数学模型
数学建模中模型的名词解释
数学建模中模型的名词解释数学建模作为一门学科，是将实际问题转化为数学问题，并运用数学理论和方法来解决问题的过程。
在数学建模中，模型是其中最为重要的概念之一。
模型在解决实际问题时起着关键的作用，可以帮助我们更好地理解现象和规律，并进行预测和优化。
一、模型的定义模型是对实际问题的抽象和简化，通过数学形式来描述。
它可以是数学方程、图表或者其他数学表达形式。
模型的建立需要根据实际问题的特点和需求，选择合适的数学方法和变量，并对其进行适当的假设和简化。
二、数学模型的分类数学模型可以分为动态模型和静态模型两种类型。
1.动态模型动态模型是描述事物随时间变化的模型。
在动态模型中，时间是一个重要的变量，用来描述事物的演化过程。
动态模型可以采用微分方程、差分方程等数学方法进行描述，常见的动态模型包括物理系统的运动学模型、生态系统的种群动力学模型等。
2.静态模型静态模型是描述事物特定状态的模型。
在静态模型中，时间不再是一个重要的变量，模型的关注点集中于某一特定时刻或特定状态下的问题。
静态模型可以采用代数方程、优化模型等进行描述，常见的静态模型包括线性规划模型、统计回归模型等。
三、模型的构建步骤建立数学模型的过程可以分为问题的理解、建立数学模型、求解模型和模型的验证四个步骤。
1.问题的理解问题的理解是建立数学模型的第一步，需要深入了解问题的背景和需求，明确问题的目标和限制条件，分析问题的关键因素和变量。
2.建立数学模型建立数学模型是将实际问题转化为数学问题的过程，需要根据问题的特点和要求选择合适的数学方法和变量，并针对问题进行适当的假设和简化。
建立数学模型时，需要考虑模型的可解性、可行性和合理性。
3.求解模型求解模型是通过数学方法和计算工具，对建立的数学模型进行求解和分析，得到问题的解答或者优化结果。
求解模型时，需要选择合适的求解算法和计算方法，进行模型的计算和推导。
4.模型的验证模型的验证是对模型求解结果的合理性和可靠性进行分析和评价的过程。
数学模型复习知识点
内在规律，做出一些必要的简化假设，还用适当的数学工具，得到的一个数学结构。
2.数学模型的一般步骤：模型准备、模型假设、模型的构成、模型求解、模型分析、模型检验、模型应用。
3.数学建模的过程描述：表述、求解、解释、验证几个阶段。
并且通过这些阶段阶段完成从现实对象到数学模型，再从数学模型到现实兑现的循环。
4.量纲其次原则：以若干物理量为基本量纲，运用物理学公式，对相关的物理问题求解，用数学公式表示一些物理量之间的关系时，公式等号两端必须有相同的量纲。
5.量纲分析：就是利用量纲其次原则建立的物理量之间的数学模型。
6.层次分析法的基本步骤：建立层次结构模型、构造成对比较矩阵、计算权向量并做一致性检验、计算组合权向量并做组合一致性检验。
7.模型的逼真性：即为根据客观事物的特性，作出能真实反映其内部机理，较直观模型的可行性：即根据内部机理的数量规律，通过对数据的测量和统计分析，按照一定准侧做出的与数据拟合最好的模型。
模型的逼真性和可行性相辅相成，只有相互依存，才能使模型构成的更好。
8.（效用函数）无差别曲线：描述甲对物品x和y的偏爱程度，如果占有x1数量的x和y1数量和占有x2的x和y2的y，对甲某来说是同样满足的话，称p2和p1对甲是无差别的。
9.无差别曲线的特点：无差别曲线有无数条、无差别曲线是下凸的、单调的、互不相交的。
10.对无差别曲线做下凸形状作如下解释：当人们占有的x较少时，人们宁愿用较多的△y 换取较少的△x，当人们占有较多的△x时，人们愿意用较多的△x换取较少的△y满足这种特性的曲线是下凸的。
11.数学规划模型属于多元函数的条件极值问题的范围，其决策变量个数n和约束条件个数一般较大，并且最优解往往在可行域的边界上取得，数学规划是解决这类问题的有效方法。
