравнении (4.5.9).

1Q2


Шаг 29. Проверка достаточности достигнутой степени точ­ ности и повторение шага 28 с повышением степени полинома на единицу, если достигнутая степень точности недостаточна.

Шаг 30. Повторение шагов с 27-го по 29-й для каждого из исследуемых факторов.

Шаг 31. Расчет значений всех факторов в узловых точках

прогнозируемого периода.

Ш аг 32. Оценка допустимых диапазонов изменения факторов относительно заданного диапазона изменения зависящего от них показателя.

Шаг. 33. Расчет значений основных технико-экономических показателей и потребности в узловых точках прогнозируемого

периода.

Формирование

исходной информации для определе­

Ш аг 34.

ния оптимального варианта

прогноза на основе задания весовых

коэффициентов распределения

ресурсов.

Ш а г 35.

Определение оптимального варианта прогноза мето­

дом разложения.

 

Шаг. 36.

Анализ основных показателей оптимального варианта

прогноза.

После составления пошагового алгоритма реализации комплек­ сной модели развития СТЭС и его блок-схемы строится модели­ рующий алгоритм имитации указанной модели. Вопрос построения этого алгоритма, представляющего собой особый интерес, будет рассмотрен специально.

На основе этапов 1—4 процесса имитации комплексного раз­ вития СТЭС создается общая блок-схема программы, учитывающая все операции, предусмотренные структурной схемой и моделирующим алгоритмом, и показывающая возможность их реализации на ЭВМ.

Блок-схемы программ прогнозирования факторов, характери­ зующих прогноз комплексного развития СТЭС (подмодель ///,

блок 5), и определения оптимального варианта прогноза развития (подмодель VI, блок 10), представляющие собой фрагменты общей блок-схемы программы реализации комплексной модели прогноза развития СТЭС, представлены соответственно на рис. 6 — 9, 13 — 32.

Далее выбирается ЭВМ, на которой реализуется рассматри­ ваемая задача, и на языке, употребляемом для данной ЭВМ, сос­ тавляется программа для „проигрывания” модели и выбора опти­ мального варианта прогноза развития СТЭС. В п. 5.3. приведена программа, реализующая подмодель VI, блок 10.

6.2. Моделирующий алгоритм имитационной модели прогнозирования развития СТЭС

Для имитации развития СТЭС совместно с построением самой модели необходимо составлять так называемый моделирующий алгоритм, предназначенный для «проигрывания» модели. Модели­ рующий алгоритм есть другая форма записи математической

163


модели. Различие их состоит в том, что математическая модель предусматривает однократную реализацию, в то время как с помощью моделирующего алгоритма производят многократное «про­ игрывание» модели с последующим анализом полученных резуль­ татов.

При построении моделирующего алгоритма используются сле­ дующие способы «проигрывания» работы модели:

1) позаявочный способ; 2) повременное моделирование с переменным шагом (моделиро­

вание по особым состояниям); 3) повременное моделирование с фиксированным шагом.

При позаявочном способе моделирования прослеживается пове­ дение заявки от входа в систему до выхода из неё, после чего алгоритм осуществляет переход к рассмотрению следующей заявки. Под заявкой здесь понимается какой-либо носитель информации. Так, если составлена математическая модель развития какой-то подсистемы СТЭС, то «проигрывание» этой модели на всех элемен­ тах СТЭС по очереди будет позаявочным моделированием.

Повременное моделирование с переменным шагом (от состояния к состоянию) заключается в том, что просмотр системы происхо­ дит только при переходе модели её элемента из одного состояния

вдругое (просматривается модель именно этого элемента) и с уче­ том взаимозависимости элементов корректируется состояние модели всей системы. Существенными обычно считаются моменты перехода

вновое качество.

Повременное моделирование с фиксированным шагом состоит в том, что через малые промежутки времени At алгоритм просма­ тривает одновременно все элементы системы. Так, повторяя всю процедуру через каждые At (шаг моделирования), проходим весь заданный интервал времени.

Рассмотрим процесс «проигрывания» модели развития СТЭС. В предыдущем параграфе было введено понятие «варианта разви­ тия системы». В качестве показателей, характеризующих функцио­ нирование системы, рассматривается набор численных значений основных показателей и соответствующие наборы факторов-аргу­ ментов, влияющих на эти показатели. Задавая возможные вари­ анты наборов факторов так, чтобы значение каждого фактора укладывалось в существующие для него ограничения, и пере­ считывая по ним значения показателей, формируются различные варианты развития систем. В структурной схеме модели развития СТЭС есть блок выбора оптимального варианта прогноза, в кото­ ром анализируются получаемые в процессе имитации варианты.

Таким образом после анализа поведения системы при каком-то определенном варианте набора показателей и определяющих их факторов переходят к исследованию следующего варианта. Пред­ лагаемый способ «проигрывания» наиболее близок к позаявочному способу. Причем, можно считать, что он также близок к способу моделирования по особым состояниям, так как фиксированный

164


вариант развития системы по определению является состоянием Системы. Разница состоит лишь в том, что система рассматривается в определенном месте работы модели, а не в определенный момент времени.

