企业建模理论与方法
企业建模理论与方法
企业建模理论与方法企业建模是指对企业进行系统性地建模分析和描述,以便于理解企业运作机制和优化管理决策的一种方法。
企业建模是企业管理的重要工具,能够帮助企业精确把握经营环境和内部运作,为企业制定科学合理的发展战略提供决策依据。
企业建模的理论与方法主要包括组织建模、流程建模和数据建模。
组织建模是对企业的组织结构进行建模分析,目的是了解企业内部各部门之间的职责、权力关系和工作流程。
通过组织建模可以发现企业内部潜在的问题,如决策层与执行层之间的信息不对称,部门之间的信息孤岛等。
通过对组织建模的分析,企业可以优化管理结构、调整岗位设置、明确职责分工,从而实现管理优势和资源优化配置,提高管理效率。
流程建模是对企业内部业务流程进行建模分析,目的是了解不同业务之间的衔接关系和优化业务流程。
通过流程建模可以发现企业内部业务流程中存在的瓶颈环节、冗余环节和不必要的交互等问题,从而提出相应的改进方案。
流程建模可以帮助企业优化业务流程,提高运作效率,降低成本,提高顾客满意度。
数据建模是对企业内部数据流和数据交互进行建模分析,目的是了解企业内部各种数据之间的关系和数据的价值。
通过数据建模可以发现数据不一致、冗余和浪费等问题,从而提出相应的数据管理策略。
数据建模可以帮助企业建立高效的数据管理体系,提高数据质量,提升决策的准确性和时效性。
在进行企业建模时,可以应用多种工具和技术,如图表、框图、流程图、UML建模等,以便于对企业进行全面、准确的描述和分析。
企业建模需要充分了解企业的内外环境和各种业务特点,有效地收集和整理相关数据,进行详尽的分析和评估。
企业建模还可以与信息技术相结合,运用计算机模拟和仿真技术,对企业内部运作进行模拟和测试,评估不同的管理策略和决策方案的效果,提供决策支持。
总之,企业建模是企业管理的重要工具,通过对企业的组织结构、业务流程和数据流进行建模分析,可以帮助企业优化管理决策和提高运作效率,实现持续发展和竞争优势。
风险建模及预警方法理论介绍
风险建模及预警方法理论介绍1、蒙特卡罗方法 (1)2、决策树法 (2)3、检查表法 (4)4、财务报表分析法 (5)5、层次分析法 (6)6、模糊综合评价法 (8)7、五变量Z-Score模型 (11)8、多元逻辑回归(Logit)模型 (13)9、人工神经网络(ANN)模型 (15)10、支持向量机(SVM)模型 (17)1、蒙特卡罗方法蒙特卡罗方法(Monte Carlo simulation)又称随机抽样或统计实验方法,是在20世纪40年代中叶为研制核武器中的计算问题而由该计划的主持人之一、数学家冯·诺依曼用驰名世界的赌城-摩纳哥的蒙特卡罗来命名并加以运用的。
蒙特卡罗方法的基本思想很早以前就被人们所发现和利用。
早在17世纪,人们就知道用事件发生的“频率”来决定事件的“概率”。
19世纪人们用投针试验的方法来决定圆周率π。
二十世纪计算机的出现,特别是近年来高速电子计算机的出现,使得用数学方法在计算机上大量、快速地模拟这样的试验成为可能。
用民意测验来做一个不严格的比喻。
民意测验的人不是征询每一个登记选民的意见,而是通过对选民进行小规模的抽样调查来确定可能的优胜者。
其基本思想是一样的。
而科技计算中的问题比这要复杂得多,比如金融衍生产品(期权、期货、掉期等)的定价及交易风险估算,问题的维数(即变量的个数)可能高达数百甚至数千。
对这类问题,难度随维数的增加呈指数增长,这就是所谓的“维数的灾难”(Course Dimensionality),传统的数值方法难以对付(即使使用速度最快的计算机)。
蒙特卡罗方法能很好地用来对付维数的灾难,因为该方法的计算复杂性不再依赖于维数。
以前那些本来是无法计算的问题现在也能够计算量。
蒙特卡罗方法以概率论和数理统计为基础,依据大数定律(样本均值代替总体均值),利用计算机数字模拟技术在计算机上进行大量的随机模拟试验,解决一些很难直接用数学运算求解或其他方法不能解决的复杂问题的近似计算法,是一种多元素变化方法。
复杂系统的建模理论与方法
复杂系统的建模理论与方法一、引言复杂系统是指由多个互相关联、各具特性的组成部分组成的系统,其行为特性不仅可能由各部分的元素及其相互之间的联系所决定,同时也可能受到外部影响的影响。
与之相伴,复杂系统的建模和仿真成为一个需要重视的问题。
本文介绍了关于复杂系统的建模理论和方法。
二、复杂系统建模的理论基础1. 多因素、多层次系统理论多因素、多层次系统理论作为复杂系统理论的基石,它强调了一个系统中存在多个层次、多个因素相互作用的复杂性。
在建模过程中需要考虑这种多因素、多层次的关系。
2. 系统动力学系统动力学是一种研究系统行为的定量分析方法,其核心是建立系统模型,以模型为基础进行系统稳定性分析和行为预测。
系统动力学对系统进行分析时不仅考虑系统内部的相互作用,同时也需要考虑系统与外部环境之间的相互作用。
3. 复杂网络复杂网络是指由许多节点和边组成的网络结构,节点之间的联系可以是同一类型,也可以是不同类型。
根据节点和边的不同类型以及其之间联系的不同特性,采用不同的建模方法来描述复杂网络。
三、复杂系统建模的方法1. 基于物理模型的建模方法物理模型是指将系统抽象为物理上可观测的实体,利用物理的规律来描述系统内部元素的运动和相互作用。
在建立物理模型时需要考虑系统中各个元素之间的力学关系、能量转换规律等因素。
2. 基于统计模型的建模方法统计模型是指以统计学为基础,运用相应的统计方法来描述系统内部元素之间的关联度和相关性。
统计模型在描述空间中的位置分布、元素之间的关联性等问题上具有天然的优势。
