第八章 建立实验数学模型的一般方法 PPT课件
如何建立数学模型28页PPT
24、勇气很有理由被当作人类德性之 首,因 为这种 德性保 证了所 有其余 的德性 。--温 斯顿. 丘吉尔 。 25、梯子的梯阶从来不是用来搁脚的 ,它只 是让人 们的脚 放上一 段时间 ,以便 让别一 只脚能 够再往 上登。
66、节制使快乐增加并使享受加强。 ——德 谟克利 特 67、今天应做的事没有做,明天再早也 是耽误 了。——裴斯 泰洛齐 68、决定一个人的一生,以及整个命运 的,只 是一瞬 之间。 ——歌 德 69、懒人无法享受休息之乐。——拉布 克 70、浪费时间是一桩大罪过。——卢梭
数学建模的一般步骤和案例(课堂PPT)
于是得到罐内储油量与油位高度及变位参数(纵向倾斜角度和横向 偏转角度 )之间的一般关系。再利用附表2中的数据列方程组寻找与 最准确的取值。
.
20
本题是一道比较开放的题目,同学对问题的理解和所 关注的侧面(角度)的不同,会导致答卷的多样性。 以下几点在评阅中值得特别关注: 1. 影响力的定义,即因素的选定:考虑到3天时间不 太可能进行一个全面的影响力分析,如何恰当地选择 一个影响力的侧面极其相关因素是解题的基本前提。 容易考虑到的影响力包括经济、旅游、社会、文化等 多个方面,也可以是一个较小的侧面(比如表演、自 愿者、摄影)。要求有明确具体的定义,要有合理的 论证,要有数据支撑。 2. 因素的组织结构模型和有关信息的搜索:因素的相 关性、信息的完备性等都是值得注意的问题。鼓励直 接从网络采集因素数据,比如词汇搜索量、点击率等 等。 3. 定量建模,数据的收集和分析:要注意模型的合理 性,注意数据之间的可比性与归一化。鼓励纵向(时 间)和横向(其它重大事件)的比较。 4. 科学、直观地表达结论:结论一般不应该是一个简 单常识。
一般要求设计2~3个模型(一个简单的、再对模型进 行改进,得到第二个模型,就会生动)
推导时,公式若很长,可放在附录中 利用现成的软件计算模型数据 讨论误差
.
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B题 2010年上海世博会影响力的定量评估
2010年上海世博会是首次在中国举办的世界博览会。 从1851年伦敦的“万国工业博览会”开始,世博会正 日益成为各国人民交流历史文化、展示科技成果、体 现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。请你们选 择感兴趣的某个侧面,建立数学模型,利用互联网数 据,定量评估2010年上海世博会的影响力。
《数学模型电子教案》课件
《数学模型电子教案》PPT课件第一章:数学模型概述1.1 数学模型的定义与分类1.2 数学模型的构建步骤1.3 数学模型在实际应用中的重要性1.4 数学模型与数学建模的区别与联系第二章:数学模型建立的基本方法2.1 直观建模法2.2 解析建模法2.3 统计建模法2.4 计算机模拟建模法第三章:线性方程组与线性规划模型3.1 线性方程组的求解方法3.2 线性规划的基本概念与方法3.3 线性规划模型的应用案例3.4 线性规划模型的求解算法第四章:微分方程与差分方程模型4.1 微分方程的基本概念与分类4.2 微分方程的求解方法4.3 差分方程的基本概念与分类4.4 差分方程的求解方法与应用第五章:概率论与统计模型5.1 概率论基本概念与随机变量5.2 概率分布与数学期望5.3 统计学基本概念与推断方法5.4 统计模型的应用案例第六章:最优化方法与应用6.1 无约束最优化问题6.2 约束最优化问题6.3 最优化方法的应用案例6.4 遗传算法与优化问题第七章:概率图与贝叶斯模型7.1 概率图的基本概念7.2 贝叶斯定理及其应用7.3 贝叶斯网络与推理方法7.4 贝叶斯模型在实际应用中的案例分析第八章:时间序列分析与预测模型8.1 时间序列的基本概念与分析方法8.2 自回归模型(AR)与移动平均模型(MA)8.3 