2.1数学模型的定义和分类 2.2数学模型的建立 2.2.1建立数学模型的过程 2.2.2对模型的基本要求 2.2.3数学模型的验证和误差分析 2.3 Excel在建立数学模型的应用 2.3.1污水处理的线性回归分析 2.3.2结构分析和曲线拟合 2.3.3用 Excel进行参数估计

一个良好的OOA模型,在问题论域内必须上一致的和完整的。因此为了建立一个完整 的OOA模型,必须掌握分析模型的一致性和完整性的方法。OOA模型的一致性和完整性 指的是模型的语法正确性。在OOA模型的环境中,有各种各样正确性准则,它们可以应用 于OOA方法中。这些正确性准则可以标识为 (1)命名约定。是指关于模型标号、标识符、指示符等的形式或格式的公认标准

2.1 软件体系结构建模概述 ◎ 结构模型 ◎ 框架模型 ◎ 动态模型 ◎ 过程模型 ◎ 功能模型 2.2 “4+1”视图模型

针对协同服务的结构关系和特点,研究了协同服务模型,将协同服务模型分为内部服务模型和外部服务模型,此方法中可以较好地保护协同服务的内部信息.给出了基于随机Petri网的电子商务背景下企业协同服务中几种最具有代表性的内部服务模型到外部服务模型之间的转化定理及相应的证明.将该模型分析方法应用于电子商务下单流程分析之中,数值计算结果说明了该方法的有效性

转炉冶炼终点碳曲线拟合模型避开了熔池初始碳含量难以精准确定的问题,假设吹炼后期脱碳速率与熔池碳含量具有一定的函数关系,通过这种函数关系预报钢水终点碳含量.终点碳的三次方模型和指数模型预报精度在±0.02%之间的命中率分别为85.9%和81.2%.运用熔渣分子理论,基于冶炼热轧板材(SPHC)的渣组元成分,计算得出渣中FeO的活度为0.241.出钢温度为1686℃时,C和Fe元素选择性氧化的临界碳质量分数为0.033%.本文在传统指数模型的基础上,充分考虑了枪位、顶吹流量、底吹流量等操作参数对熔池脱碳速率的影响,建立了基于熔池混匀度的指数模型.基于熔池混匀度的指数模型与其他烟气分析碳曲线拟合模型相比,命中率有所提高.以新钢生产热轧板材(目标碳质量分数为0.06%)时的烟气数据为研究对象建模,终点碳质量分数预报误差在±0.02%之间的有75炉次,占验证数据量的88.2%

通过对某钢厂脱磷转炉炉渣磷酸盐容量计算和分析并结合前人的研究成果,得出实测炉渣磷酸盐容量与炉渣中碱性氧化物含量、炉渣光学碱度、炉渣中全铁含量和温度的变化关系,并结合生产数据拟合出炉渣的组成与炉渣磷酸盐容量的表达式.将文献报道的不同炉渣磷酸盐容量模型的计算值与实测值进行了对比和分析.基于共存理论建立了本渣系炉渣磷酸盐容量预测模型,误差分析表明该预测模型准确可信,将为现场生产提供理论指导

3.1机电系统的数学模型及其转换方法 机电系统计算机仿真与辅助设计是建立在机电系统数学模型基础之上的。对于 各类机电系统,利用仿真手段对其进行分析与设计,首先就需要建立相应的系统数 学模型,此后,就需要研究如何将系统的数学模型转变为适合于计算机进行分析计 算的仿真模型,即数值算法模型。在此基础上,即可通过对数学模型的求解分析, 实现对系统动静态特性的分析与设计

◼ 2.1 数学模型的定义和分类 ◼ 2.2 数学模型的建立 ◼ 2.2.1 建立数学模型的过程 ◼ 2.2.2 对模型的基本要求 ◼ 2.2.3 数学模型的验证和误差分析 ◼ 2.3 Excel 在建立数学模型的应用 ◼ 2.3.1 污水处理的线性回归分析 ◼ 2.3.2 结构分析和曲线拟合 ◼ 2.3.3 用Excel进行参数估计

第一章EViews软件使用初步 第二章线性回归分析 第三章非线性模型 第四章传统时间序列分析 第五章ARMA模型应用 第六章动态计量模型基础 第七章多方程模型 第八章条件异方差模型 第九章Panel Data模型 第十章离散及受限因变量模型 第十一章EViews编程基础

对鞍钢冷轧厂四机架冷连轧机轧制压力模型进行了认真分析,指出了其存在的缺陷.把遗传算法(GeneticAlgorithms,简称GA)和神经网络有机结合,设计出了具有遗传算法性能参数优选、网络结构参数优选、网络性能参数优选以及GA-BP算法联合进行网络权值修改几种功能的遗传神经网络,建立了基于遗传神经网络的新冲连轧机轧制压力模型.通过原模型计算值、新模型计算值与实测值之间的对比分析可知,遗传神经网络模型计算精度优于传统轧制力模型