Диссертация (1172870), страница 11

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 11)

е. достаточно точное для практического использования этой модели описаниереального процесса.Во многих случаях для различных классов задач наука разработаласпециальные критерии для оценки степени адекватности математическихмоделей реальности.Однако общих методов проверки адекватности математических моделей(особенноимитационныхмоделей)описываемойимиреальностинесуществует, и в каждом конкретном случае, комбинируя и используявышеупомянутые приемы и методы, нужно разрабатывать специальныеспособы такой проверки.В данном случае проверка производилась на основании результатов серии«прогонов» модели на отрезке времени, равным одному году по основнымстатистическимраспределениям:распределениевызововвовремени(по месяцам года, дням недели, часам суток), по территории города, по типамвызовов (числу вызываемой техники по вызовам), по времени следованияк месту вызова и времени обслуживания вызовов.Например, при интервале моделирования 30–60 суток разброс значенийсреднего времени следования по городу минимален и составляет 0,05 минуты.При дальнейшем увеличении интервала моделирования, до 360 суток,происходит полная стабилизация результатов.Для наглядности можно сравнить результаты реальных данных ирезультатов моделирования по одному из характерных «прогонов» модели.В Астане ежегодно возникает около 3 тыс.

различных ДС (пожары,аварии, стихийные бедствия и др.), на которые реагирует ПСП, за основу быливзяты реальные распределения вызовов во времени по месяцам года, по днямнедели и по часам суток.73Присравненииреальныхраспределенийсраспределениями,полученными в результате моделирования, было установлено, что расхождениясоставляют: по месяцам года от 1–16 %, по дням недели не более от 0–8 %,по часам суток от 2–51 % (таблицы 3.1–3.3, рисунки 3.5–3.7).Таблица 3.1 – Распределение числа вызовов по месяцам№ п/п123456789101112МесяцыгодаЯнварьФевральМартАпрельМайИюньИюльАвгустСентябрьОктябрьНоябрьДекабрьВсегоРеальныеданные2222291893112612442472623262602402093000Число вызововРезультатымоделирования2202451773042592102452853142342792092981Расхождение,%0,906,996,352,250,7713,930,818,783,6810,0016,250,000,61Доля,%7,388,225,9410,208,697,048,229,5610,537,859,367,01100,00Таблица 3.2 – Распределение числа вызовов по дням недели№ п/п1234567Дни неделиПонедельникВторникСредаЧетвергПятницаСубботаВоскресеньеВсегоРеальныеданные4004604504504304503603000Число вызововРезультатыРасхождение,моделирования%3775,754590,224460,894431,564143,724540,893887,7829810,63Доля,%12,6515,4014,9614,8613,8915,2313,02100,00Таблица 3.3 – Распределение числа вызовов по часам суток№ п/пЧасысуток123456780–11–22–33–44–55–66–77–8Реальныеданные1201201009060506090Число вызововРезультатымоделирования1821331049786535149Расхождение,%51,6710,834,007,7843,336,0015,0045,56Доля, %6,114,463,493,252,881,781,711,64742092093,152,652,353,224,194,633,354,865,174,265,645,336,276,816,985,80100,0024027926023426228532631417,5012,8630,0012,733,856,1537,509,3828,3320,625,0011,671,583,3322,353,890,63247245244210259261311304947970961251381001451541271681591872032081732981189177229245350300250200150100500222220Число вызовов, шт.Окончание таблицы 3.398–980109–10701110–111001211–121101312–131301413–141301514–151601615–161601716–171201817–181601918–191602019–201802120–211902221–222102322–231702423–24180Всего3000МесяцыРеальные данныеРезультаты моделированияПонедельникВторникСредаЧетвергПятницаСуббота388360454450414430443450446450459460377500450400350300250200150100500400Число вызовов, шт.Рисунок 3.5 – Распределение реальных данных с результатами моделированиявызовов по месяцамВоскресеньеДни неделиРеальные данныеРезультаты моделированияРисунок 3.6 – Распределение реальных данных с результатами моделированиявызовов по дням недели7510050120 154127 16016016818015919018721020317020818017315018212013310010490976086505360519049809470791007011096130125130138160100160145200120Число вызовов, шт.2500Часы сутокРеальные данныеРезультаты моделированияРисунок 3.7 – Распределение реальных данных с результатами моделирования числа вызововпо часам сутокСледующим параметром сравнения явилось распределение числа вызововпо территории города (по районам обслуживания пожарных депо).

