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目錄 實驗一 -------------------------2 實驗二 -------------------------6 實驗三 -------------------------9 實驗四 -------------------------12 實驗五 -------------------------18 實驗六 -------------------------23 實驗七 -------------------------23  實驗一　認(rèn)識決策模型 一、實驗?zāi)康? 認(rèn)識模型，區(qū)分模型的類別，明確模型的形式，加深理解模型的意義及對決策的作用。 二、內(nèi)容與要求 熟悉并了解創(chuàng)建運行環(huán)境、運行程序模型； 掌握樣本、變量、輸入、輸出的概念和原理； 掌握模型概念、類型、形式、數(shù)學(xué)模型、程序模型等。 三、實驗步驟 1.上網(wǎng)搜索或查看本實驗參考資料第一部分和教材，找出模型概念、分類和表示形式。 2.運行實驗資源中的應(yīng)用數(shù)學(xué)軟件包。 3.閱讀本實驗參考材料第二部分。 4.設(shè)計建模環(huán)境。 四、實驗結(jié)果 1． 模型類別 模型的概念：模型是對現(xiàn)實世界的簡化和抽象，將對世界的結(jié)構(gòu)、聯(lián)系、機理、過程等認(rèn)識的符號描述，即思維過程簡約化表示。 模型的分類：根據(jù)采用的符號系統(tǒng)模型可分為： 物理模型：用實體模擬、類比，如地球儀。 數(shù)學(xué)模型：用數(shù)學(xué)語言描述的一類模型，類似數(shù)學(xué)公式的形式。 結(jié)構(gòu)模型：反映系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特點和因果關(guān)系的模型，具體為各種圖模型。 仿真模型：計算機上運行的程序化表達的模型。 常用的決策模型多為數(shù)學(xué)模型，而空間決策支持中常用的是數(shù)學(xué)模型和結(jié)構(gòu)模型。 數(shù)學(xué)模型是通過變量與參數(shù)構(gòu)成的方程式模擬世界的演變，現(xiàn)實中若實現(xiàn)模型的值，就達到追求的目標(biāo)。廣義數(shù)學(xué)模型類別有： 1、原理性模型 2、系統(tǒng)學(xué)模型 3、規(guī)劃模型 4、預(yù)測模型 5、管理決策模型 6、仿真模型 7、計量經(jīng)濟模型 西蒙根據(jù)決策的合理性將決策過程分為三種模型： ( l ）理想模型 根據(jù)主觀期望效用理論（subjective expected utility ）的這種模型要求： 決策者有一個明確定義的效用函數(shù)， 假定決策者有一個十分完備的可選擇方案集合； 假定決策者能確定未來事件發(fā)生的概率分布； 進而決策者可以按照效用函數(shù)極大的準(zhǔn)則進行決策。 ( 2 ）行為模型 人們在進行決策時，常常要受到各種行為和心理因素的影響。 由于有各種行為因素的影響，西蒙提出了有限合理性（ bounded rationality ）原則。他認(rèn)為現(xiàn)實世界的決策由于必然要受到行為因素的影響，因而應(yīng)該使用行為模型，但也只能達到有限的合理性。 ( 3 ）直覺模型 直覺模型是指決策者完全憑主觀進行決策，即通俗講的靠“拍腦袋”進行決策。這種模型可以看成是行為模型的一種特例，它受當(dāng)事人行為因素的影響更大，合理性的局限也更大。在實際生活中，這種模型的使用是大量的。對于直覺模型的合理性要進行分析，并不能一概排斥。當(dāng)一個人使用直覺進行決策時，可能非常迅速，連他本人也說不出為什么做出這樣的決策。但實際上他是應(yīng)用了長期積累的經(jīng)驗、知識以及其特有的素質(zhì)，這個決策也可能是正確的。 以上所謂模型可理解為決策的過程模型。需與模型加以區(qū)分。作為DSS基礎(chǔ)的模型，“教材”將模型從總體上分為物理模型、數(shù)學(xué)模型、結(jié)構(gòu)模型、仿真模型。當(dāng)然從不同的角度，可有不同的劃分結(jié)果。DSS中涉及最多的是數(shù)學(xué)模型和仿模型。 2． 模型表示形式 模型的很多類別，其根本形式可分有數(shù)學(xué)模型和程序模型，程序模型又可分源程序和目標(biāo)程序形式。 3． 應(yīng)用數(shù)學(xué)軟件的軟件構(gòu)成 軟件由常用統(tǒng)計方法，多元統(tǒng)計方法，線性代數(shù)計算，關(guān)于，概述，圖像顯示，最優(yōu)化方法，回歸分析八部分組成。其中常用統(tǒng)計方法，多元統(tǒng)計方法，線性代數(shù)計算，最優(yōu)化方法和回歸分析為數(shù)學(xué)模型，圖像顯示為仿真模型，關(guān)于和概述為結(jié)構(gòu)模型。應(yīng)用數(shù)學(xué)軟件的軟件構(gòu)成是模型集合。 4． 應(yīng)用數(shù)學(xué)軟件的表示形式 形式涵蓋了數(shù)學(xué)模型和程序模型，比如說數(shù)學(xué)原理均為數(shù)學(xué)的表現(xiàn)形式，而操作演示和實際操作均為程序模型。 5． 應(yīng)用數(shù)學(xué)軟件的數(shù)據(jù)來源 其數(shù)據(jù)來源包括了很多方面，由程序自帶的數(shù)據(jù)庫，也有人機對話輸入。 實驗參考材料第二部分： 樣本為54位被隨機選取的某種特殊肝臟手術(shù)的病患的存活情形(Y)，變量為X1：血液凝結(jié)指數(shù) X2：預(yù)后指數(shù)(涵蓋有病人的年齡) X3：酵素功能檢查指數(shù) X4：肝功能檢查指數(shù) 輸入為：四個變量（X1、X2、X3、X4）與存活情形（Y）以及LOGY（殘差分析Y對應(yīng)轉(zhuǎn)換） 輸出為：Y相對與四個變量的線性回歸模型 數(shù)學(xué)模型為：計量經(jīng)濟模型線性回歸模型，使用的為STEPWISE（逐步回歸法），除此之外還有FORWARD（前進選擇法）、BACKWARD（后退消去法）、MAXR（最大R-SQUARE）、MINR（最小R-SQUARE）四種方法來選取適當(dāng)?shù)淖兞俊? 程序模型為：目標(biāo)程序 6． 軟件包應(yīng)用 基于此軟件包，可以進行多模型輔助決策 五、實驗體會（收獲） 1．