DSS上机实验报告-货运量预测决策支持系统开发—.doc

实验报告 实验项目名称 货运量预测决策支持系统开发 所属课程名称 专家与决策支持系统 实 验 类 型 设计型实验 实 验 日 期 2012年10月，11月 班 级 学 号 姓 名 成 绩 经济管理学院经济管理系统模拟实验室 实验概述： 【实验目的及要求】 实验目的： 加深对已经讲授的决策支持系统理论和方法的理解和领会； 锻炼根据理论和方法开发实际决策支持系统的能力。 实验要求： 某地经连续六年观察，发现其年度货运量与年度工业总产值和年度基建投资是线性相关的，6组统计数据如下表所示。现有该地下一年度的多组年度工业总产值和年度基建投资预测值（其中一组为39.71亿元和1.1025亿元），相关部门希望通过建立货运量预测决策支持系统，利用二元线性回归模型来帮助预测下一年度的年度货运量（百万吨）。 年度序号 年度货运量（百万吨） 年度工业总产值（亿元） 年度基建投资（亿元） 1 7.9 18.2 0.45 2 8.4 20.3 0.63 3 8.9 21.8 0.76 4 10.4 25.2 0.83 5 11.6 30.7 1.00 6 13.9 36.1 1.05 根据讲授的决策支持系统开发步骤，编写货运量预测决策支持系统的分析和设计说明。 使用VB语言和ACCESS数据库管理系统编程实现成本预测决策支持系统，并能够演示运行。 系统运行的第一个界面应首先对决策问题进行简单描述；系统运行过程中应有相应的界面给出根据统计数据计算出的回归方程常数项和回归系数；有相应的界面提示用户输入一组年度工业总产值和年度基建投资预测值，并显示得到的年度货运量预测值；在一次预测结束后，系统应能够根据用户选择来决定是继续进行预测，还是结束预测。 根据实验结果编写实验报告书。 【实验原理】 决策支持系统开发过程分为DSS分析，DSS初步设计，DSS详细设计，各部件编制程序，以及三部件集成为DSS五个步骤。 预测经济变量的变化趋势时，突出主要矛盾，抓住主要因素，用一元线性回归模型是行之有效的。但在许多情况下，某些经济变量的变化同时受到几个因素的共同作用，要预测其变化趋势，则要选择多个自变量来建立多元回归方程。通常是两个自变量和与因变量呈线性相关，可写出二元线性回归模型的回归方程为：。其中，是因变量，和是自变量，a是方程的常数项，和是方程的回归系数（a，和统称为参数）。当已知因变量和自变量的多组数值、和时，可以根据下面给出的公式1、公式2和公式3（最小二乘法）分别计算出常数项a，回归系数和。而在获得常数项a，回归系数和的值后，给出一组自变量和的值，就可以根据回归方程计算出相应的因变量的值，即预测值。 （公式1） （公式2） （公式3） VB是一种既具有数值计算同时也具有数据处理功能的计算机语言，可以为DSS各部件编制程序。 Access数据库是一种关系型数据库，可以用于存放模型数据，以及建立模型字典。 【实验环境】（使用的软件） VB和Access。 实验内容： 【实验方案设计】 实验步骤： 根据实验要求，严格遵循DSS开发步骤，首先进行DSS的分析和设计。 货运量预测DSS分析 根据分析和设计结果，使用VB语言和ACCESS数据库编制程序，实现符合实验要求的DSS。 演示运行系统。 撰写实验报告书。 【实验过程】（实验步骤、记录、数据、分析） 实验数据：（系统分析、设计说明） 1、货运量预测DSS分析 决策问题 已知某产品的年度货运量与年度工业总产值和年度基建投资是线性相关的并且下表给出了5组统计数据，现在需要根据年度工业总产值和年度基建投资，预测年度货运量。 年度序号 年度货运量 （百万吨） 年度工业总产值（亿元） 年度基建投资（亿元） 1 7.9 18.2 0.45 2 8.4 20.3 0.63 3 8.9 21.8 0.76 4 10.4 25.2 0.83 5 11.6 30.7 1.00 6 13.9 36.1 1.05 决策目标 根据上表给出的6组数据，找出年度工业总产值、年度基建投资与年度货运量之间的线性关系，即二元线性关系：年度货运量=a+b1*年度工业总产值+b2*年度基建投资（其中a、b1、b2均为参数），从而根据给出的年度工业总产值和年度基建投资来预测年度货运量。 2、货运量预测DSS初步设计： （1）问题分解 货运量预测问题可以分解为两个子问题：首先使用下面所示的三个公式 （公式1） （公式2）