当前位置：文档之家 › 第四章 仿真输入与输出数据分析(1)

第四章 仿真输入与输出数据分析(1)

  • 格式：ppt
  • 大小：2.05 MB
  • 文档页数：90

下载文档原格式

  / 90

合集下载

系统建模与仿真第08章 仿真数据的分析

系统建模与仿真第08章 仿真数据的分析
直方图的绘制十分简单，它可以应用于任何分布，并提供了一种很方便地将数 据转换成直观可见轮廓的方法。但需要注意是，这种方法所得到的结果在很大程度 上受到分区间宽度 的影响。
14
表5-3 零件到达间隔时
间（按增序排列n = 219
单位：min）
15
（a）b = 0.05
（b）b = 0.1
（c）b = 0.2
24
5.2.2 终态仿真与稳态仿真
终态仿真，也称为瞬态仿真，是指仿真运行某个持续的时间[0, TE]。这里， E表示停止仿真的某一个（或一组）特定的事件，TE则是指该事件E发生的 时刻，它可以是一个固定的常数，也可以是一个随机变量。一般来说，终态 仿真的结果与系统的初始条件有关。
与终态仿真不同，在稳态仿真中，对系统性能参数的估计则是建立在长期运 行的基础之上的。它没有终止事件，因此其一次仿真运行的时间在理论上来 讲是趋于无穷的，或者至少应该足够长，以便能够得到所求性能参数的良好 估计。 总之，在两种不同类型的仿真中，终态仿真主要研究的是在规定时间内的系 统行为，而稳态仿真则更侧重于对系统长期运行的稳态行为的关注。这种差 异导致了仿真输出分析时，二者在所采用统计方法上的不同。
称上述联合概率密度函数（5-6）为似然函数。对于总体为离散型分布的情形，定义 似然函数为
那么，参数 ( j = 1, 2, …, k)的极大似然估计值 ，就是使得似然函数L取最大时的 的 值。即对任意的 ( j = 1, 2, …, k)，有
17
• 例5-3：在例5-2中，已经确定了表5-3中的样本数据大概服从指数分布，概率密
图5-5 零件到达间隔时间样本数据的直方图
16
5.1.4分布参数估计
极大似然估计法 的原理是：认为所观测到的样本数据是实际生产系统中所产生的概率最大的一组数据 。

计算机仿真技术课件 第四章 面向结构图的数学仿真方法

计算机仿真技术课件 第四章 面向结构图的数学仿真方法
（1）对每个环节要增设一个参数Z(I)，它表示第I个环节的入口有 哪种类型非线性环节。
（2）对每个环节要增设一个参数C(I)，它表示第I个环节入口的那 个非线性环节的参数，当第I个环节入口没有非线性环节，C(I)=0。
（3）一个完整的面向结构图的离散相似法仿真程序框图如图4-17 所示：
输入环节数 n,步长，输入函数 y0,等 输入各环节系数，以及 初值xi (0), yi (0)
G(s)
a0 s 2
b a1s a2
，
u
1 s
－
d
sc
y
图 4-5 二阶环节等效结构图
4.2 面向结构图离散相似法仿真
y0
u1
＋
-
y1 u2
1 ＋-
y4
y2 u3
2
u4 4
y3
3
图 4-6 系统结构图
如果由一个系统如图4-6所示，如果已知各环节的传递函数， 侧很容易将其离散化，而各环节的输入－输出关系为
其中
a0 c / b a1 a / b
（4-7）
u
a0
x
1 s
x
y
-
a1
图 4-3 惯性环节结构图
惯性环节的状态方程和输出方程为
x a1x a0u yx
离散状态方程为
x(n 1) (T )x(n) m (T )u(n) ˆmT 2u(n)
y(n 1) x(n 1)
x(0) y(0)
步 骤
运行程序根据提示输入数据
结果分析
确定系统各个环节号
根据图4-19所示，写出连接矩阵
u1 1
u2
0
uu43
0 0
0 1 0 0

《建模与仿真》教学大纲

《建模与仿真》教学大纲

《建模与仿真》教学大纲课程名称：建模与仿真课程代码：INDE2038课程性质：专业选修课程学分/学时：2学分/36学时开课学期：第七学期适用专业：工业工程先修课程：概率统计、C语言程序设计后续课程：毕业设计开课单位：机电工程学院课程负责人：大纲执笔人：杨宏兵大纲审核人：一、课程性质和教学目标《建模与仿真》是面向工程实际的应用型课程，是工业工程系的专业课程之一。

学生通过本课程的学习能够初步运用仿真技术来发现生产系统中的关键问题，并通过改进措施的实现，提高生产能力和生产效率。

本课程的教学目标是培养学生的设计能力、创新能力和工程意识。

课程以制造型生产企业为核心，通过理论教学和实践环节相结合，阐述了离散事件系统建模与仿真技术在生产企业分析中的基本原理和方法。

其内容涉及计算机仿真技术在生产系统分析中的作用和原理、仿真软件的介绍，重点介绍排队系统、库存系统、加工系统以及输入、输出数据分析。

本课程的目的是要求学生通过学习、课堂教育和上机训练，能了解如何运用计算机仿真技术模拟生产系统的布置和调度管理；并熟悉和掌握计算机仿真软件的基本操作和能够实现的功能；使学生了解计算机仿真的基本步骤。

二、课程教学方法1、启发式课堂讨论针对关键知识点、典型题和难题，通过教师提问，鼓励学生回答问题或请到讲台前做题，并请其他学生评判或提出不同的答案或不同的解决方法。

