一、二元离散选择模型的经济背景 二、二元离散选择模型 三、二元 Probit离散选择模型及其参数估计 四、二元 Logit离散选择模型及其参数估计 五、二元离散选择模型的变量显著性检验

针对煤与瓦斯突出预测准确率问题,在分析煤与瓦斯突出瓦斯地质因素的基础上,构建了包含瓦斯指标、煤体指标、地应力指标3个一级指标和瓦斯压力、构造煤厚度等12个二级指标的预测指标体系,通过综合运用网络分析法和多类别距离判别法对灰色关联模型中的输入端和输出端进行研究,建立了煤与瓦斯突出多指标耦合预测模型.该模型基于对煤与瓦斯突出瓦斯地质因素的综合分析,计算预测指标权重,划分煤与瓦斯突出可能性等级,建立了对突出可能性进行判别的2个判别式.以平煤八矿为例应用该模型对8组预测样本进行了煤与瓦斯突出可能性判断,预测结果与实际符合,为矿井煤与瓦斯突出防治提供了技术支撑,证明了煤与瓦斯突出多指标耦合预测模型的准确性和适用性

第一节 IS-LM模型及其基础理论框架 第二节 IS-LM模型中的货币政策与财政政策 第三节 总供求均衡分析 第四节 开放经济的模型 第五节 模型与中国经济环境

针对轧钢生产中大批过程数据没有被用于提高厚度质量的现象,提出了一种基于减法聚类的带钢厚度数据驱动在线建模方法.首先通过减法聚类将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用最小二乘支持向量机建立子模型,子模型加权输出作为带钢厚度的离线模型;然后当在线数据不断增加时,通过在线减法聚类算法实时调整局部空间,子模型的参数采用最小二乘支持向量机的递推算法进行相应的在线辨识,子模型的预测输出作为模型的最后输出.实验结果表明,该方法具有良好的预测精度和较强的在线学习能力

由于协作机器人的结构比普通工业机器人更为轻巧，一般动力学模型所忽略的复杂特性占比较大，导致协作机器人的计算预测力矩误差较大。据此提出在考虑重力、科里奥利力、惯性力和摩擦力等的基础上，采用深度循环神经网络中的长短期记忆模型对自主研发的六自由度协作机器人动力学模型进行误差补偿。在实验中采用优化后的基于傅里叶级数的激励轨迹驱动机器人运动，以电机电流估算关节力矩，获取的原始数据用来训练长短期记忆模型(LSTM)补偿网络。网络的训练结果和评价指标为预测力矩相比实际力矩的均方根误差。计算与实验结果表明，补偿后的协作机器人动力学模型对实际力矩具有更好的预测效果，各轴预测力矩与实际力矩的均方根误差相比于未补偿的传统模型降低了61.8%至78.9%不等，表明了文中所提出补偿方法的有效性

采用旋转柱体法对不同类型的含氟连铸保护渣黏度进行检测，并基于Arrhenius方程通过非线性回归分析建立了新的黏度预测模型，分析了组分变化对黏度的影响。结合模型计算和实验检测，建立了CaF2?Na2O?Al2O3?CaO?SiO2?MgO渣系的等黏度图。结果表明，与传统的含氟连铸保护渣黏度预测模型相比，该模型计算的偏差在10%以内，当渣中w（CaF2）超过20%时，偏差逐渐增大，主要由于氟化物挥发造成炉渣成分变化，最终黏度实测值与炉渣初始成分不符，造成模型无法对黏度有效预测。此外，研究发现，CaF2的增加能显著降低炉渣黏度，而Al2O3和Na2O对黏度的影响受CaF2含量的限制。当w(CaF2)>17%，炉渣黏度随Al2O3含量增加而减小，当w(CaF2)<17%，Al2O3的增加使炉渣黏度显著增大；当w(CaF2)>11.5%，炉渣黏度随Na2O含量增加显著下降，当w(CaF2)<11.5%，Na2O含量变化对黏度的影响并不明显。此外，该等黏度图表明低黏度区w(CaF2)接近14%。通过调整等黏度图中各组分比例，可以改善保护渣的黏度和流动性，供钢铁工业应用

为了提升航班运行风险预测精度，基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据，在验证15个风险时间序列的混沌特性后，构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先，对15个风险时间序列进行多变量相空间重构，采用主成分分析法（PCA）对相空间进行降维处理；然后，基于迭代预测的方式，分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型；最后，以降维后的相空间作为输入，计算并比较分析未来1～7 d的风险预测结果。结果表明：多变量相空间重构后总维数为62维，经PCA降维处理，降至31维；在不同的预测模型中，降维后RBF模型预测效果最佳；其中，预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%，至第5天仍达75%以上；该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差（MAPE）值为11.32%，且前5 d均低于20%，满足航空公司使用要求。1～5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值，证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效

对复合地基全过程沉降预测模型与方法进行了研究.分析了改进泊松模型的特点和适用性,提出了改进泊松-复合小波神经网络修正模型.结合实际工程数据对CFG桩复合地基全过程沉降进行了分析和预测,并与改进的泊松模型进行了对比分析.结果表明,提出的模型适用性强,具有更高的预测精度,其绝对误差在1mm以内

一、模型的设定—F检验 二、固定影响变截距模型 三、随机影响变截距模型 四、固定影响/随机影响模型的检验

泥层高度和底流浓度是深锥浓密机最为重要的两个参数，因此有必要研究底流浓度随泥层高度的变化规律.采用自制小型深锥浓密机，对尾矿非连续/连续动态压密过程进行了物理实验；借助于有效孔隙比与泥层压强间遵循的Power函数关系，结合对尾矿颗粒的受力分析，推导出了底流浓度与泥层高度的数学模型，揭示了浓密机底流浓度与泥层高度的内在关系，并从尾矿颗粒空间结构的角度解释了该模型的变化规律；结合矿山生产对于底流浓度的要求，应用该数学模型，为其推荐了泥层高度的合理范围，验证了底流浓度数学模型的可靠性.该模型为深锥浓密机的设计和运行提供了理论依据