一般如何求解最优模型

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最优回归模型的求解步骤

标签:文库时间:2024-10-03
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临沂大学建筑学院房地产系

最优回归模型的求解步骤

在回归分析中,当自变量较多时,建立起来的回归方程会存在某些自变量不显著的问题,也就是说并不是所有的自变量都适合引入到回归方程中去,我们建立回归方程的最理想标准是:显著的自变量都在回归方程里,不显著的都不能引入。在现实生活和科学研究中有大量的事例需要建立最优回归模型,通常最优回归模型用逐步回归分析来实现。逐步回归分析尽管结构严谨思路清晰,但是计算过程极为繁琐,在有了统计分析软件SPSS、SAS、Minitab等的协助下,目前逐步回归分析已经较少使用,应用各种统计分析软件可以迅速地建立起最优回归模型。

现在以气象学上一个著名的例子来详细演示建立最优模型的步骤,数据在“台风分析.sav”的文件里,各个变量的实际意义是:

X1:暴雨中心当日08时70kPa位面的上升速度(干绝热过程);

X2:台风中心达到125°E时,离中心15个纬距范围内海面上气温平均值; X3:50kPa08时和20时环流指数的平均值;

X4:暴雨中心5个纬距范围内70kPa位面平均24h变高; X5:暴雨中心5个纬距范围内50kPa位面平均24h变温;

X6:暴雨当日08时70kPa位面佳木斯、哈尔滨、长春、延吉的温度与露点

差的

最优回归模型的求解步骤

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临沂大学建筑学院房地产系

最优回归模型的求解步骤

在回归分析中,当自变量较多时,建立起来的回归方程会存在某些自变量不显著的问题,也就是说并不是所有的自变量都适合引入到回归方程中去,我们建立回归方程的最理想标准是:显著的自变量都在回归方程里,不显著的都不能引入。在现实生活和科学研究中有大量的事例需要建立最优回归模型,通常最优回归模型用逐步回归分析来实现。逐步回归分析尽管结构严谨思路清晰,但是计算过程极为繁琐,在有了统计分析软件SPSS、SAS、Minitab等的协助下,目前逐步回归分析已经较少使用,应用各种统计分析软件可以迅速地建立起最优回归模型。

现在以气象学上一个著名的例子来详细演示建立最优模型的步骤,数据在“台风分析.sav”的文件里,各个变量的实际意义是:

X1:暴雨中心当日08时70kPa位面的上升速度(干绝热过程);

X2:台风中心达到125°E时,离中心15个纬距范围内海面上气温平均值; X3:50kPa08时和20时环流指数的平均值;

X4:暴雨中心5个纬距范围内70kPa位面平均24h变高; X5:暴雨中心5个纬距范围内50kPa位面平均24h变温;

X6:暴雨当日08时70kPa位面佳木斯、哈尔滨、长春、延吉的温度与露点

差的

一般经济批量模型

标签:文库时间:2024-10-03
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一般经济批量模型-简介ppt

一般经济批量模型1 经济订货批量 2 存货陆续到达、陆续消耗模型 3 有商业折扣时的经济批量 4 再订货点的确定

一般经济批量模型-简介ppt

1、经济订货批量 经济订货批量是指使相关订货成本和相关 储存成本为最低时的每次订货数量。 建立经济订货批量的前提假设: 订货一次全部到达;订货后立即收到货 物,且存货被均匀耗用;存货的订购价格 随批量的变化会保持不变;全年存货需要 量是确定的。 相关年存货总成本=年订货成本+年储存成本

一般经济批量模型-简介ppt

经济订货批量 相关年存货总成本=年订货成本+年储存成本进一步分解为: 相关年存货总成本=年订货次数×每次订货成本 +年均库存量×单位存货变动储存成本 以上公式中,可用A代表全年订货需要量,Q代表每 A Q 次订货批量,则A/Q为年订货次数;用P代表每次 订货成本,C代表单位存货储存成本,T代表与订 货批量相关的年存货总成本。 则:相关年存货总成本 T=A/Q×P+Q/2×C