目的是加强学生自主学习的能力和判断能力，培养主动思考的习惯，启发学生的探索精神。

2、重视在教学中加强知识演进的逻辑规律的讲解提高学生的逻辑思维能力，培养学生分析问题、解决问题的能力。

3、加强计算机辅助设计、分析将Flexsim仿真软件引入教学中。

应用计算机辅助设计、分析，能方便的改变系统结构参数，认识复杂系统的动态响应。

三、课程教学内容及学时分配第一章概论（2课时）教学目的：了解系统仿真技术的发展历史；掌握系统仿真技术的特点；理解系统仿真的应用；掌握系统仿真的优势与局限性；熟悉系统仿真的相关技术；了解系统仿真的研究热点和发展方向；教学重点：系统仿真的应用；系统仿真的优势与局限性；系统仿真的相关技术；教学难点：系统仿真的应用；第二章系统仿真基本知识（6课时）教学目的：了解生产系统的基本特征；理解掌握系统、系统模型、系统仿真等建模与仿真相关的基本概念；了解系统仿真的类型；理解离散系统与连续系统的区别；熟悉生产系统建模的方法与仿真研究的步骤；深入理解排队论的基本概念，熟悉排队系统的组成与排队模型的分类，掌握到达模式与服务机构刻画的参数，熟悉排队规则与队列的度量；熟悉几种常用的到达时间间隔和服务实践的理论分布（定长分布、泊松分布、埃尔朗分布、正态分布等）；掌握M/M/1排队系统与M/M/C排队系统的分析；掌握库存系统模型；熟悉库存系统；掌握库存系统模型；熟悉库存系统仿真及仿真结果分析；教学重点：系统、系统模型、系统仿真等建模与仿真相关的基本概念；离散系统与连续系统的区别；生产系统建模的方法与仿真研究的步骤；排队论的基本概念，排队系统的组成与排队模型的分类；几种常用的到达时间间隔和服务实践的理论分布（定长分布、泊松分布、埃尔朗分布、正态分布等）；M/M/1排队系统与M/M/C排队系统的分析；库存系统仿真方法；教学难点：系统、系统模型、系统仿真等建模与仿真相关的基本概念；离散系统与连续系统的区别；排队论的基本概念；M/M/1排队系统与M/M/C排队系统的分析；库存系统仿真；第三章随机数与随机变量（3课时）教学目的：理解掌握随机变量（离散、连续），以及连续随机变量的密度函数的概念；掌握随机变量的数字特征；理解掌握随机数的概念，熟悉产生连续均匀分布随机数的几种方法，掌握计算机产生随机数的方法；熟悉随机数的统计检验；掌握各种离散分布随机数的产生方法；熟悉非均匀连续分布随机数及其产生方法。

第四章 输入输出分析

第四章 输入输出分析

第四章输入/输出分析华南理工大学自动化学院非线性系统输入/输出关系分析方法¾描述函数法：非线性系统的一种最优线性逼近技术¾常被用于分析有非线性影响的反馈环中振荡的可能性级数展开法采用级数展开以推导出某些非线性系¾级数展开法：采用级数展开以推导出某些非线性系统在频域上的输入/输出表达式(V lt)(Fli)¾目前主要有沃特拉(Volterra)级数展开及福里斯(Fliess)泛函展开两种方法¾输入/输出稳定性分析：研究在什么条件下一个有界输入能够产生个有界输出。

☆输入能够产生一个有界输出☆4.1描述函数法本节主要考虑采用描述函数方法研究非线性系统的最优线性逼近问题也即在最优线性系统随输入函数改优线性逼近问题，也即在最优线性系统随输入函数改变而改变的前提下，尝试用线性系统最优地逼近非线性系统。

先考虑单输入单输出系统。

在输入输出意义下，一0∞C 0∞C 个非线性系统可以看作是空间上到空间上的映射N, 即对给定的输入, 非线性系统的输出为一定义在的连续函],[],[),0[∞∈C u ],0[∞C 数：。

),0[)(∞∈=C u N y N给定参考输入，我们期望用线性系统的输出来),0[0∞∈C u我们假定S3). 输入的平稳性，即平稳性保证了信号在定时间长度内的积分均值不随s增平稳性保证了信号在一定时间长度内的积分均值不随自协方差及互协方差就是通常随机系统理论里的自相关和互相关函数。

(4.5)及(4.6)可以分别用式和互相关函数(45)(46)自协方差是一个正定函数，即对R c c R t t k k ∈∈ ,, , ,,11L L 有k ∑≥−=j i j i u j i t tR c c 1,0)(因此，自协方差矩阵t R 的傅立叶变换)(u =∞−ττωωτd R e S j ∫∞−u n )()((4.7)是一个正定矩阵，称其为能谱密度。

是个正定矩阵，称其为能谱密度。

仿真终极三问：输入、输出与如何做

仿真终极三问：输入、输出与如何做

仿真终极三问：输入、输出与如何做保安哲学三问：从哪里来？去哪里？你是谁？仿真的终极三问：输入来自何处？输出用于何处？仿真如何做？1、仿真输入——病从口入做仿真要爱惜自己的工作，为了不浪费自己的时间，第一件事情就是将别人给你的输入整理干净，而且单独保存说明来源（这很重要，将来出事了有证据洗清自己）。

仿真也是病从口入，输入如果有错误，难免后面会生病。

接收到别人给的图纸、数据、文字等，首先问个明白，给数据消毒。

三大最容易被疏忽的错误：1.几个人同时给输入，给出不同版本的参数2.将随意确定的数据当做硬性边界3.只给了参数，没有告诉背景条件我一向是个不拘小节的人，但是对输入数据从来都问得十分详细，有时候怕讲述有误，还要求到别人的计算机前、实验场地亲自看看数据是如何取得的。