3. 基于机器学习的建模方法机器学习是指通过对已有数据的学习和处理,来发现数据的潜在规律和模式,并用所得的规律来进行预测和建模。
在机器学习中,采用的算法可以是有监督学习、无监督学习以及增强式学习等。
4. 基于代理模型的建模方法代理模型是指基于原始模型的简化版本,通过简化模型来描述其关键特性。
代理模型可以快速有效地描述系统的行为和动态特性,在缩短计算时间和提高计算效率方面具有明显的优势。
多领域建模理论与方法
XXX理工大学CHANGSHA UNIVERSITY OF TECHNOLOGY&TECHNOLGY题目:多领域建模理论与方法学院: XXX学生: XXX学号: XXX指导教师: XXX2015年7月2日多领域建模理论和方法The theories and methods of Multi-domain ModelingStudent:XXX Teacher:XXX摘要建模理论和方法是推动仿真技术进步和发展的重要因素,也是系统仿真可持续发展的基础[1]文中综述了多领域建模主要采用的四种方法,并重点对基于云制造的多领域建模和仿真进行了叙述,并对其发展进行了展望。
关键词:多领域建模仿真;云制造;展望Abstract:The theory and method of system model building is not only the key factor to stimulate the development and improvement of simulation technique but also the base of system simulation. This paper analysis four prevails way in Multi-domain Modeling, especially to the Multi-domain Modeling and Simulation in cloud manufacturing environment. We give a detail on its development and future.Keywords: Multi-domain Modeling and simulation; Cloud manufacturing; Future development一引言随着科学技术的发展进步和产品的升级需求,对产品提出了更高的要求,使得建模对象的组成更加复杂,涉及到各个学科、进程的复杂性以及设计方法的多元化。
数学建模理论与方法
数学建模理论与方法数学建模是指将实际问题抽象成数学模型,通过数学方法对问题进行分析和求解的过程。
它是数学与现实问题相结合的一种应用形式,涉及数学、物理、工程、计算机科学等多个领域。
数学建模的目的是为了解决实际问题,并为决策提供科学依据。
它可以帮助我们更准确地理解问题的本质,发现问题中的规律和关系,从而提出解决问题的方法。
在数学建模中,我们通常需要完成以下几个步骤:1. 问题调研和分析:首先明确问题的背景和目标,了解问题的具体情况,对问题进行分析。
这一步骤需要对问题进行细致的研究和了解,明确问题的条件和限制,以及问题所涉及的变量和参数。
2. 建立数学模型:将实际问题转化为数学模型。
数学模型是对问题进行抽象和简化的结果,可以是代数方程、微分方程、概率模型等。
建立数学模型是数学建模的核心环节,它要求将问题的特性与数学工具相结合,选取合适的数学方法和模型形式。
3. 模型求解:根据建立的数学模型,运用数学方法对模型进行求解。
常用的数学方法包括解析方法、数值方法、优化方法等。
求解的过程可能需要编写程序、进行数值计算等,这就需要借助计算机和数学软件进行计算和模拟。
4. 模型检验和优化:对求解结果进行检验和评估,比较模型的预测结果与实际情况,评估模型的准确性和可行性。
如果模型的预测结果与实际情况不符,需要对模型进行修正和优化,直至得到满意的结果。
5. 结果分析和解释:对模型的结果进行解释和分析,得出结论,并将结果以可视化的形式进行展示。
结果分析是数学建模的最后一步,它可以帮助我们理解问题的本质,指导实际决策。
在数学建模的过程中,我们还需要掌握一些常用的数学工具和方法。
比如,微积分、线性代数、概率论、优化理论等都是数学建模中常用的工具。
此外,我们还需要具备一定的计算机编程和数学建模软件的使用能力。
数学建模在科学研究、工程技术、经济管理等领域都具有重要的应用价值。
通过数学建模,我们能够对问题进行全面的分析和研究,得到精确和可靠的结果,为决策提供参考。
第三章理论模型建模方法
第三章理论模型建模方法1.理论模型的概念理论模型是对现实世界中其中一问题的描述和解释,它由一系列的概念、变量、假设和关系组成,用来指导研究和分析。
理论模型旨在对复杂的现实问题进行抽象和简化,从而更好地理解和解决问题。
2.理论模型的作用-理论模型可以帮助研究者对复杂的现实问题进行简化和抽象,从而更加系统地理解问题的本质和相关规律。
-理论模型可以指导具体研究的设计和实施,提供研究方向和方法。
-理论模型可以为研究者提供新的视角和思考框架,从而挖掘问题的深层次内涵。
-理论模型可以为学术界和实践界提供共识和交流的平台,促进学科的发展和应用的推广。
3.理论模型的构建方法-归纳法:通过对已有研究和实践现象的归纳总结,提炼出概念和变量,构建理论模型。
归纳法侧重于对观察和实践中的规律进行总结和抽象,为理论模型的构建提供基础。
-演绎法:从已知的假设和前提出发,通过逻辑推理和推断,建立理论模型。
演绎法侧重于从前提出发,推导出相关结论和理论,为理论模型的构建提供逻辑基础。
