Поможем написать учебную работу
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
ПРАКТИЧНА РОБОТА №2
Розрахунок характеристик випадкових процесів із експерименту
Загальні відомості
Одним із видів випадкових процесів є дискретна випадкова послідовність, що характеризується дискретними значеннями аргументу і випадкового процесу . Дискретний випадковий процес характеризується тим, що змінюється безперервно, а приймає дискретне значення.
Для явища, що описується випадковим процесом, тобто з аргументом, що приймає будь-яке значення на відрізку або всій осі, значення рекомендується задавати рівновіддаленими, а величину інтервалу вибирають таким чином, щоб за визначеними точками можна було встановити вигляд кривої.
Математичне сподівання випадкового процесу називається невипадкова функція , значення якої при кожному значенні аргумента рівне математичному очікуванні відповідного випадкового процесу, тобто:
(2.1)
де - кількість реалізацій випадкового процесу (кількість днів, протягом яких проводяться дослідження);
- дискретні моменти часу, ;
- кількість годин, що беруться до уваги.
Оцінка для дисперсії визначається:
(2.2)
Оцінка для кореляційного моменту визначається за формулою:
(2.3)
де - індекси (;).
На практиці при визначенні значень дисперсії і кореляційного моменту початок відліку рекомендується переносити по осі ординат найближче до математичного очікування, а розрахунок проводити за формулами:
(2.4)
(2.5)
При необхідності можна визначити оцінку для нормованої кореляційної функції:
(2.6)
Функція аналогічна кореляційному моменту і визначає ступінь звязку між елементами рядів та стовпців. Ця функція також характеризує випадковий процес, так як для кожної пари дискретних значень аргументів вона рівна коефіцієнту кореляції і , відповідно, узгоджується із значеннями таблиці 1.2.
Відповідно головна діагональ матриці нормованої кореляційної функції становить значення 1 і за аналогією з кореляційним моментом матриця симетрична відносно цієї діагоналі. Матриця має наступний вигляд:
(2.7)
Умова задачі
У результаті проведення незалежних експериментів (за допомогою натурних спостережень на ділянці дороги поза населеним пунктом) отримано годинні значення інтенсивностей транспортного потоку протягом трьох днів тижня (табл. 2.1), що можна розглядати як випадковий процес . Необхідно визначити для математичне очікування появи середньозваженої інтенсивності , дисперсію і кореляційну функцію та за цими характеристиками побудувати графіки залежностей для значення аргументу .
Таблиця 2.1
Годинні значення інтенсивностей транспортних засобів
Години доби |
Інтенсивність, авто/год |
Години доби |
Інтенсивність, авто/год |
||||
Понеділок |
Пятниця |
Неділя |
Понеділок |
Пятниця |
Неділя |
||
1 |
194 |
205 |
56 |
13 |
650 |
712 |
400 |
2 |
315 |
330 |
75 |
14 |
640 |
690 |
360 |
3 |
310 |
350 |
126 |
15 |
685 |
790 |
500 |
4 |
470 |
446 |
128 |
16 |
960 |
870 |
570 |
5 |
456 |
580 |
246 |
17 |
931 |
920 |
612 |
6 |
740 |
720 |
204 |
18 |
935 |
995 |
593 |
7 |
890 |
910 |
620 |
19 |
920 |
991 |
619 |
8 |
930 |
912 |
630 |
20 |
910 |
890 |
600 |
9 |
935 |
930 |
640 |
21 |
740 |
760 |
442 |
10 |
964 |
951 |
690 |
22 |
463 |
450 |
201 |
11 |
900 |
902 |
610 |
23 |
250 |
156 |
80 |
12 |
780 |
746 |
452 |
24 |
235 |
180 |
75 |
Розвязання задачі
Під час дослідження транспортного потоку отримані годинні значення інтенсивностей транспортного потоку () за добу протягом трьох днів тижня. Графічно ці зміни зображені на рисунку 2.1.
Рис. 2.1. Зміна інтенсивності транспортного потоку протягом доби в різні дні тижня
За таких годинних значень, інтенсивність транспортного потоку за добу становитиме:
Проаналізувавши рисунок 2.1, встановлено, що найбільш завантажений період часу - це 16, 17, 18 та 19 години). Знайдемо відносні значення інтенсивностей руху для цього періоду доби та запишемо у вигляді таблиці 2.2.
