Балтийская Государственная Академия Рыбопромыслового флота

Кафедра судовождения

Промысловое прогнозирование

Оценка тактики лова на основе информационно-логического анализа

Вариант 12

Выполнил:

Курсант гр. С-52/2

Иванов Вл.

Проверил:

к.т.н. Данилов Ю.А.

Калининград

2012

Подготовка исходных данных и расчет основных показателей информационных связей

Диапазоны изменчивости рассматриваемого явления и его характеристик (факторов) необходимо распределить на квазивероятные классы. Число классов, на которые рекомендуется разделить диапазон изменчивости каждого фактора, определяют по выражению:

,

Где К – число классов, N – число наблюдений в массиве данных.

В моем случае:

В случае нарушения условия квазивероятности, неизбежны значительные погрешности в расчетах неопределенностей и мер связи, утрачивается достоверность оценок. Для удобства выполнения исходные данные заменяют кодами, т.е. номерами классов, к которым они принадлежат. Результаты распределения исходных данных по классам сводят в таблицу «границы классов факторов и явления».

Расчет вероятности нахождения фактора или явления в классе :

Расчет неопределенности фактора или явления в классе:

На основе данных формул, составим таблицы :

Границы классов, вероятность и неопределенность по глубине(H):

Хар-ки Класс	Диапазон класса	ni	pi	Hi
1	10 - 15.9	11	0.250	0.500
2	16 – 17.9	13	0.295	0.520
3	18 – 19.5	11	0.250	0.500
4	19.5 – 25.1	9	0.204	0.468

Рассчитаем совместную неопределенность и погрешность:

∑H_i = 1.988 = H_н

ΔH_н = 0.012

Границы классов, вероятность и неопределенность по улову(У_ос):

Хар-ки Класс	Диапазон класса	ni	pi	Hi
1	0 – 3	13	0.295	0.520
2	3 – 5	12	0.273	0.511
3	5 – 7	9	0.204	0.468
4	7 – 11	10	0.227	0.486

Рассчитаем совместную неопределенность и погрешность:

∑H_i = 1.985 = H_у

ΔH_н = 0.015

Границы классов, вероятность и неопределенность по продолжительности траления(t):

Хар-ки Класс	Диапазон класса	ni	pi	Hi
1	t=90	29	0.659	0.396
2	t≠90	15	0.341	0.529

Рассчитаем совместную неопределенность и погрешность:

∑H_i = 0.925 = H_t

ΔH_н = 0.075

Границы классов, вероятность и неопределенность по курсу (К):

Хар-ки Класс	Диапазон класса	ni	pi	Hi
1	N	12	0.270	0.510
2	S	7	0.160	0.423
3	E	12	0.270	0.510
4	W	13	0.290	0.520

Рассчитаем совместную неопределенность и погрешность:

∑H_i = 1.963 = H_k

ΔH_н = 0.037

Границы классов, вероятность и неопределенность по ВРШ:

Хар-ки Класс	Диапазон класса	ni	pi	Hi
1	= 7.5	29	0.660	0.396
2	≠ 7.5	15	0.340	0.529

Рассчитаем совместную неопределенность и погрешность:

∑H_i = 0.925 = H_ВРШ

ΔH_н = 0.075

Границы классов, вероятность и неопределенность по времени начала траления (Т_н):

Хар-ки Класс	Диапазон класса	ni	pi	Hi
1	0330-0825	11	0.250	0.500
2	0825-1600	12	0.270	0.511
3	1600-2200	11	0.250	0.500
4	2200-0330	10	0.230	0.486

Рассчитаем совместную неопределенность и погрешность:

∑H_i = 1.997 = H_Tн

ΔH_н = 0.003

Границы классов, вероятность и неопределенность по времени начала конца (Т_к):

Хар-ки Класс	Диапазон класса	ni	pi	Hi
1	0300-0800	12	0.270	0.511
2	0800-1600	13	0.290	0.520
3	1600-2200	11	0.250	0.500
4	2200-0300	8	0.180	0.445

Рассчитаем совместную неопределенность и погрешность:

∑H_i = 1.976 = H_Тк

ΔH_н = 0.024

Границы классов, вероятность и неопределенность по длине ваеров (L):

Хар-ки Класс	Диапазон класса	ni	pi	Hi
1	= 140	21	0.480	0.508
2	≠ 140	23	0.520	0.491

Рассчитаем совместную неопределенность и погрешность:

∑H_i = 0.999= H_L

ΔH_н = 0.001