数学建模的步骤范文篇1
[关键词]牛鞭效应预测模型灰色理论GM（1，1）
仓储系统是企业物流系统中不可缺少的子系统。物流系统的整体目标是以最低成本提供令客户满意的服务,而仓储系统在其中发挥着重要作用。由于仓储在时间上协调原材料、产成品的供需，起着缓冲和平衡调节的作用，企业可以为客户在需要的时间和地点提供适当的产品，从而提高产品的时间效用。因此仓储活动能够促进企业提高客户服务的水平,增强企业的竞争力，但是过高的仓储量会加大企业的仓储成本，而过小的仓储量则会增加企业的失销成本。因此，如何确定企业的合理库存量是降低企业经营成本的重要思路。而正确和精确的销售量预测则是库存决策的前提。
目前的销售量预测方法很多，但是销售量受到市场内外各种不确定性、随机性和模糊性因素的影响，很难做出精确的判断。根据预测的目的、范围和其他特性，可将销售量预测方法分为不同的类别。按性质和方法可分为定性预测和定量预测两大类。
定性预测方法通过组织各方面专家和企业经营管理人员，运用专业方面的经验和知识，通过对过去和现在发生的相关信息进行综合分析，从中找出规律，对未来做出判断，该预测方法在缺乏足够的统计数据和原始资料的情况下，凭借专家的经验和判断能力来预测未来，这种方法在很大程度上取决于预测者的经验和主观判断能力。该法简单易行，是应用历史较久的一种方法。但该方法存在主观片面性、准确度不高等缺点。目前主要作为销售量预测的一种辅助决策方法。该类方法可以细分为个人判断法、德尔菲法、主观概率法等。
定量预测方法是用定量分析来研究销售量的发展趋势，它以历史统计资料和有关信息为依据，运用各种数学方法建立模型来预测未来商品市场需求情况，即未来的销量。常用的定量预测方法主要有时间序列分析法、回归分析法、利用神经网络预测法等。定量预测方法都是根据预测对象的变化规律，或是根据客观经济现象中复杂因果关系的分析，从而建立精确的数学模型，这就需要大量的历史数据作为依托。遗憾的是，商品销售市场存在着大量的不确定因素，客观现象之间的相互关联很难精确把握，他们之间的联系往往是“灰色”联系。
实际上十分准确的销售量预测是无法实现的，或者可以实现但是预测成本高昂而没必要去这样做，我们要做的是预测到那些极端异常的销售量变化情况，从而及时做出预防策略，减轻由此带来的仓储成本剧增或失销成本剧增。
一、灾变灰预测
1.灾变灰预测的原理
灰色系统理论出现后，就开始被广泛的运用在农业、环保、电力等许多领域，灰色系统理论主要能在系统模型不明确或资讯不完整性的情况下,进行关于系统的关联分析，进而构建模型，并据此预测和决策。灰色灾变预测是灰预测的内容之一，其实质上是一种异常值预测，是将时间序列经由一阀值而得其灾变日期序列，再针对该序列进行研究，以寻找其异常值的规律性。阀值一般根据实际情况由人为规定。因此灰色灾变预测的任务是给定数个异常值出现的时刻序列，由GM(1,1)模式来加以实现。所谓异常值是指过大或过小的值。如果把商品的销量的异常放大看做一种供应链上的“灾变”，我们就可以应用灾变灰预测理论来预测销售量的异常增加，从而减少失销成本，增加企业效益。
2.灾变灰预测的计算步骤
步骤一给出原始序列、指定阀值。
步骤二构造异常序列。
按照阀值从中选出满足阀值的数据:对于上异常；对于下异常，然后用构造异常序列
步骤三时分布序列。
通过时分布映射，获得时分布序列
步骤四对时分布序列作GM（1，1）建模。
步骤五预报
以上的计算可以用相关软件实现。
3.应用案例分析
某商业企业经销一种产品，该产品的销售量资料如表格1所示，为了预测未来可能出现的销量极端增加情况，可以用灾变灰预测理论来预测。
表格1某商场某类商品月份销售量（单位：件）
要求：预测将来出现销售量大于350箱的第一个月份。
步骤一写出原始序列和阀值。
由预测要求可知，上阀值，异常值
步骤二构造异常序列
将中所有大于或等于350的数据计入中，得到异常序列
步骤三得到时分布序列
由:
可得到
步骤四对时分布序列作GM（1，1）建模
GM（1，1）建模序列=（4，7，9，11，14，20）
使用刘斌等应用VB6.0开发的灰色main软件，将=(4，7，9，11，14，20)数据输入，得到灾变日期的GM(1,1)白化响应式为:
由,可得到下式：
下面进行模型残差检验。残差序列如下：
相对误差序列：
平均相对误差：
平均相对精度1－4.45%=95.55%，模拟精度，可见精度很高。
步骤五根据第四步得到的公式，预测得：25，25－20=5
即从最后一次销售量大于350箱的月份算起，第5个月发生销售量大于350箱的可能性非常大。从这个预测结果可以看出，在第5个月到来之前，要做好充分的预防准备，及时补货，减少失销成本的发生几率，而在该月之前，没必要储存过多的货物，可以按照正常的订货量订货即可，这样就可以降低仓储成本。
三、结论
本研究表明，灾变灰预测理论应用于控制销售量的异常波动有其独到之处。首先，灾变灰预测可以解决销售预测中极端销售量的预防问题；其次，本方法用较少的数据拟合模型，模型仍有较高的精度；最后，本方法不用顾忌统计方法中诸如数据之间的自相关和异方差等方面的限制。另外值得一提的是本模型和常见的销量预测模型相比，它更具有客观性，避免了诸如加权移动平均模型、指数平滑模型等需要主观设置权重的问题。本方法的缺陷在于使用面较窄，一般适用于特定类型商品的销售量预测。不过作为一种方法思路，仍具有积极的参考意义。总之，用灾变灰预测模型来研究销售量的异常波动是一个新的思路。
参考文献：
[1]邓聚龙:灰预测与灰决策[M].武汉:华中科技大学出版社,2003.133-142
[2]刘思峰等:灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社，2004．346-357
[3]傅烨:供应链中的“牛鞭效应”――成因及对策分析[J].管理工程学报2002.16(1)
数学建模的步骤范文篇2
关键词：二次开发；CAD/CAM；Solidworks；机械零件
中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-2374（2013）21-0026-02
1VC开发Solidworks的一般步骤
1.1API程序包的安装
步骤1：双击apisdk.msi文件，进行安装，注意安装向导文件的路径必须和开发工具所在的路径相同，比如安装VisualStudio6ATLObjectWizard，默认路径是C：＼ProgramFiles＼MicrosoftVisualStudio＼Common＼MSDev98＼Template＼ATL。
步骤2：安装完后，将SwAddin文件复制到目录C：＼ProgramFiles＼MicrosoftVisualStudio＼VC98＼ATL下。
步骤3：将API程序包再运行一遍步骤如上。
注意：非官方程序包apisdk.exe安装，步骤如上，安装完后，将SwAddin文件复制到目录C：＼ProgramFiles＼MicrosoftVisualStudio＼VC98＼ATL下，无需重新运行程序包。
1.2创建插件的注意事项
1.2.1如果SwAddin没有出现，说明APISDK包没有安装或者安装的路径不对，只有路径吻合之后SwAddin图标才会出现。
1.2.2swobj.h文件和Part.h文件中生成的代码，需要做路径代码替换。
#import“sldworks.tlb”替换为#import“C：＼＼ProgramFiles＼＼SolidWorks＼＼sldworks.tlb”
2系列零件设计表建立新配置
步骤1：打开文件5D0.7U10（60）.SLDPRT，查看尺寸特征。
步骤2：选择（插入），（系列零件设计表）命令。
步骤3：出现的（系列零件设计表）界面的（源）选项区中选择（自动生成）。
步骤4：单击（对号），弹出（尺寸）对话框，选择全部特征尺寸。
步骤5：并点击（确定），弹出（零件设计表）界面。
步骤6：在表内输入配置名称和各个参数：
Tiplength@CenterGuide设为0.015。
D2@centerGuide设为105。
步骤7：双击列表空白处，弹出对话框，点击确定在（设计树）选项卡中出现first配置名。
步骤8：选择草图，查看CenterGuide，如图6所示：
3齿轮的参数化设计
步骤1：编辑工程的资源文件StringTable，添加“齿轮”菜单项。
步骤2：编辑AddMenus（）函数，在零件菜单下添加以下代码：
position=-1；//wb
menu.LoadString（IDS_SIGN_MY_ITEM2）；
method.LoadString（IDS_SIGN_MY_METHOD2）；
//hint.LoadString（IDS_SIGN_HINT）；
m_iSldWorks->AddMenuItem2（type，m_swCookie，menu，position，method，update，hint，&ok）；
STDMETHODIMPCaaa：：third（）
{
AFX_MANAGE_STATE（AfxGetStaticModuleState（））
//TODO：Addyourimplementationcodehere
cgeardlg.SetSW（this->m_iSldWorks）；
if（cgeardlg.DoModal（）==IDOK）
{
}
returnS_OK；
}
步骤4：新建对话框：
步骤5：添加默认的事件响应函数，单击OK，文件中生成如下代码：
voidcgear：：OnButton1（）
{
//TODO：Addyourcontrolnotificationhandlercodehere
}
在OnButton1（）函数中添加代码见附录。
步骤6：加载插件，在solidworks里面新建一个零件，选择（配置），（齿轮）命令。
步骤7：在弹出的DIALOG对话框里出入齿轮参数。
步骤8：点击OK，Solidworks自动生成齿轮。
参考文献
[1]（美）Solidworks公司.Solidworks高级教程：二次开发与API[M].北京：机械工业出版社.
[2]王文波.Solidworks2008二次开发基础与实例[M].北京：清华大学出版社.
[3]徐永源，高春林.SolidworksAPI二次开发[M].易习图书.
[4]曹岩.Solidworks开发篇[M].北京：化学工业出版社.
[5]徐海军，张武军.SolidWorks2008中文版三维建模实例精解[M].北京：机械工业出版社.
[6]殷国富，徐富，胡晓兵.Solidworks2007二次开发技术实例精解[M].北京：机械工业出版社.