每次这么折腾，我也以为自己多事，奇怪的是，每次询问完都有重要收获，发现输入有致命的问题，数据完全理解错误，事后万幸多问了几句。

因为每次质疑输入都有意外收获，娇惯得我这个毛病更严重了，今天要传染给你，对输入问出十万个为什么。

2、仿真输出——为人民服务有些做仿真的人，很没有存在感，做了无数算例，完成了山一般高的工作，但是领导却认为没有进展。

如果仿真工作只是出个报告，输出参数，就不要怪工作成果基本被别人忽略。

仿真报告给一堆公式、数据、图表，你完成了一项伟大的工作，堆砌一座数字长城，如果说不明白为什么要堆砌这个长城，别人还以为是一堆垃圾忘了清理。

你的工作是长城还是垃圾山，就看别人是否理解你。

专业人员要用别人的眼光看自己的工作。

外行不懂才要你用外行能懂的语言讲明白自己的工作。

你的公式有什么意义？你的算法有什么特点？你的结果对设计有什么指导？以下是一段经典的仿真总结：1.完成了……状态的仿真（工作量巨大）2.仿真取得了……参数，发现了某参数变大，则某参数变小……（要的东西都给了）3.由于模型和算法的偏差，不能保证结果准确（如何使用概不负责）仿真量很足只暗示浪费的时间太多，做的状态再多，如果对设计没有指导意义，又有何用？输出了很多参数，这些参数对其他专业有什么影响？对产品性能有什么贡献和风险？这才是别人要看的东西，至于给出多少参数，别人有必要关心吗？不能保证结果准确，一句话将所有的功劳全部消除。

算法仿真实验报告

算法仿真实验报告

一、实验目的本次实验旨在通过仿真实验，验证某算法在实际应用中的性能和效果，并对算法的优化进行初步探讨。

通过实验，深入了解算法的原理，分析其优缺点，为实际工程应用提供参考。

二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 仿真软件：MATLAB 2019b4. 硬件环境：****************************，16GB RAM三、实验内容1. 算法原理及描述2. 仿真实验设计3. 实验结果分析4. 算法优化及讨论四、实验原理及描述本次实验采用的算法为某种优化算法，该算法基于某种迭代优化策略，通过迭代计算，逐步逼近最优解。

算法原理如下：（1）初始化：随机生成一组初始解；（2）迭代计算：根据某种迭代规则，对当前解进行更新；（3）判断：判断是否满足终止条件，若满足，则输出最优解；否则，继续迭代计算；（4）更新：将新解作为当前解，返回步骤（2）。

五、仿真实验设计1. 实验数据：选取一组具有代表性的测试数据，包括输入数据和期望输出数据；2. 实验步骤：（1）导入实验数据；（2）调用算法进行仿真实验；（3）记录实验结果；（4）分析实验结果。

六、实验结果分析1. 实验结果展示（1）输入数据：[1, 2, 3, 4, 5]（2）期望输出：[1, 2, 3, 4, 5]（3）算法输出：[1, 2, 3, 4, 5]（4）误差分析：误差为0，说明算法输出与期望输出一致。

2. 性能分析（1）算法运行时间：0.001s（2）迭代次数：100次（3）算法收敛速度：较快3. 优缺点分析（1）优点：算法简单易实现，收敛速度快；（2）缺点：对初始解敏感，容易陷入局部最优。

七、算法优化及讨论1. 优化策略（1）改进初始解：采用某种方法生成更好的初始解，提高算法的鲁棒性；（2）调整迭代规则：优化迭代规则，使算法在迭代过程中更加稳定；（3）引入多种优化算法：结合多种优化算法，提高算法的适应性和全局搜索能力。

第4章 SIMULINK仿真

第4章 SIMULINK仿真

• （9）Signal Attributes（信号属性模块库）和Signal Attributes（信号属性模块库） Routing（信号路由模块库） Routing（信号路由模块库）
• • • • • • • • • • • • • • • 这两个模块库主要是由描述信号系统的模块构成，其中主要模块有： Data Type Conversion （数据类型转换器） IC（初始状态）； Probe（探测器）； Width（带宽）； Bus Creator（总线生成器）； Bus Selector（总线选择器）； Data Store Memory（数据记忆存储）； Data Store Read（数据读存储）； Data Store Write（数据写存储）； From（导入）； Goto（传出）； Goto Tag Visibility（传出标记符可视性）； Multiport Switch （多路选择开关）； Mux（混合）
• （7）Model Verification（模型辨识模块库）和ModelVerification（模型辨识模块库） ModelUtilities（扩展模型模块库） Wide Utilities（扩展模型模块库） • 这两个模块库由描述模型辨识的和扩展模型模块构成，其 中主要模块有： • Assertion（确认）； • Check Discrete Gradient（检查离散梯度）； • Check Dynamic Range（检查动态系统范围）； • Check Dynamic Lower Bound（检查动态系统低段范围） • Check Static Range（检查静态系统范围）； • Check Input Resolution （检查输入分辨率）； • DocBlock（模块注释文本）； • Model Info（模型信息）； • Timed-Based Linearization（基于时间的线性化模型）

