1问题 人口问题是当前世界上人们最关心的问题之一认识人口数量的变化规律, 作出较准确的预报,是有效控制人口增长的前提下面介绍两个最基本的人口模 型,并利用表1给出的近两百年的美国人口统计数据,对模型做出检验,最后 用它预报2000年、2010年美国人口

实验一 趋势外推法 . 1 1.1 实验目的与要求. 1 1.1.1 实验目的 . 1 1.1.2 实验要求 . 1 1.2 二次多项式曲线模型. 1 1.2.1 方法原理及建模步骤 . 1 1.2.2 模型应用 . 2 1.3 三次多项式曲线模型. 4 1.3.1 方法原理及建模步骤. 4 1.3.2 模型应用 . 5 1.4 指数曲线模型. 7 1.4.1 方法原理及其建模步骤. 7 1.4.2 模型应用. 8 实验二 灰色预测法 . 11 2.1 实验目的与要求. 11 2.1.1 实验目的. 11 2.1.2 实验要求 . 11 2.2 GM(1,1)模型. 11 2.2.1 方法原理及其建模步骤 . 11 2.2.2 模型应用 . 14 实验三 预测精度测定与评价 . 19 3.1 实验目的与要求. 19 3.1.1 实验目的 . 19 3.1.2 实验要求 . 19 3.2 几种常用的测定模型精度的方法 . 19 3.2.1 精度测定的评价指标. 19 3.2.2 评价指标在模型精度检验中的应用. 20 实验四 多目标决策法 . 24 4.1 实验目的与要求. 24 4.1.1 实验目的 . 24 4.1.2 实验要求 . 24 4.2 层次分析法. 24 4.2.1 方法原理及其建模步骤 . 24 4.2.2 模型应用 . 27

机械设计制造及其自动化专业 《工科化学》 《工程制图(1)(2)》 《专业导论》 《专业认知实践》 《计算机绘图》 《理论力学》 《制图专用周》 《材料力学》 《互换性与技术测量》 《机械原理》 《机械原理课程设计》 《工程材料》 《工程热力学》 《机械设计》 《机械控制工程》 《机械设计课程设计》 《专业外语》 《材料成型技术》 《有限元分析基础》 《产品建模与仿真》 《测试技术》 《机械制造技术基础》 《液压与气压传动》 《机械制造技术基础课程设计》 《计算机辅助设计》 《生产实习》 《数控技术》 《单片机应用技术》 《优化设计》 《模具 CAD/CAM》 《网络制造技术基础》 《传感器及调理电路》 《工业机器人概论》 《绿色制造技术》 《现代设计方法综合应用与实践》 《制造装备及自动化》 《机械系统设计学》 《先进制造工艺技术》 《生产过程信息化技术》 《计算机控制技术》 《机械创新设计》 《计算机辅助制造》 《机电传动控制》 《虚拟仪器技术》 《数控编程》 《文献检索与科技论文写作入门》 《自主创新实践 1》 《自主创新实践 2》 《机械零件建模及数控加工》 《设计综合实践》 《制造综合实践》 《毕业实习和设计》 机械电子工程专业 《专业认知与实践(1)(2)》 《机械产品建模与仿真》 《检测技术课程设计》 《微控制器原理与接口技术》 《微控制器原理与接口技术课程设计》 《传感器及调理技术》 《机电系统建模与仿真》 《工业机器人工程运用实训》 《虚拟仪器工程应用》 《机电一体化系统设计》 《计算机测控技术》 《现代检测技术与应用》 《机器人技术基础》 《图像处理技术与应用》 《机器人在智能工厂中运用》 《学术报告与科技论文写作》 《专业能力综合训练 1》 《专业能力综合训练 2》 《运动控制系统编程实训》 工业工程专业 《工程制图》 《工业工程导论》 《工业工程基础》 《工程力学》 《运筹学》 《系统工程》 《创新思维》 《运筹学课程设计》 《系统工程课程设计》 《机械设计基础》 《机械设计基础课程设计》 《管理统计学》 《人因工程》 《数据库技术》 《数字建模（Pro/Engineer)》 《管理统计学课程设计》 《人因工程课程设计》 《管理信息系统课程设计》 《质量管理》 《物流工程》 《安全工程》 《质量管理课程设计》 《系统仿真》 《生产管理》 《工

课程主要内容： •离散事件系统建模与仿真的基本原理 •离散事件系统建模与仿真的方法 •Petri网建模与仿真 课程的先修课程： •生产运作与管理 •运筹学 •计算机编程与应用技术 •概率论与数理统计 课程的考核方法： 完成相关作业及期末考核。 第一章 离散事件仿真的概述 1.1 离散事件系统仿真的基本概念 1.2 生产系统仿真的特征 1.3 服务系统仿真的特征 1.4 离散系统仿真的基本步骤 第二章 离散事件仿真的分析 2.1 随机数的产生 2.2 离散事件仿真建模 2.3 输入数据分析 2.4 输出数据分析 第三章 离散事件仿真的案例分析 第四章 离散事件仿真的逻辑分析 ——Petri网

（一）理论课程 1《空间解析几何》 2《离散数学》 3《时间序列分析》 4《数值计算方法》 5《运筹与优化》 6《Python 程序设计》 7《常微分方程》 8《大数据技术原理及应用》 9《复变函数论》 10《概率统计》 11《高等代数》 12《面向对象程序设计》 13《数据结构与算法》 14《数据库原理及应用》 15《数据挖掘》 16《数理统计》 17《数学分析（1）》 18《数学分析（2）》 19《数学建模(1)》 20《数学建模(2)》 21《数学软件及应用》 （二）实验课程 22《时间序列分析》 23《数据结构与算法》 24《数学软件及应用》 25《数值计算方法》 26《Python 程序设计》 27《大数据技术原理及应用》实验 28《面向对象程序设计》 29《数据库原理及应用》课程 30《数据挖掘》 31《数理统计》 （三）实践课程 32《专业教育》 33《web 数据挖掘与电子商务项目实训》 34《技能实训》教学大纲 35《客户数据分析项目设计》 36《数学建模(1)》 37《数学建模(2)》 38《中文文本数据挖掘项目实训》 39《综合项目实训》教学大纲 40《毕业设计（论文）》教学大纲 41《毕业实习》教学大纲

• 概率分布与伪随机数生成 • 统计量分析 • 数理统计分析方法及计算机实现 • 统计假设检验 • 方差分析及计算机求解

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