控制数学模型

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第二章 控制系统的数学模型

2—1 数字模型

在控制系统的分析和设计中,首先要建立系统的数学模型。 自动控制系统: 相同的数学模型进行描述,研究自动控制系统

其内在共性运动规律。

系统的数学模型,是描述系统内部各物理量之间动态关系的数学表达式。 常用的数学模型有:

数学模型

的建立方法

一般应尽可能采用线性定常数学模型描述控制系统。 如果描述系统的数学模型是线性微分方程,则称该系统为线性系统,若方程中的系数是常数,则称其为线性定常系统。线性系统的最重要特性是可以应用叠加原理,在动态研究中,如果系统在多个输入作用下的输出等于各输入单独作用下的输出和(可加性),而且当输入增大倍数时,输出相应增大同样倍数(均匀性),就满足叠加原理,因而系统可以看成线性系统。如果描述系统的数学模型是非线性微分方程,则相应系统称为非线性系统,其特性是不能应用叠加原理。

建立系统数学模型的主要目的,是为了分析系统的性能。由数学模型求取系统性能指标的主要途径如图2—1所示。由图可见,傅里叶变换和拉普拉斯变换是分析和设计线性定常连续控制系统的主要数学工具。

电气的、 机械的、 液压的

气动的等 微(差)分方程 传递函数(脉冲传递函数研究线性离散系统的数学模型) 经典控制理论 频率特性(在频域中研究线性控制系统的数学模型) 状态空间表达式(现代控制理论研究多输入—多输出控制系统) 结构图和信号流图,数学表达式的数学模型图示型式 解析法:依据系统及元件各变量之间所遵循的物理、化学定律,

列写出各变量之间的数学关系式

实验法:对系统施加典型信号(脉冲、阶跃或正弦),记录系统的时间响应

曲线或频率响应曲线,从而获得系统的传递函数或频率特性。

图2-1 求取性能指标的主要途径

2-2运用微分方程建立数学模型

控制系统中的输出量和输入量通常都是时间的函数。很多常见的元件或系统的输出量和输入量之间的关系都可以用一个微分方程表示,方程中含有输出量、输人量及它们各自对时间的导数或积分。这种微分方程又称为动态方程、运动方程或动力学方程。微分方程的阶数一般是指方程中最高导数项的阶数,又称为系统的阶数。 建立系统微分方程的一般步骤或方法是:

1)根据研究问题的需要,确定系统的输入和输出。

2)对实际系统进行适当的简化,如将分布参数集中化、将非线性因素线性化等。

3)根据系统、输入和输出三者之间动态关系的原理或定律,列写系统的微分方程。若系统比较复杂,则需分段列写微分方程,在这种情况下,必须注意各分段之间的负载效应问题。

4)消去中间变量,将方程整理成标准形式,即将与输出有关的项列在等号左边,而将与输入有关的项列在等号右边,且各阶导数按降幂排列。

列写微分方程的关键是元件或系统所属学科领域的有关规律而不是数学本身。但求解微分方程需要数学工具。

下面分别以电路系统和机械系统为例,说明如何列写系统或元件的微分方程式。

2-2-1 电路系统

电路系统的基本要素是电阻、电容和电感,而建立数学模型的基本定律是基尔霍夫电流定律∑i = 0,以及基尔霍夫电压定律 ∑u =0 。

元件与电压电流的关系

电阻:Ri u = 电感:dt di L

u = 电容:?=idt C

u 1

以下举例说明电路系统方程的建立。

例2—1 如图2—2所示为一个RLC 串联电路,试求其数学模型。 解 设输入信号)()(t u t x i =

输出信号)()(0t u t y =。 按照基尔霍夫电压定律得

0u u u u L R i ++=,

Ri

u R =

dt

di L u l = ?=

idt C

u 1

0 消去中间变量i 得系统的微分方程为:

i u u dt du RC dt

u d LC =++00

2

02 (2-1) 令T 1=LC ,T 2=RC ,同时将)()(t u t x i =与)()(0t u t y =代人可得

图2—2 RLC 电路

)()()()(22

21t x t y dt t dy T dt

t y d T =++ (2-2) 这是一个典型的二阶线性常系数微分方程,对应的系统也称为二阶线性定常系统。

例2—2 如图2-3所示为由两个RC电路串联而成的滤波网络,试建立输入电压u i 和输出电压u 。之间动态关系的微分方程。

解 设回路电流i 1,和i 2为中间变量。 根据基尔霍夫电压定律对前一回路、 后一回路有:

?-+

=dt i i C i R u i )(1

211

11 ??+=-dt i C i R dt i i C 222

22111

)(1 ?=

dt i C u 22

01

由上三式消去中间变量i 1,和i 2,整理即得u i 和u 0之间动态关系的微分方程:

i u u dt du C R C R C R dt u d C R C R =++++002

122112

022211)( (2-3) 由上例明显看出,系统中后一部分对前一部分的负载效应,反映在流过前一回路电容C 1

的电流上,没有后一回路时为i 1,而当串联上后一回路则为i 1-i 2。从能量的角度看,负载效应就是后一回路带走了前一回路的一部分能量。从信息传递的角度看,负载效应就是系统的两个部分之间所存在的信息的内部直接反馈作用。

2-2-2 机械系统

机械系统指的是存在机械运动的装置,常用的基本要素是质量、弹簧和阻尼器。它们遵循物理学的力学定律。机械运动包括直线运动(相应的位移称为线位移)和转动(相应的位移称为角位移)两种。

做直线运动的物体要遵循的基本力学定律是牛顿第二定律

22dt y

d m F =∑

式中F 为物体所受到的力,m 为物体质量,y 是线位移,t 是时间。

转动的物体要遵循如下的牛顿转动定律

22dt d J T θ

=∑

式中T 为物体所受到的力矩,J 为物体的转动惯量,θ为角位移。

图2—3 两个RC 串联网络

例2-3 如图2

—4所示为一个,求其数学模型。

解 设输入量为F t x =)(,位移输出量为s t y =)(。由牛顿定律得:k f m F F F F ++=

2

2dt

s

d M F ks

F dt

ds

f

F m k f ===

代人力平衡方程式后得 ks dt ds

f dt s d M

F ++=2

2 (2-4) 令f M T /1=, k K k f T /1/2==,并将)()(t y t x ,代入上式

得该机械运动系统的数学模型:)()()()(2

2

221t Kx t y dt t dy T dt t y d T T =++ (2-5) 该系统是二阶线性定常系统。

例2-4 图2-5所示为一机械旋转系统。转动惯量为J的圆柱体,在转矩T的作用下产生角位移θ,求该系统的输入—输出描述。

解 假定圆柱体的质量分布均匀,质心位于旋转轴上,而且惯性主轴和旋转主轴线相重合,则其运动方程可写成:

k f T T T dt

d J

--=2

2

θ

θ

θωk T dt d f f T k f ===

式中f ──粘性摩擦系数,常数

图2-4带阻尼的质量弹簧系统 图2-5 机械旋转系统 (a)原理图 (b)分离体图

ω──角速度

k──弹性扭转变形系数,常数

就得到输入与输出关系的微分方程:T k dt d f dt d J

=++θθ

θ2

2 (2-6) 由以上描述的数学模型可以看出,系统的数学模型由其结构、参量及基本定律决定。

还有如机电系统、热工系统、化工系统,都可以通过其物理、化学机理找到其数学模型。

2-2-3 线性系统微分方程的通用形式

在一般线性系统,描述系统动态方程的标准形式为

)()()()()()()()(01

1

1101

1

11t x b dt t dx b dt t x d b dt t x d b t y a dt t dy a dt t y d a dt t y d a m m m m m m n n n n n n ++++=++++------ (2-7)