第九章 单系统输出数据分析(一)PPT课件

第九章 单系统输出数据分析(一)PPT课件
第九章 单系统输出数据分析
主要内容
一、输出分析简介 二、终止型和稳态型仿真 三、终止型仿真的输出分析
1、均值估计和区间估计 2、误差分析（误差控制）
四、稳态型仿真的输出分析
一、输出分析简介
什么是输出分析？
输入
系统
（结构数量是确定的）
（参数是随机的）（结构参数是随机的）
输出 ？
确定的输入激励一个确定的系统，得到的输出就是一个确定的输 出。通过一次确定的仿真便可得出解。
[X
S n
t1
2
(n
1)]
例：考虑银行排队系统，假设银行从早上9点至下午5点 营业，顾客以泊松分布到达，到达率为每小时12位；只 有一个服务窗口，服务时间也是独立同分布的指数随机 变量，均值为4分钟/位。客户以FIFO规则排队。下表给 出了10次独立重复实验的运行输出结果数据。
重复实验 1
2
3
4
5
6
7
8
9 10
次数
平均排队
时间
1.051 6.438 2.646 0.805 1.505 0.546 2.281 2.822 0.414 1.307
（分钟）
根据表中数字，可以计算得到
X (10) 1.982, S 2 (10) 3.172,
因此，均值90%置信区间为
S 2 (10)
3.172
S 2 (i)
i
当n足够大时，S2(n)不会随着实验次数的增加而 明显变化，于是给定绝对误差阀值 ，可以估算 出要进行实验的次数为：
n* ( ) min i n : ti1,1 /2
S 2 (n) i
由于 ti1,1 /2 Z1 /2
所以，i

六年级上册《信息科技》第4课《输入输出与计算》课件

六年级上册《信息科技》第4课《输入输出与计算》课件
中的输入、计算和输出
第4课 学习活动
义务教育信息科技课程资源
一、分析自己看到红灯的反应
你正要过马路，看到前方红灯亮起。分析 在这个情境中，你获得的信息是什么？你作出 的判断是什么？你作出的表现是什么？
作出什么判断？
？
？
获得什么信息
作出什么表现
第4课 学习活动
义务教育信息科技课程资源
一、分析自己看到红灯的反应
控制系统工作遵循的计算模式
第4课 学习活动
义务教育信息科技课程资源
三、描述用计算机输入汉字过程中的输入、计算和输出
1．说出所使用的输入设备和输出设备。
提示：键盘、鼠标、麦克 风、手写笔等是输入设备；屏 幕、播放器属于输出设备。
第4课 学习活动
义务教育信息科技课程资源
三、描述用计算机输入汉字过程中的输入、计算和输出
交通信号灯变红 获得什么信息？
这是红灯，不能过马路 作出什么判断？ 脚停止运动
作出什么表现？
第4课 学习活动
义务教育信息科技课程资源
一、分析自己看到红灯的反应
人对一些事物作出反应的过程，可以用输入、计算和输出三个 环节来分析。
例如，信息通过感觉器官（如视觉、听觉、味觉、触觉等器官） 输入到大脑，大脑进行计算（分析、判断等），然后输出指令到身 体相关部位（如手、脚、口、眼等）形成语言、动作、表情等。
三、描述用计算机输入汉字过程中的输入、计算和输出
总结
计算机是一个控制系统，人们通过键盘、麦克风或者手 写笔等输入设备输入信息（输入），计算机内部进行分析处 理（计算），然后通过显示器等输出设备把文档显示在屏幕 上（输出）。
第4课 课堂总结
义务教育信息科技课程资源
1．输入、计算、输出是控制系统工作的三个（典型）环节。 2．所有控制系统的工作，都可以用这三个环节进行分析。 3．无论系统功能多复杂，都可从整体上划分为输入、计算、输出三 个环节，在每一个环节里还可划分为输入、计算、输出三个环节。 4．计算环节比较抽象和复杂，而且往往隐含在系统内部，人们无法 看到。现阶段，可以把计算理解为系统根据算法或规则进行的一系列数据 处理过程，类似我们人脑的思维活动。

控制系统数字仿真与CAD_课后习题答案

控制系统数字仿真与CAD_课后习题答案

第一章习题1-1什么是仿真？它所遵循的基本原则是什么？答：仿真是建立在控制理论，相似理论，信息处理技术和计算技术等理论基础之上的，以计算机和其他专用物理效应设备为工具，利用系统模型对真实或假想的系统进行试验，并借助专家经验知识，统计数据和信息资料对试验结果进行分析和研究，进而做出决策的一门综合性的试验性科学。

它所遵循的基本原则是相似原理。

1-2在系统分析与设计中仿真法与解析法有何区别？各有什么特点？答：解析法就是运用已掌握的理论知识对控制系统进行理论上的分析，计算。

它是一种纯物理意义上的实验分析方法，在对系统的认识过程中具有普遍意义。

由于受到理论的不完善性以及对事物认识的不全面性等因素的影响，其应用往往有很大局限性。

仿真法基于相似原理，是在模型上所进行的系统性能分析与研究的实验方法。

1-3数字仿真包括那几个要素？其关系如何？答: 通常情况下，数字仿真实验包括三个基本要素，即实际系统，数学模型与计算机。

由图可见，将实际系统抽象为数学模型，称之为一次模型化，它还涉及到系统辨识技术问题，统称为建模问题；将数学模型转化为可在计算机上运行的仿真模型，称之为二次模型化，这涉及到仿真技术问题，统称为仿真实验。

1-4为什么说模拟仿真较数字仿真精度低？其优点如何？。

答：由于受到电路元件精度的制约和容易受到外界的干扰，模拟仿真较数字仿真精度低但模拟仿真具有如下优点：（1）描述连续的物理系统的动态过程比较自然和逼真。

（2）仿真速度极快，失真小，结果可信度高。

（3）能快速求解微分方程。

模拟计算机运行时各运算器是并行工作的，模拟机的解题速度与原系统的复杂程度无关。

（4）可以灵活设置仿真试验的时间标尺，既可以进行实时仿真，也可以进行非实时仿真。

（5）易于和实物相连。

1-5什么是CAD技术？控制系统CAD可解决那些问题？答：CAD技术，即计算机辅助设计（Computer Aided Design）,是将计算机高速而精确的计算能力，大容量存储和数据的能力与设计者的综合分析，逻辑判断以及创造性思维结合起来，用以快速设计进程，缩短设计周期，提高设计质量的技术。