数学建模的步骤范文篇3
关键词：AJAX；异步交互；局部刷新；回调
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.04.188
1前言
AJAX是一种前端的动态交互技术，广泛应用于基于B/S结构的Web应用开发中，其局部刷新的技术既提升用户的体验，同时也进一步减轻客户端与服务器的数据交互量，为应用系统性能的提升创建了良好条件。
2认识同步异步
在Web应用中，前后端的交互有两种方式实现：同步及异步。同步是指完成一件任务过程中分若干步骤，每个步骤的先后顺序严格区分，不能同时并发执行；异步则是指完成一件任务过程虽然分若干步骤，但每个步骤间没有严格的先后顺序，多个步骤可以在同一时间并发执行。如图1所示的喝茶流程，使用同步方式实现从洗茶壶到泡茶，每个环节先后顺序明确，整个流程需要30分钟；如果使用异步的方式实现，在烧开水期间同时进行洗茶具、准备茶叶工作，则整个流程只需20分钟即。从以上的流程中可以看到使用异步的实现方式明显优于同步的方式，因而在一般的交互应用中使用异步方式居多，AJAX就是使用异步的交互技术进行前后端通信。
3AJAX原理分析
AJAX又叫异步的JavaScript与XML，是一种融合了前端脚本、动态HTML、可扩展标记语言与DOM模型的衍生技术。其关键核心组件是AJAX引擎，引擎中包含XMLHttpRequest对象与Callback回调函数。在整个交互过程中XMLHttpRequest对象又是核心要点，一般在客户端浏览器本身可以创建该对象，如果客户端浏览器不支持此对象，则须通过DOM方式去创建。
AJAX的交互流程共有5步，如D2所示。
（1）GUI用户接口通过JavaScript脚本向AJAX引擎发送数据交互请求，引擎接收到请求后会创建XMLHttpRequest对象。（2）XMLHttpRequest对象通过超文本传输协议向Web或XML类型服务器发送业务请求，要求交互数据。（3）服务器端接收到请求后，进行相关业务逻辑处理，一般情况下还会与数据存储源做相应的数据检索交互。（4）Web或XML服务器处理完业务逻辑后，即刻向AJAX引擎返回数据，并触发引擎中的Callback回调函数；返回的数据有两种格式类型，可以是普通文本类型，也可以是XML类型。（5）Callback回调函数最终向GUI用户接口返回HTML格式的数据包信息，包括CSS样式，向用户进行展示，实现局部刷新的效果。
与传统的Web交互模式相比，AJAX交互模式中间多了交互引擎。传统的交互方式是GUI直接向Web服务器发送数据交互请求，之后GUI一直处于等待状态，一直到服务器端有数据响应后才能进行其它的操作，对用户来说体验相对较差；而AJAX交互则是从GUI向引擎发送请求，再由AJAX引擎向Web服务端发数据交互请求，如果Web服务的数据处理时间较长，步骤1完成后可不必等待步骤5响应即可进行其它的操作，因而能够更好的改善用户体验。
4AJAX实现过程
根据上面的原理分析可知，AJAX技术不是一门新技术，而是几种前端技术的机组合，要实现一个完整的AJAX应用，大概有如下几个要点。首先，创建XMLHttpRequest对象，这是关键核心所在，一般在浏览器中可创建该对象，特殊情况下需使用DOM方式实现。其次，定义回调函数，当Web服务器端有数据响应时会自动触发该函数，在该函数需判断数据的响应状态以及HTTP协议状态。最后，设置好相关参数、请求URL，使用Open的方法与服务器建立连接，并向服务发送数据，并指定回调函数。
实现以上三个要点，一个AJAX应用即可展现在你的面前，作为开发人员即可感受到征服AJAX技术的成就感。
5结束语
AJAX不是一种新的编程语言，是一种用于创建快速动态网页，独立于Web服务的浏览器技术。因其能极好的改善用户体验，在1998年提出后立刻吸引了广大开发人员的关注，并得到了广泛的应用。AJAX虽然优势非常明显，但也有不够的地方，如兼容性、稳定性相对较弱，当用户修改浏览器安全等级，关闭JavaScript脚本功能后，代码将无法工作，AJAX功能将丧失。如何进一步提升AJAX的兼容性是未来研究的重点。
参考文献：
[1]王建国.Ajax技术在网站开发中的应用研究[J].湖南城市学院学报：自然科学版，2016（01）：155-156.
[2]李志伟.基于AJAX的网页信息交互技术要点及优势[J].产业与科技论坛，2016（09）：86-86.
[3]靖伟.Ajax技术的研究与应用[J].中国传媒大学学报：自然科学版，2015，22（06）：50-55.
数学建模的步骤范文
【关键词】物流；网络；CSA；算法
对于物流网络设计的设施选址问题，其解的形式包括两部分：一个是表示是否修建设施的决策变量Xi，另一个则是客户需求的分配决策变量Yij。而且两者之间是相互联系和相互影响的。一般来讲，需求必须分配给已经决定修建的设施，因此可以说Xi最终确定Yij。对于物流网络设计问题的邻域搜索算法而言，从目前的相关研究文献来看，对算法中的邻域构造，几乎都是由Yij的改变来产生，即任意选择一个Yij，将其改变值后，再根据Xi=∑Yij，确定各个Xi的值，这样就将决策变量之间的相互影响降低了到了最低程度。[1]但是，对于规模较小的问题，上面的邻域构造方法还是有效的，但是对于较大规模的问题，则使用上述方法，在短时间内并不能求取高质量的全局最优解。[2]究其原因，是因为随着规模的增大，变量Yij的数量也会急剧增大，此时若同温度下循环迭代的次数较小，则不能充分遍历解空间，这对于全局最优解的求取，显然是不利的，但是若增加循环迭代次数，无疑又会增加算法的运算时间。设施选址问题的解中，Xi最终确定Yij。因此我们可以在设计算法时，将问题分为两个阶段进行求解，第一个阶段(外层)对设施选址变量进行优化，第二个阶段(内层)则是在第一个阶段确定的设施决策的基础上，进行需求分配的优化计算，其中内层嵌于外层之中进行循环迭代优化。[3]而对于两个阶段的优化，均使用通用型强且改进后的SSA算法，从而就构成了设施选址问题的组合模拟退火算法――SSA算法。下面分别讨论CSA算法中两个求解阶段中SSA算法的邻域构造问题。
1外层优化算法的邻域构造
外层SSA算法是针对设施选址进行优化，这里将解中选择修建的设施，表示为一个整数的集合F，在其中枚举了决定建设的位置(Xi)，例如，F={0，1，4，12}，则其代表了被建设的设施为0，1，4，12，其他的设施则被关闭。从而对外层SSA算法的邻域构造，允许用来修改解的状态的邻域函数，可以进行如下三种不同的操作：
(l)将集合F中的一个整数与另一个未修建设施的状态互换，即为进行互换(Exchange)操作；
(2)随机的选择一个未修建的设施，将其添加进入集合F中，即新建一个设施，既为添加(Add)操作；
(3)将集合F中的一个整数移除，即关闭一个已决定修建的设施，即为移除(Remove)操作。
在实际中算法每次执行时，可以根据实际情况，选择其中一项操作即可。例如，对于P中心问题，就只能选择操作(l)进行邻域解的生成。另外在每次执行上述操作后，都需要在集合F的基础上，重新进行需求的随机分配，即重新生成一次初始解。
为了增强操作的可控性，在具体的实施中，可以根据下面的规则随机的选择一项操作：
其中λ(F)为链表F的长度，ρ为算法中统一产生的随机数，m为系统最大允许修建的设施数目。这样一个解的状态的变化类型，是由其链表的长度λ(F)和随机参数ρ所决定的。例如，如果λ(F)>1，则任何一个操作均可根据ρ的大小来决定，另一方面，如果λ(F)=m，则只有移除操作Remove可以被允许执行。
通过实施上面的邻域函数，我们则可以从当前解转换到一个邻域解，这是一个预防性的邻域函数，通过上述操作保证了解的可行性。在每一次执行外层邻域函数的新的邻域结构后，都需要以集合F中的设施为选择修建的设施，重新生成一次初始解。
2内层优化算法的邻域构造
对于内层SSA算法，其邻域构造也有两种方法：
(1)任选一个需求分配决策变量yij，且满足yij=l，再任选一个设施j‘∈F，设置yij’=1，yij=0，即将客户的需求随机分配给另一个设施；
(2)任选两个需求分配决策变量yi1，j1，yi2，j2，满足yi1，j1=1，yi2，j2=1，然后设置yi1，j2=1，yi2，j1=1，yi1，j1=0，yi2，j2=0，即将客户i1，i2需求的供应设施互换。
同样的，在实际操作中，任选其中一项即可完成邻域解的生成。而且对于邻域解，需要检查其是否满足所有约束条件，不满足则需要返回原解，并重新按照上述方法构造邻域解。
3CSA算法框架设计
CSA算法框架的内外层可以采用同样的退火计划表，即算法所使用的参数可都在外层SSA算法中进行设置。定义S，S‘，S’‘，S，为问题的相关解的向量表示，C(S)为解S的目标函数值，算法中使用的禁忌表定义为Ω，且λ(S)为解S在当前禁忌表中的禁忌长度。
下面分别描述CSA算法框架中，内层优化算法与外层优化算法的具体步骤。
外层优化算法的具体计算步骤如下：
步骤1：设置模拟退火计划表，令初始温度为t，升温系数γ=1，生成问题的初始解S，同时令当前记忆最优解S，同时令当前记忆最优解S=S，ΩΩ∪S，且令λ(S)=n；
步骤2：执行外层领域函数，得到新解S’，若λ(S‘)>0，则重复步骤2，否则，ΩΩ∪S’，同时更新禁忌表中各对象的禁忌长度，即对于∨S∈Ω，执行λ(S)λ(S)-1，若λ(S)=0，则ΩΩ/S，转步骤3；
步骤3：执行内层优化算法；
步骤4：若C(S‘)
步骤5：若C(S‘)
步骤6：若未满足同温度下的抽样稳定准则，返回步骤2；否则执行降温操作，即令tupdate(t)；
步骤7：若未满足升温条件，则返回步骤2；否则，执行升温操作，即令
γγ+C/K；
步骤8：收敛性检验。若未满足算法终止准则，则返回步骤2；否则算法终止，输出最优解S。
上面外层SSA算法中的步骤4，是将算法迄今为止所求的最优解保存下来，而不考虑概率性选择，这样就避免了算法概率性的跳出当前最优解的问题，最大程度的利用算法所求取的最优解。
步骤1：以S'为当前初始解和最优解，构造内层层邻域解，得到新解S''；
步骤2：若C(S'')
步骤3：若未达到同温度下的抽样稳定准则，则返回步骤2；否则算法终止，返回外层优化算法；
上面描述的内外层的SA算法步骤，实际上仅仅是CSA算法的框架或思想，算法所要使用的各种参数的具体设置，还需根据问题的规模等再作确定。
