Учебная работа № 86857. «Контрольная Использование законов распределения случайных величин при имитации экономических процессов

Выдержка из похожей работы

, 6 рис,, 3 источника, 8 прил,
Модель, ИМИТАЦИОННОЕ моделирование, адекватность модели, Гистограмма, КАРТЫ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА,
Объект исследования — имитационное моделирование,
Предмет исследования — имитационная модель технологического процесса,
Цель работы: построение имитационной модели технологического процесса, а так же проведение исследования выходных характеристик технологического процесса с применением вероятностно-статистических методов,
Методы исследования: анализ учебной и научной литературы, использование инструментов MS Excel для проведения расчетов,

Оглавление

Введение
1, Имитационная модель технологического процесса
1,1 Построение имитационной модели технологического процесса
1,2 Исследование построенной имитационной модели на адекватность
2, Построение статистических моделей технологического процесса
2,1 Анализ влияния входных факторов на выходные величины
2,2 Построение регрессионных моделей выходных величин технологического процесса
3, Разработка рекомендаций по использованию имитационного моделирования в задачах контроля качества технологического процесса
3,1 Анализ влияния рассеивания входных факторов на рассеивание выходных величин
3,2 Построение карт контроля
Заключение
Список использованной литературы
Приложения

Введение
Имитационное моделирование — метод исследования и оценки эффективности, при использовании которого исследуемая система заменяется более простым объектом, описывающим реальную систему и называемым моделью, что делает его наиболее мощным и универсальным методом изучения как крупных, так и малых систем,
Моделирование применяется в случаях, когда проведение экспериментов над реальной системой невозможно или нецелесообразно: например, по причине хрупкости или дороговизны создания прототипа либо из-за длительности проведения эксперимента в реальном масштабе времени,
В основе имитационного моделирования лежит статистический эксперимент (метод Монте-Карло), реализация которого практически невозможна без применения средств вычислительной техники,
Таким образом, под имитацией понимается численный метод проведения машинных экспериментов с математическими моделями, описывающими поведение сложных систем в течение продолжительных периодов времени, при этом имитационный эксперимент состоит из следующих этапов:
1) формулировка задачи,
2) построение математической модели,
3) составление программы,
4) оценка адекватности модели,
5) планирование эксперимента,
6) обработка результатов эксперимента,
Для выполнения курсовой работы был использован Пакет анализа электронных таблиц MS Excel,
· построить методом Монте-Карло имитационную модель технологического процесса;
· исследовать построенную имитационную модель на адекватность;
· оценить и спрогнозировать выходные характеристики технологического процесса с помощью построенных регрессионных моделей;
· разработать рекомендации по использованию имитационного моделирования в задачах контроля качества технологического процесса,
Целью курсовой работы является: построение имитационной модели технологического процесса и проведение на её базе исследования выходных характеристик технологического процесса с применением вероятностно-статистических методов,
При выполнении курсовой работы проводился анализ учебной и научной литературы, а так же инструменты MS Excel,
Курсовая работа выполнена на 61 странице, включает введение, 3 раздела, 6 подразделов, заключение, список использованных источников, 8 приложений,

1, Имитационная модель технологического процесса
1,1 Построение имитационной модели технологического процесса
Связь между выходными (У1и У2) и входными (Х1, Х2, Х3, Х4, Х5)величинами представлена выражением:
(1)
(2)
Числовые характеристики параметров и коэффициенты математической модели технологического процесса представлены в таблице 1,1:
Таблица 1,1 — Исходные параметры входных величин

№
вар-та

коэффициенты математической модели технологического процесса

математические ожидания выходных параметров X1, X2, X3, X4, X5

коэффициент вариации Xi (varxi)

b1

b2

b3

b4

b5

m1

m2

m3

m4

m5

14

30

24

22

16

12

12

10

8

6

2

0,06

Выходные характеристики технологического процесса Y1 и Y2 является функциями входных параметров X1, X2, X3, X4, X5, которые подчиняются нормальному закону распределения с известными числовыми характеристиками,
Используя метод Монте-Карло и имеющиеся данные, смоделируем выходные характеристики для партии изделий объёмом 1000″