Методичні вказівки




НазваМетодичні вказівки
Сторінка2/5
Дата конвертації09.03.2013
Розмір0.55 Mb.
ТипДокументы
uchni.com.ua > Фізика > Документы
1   2   3   4   5
^

1 Типи дипломних робіт (проектів)



Існує дві основні форми виконання заключного кваліфікаційного завдання студентами шостого курсу (спеціалістів і магістрів) – дипломний проект і дипломна робота.

Дипломний проект відрізняється від дипломної роботи тим, що він спрямований на створення програмного продукту, приладу або системи, призначених для розв’язку певного класу задач. Наприклад, цим продуктом може бути інформаційно-аналітична система (ІАС) для розв’язку задач статистичної обробки даних, математичного моделювання та представлення результатів в зручній, легко доступній формі, система підтримки прийняття рішень (СППР) при управлінні економічними процесами, при прогнозуванні динаміки їх розвитку, при аналізі та менеджменті економічних ризиків. Іншим прикладом може бути система управління інвестиційними процесами в малому бізнесі або система аналізу, прогнозування та менеджменту банківських ризиків вибраного типу.

Дипломний проект – це завершена комп’ютерна система, яка представляє собою програмний комплекс, що містить крім алгоритмів розв’язку поставленої задачі зручний інтерфейс користувача, можливо базу даних і знань, і може бути використана в навчальному процесі та/або передана (продана) замовнику. При виконанні дипломного проекту необхідно виконувати одне креслення на форматі А1, яке може містити один із алгоритмів, використаних (розроблених) в процесі виконання проекту.

Дипломна робота не обов’язково передбачає створення програмного продукту чи системи. Вона спрямовується на аналіз та розв’язок конкретних теоретичних чи прикладних задач за допомогою існуючих програмних інструментальних систем або за допомогою власного програмного продукту, який не може розглядатись як завершена система. Наприклад, дипломна робота може бути присвячена аналізу, моделюванню та прогнозуванню процесу інфляції в Україні, моделюванню та прогнозуванню зміни чисельності населення, теоретичному дослідженню методів оцінювання моделей та прогнозування. При цьому побудова та аналіз моделі може виконуватись в системі Matlab, Statistica, Eviews і т.ін.

Тема роботи може бути чисто теоретичною і навіть не потребувати використання стандартних програмних інструментальних засобів для її виконання. Наприклад, такою роботою може бути теоретичне дослідження нелінійних ефектів або нестаціонарності для процесів визначеного класу або теоретична розробка нового (модифікованого) підходу до побудови алгоритму керування. Однак, чисто теоретичні завдання ставляться перед студентами тільки в окремих випадках, які мають місце не часто.
Дипломні роботи і проекти можна також поділити на три наступні групи:


  1. роботи, спрямовані на аналіз, моделювання, прогнозування чи керування конкретними технічними, фінансово-економічними та соціальними процесами;

  2. роботи, спрямовані на розробку нових математичних моделей, методів чи алгоритмів оцінювання параметрів і станів систем різної природи, алгоритмів прогнозування та керування;

  3. роботи (проекти), спрямовані та розробку нових інструментальних засобів (систем), призначених для аналізу, моделювання, прогнозування та/або керування вибраним класом процесів.


Роботи першого типу передбачають вибір конкретних технічних, фінансово-економічних та соціальних процесів для аналізу та дослідження. Це можуть бути мароекономічні процеси, процеси менеджменту, технологічні процеси в промисловості, технічні системи, процеси контролю якості на виробництві і т.п. Виконання такої роботи починається з аналізу вибраного процесу як процесу керування чи прогнозування на основі вивчення спеціальної літератури та, при можливості, ознайомлення з процесами безпосередньо на підприємствах. Попередній аналіз дозволяє, як правило, визначити особливості функціонування вибраного процесу як процесу керування чи прогнозування, визначити його вхідні та вихідні змінні, визначити хоча б наближено структуру математичної моделі, наявність запізнення (лагу), збурення та їх тип. Якщо в літературі вже наведено математичні моделі вибраного процесу, то необхідно встановити можливість їх використання для розв’язку поставленої задачі. Результати аналізу процесу чи системи включають в першу главу (розділ) роботи. Побудовану (або вибрану) модель використовують для прогнозування, керування або докладного дослідження характеристик процесу.