分类：①线性规划②非线性规划③整数规划12.数学建模的重要意义：①在一般工程技术领域，数学建模仍然大有用武之地。
②在高新技术领域，数学模型几乎是必不可少的工具。
什么是数学模型
什么是数学模型?数学模型一般是实际事物的一种数学简化。
它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的，但它和真实的事物有着本质的区别。
要描述一个实际现象可以有很多种方式，比如录音，录像，比喻，传言等等。
为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。
使用数学语言描述的事物就称为数学模型。
有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。
数学模型是数学抽象的概括的产物，其原型可以是具体对象及其性质、关系，也可以是数学对象及其性质、关系。
数学模型有广义和狭义两种解释．广义地说，数学概念、如数、集合、向量、方程都可称为数学模型，狭义地说，只有反映特定问题和特定的具体事物系统的数学关系结构方数学模型大致可分为二类：(1)描述客体必然现象的确定性模型，其数学工具一般是代效方程、微分方程、积分方程和差分方程等，（2）描述客体或然现象的随机性模型，其数学模型方法是科学研究相创新的重要方法之一。
数学模型思想？数学模型是用数学语言概括地或近似地描述现实世界事物地特征，数量关系和空间形式的一种数学结构。
从广义角度讲，数学的概念，定理，规律，法则，公式，性质，数量关系式，图表，程序等都是数学模型。
数学的模型思想是一般化的思想方法，数学模型的主要模型形式是数学符号表达式和图表，因而它与符号化思想有很多相同之处，同样具有普遍的意义。
不过，也有很多数学家对数学模型的理解似乎更注重数学的应用性。
即把数学模型描述为特定的事物系统的数学关系结构。
如通过数学在经济，物理，农业，生物，社会学等领域的应用，所构造的数学模型。
为了把数学模型与数学知识或是符号思想明显的区分开来，本文主要从狭义的角度讨论数学模型，即重点分析小学数学的应用及数学模型的构建。
教学中是如何渗透模型思想？例：数学的发现和发展过程，也是一个应用的过程。
数学模型与数学建模3篇
数学模型与数学建模第一篇：数学模型的基本概念在现代科学研究中，数学模型是一种非常重要的工具，通过建立描述物理或社会现象的数学模型，我们可以更好地理解和控制这些现象。
在本文中，我们将介绍数学模型的基本概念及其在现实中的应用。
一、数学模型的定义和分类数学模型是用数学符号、方程和图表等数学表达方式来描述现实世界的一个抽象表示。
它可以用于解释和预测各种现象及其规律，从而帮助我们做出决策和解决问题。
根据研究领域和目标，数学模型可以分为物理模型、经济模型、生物模型、社会模型等。
二、数学模型的建立过程数学模型的建立通常包括以下步骤：1.问题分析：确定研究对象、研究目的和相关因素。
2.假设建立：对研究对象进行适当的简化和假设，确定研究范围和基本假设。
3.数学表示：用数学符号和方程来表示研究对象和变量之间的关系。
4.参数设定：指明各个变量的具体数值和范围，以及与现实世界的对应关系。
5.模型验证：通过模拟或实验验证模型的正确性和可行性。
三、数学模型的应用领域数学模型被广泛应用于各个领域，如天文学、物理学、化学、生物学、经济学、社会学等。
以下是一些典型的例子：1.天文学中的数学模型可以用来描述星体和行星的运动轨迹，预测彗星和陨石的轨迹和时间，以及预测备选行星的轨迹和特性。
2.经济学中的数学模型可以用来预测市场供求关系、利率、汇率等，并进行政策规划和决策。
