决策支持系统DSS实验报告

1、学生学号0120903490208实验课成绩学生实验报告书实验课程名称开课学院指导教师姓名学生姓名学生专业班级决策支持系统筲理学院刘勇军周鹏信管09022011 2012学年 第2学期实验报告填写说明1. 设计性、综合性实验必须填写实验报告，验证、演示性 实验可不写实验报告；2. 老师在指导学生实验时，必须按实验大纲的要求，逐项 完成各项实验；3. 每项实验依据其实验内容的多少，可安排在一个或多个 吋间段内完成，但每项实验只须填写一份实验报告；4. 教师在每份实验报告后均须给出实验成绩，及简短的评 语以说明评分的依据；5. 课程实验的所有实验项目结束后，学生应将每项实验按 实验先后次序及封面一

2、起装订成册，交实验指导老师；6. 实验指导老师综合学生各项实验的成绩，给岀相关课程 实验环节的总评分，并记入课程总成绩中。实验课程名称：决策支持系统实验项目名称企业决策支持系统的系统分析实验者周鹏专业班级信管0902同组者宋金顺陈盛庆实验日期2012-5-6、实验目的、意义理解科学决策的过程和方法，并运用系统分析工具正确描述决策过程，建立决策支持系 统的逻辑模型。二、实验基木原理与方法运用系统分析的方法分析现代企业的科学决策过程，并结合金业决策的实际，掌握决策 模型的具体应用。三、实验内容及要求以现代企业为对彖，选定决策支持主题（如：市场预测、销售、生产、采购、预算等）, 分析决策支持系统的决

3、策过程、系统结构；建立抽象决策问题的决策模型并加以描述，分析 决策模型的运行机制和逻辑流程。四、实验原始记录（可附加页）（程序设计类实验：包括原程序、输入数据、运行结果、实验过程发现的问题及解决方 法等；分析与设计、软件工程类实验：编制分析与设计报告，要求用标准的绘图工具绘制文档 中的图表。系统实施部分要求记录核心处理的方法、技巧或程序段；其它实验：记录实验输入数据、处理模型、输出数据及结果分析）1问题描述1. 1系统背景决策支持系统（decision support system，简称dss）是辅助决策者通过数据、模型和 知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。它是管

4、理信息系统 （ms）向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。它为决策者提供分析问题、建立模型、 模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质 量。在帀场经济环境中，捉髙产站帀场销售量、扩大产站市场占有率是企业赖以牛存和发展 的基础，而市场需求直接影响到金业产品的销售。因此，企业在制定经营战略和销传战略时, 必须以市场需求变化为依据，运用各种科学方法和手段对产品市场需求做出预测，只有在充 分了解和掌握市场需求的前提下，企业才冇可能做出i：确的决策，制定出切实nj行的经营战 略和正确有效的销售策略，在激烈的市场竞争中立于不败z地。由此町见，市场预测在企业 的生产

5、经营决策活动中有着极其重要的现实意义。所谓的预测就是鉴往知來，通过对过去事务的分析、研究，找出其发展变化的规律，从 而预计和推测未來的情况。对于金业來说，有关经营管理的各种问题都需要作预测。例如， 产品市场需求量预测，产品销售预测，产品成木预测等等。但预测并不是最终目的，预测的作用和真正价值在于指导和调节人们的行动，以便做出 正确的决策，采取适当的捲施，谋求更大的利益。也就是说，预测是为决策服务的，预测工 作的开展应该满足决策的需要。1.2解决技术预测的方法冇很多种，针对不同的预测要求和预测忖的，可选择适当的预测方法，冇时 间序列预测法、因果关系预测法、马尔可夫预测法、以及专家预测法（即德尔菲

6、法）等。我们所选择的时间序列预测法，是将预测目标的历史数据按时间的顺序排列成为时间序 列，然后分析它们随时间变化的发展趋势，外推预测目标的未来值。时间序列，是指把历史 统计资料按时间顺序排列起来得到的一纟r数据序列，例如，按月份排列的某种产品的悄售量, 工农业总产值按年度顺序排列起来的数据序列等，都是时间序列。也就是说，时间序列预 测法将影响预测冃标的-切因素都由“时间”综合起来加以描述。因此，吋间序列预测法主 要用于分析影响事务的主要因素比较闲难或相关变量资料难以得到的情况，预测时，先要进 行时间序列的模式分析。时间序列预测法是将预测目标的历史数据按时间的顺序排列成为时间序列，然示分析他 们