Роботи другого типу стосуються, як правило, вибраного процесу (об’єкта) або класу процесів (об’єктів). Наприклад, новий метод чи алгоритм прогнозування може стосуватись класу процесів, нестаціонарних відносно тренду або класу нелінійних процесів без розривів. Розробка нової моделі, методу чи алгоритму передбачає огляд та аналіз існуючих моделей, методів чи алгоритмів вибраного класу. Тобто, перед створенням чогось нового необхідно виконати огляд та критичний аналіз існуючих моделей та методів. Це дозволяє запобігти випадкам повторного створення (“винаходу”) однакових методів чи моделей, а також суттєво прискорити процес створення нових продуктів завдяки використанню наявних знань щодо створених раніше, можливостей, особливостей та обмежень їх застосування.

Роботи третього типу (проекти) передбачають розробку нових інструментальних засобів (систем), призначених для моделювання, прогнозування чи керування вибраним класом (класами) процесів. В роботі необхідно навести огляд існуючих систем подібного типу, а якщо їх нема, то вказати на можливі причини їх відсутності на ринку. Процес проектування інструментальних засобів описується докладно у відповідності до процедур проектування, розглянутих у відповідних навчальних курсах. Прикладом такої роботи може бути проектування системи підтримки прийняття рішень при прогнозуванні розвитку процесів різної природи або СППР при керуванні фінансовим, економічним, соціальним чи технологічним процесом.


Попередній план (зміст) роботи повинен бути написаний відразу після затвердження теми. Наявність плану (навіть якщо він дуже наближений) сприяє більш глибокому розумінню головної мети та послідовності виконання роботи, значному прискоренню її виконання і підвищенню якості очікуваних результатів.


З самого початку виконання роботи необхідно також пам’ятати, що всі отримані вами результати повинні бути чітко обґрунтовані теоретично (твердження, леми і теореми) та/або комп’ютерним моделюванням і, можливо, практичним застосуванням отриманих результатів на підприємстві, в установі. В більшості випадків застосовується комп’ютерне моделювання. Обґрунтування дає можливість уникнути хибних шляхів та методів розв’язку поставленої задачі. Необхідним елементом роботи є, також, порівняння отриманих результатів з результатами, отриманими іншими методами. Порівняння нових результатів з відомими – це основа для руху науки вперед, тобто, отримання дійсно нових результатів.

^ 2 Як писати огляд існуючих методів (алгоритмів)?
При написанні (в першій главі роботи) огляду існуючих моделей, методів чи алгоритмів необхідно користуватись всією доступною спеціальною літературою, особливо літературою останніх 5-10 років. Необхідно звернути особливу увагу на статті в журналах та препринти, які містять останні розробки у вибраному напрямку, а також на надійні (достовірні) джерела в мережі Інтернет. Огляд повинен не тільки констатувати факт існування того чи іншого методу, але й містити його коротку характеристику, яка включає наступне:

  • основні співвідношення (формули);

  • клас задач, до якого може бути застосуваний алгоритм або клас процесів, які можуть бути описані відомою моделлю;

  • відомі випадки та переваги його застосування;

  • обмеження щодо застосування;

  • для алгоритму необхідно вказати також його характеристики щодо обчислювальних витрат, точності обчислень та збіжності.

Все це не вимагає багато місця і часу, але дає чітку стартову інформацію щодо напрямку, в якому необхідно рухатись. З огляду спеціальних літературних джерел необхідно зробити висновок щодо можливості застосування відомої моделі, алгоритму чи методу до роз’язку поставленої задачі або вказати на його недоліки і на можливість чи неможливість застосування до розв’язку вашої задачі. Критичний огляд повинен надати можливість автору роботи визначити – що необхідно конкретно зробити для вдосконалення існуючої моделі, методу чи алгоритму. Крім того, коректно виконаний огляд сприяє розширенню кругозору автора та формуванню системного розуміння поставленої задачі; він допомагає правильно сформулювати напрям подальших досліджень.

^ 3 Опис побудови математичної моделі
При побудові математичної моделі необхідно з самого початку визначити мету її побудови. Мета побудови моделі може бути наступною: (1) поглиблене вивчення об’єкта чи процеса; (2) прогнозування; (3) проектування на її основі системи керування. Мета визначає необхідну ступінь адекватності та структуру моделі. Нагадаємо, що в поняття структури математичної моделі входять:

  • порядок моделі, який визначається найвищим порядком рівнянь, що входять в модель;

  • вимірність моделі – число рівнянь, які її утворюють;

  • наявність нелінійностей та їх тип;

  • наявність запізнення по входу та його (хоча б наближена) оцінка;

  • наявність зовнішніх збурень та їх тип.