模型對決策的重要性 在以往的學(xué)習(xí)中，我們知道，管理信息系統(tǒng)在本質(zhì)上是屬于更高一級的電子數(shù)據(jù)處理，它能提高數(shù)據(jù)處理的速度，提高工作效率。但是，高效率僅僅是系統(tǒng)業(yè)務(wù)處理中所追求的一個“過程目標(biāo)”，而不是建造系統(tǒng)所追求的“最終目標(biāo)”。高效率并不等于高效益，只有科學(xué)的、正確的決策才能帶來好的效益，為企業(yè)帶來活力與旺盛的生命力。否則將相去甚遠，在錯誤決策下的高效率只能加重損失的程度。 因此，企業(yè)所追求的最終目標(biāo)，應(yīng)該是決策的正確性、科學(xué)性和有效性，高效率只有在這個前提下才能發(fā)揮它對企業(yè)積極的、促進的作用。 可見，是管理自身的要求需要盡快地從 MIS發(fā)展到 DSS ，即由數(shù)據(jù)管理向模型管理發(fā)展。 DSS 與 MIS 相比更先進一步，是因為它強調(diào)以下三點： (1)將模型并入信息系統(tǒng)軟件； (2)為高層管理提供有用信息，以便支持那些相對而言結(jié)構(gòu)化程度比較低的決策行為，如支持半結(jié)構(gòu)化的決策活動； (3)提供給用戶強有力、然而并不難掌握的與系統(tǒng)之間的人一機交互能力，即用戶能夠用較為簡單的語言向系統(tǒng)咨詢，并從系統(tǒng)得到科學(xué)的、有效的決策支持。 以上三個觀點雖然在 MIS 中沒有被忽視，但不能否認(rèn)，它們也沒有被加以重視，這也使得 MIS 只是強調(diào)數(shù)據(jù)處理能力的提高，但它所收集、存儲，處理和提供的信息，還遠未能夠?qū)芾砉ぷ鳟a(chǎn)生積極的影響，沒有強調(diào)對決策工作積極的支持。 DSS 則面向決策，針對半結(jié)構(gòu)化甚至于非結(jié)構(gòu)化的決策問題，不光重視數(shù)據(jù)管理，更強調(diào)模型管理對于決策的支持作用?？梢姡?MIS 發(fā)展到 DSS 也標(biāo)志著由數(shù)據(jù)管理到模型管理的擴展。 DSS依賴模型而得以發(fā)展，DSS由模型驅(qū)動而運行。因此模型是DSS的根本。 在 DSS中，對話部件支持決策者來使用這個系統(tǒng)，數(shù)據(jù)部件提供存取來作為制定決策的原始資料，而模型部件則是給決策者以通過推理、比較、選擇來分析解答整個問題的能力。實際上，正是將模型引人信息系統(tǒng)才使得 MIS 向前進一步發(fā)展并成為決策支持系統(tǒng)。因此，不難看出，在 DSS 中模型部件的地位是十分重要的。 2．設(shè)計建模環(huán)境 SAS： SAS系統(tǒng)功能包括客戶機/服務(wù)器計算、數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)存儲及管理、應(yīng)用開發(fā)、圖形處理、數(shù)據(jù)分析、報告編制、質(zhì)量控制、項目管理、運籌學(xué)方法、計量經(jīng)濟學(xué)與預(yù)測等。實際使用時可以根據(jù)需要選擇相應(yīng)的模塊。 Matlab：Matlab集數(shù)值分析、矩陣運算、信號處理和圖形顯示于一體。在這個環(huán)境下，對所要求解的問題，用戶只需簡單地列出數(shù)學(xué)表達式、其結(jié)果便以人們十分熟悉的數(shù)值或圖形方式顯示出來。 Lindo：LINDO可以用來求解線性規(guī)劃 (LP--Linear Programming)、整數(shù)規(guī)劃 (IP--Integer Programming) 和二次規(guī)劃 (QP--Quadratic Programming) 等問題。LINDO易于規(guī)劃問題的輸入、求解和分析，程序執(zhí)行速度很快。 Lingo： LINGO 則用于求解非線性規(guī)劃（NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING）和二次規(guī)則（QP—QUARATIC PROGRAMING）其中LINGO ６.0學(xué)生版最多可版最多達300個變量和150個約束的規(guī)則問題，其標(biāo)準(zhǔn)版的求解能力亦再10^4量級以上。 SPSS：SPSS最突出的特點就是操作界面極為友好，輸出結(jié)果美觀漂亮SPSS采用類似EXCEL表格的方式輸入與管理數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)接口較為通用，能方便的從其他數(shù)據(jù)庫中讀入數(shù)據(jù)。其統(tǒng)計過程包括了常用的、較為成熟的統(tǒng)計過程，完全可以滿足非統(tǒng)計專業(yè)人士的工作需要。 Excell：Excel 是微軟辦公套裝軟件的一個重要的組成部分，它可以進行各種數(shù)據(jù)的處理、統(tǒng)計分析和輔助決策操作，廣泛地應(yīng)用于管理、統(tǒng)計財經(jīng)、金融等眾多領(lǐng)域。 3．實驗感想 通過這次實驗，我認(rèn)識到了在決策過程中建模的重要意義，掌握了許多關(guān)于模型的概念，包括模型分類，模型表示等，對于各類建模工具也有了初步了解。  實驗二　數(shù)學(xué)模型 一、實驗?zāi)康? 掌握數(shù)學(xué)模型及其構(gòu)建方法 二、實驗內(nèi)容 構(gòu)建一個數(shù)學(xué)模型 三、方案設(shè)計與要求 1、參考本實驗后附材料或教學(xué)演示，確定用于建模的決策問題。 2、明確變量和邏輯關(guān)系，必要時用假設(shè)簡化問題，設(shè)定變量符號。 3、借用基本數(shù)學(xué)形式表達變量間的關(guān)系，需要時篩選變量，形成初步的模型形式。在無法進行嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)時, 可以使用“不嚴(yán)格”的數(shù)學(xué)形式。理解模型的語義含義和功能。 4、盡量使用實際資料檢驗數(shù)學(xué)結(jié)果，并用恰當(dāng)?shù)膶W(xué)科語言表達數(shù)學(xué)結(jié)果。 5、確定最終的模型。 四、實驗結(jié)果（結(jié)論） 1．應(yīng)用建模流程圖 1)建模準(zhǔn)備（實際問題）：要了解問題的實際背景，明確建模的目的，掌握對象的各種信息，弄清實際對象的特征，情況明才能方法對。 (2)建模假設(shè)：根據(jù)實際對象的特征和建模的目的，在掌握必要資料的基礎(chǔ)上，對原型進行抽象、簡化并且用精確的語言作出假設(shè)，是建模過程關(guān)鍵的一步。 (3)模型建立：在建模假設(shè)的基礎(chǔ)上，利用恰當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)工具構(gòu)造出刻畫實際問題的數(shù)學(xué)模型。（數(shù)學(xué)工具越簡單越好） (4)模型求解：利用獲取的數(shù)據(jù)資料，對模型的所有參數(shù)做出計算（估計）。 (5)模型分析：對模型求解的結(jié)果進行數(shù)學(xué)上的分析。 (6)模型檢驗：將結(jié)果與實際比較，用實際現(xiàn)象、數(shù)據(jù)等檢驗?zāi)Ｐ偷暮侠硇院瓦m用性，看它是否符合客觀實際，若不符合，就修改或增減假設(shè)條件，重新建模，循環(huán)往復(fù)，不斷完善，直到獲得滿意結(jié)果。 (7)模型應(yīng)用：一個成功的數(shù)學(xué)模型，必須根據(jù)建模的目的，將其用于分析、研究和解決實際問題，充分發(fā)揮數(shù)學(xué)模型在生產(chǎn)和科研中的特殊作用。 2．建模過程 （1）實際問題：尋找合適的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點 有4個通訊站A，B，C，D，它們在平面直角坐標(biāo)系中的坐標(biāo)依次為(0,0), (1,4), (2,1), (4,3)。試用通訊網(wǎng)絡(luò)線將它們連接起來，使線路總長L最少，這里網(wǎng)絡(luò)線只能與x軸平行或垂直。L最少值是多少？為什么？一般情形如何連接？若通訊站個數(shù)為5或6結(jié)論如何？ （2）抽象化簡假設(shè) 對于坐標(biāo)系的任意兩點,最短路線的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點求法: 1).從水平方向看,即把所有點都投影到X軸上,只要節(jié)點的投影在兩點的投影中間即可 2).從垂直方向看,即把所有點都投影到Y(jié)軸上,只要節(jié)點的投影在兩點的投影中間即可 可見節(jié)點是不唯一的,對應(yīng)的路線圖也不唯一.為了求解的簡化,期間所求的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的橫/縱坐標(biāo)分別為各點的橫/縱坐標(biāo)的平均值,即: X=(x1+x2)/2 Y=(y1+y2)/2 （3）參數(shù)變量 參與這個問題的因素有橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)。 （4）組建模型 同理類推,對于多點的網(wǎng)絡(luò),也只要求出其網(wǎng)絡(luò)節(jié)點即可,即: X=(x1+x2+...+xn)/n Y=(y1+y2+...+yn)/n （5）參數(shù)估計 此題中X=(0+1+2+4)/4=1.75≈2(四舍五入取整) Y=(0+4+1+3)/4=2 （6）運行檢驗 通過計算所有可能節(jié)點的總距離L,驗證得該結(jié)論正確。 （7）判定符合性（結(jié)論） 大致符合實際情況，只因為實際工程中可能產(chǎn)生廢料的情況使結(jié)果比實際值偏小。 （8）實際應(yīng)用 應(yīng)充分考慮工程可能產(chǎn)生的廢料，防止實際誤差偏大。 五、實驗體會（收獲） 1．?dāng)?shù)學(xué)模型是一種模擬，是用數(shù)學(xué)符號、數(shù)學(xué)式子、程序、圖形等對實際課題本質(zhì)屬性的抽象而又簡潔的刻劃，它或能解釋某些客觀現(xiàn)象，或能預(yù)測未來的發(fā)展規(guī)律，或能為控制某一現(xiàn)象的發(fā)展提供某種意義下的最優(yōu)策略或較好策略。它的建立常常既需要人們對現(xiàn)實問題深入細微的觀察和分析，又需要人們靈活巧妙地利用各種數(shù)學(xué)知識。 2．通過這次實驗，我對數(shù)學(xué)建模有了初步的認(rèn)識，開始逐步學(xué)會利用數(shù)學(xué)模型和數(shù)學(xué)思維解決實際問題。  實驗三　模型的人工求解 一、實驗?zāi)康? 掌握模型的傳統(tǒng)解法 了解管理中所使用的模型及在決策中的應(yīng)用 二、實驗內(nèi)容 模型的人工求解 實際問題的決策 三、方案設(shè)計（實驗步驟） 選擇一個管理決策問題?？蛇x擇本實驗后附參考資料第二部分中的物資運輸決策、本實驗后附參考資料第一部分中的[例1]、前面試驗涉及的決策問題，也可任選。 必要時自行建模。 先給出某個具體問題實例，然后人工求解模型。 進行決策。 總結(jié) 四、實驗結(jié)果（結(jié)論） 1．決策問題 下表給出甲、乙、丙三種食物的維生素A、B的含量及成本: 甲 乙 丙 維生素A(單位/千克) 維生素B(單位/千克) 成本(元/千克) 400 800 7 600 200 6 400 400 5 營養(yǎng)師想購這三種食物共10千克,使之所含維生素A不少于4400單位,維生素B不少于4800單位,問三種食物各購多少時,成本最低?最低成本是多少? 2．建立模型 （1）、實際問題 （2）、抽象化簡假設(shè) 、假設(shè)產(chǎn)品的售價穩(wěn)定，不隨市場產(chǎn)生變化； （3）、參數(shù)變量 設(shè)所購甲、乙兩種食物分別為x千克、y千克,則丙種食物為(10-x-y)千克，成本為z （4）、組建模型 x、y應(yīng)滿足線性條件為 ,化簡得 3．模型詳細求解步驟 作出可行域如上圖中陰影部分 目標(biāo)函數(shù)為z=7x+6y+5(10-x-y)=2x+y+50,令m=2x+y,作直線l:2x+y=0,則直線2x+y=m經(jīng)過可行域中A(3,2)時,m最小,即mmin=23+2=8，∴zmin=mmin+50=58答: 甲、乙、丙三種食物各購3千克、2千克、5千克時成本最低,最低成本為58元. 指出:本題可以不用圖解法來解,比如,由得 z=2x+y+50=(2x-y)+2y+504+22+50=58,當(dāng)且僅當(dāng)y=2,x=3時取等號 五、體會（收獲） 線性規(guī)劃的理論和方法主要在以下兩類問題中得到應(yīng)用:一是在人力、物力資金等資源一定的條件下,如何使用它們來完成最多的任務(wù)；二是給一項任務(wù),如何合理安排和規(guī)劃,能以最少的人力、物力、資金等資源來完成該項任務(wù)。 通過本實驗，我掌握了傳統(tǒng)統(tǒng)計手段在建模中的重要應(yīng)用。對決策概念有了更深的理解。  實驗四　程序模型 一、實驗?zāi)康? 掌握程序模型的實現(xiàn)方法 二、實驗內(nèi)容 編制模型的計算機算法程序。 