第5章仿真数据资料

否
可信否？
致的工作。 参 数 估 计 运用统计分布的检验方法，对假设的分布函 数进行可信度检验。通常采用的是2检验。 通过统计的数学手段（计数统计、 根据统计特征，计算确定系 拟合度检验 频率分析、直方图制作等），得出 统的假设分布参数。
统计分布的假设函数（如：正态分
布、负指数分布、Erlang分布等）
垂 直 坐 标 轴 上
标 注 频 数
绘 制 各 个 区 间
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上 的 发 生 频 数
理解采集的样本数据独立性判别和分布形式的假定;理解 终态仿真输出分析方法和稳态仿真输出分析方法。
引言 输入数据是仿真实验的动力
系统名称 排队系统 典型的输入数据 顾客到达的间隔时间 顾客被服务时间的分布 需求顾客的分布 顾客需求量的分布 物料订货的提前期分布
库存系统
生产系统
作业到达的间隔时间 作业类型的概率 每种作业每道工序服务时间的分布 生产无故障作业时间
(j=1,2,……，l)
§5.1. 2 样本数据的独立性判别
散点图法
§5.1. 2 样本数据的独立性判别
§5.1. 2 样本数据的独立性判别
【例5-1】通过数据采集得到某零件检测时 间的100个样本数据，如表
§5.1. 3 分布形式假定
在样本数据已经满足独立同分布这一假定 的前提下，为确定输入随机变量的分布， 首先需要确定这些数据能否拟合出一个理 论分布。
§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。
生产系统建模与仿真
Modeling and Simulation of Production System
第5章 仿真数据的分析 Data Collection and Analysis
第5章 输入数据的分析
§5.1 仿真输入数据的采集与分析 §5.2 仿真输出分析
基本要求
了解 仿真输入数据的采集方法符合步骤,了解终态仿真 和稳态仿真;
数据自相关性的检验 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
收集。
§5.1 仿真数据的采集与分析
数据采集方法: ①通过实际观测获得系统的输入数据。
②采用项目管理人员提供的实际系统运行 数据。 ③从已发表的研究成果等资料中搜集类似 系统的输入数据。
§5.1 仿真数据的采集与分析
据采集步骤: ①确定信息/数据需求。 ②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按照研究目的和系统不同时段的特点, 选定数据 采集的地点和时间。 ⑤在采集任务比较繁重时，要按计划对数据进行 分组采集。 ⑥在数据采集结束后，要对所得到的数据进行整 理并作一大概的分析。
通过对采集到的样本数据进行分析来假设 一种分布形式。然后通过绘图手段和对一 些统计量的测试，来试探出最接近其分布 规律的分布族，并用统计检验的方法判断 数据是否符合这一分布。
§5.1. 3 分布形式假定
点统计法 点统计法就是根据某些概率分布的各参数 之间存在的一些特殊关系，通过它们构成 的某些点统计量来判断分布的类型。
§5.1 仿真数据的采集与分析
仿真模型的输入数据进行分析的一般过程: ①检查所使用的数据是否独立。
②大致判断各类数据所服从的概率分布。 ③估计各类分布有关的参数。
④进行拟合优度检验。。
§5.1. 2 样本数据的独立性判别
相关图法
相关图是对样本相关系数 进行描绘的图形。
j

j

§5.1. 3 分布形式假定 直方图
对于离散系统的统计分析中，一般用频率统计的分析方 法来计算分布函数。其图形描述用的就是直方图。
直方图构筑方法
Pi ni ; N ni 落在 i区间中的次数。
取 值 区 间 划 分
水 平 坐 标 轴 的
区 间 标 注
计 算 确 定 每 一
区 间 内 的 发 生 数
数据收集的基本态度？
§5.1 仿真数据的采集与分析 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
• • • • 在收集数据过程中要注意分析数据
尽量把均匀数据组合在一组里。校核在相继的时间周期 里以及在相继日子内的一时间周期里的数据的均匀性。
当校核均匀性时，初步的检验是看一下分布的均值是相 根据问题的特征，进行仿真的前期研究。分析影 考察一个似乎是独立的观察序列数据存在自相关的可能 针对仿真所收集的各个数据需要进行相关性检验。为 同。 响系统的关键因素。从相关事物的观察入手，尽 数据的均匀组合 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 性。自相关可能存在于相继的时间周期或相继的顾客中。 了确定在两个变量之间是否存在相关。要建立两个变 量收集相关的数据。为此可以事先设计好调研表 据、边进行仿真的试运行。然而系统仿真是一项专业性很强 例如，第 i个顾客的服务时间与(i+n)个顾客的服务时间 量的散布图。通过统计方法确定相关的显著性。 格，并注意不断完善和修改调研方式，使收集的 收集的数据要满足独立性的要求 的工作，要正确认识“仿真”的含义，抓住仿真研究的关键， 相关。 数据更符合仿真对象的数据需要。 避免求全、求精。确信所收集的数据足以确定仿真中的输入
可靠性系统
系统的仿真依靠这些原型系统的运行数据，缺乏这些数据的实 验和实验值的提取，仿真也就毫无意义。
§5.1 仿真数据的采集与分析 输入数据模型确定的基本方法
收集原始数据 是
正确输入数据
是输入数据分析的基础，需要分析的经 基本统计分布 验，对收集的方法、数据需要做预先的 的辨识 设计和估算。因此这是一个关键的、细