1) GM-GRNN model
GM-GRNN模型
2) GRNN model
GRNN模型
3) GRNN neural networks modeling
GRNN神经网络模型
5) GM(1,1) model
GM(1,1)模型
1.
Improved GM(1,1) Model and Its Application
改进的GM(1,1)模型及其应用
2.
New type of data transformation and its application in GM(1,1) model
一种新型数据变换技术及其在GM(1,1)模型中的应用
3.
The application of Gray GM(1,1) model and Verhulst model in the forecast of farmland in the karst area——A case in Bijie ecological experimental area
灰色GM(1,1)模型和Verhulst模型在喀斯特地区耕地预测中的应用——以毕节生态试验区为例
6) GM(1,1)model
GM(1,1)模型
1.
31%,with obviously high accuracy of prediction than GM(1,1)model.
在此基础上,运用灰色系统理论建立灰色不等维递补GM(1,h)模型对6个站的年ET0进行了模拟预测,并与灰色GM(1,1)模型进行了比较。
2.
Finally,the investment of 32 Hdesigned projects is estimated by GM(1,1)model in grey foresting method.
其原理是:首先选取典型工程建立特征元素的隶属函数,其次采用判断矩阵法确定各特征元素的权重,并通过计算典型工程与拟建工程的贴近度选出相似工程,最后运用灰色预测理论的GM(1,1)模型对拟建工程的投资进行估算。
3.
GM(1,1)model is amended by season exponent and is applied to forecast air quality in Zhengzhou,the application examples show the effectiveness in the time series prediction with a seasonal change.
在GM(1,1)模型基础上建立季节指数修正GM(1,1)模型,并应用到郑州市空气质量预测中,应用实例表明,该模型对含有季节变动因素的时间序列的预测,具有较好的效果。
补充资料：AutoCad 教你绘制三爪卡盘模型,借用四视图来建模型
小弟写教程纯粹表达的是建模思路,供初学者参考.任何物体的建摸都需要思路,只有思路多,模型也就水到渠成.ok废话就不说了.建议使用1024X768分辨率
开始
先看下最终效果
第一步,如图所示将窗口分为四个视图
第二步,依次选择每个窗口,在分别输入各自己的视图
第三步,建立ucs重新建立世界坐标体系,捕捉三点来确定各自的ucs如图
第四步,初步大致建立基本模型.可以在主视图建立两个不同的圆,在用ext拉升,在用差集运算.如图:
第五步:关键一步,在此的我思路是.先画出卡爪的基本投影,在把他进行面域,在进行拉升高度分别是10,20,30曾t形状.如图:
第六步:画出螺栓的初步形状.如图
第七步:利用ext拉升圆,在拉升内六边形.注意拉升六边行时方向与拉升圆的方向是相反的.
之后在利用差集运算
第八步:将所得内螺栓模型分别复制到卡爪上,在利用三个视图调到与卡爪的中心对称.效果如图红色的是螺栓,最后是差集
第九步:阵列
第10步.模型就完成了
来一张利用矢量处理的图片
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
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