Пояснительная записка (1223139), страница 15

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

Текст из файла (страница 15)

Рисунок 5.2 - данные из таблицы 5.2 в Excel.

Далее производится регрессионный анализ методом корреляции, где видно разницу величин факторов, влияющих на удельный расход электроэнергии.

Рисунок 5.3 Корреляционный анализ.

Для того чтобы произвести корреляционный анализ в программе Excel в панели инструментов выбирается раздел «данные» - №1, далее «анализ данных» - №2, в появившемся окне выбирается «корреляция» и «ок». Далее в появившемся окне «корреляция» - №3 в графу входной интервал заносится вся таблица - №4. группирование: по столбцам, отмечается галочкой «Метки в первой строке», параметры вывода: Новый рабочий лист, далее «ок». Формируется таблица корреляционного анализа на новом листе Excel рисунок 5.4.

Рисунок 5.4 - Значения корреляционного анализа.

Затем вычисляется регрессия этих факторов.

Рисунок 5.5 - Регрессионный анализ всех факторов

На основание рисунка 5.5, для того чтобы произвести корреляционный анализ в программе Excel в панели инструментов выбирается раздел «данные» - №1, далее «анализ данных» - №2, в появившемся окне выбирается «регрессия» и «ок», далее в появившемся окне №3 «регрессия» заполняются поля. Входной интервал по Y выбираем данные №4; Входной интервал Х выбираются данные №5; ставится галочку на «Метки»; Параметры ввода «Новый рабочий лист», «ок». Получаем таблицу регрессии на новом листе Excel рисунок 5.5.

Рисунок 5.6 - Регрессионный расчет всех факторов

На рисунке 5.6 видно регрессионную статистику которая составила 0.88%. Таким образом выполняется регрессионный анализ на каждый фактор по отдельности.

Таблица 5.6 - Результаты построения уравнений регрессии

Величина R² называется множественным коэффициентом детер­минации. Она показывает, какая часть дисперсии функции отклика объясняется вариацией линейной комбинации выбранных факторов - . Иначе говоря, значение R² дает численную оценку того, насколько изменчивость предсказываемой величины объясняется вклю­ченными в модель факторами. Таким образом из расчета видно, чем больше факторов применяется для регрессионного анализа, тем выше величина детерминации, из этого следует, что прогноз будет более точный и надежный.

Произведя расчет корреляции вычисляется линейная функция. На основание которой и производится прогноз удельного расхода электроэнергии.

Основное свойство линейных функций: приращение функции пропорционально приращению аргумента. То есть функция является обобщением прямой пропорциональности.

Линейная функция рассчитывается по формуле

(5.19)

где Y – удельный расход электроэнергии;

– неизвестный показатель, рассчитанный с помощью Excel функцией ЛИНЕЙН или с применением расчетов наименьших квадрантов;

– факторы влияющие на расход электроэнергии.

Чтобы выполнить линейную функцию, надо в программе Excel вызвать мастер функций и выбрать функцию ЛИНЕЙН Excel рисунок 5.7; из рисунка видно №1 – вызов мастера функций, №2 выбор функции ЛИНЕЙН Excel.

Рисунок 5.7 - Построение линейной функции

Рисунок 5.8 - Выбор аргументов функции

В рисунке 5.8 видно поле №1 – аргументы функции, в строку - известные значения Y выбирается массив данных №2, в строку – известные значения X выбирается массив данных № 3, в поле константа и статистика заносятся значения 1, и «ок». Полученное числовое значение, функция ЛИНЕЙН Excel должна вернуть не одно значение, а множество (массив, матрицу значений). Количество строк, которое возвращает ЛИНЕЙН Excel всегда равно 5, а количество столбцов равняется числу неизвестных параметров b (факторов). Поскольку в расчете количество неизвестных параметров, влияющих на удельный расход электроэнергии 6 то неизвестных параметров согласно формуле (5.19) их 7.

Таким образом функция ЛИНЕЙН Excel должна отобразить матрицу размером 5 на 7 рисунок 5.9.

Рисунок 5.9 - Вывод данных линейной функции.