Відносну інтенсивність руху ТЗ знаходимо за формулою:
(2.8)
де - інтенсивність транспортного потоку за годину (); - інтенсивність транспортного потоку за добу.
Таблиця 2.2
Відносні значення інтенсивностей транспортного потоку у найбільш завантажені години доби протягом трьох днів тижня
День тижня |
Години доби |
|||
16 |
17 |
18 |
19 |
|
Понеділок |
0,059 |
0,057 |
0,058 |
0,057 |
Пятниця |
0,053 |
0,056 |
0,061 |
0,060 |
Неділя |
0,060 |
0,064 |
0,062 |
0,065 |
Дані для кожного дня тижня можна розглядувати як реалізацію неперервного випадкового процесу з дискретним часом. Використовуючи формули 2.1 та 2.2, визначимо їх ймовірнісні характеристики.
Відносне математичне очікування:
;
;
;
.
Відносну дисперсію:
Визначені результати та зводимо в таблицю 2.3.
Таблиця 2.3
Результати ймовірнісних характеристик відносних значень інтенсивностей
Характеристики випадкового процесу |
Найбільш завантажені години доби |
|||
16 |
17 |
18 |
19 |
|
0,057 |
0,059 |
0,060 |
0,061 |
|
0,000014 |
0,000019 |
0,000004 |
0,000016 |
Після того, як визначені оцінки числових характеристик , для значення аргумента , побудуємо графіки їх залежностей (рис. 2.2) та (рис. 2.3).
Рис. 2.2. Зміна відносного математичного очікування в найбільш завантажені години доби
Рис. 2.3. Зміна відносної дисперсії в найбільш завантажені години доби
Використовуючи отримані значення , розрахуємо кореляційний момент для різних пар значень аргументу відповідно до формули (2.3). Наведемо розрахунок для пари значень , інші розрахунки проводимо аналогічно.
Отримані результати для кореляційного моменту зведемо у матрицю, відповідно до формули 2.7:
Поділимо кожен елемент матриці на добуток коренів чисел головної діагоналі, що належать цьому ряду і стовпцю. Кінцевий результат матриці нормованої кореляційної функції запишеться так:
Із цієї матриці побудуємо графік залежності коефіцієнта кореляції від годин доби (рис. 2.4).
Рис. 2.4. Графік залежності коефіцієнта кореляції інтенсивності транспортного потоку від годин доби
Відповідь. Ця матриця нормованої кореляційної функції відображає залежність між годинами доби з найбільшою інтенсивністю руху, в межах від -1 до +1. Якщо -1, то залежності між годинами доби немає, якщо +1 то ці години з відповідною інтенсивністю руху повністю залежні. Наприклад, 19 година: коефіцієнт кореляції 18 і 19 години становить 0,91, а це означає, що інтенсивність руху у цих годинах залежать одна від одної, подібно як 17 і 19, але зв'язок уже менше.
Індивідуальне завдання
для розвязання задачі практичної роботи №2
Години доби |
Інтенсивність, авто/год |
Години доби |
Інтенсивність, авто/год |
||||
Понеділок |
Пятниця |
Неділя |
Понеділок |
Пятниця |
Неділя |
||
1 |
194 |
204 |
32 |
13 |
632 |
745 |
410 |
2 |
305 |
320 |
82 |
14 |
646 |
654 |
380 |
3 |
306+N×P |
340+N×P |
134 |
15 |
674 |
780 |
450 |
4 |
456 |
447 |
156+N×P |
16 |
850+N×P |
810+N×P |
570 |
5 |
472+N×P |
574 |
287 |
17 |
870+N×P |
910 |
570+N×P |
6 |
690 |
715 |
296 |
18 |
920 |
920+N×P |
564+N×P |
7 |
780 |
903 |
423 |
19 |
846+N×P |
931+N×P |
901 |
8 |
932 |
915 |
542 |
20 |
840 |
870 |
590 |
9 |
954 |
936 |
590 |
21 |
720 |
756 |
456 |
10 |
987 |
976 |
670 |
22 |
512 |
550 |
321+N×P |
11 |
902+N×P |
903 |
620+N×P |
23 |
315 |
341+N×P |
91 |
12 |
775 |
735+N×P |
478 |
24 |
244+N×P |
220 |
82 |
N - порядковий номер студента в списку групи;
P друге число номера групи студента.