7、随时间的变化的发展趋势，夕卜推预测目标的未来。也就是说，时间序列预测法将影响目标 的一切因素都由“吋间”综合起来加以描述。因此，吋间序列预测法主要用于分析影响事物 的只要因素比较困难或相关变量资料难以得到的情况，预测时先要进行时间序列的模式分 析。时间序列预测法，通常又分为移动平均法、指数平滑法、趋势外推法、季节分析法和生 命周期法等多种方法。我们在这次的企业决策支持系统开发任务中，则是以时间序列预测法为技术核心，构建 了一个市场预测支持系统。1.3技术概述1）移动平均法。移动平均法是-种简单的平滑预测技术，它的基本思想是：根据时间序列资料逐项 推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长

8、期变动趋势的方法。移动平均法 的计算过程是对一组近期实际值取平均值，将这个平均值作为下期预测值，逐项移动， 形成一个序列平均数的时间序列。2）趋势平均法。所谓趋势平均法，是指以最近若t时期的平均值为基础，來计算预测期预期值的一 种方法。趋势平均法指在移动平均法计算n期时间序列移动平均值的基础上，进一步计 算趋势值的移动平均值，进而利用特定基期销售轴移动平均值和趋势值移动平均值来预 测未来销售量的一种方法。3）指数平滑法。指数平滑法是美国人r.gbrown所创，是从移动平均法发展而來的，可以说是移动 平均法的一种变形，其特点是预测时所需资料少，计算方便。利川指数平滑发进行预测, 就是对不规则的时

9、间序列数据加以平滑，从而获得其变化规律和趋势，以此对未来的经 济数据进行推断和预测。4）趋势外推法。趋势外推法（trend extrapolation）是根据过去和现在的发展趋势推断未來的一类方 法的总称，丿ij于科技、经济和社会发展的预测，是情报研究法体系的重要部分。趋势外 推的革木假设是未来系过去和现在连续发展的结果。趋势外推法的基木理论是：决左事 物过去发展的因素，在很大程度上也决定该事物未来的发展，其变化，不会太大；事物 发展过程一般都是渐进式的变化，而不是跳跃式的变化掌握事物的发展规律，依据这种 规律推导，就可以预测出它的未來趋势和状态。a）二次曲线模型预测法。在市场上，某些产品的销

10、售并不一定按同一趋势发展， 冇可能出现先上升而后下降的趋势；也冇可能出现先下降，当下降到一定程度 后又迅速上升的趋势。二次曲线模型在图形上正好表现出了上述的两利|趋势， 利用历史资料，拟合成二次曲线模型，这-模型的应用已经成为市场预测中的 一种普遍方法。b）在一定时期内，有些产品的销售量往往表现为随着时间的变化按同一增长率不 断增加或不断减少。指数曲线预测法正是针对这种产品的销售变化趋势，利用 其时间序列资料，拟合成指数曲线，建立模型并进行预测的一种方法。5）季节周期法。许多产品的市场需求往往有季节性。例如，服装、空调和冷饮等。对于这类产品市 场需求的预测，需要考虑季节波动的因素。同季平均法是

11、分析、预测季节波动一种最常 用、最简单的方法，主要适用于受季节波动和不规则波动影响、而无明显的趋势变动规 律的产品市场需求预测。2功能分析市场预测支持系统的软件结构，应充分考虑市场需求预测所涉及到的市场环境复杂、预 测种类繁多及不确定影响因素多等特点，许多影响因素的作用很难用定量的方法确定，需要 发挥人的主观能动性和判断力。市场预测支持系统的功能结构包括几个了系统，如图21所示。图2-1市场预测支持系统的功能结构3逻辑结构分析根据产品市场需求预测的一般过程和预测支持系统的功能结构，系统的市场需求预测过 程逻辑结构可由预测产品及其相关资料数据调入、预测模型选择、最佳预测模型确定及预测 值的分析、