一般经济批量模型-简介ppt

经济订货批量 相关年存货总成本T=A/Q×P+Q/2×C 要求其极小值,可令其变量的一阶导

MATLAB在最优化模型求解中的应用

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联系电话13327011431

MATLAB在最优化模型求解中的应用

摘要 最优化模型是较常见的数学模型,本文介绍了MATLAB软件在求解最优化模型方面的几点应用,给出了几种解决优化模型的函数格式和范例 关键词 最优化模型;MATLAB;命令 1 前言

优化问题,一般是指用“最好”的方式,使用或分配有限的资源,即劳动力、原材料、机器、资金等,使得费用最小或者利润最大。最优化模型就是根据优化问题的具体情况建立的数学模型。求解此类模型,一方面需要具有较好的数学知识和较强的计算机编程能力,另一方面,也可以利用成熟的算法求解。本文将介绍MATLAB在最优化模型求解中的几个应用。

2 利用MATLAB的优化工具箱求解最优化模型

MATLAB是Mathworks公司推出的一套功能强大的工程计算及数值分析软件, 目前它已经成为世界上应用最广泛的工程计算软件之一。其优化工具箱的应用包括: 线性、非线性最小化、方程求解、曲线拟合、二次规划等中大型课题的求解方法, 为优化方法在工程中的实际应用提供了更方便、快捷的途径。 2.1求解线性规划模型

利用MATLAB软件求解线性模型:

minz?cX

AX?b??s.t.?Aeq?X?beq ?vlb?X?vub?可使

一般过去时、一般现在时、一般将来时练习

标签:文库时间:2024-10-03
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一般过去时 一般现在时 一般将来时练习

一般过去时 一般现在时 一般将来时练习 一般过去时、一般现在时、一般将来时练习 现在一、填空 1. He often (have) dinner at home. 2. It is very cold these days. It (snow)soon. 3.Tom and Mary (come) to China last month. 4. Mike (not go) to bed until 12 o’ clock last night.So I (get ) up late. 5. We (not watch) TV last Monday. 6.Mary (read) English yesterday morning. 7. ---I (get)you a copy of today’s newspaper? ----Thank you. 8. The girl (teach) us English on Sundays. 9. I can take Li Ming there when he ( come) to visit. 10. There (be) some water in the

一般非线性预测模型参数优化的数值方法

标签:文库时间:2024-10-03
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数值计算或是参数优化

 《预测》1997年第1期 

 

理论与方法研究  

 

Ξ

(河海大学 210098) (摘 要 。

关键词 1 引言

;任意实常数q为1时即为最小乘准则,为2时为最小二乘准则,等等,视实际预测要求而定。

加速基因算法包括如下8步。

步1:模型参数变化空间的离散和二进制编码。设编码长度为l,把模型每个参数的变化区间等分成2l-1个子区间,于是模型参数变化空间被离散成(2l)p个

非线性预测模型参数优化(估计)的传统方法存在两方面的不足,一是对模型结构(如可线性化、可微)作了限定[1,2],二是方法受参数优化准则形式制约

(如目标规划法、预松驰算法)[3],而对实际预测环境、

参数格网点。GA中称每个格网点为个体,它对应模型

p个参数的一种可能取值状态,并用p个l二进制数表

示。这样,模型p个参数的取值状态、格网点、p个二进制数建立了一一对应关系。算法的模型参数优化工作将主要对这些二进制数进行操作运算。

步2:初始父代个体群的随机生成。从上述(2l)p个格网点中均匀随机选取n个点作为初始父代个体群。

步3:父代个体的适应能力评价。把第i个个体代入式(1)得相应的优化准则值fi,fi越小则该个体的适应能力越强。

步4:父代个体的概率选择。把已有父代个体按优

英语时态专项练习题(一般现在,一般过去,一般将来,现在进行)

标签:文库时间:2024-10-03
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英语时态综合专项练习(期中复习)