式中:)(t x 为系统输入信号;)(t y 为系统输出信号;a i (i =0,1,2,…,n)、b j (j =0,1,2,…,rn)为系数,n 为输出信号的最高求导次数;m 为输入信号的最高求导次数。

若a i 和b j 均为常数时,上式为常系数线性微分方程,所描述的系统为定常线性系统。

2-3 线性系统的传递函数

微分方程:时间域;微分积分求解;环节增减分析不便,阶数高求解繁难 不同的初始条件,输出响应不同

传递函数:复数域;代数运算求解;环节增减分析方便,阶数高求解因式分解 初始条件必须为零,研究动态特性,经典控制理论最基本数学方法 微分方程与传递函数:连续系统

利用传递函数还可研究系统参数变化或结构变化对动态过程的影响,因而使分析系统的问题大为简化。另外,还可以把对系统性能的要求转化为对系统传递函数的要求,使综合设计的问题易于实现。

2-3-1 传递函数的概念

传递函数是描述线性定常系统输入-输出关系的一种最常用的表达式。 引入微分算子:dt d s =

, 则?=dt s

1

。 系统的传递函数可以定义为:在所有初始条件均为零时,系统输出的拉氏变换与系统输入的拉氏变换之比:)

()

()(s X s Y s G =

。 (2-8) 设有一线性定常系统,其微分方程表达式为2-7式。假定初始条件均为零.........,前式的拉氏变换可写为:

)()()()(01110111s X b s b s b s b s Y a s a s a s a m m m m n n n n ++++=++++----

由此可得系统的传递函数为:0

11

10

111)()()(a s a s a s a b s b s b s b s X s Y s G n n n n m m m m ++++++++==---- (2-9) 举例说明:

例2-5 由例2-1的RLC 电路,求其传递函数。

解1 由式(2-2)RLC 电路的微分方程: )()()

()(22

21t x t y dt t dy T dt

t y d T =++ 初始条件为零,对上式进行拉氏变换得:

)()()1(221s X s Y s T s T =++

∴传递函数为: 1

1)()()(22

1++==

s T s T s X s Y s G 解2 在推导电网络的传递函数时,对于无源元件电感L、电容C 和电阻R,分别用它们的复阻抗求解往往是比较简便的。令Z 1=R+Ls,为电阻和电感的复数阻抗之和; Z 2=1/Cs 为电容的复数阻抗。则:

1

1

11/1/1)()()(22122120++=++=++=+==

s T s T RCs LCs Cs Ls R Cs Z Z Z s U s U s G i

另外例课本2-10,2-11,2-12。

2-3-2传递函数的性质

1)传递函数的定义,只是对线性系统而言,严格地说,还只是对定常系统而言。

2)传递函数通常是复变量s的有理分式,其分子、分母多项式各项系数均为实数,这些系数均由系统的物理参数所确定,且m n ≥。

3)传递函数表征了系统本身的特性,它是系统动态性能的解析描述,它与输入激励无关, 也与初始条件无关。

4)传递函数并不是系统具体物理结构的描述,所以对于许多物理性质截然不同的系统, 如机械系统、电子系统、热传导系统,都可以具有相同的传递函数。 5)传递函数的分母多项式:

011

1)(a s a s a s a s D n n n n ++++=-- (2-10)

就是系统的特征多项式,它的阶次,也就代表了系统的阶次。 6)传递函数的拉氏反变换是系统的脉冲响应。

7)传递函数可以更形象地在复数平面上描述系统的动态特性。 对于实际的元件和系统,传递函数是复变量s 的有理分式,其分子N(s)和分母D(s)都是s 的有理多项式,即它们的各项系数均是实数。传递函数因式分解后,可以写成:

(a)零极点形式:

)

())(()

())(()(21211n m p s p s p s z s z s z s K s G ------=

(2-11)

式中,z 1,z 2,…,z m称为传递函数的零点;p 1,p 2,…p n称为传递函数的极点。 (b)时间常数形式:

∏∏==++=

n

j j

m

i i s T s K s G 1

1)

1()

1()(τ, j i T ,τ为时间常数

时间常数和零极点的关系:i i z /1=τ ,j j p T /1= ∏∏===n j j

m

i i

T K K 1

11

)

()

由于传递函数中,分子及分母各项系数均为实数,因此传递函数若具有复数零、极点,则其复数零、极点必然是共轭的。’

注意,传递函数分子分母多项式若有公因子可以消去,传递函数变成最简单的分式,这称为零极点相消。因此,只有当式(2-9)中的分子及分母多项式间没有公因子时,传递函数的零、极点才会和系统的零、极点完全相同;分母多项式的阶次才代表系统的阶次。

将传递函数G(s)的零点和极点同时表示在复数平面上的图形,称为传递函数的零极点分布图。(如课本P21图2-10)

通常用“Ο”表示传递函数的零点,

用“×”表示传递函数的极点。

)

22)(5()

3()2()(22+++++=

s s s s s s s G 其零极点分布如图:

2-3-3 典型环节的传递函数

一个物理系统是由许多元件组合而成的。虽然各种元件的具体结构和作用原理是多种多样的。但若抛开其具体结构和物理特点,研究其运动规律和数学模型的共性,就可以划分成为数不多的几种典型环节。这些典型环节是:

比例环节 惯性环节 积分环节 微分环节 振荡环节 滞后环节。

典型环节是按照数学模型的共性划分的,它和具体元件不一定是一一对应的。 其传递函数相同,动态特性就必然相同。

如传递函数中有零值极点、共轭复数零点和极点时,传递函数式(2-9)改写为:

传递函数的零极点分布图

∏∏∏∏====++?+++?+=

1

1

2

1

22112

122)

12()1()12()1()(n j n l l l l j m i m k k k k i s T s T s T s s s s K s G ξτξττν (2-12)

由此系统的传递函数是由若干典型环节组合而成。

1.比例环节(又称放大环节)

