Урбандалу процестерін моделдеудің ақпараттық жүйесін құру

Презентация қосу

әл-Фараби атындағы Қазақ Ұлттық университеті
Механика-математика факультеті
Ақпараттық жүйелер кафедрасы

Урбандалу процестерін моделдеудің ақпараттық жүйесін
құру

Орындаған: Анарбек Ү.Б.
Ғылыми жетекші Сапакова С.З.
ф-м.ғ.к., доцент
Дипломдық Дипломдық
жұмыстың жұмыстың
мақсаты өзектілі

Демографиялық
Урбандалу процесіне әсер көрсеткішті болжау адам
ететін факторлар негізінде өмірінің көптеген
көпфакторлы регрессиялық аспектілері мен елдің
анализ жасау арқылы саяси, экономикалық,
модель құру, урбандалу экологиялық
процесін моделдеудің салаларының маңызды
ақпараттық жүйесін құру аспектісі болып
табылады.
МАТЕМАТИКАЛЫҚ МОДЕЛЬ ҚҰРУ
ЭТАПТАРЫ
Бастапқы Болжам жасау
деректерді (сызықты
дайындау тренд)

Теңдеудің Регрессиялы
параметрлерін қ анализ
анықтау (ЕКК) нәтижесі

Регрессия моделінің Қалдықтар
сапасын анықтау (F- автокорреляциясын
стастистика, t- тексеру (Дарбин-
статистика) Уотсон критерийі)
БАСТАПҚЫ ДЕРЕКТЕРДІ ДАЙЫНДАУ

n Y(мың X1(тг) X2(%) X3(%) X4(1000 X5(кв.м. X6(млн. X7(мың.
адам) ад.шақ) ) Тонн) Тонн)
2005 1247,9 39614 8,8 109,6 695,9 16,7 5843,6 6
2006 1278,3 49201 8,4 112 624,8 18,4 6260,9 8
2007 1324,7 59240 8,2 127,1 781,3 18,5 7418,9 8,7
2008 1361,9 78021 7,8 110,7 778,5 18,6 8024,8 10,1
2009 1390,7 90239 7,4 107,5 757 19,1 8212 10,6
2010 1413,5 95139 7,7 108 733,5 19,3 8591,3 18,2
2011 1449,8 106597 6,3 106,8 780,1 19,5 11476,8 11
2012
1475,4 121674 5,6 106,1 752,7 20,3 16130,5 11,7
2013 1507,5 134378 5,6 104,4 753,6 20,8 17957,6 12,1
2014 1642,3 142310 5,6 107 725,2 24,4 18928,4 12,4
2015 1703,5 155242 5,5 114,8 728,8 28 21780,3 43,5
ТЕҢДЕУ ПАРАМЕТРЛЕРІН АНЫҚТАУ

y a b1 x1 b2 x2 ... b p x p e - регрессияның эмпирикалық теңдеуі

B X ' X 1 X ' Y - регрессия параметрлерін анықтайтын өрнек

Ең кіші квадраттар әдісі – теңдеу параметрлерін анықтауда
қолданылатын әдіс. Басты принципі теңдеудегі ауытқу
мәнінің квадраттар қосындысы минималды болу керек.
яғни, 2 → min(A,b)

R 2
ei2 - Регрессия теңдеуінің жалпы сапасын тексеру
yi y 2
үшін R2 детерминация коэффициенті қолданылады

R2 n p 1 Детерминация коэффицентінің статистикалық
F 2
маңыздылығы Фишер статистикасымен
1 R p
анықталынады
ТЕҢДЕУ ПАРАМЕТРЛЕРІН АНЫҚТАУ
формуланы қолдану арқылы регрессия параметрлерінің векторы
B X ' X 1 X ' Y есептелінеді

�=496.43+0.0019�1+12.02�2 −1.08�3+0.23�4+31.8 �5 −0.00053�6−1.89�7
БАСТАПҚЫ ДЕРЕКТЕРДІ ДАЙЫНДАУ
Бақылау Демографиялық Орташа айлық Баспанамен қамтамасыз ету
көрсеткіш көлемі көлемі
n Y X1 X5
(мың адам) (тг) (кв.м.)
2005 1247,9 39614 16,7
2006 1278,3 49201 18,4
2007 1324,7 59240 18,5
2008 1361,9 78021 18,6
2009 1390,7 90239 19,1
2010 1413,5 95139 19,3
2011 1449,8 106597 19,5
2012 1475,4 121674 20,3
2013 1507,5 134378 20,8
2014 1642,3 142310 24,4
2015 1703,5 155242 28

B X ' X 1 X ' Y
- регрессия теңдеуі
ТЕҢДЕУ
ТЕҢДЕУ САПАСЫН АНЫҚТАУ
ПАРАМЕТРЛЕРІН АНЫҚТАУ
Теңдеудің абсолютті қателігі ε = Y - Y(x) формуласы бойынша
анықталады
Y Y(x) ε = Y - Y(x) ε2 |ε : Y|

