提出了基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法.以带钢热镀锌生产中带钢力学性能和锌层质量的质量监控为研究对象,用偏最小二乘方法建立了生产过程参数与质量结果之间的回归模型,对生产过程控制能力进行了分析,并给出了产品质量的预测方法.用鞍钢股份有限公司带钢热镀锌的实际生产数据进行验证.结果表明,偏最小二乘法比传统的多元线性回归方法具有更好的预测精度,基于偏最小二乘回归的锌层质量预测模型,其相对预测误差可达到5.93%

10.1系统辨识的概念 10.1.1系统辨识的定义 系统辨识是利用观测到的系统输入输出数据构造系统数学模型的方法。 在实际应用中,往往把分析法和实验法这两种建模方法结合起来。尽量利 用对物理过程的认识,将系统模型分为已知的和未知的两部分,用实验法确定 未知部分的模型

一、地学模型概述 地理信息系统以数字世界表示自然世界，具有完备的空间特性，可以存储和处理不同 地理发展时期的大量地理数据、并具有极强的空间系统综合分析能力，是地理分析的有力 工具。因此，地理信息系统不仅要完成管理大量复杂的地理数据的任务，更为重要的是要 完成地理分析、评价、预测和辅助决策的任务，必须发展广泛的适用于地理信息系统的地 理分析模型，这是地理信息系统走向实用的关键

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用

轧制过程中,轧制速度的波动和传动系统的扭转振动,都将导致轧辊与带钢表面之间产生相对滑动,严重影响带钢表面质量.为更进一步研究轧辊与带钢打滑特性,建立了森吉米尔二十辊轧机传动系统打滑扭振动力学模型,对不同轧制速度和不同摩擦系数时轧辊扭矩的动力学进行了仿真分析,通过与实验数据的对比,验证了动力学模型的有效性,为分析轧制打滑时扭矩波动提供了新的、完善的分析模型

通过建立连铸板坯凝固过程的传热模型和采用实测温度数据进行检验,获得了铸坯温度及坯壳厚度的数据.在此基础上建立了凝固过程的应变分析模型,得到了实际工况条件下坯壳所受的拉应变.结果表明,在正常工况下,连铸坯凝固前沿所受的应变很小,铸坯不会产生内部裂纹;当导辊开口度的偏差大于2 mm时,其引起的应变大于鼓肚应变,且凝固前沿所受的应变大于临界应变,内部裂纹发生的可能性很大.支撑辊对中精度是产生内部裂纹的重要影响因素

汽车悬架中存在多种非线性因素,采用非线性模型的时域求解可获得更准确的平顺性分析结果.考虑到单一软件的局限性,本文采用协同仿真技术分析非线性车辆模型的平顺性.用机械系统软件ADAMS建立汽车多体模型,并用MATLAB/Si mulink的S函数建立路面模型、轮胎模型和驾驶员模型.以随机生成的路面不平度数据为输入,在Si mulink环境下建立协同仿真模型并完成车辆非线性模型的时域求解.给出了平顺性协同仿真算例,并根据响应量时间历程数据计算了簧载质量加权加速度均方根值和车轮动载均方根值.平顺性分析结果表明该协同仿真方法合理、可靠,满足非线性车辆模型的平顺性时域分析需要

第一节 数字地面模型分析 第二节 空间叠合分析 第三节 空间缓冲区分析 第四节 空间网络分析 第五节 空间统计分析 第六节 空间数据的集合分析和查询

利用物流管理信息系统解决了物流数据处理的 基本问题,进一步利用其数据与信息进行分析 、支持物流企业领导决策是物流信息系统进一 步发展的必然要求。 士本章介绍决策以及决策支持的相关概念,以及 物流决策的一般方法、物流决策模型和预测技 术,然后介绍决策支持系统、物流信息分析技 术和物流系统模拟。其目的是使读者掌握基于 决策的支持方法

本文从社会分层理论出发,基于2009年中国城市青年状况调查数据,利用方差分析和无序多分类Logistic回归模型,着重从独生子女属性流动特征和婚育状态等多角度实证分析城市青年的住房来源及其影响因素