Всі ці характеристики моделі необхідно враховувати та визначати при побудові моделі. Також необхідно вказати яким методом буде будуватись модель – на основі експериментальних даних чи на основі відомих законів та закономірностей функціонування об’єкта чи процеса. Якщо модель будується на основі експерментальних даних, то необхідно представити докладний алгоритм (послідовність) її побудови. Обов’язково вкажіть джерело експериментальних (статистичних) даних. Якщо ви самі ставите експеримент для отримання експериментальних даних, докладно опишіть планування експерименту. Хоча при дослідженні соціально-економічних систем поставити експеримент, як правило, неможливо, необхідно зібрати такі статистичні дані, які описували б ті режими функціонування процесу, які ви збираєтесь описати математично.

Для створеної моделі необхідно визначити та вказати на ступінь її адекватності процесу, а також можливості подальшого застосування. Якщо модель будується на основі експериментальних (статистичних) даних, то необхідно навести статистичні параметри (статистики), які характеризують її адекватність ( та інші)[1]. Такі статистики, обчислюються, як правило, всіма відомими пакетами прикладних програм, які призначені для обробки експериментальних даних.

Застосування отриманої моделі до розв’язку задач прогнозування чи керування описують в окремому параграфі, де наводяться графічні та чисельні результати, які характеризують якість прогнозу чи керування. Так, для оцінювання якості прогнозування рекомендується використовувати не менше трьох показників, наприклад: середньо-квадратична похибка (СКП), середня абсолютна похибка в процентах (САПП) і коефіцієнт Тейла.

^ 4 Як описати побудову нового чи вдосконаленого алгоритму?
Якщо в роботі пропонується новий алгоритм (прогнозування, керування, оптимізації і т.і.) чи модифікація відомого, то необхідно обов’язково відзначити в чому полягають його відмінності від існуючих. Відмінності можуть стосуватись наступних характеристик:

  • зменшення обчислювальних витрат – об’єм пам’яті та час виконання (наприклад, зменшення числа циклів при навчанні нейромережі);

  • спрощення обчислювальної структури;

  • покращення характеристик збіжності (час збіжності, а також конкретні величини, що характеризують збіжність);

  • узгодження характеристик нового алгоритму з іншими процедурами, які використовуються в комплексі з ним.


Обов’язково наводиться структурна схема алгоритму, яка чітко відображає послідовність його виконання та дає можливість визначити елементи його новизни.

Необхідно також навести приклад (приклади) застосування запропонованого алгоритму, які ілюструють його переваги перед відомими. При цьому спочатку рекомендується скористатись так званими модельними прикладами, а потім реальними експериментальними чи статистичними даними. Модельні (тестові) приклади передбачають використання спеціально згенерованих даних, які мають задані статистичні характеристики (розподіл, дисперсія, середнє, ступінь корельованості). Такий підхід дозволяє впевнитись у тому, що запропонований алгоритм є дійсно здатним виконувати покладені на нього функції і має переваги у випадку обробки даних із заданими характеристиками.

Досить часто (особливо при розв’язку задачі прогнозування) в літературі можна знайти спеціальні тестові дані, які пропонуються для апробації алгоритмів, призначених для обробки даних того чи іншого типу. Наприклад, існують спеціальні тестові дані для перевірки алгоритмів прогнозування нелінійних процесів (ряди Макі-Гласа і Лоренца, процеси з трендами та сезонними ефектами). Суттєву допомогу в пошуку даних для тестування нових алгоритмів можна отримати від Інтернету (наприклад, від сайту Time Series Service чи EuroStat, а корисну наукову інформацію можна знайти, на англомовному сайті www.scirus.com, який призначений для пошуку тільки наукової інформації).

Робота повинна обов’язково містити порівняльний аналіз результатів, отриманих за допомогою запропонованого автором методу (алгоритму) та відомих методів (алгоритмів). Тобто, різні методи повинні бути застосовані до одних і тих же даних, а для оцінювання якості результатів необхідно застосувати однакові критерії якості. Результати порівняльного аналізу повинні бути докладно описані у відповідному розділі (главі), а також у висновках за розділом.


^ 5 Особливості проектування та описання СППР
Системи підтримки прийняття рішень представляють собою досить широкий і надзвичайно зручний клас інформаційних систем, які дозволяють інтегрувати в собі практично всі знання, отримані студентами на протязі всього курсу навчання.

При проектуванні СППР необхідно зробити огляд їх відомих архітектур (структур) та обгрунтовано вибрати ту, яка найкраще відповідає поставленій задачі. Необхідно обгрунтувати вибір закритої чи відкритої архітектури системи. Обов’язково наведіть визначення СППР, тому що про це вас можуть запитати на захисті проекту. Оскільки існує декілька визначень СППР, то можна навести 3-4 з метою попередження претензій щодо визначення.

