词条 | 系统分析 |
类别 | 中文百科知识 |
释义 | 系统分析xitong fenxi一种先将溶液中可能共存的离子按一定顺序分离出来,再依次进行鉴定的定性分析方法。在进行系统分析时,通常都是先用几种试剂依次将性质相似的离子沉淀分离出来成为几个组,再将每一组离子进一步分离鉴定。这种将离子分离成若干组的试剂称为组试剂,组试剂通常是沉淀剂。系统分析主要应用于溶液中阳离子的全分析,因为可共存的阳离子种类较多,互相干扰,不易直接分别分析 (参见“分别分析”),而将它们分离成若干组后,每组所含阳离子种类较少,互相干扰较少,再进行鉴定则较为容易。利用系统分析的原理还可以初步确定未知试液中可能存在离子的大致范围。例如,加入某种组试剂后,若无任何沉淀产生,则说明该组离子均不存在,从而缩小了定性分析的范围。 系统分析system analysis见系统工程。 系统分析xitong fenxisystems analysis从系统的观点出发,对事物进行分析或综合,找出各种可行方案以供决策者进行选择的方法性科学。系统分析也称“系统科学”(Systems Science)或“系统工程”(Sy-stems Engineering)是跨越自然科学和社会科学各个领域,研究关系复杂、变量众多、结构庞大的系统在各种约束条件下的合理化或最优化方案的科学。当称系统科学时,它侧重于研究系统的概念、一般系统论、系统方法论等;当称系统工程时,它侧重于运用系统理论、系统分析方法研究系统的工程实施与运行控制;而称系统分析时,侧重于研究系统的分析方法、定量计算及最优化技术等。 系统分析system analysis一种以系统为对象,进行定性和定量的理论分析或实验研究,为系统综合和系统协调提供依据的研究方法。它是一门综合运用运筹学、控制论、信息论、概率论及统计学、图论、经济学、计算机科学的边缘学科。20世纪60年代开始应用于害虫管理。 式中 X为状态向量; U为输入向量;Y为输出向量;A、B、C、为矩阵; 如果在时刻t的状态 ![]() 稳定性 随着时间推移系统总停留在某一平衡状态,这时X=O。如果一个系统在平衡态时,当它受到外部干扰从平衡态变动,仍具有恢复原状态的能力,则称此系统在此平衡状态是稳定的。 最优控制与系统的最优化 设系统的状态方程为:X(t)=f[ ![]() ![]()
式中 φ是衡量系统性能的函数。这样,系统的最优化就是使系统的某些经济指标、性能指标或参数指标达到最大或最小。现以一个最简单的捕食者-猎物系统为例,两种昆虫种群密度分别为N1(害虫) 与N2(天敌),这是一个相克过程,在一定条件下,N1与N2随时间变化而按下列规律变动: 式中 r1、r2、α1、α2为常数。这一组方程实为洛特卡—沃特拉捕食者—猎物系统数学模型。如果在上述两个种群中加进农药因素,则其数量将按下列方程变化: 式中 b1、b2为正的常数,u为控制输入量(即农药量)。这里值得考虑的是在给定时间内,如何使N1达到最少,而N2尽可能大。所以这是一个应用系统分析的例子。 系统分析方法 有权函数、状态变量描述、多级递阶控制、结构模型解析4种方法。 权函数(或传递函数)法 经典的系统分析方法,即将系统的输入和输出的关系通过传递函数G(S)表示。这种方法称为系统的外描述。因G(S)所建立的系统输入与输出关系不能表明系统内部结构。即: Y(S)=G(S)U(S) 式中 Y(S)是输出的拉氏(Laplace)变换,U(S)是输入的拉氏变换。这方法即所谓“黑箱理论”(图1)。即把不清楚内部结构的对象看成黑箱,外部对于该对象的作用看成输入,而该对象对于外部作用的响应看成输出。例如,可把某一生态系统看成一黑箱(图2),通过研究任何一黑箱的输入和输出的关系,即使不知这个黑箱的组成成分,亦能按照输入和输出的关系预测黑箱的行为。这是控制论常用的方法。这样,系统可看成是输入空间到输出空间的映射; ![]() ![]() 系统可以呈线性的,亦可以呈非线性的,若具有: S[λ1 ![]() ![]() =λ1S [X1(t)]+λ2S[ ![]() 的性质,称为线性系统(λ1、λ2为常数)。否则,称为非线性系统。系统又可分非时变系统和时变系统。若输入有时滞,输出亦有同样的时滞,并无其他影响,则 则为时变系统。若系统随时间而变化时,则称动态系统。描述动态系统的数学模型称为动态模型。系统还可分为连续时间系统与离散时间系统。对连续时间系统用微分方程来描述。其线性系统方程为: 式中 A为n×n矩阵;B为n×m矩阵;C为p×n矩阵。其非线性系统方程为: 对离散时间系统用差分方程描述,其线性系统方程为: 其非线性系统方程为: 图1“黑箱理论”