自回归移动平均模型(ARMA)与自回归积分滑动平均模型(ARIMA)8.4 时间序列预测模型的应用案例第九章:排队论与网络流量模型9.1 排队论的基本概念与模型构建9.2 排队论在服务系统优化中的应用9.3 网络流量模型的基本概念与方法9.4 网络流量模型的应用案例第十章:随机过程与排队网络模型10.1 随机过程的基本概念与分类10.2 泊松过程与Poisson 排队网络10.3 马克威茨过程与随机最优控制10.4 排队网络模型的应用案例第十一章:生态学与种群动力学模型11.1 生态学中的基本概念11.2 种群动力学模型的构建11.3 差分方程在种群动力学中的应用11.4 种群动力学模型的案例分析第十二章:金融数学模型12.1 金融市场的基本概念12.2 金融数学模型概述12.3 定价模型与风险管理12.4 金融数学模型在实际应用中的案例分析第十三章:社会经济模型13.1 社会经济系统的基本特征13.2 经济数学模型的构建方法13.3 宏观经济模型与微观经济模型13.4 社会经济模型的应用案例第十四章:神经网络与深度学习模型14.1 人工神经网络的基本概念14.2 深度学习模型的构建与训练14.3 神经网络在数学建模中的应用案例14.4 当前神经网络与深度学习的发展趋势第十五章:数学模型在工程中的应用15.1 工程问题中的数学建模方法15.2 数学模型在结构工程中的应用15.3 数学模型在流体力学中的应用15.4 数学模型在其他工程领域中的应用案例重点和难点解析本《数学模型电子教案》PPT课件涵盖了数学模型概述、建模方法、线性方程组与线性规划、微分方程与差分方程、概率论与统计、最优化方法、概率图与贝叶斯模型、时间序列分析、排队论与网络流量模型、随机过程、生态学与种群动力学模型、金融数学模型、社会经济模型、神经网络与深度学习模型以及数学模型在工程中的应用等多个领域。
建立数学模型的一般方法
建立数学模型的一般方法数学建模的一般方法如下:1.确定问题:首先,我们需要清楚地描述问题,并确保对问题有全面的理解。
我们需要收集相关数据、了解约束条件,并明确预期结果。
2.邀约模型:在确定问题之后,我们需要确定所要建立的模型类型。
数学模型可以分为确定性模型和随机模型。
确定性模型基于确定的数据和规则进行分析,而随机模型考虑到不确定性因素。
另外,模型可以是静态的(只考虑时刻的瞬时状态)或动态的(时间的连续变化)。
3.收集数据:进行建模所需的数据是非常重要的。
根据问题的类型,我们可以使用实验数据、统计数据或其他相关数据集。
数据的有效性和可靠性对模型的精确性和可靠性至关重要。
4.假设条件:在建立数学模型时,我们需要定义适当的假设条件。
这些假设可以简化问题,提高模型的可解性。
假设条件应该基于先前的经验和合理的逻辑。
5.建立数学表达式:根据问题的特点,我们可以选择适当的数学工具和技术来建立数学表达式。
这可能包括代数方程、微分方程、概率分布、优化函数等。
我们需要理解问题的关键因素,构建变量、参数和约束条件,并将其转化为数学方程或方程组。
6.解决数学模型:一旦数学模型建立完毕,我们可以使用数学方法来解决模型。
这可能包括分析性解、数值解或仿真方法。
根据问题的复杂性,我们可以使用数学软件或计算机编程来进行计算和分析。
7.验证和修正模型:建立模型后,需要验证模型的准确性和可靠性。
我们可以使用实验数据或其他观测数据来验证模型的预测结果。
如果发现模型在一些方面存在问题,我们需要进行修正或调整以提高模型的准确性。
8.预测和解释结果:通过使用已建立并验证的数学模型,我们可以预测未来情况并解释模型的结果。
这有助于理解问题的根本原因、寻找解决方案并做出决策。
9.敏感性分析和优化:在建立数学模型的过程中,我们还可以进行敏感性分析和优化。
敏感性分析用于评估模型输出对输入参数的敏感性,有助于了解问题的关键驱动因素。
优化技术可以帮助我们在给定的约束条件下找到最佳解决方案。
第八章-航空发动机数字模型PPT演示课件
环节相串联的框图。图中燃油泵作为一个
环节,输出量为供油量Wf,输入量为发
