CC BY
13
Разработка автоматизированной системы моделирования развития строительства УДК 004
РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ СТРОИТЕЛЬСТВА
М.М. Мурадов, М.М. Мирземагомедова
Дагестанский государственный технический университет
Аннотация
Цель. Статья посвящена разработке автоматизированной системы, позволяющей автоматизировать методы сбора и обработки информации, а также выполнять трудоемкие аналитические вычисления. Для реализации программного приложения использован визуальный объектно-ориентированный язык программирования Embarcadero C++ Builder XE. Разрабатываемое программное обеспечение создается для решения следующих задач: корреляционный анализ показателей развития строительства жилых домов; выбор прогнозируемого показателя, построение парной регрессионной модели; составление модели на базе многофакторного регрессионного анализа; формирование графического отображения наблюдаемых и расчетных значений, выбранного показателя развития строительства жилых домов. Метод. В программном приложении в качестве математической модели использовались формализованные методы, одним из которых является множественная регрессия. Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в которой изменение одной величины, называемой зависимой или результативным признаком, обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов). Результат. С помощью разработанного программного продукта можно не только автоматизировать трудоемкие методы сбора и обработки информации, но и выполнять сложные аналитические вычисления с использованием метода множественной регрессии.
Вывод. Embarcadero C++Builder XE — это на сегодняшний день последняя современная технология и среда для программирования на языке C++. С помощью C++Builder XE стало быстрее выполнять работу по созданию высококачественных приложений для Windows-приложений, за счет быстрого написания кода, новых инструментов и компонентов.
Введение. Строительный комплекс — это многоотраслевая производственно-экономическая система, благополучие которой определяет благоприятные условия поступательного развития национальной экономики, что в свою очередь повышает возможности прогрессивного развития строительной отрасли.
Прогноз долгосрочного социально-экономического развития является одним из основных элементов системы стратегического планирования развития отрасли. Он определяет направления и ожидаемые результаты социально-экономического развития в долгосрочной перспективе. Долгосрочный прогноз формирует единую платформу для разработки долгосрочных стратегий, целевых программ, а также прогнозных и плановых документов среднесрочного характера.
Решая масштабные экономические задачи, строительная отрасль формирует заказ на поиск оптимальных технических, технологических и организационных решений, обладающих мультипликатив-
Ключевые слова:
программное приложение, методы прогнозирования, метод множественной регрессии, визуальный объектно-ориентированный язык программирования Embarcadero С++ Builder XE История статьи: Дата поступления в редакцию 11.09.18
Дата принятия к печати 19.09.18
ным эффектом для всей экономики. Вместе с тем в строительной отрасли требуются количественные и качественные преобразования, способствующие более эффективному решению задач наращивания объемов строительства жилья, реализации масштабных инфраструктурных проектов, открывающие возможности для развития промышленно-экономического потенциала в целом. Такое положение наиболее характерно для жилищного строительства, которое продолжает оставаться локомотивом развития отрасли и экономики.
С помощью ЭВМ можно не только автоматизировать трудоемкие аналитические вычисления, но и улучшить методы сбора и обработки информации как основы организационного управления, вследствие чего автоматизированные системы все в большей мере стали играть роль фактора, во многом определяющего эффективность управления экономикой.
Постановка задачи. Разрабатываемая автоматизированная система создается для решения следующих задач: корреляционный анализ показателей развития строительства жилых домов; выбор прогнозируемого показателя, построение парной регрессионной модели; составление модели на базе многофакторного регрессионного анализа; формирование графического отображения наблюдаемых и расчетных значений, выбранного показателя развития строительства жилых домов.
Методы исследования. В автоматизированной системе в качестве математической модели будем использовать формализованные методы, одним из которых является множественная регрессия. Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в которой изменение одной величины, называемой зависимой или результативным признаком, обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов).
Программное приложение реализовано на ЭВМ IBM совместимой — процессор Intel Pentium Core i3; RAM — 4GB, HDD — 500 GB. Для реализации программного приложения использован визуальный объектно-ориентированный язык программирования Embarcadero C++ Builder XE. База данных информационной системы спроектирована при помощи СУБД MS Access 2007. Программное приложение корректно функционирует в ОС Windows 7/10.
Информационное обеспечение программного приложения представляет собой информационный файл Строительство.mdb — база данных созданная в СУБД MS Access 2007 (рис.1).