(仿E.P.Odum) 状态变量描述法 系统的状态空间描述多用这种方法,以便对系统的内部联系进行分析,又称为系统的内描述(图3)。系统包括有: ![]()
由于同样的刺激产生多种反应,这种反应除生物体的行为特征瞬间所受的刺激数值外,还受某些历史作用的影响。状态的概念就是表示生物体的行为对历史的依赖性。例如使用同一种农药防治棉铃虫幼虫种群(Nt),由于种群的年龄不同,杀虫效果有不同,若均为1~2龄幼虫种群,杀虫效率则高;若全为老龄幼虫,则杀虫效率低。其中农药即为输入U(t),棉铃虫幼虫种群年龄即为状态变量X(t),用药后剩余的虫口即为输出Y(t)。状态概念的应用就是要构成一个物体的状态空间的描述。而状态是用状态变量描述的。对于状态空间的描述:在离散情况下为: 在连续情况下为: 多级递阶控制法 广泛应用于大规模生产系统的自动控制、管理信息系统、农业生态系统管理的最优设计等,即大系统的分解与协调。将处于同一级地位的各子系统相对分离开来,并使之各自按其最优化方式运转。然后,再把这些子系统统一规划,使之协调起来,最后达到全局和整体上的最优化。只有每个子系统的方程和目标函数都不受其他子系统的状态变量及控制变量影响时,才能把大系统分解成多个子系统。每一步递推过程都必须把分解与协调交错进行,分解时必须改变子系统的方程和目标函数;协调时,主要有两个原则:平衡原则与预估原则(图4): 图4 多级递阶控制结构示意图 结构模型解析法(ISM) 系统地、反复地应用图论概念,将所研究的系统表示成一种一组元素集合之间有着紧密衔接关系的复杂有向图。其目的是把不清楚的、粗糙的构思模型变换为可见的、易确定的、有用的结构模型。其过程如图5: 图5 结构模型解析法示意图 首先,根据情况确定应包括的元素集合S和各元素中每两个之间的从属关系R;其次,由S,R求出原始结构图D或其伴随矩阵A;第三,“嵌入”:根据A算出可达矩阵M,Ri和前项集合ai,并求出递阶结构的元素集合SM;第四“分级”:从M算出可达集合。最后,“抽取”:将可达矩阵移位分块,得出递阶结构的分块可达矩阵MH,由MH转换成递阶结构图DH。 灵敏度分析 系统模型的参数在整个系统中是可以改变的,通过灵敏度分析变动系统中的参数,就可检验出各个参数对系统输出的贡献大小。此结果可应用于确定未来的研究方向,并能明确提供研究项目,安排先后次序。如果结合经济效益指标或性能指标等进行动态分析,即可获得对该系统的最优控制方案。 组建系统模型的步骤 通常在组建系统模型时,有6个逻辑步骤: ❶确定模拟对象,即明确研究目标。 ❷应用系统、环境两分法原理确定系统结构,即划出系统的边界。首先确定与系统有关的分量组成系统结构,然后将其余部分都归纳为它的环境。这样设立系统的边界就意味存在着包围系统的外部环境。这对系统在某个过程中的约束条件的形成有直接关系。 ❸建立系统的数学模型: 首先将每个分量从系统中孤立出来研究,建立各个分量的模型,然后根据系统观点,将分量模型,按照各分量之间相互作用的约束条件连结起来构成系统模型。 ❹模型的有效性检验: 即检验组建的系统模型是否符合客观实际,如果不符,还需进行修改。 ❺系统的灵敏度分析。 ❻系统的模拟和控制。 系统分析systems analysis从系统整体考虑,收集关键信息,通过建立模型,对系统的结构、功能和行为特征进行剖析的方法。系统分析的突出特点是自始至终强调研究对象的系统性,注重对象的各种内外联系,其目的在于解释系统现象、辨识系统内在特性、预测系统发展状况和对系统进行优化调控。