Автор работы: Пользователь скрыл имя, 17 Мая 2010 в 18:18, Не определен
Останнім часом для вирішення практичних завдань все частіше застосовуються методи інтелектуального аналізу даних (Data Mining). Інтелектуальний аналіз даних (англ. Data Mining) — виявлення прихованих закономірностей або взаємозв'язків між змінними у великих масивах необроблених даних. Підрозділяється на завдання класифікації, моделювання і прогнозування та інші.
Побудова моделі інтелектуального аналізу даних є складовою частиною масштабнішого процесу, який включає всі етапи, починаючи з визначення базової проблеми, яку модель вирішуватиме, до розгортання моделі в робочому середовищі.
При визначенні щільності, різної для кожного виду шляху, q досягається максимуму qМакс, а потім падає. Звідси слідує важний висновок, що горизонтальні і похилі шляхи руху, а також отвори мають границю пропускної здібності, визначає мий щільністю при qМакс. Ця закономірність має важливе значення, оскільки щільність , перевищуюча щільність при qМакс, визивають затримку руху і скопичення людей на тих ділянках шляху, де ця границя перевищена формулами:
q = D*n м/хв; (7.10)
q = 0,0304*78,35 = 2,38 м/хв.
q о=Dо*nо м/хв; (7.11)
q о= 0,0304 * 91,66 = 2,79 м/хв.
q ↓ = D↓*n↓ м/хв; (7.12)
q ↓ = 0,019*58,75 = 1,11 м/хв.
Розрахунок руху потоку першого поверху.
Час руху з кімнат до коридору:
D0 = (5 * 0,113) / (1,2 *8,75) = 0,04 чол / м2 ; (7.13)
Відповідно:
q0 = 2,89 м/хв ;
n0 = 72,31 м/хв ;
d1= 1,2 м;
L0 = 8,75 м.
Q0 = q0*d0 м2 / хв; (7.14)
Q0 = 1,2 *2,89 = 1,6 м2 / хв;
Поток досягає коридора:
t0 = L0/n0 хв; (7.15)
t0 = 8,75/72,31 = 0,12 хв;
Тоді, на другому поверсі розміщено 7 кабінетів і час евакуації людей до коридору складе:
t0 = 0,12* 7 = 0,84 хв.
Час руху замикаючої частини потоку по коридору:
t1= L/n1 хв; (7.16)
t1= 60/78,35 = 0,76 хв.
D1= 0.019;
q1= 1,57 м/хв ;
n1= 78,35 м/хв ;
d1= 2,5 м.
Кількість людей приходящих в одиницю часу через шлях шириною d1:
Q1 = q1*d1чол.; (7.17)
Q1 = 2,5 * 1,57 = 3,92 чол.
Отвір 01:
q01= q1* d1 / d01 м/хв; (7.18)
q01= 1,57* 2,5/1,8 = 2,18 м/хв;
q01> qМакс (Затримка руху перед отвором).
Відповідно:
D01= 0.92;
q01= 10,50 м/хв ;
n01= 11,42 м/хв ;
d01= 1,8 м.
Q01 = q01*d01 м2 / хв; (7.19)
Q01 = 10,50*1,8 = 18,9 м2 / хв.
Швидкість
накопичення людей
n'с1=(q01 * d01 / d1 - q1) / (D01-D1) м/хв; (7.20)
n'с1=(10.50*01.8/2.5 – 1,57) / (0.92-0.019) = 6,6 м/хв;
Швидкість розсмокчування накопичення людей:
nс1= n01 * d01 / d1 м/хв; (7.21)
nс1= 11,42 * 1,8/2,5 = 8,22 м/хв.
Відрізок ділянки , на якому розповсюджується накопичення:
l c1= N/Q1 * (n'с1*n1)/ (n'с1+n1) м; (7.22)
l c1= 2,82/3,92 * ( 6,6 * 78,35) / ( 78,35 +6,6) = 4,32 м.
Максимальна кількість накопичуючих перед отвором:
Nc1= Dmax* d1 *l c1 м2; (7.23)
Nc1= 0,92*2,5*4,32 = 9,93 м2.