比例环节的输出量以一定比例复现输入信号,微分方程为:

y(t)=Kx(t)

其传递函数为:

K s X s Y s G ==)

()

()( (2—13) 实例如:理想运算放大器, 齿轮传动变速箱、电子放 大器、电路分压器和机械 杠杆等。

2.惯性环节(周期环节)

其微分方程为: )()()

(t Kx t y dt

t dy T

=+ 式中,T 为时间常数,K 为惯性环节增益,其传递函数为:

1

)()()(+==

Ts K

s X s Y s G (2-14) 例:

是由运算放大器构成的惯性环节。其传递函数为:1

)()()(+-==

Ts K

s X s Y s G 式中,K =R 2/R 1,T =R 2C ,负号表示输出与输入反向。

另有单容液位系统,电热炉炉温随电压变化系统和单容充放气系统也可视为惯性环节。

3.积分环节(无差环节)

积分环节的输入与输出的微分方程为:)()

(t x dt

t dy T = 其传递函数为:Ts

s X s Y s G 1

)()()(==

(2-15) 如图是由一个运算放大器 构成的积分环节。其传递 函数为:

Ts

s X s Y s G 1

)()()(-==

T=RC 积分时间

实际工程中的电子积分器、水槽液位、烤箱温度、电动机转速等系统都属于积分环节。 4.微分环节(超前环节)

微分环节:理论微分环节

实际微分环节

(1)理论微分环节:是指仅在理论上存在,而在实际工程中不能单独实现的环节,包括纯微分环节、一阶微分环节和二阶微分环节。纯微分环节传递函数:

Ts s X s Y s G ==

)

()

()( (2-16)

一阶微分环节的传递函数为: 1)(+=Ts s G

(2-17)

二阶微分环节的传递函数为: 12)(2

2

++=Ts s T s G ξ (2-18)

它们不满足线性系统传递函数的基本性质,即n ≥m ,所以在实际中不会单独使用。 (2)实际微分环节(也称复合微分环节): 如图(a)RC 电路,其传递函数为:1

)(+=Ts Ts

s G (2-19)

式中,T =RC 称为时间常数。

如图(b)所示RC 电路的传递函数为:1

)

1()(21++=

s T s T K s G

(2-20)

式中:212R R R K +=

为放大系数;T 1=R 1C 1;12

12

12C R R R R T +=

为时间常数。 由于它们满足n ≥m 的基本条件,所以可以付诸实际使用。

5.振荡环节

振荡环节的微分方程为:

)()()

(2)(2

22

t x t y dt t dy T dt

t y d T =++ζ 式中:T 为时间常数;ζ为阻尼比。

振荡环节的传递函数为:

2

2

2

222121

)()()(n n n s s Ts s T s X s Y s G ωζωωζ++=++== (2-21)

式中T

n 1

=

ω为无阻尼振荡频率。有两个储能元件的系统属二阶系统,如RLC 电路、弹簧质量阻尼系统等可以用振荡环节描述。

例RLC 电路的传递函数为:1

1

)(2

++=

RCs LCs s G (2-22) 6.滞后环节

滞后环节是输入信号加入后,其输出端隔一时间才能复现输入信号的环节。也称延迟环节或延时环节,其微分方程为:

)()(τ-=t x t y

式中,τ为滞后时间。滞后环节的传递函数为:

s e s X s Y s G τ-==

)

()

()( (2-23)

2.4 控制系统的结构图及其简化

结构图又称为方框图,它是在传递函数的基础上建立的,是描述元、部件动态特性的图示模型。其中的每一个方块..代表系统的一个组成环节....。必须注意,出现在方块图中的环节是以无负载效应为前提的,信息传递关系具有单向性。方块图中的一个环节不一定与实际系统中的一个元件相对应。

用方块图表示系统的优点是:可以清楚地表明系统内部信号流动的情况和各环节各变量之间的关系;可以揭示各环节对系统性能的影响;可以根据信号的流向,将各环节的方块图连接起来,得到整个系统的方块图,从而较易写出整个系统的传递函数。

2-4-1 方块图的组成

方块图的主要组成部分包括:函数方框(把一个环节的传递函数写在一个方块里)

相加点(加减运算,“+”号表示相加,“-”号表示相减) 分支点(同一分支点引出的信号,其信号和数值完全相同) 信号流线(方块外面画上带箭头的线段,信息流向单向性)

2-4-2 绘制方块图的步骤

1) 首先写出每个环节的运动方程。

特别要注意的是:在列写运动方程时,一定要考虑到相互连接部分间的负载效应,当一个方块的输出与下一个方块的输入相连接,并基本上不受下一方块影响时,就认为是没有负载效应的。只有在没有负载效应时,前一方块中的传递函数才可以按独立方块进行计算。

2) 根据运动方程,写出传递函数。

3) 根据传递函数,画出各环节的方块图。

4) 根据信号流向,将各方块联结起来.便得出系统的方块图。 例2—13 如图2—19所示的RC 电路,试绘制其系统结构图。 解 (1)电路的微分方程组为: i R u u 11=-

21i i i -=

?=111

1

u dt i C 221i R y u =- ?

=y dt i C i 21

(2)将上面各式取拉氏变换。取零初始条件,并整理成因果..

关系式: R s U s U s I /)]()([)(1-= )()()(21s I s I s I -= s

C s I s U 1111

)

()(= 212/)]()([)(R s Y s U s I -= s

C s I s Y 221)

()(=

负反馈系统

两级RC 电路

作出相应的方块图,如图(a)所示。

将各元件方块图按信号流向联结起来,便得到两级RC网络的方块图,如图(b)所示。

注意:图(b)并不等于两个RC网络的方块图的串联,因为两级RC电路之间有负载效应。

(再例课本P25 2-13题)

2-4-3 方块图的简化

利用方块图分析和设计系统时,常常要对方块图的结构进行适当的改动。用方块图求系统的传递函数时,总是要对方块图进行简化。这些统称为方块图的变换或运算。

1)串联环节的简化

多个串联方框的总传递函数等于各方框传递函数之乘积,如图。

2)并联环节的简化

多个并联方框的等效方框,等于各个方框传递函数的代数和。

(b)

3)反馈回路的简化

如果传递函数分别为G(s)和H(s)的两个方框如图(a)形式连接,就称为反馈连接。“+”