另外对于内层SSA算法中的C(S'')1>ρ'，即此时必然会进行S'=S''操作。同时对于前面所提到的SSA算法的各种改进措施，也可以单独的应用在内层SSA中。但是在上面描述的CSA算法框架中，为描述简便起见，我们将只把这些措施应用在外层SSA中。
该算法框架可以说适用于所有离散类型的设施选址问题，这一方面是由于SSA算法的通用性所决定的，另一方面也在于巧妙的邻域函数设置，至于对于具体问题的不同点，只是在于邻域函数的使用上，例如对于P-中心问题，外层SSA算法中只能采用第一种邻域函数，而对于CFLM模型和UFLM模型，则所有的邻域函数均可使用。[4]
对于CSA算法框架中使用到的退火计划表，即初始温度、温度下降控制规则、同温度下的迭代步长以及算法终止准则等的设置，可根据所研究的问题的具体情况而定。
另外对于标准的3层(工厂-物流中心或配送中心-客户)物流网络问题的初始解，可使用下面简单的算法生成：
步骤1：将所有设施按照其能力大小排序，按照对修建设施数目或建设资金的限制，选择前若干个满足该约束条件的设施(若无此约束，则选择所有设施)，构成设施的集合F，其中的设施即为初始解中决定修建的设施，令J'=F；
步骤2：对于客户i∈I，任选设施j∈J'，若设施j的剩余能力bj不小于客户i的需求di，转步骤3；否则，转步骤4；
步骤3：令决策变量Yij=1，bjbj-di，II/i，若I=Φ，算法终止，输出初始解X，Y，若I≠Φ，则令J'J'/j，若J'=Φ，则原问题无解，算法终止；否则返回步骤2；
这里要注意的是，每一次由外层邻域函数生成邻域设施集合后，都需要再次利用上面的初始解生成算法重新生成一个初始解，但是此时该算法中的集合F不再是由所有设施按能力排序后选取其中前若干个而构成，而是由当前决定修建的设施集合经外层邻域变换后，得到的新的决定修建的设施集合，而且，若上述初始解求取算法得出无解，则表明该邻域不可行，不能满足客户需求，需要返回原解，重新构造外层邻域。
综上所述，CSA算法框架主要是给出了一种新的离散型设施选址问题的求解思路，并设计了新的SSA算法中进行随机搜索的邻域生成方法，但是这里并没有就算法中具体参数的设置和标定进行进一步的研究，这些参数主要是SSA算法的冷却进度表，如算法的初始温度、抽样稳定准则、温度下降函数等，需要根据问题的实际需要，进行具体设置，而且对这些参数的具体设置，CSA算法框架没有任何限制，完全可以参考其他算法如SSA算法中的多种设置方法。
参考文献
[1]孟大伟，吴慧德，王向安.多目标多配送中心选址问题[J].物流技术.2002(10)
[2]邹辉霞，高伟.单配送中心的离散选址模型[J].科技进步与对策.2004(1)
[3]付朋辉，康立山.用多目标演化优化算法解决约束选址问题[J].计算机工程与设计.2003(13)
数学建模的步骤范文篇5
2006年高考化学江苏卷第26题体现了建模、用模的思想。原题是这样的：
利用太阳光分解水制氢是未来解决能源危机的理想方法之一。某研究小组设计了如下图所示的循环系统实现光分解水制氢。反应过程中所需的电能由太阳能光电池提供，反应体系中I2和Fe3+等可循环使用。
(1)写出电解池A、电解池B和光催化反应池中反应的离子方程式。
(2)若电解池A中生成3.36LH2(标准状况)，试计算电解池B中生成Fe2+的物质的量。
(3)若循环系统处于稳定工作状态时，电解池A中流入和流出的HI浓度分别为Amol•L-1和bmol•L-1，光催化反应生成Fe3+的速率为cmol•L-1，循环系统中溶液的流量为Q(流量为单位时间内流过的溶液体积)。试用含所给字母的代数式表示溶液的流量Q。
本题(3)要求学生从复杂的情境中抓住本质建立化学反应2Fe2++I22Fe3++2I-，得出“光催化反应生成I－的速率ν(I-)=ν(Fe3+)=cmol•min-1，化学问题抽象成电解池A中消耗I-的速率应等于光催化反应池中生成I-的速率，从而得出：amol•L-1×Q-bmol•L-1×Q=cmol•min-1，解出Q。可见，化学问题抽象成两个数学等量关系进行建模，要求考生的思维必须具备有序性和深刻性。这种“建模、用模”的思维方式在高中化学中有许多应用。
“模”就是“模式”、“模型”，建模思想就是将复杂的化学问题去非本质的东西，抽象出解决问题的思维方式，即“模”，然后运用这一模式去解决相关问题，它的一般过程可表示为：
“建模、用模”这一思维方式也是建构主义学习理论在化学学习中的极好运用。具体来看，这一规律在高考化学复习中主要有以下几方面的应用。
1用等量代换法建立“模型”，使与量有关的某些有机题规律化
例1.现有一些只含C、H、O三种元素的有机物，它们燃烧时消耗O2和生成CO2的体积比为3∶4。
(1)符合条件的分子量最小的化合物化学式为__________。
(2)某两种碳原子数相同的上述有机物，若它们的相对分子质量分别为a和b(a
解析：设符合条件的氧化物的化学式为CxOy，则CxOy+(x-)O2xCO2，因消耗O2和生成CO2的体积比为3∶4，解得x/y=2。则此氧化物为C2O或(C2O)n。
若要始终保持耗氧量和生成CO2的体积比为3∶4，则在分子中任意增加H2O，对耗氧量和生成CO2的体积均无影响，按此建模思考，得(C2O)n(H2O)m。由于此有机物必须含C、H、O，故m、n为1时，相对分子质量是最小的，化学式为C2H2O2(乙二醛)；符合(C2O)n(H2O)m的两种有机物，若碳原子数相同，即n值同，而m值不同时，它们的相对分子质量之差(b-a)必为H2O的相对分子质量的倍数，故第二空须填入18。
可见，本题建立的模型为(C2O)n(H2O)m，运用它可以重新设置并解决一系列问题，这类模型的建立有时需要化学中的一些量的关系辅助，如原子质量之间(C～12H、CH4～O、4C～3O……)；耗氧量之间(C～2O、2H～O、C～4H……)；电子数量之间及价键之间的守恒关系。
通过上述例题我们不难看出，用“等量代换法”解这类发散思维有机题的思想模式是：
①从最简单的有机物烃、含氧衍生物入手，确定代表物。
②依题意，找出C、H、O三者的等量关系，结合代表物和等量关系进行代换。
③根据价键法则或有机物的结构特点、性质等，确定符合题意的有机物结构式。
④整个过程体现了有序思维经发散思维到收敛的过程。
[尝试链接]
1.agH2在氧气中充分燃烧后，再通过足量过氧化钠，充分反应，固体质量增加多少克？
2.H2换成CO呢？
3.ag含C、H、O的物质B，在氧气中充分燃烧后，再通过足量的过氧化钠，充分反应，固体质量增加ag，则B的化学式通式是什么？举出B具体的物质2例，并写出其结构简式。
4.一定条件下将质量为xg的有机物在O2中完全燃烧，燃烧后全部产物通过足量Na2O2层，过氧化钠的质量增重Yg,下列对应关系一定正确的是()
2运用数学方法建模，使化学问题解决快速化
例2.向1L0.1mol/L的AlCl3溶液中，加入2mol/L的NaOH溶液，完全反应后，共得到白色沉淀3.9g，求加入的NaOH溶液的体积为多少？
解析：AlCl3溶液中加入NaOH溶液的化学反应有：
①当NaOH少量时，AlCl3+3NaOHAl(OH)3+3NaCl
②当NaOH过量时，生成的Al(OH)3沉淀溶解在NaOH中，Al(OH)3+NaOHNaAlO2+2H2O，因此画得如右图形：
由图可知：在加入NaOH溶液的整个过程中，生成沉淀质量为3.9g的有A、B两点，也就是加入的NaOH溶液的体积也应有两个量。
作为工具学科，数学对化学问题的解决起到了很好的辅助作用，高中化学经常运用到的数学方法有：应用数轴帮助解决讨论型化学计算题，商余数、代数方程、不定方程、平均值法、不等式、数学归纳法、极限、排列组合、平面几何、立体几何、待定系数法配平方程式、数形结合思想等。
[尝试链接]
自20世纪90年代以来，芳-炔类大环化合物的研究发展十分迅速，具有不同分子结构和几何形状的这一类物质在高科技领域有着十分广泛的应用前景。合成芳-炔类大环的一种方法是以苯乙炔(CHC―)为基本原料，经过反应得到一系列的芳－炔类大环化合物，其结构为：
(1)上述系列中第1种物质的分子式为______。
(2)已知上述系列第1至第4种物质的分子直径在1～100nm之间，分别将它们溶解于有机溶剂中，形成的分散系为________。
(3)以苯乙炔为基本原料，经过一定反应而得到最终产物。假设反应过程中原料无损失，理论上消耗苯乙炔与所得芳炔类大环化合物的质量比为____________。
(4)在实验中，制备上述系列化合物的原料苯乙炔可用苯乙烯(CH2=CH)为起始物质，通过加成、消去反应制得。写出由苯乙烯制取苯乙炔的化学方程式(所需的无机试剂自选)_________。
3建立模型，使知识储备、问题解决方略序列化
例3.运用一定的知识整理的方法，将NH3、N2、NO、NO2、HNO3、MNO3的结构、性质、制备、用途作一归纳。
归纳方法可用树状分类法、价态转化法、列表对比法等，此外还有以下一些模型：
相同、相异概念的对比、分析图表；相似问题归类化如电解质溶液中离子浓度大小比较，可抓住电荷守恒和物料守恒；pH的计算(酸性，先求C(H+)，再求pH；碱性，先求pOH，再求pH)等。
当然，在解答具体问题时，有一些方略也要序列化的，如：解答化学实验鉴别题时，抓住“操作现象结论”三步曲；推断题抓住“题眼尝试结论验证”四过程；计算题抓住“思路分析解题过程检验核对”三步骤；实验方案评价题强调“科学、安全、可行、简约”四原则等等。这些都是规范答题并提高得分率的有效方略模式。
[尝试链接]
某化学兴趣小组按照下列方案进行“由含铁废铝制备硫酸铝晶体”的实验：
步骤1：取一定量含铁废铝，加足量的NaOH溶液，反应完全后过滤。
步骤2：边搅拌边向滤液中滴加稀硫酸至溶液的pH＝8～9，静置、过滤、洗涤。
步骤3：将步骤2中得到的固体溶于足量的稀硫酸。
步骤4：将得到的溶液蒸发浓缩、冷却、结晶、过滤、干燥。
请回答以下问题：
(1)上述实验中的过滤操作需要玻璃棒、______、______等玻璃仪器。
(2)步骤1过滤的目的是_________________。
(3)当步骤2中的溶液pH＝8～9时，检验沉淀是否完全的方法是____________。
(4)步骤2中的溶液的pH控制较难操作，可改用__________________________。
总之，在中学化学学习中，进行“建模、用模”的尝试，可使学生跳出题海，提高效益，使同类问题的解决更快捷、简便。
数学建模的步骤范文篇6