-统计法:通过对相关数据进行统计和分析,发现变量之间的关系和规律,建立理论模型。
统计法可以通过对大量数据的收集和处理,揭示出隐藏的关系和规律。
-数学建模法:通过数学工具和方法,将问题转化为数学模型和方程,进而建立理论模型。
数学建模法可以通过对问题的抽象和形式化,为理论模型的建立提供数学基础。
4.理论模型的有效性评价-内部一致性:理论模型应该具有内部一致性,即概念、变量、假设和关系之间应该相互匹配和协调。
只有内部一致的理论模型才能提供真实和有效的解释。
-可操作性:理论模型应该具有可操作性,即能够为具体的研究和实践提供指导和方法。
只有可操作的理论模型才能真正发挥其应用的效果。
-预测能力:理论模型应该具有一定的预测能力,即能够通过对现有数据和关系的分析,预测未来的发展趋势和结果。
只有具有一定预测能力的理论模型才能具备研究和实践的价值。
5.理论模型的应用-学术研究:理论模型可以为学术研究提供思考框架和分析方法,促进学术界的发展和进步。
复杂系统建模理论与方法
复杂系统建模理论与方法
复杂系统建模理论与方法是研究和描述复杂系统行为和结构的一种理论和方法。
复杂系统是由多个相互作用的组成部分组成的系统,具有非线性、非确定性和自组织等特点。
复杂系统建模理论和方法旨在通过建立适当的数学模型和仿真方法,揭示和理解复杂系统的行为规律和内在机制。
复杂系统建模理论和方法包括系统动力学、网络理论、非线性动力学、信息论和复杂网络等。
其中,系统动力学是建立在微分方程基础上的一种建模方法,用于描述系统各个组成部分之间的相互作用和变化规律;网络理论主要研究复杂系统中节点和边的连接关系,在网络上进行模拟和分析;非线性动力学是研究非线性系统行为和稳定性的方法;信息论是研究信息传输与处理的理论,可以用于描述和分析复杂系统中的信息传递和共享;复杂网络是一种用图论方法描述复杂系统中节点和边之间关系的方法,可以分析系统的结构特征和功能。
复杂系统建模理论和方法在许多领域都有广泛应用,例如物理学、生物学、社会科学、经济学和工程学等。
它可以帮助科学家和工程师研究和解决现实中的复杂问题,优化系统性能,提高决策效果。
同时,复杂系统建模理论和方法也是一个活跃的研究领域,不断有新的理论和方法被提出,以应对不断变化和复杂化的现实世界。
模型理论与系统建模方法
模型理论与系统建模方法模型理论是系统科学中的一个重要理论分支,它研究的是复杂系统的描述、分析和仿真方法。
系统建模则是模型理论的重要应用领域之一,它涉及到将实际系统抽象为可计算的数学模型,并通过模型分析方法来揭示系统的本质特征和行为规律。
本文将介绍模型理论的基本概念和应用,以及一些常用的系统建模方法。
一、模型理论的基本概念模型是对现实世界的一种简化和抽象,它包括了系统的组成、结构、行为和关系等基本要素。
模型理论主要研究如何有效地构建、验证和应用模型,以便更好地理解和解决实际问题。
模型可以是数学模型、物理模型、仿真模型等形式,不同类型的模型适用于不同的问题领域。
二、系统建模的基本步骤系统建模是将实际系统转化为可计算的模型表示的过程,它涉及到以下几个基本步骤:1. 确定建模目标:明确系统建模的目的和需求,确定需要关注的系统特征和行为。
2. 收集系统数据:收集与系统相关的数据和信息,包括系统组成、结构、参数等。
3. 确定建模假设:根据实际情况,对系统行为进行合理假设,以简化模型复杂度。
4. 选择建模方法:根据建模目标和系统特点,选择适合的数学模型或仿真方法。
5. 构建数学模型:根据系统的动态和静态特性,建立数学方程或描述系统的状态转移关系。
6. 参数估计和模型验证:根据实际数据,估计模型参数,并通过模型验证方法检验模型的准确性和可信度。
7. 模型分析和优化:通过数学和仿真分析工具,对模型进行性能评价和优化,以获得系统的最优设计和控制策略。
三、常见的系统建模方法系统建模涉及到多种建模方法和技术,下面将介绍几种常见的方法:1. 系统动力学模型:该方法基于系统动力学理论,通过建立状态方程和变量关系来描述系统的演化过程。
2. 离散事件模型:该方法关注系统中事件的发生和变化,通过事件驱动的方式来表示系统行为。
3. 概率统计模型:该方法利用概率统计的原理,对系统的不确定性和随机性进行建模和分析。
4. 人工神经网络模型:该方法模仿和模拟人脑神经元网络的结构和学习机制,用于解决复杂非线性系统的建模和预测问题。
企业建模理论与方法
企业建模理论与方法摘要:企业为了解决企业的问题,提出的企业建模的理论,建模的目的和建模对于企业的重大意义。
本文介绍了企业建模的理论依据,传统的建模原理,已经较为成熟的几种建模方法。
一、企业建模理论企业建模是一种全新的企业经营管理模式,它可为企业提供一个框架结构,以确保企业的应用系统与企业经常改进的业务流程紧密匹配。
企业建模以分析方法和建模工具为主体,其参考模型的建立以及建模工具的研制,是当前帮助企业不断缩短产品开发时间(Time)、提高产品质量(Quality)、降低成本(Cost)、提高服务层次(Service)的重要手段。
从企业组织形态上看,企业是由不同业务部门组成的,换一个角度从企业业务环节上看,企业包括复杂的业务流转系统(由供应链子系统、客户关系管理子系统等构成)、设计系统、生产制造系统,企业的业务环节中存在大量的信息作为其运行基础,而不同的信息又在不同的业务环节中发挥不同的作用。
就目前而言,我们要分析这个复杂的系统,除了需要企业的经营管理者和研究人员付出激情、勇气、智慧和耐心外,更需要借助科学的手段、有效的数学工具和先进的计算技术,来构造一个可以解释和反映企业外部行为表现及内在本质的模型。
企业建模就是针对企业需要解决的问题,从不同方面建立实际系统的表示方法。
