❶ 數學建模 模型檢驗 怎麼寫
如果是統計類的直接帶數據，如果是優化類的直接進行比較優化後的結果，我們做建模一般是不需要模型檢驗的！只會做一個模型評價！
❷ 模型的檢驗包括幾個方面其具體含義是什麼
你是指哪方面的?
關於數學建模的一般步驟在網上搜的話很容易找到，這里我就不多說了
數學建模就是將生活中的實際問題抽象成數學問題並建立模型，所謂的「模型檢驗」就是在對所建立的數學模型求解之後看它是否符合實際情況。
舉例來說，假如要建立大家都非常熟悉的人口增長模型，如果你選的是指數模型，並且通過十年人口數據得到了這個指數的底數以及冪，也就是找到了整個的人口增長的函數關系。那麼它是不是像你想像的那樣符合實際情況或者是符合程度怎麼樣呢，你就需要那另外的數據（比如前三十年的人口數量）帶入這個模型（指數函數）看看它的符合程度。如果非常符合誤差極小，那說明你建模成功；如果有較大的出入，那就得在此基礎上再找更好的模型了。
而這個檢驗模型是否符合要求的過程就叫做模型檢驗了。
❸ 論文中模型檢驗和數據檢驗怎麼寫
按正常標准寫。
一篇嚴謹的經濟學論文，一般需要3個基本的要素：視點、參照系以及分析方法。視點為論文所要論證的觀點；參照系為大家理解經濟現實提供了一些基本的比較標尺。
模型是對現實世界的一種抽象。由於經濟現象本身的復雜性，在實際分析中，需要剝離一些對關注的現象無足輕重的變數，抽象出關鍵變數，根據一些基本或者顯而易見的假設，分析這些變數之間的關系，得出一些通常出人意料。
應用計量模型進行實證分析，其假設條件更加復雜苛刻。一方面，實證分析所參照的經濟理論存在一些假設條件; 同時，計量模型本身也存在一些假設。忽視前者的假設條件，通常會導致實證結果無法解釋，或者存在偏差。
❹ 建模與裝配的前言怎麼寫
關於UG 3D建模與裝配設計的討論
李毅生 天津輕工職業技術學院
摘要: 介紹了使用UG進行模具三維建模與裝配設計的方法，著重分析了草圖在參數化模型創建中的功用，及裝配過程UG WAVE技術的使用
關鍵詞：UG 草圖 裝配 UG WAVE 自頂向下 從上向下
隨著近些年先進工業國家對模具行業的重視與開發模具的製造/設計和應用的軟體也得到了快速的發展,變革的速度也越來越快,這就需要專業的軟體的大力支持並需要在一系列的CAD/CAE/CAM軟體中加入數字化設計/加工/分析以及數字化製造中的管理技術.
Unigraphics(以下簡稱UG)是當今世界上最先進的緊密級成的集CAD/CAE/CAM一體的三維參數化軟體,它為製造行業產品開發的全過程提供解決方案,功能包括:概念設計/工程設計/性能分析和製造,它自1990年進入中國市場以來發展迅速,目前以廣泛應用在航空/航天/汽車/造船/通用機械和電子工業等領域.其中UG/Mold Wizard是UG系列軟體中一個獨立的應用模塊,也是應用於注朔模具設計的專用應用模塊.
1 產品建模
UG的建模功能非常強大,起主要的建模方法有:UG/實體建模(UG/Solid Modeling) UG/特徵建模(UG/Features Modeling) UG/自由曲面建模(UG/Freedom Modeling) UG/用戶自定義特徵(UG/User—Define Features)等其中,相對於其他CAD軟體UG的特徵建模是比較大的亮點,對於不太復雜的模型,特徵建模完全可以勝任,可以達到很高的的建模效率,但對於形狀/位置復雜要求實現參數化的模型,單純的特徵建模就顯得麻煩,這時草圖(Sketch)就是最常用的解決這方面問題的簡潔高效的方法.
UG中的草圖是指與實體模型相關聯的二維圖形。它可以通過對近似的曲線輪廓進行尺寸和幾何約束來准確地表達設計師們的設計意圖，再輔以拉伸、旋轉和掃描等實體建模方法來創建模型。另外設計人員在修改模型中可以通過改變草圖的形狀和參數,很方便的更改實體模型的形狀.