博物馆展示设计是一门综合性知识融合的课程，拥有复杂、宽泛、多学科知识综合的特点。针对其课程特点，教学过程中实施课内分步骤教学与课外分步骤教学相结合的方式。课程内从基础理论、作业实践、知识巩固分步；从前期调研、中期报告、终期汇报分步；从给予课程分数上分任务、分阶段进行评分。课外以学习兴趣组、开放工作室的形式，可使课程内、外的分步骤教学相辅相成。阶段性、延续性、深入性的分步骤教学方法，使得博物馆展示设计课程教学能够贴近学生，将复杂的知识化难为易，综合性的培养博物馆展示设计方面的优秀人才。
关键词：
展示设计；博物馆展示陈列；分步骤教学
0引言
博物馆展示设计所涉及的专业知识点是多学科的综合，较为复杂。在博物馆展示设计教学中，由于所教授知识的系统性，需要前期学生对展示空间、展示道具、展示照明以及平面、数字多媒体等各种相关专业知识的积累。如何在有限的时间内，给予学生更多的理论知识、拓展学生的实践能力是重点探讨的问题。在类似系统性较强的课程教学设计中，利用课内外分步骤、分阶段的教学法，能够将理论、实践相结合，达到知识巩固的目的，并且能够让学生熟知完成实际项目的相关步骤，将学院派的设计与社会实际项目相结合，培养出能够适应社会需求的复合型博物馆展示设计专业人才。
1博物馆展示设计课程内分步骤教学
课内分步骤教学针对课程的系统性较强的特点，教师将各个步骤分开，把时间、任务划分明确，使学生明确各个阶段的学习任务，增强学生的时间观念，提高学生的学习效率。针对博物馆展示设计课程的课内分步骤教学如下。
1.1基础理论、实践作业、知识巩固三步教学博物馆展示设计课程的学时一般安排96课时，由于其学时长、周期长的特点，分步骤循序渐进的对学生进行教学，按部就班的完成博物馆展示设计课程的教学任务就显得尤为重要。从理论到实践到知识巩固的三步骤教学中，理论课程讲解占到教学时长的四分之一。基础理论课程的讲解以理论配合实际案例进行，避免枯燥无趣理论知识的强行灌输。设计作业占到教学时长的四分之二。设计作业最好选择适合课时需要的实际项目，在实践中将理论知识进行运用，更能加深学生的印象。在设计作业环节要求教师根据实际项目的文本、设计、施工步骤等对学生进行相应的要求，在课堂中模拟设计公司完成项目的工作模式，使学生有实践性的体验，为融入社会奠定基础。知识巩固占到教学时长的四分之一。知识巩固部分是通过模型的制作落实到三维可见的一种形式，这种形式能够检验前期设计方案的可实施性。在模型制作过程中不仅能够明确博物馆的空间概念、细节部分设计的优劣，而且还能够培养学生的动手能力。
1.2分阶段、分任务的学生汇报、教师讲评制三步骤的汇报、讲评制，需要前期教师规定好明确的时间表和任务表，在规定的时间要求学生按照要求保质保量的完成任务，能够使学生树立明确的时间观。
（一）调研阶段调研在设计中占有举足轻重的地位，在教学开始就要锻炼学生的调研能力。调研阶段开始前，教师应先做相应的调研要求，使学生能够带着问题去调研、带着兴趣去调研。调研分为书籍、网络、市场、问卷等各种形式，通过广泛的收集相关资料，更能明晰自己所做博物馆的国内、外现状情况，以及目前现有博物馆展示设计中的优缺点。通过自己的实际调研，将调研结果写成调研报告并做出汇报文件，在课堂中进行汇报。加强学生之间的交流，锻炼学生的汇报能力。
（二）草图方案阶段前期的调研加上明确的主题，进入到草图阶段。草图阶段按照每人或每组选定的主题将学生组成讨论小组，进行头脑风暴的设计讨论，各抒己见、畅所欲言。在平面图中设计出理想的方案，这个阶段要求学生能够自主、灵活的进行设计，激发学生的创新意识，教师不做过多的设计讲评干预，使学生能够顺利的将自己的初步想法进行表达。草图阶段对数量要求较高，当学生完成一定数量的草图时也会自我进行筛选出比较满意的几套方案，在自我筛选后进行草图方案阶段的设计汇报，汇报完毕由讨论小组成员提出方案中的优缺点，给予每个同学一次的点评机会，在点评他人方案中审视自我方案缺陷，锻炼学生跳出自我思维定式，以创新型、多角度的视角进行方案的初步设计。最后由教师做最后的点评总结。
（三）效果图、模型阶段初步方案完成后进行细部深化，效果图阶段将二维的设计稿转化成三维，在三维模式中能够深入推敲设计方案的细节部分，进一步完善设计方案。再通过模型制作以更直观的模式，建立空间概念。
2博物馆展示设计课程外分步骤辅助教学
培养学生建立课外自主学习式学习模式，能够更好的辅助课内教学。
2.1学习兴趣组在兴趣小组中，可以把博物馆展示设计课程中的任务进行拆解，让学生自己选择较有兴趣的小组，进行分部的训练。例如将博物馆展示设计拆解为：展示道具设计、展示橱窗设计、展示照明设计、展示空间设计、展示色彩设计、展示心理学、展示平面设计等兴趣小组。在每个小组中根据设计比赛题目，布置相应的任务。分部巩固课堂所学知识的同时增加学生参与设计比赛的积极性。
2.2开放工作室在开放工作室的设立中，以设计团队为组合，起初可以通过真题假作来训练学生的实践能力，慢慢培养对设计任务的敏感度。然后接收实际的设计项目，带领学生按部就班的完成项目，提供给学生社会实践的机会。
3结语
博物馆展示设计课程中的一部分技能是在课外知识的日积月累中形成的。只有具备较宽泛的知识面和眼界才能够更好的将课堂知识熟练的运用，完美的表达自我创意的思想。由于静态的、久远的、古老的展品自己不会说话，需要通过展示陈列将其展示，并向公众诉说展品的历史故事的同时，要符合现代人们的审美，增强对其展品的理解力。这就要求学生了解所设计博物馆主题展示领域的展品及相关文化的历史信息，没有文化、没有故事只注重形象、外观的展示设计不能深入人心。因此倡导课堂内和课堂外相辅相成的分步骤式学习方式，通过这种学习方式让学生分步骤的对系统知识进行接纳，分步骤的进行知识巩固。增加学生课外阅读量和课外实践能力的锻炼，避免了过多知识的堆积式灌输和短时性的知识学习。
参考文献：
［1］高建峰.《展示设计》课程教学的探索与改革实践［J］.科技教育，2013，22.
数学建模的步骤范文篇7
关键词：DEMATEL；ANP；MMOIP；绿色供应商；评估选择
引言
在供应链管理中，供应商评估选择是一个很重要的问题[1]。选择一个最佳供应商不但能降低企业的采购成本，还能提高企业的竞争力[2]。绿色供应商选择对企业来说至关重要。所以，建立一套科学有效的绿色供应商评估选择系统非常具有理论和实践价值。
Dickson在1966年研究了供应商选择问题，列出23个准则，成为供应商评价选择后续研究基础。绿色供应链管理的提出，使绿色供应商评价选择成为研究重点。Noci[3]在绿色供应商选择中，加入绿色竞争力（greencompetence）、环境效率（environmentalefficiency）、绿色形象（greenimage）、和生命周期成本（lifecyclecost）指标，提出了基于供应商环境绩效的绿色伙伴评价系统。Wei-ChangYeh，Mei-ChiChuang[4]以生产能力、产量、生产成本等为定量指标，以产品平均质量、ISO14000认证通过等为定性指标构建多目标规划并使用两种不同的GA运算求解模型。本文从指标间相互关系出发，研究多采购来源绿色供应商评价选择问题，使用DEMATEL、ANP及MMOIP（混合多目标整数规划）综合方法对绿色供应商进行定性和定量的评价选择。
1.基于DEMATEL、ANP及MMOIP的供应商评价选择的综合方法
供应商选择评价是一个复杂多准则决策问题，评价中既有定性指标，也有定量指标，并且指标间存在相互关系。在绿色供应商评价选择中，运用ANP方法构建供应商选择的依存、反馈网络处理指标间的关系。但ANP方法也存缺陷。
DEMATEL方法是进行系统因素重要程度分析的方法，能够揭示重要影响因素以及内部构造。本文采用DEMATEL方法对ANP方法中内部依赖矩阵进行改进，可更加客观有效地确定评价指标权重。本文从多采购来源角度研究供应商选择，使用MOIP（多目标整数规划）方法，构建最优化模型对供应商进行评价选择。
1.1DEMATEL方法
假设绿色供应商评价选择指标由m个一级指标和n个二级指标构成，DEMATEL的主要过程如下：
步骤一：计算初始平均矩阵，代表一个指标对另一个指标最初的直接影响。
步骤二：计算直接影响矩阵，将平均矩阵A规范化就可以得到规范化的初始直接关系矩阵D。
步骤三，计算总影响矩阵T，在ANP方法中需要将该矩阵加入未加权的超级矩阵中，计算加权的超级矩阵。
1.2DEMATEL-ANP方法
由于ANP在处理指标相关关系时存在缺陷，本文使用DEMATEL方法来对ANP进行改进。具体步骤如下：
步骤一：对两指标之间的各子指标使用ANP方法构建两两比较矩阵
步骤二：关系权重的计算。
步骤三构建未加权的超级矩阵。在DEMATEL方法中，可以得到两类依赖关系矩阵，一类是子指标之间的内部依赖关系矩阵Tc，一类是指标之间的依赖关系矩阵Td。将规范后的Tc与模糊ANP方法中的外部依赖关系矩阵相结合，形成未加权的超级矩阵WS；
步骤四规范为加权的超级矩阵
以规范后的Td乘以无权重超矩阵WS得到权重超矩阵。
最后，对加权的超级矩阵求极限。
得到候选绿色供应商的相对优先权重，该优先权重将会在MMOIP模型中使用。
1.3供应商选择的混合多目标整数规划方法（MMOIP）
本文使用混合多目标整数规划方法在约束条件中加入环境约束来选择最佳绿色供应商。构建过程如下：
（1）决策变量：a从供应商采购产品的数量xi；
（2）参数：Wi供应商i的权重，Ci供应商i的生产能力，fi从供应商i处采购产品的固定成本，B采购商的总预算，D产品需求量，Pi供应商i提供的产品单价，qi供应商i提供的产品的次品率，Ni供应商i在提供单位产品的过程中总的能源消耗，Gi供应商i在提供单位产品的过程中总的气体排放。构建如下的多目标规划模型：
2.结论与展望
本文提出了一个新颖的绿色供应商选择评价综合方法，通过一个算例验证了该方法的可行性，为企业在复杂的环境下提供了更贴近现实的决策支持。本文的不足在于：没有对已选择的绿色供应商进行跟踪管理，环境指标的构建不够深入。今后可以从指标的扩建优化研究不确定需求下绿色供应商的选择问题，并可以对供应商进行动态的跟踪管理方面进行研究。（作者单位：中南大学商学院）
参考文献
[1]Hoetal..Multi-criteriadecisionmakingapproachesforsupplierevaluationandselection：Aliteraturereview[J].EuropeanJournalofOperationalResearch，2010，202（1）：16–24.