动机转速n(由于泵的转速与发动机转速
之比一定,故常用n来代表)及油泵调节
机构位置m。
带传动燃油泵的
7
基本发动机框图
❖ 考虑燃油延误时的动态方程
在推导基本发动机动态方程时,假设(6)曾忽略了燃油室 内的燃烧过程的时间滞后。实际上,燃料供给和燃料吸热、 汽化、氧化、放热以及燃气温度上升到稳定值,这整个过程 是需要一定时间来完成的,通常把这段时间称为燃烧延误时 间,用т表示,т在0.05~0.2s范围内变化,其值一般由试验 测定。燃烧延误会影响发动机的动态特性,有时甚至会使发 动机控制系统的工作产生不稳定现象。因此,在对发动机的 动态特性作精确分析时应予考虑。
考虑燃烧延误和基本
8
发动机结构图
线性模型的建立
❖ 上述基本发动机动态方程的推导方法,只适用于求取以供油
量作为输入,转速作为输出的动态方程。动态方程系数TT和KT 的估算不方便。在生产和科学研究实际中,动态参数的估算,
往往不是从发动机剩余扭矩偏导数进行计算,而是根据发动机
压气机特性、涡轮特性、设计点发动机热力参数,以及发动机
5
基本发动机简图
❖ 基本假设 由于发动机内部的气动热力过程比较复杂,为了简化发动
机数学模型的推导,特作以下假设。 (1)只考虑发动机转子惯性对发动机动态特性的影响,忽略 热惯性和部件通道容积动力学的影响; (2)只研究发动机在其稳态点附近的小偏离运动,并认为动 态过程部件效率及总压损失系数保持不变; (3)涡轮导向器及尾喷口都处于临界以上状态工作; (4)飞行条件不变; (5)燃油泵不由发动机带动; (6)忽略燃烧延误及燃气与空气流量的差别。
数学建模过程PPT课件
为了在表决提案时避免可能出现10:10的平局,再设一个席 位。
21个席位的分配结果
系别 人数 所占比例
分配方案
甲 103 103/200=51.5% 51.5 %•21 =10.815
乙 63 63/200=31.5% 31.5%•21=6.615
丙 34 34/200=17.0% 17.0%•21=3.570
3 42 Q3 1(1 1) 578
1 0 32 Q1 3(3 1) 888.4
6 32 Q2 2(2 1) 661.5
3 42 Q3 1(1 1) 578
甲1 乙1 丙1
4 6 7 10 11 13 16 17 19 20 5 8 12 14 18 9 15 21
甲:11,乙:6,丙:4
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练习 学校共1000学生,235人住在A楼,333人住 在B楼,432住在C楼。学生要组织一个10人 委员会,试用惯例分配方法, d’Hondt方法和 Q值方法分配各楼的委员数,并比较结果。
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d’Hondt方法 有k个单位,每单位的人数为 pi ,总席位数为n。 做法: 用自然数1,2,3,…分别除以每单位的人数,从 所得的数中由大到小取前 n 个,(这n 个数来 自各个单位人数用自然数相除的结果),这n 个数中哪个单位有几个所分席位就为几个。
2 建模步骤
模型准备
模型假设
模型检验 模型应用
模型分析
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模型建立 模型求解
1)模型准备: 了解问题的实际背景,明确建模目 的,掌握对象的各种信息如统计数据等,弄清实际 对象的特征。
有时需查资料或到有关单位了解情况等。
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北师大版高中数学课件必修第1册第八章 数学建模活动(一)
(2)小组成员查阅有关资料,进行讨论交流,寻求测量效率高的方法,设计测
量方案(最好设计两套测量方案);
(3)分工合作,明确责任.例如,测量、记录数据、计算求解、撰写报告的分
工等;
(4)撰写报告,讨论交流.可以用照片、模型、PPT等形式展现获得的成果.