被控过程的数学模型

第5章思考题与习题 5-1 什么是被控过程的数学模型 解答: 被控过程的数学模型是描述被控过程在输入(控制输入与扰动输入)作用下,其状态和输出(被控参数)变化的数学表达式。 5-2 建立被控过程数学模型的目的是什么过程控制对数学模型有什么要求解答: 1)目的:○1设计过程控制系统及整定控制参数; ○2指导生产工艺及其设备的设计与操作; ○3对被控过程进行仿真研究; ○4培训运行操作人员; ○5工业过程的故障检测与诊断。 2)要求:总的原则一是尽量简单,二是正确可靠。阶次一般不高于三阶,大量采用具有纯滞后的一阶和二阶模型,最常用的是带纯滞后的一阶形式。 5-3 建立被控过程数学模型的方法有哪些各有什么要求和局限性解答:P127 1)方法:机理法和测试法。 2)机理法: 测试法: 5-4 什么是流入量什么是流出量它们与控制系统的输入、输出信号有什么区别与联系 解答: 1)流入量:把被控过程看作一个独立的隔离体,从外部流入被控过程的物质或能量流量称为流入量。 流出量:从被控过程流出的物质或能量流量称为流出量。 2)区别与联系: 控制系统的输入量:控制变量和扰动变量。 控制系统的输出变量:系统的被控参数。

5-5 机理法建模一般适用于什么场合 解答:P128 对被控过程的工作机理非常熟悉,被控参数与控制变量的变化都与物质和能量的流动与转换有密切关系。 5-6 什么是自衡特性具有自衡特性被控过程的系统框图有什么特点 解答: 1)在扰动作用破坏其平衡工况后,被控过程在没有外部干预的情况下自动恢复平衡的特性,称为自衡特性。 2)被控过程输出对扰动存在负反馈。 5-7 什么是单容过程和多容过程 解答: 1)单容:只有一个储蓄容量。 2)多容:有一个以上储蓄容量。 5-8 什么是过程的滞后特性滞后又哪几种产生的原因是什么 解答: 1)滞后特性:过程对于扰动的响应在时间上的滞后。 2)容量滞后:多容过程对于扰动的响应在时间上的这种延迟被称为容量滞 后。 纯滞后:在生产过程中还经常遇到由(物料、能量、信号)传输延迟引 起的纯滞后。 5-9 对图5-40所示的液位过程,输入量为1Q ,流出量为2Q 、3Q ,液位h 为被控参数,水箱截面为A ,并设2R 、3R 为线性液阻。 (1)列写液位过程的微分方程组; (2)画出液位过程的框图; (3)求出传递函数)()(1s Q s H ,并写出放大倍数K 和时间常数T 的表达式。 解答:

控制数学模型

第二章 控制系统的数学模型 2—1 数字模型 在控制系统的分析和设计中,首先要建立系统的数学模型。 自动控制系统: 相同的数学模型进行描述,研究自动控制系统 其内在共性运动规律。 系统的数学模型,是描述系统内部各物理量之间动态关系的数学表达式。 常用的数学模型有: 数学模型 的建立方法 一般应尽可能采用线性定常数学模型描述控制系统。 如果描述系统的数学模型是线性微分方程,则称该系统为线性系统,若方程中的系数是常数,则称其为线性定常系统。线性系统的最重要特性是可以应用叠加原理,在动态研究中,如果系统在多个输入作用下的输出等于各输入单独作用下的输出和(可加性),而且当输入增大倍数时,输出相应增大同样倍数(均匀性),就满足叠加原理,因而系统可以看成线性系统。如果描述系统的数学模型是非线性微分方程,则相应系统称为非线性系统,其特性是不能应用叠加原理。 建立系统数学模型的主要目的,是为了分析系统的性能。由数学模型求取系统性能指标的主要途径如图2—1所示。由图可见,傅里叶变换和拉普拉斯变换是分析和设计线性定常连续控制系统的主要数学工具。 电气的、 机械的、 液压的 气动的等 微(差)分方程 传递函数(脉冲传递函数研究线性离散系统的数学模型) 经典控制理论 频率特性(在频域中研究线性控制系统的数学模型) 状态空间表达式(现代控制理论研究多输入—多输出控制系统) 结构图和信号流图,数学表达式的数学模型图示型式 解析法:依据系统及元件各变量之间所遵循的物理、化学定律, 列写出各变量之间的数学关系式 实验法:对系统施加典型信号(脉冲、阶跃或正弦),记录系统的时间响应 曲线或频率响应曲线,从而获得系统的传递函数或频率特性。 图2-1 求取性能指标的主要途径

数学建模常用模型方法总结精品

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传染病模型马尔萨斯人口预测模型微分方程模型人口预 测控制模型 经济增长模型Logistic 人口预测模型 战争模型等等。。 灰色预测模型 回归分析预测模型 预测分析模型差分方程模型 马尔可夫预测模型 时间序列模型 插值拟合模型 神经网络模型 系统动力学模型(SD) 模糊综合评判法模型 数据包络分析 综合评价与决策方法灰色关联度 主成分分析 秩和比综合评价法 理想解读法等 旅行商(TSP)问题模型 背包问题模型车辆路 径问题模型 物流中心选址问题模型 经典NP问题模型路径规划问题模型 着色图问题模型多目 标优化问题模型 车间生产调度问题模型 最优树问题模型二次分 配问题模型 模拟退火算法(SA) 遗传算法(GA) 智能算法 蚁群算法(ACA) (启发式) 常用算法模型神经网络算法 蒙特卡罗算法元 胞自动机算法穷 举搜索算法小波 分析算法 确定性数学模型 三类数学模型随机性数学模型 模糊性数学模型

数学建模常用的十种解题方法

数学建模常用的十种解题方法 摘要 当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时,人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上,用数学的符号和语言,把它表述为数学式子,也就是数学模型,然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题,并接受实际的检验。这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。数学建模的十种常用方法有蒙特卡罗算法;数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法;解决线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题的数学规划算法;图论算法;动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法;最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法;网格算法和穷举法;一些连续离散化方法;数值分析算法;图象处理算法。 关键词:数学建模;蒙特卡罗算法;数据处理算法;数学规划算法;图论算法 一、蒙特卡罗算法 蒙特卡罗算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法。在工程、通讯、金融等技术问题中, 实验数据很难获取, 或实验数据的获取需耗费很多的人力、物力, 对此, 用计算机随机模拟就是最简单、经济、实用的方法; 此外, 对一些复杂的计算问题, 如非线性议程组求解、最优化、积分微分方程及一些偏微分方程的解⑿, 蒙特卡罗方法也是非常有效的。 一般情况下, 蒙特卜罗算法在二重积分中用均匀随机数计算积分比较简单, 但精度不太理想。通过方差分析, 论证了利用有利随机数, 可以使积分计算的精度达到最优。本文给出算例, 并用MA TA LA B 实现。 1蒙特卡罗计算重积分的最简算法-------均匀随机数法 二重积分的蒙特卡罗方法(均匀随机数) 实际计算中常常要遇到如()dxdy y x f D ??,的二重积分, 也常常发现许多时候被积函数的原函数很难求出, 或者原函数根本就不是初等函数, 对于这样的重积分, 可以设计一种蒙特卡罗的方法计算。 定理 1 )1( 设式()y x f ,区域 D 上的有界函数, 用均匀随机数计算()??D dxdy y x f ,的方法: (l) 取一个包含D 的矩形区域Ω,a ≦x ≦b, c ≦y ≦d , 其面积A =(b 一a) (d 一c) ; ()j i y x ,,i=1,…,n 在Ω上的均匀分布随机数列,不妨设()j i y x ,, j=1,…k 为落在D 中的k 个随机数, 则n 充分大时, 有