Рис.1 Файл базы данных «<Строительство» и схема данных
База данных «Строительство» состоит из 7 таблиц баз данных Структуры таблиц баз данных составляющих базу данных моделирования развития строительства жилых домов, представлены на рис.
ГЯ Tablel Н Ввод в эксплуатацию
Имя ПОЛЯ Тип данных Описание
Код Счетчик
Period Числовой Отчетный период
Znacenie Числовой Значение введенных в эксплуатацию жилых домов
■р
Рис.2. Структура таблицы «Ввод в эксплуатацию».
а 3 Table! О Ввод в эксплуатацию Э ВведждЮОО
Имя ПОЛЯ Тип данных Описание
<3 Код Счетчик
Period Числовой Отчетный период
VvdlOOO Числовой введено в действие ЖД на 1000 чел
Рис.3. Структура таблицы «Введжл1000» — Введение жилых домов в расчете на 1000 человек.
ТаЫе! ' Э Ввод в эксплуатацию Т ГЯ ВведждЮОО 1 ТЯ Инвестиции в жилища
Имя поля Тип данных Описание
Я Код Счетчик
Period Числовой Период
Investici Числовой Инвестиции в строительство, млн. руб.
Рис.4. Структура таблицы «Инвестиции в жилища».
3 ] ТаЫе! Ввод в эксплуатацию ГЯ ВведждЮОО Инвестиции в жилища ' Э Средняя стоимость
Имя поля Тип данных Описание
3 Код Счетчик
Period Числовой Период отчетный
SrStoim Числовой Средняя стоимость квадр. метра жилья, тыс. руб
Рис.5. Структура таблицы «Средняя стоимость»
< 1 ГЯ ВведждЮОО Инвестиции в жилища [д] Средняя стоимость 1 5] Обеспеченность жильем
Имя поля Тип данных Описание
■з Код Счетчик
Period Числовой Отчетный период
Obespec Числовой Обеспеченность жильем, тыс. чел.
Рис.6. Структура таблицы «Обеспеченность жильем».
А ГЯ Инвестиции в жилища О Средняя стоимость [ °Я Обеспеченность жильем ^ Э СреднДушевыедоходы
Имя поля Тип данных Описание
3 Код Счетчик
Period Числовой Отчетный период
Sdd Числовой Среднедушевые доходы населения, тыс. руб.
Рис.7. Структура таблицы «Средндушевыедоходы».
Э Tablel I 3 Ввод в эксплуатацию Э ВведждЮОО Э Инвестиции в жилища (3 | Средняя стоимость
Имя ПОЛЯ Тип данных Описание
Kod Счетчик Порядковый номер
Period Числовой Отчетный период (год)
VvdlOOO Числовой Жилье на 1000 чел.
Investici Числовой ■р вестиции в стороительство жилья
Obespec Числовой Обеспеченность жильем
Sdd Числовой Среднедушевые доходы населения
SredStoim Числовой Средняя стоимость жилья
Znacenie Числовой Введено в эксплуатацию жилья
Рис.8. Структура таблицы «<Table1» — данные для моделирования.
Центральным модулем программы является модуль-форма Form 1 с кодом, хранящимся в программе unit1.cpp. Данный модуль предназначен для открытия таблиц баз данных (компоненты TADOConnection, TADOTable, TDataSource), просмотра данных за прошедшие периоды (компоненты TNavigator, TComboBox, TLabel, TEdit), вызов других модулей (компоненты TButton, TBitbtn. Здесь же разместим световое меню расположенное в верхней строке формы (компонента TMainMenu). В нем разместим следующие пункты «Справочники», «Файл», «Просмотр», «Анализ», «Отчеты», «Справка» и пункт «Выход» (рис.9).
Рис.9. Вид главного окна автоматизированной системы
Приложение выполняет следующие функции:
1. Ввод, просмотр и модификацию информационного обеспечения автоматизированной системы.
2. Корреляционный анализ показателей развития строительств жилых домов.
3. Выбор прогнозируемого показателя, построение парной регрессионной модели.
4. Составление модели на базе многофакторного регрессионного анализа.
5. Формирование графического отображения наблюдаемых и расчетных значений, выбранного показателя развития строительства жилых домов.
Программное приложение имеет модульную структуру — каждый модуль выполняет определенную функцию. Всего разработано 13 модулей.