3.生物学中的数学模型可以用来描述生物进化、种群动态、生态系统和生物物种间的关系，以及预测疾病传播和药物研发。
四、数学模型的发展趋势随着科技、数据采集和计算能力不断发展，数学模型也不断更新和进化。
未来数学模型的发展趋势主要包括：1.数据驱动模型：基于大数据的机器学习和人工智能等技术，依靠数据直接训练和生成模型。
2.多学科交叉模型：跨学科合作，利用多层次、多角度的学科与方法，进一步提升模型的准确性和实用性。
3.可解释性模型：提高模型的可解释性，利用统计学方法和可视化技术，使模型结果更易读懂和理解。
常见数学建模模型
常见数学建模模型一、线性规划模型线性规划是一种常见的数学优化方法，广泛应用于工程、经济、管理等领域。
线性规划模型的目标是在给定的约束条件下，求解一个线性目标函数的最优解。
其中，约束条件通常是线性等式或不等式，而目标函数是一个线性函数。
在实际应用中，线性规划模型可以用于生产计划、资源分配、运输问题等。
例如，一个工厂的生产计划中需要确定每种产品的产量，以最大化利润为目标，并且需要满足一定的生产能力和市场需求的约束条件。
二、整数规划模型整数规划是线性规划的一种扩展形式，其目标函数和约束条件仍然是线性的，但变量需要取整数值。
整数规划模型常用于离散决策问题，如项目选择、设备配置等。
例如，一个公司需要决定购买哪些设备以满足生产需求，设备的数量必须是整数，且需要考虑成本和产能的约束。
三、动态规划模型动态规划是一种求解多阶段决策问题的数学方法。
该模型通常包含一个阶段决策序列和一个状态转移方程，通过递推求解最优解。
动态规划模型被广泛应用于资源分配、路径规划、项目管理等领域。
例如，一个工程项目需要确定每个阶段的最佳决策，以最小化总成本或最大化总效益。
在每个阶段，决策的结果会影响到下一个阶段的状态和决策空间，因此需要使用动态规划模型进行求解。
四、图论模型图论是研究图和网络的数学理论。
图论模型常用于解决网络优化、路径规划、最短路径等问题。
例如，一个物流公司需要确定最佳的送货路径，以最小化运输成本或最短时间。
可以将各个地点看作图中的节点，道路或路径看作边，利用图论模型求解最优路径。
五、回归分析模型回归分析是研究变量之间关系的一种统计方法。
回归分析模型通常用于预测和建立变量之间的数学关系。
例如，一个销售公司需要预测未来销售额与广告投入、市场份额等因素的关系。
可以通过回归分析模型建立销售额与这些因素之间的数学关系，并进行预测和决策。
六、排队论模型排队论是研究排队系统的数学理论。
排队论模型常用于优化服务质量、降低排队成本等问题。
初中数学九大几何模型
初中数学九大几何模型一、手拉手模型-———旋转型全等（1）等边三角形【条件】：△OAB 和△OCD 均为等边三角形；【结论】:①△OAC ≌△OBD ；②∠AEB=60°；③OE 平分∠AED（2）等腰直角三角形【条件】:△OAB 和△OCD 均为等腰直角三角形；【结论】:①△OAC ≌△OBD ；②∠AEB=90°；③OE 平分∠AED（3）顶角相等的两任意等腰三角形OAB C DE图 1OABCD E图 2OABCDE图 1OABCDE图 2OCDEOD E【条件】：△OAB 和△OCD 均为等腰三角形； 且∠COD=∠AOB【结论】：①△OAC ≌△OBD ； ②∠AEB=∠AOB; ③OE 平分∠AED二、模型二：手拉手模型——-—旋转型相似 （1）一般情况【条件】：CD ∥AB, 将△OCD 旋转至右图的位置【结论】：①右图中△OCD ∽△OAB →→→△OAC ∽△OBD; ②延长AC 交BD 于点E,必有∠BEC=∠BOA （2）特殊情况【条件】：CD ∥AB ，∠AOB=90° 将△OCD 旋转至右图的位置【结论】：①右图中△OCD ∽△OAB →→→△OAC ∽△OBD ； ②延长AC 交BD 