link296 link297 link298 link299 link300 link301 link302 link303 link304 link305 link306 link307 link308 link309 link310 link311 link312 link313 link314 link315 link316 link317 link318 link319 link320 link321 link322 link323 link324 link325 link326 link327 link328 link329 link330 link331 link332 link333 link334 link335 link336 link337 link338 link339 link340 link341 link342 link343 link344 link345 link346 link347 link348 link349 link350 link351 link352 link353 link354 link355 link356 link357 link358 link359 link360 link361 link362 link363 link364 link365 link366 link367 link368 link369 link370 link371 link372 link373 link374 link375 link376 link377 link378 link379 link380 link381 link382 link383 link384 link385 link386 link387 link388 link389 link390 link391 link392 link393 link394 link395 link396 link397 link398 link399 link400 link401 link402 link403 link404 link405 link406 link407 link408 link409 link410 link411 link412 link413 link414 link415 link416 link417 link418 link419 link420 link421 link422 link423 link424 link425 link426 link427 link428 link429 link430 link431 link432 link433 link434 link435 link436 link437 link438 link439 link440 link441 link442 link443

Лекция по системному анализу в чрезвычайных ситуациях. Часть 3

Этап 6. Анализ и интерпретация результатов моделирования

Системное исследование предполагает качественный и количественный анализ модели и полученных результатов. Качественный анализ предназначен для выявления общих закономерностей, связанных с функционированием исследуемого объекта, осуществляется рабочей группой, иногда с привлечением представителей заказчика. Цель количественного анализа достигается решением двух задач: 1) прогнозирование характеристик моделируемого объекта; 2) априорная оценка эффективности различных стратегий его совершенствования.

Процедура количественного анализа зависит от вида полученных математических зависимостей. Для сравнительно простых аналитических выражений она может проводиться преимущественно вручную, с использованием инструментария математического анализа и принятия решений. Анализ сложных, громоздких моделей реализуется на ЭВМ с помощью численных и имитационных методов.

Проверка адекватности модели. Эта проверка проводится путем установления соответствия между результатами моделирования и какими-либо другими данными, непосредственно относящимися к решаемой задаче. Обычно используют для этого эмпирические данные (результаты натурных экспериментов, статистику), либо подобные результаты, полученные в ходе решения так называемой тестовой задачи с помощью других моделей.

Проверка адекватности должна доказать не только правомерность принятых при моделировании гипотез, но и требуемую точность моделирования.

Различают качественное и количественное согласие результатов сравнения.Качественное согласие подразумевает совпадение некоторых характерных особенностей в распределении оценочных параметров, например, их знаков, тенденций изменения, наличия экстремальных точек и т.п.

Если качественное согласие достигнуто, оценивается совпадение на количественном уровне. При этом для моделей с оценочными функциями оно может оцениваться расхождением в 10-15%, а для используемых в управляющих и контролирующих системах — в 1–2% и ниже.

Причины неадекватности модели могут быть следующие:

1) значения параметров модели не соответствуют области, определяемой принятой системой гипотез;

2) константы и параметры в определяющих соотношениях, использованных в модели, установлены неточно;

3) вся исходная совокупность принятых гипотез неприменима для изучаемого объекта или условий его функционирования.

Для устранения этих причин требуется проведение дополнительных исследований как модели, так и объекта-оригинала. Если модель неадекватна, следует изменить значения констант и исходных параметров. Если и при этом положительный результат не достигнут, должны быть изменены принятые гипотезы (например, о характере влияния одного параметра на другой, учет новых факторов и т.п.).

Таким образом, последний этап в разработке математической модели исключительно важен, и пренебрежение им может стоить огромных издержек в будущем. Действительно, не всегда правдоподобный результат свидетельствует об адекватности модели, и в других случаях она будет давать качественно неверные решения.

Далее показано применение поэтапного моделирования на примере исследования аварийности и травматизма.

Вы здесь: Главная БЖД и Охрана труда Чрезвычайные ситуации Лекция по системному анализу в чрезвычайных ситуациях. Часть 3