决策支持系统DSS实验报告

1、学生学号学生学号实验课成绩实验课成绩学学 生生 实实 验验 报报 告告 书书实验课程名称实验课程名称决策支持系统开开 课课 学学 院院指导教师姓名指导教师姓名学学 生生 姓姓 名名学生专业班级学生专业班级无实验报告填写说明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时间段内完成，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

2、及封面一起装订成册，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， 给出相关课程实验环节的总评分，并记入课程总成绩中。无实验课程名称实验课程名称：决策支持系统决策支持系统实验项目名称实验项目名称企业决策支持系统的系统分析企业决策支持系统的系统分析实验者实验者专业班级专业班级同组者同组者实验日期实验日期一、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、实验基本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，并结合企业决策的实际，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象，选定决策支持主题（如：市场预测

3、、销售、生产、采购、预算等） ，分析决策支持系统的决策过程、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：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；分析与设计分析与设计、软件工程类实验软件工程类实验：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：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(DecisionSupportSystem， 简称 DSS)是

4、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。在市场经济环境中，提高产品市场销售量、扩大产品市场占有率是企业赖以生存和发展的基础， 而市场需求直接影响到企业产品的销售。 因此， 企业在制定经营战略和销售战略时，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，企业才有可能做出正确的决策，制定出切实可行的经营战

5、略和正确有效的销售策略，在激烈的市场竞争中立于不败之地。由此可见，市场预测在企业的生产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来，通过对过去事务的分析、研究，找出其发展变化的规律，从而预计和推测未来的情况。对于企业来说，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，产品成本预测等等。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，以便做出无正确的决策，采取适当的措施，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有很多种，针对不同的预测要求和预测目的，可选择适当的预测

6、方法，有时间序列预测法、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组数据序列， 例如， 按月份排列的某种产品的销售量，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目标的一切因素都由“时间”综合起来加以描述。因此，时间序列预测法主要用于分析影响事务的主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

7、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， 然后分析他们随时间的变化的发展趋势，外推预测目标的未来。也就是说，时间序列预测法将影响目标的一切因素都由“时间”综合起来加以描述。因此，时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。移动平均法是一种简单的平滑预测技术，它的基本思想是：根据

8、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，是指以最近若干时期的平均值为基础，来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量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.G.Brown 所创，是从移动平均法发展而来的，可以说是移动平均法的一种变形， 其特点是预测

9、时所需资料少， 计算方便。 利用指数平滑发进行预测，就是对不规则的时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来的一类方法的总称，用于科技、经济和社会发展的预测，是情报研究法体系的重要部分。趋势外无推的基本假设是未来系过去和现在连续发展的结果。趋势外推法的基本理论是：决定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来趋势

10、和状态。a)二次曲线模型预测法。在市场上，某些产品的销售并不一定按同一趋势发展，有可能出现先上升而后下降的趋势；也有可能出现先下降，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种趋势，利用历史资料，拟合成二次曲线模型，这一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

11、测，需要考虑季节波动的因素。同季平均法是分析、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子系统，如图 2-1 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、

12、预测模型选择、最佳预测模型确定及预测值的分析、修正等模块组成，如图 3-1 所示。无图 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。图 4-1 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，预测出来年的销售情况。最后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。根据一般企业业务流程过程的描述，绘制了图 4-2 所示的业

13、务流程图。无图 4-2 业务流程图5 市场预测的决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。确定预测目标拟定预测方案搜集整理资料建立预测模型进行分析评价修正预测结果提出分析报告图 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来龙去脉和实际流程。无数据流程图图形符号说明如下图 6-1 所示：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。图 6-2 数据流程图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中的数据项、数据结构、数据

14、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情况；数据流来源：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

15、分析统计和预测；输出的数据流：预测情况；处理频率：1 次/月。无五、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：教师签字：无实验课程名称实验课程名称：决策支持系统决策支持系统实验项目名称实验项目名称企业决策支持系统的系统设计企业决策支持系统的系统设计实验者实验者专业班级专业班级同组者同组者实验日期实验日期一、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、实验基本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，确立系统运行的软硬件环境

16、，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：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；分析与设计分析与设计、软件工程类实验软件工程类实验：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：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。市场预测支持系统查询历史销售数据移动平均法预测趋势平均法预测指数平滑法预测二次曲线模型预测指数曲线模型预测季节周期法预测系统参数设定图 1-

17、1 系统功能结构图2 主要功能及说明本系统根据时间序列法数学模型，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时间变化的发展趋势，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。本系统的主要功能有查看以往销售数据、根据移动平均法来预测未来销售量、根据趋势平均法来预测未来销售量、设定移动平均的长度 n、根据指数平滑法来预测未来销售量、设定平滑指数、根据趋势外推法来预测未来销售数据无（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 管理员表编号编号字段名称字段名称数据类型数据类型允许

18、空允许空Idpassworderrortime用户名密码错误次数文本文本数字否否否表 3-2 产品 A 销售数据表编号编号字段名称字段名称数据类型数据类型允许空允许空monthsalesplace月份月销售量地区文本文本数字否否表 3-3 产品 D 销售数据表编号编号字段名称字段名称数据类型数据类型允许空允许空yearsalesplace年份年销售量地区文本文本数字否表 3-4 产品 F 销售数据表编号编号字段名称字段名称数据类型数据类型允许空允许空year年份文本否Q1一季度销售量文本Q2二季度销售量文本Q3Q4place三季度销售量四季度销售量地区文本文本数字否无4 输入设计本系统的输入主