系统分析是对大量信息进行综合处理、获得系统优化调控方案的一个必要步骤,是解决复杂问题的一种基本途径。杰弗斯(J.Jeffers) 曾将系统分析的全过程归纳为一个与决策有关的多步循环框图(见图)。 系统分析过程框图 系统分析方法的运用可追溯到牛顿1687年对太阳系中行星运行轨道的分析。18世纪末至19世纪,拉格朗日和哈密顿在数学上发展了系统分析方法。20世纪40年代,贝塔朗菲(K.V. Bertalaffy) 把系统分析方法上升到理论并率先应用于生命系统。第二次世界大战以来,随着科学技术、经济文化的发展,人们愈来愈多地接触到工业系统、管理系统、军事系统等大系统,对系统进行解释、预测和实现调控,传统的方法已不再适用,于是,系统分析得到迅速发展。20世纪50年代美国兰德公司创立的兰德型系统分析对研究军用卫星和洲际导弹的战略决策起了重大作用。1969年,系统分析又为阿波罗登月计划作出贡献。在此期间,计算机的普及和运筹学的发展,对系统分析起了很大的推动作用。系统分析的理论与方法应用于生态学研究,形成了系统生态学。1838年比利时数学生物学家弗胡斯特(P.F.Verhulst) 把马尔萨斯的生物总数增长律模型改造成著名的逻辑斯蒂模型。此后,洛特卡(A.J. Lotka) 和沃尔泰勒(V. Volterra) 建立了捕食者一被捕食者的种间关系模型。1964年开始的“国际生物学计划”(IBP)和1971年开始的“人与生物圈”(MAB)国际协作项目中,系统分析被广泛应用。系统分析在农业科学研究与农业生产中也得到成功的应用,如作物生长模拟、作物环境生产潜力分析、有害生物种群控制、森林最佳砍伐方案的制定、草场管理、农业区划、农业发展预测等。 系统分析的一般步骤可归纳为:❶明确研究对象。确定系统分析的目的、要求和分析内容; ❷确定系统边界。按舍次留主,同类合并原则划分系统组分,明确组分间关系和系统的输入与输出; ❸提出解决问题的方案; ❹建立合适的系统模型; ❺对模型进行校正、检验及敏感性分析; ❻进行模型试验与分析; ❼根据一定的评价标准分析结果。 在生态学中常用的数学模型有多种: ❶根据模型与时间的关系可分为动态模型和静态模型。其主要区别是模型中是否含有时间变量。当分析问题考虑时间变化时,应用动态模型,模型运行结果可表现对象的动态特征。动态模型常用于模拟,又称“仿真”,如作物生长模拟,种群数量变动模拟,群落演替模型,生态系统能流、物流动态模型等。当分析问题不考虑时间变化时,可采用静态模型,如特定时期内的作物布局、农田区划等; ❷根据模型是否反映对象的随机过程,可分为确定性模型和随机性模型。随机性模型的参数是具有一定统计性质的随机数,或者参数本身就是一种机率值,而确定性模型的参数在条件一定时是一个确定值,如对天气过程、种群个体死亡过程、群落演替过程等具有随机过程特征的模拟,都可采用随机模型进行分析; ❸根据模型中数学方程建立的基础,可分为描述性模型和解释性模型。仅以系统输入、输出及系统表现为依据而建立的模型为描述性模型,如回归分析、聚类分析、主元分析等。由于描述性模型不涉及系统内部作用机理,可称为黑箱模型,如作物产量与气象条件的多元回归模型,不同农业区的数值聚类模型。以系统结构与功能的理论和知识为基础,并在模型中得到反映的称为解释性模型或白箱模型,如根据土壤水分扩散和流动规律及作物吸水和蒸腾规律建立的土壤水分动态模型。在复杂的生态学模型中,通常只在重点层次采用解释性方法建模,在一般层次则采用描述性方法建模,这种模型又可称为灰箱模型。 ❹根据模型所采用的具体数学形式,可分为微分模型、差分模型、矩阵模型,以及运筹学中的线性规划模型、动态规划模型、库存论模型。排队论模型等。当分析对象的组分较多时,可选用矩阵模型或其特殊类型的马尔柯夫模型。对复杂系统进行优化决策分析时,可选用运筹学中的有关模型。当问题涉及地域和时序复杂关系时,可采用网络模型,对社会经济问题常采用投入产出模型。 下面以研究与钾元素循环平衡有关的农场作物布局问题为例进行说明。