在CIM-OSA体系结构中,就包括了功能模型、信息模型、资源模型、组织模型四个模型。
除此之外,有人还提出了性能模型、控制模型、过程模型、决策模型和经济模型等。
功能模型是以功能活动为视角对整个企业进行的描述,它不仅有助于管理企业,还有助于改进企业现状、促进企业演化。
系统的集成更离不开功能模型的建立,功能模型描述了企业各功能模块之间的关系。
信息模型是从信息的角度对企业进行描述。
企业信息系统用于存储/维护/处理与企业相关的所有信息,而信息是集成的基础,是联系各个功能元素的纽带,因此建立企业信息模型是非常重要的,它为信息共享提供了帮助。
通过对系统决策过程的建模,可以了解系统的决策制定原则和机理,了解系统的组织机构和人员配置。
系统建模与仿真的理论与方法研究
系统建模与仿真的理论与方法研究当今社会,科技与信息化的高速发展推动着各行各业的革新与提升,为了更好地适应这个变化的时代,系统建模与仿真技术逐渐成为了许多领域的重要手段。
那么系统建模与仿真技术究竟是什么?它们又是如何运作的?本文将会从理论与方法两个方面对它们进行探讨。
一、理论方面系统建模与仿真技术是一种细致分析与研究各类系统行为的方法,其基本思想是运用数学、计算机和其他相关工具,通过对系统各个元素之间相互作用过程的可视化分析,构建系统的模型,通过仿真方法来对系统的运行过程进行模拟,以达到优化设计、控制、故障排除、预测等目的。
其中,系统建模是指对一个实际存在的系统进行描述与建立其模型,将系统的各种信息以数量与非数量的形式表达出来,并根据这些信息对系统进行分析、验证及评估。
在建模过程中,需要对系统模型中的重点要素进行把握与提取,包括但不限于系统边界的划定、系统组成要素的定义、构建各类关系网络、制定各类假设和模型参数等,以达到完整、准确、可靠的模型建立目的。
仿真则是指对建立好的系统模型进行拟真与模拟,从而对系统性能、特性、行为等进行分析与评估。
仿真模型通常与实际情况相匹配,可以根据实际情况进行调整、变化,从而更好的了解系统的运作规律,以便在实际应用中得到最优化的使用效果。
仿真分为离散事件仿真和连续仿真,基于不同的场景与系统类型,选用不同的仿真方法可以获得更好的研究结果。
二、方法方面系统建模与仿真技术的实现一般分为以下几个过程:1.问题分析阶段。
在问题分析阶段要明确研究对象,也就是需要建立模型的系统。
在此过程中要考虑系统类型、目标、关注点和可见度等因素。
同时要研究相应的文献资料,专业数据库等获取相关信息。
2.建立模型阶段。
在建立模型阶段,可以采用不同类型的模型,如数据流图、状态转移图、决策树等等。
在模型建立中,需要确定模型元素、模型的输入输出、子模块与变量以及具体建模的原则等问题。
3.仿真实验阶段。
在系统建模和仿真模型验证过程中,需要进行实验测试。
理论模型建模方法
图3.1 活动、状态、事件及进程
3.2 实体流图法
3.2.1 实体流图
在离散事件系统中,实体可以分为两大类:临时实体和永 久实体。
临时实体按一定规律由系统外部到达系统,在系统中接受 永久实体的作用,按照一定的流程通过系统,最后离开系 统。 例如进入商店购物的顾客、交通路口的车辆、生产线上的电视
(5)在一定的服务流程下,分析与队列实体有关的特殊操作(如换队等)。
(6)通过以上分析,以临时实体的流动为主线,用约定的图示符号画出镇 仿真系统的实体流程图。
(7)给出模型参数的取值、参变量的计算方法及属性描述变量的取值方法。 属性描述变量,例如顾客到达时间、服务时间等,可以取一组固定值,可以 由某一计算公式取值.还可以是一个随机变量。属性描述变量是随机变量时, 应给出其分布函数。
(2)属性(Attribute)
属性是实体特征的描述.一般是实体所拥有的全部特征的 一个子集,用特征参数或变量表示。选用哪些特征参数作 为实体的属性与建模目的有关,可参照下述原则选取: ①便于实体的分类:
例如将理发店顾客的性别(“男”或“女”)作为属性考虑,可将“顾 客”实体分为二类.每类顾客占用不同的服务台。
机、进人防空火力网的战斗机,驶入地下停车场的汽车等。
与临时实体相反、那些永久驻留在系统中的实体称为永久 实体。系统要对临时实体产生作用,就必须有永久实体的 活动,临时实体和永久实体协同完成某项活动.如理发店的
理发员,生产线上的加工、装配机械,交通路口的红绿灯等,都是永 久实体的例子。
实体流图法(entity flow chart ,EFC) 采用与计算机程序 流程图相类似的图示符号和原理,建立表示临时实体产 生、在系统中流动、接受永久实体“服务”以及消失等 过程的流程图。借助状态和事件三者间的联系:由子事件的发生会导致状态的变化,而 实体的活动可以与一定的状态相对应,因此可以用事件来标识活动的开始 和结束。其间的关系如图3.1所示,图中S表示状态,A表示活动,E表示事 件,P表示进程。
数学建模的主要建模方法
主要建模方法1、类比法建模一般在具体分析该实际问题的各个因素的基础上,通过联想、归纳对各因素进行分析,并且与已知模型比较,把未知关系化为已知关系,在不同的对象或完全不相关的对象中找出同样的或相似的关系,用已知模型的某些结论类比得到解决该“类似”问题的数学方法,最终建立起解决问题的模型2、量纲分析是在经验和实验的基础上,利用物理定律的量纲齐次性,确定各物理量之间的关系。
它是一种数学分析方法,通过量纲分析,可以正确地分析各变量之间的关系,简化实验和便于成果整理。
在国际单位制中,有七个基本量:质量、长度、时间、电流、温度、光强度和物质的量,它们的量纲分别为M、L、T、I、H、J和N,称为基本量纲。
