系统模型化原理
OSI模型七个层的作用及工作原理
OSI模型七个层的作用及工作原理OSI模型，即开放式通信系统互联参考模型，是国际标准化组织(ISO)提出的一个试图使各种计算机在世界范围内互联为网络的标准框架。
OSI模型分为物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层，在本文对这七个层的作用及工作原理做简单介绍。
OSI/RM协议是由ISO(国际标准化组织)制订的，它的基本功能是：提供给开发者一个必需的、通用的概念以便开发完善、可以用来解释连接不同系统的框架。
根据标准，OSI模型分七层，见图1，用这些规定来实现网络数据的传输。
图1 OSI模型1、物理层(Physical Layer)OSI模型的最底层或第一层。
该层包括物理联网媒介，如电缆连线连接器，主要是对物理连接方式、电气特性、机械特性等做一些规定，制订相关标准，这样大家就可以按照相同的标准开发出通用的产品，很明显直流24V与交流220V是无法对接的，因此就要统一标准，大家都用直流24V吧，至于为什么采用24V呢？您就当是争执各方妥协的结果吧。
所以，这层标准解决的是数据传输所应用的设备标准的问题。
物理层的协议产生并检测电压，以便发送和接收携带数据的信号。
尽管物理层不提供纠错服务，但它能够设定数据传输速率并监测数据出错率，网络物理问题，如电线断开，将影响物理层。
用户要传递信息就要利用一些物理媒体，如双绞线、同轴电缆等，但具体的物理媒体并不在0SI的7层之内，有人把物理媒体当做第0层，物理层的任务就是为它的上一层提供一个物理连接，以及它们的机械、电气、功能和过程特性。
如规定使用电缆和接头的类型、传送信号的电压等。
在这一层，数据还没有被组织，仅作为原始的位流或电气电压处理，请注意，我们所说的通信仅仅指数字通信方式，因此，数据的单位是比特(位-bit)。
2、数据链路层(Datalink Layer)OSI模型的第二层。
它控制网络层与物理层之间的通信，解决的是所传输的数据的准确性的问题。
数据链路层的主要功能是如何在不可靠的物理线路上进行数据的可靠传递。
系统建模
现代制造技术系统建模第一章 建模简述1.1系统建模概述系统的定义：具有一定功能,相互间具有有机联系,由许多要素或构成部分组成的整体。
系统建模的定义：系统建模就是建立一个新系统，用来模拟或仿真原有系统。
模型是对实际系统的简化表示，它提取和反映了所研究系统的基本性质。
模型的表现形式：直觉模型、实物模型、模拟模型、图表模型、数学模型。
数学模型的种类：参数模型、非参数模型、模糊及神经元模型、区域规划模型、网络模型、黑箱模型、黑板模型、遗传算法模型等。
1.2系统建模要素（1）目的要明确：同一个系统，不同的研究目的所建立的系统模型也不同。
（2）方法要得当：逻辑方法归纳移植类比推演机理模型综合模型实验模型建模方法图 1-1 建模方法（3）结果要验证：验证所建立的模型能够“真实反映”实际系统。
1.3系统模型分类（1) 综合模型与分解模型 (2) 时域模型与频域模型 (3) 确定性模型与随机模型(4) SISO模型与MIMO模型(5) 连续模型与离散模型(6) 参数模型与非参数模型1.4系统建模意义（1）把世间的现象/问题上升到“数学抽象/数学模型”的理论高度是现代科学发现与技术创新的基础。
（2）实验、归纳、推演”是建立系统“数学模型”的重要手段/方法/途径。
（3）数学模型”是人们对自然世界的一种抽象理解，它与自然世界/现象/问题具有“性能相似”的特点，人们可利用“数学模型”来研究/分析自然世界的问题与现象，以达到认识世界与改造。
第二章系统建模方法及步骤2.1常见建模方法分类（1）机理分析建模方法（白箱）：依据基本的物理、化学等定律，进行机理分析，确定模型结构、参数；使用该方法的前提是对系统的运行机理完全清楚。
（2）实验统计建模方法：基于实验数据的建模方法（白箱、灰箱、黑箱）辨识建模：线性、非线性，动态、静态统计回归：一般是静态的线性模型神经网络：理论上可以对任何数据建模，但学习算法是关键模糊方法实验统计建模方法使用的前提是必须有足够正确的数据，所建的模型也只能保证在这个范围内有效；足够的数据不仅仅指数据量多，而且数据的内容要丰富（频带要宽），能够充分激励要建模系统的特性；（白噪声、最优输入信号设计、数据的质量）要清楚每种方法的局限性，掌握适用范围；在实际应用中往往组合采用、互补。
系统工程第三章系统模型与模型化
（二）ISM实用化方法
设定 问题 、形 成意 识模
型
找出 影响 要素
要素 关系 分析 （关 系图
）
建立可 达矩阵 (M)和缩
减 矩阵 （M/）
矩阵 层次 化处
理 (ML/)
绘制 多级 递阶 有向
图
建立 解释 结构 模型
分析 报告
比较/ F 学习
试验； ➢ 经过了分析人员对客体的抽象，因而必须再拿到
现实中去检验。
概述
2.模型的分类与模型化的基本方法
模型的分类：
A——概念模型A1（思维或意识模型A11; 字句模型
