2.1数学模型的定义和分类 2.2数学模型的建立 2.2.1建立数学模型的过程 2.2.2对模型的基本要求 2.2.3数学模型的验证和误差分析 2.3 Excel在建立数学模型的应用 2.3.1污水处理的线性回归分析 2.3.2结构分析和曲线拟合 2.3.3用 Excel进行参数估计

在阐述炼钢厂多尺度建模与协同制造技术架构的基础上，分别从单体工序尺度、车间区段尺度与炼钢厂运行尺度开展了炼钢厂协同制造的研究。从工序/装置过程控制系统（PCS）到炼钢厂制造执行系统（MES）进行了较为系统的建模研发，构建了包括转炉工序、精炼工序与连铸工序在内的工序工艺控制模型以及以生产计划与调度模型为核心的物质流运行优化模型，并通过工序工艺控制和生产计划与调度的动态协同，实现了炼钢厂多工序/装置的高效运行。研发了炼钢?连铸过程工序工艺控制模型、生产计划与调度模型同MES之间的数据接口，实现了MES与生产工艺控制、流程运行控制、生产计划与调度系统的有机融合，形成了以机理模型与数据模型协同驱动的工艺精准控制、多工序协同运行、基于“规则+算法”的生产计划与调度为支撑的炼钢?连铸过程集成制造技术，通过多层级的纵向协同与多工序的横向协同，实现了炼钢厂的协同运行与控制。研究成果是炼钢?连铸过程智能制造的有益探索与实践，对流程工业智能制造企业具有很强的参考价值，对冶金工业绿色化、智能化发展具有示范与借鉴作用。应用后，明显提升了炼钢厂的协同制造水平，取得了显著的经济与社会效益

建立计量经济学模型的步骤 一、理论模型的设计 主要工作(三步走): (1)确定模型包含的变量 (2)确定模型的数学形式(建立计量经济学理论模型) (3)拟定模型中待估计参数的理论期望值区间、符号、大小、关系

为提高无钟高炉炉喉料面的预测精度，建立了考虑炉料运动的炉料分布数学模型.在分析炉料运动的基础上，指出了炉料运动是影响炉料堆积过程的重要因素，采用尺寸比1∶10的无钟布料器模型试验分析了不同炉料分速度对炉料堆积行为的影响，建立了考虑炉料运动因素的料堆轮廓预测模型，并通过数值方法确定了料堆的位置和料面轮廓曲线，应用于料面形状的预测.结果表明：炉料的运动是造成料堆两侧堆积角差异、料堆横截面面积变化以及料面轮廓改变的重要原因，料堆轮廓采用直线段和曲线相结合的方式进行构造，炉料的堆积角和曲线过渡区域长度作为重要的模型参数均考虑了炉料速度的影响，模型构造的轮廓接近真实料堆形状，应用该模型实现了炉喉料面的准确预测

针对高速铝板轧制过程中频繁出现的冷轧机垂直振动现象，结合轧制工艺润滑原理和机械振动理论，建立基于辊缝动态摩擦方程的轧机垂直振动模型.该模型由辊缝几何形状模型，轧辊-轧件工作界面的动态摩擦模型，变形区内的正向轧制应力、摩擦应力分布模型，以及单机架铝板冷轧机二自由度垂向系统结构模型组成.同时，为研究轧辊-轧件工作界面动态摩擦机制影响下的冷轧机垂振机理及系统稳定性，采用某厂单机架铝轧机设备及工艺参数，搭建Matlab/Simulink平台，分别模拟仿真轧制压力和正向轧制应力曲线，验证该模型的有效性；并讨论分析了变形区混合摩擦状态，轧辊-轧件表面粗糙度、轧件入口厚度与系统稳定性的关系

一、时间序列模型的基本概念及其适用性 二、随机时间序列模型的平稳性条件 三、随机时间序列模型的识别 四、随机时间序列模型的估计 五、随机时间序列模型的检验

• 几个重要概念 • 以要素之间替代性质的描述为线索的生产函数模型的发展 • 以技术要素的描述为线索的生产函数模型的发展 • 几个重要生产函数模型的参数估计方法 • 生产函数模型在技术进步分析中的应用 • 建立生产函数模型中的数据质量问题

1.2 数据模型 1.2.1 概念模型 1.2.2 数据模型的组成要素 1.2.3 最常用的数据模型 1.2.4 层次模型 1.2.5 网状模型 1.2.6 关系模型

一、时间序列模型的基本概念及其适用性 二、随机时间序列模型的平稳性条件 三、随机时间序列模型的识别 四、随机时间序列模型的估计 五、随机时间序列模型的检验

离散被解释变量的例子 二值选择模型 二值选择模型的微观基础 二值选择模型中的异方差问题 稀有事件偏差(选读) 含内生变量的Probit模型(选读) 双变量Probit模型(选读) 部分可观测的双变量Probit模型(选读)