第四章 仿真输入与输出数据分析(2)

第四章 仿真输入与输出数据分析(2)
2如果算法选择得合适由这种算法得到的数据统计检验能具有较好的统计特性如均匀性独立性等则将这种伪随机数用于仿真仍然是可行的
4.3随机数与随机变量
什么是随机数？ 单个的数字不是随机数
是指一个数列，其中的每一个体称为随机数，其值 与数列中的其它数无关； 在一个均匀分布的随机数中，每一个体出现的概率 是均等的；
例如：在[0,1]区间上均匀分布的随机数 序列中，0.00001与0.5出现的机会均等
4.3随机数与随机变量
如何根据确定的分布类型及其参数产生随机变量?
定义：产生[0, 1]区间上均匀分布的随机变量, 亦称为 随机数发生器。 说明： 1）随机数发生器不是在概率论意义下的真正的随机数, 而 只能称为伪随机数，因为无论哪一种随机数发生器都采用 递推算法 ； 2）如果算法选择得合适, 由这种算法得到的数据统计检验 能具有较好的统计特性(如均匀性, 独立性等), 则将这种伪 随机数用于仿真仍然是可行的。
4.威布尔分布
产生的原理
0 p( xi ) 1
，且

i 1
n
p( x i ) 1 。
离散随机变量产生的原理
4.3随机数与随机变量
4.3.1 随机变量的产生方法
1. 逆变换法
第4章
习题：4，5 P106
4.3随机数与随机变量
4.3.1 随机变量的产生方法
2. 函数变换法
第4章
第4章
4.3.2常用分布类型的随机数产生
1.正态分布 N ( , 2 )
2.指数分布 exp ( ) 3.泊松分布 P ( )

第5章 仿真数据分析

第5章 仿真数据分析

§5.1.4 分布参数估计
极大似然估计法具有一些较好的统计特性 ，有着较为直观的意义，并且对后续采用 χ2拟合优度检验等也非常重要。
该方法的原理是: 认为所观测到的样本数据 是实际生产系统中所产生的概率最大的一 组数据。
§5.1.4 分布参数估计
极大似然原理及数学表述
§5.1.4 分布参数估计
§5.1 仿真数据的采集与分析
数据收集是针对实际问题，经过系统分 数据的收集是一项工作量很大的工作，
什么是数据收集？ 数据收集的意义？
析或经验的总结，以系统的特征为目标， 也是在仿真中最重要、最困难的问题。 收集与此有关的资料、数据、信息等反 即使一个模型结构是正确的，但若收集 映特征的相关数据。 的输入数据数据不正确，或数据分析不 对，或这些数据不能代表实际情况，那 么利用这样的数据作为决策的依据必将 导致错误，造成损失和浪费。 数据收集工作应该具有科学的态度、忠 于现实的工作作风。应该将数据收集工 作、仿真工作的意义让参与者明确，得 到参与者的支持和理解。
§5. 2 仿真输出分析
1.点估计 设n次仿真运行中某一输出随机变量X的观察 值(即仿真输出的样本数据)为X1,X2，…， Xn，如果未知参数是均值E(X)和方差 Var(X)，那么常用的点估计有:
§5. 2 仿真输出分析
2.区间估计 点估计给出了未知参数的一个较好的推测 而区间估计可以对估计值距离参数真值的 误差进行度量，并给出其置信度，以说明 这个推测的误差为多大才算是合理的。
频率
4 如果区间太窄，则直方图显得凹凸不平不好平滑 3 2 合适的区间选择（m值）是直方图制作，分布函数分析的基础。 1 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25

第四章 仿真输入与输出数据分析(1).

第四章 仿真输入与输出数据分析(1).

(1)
(2)
(3) F(x)连续。
f (x)
1
0
a
b
x
24
只能采取匹配法，来选取最佳匹配的概率分布函数。
2019/1/12 Management Information Simulation 25 25
理论分布一：均匀分布
§2.7 均匀分布 • 指数分布
(Uniform distribution)
X ~ U ( a, b ).
26
§2.7 均匀分布 • 指数分布
均匀分布的意义
在区间(a, b) 上服从均匀分布的随机 变量 X , 落在区间(a, b)中任意等长度的子区间 内的可能
性是相同的 .
l p ba
a

f ( x)
l 1 l
o
ba
b

x
27
对于连续型随机变量的 分布函数 F ( x)必是连续函数 .
22
2.
概率密度的性质
⑴ 非负性 ⑵
f ( x) 0




f ( x)dx＝1
由于
F ()

f ( x)dx＝1
f ( x) F ( x)
(3) f (x)在点x 处连续，则
23
3、连续性随机变量的特点
第 4章
仿真输入与输出数据分析
4.1 仿真输入数据收集
4.2 4.2 仿真输入数据分析 仿真输入数据分析 4.3随机数与随机变量 4.4仿真输出数据分析
1
问题的缘起
2
• 模拟问题的数据要求 – 在模拟工作开始前，必须获得满足要求的数据（一般指 的是随机分布特征）来作为输入数据。 – 另外，由于模拟的特性，必须要求输入数据数量足够多。 • 单次模拟就要需要许多满足同样分布特性的数据； • 由于模拟结果具有随机性，因此需要基于同样分布特 性的数据进行多次模拟才能得到可靠解。 • 问题背景 – 在实际模拟过程中，很难获取实际的实验数据或者是压 根找不到。 – 在实际系统中很难找到足够多的数据：进行一次模拟的 数据相对容易得到，进行多次模拟的数据则难以获得。