Модуль ипШ.срр (Богт1) — главное окно автоматизированной системы; модуль ип^2.срр (Богт2) — справочник «Строительство жилых домов»; модуль ипЮ.срр (БогтЗ) — справочник «Средняя стоимость жилья»; модуль ипМ.срр (Богт4) — справочник «Среднедушевой доход населения»;
модуль ипй5.срр (Богт5) — справочник «Введено в эксплуатацию жилых домов в расчете на 1000 человек»;
модуль ипйб.срр (Богтб) — справочник «Инвестиции в строительство жилых домов, млн. руб.»; модуль ип^7.срр (Богт7) — справочник «Обеспеченность населения жильем»; модуль ипЖсрр (Богт8) — окно ввода, модификации справочника «Строительство жилых домов»; модуль ип^9.срр (Богт9) — окно ввода, модификации справочника «Средняя стоимость жилья»; модуль ипПЮ.срр (Богт10) — окно ввода, модификации справочника «Среднедушевой доход населения»;
модуль ишШ.срр (Богт11) — окно ввода, модификации справочника «Введено в эксплуатацию жилых домов в расчете на 1000 человек»;
модуль ишИ2.срр (Богт12) — окно ввода, модификации справочника «Инвестиции в строительство жилых домов, млн. руб.»;
модуль ишШ.срр (Богт13) — окно ввода, модификации справочника «Обеспеченность населения жильем»;
модуль ишИ4.срр (Богт14) — модуль выполнения корреляционного анализа строительства жилых домов;
модуль ишИ5.срр (Богт15) — модуль печати результатов корреляционного анализа строительства жилых домов;
модуль ипШб.срр (Богт1б) — модуль выбора показателя для проведения парного регрессионного анализа и установки периода расчета временного ряда;
модуль ишИ7.срр (Богт17) — модуль расчета парного регрессионного анализа с выводом коэффициентов уравнения и графического отображения фактических и расчетных значений показателя с возможностью печати;
модуль ишИ8.срр (Богт18) — отчетная форма проведенного парного регрессионного анализа; модуль ишИ9.срр (Богт19) — модуль формирования таблицы показателей для моделирования зависимости строительства жилых домов на основе многофакторного анализа;
модуль иш!20.срр (Богт20) — модуль отображения результатов проведенного многофакторного анализа на экране;
модуль иш!21.срр (Богт21) — модуль отображения результатов проведенного многофакторного анализа в отчетном документе;
модуль иш!22.срр (Богт22) — модуль формирования отчетного документа по выбранному показателю;
модуль unit23.cpp (Form23) — отчетный документ;
модуль unit24.cpp ^т24) — справка — о программе.
Схема взаимосвязи программных модулей представлена на рис.10.
Рис.10. Схема взаимосвязи программных и информационных файлов
Для запуска программы необходимо активировать ярлык "ModelStr", расположенный на рабочем столе. После запуска программы на экране компьютера откроется главное окно программы, в верхней строке которого расположено меню. Под ним расположена инструментальная панель с быстрыми кнопками, которые дублируют основные команды меню
Главное меню программы состоит из четырех пунктов (см. рис.9):
- Справочники;
- Файл;
- Просмотр;
- Анализ;
- Отчеты;
- Справка;
- Выход.
По пунктам меню можно перемещаться клавишами «стрелка» или используя «мышь». Выбор пункта осуществляется клавишами «ВВОД» («ENTER») или щелчком мыши на соответствующем пункте. Панель быстрых кнопок расположена под меню. Каждая кнопка имеет рисунок, который определяет ее назначение. Для определения быстрой кнопки достаточно задержать курсор мыши над кнопкой: над кнопкой появится текст определяющий назначение кнопки.
Работу с автоматизированной системой необходимо начать с загрузки базы данных. Для этого необходимо выбрать пункт главного меню «Файл» и выбрать команду «Открыть» (рис.11).
Рис.11. Открытие БД «Строительство»
После чего система загрузила информационное обеспечение, находящееся в базе данных «Строительство». Данные можно просмотреть и редактировать. Для этих целей в автоматизированной системе имеется команда «Просмотр». Выбрав данный пункт, меню предложит просмотреть один из показателей, загруженных из базы данных (рис.12).
Рис.12. Просмотр и редактирование показателя «Ввод в эксплуатацию жилья»
Рис.13. Окно вывода результатов корреляционного анализа.
Для выполнения анализа и моделирования показателей строительства жилых домов используется команда главного меню «Анализ». Данная команда содержит три раздела:
- Корреляционный анализ (рис.13);
- Парный регрессионный анализ» (рис.14,15);
- Многофакторный анализ (рис.16,17).