A12; 描述模型A13）
符号模型A2（图表模型A21;数学模型A22） 仿真模型A3 形象模型A4（物理模型A41;图像模型A42） 类比模型A5
……
二.解释结构模型（ISM）
（一）系统结构模型化基础
1.概念
结构→结构模型→结构模型化→结构分析
2.系统结构表达及分析方法 理解系统结构的概念（构成系统诸要素间的
关联方式或关系）及其有向图（节点与有向弧） 和矩阵（可达矩阵等）这两种常用的表达方式。
系统结构的基本表达方式
系统结构的基本表达方式
➢ ISM的实施：一般来说，需要三种角色的人员 参加，即掌握建模方法的专家、协调人和参与 者。
方法
协
参
技术
调
与
专家
人
者
（四） ISM的实施及应用
➢ 应用实例：讨论人口控制综合策略问题
经小组讨论得出影响人口增长的诸多因素：
(1)社会保障
(8)社会思想习惯
(2)老年服务
(完整版)第二章模型化
第二章 系统模型与模型化第一节 概述一、模型及模型化的定义模型可以说是现实系统的替代物。
模型应反映出系统的主要组成部分、各部分的相互作用，以及在运用条件下的因果作用及相互关系。
模型是现实系统的理想化抽象或简洁表示，它描绘了现实系统的某些主要特点，它是为了客观地研究系统而发展起来的。
模型有三个特征：①它是现实世界部分的抽象或模仿；②它是由那些与分析的问题有关的因素构成； ③它表明了有关因素间的相互关系。
模型是描述现实世界的一个抽象。
在构造模型时，要兼顾到它的现实性和易处理性。
考虑到现实性，模型必须包含现实系统中的主要因素。
考虑到易处理性，模型要采取一些理想化的办法，即去掉一些外在的影响并对一些过程作合理的简化。
二、模型化的本质、作用及地位模型化就是为描述系统的构成和行为，对实体系统的各种因素进行适当筛选后，用一定方式（数学、图象等）表达系统实体的方法。
简言之就是构模的过程。
1 本质：利用模型与原型之间某方面的相似关系，在研究过程中用模型来代替原型，通过对于模型的研究得到关于原型的一些信息。
这里的相似关系是指两事物不论其自身结构如何不同，其某些属性是相似的。
2 作用：①模型本身是人们对客体系统一定程度研究结果的表达。
这种表达是简洁的、形式化的。
②模型提供了脱离具体内容的逻辑演绎和计算的基础，这会导致对科学规律、理论、原理的发现。
③利用模型可以进行“思想”试验。
3 地位：模型的本质决定了它的作用的局限性。
它不能代替对客观系统内容的研究，只有在和对客体系统内容研究相配合时，模型的作用才能充分发挥。
模型是对客体的抽象，由它得到的结果，必须再回到现实中去检验。
系统模型（化）的作用与地位如图4－1所示。
图4－1 模型的作用与地位三、模型的分类一般说来，模型可按图4－2所示进行分类。
概念模型是通过人们的经验、知识和直觉形成的。
符号模型用符号来代表系统的各种因素和它们间的相互关系。
这种模型是抽象模型。
它通常采用图示或数学形式，一般分为结构模型和数学模型。
系统工程第三章系统建模方法
聚集性
节点倾向于形成紧密的集群或 社区。
鲁棒性与脆弱性
网络对随机攻击具有鲁棒性， 但对针对性攻击表现出脆弱性。
复杂网络的建模过程
确定网络节点与边 构建网络拓扑结构
分析网络特性 建立网络动态模型
识别系统中的实体作为节点，确定实体间的相互作用或关系作 为边。
根据节点和边的定义，构建网络的拓扑结构，包括节点的连接 关系和边的权重等。
目的
系统建模的主要目的是为了更好地理 解和分析系统的结构和行为，预测系 统的性能，以及为系统的优化设计和 控制提供决策支持。
系统建模的基本原则
准确性原则
模型应能准确地反映实际系统的本质特征和 主要行为。
可操作性原则
模型应具有可操作性和可计算性，以便进行 数值仿真和实验验证。
简明性原则
模型应尽可能地简单明了，避免不必要的复 杂性和冗余信息。
数据流图
使用数据流图描述系统中数据的流动和处理过程， 清晰地表达系统功能和数据之间的关系。
3
数据字典
对数据流图中的每个元素进行详细定义和描述， 形成数据字典，为系统分析和设计提供准确的数 据基础。
结构化设计方法
模块化设计
01
将系统划分为若干个功能模块，每个模块完成特定的功能，模
块之间通过接口进行通信。
多态是指允许使用父类类 型的指针或引用来引用子 类的对象，并可以在运行 时确定实际调用的子类对 象的方法。
面向对象的建模过程
识别对象
从问题领域中识别出实体和概念，将它们抽 象为对象。
定义类
根据对象的共同特征定义类，包括类的属性 和方法。
建立类之间的关系
通过继承、关联、聚合等方式建立类之间的 关系，形成类的层次结构。
hammerstein-wiener 模型原理
hammerstein-wiener 模型原理【Hammerstein-Wiener模型原理】Hammerstein-Wiener模型是一种非线性系统的数学模型，其原理基于对输入和输出信号的分析和建模。
本文将从模型的基本原理开始，逐步介绍Hammerstein-Wiener模型的构建过程和应用领域。
