Система автоматизированного мониторинга нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса крупного города : На примере г. Москвы

• Автор: Мурныкин, Денис Юрьевич
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 218 с. : ил.

1.1. Структура системы нефтепродуктообеспечения транспортного комплекса города Москвы.

1.2. Основные проблемы управления процессами нефтепродуктообеспечения города.

1.3. Система автоматизированного мониторинга инструмент решения проблемы повышения качества управления процессами нефтепродуктообеспечения

транспорт но о комплекса города.

1.4. Обзор существующих методов и подходов изучения сложных динамических систем.

Глава 2. Принципы и результаты создания автоматизированной

интегрированной информационной системы.

2.1. Назначение и цель создания системы.

2.2. Принципы построения системы

2.3. Этапы и основные итоги создания системы

Г лава 3. Создание аналитического комплекса системы

Анализатор.
3.1. Назначение и цель создания комплекса.
3.2. Определение состава показателей, позволяющих анализировать динамику изменения состояния исследуемой системы.
3.3. Основные принципы построения аналитического комплекса системы Анализатор
Глава 4. Исследование динамики движения топлива в системе и
задача прогнозирования возможного уровня его спроса
4.1. Выявление недельной цикличности уровня спроса на топливо в системе ключ в подходе его исследования
4.2. Выявление процессов разладки в уровне спроса на топливо в системе.
4.3. Основные выводы по результатам исследования уровня спроса на топливо в системе.
4.4. Задача прогнозирования возможного уровня спроса на топливо в системе и алгоритм ее решения.
Глава 5. Создание имитационной динамической модели
5.1. Назначение и цель создания модели
5.2. Принципы построения имитационной динамической модели
5.3. Формализованная производственносбытовой модель
5.4. Задача экспериментального моделирования процесса обеспечения региона топливом и алгоритм ее решения
5.5. Ожидаемый экономический и социальный эффект от внедрения САМ.
Заключение. Основные результаты работы
Литература


Безусловно выбор подходящего метода прогнозирования или их сочетания прежде всего определяется природой протекания исследуемого явления и представляет собой итерационный процесс, где опыт исследователя играет немаловажную роль. Традиционным подходом прогнозирования поведения системы является использование методов статистического прогнозирования 1,,,,. Методы статистического прогнозирования используются тогда, когда прогнозируемые системы имеют достаточно длительную историю развития в ретроспективе и необходимый статистический материал, позволяющий выявить тенденцию развития состояния системы во взаимосвязях с другими явлениями, составляющими в совокупности среду, в которой происходит развитие исследуемой системы. При использовании первого и второго методов прежде чем строить уравнение тренда необходимо в случае, если исследуемый динамический ряд характеризуется значительной колеблемостью, произвести его сглаживание с помощью метода скользящей средней 1,,,,. Далее необходимо произвести проверку гипотезы о наличии тенденции развития, либо используя метод разности средних , либо метод ФостераСтьюарта 1,,. Метод ФостераСтьюарта являете я более чувствительным к слабо проявляющимся тенденциям, чем метод разности средних, поэтому его использование является более предпочтительным. Основным методом выбора формы аппроксимирующей кривой, наиболее часто используемым на практике, является метод средних приростов ,,. Характер изменения показателей, полученных по методу средних приростов, определяет вид аппроксимирующей функции уравнения тренда.