19、要来自于企业的销售数据库表，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，由于使用的是网页浏览的形式，系统使用者可以方便地把输出结果打印或另存为其他文件。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，良，中，及格，不及格五级评定）成绩：教师签字：无实验课程名称实验课程名称：决策支持系统

20、决策支持系统实验项目名称实验项目名称企业决策支持系统的实现及演示企业决策支持系统的实现及演示实验者实验者专业班级专业班级同组者同组者实验日期实验日期一、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、 Dephi、 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、实验内容及要求自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；最后进行演示和答辩。四、实

21、验原始记录（可附加页）（程序设计类实验：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；分析与设计分析与设计、软件工程类实验软件工程类实验：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：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。我主要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：无母版页中有一个登

22、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 onclick 事件。当点击欢迎界面时：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：SessionUsername = username;然后再页面加载时去处 Username 的值赋给 label。代码如下：string username = Convert.ToString(SessionUsername);if (username = )Response.Write(alert(您还没有登录，请先登录);window.location.href(denglu.aspx);elselbl

23、.Text = 欢迎 + username + 登录本网站;进入登录页面后：无如果用户首次登录，则用户选择注册，首先是用户注册协议的页面：此处主要是用到了 javascript 中的 setInterval(),设置定时器。注册页面的基本功能都有， 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。主要是验证码的页面时调用另一个页面，传回来一张图片，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：登录页面主要是用户名的判断，这些都要在数据库中寻找数据，然后如果用户登录密码错误三次或三次以上，

24、那么就会提醒：无这里主要是在数据库空设置了一列，errortime 用来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：2.2luntan 页的 css 文件luntan 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 页面，选择季节周期法，产品 F,甲地区，使用季节周期法，得到的结果如下：相关代码如下：using System;using System.Collections.Generic;using System.Lin

25、q;using System.Web;using System.Web.UI;using System.Web.UI.WebControls;using System.Data;public partial class jijiezhouqifa : System.Web.UI.Pagestring sql = string.Empty;protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)无string username = Convert.ToString(SessionUsername);if (username = )Response.

26、Write(alert(您还没有登录，请先登录);window.location.href(denglu.aspx);/ Response.Redirect(denglu.aspx);protected void btnConfirm_Click(object sender, EventArgs e)int p = Convert.ToInt32(ddlArea.SelectedValue);if (ddlMethod.SelectedValue = 季节周期法)sql = select * from + ddlCate.SelectedValue + where place= + p + o

27、rder by year ;DataTable dt = DB.GetTable(sql);int rows = dt.Rows.Count;DataColumn dc = new DataColumn(RowAvg,System.Type.GetType(System.Double);dt.Columns.Add(dc);DataRow dr1 = dt.NewRow();DataRow dr2 = dt.NewRow();DataRow dr3 = dt.NewRow();DataRow dr4 = dt.NewRow();dr1year = SUM;dr2year = ColAvg;dr

28、3year = Q-Percent;dr4year = Convert.ToDouble(dt.Rowsrows - 1year) +1;dt.Rows.Add(dr1);dt.Rows.Add(dr2);dt.Rows.Add(dr3);dt.Rows.Add(dr4);double Q1Sum = 0, Q2Sum = 0, Q3Sum = 0, Q4Sum = 0;for (int i = 0; i rows; i+)double tempQ1, tempQ2, tempQ3, tempQ4;tempQ1 = Convert.ToDouble(dt.RowsiQ1);tempQ2 = C

29、onvert.ToDouble(dt.RowsiQ2);tempQ3 = Convert.ToDouble(dt.RowsiQ3);tempQ4 = Convert.ToDouble(dt.RowsiQ4);dt.RowsiRowAvg = (tempQ1 + tempQ2 + tempQ3 +tempQ4) / 4;/计算各季平均无Q1Sum += tempQ1;Q2Sum += tempQ2;Q3Sum += tempQ3;Q4Sum += tempQ4;dt.RowsrowsQ1 = Q1Sum; /计算合计值dt.RowsrowsQ2 = Q2Sum;dt.RowsrowsQ3 = Q

30、3Sum;dt.RowsrowsQ4 = Q4Sum;dt.RowsrowsRowAvg = (Q1Sum + Q2Sum + Q3Sum + Q4Sum) /4;dt.Rowsrows + 1Q1 = Q1Sum / rows;/计算同期平均值dt.Rowsrows + 1Q2 = Q2Sum / rows;dt.Rowsrows + 1Q3 = Q3Sum / rows;dt.Rowsrows + 1Q4 = Q4Sum / rows;dt.Rowsrows + 1RowAvg = (Q1Sum + Q2Sum + Q3Sum + Q4Sum)/ (4 * rows);/计算季节指数dt.Rowsrows + 2Q1 = string.Format(0:F4, 100 *Convert.ToDouble(dt.Rowsrows + 1Q1) /Convert.ToDouble(dt.Rowsrows + 1RowAvg);dt.Rowsrows + 3Q1 = string.Format(0:F4,Convert.ToDouble(dt.Rowsrows - 1Q1) *Convert.ToDouble(dt.Rowsrows + 2Q1) / 100);dt.Rowsrows + 2Q2 = string.Format(0:F4, 100