При расчете линейной функции, как видно на рисунке 5.8 выведется одно числовое значение, а чтобы получить все 7 неизвестных значений, то необходимо выделить полученное значение, и растянуть его в Excel вниз на 5 строк и в право на количество неизвестных факторов, 7 столбцов. При нажатии клавиши F2, и далее одновременного нажатия Ctrl + Shift + Enter, таким образом выведется массив значений, который отобразится на рисунке 5.9. Имея данный массив значений заносятся значения в формулу 5.19.

95,11.

Полученное значение заносятся в таблицу 5.3, где видно сравнение удельного расхода электроэнергии, и расчетного расхода электроэнергии.

Таблица 5.3 Расчет удельного расхода электроэнергии.

Удельный расход	Тонно-км A	Нагрузка на ось	Масса состава m	Техническая скорость V	Число осей n	Число стоянок N	Расчетный удельный расход
1	2	3	4	5	6	7	8
94,49	534435	21,72	4345	58,57	200	3	95,11999
84,39	727545	23,1	5915	43,92	256	1	89,7668
70,61	773178	23,11	6286	61,5	272	4	88,62349
131,43	377364	17,83	3068	47,3	172	3	128,2311
83,49	678099	21,53	5513	30,75	256	1	95,11225
87,36	770349	21,74	6263	43,92	288	1	89,76241
100,49	720411	22,52	5857	38,43	260	1	91,79454
95,85	718812	23,56	5844	27,33	248	2	92,52355
85,55	769119	24,81	6253	31,53	252	2	89,31935
113,19	416109	20,13	3383	41	168	1	111,7765
91,46	671088	20,98	5456	37,27	260	1	94,29887
84,6	647718	23,5	5266	43,92	224	2	88,5
100,51	627792	22,38	5104	53,47	228	2	90,83915
91,25	773670	23,47	6290	31,53	268	1	91,90493
84,78	672318	23,56	5466	49,2	232	2	87,46834

Окончание таблицы 5.3

1	2		3		4		5		6		7		8
95,89	637140		21,76		5180		43,92		238		1		93,47565
90,24	602823		22,27		4901		36,17		220		2		94,95771
87,52	726684		23,07		5908		42,41		256		1		90,15982
128,65	352887		17,49		2869		34,16		164		0		133,9959
94,05	772932		23,44		6284		43,92		268		1		89,65442
95,77	771579		23,06		6273		49,2		272		1		88,94714
89,85	673302		21,05		5474		43,92		260		1		92,88348
95,82	736770		23,39		5990		39,67		256		3		91,56553
98,54	767151		23,27		6237		30		268		3		93,87085
88,44	759771		23,04		6177		34,16		268		1		91,95926
97,09	673548		22,81		5476		42,41		240		1		90,6687
98,1	738000		23,43		6000		38,43		256		2		91,00374
86,48	696057		23,57		5659		41		240		1		88,82445
99,72	703929		22,71		5735		35,14		252		1		99,72
108,57	626316		21,94		5092		26,17		232		2		97,54999
87,84	771825		23,41		6275		47,3		268		1		88,96038
92,1	761124		24,55		6188		39,67		252		2		88,2972
93,9	687939		22,55		5593		45,55		248		1		90,54937
101,58	675270		24,07		5490		49,2		228		2		85,56118
94,33	728283		22,09		5921		47,3		268		2		90,94276
92,02		762846		21,83		6202		43,92		284		1		90,10379
88,83		757557		23,32		6159		39,67		264		2		91,22945
56,44		676746		24,13		5502		34,16		228		2		88,16303
104		721149		23,64		5863		33,24		248		3		91,84718
84,85		737754		23,8		5998		39,67		252		1		89,04349
88,37		658911		22,69		5357		41		236		2		92,0907
92,28		622011		23,41		5057		34,16		216		1		89,65357

По итогам таблицы видно, что множественная линейная регрессия хорошо описывает исходные данные и ей можно пользоваться для прогнозирования удельного расхода электроэнергии.

Характеристики

Список файлов ВКР