想的结果.
对上面的测量报告,教师和同学给出评价.例如,对测量方法,教师和种可行的测量方法;对测量
结果,教师评价为“良”,同学评价为“中”,因为两种方法得到的结果相差较大.
对测量结果的评价,教师和同学产生差异的原因是教师对测量过程的部分
项目实施加分,包括对自制测量仰角的工具等因素作了误差分析;同学则进
其中α,β,a,h如图所示.
两次测角法示意图
2.镜面反射法
(1)将镜子(平面镜)置于平地上,人后退至从镜中能够看到房顶的位置,测量
人与镜子的距离;
(2)将镜子后移a m,重复(1)中的操作;
(3)楼高
ℎ
x 的计算公式为 x=
.
2 -1
其中a1,a2是人与镜子的距离,a是两次观测时镜面之间的距离,h是人的“眼
根据上述要求,每个小组要完成以下工作:
(1)选题
(2)开题
可以在课堂上组织开题交流,让每一个项目小组陈述初步测量方案,教师和
其他同学可以提出质疑.例如:
如果有学生提出要通过测量仰角计算高度,教师可以追问:怎么测量?用什
么工具测量?目的是提醒学生,事先设计出有效的测量方法和选用实用的
测量仪器.
如果有学生提出要通过测量太阳的影长计算高度,教师可以追问:几时测量
与未来计算的关联.
在讨论的基础上,项目小组最终形成各自的测量方案.讨论的目的是让学生
数学建模常用方法介绍ppt课件
遗传算法一般步骤
1. 完成了预先给定的进 化代数 2. 种群中的最优个体在 连续若干代后没有改进 3. 平均适应度在连续若 干代后基本没有改进
竞赛中的群体思维方法
✓平等地位、相互尊重、充分交流 ✓杜绝武断评价 ✓不要回避责任 ✓不要对交流失去信心
竞赛中的发散性思维方法
➢ 借助于一系列问题来展开思路
与模糊数学相关的问题(二)
模糊聚类分析—根据研究对象本身的属性构造 模糊矩阵,在此基础上根据一定的隶属度来 确定其分类关系
模糊层次分析法—两两比较指标的确定
模糊综合评判—综合评判就是对受到多个因素 制约的事物或对象作出一个总的评价,如产 品质量评定、科技成果鉴定、某种作物种植 适应性的评价等,都属于综合评判问题。由 于从多方面对事物进行评价难免带有模糊性 和主观性,采用模糊数学的方法进行综合评 判将使结果尽量客观从而取得更好的实际效 果
3. 合并距离最近的两类为一个新类 4. 计算新类与当前各类的距离(新类与当
前类的距离等于当前类与组合类中包含 的类的距离最小值),若类的个数等于 1,转5,否则转3 5. 画聚类图 6. 决定类的个数和类。
统计方法(判别分析)
➢ 判别分析—在已知研究对象分成若干类型,并已取 得各种类型的一批已知样品的观测数据,在此基础 上根据某些准则建立判别式,然后对未知类型的样 品进行判别分类。
这个问题与什么问题相似? 如果将问题分解成两个或几个部分会怎样? 极限情形(或理想状态)如何? 综合问题的条件可得到什么结果? 要实现问题的目标需要什么条件?