Рис.14. Окно выбора показателя парного регрессионного анализа
ЧР Автоматизированная система моделирования развития строительства Справочники Файл Просмотр Анализ Отчеты Справка Выход
Е £3
Парный регрессионный анализ:
(3 £5
Показатель:
|Вбод б эксплуатацию жилых домов, тыс.кв.м Уравнение парной регрессии:
а0 =
1198.45
у= аО+а1*х а1=
80.25
Динамика сгроитепьстважилых домов, тыс. кв.м.
2 000 1 900 1 000 1 700 1 600 1 500 1 400 1 300 1 200
•|------- .1_______ ------Л------г------ ______j______1.______ ------т------,------- ______x______1____
¡-..... □ -1 ь и
1------- _______ ......1___. ------- _______
1 1 ^ п ■ !— ■ -----......
— Ура в. регрессии □ Фактич. дан.
Печать
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Рис.15. Окно вывода результатов парного регрессионного анализа выбранного показателя
Síjf Многофакторный анализ и прогнозирование | □
hfvw ММ 12017 Установить период начиная с [rjno р
Отч. пер. Введ.наЮОО Инвест Обеспеченность Ср. душ. дох Ср.стоим. Построено >-
► 2003 3123 1154S 23547 11958-2 23542 1200.255
2009 3250 12546 245 7S 13258,2 26300,1 1250,579
2010 326S 13568.25 2S9S7 14100Д 26100,5 1195.2679
2011 3569 14523 28963 14588,25 27582,1 1689,48
2012 3254 15400 28964 16587.199 2S255.199 1628,267
2013 3ÓS9 16890 29542 17589,25 28150 1752,981
2014 359S 17S95 31025 18952,1 29458,5 1789,2581
2015 35S9 1S569 32587 20547^79 31258,5 1852,785
2016 37S5 19547 25785 21158,199 33478 1850,478
2017 3257 19785 25874 22296,1 34976,199 2000,458
-
Рассчет i Закрыть
Рис.16. Окно формирования факторных и результатного показателей.
Многофакторный анализ и прогнозирование
Установить период начиная с jt]по ^' 3
0 £3
Отч. пер. Введ.наЮОО Инвест Обеспеченность Ср.душ.дох Ср.стоим. Построено Ж
► 2008 3123 1IÜR 7^47 11Q1Я 7 17.00 7К
2009 3250 - Многофакторный анализ и построение м... | а || В ¡0,579
2010 3268 ¡-2679
2011 3569 Получена регрессионная модель: >89,48
2012 3254 >8,267
|Y= 480-25+ 0.25*Х1+0.024*Х2+0.078*ХЗ+0.62*Х4+0.5*Х5
2013 3689 ¡2.981
2014 359S R2 f ),78 >,2581
2015 3589 167 ¡2,785
2016 3785 F- статистика г | 1,95 ¡0,478
2017 3257 критерии Дарбина- "Уотсона Ю.458 ж-
Печать i
Рассчет | Закрыть
Рис.17. Вывод результатов многофакторного анализа на экран. Для завершения работы с приложением выбирается пункт меню «Выход».
Обсуждение результатов. С помощью разработанного программного продукта можно не только автоматизировать трудоемкие методы сбора и обработки информации, но и выполнять сложные аналитические вычисления с использованием методов парной и многофакторной регрессии.
Вывод. Embarcadero C++Builder XE — это на сегодняшний день последняя современная техноло-
гия и среда для программирования на языке C++. С помощью C++Builder XE стало быстрее выполнять работу по созданию высококачественных приложений для Windows-приложений, за счет быстрого написания кода, новых инструментов и компонентов.
ЛИТЕРАТУРА
1. Мурадов М.М. Сфиева Д.К., Мирземагомедова М.М. Автоматизированная система учета и оценки научной работы кафедры вуза. Известия Дагестанского государственного педагогического университета. Естественные и точные науки. — 2015.- Вып.№ №1(30). — С.30-34.
2. Мурадов М.М. Сфиева Д.К., Мирземагомедова М.М, Ибрагимов А.Д. Разработка информационной системы по учету научной активности сотрудников кафедры. Известия Дагестанского государственного педагогического университета. Естественные и точные науки. — 2015.- Вып.№2 (31).- С.65 — 71.
3. Мурадов М.М., Даудова Т.Н. Программное приложение для расчета сбалансированного рациона питания на предприятиях общественного питания. Гос. регистрация программы для ЭВМ № 2013619305 опубл. 20.12.2013. 1 с.