自动控制系统的数学模型

第二章自动控制系统的数学模型 教学目的: (1)建立动态模拟的概念,能编写系统的微分方程。 (2)掌握传递函数的概念及求法。 (3)通过本课学习掌握电路或系统动态结构图的求法,并能应用各环节的传递函数,求系统的动态结构图。 (4)通过本课学习掌握电路或自动控制系统动态结构图的求法,并对系统结构图进行变换。 (5)掌握信号流图的概念,会用梅逊公式求系统闭环传递函数。 (6)通过本次课学习,使学生加深对以前所学的知识的理解,培养学生分析问题的能力 教学要求: (1)正确理解数学模型的特点; (2)了解动态微分方程建立的一般步骤和方法; (3)牢固掌握传递函数的定义和性质,掌握典型环节及传递函数; (4)掌握系统结构图的建立、等效变换及其系统开环、闭环传递函数的求取,并对重要的传递函数如:控制输入下的闭环传递函数、扰动输入 下的闭环传递函数、误差传递函数,能够熟练的掌握; (5)掌握运用梅逊公式求闭环传递函数的方法; (6)掌握结构图和信号流图的定义和组成方法,熟练掌握等效变换代数法则,简化图形结构,掌握从其它不同形式的数学模型求取系统传递函 数的方法。 教学重点: 有源网络和无源网络微分方程的编写;有源网络和无源网络求传递函数;传递函数的概念及求法;由各环节的传递函数,求系统的动态结构图;由各环节的传递函数对系统的动态结构图进行变换;梅逊增益公式的应用。 教学难点:举典型例题说明微分方程建立的方法;求高阶系统响应;求复杂系统的动态结构图;对复杂系统的动态结构图进行变换;求第K条前向通道特记式 的余子式 。 k 教学方法:讲授 本章学时:10学时 主要内容: 2.0 引言 2.1 动态微分方程的建立 2.2 线性系统的传递函数 2.3 典型环节及其传递函数 2.4系统的结构图 2.5 信号流图及梅逊公式

高考中常用函数模型归纳及应用

高考中常用函数模型.... 归纳及应用 一. 常数函数y=a 判断函数奇偶性最常用的模型,a=0时,既是奇函数,又是偶函数,a ≠0时只是偶函数。关于方程解的个数问题时常用。 例1.已知x ∈(0, π],关于方程2sin(x+ 3 π )=a 有两个不同的实数解,则实数a 的取植范围是( )A .[-2,2] B.[ 3,2] C.( 3,2] D.( 3,2) 解析;令y=2sin(x+3π ), y=a 画出函数y=2sin(x+3 π ),y=a 图象如图所示,若方程有两个不同的解,则两个函数图象有两个不同的交点, 由图象知( 3,2),选D 二. 一次函数y=kx+b (k ≠0) 函数图象是一条直线,易画易分析性质变化。常用于数形结合解决问题,及利用“变元”或“换元”化归 为一次函数问题。有定义域限制时,要考虑区间的端点值。 例2.不等式2x 2 +1≤m(x-1)对一切│m │≤2恒成立,则x 的范围是( ) A .-2≤x ≤2 B. 4 31- ≤x ≤0 C.0≤x ≤ 47 1+ D. 4 7 1-≤x ≤ 4 1 3- 解析:不等式可化为m(x-1)- 2x 2 +1≥0 设f(m)= m(x-1)- 2x 2 +1 若x=1, f(m)=-3<0 (舍) 则x ≠1则f(m)是关于m 的一次函数,要使不等式在│m │≤2条件下恒成立,只需? ? ?≥-≥0)2(0 )2(f f ,解之可得答案D 三. 二次函数y=ax 2 +bx+c (a ≠0) 二次函数是应用最广泛的的函数,是连接一元二次不等式和一元二次方程的纽带。很多问题都可以化归和转化成二次函数问题。比如有关三次函数的最值问题,因其导数是二次函数,最后的落脚点仍是二次函数问题。 例3.(1).若关于x 的方程x 2 +ax+a 2 -1=0有一个正根和一个负根,则a 的取值范围是( ) 解析:令f(x)= x 2 +ax+a 2 -1由题意得f(0)= a 2 -1 <0,即-1<a <1即可。 一元二次方程的根分布问题可借助二次函数图象解决,通常考虑二次函数的开口方向,判别式对称轴与根的位置关系,端点函数值四个方面。也可借助韦达定理。

数学建模常用方法

数学建模常用方法 建模常用算法,仅供参考: 1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必 用的方法) 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用M a t l a b作为工具) 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通 常使用L i n d o、L i n g o软件实现) 4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备) 5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中) 6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用) 7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种 暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具) 8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计 算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的) 9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用) 10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文 中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用M a t l a b进行处理) 一、在数学建模中常用的方法: 1.类比法 2.二分法 3.量纲分析法 4.差分法 5.变分法 6.图论法 7.层次分析法 8.数据拟合法 9.回归分析法 10.数学规划(线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、目标规划) 11.机理分析 12.排队方法

高中物理中常用的三角函数数学模型强烈推荐!!!