量纲分析法常常用于定性地研究某些关系和性质,利用量纲齐次原则寻求物理量之间的关系,在数学建模过程中常常进行无量纲化,无量纲化是根据量纲分析思想,恰当地选择特征尺度将有量纲量化为无量纲量,从而达到减少参数、简化模型的效果。
3.差分法差分法的数学思想是通过taylor级数展开等方法把控制方程中的导数用网格节点上的函数值的差商代替进行离散,从而建立以网格节点上的值为未知数的方程组,将微分问题转化为代数问题,是建立离散动态系统数学模型的有效方法。
构造差分的方法有多种形式,目前主要采用的是泰勒级数展开方法。
其基本的差分表达式主要有以下几种形式:一阶向前差分、一阶向后差分、一阶中心差分和二阶中心差分等,其中前两种格式为一阶计算精度,后两种格式为二阶计算精度。
通过对时间和空间这几种不同差分格式的组合,可以组合成不同的差分计算格式。
差分法的解题步骤为:建立微分方程;构造差分格式;求解差分方程;精度分析和检验4、变分法较少5、图论法数学建模中的图论方法是一种独特的方法,图论建模是指对一些抽象事物进行抽象、化简,并用图来描述事物特征及内在联系的过程。
图论是研究由线连成的点集的理论。
一个图中的结点表示对象,两点之间的连线表示两对象之间具有某种特定关系(先后关系、胜负关系、传递关系和连接关系等)。
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。
经济学方法与理论建模
经济学方法与理论建模经济学方法与理论建模在经济学研究中扮演着重要的角色。
通过运用科学的方法和建立合理的理论模型,经济学家能够深入分析经济现象,预测市场变化,并提出相应的政策建议。
本文将介绍经济学方法的基本原则以及理论建模的过程。
一、经济学方法经济学方法是研究经济现象和问题时所采用的一套科学方法。
它包含两个主要组成部分:实证经济学和规范经济学。
实证经济学是一种利用数据和统计方法来分析经济现象的方法。
经济学家通过收集、整理和分析大量的数据,揭示出经济变量之间的相互关系和发展趋势。
实证经济学方法可以帮助经济学家更好地理解和解释经济现象,并为经济政策的制定提供依据。
规范经济学是通过制定经济理论和模型来解决经济问题的方法。
在规范经济学中,经济学家基于对人们行为和决策机制的理解,建立起一套逻辑严密的理论体系。
这些理论模型可以用来解释经济现象、预测市场变化,以及评估各种政策的效果。
二、理论建模的过程理论建模是经济学家在研究经济问题时所使用的一种方法。
理论建模的过程通常分为以下几个步骤:1. 问题定义:首先,经济学家需要明确定义所要研究的问题。
问题定义应该明确、具体,并且有一定的经济学含义。
2. 假设设定:接下来,经济学家需要设定一系列假设。
这些假设将构建起理论模型的基础,用于对经济现象进行解释和预测。
3. 变量选取:在理论建模中,经济学家需要选择适当的变量来描述经济现象和模型中的要素。
变量应该具有一定的经济学意义,并且能够在模型中被测量和操作。
4. 模型构建:在确定了问题、假设和变量后,经济学家可以开始构建理论模型。
理论模型通常包含一系列方程或函数,用以描述经济变量之间的关系和行为机制。
5. 模型分析和解释:建立理论模型后,经济学家将对模型进行进一步的分析和解释。
通过数学和统计方法,经济学家可以推导出模型的性质和结论,从而深入理解经济问题。
6. 模型验证:最后,经济学家需要对建立的理论模型进行验证。
模型验证可以通过与实证数据的对比来进行,以验证模型的准确性和可靠性。
建模与计量经济方法
建模与计量经济方法1. 引言建模是计量经济学中的重要方法之一,它通过运用数学模型和统计方法对经济现象进行描述和解释。
建模能够帮助经济学家更好地理解经济关系和预测经济走势,从而为政府制定政策、企业做出决策提供科学依据。
本文将介绍建模的概念、常见的建模方法以及建模的应用。
2. 建模的概念建模是根据经济理论和现实数据构建数学模型的过程。
经济模型是对经济系统的简化描述,它用数学和统计方法来表达经济关系,可以是线性的或非线性的。
经济模型通常包括变量、参数、函数关系以及相应的假设。
建模的过程通常包括以下几个步骤: - 问题定义:明确建模的目标和研究问题。
- 数据收集:收集与研究问题相关的数据。
- 模型选择:选择适当的建模方法和模型类型。
- 参数估计:利用统计方法对模型参数进行估计。
- 模型检验:对建立的模型进行验证和检验。
- 模型应用:利用建立的模型进行经济分析和预测。
3. 常见的建模方法在计量经济学中,常见的建模方法包括: - 线性回归模型:线性回归模型是最基本的经济模型之一,它假设经济变量之间的关系是线性的。
线性回归模型通过最小二乘估计方法对模型参数进行估计。
- 时间序列模型:时间序列模型用于分析时间变化的经济数据。
常见的时间序列模型包括ARMA模型、ARIMA模型、ARCH模型等。
- 面板数据模型:面板数据模型可用于分析具有面板结构(即横截面和时间序列维度)的数据。
面板数据模型可以包括固定效应模型、随机效应模型等。
- 脉冲响应函数模型:脉冲响应函数模型用于分析经济变量之间的动态关系,并可以衡量经济冲击对经济系统的影响。
- 结构方程模型:结构方程模型是一种多变量分析方法,可以用于验证经济理论中的因果关系。
4. 建模的应用建模在经济学领域有广泛的应用,以下是一些例子: - 宏观经济预测:通过建立宏观经济模型,可以预测国民经济的增长率、通货膨胀率等重要指标,为政策制定提供参考。
- 企业决策支持:建立企业运营模型,可以帮助企业分析市场需求、定价策略、生产优化等问题,提高企业效益。
制造系统的建模方法概述
3.2.3 广义模型化方法