Наприклад, є такі визначення:
^ СППР – інтерактивна компютерна система для підтримки різних вибів діяльності під час прийняття рішень стосовно слабоструктурованих і неструктурованих проблем. Такі системи дають змогу особам, що приймають рішення (ОПР), відшукувати релевантні дані, згенеровані системами обробки транзакцій та інших внутрішніх інформаційних джерел, а також надає доступ до зовнішньої по відношенню до організації інформації. СППР дає змогу користувачам моделювати й аналізувати інформацію у такий спосіб, який буде найефективнішим для вироблення певного специфічного рішення і буде забезпечувати підтримку в інтерактивному режимі. – Ситник В.Ф. Системи підтримки прийняття рішень. – Київ: КНЕУ, 2004. – 614 с.”
СППР – інтерактивна прикладна система, яка забезпечує користувачам, котрі приймають рішення, легкий і зручний доступ до даних і моделей з метою прийняття рішень у напівструктурованих і неструктурованих ситуаціях з різних галузей людської діяльності.”
^ СППР – інтерактивна автоматизована система, яка допомагає особі, яка приймає рішення, використовувати дані і моделі для розвязання неструктурованих і слабоструктурованих проблем.”
СППР – комп’ютерна інформаційна система, яка використовується для підтримки різних видів діяльності під час прийняття рішень у ситуаціях, де неможливо абе небажано мати автоматичну систему, яка повністю виконує весь процес створення рішень.”
“Sometimes a manager makes decisions individually. In other cases decision making may be distributed, involving the combined and coordinated efforts of many knowledge workers.

Both individual and distributed decision making are susceptible to support by systems that facilitate, expand, or enhance a manager’s ability to work with one or more kinds of knowledge. Such knowledge-based systems are called decision support systems (DSS). – Holsapple C.W., Whinston A.B. Decision Support Systems. – St. Paul, MN: West Publishing Company, 1996. – 713 p.”
Таке розмаїття визначень СППР зумовлене наявністю різних типів та форм підтримки прийняття рішень.

Необхідно пам’ятати, що СППР будь-якого типу повинна включати наступні елементи:

  • підсистему вводу та аналізу запитів користувача (ПВАЗ);

  • підсистему обробки запитів користувача та генерації результатів (ПОЗГР);

  • базу знань і даних (БЗД);

  • підсистему представлення результатів в зручній для користувача формі (ППР).

Функції підсистем докладно розглядаються у відповідних курсах. Очевидно, що від студента-дипломника не вимагається створення комерційного варіанту системи, але всі елементи, як правило, повинні бути наведені в дипломному проекті. Такий підхід дозволить отримати досвід для створення, в подальшому, комерційних систем.

Підсистема вводу та аналізу запитів користувача повинна включати опис всіх допустимих запитів користувача та їх формалізоване представлення (синтаксис). Необхідно вказати який саме тип вводу використовується (командний рядок, стандартні форми, і т.і.) та обгрунтувати його вибір.

Підсистема обробки даних та генерації результатів представляє собою ядро СППР, яке виконує обробку коректних запитів користувача; звертається до бази даних і знань за необхідними алгоритмами, правилами, критеріями та даними, виконує обробку даних і передає результат в систему представлення разом із інформацією щодо форми представлення результатів.

^ Проект повинен містити вимоги до системи, чітке описання всіх функцій СППР та послідовність їх виконання [2].


При описанні БЗД необхідно навести наступну інформацію:

  • всі допустимі формати даних та способи зберігання знань;

  • тип бази даних та обгрунтувати його вибір;

  • вказати на можливість їх доповнення та модифікації, а також яким методом це виконується;

  • яким чином відбувається взаємодія між ПОКЗГР та БЗД (модульний та структурний принципи).

БЗД повинна містити всі алгоритми прогнозування (чи керування), критерії, які використовуються для аналізу якості прогнозування (керування), а також критерії і правила вибору кращого результату. Критерії можуть мати кількісний або якісний характер. При описанні БЗД необхідно вказати на всі типи знань і даних, що містяться в ній.

В роботі необхідно обгрунтувати вибір типу інтерфейсу СППР (командні рядки, заповнення форм, іконки), вказати на переваги використання вибраного типу інтерфейсу при розв’язку поставленої задачі, можливості його адаптації до користувача.

Обов’язково надається описання форм представлення результатів роботи СППР для користувача. Вказується на можливість ретроспективного аналізу результатів використання системи, як одну із функцій СППР в цілому. Необхідно підкреслити важливість реалізації цієї функції для прийняття обгрунтованих рішень.

Автор проекту повинен обгрунтовано вибрати інструментальну систему для створення СППР, тобто вибір стандартної програмної систими, яку він використав, а також вказати на можливість (чи неможливість) створення прототипу.