高中物理中常用的三角 函数数学模型强烈推 荐!!! Document number【AA80KGB-AA98YT-AAT8CB-2A6UT-A18GG】

高中物理中常用的三角函数数学模型 数学作为工具学科,其思想、方法和知识始终渗透贯穿于整个物理学习和研究的过程中,为物理概念、定律的表述提供简洁、精确的数学语言,为学生进行抽象思维和逻辑推理提供有效方法.为物理学的数量分析和计算提供有力工具。 高考物理试题的解答离不开数学知识和方法的应用,借助物理知识渗透考查数学能力是高考命题的永恒主题。可以说任何物理试题的求解过程实质上是一个将物理问题转化为数学问题经过求解再次还原为物理结论的过程。高考物理考试大纲对学生应用数学工具解决物理问题的能力作出了明确要求。 一、三角函数的基本应用 在进行力的分解时,我们经常用到三角函数的运算.虽然三角函数学生初中已经学过,但笔者在多年的教学过程中发现,有相当一部分学生经常在这里出问题,还有一部分学生一直到高三都没把这部分搞清楚.为此,本人将自己的一些体会写出来,仅供大家参考. (一)三角函数的定义式 (二)探寻规律 1.涉及斜边与直角边的关系为“弦”类,涉及两直角边的关系为“切”类; 2.涉及“对边”为“正”类,涉及“邻边”为“余”类; 3.运算符:由直角边求斜边用“除以”,由斜边求直角边用“乘以”,为更具规律性,两直角边之间互求我们都用“乘以”. (三)速写 第一步:判断运算符是用“乘以”还是“除以”; 第二步:判断用“正”还是用“余”; 第三步:判断用“弦”还是用“切”. 即(边)=(边)(运算符)(正/余)(弦/切) 1、由直角边求斜边 2、由斜边求直角边 3、两直角边互求 (四)典例分析 经典例题1如图1所示,质量为m 的小球静止于斜面与竖直挡板之间,斜面倾角为θ,求小球对挡板和对斜面的压力大小分别是多少 2所示。 θtan 1?=mg F 经典例题2如图3所示,质量为m ,挡 挡板和使球压紧斜面,重力的分解如图4所示。 二、三角函数求物理极值 因正弦函数和余弦函数都有最大值(为1 的基本形式,那么我们可以通过三角函数公式整理出正弦(或余弦)函数的基本形式,然 后在确定极值。现将两种三角函数求极值的常用模型归纳如下: 1.利用二倍角公式求极值 正弦函数二倍角公式θθθcos sin 22sin = 图3 图4

数学建模十种常用算法

数学建模有下面十种常用算法, 可供参考: 1.蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问 题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法) 2.数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数 据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具) 3.线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多 数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo软件实现) 4.图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算 法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备) 5.动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算 法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中) 6.最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些 问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用) 7.网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很 多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具) 8.一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计 算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的) 9.数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分 析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用) 10.图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中 也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab 进行处理)

数学建模中常见的十大模型讲课稿

数学建模中常见的十 大模型

精品文档 数学建模常用的十大算法==转 (2011-07-24 16:13:14) 转载▼ 1. 蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性,几乎是比赛时必用的方法。 2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用MA TLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo 软件求解。 4. 图论算法。这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备。 5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法,竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法:模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用。 7. 网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具。 8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只能处理离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 9. 数值分析算法。如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。 10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关,即使问题与图形无关,论文中也会需要图片来说明问题,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用MATLAB 进行处理。 以下将结合历年的竞赛题,对这十类算法进行详细地说明。 以下将结合历年的竞赛题,对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 2.1 蒙特卡罗算法 大多数建模赛题中都离不开计算机仿真,随机性模拟是非常常见的算法之一。 举个例子就是97 年的A 题,每个零件都有自己的标定值,也都有自己的容差等级,而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案,根本不可能去求解析解,那如何去找到最优的方案呢?随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法,在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案,然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案,从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问,要求设计一种更好的方案,首先方案的优劣取决于很多复杂的因素,同样不可能刻画出一个模型进行求解,只能靠随机仿真模拟。 2.2 数据拟合、参数估计、插值等算法 数据拟合在很多赛题中有应用,与图形处理有关的问题很多与拟合有关系,一个例子就是98 年美国赛A 题,生物组织切片的三维插值处理,94 年A 题逢山开路,山体海拔高度的 收集于网络,如有侵权请联系管理员删除

高考数学函数模型及其应用

重庆名校精华中学08届高考一轮复习教案函数模型及其应用 一.课标要求: 1.利用计算工具,比较指数函数、对数函数以及幂函数增长差异;结合实例体会直线上升、指数爆炸、对数增长等不同函数类型增长的含义; 2.收集一些社会生活中普遍使用的函数模型(指数函数、对数函数、幂函数、分段函数等)的实例,了解函数模型的广泛应用。 二.命题走向 函数应用问题是高考的热点,高考对应用题的考察即考小题又考大题,而且分值呈上升的趋势。高考中重视对环境保护及数学课外的的综合性应用题等的考察。出于“立意”和创设情景的需要,函数试题设置问题的角度和方式也不断创新,重视函数思想的考察,加大函数应用题、探索题、开放题和信息题的考察力度,从而使高考考题显得新颖、生动和灵活。 预测2007年的高考,将再现其独特的考察作用,而函数类应用题,是考察的重点,因而要认真准备应用题型、探索型和综合题型,加大训练力度,重视关于函数的数学建模问题,学会用数学和方法寻求规律找出解题策略。 (1)题型多以大题出现,以实际问题为背景,通过解决数学问题的过程,解释问题; (2)题目涉及的函数多以基本初等函数为载体,通过它们的性质(单调性、极值和最值等)来解释生活现象,主要涉计经济、环保、能源、健康等社会现象。 三.要点精讲 1.解决实际问题的解题过程 (1)对实际问题进行抽象概括:研究实际问题中量与量之间的关系,确定变量之间的主、被动关系,并用x、y分别表示问题中的变量; (2)建立函数模型:将变量y表示为x的函数,在中学数学内,我们建立的函数模型一般都是函数的解析式; (3)求解函数模型:根据实际问题所需要解决的目标及函数式的结构特点正确选择函数知识求得函数模型的解,并还原为实际问题的解. 这些步骤用框图表示: 2 (1)阅读理解、整理数据的能力:通过分析、画图、列表、归类等方法,快速弄清数据之间的关系,数据的单位等等; (2)建立函数模型的能力:关键是正确选择自变量将问题的目标表示为这个变量的函数,建立函数的模型的过程主要是抓住某些量之间的相等关系列出函数式,注意不要忘记考察函数的定义域; (3)求解函数模型的能力:主要是研究函数的单调性,求函数的值域、最大(小)值,计算函数的特殊值等,注意发挥函数图象的作用。 四.典例解析

数学建模方法模型

数学建模方法模型 一、统计学方法 1 多元回归 1、方法概述: 在研究变量之间的相互影响关系模型时候用到。具体地说:其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系,将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值,从而可以进行预测等相关研究。 2、分类 分为两类:多元线性回归和非线性线性回归;其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归,比如:y=lnx 可以转化为 y=u u=lnx 来解决;所以这里主要说明多元线性回归应该注意的问题。 3、注意事项 在做回归的时候,一定要注意两件事: (1) 回归方程的显著性检验(可以通过 sas 和 spss 来解决) (2) 回归系数的显著性检验(可以通过 sas 和 spss 来解决) 检验是很多学生在建模中不注意的地方,好的检验结果可以体现出你模型的优劣,是完整论文的体现,所以这点大家一定要注意。 4、使用步骤: (1)根据已知条件的数据,通过预处理得出图像的大致趋势或者数据之间的大致关系; (2)选取适当的回归方程; (3)拟合回归参数; (4)回归方程显著性检验及回归系数显著性检验 (5)进行后继研究(如:预测等)