于点E ，必有∠BEC=∠BOA ；OAB COABCDEOB CDEOCD③===OAOBOC OD AC BD tan ∠OCD ；④BD ⊥AC; ⑤连接AD 、BC ，必有2222CD AB B C AD +=+；⑥BD AC 21S △BCD ⨯=三、模型三、对角互补模型 （1）全等型-90°【条件】：①∠AOB=∠DCE=90°；②OC 平分∠AOB【结论】:①CD=CE ；②OD+OE=2OC ；③2△OCE △OCD △DCE OC 21S S S =+= 证明提示：①作垂直,如图2，证明△CDM ≌△CEN②过点C 作CF ⊥OC,如图3，证明△ODC ≌△FEC ※当∠DCE 的一边交AO 的延长线于D 时（如图4）： 以上三个结论：①CD=CE ；②OE —OD=2OC;③2△OCD △OCE OC 21S S =-（2）全等型-120°【条件】：①∠AOB=2∠DCE=120°；②OC 平分∠AOB【结论】：①CD=CE ；②OD+OE=OC ；③2△OCE △OCD △DCE OC 43S S S =+=AOBCDE 图 1A OBCDEM N图 2A OBCDEF图 3A O BCDEMN 图 4证明提示：①可参考“全等型-90°”证法一；②如右下图：在OB 上取一点F ，使OF=OC ，证明△OCF 为等边三角形。
初中数学｜23种模型汇总
初中数学｜23种模型汇总初中数学中，有许多不同的模型方法可以帮助学生理解和解决问题。
这些模型方法以图形、物体和实际情境等形式呈现，通过具象化和抽象化的方式引导学生建立数学概念和解题能力。
以下是初中数学中常用的23种模型汇总：1.长方形模型：将实际问题或数学关系转化为长方形的长度和宽度，以便解决各种问题。
2.正方形模型：通过将关系表达为正方形的边长和面积来解决问题。
3.圆形模型：将实际问题或数学关系转换为圆的直径、半径、周长和面积，以解决相应的问题。
4.三角形模型：通过将问题转化为三角形的底边、高和面积来解决问题。
5.平行四边形模型：通过将问题转化为平行四边形的底边、高和面积来解决问题。
6.梯形模型：将问题转化为梯形的上底、下底、高和面积，以解决相应的问题。
7.直角三角形模型：通过将问题转化为直角三角形的直角边、斜边和面积来解决问题。
8.立体模型：通过制作模型或利用图形来解决与立体图形相关的问题，如长方体、正方体、圆柱体、圆锥体、球体等。
9.比例模型：通过将问题转化为比例关系来解决问题，如平均速度、单位价格等。
10.百分比模型：将问题转化为百分比的概念和计算来解决问题，如打折、涨价等。
11.质量守恒模型：通过将问题转化为质量守恒的原理来解决问题。
12.可视化模型：通过绘制图形、示意图或使用图表来解决问题，以帮助学生更好地理解和分析问题。
13.数轴模型：通过在数轴上表示数值和位置来解决问题，如正数、负数、小数、分数等。
14.曲线图模型：通过绘制曲线图或利用曲线图来解决问题，如成长曲线、销售曲线等。
15.关系图模型：通过绘制关系图或利用关系图来解决问题，如家族关系、人际关系等。
16.流程图模型：通过绘制流程图或利用流程图来解决问题，如计算、制作工艺等。
17.条形图模型：通过绘制条形图或利用条形图来解决问题，如统计数据、比较等。
18.平面几何模型：通过绘制图形和利用几何关系来解决问题，如平行线、垂直线、对称等。
数学模型种类
数学模型种类一、线性模型线性模型是数学中的一种基本模型，它假设变量之间的关系是线性的。
线性模型广泛应用于各个领域，如经济学、物理学、统计学等。
线性模型的形式可以是一元线性模型或多元线性模型，它们分别描述一个变量和多个变量之间的线性关系。
线性模型的求解可以使用最小二乘法等统计方法。