一般來說，草圖較多地應用在以下場合：(1)模型需要參數化驅動時；(2)要建立的特徵不是標準的成型特徵時；(3)作為自由形狀特徵的控制線；(4)作為拉伸、旋轉和掃描等的基礎特徵；(5)需要一系列成型特徵才可以建立且難以編輯時。
建立參數化模型的建模思路：不管多麼復雜的零件，都是由一些特徵組成的。對零件進行建模時，首先要充分理解設計意圖，確定建模的先後順序，然後根據需要設計出零件的總體結構，再進行細化設計。
下面通過在UG NX環境下以一個法蘭盤零件建模實例來說明利用草圖功能創建模型的設計方法（圖1） (圖1)
(1) 確定零件結構:該零件由三部分組成:回轉體/五個均布的孔/一個通孔
(2) 創建三個固定基準面和三個固定基準軸!XZ平面、YZ平面、ZY平面和X軸、Y軸、Z軸；
(3) 建立草圖選擇XZ平面為草圖平面，用草圖中的曲線命令繪制回轉體剖面的形狀，忽略不影響繪圖標注的倒角和圓角；添加幾何約束和尺寸約束使草圖約束，完成草圖（圖2）。改變草圖中的約束條件，則模型的形狀也將隨之而發生改變。這充分體現出了利用草圖功能創建的模型的兩個突出優點：易於編輯和修改；易於實現參數化和系列化設計； (圖2)
(4) 生成回轉體選擇草圖為掃描的截面線串X軸為旋轉軸，對草圖採用旋轉(Revolved Body)實體建模方法來建立旋轉體特徵，生成回轉體
(5) 分別創建延圓周分布的五個孔:利用UG的成型特徵先建立一個孔,然後在用環行陣列均布5個同樣的孔.
(6) 創建一個中心的通孔:利用成型特徵中的通孔輸入參數,選定基準平面進行通孔的操作.
2基於UG裝配的應用
UG NX裝配(Assembly)模塊提供了從底向上設計(Down-Top Modeling)和自頂向下設計(Top-Down Modeling)的裝配方式，保證了裝配模型和零件設計完全雙向相關。從底向上設計是指在生成單個零件的基礎上，通過給定相配零件之間的配對約束關系，得到裝配體的過程；自頂向下設計是指在裝配環境中創建相關零部件，從裝配頂級向下產生子裝配和零件的裝配設計過程；在實際應用中可以根據具體情況交替使用這兩種設計方法。在工裝設計中，與產品零件直接發生關系或相互之間影響尺寸、形狀、位置關系的非標件的建立要採用自頂向下設計，而標准件可通過從底向上的設計方法加入到裝配中來。UG的裝配模塊還具有製作組裝體拆卸順序的簡單動畫以一套模具為例:我們可以根據模擬實際裝配車間的模具裝配順序
2.1單元裝配體設計方法
在裝配過程中,可採用自底而上(Down-Top)和自頂而下(Top-Down)的兩種裝配設計方法
2.1.1從底向上設計方法的應用
從底向上設計裝配方法類似總裝車間的裝配，各製造車間把製造成品集件到總裝車間，總裝車間按產品結構完成產品裝配。採用從底向上設計方法就是通過添加部件到工作部件成為組件。這個部件可以是一個已存部件或一個部件家族成員。對數椐庫中已存的系列產品零件、標准件以及外購件也可通過自下而上的設計方法加入到裝配件中來。
例如:進行模具組件單元裝配時,先新建一個單元體裝配文件作為父體,在按定模,鑲件,動模板墊板,墊塊等元件的順序結構依次添加完成裝配.如(圖3)
(圖3)
2.1.2從頂向下的設計方法的應用
UG的裝配建模技術完全支持自頂向下的設計方法，即先總體設計後詳細設計，局部設計決策服從總體設計決策，它採用Context Control技術支持在裝配環境中進行零件設計。配合使用UG/WAVE技術和部件間表達式技術，可以更好地體現設計人員的設計思想。下面分別說明UG/WAVE技術在裝配過程中的使用情況。
UG的WAVE技術是一種基於裝配建模的相關性參數化設計技術，利用它可以在不同部件之間建立參數之間的相關關系，即所謂「部件間關聯」關系，實現部件之間幾何對象的相關復制。利用UG NX WAVE的強大技術，能從一個共同產品結構快速開發出新產品。WAVE技術用更新相關的組件與工具自動傳遞設計的改變，減少了設計改變的費用，大大提高了設計的重復率，還能實現快速迭代試驗和可行性研究。
2.2總體裝配建模設計方法
根據模具結構的特點,採取自頂而下和自下而上的兩種裝配方法,先新建一個父體,在依次添加子裝配體,利用對稱的方法,按照不同的裝配約束條件,最終完成整體的裝配.在裝配中約束應正確不允許發生沖突,保持正確的空間自由度,同時裝配的約束條件必須有效,以免發生未載入的情況
3結論
通過在產品的設計開發過程中應用UG NX軟體可以方便快潔的設計出產品的模型,並對模型進行各種分析,以檢驗產品是否滿足設計要求,減輕了設計者的工作強度,並能夠不斷更新產品,推動的機械領域的迅速發展.
