XII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2020

Расчет стоимости строительства лесовозных дорог по укрупненным показателям не обеспечивает достаточной точности. Возможность использования ЭВМ позволяет учесть различные параметры лесовозной дороги, а также влияние некоторых природных факторов на стоимость строительства. А именно производить расчет стоимости строительства не одного километра дороги, а одного погонного метра, чем обеспечивается учет изменения природных факторов на всем протяжении рассчитываемого участка.

Наиболее простой вид зависимости получаем с помощью регрессионного анализа.

Общий вид уравнения множественной регрессии следующий:

где – функция любого вида, связывающая независимые переменные (факторы) с зависимой переменной у.

Для каждого вида работ рассчитывается свое уравнение регрессии с независимыми переменными в закодированном виде. Применяемые коды аналогичны кодам, используемым в системе автоматизированного проектирования дорог (таблица 1 и 2).

Вся нормативно-справочная информация принята согласно СНиП и ЕНиР.

Таблица 1 – Код грунта

№ п/п	Наименование грунта	Код грунта
1	Супесь легкая крупная	11
2	Супесь легкая	12
3	Супесь пылеватая	13
4	Супесь тяжелая пылеватая	14
5	Суглинок легкий	21
6	Суглинок пылеватый	22
7	Суглинок тяжелый	23
8	Суглинок тяжелый пылеватый	24
9	Глина песчаная	31
10	Глина пылеватая полужирная	32
11	Глина жирная	33
12	Песок гравелистый	34
13	Песок крупный	41
14	Песок средней крупности	42
15	Песок мелкий	43
16	Песок пылеватый	44

Таблица 2 – Код леса

№ п/п	Наименование леса	Код леса
1	Густой крупный	11
2	Густой средней крупности	12
3	Густой мелкий	13
4	Средний крупный	14
5	Средний средней крупности	21
6	Средний мелкий	22
7	Редкий крупный	23
8	Редкий средней крупности	24
9	Редкий мелкий	31

Даны серии парных наблюдений величин зависимостей переменной у и двух или нескольких независимых переменных . Использование линейной зависимости у от при применении множественной регрессии для ряда задач может серьезно ухудшить анализ этой зависимости или даже совсем исключить возможность ее использования. Поэтому для определения искомой зависимости была составлена программа определения множественных криволинейных регрессий.

Данная программа предназначена для определения множественных криволинейных регрессий по следующим законам:

, (1)

. (2)

Вычислительная схема метода следующая:

– определяется массив средне-арифметических отклонений

; (3)

-определяется средне-арифметическое отклонение для каждой из независимых переменных

; (4)

– определяются элементы системы и правые части линейных уравнений

(5)

; (6)

– определяется свободный член уравнения регрессии

; (7)

– определяется коэффициент регрессии

, (8)

где - количество случайных величин, включая не исследуемую функцию;

- длина выборки для каждого из случайных величин;

- массив значений случайных величин, записанных по строкам (включая исследуемую функцию);

- массив случайных величин, записанных по строкам, содержащий для закона (1) – , для закона (4.2) – .

С целью увеличения объема исходной информации был использован способ оптимизации решения задач. Применена блочная структура программ для подготовки входной информации, ее обработки и вывода на печать результатов расчета.

Код для цитирования: Скопировать