- Главная
- Математика
- Расчетно-пояснительная записка
Содержание
- 2. Пример варианта диспетчерского журнала
- 3. Расчетно-пояснительная записка к контрольной работе оформляется в рукописном или машинописном виде на стандартных листах писчей бумаги
- 4. Выполненная контрольная работа должна быть аккуратно оформлена; цифры и символы должны быть четко написаны, чтобы не
- 5. 1. Анализ статистических закономерностей привлечения пожарной техники для обслуживания вызовов По данным диспетчерского журнала находим число
- 6. Находим дисперсию вариационного ряда: Находим среднее квадратическое отклонение: используя правило ”трех сигм”, получаем откуда следует, что
- 7. Выводы: на большинство вызовов выезжают 2 (43%) и 1(35%) пожарных автомобилей. Рис.1 Секторная круговая диаграмма распределения
- 8. 2. Анализ статистических закономерностей распределения числа вызовов пожарных подразделений в городе по суткам В течение периода
- 9. Проведем ряд расчетов теоретической вероятности для примерного варианта: Для любого фиксированного значения τ вероятности Pk(τ), соответствующие
- 10. Визуальное сопоставление полигонов эмпирического и теоретического распределений позволяет сделать вывод о сходстве характеров рассматриваемых распределений. Более
- 11. Рис.2 Полигон частот эмпирического и теоретического распределений числа вызовов пожарных подразделений в городе в интервале времени
- 12. 3. Анализ статистических закономерностей распределения длительности обслуживания вызовов пожарных подразделений в городе Определим 5 групп (V)
- 13. Средняя длительность времени обслуживания τср.обсл. может быть вычислена двумя способами: 1) как среднее арифметическое: где τi
- 14. Далее, для каждого j-ого интервала определяем теоретическую частоту fj вызовов, длительность времени обслуживания которых находится в
- 15. Таблица 3 Эмпирическое и теоретическое распределения длительности времени обслуживания вызовов пожарными подразделениями в городе Рис.3 Гистограмма
- 16. 4. Моделирование одновременной занятости пожарных автомобилей при обслуживании вызовов в городе Для определения вероятности Pk того,
- 17. Значения Tk для k=0,1,2,.. связаны соотношением: Далее определяем суммарную продолжительность времени Tk пребывания в ситуации k
- 18. Таблица 4 Теоретические значения характеристик одновременной занятости того или иного числа k пожарных автомобилей обслуживанием вызовов
- 19. 5. Обоснование числа пожарных автомобилей для обслуживания вызовов в городе на основании числа отказов в обслуживании
- 20. Далее, определим ожидаемую продолжительность времени нахождения в ситуации T>n, когда для обслуживания вызовов не хватит n
- 21. Частота возникновения полных отказов в обслуживании вы зовов в городе при заданном числе n пожарных автомобилей
- 23. Скачать презентацию
Пример варианта диспетчерского журнала
Пример варианта диспетчерского журнала
Расчетно-пояснительная записка к контрольной работе оформляется в рукописном или машинописном виде
Расчетно-пояснительная записка к контрольной работе оформляется в рукописном или машинописном виде
титульный лист, на котором указываются: название учебного заведения и кафедры; наименование дисциплины и тема курсовой работы; фамилия и инициалы слушателя, его звание и номер учебной группы; фамилия и инициалы преподавателя, его должность, ученая степень и звание;
оглавление представляет собой перечень всех структурных частей (разделов, параграфов), составляющих расчетно-пояснительную записку, с указанием номеров страниц;
исходные данные к выполнению контрольной работы;
основное содержание, в котором приводится формулировка всех задач аналитического и расчетного характера, изложение методик решения задач, полученные результаты в виде выводов и рекомендаций;
Расчетно-пояснительная записка может также содержать приложения, в которых приводятся таблицы справочного и нормативного характера, некоторые промежуточные расчеты.
Текст расчетно-пояснительной записки должен быть кратким, четким и понятным. В нем не допускаются повторения широко известных положений, а также выписки из учебной и нормативной литературы без ссылки на источник (фамилия и инициалы автора, название работы, издательство, место и год издания, номера страниц).
Требования к выполнению работы
Выполненная контрольная работа должна быть аккуратно оформлена; цифры и символы должны
Выполненная контрольная работа должна быть аккуратно оформлена; цифры и символы должны
Каждая задача должна быть четко сформулирована. Решение всех задач аналитического и расчетного характера должно сопровождаться комментариями, которые позволяли бы преподавателю судить о понимании слушателем хода решения поставленных задач и локализовать допущенные ошибки с тем, чтобы облегчить слушателю их исправление. Все выводы, сделанные в процессе выполнения курсовой работы, должны иметь четкое логическое обоснование.