某农场土地面积S公顷,安排粮食作物面积x1公顷,饲料作物面积x2公顷,粮食作物地每公顷每年可提供含a1千克钾的饲料给牲畜,饲料地上通过饲养的牲畜平均每年每公顷可提供含a2千克钾的粪便给粮食作物地。粮食作物地每年可得到化学肥料钾素b1千克,饲料地上通过化学肥料钾和牲畜粪便补充钾其总量为b2千克。粮食作物地每年每公顷产含c1千克钾的粮食d1千克出售,售价每千克p1元,饲料作物地平均每年每公顷出售含c2千克钾的肉类d2千克,每千克售价p2元。求在维持土壤钾素平衡条件下经济效益最佳的作物布局。 为此,可建立以下线性规划模型: 目标函数 Z=p1d1x1+p2d2x2求极大约束条件 这个模型没有时间参数,因此是一个静态模型,模型系数是调查后获得的一个确定值,因此又是一个确定性模型。在这个模型中,两类作物地之间的钾素流动是解释性的,而把粮食作物或饲料作物与土壤的养分交换看作是黑箱。
假如将图中各项意义改变一下,x1、x2为钾素的两个库,a1为x1单位库存在单位时间内从x1流向x2的钾量; a1为x2单位库存在单位时间内从x2流向x1的钾量; c1为x1单位库存在单位时间内从x1流向系统外的钾量; c2为x2单位库存在单位时间内从x2流向系统外的钾量。x1为粮食作物地连同作物体中的钾素的库存(千克),x2为饲料作物地连同作物及牲畜体中钾素的库存(千克),b1和b2分别为系统外向x1和x2输入钾素的速度(千克/天)。则这个系统的钾素流动模型是 这是一个含有时间变量(t)的动态的微分方程模型。若系数a1a2等是用随机函数表达的一个统计结果,则这个模型同时也是一个随机模型。由于这个模型还可以写成矩阵形式, 模型能否正确地反映客观对象,依赖于第一手材料的准确性和思维认识的正确性。错误的参数、错误的关系式所构成的模型,只能得到错误的结论。 数学模型通常都要转换成计算机程序。系统模型的计算机程序编制好以后,还需要逐步修正,并对校正后的运行结果与真实系统进行对照、检验,这时模型才能在一定范围内代替实际系统,接受各种试验与分析。如了解初始状态变化的结果,考察系统对各种输入、输出变化的敏感性,探明系统参数改变或结构变化的影响,分析系统的稳定性,寻找最优调控方案,预测系统发展等。 系统分析美国兰德公司于1950年首先提出。通过对系统进行分析、综合选择最优方案的数学和技术手段。可以在不确定的情况下,对问题进行充分的调查来寻找其目标,并通过各种手段对各种可行性方案进行系统的定性和定量分析,以在复杂的问题中寻求最佳决策。 系统分析system analysis应用多种学科知识,在定量计算和分析的基础上结合成本效益,为选择具有特定目标的多种方案提供决策的一种方法。其工作步骤如下: 系统分析1.涵义 系统分析指有目的、有步骤地探索和分析政治、经济、技术和管理等各种系统可行的方案的过程。为了给决策者提供直接判断和决定最优系统方案所需的信息和资料,系统分析人员使用科学的分析工具和方法,对系统的目的、功能、环境、费用、效益等进行充分的调查研究,并收集、分析和处理有关的资料和数据,据此建立若干替代方案和必要的模型,进行仿真试验;把试验、分析、计算的各种结果同早先制订的计划进行比较和评价,最后整理成完整、正确与可行的综合资料,作为决策者的选择最优系统方案的主要依据。系统分析不同于一般的技术经济分析,它必须从系统的总体最优出发,采用各种分析工具和方法,对系统进行定性的和定量的分析。它不仅分析技术经济方面的有关问题,而且还分析包括政策方面、组织体制方面、信息方面、物流方面等各个方面的问题。系统分析没有一组特定的技术方法,因为系统分析方法必须随着分析对象的不同,分析问题的不同而不同。实践证明,要最优地进行系统设计,对系统有关的重大问题进行正确的决策,其关键步骤就是系统分析。 系统分析亦称系统方法,是一种决策技术。所谓系统分析,就是把研究的对象放在系统形式中进行分析或综合,找出各种可行方案,供决策者进行选择。 |
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