问题 某大型牙膏制造企业为了更好地拓展产品市场,有效 地管理库存,公司董事会要求销售部门根据市场调查, 找出公司生产的牙膏销售量与销售价格、广告投入 等因素之间的关系,从而预测出在不同价格和广告费 用下的销售量.下面是30个销售周期(4周为1销售周 期)中收集到的资料.试根据这些数据建立一个数学 模型,分析牙膏的销售量与其它因素的关系,为制订 价格策略和广告投入提供决策依据

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

一、传统建模理论与数据开采问题 二、“从一般到简单”——约化建模型理论 三、非嵌套假设检验 四、约化模型的准则

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

一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

针对客户订单的重量需求为固定值、客户订单分配过程中有最小重量限制的板坯设计问题,建立了以最小化板坯数量为目标的约束满足模型.通过三划分问题的多项式归结,证明了该问题是强NP难的;针对问题的特殊性质,给出了变量选择策略和值选择策略;提出了基于约束满足技术的求解算法,并证明了算法的收敛性;通过数据实验对算法的有效性进行了验证

选用文献报道的14个渣系铁氧化物活度aFetO作为基础实验数据,验证了基于炉渣离子-分子共存理论(IMCT)所定义的铁氧化物综合质量作用浓度NFetO表征炉渣氧化性的可能性和精度.为了得到14个渣系的NFetO,建立了CaO-SiO2-MgO-FeO-Fe2O3-MnO-Al2O3-P2O5渣系的IMCT-Ni模型,其他13个渣系NFetO可由该渣系的IMCT-Ni模型经简化得到.结果表明,铁氧化物综合质量作用浓度NFetO不仅可像活度aFetO一样表征炉渣氧化性,而且比实测aFetO精度更高

本文利用密栅云纹法结合三次样条函数求导法,通过压剪实验,测量计算出压剪区内应变速率场及应力场。结果表明,水平应变速率及应力沿试件厚向分布不均;上下表面摩擦力大小不等;压剪区内存在着横贯变形区的大剪应力场。利用实验数据回归出异步条件下接触弧的摩擦系数表达式,并结合Nadai斜面压缩金属楔解建立了新的异步轧制压力模型。新模型与实际吻合较好

根据输入的结构模型,通过学习 执行主菜单5画结构平面图,熟练掌 握怎样画框架结构的结构平面图,掌 握根据输入的荷载数据计算钢筋混 凝土扳内力和配筋

一、问题的引出:非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程