3 建模基本步骤 7)广义模型运行维护 所建造的广义模型投入试运行,在试运行过程中,进
行模型的校正、增删和更新等维护工作。
3.2.3 广义模型化方法
3 建模基本步骤 8)广义模型评价鉴定 根据试运行结果,对广义模型的适用性进行评价和鉴
定
由此可见,广义模型化的步骤是一个具有多重信息反 馈的模型设计、建造调试、运行维护的过程
3.2.2 广义模型的概念
实际工作中,应根据具体任务的需求和环境条件的可 能,灵活的UN用上述三种模型。在知识模型、数学模 型、关系模型相结合的基础上,利用计算机软件进行 集成,建立使用与实际大系统的广义模型
从广义模型的概念可知,广义模型可以全面的(定性、 定量、静态、动态)描述实际系统的结构、参数、功 能和特性
3.2.2 广义模型的概念
1 知识模型 KM 运用人工智能和知识工程的方法和技术 如知识表达方法、知识获取技术所建立的知识模型
主要用于表达人们关于事物的定性知识和经验知识, 以便利用知识进行定性分析和逻辑推理,求解有关问 题
3.2.2 广义模型的概念
2 数学模型 MM 运用控制理论、系统辨识或运筹学及其他数学的方法
制对象数学模型-控制理论系统辨识方法等。
3.2.3 广义模型化方法
3 建模基本步骤 5)广义模型技术支持 采用计算机辅助建模技术,进行计算机仿真,建立模
型库等。
3.2.3 广义模型化方法
3 建模基本步骤 6)广义模型建造调试 应用“分解-联合”,“演绎-归纳”、“人机结合”
方法,以及有关具体建模方法。技术支持手段和设备, 建造广义模型的各子模型、关系模型、并构成总模型, 在计算机上联调
3.2.3 广义模型化方法
试论财务建模的理论、方法和工具
试论财务建模的理论、方法和工具[摘要] 本文讨论了财务建模的内涵,分析了财务建模的理论基础,探讨了财务建模的方法以及财务建模的工具。
本文认为:财务建模的理论基础包括数学、统计学、经济学、财务管理学、金融学、会计学、计算机程序设计等。
财务建模的方法有数学中的逻辑演绎法,统计学中的统计分析法,计算机模拟法等。
过去财务建模大多通过微软办公软件Excel来完成,对于统计建模,大家采用较多的有SAS、SPSS等,但本文认为:财务建模的较理想的软件平台是MATLAB,因此建议在财务建模的理论研究和实践中使用MATLAB作为工具。
[关键词] 财务建模;数学模型;计算机模型;建模方法一、何谓财务建模在文献[1]中,作者定义:财务建模是用数学术语或者计算机语言建立起来的表达财务问题各种变量之间关系的学科。
在该定义中,财务建模不仅包括财务问题的数学建模,也包括计算机建模。
所谓数学建模就是把一个称为原型的实际问题进行数学上的抽象,在做出了一系列的合理假设以后,将原型用一个或者一组数学方程来表示。
所谓计算机建模是将一个复杂的财务问题用计算机模拟,从而了解和掌握它的内在规律,预测它的未来发展。
二、财务建模的理论基础财务建模是利用数学方法或者计算机解决财务问题的一种实践,是研究分析财务变量之间关系的重要工具。
财务建模是一门理论性很强的学科,具有坚实的理论基础和理论依据。
它的理论基础包括数学、统计学、经济学、财务管理学、金融学、会计学、计算机程序设计等。
1. 数学财务建模是研究如何建立财务问题各变量之间关系的数学模型或计算机模型的学科,因此数学是财务建模最重要的理论基础。
会计学和财务管理中有很多非常重要的模型[2],例如,资本资产定价模型(CAPM),投资组合模型,证券估价模型,Black-Scholes 期权定价模型等。
这些模型是财务理论重要的内容,可以说是财务建模最重要的研究成果,是历史上很多著名的科学家经过多年的研究总结出来的解决财务问题的数学模型。
经济学家的方法与理论建模
经济学家的方法与理论建模在经济学领域,方法和理论建模是经济学家们推动研究和决策的核心工具。
经济学家通过运用各种方法和建立理论模型来理解经济现象和预测未来趋势,为政策制定和经济管理提供指导。
一、方法1. 归纳法:经济学家使用归纳法来从大量具体事件和数据中总结提炼出经济规律和规则。
他们观察和研究现实经济现象,透过具体案例与实证分析,发现事物之间的联系和规律,从而形成经济学的基础。
2. 比较法:经济学家经常通过比较不同经济体的表现,寻求经济活动的差异和共同点,以确定特定政策或经济体系的效果。
他们还比较不同经济体之间的产业结构、市场机制和政府干预程度,从而获得有关经济状况和发展趋势的信息。
3. 统计分析:经济学家利用统计学方法来处理经济数据,进行数据描述和推理。
他们通过收集、整理和分析数据,识别经济变量之间的关系,如需求和供给、价格和数量等。
统计分析帮助经济学家发现并解释现象,提供证据和依据。
4. 实验方法:一些经济学家采用实验方法来研究经济现象和政策效果。
他们设计实验、收集数据,并在控制条件下观察变量之间的影响关系。
实验方法能够提供经济理论和政策的实证证据,辅助政策制定者作出决策。
二、理论建模理论建模是经济学家解释和预测经济现象的重要手段。
他们建立数学或形式化模型,以描述经济系统运作的各个要素和相互关系。
1. 供求模型:供求模型是经济学中最基本的模型之一。
它描述了市场中供给者和需求者之间的关系,并通过价格的调节达到市场均衡。
供求模型帮助经济学家理解市场中价格变动的原因和影响,以及产量和消费的变化趋势。
2. 边际分析:经济学家使用边际分析来研究决策者在面临稀缺资源时做出的最优选择。
边际分析探讨了增加或减少一单位资源对决策结果的影响,帮助经济学家理解个体和机构行为的动态过程,并运用于生产、投资和消费等领域。
3. 经济增长模型:经济学家建立经济增长模型来研究长期经济发展和国家富裕程度的影响因素。
