Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Курсовая работа / диск / Docs / Описание дистрибутива

.doc
Скачиваний:
20
Добавлен:
20.06.2014
Размер:
335.87 Кб
Скачать

ОГЛАВЛЕНИЕ

1. Описание содержимого диска ……………………………………………….. 2

2. Инструкция по получению из исходных текстов исполняемых модулей ... 3

3. Описание контрольного примера …………………………………………….4

3.1. Наименование программы …………….……………………………. 4

3.2. Область применения программы ……………………………………4

3.3. Цель проведения испытания …………………………………………4

3.4. Требования, подлежащие проверке во время тестирования ………4

3.5. Технические и программные средства, используемые во время тестирования ………………………………………………………..5

3.6. Пример работы программы…………………………………………..5

1. Описание содержимого диска

Диск содержит дистрибутив программы в папке Source, документацию проекта в папке Docs. Тестовый пример входит в состав дистрибутива. Исходные тексты и дополнительные файлы, необходимые для работы проекта, находятся в папке Source. Дополнительные компоненты – в папке Components в самораспаковывающимся архиве Denwer3_Base_2010-11-07.exe.

Документация включает в себя следующие файлы:

приложение 1.doc ­ “описание программы”, приложение 2.doc ­ “Руководство оператора”, приложение 3.doc ­ “Описание применения”, приложение 4.doc ­ “Программа и методика испытаний”, описание дистрибутива.doc ­ “Описание к дистрибутиву программного продукта курсовой работы” (данный документ).

Для работы необходимо установить пакет программ для создания локального веб-сервера из папки Components. Cкопировать папку source на жесткий диск, в директорию локального веб-сайта.

После установки в директории программы будут находится следующие файлы:

Index.php – форма ввода исходных данных;

Do.php – файл, выполняющий расчеты программы и вывод хода работы на экран;

Graph.php ­ вспомогательный модуль для построения графиков;

Help.php – файл справки;

Кроме этих файлов, директория программы содержит поддиректория images, в которой находятся файлы изображений, используемые в справке. Также там содержится поддиректория pChart, содержащая файлы, необходимые для построения графиков.

Таблица 1. Описание файлов исходных текстов системы анализа технологических параметров производства продукции.

Имя файла

Описание файлов

index.php,

do.php

Главные файлы программы. Загружают исходные данные, обрабатывают, и производят все необходимые вычисления.

Входные данные: см п.6.1.3.

Выходные данные: см п.6.1.3.

graph.php

Содержит в себе модуль построения графиков.

Входные данные: см п.6.1.3.

Выходные данные: см п.6.1.3.

Help.php

Позволяет пользователю вывести справочную информацию.

Входные данные: справочная информация по работе с системой.

Выходные данные: отсутствуют.

2. Инструкция по получению из исходных текстов исполняемых модулей

Для получения исполняемых модулей необходимо установить дополнительные компоненты Denwer3_Base_2010-11-07.exe из папки Components. Создать новый домен tspkurs. Скопировать файлы из папки Source в директорию домена. Открыть в веб-браузере ссылку http://tspkurs/index.php

3. Описание контрольного примера

3.1. Наименование программы

Наименование программы: «Моделирование сезонных временных рядов». Имя исполняемого модуля: index.php.

3.2. Область применения программы

Область применения – исследование и прогнозирование сезонных временных рядов.

3.3. Цель проведения испытания

Испытания автоматизированной системы проводятся с целью проверки корректной работы всех функций программы, определённых на этапе её проектирования, а также проверки работы программы в целом.

3.4.Требования, подлежащие проверке на этапе тестирования

Проверке подлежат следующие требования:

  1. Ввод исходных данных.

  2. Моделирование сезонных временных рядов.

Работа других функций отдельно не тестируется, так как они используются функциями, перечисленными выше и тестируются неявно.