5-仿真输出数据分析和模型验证确认 共19页

5-仿真输出数据分析和模型验证确认 共19页

•
E(x), 2vaX r)(为有限时，样本方差
是 S
2 n
总体方差 2的无偏估计（假定X1, X2 ,…, Xn相互独立，均与X有相同的分布），即
E(Sn2)2
区间估计
• 可以说明这个结果的误差多大范围内是 合理的。
• 独立同分布的随机变量X1，X2．…，Xn给 出的总体均值的100(1-)%的置信区间
• 把 X1,X2,…,Xm看成独立同分布随机变量
• 如果系统能较快进入稳态并运行长度有限，用 重复运行—删除法较为适宜。
谢谢！
2. 若β0< β，则精度已经满足要求，否则令 R * mi iR 0 n ,t/2 { (i 1 )S 0/ i} 3. 做R*-R0次独立重复仿真运行
1. 对于相对精度
R * m i iR 0 n ,t /2 ( { i 1 ) S 0 /X ( 0i)}
稳态仿真的置信区间
ri表示第r次运行中的第i个观察值记为近似看成相互独立同分布随机变量的样本观察值则均值和方差的点估计为置信区间为百分位点分布的上是自由度其中对某系统做10次独立重复试验由观察值计算得则总体均值90的置信区间为总体均值95的置信区间167其中833其中261绝对精度指该估计量与待估参数真值之差的绝对值即相对精度指估计量的绝对精度与待估参数的比值由于待估参数往往是未知的故常常用估计量的绝对精度与估计量的比值近似代替
• 由于仿真输出结果是分布未知的随机变量，每 次仿真运行的结果仅是对该随机变量总体的一 次抽样，可能与模型对应的真值有较大的误差 ，因此不能把一次仿真运行所得的结果当成问 题的解。为使仿真结果有意义，必须用适当的 统计技术来设计仿真实验和分析仿真结果，这 样才能得到一般性的结论。

建模与仿真第五章 输入数据分析

建模与仿真第五章 输入数据分析


因为 0.05,( k r 1) 0.05,(811) 12.59 0.5633 故在水平0.05下接受H0，认为X服从指数分布。
2 2
物流系统建模与仿真
Kolmogrov-Smirnov检验法 K-S测试，是把经验分布函数与所假设分 布的理论分布函数做比较。 用K-S测试不用确定分段区间，对样本数 量也没有限制。
物流系统建模与仿真

Ai
2
检验计算表
Ni
50 31 26
pi
0.2788 0.2196 0.1527 0.1062
npi
npi-Ni
(npiNi)2/npi
0.5175 0.5884 0.0644 0.0024
A1: 0 x 4.5 A2: 4.5 x 9.5 A3: 9.5 x 14.5
1.9718
0.3268
0.3248
0.0126
A7: 29.5 x 34.5
A8: 34.5 x 39.5 A9: 39.5 x
6
6 8
0.0358
0.0248 0.0568
5.7996
4.0176 9.2016
-0.2004
-0.7808
0.0069
0.0461 0.5633
2
D （x） E ( x) 0.322 /
物流系统建模与仿真
拟合成直方图观测：
物流系统建模与仿真 点统计法，不能唯一的确定分布的类型，因为多数分布 的偏差系数的取值范围是重叠的，为此点统计法只能作出 一个比较粗略的分布假设。
配合直方图进行分析 根据实际经验分析
根据均值、方差的一些特点，综合分析
2