这些模型通常考虑投资、技术创新和人力资本等要素对经济增长的贡献,帮助决策者制定政策以推动经济发展。
第4章-系统建模理论与方法
• 汽车安全驾驶分析 • 1研究车辆行驶中的安全因素(特别是紧急
刹车时的影响因素) • 2变量:最短停车距离D
车速v、司机反应时间tr、反应距离dr 、刹车距离dB
• 3 D=dr+dB=V tr +k V2 • 4 则最短停车距离的影响D因素有
• ①车速——车速越大,停车距离越大,则要限制最大时速。 • <<中华人民共和国道路交通安全法实施条例>>规定:
易于计算、好处理
• 6 反馈性
模型可以细化、反复进行
• 7 鲁棒性
对现实问题的变动不敏感,具有一般性
建模步骤:
• 1 分析现实系统形成问题
系统目标 约束条件 范围、环境、确定模型类型
• 2 收集相关信息 • 3 找出主要因素 • 4 找出系统的变量并对变量进行分类 • 5 确定变量之间的关系
• 6 确定模型结构及参数辨识 • 7 检验模型效果 • 8 改进和修正模型 • 9 将模型应用于实际
交通事故特点:
• (1)下午至晚间时段交通死亡事故多发
下午至晚间时段(14:00~22:00),共死亡44835人,占总数 的45.4%。
• (2)年末年初月份交通事故较多(最多11月)
低驾龄驾驶人员事故多发(三年以下驾龄司机为主)
• (者
司机13.4%,行人和骑自行车占45%(包括骑电动自行车者)
第4章 系统建模理论与方法
• 4.1 模型的定义
模型——对实体本质特征得抽象表述。(模仿品)
实体——客观存在的事物及其运动形态的统称。
二、建模的原则
• 1 现实性(反映客观实际) • 2 准确性
信息准确,准确地反映系统的本质规律
• 3 可靠性
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企业建模理论与方法摘要:企业为了解决企业的问题,提出的企业建模的理论,建模的目的和建模对于企业的重大意义。
本文介绍了企业建模的理论依据,传统的建模原理,已经较为成熟的几种建模方法。
关键字:企业建模建模理论原理建模方法模型企业建模理论企业建模是一种全新的企业经营管理模式,它可为企业提供一个框架结构,以确保企业的应用系统与企业经常改进的业务流程紧密匹配。
企业建模以分析方法和建模工具为主体,其参考模型的建立以及建模工具的研制,是当前帮助企业不断缩短产品开发时间(Time)、提高产品质量(Quality)、降低成本(Cost)、提高服务层次(Service)的重要手段。
从企业组织形态上看,企业是由不同业务部门组成的,换一个角度从企业业务环节上看,企业包括复杂的业务流转系统(由供应链子系统、客户关系管理子系统等构成)、设计系统、生产制造系统,企业的业务环节中存在大量的信息作为其运行基础,而不同的信息又在不同的业务环节中发挥不同的作用。
就目前而言,我们要分析这个复杂的系统,除了需要企业的经营管理者和研究人员付出激情、勇气、智慧和耐心外,更需要借助科学的手段、有效的数学工具和先进的计算技术,来构造一个可以解释和反映企业外部行为表现及内在本质的模型。
企业建模就是针对企业需要解决的问题,从不同方面建立实际系统的表示方法。
在CIM-OSA体系结构中,就包括了功能模型、信息模型、资源模型、组织模型四个模型。
除此之外,有人还提出了性能模型、控制模型、过程模型、决策模型和经济模型等。
功能模型是以功能活动为视角对整个企业进行的描述,它不仅有助于管理企业,还有助于改进企业现状、促进企业演化。
系统的集成更离不开功能模型的建立,功能模型描述了企业各功能模块之间的关系。
信息模型是从信息的角度对企业进行描述。
企业信息系统用于存储/维护/处理与企业相关的所有信息,而信息是集成的基础,是联系各个功能元素的纽带,因此建立企业信息模型是非常重要的,它为信息共享提供了帮助。
通过对系统决策过程的建模,可以了解系统的决策制定原则和机理,了解系统的组织机构和人员配置。
物理/资源模型描述了全企业物理资源的总构成,组织模型描述了企业的组织形式、权限、职责和部门之间的关联等,而经济模型试图提供除可计量的计算公式外各种影响战略效益和其他效益的因素,有助于减少CIM系统的投资风险。
模型是人们为了方便研究、理解和解决客观世界中存在的种种问题而对客观现实经过反复思维抽象后的文字、图表、符号、关系式以及实体模样的集合,以描述所认识到的客观事物的一种直观表现形式。
模型的构造以及构造模型的目的都是为了研究问题的需要,它们都是为了满足研究者在某个研究问题上的需要而建立的,是为了帮助人们对问题进行分析和研究。
根据模型理论的定义,模型主要有四种基本表示形式,它们分别是:(1)形象模型(2)模拟模型(3) 数学模型(4) 其他模型我们不难看出,模型不是客观事物的具体表现,它仅仅是客观事物经过抽象的简化的表示,另外建立模型的目的是为了解决客观事物中存在的问题,而不仅仅是为了描述客观事物。
企业建模,就是引入模型理论,以模型结构为依据,把企业的业务划分为增值业务、衍生增值业务、增值业务伴生业务和非增值业务等四大类,以企业业务环节为核心,建立一个整体的参考模型,简化企业业务流程和降低生产成本,运用信息技术实现企业信息(信息,不是数据)的共享,将企业生产流程中定义的团队、组织、管理、技术及信息、物料、资金、价值等因素高度抽象和集成优化,从而为企业带来更高的附加价值。
二、传统企业建模原理传统建模系统体系结构是由三个重要部分构成的三维立方体。
体系结构的每个侧面描述企业建模关心的不同阶段、不同视图和不同的建模构件的通用性程度生命周期维:建立企业需求分析、系统设计、系统实施和运行维护四阶段的建模方法学,并确定各阶段的研究重点和不同建模阶段之间的模型映射方法。
