3.Розроблення регресійної моделі прогнозування рівня забруднення.
3.1 Методика розроблення регресійної моделі прогнозування рівня забруднення
Для побудови прогнозної моделі на етапі OLAP-аналізу було визначено стаціонарний пост спостереження з найбільш забрудненою територією – пост №1. Що знахидться у Запоріжжі (координати 47.786518,35.160515).
Статистичні данні отримані методом OLAP-аналізу по данному посту за 2003-2012 рр. наведені у табл. 3.7.
Спрогнозуємо значення індивідуальних показників якості води (методика оцінки індивідуальних показників) – методом полінемільної апроксимації на основі кореляційного аналізу.
Проведення прогнозування будемо проводити у найбільш забрудненому регіоні – в районі поста №1.
Для прогнозування будемо використовувати інструмент MS Excel, для прогнозу побудуємо графік по данним якісних показників (2003-2012 рр.), та спрогнозуємо значення показника на 2013 рік.
Таблиця 3.7 – Статистичні данні отримані методом OLAP-аналізу по посту №1
Рік |
Сульфати (SO42-) |
Хлориди (Cl-) |
Нітрати (NO3-) |
Свинець (Pb сумарно) |
Нафтопродукти |
Мідь |
Цинк (Zn2+) |
Нікель (Ni2+) |
Заліо (Fe) |
Мутність |
1 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
2003 |
1,1 |
1,1 |
0,2 |
1,1 |
0,95 |
1,2 |
0,6 |
1,5 |
0,6 |
0,9 |
2004 |
0,9 |
1 |
0,2 |
0,2 |
1,1 |
1,2 |
0,6 |
2,1 |
0,6 |
0,6 |
2005 |
1,1 |
1,1 |
0,19 |
1,1 |
0,45 |
0,9 |
0,5 |
1,1 |
0,5 |
1 |
2006 |
0,69 |
0,6 |
0,32 |
0,6 |
1,43 |
0,6 |
0,7 |
1,6 |
0,8 |
0,6 |
2007 |
0,76 |
0,86 |
0,21 |
0,46 |
0,64 |
0,6 |
0,7 |
0,6 |
0,7 |
0,4 |
2008 |
0,83 |
0,95 |
0,14 |
0,2 |
1 |
0,8 |
0,2 |
1,2 |
0,2 |
0,6 |
2009 |
0,98 |
0,5 |
0,51 |
0,21 |
1,5 |
0,4 |
0,2 |
0,6 |
0,7 |
0,2 |
2010 |
1,4 |
1,4 |
0,42 |
1,1 |
0,98 |
1,4 |
0,2 |
1,2 |
0,2 |
1 |
2011 |
0,98 |
1,1 |
0,22 |
1,4 |
1,6 |
1 |
0,2 |
1 |
0,2 |
0,5 |
2012 |
1,1 |
0,6 |
0,21 |
0,4 |
1,21 |
1,3 |
0,6 |
1,1 |
0,6 |
1 |
Побудуємо по статистичним данним графік, та нанесемо на нього лінію тренда рис.3.5, та методом графічного аналізу підберемо найбільш підходячу модель.
Методом графічного аналізу визначаємо порядок полінемільною функції.
Прогноз значення оцінки індивідуального показник Хлориди, на рис.3.5. зображено результати прогнозу, функція поліному для данного випадку була вибрана 2-го порядку, на основі графічного аналізу, коефіцієнти поліному були розраховані за допомогою пактеу MS Excel, за допомогою побудови лінії тренда.
Рис. 3.5 – Побудова моделі прогнозу якісних показників води на 2013 рік