На закінчення описання СППР необхідно сказати про перспективи її подальшого розвитку та можливості практичного використання; вказати на потенційних замовників.

^ 6 Проектування оптимального фільтра
Завдання на проектування оптимального фільтра може бути темою окремого дипломного проекту або його частиною. Задача оптимальної фільтрації (оптимального оцінювання стану процесу) виникає в технічних, економічних та інших системах у тих випадках, коли на процес діють випадкові збурення, а на виміри впливають випадкові шуми. В більшості практичних випадків для розв’язку цієї задачі застосовують оптимальний фільтр Калмана (ФК). Проектування ФК складається з наступних кроків:

  • аналіз особливостей функціонування процесу;

  • побудова математичної моделі динаміки процесу у вигляді диференціальних або різницевих рівнянь;

  • представлення отриманої моделі у просторі станів;

  • якщо коваріації збурень станів та шумів вимірів невідомі, то необхідно вибрати метод оцінювання цих статистичних параметрів на основі експериментальних або статистичних даних (в такому випадку проектується адаптивний фільтр);

  • статистичне моделювання алгоритму фільтрації з метою визначення його збіжності при обробці даних із заданими статистичними характеристиками; аналіз результатів моделювання;

  • апробація алгоритму фільтрації на реальних даних.


Дотримання наведеної послідовності дій при проектуванні оптимального фільтра дає гарантію надійного функціонування фільтра при обробці даних в реальному часі. При проектуванні фільтра необхідно використовувати всі можливості щодо підвищення його обчислювальної стійкості (коректна попередня обробка даних, спеціальні алгоритми обернення матриць, алгоритми послідовної фільтрації без обернення матриць), а також передбачати в алгоритмі контроль якості його функціонування за допомогою діагональних елементів коваріаційної матриці похибок оцінок та іноваційної послідовності (нев’язки).

В результаті застосування ФК необхідно обов’язково навести графіки зміни в часі апріорних та апостеріорних коваріацій похибок оцінок стану та оптимального коефіцієнта фільтра.

^ 7 Проектування системи керування
Проектування системи керування вибраним процесом чи об’єктом складається з наступних кроків:

  • аналіз процесу (об’єкта) як об’єкта керування;

  • розробка математичної моделі процесу;

  • вибір (розробка нового) алгоритму керування;

  • моделювання системи керування на комп’ютері;

  • апробація (при можливості) розробленої системи керування на реальному процесі.

Аналіз процесу дозволяє визначити число його входів та виходів, тип зовнішніх збурень, що діють на процес, а також наявність шумів (похибок) вимірів. Результатом аналізу повинні бути також існуючі математичні моделі, що описують вибраний процес. На основі виконаного аналізу робиться висновок щодо можливості використання існуючої моделі для побудови системи керування або необхідності побудови нової моделі. Наприклад, існуюча модель може не враховувати зовнішні збурення або нелінійності процесу.

Розробка нової математичної моделі грунтується на відомих законах та закономірностях функціонування процесу або на використанні експериментальних даних. Наприклад, якщо необхідно моделювати макроекономічні процеси, можна скористатись відомими законами їх рівноважного розвитку. У випадку керування механічними системами необхідно скористатись відомими системами рівнянь, що описують відповідні режими функціонування таких систем (коливання, різні види руху і т.і.). Для отримання експериментальних даних необхідно коректно спланувати та реалізувати експеримент.

В спеціальній літературі можна знайти надзвичайно широкий спектр алгоритмів керування динамічними системами. Однак, як правило, в кожному конкретному випадку побудови системи керування необхідно адаптувати існуючий алгоритм до вибраного процесу. В окремих випадках необхідно модифікувати існуючі алгоритми керування у відповідності до вибраного критерію якості або, навіть, створювати свій алгоритм.

Обов’язковим етапом проектування системи керування є її комп’ютерне моделювання, метою якого є визначення характеристик стійкості та точності системи в умовах впливу збурень визначеного типу та наявності похибок вимірів. В процесі моделювання необхідно генерувати типи збурень та шумів вимірів, які характерні для реального функціонування процесу, а також використовувати реальні сигнали завдання для вихідних змінних (змінні стану). Як правило, для генерування сигналів збурення використовують генератори псевдовипадкових сигналів, найбільш розповсюдженим серед яких є рівномірно та нормально розподілені числа із заданим середнім да дисперсією. Дані, що мають рівномірний розподіл, можна використати для подальшого генерування на їх основі розподіли інших типів із заданими статистичними характеристиками.
Останнім етапом є апробація розробленого алгоритму на реальному процесі, тобто впровадження його в реальній системі керування на виробництві. Однак, це можливо тільки в окремих випадках, якщо існує договір із зацікавленим підприємством.