第一步：基本原理Hammerstein-Wiener模型是由两部分组成的级联结构。
第一部分是非线性系统，通常用一些非线性函数表示。
第二部分是线性系统，用传递函数或差分方程来描述。
整个系统的输入信号首先通过非线性系统，然后再经过线性系统，最终输出一个响应信号。
非线性系统通常由一系列非线性函数组成，可以是多项式函数、指数函数、对数函数等。
线性系统可以用传递函数或差分方程来表示，这些函数描述了输入信号和输出响应之间的线性关系。
Hammerstein-Wiener模型的核心思想是将非线性系统和线性系统进行分离，通过分别建模这两部分来获得系统的整体动态行为。
这种分离的好处在于，非线性系统和线性系统可以用不同的方法进行建模，使得整个模型更加灵活和可靠。
第二步：模型的构建构建Hammerstein-Wiener模型的第一步是确定非线性函数和线性系统的结构。
非线性函数的选择可以根据系统的特性和需求来决定，需要考虑系统的非线性程度、响应速度等因素。
线性系统的结构可以根据系统的动态特性选择合适的传递函数或差分方程。
确定了非线性函数和线性系统的结构后，下一步是参数的估计和确定。
参数的估计可以采用多种方法，如最小二乘法、最大似然估计等。
通过将输入输出数据带入模型中，可得到一组参数，使得模型的输出和实际输出之间的误差最小。
第三步：应用领域Hammerstein-Wiener模型在许多领域都有广泛的应用。
例如，工业自动化领域可以利用该模型对复杂的非线性系统进行建模和控制。
医学工程领域可以利用该模型来分析人体的生物信号，如心电图、脑电图等。
系统建模与仿真的基本原理
综合不是系统要素、结构的简单累加，而要在分析的基础上 区分主次、去粗取精，以便从整体上把握系统的本质特征
和 运行规律，以便正确地认识系统。
分析与综合是揭示系统规律的基本方法之一。分析是综合的
基础，但是分析着眼于系统局部，分析得到的结果是关于
系
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2.3 离散事件系统仿真程序的基本结构
离散事件仿真程序中的子程序：
1．变量、实体属性和系统状态：用来记录系统在不同时刻所 处的工作状况。
2．初始化子程序：在仿真模型开始运行前完成模型的初始化 工作，产生必要的初试参数。
3．仿真时钟：用于记录仿真模型的运行时间，可作为评价系 统性能的依据，也可作为仿真调度和仿真程序 是否结束的依据。
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2.1 离散事件系统及其模型分类
系统分类 连续系统（continuous system） 离散事件动态系统（DEDS）
确定性系统（ deterministic system ） 随机系统（stochastic system）
静态系统（static system） 动态系统（dynamic system）
组成，它描述了相关事件及活动之间的 逻辑和时序关系
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2.2 离散事件系统建模的基本元素
7．仿真时钟（simulation clock）：用于显示仿真时间的变 化，是仿真模型运行时序的控制机构
！！！仿真时钟是指所模拟的实际系统运行所需的时间， 而不是指计算机执行仿真程序所需的时间。
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2.1 离散事件系统及其模型分类
白箱（white box ） 灰箱（grey box ） 黑箱（black box ）
模型简化的常用原理
模型简化的常用原理
模型简化的常用原理可以概括为以下几点:
1. 等效原理
对模型中线性部件进行合并,用一个等效参数表示,例如将多个连续的电阻合并为一个等效电阻。
2. 忽略原理
模型中的某些次要部件或参数对系统影响很小,可以忽略不计,例如简化时忽略芯片中的寄生参数。
3. 分解原理
将模型分解为若干个相对独立的子系统模型,分别对子系统模型简化,最后再组合,例如分解为机械、电气、热学等子系统建模。
4. 平衡原理
如果模型某部分的参数难以确定,可以根据模型的平衡关系设定参数,使模型满足平衡约束。
5. 逼近原理
使用简单的函数逼近替代模型中的复杂功能,例如用线性函数逼近非线性模块。
6. 排序原理
根据模型参数对系统的敏感性排序,只保留对系统影响明显的重要参数。
7. 聚合原理
将模型中的多个相似模块或部件用一个统计的参数表示,例如将个体参数化为总人口数量。
8. 自相似原理
对于分形或自相似结构,通过简化得到一个代表性基础单元的模型。
9. 经典原理
使用经典的简化模型,如用旋转质点代替复杂机构。
综上所述,简化原则的应用需要根据具体问题,只有配合系统专业知识,才能得到合理有效的简化模型。
系统结构模型法(ISM法)课件
根据关联矩阵，建立子系统的层级结构，将子系 统按照层级进行组织。
建立因果关系图