➢ 借助于下意识的联想(灵感)来展开思路
抓住问题的个别条件或关键词展开联想或猜想 综合所得到的联想和猜想,得到一些结论 进一步思考找出新思路和方法
数学模型介绍ppt课件
数学建模竞赛的题目由日常生活、工程技术和管理科学中的实际问 题简化加工而成,大家可以从网上找到历年的赛题,它们对数学知识 要求不深,一般没有事先设定的标准答案,但留有充分余地供参赛者 发挥其聪明才智和创造精神。
数学建模的具体应用
• 分析与设计
• 预报与决策
• 控制与优化
• 规划与管理
如虎添翼
数学建模
计算机技术
知识经济
1.3 数学建模示例
1.3.1 椅子能在不平的地面上放稳吗
问题分析 通常 ~ 三只脚着地 放稳 ~ 四只脚着地
• 四条腿一样长,椅脚与地面点接触,四脚
模 连线呈正方形;
型 假
• 地面高度连续变化,可视为数学上的连续
“没有。” “没有。” “不算。” “没有花,就十只。” “都怕死。” “不会。” “完全可以。”
不是开玩笑,这就是数学建模。从不 同的角度思考一个问题,想尽所有的可能, 正所谓的智者千虑,绝无一失,这,才是 数学建模的高手。
第一讲 建立数学模型
1.1 从现实对象到数学模型 1.2 数学建模的重要意义 1.3 数学建模示例 1.4 数学建模的方法和步骤 1.5 数学模型的特点和分类 1.6 怎样学习数学建模
引言
数学建模竞赛,就是一项数学应用题比 赛。大家都做过数学应用题吧,比如说 “树上有十只鸟,开枪打死一只,还剩几 只”,这样的问题就是一道数学应用题(应 该是小学生的吧),正确答案应该是9只, 是吧?这样的题照样是数学建模题,不过 答案就不重要了,重要的是过程。真正的 数学建模高手应该这样回答这道题:
数学建模与数学实验ppt课件
02
通过数学实验,可以发现和解决数学理论中的问题,推动数学
理论的发展和完善。
数学实验在科学、工程、经济等领域有广泛应用,为解决实际
03
问题提供有效的工具和方法。
数学实验的常用工具
MATLAB
一种常用的数学计算软件,具有强大的数值 计算、矩阵运算和图形绘制等功能。
Python
一种通用编程语言,广泛用于科学计算、数 据分析和机器学习等领域。
02
03
相互促进
两者都是为了解决实际问题或探 究数学问题而进行的方法和工具。
数学建模为数学实验提供理论指 导,而数学实验可以验证数学建 模的正确性和有效性。
区别
目的
数学建模的主要目的是建立数学模型,描述实际问题中变 量之间的关系;而数学实验则是通过实验手段来探究数学 规律或验证数学结论。
应用领域
数学建模广泛应用于各个领域,如物理、工程、经济等; 而数学实验则更多应用于数学教育和研究领域。
简化模型
在保证模型精度的基础上,对模型进行必要 的简化。
求解模型
求解方法选择
根据模型的特点选择合适的数值计算方法或解 析解法。
编程实现
利用编程语言实现模型的求解过程。
误差分析和收敛性判断
对求解过程进行误差分析,判断求解方法的收敛性和稳定性。
模型验证与优化
数据拟合与检验
将模型结果与实际数据进行对比,检验模型的准确性和适用性。
问题分析
明确问题定义
对问题进行深入理解,明确问题的目标、约束条件和 相关参数。
收集数据和信息
收集与问题相关的数据和背景信息,为建立模型提供 依据。
确定主要影响因素
分析问题中起决定性作用的关键因素,忽略次要因素。
数学建模方法ppt课件
微
了很大作用。
分
方
应用实例:
程 模
单种群模型(Malthus Logistic )
型
两种群模型
传染病模型(SI SIS SIR)
作战模型
商品销售模型
回归分析是研究变量间统计规律的方法,属于”黑 箱“建模中常用的方法,根据自变量的数值和变化, 估计和预测因变量的相应数值和变化。有线性回归和 非线性回归。
点击添加文本
)点b2击添加文本
ax1m,1x点x21 ,击添a,m加x2nx文2本0 amnxn (, )bn
点击添加文本
建模步骤:
1.建立模型:找出目标函数及相应的限定条件
2.模型的求解:可利用Lin点go击软添件加进文行本求解模型。
3.结果分析
4.灵敏度分析:改变个别相关系数观察最优解是否会