二、非线性模型非线性模型是相对于线性模型而言的，它假设变量之间的关系不是线性的。
非线性模型可以描述更为复杂的现象和关系，具有更强的灵活性。
非线性模型的形式可以是多项式模型、指数模型、对数模型等。
求解非线性模型需要使用更为复杂的数值方法，如牛顿法、拟牛顿法等。
三、动态模型动态模型描述的是系统随时间变化的规律和特性。
动态模型可以是离散的或连续的，它们可以用差分方程或微分方程表示。
动态模型广泛应用于物理学、生物学、经济学等领域，用于预测和分析系统的行为和演化过程。
求解动态模型需要使用动态规划、微分方程数值解等方法。
四、概率模型概率模型是描述随机现象的数学模型，它基于概率论的基本概念和方法。
概率模型可以是离散的或连续的，它们可以用概率分布函数或密度函数表示。
概率模型广泛应用于统计学、机器学习等领域，用于建立数据的生成模型和推断模型。
求解概率模型需要使用概率推断、贝叶斯统计等方法。
五、优化模型优化模型是描述最优化问题的数学模型，它用于求解在一定约束条件下的最优解。
优化模型可以是线性的或非线性的，它们可以用目标函数和约束条件表示。
优化模型广泛应用于运筹学、控制论、经济学等领域，用于求解资源分配、路径规划、参数估计等问题。
求解优化模型需要使用线性规划、非线性规划、整数规划等方法。
六、图论模型图论模型是描述图结构和图算法的数学模型，它用于解决图相关的问题。
图论模型包括有向图和无向图，它们由节点和边组成。
图论模型广泛应用于计算机科学、电信网络、社交网络等领域，用于分析网络拓扑、路径搜索、社群发现等问题。
求解图论模型需要使用图算法，如最短路径算法、最小生成树算法等。
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3.2.3 数学模型的验证和误差分析
在经过确定结构形式和参数估值等一系列工作，建 立的数学模型在投入应用之前，还要进行模型验证。 验证所用的数据对于参数估值来说，应该是独立的 。一个模型是否满足使用要求，以模型自算结果和实 际观测数据之间的吻合程度来判断。
我们则将事物 M 称为事物 S 的模型。从形式 上看，模型可分成抽象模型和具体模型。
图3-1 列出了抽象模型和具体模型的一些例子。
数学模型:方程式,函数,逻辑式 图象模型:流程图,方向图,框图； 计算机程序:计算程序,模拟程序
相似模型:(实物放大缩小) 建筑模型，风洞实验模型 模拟模型:电模拟模型
验模型的方法又叫归纳法。
经验模型不具有唯一性，可被多种不同类型
的函数描述。因此由归纳法建立起的经验模
型在使用时必须注意其导出过程中的取值范 围,不可任意进行扩展。
.86 x y4 2.4 733 (1 xe 0 0 .433 ) x2
例3-1 在x<4，由归纳法建立的两函数为： 试绘制其函数图形，并分析其扩展性。 解：绘制的函数图形如图 3-3所示。在x<4时 y 的数 5 y 4 .4 (1 e 0 .86x ) 值相当接近，因此在这个区间，它们都可能被用作某 4 事物的经验模型，但一旦外推到 x>5 的情况下，两函 3 数的取值相差很远，说明它们不具有扩展性。 y 2.733x 0 .433x 2
3 数学模型概述 3.1 数学模型的定义和分类 3.2数学模型的建立 3.2.1建立数学模型的过程 3.2.2 对模型的基本要求 3.2.3 数学模型的验证和误差分析 3.3 Excel 在建立数学模型的应用 3.3.1 污水处理的线性回归分析 3.3.2 结构分析和曲线拟合 3.3.3 用Excel进行参数估计
2. 模型要简单适用
模型既要具备一定的精确度，又要力求简单实用。
精确度和模型的复杂程度往往成正比，但随着模 型的复杂程度的增加，模型的求解趋于困难，要求的 代价亦增加。说明两个基本要求存在着一定的矛盾， 需根据问题性质协调解决。