根据关联矩阵和层级结构，建立因果关系图，用 于表示子系统之间的因果关系和作用机制。
系统结构的简化与解释
简化系统结构
对建立的层级结构和因果关系图进行简化，去除不必要的细节和冗余信息，使系统结构更加清晰易懂 。
解释系统结构
需要收集完整的系统要素和关系 数据，对数据质量和完整性要求 较高。
02
计算复杂度大
03
对主观性依赖较强
对于大规模系统，ISM法的计算 复杂度较高，需要高性能计算机 和优化算法。
在确定系统要素和关系时，主观 判断和经验对分析结果有一定影 响。
02 ISM法的基本原理
系统分解
确定系统的边界和范围
确定子系统的关系
案例四：环境保护系统优化
总结词
通过ISM法分析环境保护各要素之间的关系，优化环境 保护系统，提高环境质量。
详细描述
运用ISM法对环境保护各要素之间的相互关系进行深入 分析，明确各要素在环境保护中的作用和影响，找出存 在的问题和瓶颈，优化环境保护系统，提高环境质量， 实现可持续发展。
05 ISM法的扩展与改进
划分系统层级与解释系统结构
要点一
总结词
要点二
详细描述
划分系统层级与解释系统结构
根据可达矩阵进行系统层级划分，并对系统结构进行解释 ，以直观地展示系统的层次结构和功能模块。
04 ISM法的应用案例
案例一：企业组织结构优化
总结词
通过ISM法分析企业内部各部门之间的关系 ，优化组织结构，提高管理效率。
定义
ISM法是一种基于图论和矩阵论的方法，通过构建邻接矩阵和可达矩阵来分析系统的结构特征和行为模式。
生态系统演替的原理和模型
生态系统演替的原理和模型生态系统演替是指一个生态系统中，由于各种环境因素的变化，不同类型的生物群落在时间和空间上的代替和更替过程。
生态系统演替的过程是由生物之间的相互作用和环境因素所决定的。
在生态系统演替的过程中，一些生物种类可能会逐渐消失或者被其他物种所代替，同时生态系统也会发生各种变化。
生态系统演替的原理1.自然选择自然选择是生态系统演替的一个重要因素，它指的是自然界中适应环境的物种具有更高的生存几率。
在生态系统演替的过程中，适应环境的物种可以在生态系统中长期生存下去，而不适应环境的物种则可能会逐渐消失。
2.种间竞争在生态系统中，不同物种之间的竞争是很常见的。
在生态系统演替的过程中，由于种间竞争，某些物种可能会被其他物种所取代。
3.资源利用生态系统中的资源是有限的，不同物种需要共同争取和利用这些资源。
在生态系统演替的过程中，某些物种可能会由于无法获取足够的资源而消失，而其他物种则可能会由于取得了更多的资源而取代原来的物种。
生态系统演替的模型1.连续模型连续模型是生态系统演替的一种模型，它认为演替是一个连续的过程，而不是一个离散的过程。
在连续模型中，不同的生物群落之间并不是突然地转换，而是逐渐地过渡。
2.阶段模型阶段模型是生态系统演替的另一种模型，认为演替是一个分阶段的过程。
在阶段模型中，生态系统演替的每个阶段是相对独立的，每个阶段的转换也是突然的。
3.稳定模型稳定模型是生态系统演替的第三种模型，它认为生态系统是一个相对稳定的状态，即使生态系统出现一些变化，也会迅速恢复到原来的状态。
4.基态模型基态模型是生态系统演替的第四种模型，它认为生态系统的基态是一个相对稳定的状态，而演替是从这个基态向不稳定状态转换的过程。
总结生态系统演替是一个复杂的过程，包含着很多不同的因素和模型。
了解生态系统演替的原理和模型，可以帮助我们更好地理解和认识生态系统，进一步保护和维护自然环境。
《系统工程》系统模型与模型化
作用2：模型提供了脱离具体内容的逻辑演绎和计算的 基础，这会导致对科学规律、理论、原理的发现。
作用3：利用模型可以进行“思想”试验。
总之，模型研究具有经济、方便、快捷和可重复的特 点。
3.1 系统模型与模型化概述—模型化的本质、作用及地位（2）
模型的概念：模型是现实系统的理想化抽象或简洁表示，描 绘了现实系统的某些主要特点，是为了客观地研究系统而发 展起来的。
构建模型时，要兼顾现实性和易处理性。考虑到现实性，模 型必须包含现实系统的主要因素；考虑到易处理性，模型要 采取理想化的办法，即合理简化。
3.1 系统模型与模型化概述—模型与模型化的定义（2）
系统模型是一个系统某一方面本质属性的描述，它以 某种确定的形式（如：文字、符号、图表、数学公式 等）提供关于该系统的知识。
注：对同一个系统根据不同的研究目的，可以建立 不同的系统模型；另一方面，同一种模型也可以代 表多个系统。例如：y = k x ( k为常数 )
几何上：代表一条通过原点的直线 代数上：代表比例关系 设 k = 2π ， x 代表直径，则 y 表示圆周长 设k 表示弹性刚度， x 表示伸长量，则 y 表示弹簧力大小 设 k = a 表示加速度， x = m 代表质量，则 y 表示物体所受外力的大小
3.1 系统模型与模型化概述—模型的分类（1）
系统种类繁多，作为系统的描述—系统模型的种类也是很多的。 系统模型的第一种分类方法分为物理模型、文字模型、数学模 型三大类。