min{D( p, k), D(q, k)}
点击添加文本
点击添加文本
步骤4:重复步骤2和步骤3,直至满足聚类为止。
对于不确定性问题,又可分为随机不确定性与模 糊不确定性两类。模糊数学就是研究属于不确定性, 而又具有模糊性量的变化规律的一种数学方法。
模
点击添加文本
糊
数 学
原理关键词: 模糊集 隶属函数 模糊关系 模糊矩阵
yi 0 1xi1 2 xi2 p xip , i 1,2,, n
其中, i 是随机误差,相互独立且满足E(i ) 0, var(i ) 2
一般非线性模型的形式: 其中, f 是一般的非线性函数, 是 p维参数向量, 是一随机 误差变量,E( ) 0, var( ) 2
,把 Gp 和 Gq 合并
步骤3:计算新类与其他类的距离 点击添加文本
D(r, k) min{d (r, k) r Gr , k Gk , k r} min{d ( j, k) j Gp Gq , k Gk , k j}
第八章 建立实验数学模型的一般方法
1 2 k ui
对上式两边取对数得到: ln Yi ln A 1 ln X1i 2 ln X 2i k ln X ki ui
令 则可将原模型化为标准的线性回归模型:
* * Yi* ln Y , 0 ln A, X 1*i ln X 1i , X 2i ln X 2i , , X ki ln X ki
第八章 建立实验数 学模型的一般方法
获得变量间关系Βιβλιοθήκη 方式: 1 纯数学推导得出理论公式
2 ★ 将实验数据整理成反映变量间关系的数 学模型,解决实际问题。
利用实验数据获得数学模型两个步骤: 确定函数形式 求公式系数
第一节 寻求数学模型函数形式的几种方法
由实验数据建立数学模型,关键的问题是如 何确定变量间可能存在的函数形式。
令 Yi* ln Yi , ln A 则可将原模型化为标准的线性回归模型;
Yi bX i ui
*
放射性同位素测化石年代,概率中的指数分布,细菌的繁殖, 原子弹的裂变,元素的衰减,室内空气品质污染物含量
3 对数函数模型 对数函数模型的一般形式为:
Yi ln X i ui
Y 0 1Z1i 2 Z 2i k Z ki ui
非线性方程进行线性化的典型实例,表 8 - 6 。 附录8中更多的典型曲线,排列成表以供对 照选取数模。
对于每一个函数,针对不同的系数值,给出 了许多条曲线。
注意:
实验曲线可能只与典型曲线的一部份(在某 区间内)相同。 试验曲线的不同部分对应不同的典型曲线。
第四节
求数学模型公式系数的方法
选择数模的函数形式 根据实测数据来确定数学模型公式系数 确定数学模型公式系数 原理上: 实现:工具软件
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例
在水流量恒定下,对冲洗锅炉水处理装置的滤料,得 出洗涤水浓度 c 与时间t的关系,求数学模型。
绘图—与标准曲线比 较—判断曲线类型
lnC = lnC0 + A t 将实验数据绘在半对数 纸上
所有点均在一条直线 上,所选指数模型是正
确的。
在表中选择两对相距“较远”的数据, 如 t1= 1, C1 = 6.6, t2 = 8, C2= 0.56 代入模 型中,求A,C0
图 8 - 7 冷冻机容量曲线
(二)进行线性化转换
对上式取对数,得: lgR = lga + b lgAt 新变量: Y = lgR X = lgAt
(三)验证所选公式 将已知数据,在双对
数坐标上绘制容量曲线。 此曲线呈一直线,说明 初选函数符合实际情况。
图 8 - 8 线性化后的 冷冻机容量曲线
直线关系
(t,lgy)为坐标轴的图8-1上。
这些点都落在一条直线上,证明 所初选的数学模型是合理的。
并非所有函数形式均能设法转换为直线关系 通常对含有两个系数的方程最适合
二、适合于线性化的典型函数及图形
为便于将实验曲线与典型曲线相对照初选 数学模型 列出了一些非线性方程、典型图示和线性 化的变换方法。
(6)幂函数 传热准则数关联式 幂级数
(7)双曲线函数是拟合地基沉降、水泥土桩极限 承载力曲线中常用的函数形式
3.将实验数据标绘成曲线,与各种典型曲线 对照,确定函数形式。