^ 8 Оформлення результатів чисельних експериментів
Результати виконання чисельних експериментів над розробленими моделями, методами та алгоритмами повинні бути представлені в роботі з максимальною повнотою, чіткістю, простотою і зрозумілістю. Пам’ятайте, що результати комп’ютерного моделювання підтверджують коректність відомих чи запропонованих вами теоретичних положень. Отримані вами результати повинні бути обов’язково порівняні з результатами, отриманими раніше (вами або іншими виконавцями) за допомогою інших методів. Порівняння результатів гарантує коректність висновків щодо новизни.

Необхідно застосовувати всі можливі способи представлення результатів, які сприяють їх прискореному і правильному сприйняттю: дво- і тривимірні графіки, корелограми, стовпчикові та кругові діаграми, ретроспективне графічне представлення результатів (там, де це можливо і необхідно). Графічне представлення результатів моделювання не повинне бути перевантажене зайвими подробицями, але, разом з тим, воно має бути достатньо інформативним.
^ Пам’ятайте, що один хорошо продуманий інформативний рисунок замінює до двох тисяч слів.
При порівнянні алгоритмів прогнозування рекомендується разом з графіками прогнозів навести числові характеристики точності прогнозування – звести в одну таблицю характеристики похибок прогнозування для всіх алгоритмів, що порівнюються. Це сприяє швидкому сприйняттю результатів, отриманих в роботі.

Якщо порівнюються алгоритми оптимізації, то необхідно навести числові дані щодо числа ітерацій та часу, необхідних для пошуку екстремуму, значення функціоналу в точці екстремуму, а також сказати про можливість визначення глобального екстремуму. Рекомендується зводити в одну таблицю всі порівняльні характеристики нових та відомих алгоритмів оптимізації. Це суттєво полегшує виконання порівняльного аналізу результатів та їх сприйняття іншими.

^ 9 Приклад оформлення результатів моделювання і прогнозування

процесу
Побудуємо модель ряду даних, що характеризує валовий збір зерна (ВЗЗ) в Україні в 1980 – 2009 роках (щорічні значення в мільйонах тон). Автокореляційна функція процесу наведена в таблиці 9.1.


Таблиця 9.1. Автокореляційна функція для ВЗЗ


Вибірка даних: 1950 2009

Число спостережень: 56

АКФ

Часткова АКФ




АКФ

ЧАКФ

Q-стат

Імов.

. |**** |

. |**** |

1

0.577

0.577

19.683

0.000

. |**** |

. |** |

2

0.496

0.244

34.479

0.000

. |**** |

. |*** |

3

0.585

0.363

55.457

0.000

. |**** |

. |*. |

4

0.535

0.146

73.351

0.000

. |*** |

.*| . |

5

0.340

-0.188

80.699

0.000

. |** |

**| . |

6

0.247

-0.225

84.654

0.000

. |** |

.*| . |

7

0.249

-0.086

88.763

0.000

. |*. |

. | . |

8

0.183

0.001

91.032

0.000

. |*. |

. |** |

9

0.179

0.226

93.238

0.000

. | . |

.*| . |

10

0.047

-0.080

93.393

0.000

. |*. |

. |*. |

11

0.124

0.131

94.495

0.000

. |*. |

. |*. |

12

0.182

0.112

96.928

0.000


Авторегресійні моделі: Почнемо з простої моделі АР(1):
Таблиця 9.2. Результати оцінювання моделі АР(1).


Залежна змінна (валовий збір зерна): Z

Метод: МНК




Скорегована вибірка: 1951 2009

Розглядається 55 спостережень після корегування

Z=C(1)+C(2)*Z(-1)




Коеф-ти

Станд. пох.

t-статистика

Ймов.

C(1)

14.49956

3.797895

3.817790

0.0004

C(2)

0.579213

0.108765

5.325348

0.0000

R-квадрат

0.348569

Середнє зал. змінної

34.03273

Скорегов. R-квадрат

0.336278

Станд. відхил. зал.

8.965821

Станд. пох. регресії

7.304378

Критерій Акайке

6.850511

Сума квадр. похиб.

2827.759

Критерій Шварца

6.923505







Стат. Дарбіна-Уотс.

2.351313


Основні характеристики якості моделі:
.

Статистичні характеристики якості однокрокового прогнозу:
.

Таблиця 9.3. Результати моделювання і однокрокового прогнозування ВЗЗ в Україні.


