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计算机模拟技术的运用

时间:2022-03-05 08:13:40 浏览次数:

摘 要:计算机模拟技术可以解决采集大量定量信息中遇到的问题,通过采集到的少量云滴信息模拟出大量的云滴信息。逆向云发生器能够将定量数值转化为定性语言值,随着定量信息的增加,定量精度不断提高。通过试验结果表明,计数机模拟技术的最终数据可信,这也为逆向云发生器提高精度提供了一种新的方法。

关键词:逆向云发生器;计算机模拟技术;运用

云模型是一种定性定量不确定性转换模型,它是李德毅在概率统计以及传统模糊集理论的基础上提出的,它将不确定性概念的随机性以及模糊性有机结合,实现了定量数值与不确定语言值之间的自然转换。云模型中最关键、最基本的两个算法就是正向云发生器以及逆向云发生器。其中逆向运发生器是间接、逆向的过程。在这个过程中难免存在误差,为了降低误差,需要邀请大量专家进行定量评价,但是实际中不具备可操作性,因此引入计算机模拟技术,通过模拟的方法获得大量定量评价性数据。

一、计算机模拟的流程

1.计算机模拟整体流程

计算机模拟主要包括了收集与整理数据、构建模拟模型、编制与验证模拟程序,模拟运行以及结果分析等步骤,其基本流程如图1:

图1 计算机模拟流程图

2.收集与整理数据

数据收集主要是对多个原始评价数据进行收集,数据整理是指依据收集到的数据对数据整体分布情况进行判断。判断整体的分布包括了两步,第一步:依据数值对整体可能的分布进行大致了解,第二步:进行分布函数的拟合检验。直方图法是概率密度的近似求法,直方图以及概率分布在识别一个分布的形状时发挥着较大的作用。直方图的构造往往按照以下步骤进行:首先,将数据中最大值以及最小值找出来,最小值记为a,最大值记为b,数据个数记为n。其次,将区间[a,b]划分为m个子区间,确保每个子区间中都包括至少一个样本观测值,子区间的长度为(b-a)/m。第三,记ni为第i(i为1到m之间的自然数)个子区间[ai-1,ai]中样本观测值的个数,称之为频数。第i个子区间中样本观测值的频率为fi, fi=ni/n。在xOy平面中,对每个i,以区间(ai-1,ai]为底,以fi/(ai-ai-1)为高,做出一排直的长方形就是直方图。通过概率论与数理统计理论可知,当n的值无限大时,直方图外轮廓曲线与整体概率密度曲线大致相似。因此,可以利用直方图将整体概率密度的曲线进行大致描述。第二步,分布函数拟合优良度的检验。假设总体分布函数F(x)未知,总体X的样本为(X1,…Xn),根据样本检验假设H0:F(x)=F0(x),在该式中,F0(x)为已知的某一分布函数,对该假设H0进行显著性检验,就是分布函数的拟合检验。分布函数有很多种拟合检验的方法,x2是最主要的检验方法,主要步骤如下:首先,将整体的所有可能值分成m个互不相交的区间(ai-1,ai],其中i为1到m之间的自然数,计算样本观测值在第i个区间出现的频数ni和频率ni/n, ni以及ni/n被称为经验频数和经验频率。其次,假设HO成立,求出整体取值与第i个区间的概率,pi=P(ai-1.该公式由费尔希进行了推广,证明了其符合x2(m-r-1)的分布,其中r为待估参数的数量,m表示小区间个数。所以,对于已经明确的显著性水平α,有x2分布表可得临界值x2α(m-r-1),使得p{x2>x2α(m-r-1)}=α,进而得到了拒绝域{ x2α(m-r-1),∞}。再者,要进行判断。依据样本观测值对统计量x2的观测值进行计算,如果x2

3.建立模拟模型,编制与验证模拟程序,对结果进行分析

依据判断出的数据分布概率密度函数构建产生随机变量的生成公式,依照公式形成对应分步的随机变量。比如y=+是正态分布随机变量产生的模拟模型。利用计算机程序语言,把数学逻辑模型调整为由计算机程序组成的模型,方便在计算机上实施模拟运行。通过调试性模拟对数学逻辑模型的正确性进行验证,进而对模型进行修改,对计算机程序进行调整。当计算机模拟数据产生之后,必须对计算你模拟输出数据值和实际值进行假设检验。其中,最长使用的两种方法为t检验法以及F检验法,两种方法的具体检验步骤本文不做叙述。

二、逆向云发生器中计算机模拟技术的应用

对20为专家进行问卷调查,收集他们对某一待评价对象定量评价的信息,通过对调查表的回收、整理以及分析统计,运用计算机模拟技术对数据进行模拟,编程时采用Java语言,最终获得了200个模拟评价数据。经过对比发现,通过模拟获得的数据与专家给出的评价数据相似度较高。采用F检验法以及t检验法对两组数据进行分别检验后,得出的方差以及平均值几乎不存在显著性差异,所以得出的模拟数据是可信的。根据得到的评价信息以及模拟出的评价信息,利用逆向运发生器算法即可以得到云模型的数字特征。

三、结语

总而言之,逆向云算法可以通过定量知识得出定性评价,但是只有获得大量数据的云滴数才能确保算法的精确度,这就造成一定的困难。而引入计算机模拟技术,可以模拟出大量的数据,其准确性更高,因此可以为逆向运发生器计算提供大量真实性高的数据,提高逆向云计算的精度。

参考文献:

[1]刘次华,万建平.概率论与数理统计[M]. 2版.北京:高等教育出版社,2003

[2]刘卫江.概率论与数理统计[M].北京:清华人学出版社,2008

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