虚拟仿真实验教学平台使用指南

虚拟仿真实验教学平台使用指南

虚拟仿真实验教学平台使用指南第一章：概述 (3)1.1 平台简介 (3)1.2 使用目的与意义 (3)1.2.1 使用目的 (3)1.2.2 使用意义 (4)第二章：平台登录与注册 (4)2.1 注册流程 (4)2.1.1 访问平台 (4)2.1.2 注册 (4)2.1.3 填写注册信息 (4)2.1.4 阅读并同意用户协议 (5)2.1.5 提交注册 (5)2.1.6 验证邮箱 (5)2.1.7 完成注册 (5)2.2 登录流程 (5)2.2.1 访问平台 (5)2.2.2 登录 (5)2.2.3 填写登录信息 (5)2.2.4 登录 (5)2.3 密码找回与修改 (5)2.3.1 密码找回 (5)2.3.2 密码修改 (6)第三章：界面导航与功能模块 (6)3.1 主界面布局 (6)3.2 功能模块介绍 (6)3.3 快捷操作指南 (7)第四章：实验项目选择与创建 (7)4.1 实验项目分类 (7)4.2 实验项目创建流程 (8)4.3 实验项目修改与删除 (8)第五章：实验操作指南 (8)5.1 实验步骤解析 (8)5.1.1 登录系统 (8)5.1.2 选择实验项目 (8)5.1.3 阅读实验指导书 (9)5.1.4 操作实验设备 (9)5.1.5 观察实验现象 (9)5.1.6 完成实验报告 (9)5.2 实验数据输入与输出 (9)5.2.1 数据输入 (9)5.2.2 数据输出 (9)5.3.1 系统故障 (9)5.3.2 实验设备故障 (9)5.3.3 实验数据丢失 (9)5.3.4 实验操作失误 (10)第六章：虚拟仿真实验工具 (10)6.1 工具箱功能介绍 (10)6.1.1 概述 (10)6.1.2 工具箱功能列表 (10)6.2 工具使用技巧 (10)6.2.1 实验参数设置技巧 (10)6.2.2 实验数据采集技巧 (10)6.2.3 实验结果分析技巧 (11)6.2.4 实验报告技巧 (11)6.3 工具操作注意事项 (11)6.3.1 实验参数设置注意事项 (11)6.3.2 实验数据采集注意事项 (11)6.3.3 实验结果分析注意事项 (11)6.3.4 实验报告注意事项 (11)第七章：实验数据管理与分析 (11)7.1 数据收集与存储 (11)7.1.1 数据收集 (11)7.1.2 数据存储 (12)7.2 数据处理与分析 (12)7.2.1 数据预处理 (12)7.2.2 数据分析 (12)7.2.3 数据挖掘 (12)7.3 数据导出与共享 (12)7.3.1 数据导出 (12)7.3.2 数据共享 (12)第八章：实验报告撰写与提交 (13)8.1 实验报告格式要求 (13)8.2 实验报告撰写技巧 (13)8.3 实验报告提交流程 (13)第九章：平台管理与维护 (14)9.1 用户管理 (14)9.1.1 用户注册与登录 (14)9.1.2 用户权限设置 (14)9.1.3 用户信息维护 (14)9.2 实验项目管理 (14)9.2.1 实验项目发布 (14)9.2.2 实验项目维护 (15)9.2.3 实验项目评价 (15)9.3 系统维护与更新 (15)9.3.2 系统升级 (15)9.3.3 系统故障处理 (15)9.3.4 系统安全防护 (15)第十章：常见问题与解答 (15)10.1 平台使用常见问题 (15)10.1.1 如何登录虚拟仿真实验教学平台？ (15)10.1.2 平台支持哪些浏览器？ (15)10.1.3 如何修改个人资料？ (15)10.1.4 如何找回忘记的密码？ (16)10.2 实验操作常见问题 (16)10.2.1 如何开始实验？ (16)10.2.2 实验过程中遇到问题怎么办？ (16)10.2.3 如何保存实验数据？ (16)10.2.4 如何提交实验报告？ (16)10.3 技术支持与反馈 (16)10.3.1 如何获取技术支持？ (16)10.3.2 如何提交反馈？ (16)10.3.3 平台更新与维护？ (16)第一章：概述1.1 平台简介虚拟仿真实验教学平台是一款基于现代信息技术、网络技术和虚拟现实技术的教学辅助系统。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

26
§2.7 均匀分布 • 指数分布
均匀分布的意义
在区间(a, b) 上服从均匀分布的随机变量 X , 落在区间(a, b)中任意等长度的子区间内的可能
Байду номын сангаас
性是相同的 .
l p ba

f ( x)
l 1 l
ba
a
o

b
x
27
§2.7 均匀分布 • 指数分布
应用背景举例：
理论分布三： 正态分布 normal distribution
一、正态分布的定义及其特征
（一）定义 若连续性随机变量X的概率分布密度函数为：
• 数据收集的基本态度？
的输入数据数据不正确，或数据分析不 数据收集工作应该具有科学的态度、忠
对，或这些数据不能代表实际情况，那 于现实的工作作风。应该将数据收集工 么利用这样的数据作为决策的依据必将 作、仿真工作的意义让参与者明确，得 导致错误，造成损失和浪费。 到参与者的支持和理解。
10
4.1 仿真输入数据收集
又因为随机变量 X 不可能取得区间[a, b]外的值， 所以
于是概率密度为 在[a, b]外,概率密度为零.
1 , a x b; f ( x) b a 0, 其它.
29
§2.7 均匀分布 • 指数分布
(2) 分布函数 x 当 x a 时, F ( x) f ( x)dx 0; 当a x b 时,
19
∴可以使用分布函数值描述随机变量落在区间里的概率。 (1) P{x1 X x2} (2) P{x1 X x2} 同理，还可以写出
P{X x1} P{X x1}
20
一般地，设离散型随机变量 X 的分布律为
P{ X xk } pk , k 1, 2, 3,
对于连续型随机变量的 分布函数 F ( x)必是连续函数 .
22
2.
概率密度的性质
⑴ 非负性 ⑵
f ( x) 0




f ( x)dx＝1
由于
F ()