一、过去时练习:写出下列动词的过去式

is\\am_________ fly_______ study________ are ________ drink_________ play_______ go________ make ________ does_________ dance________ worry________ ask _____ taste_________ eat__________ draw________ put ______ have________ stop_________ read_______ do ________ 二、句型转换。

1.Tom listened to CDs yesterday.(变否定句) Tom to CDs yesterday. 2.Father slept all day last Monday.(改一般疑问句) Father all day last Monday? 3.I was very busy last week.(改否定句和一

一般非线性预测模型参数优化的数值方法

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数值计算或是参数优化

 《预测》1997年第1期 

 

理论与方法研究  

 

Ξ

(河海大学 210098) (摘 要 。

关键词 1 引言

;任意实常数q为1时即为最小乘准则,为2时为最小二乘准则,等等,视实际预测要求而定。

加速基因算法包括如下8步。

步1:模型参数变化空间的离散和二进制编码。设编码长度为l,把模型每个参数的变化区间等分成2l-1个子区间,于是模型参数变化空间被离散成(2l)p个

非线性预测模型参数优化(估计)的传统方法存在两方面的不足,一是对模型结构(如可线性化、可微)作了限定[1,2],二是方法受参数优化准则形式制约

(如目标规划法、预松驰算法)[3],而对实际预测环境、

参数格网点。GA中称每个格网点为个体,它对应模型

p个参数的一种可能取值状态,并用p个l二进制数表

示。这样,模型p个参数的取值状态、格网点、p个二进制数建立了一一对应关系。算法的模型参数优化工作将主要对这些二进制数进行操作运算。

步2:初始父代个体群的随机生成。从上述(2l)p个格网点中均匀随机选取n个点作为初始父代个体群。

步3:父代个体的适应能力评价。把第i个个体代入式(1)得相应的优化准则值fi,fi越小则该个体的适应能力越强。

步4:父代个体的概率选择。把已有父代个体按优

一般现在时、一般过去式和一般将来时练习题

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一般现在时、一般过去式和一般将来时练习题

一、用所给动词的适当形式填空。 1. I ______ (watch) a cartoon on Saturday.

2. ______ he _______ (fly) a kite on Sunday? Yes, he ______. 3. Helen ____ (milk) a cow on Friday.

4. _______ they ________ (sweep) the floor on Sunday? No, they _____. 5. The students often _________ (draw) some pictures in the art room. 二、用动词的适当形式填空

1.I like ____________ (swim). 2.Mike________(go)to school at seven in the morning. 3.My mother________(like) ______(go) shopping. 4.I can ________(draw) many be

一般护理常规

标签:文库时间:2024-10-03
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一般护理常规

饮食护理

1、 做好病人的饮食健康教育。

2、 提供舒适的进食环境:为病人创造一个清洁、整齐、安静、空

气清新的环境,做好饭前洗手。

3、 对进食或限量饮食的病人要讲解其原因,以取得病人的配合,

在病人进食时仔细核对,避免差错,以免影响治疗检查及护理。 4、 巡视病人:观察病人进食情况,鼓励病人进食。检查治疗饮食、

试验饮食的实施和落实情况,并适时地给予督促。随时征求病人对饮食制作的意见,并及时向营养室反映。对家属或访客带来的食物,需经护士检查,查看是否符合治疗护理原则,符合时方可食用。必要时协助加热。

5、 协助卧床病人进食,将食物、餐具等放于病人容易取放的位置,

护士给予必要的帮助。对不能自行进食的病人,应给予喂食。喂食时应根据病人的进食习惯、进食的次序与方法等耐心喂食。每次喂食量、速度适中,温度适宜,饭和菜、固体和液体应轮流喂食。进流质饮食的病人,可用吸管吸吮。

6、 对双目失明或眼睛被遮盖的病人,除遵守上述喂食要求外,还

应告知喂食内容以增加进食兴趣,促进消化液的分泌。 7、 餐后督促和协助病人饭后洗手、漱口或做口腔护理。 8、 餐后根据需要做好护理记录。如进食的种类、量、病人进食时

和进食后的反应等,以评价病人的进食是否达到营养需