思考實現(xiàn)計算機算法的要求。 三、方案設(shè)計與要求 1、任選一個數(shù)學(xué)模型。 2、配置編程環(huán)境。 3、明確模型的人工解法，轉(zhuǎn)變?yōu)橛嬎銠C算法，進行必要的數(shù)據(jù)管理，并編程實現(xiàn)。 四、實驗結(jié)果（結(jié)論） 1．?dāng)?shù)學(xué)模型 最小二乘法：一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)，它通過最小化誤差的平方和找到一組數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。最小二乘法是用最簡的方法求得一些絕對不可知的真值，而令誤差平方之和為最小。最小二乘法通常用于曲線擬合。 設(shè)已知列表函數(shù)并且我們想用一個通常的次多項式去近似它。 ---（1.1） 問題是應(yīng)該如何選擇使能較好地近似列表函數(shù)。按最小二乘法，應(yīng)該選擇使得 取最小。注意到S是非負的，且是的2次多項式，它必有最小值。 2．人工算法 求S對的偏導(dǎo)數(shù)，并令其等于零，得到 進一步，可以將它們寫成 引進記號 和 則上述方程組為 (1.3) 它的系數(shù)行列式是 由的定義及行列式性質(zhì)，可以斷言 (1.4) 此處符號W表Vandermonde行列式，而是對所有可能的求和（每個可以取值并且當(dāng)時）。 由（1.4）式及Vandermonde行列式的性質(zhì)可知，當(dāng)互異時， 從而，方程組有唯一解且它們使取極小值.如此，我們應(yīng)用最小二乘法找到了的近似多項式. 在利用最小二乘法組成和式時，所有點都起到了同樣的作用，但是有時依據(jù)某種理由認(rèn)為中的某些項的作用大些，而另外一些作用小些（例如，一些是由精度較高的儀器或操作上比較熟練的人員獲得的，自然應(yīng)該予以較大的信任），這在數(shù)學(xué)上表現(xiàn)為用和 替代和取最小值.且通常稱之為權(quán)；而為加權(quán)和。 3．編程環(huán)境 在window7電腦系統(tǒng)，使用visual Basic 6.0編寫調(diào)用程序。 4．詳細計算機算法 使用vb輸入數(shù)據(jù)控件模擬最小二乘法的二次多項式曲線擬合，以下是二次的算法解法： 最小二乘法的二次多項式曲線擬合： 計算值到實際值的距離 誤差的平方和為 求a、b、c使得Q的值最小。平方差Q大于0，因此函數(shù)存在大于或等于0的極小值，極小值為無窮大。 對a、b、c求偏導(dǎo)，令偏導(dǎo)等于0，得到極值點，比較所有極值點的函數(shù)值即可得到最小值。 ② ③ ④ 解此方程組，先消去c ②*N - ④* ③*N - ④* 令： 可解得 最終擬合出來的結(jié)果二次多項式為。 計算機算法： 1、輸入所需解算的數(shù)據(jù)（也可用數(shù)據(jù)倒入數(shù)據(jù)）； 2、運用最小二乘法處理數(shù)據(jù)，得到近似結(jié)果，并進行對結(jié)果的顯示輸出； 3、對模型計算得出的結(jié)果進行檢驗和評價。 5．完整源程序清單 在vb工程中，創(chuàng)有一個窗體，并在窗體上有一個按鈕控件啟動數(shù)據(jù)處理，以及一個文本控件來輸入數(shù)據(jù)量。 Option Explicit Private Sub Command1_Click() Dim n As Integer, xy() As Double, i As Integer Dim a As Double, b As Double Form1.Cls Print " 從這開始計算！" If Text1.Text = "" Then MsgBox "請輸入n的值！", 64, "注意" 用文本框輸入n的值！ Else n = CInt(Text1.Text) If n <= 1 Then Exit Sub End If ReDim xy(4, n) Print "一共有", n, "對數(shù)據(jù)！" For i = 1 To n xy(1, i) = Val(InputBox("自變量 X 的值：")) xy(2, i) = Val(InputBox("因變量 Y 的值：")) xy(3, i) = xy(1, i) * xy(2, i) 求出每一對x與y的乘積 xy(4, i) = xy(1, i) ^ 2 求出每一個x的平方值 Print " x("; i; ") = "; xy(1, i); " y("; i; ") = "; xy(2, i) xy(1, 0) = xy(1, 0) + xy(1, i) 所有x值的和 xy(2, 0) = xy(2, 0) + xy(2, i) 所有y值的和 xy(3, 0) = xy(3, 0) + xy(3, i) x,y的乘積之和 xy(4, 0) = xy(4, 0) + xy(4, i) x的平方之和 Next i a = (n* xy(3, 0) - xy(1, 0)* xy(2, 0)) / (n* xy(4, 0) - xy(1, 0) ^ 2) b = xy(2, 0) / n - a / n * xy(1, 0) 計算a，b的值 Print " 擬合公式為：" Print " y = "; b; If a >= 0 Then Print " + "; Print a; "x" End Sub Private Sub Form_Load() Form1.AutoRedraw = True 運行界面 Form1.Caption = "最小二乘法擬合程序" Print Print " 1、輸入數(shù)據(jù)數(shù)量;" Print " 3、逐個輸入各組數(shù)據(jù);" Print " 2、輸出擬合公式。" Print Form1.Print " 單擊開始計算按鈕運行..." End Sub 某組數(shù)據(jù)計算結(jié)果圖： 五、實驗體會（收獲） 1．本次實驗讓我掌握了數(shù)學(xué)模型的程序化，即如何利用計算機來驗證人工計算結(jié)果的正確性以及解決人工計算難以實現(xiàn)的難題。這就要求我們在對模型十分了解的情況下采用合適的編程語言對其進行闡述，從而增強模型的科學(xué)性和專業(yè)性。 2．這次的實驗我選擇了人口發(fā)展模型進行模擬。程序使用的直接在matlab中輸入數(shù)據(jù)。由于對matlab不甚熟悉，所以未能采取更用戶友好的方式來闡釋這一問題，希望在不斷地努力中得到改善。 實驗五　模型表示與組合 一、實驗?zāi)康? 掌握模型的表示、組合及模型庫的建立 二、實驗內(nèi)容 建立模型庫/組合模型應(yīng)用 三、實驗方案設(shè)計與要求 1、設(shè)置開發(fā)環(huán)境。 2、將涉及的模型分類或分形式存放，構(gòu)成層級文件夾，形成模型文件庫。注意模型文件至少有源文件和目標(biāo)文件兩種形式。 3、建立索引表或分類索引表，索引內(nèi)容包含模型編號、名稱、模型文件名、以及模型文件路徑，形成字典庫。 4、建立一個模型庫集成管理界面，也可自行設(shè)計開發(fā)模型庫管理系統(tǒng)。 四、實驗結(jié)果（結(jié)論） 1．系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境 編程環(huán)境：使用Microsoft Visual Studio 2008。 Microsoft Visual Studio 2008是面向Windows Vista、Office 2007、Web 2.0的下一代開發(fā)工具，代號“Orcas”，是對Visual Studio 2005一次及時、全面的升級。 VS2008引入了250多個新特性，整合了對象、關(guān)系型數(shù)據(jù)、XML的訪問方式,語言更加簡潔。使用Visual Studio 2008可以高效開發(fā)Windows應(yīng)用。設(shè)計器中可以實時反映變更,XAML中智能感知功能可以提高開發(fā)效率。同時Visual Studio 2008支持項目模板、調(diào)試器和部署程序。Visual Studio 2008可以高效開發(fā)Web應(yīng)用，集成了AJAX 1.0，包含AJAX項目模板，它還可以高效開發(fā)Office應(yīng)用和Mobile應(yīng)用。 數(shù)據(jù)庫：Microsoft SQL Server 2008 SQL SERVER 2008是一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。除了基本的的的數(shù)據(jù)庫管理，還可以進行數(shù)據(jù)倉庫管理和聯(lián)機分布式處理。SQL SERVER 2008是一個功能完備的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。它包括支持開發(fā)的引擎、標(biāo)準(zhǔn)的SQL語言、擴展的特性等功能。 2．模型庫管理系統(tǒng) 決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域十分泛，各個不同的領(lǐng)域?qū)δＰ蛶旃芾硐到y(tǒng)的要求也不一樣。目前被廣泛接受的對模型庫管理系統(tǒng)的定義為：設(shè)M={M1,M2...Mn}為模型的集合，P 為施于M 上的操作的集合，則為一模型庫管理系統(tǒng)。也可以說模型庫管理系統(tǒng)是一個支持模型生成、存儲、維護和應(yīng)用的軟件系統(tǒng)。決策支持系統(tǒng)概念中的模型管理管理系統(tǒng)通常意味著一個模型的集合和模型管理工具程序的集合。模型管理系統(tǒng)的主要功能包括：輔助用戶建立起與特定問題相關(guān)聯(lián)的模型；提供模型庫管理功能，使用戶可以方便地使用模型庫中的模型；輔助用戶對模型庫進行增減、存取等操作；提供模型庫與其它子系統(tǒng)的界面，使用戶可以方便地將模型與相關(guān)的數(shù)據(jù)聯(lián)系起來:輔助用戶進行模型的創(chuàng)建、檢索、選擇、修改等工作。 通過用例觀察系統(tǒng)，能夠?qū)⑾到y(tǒng)實現(xiàn)與系統(tǒng)目標(biāo)分開，有助于了解最重要的部分滿足用戶要求和期望，而不會沉浸于實現(xiàn)細節(jié)。通過用例，用戶可以看到系統(tǒng)提供的功能，先確定系統(tǒng)范圍再深入開展項目工作。所以根據(jù)用戶的需求我們判斷出工廠物資管理信息系統(tǒng)所面向的用戶應(yīng)分為三大類： 1.最終用戶，即信息系統(tǒng)的使用者。 2.模型庫編寫人員，即管理的專業(yè)人員。 調(diào)用系統(tǒng) 啟動系統(tǒng) 3.信息系統(tǒng)中的其他模塊 3．模型庫文件分類 模型文件至少有源文件和目標(biāo)文件兩種形式：源文件是用來調(diào)用數(shù)據(jù)，目標(biāo)文件是用來生成報表等公用。 4．模型字典 模型的子程序完成后，通過庫存決策支持系統(tǒng)的模型管理系統(tǒng)添加到模型字典中，這樣庫存決策支持系統(tǒng)就可以使用該模型。 ◆一級模型字典 關(guān)系表含義 一級模型字典 關(guān)系表名 ModelDictionary 序號 名稱 說明 類型 1 ModelID 模型編號 整型 2 ModelName 模型名稱 字符型 3 ModelType 模型類型 長整型 4 ModelDescription 模型功能描述 字符型 5 ModelInput 模型輸入數(shù)據(jù)表編號 長整型 6 ModelOutput 模型輸出數(shù)據(jù)表編號 長整型 7 ModelForecast 模型解決的預(yù)測問題 字符型 8 ModelDecision 模型解決的決策問題 字符型 9 ModelFileName 模型的程序名 字符型 10 ModelExample 模型的例子 字符型 11 ModelNotes 備注 字符型 ◆二級模型字典 關(guān)系表含義 一級模型字典 關(guān)系表名 ModelDetail 序號 名稱 說明 類型 1 ModelID 模型編號 長整型 2 ModelParameter1 模型參數(shù)1 字符型 3 ModelParameter2 模型參數(shù)2 字符型 …… …… …… …… ModelParameter n 模型參數(shù)n 字符型 ModelNotes 備注 字符型 對模型的操作，如添加、存儲、修改、增加、刪除、使用等要通過模型庫管理系統(tǒng)來實現(xiàn)：模型庫管理系統(tǒng)是整個系統(tǒng)的組織者，主要負責(zé)各個功能模塊的調(diào)度、協(xié)調(diào)、以及模型庫管理系統(tǒng)與模型庫、數(shù)據(jù)庫、方法庫和系統(tǒng)用戶之間的交互、通訊功能。 5．市場預(yù)測支持系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu) 市場預(yù)測支持系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu) 1）邏輯結(jié)構(gòu)分析 根據(jù)產(chǎn)品市場需求預(yù)測的一般過程和預(yù)測支持系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)的市場需求預(yù)測過程邏輯結(jié)構(gòu)可由預(yù)測產(chǎn)品及其相關(guān)資料數(shù)據(jù)調(diào)入、預(yù)測模型選擇、最佳預(yù)測模型確定及預(yù)測值的分析、修正等模塊組成，如下圖所示： 2）建庫模塊拓展 專業(yè)人員 添加、刪除、修改、優(yōu)化模型 模型分類 專業(yè)管理 模型庫 3）數(shù)據(jù)庫邏輯設(shè)計 表3-1 管理員表 編號 字段名稱 數(shù)據(jù)類型 允許空 Id password errortime 用戶名 密碼 錯誤次數(shù) 文本 文本 數(shù)字 否 否 否 表3-2 產(chǎn)品A銷售數(shù)據(jù)表 編號 字段名稱 數(shù)據(jù)類型 允許空 month sales place 月份 月銷售量 地區(qū) 文本 文本 數(shù)字 否 否 表3-3 產(chǎn)品D銷售數(shù)據(jù)表 編號 字段名稱 數(shù)據(jù)類型 允許空 year sales place 年份 年銷售量 地區(qū) 文本 文本 數(shù)字 否 表3-4 產(chǎn)品F銷售數(shù)據(jù)表 編號 字段名稱 數(shù)據(jù)類型 允許空 year 年份 文本 否 Q1 一季度銷售量 文本 Q2 二季度銷售量 文本 Q3 Q4 place 三季度銷售量 四季度銷售量 地區(qū) 文本 文本 數(shù)字 否 4）輸入設(shè)計 本系統(tǒng)的輸入主要來自于企業(yè)的銷售數(shù)據(jù)庫表，數(shù)據(jù)為企業(yè)以往的銷售數(shù)據(jù)，無需手工輸入。 5）輸出設(shè)計 當(dāng)系統(tǒng)使用者選擇歷史銷售數(shù)據(jù)、選擇預(yù)測方法，設(shè)定相關(guān)參數(shù)后即可在界面上輸出預(yù)測的銷售數(shù)據(jù)，由于使用的是網(wǎng)頁瀏覽的形式，系統(tǒng)使用者可以方便地把輸出結(jié)果打印或另存為其他文件。 五、實驗體會（收獲） 本實驗讓我掌握了決策支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設(shè)計。通過將模型庫知識與數(shù)據(jù)庫相關(guān)知識結(jié)合，我學(xué)會了如何快速地開發(fā)模型庫管理系統(tǒng)，并繪制了功能結(jié)構(gòu)圖，設(shè)計了數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)。 雖然在建模方面仍舊有所欠缺，導(dǎo)致建庫過程中存在很多問題。但我堅信經(jīng)過努力學(xué)習(xí)，一定能將這些難題一一攻克。 實驗六　總控與DSS集成 一、實驗?zāi)康? 了解DSS系統(tǒng)集成方法，掌握總控部件和界面的實現(xiàn) 二、實驗內(nèi)容 1、設(shè)計數(shù)據(jù)部件 2、編制人機交互界面 3、編制總控程序 4、集成部件形成決策支持系統(tǒng) 三、使用方案設(shè)計與要求 1. 參考本實驗后附材料選定要開發(fā)的系統(tǒng)，設(shè)想開發(fā)總體方案 2. 設(shè)計總控和人機界面 3. 部件集成和調(diào)試 4. 開發(fā)文檔編寫 四、實驗結(jié)果（結(jié)論） 1． 企業(yè)決策支持系統(tǒng)DSS運行結(jié)構(gòu)圖： 2． 開發(fā)過程 2.1企業(yè)成本決策支持系統(tǒng)介紹 2.1.1主要內(nèi)容 本系統(tǒng)根據(jù)時間序列法數(shù)學(xué)模型，即以時間序列為考察因素，統(tǒng)計企業(yè)以往的銷售數(shù)據(jù)，分析企業(yè)銷售數(shù)據(jù)隨時間變化的發(fā)展趨勢，以此來預(yù)測未來的銷售量，為企業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)提供依據(jù)，增加企業(yè)利潤。本系統(tǒng)的主要功能有查看以往銷售數(shù)據(jù)、根據(jù)移動平均法來預(yù)測未來銷售量、根據(jù)趨勢平均法來預(yù)測未來銷售量、設(shè)定移動平均的長度n、根據(jù)指數(shù)平滑法來預(yù)測未來銷售量、設(shè)定平滑指數(shù)、根據(jù)趨勢外推法來預(yù)測未來銷售數(shù)據(jù)（趨勢外推法可細分為指數(shù)曲線模型法和二次曲線模型法兩種）、根據(jù)季節(jié)周期法來預(yù)測未來銷售數(shù)據(jù)等。 2.1.2企業(yè)成本決策支持系統(tǒng)目的 所謂的預(yù)測就是鑒往知來，通過對過去事務(wù)的分析、研究，找出其發(fā)展變化的規(guī)律，從而預(yù)計和推測未來的情況。對于企業(yè)來說，有關(guān)經(jīng)營管理的各種問題都需要作預(yù)測。例如，產(chǎn)品市場需求量預(yù)測，產(chǎn)品銷售預(yù)測，產(chǎn)品成本預(yù)測等等。 但預(yù)測并不是最終目的，預(yù)測的作用和真正價值在于指導(dǎo)和調(diào)節(jié)人們的行動，以便做出正確的決策，采取適當(dāng)?shù)拇胧?，謀求更大的利益。也就是說，預(yù)測是為決策服務(wù)的，預(yù)測工作的開展應(yīng)該滿足決策的需要。 2.1.3企業(yè)成本決策支持系統(tǒng)意義 在市場經(jīng)濟環(huán)境中，提高產(chǎn)品市場銷售量、擴大產(chǎn)品市場占有率是企業(yè)賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ)，而市場需求直接影響到企業(yè)產(chǎn)品的銷售。因此，企業(yè)在制定經(jīng)營戰(zhàn)略和銷售戰(zhàn)略時，必須以市場需求變化為依據(jù)，運用各種科學(xué)方法和手段對產(chǎn)品市場需求做出預(yù)測，只有在充分了解和掌握市場需求的前提下，企業(yè)才有可能做出正確的決策，制定出切實可行的經(jīng)營戰(zhàn)略和正確有效的銷售策略，在激烈的市場競爭中立于不敗之地。由此可見，市場預(yù)測在企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營決策活動中有著極其重要的現(xiàn)實意義。 2.2企業(yè)成本決策支持系統(tǒng)方案設(shè)計 本系統(tǒng)由八大功能模塊組成，分別是：（1）查看以往銷售數(shù)據(jù) （2）根據(jù)移動平均法來預(yù)測未來銷售量（3）根據(jù)趨勢平均法來預(yù)測未來銷售量（4）設(shè)定移動平均的長度n（5）根據(jù)指數(shù)平滑法來預(yù)測未來銷售量（6）設(shè)定平滑指數(shù)。（7）根據(jù)趨勢外推法來預(yù)測未來銷售數(shù)據(jù) （8）根據(jù)季節(jié)周期法來預(yù)測未來銷售數(shù)據(jù) 市場預(yù)測支持系統(tǒng) 查詢歷史銷售數(shù)據(jù) 移動平均法預(yù)測 趨勢平均法預(yù)測 指數(shù)平滑法預(yù)測 二次曲線模型預(yù)測 指數(shù)曲線模型預(yù)測 季節(jié)周期法預(yù)測 系統(tǒng)參數(shù)設(shè)定 市場預(yù)測系統(tǒng)功能圖 第一層數(shù)據(jù)流 市場預(yù)測系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu) 確定預(yù)測目標(biāo) 擬定預(yù)測方案 搜集整理資料 建立預(yù)測模型 進行分析評價 修正預(yù)測結(jié)果 提出分析報告 市場預(yù)測決策流程圖 2.3開發(fā)工具簡介 2.3.1Microsoft Visual Studio 2008 Microsoft Visual Studio 2008是面向Windows Vista、Office 2007、Web 2.0的下一代開發(fā)工具，代號“Orcas”，是對Visual Studio 2005一次及時、全面的升級。 VS2008引入了250多個新特性，整合了對象、關(guān)系型數(shù)據(jù)、XML的訪問方式,語言更加簡潔。使用Visual Studio 2008可以高效開發(fā)Windows應(yīng)用。設(shè)計器中可以實時反映變更,XAML中智能感知功能可以提高開發(fā)效率。同時Visual Studio 2008支持項目模板、調(diào)試器和部署程序。Visual Studio 2008可以高效開發(fā)Web應(yīng)用，集成了AJAX 1.0，包含AJAX項目模板，它還可以高效開發(fā)Office應(yīng)用和Mobile應(yīng)用。 2.3.2 SQL SERVER 2008數(shù)據(jù)庫工具概述 SQL SERVER 2008是一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。除了基本的的的數(shù)據(jù)庫管理，還可以進行數(shù)據(jù)倉庫管理和聯(lián)機分布式處理。SQL SERVER 2008是一個功能完備的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。它包括支持開發(fā)的引擎、標(biāo)準(zhǔn)的SQL語言、擴展的特性等功能。 2.4軟硬件環(huán)境 2.4.1 硬件環(huán)境要求 計算機必須滿足的條件： （1）CPU: Intel Pentium 166MHz或更高的處理器（推薦賽揚或更高的處理器），或任何運行于Microsoft Windows NT Workstation的Alpha的處理器。 （2）操作系統(tǒng)： Microsoft Windows98/me/XP/2000或 Microsoft Windows NT Service/Workstation 4.0(推薦Service Pack 5)或更高版本。 （3）監(jiān)視器： Microsoft Windows支持的VGA或分辨率更高的監(jiān)視器。 （4）內(nèi)存：64MB內(nèi)存以上。 2.4.2 軟件環(huán)境要求 本系統(tǒng)適用于Microsoft Windows98/XP/2000 下開發(fā)的，所采用的開發(fā)工具是Vb6.0中文企業(yè)版。由于考慮到該企業(yè)每天的數(shù)據(jù)處理量，我們后臺采用可Microsoft的Access2000數(shù)據(jù)庫。 推薦桌面顯示方式：1024*768像素。 2.4.3 軟件安裝 1．在系統(tǒng)上安裝Microsoft Visual Studio 2008. 2．在系統(tǒng)上安裝SQL SERVER 2008數(shù)據(jù)庫. 3． 成本決策支持系統(tǒng)詳細設(shè)計 3.1系統(tǒng)主界面 如果用戶沒有登錄，則顯示如下消息： 母版頁中有一個登錄和注冊的模塊，當(dāng)點擊時候，頁面就會調(diào)轉(zhuǎn)到登錄頁面，主要是用div的onclick事件。 當(dāng)點擊歡迎界面時： 進入登錄頁面后： 此處主要是用到了javascript中的setInterval(),設(shè)置定時器。 注冊頁面的基本功能都有，例如判斷用戶名和密碼的長度，一定是否為空的驗證，以及兩次輸入的密碼是否相同等等，這里就不在一一舉例。 主要是驗證碼的頁面時調(diào)用另一個頁面，傳回來一張圖片，當(dāng)點擊圖片的時候，就會傳給這個頁面一個隨機數(shù)，從而制造刷新頁面的效果。 注冊完之后用戶會進入登錄頁面： 登錄頁面主要是用戶名的判斷，這些都要在數(shù)據(jù)庫中尋找數(shù)據(jù)，然后如果用戶登錄密碼錯誤三次或三次以上，那么就會提醒： 這里主要是在數(shù)據(jù)庫空設(shè)置了一列，errortime用來記錄用戶登錄的錯誤次數(shù)，當(dāng)用戶正確登錄后就會設(shè)置為0，沒錯誤一次都自增1.成功登錄后，系統(tǒng)此時會進入welcome界面，下圖是選擇子系統(tǒng)和決策產(chǎn)品對話框 ： 主界面 當(dāng)用戶正確登錄后，將進入welcome頁面，選擇季節(jié)周期法，產(chǎn)品F,甲地區(qū)，使用季節(jié)周期法，得到的結(jié)果如下： 下圖是決策過程總流程圖，決策過程依照此流程來進行。 決策過程流程圖 3.2.1數(shù)據(jù)流 1) 數(shù)據(jù)流編號：F1 數(shù)據(jù)流名稱：銷售數(shù)據(jù)； 簡述：歷年銷售清單； 數(shù)據(jù)流來源：銷售部； 數(shù)據(jù)流去向：分析統(tǒng)計； 數(shù)據(jù)流組成：銷售年份+銷售額； 數(shù)據(jù)流量：約1次/月； 高峰流量：約3次/月。 