Курсовая работа / диск / Docs / Описание дистрибутива

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.