一、几个重要概念 二、几种重要的单方程需求函数模型及其参数估计 三、线性支出系统需求函数模型及其参数估计 四、几种需求函数模型系统 五、建立与应用需求函数模型中的几个问题

一、数学模型只是实际问题的一个粗略的抽象 二、最优解一般只是针对某一特定的数学模型 三、管理者要对未来做各种假设，在这些假设下，测试可能产生的结果，通过对各种结果深入分析来指导决策

提出了一种基于支持向量机的露天转地下开采边坡变形模型,有效表达了地下开采扰动引起露天矿边坡变形的非线性变化关系.采用RBF核函数学习现场监测数据,利用交叉验证选择模型参数,通过学习捕捉支持向量,建立模型预测未来变化趋势.将该模型应用于露天转地下开采的杏山铁矿.结果表明,支持向量机对学习样本的拟合精度极高,其预测精度也很高.采用捕捉的支持向量进行预测,便捷快速且有较强泛化能力

2.1 自动控制系统概述 2.2 自动控制系统数学模型 2.3 小偏差线性化 自学内容 2.4 自动控制系统运动方程的建立 2.5 传递函数及方块图 2.6 自动控制系统的时域分析 2.7 自动控制系统的频域分析

通过把轧制力方程和厚度控制方程在小范围内线性化、离散化,用递推最小二乘法辨识出系统的状态空间模型.给出了基于Kalman滤波法的最优信息融合算法,并针对热连轧这个复杂的多变量系统设计了异步信息融合估计算法.将模型用于热连轧机带钢厚度预测中,同时也预测带钢塑性系数Q.最后把实时预测出的带钢出口厚度和带钢塑性系数应用于带钢热连轧厚度控制系统,提高了带钢厚度质量

7.1 离散时间信号 7.2 离散时间系统的数学模型 7.3 常系数线性差分方程的求解 7.4 零输入响应与零状态响应 7.5 卷积

• 物理系统的常微分方程描述 • 物理系统的线性近似 • Laplace变换和Laplace反变换 • 传递函数 • 系统的框图模型描述与信号流图模型描述 • Matlab系统仿真 • 实例分析和设计

1. 回归模型、回归方程、估计的回归方程 2. 回归方程的拟合优度 3. 回归方程的显著性检验 4. 多重共线性问题及其处理 5. 利用回归方程进行估计和预测 6. 虚拟自变量的回归问题 7. 用 Excel 进行回归分析

• 物理系统的常微分方程描述 • 物理系统的线性近似 • Laplace变换和Laplace反变换 • 传递函数 • 系统的框图模型描述与信号流图模型描述 • Matlab系统仿真 • 实例分析和设计

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