Результатами решения каждой поставленной задачи должны быть не полученные числа, а кратко и четко сформулированные заключения (принимаемые варианты решений, выводы, рекомендации), которые должны иметь логическое обоснование и подкрепляться расчетами.
При выполнении расчетов следует вначале указать используемые формулы, затем подставить в них числовые данные и получить ответ. Необходимо указывать, какая величина обозначена тем или иным символом, фигурирующим в формулах, а также единицы измерения рассматриваемых величин. Целесообразно, чтобы точность вычисления каждой величины соответствовала той точности, которая соблюдена в числовых примерах, сопровождающих методические указания. При проведении расчетов необходимо использовать электронные микрокалькуляторы или персональные компьютеры.
Результаты расчетов должны быть сведены в таблицы, каждая из которых должна иметь порядковый номер и название. Все графические материалы (графики, схемы), иллюстрирующие результаты анализа и расчетов, должны выполняться в соответствии с установленными требованиями, иметь порядковый номер и название. На каждую таблицу и иллюстрацию в тексте расчетно-пояснительной записки должна иметься соответствующая ссылка.
Выполненная контрольная работа сдается на проверку преподавателю, ведущему занятия в учебной группе. При наличии замечаний со стороны преподавателя слушатель должен устранить недостатки в работе.
1. Анализ статистических закономерностей привлечения пожарной техники для обслуживания вызовов
По данным
1. Анализ статистических закономерностей привлечения пожарной техники для обслуживания вызовов
По данным
где N - общее число вызовов.
Производим вычисление доли ωi, которую в общем числе вызовов составляют вызовы, для обслуживания которых привлекались i пожарных автомобилей (i =1, 2,...,L):
Для полученных в результате вычислений значений ωi (i=1,2,…,L), называемых относительными частотами или частостями, должно выполняться соотношение:
Перечень различных значений числа i выезжавших по вызову пожарных автомобилей (i=1,2,...,L), каждому из которых поставлено в соответствие значение частоты mi и частости ωi, образует дискретный вариационный ряд, представленный в виде табл.1.
Определим статистические характеристики данного вариационного ряда.
Находим среднее число одновременно выезжающих пожарных автомобилей по вызову (для представленного в приложении варианта):
Находим дисперсию вариационного ряда:
Находим среднее квадратическое отклонение:
используя правило ”трех сигм”, получаем
откуда
Находим дисперсию вариационного ряда:
Находим среднее квадратическое отклонение:
используя правило ”трех сигм”, получаем
откуда
Для графического отображения распределения i выезжавших по вызову пожарных автомобилей в городе производится построение секторной круговой диаграммы (рис.1). Для построения диаграммы на круге произвольного диаметра с помощью транспортира выделяют секторы с центральными углами φi (i=1,2,…,L), пропорциональными относительным частотам ωi. Центральные углы вычисляются по формуле:
При этом достаточно ограничиться целыми значениями, так как при помощи транспортира затруднительно добиться точности до долей градуса. Полученные значения центральных углов вносятся в табл. 1. Для них должно выполняться соотношение:
Выводы: на большинство вызовов выезжают 2 (43%) и 1(35%) пожарных автомобилей.
Рис.1
Выводы: на большинство вызовов выезжают 2 (43%) и 1(35%) пожарных автомобилей.
Рис.1
Таблица 1
Распределение числа пожарных автомобилей, выезжающих по вызовам
2. Анализ статистических закономерностей распределения числа вызовов пожарных подразделений в городе
2. Анализ статистических закономерностей распределения числа вызовов пожарных подразделений в городе
В течение периода наблюдения, зафиксированного в диспетчерском журнале и равного 120 суткам, определим эмпирическое и теоретическое распределение вызовов по суткам.
Для определения эмпирического распределения необходимо сделать следующее: по диспетчерскому журналу подсчитать число mk суток с определенным числом вызовов k (k=0,1,2,…n). Вызовы, возникающие в течение одних суток, имеют одинаковые даты поступления. Для определения значения m0 нужно посчитать число суток, даты которых отсутствуют в диспетчерском журнале, т.е. в эти сутки не произошло ни одного вызова.
