Файл: Информационные процессы в переработке нефти и газа.doc

Национальный минерально-сырьевой университет «Горный»

Кафедра информатики и компьютерных технологий

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине Информатика

(наименование учебной дисциплины согласно учебному плану)

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

Тема: Информационные процессы в переработке нефти и газа

Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов

Автор: студент гр. группа /Фаимлия И. О./

(шифр группы) (подпись) (Ф. И. О.)

Оценка:

Дата:

Проверил:

Руководитель работы доцент /Фамилия И. О./

(должность) (подпись) (Ф. И. О.)

Санкт-Петербург

2017

Министерство образования и науки РФ

Национальный минерально-сырьевой университет «Горный»

УТВЕРЖДАЮ

Зав. кафедрой

/ к. т. н., доц. Маховиков А. Б. /

«» 2017 г.

Кафедра информатики и компьютерных технологий

(наименование кафедры)

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине Информатика

(наименование учебной дисциплины согласно учебному плану)

ЗАДАНИЕ

студенту группы **-12-1

(шифр группы) (Ф. И. О.)

Тема работы: Информационные процессы в переработке нефти и газа. Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов
Исходные данные к работе: Исходные данные содержатся в методических указаниях по курсовой работе
Содержание пояснительной записки: Титульный лист, задание для выполнения работы, аннотацию, содержание, введение, текст пояснительной записки заключение, список используемой литературы
Перечень графического материала: Рисунки, необходимые для понимания излагаемого материала
Срок сдачи законченной работы: 10 апреля 2017 г.

Руководитель работы доцент /Фамилия И. О./

(должность) (подпись) (Ф. И. О.)

Дата выдачи задания: 20 февраля 2017 г.

Аннотация

В данной работе приведены расчеты эмпирических функций для различных зависимостей, их коэффициенты детерминированности, построены графики с наложением фактических значений.

Пояснительная записка данного проекта выполнена на 56 стр., вкл. 45 рис., библ. список из 2 наим.

Annotation

In this paper, we calculate the empirical functions for a variety of addictions, their determinism factors, the graphs with the imposition of the actual values.

Explanatory note this project is made on 56 pages, incl. 45 figures, 2 references.

Оглавление:

Введение 5

1.Расчётные формулы 7

2.Задача 1 10

2.1.Таблицы, выполненные средствами Microsoft Excel. 11

2.2. Представление результатов в виде графиков 13

2.3.Получения числовых характеристик с использованием функции ЛИНЕЙН И ЛГРФПРИБЛ 14

2.4.Аппроксимация с помощью MathCAD 16

2.5.Аппроксимация с помощью VBA 20

3.Задача 2 25

3.1.Таблицы, выполненные средствами Microsoft Excel. 26

3.2. Представление результатов в виде графиков 28

3.3.Получения числовых характеристик с использованием функции ЛИНЕЙН И ЛГРФПРИБЛ 29

3.4.Аппроксимация с помощью MathCAD 31

3.5.Аппроксимация с помощью VBA 35

4.Задача 3 41

4.1.Таблицы, выполненные средствами Microsoft Excel. 42

4.2. Представление результатов в виде графиков 44

4.3.Получения числовых характеристик с использованием функции ЛИНЕЙН И ЛГРФПРИБЛ 45

4.4.Аппроксимация с помощью MathCAD 47

4.5.Аппроксимация с помощью VBA 51

5.Вывод. 55

6. Список литературы. 56

Введение

Цель данной курсовой работы — с помощью аппроксимации установить зависимость между экспериментальными данными, решить поставленную задачу различными способами, провести расчеты с помощью табличного процессора Microsoft Excel, VBA и MathCAD.

Аппроксимация (от латинского "approximate"-"приближаться") - приближенное описание эмпирических данных с помощью уравнений, необходима для проведения интер- и экстраполяции. Задача – найти такую функцию, выраженную аналитической формулой, чтобы она наилучшим образом описывала эмпирические данные. Наиболее часто используется метод наименьших квадратов, который позволяет найти функцию с такими параметрами

, что сумма квадратов отклонений найденной функции от заданных значений функции будет минимальной.

Между величинами может существовать точная (функциональная) связь, когда одному значению аргумента соответствует одно определенное значение, и менее точная (корреляционная) связь, когда одному конкретному значению аргумента соответствует приближенное значение или некоторое множество значений функции, в той или иной степени близких друг к другу. При ведении научных исследований, обработке результатов наблюдения или эксперимента обычно приходиться сталкиваться со вторым вариантом.

При выполнении любой научно-исследовательской работы возникает проблема выявления подлинного характера зависимости изучаемых показателей. Для этого и применяется аппроксимация ― приближенное описание корреляционной зависимости переменных подходящим уравнением функциональной зависимости, передающим основную тенденцию зависимости (или ее "тренд").

При выборе аппроксимации следует исходить из конкретной задачи исследования. Важно учитывать, насколько существенны и чем обусловлены отклонения конкретных значений от получаемого тренда. При описании зависимости эмпирически определенных значений можно добиться и гораздо большей точности, используя какое-либо более сложное, много параметрическое уравнение.

Таким образом, выбирая метод аппроксимации, исследователь всегда идет на компромисс: решает, в какой степени в данном случае целесообразно и уместно «пожертвовать» деталями и, соответственно, насколько обобщенно следует выразить зависимость сопоставляемых переменных.

Специалисты в области автоматизации технологических процессов и производств имеют дело с большим объёмом экспериментальных данных, для обработки которых используется компьютер.

При рассмотрении различных задач в этой области возникает, в частности, необходимость выявления некоторых эмпирических закономерностей, решения систем уравнений, первичной статистической обработки экспериментальных данных.

Для решения многих задач, исходные данные и полученные результаты вычислений которых могут быть представлены в табличной форме, используют табличные процессоры (электронные таблицы) и, в частности, Ехсеl. Имеется также множество инженерных задач, для решения которых требуется применить язык программирования.

В данной работе использованы электронные таблицы Microsoft Excel 2007 из пакета Microsoft Office для создания контрольного варианта и построения графиков; текстовой редактор Microsoft Word 2007 для оформления отчета о проделанной работе и для построения графиков использовался MathCAD .

При выполнении работы были использованы материалы лекций и рекомендованные источники литературы.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Расчётные формулы

Есть разные способы оценки суммарной ошибки аппроксимации, Чаще всего оценивают суммарную квадратичную ошибку, равную сумме квадратов отклонений эмпирических значений функции от теоретических:

Эмпирическая формула: