Прогноз численности безработных в РБ, зарегистрированных органами государственной службы занятости на основе трендовой модели

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ
РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ

УЧРЕЖДЕНИЕ ОБРАЗОВАНИЯ

ГОМЕЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ П. О. СУХОГО

Факультет автоматизированных и информационных систем

Кафедра «Информационные технологии»

Специальность 1-40 05 01

«Информационные системы и технологии в проектировании и производстве»

РАСЧЕТНО-ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

к курсовой работе

по дисциплине «Конструирование программ и языки программирования»

на тему «Прогноз численности безработных в РБ, зарегистрированных органами государственной службы занятости на основе трендовой модели»

Исполнитель: студент гр. ИТП-21 Жмайлик А. В.
Руководитель: Доцент

Кравченко О.А.

Дата проверки ____________
Дата допуска к защите ____________
дата защиты ____________
Оценка работы ____________
Подписи членов комиссии

по защите курсовой работы:

_________________________

Гомель 2019

СОДЕРЖАНИЕ

Содержание………………………………………………………………………2

Введение……………………………………………………………………….…3

1.Методы прогнозирования…….………………………….…………….………4

2.Математическая постановка задачи……………………..……………………6

3.Алгоритм решения задачи……………………………………………………..9

4.Верификация……………………………………………………………………10

5.Руководство пользователю……………………………………………………17

Заключение………………………………………………………………………..21

Список литературы ………………………………………………………………22

Приложение А …………………………………………………………….…..…23

Приложение Б …………………………………………………………….………31

Введение

Данная курсовая работа посвящена исследованию такого понятия как трендовая модель и реализации прогнозирования численности безработных в РБ, зарегистрированных органами государственной службы занятости на ее основе.

В курсовой работе будет рассмотрено само понятие трендовой модели, разбор метода на основе которого будет осуществлено прогнозировании, а также произведён анализ на основе полученного результата.

(методы прогнозирование, мат. модель в соответствии с заданием)

Актуальность темы курсовой работы связана в первую очередь с актуальностью проблемы, которая прослеживается в последнее время в нашей стране. Ввиду нестабильного уровня безработицы в стране, а также экономических ситуаций на нее влияющих, данный вопрос имеет особую важность как для жителей РБ, так и непосредственно для самого государства в целом, т.к. этот вопрос напрямую затрагивает экономику нашей страны.

Первая глава содержит описание методов прогнозирования: их разновидности и различия.

Вторая глава содержит в себе теоретические сведения в виде определений и формул, которые будут использоваться для решения поставленной задачи.

В третьей главе приведена структура программного комплекса, сделано описание алгоритма решения задачи.

В четвёртой главе производиться проверка вычислений с помощью программы Microsoft Excel. Это позволит определить корректность работы программы.

Пятая глава несёт в себе информативную функцию и предоставляет пользователю информацию, которая поможет лучше понять структуру и процесс работы в программном комплексе.

 

1.МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Прогнозирование – это процесс научного, основанного на системе установленных причинно-следственных связей состояния, и возможных путей развития явлений и процессов. Таким образом, прогнозирование представляет собой процесс предсказания дальнейшего развития тех или иных объектов и их будущего состояния основываясь на предыдущих знаниях.

Существует относительно большое количество методов прогнозирования и у всех этих методов имеются свои отличия и свои области применения. Выделяют два основных вида, по которым может осуществляться прогнозирование: экстраполятивный и альтернативный. Между двумя этими видами прогноза существуют некоторые различия, которые отражаются в особенностях проведения и полученного результата.

Экстраполятивный подход предполагает, что экономическое развитие проходит достаточно гладко и непрерывно, из этого следует что прогноз будет представлять из себя простую проекцию (экстраполяцию). Для составления такого прогноза сначала необходимо оценить прошлые показатели деятельности предприятия и тенденции их развития (тренды) после чего перенести эти показатели в будущее. Этот подход используется достаточно давно и широко применяется во всякого рода прогнозированиях, а также является основой для большинства методов, ориентирующихся на данного рода деятельность.

Альтернативный подход относительно молод т.к. стал широко применяться только в начале 80-х готов. Однако в настоящее время, начал стремительно набирать популярность и стал широко использоваться предприятиями для различного рода планирования. Основывается он на том, что внешняя и внутренняя структура бизнеса подвергается постоянным изменениям, вследствие чего: развитие предприятия происходит не только гладко, но и скачкообразно. Альтернативный подход рассматривает динамическую структуру экономики и поэтому ожидаемые и полученные результаты прогноза буду гораздо более реалистичны, нежели при экстраполятивном подходе.

Так как по условию задачи необходимо использовать метод прогнозировании на основе трендовой модели, поэтому в нашем случае будет применяться экстраполятивный подход к решению поставленной задачи.

С точки зрения экономики трендовой моделью называется такая модель, которая описывает изменения прогнозируемого или анализируемого показателя только в зависимости от времени. Она описывает тенденцию изменения достаточно стабильной социально-экономической системы во времени.

Метод, использующий трендовые модели называется методом экстраполяции т.к. его цель показать, к какому состоянию в будущем может прийти объект, если его развитие будет осуществляться с той же скоростью или ускорением, что и в 5 прошлом. Этот метод также называют «наивным» прогнозом, т.к. он предполагает зависимость только от времени и предыдущих значений и полностью исключает различные сторонние факторы, которые в той или иной степени могут повлиять на прогнозируемый объект в реальной жизни.

Теперь необходимо разобраться, каким образом необходимо производить прогноз. По условию задачи, задана функция, в которой есть два неизвестных коэффициента. Эти коэффициенты необходимо подобрать таким образом, чтобы заданная функция строила максимально точную модель т.е. максимально близко примыкала к линии тренда. Для нахождения коэффициентов будет применяться метод наименьших квадратов, который позволит найти аппроксимирующую функцию.

2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

Исходя из темы курсовой работы, требуется произвести прогноз численности безработицы в РБ(на два года вперед).

Исходными данными задачи являются:

  1. Набор значений t1, t2, …, ti, …, tn – моменты времени, относящиеся к прошлому.
  2. Набор значений y1, y2, , yi, …, ynзначения экономического показателя, измеренные в эти моменты времени: численность безработных.
  3. Функция задающая линия тренда

На основе указанных исходных данных требуется разработать алгоритм и представить его в виде блок-схемы и программы на языке программирования Python, который для заданных наборов временных значений t1, t2, …, ti, …, tn и значений y1, y2, , yi, …, yn производит следующие вычисления:

    1. Нахождение неизвестных коэффициентов a, b и построение графика модели.
    2. Нахождение коэффициента детерминации

Для нахождения коэффициентов будет применяться метод наименьших квадратов, который позволит найти аппроксимирующую функцию. Алгоритм решения по этому методу можно условно разделить на несколько этапов.

Схема нахождения коэффициентов с применением метода наименьших квадратов следующая:

  1. Так как исходная функция зависит от двух переменных a, b, то необходимо записать сумму квадратов отклонений.
  2. Далее вычисляем частные производные первого порядка от данной суммы по коэффициентам a, b.
  3. После этого составим систему из полученных частных производных
  4. Следующим действием будет решение Методом Гаусса, после которого будут найдены коэффициенты a, b.

Первый этап решения системы уравнений по методу Гаусса, называемый прямым ходом метода Гаусса, заключается в приведении расширенной матрицы к треугольному виду. Это означает, что все элементы матрицы ниже главной диагонали должны быть равны нулю

Для формирования первого столбца матрицы необходимо из каждой строки (начиная со второй) вычесть первую, умноженную на некоторое число Мi.

Коэффициент М для i-й строки выбирается из условия

  1. , и равен

Очевидно, что если повторить описанный выше алгоритм для следующих столбцов матрицы, причем начинать преобразовывать второй столбец с третьего элемента, третий столбец — с четвертого и т.д.

В результате выполнения прямого хода метода Гаусса матрица преобразуется в матрицу, а система уравнений будет иметь следующий вид:

 

Решение системы называют обратным ходом метода Гаусса. Формула для вычисления i-го значения x будет иметь вид:

Основываясь на полученных коэффициентах, подставляя их в функцию, задающую линию тренда, можно построить график аппроксимирующей функции. График способен показать примерную картину происходящего, основываясь на которой, можно производить различного рода анализы и принимать соответствующие решения.

3.АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ

Начало работы программы осуществляется путем создания главного пользовательского окна (графическая схема А.1).

Перед началом работы с программным комплексом, пользователю рекомендуется ознакомиться с руководством. Раздел руководства открывается при нажатии на кнопку «Помощь» (графическая схема А.7).

В модуле «Ввод исходных данных» осуществляется ввод, редактирование и сохранение исходных данных. Ввод данных пользователь может сделать как вручную с клавиатуры, так и с помощью готового текстового файла (графическая схема А3).

Если данные введены корректно, то происходит запись данных путём нажатия на кнопку «Принять изменения».

В случае некорректного ввода, будет выведено модальное окно с сообщением об ошибке ввода данных

Построение графика прогнозной модели осуществляется в подпрограмме «drawing» (графическая схема А.5).

Вся работа в программного комплексе, осуществляется под управлением графического меню. Это предоставляет пользователю удобство в использовании программным продуктом. Модуль выхода из программы реализован в подпрограмме «close» (графическая схема А.4).

4.ВЕРИФИКАЦИЯ

Верификация программного обеспечения – это проверка программы на правильность. Правильность вычисления неизвестных коэффициентов проверя-лась с помощью Microsoft Excel. Для проверки точности вычисления требуется сравнить расчёты программы с расчетом программы Microsoft Excel.

Таблица 1 – Исходные данные

X 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Y 50200 71000 753450 624500 635430 100540 505432 495545 700431

Введем исходные данные в программу Microsoft Excel. Произведем расчет

используя формулы. Результат вычислений в программе Microsoft Excel показан на рисунках 4.1.

Рисунок 4.2 – Расчёт в программе Microsoft Excel

Введем исходные данные в программу. Произведем расчет в программе. Результат расчета показан на рисунке 4.4. Неизвестные коэффициенты подставлены в уравнение , которое расположено в заголовке графика. На рисунке 4.4, уравнение имеет вид .

Рисунок 4.3 – Окно ввода исходных данных

Рисунок 4.4 – Окно расчета и графика

Сравнивая данные полученные с помощью Microsoft Excel, а также данные полученные программой, мы можем сделать вывод о том, что расчёты в программе выполняются корректно.

Также следует проверить правильность работы всех остальных модулей, которые присутствуют в программе.

При запуске программы, открывается главное окно (рисунок 4.5).

Рисунок 4.5 – Главное окно программы

В главном окне присутствует 4 модуля: «Главное», «Ввод исходных данных», «Линия тренда», «Помощь».

Первый модуль «Ввод исходных данных» производит открытие фрейма, который должен содержать четыре кнопки: «Прочитать из файла», «Ввести вручную», «Принять изменения», «Сохранить как…».

Рисунок 4.6 – Результат выполнение расчёта

Как видно на рисунке 4.6. для расчёта и создания графика требуется вести данные в модуль “Ввести исходные данные”

Рисунок 4.7 – Результат открытия модуля «Ввод исходных данных»

Проверим результат кнопки “Прочитать из файла”

Рисунок 4.8 – Чтение файла

Рисунок 4.9 – Результат работы кнопки «Прочитать файл»

Рисунок 4.10 – Результат после нажатия на кнопку «Линия тренда»

Проверим модуль «Помощь». Результат открытия фрейма после нажатия на кнопку «Помощь» представлен на рисунке 4.1 Рисунок 4.13 – Результат после нажатия на кнопку «Помощь»

 

5.РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЮ

Начало работы программы осуществляется путём запуска файла в интерпретаторе python v.3.7, который имеет следующее расположение “ C:\Users\Artem\Desktop\KP&IP\course\MTrend.py”. После запуска файла главное окно пользователя (рисунок 5.1), в котором происходит вся основная рабочая деятельность.

Рисунок 5.1 – Главное меню

Для выполнения основной задачи пользователю необходимо нажать на кнопку «Ввести исходные данные» которая позволит ввести исходные данные (рисунок 5.2).

Рисунок 5.2 – Модуль ввода данных

Модуль «Ввод исходных данных» производит открытие фрейма, который должен содержать четыре кнопки: «Прочитать из файла», «Ввести вручную», «Принять изменения», «Сохранить как…». Вводимые данные должны быть целочисленными. Также предусмотрена вероятность введения различных символов и строк. В этом случае будет выведено сообщение о ошибке. Введённые данные не должны быть отрицательными. Отправка данных в программу осуществляется путём нажатия на кнопку «Принять изменения». Однако данные можно считать из файла, который содержит в себе готовый набор элементов. Файл необходимо заполнить следующим образом, в первую строку ввести номер года и через пробел ввести числовое значение количества численность безработных.

Рисунок 5.3 – Пример заполнения файла с данными

При соблюдении всех вышеперечисленных норм и успешной отправкой данных в программу, будет работать кнопка «Линия тренда», которая отвечает за все расчёты и вывод графика прогноза (рисунок 5.5 ),а иначе выведется сообщение об ошибке.

Рисунок 5.4 – Результат работы модуля «Линия тренда»

Программный комплекс снабжён ещё одной функцией, которая несёт в себе информационную функцию. «Помощь», даёт пользователю алгоритм пользования программой.

Рисунок 5.6 – Результат после нажатия на кнопку «Помощь»

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В курсовой работе была осуществлена реализация прогнозирования численности безработных в РБ, зарегистрированных органами государственной службы занятости на основе трендовой модели.

Исходными данными к проекту являлись моменты времени, а также значения экономического показателя, измеренные в эти моменты времени. Линия тренда задавалась уравнением логарифмической регрессии, с помощью которой было необходимо сделать прогноз численности безработных в РБ, зарегистрированных органами государственной службы занятости на два года вперёд.

В ходе выполнения курсовой работы был разработан программный комплекс, реализующий данное прогнозирование. Программный комплекс снабжён подсистемой ввода и редактирования исходных данных: пользователю предоставляется возможность произвести ввод данных как вручную (в поля ввода), так и воспользовавшись готовым шаблоном в виде текстового файла. Для удобства в использовании программный комплекс оснащён функцией очистки полей заполнения данных, которая упрощает работу пользователя в приложении. Также присутствует функция сохранения данных в текстовый файл, для возможности дальнейшего использования сохранённых данных в будущем. После заполнения пользователем полей ввода, результаты предоставляются в виде графика по нажатию кнопки «Расчёт». Модули «Об авторе» и «Руководство» несут в себе информационную функцию и предоставляют пользователю информацию касаемо данного приложения и его создателе. Заключительный модуль «Выход» предоставляет пользователю возможность завершения работы в приложении.

Реализация программного комплекса производилась на языке программирования Python с использованием встроенной библиотеки Tkinter, предназначенной специально для создания GUI.

Список использованных источников и литературы

Численные методы математической физики. Курс лекций: В.В. Комраков – Гомель, 2013. – 32 с.

Численность безработных, зарегистрированных в органах по труду, занятости и социальной защите, и уровень зарегистрированной безработицы по областям и г. Минску. URL: http://www.belstat.gov.by/ofitsialnaya-statistika/solialnaya-sfera/trud/godovye-dannye/uroven-ofitsialno-zaregistrirovannoi-bezrabotitsy-po-oblastyam-i-g-minsku/

Государственное издательство физико-математической литературы: метод наименьших квадратов и основы математико-статической теории обработки наблюдений. Линник Ю.В. – Москва, 1958. – 135 с.

Python для инженеров и исследователей. URL: http://www.russianlutheran.org/python/python.html

Безработица в РБ. URL: https://myfin.by/wiki/term/bezrabotica

Безработица в Беларуси. URL: https://benefit.by/info/bezrabotica/

Основы экономической теории. Курс лекций. Под редакцией Баскина А.С., Боткина О.И., Ишмановой М.С. Ижевск: Издательский дом «Удмуртский университет», 2000.

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Листинг программного средства

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
import math

from tkinter import filedialog as fd

from tkinter import ttk

import tkinter as tk

from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib

matplotlib.use('TkAgg')

from tkinter import messagebox as mb

class Read:

def read(self,file_name):

try:

f=open(file_name,'r')

strf=[]

for line in f:

strf.append(line)

f.close()

return strf

except:

pass

class Main(tk.Frame):

t=[]

y=[]

def __init__(self, root):

super().__init__(root)

self.init_main()

def init_main(self):

global f2

global bColor

global textColor

global bgColor

bColor = '#001f62'

textColor = 'white'

bgColor = 'white'

aColor = '#1547aa'

#f2 = tk.Frame(bg=bColor, bd = 0, width = 100)

#f2.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.Y)

#f2.pack_propagate(False)

self.main_img = tk.PhotoImage(file = 'main.png')

butMain = tk.Button(root, text = 'Главное', font = "Arial 12", activebackground = aColor,

command = self.mainf2, bg = bColor, fg = textColor, activeforeground = textColor,

bd=0, compound = tk.TOP, image = self.main_img)

butMain.grid(row = 0, column = 0, ipadx = 50, ipady=10 , padx = 5, pady = 5)

self.add_img = tk.PhotoImage(file = 'add.png')

butRead = tk.Button(root, text = 'Ввести исходные данные', font = "Arial 12", activebackground = aColor,

command = self.read, bg = bColor, fg = textColor, activeforeground = textColor,

bd=0, compound = tk.TOP, image = self.add_img)

butRead.grid(row = 1, column = 0, ipadx = 0, ipady=10 , padx = 5, pady = 5)

self.trend_img = tk.PhotoImage(file = 'graph.png')

butPlotTrend = tk.Button(root, text = 'Линия тренда', font = "Arial 12", activebackground = aColor,

command = self.trendLine, bg = bColor, fg = textColor, activeforeground = textColor,

bd=0, compound = tk.TOP, image = self.trend_img)

butPlotTrend.grid(row = 2, column = 0, ipadx = 43, ipady=10 , padx = 5, pady = 5)

self.info_img = tk.PhotoImage(file = 'info.png')

butInfo = tk.Button(root, text = 'Помощь', font = "Arial 12", activebackground = aColor,

command = lambda: Child().inf(), bg = bColor, fg = textColor, activeforeground = textColor,

bd=0, compound = tk.TOP, image = self.info_img)

butInfo.grid(row = 3, column = 0, ipadx = 50, ipady=10 , padx = 5, pady = 5)

def mainf2(self):

win = Child()

win.main()

def read(self):

win = Child()

data = win.read()

self.t = data[0]

self.y = data[1]

def folderRead(self):

file_name = fd.askopenfilename()

strf = Read().read(file_name)

del self.t[:]

del self.y[:]

try:

for i in strf:

self.t.append(float(i.split()[0]))

self.y.append(float(i.split()[1]))

print(self.t,self.y)

except:

win = Errors()

win.dirError()

def inputChild(self):

win = Child()

if self.y == []:

for i in range(12):

self.y.append(0)

self.t.append(i+1)

win.init_child(self.t,self.y)

def gauss(self, A): #метод Гаусса

ab=[0,0]

n=2

i=0

a=A

print(a)

while i<n:

g=A[i][i]

for j in range(n+1):

A[i][j]=A[i][j]/g

print(A)

j=0

k=i

while k=0:

ab[i]=(-A[i][n-1]*ab[n-1]+A[i][n])

i-=1

print(ab)

return ab

def cereateA(self):

sumfx = 0

sumf2x = 0

sumy = 0

sumfy = 0

a=[]

n = len(self.t)

for x in self.t:

sumfx += 1/x

for x in self.t:

sumf2x += (1/x)**2

for i in self.y:

sumy += i

for i in range(n):

sumfy += self.y[i]/self.t[i]

A = [[n,sumfx,sumy],[sumfx,sumf2x,sumfy]]

return A

def drawing(self):

if self.t == []:

win = Errors()

win.valueError()

else:

A = self.cereateA()

ab = self.gauss(A)

x=[]

y=[]

i=1

while i<len(self.t)+5:

x.append(i)

y.append(ab[0]+ab[1]/i)

i+=0.001

fig = plt.figure(figsize=(6,4), dpi=100)

scatter1 = plt.scatter(self.t, self.y)

text1 = plt.text(2, 54, 'y='+str(round(ab[0],4))+'+'+str(round(ab[1],4))+'*ln(x)/x')

graph1 = plt.plot(self.t, self.y)

graph2 = plt.plot(x, y, label = u'Линия тренда')

grid1 = plt.grid(True)

plt.xlabel(u'Период времени')

plt.ylabel(u'Значения функции')

plt.legend()

plt.show()

class Errors():

def valueError(self):

mb.showerror("Error", "Сначала введите исходные данные!")

def dirError(self):

mb.showerror("Error", "Вы не выбрали файл!")

class Child(tk.Toplevel):

t=[]

y=[]

def read(self):

bColor = '#001f62'

textColor = 'white'

bgColor = '#02277f'

aColor = '#1547aa'

self.title('Ввод исходных данных')

self.geometry('250x345+345+90')

self.config(bg=bgColor)

self.resizable(False, False)

self.grab_set()

self.focus_set()

text = tk.Label(self,bg = bgColor, fg = 'white', text="Выберите способ чтения", font = "Arial 16")

text.grid(row = 0, column = 0)

self.folder_img = tk.PhotoImage(file = 'folder.png')

btnRead = tk.Button(self, text = 'Прочитать из файла', font = "Arial 10", activeforeground = textColor, activebackground = aColor,

command = self.folderRead, bg = bColor, fg = textColor,

bd=0, compound = tk.TOP, image = self.folder_img)

btnRead.grid(row = 1, column = 0, ipadx = 50, ipady=10 , padx = 5, pady = 5)

self.input_img = tk.PhotoImage(file = 'input.png')#вставить другую картинку

btnInputFrame = tk.Button(self, text = 'Ввести данные\n вручную', font = "Arial 10",

command = lambda: self.init_child(self.t,self.y), bg = bColor, fg = textColor, activeforeground = textColor, activebackground = aColor,

bd=0, compound = tk.TOP, image = self.input_img)

btnInputFrame.grid(row = 2, column = 0, ipadx = 63, ipady=10 , padx = 5, pady = 5)

return [self.t,self.y]

def folderRead(self):

file_name = fd.askopenfilename()

strf = Read().read(file_name)

del self.t[:]

del self.y[:]

try:

for i in strf:

self.t.append(float(i.split()[0]))

self.y.append(float(i.split()[1]))

print(self.t,self.y)

except:

win = Errors()

win.dirError()

def main(self):

bColor = '#001f62'

textColor = 'white'

bgColor = '#02277f'

aColor = '#1547aa'

self.title('Главное')

self.geometry('620x370+345+90')

self.config(bg=bgColor)

self.resizable(False, False)

self.grab_set()

self.focus_set()

maintext = tk.Label(self,bg = bgColor,fg = textColor, text="Прогноз численности безработных в РБ, зарегистрированных\n органами государственной службы занятости на основе\n трендовой модели", font = "Arial 16")

maintext.grid(row = 0, column = 0, pady = 15)

text1 = tk.Label(self,bg = bgColor, fg = textColor,text=" t1, t2, ..., ti, ..., tn - моменты времени, относящиеся"

+" к прошлому; \n y1, y2, ..., yi, ..., yn - значения экономического показателя. Программа строит \nлинию тренда на два года вперёд.", font = "Arial 12", anchor='w', justify=tk.LEFT)

text1.grid(row = 1, column = 0, sticky = 'w')

text2 = tk.Label(self,bg = bgColor, fg = textColor,text="Автор программы: Жмайлик А.В. ", font = "Arial 12", anchor='e', justify=tk.RIGHT)

text2.grid(row = 2, column = 0, sticky = 'e', pady = 100)

self.mainloop()

def init_child(self,t,y):

for widget in self.winfo_children():

widget.destroy()

bColor = '#001f62'

textColor = 'white'

bgColor = '#02277f'

aColor = '#1547aa'

self.title('Ввод исходных данных')

self.geometry('150x350+345+90')

self.resizable(False, False)

self.config(bg = bgColor)

self.grab_set()

self.focus_set()

ycord=0

i=0

LT=[]