第二节 建立n次多项式的数学模型
理论和经验证明,当次数增加时,通常可 以达到与原函数的任意接近程度。
如果有n+1 对实验数据(xi,Φi),可以把 数模选成n次多项式的形式。 解n+1 个 yi= Φ(xi)方程组,即可求出n+ 1 个未知的系数 a0 ,al , a2 , ….an之值。
一、 n 次多项式项数的确定 用差分检验法决定多项式模型的项数
步骤:
选取成等差数列的自变量数值xi,
➢ 列出对应xi的 yi 值
➢ 一阶差分
,
➢ 二阶差分
,
➢ 三阶差分
,
➢ ……
➢ 作出差分表。
原则:当第n阶差分列内所有的数值接近相等时,就 意味着用n次多项式来表示未知函数已足够准确。
(t,T)
令 Yi* ln Yi , ln A 则可将原模型化为标准的线性回归模型;
Yi* bXi ui
放射性同位素测化石年代,概率中的指数分布,细菌的繁殖, 原子弹的裂变,元素的衰减,室内空气品质污染物含量
3 对数函数模型 对数函数模型的一般形式为:
Yi ln Xi ui
令
X
* i
这样分组往往可以得出满意的结果。
所求数学模型为:
为检查此数学模型,将实测的自变量 ti逐个代 入公式,计算出y值,再与实测值yi相比较。比较 结果:
结果满意。
三、用最小二乘法求数模公式系数
(xi,yi), yi = f(xi) ,找出一个Φ(xi)使
达到最小。 Φ(xi)就是最小二乘法得到的数学模型 。 得到的数模或曲线能更好的接近真实值。 最小二乘法用于求取各种多项式的系数是很常见的。 具体分析(怎样判断偏差平法和最小)见第九章第二节。
可以直接用统计软件进行最小二乘回归
其中系数 A 为该直线与 Y 轴的截距;
系数 B 为该直线的斜率。
系数 A 可由直线与 Y 轴的交点的纵坐标定出。
系数 B 可由直线与 ox 轴夹角的正切(tgα)求。
用图解法很直观,也能达到一定精度。
2 也可选取直线上相互距离较远的两个点(两点一线), 即直两接对求实解测两数方据程(,即X1,Y1) (X2,Y2) 代入模型(8-12)式
✓ 注意:
实验曲线可能只与典型曲线的一部份(在某 区间内)相同。
试验曲线的不同部分对应不同的典型曲线。
所得的数学模型,应严格限制在相应范围内 使用。
[ 例 8 - 4 ] 试求办公楼类建筑,空调所需冷冻机容量R ( kJ / h )与建筑规模(面积At) 大小的经验总结公式。
(一)在直角坐标上绘制容量曲线。对照典型曲线初 选函数形式 实际曲线与图 8 - 2 的幂函数, y= axb 当 b > 1 时 的曲线非常相似。初选函数形式 R = aAt b
每一对(Xi,Yi)就有一个条件方程,实验数据 为n对,条件方程有n个,近似直线n条。
将所有n个方程等分成两大组。当 n 为奇数时, 两组近似相等。
再把每大组的条件方程相加,得出两个方程。
解此两方程,求得“平均”意义下的系数 A 和 B 值。
分组方法: 通常按实验数据的先后次序,从中间近似分段,联立求 解。
5 S-型曲线(生长曲线)模型 S-型曲线模型的一般形式为:
1
Yi e Xi ui
首先对上式做倒数变换得:
1 Yi
eXi
ui
令
Yi*
1 Yi
,
X
* i
e Xi
则可将原模型化为标准的线性回归模型
Yi*
X
* i
ui
6 多项式函数模型 多项式函数模型的一般形式为:
Yi
0
1 X系数 c = a0 + a1T + a2T2
牛顿插值公式
牛顿插值公式
用两点插值,从直线方程点斜式出发,
y(x) =
y0
+
y1 x1
y0 x0
(x
x0)
推广到具有n+1 个插值点的情况
牛顿插值公式的优点是:增加一个节点时,只 要再增加一项就行了
牛顿插值公式
x
y
yn(x)=b0+b1(x-x0)+b2(x-x0)(x-x1)+…
5 S-型曲线(生长曲线)模型
S型曲线主要用于描述动、 植物的自然生长过程,又称 生长曲线. 一般,事物总是经过发生、 发展、成熟三个阶段,每一 个阶段的发展速度各不相同。 通常在发生阶段,变化速度 。 较为缓慢;在发展阶段,变 化速度加快;在成熟阶段, 变化速度又趋缓慢.