系统模型
物理模型
文字模型
数学模型
现实 比 相 实体 例 似 系模 模 模 统型 型 型
网 图 逻解 络 表 辑析 模 模 模模 型 型 型型
第三章系统模型ppt课件
构 组织构造ISM小组（ 10人左右）
模 设定问题
型 原 理
选择系统要素，制定系统明细表。 构思有向图，建立连接矩阵和可达矩阵。
对可达矩阵进行分解，建立结构模型。
由结构模型转化为解析结构模型。
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设定 问题 、形 成意 识模
型
找出 影响 要素
要素 关系 分析 （关 系图
）
建立可
达矩阵 (M)和缩 减 矩阵 （M/）
系统模型的分类及特征比较
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三 1 建模的原则 、 （1）现实性：把本质的东西和关系反映进 建 去，非本质的东西去掉，而又不影响反映 模 现实的真实程度。
的 （2）简明性：模型既要精确，又要简明。
原 （3）适应性：在运算分析方面、适应问题
则 的变化、操作方面等具有适应性。
及 （4）完整性
常 用
（5）规范性：尽量借鉴标准形式。
统计分析法：系统结构不很清楚，且不允许直接 进行实验的系统，可以采用数据收集和统计分析 的方法建立系统模型。
类似法：建立系统的类似模型。拟合法
启发性思考法。
9
建
立 单 摆 简
设一个质量为m，长度为l的摆，其 偏离中心线的角度为θ(θ 很小)，
θ(t)st:
θ
谐l
ml
d 2
dt 2
mg
0
运
矩阵元素为1对应的列要素的集合。即：
R(Si ) S j N rij 1
(N为节点集合，rij=1表示 Si 与Sj关联)
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（2）要素Sj的先行集A(Sj)——R中第Sj 列矩 阵元素为1所对应的行要素的集合。即：
A(S j ) Si N rij 1
（3）共同集合T——可达集R(Si)与先行集 A(Sj)的交集等于先行集A(Sj)的要素集合， 即：
系统建模的原理与方法
系统建模的原理与方法随着大数据和信息时代的到来，系统分析和建模扮演了越来越重要的角色。
而系统建模则是解决问题和优化问题的重要手段。
那么系统建模是什么？它有哪些原理和方法呢？本文将会就此问题进行深入探讨。
一、什么是系统建模？系统建模是指根据具体问题和要求，利用适当的数学方法、图形方式、模拟方法及工具软件等手段，将研究对象的内在联系、性质、结构、特征、规律等方面抽象出来，并进行描述、分析、说明和预测的过程。
系统建模的结果可以是一个理论模型、实际模型、仿真模型，也可以是决策模型等多种形式，以期有效实现对目标系统的研究和控制。
系统建模常用于实际问题的分析和求解，它被广泛地应用在工科、管理、经济、社会科学等领域，如金融风险管理、市场分析、质量控制、环境管理、物流优化等。
二、系统建模的原理系统建模中的原理主要包括系统思考、系统论、模型理论、信息论和控制论五个方面。
1. 系统思考系统思考主要考虑整个问题背景，了解相关的因素和变量以及它们之间的复杂关系。
在系统建模过程中，则需要考虑各种因素的作用和相互作用，理清各种逻辑关系。
2. 系统论系统论是指把研究对象看成一个有机的整体，强调系统的整体性、动态特性和层次性。
在系统建模过程中，则需要通过分析主要成分，确定系统的决策指标，以便准确了解问题的本质。
3. 模型理论模型理论则是指利用数学和逻辑等方法来描述研究对象的本质和规律。
在系统建模过程中，则需要通过寻找合适的模型来描述问题，管理和预测相关数据。
4. 信息论信息论主要是研究信息的生成、存储、传输、处理和利用等方面的问题。
在系统建模中，信息论可以帮助人们分析各种信息的传输过程，提高信息的获取和利用效率。
5. 控制论控制论则是指控制和改进系统状况的方法和技术。
在系统建模过程中，则需要通过采用各种控制策略来调节研究对象的状态和特性，以改善其运行效果。
三、系统建模的方法在系统建模中，可以采用的方法包括因素分析法、层次分析法、结构方程模型、马尔可夫模型、差分方程模型等多种方法。
系统建模与仿真的基本原理
系统建模与仿真的基本原理1.系统建模系统建模是将实际系统抽象成数学模型的过程。
通过对系统的功能、结构和行为进行描述，将复杂的系统问题转化为可计算的数学关系。
常用的系统建模方法有结构建模和行为建模。
结构建模主要利用图论、数据流图等方法表达系统内部组成和连接关系；行为建模则主要利用差分方程、状态方程等方法描述系统的运行规律和动态特性。
系统建模的目标是简化和抽象，将系统的本质特征提取出来，为进一步仿真和分析提供基础。
2.仿真实验设计仿真实验设计是制定仿真实验方案的过程。
在具体仿真问题中，根据问题的性质和要求，选择合适的仿真方法和实验设计策略。
仿真实验设计包括仿真实验的目标确定、输入输出变量的定义、仿真参数的设置等。
对于复杂系统，可以通过分层设计、正交试验设计等方法来降低仿真实验的复杂度和耗时。
仿真实验设计是进行仿真的基础，其设计好与否直接影响到仿真结果的准确性和可靠性。
3.仿真运行与分析仿真运行与分析是通过计算机执行仿真模型，模拟系统的运行过程，并对仿真结果进行评价和分析。
仿真运行过程中，需要根据实验设计设置的输入条件，对模型进行参数初始化，并模拟系统的行为和性能变化。
仿真运行的核心是利用计算机处理模型的数学关系和逻辑关系，计算系统的状态和输出结果。
仿真过程的准确性和效率与模型的构建和算法选择密切相关。
4.模型验证与参数优化模型验证与参数优化是根据仿真结果的准确性和实际需求，对系统模型进行验证和优化的过程。
模型验证是通过与实际观测数据比较，评价模型对真实系统行为的描述能力。
模型验证的方法包括定性验证和定量验证。
参数优化是通过对模型参数进行调整，使得模型与实际系统更加一致。
参数优化常用的方法有优化算法、参数拟合和灵敏度分析等。
模型验证和参数优化是迭代和不断改进的过程，通过不断优化模型，提高模型的可信度和预测能力。
总之，系统建模与仿真是系统工程中用于分析和优化系统性能的重要手段。
通过建立数学模型，仿真模拟系统行为和性能变化，可以帮助我们深入理解系统的本质特征，预测系统未来的行为，并评估不同决策对系统性能的影响。
系统工程(3.1)--系统模型与模型化—解释结构模型
“要素对 (Si,Sj) 是否属于 S 上的二元关系集合 Rb” 。
• 系统结构模型化技术是以各种创造性技术为基础的系统 整体结构的决定技术。它们通过探寻系统构成要素、定 义要素间关联的意义、给出要素间以二元关系为基础的 具体关系，并且将其整理成图、矩阵等较为直观、易于 理解和便于处理的形式，逐步建立起复杂系统的结构模 型。
• 常用的系统结构模型化技术有：关联树法、解释结构模 型化技术、系统动力学等，其中解释结构模型 (ISM) 技 术是最基本和最具特色的系统结构模型化技术。
是一种以定性分析为主的模型，可以分析系统的要素选择 得 是 否 合 理 ，还可以分析系 统 要 素 及 其 相 互 关 系 变 化 时 对系统总体的影响等问题。
二、解释结构模型（ ISM)
ISM 是结构化模型技术的一种方法 1. 背景：美国 J. 华费尔特教授于 1973 年在进行复
杂的社会经济系统的研究中开发的一种方法。 2. 其特点是把复杂的系统分解为若干子系统（要
系统结构模型化技术
系统结构的基本表达方式
1 系统结构的集合表达 设系统由 n （ n>=2 ）个要素 (s1,s2,…sn) 组成，其集合
为 S, 则： S={s1,s2,…sn} 系统要素的二元关系
Rij=(Si,Sj) Rij 通常有影响关系、因果关系、包含关系、隶属关系以及各种
素），利用人们的实践经验和知识，以及电子计 算机的帮助，最终将系统构造成一个多级递阶的 结构模型。
系统结构模型化技术
标准化与开放性
标准化
制定和执行统一的标准和规范，以确保系统各组成部分之间的兼容性和互操作 性。
开放性
系统应具备开放性和可扩展性，能够方便地与其他系统进行集成和交互，以支 持更广泛的实现过程
需求分析与定义
明确系统目标和功能需求
01
通过对系统应用场景和用户需求进行深入分析，明确系统的目
自适应与可演化模型
未来的系统结构模型将具备自适应和可演化 能力，能够根据环境和任务的变化自动调整 模型结构和参数。
未来研究方向和应用领域
智能建模与优化
研究如何利用人工智能和机器学习技术， 实现系统结构模型的自动建模和优化。
安全与可靠性分析
在系统结构模型化中考虑安全和可靠 性因素，研究相应的分析方法和评估
通过抽象和简化手段，将复杂的系统结构 和功能以易于理解的模型形式表达出来， 降低系统的复杂性。
提高设计质量
支持系统开发全过程
通过模型化技术，可以更加全面、系统地 考虑系统需求和设计，减少设计缺陷和错 误。
系统结构模型化技术可以应用于系统开发 的各个阶段，包括需求分析、设计、实现 和测试等，为系统开发提供全面的支持。
硬件系统结构模型化
硬件描述语言
使用硬件描述语言（如VHDL、Verilog）对硬件系统进行建模，包括 逻辑设计、电路设计和物理设计等。
仿真验证
通过仿真工具对硬件模型进行功能验证和性能评估，确保设计的正确 性和可行性。
综合与布局布线
将硬件模型转化为实际的电路布局和布线方案，以满足特定的性能、 功耗和面积等要求。
系统工程
在复杂系统的设计和开发过程中，利用系统结构 模型化技术进行系统分析和优化，确保系统满足 需求并具有良好性能。
系统工程(3.2)--系统模型与模型化—解释结构模型习题
2,3,5
P L0 L1 L2
1 2
1,2,5 2
5
2,5
P L0 L1 L2
1
1,5
L3
5
5
P L0 L1 L2
1
1
L3 L4
A(Si )
1 1,2,5 1,2,3,5 1,2,3,4,5 1,5
1 1,2,5 1,2,3,5 1,5
1 1,2,5 1,5
1
1,5
1