LY=[]

for len in t:

if i+1 < 10:

LT.append(tk.Label(self, text="200"+str(i+1), bg = bgColor, fg = textColor))

else:

LT.append(tk.Label(self, text="20"+str(i+1), bg = bgColor, fg = textColor))

ycord=i*20

LT[i].place(x=0,y=ycord)

LY.append(tk.Entry(self,width=5, bg = bgColor, fg = textColor))

LY[i].place(x=30,y=ycord)

LY[i].insert(0,str(y[i]))

i+=1

def edit(event):

for j in range(i):

y[j]=float(LY[j].get())

def save(event):

file_name = fd.asksaveasfilename(filetypes=(("TXT files", "*.txt"),

("HTML files", "*.html;*.htm"),

("All files", "*.*") ))

f = open(file_name, 'w')

s=''

for j in range(i):

s += str(j+1)+" "+LY[j].get()+"\n"

f.write(s)

f.close()

ycord+=30

btn = tk.Button(self, text="Применить изменения", bg = bColor, fg = 'white')

btn.place(x=5, y=ycord)

btn.bind('', edit)

ycord+=30

btn = tk.Button(self, text="Сохранить как ...", bg = bColor, fg = 'white')

btn.place(x=5, y=ycord)

btn.bind('', save)

self.mainloop()

def inf(self):

bColor = '#001f62'

textColor = 'white'

bgColor = '#02277f'

aColor = '#1547aa'

self.title('Помощь')

self.geometry('600x370+345+90')

self.config(bg=bgColor)

self.resizable(False, False)

self.grab_set()

self.focus_set()

maintext = tk.Label(self,bg = bgColor,fg = textColor, text="Помощь", font = "Arial 18")

maintext.grid(row = 0, column = 0)

text1 = tk.Label(self,bg = bgColor, fg = textColor,text=" Чтобы ввести исходные данные, выберите соответствующий пункт"

+" и выберите \nспособ ввода (прочитать из файла/ввести вручную). ", font = "Arial 12", anchor='w', justify=tk.LEFT)

text1.grid(row = 1, column = 0, sticky = 'w')

text3 = tk.Label(self,bg = bgColor, fg = textColor,text=" Чтобы построить график, выберите соответствующий пункт"

+" меню \nпострится график по точком которые были введены, или прочитаны из файла. ", font = "Arial 12", anchor='w', justify=tk.LEFT)

text3.grid(row = 2, column = 0, sticky = 'w')

text4 = tk.Label(self,bg = bgColor, fg = textColor,text=" Чтобы построить линию тренда, выберите соответствующий пункт"

+" меню \nпостроится график по точкам и линия тренда. ", font = "Arial 12", anchor='w', justify=tk.LEFT)

text4.grid(row = 3, column = 0, sticky = 'w')

if __name__ == "__main__":

root=tk.Tk()

root.geometry('204x590+140+90')

root.config(bg='#02277f')

root.title('Прогноз численности безработных в РБ, зарегистрированных органами государственной службы занятости на основе трендовой модели')

Main(root)

root.resizable(False, False)

root.mainloop()

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Графические схемы алгоритмов

Рисунок А1. – Структурная схема программы

Рисунок А2. – Графическая схема ввода данных

Рисунок А3. – Графическая схема модуля «Главное»

Рисунок А4. – Графическая схема алгоритма выхода из программы

Рисунок А5. – Графическая схема алгоритма построения графиков

Рисунок А.6 – Графическая схема алгоритма расчётов

Рисунок А7. – Графическая схема алгоритма модуля «Помощь»

Рисунок А8. – Графическая схема алгоритма чтения из файла

Рисунок А9. – Графическая схема алгоритма записи в файл

 

Добавить комментарий