[2]Choy，K.L.，Lee，W.B.andLo，V..Anenterprisecollaborativemanagementsystem-acasestudyofsupplierrelationshipmanagement[J].JournalofEnterpriseInformationManagement，2004，17（3）：191-207.
数学建模的步骤范文篇8
关键词：建筑工程；预算；模糊概算；工程造价
中图分类号：TU198文献标识码：A
一、前言
可以说建筑工程的预算工作是会影响到一个建筑工程的成败的，往往因为一些小的预算失误都会在工程的后期造成巨大的损失，所以预算工作往往都是最先进行也是最重要的工作。但是很多的时候是没有办法去进行详细的计算的，特别是建筑施工人员，还有建筑的造价人员，往往在进入工地，拿到一幅图纸的时候就需要进行一个快速的计算，对工程的造价做一个最早的预估。只有进行了最先的预估才能对整个工程有一个最初的了解。但是模糊预算也不是毫无根据的计算，也是有一定的数学模型和方法来提高模糊概算准确性的。
二、建筑工程模糊概预算简述
我们要探讨如何提高建筑工程模糊预算能力，就必须要首先对模糊预算的概念做一个简单的探讨研究，了解模糊预算是怎么在预算中运用的。
简单的说建筑工程中的模糊预算也就是指在建筑工程项目的开始施工之前进行的工作。通过模糊数学的理念初步的对整个工程的造价进行预计估计。但是是一种相对比较准确的估计，通常情况下要求模糊预算要尽量的减小误差。模糊预算的误差要在真正预算的百分之三到百分之五之间，不能有太多的误差。
常常需要造价工程师，在不需要进行大量计算的时候就能够通过建筑的形式，建筑的结构，材料，建设情况根据图纸就能够运用模糊数学的模型进行预算。然后根据工程师自身的经验就能够快速准确的进行计算，通过这样的一种模糊的概念估算就能够得到一个比较准确的工程造价数值。从而便于之后的详细计算，还有工程的顺利开工施工。
进行模糊预算，就需要工程师能够有很多的经验，还要有相对好的数学基础。主要就是需要对工程中使用的材料工程中运用的器材都要有相当的了解，对现在施工中的各种施工方法，施工工期，都要有预估能力。也要对建筑的样式，建筑的结构，还有建筑不同的的装饰引起的造价变动有一个了解。只有这样才能够成功的进行建筑工程的模糊预算。一方面方便了施工方的资金材料准备，也同样便于建筑施工的甲方进行造价准备。因此在现在的建筑工程施工的造价预算中，模糊预算方扮演着原来越重要的角色。
三、进行模糊预算方法和步骤
本文对模糊数学模型完整的建立过程和详细的模糊数学模型的使用就不做过多的介绍了。主要是对建筑工程中用糊数学进行模糊预算的步骤和方法做了一个简要的探讨。在我们建立了数学模型后就需要对数学模型进行运用，来模糊预算工程的造价。
1、根据具体的施工环境，施工情况进行分析，要从这个工程的所有需要的对象中，一样一样的把各个元素的名称都列表排列出来。主要选取能够来代表工程项目的各个特征的要素。这样就使保证模糊预算准确性的首要步骤。
2、要结合工程的具体情况，通过建立数学模型时建立的造价统计表，对所有的元素进行分类，然后在所有元素之间建立联系。主个给元素赋予模糊关系的步骤其实是主观来赋予，所以就会因为个人经验的不透有所不同。这也就是工程造价模糊预算中隶属函数值确定的步骤。
3、根据建立的数学模型，算出∑tj，并定∑tj最大值为1，其他各工程的模糊关系系数为与最大的1相比所占的比例关系，在闭区间[0，1]中取值。
4、要检验所选取的典型工程的可靠性。同样的把所选择的的模糊工程建立一个子集，然后根据建立的数学模型中典型工程部分的计算公式，计算选取的工程和实际计算的工程之间有多少的相似度。然后要考虑选取的典型工程的造价，最后进行一些函数值调整，要尽可能的提高精度。
5、根据最后确定的一个对比工程模糊关系的系数表，按照以上的步骤，一步一步的来进行工程造价的模糊预算，也就能完成一次预算的工作了。
6、最后的一个工作就是检验工作，进行了工程造价的模糊预算之后，得出了最终的计算结果，就要来检查这个结果可不可靠。首先就是要检查有没有什么步骤出错的地方，然后就是把这个结果带进贴合度最高的典型工程进行计算，看是否符合。如果出现了问题，还需要再此进行计算。
四、怎么来提高模糊预算的能力
模糊预算要准确比仅仅是利用数学概念，更重要的是要讲究一些方法，只有方法运用的正确，有一个好的提高的步骤也才能够更好的提高工程造价模糊预算的准确度和能力。主要的方法有这样的几个：
1、最重要的就是要注意工程资料的收集。因为工程资料就包含了大量的模糊预算中所需要用到的一些数据，一些材料。这个作为造价的工程师而言非常的重要，因为有了足够的数据也次啊能够更好的进行预算工作，也才能够提高自己进行模糊预算的准确性。在阅读参考大量的资料以后也就能够提高模糊预算的能力，在工作的时候不会出一些不必要的问题。对于施工方而言，施工的资料也是后续工程竣工检查时候最重要的资料。
2、就是需要注意一些经验的积累。网上、书上能找到很多工程的造价分析，拿过来，分类对比分析。单方造价有一点用，但最有用的是单方含量。根据这些单方含量和单方造价，分析当时市场的主要材料价格及当前市场材料价格，就可以分析出，你需要估算的工程的造价，相差也就不会很大了。
3、实际操作过程中，最主要的是把定额计算规则记熟了。之后的事就是找规律了，之后用EXCEL制表，自动计算。每次做预算，就可以根据不同的工程做出不同的表，然后输入基本数据，也就是墙中心线、外墙净长线，内墙净长线等。举个例子来说，计算一个房间的工程量时，只需要输入内墙净长线、门窗尺寸、房间净高就可以自动计算出内墙涂料、地面、天花的工程量。这是一个技巧，可以提高计算速度和准确率。
五、结束语
本文就是想通过这样的一个建筑工程的模糊预算的介绍，让更多的人了解这样的一个工作。通过数学模型建立，还有提高模糊预算能力方法的探讨，希望更多的相关从业人员，重视建筑工程的模糊预算的工作，不要在模糊预算的时候出现巨大的偏差，影响到后面的工作。建筑工程的模糊预算就是预算工作中很好运用模糊数学理念，并且成功运用的一个例子。其实在工程当中也还有很多的模糊数学可以运用的地方还值得我们去探索研究。希望有一天模糊数学还能为建筑行业的发展带来更大动力。
参考文献
[1]田海燕.探讨建筑工程造价中的模糊确定[J].东方企业文化.2012(12)
[2]邓万宇.投影向量机在工程单方造价预测中的应用[J].西安邮电学院学报.2011(05)
数学建模的步骤范文
关键词：建筑安全评价;遗传算法;人工神经网络;建筑生产;风险因素；
Abstract:FortheSafetyEvaluationmethodofconstructionIndustryislackofripenessandscience,thesafetyEvaluationmethodofconstructionisputforwardbasedonGAneuralnetworkaccordingtothecharacteristicofconstructionindustry,analyzingandsynthesizingsafetyevaluationmethodatpresent,Thenthetheory,methodandarithmeticoftheevaluationmodelarestudied.Atfirst,theindexsystemofriskfactorsinfluencingconstructionindustrysafelyisproposed,accordingtothecharacteristicofconstructionindustry,thentheEvaluationindexofmeasuringthedegreeofsafetyinconstructionproductionisputforward,Atlast,GA-ANNistrainedbythetrainingsamplescollected.Astheerrorsaresettledfortheaims,theGA-ANNwouldbeappliedfortheevaluationofsafetyintheconstructionindustry.
