Разработка информационной системы учета нефтепродуктов

дипломная работа

1.3 Пути совершенствования информационной системы учета нефтепродуктов

С целью решения вопроса в области анализа, который отсутствует в вышеназванных комплексах предлагается усовершенствовать модуль аналитики.

Описание входных и выходных данных

Исходные данные для прогнозирования выбираются из базы данных, содержащей сведения о нефтепродуктах, АЗС, остатках и объемах реализации нефтепродуктов. Отбор данных осуществляется стандартными средствами (SQL-запросы, фильтрация), поэтому полное описание структуры базы данных здесь не приводится.

Для построения прогноза на основе линейного тренда в таблице должно быть не менее двух строк, а прогноз на основе экспоненциального сглаживания формально может быть построен и на основании единственной строки данных. Однако для построения более обоснованного прогноза число строк исходных данных должно быть по возможности большим, покрывая как минимум годичный период работы сети АЗС.

Описание элементов данных таблицы:

- Год -- целое положительное число, выражающее год, к которому относятся данные об объеме реализации (порядок величины -- около 2000);

- Месяц -- целое число в диапазоне от 1 до 12 (включительно), выражающее номер месяца, к которому относятся данные об объеме реализации;

- Объем реализации -- вещественное положительное число, выражающее объем реализации нефтепродукта в тоннах за заданный месяц.

Описание результатов

Результатом прогнозирования во всех вариантах является предполагаемый объем реализации нефтепродукта в следующем месяце, то есть в месяце, следующим за последним месяцем, фигурирующим в исходных данных. Этот объем представляется вещественным числом, округленным до десятых.

Наряду с величиной прогноза, производится оценка его точности (погрешности). Эта оценка представляет собой модуль отклонения прогноза на последний месяц от наблюдавшегося значения, то есть выражается также вещественным числом, округленным до десятых.

Кроме того, при прогнозировании на основе экспоненциального сглаживания с оптимизацией коэффициента сглаживания результатом расчета является также оптимизированное значение коэффициента -- вещественное число в диапазоне от 0,1 до 0,9 с шагом дискретизации 0,05.

При прогнозировании на основе линейного тренда с учетом сезонности к результатам расчета, кроме прогнозируемого объема реализации, относятся:

- угловой коэффициент линейного тренда -- вещественное число, которое показывает средний прирост (или уменьшение) объемов реализации за один месяц без учета сезонности;

- таблица коэффициентов сезонности, содержащая 12 коэффициентов (для каждого месяца года), каждый из которых является положительным вещественным числом, округленным до 3 знаков после запятой.

Делись добром ;)