Читать онлайн «Имитационное моделирование бизнес-процессов»
Автор Баусова З.И.
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«ПЕНЗЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
СИСТЕМА
ОТКРЫТОГО
ОБРАЗОВАНИЯ
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ
Пенза
ПензГТУ
2013
1
УДК 681. 5 (07)
И52
Рецензент:
д. т. н. , профессор,
кафедры “Информационно-вычислительные системы”
Пензенского государственного университета
Б. А. Савельев
Имитационное моделирование бизнес-процессов : / Учеб-
И52 но-методическое пособие / Баусова З. И. , Жаркова Е. В. , Козлов А. Л. ,
Коробасова Ю. А. , Селиванов Е. П. , Щербань А. Б. – Пенза : Изд-во
ПензГТУ, 2013. – 164 с. В данном учебно-методическом пособии рассматриваются две состав-
ные части бизнес-процесса построения и использования имитационных
моделей – описание и возможности их применения, описанные в десяти
лабораторных работах и заданиях на курсовой проект по имитационному
моделированию бизнес-процессов в управлении, планировании, внедрении
и эксплуатации имитационных моделей систем имитации и моделирования,
т. е.
современных инструментов информатики. Они могут найти применение
при сравнении альтернативных вариантов и оценке качества проектирования
элементов и систем информатики. УДК 681. 5 (07)
И52
© Пензенский государственный технологический университет, 2013
2
Лабораторная работа № 1
Обработка результатов имитационного
моделирования на основе моделей кривых роста
1. 1. Цель работы
Прогнозирование результатов имитационного моделирования на
основе линейной модели.
1. 2. Задание на лабораторную работу
1. для зависимой переменной Y(t) построить линейную модель, па-
раметры модели оценить с помощью метода наименьших квадратов.
2. Оценить качество построенной модели (провести исследования
адекватности и точности модели).
1. 3. Порядок выполнения работы
1. Для отражения тенденции изменения исследуемого показателя
воспользуемся простейшей моделью вида
Yp (t ) a0 a1t , (t 1, 2,... , N ) . Параметры кривой роста оцениваются по методу наименьших квад-
ратов (МНК). Для линейной модели:
2
a1 [(t tcp )(Y (t ) Ycp )] (t tcp ) ,
a0 Ycp a1tcp ,
- среднее значение фактора времени;
- среднее значение исследуемого показателя. Примечание:
В Excel математическое ожидание (среднее значение) определя-
ется с помощью функции СРЗНАЧ (значения чисел) в категории Ста-
тистические.