Keywords:safetyevaluationofconstruction;geneticarithmetic;artificialneuralnetwork;constructionindustry;riskfactors;
中图分类号：P624.8文献标识码：A文章编号：
1前言
安全评价以实现系统安全为目的，应用安全系统工程原理和工程技术方法，对系统中固有或潜在的危险进行定性和定量分析，得出系统发生危险的可能性及其后果严重程度的评价，通过与评价标准的比较得出系统的危险程度，提出改进措施，以寻求最低事故率、最少的损失和最优的安全投资。
安全评价的方法有很多且各有特色，如安全检查表评价法是根据经验或系统分析的结果，把评价项目自身及周围环境的潜在危险集中起来，列成检查项目的清单，评价时依照清单，逐项检查和评定的方法；概率安全评价法(PSA)是一种定量安全评定方法，先求出系统发生事故的概率，然后结合事故后果严重度的估计进一步计算风险，以风险大小确定系统的安全程度，以此衡量系统的危险程度是否超过可接受的安全标准，以便决定是否需要采取相应的安全措施，使其达到社会公认的安全水平；安全综合评价法是把多个描述被评价对象不同方面且量纲不同的定性和定量指标，转化为无量纲的评价值，并综合这些评价值以得出该评价对象的一个整体评价。此外还有作业危险性评价法等。
人工神经网络是由大量的、简单的神经元互联组成的大规模分布式并行信息处理系统，通过模拟人脑的神经组织结构，能对复杂问题进行有效求解。人工神经网络具有极强的非线形逼近、模糊推理、大规模并行处理、自训练学习、自组织和比较良好的容错性等优点。将神经网络应用于系统安全评价之中，能克服传统安全评价的一些缺陷，快速、准确地得到较好的安全评价结果。
2建筑安全风险系统的建立
建筑生产活动包括各类房屋建筑及其附属设施和与其配套的线路、管道、设备的安装活动。虽然房屋建筑、附属设施和线路、管道、设备等施工特点有所区别，但就其劳动者、活动性质、环境这三方面来看是共同具有的，由此表现出的风险性也具有相似性。通过对建筑生产中固有危险性的分析，以事故异常释放理论为基础可将建筑生产风险来源归结为：高处作业、地质条件、环境因素、设备条件和成品材料条件五大方面，这五大方面反映了建筑生产系统的物质形态和生产的特点。在实际工作中还可以发现：在同样的施工条件和环境下，所面临同样的工作，但各单位、各工地的安全状况是不一样的。这里还有一个非常重要的风险因素系统——人，人是生产力中最活跃的因素，但同时它也对生产系统产生极大的风险。由身体的差异、技能的高低、管理的好坏等人系统引发的混乱度对生产系统产生正熵值，从而使生产系统产生紊乱，造成生产事故。因此，建立建筑安全风险系统时必须考虑人员风险系统，这样从人、机(物)、环境的角度把建筑生产风险系统归类为高处作业、地质情况、环境因素、设备条件、材料因素和人员因素六大方面。
上述6个方面是建筑生产安全状况的主要影响因素，即是对建筑生产过程中事故率的大小和财产损失的影响的关键要素。通过建立安全指标和与之相关的不确定因素之间复杂的非线性关系时，完成对建筑安全生产状况的评价。
3遗传神经网络的建筑安全评价模型
为了选取最优权值，减小极小化目标输出和实际输出之间的误差，采用正向传播算法和遗传算法相结合，对神经元网络进行求解。建筑安全评价模型的评价步骤如下：
步骤1：确定安全评价对象集。
步骤2：建立建筑安全评价指标体系。系统的安全状况可用一系列评价指标表示，每个指标都从不同的侧面刻画系统的安全状况，以此确定人工神经网络的输入层、隐层和输出层的节点数，构筑人工神经网络。
步骤3：应用AHP方法确定与各项安全评价指标相对应的初始权重系数。相对于某种特定安全评价目的来说，评价指标之间的相对重要性是不同的，安全评价指标之间的相对重要性的大小是靠权重系数的大小来体现的。
步骤4：令遗传算法种群代数kk+1。
步骤5：初始化染色体，并检验其可行性。
步骤6：通过交叉、变异、复制更新权重向量。
步骤7：选择安全评价的指标的学习样本，供GA-ANN训练，学习。利用训练好的神经网络权值来计算染色体的误差和适应度。
步骤8：根据误差函数计算每个权重向量的适应度。
步骤9：如果k
步骤10：计算。
步骤11：如果，那么k=0,权重,返回步骤2，重复步骤2至步骤7，直到给定的循环次数为至。
步骤12：给出人工神经网络的最优解。
4遗传神经网络建筑安全评价模型的工程实现
4.1数据处理
设建筑安全评价的影响因素有6个指标，各项评价指标的等级分为五等，划分的分值范围如下：“很好”（100～85）、“较好”（85～70）、“一般”（70～55）、“较差”（55～40）、“很差”（40～0）。请100位专家对每项工程的各项安全评价指标进行评判。令“很好”赋于隶属度1,“较好”赋于隶属度0.8，“一般”赋于隶属度0.6，“较差”赋于隶属度0.4，“很差”赋于隶属度，则可由下式得到神经网络的输入值。
其中为专家评价为某一个等级的专家数占专家总数的比例。
4.2神经网络结构的确定
为了实现对建筑生产安全状况的评价，利用神经网络系统进行数据的训练，获取合适的网络结构，寻求安全指标同风险因素的非线性关系。
网络输出值为需要评价的两个安全指标年千人负伤率、万元工程损失，输入值为影响建筑生产安全状况的六个风险因素。具体计算如下：
“万元工程损失”是收集到的工程的直接损失。
输出节点数由安全指标数目确定，因此输入节点数为6个；输入节点数由风险因素确定，因此输入节点数为2。设一个隐含层，主要通过调节隐层节点数、动量项、学习率提高网络的训练精度。初始化权值的设置的好坏很大程度上决定着网络的收敛速度，权值的初始化无规律可循，可把权值设在[-1，1]之间，即把每个染色体的基因值设置在-1到1之间。
4.3网络的训练和评价结果
根据以上论述的数据处理方法，在中煤建安六十九处、北京市城建进行了数据采集工作。收集到具有代表性的40项工程，得到用于训练GA-ANN的样本集。
本文在模型的训练时，把所经过处理的数据输入，在训练时，交叉概率=0.8，变异概率=0.05，最大进化代数为6000，种群或。根据以上参数，取种群数，把网络输出节点全局误差为0.02作为训练终止条件，经过5000次迭代训练后，网络收敛，得到各层间的权值和阈值，即为训练好的神经网络。
计算所得的安全评价结果如表1所示。
通过上面建立的模型对神经网络进行训练，用训练好的网络权值及阈值对已经收集到的某一工程实际数据资料进行建筑安全状况的评价。计算所得的安全评价结果如表1所示。计算结果年千人负伤率和万元工程损失值与实际结果比较绝对误差小于给定值，因此，据此模型对建筑生产安全状况进行评价，可以反映实际情况，给项目管理者决策提供依据。
表1
根据4.2给出的安全评价等级的分值范围，其综合安全评价结果为较好，千人伤亡率与万元工程损失指标均可达到比较高的安全程度。
5结论
将遗传神经元网络用于系统安全评价过程中，可以比较准确地对系统的综合安全评估做出评价，但安全信息数据库的完善程度直接影响着神经元网络训练学习的准确程度，所以安全信息数据库的建立可提高综合安全评估的准确性。此外，在综合安全评价过程中的某些指标具有模糊性，若与模糊随机规划相结合，则可提高综合安全评价的可靠性，对此问题有待进一步研究。
参考文献：
[1]李万庆,卫赵斌,孟文清.模糊层次综合评判法的应用.统计与决策,2003(7)
[2]朱桂荣,卫赵斌,马楠.基于粗集——神经网络的建筑安全控制系统研究.煤炭经济研究,2005(12):31-33
[3]李成华,李慧民,云小红.基于模糊层次分析法的建筑安全管理绩效评价研究.西安建筑科技大学学报(自然科学版),2009(2)
[4]邢益瑞,佟瑞鹏,张孟春.基于ANP的建筑安全管理绩效评价框架研究.中国安全科学学报,2010(4)
数学建模的步骤范文1篇10
关键词:计量经济学;案例教学;现状;组织形式;效果评价
案例教学法最初起源于上个世纪20年代美国哈佛的商学院,1910年由科普兰博士在工商管理教学中率先使用,并于上个世纪80年代初引入我国。自引入我国之后,许多人对此进行了卓有成效的探索和研究,目前已见的研究成果中已将其成功地引人到了《管理学》、《市场营销学》等课程中,并逐渐引人到其它课程[1]。通过教学实践的检验,获得了宏大深远的成功,因而近年来成为国内外广泛采用并推广的一种新型教学法。案例教学法的特点在于将源于实践的具有典型性、科学性和实用性的案例作为联系理论与实践的桥梁[2]。
目前,我国的计量经济学案例教学材料还很缺乏,虽然在一些教科书中附有一些案例,例如:李子奈、潘文卿编著的《计量经济学》,黄浩、白鸿钧主编的《计量经济学》,赵新顺主编的《计量经济学》等。这些教材各有特点,所选案例也都别具特色,对于课堂给学生作为案例素材讲解很实用,但要让学生真正参与到教学中来还远远不够。
本文将就本科生计量经济学课程教学中出现的这个问题,谈谈自己的认识和从教学实践中得到的体会。
一、计量经济学教学现状
当前,在计量经济学教学中,几乎都以教师讲授为主,普遍存在重理论课、轻实践课;重主动讲授,轻理论应用的现象。由于计量经济学的理论方法大量用到数学与统计学知识,较多地偏于理论方法的证明,对于大部分学生来讲,计量经济学课程学习压力大,困难重重,在很大程度上影响了教学效果。
计量经济学的学习必须将课堂讲授和上机实验有机地结合在一起才能达到预期的教学效果。尽管预先安排了上机实验课,但实验课的效果非常不理想。实验课基本是教师讲授,学生练习。但在学生练习的时候,由于相关理论没有掌握好,导致机械性的记忆老师讲授的软件操作步骤,自己不能独立完成实验过程。即便完成了实验内容,结果也多半不正确。
二、计量经济学案例教学的组织形式
搞好案例教学需要精心安排,才能取得良好的效果。一般是安排在相关理论进行完之后,在实践中可以从以下几个方面进行把握[3]:
一是案例布置。教师可以事先选择一段同学们熟悉的经济学背景资料,然后和学生一起讨论里面涉及到的变量,以及这些变量之间可能的关系。然后让学生课后回去搜集相关的数据。可以要求学生严格按照建立计量经济学模型的步骤进行建模,即按照理论模型的建立样本数据的收集参数的估计模型的检验的步骤进行。
二是小组准备。课前准备是否充分,对案例教学能否取得预期效果至关重要。事先把全班同学分成若干小组,每组3-4名学生,指定一名组长负责。同时引导学生对案例材料认真阅读和思考,确定理论模型的最初形式,然后搜集相关的数据,接着对模型进行估计和检验。把自己组分析所得的结论、观点及其理由形成案例分析报告。
三是课堂讨论。讨论可采用推荐代表发言和学生自由发言相结合的方法。每组可内部指定一名同学发言,发表本小组对于案例的分析和处理意见。具体包括模型为何选择该函数形式,采用何种方法进行估计,变量的显著性以及方程的整体线性关系如何,模型当中是否存在异方差性、自相关性和多重共线性等问题,对模型中出现的问题如何处理等。发言完毕,由其他小组成员提问,发言人需对此作出解释,此时本小组的其他成员可以代替发言人回答问题。教师在此过程中充当的是组织者和主持人的角色。
四是教师讲评。对上述发言及讨论的结果进行总结,指出案例分析中存在的问题,同时给出正确的分析方法和思路。使学生通过上述的讨论形成新的知识,掌握建模的步骤及要点,真正做到理论联系实际,真正做到把计量经济学的理论与实际的经济问题结合起来,达到学以致用的目的。