❺ 模型檢驗常用方法有哪些
正確性分析：（模型穩定性分析，穩健性分析，收斂性分析，變化趨勢分析，極值分析等）
有效性分析：誤差分析，參數敏感性分析，模型對比檢驗
有用性分析：關鍵數據求解，極值點，拐點，變化趨勢分析，用數據驗證動態模擬。
高效性分析：時空復雜度分析與現有進行比較
❻ 模型的檢驗
在限定的時空范圍進行多層次立體模擬具有較大難度。通過勘查工作將各項水文地質因素相互轉化為概念模型,再轉變為數學模型的過程中,由於各種條件的限制,往往會出現誤差。通過降壓試驗等方法取得水文地質參數受多種因素的影響,亦難以代表較大范圍的水文地質特徵。識別模型得到的一組參數有可能並不精確代表野外的實際數值,也即指通過識別模型得到的一組參數可能並不精確代表模擬的地熱流體系統。模型檢驗有助於解決該問題。對模型進行調整檢驗,不斷改進、完善模型,使其與實際觀測資料相吻合。
由於受地熱井長觀資料完整性以及連續性限制,本次工作對新近系各熱儲層所建數值模型的擬合時間系列相對較短,而作為模型的檢驗期更為有限,只能選擇2006年11月至2007年10月一年時間作為新近系各熱儲層所建數值模型的檢驗期。
(1)檢驗方法
模型檢驗通常是將識別得到的一組參數和模型原封不動地用來模擬另一段時間的野外觀測數據,外部影響按該時段的實際情況給出,比較模擬值和實測值,兩者應在預先設定的容許誤差范圍內一致。對模型的檢驗同樣採用①對觀測井模擬結果與實測熱流體水位過程線進行對比,要求兩條對比曲線接近並達到較為理想的擬合結果,觀測值與計算值間的誤差在允許范圍內;②熱流體模擬水位等值線與實測水位等值線形狀相似。
在檢驗期內,確定館陶組分別6個長觀孔地熱流體水位標高動態曲線與模型計算曲線相比較,利用模型計算出檢驗期內的流場圖與實際繪制流場圖進行模擬對比(圖5-22)。
檢驗結果與實際誤差在允許范圍內,說明所建模型基本反映了實際地熱系統特徵,對熱儲層的模型檢驗即告結束。如果檢驗結果不滿足要求。則需要對模型重新進行模擬調參,確定一組新參數帶入模型再檢驗,直到檢驗結果滿足要求。
(2)參數的識別結果
對熱流體流場、觀測孔的擬合驗證、對模型參數的靈敏度分析,以及對實測和計算數據的誤差分析、熱流體系統的補給量和排泄量的均衡分析等大量分析研究,其目的只有一個——得到穩定可靠能反映實際地熱流體系統的數值模型。
綜上所述,計算參數分區基本合理,模型識別結束所得水文地質參數(表5-10),基本表徵了館陶組熱儲層的運動特徵,所建數值模型基本符合實際,可以利用所建數值模型進行地熱資源評價。
❼ 究竟什麼是模型檢驗
在限定的時空范圍進行多層次立體模擬具有較大難度。通過勘查工作將各項水文地質因素相互轉化為概念模型,再轉變為數學模型的過程中,由於各種條件的限制,往往會出現誤差。通過降壓試驗等方法取得水文地質參數受多種因素的影響,亦難以代表較大范圍的水文地質特徵。識別模型得到的一組參數有可能並不精確代表野外的實際數值,也即指通過識別模型得到的一組參數可能並不精確代表模擬的地熱流體系統。模型檢驗有助於解決該問題。對模型進行調整檢驗,不斷改進、完善模型,使其與實際觀測資料相吻合。
由於受地熱井長觀資料完整性以及連續性限制,本次工作對新近系各熱儲層所建數值模型的擬合時間系列相對較短,而作為模型的檢驗期更為有限,只能選擇2006年11月至2007年10月一年時間作為新近系各熱儲層所建數值模型的檢驗期。
(1)檢驗方法
