(下面的求解过程不完整) t: t 12 根据实际的统计数据 x(O): x x2 ,用最小二 乘法(非线性最小二乘法)计算得a=10000.b=350, c=17500,x(1)=10000 1+17500e-350 (看书:P3图) 4.模型检验 建立的模型(1)式、得到函数(2式能否应用于实际?能否 预测今后的销售情况?需要做模型检验。再从实际中,提取 些新的数据 “4““,用(2试计算x(x) x(1):S1S2…Sn 这是理论数据,与实际数据s比较误差,计算 (x(l)-s)2 该数值与原始数据s比较,若比较小,则该模型通过了检验 可以它进行预测了。 例1完毕。 数学模型的分类: 按应用领域划分:人口模型、交通模型、经济类模型、企 规划模型、生态环境模型等 按数学方法划分:方程模型、优化模型、概率模型、网络模 型、统计模型等 按所建立的模型结构划分:高散系统模型、连续系统模型。 数学建模方法分两类:机理分析法、测试分析法。 (具体做建模时,常常是两个方法结合使用,如上例。) 数学建模的基本步骤 实际问题→分析假设建立→>数学模型 ↑验证 ↓分析求解 实际结论预测←检验解释←数学结论 最后,再看一个建模例子:计数器的读数（下面的求解过程不完整） 根据实际的统计数据    n n x t x x x t t t t ( ) ... ... 1 2 1 2 ： ： ，用最小二 乘法（非线性最小二乘法）计算得 a =10000, b = 350， . 1 17500 1 17500, ( ) 10000 350 350 t t e e c x t − − + − = = （看书：P3 图） 4．模型检验 建立的模型(1)式、得到函数(2)式能否应用于实际？能否 预测今后的销售情况？ 需要做模型检验。再从实际中，提取 一些新的数据    m m x t s s s t u u u ( ) ... ... 1 2 1 2 ： ： ，用(2)式计算 ( ) ui x ， 这是理论数据，与实际数据 i s 比较误差，计算 = − m i i i x u s 1 2 ( ( ) ) 该数值与原始数据 i s 比较，若比较小，则该模型通过了检验， 可以它进行预测了。 例 1 完毕。 数学模型的分类： 按应用领域划分：人口模型、交通模型、经济类模型、企业 规划模型、生态环境模型等。 按数学方法划分：方程模型、优化模型、概率模型、网络模 型、统计模型等。 按所建立的模型结构划分：离散系统模型、连续系统模型。 数学建模方法分两类：机理分析法、测试分析法。 （具体做建模时，常常是两个方法结合使用，如上例。） 数学建模的基本步骤： 实际问题 → 分析 假设 建立 → 数学模型  验证  分析求解 实际结论/预测  检验 解释  数学结论 最后，再看一个建模例子：计数器的读数