Полученные в результате подсчетов значения mk называются эмпирическими частотами и связаны между собой соотношением:
Эмпирическая вероятность ωk (относительная частота) того, что в интервале времени равным 1 суткам в городе произойдет k вызовов, оценивается как доля, которую в общем числе M суток составляет число суток, в течение которых произошло k вызовов:
Для определения теоретической вероятности того, что за время τ произойдет k выездов пожарных подразделений используем распределение Пуассона:
где λ - плотность потока вызовов, т.е. среднее число вызовов, поступающих за единицу времени τ, для нашего варианта λ=N/M=105/120=0,875 выз./сутки.
Проведем ряд расчетов теоретической вероятности для примерного варианта:
Для любого фиксированного значения
Проведем ряд расчетов теоретической вероятности для примерного варианта:
Для любого фиксированного значения
Находим распределение теоретических частот fk выездов k пожарных подразделений по суткам по следующей формуле:
Проведем расчет теоретических частот для примерного варианта
Визуальное сопоставление полигонов эмпирического и теоретического распределений позволяет сделать вывод о
Визуальное сопоставление полигонов эмпирического и теоретического распределений позволяет сделать вывод о
где V- число групп значений случайной величины, для каждой из которых должно выполняться условие fk ≥ 9, если для какой-либо k-ой группы это условие не выполняется, то эта группа объединяется с предыдущей или с последующей группой, а соответствующие им частоты складываются, для нашего примера V=3; z- число параметров закона распределения, для закона Пуассона и для показательного закона z=1.
Если значение критерия Романовского ρ < 3, то расхождения можно считать не существенными (случайными), если ρ ≥ 3 – существенными.
Для нашего пимера:
Расчетное значение ρ=0,28 не превышает значения 3, т.е. расхождения между эмпирическим и теоретическим распределениями можно считать не существенными. Таким образом, закон Пуассона можно использовать для вероятностных расчетов распределения числа вызовов на различных временных интервалах.
Рис.2 Полигон частот эмпирического и теоретического распределений числа вызовов пожарных подразделений
Рис.2 Полигон частот эмпирического и теоретического распределений числа вызовов пожарных подразделений
Таблица 2
Эмпирическое и теоретическое распределения числа вызовов пожарных подразделений в городе в интервале времени продолжительностью 1 сутки
3. Анализ статистических закономерностей распределения длительности обслуживания вызовов пожарных подразделений в
3. Анализ статистических закономерностей распределения длительности обслуживания вызовов пожарных подразделений в
Определим 5 групп (V) со следующими границами интервалов времени [0,30), [30,60), [60,90), [90,120), [120,∞).
Для определения эмпирического распределения необходимо сделать следующее: по диспетчерскому журналу подсчитать число mj вызовов, у которых длительность времени обслуживания τобсл. попадает в j-й интервал.
Полученные в результате подсчетов значения mj называются эмпирическими частотами и связаны между собой соотношением:
Эмпирическая вероятность ωj (относительная частота) того, что τобсл попадет в j-й интервал, оценивается как доля, которую в общем числе N вызовов составляют вызовы, попавшие в j-й интервал:
Для определения теоретической вероятности pj того, что значение τобсл окажется меньше или больше какого-либо значения τ или попадет в j-й интервал используем показательное распределение
где µ - параметр показательного закона распределения µ=1/τср.обсл..
Средняя длительность времени обслуживания τср.обсл. может быть вычислена двумя способами:
1) как
Средняя длительность времени обслуживания τср.обсл. может быть вычислена двумя способами:
1) как
где τi – длительность времени обслуживания i-ого вызова, для нашего примера τср.обсл.=45,5 мин
2) как среднее арифметическое взвешенное:
где - середина j-ого интервала, для нашего примера τср.обсл.=47,3 мин.
Среднее арифметическое взвешенное является менее точным, чем простое арифметическое, но для его нахождения требуется меньший объем вычислений.
Проведем расчет теоретической вероятности для примерного варианта.
Далее, для каждого j-ого интервала определяем теоретическую частоту fj вызовов, длительность
Далее, для каждого j-ого интервала определяем теоретическую частоту fj вызовов, длительность
Проведем необходимые вычисления теоретической частоты для примерного варианта.
Результаты расчетов заносим в таблицу 3.
Визуальное сопоставление полигонов эмпирического и теоретического распределений позволяет сделать вывод о сходстве характеров рассматриваемых распределений. Для более точного заключения определим статистический критерий согласия Романовского (см. задание 2): для примерного варианта имеем ρ=0,49. Поскольку расчетное значение не превышает значения 3, расхождения между эмпирическим и теоретическим распределениями можно считать не существенными и считать, что в данном случае время обслуживания вызовов ПП подчиняется показательному закону распределения.