12、修正等模块组成，如图3-1所示。图3-1市场预测支持系统的逻辑结构图4业务流程分析业务流程图(transaction flow diagram ,tfd)主要是通过图形对系统的整个数据流 向或个别数据流向做一个直观的表述。业务流程图图形符号说明如下图4-1所示。进程/业务判断文档数据图41业务流程图图形符号说明图业务流程一般为：销售部门将历年的销售情况交给统计部门，有统计部门进行统计与分 析，利用时间序列的方法，预测岀来年的销伟悄况。最示由市场部按预测情况进行市场销售 方案的设定和销售计划的制定。根据一般金业业务流程过程的描述，绘制了图4-2所示的业 务流程图。图2-2业务流程图5市场预测的决

13、策流程图根据所学知识进行分析，我们可以初步得到市场预测的决策流程图，如图5-1所示。图5-1市场预测决策流程图6数据流程分析数据流程图是描述系统数据流程的工具，它将数据独立抽象出来，通过图形方式描述信息 的來龙去脉和实际流程。数据流程图图形符号说明如下图6-1所示:外部实体处理数据存储数据流图6-1数据流程图符号说明根据分析得出如图6-2所示系统数据流程图。销售数据7数据字典数据字典是数据流程图的补充部分，主要是从数据流程图屮的数据项、数据结构、数据 存储、数据流、处理逻辑和外部实体六个方面进行具体定义。7.1数据流1）数据流编号：f1数据流名称：销售数据；简述：历年销售清单；数据流来源：销售

14、部；数据流去向：分析统计；数据流组成：销售年份+销售额；数据流量：约1次/月；高峰流量：约3次/月。2）数据流编号：f2数据流名称：预测情况；简述：统计部经统计分析得到的预测悄况；数据流來源：分析统计；数据流去向：市场部；数据流组成：预测时间+预测额；数据流量：约1次/月；高峰流量：约3次/月。7. 2处理逻辑处理逻辑编号：p；处理逻辑名称：分析统计；简述：对销售数据惊喜分析统计和预测；输入的数据流：销售数据；处理描述：对销售数据惊喜分析统计和预测；输出的数据流：预测情况；处理频率：1次/刀。五、实验报告评语及成绩（请按优，良，中，及格，不及格五级评定）成绩:教师签了:实验课程名称：决策支持系

15、统实验项目名称企业决策支持系统的系统设计实验者周鹏 专业班级 信管0902同组者宋金顺陈盛庆实验日期 2012-6-6一、实验目的、意义设计决策支持系统的功能结构、数据库、人机界面和决策模型。二、实验基木原理与方法运用系统设计的方法，设计决策支持系统的功能层次结构和决策模型的处理流程；运用 数据库理论设计决策支持系统的数据库结构。三、实验内容及要求在系统分析的基础上，确立系统运行的软硕件坏境，重点设计数据库、人机界面和模型 的实现步骤。四、实验原始记录（可附加页）（程序设计类实验：包括原程序、输入数据、运行结果、实验过程发现的问题及解决方 法等；分析与设计、软件工程类实验：编制分析与设计报告，

16、要求用标准的绘图工具绘制文档 小的图表。系统实施部分要求记录核心处理的方法、技巧或程序段；其它实验：记录实验输入数据、处理模型、输出数据及结果分析）1系统功能结构图设计设计的系统功能结构图如图1-1所示。市场预测支持系统图1-1系统功能结构图2主要功能及说明本系统根据吋间序列法数学模型，即以时间序列为考察因素，统计企业以往的销售 数据，分析企业销售数据随吋间变化的发展趋势，以此来预测未来的销售量，为企业产 品生产提供依据，增加企业利润。木系统的主要功能有杳看以往销售数据、根据移动平 均法來预测未來销售量、根据趋势平均法來预测未來销售量、设定移动平均的长度n、根 据指数平滑法来预测耒来销售量、设

