Объект и предмет исследования

2. Алгоритм расчета
Пусть имеется база данных ПО в виде:
, (33)
здесь n – количество замеров, j – соответственно j =1 - значение ПО, j =2–год, j =3–месяц, j =4 – день и j=5 - время (час) замера.
Тогда, предлагаемый метод расчета можно описать в виде следующего алгоритма.
1 этап. Формируется база данных, соответствующая одной географической точке (город).
2 этап. Из сформированной базы данных отбираются значения ПО, соответствующие одному и тому же месяцу, дню (неделе) и часу замера, но зафиксированные в разные годы.
3 этап. Для данных, сформированных на 2 этапе, по значениям дата и время рассчитываются значений гравитационных волн, воздействующих на конкретную точку Земли (город):
₍₃₄₎
4 этап. Отбираются гравитационные волны F (s, k), имеющие достоверную корреляционную связь (p<0,05) с ПО. Остальные исключаются из рассмотрения.
5 этап. На основе отобранных волн формируется «чистый сигнал». В нашем исследовании введено суммирование по проекциям приливного потенциала независимо от длины волны и небесного тела. Чтобы не допустить взаимной компенсации положительно и отрицательно коррелированных волн суммирование производилось раздельно c учетом характера корреляционной связи. В итоге было получено 6 обобщенных характеристик, имеющих достоверную корреляционную связь с ПО:
₍₃₅₎
где: x_s,1 – значения ПО
Sum_s,2 - сумма проекций волн на меридиан, имеющих положительную корреляционную связь с ПО S1 (mer, r +),
Sum_s,3 - сумма проекций волн на меридиан, имеющих отрицательную корреляционную связь с ПО S2 (mer, r -),
Sum_s,4 - сумма проекций волн на параллель, имеющих положительную корреляционную связь с ПО S3 (par, r +),
Sum_s,5 - сумма проекций волн на параллель, имеющих отрицательную корреляционную связь с ПО S4 (par, r -),
Sum_s,6 - сумма проекций волн на вертикаль, имеющих положительную корреляционную связь с ПО S5 (ver, r +),
Sum_s,7 - сумма проекций волн на вертикаль, имеющих отрицательную корреляционную связь с ПО S6 (ver, r -).
6 этап. По методу наименьших квадратов были построены простые регрессионные уравнения ПО от каждой из сумм. При построении на коэффициенты модели накладываем условие их эффективности не ниже уровня p<0,05 по критерию Стьюдента. За окончательный результат принималась средне-арифметическая простых регрессий.
Всего построено 384 модели с трехчасовым разрешением каждого месяца в течение 2015 года.
В каждой модели приводятся по шесть регрессионных уравнений поступления пациентов с ПО и выходные значения регрессионных и реальных значений. Приведем модель SC0112N3 (12 часов каждого дня третьей недели января 2015 года:

y1 = 5,403403E-02 + 0,012495 * Mer-Max
y2 = 0,1583618 -2,772548E-02 * Mer-Min
y3 = 0,2311066 + 2,752366E-02 * Par-Max
y4 = 0,1861498 -2,522869E-02 * Par-Min
y5 = 0,1336014 + 4,298405E-02 * Wer-Max
y6 = 0,193529 -4,781734E-02 * Wer-Min Y = (y1+y2+y3+y4+y5+y6) / 6 Таблица 4. Сравнительная таблица экспериментальных и регрессионных данных
Num	Experiment	Regress	Delta
1	0	-5,14E-03	5,14E-03
2	0	-3,73E-02	3,73E-02
3	0	4,18E-02	-4,18E-02
4	0	8,41E-02	-8,41E-02
5	1	0,947454	5,25E-02
6	0	0,029143	-0,02914
7	0	6,55E-02	-6,55E-02
8	0	-0,12554	0,125536

На рис. 3 приведено отображение уравнения на основе модельных и реальных значений

Рис 3. Графическое отображение уравнения основе регрессионных и экспериментальных значений
Из рис.3 видно, что имеет место согласование уравнения, построенного на основе модельных и реальных данных.
Аналогично имеет вид остальные 383 регрессионных уравнения, которые также показывают хорошее согласование по модельным и реальным данным.
3. Описание программного продукта «Steno»
Программный продукт – Прогнозирование частоты поступления больных с приступами стенокардии «Steno» предназначен для расчета частоты поступления больных с приступами стенокардии.
Функциональные возможности – расчеты динамики частоты поступления больных с приступами стенокардии производятся при помощи регрессионных моделей, полученных на основе гравитационных сил. Методика построения моделей не использует процедуры экстраполяции и, соответственно, ошибка прогноза не зависит от срока прогнозирования.
Модели прогноза частоты поступления больных с приступами стенокардии были построены при помощи метода наименьших квадратов на основе исходного медицинского статистического материала Республиканского научного центра неотложной медицинской помощи МЗ РУз за 2002 год.
Основные технические характеристики – программный продукт состоит из 1 управляющей программы (_Steno.exe) и 384 основных модулей.
Язык программирования – Visual Basic 6.0.
Иструкция по использованию «_Steno»

1. 
   Копируем Папку «Stenokardia» на компьютер
   
2. 
   Входим в Папку «Stenokardia» и запускаем модуль «Steno.exe» (рис.4).
   

Рис.3. Модуль «_Steno.exe»

Рис.4. Модуль «Steno.exe»

3. 
   В появившемся окне следует ввести Год, на которой необходимо произвести расчет прогноза частоты поступления больных с приступами стенокардии и нажать на кнопку соответствующего месяца (рис. 5.).
   

Рис.5. Форма расчета параметров погоды

4. 
   Программа приступит к расчету (около 10-15 минут). По окончанию нажимаем кнопку ВЫХОД
   
5. 
   Результаты расчета формируются в текстовом файле.
   

При запуске программы во время расчетов возможны зависания про­граммы. Как правило, это связано с несовместимостью версии VB-6 с бо­лее поздними версиями Windows. В этом случае рекомендуется:
1 вариант. Пометить мышкой управляющий модуль «_Steno.exe» и нажать левую кнопку мышки. В появившемся окне выбрать Свойства – Совместимость и указать режим совместимости с Windows 7. Далее запустить модуль «Steno.exe» .
2 вариант. Пометить мышкой управляющий модуль «Steno.exe» и нажать левую кнопку мышки. В появившемся окне выбрать опцию «Запустить от имени администратора».
3 вариант. Запуск каждого модуля вручную. Предварительно вводим в файл «an» год на который необходимо произвести расчеты. Далее запускаем каждый модуль поэтапно. Порядок модулей определяется из их названия. Из названия модуля можно определить на какой месяц, на какое время и на какую неделю производит расчеты каждый модуль.