Пояснительная записка (1223139), страница 17
Текст из файла (страница 17)
Таблица 6.2 Корреляция факторов
Корреляция | Удельный расход | Тонно-км | Масса состава | Нагрузка на ось |
Удельный расход | 1 | 0.64 | 0.63 | 0.66 |
Произведя расчет корреляции вычислим линейную функцию.
Основное свойство линейных функций: приращение функции пропорционально приращению аргумента. То есть функция является обобщением прямой пропорциональности.
Линейная функция рассчитывается по формуле
(6.1)
где Y – удельный расход электроэнергии;
– неизвестный показатель, рассчитанный с помощью Excel функцией ЛИНЕЙН или с применением расчетов наименьших квадрантов;
– факторы влияющие на расход электроэнергии.
Функция ЛИНЕЙН Excel рассчитывает статистику для ряда с применением метода наименьших квадратов, чтобы вычислить прямую линию, которая наилучшим образом аппроксимирует имеющиеся данные и затем возвращает массив, который описывает полученную прямую. Функцию ЛИНЕЙН Excel также можно объединять с другими функциями для вычисления других видов моделей, являющихся линейными по неизвестным параметрам, включая полиномиальные, логарифмические, экспоненциальные и степенные ряды. Поскольку возвращается массив значений, функция должна задаваться в виде формулы массива.
Таблица 6.3 Массив значений неизвестных параметров функции ЛИНЕЙН Excel
b3 | b2 | b1 | b0 |
-3,55013 | 0,620495 | -0,00508 | 199,2884 |
Производится расчет по формуле (6.1):
102,1432;
102,1432.
В итоге получено «расчетное» значение удельного расхода электроэнергии, что близкое к реальному расходу можем увидеть в таблице 6.4.
Таблица 6.4 Прогноз расчетного удельного расхода электроэнергии
Удельный расход
| Тонно-км А т/км | Масса состава
| Нагрузка на ось
| Расчетный удельный расход
|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
94,49 | 534435 | 4345 | 21,72 | 102,1432 |
84,39 | 727545 | 5915 | 23,1 | 90,00413 |
70,61 | 773178 | 6286 | 23,11 | 88,25781 |
131,43 | 377364 | 3068 | 17,83 | 121,8419 |
83,49 | 678099 | 5513 | 21,53 | 97,43161 |
87,36 | 770349 | 6263 | 21,74 | 93,22755 |
100,49 | 720411 | 5857 | 22,52 | 92,33067 |
95,85 | 718812 | 5844 | 23,56 | 88,69848 |
85,55 | 769119 | 6253 | 24,81 | 82,37477 |
113,19 | 416109 | 3383 | 20,13 | 112,224 |
91,46 | 671088 | 5456 | 20,98 | 99,64703 |
84,6 | 647718 | 5266 | 23,5 | 91,57686 |
100,51 | 627792 | 5104 | 22,38 | 96,30004 |
91,25 | 773670 | 6290 | 23,47 | 86,96132 |
Окончание таблицы 6.4
1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
84,78 | 672318 | 5466 | 23,56 | 90,44157 |
95,89 | 637140 | 5180 | 21,76 | 98,15066 |
90,24 | 602823 | 4901 | 22,27 | 97,62667 |
87,52 | 726684 | 5908 | 23,07 | 90,14291 |
128,65 | 352887 | 2869 | 17,49 | 123,9666 |
94,05 | 772932 | 6284 | 23,44 | 87,09549 |
95,77 | 771579 | 6273 | 23,06 | 88,49527 |
89,85 | 673302 | 5474 | 21,05 | 99,31551 |
95,82 | 736770 | 5990 | 23,39 | 88,62874 |
98,54 | 767151 | 6237 | 23,27 | 87,91575 |
88,44 | 759771 | 6177 | 23,04 | 89,00896 |
97,09 | 673548 | 5476 | 22,81 | 93,05806 |
98,1 | 738000 | 6000 | 23,43 | 88,44062 |
86,48 | 696057 | 5659 | 23,57 | 89,51608 |
99,72 | 703929 | 5735 | 22,71 | 99,72 |
108,57 | 626316 | 5092 | 21,94 | 97,91744 |
87,84 | 771825 | 6275 | 23,41 | 87,2435 |
92,1 | 761124 | 6188 | 24,55 | 83,59754 |
93,9 | 687939 | 5593 | 22,55 | 93,44156 |
101,58 | 675270 | 5490 | 24,07 | 88,52033 |
94,33 | 728283 | 5921 | 22,09 | 93,56209 |
92,02 | 762846 | 6202 | 21,83 | 93,18933 |
88,83 | 757557 | 6159 | 23,32 | 88,09793 |
56,44 | 676746 | 5502 | 24,13 | 88,25199 |
104 | 721149 | 5863 | 23,64 | 88,32685 |
84,85 | 737754 | 5998 | 23,8 | 87,1363 |
88,37 | 658911 | 5357 | 22,69 | 94,03283 |
92,28 | 622011 | 5057 | 23,41 | 92,86014 |
Построив диаграмму опираясь на таблицу 6.4 увидим динамику расчетного и реального расхода удельной электроэнергии.
Рисунок 6.1 Динамика расчетного и реального расхода удельной электроэнергии.
Ряд 1 – фактический показатель удельной электроэнергии. Ряд 2 – расчетный показатель удельной электроэнергии. – величина удельной электроэнергии. N – количество графиковых поездов.
На данной диаграмме видно, что множественная линейная регрессия хорошо описывает исходные данные и ей можно пользоваться для прогнозирования удельного расхода электроэнергии.