3.5. Технические и программные средства, используемые во время тестирования

При испытаниях использовались следующие аппаратные и программные средства: процессор – Intel Core Quad 4400 МГц, оперативная память DDR2 – 4 Gb, винчестер - 500 Gb, видеоадаптер – NVIDIA GeForce GTS250, стандартные клавиатура и «мышь», операционная система – MS Windows 7.

3.6 Пример работы программы:

Исходный ряд: 375 371 869 1015 357 471 992 1020 390 355 992 905 461 454 920 927 Выделение линейной модели тренда По методу наименьших квадратов вычислены коэффициенты уравнения линии тренда: y=14.3618*x+557.55 Исходный ряд с удаленным трендом: Подсчет коэффициентов автокорреляции по ряду с удаленным трендом:

Лаг

Коэффициент автокорреляции

0

1

1

-0.0682

2

-1.091

3

-0.123

4

0.8811

5

0.0088

6

-0.7484

7

0.0176

8

0.7098

Коррелограмма: Анализ коррелограммы Так как максимальный коэффициент автокорреляции r=0.8811 получен при лаге 4, можно сделать вывод, что исходный ряд колеблется каждые 4 значения. Вычисление сезонных компонент Наша модель имеет вид: F=T+S+E (F – значения модели, T – значения линии тренда, S – значения сезонной компоненты, E – величина ошибок) Получим оценку сезонной компоненты как (предположив, что ошибка равна нулю) S=F-T:

Сезон

1

2

3

4

Среднее

Скорректированная оценка

Сезон 1

-768.8235

-901.7176

-983.6118

-1027.5059

-262.3324

-262.3324

Сезон 2

-801.5471

-816.4412

-1047.3353

-1063.2294

-259.6941

-259.6941

Сезон 3

-332.2706

-324.1647

-439.0588

-625.9529

256.4441

256.4441

Сезон 4

-214.9941

-324.8882

-554.7824

-647.6765

265.5824

265.5824

Сумма

-

-

-

-

0

0

Оценка ошибки прогноза Из нашей модели выразим ошибку: Е=Z-T-S, где Z-реальные значения.

n

Z

S

T

E=Z-S-T

E^2

1

-196.9118

-262.3324

571.9118

65.4206

4279.8534

2

-215.2735

-259.6941

586.2735

44.4206

1973.1887

3

268.3647

256.4441

600.6353

11.9206

142.1004

4

400.0029

265.5824

614.9971

134.4206

18068.8945

5

-272.3588

-262.3324

629.3588

-10.0265

100.5301

6

-172.7206

-259.6941

643.7206

86.9735

7564.3948

7

333.9176

256.4441

658.0824

77.4735

6002.1478

8

347.5559

265.5824

672.4441

81.9735

6719.6595

9

-296.8059

-262.3324

686.8059

-34.4735

1188.4242

10

-346.1676

-259.6941

701.1676

-86.4735

7477.6713

11

276.4706

256.4441

715.5294

20.0265

401.0595

12

175.1088

265.5824

729.8912

-90.4735

8185.4595

13

-283.2529

-262.3324

744.2529

-20.9206

437.671

14

-304.6147

-259.6941

758.6147

-44.9206

2017.8592

15

147.0235

256.4441

772.9765

-109.4206

11972.8651

16

139.6618

265.5824

787.3382

-125.9206

15855.9945

Для оценки качества полученной модели применим сумму квадратов полученных абсолютных оценок.  R^2= 0.9263 Следовательно, можно сказать, что аддитивная модель объясняет 92.63% общей вариации уровней временного ряда.

Прогнозирование. В соответствии с нашей моделью прогнозируем 10 точек для нашего ряда:

t

Прогноз

17

539.3676

18

556.3676

19

1086.8676

20

1110.3676

21

596.8147

22

613.8147

23

1144.3147

24

1167.8147

25

654.2618

26

671.2618

Вывод: Модель объясняет 92.63% общей вариации уровней временного ряда, что достаточно высокий показатель. Модель можно считать точной.

Соседние файлы в папке Docs