(P) L1, L2 , L3 , L4 , L5 {4},{3},{2},{5},{1}
8 0 0 0 0 0 0 0 1 1
9 0 0 0 0 0 0 0 0 1
9814 6 2 357
9 1 0 0 0 0 0 0 0 0
8 1 1 0 0 0 0 0 0 0
1 1 1 1 0 0 0 0 0 0
4 M (L) 6
1 1
1 1
0 0
1 0
0 1
0 0
0 0
0 0
0 0
2 1 1 0 1 0 1 0 0 0
第三章 系统模型与模型化—解释结构模型
一、简答 1.简 述 模 型 化 的 作 用 答：① 模型本身是人们对客观系统一定程度研究结果的表达。这种表达是简
洁的、形式化的。 ② 模型提供了脱离具体内容的逻辑演绎和计算的基础，这会导致对科
学规律、理论、原理的发现。 ③ 利用模型可以进行“思想”试验。 总之，模型研究具有经济、方便、快速和可重复的特点，它使得人们可
③提取骨架矩阵
C(Si )
2 4 4
C(Si )
1 3，6
5 3，6
7 1 3，6 3，6 7 1
E(Si )
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随机矩阵：
1 2 P3 4 5 1/ 2 1/ 4 1/16 0 3/10 1/8 1/ 4 0 1/ 2 1/10 3/ 8 0 3/ 4 1/ 6 2 /10 0 1/ 4 1/16 1/ 3 4 /10 0 1/ 4 1/8 0 0
图解法
(1)收敛型蛛网：
需求曲线的斜率绝对值kD < 供给曲线的斜率绝对值kS
（2）发散型蛛网：
需求曲线斜率绝对值 >供给曲线的斜率绝对值
(3)封闭型蛛网：
需求曲线斜率绝对值 =供给曲线的斜率绝对值
D
P2 P3 P1
t3 t2 S
t1
S
P2
D t1 t 3
P1 P3
S
P2
t1 t2
Q2 Q1
D
S
t2
X（期中考试成绩）
72
Y（期末考试成绩）
84
50
81 74 94 86 59 83 65 33 88 81
63
77 78 90 75 49 79 77 52 74 90
拟合法 对于非多项式趋势，如何拟合？
例4-6 城市人口和“生活节奏”的关系
城 市 1 2 人口数P 341 948 1 092 759 logP 5.53 6.04 平均时间T(s) 10.4 8.5 平均速度V(英尺/s) 4.81 5.88
ˆ 0.86(logP) 0.04 V
ˆ 0.9(14.5)V P
机理法
例4-7 最短停车距离模型
问题：汽车行驶前方出现突发事件→紧急刹车； 车速越快，停车距离越长； 停车距离与车速之间是什么关系？(线性、…) 停车距离：从司机决定刹车到车完全停止这段 时间内汽车行驶的距离。
机理法 问题分析 停车距离: 反应距离 + 刹车距离
数学建模与其说是一门技术，不如说是一门艺术。 技术大致有章可循，艺术无法归纳成普遍适用的准则。
想象力
洞察力
判断力
图示模型
什么是马尔科夫链——例1 人口转移模型
1/2 1 1/16 3/8 1/16 2/10 3 3/4 1/16 1/6 3/10 1/8 1/4 1/4 1/10 5 4/10 4 1/3 1/2 1/4 1/4 2
20
F(Δ)=
30
F(2Δ)=
45
40 80
（a）
60 80
（b）
60 120
（ c）
动物种群直方图
§4-2 常用建模方法
图解法
• 主要用于变量不多（2～3个）而信息也不充分的条件 下分析变量之间的定性关系。
拟合法
• “理论”导向。 • 首先根据某种假设选择一种模型，若所收集到的数据 说明假设基本合理，则再进一步确定模型参数。
Q2 Q1 Q3
P1
D
Q2 Q Q 3 1
P
P0
t
图解法 结果解释
α——商品数量减少1单位,价格上涨增量，即kD
β——价格上涨1单位,(下时段)供应的增量，即1/kS α ~消费者对需求的敏感程度，α小, 有利于经济稳定 β ~生产者对价格的敏感程度，β小, 有利于经济稳定 kD < kS α β < 1 经济稳定
反应距离: “司机决定刹车到制动器开始起作用”的距离 刹车距离: “制动器开始起作用到汽车完全停止”的距离
反应 距离
反应时间 车速 制动器作用力 车重、车速 道路、气候…
司机状况 制动系统灵活性
刹车 距离
最大制动力与Biblioteka 质量成正比, 使汽车作匀减速运动机理法 实验数据：
车速v (英里/小时) 30 50 70 反应距离dr (英尺) 30 50 70 刹车距离dB (英尺) 45 125 245 停车距离D (英尺) 75 175 315
2
1
O
2
最短停车距离模型为：
D v 0.05v
刹车距离和车 速的转换关系曲线
§4-3 系统模型体系
晴天 晴天 阴天 下雨 0.50 0.375 0 阴天 0.25 0.25 0 下雨 0.25 0.375 1
例4-2 人的健康状态转变的马尔可夫模型
人的健康状态随着时间的推移会随机的发生转变。保险公司要对投