包含需求分析、系统设计、系统实施和运行维护四个重要部分。
视图模型维:研究集成化的企业建模视图结构,该系统以过程视图(工作流模型)为核心,其它视图(功能视图、信息视图、组织视图、资源视图)为辅助视图来统一集成建模,最终形成具有一定柔性的动态企业模型。
通用性层次维:研究不同建模阶段、不同建模视图的基本构件形式,从而建立基本构件模型库,并以不同的行业为背景建立企业参考模型,并在企业中建立专用的企业特定模型。
传统企业建模方法是企业经营管理人员对企业的抽象及企业本身元素的具体概括和归纳,是为了描述企业的所有特征(特质、属性、功能、交互、关联等)而采取的途径、步骤和手段。
通常由此产生的企业模型可以被定义为一个具有相关企业公共特质的描述模板,它的构造遵循一定行业、一定经营方式、一定建模分析方法,这种模板在同一类行业的企业建模过程中保留一定的参考、指导乃至直接应用的价值。
三、企业建模方法国外在企业建模方面的研究已经开展多年,也取得了丰富的研究成果。
其中已GRAI/GIM方法、ARIS体系结构、IDEF方法、CIMOSA方法、BAAN/DEM方法最为常见.CIM-OSA方法CIM-OSA(Computer Integrated Manufacturing - Openness System Architecture)是由欧共体的22家公司和大学组成的ESPRIT-AMICE组织经过六年多的努力而开发出的一个CIM开放体系结构。
其目的是提供一个面向CIM系统生命周期的、开放式的CIM参考体系结构,从多个层次和多个角度反映了CIM企业的建模、设计、实施、运行和维护等各个阶段,提供了CIM系统描述、实施方法和支持工具,并形成了一整套形式化体系。
与其他CIM体系结构相比,CIM-OSA具有全面性、完整性、开放性、标准化和形式化等优点,因而受到国际上的好评,并成为国际准化组织的一项预标准。
ARIS方法ARIS(Architecture of Integrated Information System)整合性信息系统架构是由德国萨尔大学(University of the Saarland, Saarbrucken, Germany)企业管理研究所所长及IDS-Scheer公司执行长的August-Wilhelm Scheer 教授所提出的。
其设计理念,是希望提出一个整合性的概念,目的是把描述企业程序的所有基本观念通通纳入。
因此可想见,所描述出的模型必是非常庞大与复杂,为减少其复杂性,就必须依不同的观点来切割这个复杂的模型。
在一种观点下无数的交互关系将被先省略,只专注于观点内的事物。
之后各观点的模型会整合成完整的分析,而不会有任何的重复。
IDE方法IDEF方法是由美国KBSI提出一系列建模、分析、仿真方法的统称。
它主要由3种模型组成:功能模型(IDEF0),信息模型(IDEF1X),和动态模型(IDEF2)。
IDEF0是一种基于功能分解的单元建模技术。
在IDEF0中,一个盒子表示一个整体功能,该功能是相关功能的一个集合,而不只是一个单独的活动。
IDEF1用于生成一个信息模型,描述在该环境(或系统)中的信息的结构和语义。
IDEF1模型的构件是实体、联系和属性。
IDEF2用于产生制造系统随时间变化的各种行为的一个描述,分析IDEF2描述可以获得制造系统用计算机仿真的系统执行情况。
GRAI/GIM方法GRAI (Graph with Results and Activities Interrelated)方法是由法国Bordeaux第一大学提出的,是专门为在生产系统制定决策而开发的。
GRAI由一个生产系统由一个物理系统和一个生产控制系统组成,物理系统是一组制造单元,其功能是将原材料或部件转变为完成的部件或一个完成的产品。
生产控制系统制定决策,它由一个信息系统和一个决策系统组成。
它基于诸如定货、资源和能源等方面的信息制定决策,以便物理系统执行其功能。
GRAI的概念模型描述在信息系统、决策系统和物理系统间的联系。
信息系统是其它系统间连接的链条。
GRAI模型有一个层次化结构,因此在每一层,决策和信息都取决于执行的任务和制定决策过程所处的时间段。
因此,必须构造信息以满足每一层决策的制定。
BAAN/DEM动态企业建模方法BAAN是一个为项目型、流程型以及离散型产业提供企业资源计划(ERP)应用系统和咨询服务的公司。
它利用关键组件Orgware来实现动态企业建模DEM(Dynamic Enterprise Modeling)策略,进而实现较为灵活而有效的经营管理运作。
企业建模的目的是为了使用一种直观的语言描述企业,同时使得信息系统成为企业业务的一种容器和推进器。
模型是实际事物、实际系统的抽象。
它是针对所需要了解和解决的问题,抽取其主要因素和主要矛盾,忽略一些不影响基本性质的次要因素,形成对实际系统的表示方法。
现代企业用户的需求正从引入一种管理理念和方法,转变为对自身发展的适应性要求,不再对所谓的先进思想盲目崇拜,而是追求实用主义,重视管理为经营服务。
目前企业建模理论的研究正在世界范围内掀起热潮,但是至今没有一个工具是基于成熟的企业建模理论的。
当前最为重要的建模体系是CIM-OSA,是国际标准化组织ISO的预标准。
其他的如IDEF方法、普华永道、BAAN/DEM、基于工作流的企业业务建模、面向对象建模方法、和我国清华大学的SLA都是比较著名的。
企业建模各个工具厂商由于没有统一的理论作基础,其内涵都存在一定的差异,但是目标都是欲使企业的信息化和管理技术能够随着行业的管理发展而发展,并且能够被快速应用。