Разработка информационного обеспечения и анализ данных для информационной системы "Станция технического обслуживания" (стр. 5 из 7)
Поиск и анализ математических методов для прогнозирования.
По оценкам ученых, насчитывается свыше 150 различных методов прогнозирования; на практике же в качестве основных используется лишь 15-20. Также существует множество классификаций этих методов, основанных на различных построениях методов, сложности, точности и других параметров. К точным методам относятся, например, экстраполяция, моделирование, метод исторической аналогии, написание сценариев, анализ корреляций и другие.
2.6.2 Экстрополяционные методы прогнозирования
Методы экстраполяции тенденций являются, пожалуй, самыми распространенными и наиболее разработанными среди всей совокупности методов прогнозирования. Использование экстраполяции в прогнозировании имеет в своей основе предположение о том, что рассматриваемый процесс изменения переменной представляет собой сочетание двух составляющих-регулярной и случайной.
Считается, что регулярная составляющая f (a, х) представляет собой гладкую функцию от аргумента (в большинстве случаев - времени), описываемую конечномерным вектором параметров а, которые сохраняют свои значения на периоде упреждения прогноза. Эта составляющая называется также трендом, уровнем, детерминированной основой процесса, тенденцией. Под всеми этими терминами лежит интуитивное представление о какой-то очищенной от помех сущности анализируемого процесса. Интуитивное, потому что для большинства экономических, технических, природных процессов нельзя однозначно отделить тренд от случайной составляющей. Все зависит от того, какую цель преследует это разделение и с какой точностью его осуществлять.
Случайная составляющая n (х) обычно считается некоррелированным случайным процессом с нулевым математическим ожиданием. Ее оценки необходимы для дальнейшего определения точностных характеристик прогноза.
2.6.3 Метод Исторической Аналогии
Метод прогнозирования, основанный на установлении и использовании аналогии объекта прогнозирования с одинаковым по природе объектом, опережающим первый в своем развитии.
2.6.4 Экспертные методы
Методы экспертных оценок в прогнозировании и перспективном планировании научно-технического прогресса применяются в следующих случаях:
а) в условиях отсутствия достаточно представительной и достоверной статистики характеристики объекта (например, лазеры, голографические запоминающие устройства, рациональное использование водных ресурсов на предприятиях);
б) в условиях большой неопределенности среды функционирования объекта (например, прогнозов человеко-машинной системы в космосе или учет взаимовлияния областей науки и техники);
в) при средне - и долгосрочном прогнозировании объектов новых отраслей промышленности, подверженных сильному влиянию новых открытий в фундаментальных науках (например, микробиологическая промышленность, квантовая электроника, атомное машиностроение);
г) в условиях дефицита времени или экстремальных ситуациях.
Экспертная оценка необходима, когда нет надлежащей теоретической основы развития объекта. Степень достоверности экспертизы устанавливается по абсолютной частоте, с которой оценка эксперта в конечном итоге подтверждается последующими событиями.
2.6.5 Метод эвристического прогнозирования (МЭП)
Методом эвристического прогнозирования называется метод получения и специализированной обработки прогнозных оценок объекта путем систематизированного опроса высококвалифицированных специалистов (экспертов) в узкой области науки, техники или производства. Прогнозные экспертные оценки отражают индивидуальное суждение специалиста относительно перспектив развития его области и основаны на мобилизации профессионального опыта и интуиции.
2.6.6 Балансовый метод
С помощью балансового метода реализуется принцип сбалансированности и пропорциональности. Он применяется при разработке прогнозов, планов и программ. Сущность его заключается в увязке потребностей страны в различных видах продукции, материальных, трудовых и финансовых ресурсов с возможностями производства продукции и источниками ресурсов.
Не будем усложнять задачу рассматриванием всех основных методов прогнозирования, а остановимся на экстраполяционном методе, так как он наиболее распространённый и очень точный.
2.6.7 Сбор данных. Описание исходных данных
Любое прогнозирование основывается на данных собранных в какой-либо промежуток времени. От длительности этого времени зависит приближенность прогнозирования к настоящим результатам. Данные, которые необходимо анализировать, зависят от поставленной задачи, от результата прогнозирования.