17、定平滑指数、根据趋势外推法来预测耒来销售数据（趋势外推法可细分为指数曲线模型法和二次曲线模型法两种）、根据季节周期法来预测 未来销售数据等。3数据库逻辑结构设计表3-1管理员表编号字段名称数据类型允许空id用户名文木否password密码文本否errortime错误次数数字否表3-2产品a销售数据表编号字段名称数据类型允许空month月份文木否sales月销售量文木place地区数字否表3-3产品d销售数据表编号字段名称数据类型允许空year年份文木否sales年销售量文本place地区数字表3-4产品f销售数据表编号字段名称数据类型允许空year年份文木否q1一季度销售量文本q2二季度销售量

18、文本q3三季度销售量文本q4四季度销售量文本place地区数字否4输入设计本系统的输入主要來自于金业的销售数据库表，数据为企业以往的销售数据，无需 手工输入。5输出设计当系统使用者选择历史销售数据、选择预测方法，设定相关参数后即可在界面上输 出预测的销售数据，山于使用的是网页浏览的形式，系统使用者可以方便地把输岀结果 打印或另存为具他文件。6系统开发与运行软硬件环境开发工具：microsoft visual studio 2008数据库服务器：microsoft sql server 2008操作系统：windows xp系统使用环境：普通pc + web浏览器五、实验报告评语及成绩（请按优，

19、良，中，及格，不及格五级评定）成绩: 教师签字:实验课程名称：决策支持系统实验项目名称企业决策支持系统的实现及演示实验者周鹏专业班级信管0902同组者宋金顺陈盛庆实验日期2011-6-16一、实验目的、意义熟悉开发企业决策支持系统的具体开发过程，掌握开发工具，提高系统开发的能力。二、实验基本原理与方法运用开发工具（如：visual basic、dcphi、powerbuilder. c#等）和数据库管理系统（access. sql server等）开发企业决策支持系统，并对系统进行调试和试运行。三、实验内容及要求口选开发工具和数据库管理系统，开发出企业决策支持系统，并对系统进行调试和试运 行；

20、最后进行演示和答辩。四、实验原始记录（可附加页）（程序设计类实验：包括原程序、输入数据、运行结果、实验过程发现的问题及解决方 法等；分析与设计、软件工程类实验：编制分析与设计报告，要求用标准的绘图工具绘制文档 中的图表。系统实施部分要求记录核心处理的方法、技巧或程序段；其它实验：记录实验输入数据、处理模型、输出数据及结果分析）1任务分配本决策支持系统有五个功能模块，实施期间我们小组各个成员互相分析、讨论并解 决实现过程中遇到的各种问题。我主耍负责的是登录和注册页面还有季节周期法。2论坛模块设计2.1进入模块，首页页面。如果用户没有登录，则显示如下消息：宏观决策支持系统简介（点击进入欢迎界面）s

21、upport system ,简称dss）是辅助决策者通过数 据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结 构化决策的计算机应用系统。它是管理信息系统（mis）向 更高一级发展而产生的先进信息管理系统。它为决策者 提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环 境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决 策水平和质量。comments 決策支特系统模块点击进入登录霁面）母版页中有一个登录和注册的模块，当点击时候，页面就会调转到登录页面，主 要是用div的oncl ick事件。当点击欢迎界面时:来目反页的消慝确走此处是用到了 session的传值功能：在登录页面中将值保存起来,如下：s

22、ession "username"二username; 然后再页面加载时去处username的值赋给label 代码如b ： string username = converttostring(session"username");if (username = “)response. write (z，<script>alert ('您还没有登录,请先登录 ');window. location. href c dcnglu. aspx') </script>); else ibl. text 二欢迎 +

23、username + "登录本网站； 进入登录页而后：如果用户首次登录，则用户选择注册，首先是用户注册协议的页面:i请仔细阅读协议，还剩下3秒，此处主要是用到了 javascript中的setinterval (),设置定吋器。注册页面的基本功能都冇，例如判断用户名和密码的长度，一定是否为空的验证, 以及两次输入的密码是否相同等等，这里就不在一一举例。用户名不能为空!密码不能为空！密码不能为空！主要是验证码的页面时调用另一个页面，传冋来一张图片，当点击图片的时候, 就会传给这个页面一个随机数，从而制造刷新页面的效果。注册完之后用户会进入登录页面：登录页而主要是用户名的判断，这些都要在