保人未来的健康状态作出估计，以制定保险金和理赔金的数额。
人的健康状况分为健康和疾病两种状态，设对特定年龄段的人，
3
4 5
5 491
49 875 1 340 000
3.74
4.69 6.13
15.1
10.2 8.9
3.31
4.90 5.62
6
7 8 9 10
365
2 500 78 200 867 023 14 000
2.56
3.40 4.89 5.94 4.15
18.1
22.0 13.0 9.6 13.5
2.76
XY nXY b X 2 nX 2 a Y bX
有a和b，即可写出回归方程。
拟合法
例4-5 使用最小二乘法的线性回归
X 大学毕业后工作年数
3
Y 年薪（＄1000）
30
8
9 13
57
64 72
3
6 11 21 1 16
36
43 59 90 20 83
预测有10年工作经验的大学毕业生的年薪为多少？
机理法
• 在研究系统运行机理的基础上提出假设，然后构建模 型。
图解法
例4-4 市场经济中的蛛网模型
现 象
在市场供求规律和市场竞争压力的作用下，商品价格背离 均衡点最终可能要向均衡点靠拢，达到所谓的市场均衡。
但是，有很多商品价格背离均衡点，却并不向均衡点靠拢。
图解法
问 题
建立一个简化的数学模型描述这种现象。
2.27 3.85 5.21 3.70
拟合法 第五列：V=50/T 为了能够用直线拟合，进行转换：PlogP 线性转换函数常在“幂阶梯”中选择： 1 1 1 2 ...Z , Z , Z , log Z , , , 2 ,... Z Z Z 直线方程形式：V=b(logP)+a 用最小二乘法等方法确定参数。
今年健康、明年保持健康状态的概率为0.8，而今年患病、明年转
为健康状态的概率为0.7。
若某人投保时健康，问10年后他仍处于健康状态的概率。
例4-3 莱氏(Leslie)人口模型
年龄分组：假设女性人口按年龄分为 [0,Δ],[Δ,2Δ],…,[(n-1)Δ,nΔ]各组。 符号表示：令Fi(t)表示t时刻第i年龄组即 [iΔ,(i+1)Δ]区间的女性人口，则人口的年龄分 布向量F(t) = [F0(t), F1(t), …, Fn-1(t)]T。
马尔可夫过程 一类时间、状态均为离散的动态随机系统，从一时期 到下时期的状态按一定概率转移；下时期状态只取决于本
时期状态和转移概率。
马尔可夫性质：马尔可夫链是随机变量X1, X2, X3, …的一个数列。如果Xn+1对于过去状态的条件概 率分布仅是Xn的一个函数，则 P(Xn+1=x∣X0,X1,X2,…，Xn)=P(Xn+1=x∣Xn)
F (k) M k F (0)
k = 0,1,2,…
练习 预测生物种群数
设Δ年后，F2全部死亡，F0和F1分别有1/4死亡，生育率m0=0, m1=1, m2=2。设某一时刻年龄段F0、F1、F2的数量分别为80、40、20， 试求Δ年、2 Δ年后该生物种群按年龄分布的向量。 莱氏矩阵M=
F2 F1 F0
居民流动权重有向图
条件概率：pij=p(j|i)，在给定起始状态
i的条件下，下一步出现j状态的概率。
镇1 镇2 镇5 镇3 镇4
镇1 -2 -3 -镇1 -2 -4 -5 -镇1 -3 -4 -5 -镇2 -3 -4 -第 3年 第 4年 第 n年
第 1年
第 2年
马尔可夫链：传递概率矩阵（亦称随机矩阵）的每行各 元素之和为1。 该模型可用于计算事件的未来状态。
蛛网理论:考察价格波动对下一周期生产的影响，及由此产 生的供求均衡变动情况，反映了市场价格与产量周期性波动规 律。这种用需求曲线和供给曲线分析市场经济稳定性的图解法， 称为蛛网模型。
图解法 经济不稳定时政府的干预办法 1. 使α尽量小，如α=0 以行政手段控制商品价格不变 需求曲线变为水平 p S p0 D q
多项式回归： 可以转换为线性多元回归。
ˆ ab X b X 2 b X3 Y 1 2 3
定义新变量：X 1 X
X2 X 2
X3 X 3
下表给出学生的期中和期末考试成绩。
拟合法
绘数据图。X和Y看上去具有线性联系吗？ 使用最小二乘法，求由学生的期中成绩预测学生的期末成绩的方程式。 预测期中成绩为86分的学生的期末成绩。
拟合法
ˆ a bX 表示工作年数和年薪之间的关系。 用方程 Y
以上数据
x 9.1 ， y 55.4 a=23.6, b=3.5
ˆ 23.6 3.5 X Y
预测有10年工作经验的大学毕业生的年薪为 ＄58.6K。
ˆ ab X b X Y 1 1 2 2
多元回归：
商品数量与价格的振荡在什么条件下趋向稳定。
当不稳定时政府能采取什么干预手段使之稳定。
图解法
价格p
D p2
p1 O C M B E
S
A
q2
q3 q1
商品量q
供给关系：S曲线，增函数 需求关系：D曲线，减函数 M：平衡点(q0, p0)
需求曲线D与供应曲线S （稳定情况）
q1->p1->q2->p2->…, qk->q0, pk->p0，A->B->C->…->M，稳定