Час затримки:
τ1= N (1/Q01 – 1/Q1) хв; (7.24)
τ1= 25*0,113( 1/18,9 – 1/3,92) = 0,005 хв.
Час затримки через отвір:
t01= N/Q01 = 2,82/ 18,9= 0,15 (7.25)
t1+ τ1= 0,76+ 0,005= 0,77 хв.
По драбині вниз:
q01= q1* d01 / d1 м/хв; (7.26)
d1 =2,4 м;
q01= 10,50* 1,8/2,4=7,87 м/хв ;
q01 > qМакс (Затримка руху).
Відповідно:
D2 = 0.92;
q2 = 5,38 м/хв;
n2 = 5,86 м/хв;
d2 = 2,4 м.
Q2 = q2*d2 м2 / хв; (7.27)
Q2 = 5,38*2,4 = 21,91 м2 / хв.
Швидкість
накопичення людей
n'с2 = (q2 * d1 / d02 - q1) / (D02-D2) м/хв; (7.28)
n'с2 = (5,38*1.8/2.4 – 1,57) / (0.92-0.019) = 2,7м/хв.
Швидкість розсмокчування накопичення людей:
nс2= n2 * d1 / d2 м/хв; (7.29)
nс2 = 5,86 * 1,8/2,4 = 4,39 м/хв.
Відрізок ділянки , на якому проходить накопичення:
l c2 = N/Q2 * (n'с2*n2)/ (n'с2+n2) м; (7.30)
l c2 = 2,82/21,91 * (2,7 * 5,86) / (2,7 + 5,86) = 0,23 м.
Максимальна кількість людей накопичених на драбині:
Nc2= Dmax* d2 *l c2 м2; (7.31)
Nc2 = 0,92 * 2,4* 0,23 = 0,5 м2.
Час руху по драбині вниз:
t2= L2/n2 хв; (7.32)
t2= 8/5,86 = 1,36 хв.
Розрахунок руху потоку від місця злиття з потоком першого поверху до виходу на вулицю:
q3.1= q2* d02 / d03 м/хв; (7.33)
d03 = 3 м;
q3.1= 7,87* 4/3= 10,4 м/хв.
Відповідно
D3= 0.43;
n3= 23,43 м/хв ;
Q3.1 = q3.1*d03 м2 / хв; (7.34)
Q3.1 = 10,4*3 = 31,48 м2 / хв.
Час руху потоку другого поверху по вестибюлю до виходу на вулицю:
t3 = L3/n3 хв; (7.36)
t3= 2,6/23,43 = 0,11 хв.
В тамбур виходить з першого поверху 30 людей, таким чином потік другого поверху зливається:
q3.2= q1.1* d02 / d03 м/хв; (7.37)
q3.2= 6,99*4 /3= 9,79 м/хв.
Відповідно:
D3.2 = 0,4
n3.2= 24,48 м/хв.
Час руху потоку другого поверху по вестибюлю до виходу на вулицю:
t4= L4/n3.2 хв; (7.38)
L4= 8,75 м;
t4= 8,75 /24,48 = 0,35 хв.
Час евакуації :
Він перевищує необхідний час евакуації на 1,42 хв, тому необхідно щоб люди експлуатувались в строгому визначеному порядку, який вказаний на плані евакуації приміщення. Потрібно, щоб шлях евакуації не загромаджувався меблями, і якщо люди будуть евакуюватися по строго визначеній схемі евакуації й використовувати допоміжні сходи і драбини які призначенні для пожежі, то можливо запобігти від нещасних випадків при пожежі.
ВИСНОВКИ
Розглянутий алгоритм пошуку асоціативних правил є типовою ілюстрацією завдання аналізу купівельної корзини. В результаті її рішення визначаються набори товарів, що часто зустрічаються, а також набори товарів, що спільно набувають покупцями. Знайдені правила можуть бути використані для вирішення різних завдань, зокрема для розміщення товарів на прилавках магазинів, надання знижок на пари товарів для підвищення об'єму продажів і, отже, прибули і інших завдань.
У роботі була побудована модель інтелектуального аналізу даних по алгоритму асоціативних правил. В ході побудови моделі були визначені можливі подальші покупки клієнтів, ґрунтуючись на інформаціях про позиції товару, що вже знаходяться в його корзині.