◼ 问题的提出 ◼ 一室模型的给出 ◼ 一室模型假设 ◼ 一室模型建立 ◼ 一室模型参数估计 ◼ 改进后的参数估计 ◼ 对实际问题的模拟

模型背景 问题提出与方程建立 数值模拟及观察 模型理论分析 模型改进 改进模型的数值模拟 改进模型的分析

基本概念基本概念 简化模型－开关 结构 符号 I/V特性 阈值电压 I-V关系式 跨导 二级效应 体效应、沟道长度调制效应、亚阈值导电性 器件模型 版图、电容、小信号模型等 简化模型－开关 结构 符号 I/V特性 阈值电压 I-V关系式 跨导 二级效应 体效应、沟道长度调制效应、亚阈值导电性 器件模型 版图、电容、小信号模型等

专题一：ARCH 模型的有关专门问题 一、 ARCH 模型的估计检验问题 (一）ARCH 模型的估计 估计 ARCH 模型的常用方法是极大似然估计。对于回归模型

1、传染病模型 2、经济增长模型 3、 Lanchester战争模型 4、药物在体内的分布与排除 5、香烟过滤嘴模型 6、按年龄分布的人口模型 7、烟雾的扩散与消失

一、生产函数模型 二、需求函数模型 三、消费函数模型 四、投资函数模型 五、货币需求模型

为了摸清棒材斜辊矫直过程中各曲率的变化规律，应用小曲率平面弯曲弹复理论以及棒材弯曲弹复的曲率方程式，实现棒材一次反弯弹复的计算模型，基于棒材每旋转半周反弯一次的规律以及上一次弹复后的残余曲率认为是下一次弯曲的原始曲率，建立棒材全流程二辊矫直过程弯曲弹复模型，获得整个矫直过程中原始曲率、弯曲曲率、弹复曲率以及残余曲率的演变过程，得到棒材最终的残余曲率.应用该理论模型对现场生产过程进行了计算，与现场结果一致，验证了理论模型的正确性.应用所建立的理论模型对不同直径、不同材料屈服强度、不同原始挠度的棒材矫直过程分别进行分析，获得了不同来料参数情况下矫直过程的变形规律.该模型可以为二辊矫直机辊型优化设计与工艺参数计算提供理论依据

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

一、滞后效应与滞后变量模型 二、分布滞后模型的估计 三、自回归模型的构建 四、自回归模型的估计

针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法