有时为了简化模型以便于求解，只能降低对模型 精度的要求。另一方面，无论怎样精确的模型也存在 着如何从原型进行简化的问题。
3 数学模型概述
数学模型应用于科学技术的每一个领域，是一切 科学技术部门的重要工具和手段，也是环境系统分析 的基础。应用环境系统工程方法解决环境污染控制问 题时，一个重要的技术过程就是将所研究的环境系统 行为抽象为数学模型，这是进行定量研究工作的基础 。
3.1 数学模型的定义和分类
系统的模型化是系统分析的基础，为了做好模型 化工作，需要给模型一个确切的定义。如果一个事 物 M 与另一个事物 S 之间，满足两个条件： 1. M 中包含有一些元素(分量)，每个元素(分量) 分别对应和代表 S 中的一个元素(分量)； 2. M 中的上述分量之间应存在一定的关系，这种 关系可以用于与 S 的分量间关系进行类比。
如果调整参数并不能使模型的精度有所 改进，则要考虑模型结构的调整，并重 新进行参数的估计和模型验证。 经验证明合格的模型，可以在一定范围 内应用。 在应用过程中，要根据实际系统返回的 信息对模型不断地修正和完善。
3.2.2 对模型的基本要求
建立数学模型所需的信息通常来自两个方面:
对系统的结构和性质的认识和理解---演 绎法。 这类模型只有唯一解。 系统的输入和输出观测数据--归纳法。 经验模型可有多组解。
3．相关系数和相对误差 相关系数 R，反映了两个数据集合之间的线 性相关程度。在模型的验证和误差分析中模型 计算值和观测值就可以看成是这样的两个数据 集合。如果X(X1, X2, X3…) 和 Y( Y1, Y 2, Y3…) 分别表示一组观测值和计算值，相关系数计算 :
表3-2 一些Excel统计分析函数的定义
表3-1
划分依据 变量与时间关系
数学模型的分类
模型类型 稳态模型 动态模型
变量间关系 变量性质 参量性质 模型用途
线性模型 确定性模型 集中参数模型
非线性模型 随机性模型 分布参数模型
模拟模型(评价)，管理模型(优化)
数学模型具有下列特征： 高度的抽象性。通过数学模型能够将形象思维转 化为抽象思维，从而可以突破实际系统的约束，运用 已有的数学研究成果对研究对象进行深入的研究。 经济性。用数学模型研究不需要过多的专用设备 和工具，可以节省大量的设备运行和维护费用，用数 学模型可以大大加快研究工作的进度，缩短研究周期 ， 数学模型具有局限性，在简化和抽象过程中必然 造成某些失真。所谓”模型就是模型,而不是原型”, 即是指该性质。
建立什么模型，都必须满足下述基本要求。
1.模型要有足够的精确度
精确度是指模型的计算结果和实际测量数值的吻合程 度。 精确度不仅与研究对象有关，而且与它所处的时间， 状态及其它条件有关。 对于模型精确度的具体规定，要视模型应用的主客 观条件而定。 通常在人工控制条件下的各种模拟试验及由此建立 的模型可以达到较高的精度，而对于自然系统和复合系统 的模拟及由此建立的模型，不能期望具有较高的精度。精 确度通常用误差表示。
X i Yi Xi
ei
（3-8）
如果有 n 组观测值与相应的计算值，可以计算得到 n 个相对误差值。将这 n 个误差值从小至大排列，可以求得 小于某一误差值的误差的出现频率，以及累积频率为10％、 50％和90％的误差。通过分析这三个误差的数值，可以确定 模型的精确度。这种表达方法的缺点是在上、下区界(10％、 90％)附近的统计分布很差，因此通常采用中值误差(累积频 率为50％)作为衡量模型精确度的度量。可以确定，中值误 差与统计学上的概率误差是一致的，中值误差的数值既可以 从误差分布的累积曲线(图 2-4)上求出，也可以按下式计算。
1 ( X j x )(Y j y ) COV ( X ,Y ) n R x . y ( X j x ) 2 (Y j y ) 2