三、计量经济学案例教学效果评价
笔者通过对本院两个班级的比较发现(在这里,为方便起见,不妨把实施案例教学的班级称为A班,对比班级称为B班):A班的学生的动手能力要强于B班的学生。虽然两个班级的理论教学内容完全相同,但A班的同学不论是在计量经济学理论的掌握方面还是在Eviews软件的操作方面都超过了B班的学生。
举个例子来说,A班的第一组同学建立的是一个江西入境旅游外汇收入影响因素的多元回归分析模型,选用的数据是一组时间序列数据。选用的被解释变量为旅游外汇收入,解释变量分别为:入境旅游人数、零售价格指数(以1990为100)、平均花费、年平均人民币对美元汇率。该组同学在建模之初,即在选取模型的函数形式这一步骤时,能把经济理论与解释变量和被解释变量的散点图结合起来确定理论模型的形式,这是很值得肯定的。在后面的计量经济学检验这一步骤中,该组同学也能够对本组的这个模型进行序列相关性检验和多重共线性检验,并能对模型中出现的多重共线性问题进行处理。如先根据DW值判断出模型中不存在序列相关性。接着采用相关系数矩阵法,从矩阵表中发现零售价格指数和平均花费两个变量之间的相关系数已达到0.8445,说明模型中这两个变量之间是高度相关的。接着该组同学采用逐步回归法寻找最佳估计结果。
在这里,我们不去讨论结果是否符合实际,重要的是学生通过自己的亲手实践,确实有所收获。从上面这个组的同学做的这个案例可以看出,他们是经过了自己的认真思考。这对于他们的计量经济学理论的掌握及应用是很重要的。对于该案例的Eviews软件结果及模型分析结果的最终得出,完全是在学生自学的基础上完成的,是同学们自己查阅相关书籍文献完成的。虽然在做案例的过程中经常会出现一些问题,如数据搜集来没有进行处理就直接拿来用,或是时间序列数据没有进行协整关系检验等,但这些是可以在教师的指导下,通过查找相关的资料来完成的。
在做案例的过程中,避免不了出现这样那样的问题,也不可能每一个问题都能有时间及时问老师,大部分情况下,需要自己和本小组的同学讨论,通过查找相关资料才能获得解决问题的办法。这一过程,是一个相互协作,相互学习的过程,对于培养学生们的学习兴趣,培养学生们独立思考问题、解决问题的能力,以及培养他们的团队精神是很有裨益的。现在的他们可能只是处于照猫画虎阶段,但应用能力的提高是源于不断的模仿的。学生可以从模仿中积累经验、掌握知识,达到最终摆脱模仿,能自己独立运用的境界[4]。
另外,在课上讨论的过程中,同学们的积极性也很高,大部分同学都能发表自己的看法。有关于模型的函数形式方面的,有关于数据来源问题的,有关于选用的估计方法的方面的,也有关于模型的检验方面的。建模过程中的每一步骤都有涉及,讨论的场面异常激烈。学生们的参与性较高,课堂气氛活跃。所有这些得以顺利进行,离不开学生们对于案例材料的精心准备,以及计量经济学理论的理解和消化。
再拿B班的实验课为例,说说两个班的同学的差别在哪里。在上实验课的时候,B班学生基本上是老师做一步,他们跟着做一步,由于实验步骤比较多,教师如果再换一组数据,让学生自己练习,多半的学生实验结果得不出来。有些学生把教师的实验步骤记在了本子上,但由于不清楚每个步骤的含义,虽然照着做能得到实验结果,但结果也多半不正确。实验中比较常见的问题是,回归模型中的被解释变量选取得不对。原因在于Eviews软件中方程说明的对话框里面变量的输入顺序不正确,应该把被解释变量放在第一个位置。很多同学对于这个不了解,导致所得模型的输出结果出错。再一个比较常见的问题是自由度出错的问题,学生们只是按照教师的操作执行,殊不知数据发生变化,样本的容量也会跟着发生变化,进而自由度也会跟着变。究其原因,学生们自己没有一个独立思考的过程,只是被动的接受者。对于这样的学习,学生们的学习兴趣自然不高。
相对于A班学生来讲,B班学生缺乏的是理解和消化的过程,所学知识没有经过自己的消化理解,只是机械的模仿。由于A班学生在做案例的过程中会遇到这样那样的问题,这就需要花费大量的课外时间查找资料用以解决出现的问题。而这一过程,同样也起到一个对所学知识理解和消化的作用。因此,在课堂教学中,表现出来的就是A班学生无论是在理论的掌握方面,还是在理论的应用方面都要好于B班的学生。
四、结束语
通过这两个班级教学效果的比较,笔者认为在计量经济学这门课程中开展案例教学是可行的,效果也是值得肯定的。但一定要注意,首先,系统的理论学习和讲授是必不可少的。案例教学法效果的取得是建立在学生的系统的理论学习基础之上的;其次,学生参与的积极性也是一个至关重要的因素,这需要相关的激励措施。因为案例教学要想取得成功,学生们课后是要花很多时间准备的,如能把学生在案例教学课堂上的表现与他们这门课的期末成绩结合,相信会是一个很好的解决办法。
(基金项目:江西农业大学校级教改课题)
参考文献:
[1]单艺斌.《统计学》教学案例的选择与设计[J].统计教育.2000(4)
[2]史书良.统计学案例教学研究[J].辽宁教育行政学院学报.2008(8)
[3]陈效兰.以案例教学调动学生学习的积极性[J].中国高等教育.2006(1)
[4]余国合.刍议计量经济学教学中大学生应用能力的培养[J].湖北经济学院学报(人文社会科学版).2008(7)
[5]李子奈,潘文卿.计量经济学[M].高等教育出版社.2005年4月
数学建模的步骤范文篇11
关键词：数据挖掘；流量；SQLServer2005
中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1007-9599(2011)13-0000-02
UseDataMiningToolstoAnalyzeInternetTraffic
ZhangJun
(YangzhouHongquanHospital,Jiangdu225200,China)
Abstract:ThispaperuseSQLServer2005Dataminingtoolsforaunittoaccessexternalnetworktrafficandrelatedinformationwereanalyzed.Throughtheuseofclustering,decisiontrees,NaïveBayes,etc.thataffectthetrafficmodelobtainedseveralkeyattributes.Accordingtotheminingresults,timeandnetworkadministratorscansegmentintermsoftraffictocertainadjustments,sothatthenetworkresourcesinthemostefficientuse.
Keywords:Datamining;Flow;SQLServer2005
一、主要技术和实现方法
（一）主要技术
1.数据挖掘
（1）数据挖掘的概念[1]。数据挖掘（DataMining）从技术角度上讲就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
（2）数据挖掘特点。数据挖掘技术具有以下特点：
处理的数据规模十分庞大，达到GB、TB数量级，甚至更大。
查询一般是决策制定者（用户）提出的即时随机查询，往往不能形成精确的查询要求，需要靠系统本身寻找其可能感兴趣的东西。
在一些应用（如商业投资等）中，由于数据变化迅速，因此要求数据挖掘能快速做出相应反应以随时提供决策支持。
数据挖掘中，规则的发现基于统计规律。因此，所发现的规则不必适用于所有数据，而是当达到某一临界值时，即认为有效。因此，利用数据挖掘技术可能会发现大量的规则。
数据挖掘所发现的规则是动态的，它只反映了当前状态的数据库具有的规则，随着不断地向数据库中加入新数据，需要随时对其进行更新。
（3）数据挖掘的主要算法。最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。主要的算法有：
决策树
KNN法（K-NearestNeighbor）
Bayes法
二、利用SQLServer2005进行数据挖掘
（一）SSAS简介
SSAS是Microsoft公司的产品。MicrosoftSQLServer2005AnalysisServices（SSAS）为商业智能应用程序提供联机分析处理（OLAP）和数据挖掘功能。AnalysisServices允许用户设计、创建和管理包含从其他数据源（如关系数据库）聚合的数据的多维结构，以实现对OLAP的支持。而对于数据挖掘应用程序，AnalysisServices允许用户设计、创建和可视化处理那些通过使用各种行业标准的数据挖掘算法和根据其他数据源构造出来的数据挖掘模型。SSAS是通过服务器和客户端技术的组合来提供OLAP和数据挖掘功能的[2]。
SSAS提供了用于数据挖掘的工具，用户可以借助这些工具识别出数据中的规则和模式，SSAS创建数据挖掘解决方案时，首先要创建描述业务问题的模型，然后通过生成数据的数学模型的算法运行数据，此过程称作“定型模型”。接着依据该算法直观地浏览挖掘模型或创建预测查询。AnalysisServices可以使用来自关系数据库和OLAP数据库的数据集。
SSAS是基于SQLServer的一种数据挖掘工具。其实SQLServer2005已经为用户提供了从数据库、数据仓库、OLTP、OLAP、数据挖掘和商业智能等一整套的数据服务功能。
用SSAS进行数据挖掘的步骤
一个重要的概念就是生成挖掘模型是大型过程的一部分，此过程包括从定义模型要解决的基本问题到将模型部署到工作环境的所有事情。此过程可以使用下列六个基本步骤进行定义：
定义问题；准备数据；浏览数据；生成模型；浏览和验证模型；部署和更新模型
尽管过程是一个循环过程，但是每个步骤并不需要直接执行到下一个步骤。创建数据挖掘模型是一个动态、交互的过程。浏览完数据之后，您可能会发现数据不足，无法创建适当的挖掘模型，因此必须查找更多的数据。您可以生成数个模型，但可能会发现这些模型无法回答定义问题时所设定的问题，因此必须重新定义问题。您可能必须在部署模型之后对其进行更新，因为又出现了更多的可用数据。因此，了解创建数据挖掘模型是一个过程，并且为了创建一个完美的模型，此过程中的每个步骤可能需要重复多次是非常重要的。
SQLServer2005提供用于创建和使用数据挖掘模型的集成环境，称为BusinessIntelligenceDevelopmentStudio。该环境包括数据挖掘算法和工具，使用这些算法和工具更易于生成用于各种项目的综合解决方案。
（二）定义问题
数据挖掘过程的第一步就是明确定义业务问题。
该步骤包括分析业务需求，定义问题的范围，定义计算模型所使用的度量，以及定义数据挖掘项目的最终目标。
（三）准备数据
数据挖掘过程的第二步就是合并和清除定义问题步骤中标识的数据。
MicrosoftSQLServer2005IntegrationServices（SSIS）包含完成该步骤所需的所有工具，步骤内容包括转换到自动执行数据清除和合并。
数据可以分散在公司的各个部门并以不同的格式存储，或者可能包含缺陷项或缺少项之类的不一致性。
（四）浏览数据
数据挖掘过程的第三步就是浏览已准备的数据。
您必须了解数据，以便在创建模型时做出正确的决策。浏览技术包括计算最大值和最小值，计算平均偏差和标准偏差，以及查看数据的分布。浏览完数据之后，便可确定数据集是否包含缺陷数据，然后制订纠正这些问题的策略。