Тип моделі

Характеристики моделі

Характеристики прогнозу













Коеф-т

Тейла

АР(1)

0,35

2827,76

2,35

8,50

6,94

23,46

0,123

АР(3)

0,47

2160,91

2,13

7,49

5,99

19,56

0,107

АР(7)

0,49

1660,50

1,998

7,57

6,07

18,80

0,105

АР(12)

0,54

1221,24

1,954

7,33

5,56

16,49

0,099

АР(15)

0,56

1018,66

2,095

6,48

5,12

14,94

0,086

АР(17)

0,55

1009,56

2,117

6,72

5,45

15,7

0,088



Результати обчислень, наведені в таблиці 9.3, свідчать про те, що кращою для прогнозування є модель АР(15), яка має мінімальні значення всіх параметрів якості прогнозу. Графіки фактичних і прогнозованих значень наведені на рис. 9.1.


Рис. 9.1. Фактичні (Z) та прогнозовані (ZF) значення валового збору зерна.

Модель тренду для довгострокового прогнозування
Побудуємо окремо модель для тренду ВЗЗ у вигляді полінома від дискретного часу , тобто, у вигляді:
.
Модель п’ятого порядку:



Таблиця 9.4. Результати побудови моделі АР(5).


Метод оцінювання: МНК




Вибірка даних: 1950 2009

Всього спостережень: 56

Z=C(1)+C(2)*K+C(3)*K^2+C(4)*K^3+C(5)*K^4+C(6)*K^5




Коеф-ти

Стд. пох.

t-статист.

Ймов.

C(1)

18.38052

5.745389

3.199178

0.0024

C(2)

1.586210

1.973021

0.803950

0.4252

C(3)

-0.172771

0.209820

-0.823423

0.4142

C(4)

0.011160

0.009240

1.207809

0.2328

C(5)

-0.000276

0.000178

-1.549632

0.1275

C(6)

2.22E-06

1.24E-06

1.789023

0.0797

R-квадрат

0.591569

Середнє залеж. зм.

33.78929

Скорегов R-квадрат

0.550726

Стд. Відхил. зал.зм.

9.068801

Стнд. пох. регресії

6.078628

Критерій Акайке

6.548392

Сума квадратів пох.

1847.486

Критерій Шварца

6.765394







Стат. Дарбіна-Уотс.

1.942738




Рис. 9.2. Фактичні значення ВЗЗ та їх тренд.
Основні статистичні характеристики моделі та однокрокового прогнозу, обчисленого за цією моделлю:

.
Таким чином, модель тренду є кращою за всіма використаними показниками якості прогнозу ніж модель АР(17). Щодо показників якості моделі, то модель тренду є гіршою тільки за сумою квадратів похибок.

^ 10 Оформлення роботи в цілому
Структура дипломної роботи на звання спеціаліста та магістра, приклади оформлення титульної сторінки, завдання на виконання роботи (проекту), реферату, змісту та інших елементів пояснювальної записки наведені нижче в додатках. Оформлення пояснювальної записки повинно відповідати державним стандартам України.

Кожний розділ (глава) повинні обов’язково закінчуватись висновками за розділом, в яких чітко і стисло відображаються результати, отримані в розділі та їх відмінність від відомих результатів. Рекомендований об’єм висновків за розділом – 1,0-1,5 сторінки (не більше!).

Робота в цілому завершується висновками за роботою та рекомендаціями для подальших досліджень за темою роботи. Висновки за роботою формують (але не повторюють повністю) на основі висновків за розділами. Рекомендації для подальших досліджень повинні бути обгрунтованими вашими теоретичними та/або чисельними результатами, отриманими в процесі виконання роботи. Рекомендований об’єм висновків та рекомендацій – 2,0-3,0 сторінки.

Зверніть увагу на правильність оформлення списку використаних джерел (літератури). Існують відмінності між стандартами оформлення книг, журналів, звітів, конференцій, які наведено в додатках.


^ Якщо пояснювальна записка оформлена з порушеннями вимог, вона може бути знятою з захисту в будь-який час!



Обов’язковим додатком (додаток А) до основного матеріалу пояснювальної записки є копії слайдів на папері формату А4. Іншими додатками можуть бути наступні матеріали:

  • додатковий теоретичний матеріал, який не може бути розміщений в основному тексті внаслідок великого об’єму;

  • таблиці з результатами обчислювальних експериментів;

  • додаткові ілюстративні матеріали до результатів роботи, які не могли бути розміщені в основному тексті внаслідок великого об’єму;

  • таблиці з експериментальними (статистичними) даними;

  • роздруківки текстів програм.