（3-7）
式中ux和uy分别为观测值和计算值的平均值。R 是处在 -1和 1之间的数。其绝对值的数值越大， 表示两者的相关关系越好。相对误差的定义是
2． Excel的分析工具库
Microsoft Excel 提供了一组数据分析工具，称为 “分析工具库”，该工具库包括了一系列统计和误差 分析函数，相应的结果将显示在输出表格中，或同时 产生图表。 要使用分析工具库进行数学模型的验证和误差分析， 必须对所提供的分析函数定义和在统计、误差分析中 的作用有相应的了解。 一些 Excel分析工具函数的定义如表3-2所示。只需 要适当地使用这些函数就能够取得误差分析的信息， 使模型得以验证。
R xy
COV ( X , Y ) x . y
定义式
1 X X n
R xy COV ( X , Y ) x . y
函数 (2-1) (2-2) (2-3) (2-4) (2-5) (2-6) AVEDE V CORR EL COVA R DEVS Q STDEV VAR
说明
一组数据点到其平 均值的绝对偏差的 平均值 两组数据集合的相 关系数
3.2数学模型的建立
3.2.1建立数学模型的过程 一个模型要真实反映客观实际，必须经过 实践-抽象-实践的多次反复。建立一个能够付 诸实用的数学模型要经历的步骤如图3-2所示. 对照图3-2所示的建立数学模型步骤,对各阶 段集和初步分析：
观测数据组Ⅱ
简化模型的方法可从两方面进行：
通过抓主要矛盾，提出简化问题的一些 假设，这是物理和化学意义上的简化；
根据数量级关系进行取舍，这是数学意 义上的简化。
3. 建立数学模型的依据要充分
依据充分的含义指的是模型在理论推导上要严谨 ，并且要有可靠的实测数据来检验。
4.管理模型(优化)中要有可控变量
(2)灰箱模型
即半机理模型。在应用质量平衡法建立环境数
学模型的过程中,几乎每个模型都包含一个或多个待 定参数,这些待定参数一般无法由过程机理来确定。 通常采用经验系数来定量说明。经验系数的确定则 要借助于以往的观测数据或实验结果。
(3)黑箱模型
即输入-输出模型。需要大量的输入,输出数据 以获得经验模型。它们可在日常例行观察中 积累,也可由专门实验获得。根据对系统输入 输出数据的观测,在数理统计基础上建立起经
参数 估计
观测数据 组Ⅰ
模型结 构选择
参数 估计
检验与 验证
模型 应用
观测数据组Ⅱ
图3-2 建立数学模型的步骤
数据是建立模型的基础，在数据搜集时要求尽可能的 充分、准确。在获得一定数据量以后，应尽早进行数 据的初步分析，努力发现规律性或不确定性，以便及 时调整数据搜集的策略，为数学模型的建立打下良好 的基础。 数据分析的主要方法有: 时间序列图绘制，反映空间关系的曲线图形绘制或列 表，反映变量关系的曲线图形绘制或列表；从中考察 和分析系统中各元素的时空变化规律，和元素间关系 变化规律。
每对偏差乘积的平 均值 返回偏差平方和 估计样本的标准偏 差 估计样本的方差
1 COV ( X , Y ) ( X j x )(Y j y ) n
DEVSQ ( X X )
STDEV n X
2
2
( X ) 2
n(n 1)
VAR
n X 2 ( X ) 2 n(n 1)
2.模型的结构选择
(1)白箱模型
根据对系统的结构和性质的了解 ,以客观事物变化 遵循的物理化学定律为基础，经逻辑演绎而建立起的 模型是机理模型 。这种建立模型的方法叫演绎法 。 机理模型具有唯一性。建立机理模型最主要的方法 是质量平衡法 , 在预知污染物质反应的方式和速度时 , 用来预测物质流的方向和通量。虽然使用演绎法建立 白箱模型并不需要经过图 3.2所列的建立数学模型步骤 ，但事实上完全的白箱模型是很少遇到，很难获得的 。