Результатымоделирования представлены в таблице 3.4 и на рисунке 3.8.Таблица 3.4 – Распределение числа вызовов по районам обслуживания№п/п12345678910НазваниерайонаПЧ-1СПЧ-2СПЧ-3ПЧ-4СПЧ-5ПЧ-6ПЧ-7ПЧ-8ПЧ-10СПЧ-16ВсегоРассматриваяЧисло вызововРасхождение,%РеальныеРезультатыданныемоделирования5184523,848140615,64183936,078753,963255711,98516290,57911849,01881567,949356213,91841034,5315629846,0представленныерезультатысравненияДоля,%16,415,213,22,520,02,72,55,915,65,8100,0реальныхраспределений с распределениями полученных в результате моделирования,было установлено, что расхождение плотности потока вызовов по районамобслуживания пожарных частей составляет не более 4–90 %.0ПЧ-1СПЧ-2СПЧ-3ПЧ-4СПЧ-5493562ПЧ-7184188ПЧ-8103ПЧ-615679100757820085162300118400393418500406452Число вызовов, шт.60048151870055763276ПЧ-10СПЧ-16Пожарное депоРеальные данныеРезультаты моделированияРисунок 3.8 – Распределение реальных данных с результатами моделированиявызовов по районам обслуживанияВ таблице 3.5 и на рисунке 3.9 представлены результаты сравненияраспределения времени прибытия к месту вызова ПСП с интервалом времениот 0 до 10 минут и более 10 минут.Таблица 3.5 –Распределение времени прибытия к месту вызова№ п/пИнтервалывремениприбытия, мин1230–55–10>10122 (15%)468 (58%)208 (26%)7985007.47.66.82,1300113200196208400122Число вызовов, шт.113 (14%)504 (62%)196 (24%)813468600Расхождение,%504ВсегоЧисло вызовов:РеальныеРезультатыданныемоделирования10000–55 – 10>10Интервал времени, минРеальные данныеРезультаты моделированияРисунок 3.9 – Распределение реальных данных с результатами моделирования времениприбытия к месту вызова77Присравненииреальныхраспределенийсраспределениями,полученными в результате моделирования, было установлено, что расхождениевремени прибытия к месту вызова составляет не более 6–8 %.В таблице 3.6 и на рисунке 3.10 приведено полученное в ходемоделирования и реальное распределение занятости ПСП непосредственно наместе вызова.Таблица 3.6 – Распределение времени занятости на месте вызова№ п/пИнтервалывременизанятости на местевызова, мин306 (47%)169 (26%)111 (17%)52 (8%)14 (1%)6524,412,50,967,050.01,7311007501415052112200111250169300193Число вызовов, шт.350320 (48%)193 (29%)112 (17%)31 (5%)7 (1%)663Расхождение,(%)3060–1515–3030–6060–120>120Всего32012345Число вызовов:РеальныеРезультатыданныемоделирования00 – 1515 – 3030 – 6060-120>120Интервал времени, минРеальные данныеРезультаты моделированияРисунок 3.10 – Распределение реальных данных с результатами моделирования временизанятости на месте вызоваПрисравненииреальныхраспределенийсраспределениями,полученными в результате моделирования, было установлено, что расхождениепо времени занятости на месте вызова составляет не более от 4 до 67 %.Сравнение реальных данных с результатами моделирования подтвердилоадекватность предложенных моделей.

Таким образом, можно сделать вывод обих достаточно хорошей сходимости и возможности их использования длядальнейшего исследования.783.4 Имитационная модель функционированияоперативных пожарно-спасательных подразделений объектаВ процессе исследования для детализации моделирования процессафункционирования ПСГ возникла необходимость разработки имитационноймодели процесса функционирования ПСП исследуемого объекта в рамкахобщей модели функционирования ПСГ города.

Был разработан алгоритмфункционированияимитационноймоделиПСПобъекта,которыйвпоследствии был реализован в виде программы для ЭВМ на объектноориентированном языке программирования С++. На рисунке 3.11 показанукрупненныйалгоритмработыимитационноймоделиоперативнойдеятельности ПСП объекта.Основной задачей оперативных подразделений объекта с выезднойпожарной техникой являются обеспечение контроля за противопожарнымсостоянием охраняемых объектов, организации эвакуации людей и имуществав случае пожара, а также обеспечение своевременного обнаружения и тушенияпожаров с использованием основных и специальных пожарных автомобилей.Задачами подразделений без выездной пожарной техники является обеспечениеконтролязапротивопожарнымиспользованиемдляпожаротушения.Вэтихсостояниемцелейслучаяхохраняемыхстационарныхобнаруженияилиобъектовсручныхсредствнепосредственнойугрозывозникновения пожара принимаются незамедлительные меры по устранениюопасности.

Характеристики

Список файлов диссертации