1) hierarchical modeling way
分级建模法
2) class ratio modelling method
级比建模法
1.
A new method of building homogeneous exponential model for single consequence in grey system, class ratio modelling method, is put forward in this paper.
对灰色系统单序列,本文提出了建立齐次指数模型的一种新方法——级比建模法,证明了模型完全具有原始数据的升、降、凹、凸等几何性质。
3) component modeling method
部件级建模方法
1.
According to the engine functional principle, control law,and vast test data,and based on the design of model structures using modularization methods,the engine state variable models and precise function models were developed using the component modeling method.
根据某型涡扇发动机的功能原理、控制规律和大量的试验数据,在对发动机模型结构进行模块划分的基础上,基于部件级建模方法建立了发动机的状态变量模型和精细化功能模型。
4) hierarchical modeling method
层级建模方法
1.
In order to establish virtual screening experiment system,a hierarchical modeling method based on OpenGL is put forward.
为建立实用的虚拟筛分实验系统,提出了一种基于OpenGL的层级建模方法,用树形结构描述模型各部件间的层级关系,采用嵌套显示列表技术实现模型绘制。
5) Compartmental Modeling
分段法建模
6) multi-level simulation method
分级模拟方法
1.
A multi-level simulation method is presented for predicting the elastic moduli of hardened cement paste.
提出了硬化水泥石弹性模量预测的分级模拟方法。
补充资料：相关分析法建模
通过对系统输入和输出的相关函数之间的关系进行分析建立系统的数学模型。这种方法可以比较有效地克服系统输出中含有的随机噪声给建模带来的困难。适当选择输入，使它与噪声成为统计不相关的，就可通过相关运算把系统的输入输出关系转变为输入自相关和输入输出互相关的关系，从而消除系统噪声的影响，使建模更为容易。
随机系统的建模有两种常用的相关分析法。第一种是以脉冲响应（见过渡过程）为模型，连续系统和离散系统的输入与输出可以通过脉冲响应联系起来，它们的数学表达式分别是 和yt＝。式中h(τ)和hτ是系统的脉冲响应，u(t)和ut是系统的输入，y(t)和yt是系统的输出,ε(t)和εt分别是与u(t)和ut统计不相关的白噪声。通过相关运算，分别得到系统的输入自相关函数Ruu(t)与输入输出互相关函数Ruy(t)之间的关系：和。于是随机性的输入与输出之间的关系被确定性的自相关函数与互相关函数之间的关系所代替，这就是著名的维纳-霍夫方程 (见维纳滤波)。在适当地选择输入，求得输入自相关函数和输入输出互相关函数之后,只须解出维纳-霍夫方程就可以得到随机系统的脉冲响应模型。第二种随机系统模型是自回归模型:yt＝a1yt-1+a2yt-2+...+anyt-n+εt,式中{yt}是系统的平稳输出序列,{εt}是白噪声序列,yt与εt,εt+1,...是统计不相关的,a1,a2,...,an是模型中待估计的系数。对于这种模型，相关分析法建模是利用输出序列{yt}的自相关序列{rj＝E[yt,yt+j]，j＝0，1，2，...}求得系数a1,a2,...,an的估计值,最后得到随机系统的自回归模型。
随机系统的建模有两种常用的相关分析法。第一种是以脉冲响应（见过渡过程）为模型，连续系统和离散系统的输入与输出可以通过脉冲响应联系起来，它们的数学表达式分别是 和yt＝。式中h(τ)和hτ是系统的脉冲响应，u(t)和ut是系统的输入，y(t)和yt是系统的输出,ε(t)和εt分别是与u(t)和ut统计不相关的白噪声。通过相关运算，分别得到系统的输入自相关函数Ruu(t)与输入输出互相关函数Ruy(t)之间的关系：和。于是随机性的输入与输出之间的关系被确定性的自相关函数与互相关函数之间的关系所代替，这就是著名的维纳-霍夫方程 (见维纳滤波)。在适当地选择输入，求得输入自相关函数和输入输出互相关函数之后,只须解出维纳-霍夫方程就可以得到随机系统的脉冲响应模型。第二种随机系统模型是自回归模型:yt＝a1yt-1+a2yt-2+...+anyt-n+εt,式中{yt}是系统的平稳输出序列,{εt}是白噪声序列,yt与εt,εt+1,...是统计不相关的,a1,a2,...,an是模型中待估计的系数。对于这种模型，相关分析法建模是利用输出序列{yt}的自相关序列{rj＝E[yt,yt+j]，j＝0，1，2，...}求得系数a1,a2,...,an的估计值,最后得到随机系统的自回归模型。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条