2 聚类分析 1、方法概述 该方法说的通俗一点就是,将 n个样本,通过适当的方法(选取方法很多,大家可以自行查找,可以在数据挖掘类的书籍中查找到,这里不再阐述)选取 m 聚类中心,通过研究各样本和各个聚类中心的距离 Xij,选择适当的聚类标准,通常利用最小距离法(一个样本归于一个类也就意味着,该样本距离该类对应的中心距离最近)来聚类,从而可以得到聚类结果,如果利用sas 软件或者 spss 软件来做聚类分析,就可以得到相应的动态聚类图。这种模型的的特点是直观,容易理解。 2、分类 聚类有两种类型: (1) Q型聚类:即对样本聚类; (2) R型聚类:即对变量聚类; 通常聚类中衡量标准的选取有两种: (1) 相似系数法 (2) 距离法 聚类方法: (1) 最短距离法 (2) 最长距离法 (3) 中间距离法 (4) 重心法 (5) 类平均法 (6) 可变类平均法 (7) 可变法

数学建模中常见的十大模型

数学建模常用的十大算法==转 (2011-07-24 16:13:14) 转载▼ 1. 蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性,几乎是比赛时必用的方法。 2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用MA TLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo 软件求解。 4. 图论算法。这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备。 5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法,竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法:模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用。 7. 网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具。 8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只能处理离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 9. 数值分析算法。如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。 10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关,即使问题与图形无关,论文中也会需要图片来说明问题,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用MA TLAB 进行处理。 以下将结合历年的竞赛题,对这十类算法进行详细地说明。 以下将结合历年的竞赛题,对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 2.1 蒙特卡罗算法 大多数建模赛题中都离不开计算机仿真,随机性模拟是非常常见的算法之一。 举个例子就是97 年的A 题,每个零件都有自己的标定值,也都有自己的容差等级,而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案,根本不可能去求解析解,那如何去找到最优的方案呢?随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法,在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案,然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案,从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问,要求设计一种更好的方案,首先方案的优劣取决于很多复杂的因素,同样不可能刻画出一个模型进行求解,只能靠随机仿真模拟。 2.2 数据拟合、参数估计、插值等算法 数据拟合在很多赛题中有应用,与图形处理有关的问题很多与拟合有关系,一个例子就是98 年美国赛A 题,生物组织切片的三维插值处理,94 年A 题逢山开路,山体海拔高度的插值计算,还有吵的沸沸扬扬可能会考的“非典”问题也要用到数据拟合算法,观察数据的

数学建模常用算法模型

按模型的数学方法分: 几何模型、图论模型、微分方程模型、概率模型、最优控制模型、规划论模型、马氏链模型等 按模型的特征分: 静态模型和动态模型,确定性模型和随机模型,离散模型和连续性模型,线性模型和非线性模型等 按模型的应用领域分: 人口模型、交通模型、经济模型、生态模型、资源模型、环境模型等。 按建模的目的分: 预测模型、优化模型、决策模型、控制模型等 一般研究数学建模论文的时候,是按照建模的目的去分类的,并且是算法往往也和建模的目的对应 按对模型结构的了解程度分: 有白箱模型、灰箱模型、黑箱模型等 比赛尽量避免使用,黑箱模型、灰箱模型,以及一些主观性模型。 按比赛命题方向分: 国赛一般是离散模型和连续模型各一个,2016美赛六个题目(离散、连续、运筹学/复杂网络、大数据、环境科学、政策) 数学建模十大算法 1、蒙特卡罗算法 (该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,比较好用的算法) 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法 (比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具)

3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题 (建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo软件实现) 4、图论算法 (这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备) 5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法 (这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中) 6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法 (这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用) 7、网格算法和穷举法 (当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具) 8、一些连续离散化方法 (很多问题都是从实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的) 9、数值分析算法 (如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)10、图象处理算法 (赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的这些图形如何展示,以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处理) 算法简介 1、灰色预测模型(必掌握)

几个常见函数模型的应用

高三数学复习小专题 几个常见函数模型的应用 一、函数x e x y = 的性质应用 1.(2014年天津理)已知函数()x f x x ae =-)(R a ∈,R x ∈.已知函数()y f x =有两个零点12,x x ,且12x x <. (Ⅰ)求a 的取值范围; (Ⅱ)证明:21 x x 随着a 的减小而增大; (Ⅲ)证明:12x x +随着a 的减小而增大. 二、函数x e y x =的性质应用 2.(2014年山东理)设函数22()(ln )x e f x k x x x =-+(k 为常数, 2.71828e =???是自然对数的底数). (Ⅰ)当0k ≤时,求函数()f x 的单调区间; (Ⅱ)若函数()f x 在(0,2)内存在两个极值点,求k 的取值范围.

三、函数x xe y =的性质应用 3.已知函数x e x f x +=)(,2)(-=x a x g . (1)若0>x 时)()(x g x f >恒成立,求a 的取值范围; (2)讨论函数)()()(x g x f x F -=的零点的个数. 四、函数x x y ln =的性质应用 4.(2014年湖北理)π为圆周率,e=2.718 28…为自然对数的底数. (Ⅰ)求函数x x x f ln )(=的单调区间; (Ⅱ)求e 3,3e ,e π,πe ,3π,π3这6个数中的最大数与最小数. (Ⅲ)将e 3,3e ,e π,πe ,3π,π3这6个数按从小到大的顺序排列,并证明你的结论.

5.(2013年北京理科)设L 为曲线C :x x y ln =在点(1,0)处的切线. (1)求L 的方程; (2)证明:除切点(1,0)之外,曲线C 在直线L 的下方. 6.求证:3≥n 时,).()1(1*+∈+>N n n n n n 五、函数x x y ln = 的性质应用

数学建模方法详解--三十四种常用算法

数学建模方法详解--三十四种常用算法 目录 一、主成分分析法 (2) 二、因子分析法 (5) 三、聚类分析 (9) 四、最小二乘法与多项式拟合 (16) 五、回归分析(略) (22) 六、概率分布方法(略) (22) 七、插值与拟合(略) (22) 八、方差分析法 (23) 九、逼近理想点排序法 (28) 十、动态加权法 (29) 十一、灰色关联分析法 (31) 十二、灰色预测法 (33) 十三、模糊综合评价 (35) 十四、隶属函数的刻画(略) (37) 十五、时间序列分析法 (38) 十六、蒙特卡罗(MC)仿真模型 (42) 十七、BP神经网络方法 (44) 十八、数据包络分析法(DEA) (51) 十九、多因素方差分析法()基于SPSS) (54) 二十、拉格朗日插值 (70) 二十一、回归分析(略) (75) 二十二、概率分布方法(略) (75) 二十三、插值与拟合(略) (75) 二十四、隶属函数的刻画(参考《数学建模及其方法应用》) (75) 二十五、0-1整数规划模型(参看书籍) (75) 二十六、Board评价法(略) (75) 二十七、纳什均衡(参看书籍) (75) 二十八、微分方程方法与差分方程方法(参看书籍) (75) 二十九、莱斯利离散人口模型(参看数据) (75) 三十、一次指数平滑预测法(主要是软件的使用) (75) 三十一、二次曲线回归方程(主要是软件的使用) (75) 三十二、成本-效用分析(略) (75) 三十三、逐步回归法(主要是软件的使用) (75) 三十四、双因子方差分析(略) (75)