按上述三个阶段发展规律得到的变化曲线为生长曲线。
第八章 建立实验数 学模型的一般方法
获得变量间关系
方式: 1 纯数学推导得出理论公式
2 ★ 将实验数据整理成反映变量间关系的数
学模型,解决实际问题。
利用实验数据获得数学模型两个步骤: 确定函数形式 求公式系数
第一节 寻求数学模型函数形式的几种方法
由实验数据建立数学模型,关键的问题是如 何确定变量间可能存在的函数形式。
ln Xi
则可将原模型化为标准的线性回归模型
Yi
X
* i
ui
对数函数应用于PH值的计算PH=-lg(H+…)
4 双曲线函数模型
x y = 1 双曲线函数
双曲函数模型的一般形式为:
1 Yi
1 Xi
ui
令
Yi*
1 Yi
,
X
* i
1 Xi
则可将原模型化为标准的线性回归模型
Yi*
X
* i
ui
双曲线函数 是拟合地基 沉降、水泥 土桩极限承 载力曲线中 常用的函数 形式
L
k
X
k i
ui
令
Z1i
Xi , Z2i
X
2 i
,L
, Zki
X
k i
则可将原模型化为标准的线性回归模型
Y 0 1Z1i 2Z2i L k Zki ui
非线性方程进行线性化的典型实例,表 8 - 6 。
附录8中更多的典型曲线,排列成表以供对 照选取数模。
对于每一个函数,针对不同的系数值,给出 了许多条曲线。
=f(x) 合适
[例8-3] 在研究某化学反应 速度时,得到的数 据见表 8-5 , t为从实验开始算 起的时间; y为在反应混合物 中物质的量,
选择一个合适的数 学模型。
【解】 首先将所得实验数据标绘在图上。初选模型(图83 指数函数,b < 0)
验证初选模型是否正确
将公式两边取对数直线化。
插值公式所求出的结果要准确些(前提:测量数据 准确无误差), 实验误差敏感
第三节 根据实验曲线选取数学模型
➢ 理论推导和专业经验均无法确定函数形式 ➢ 多项式方次高
根据实验曲线选取数学模型
步骤: 将实验数据标绘成曲线 按曲线的形状,对照各种典型曲线,初选一个函
数形式 用直线化检验法鉴别选择是否合理
Δ y0
Δ 2y0
Δc0 、 Δ2c0 取平均值
Δc0 、 Δ2c0 取平均值
除了与差分有关, a0与 x0 、 y0 有关, a1与 x0 有关,
用其它点作为x0 、 y0 代入,求出不同的a0、 a1
a0、a1取平均值
a 2 与 x0, y0无关
取平均值
,
数学模型为:
与工程热力学结果一致。c 计算,
与实测 c 比较,两者完全吻合。插值法要 求曲线过实验点。
过分地追求符合实验数据(即使曲线通过 实验点)也是徒劳无益的。
y=p(x) y=f(x)
采用牛顿插值公式,求二次多项式数模的系 数,与回归分析或曲线拟合法不同。
不同点:
插值是通过实验点连接曲线 回归和拟合是在实验点附近找出较靠近的曲线
所求数学模型为
二、用平均值法求数学模型的公式系数
两点确定一条直线,将任何两对数据代入直线 方程,解出直线公式的系数。
有 2n 对实验数据,能求出n组不同的公式系数, 取其平均结果。
如何求平均? 将已知数据,分成两组,直接计算出平均系数
具体步骤:
利用直线化方法得出线性方程 Y= A + B X 后, 列出条件方程 Yi = A + B X i .