Таблица 3
Эмпирическое и теоретическое распределения длительности времени обслуживания вызовов пожарными подразделениями
Таблица 3
Эмпирическое и теоретическое распределения длительности времени обслуживания вызовов пожарными подразделениями
Рис.3 Гистограмма эмпирического и теоретического распределений длительности времени обслуживания вызовов пожарными подразделениями в городе
4. Моделирование одновременной занятости пожарных автомобилей при обслуживании вызовов в городе
Для
4. Моделирование одновременной занятости пожарных автомобилей при обслуживании вызовов в городе
Для
где α – приведенная плотность потока вызовов в городе, которая определяется как
λ берем из раздела 2; τср.обсл. берем из раздела 3; ωi – относительная частота привлечения i пожарных автомобилей для обслуживания вызовов берем из раздела 1.
Проведем ряд вычислений для примерного варианта (учитывая размерность величин λ и τ):
Аналогичным образом определяем значения P3=0,00448 и P4=0,00140.
Значения вероятностей Pk для k=0,1,2,.. связаны соотношением:
Значения Tk для k=0,1,2,.. связаны соотношением:
Далее определяем суммарную продолжительность времени Tk
Значения Tk для k=0,1,2,.. связаны соотношением:
Далее определяем суммарную продолжительность времени Tk
Частота fk – среднее число случаев нахождения в ситуации k вычисляется по формуле:
где λ – число вызовов за период наблюдения, т.е. λ=N.
Проведем ряд вычислений для примерного варианта:
Аналогичным образом определяем значения f3=17,40 и f4=5,66.
Значения fk для k=0,1,2,.. связаны соотношением:
Результаты всех расчетов представлены в табл.4
Таблица 4
Теоретические значения характеристик одновременной занятости того или иного числа k
Таблица 4
Теоретические значения характеристик одновременной занятости того или иного числа k
По результатам расчетов примера можно сделать следующий вывод: в 97% всего времени пожарные подразделения находятся в ситуации ожидания очередного вызова.
5. Обоснование числа пожарных автомобилей для обслуживания вызовов в городе на
5. Обоснование числа пожарных автомобилей для обслуживания вызовов в городе на
Число пожарных автомобилей в городе должно быть достаточным для того, чтобы обеспечить безотказное обслуживание вызовов.
Под отказом понимается событие, которое состоит в том, что по очередному вызову не может выехать требуемое число пожарных автомобилей вследствие их занятости на других вызовах. Отказ называется полным, если по вызову не может выехать ни один пожарный автомобиль. Отказ называется частичным, если по вызову может выехать число пожарных автомобилей, меньше требуемого для его обслуживания.
В качестве критериев для обоснования числа n пожарных автомобилей для города используем вероятностные, временные и частотные характеристики безотказного обслуживания вызовов. Для этого будем использовать результаты предыдущего задания, в котором моделировалась одновременная занятость пожарных автомобилей.
Вероятность того, что в произвольный момент времени заданного числа n пожарных автомобилей будет недостаточно для обслуживания вызовов вычисляется по формуле:
где Pk – вероятность того, что в произвольный момент времени обслуживанием вызовов в городе одновременно занято k пожарных автомобилей, эти значения берем из раздела 4.
Произведем расчеты вероятности P>n для примерного варианта.
Далее, определим ожидаемую продолжительность времени нахождения в ситуации T>n, когда для
Далее, определим ожидаемую продолжительность времени нахождения в ситуации T>n, когда для
Произведем расчеты вероятности T>n для примерного варианта.
Частота возникновения отказов fотк.(n) в обслуживании вызовов в городе при заданном числе пожарных автомобилей n определяется по следующей формуле:
где fk – частота возникновения ситуации одновременной занятости k пожарных автомобилей (эти значения берем из раздела 4.1).
Произведем расчеты вероятности fотк.(n) для примерного варианта.
= 69,1 – 45,1=24,0,
24,0 – 17,4 =6,6
6,6 – 5,6 =1,0
Частота возникновения полных отказов в обслуживании вы
зовов в городе при заданном
Частота возникновения полных отказов в обслуживании вы зовов в городе при заданном
(n=1,2,3…)
Частота возникновения частичных отказов в обслуживании
вызовов в городе при заданном числе n пожарных автомобилей вычисляется по формуле:
(n=1,2,3…)
Все результаты расчетов представлены в табл.5.
Таблица 5
Расчетные значения критериев для обоснования числа n пожарных автомобилей в городе