Кроме «проигрывания» модели по всем ее состояниям осущест­ вляется также проигрывание по всем элементам СТЭС.

Рассмотрим операторную схему моделирующего алгоритма для имитации развития СТЭС. Примем следующие обозначения опера­ торов:

А — вычислительные операторы; Я — операторы формирования неслучайных величин;

Р — операторы проверки логических условий;

К—счетчики;

Я—оператор окончания вычислений и выдачи результатов. Символы А т’п и Рт’п означают, что проводится проверка

логического условия.

Если

оно выполнено,

то управление пере­

дается на оператор т,

в противном случае —на

оператор п.

О п е р а т о р н а я с х е м а м о д е л и р у ю щ е г о а л г о р и т м а

 

 

Ь2Щ т Ь2Л1 т *А1

 

 

 

 

Щ

8

 

 

7Я8

 

ет

°Лш

 

 

 

 

 

,5’°л$

 

 

 

 

 

 

 

10Л„

я 12

” Л 13

12’13Р 14 116

К15

 

‘ M i 6

12,13. 15^

17

К\8

"Pi 9 4. 13

К20

20Р21 J 13

‘Мм

Кзз

28/ > 2 4 i l 3

mi

 

 

25Я 36

 

2вл 27

27

28

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Л

28Л29 20Лзо

39'20Лз1

 

3,Лз2

 

/Сзз

 

53Р34 4 26

Я 35

85 36

 

30Л37

 

37Лз8 S7P-m

36

87

Л

40

8514°л 4,

Л

 

 

 

 

 

 

 

 

 

22,3140' 41Л42

Ki3

Ка

 

4,3Я15| 25

 

4’Я 46 1 25

 

13Л47

Ki8

48 П

 

22, 2

 

5VUi

Къ2

 

•*

49 I 40

 

 

 

:5Л5о

 

 

 

 

 

52 П

1

1

Ям-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

* 53

 

 

 

 

 

Приведем функции каждого из операторов в порядке следова­

ния.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

оценок отно­

Я х — формирование и ввод массива q экспертных

сительных весов критериев всех уровней;

 

Яа — формирование и ввод массива

S экспертных оценок отно­

сительных

весов элементов

 

уровней;

 

 

 

А3 определение коэффициентов относительной важности г и общих коэффициентов относительной важности R элементов уровней из массивов 5 и q\

П4 формирование и ввод исходных данных для определения коэффициентов «состояние — срок»;

Аъ— определение коэффициентов «состояние — срок»;

Я в — формирование и ввод массива гп коэффициентов относи­ тельной полезности подсистем;

А 7 — выбор оптимальных направлений по характеристикам «дерева целей»;

165


n s формирование

массива

индексов оптимальных

напра­

влений;

и ввод

массивов исходных данных

техни­

П9— формирование

ческих образцов, отвечающих оптимальным направлениям; Л10 — составление кодов приборов, подлежащих классификации,

икодов приборов-представителей агрегированных групп;

Аи — распределение классифицируемых приборов по основным

агрегированным группам; Я 12 —ввод исходной статистической информации для определе­

ния перспективной потребности; Л13 — получение коэффициентов в различных моделях множест­

венной корреляции для определения перспективной потреб­

ности;

при

помощи

критерия Стьюдента зависимостей,

Р 14 — выбор

при которых численные значения потребности прогнози­

руемого

и

базового

периодов принадлежат одной и той

же генеральной совокупности; при выполнении условия принадлежности одной и той же совокупности номер исследуемой зависимости фиксируется, в противном случае выполняется оператор Л1в;

15 —счет отобранных оператором Ри зависимостей;

А 10 — исключение

из рассмотрения зависимостей, не удовлет­

воряющих критерию Стьюдента;

Л17 — определение

зависимости перспективной потребности от

влияющих факторов; /С18 — счет и фиксация индекса агрегированной группы продук­

ции исследуемого направления;

Р 19

— проверка

условия

пересчета

индексов

по всем агрегиро­

20

ванным группам;

 

 

 

— счет и фиксация индекса целевого назначения;

Р21 — проверка

условия

пересчета

индексов

по всем целевым

назначениям; А 22— расчет перспективной потребности исследуемого направ­

ления; К23 счет и фиксация индекса отрасли-потребителя;

Р 24— проверка условия пересчета потребности по всем индек­ сам отраслей-потребителей;

П2Ъ—формирование и ввод массивов исходной информации, соответствующих основным показателям в узловые годы базового периода, и массивов выделенных лимитов;

Пформирование массивов переменных, соответствующих

линейной модели;

Л27 — ортогонализация сформированной системы векторов; Л28— определение коэффициентов приведенного уравнения мно­

жественной корреляции;

Л29—оценка дисперсий;

Л30-фиксация индексов значимых факторов, отобранных согласно критерию Фишера;

1 6 6