2) 數(shù)據(jù)流編號：F2 數(shù)據(jù)流名稱：預(yù)測情況； 簡述：統(tǒng)計部經(jīng)統(tǒng)計分析得到的預(yù)測情況； 數(shù)據(jù)流來源：分析統(tǒng)計； 數(shù)據(jù)流去向：市場部； 數(shù)據(jù)流組成：預(yù)測時間+預(yù)測額； 數(shù)據(jù)流量：約1次/月； 高峰流量：約3次/月。 3.2.2處理邏輯 處理邏輯編號：P； 處理邏輯名稱：分析統(tǒng)計； 簡述：對銷售數(shù)據(jù)驚喜分析統(tǒng)計和預(yù)測； 輸入的數(shù)據(jù)流：銷售數(shù)據(jù)； 處理描述：對銷售數(shù)據(jù)驚喜分析統(tǒng)計和預(yù)測； 輸出的數(shù)據(jù)流：預(yù)測情況； 處理頻率：1次/月。 3.2.3主要功能代碼 1）登錄確認(rèn) string username = Convert.ToString(Session["Username"]); if (username == "") { Response.Write(""); } else { lbl.Text = "歡迎" + username + "登錄本網(wǎng)站"; } 2）季節(jié)周期法 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; using System.Data; public partial class jijiezhouqifa : System.Web.UI.Page { string sql = string.Empty; protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { string username = Convert.ToString(Session["Username"]); if (username == "") { Response.Write(""); // Response.Redirect("denglu.aspx"); } } protected void btnConfirm_Click(object sender, EventArgs e) { int p = Convert.ToInt32(ddlArea.SelectedValue); if (ddlMethod.SelectedValue == "季節(jié)周期法") { sql = "select * from " + ddlCate.SelectedValue + " where place =" + p + " order 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(); dr1["year"] = "SUM"; dr2["year"] = "ColAvg"; dr3["year"] = "Q-Percent"; dr4["year"] = Convert.ToDouble(dt.Rows[rows - 1]["year"]) + 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.Rows[i]["Q1"]); tempQ2 = Convert.ToDouble(dt.Rows[i]["Q2"]); tempQ3 = Convert.ToDouble(dt.Rows[i]["Q3"]); tempQ4 = Convert.ToDouble(dt.Rows[i]["Q4"]); dt.Rows[i]["RowAvg"] = (tempQ1 + tempQ2 + tempQ3 + tempQ4) / 4; //計算各季平均 Q1Sum += tempQ1; Q2Sum += tempQ2; Q3Sum += tempQ3; Q4Sum += tempQ4; } dt.Rows[rows]["Q1"] = Q1Sum; //計算合計值 dt.Rows[rows]["Q2"] = Q2Sum; dt.Rows[rows]["Q3"] = Q3Sum; dt.Rows[rows]["Q4"] = Q4Sum; dt.Rows[rows]["RowAvg"] = (Q1Sum + Q2Sum + Q3Sum + Q4Sum) / 4; dt.Rows[rows + 1]["Q1"] = Q1Sum / rows; //計算同期平均值 dt.Rows[rows + 1]["Q2"] = Q2Sum / rows; dt.Rows[rows + 1]["Q3"] = Q3Sum / rows; dt.Rows[rows + 1]["Q4"] = Q4Sum / rows; dt.Rows[rows + 1]["RowAvg"] = (Q1Sum + Q2Sum + Q3Sum + Q4Sum) / (4 * rows); //計算季節(jié)指數(shù) dt.Rows[rows + 2]["Q1"] = string.Format("{0:F4}", 100 * Convert.ToDouble(dt.Rows[rows + 1]["Q1"]) / Convert.ToDouble(dt.Rows[rows + 1]["RowAvg"])); dt.Rows[rows + 3]["Q1"] = string.Format("{0:F4}", Convert.ToDouble(dt.Rows[rows - 1]["Q1"]) * Convert.ToDouble(dt.Rows[rows + 2]["Q1"]) / 100); dt.Rows[rows + 2]["Q2"] = string.Format("{0:F4}", 100 * Convert.ToDouble(dt.Rows[rows + 1]["Q2"]) / Convert.ToDouble(dt.Rows[rows + 1]["RowAvg"])); dt.Rows[rows + 3]["Q2"] = string.Format("{0:F4}", Convert.ToDouble(dt.Rows[rows - 1]["Q2"]) * Convert.ToDouble(dt.Rows[rows + 2]["Q2"]) / 100); dt.Rows[rows + 2]["Q3"] = string.Format("{0:F4}", 100 * Convert.ToDouble(dt.Rows[rows + 1]["Q3"]) / Convert.ToDouble(dt.Rows[rows + 1]["RowAvg"])); dt.Rows[rows + 3]["Q3"] = string.Format("{0:F4}", Convert.ToDouble(d