f ( x)dx＝1
f ( x) F ( x)
(3) f (x)在点x 处连续，则
23
3、连续性随机变量的特点
• • • • • • • 顾客到达间隔时间 顾客服务时间
对于汽车转运站系统
汽车到达间隔时间 调度等待时间 装车时间 汽车故障间隔时间及处理时间
12 12
4.1 仿真输入数据收集
2. 分析每个输入数据的特性,环境, 研究采集方法, 编制采集计划
3. 设计和绘制数据采集表格 4. 确定采集地点和时间 5. 按计划分组采集, 整理
15
•
• •
数据自相关性的检验
4.2 仿真输入数据分析
基本原则
收集数据, 目的是分析数据的规律性(即分布)。以 找出这些数据变化的统计规律，并最终确定输入数据的 拟合概率分布。如何了解数据的规律呢？
1. 看看数据是否符合某个理论分布。为此，可 先按科学的方法假设一个理论分布，再利用 统计检验的手段来判断其是否符合这一分布。 2. 如果找不到一个合适的理论分布，可以 利用已有的数据建立一个经验分布。
8
对系统进行认真的调查和分析后，可初步确
定输入数据的种类和大致特性，接下来便 是数据的采集。数据的采集可以在所模拟 的现实系统中进行，也可以在所模拟系统 的相近系统中进行。当然，采集数据的环 境与所模拟的系统环境越相似越好。
9
4.1 仿真输入数据收集
• 什么是数据收集？ • 数据收集的意义？
数据收集是针对实际问题，经过系统分 数据的收集是一项工作量很大的工作， 析或经验的总结，以系统的特征为目标， 也是在仿真中最重要、最困难的问题。 收集与此有关的资料、数据、信息等反 即使一个模型结构是正确的，但若收集 映特征的相关数据。
量收集相关的数据。为此可以事先设计好调研表 数据的收集与仿真的试运行是密切相关的，应当是边收集数 数据的均匀组合 格，并注意不断完善和修改调研方式，使收集的 据、边进行仿真的试运行。然而系统仿真是一项专业性很强 数据更符合仿真对象的数据需要。 尽量把均匀数据组合在一组里。校核在相继的时间周期 的工作，要正确认识“仿真”的含义，抓住仿真研究的关键， 收集的数据要满足独立性的要求 里以及在相继日子内的一时间周期里的数据的均匀性。 避免求全、求精。确信所收集的数据足以确定仿真中的输入 针对仿真所收集的各个数据需要进行相关性检验。为 当校核均匀性时，初步的检验是看一下分布的均值是相 分量，而对仿真无用或影响不显著的数据就没有必要去多加 了确定在两个变量之间是否存在相关。通过统计方法 同。 收集。 确定相关的显著性。 考察一个似乎是独立的观察序列数据存在自相关的可能性。 自相关可能存在于相继的时间周期或相继的顾客中。例如， 第i个顾客的服务时间与(i+n)个顾客的服务时间相关。
设连续随机变量 X 的一切可能值充满某一 个有限区间 [a, b], 且在该区间内任一点概率密度相同， 即密度函数 f (x)在区间 [ a, b] 上为常量，称此分布为 均匀分布（或等概率分布）.记作 : U (a, b).
记为 当 X 在 [a, b] 上服从分布 U (a, b) 时， :
X ~ U ( a, b ).
6. 粗略地分析, 对不规范的数据要进行处理或重 新收集
7.采集的数据经整理后要认真存档 例：某银行汽车顾客到达间隔时间数据
13 13
14 14
4.1 仿真输入数据收集
数据收集过程中的注意事项
•
•
做好仿真计划，详细规划仿真所需要收集的数据
根据问题的特征，进行仿真的前期研究。分析影
在收集数据过程中要注意分析数据 响系统的关键因素。从相关事物的观察入手，尽
必须确定其随机变量的概率分布，以便在 仿真模型中对这些不确定性进行模拟取样， 以得到需要的随机变量。
18
分布函数的概念
定义1 设 X 是一个随机变量， 是任意实数，则称函数 x
( x )
为X 的分布函数。
x 分布函数 F x 的函数值的含义：
表示 X 落在 (, x] 上的概率.
第4章
仿真输入与输出数据分析
4.1 仿真输入数据收集
4.2 仿真输入数据分析 4.2 仿真输入数据分析 4.3随机数与随机变量 4.4仿真输出数据分析
1
问题的缘起
2
• 模拟问题的数据要求 – 在模拟工作开始前，必须获得满足要求的数据（一般指 的是随机分布特征）来作为输入数据。 – 另外，由于模拟的特性，必须要求输入数据数量足够多。 • 单次模拟就要需要许多满足同样分布特性的数据； • 由于模拟结果具有随机性，因此需要基于同样分布特 性的数据进行多次模拟才能得到可靠解。 • 问题背景 – 在实际模拟过程中，很难获取实际的实验数据或者是压 根找不到。 – 在实际系统中很难找到足够多的数据：进行一次模拟的 数据相对容易得到，进行多次模拟的数据则难以获得。
（1）随机数四舍五入的舍入误差; （2）每隔一定时间有一辆车通过车站,乘客随机
到达时的候车时间； （3）在区间[a, b]内随机取一个数.
28
§2.7 均匀分布 • 指数分布
均匀分布的概率密度与分布函数 (1) 概率密度
于是 在区间[a, b]上概率密度 f ( x) C (常数)， b 1 a C d x C (b a) 1 C b a .
收集输入数据的主要方法：
• 1.通过实际观测获得系统的输入数据。 • 2.由系统管理人员提供实际系统的运行数据。 • 3.从公开发表的研究成果、论文中收集类似系统 的输入数据模型。
11
4.1 仿真输入数据收集
数据的收集的内容和步骤: • 1. 按系统研究的目的和模型确定输入数据项目 • 譬如: 对于单窗口排队系统
§2.7 均匀分布 • 指数分布
1 下图为 , 1, 2时f ( x )的图形 . 3

1

34
§2.7 均匀分布 • 指数分布
指数分布的分布函数及其图形：
1 e x , x 0 ; F ( x) x 0. 0,
F (x)
1

O
1
x

35
§2.7 均匀分布 • 指数分布
易知


f ( x)dx e x dx e x
0

0
1.
32
§2.7 均匀分布 • 指数分布
密度函数 f ( x) 的图形 :
f (x)
O
x
应用背景举例： (1) 电子元件的寿命；
(2) 顾客要求某种服务等待的时间.
33
(1)
(2)
(3) F(x)连续。
f (x)
1
0
a
b
x
24
只能采取匹配法，来选取最佳匹配的概率分布函数。
2013-10-21 Management Information Simulation 25 25
理论分布一：均匀分布
§2.7 均匀分布 • 指数分布
(Uniform distribution)
30
a
b
x
§2.7 均匀分布 • 指数分布
于是,均匀分布的分布函数为
0, xa F ( x) , ba 1, x a; a x b; x b.
F ( x)
1

a o

b
x
31
理论分布三：指数分布（Exponential distribution
设连续随机变量X 的概率密度 e x , x 0 ; f ( x) x 0. 0, 其中 0为常数.这种分布叫做指数分布. 指数分布含有一个参数 ,将此分布记为 e( ) . 如果随机变量 X 服从指数分布e( ) ,则记为: X ~ e( )