Зверніть увагу на те, що додатки позначаються прописними літерами А, Б, В, …, але для цієї мети не можна (за стандартом) використовувати літеру Є.
Особливу увагу приділіть підготовці слайдів. При створенні слайдів уникайте багатослівності. Якщо крім формул, ви наводите на слайдах текстовий матеріал, то він повинен мати мінімальний об’єм. Багатослівність на слайдах не сприяє швидкому сприйняттю та розумінню матеріалу. Пам’ятайте, що слайди створюються не тільки для того щоб вам було легко доповідати, але й для присутніх. Ті, хто слухає вашу доповідь, повинні зрозуміти суть роботи та оцінити її результати за дуже короткий час – 10-12 хвилин, тому представлення інформації щодо використаних (запропонованих) методів та отриманих результатів повинне бути максимально чітким і зрозумілим.

Структура вашої доповіді на захисті повинна бути повністю узгодженою з послідовністю представлення матеріалів на слайдах. Послідовність викладення матеріалу під час доповіді також наведена в додатках.


^ Увага! Крайні строки здачі дипломних робіт та проектів для спеціалістів – 1 лютого, а для магістрів – 5 червня.


11 Основні напрямки, за якими можна вибирати теми дипломних

проектів і робіт (якщо керівник Баклан І.В.):


  • застосування теорії стаціонарних процесів до моделювання і прогнозування реальних фінансово-економічних систем;

  • застосування теорії Байєсового оцінювання, класифікації та прогнозування до реальних процесів;

  • застосування теорії гетероскедастичних процесів (нестаціонарні процеси із змінною дисперсією) до аналізу і прогнозування реальних фінансово-економічних систем;

  • застосування теорії коінтегрованих процесів (нестаціонарні процеси з трендом) до аналізу і прогнозування реальних фінансово-економічних систем;

  • порівняльний аналіз методів прогнозування різних типів;

  • підвищення якості прогнозів шляхом модифікації відомих методів;

  • аналіз макроекономічних процесів статистичними методами;

  • аналіз, моделювання і прогнозування фінансово-економічних показників конкретних підприємств;

  • дослідження (моделювання і прогнозування) нелінійних процесів;

  • побудова комп’ютерних інформаційно-аналітичних систем та систем підтримки прийняття рішень (СППР) при моделюванні, прогнозуванні та керуванні динамічними системами різної природи;

  • аналіз, моделювання і менеджмент економічних, фінансових і проектних ризиків;

  • деякі інші.


1   2   3   4   5

Схожі:

Методичні вказівки iconМетодичні вказівки
Методичні вказівки до виконання дипломної роботи для студентів спеціальності 03040101 “Правознавство” всіх форм навчання /Укл.: В....
Методичні вказівки iconМетодичні вказівки
Методичні вказівки щодо виконання атестаційної дипломної роботи (проекту) для спеціалістів за спеціальністю «Інтелектуальні системи...
Методичні вказівки iconМетодичні вказівки
Методичні вказівки щодо виконання атестаційної дипломної роботи (проекту) для спеціалістів за спеціальністю «Інтелектуальні системи...
Методичні вказівки iconМіністерство освіти І науки України дніпродзержинський державний...
Методичні вказівки до виконання курсового проекту “Розрахунок регенератора мартенівської печі” для студентів 3-го курсу спеціальності...
Методичні вказівки iconМетодичні вказівки
Методичні вказівки до виконання розділу «Охорона праці та безпека в надзвичайних ситуаціях» в дипломних роботах (проектах) для студентів...
Методичні вказівки iconМетодичні вказівки щодо виконання
Методичні вказівки щодо виконання курсової роботи з дисципліни “Товарознавство (Харчові продукти)” / О. Р. Сергєєва, О. В. Кузьменко...
Методичні вказівки iconМетодичні вказівки
Методичні вказівки для написання курсової роботи з дисципліни «Бухгалтерський облік (загальна теорія)» для студентів напряму підготовки...
Методичні вказівки iconМіністерство освіти І науки України одеська національна академія...
Методичні вказівки до розрахунково-графічної роботи з дисципліни «Автоматизований електропривод» для студентів спеціальності „Автоматизація...
Методичні вказівки iconА. В. Сипко Методичні вказівки до виконання курсової роботи
Методичні вказівки до виконання курсової роботи з дисципліни "Планування І контроль на підприємстві" для студентів денної та заочної...
Методичні вказівки iconМетодичні вказівки до виконання курсової роботи з дисципліни
Методичні вказівки до виконання курсової роботи з дисципліни «Системне програмування» для студентів денної форми навчання за напрямом...
Додайте кнопку на своєму сайті:
Школьные материалы


База даних захищена авторським правом © 2014
звернутися до адміністрації
uchni.com.ua
Головна сторінка