1247,9 1240,246997 7,653003 58,56846 0,006133

1278,3 1295,433011 -17,133 293,5401 -0,0134

1324,7 1318,453939 6,246061 39,01328 0,004715

1361,9 1359,719646 2,180354 4,753944 0,001601

1390,7 1395,565308 -4,86531 23,67122 -0,0035

1413,5 1409,930287 3,569713 12,74285 0,002525

1449,8 1437,981981 11,81802 139,6656 0,008151

1475,4 1486,002279 -10,6023 112,4083 -0,00719

1507,5 1522,862236 -15,3622 235,9983 -0,01019

1642,3 1613,910474 28,38953 805,9652 0,017286

1703,5 1715,393841 -11,8938 141,4635 -0,00698

1867,791 0,00085
ТЕҢДЕУ САПАСЫН АНЫҚТАУ
- аппроксимацияның орташа
�=
∑ |∈ : � |
∗ 100 %=
0.00085
∗ 100 %=0.0078қателігі(теңдеудің
% статистикалы
� 11
маңыздылығы)
Регрессия теңдеуінің жалпы сапасын тексеру үшін R2 детерминация
коэффициенті қолданылады:
.
Регрессия теңдеуінің маңыздылығы F-критерийі арқылы (Фишер
критерийі) арқылы анықталынады.
= 426,8628
статистиканың маңыздылығы Фишер кестесі бойынша анықталынады.
(факторлар саны) және . Есептеулер негізінде > орындалғандықтан
детерминация коэффициенті статистикалық тұрғыдан маңызды және
регрессия теңдеуі сенімді болып табылады
ҚАЛДЫҚТАР АВТОКОРРЕЛЯЦИЯСЫН
ТЕКСЕРУ
(et – et-1)2
Y Y(x) ε=Y- ε2
Y(x)
Автокоррляцияның
1247, 1240,2469 7,65300
болуының 2 жағдайы:
9 97 3 - Y мәнінің өлшемінің
1278, 1295,4330 қателігінен
3 11 -17,133 293,5401
614,3465084 - модель құру
1324, 1318,4539 6,24606
7 39 1 39,01328
барысында нәтижелік
546,5810153
1361, 1359,7196 2,18035
көрсеткіштің өзгеруіне
9 46 4 4,753944
16,52997256 әсер ететін факторды
1390, 1395,5653 теңдеуге қоспағаннан
7 08 -4,86531 23,67122
49,64135973
1413, 1409,9302 3,56971 DW = 12
5 87 3 12,74285
71,14958062
1449, 1437,9819 11,8180
8 81 2 139,6656
68,03455594
d u DW 4 d u
1475, 1486,0022
4 79 -10,6023 112,4083
502,669773
1,78 < 2.0912 < 1.9087 –
1507, 1522,8622
автокорреляция жоқ
5 36 -15,3622 235,9983
22,65719053
1642, 1613,9104 28,3895
3 74 3 805,9652
1914,21667
ТЕҢДЕУ ПАРАМЕТРЛЕРІН АНЫҚТАУ

Регрессиялық анализ нәтижесі бойынша X1 және X2 факторларының
коэффициенттері оң мәнді көрсетіп тұр, стандартты қателік мәні
коэффициенттер мәнінен кіші, сонымен қатар детерминация () мәні
0,9907 мәніне ие.
БОЛЖАМ

ПРЕДСКАЗ формуласы
БОЛЖАМ

ТЕНДЕНЦИЯ формуласы
АҚПАРАТТЫҚ ЖҮЙЕ
ДЕРЕКТЕР ҚОРЫ СҰЛБАСЫ
АҚПАРАТТЫҚ ЖҮЙЕНІҢ ВЕБ-ИНТЕРФЕЙСІ
АҚПАРАТТЫҚ ЖҮЙЕНІҢ ВЕБ-ИНТЕРФЕЙСІ
РОБОТ-ПАРСЕР
ҚОРЫТЫНДЫ

Дипломдық жұмыс барысында жасалған жұмыстар:
1. Регрессиялық анализ математикалық құралымен процесс моделі
анықталды
2 . Урбандалу процестері моделінің ақпараттық жүйесі арқылы
программалау тілінде факторлар бойынша регрессиялық,
корреляциялық анализ жүргізіліп, сызықты тренд моделі негізінде
болжам жасалынды
3. Робот-парсер технологиясының көмегімен урбандалу процесіне
әсер ететін факторларға анализ жүргізіліп, әр факторға технология
негізінде көрсеткіш коэффициенттері тағайындалып, урбандалу
процесін болжау амалдары қарастырылды

Ұқсас жұмыстар

Компьютерлік модельдеу түсінігі

Болашақ мұғалімдерді ақпараттық- компьютерлік және математикалық модельдеу негізінде кәсіби дайындау жүйесі

Мектептегі информатика курсында

Моделдеу мақсаты

Модельдеу нәтижесін талдау

МЕНІҢ ЖОБАМ

Модельдеу модель турлері

Модель және модельдерді тұрғызудың негізгі этаптары

Матрицалық, экономикалық, математикалық модельдеу

Блок - сызбада циклдік алгоритмнің шарты

Пәндер