BIDevelopmentStudio中的数据源视图设计器包含数种可用于浏览数据的工具。
（五）成模型
数据挖掘过程的第四步就是生成挖掘模型[3]。
在生成模型之前，必须随机将已准备的数据分离到单独的定型数据集和测试数据集。您使用定型数据集生成模型，并通过创建预测查询来使用测试数据集测试模型的准确性。您可以使用IntegrationServices中的百分比抽样转换来拆分数据集。
您将使用从浏览数据步骤中获得的知识来帮助定义和创建挖掘模型。模型通常包含多个输入列、一个标识列以及一个可预测列。然后可使用数据挖掘扩展插件（DMX）语言，或BIDevelopmentStudio中的数据挖掘向导，在新的模型内定义这些列。有关如何使用DMX的详细信息，请参阅数据挖掘扩展插件（DMX）参考。有关如何使用数据挖掘向导的详细信息，请参阅数据挖掘向导。
定义完挖掘模型的结构之后，需要对其进行处理，使用说明模型的模式来填充空结构。这称为“定型”模型。模式通过利用数学算法计算原始数据而得。SQLServer2005针对可生成的每种模型包含一种不同的算法。您可以使用参数调整每种算法。
挖掘模型由一个数据挖掘结构对象、一个数据挖掘模型对象以及一种数据挖掘算法定义。
MicrosoftSQLServer2005AnalysisServices（SSAS）包括以下算法：
Microsoft决策树算法
Microsoft聚类分析算法
MicrosoftNaiveBayes算法
Microsoft关联算法
Microsoft顺序分析和聚类分析算法
Microsoft时序算法
Microsoft神经网络算法（SSAS）
Microsoft逻辑回归算法
Microsoft线性回归算法
（六）浏览和验证模型
数据挖掘过程的第五步就是浏览您已经生成的模型并测试其有效性。
您不希望在事先没有测试模型性能的情况下将模型部署到生产环境。同样，您也许已经创建了数个模型，并且必须确定性能最佳的模型。如果您在创建模型步骤中创建的所有模型都无法正常工作，则必须返回到此过程的上一个步骤，重新定义问题或重新调查原始数据集中的数据。
可以使用BIDevelopmentStudio中数据挖掘设计器内的查看器来浏览算法发现的趋势和模式。还可以使用该设计器中的工具（如，提升图和分类矩阵）来测试模型创建预测的性能。这些工具要求使用您在模型生成步骤中从原始数据集内分离的测试数据。
（七）部署和更新模型
数据挖掘过程的最后一步就是将性能最佳的模型部署到生产环境。
当生产环境中部署了挖掘模型之后，便可根据您的需求执行许多任务。下面是一些可以执行的任务：
使用模型创建预测，然后可以使用这些预测做出业务决策。SQLServer提供可用于创建预测查询的DMX语言，同时还提供有助于生成查询的预测查询生成器。
直接将数据挖掘功能嵌入到应用程序。您可以包括分析管理对象（AMO）或一个包含一组对象（应用程序可使用这组对象创建、更改、处理以及删除挖掘结构和挖掘模型）的程序集。另外，可以直接将XMLforAnalysis（XMLA）消息发送到AnalysisServices实例。
更新模型是部署策略的一部分。随着单位传入的数据不断增多，必须重新处理模型，以便提高效用。
三、具体实现
（一）建立数据库
首先建立数据库，在数据库中建立了一个数据表，将初始数据导入数据库中。
（二）数据预处理
对登录记录清单表中的数据进行了预处理，主要包括：
1.为提高数据分析和挖掘的效率，将内容为零的属性进行了删除
由于需要分析的是流量与其他属性的关系，所以流量为零以及使用时长为零的记录没有分析价值，将这些记录进行了删除。
2.增加LogID作为记录的唯一标识
由于使用时长对使用流量有很大的影响，为排除这一干扰因素，增加了平均流量这一属性，且属性值通过使用流量/使用时长获得。
添加了人员类别、网段、登录月、登录日等属性，对影响因素进行了分类。属性值分别由账号、IP地址、登录时间等相关属性值计算获得。
（三）利用聚类分析得出平均流量的分类
由于平均流量是一个连续值，所以要对它进行离散化。要进行离散化就要先进行分类，这里利用了SSAS中的聚类模型对平均流量进行分析（如图），得出了这样一个分类：
类别ID平均流量值
00.0-1.9
11.9-4.9
24.9-15.2
3>15.2
在登录记录清单表中增加一属性平均流量类别（AvgFluxLevel），根据平均流量的值写入平均流量的类别值。这样平均流量就被转换成一个离散的值平均流量类别进行分析。
（四）利用决策树、NaïveBayes模型得出影响流量的因素
再次导入更新后的数据源，并利用决策树和NaïveBayes模型进行分析。这两个模型中，LogID为Key，AvgFluxLevel为预测量，LogMonth、NetSegment等为输入量。
（五）得到的结果
（1）通过决策树模型的分析，我们可以得到上网时间、网段、人员类别等属性对流量的影响。
（2）通过NaïveBayes模型，我们可以得到各个属性之间的相关性。通过将链接强弱的滑块向下移动，我们可以得知，对平均流量级别影响最大的因素是人员登录的月份。
四、讨论和评价
通过对上网记录数据的挖掘，我们得到了网段、登录时间、人员类别等主要因素对于流量的影响。通过这些结果，网络管理人员可对网络流量的设置进行一定的调整，使得网络资源的利用更加有效。
预想的获得流量与在线时间之间的关系还挖掘的不够。希望以后在增加相关数据的基础上，能对数据挖掘技术进行进一步的研究，能够等到更加实用的模型。
参考文献：
[1]JiaweiHanMichelineKamber.数据挖掘概念与技术(第一版)[M].机械工业出版社,2001
[2]W.H.Inmon,王志海.数据仓库(第2版)[M].机械工业出版社,2000
数学建模的步骤范文1篇12
2012年，虹桥综合交通枢纽和徐家汇商圈网格化无线电监测网络项目已进展到最后选址架设阶段。而在此之前，上海已在成都建设了一个由8个传感器节点构成的小规模网格化试验网。出于对成都网的测试评估，以及对上海筹建大规模试验网测试的前期考虑，相关部门提出了初步测试预案，用以指导即将开展的新系统测试。
网格化监测系统
网格化监测系统是由大量无线传感器组成的一种频谱监测网络，得益于高密度的传感器，它可以生成布设地域内的、较为详尽的、实时电磁频谱分布图。从用户的视角看，就是将布设地域划分为一个个小区域，每个小区域中心设一个监测传感器，而监测灵敏度要求决定了每个小区域的大小。
众所周知，网格化监测系统是一种新型的监测系统，没有先例可以遵循。作为一种科学理论的尝试，其测试不应仅对一个投资项目进行指标验收，而应该密切关注系统在不同级别的要求，其各个不同方面的表现都应该被记录，以方便后续研究。
总体而言，网格化监测系统的测试主要包括天线、传感器、监测网三个主要部分。传感器应该在实验室环境下测试，而天线要求开阔场测试。它们都是成熟的产品，对于它们的测试可以在出厂时结合进行，由无线电管理部门派人员现场监督。而监测网的测试要在实际的城市环境中进行。作为系统的核心指标，其是主要关注对象。
现场测试原则
网格化监测系统的测试包括信号源设置、测试条件分类、性能测试的测试条件设置原则、功能测试的测试条件设置原则及测试结果处理五个主要步骤。
信号源设置：信号源应该被设置成可以在各种参数的组合状态下工作，以覆盖各种可能的情形。这些参数包括典型的功率电平，载波频率，信号带宽和调制方式。
测试条件分类：定义的测试条件应该是便于操作和可重复验证的。在功能性测试中，测试条件是描述性的。在性能测试中，测试用例的某些元素需要精确的定义。
性能测试的测试条件设置原则：测试条件比如信号源位置，应该置于这样一些地点，使之能够模拟最极端情况下网格化监测系统的性能，以得到最可靠的结果。
功能测试的测试条件设置原则：这种情形下，要更多考虑实用性。在某些情况下，极端条件下得到结果或者并不适合用来作为声称的系统指标，选择合适的业务类型和信号类型更为关键。
测试结果处理：由于多径效应和时变衰落的影响，测试结果在某种程度上是些随机值。它们不能简单地被平均，标称的性能指标应该是在预定义的置信度之下的经过处理的结果。
特色功能测试要素
网格化监测系统的特色功能，是指那些使系统有别于传统监测系统的创新功能，包括更弱信号的发现、宽带信号的定位以及同信道信号的区分。
测试设计的要素包括：无线电辐射目标、信号源、理想网格化拓扑模型、边界交叠区域、最小辐射区域、环境要求等。
监测的无线电辐射目标频率范围为30～3000MHz，等效全向辐射功率≥1W，持续时间≥100ms；信号源工作于30～3000MHz，其中全向天线增益从-1～-2dB，功放最大增益≥30dB，信号发生器的电平稳定度≤0.5dB。
理想网格化拓扑模型假设所有传感器等距离布设，令该距离为λ，传感器和信号源之间的高度差被忽略以简化模型；边界交叠区域指四个彼此相邻的网格交叠区域。按照理想模型的架设，可以计算出交叠区域的中心到这四个网格中心对应传感器的距离都是/2；最小辐射区域指半径为λkm的一个圆形区域，当信号源置于最小等效全向辐射功率下时，它应当可以被最少三个距离为λkm之外的传感器发现。这是为了保证网络可以进行TDOA定位操作。
测试环境要求温度为-20℃～+55℃，相对湿度≤95%，电源为AC220V±10%、50Hz±2.5Hz，风速≤28m/s。
监测灵敏度测试用例
步骤一：将信号源放置于边界交叠区域靠近中心的位置；
步骤二：配置信号源设定输出功率为3W，载波为2.5GHz到3GHz间的某值，采用CW调制方式；
步骤三：在指挥中心运行控制台软件，启动信号源周围的四个最近的传感器，扫描包含载波频率的一个频段，观察是否可以发现该信号。如果四个传感器都发现了该信号，则进行下一步；
步骤四：降低输出功率，重复上一步骤，直到至少一个传感器无法发现该信号，这时的输出功率对应该地的灵敏度S1；
步骤五：将信号源换到另外一个边界交叠区域，重复步骤二到四，以得到对应该地的灵敏度S2；
步骤六：遍历区域内所有N个边界交叠区域，得到N个局部灵敏度值s1，s2…sN。则系统灵敏度S=max{s1，s2…sN}。
TDOA定位精度测试用例
步骤一：沿监测网边界选取20个测试点，对于每个点，重复二至六的各项步骤；
步骤二：获取GPS数据；
步骤三：信号源开机。设置调制方式为QPSK。设置信号持续时间为2秒；
步骤四：依次设置载波为50MHz，100MHz，200MHz，400MHz，800MHz，1600MHz，3000MHz。分别对应信号带宽12.5kHz，25kHz，100kHz，200kHz，1.25MHz；
步骤五：设置输出功率为1W。在指挥中心启动控制台软件对以上的每个载波和带宽组合应用TDOA定位操作；
步骤六：计算每种组合下给定置信度下的定位偏差。记录最大值为该点的精度值；
步骤七：计算所有20个点的精度平均值，得到最后的定位精度数据。
同信道信号区分测试用例
步骤一：将两个信号源置于邻近的任意两个网格中；
步骤二：两个信号源开机。设置其工作于30MHz到3GHz间的某个固定载波频率，信号带宽均为25kHz，FM调制。设置输出功率为1W；
步骤三：设置周围传感器工作于宽带扫描模式；
步骤四：启动指挥中心控制台软件，对两个信号源同时进行TDOA定位操作；