01 建模步骤 02 单位根检验 03 模型识别 04 参数估计 05 模型检验 06 模型优化 07 序列预测

一、数值处理 二、优化求解 三、数理统计

1 存贮模型 2 生猪的出售时机 3 森林救火 4 最优价格 5 血管分支 6 消费者均衡 7 冰山运输

实验内容 1.非线性规划的基本理论 2.用数学软件求解非线性规划. 3.钢管订购及运输优化模型 4.实验作业

针对传统神经网络优化算法易陷入局部最优值的问题,在标准粒子群算法的基础上,对粒子速度与位置更新策略进行改进,提出一种基于改进粒子群优化算法的BP神经网络建模方法.使用sinc函数、波士顿住房数据及某钢厂带钢热镀锌生产的实际数据进行验证.结果表明,与标准的反向传播神经网络和支持向量机相比,基于改进粒子群优化的神经网络模型可以有效提高预测精度

第二章参数化建模 一、ANSYS优化的基本要求(拓朴优化除外就是要将模型参数化。 二、在此模型中,我们要: A.定义参数化模型 B.复习某些APDL语言基础 C.按要求建立一个参数化模型并建立一个分析文件 D.做一、二个课堂练习

 参数化点坐标  使用设计变量  参数化运动方式  使用参数表达式  以参数化点坐标的方式进行参数化建模

在直流电弧炉炼钢过程控制系统中,由于它的复杂机理,高度非线性加大了建模的难度.为提供适用于直流电弧炉炼钢过程优化控制的模型,提出一种引人遗传算法的神经网络建模方法,并将其用于某厂直流电弧炉炼钢过程模型的建立,获得了很好的效果.同时给出了基于现场实测数据的仿真结果

 方法性工具  差分运算  延迟算子  线性差分方程  ARMA模型  AR模型（Auto Regression Model）  MA模型（Moving Average Model）  ARMA模型（Auto Regression Moving Average model）  平稳序列建模  序列预测  建模步骤  模型识别  参数估计  模型检验  模型优化  序列预测

第一节 网格质量检查 第二节 重合节点检查 第三节 重合与遗漏单元检查 第四节 带宽优化 第五节 波前处理