24、数据库屮寻找数据，然后如果用户登 录密码错误三次或三次以上，那么就会提醍：这里主要是在数据库空设置了一列，errortime用來记录用户登录的错误次数, 当用户正确登录后就会设置为0,没错误一次都自增1.成功登录后，系统此时会进入welcome界面：2. 21 untan页的css文件i untan页的css文件是css文件夹的denglu. css。3. 我完成的部分还有季节周期预测方法当用户正确登录后，将进入welcome页血，选择季节周期法，产品f,甲地区，使用季节 周期法，得到的结果如f：选择产品：选择区域：选择预测方法：f产品=甲地区；季节周期法.预测年度垂度二季度三季度四垂度各垂平

25、均20081.664.074.383.193.325020091.464.725.763.453.847520101.594.395.63.473.762520112.424.145.022.763.5850sum7.1317.3220.7612.8714.5200colavg1.78254.335.193.21753.6300q-percent49.1047119.2837142.975288.636420121.18834.93837.17742.4464相关代码如下:using system;using system.collections.generic;using systenrli

26、nq;using system.web;using system.web.ui;using system.web.ul.webcontrols;using system.data;public partial class jijiezhouqifa : system.web.ul.pagestring sql = string.empty;protected void page_load(object sender, eventargs e)string user name = convert.t ostring(sessi on "username”);if (username =

27、"")response.write(”vscript>alert(您还没有登录，请先登录');window .io cation.href('de nglu.aspx')v/script>”);/ response.redirect("denglu.aspx”)；protected void btnconfirm_click(object sender, eventargs e)int p = convert.tolnt32(ddlarea.selectedvalue);if (ddlmethod.selectedvalue =

28、 ”季节周期法”)sql = "select * from " + ddicate.selectedvalue + ” where place 二”+ p + " order by yeardatatable dt = db.gettable(sql);int rows = dt.rows.count;datacolumn de = new datacolumn("rowavg",system.type.gettype("system.double'*);dt.columns.add(dc);datarow dr1 = dt.

29、newrow();datarow dr2 = dt.newrow();datarow dr3 = dt.newrow();datarow dr4 = dt.newrow();dr1,year, = ,sumh;dr2hyearn = ” colavg”；dr3”yea 广="q-percent"dr4"yearn = convert.todouble(dt.rowsrows - 1"year") + 1;dt.rows.add(drl);dt.ro ws.add(dr2);dt.rows.add(dr3);dtro ws.add(dr4);do

30、uble q1sum = 0, q2sum = 0, q3sum = 0, q4sum = 0;for (int i = 0; i < rows; i+)double tempqi, tempq2, tempq3, tempq4;tempqi = convert.t odouble(dt. rowsinq1h);tempq2 = convert.todouble(dt.rowsi"q2");tempq3 = convert todouble(dt.rowsiq3”);tempq4 = convert.todouble(dt .ro wsi"q4")

31、;tempq4) / 4;dt.rowsi"rowavg" = (tempqi + tempq2 + tempq3 +/计算各季平均q1sum += tempqi;q2sum += tempq2;q3sum += tempq3;q4sum += tempq4;dt.rowsrowsmq1n = q1sum; 计算合计值dt.ro wsrows"q2" = q2sum;dt.ro wsrows"q3” = q3sum;dt.rowsrowsmq4" = q4sum;d t. rows rows " ro wavg"

32、= (q1sum + q2sum + q3sum +q4sum) /4;dt.rowsrows += q1sum / rows; 计算同期平均 1dt.rowsrows + 1*'q2" = q2sum / rows;dt.rowsrows + 1"q3" = q3sum / rows;dt.rowsrows + 1mq4" = q4sum / rows;dt.rowsrows + 1"rowavg" = (q1sum + q2sum + q3sum +q4sum) / (4 * rows);计算季节指数dt.rowsrows

33、 + 2nq1n = string.format(n0:f4n, 100 *convert.todouble(dt.rowsrows + 1"q1") / convert.todouble(dt.rowsrows + 1hrowavgn);dt.ro wsrows + 3mq1h = string.format(,0:f4,> convert.todouble(dt.rowsrows 1"q1") * convert.todouble(dt.rowsrows + 2,qt,)/100);dt.rowsrows + 2hq2h = string.fomat(”0:f4”，100 *