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

第一章 国际贸易概述 第二章 古典国际贸易理论 ▪ 2.1 早期的贸易思想 ▪ 2.2 重商主义 ▪ 2.3 绝对成本理论 ▪ 2.4 比较成本理论 ▪ 2.5 相互需求理论 第三章：国际贸易标准理论 ▪ 3.1 机会成本递增和生产可能性边界 ▪ 3.2 国际贸易与一般均衡的决定 ▪ 3.3 贸易条件与提供曲线 第四章 要素禀赋与赫克歇尔－俄林理论 ▪ 4.1 要素禀赋理论的贡献 ▪ 4.2 理论的基本模型：H-O模型 ▪ 4.3 H-O 模型的扩展之一——国际贸易对要素价格的影响 ▪ 4.4 H-O模型的扩展之二——国际贸易对国内收入分配的影响 ▪ 4.5 对H-O模型的实证检验——里昂惕夫之谜 第三节 对H-O模型的实证检验——里昂惕夫之谜 第五章 规模经济、不完全竞争与国际贸易 第六章 国际贸易政策 第七章 国际贸易政策措施（一）——关税措施 第八章 国际贸易政策措施（二）——非关税措施 第九章 国际贸易政策措施（三）——出口鼓励和管制措施 第十章 地区经济一体化与国际贸易

搭接是纤维增强复合材料(FRP)的重要连接方式,长期性能是该技术实际工程应用的关键.对不同恒定应力和湿度状态下混杂FRP (HFRP)双搭接接头的剪切蠕变性能进行了试验研究.试验观测到了明显的蠕变变形,测定了蠕变与恒定应力及湿度的关系.进一步采用分数阶导数流变模型对试件的蠕变进行模拟.根据模型所包含的Mittag-Leffler函数的性质采用了改进的Powell优化算法,并确定了合理的初值,结合试验曲线拟合得到模型各参数值.根据搭接接头蠕变的特点,在经典分数阶流变模型中引入了表征应力水平对搭接接头非线性蠕变特性影响的函数,提出了一种改进的分数阶蠕变柔量计算公式.研究结果表明,该流变模型能够采用简单的表达形式和较少的参数对试件的非线性蠕变行为进行拟合,在30%~70%恒定应力范围内准确模拟了双剪搭接接头的蠕变曲线

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

与行驶速度较高的其他无人驾驶工况相比, 自动泊车时参考路径的曲率较大, 因此车辆转向轮转角速度的限制等系统约束条件会严重影响自动泊车路径跟踪控制器的性能. 为了解决这一问题, 提出了基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪控制器, 并在MATLAB/Simulink和PreScan联合仿真环境中将该控制器与基于线性时变模型预测控制的控制器进行了对比. 仿真结果表明非线性模型预测控制器可以实现多约束条件下的自动泊车, 泊车完成后车辆航向与车位中线的夹角为0.0189 rad, 车辆后桥中点与车位中线的距离为0.1045 m, 仅为车身宽度的5.56%. 相比线性时变模型预测控制器, 非线性模型预测控制器具有泊车精度更高、安全裕度更大、泊车耗时更少等优势. 在实时性方面, 该控制器也能够满足自动泊车的需求

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

基于人机动态协同控制的车道保持辅助系统有助于兼顾汽车的安全性与驾驶员的舒适性，分析了该系统在车道偏离决策模型、驾驶权动态分配及性能评估等方面的研究现状和发展趋势。在车道偏离决策模型方面，应根据驾驶员的状态制定不同的决策模型，既可以建立自适应调节的决策模型，又应允许驾驶员根据自己的喜好和外部驾驶环境手动调整决策模型中预设的参数；在驾驶权分配方面，应探索更加合理的驾驶权动态分配方式，设计智能的优化算法或控制模型；在性能评估指标方面，应加入与降低人机冲突及减少驾驶员控制量相关的评估指标，制定科学完善的主观评估体系。未来研究应该深度融合驾驶员因素，实时发出警报与主动干预，并能够对系统进行完善的测试与评估

热轧支持辊的健康状态在带钢板形质量和轧制稳定性控制中起着关键作用，非线性、强耦合、少样本等特点使得热轧支持辊健康状态的预测复杂，目前各大钢厂仍以定期维护和事后维修为主。本文提出了一种支持辊虚拟健康指数的构建方法以及基于Copula函数的复杂工况健康状态预测模型。首先结合支持辊弯窜辊数据表征支持辊健康状态，再使用K-means聚类方法对支持辊工况进行划分，将各工况下过程数据分别构建Copula预测模型，最后根据实际轧制计划的排布顺序融合各工况模型的预测结果。提出的基于Copula函数的预测模型在某钢厂1780热连轧产线得到应用，结果表明，该模型能够准确有效的按照轧制计划实现支持辊的健康状态预测，以更科学的策略指导支持辊更换维护