4. Архангельский А.Я. Программирование в С++ Builder. М.- Издательство «Бином», 2010 г.
5. Диго С.М. Проектирование и использование баз данных. М.- Издательство «Финансы и статистика», 2004 г.
6. As'ad Mahmoud Alnaser, Omar AlHeyasat, Ashraf Abdel-Karim Abu-Ein, Hazem (Moh'd Said) Hatamleh , Ahmed A. M. Sharadqeh.Time Comparing between Java and C++ Software. Journal of Software Engineering and Applications, 2012, 5, 630-633
7. Augie David Manuputty, Agustinus Fritz Wijaya.Information System/Information Technology Strategic Planning in Order Information Technology Development Strategy Using TOGAF (The Open Group Architecture Framework) Methodol ogy in Achievi n g World Class University in Satya Wacana Christian University. Intelligent Information Management, 2013, 5, 175-181.
8. Chandra S. Amaravadi. Office Information Systems: A Retrospective and a Call to Arms. Journal of Software Engineering and Applications, 2014, 7, 700-712.
9. June Luo. Statistical Application in Economics. Open Journal of Statistics, 2012, 2, 120-123.
10. Pantelis G. Bagos, Maria Adam. On the Covariance of Regression Coefficients.- Open Journal of Statistics Vol.5 No.7
11. Robert Winter Construction of Situational Information Systems Management Methods. International Journal of Information System Modeling and Design, 3(4), 67-85
12. Абдулгалимов А. М. Методология статистического анализа и прогнозирования социально-экономических и экологических процессов в Республике Дагестан : Дис. ... д-ра экон. наук : 08.00.11 : Москва, 2000 336 с.
13. Айвазян С А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. В 2 томах. — М.: ЮНИТИ, 2001.
14. Анализ данных : учебник для академического бакалавриата / В. С. Мхитарян [и др.] ; под ред. В. С. Мхитаряна. — М. : Издательство Юрайт, 2016.
15. Афанасьев В.Н. Развитие системы методов статистического исследования временных рядов. Вестник НГУЭУ, 2012, № 1 С.10-24
16. Владимирова О.Н. Проблемы и перспективы инновационного развития организаций и предприятий сферы услуг. Фундаментальные исследования. — 2014. — № 6-6. — С. 1247-1252.
17. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 2000.
18. Дубров А. М., Мхитарян B.C., JI. И. Трошин. Математическая статистика (для бизнесменов и менеджеров). М.: МЭСИ, 2000.
19. http://dagstat.gks.ru — сайт Территориального органа Федеральной службы Государственной статистики по Республике Дагестан
Просьба ссылаться на эту статью следующим образом:
Мурадов М. М., Мирземагомедова М.М. Разработка автоматизированной системы моделирования развития строительства — Системные технологии. — 2018. — № 28. — С. 195—206.
DEVELOPMENT OF AN AUTOMATED SYSTEM CONSTRUCTION DEVELOPMENT MODELING M.M. Muradov, M.M. Mirzemagomedova Dagestan State Technical University
Abstract Keywords:
Purpose. The article is devoted to the development of an automated software application, prediction methods,
system that allows you to automate the methods of collecting and multiple regression method, visual
processing information, as well as perform time-consuming analytical object-oriented programming language
calculations. Embarcadero C ++ Builder XE, a visual object-oriented Embarcadero C ++ Builder XE
programming language, was used to implement a software application. Date of receipt in edition: 11.09.18
Date of acceptance for printing: 19.09.18 The software being developed is being created to solve the following tasks: a correlation analysis of indicators for the development of residential construction; selection of a projected indicator, the construction of a paired regression model; drawing up a model based on multivariate regression analysis; the formation of a graphical display of the observed and calculated values, the selected indicator for the development of the construction of residential buildings. Method. In the software application, formalized methods were used as a mathematical model, one of which is multiple regression. Regression analysis consists in defining an analytical expression of a relationship in which a change in a single quantity, called a dependent or effective attribute, is due to the influence of one or several independent variables (factors).
Result. Using the developed software product, you can not only automate time-consuming methods of collecting and processing information, but also perform complex analytical calculations using the multiple regression method. Conclusion. Embarcadero C ++ Builder XE is today the latest modern technology and C ++ programming environment. With C ++ Builder, XE has become faster to do the work of creating high-quality applications for Windows-based applications, due to the rapid writing of code, new tools and components.