模型檢驗通常是將識別得到的一組參數和模型原封不動地用來模擬另一段時間的野外觀測數據,外部影響按該時段的實際情況給出,比較模擬值和實測值,兩者應在預先設定的容許誤差范圍內一致。對模型的檢驗同樣採用①對觀測井模擬結果與實測熱流體水位過程線進行對比,要求兩條對比曲線接近並達到較為理想的擬合結果,觀測值與計算值間的誤差在允許范圍內;②熱流體模擬水位等值線與實測水位等值線形狀相似。
在檢驗期內,確定館陶組分別6個長觀孔地熱流體水位標高動態曲線與模型計算曲線相比較,利用模型計算出檢驗期內的流場圖與實際繪制流場圖進行模擬對比(圖5-22)。
檢驗結果與實際誤差在允許范圍內,說明所建模型基本反映了實際地熱系統特徵,對熱儲層的模型檢驗即告結束。如果檢驗結果不滿足要求。則需要對模型重新進行模擬調參,確定一組新參數帶入模型再檢驗,直到檢驗結果滿足要求。
(2)參數的識別結果
對熱流體流場、觀測孔的擬合驗證、對模型參數的靈敏度分析,以及對實測和計算數據的誤差分析、熱流體系統的補給量和排泄量的均衡分析等大量分析研究,其目的只有一個——得到穩定可靠能反映實際地熱流體系統的數值模型。
綜上所述,計算參數分區基本合理,模型識別結束所得水文地質參數(表5-10),基本表徵了館陶組熱儲層的運動特徵,所建數值模型基本符合實際,可以利用所建數值模型進行地熱資源評價。
❽ 模型的檢驗包括哪幾個方面
模型的檢驗包括哪幾個方面，具體含義是什麼？模型的檢驗主要包括：經濟意義檢驗、統計檢驗、計量經濟學檢驗、模型的預測檢驗。
①在經濟意義檢驗中，需要檢驗模型是否符合經濟意義，檢驗求得的參數估計值的符號、大小、參數之間的關系是否與根據人們的經驗和經濟理論所擬訂的期望值相符合；
②在統計檢驗中，需要檢驗模型參數估計值的可靠性，即檢驗模型的統計學性質，有擬合優度檢驗、變數顯著檢驗、方程顯著性檢驗等；
③在計量經濟學檢驗中，需要檢驗模型的計量經濟學性質，包括隨機擾動項的序列相關檢驗、異方差性檢驗、解釋變數的多重共線性檢驗等；
④模型的預測檢驗，主要檢驗模型參數估計量的穩定性以及對樣本容量變化時的靈敏度，以確定所建立的模型是否可以用於樣本觀測值以外的范圍。
請採納~
❾ 模型的檢驗包括哪幾個方面
模型的檢驗主要包括經濟意義檢驗、統計檢驗、計量經濟學檢驗、模型的預測檢驗。
1、在經濟意義檢驗中，需要檢驗模型是否符合經濟意義，檢驗求得的參數估計值的符號、大小、參數之間的關系是否與根據人們的經驗和經濟理論所擬訂的期望值相符合。
2、在統計檢驗中，需要檢驗模型參數估計值的可靠性，即檢驗模型的統計學性質，有擬合優度檢驗、變數顯著檢驗、方程顯著性檢驗等。
3、在計量經濟學檢驗中，需要檢驗模型的計量經濟學性質，包括隨機擾動項的序列相關檢驗、異方差性檢驗、解釋變數的多重共線性檢驗等。
4、模型的預測檢驗，主要檢驗模型參數估計量的穩定性以及對樣本容量變化時的靈敏度，以確定所建立的模型是否可以用於樣本觀測值以外的范圍。
❿ 數學建模優化問題中 一般模型檢驗如何寫
你好，模型的檢驗一般是從兩個角度出發的
一個是模型的穩定性，也就是你所建的模型中有參數，當在一定程度上，你改變其中參數的取值范圍，你所得的結果是不是相差不大，如果不大，說明模型較穩定。例如：y=ax1+bx2；且a+b=1；a，b就是權重參數，當你改變a值，看看結果怎麼變化，這就是優化。當然要是你是用演算法的話，用計算機模擬就更好了。
另一個就是模型的正確性，也就是你建的模型的結果是正確的。你可以用另一種很簡單的方法論證你的結果，或者與你看到的文獻中其他人研究的結果對比，從而得出你的結果正確性。
希望能幫到你，我是數學建模愛好者，參加過數學建模國賽和美賽，還有很多比賽，有興趣可以成為朋友哦