一、主成分分析法 一)、主成分分析法介绍: 主成分分析(principal components analysis,PCA)又称:主分量分析,主成分回归分析法。旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数,同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分,忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是,这也不是一定的,要视具体应用而定。 二)、主成分分析法的基本思想: 在实证问题研究中,为了全面、系统地分析问题,我们必须考虑众多影响因素。这些涉及的因素一般称为指标,在多元统计分析中也称为变量。因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息,并且指标之间彼此有一定的相关性,因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。在用统计方法研究多变量问题时,变量太多会增加计算量和增加分析问题的复杂性,人们希望在进行定量分析的过程中,涉及的变量较少,得到的信息量较多。主成分分析正是适应这一要求产生的,是解决这类题的理想工具。 同样,在科普效果评估的过程中也存在着这样的问题。科普效果是很难具体量化的。在实际评估工作中,我们常常会选用几个有代表性的综合指标,采用打分的方法来进行评估,故综合指标的选取是个重点和难点。如上所述,主成分分析法正是解决这一问题的理想工具。因为评估所涉及的众多变量之间既然有一定的相关性,就必然存在着起支配作用的因素。根据这一点,通过对原始变量相关矩阵内部结构的关系研究,找出影响科普效果某一要素的几个综合指标,使综合指标为原来变量的线性拟合。这样,综合指标不仅保留了原始变量的主要信息,且彼此间不相关,又比原始变量具有某些更优越的性质,就使我们在研究复杂的科普效果评估问题时,容易抓住主要矛盾。上述想法可进一步概述为:设某科普效果评估要素涉及个指标,这指标构成的维随机向量为。对作正交变换,令,其中为正交阵,的各分量是不相关的,使得的各分量在某个评估要素中的作用容易解释,这就使得我们有可能从主分量中选择主要成分,削除对这一要素影响微弱的部分,通过对主分量的重点分析,达到对原始变量进行分析的目的。的各分量是原始变量线性组合,不同的分量表示原始变量之间不同的影响关系。由于这些基本关系很可能与特定的作用过程相联系,主成分分析使我们能从错综复杂的科普评估要素的众多指标中,找出一些主要成分,以便有效地利用大量统计数据,进行科普效果评估分析,使我们在研究科普效果评估问题中,可能得到深层次的一些启发,把科普效果评估研究引向深入。 例如,在对科普产品开发和利用这一要素的评估中,涉及科普创作人数百万人、科普作品发行量百万人、科普产业化(科普示范基地数百万人)等多项指标。经过主成分分析计算,最后确定个或个主成分作为综合评价科普产品利用和开发的综合指标,变量数减少,并达到一定的可信度,就容易进行科普效果的评估。 三)、主成分分析法的数学模型: 其中:

控制理论发展历史

控制理论发展历史综述 一:20世纪40年代末-50年代的经典控制理论时期,着重解决单输入单输出系统的控制问题,主要数学工具是微分方程、拉氏变换、传递函数;主要方法是时域法、频域法、根轨迹法;主要问题是系统的稳、准、快。 二:20世纪60年代的现代控制理论时期,着重解决多输入多输出系统的控制问题,主要数学工具是以此为峰方程组、矩阵论、状态空间法主要方法是变分法、极大值原理、动态规划理论;重点是最优控制、随即控制、自适应控制;核心控制装置是电子计算机。 三:20世纪70年代之后的先进控制理时期,先进控制理论是现代控制理论的发展和延伸。先进控制理论内容丰富、涵盖面最广,包括自适应控制、鲁棒控制、模糊控制、人工神经网络控制等。 经典控制理论 经典控制理论适用于单输入、单输出的线性定常(参数不随时间而变)系统。 发展过程 1.原始阶段 中国,两千年前我国发明的指南车:一种开环自动调节系统,它利用差速齿轮原理,利用齿轮传动系统,根据车轮的转动,由车上木人指示方向。不论车子转向何方,木人的手始终指向南方,“车虽回运而手常指南”。 2.起步阶段 人类社会发展,有一个点把人类社会的发展分成两大部分,那就是工业革命。18世纪中叶之前,不管你什么怎么划分人类社会也好(农业牧业手工业),社会的发展始终离不开人力,就是必须得有人亲自去做。18世纪中叶之后,机器的出现,使得以机器取代了人力,所以称之为革命。然后机器的出现变革了人类的整个历史,直至现代社会文明的如此进步。工业革命的开始的标志为哈格里夫斯发明的珍妮纺纱机,而工业革命的标志是瓦特改良蒸汽机,为什么扯这么多?如果机器不能控制,那和工具又有什么区别?所以工业革命的标志是瓦特改良蒸汽机。钱学森也在最新一版的工程控制论中提到技术革命。 1769年,控制思想首次应用于工业控制的是瓦特,发明用来控制蒸汽机转速的飞球离心控制器。以后人们曾经试图改善调速器的准确性,却常常导致系统产生振荡。 1868年以前,这一百年来,自动控制装置的设计还出于“直觉”阶段,没有系统的理论指导,因此在控制系统的各项性能(稳、准、快)的协调方面经常出现问题。实践中出现的问题,促使科学家们从理论上进行探索研究。19世纪后半叶许多科学家开始基于理论来研究控制。 1868年,麦克斯韦(J.C. Maxwell)通过对瓦特的调速器建立起线性常微分方程,解释了瓦特蒸汽机速度控制系统中出现的剧烈振荡的不稳定问题,提出了简单的稳定性代数判据,开辟了用数学方法研究控制系统的途径。 1877年,劳斯(E.J.Routh)提出了不直接求解系统微分方程的根的稳定性判据。 1895年,霍尔维茨(A.Hurwitz)也独立提出了类似的霍尔维茨稳定性判据。 他俩把麦克斯韦的思想扩展到高阶微分方程描述的更复杂的系统中,各自提出了直接根据代数方程的系数判别系统稳定性的准则两个著名的稳定性判据—劳斯判据和霍尔维茨判据。这些方法基本上满足了20世纪初期控制工程师的需要,奠定了经典控制理论中时域分析法的基础。 3.发展阶段 早期的控制的目的是防止不稳定,控制目的比较单一,于是劳斯和霍尔维茨的代数稳定判据在相当一个历史时期里基本满足了控制工程师的需要。直至二战前后,这种情况才发生了改变。战争的发生某种意义上也是有好处的,比如推动的科技的发展这方面。战争武器的 1 / 4

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