Для решения описанной выше задачи на прогнозирование необходимо иметь следующие входные данные: количество заказов, стоимость заказов, количество всех расходов.
В математике и статистике экстраполяция - это продолжение динамического ряда данных по определенным формулам. Она соотносится с понятием "интерполяция" (лат. interpolatio - изменение, подновление), обозначающим нахождение промежуточных значений по ряду логических или статистических данных.
Самый простой вид интерполяции - линейная, которая представляет искомую зависимость в виде ломаной линии. Интерполирующая функция состоит из отрезков прямых, соединяющих точки.
Существуют также кубическая сплайн-интерполяция, полиномиальная, интерполирование полиномом Ньютона и Лагранжа и другие.
Воспользуемся интерполированием полиномом Лагранжа, так как именно его применяют при фиксированном числе узлов, то есть промежутков времени.
Чтобы найти функцию необходимо иметь набор аргументов и набор значений функции в этих точках.
Пусть xi - значение аргумента в момент времени i, yij - значение функции в момент времени i. Тогда полином Лагранжа будет выглядеть следующим образом:
, (1)Где i и j - номер промежутка времени. Изменяются от 0 до количества используемых в прогнозировании промежутков времени.
Построение и описание модели прогнозирования
Количество доходов зависит от количества общей прибыли, так как количество всех расходов ежемесячно изменяется на малую величину или совсем не изменяется. Чтобы найти общую прибыль надо сложить стоимости всех заказов. Тогда доход будет составлять разность между суммой стоимостей всех заказов и всеми расходами.
За значения функции в полиноме Лагранжа примем суммы стоимостей заказов по каждому периоду. За значения аргумента - номер временного интервала (месяца). Переходя к модели, введём обозначения: yi - суммы стоимостей заказов по каждому периоду; xi - номер временного интервала
Формулу Лагранжа представляет собой сумму произведений значений функции на коэффициент а, где а для экспериментальных точек (узловых) определяется следующим образом: если i=j - то а=1,если i≠j - то а=0
Для любых других:
Таким образом, строится непрерывная функция, значение которой можно узнать в любой даже не узловой точке. Для того, чтобы узнать значение чистой прибыли необходимо от полученного числа отнять количество доходов.
2.7 Выходные данные, графики, прогнозы
В итоге прогнозирования должны получить значения чистых доходов на 3 периода вперёд. Но при этом наиболее точное значение будет для ближайшего периода.
Таким образом, в данной главе произведено проектирования внешнего информационного обеспечения. Выполнено инфологическое и даталогическое проектирование, нормализация данных. Произведён анализ и выбор программного обеспечения для реализации, результатом которого является выбор СУБД Paradox 7 и среды программирования Builder С++. Произведено физическое проектирование. Описана функциональная схема приложения по методологии Питера Чена. Выделены и описаны некоторые основные запросы. Выполнена работа над прогнозированием системы.
3. Реализация БД и функциональной части АИС
3.1 Реализация БД в среде С++ Builder
Опишем основные модули системы. К ним относятся: Работа с клиентами, оформление заказа, заказ комплектующих, услуги и другие служебные модули.
Модуль "Работа с клиентами" предназначен для поиска клиентов по базе данных или поиска заказчика по номеру заказа. Необходим для продуктивной работы фирмы и упрощения работы сотрудников путём подставления имающихся данных в новый заказ. Модуль "Оформление заказа" предназначен непосредственно для сбора данных нового заказа. Модуль "Заказ комплектующих" предназначен для составления списка деталей, которые необходимо заказать и привести на склад. Эта операция проводится каждую неделю по данным отчёта по количеству деталей на складе. Модуль "Услуги" предназначен для просмотра и редактирования услуг, их цен и изменения информации по исполняющим мастерам.
В работе системы учувствуют также множество других модулей и форм.
3.2 Разработка интерфейса приложения
Описание интерфейса всего приложения будет очень громоздко и не имеет смысла, поэтому опишем только 3 основных формы.
Для реализации поиска клиентов сгенерирована форма "Работа с клиентами", представленная на рисунке 7.
Рисунок 6 - форма "Работа с клиентами"