數(shù)學(xué)建模和統(tǒng)計建模的區(qū)別精選(九篇)

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第1篇：數(shù)學(xué)建模和統(tǒng)計建模的區(qū)別范文

【關(guān)鍵詞】民族數(shù)學(xué)教育 數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)實驗 教學(xué)改革方案

【中圖分類號】G642 【文獻標(biāo)識碼】A 【文章編號】1674-4810(2012)21-0004-02

一 引言

隨著高等教育改革的不斷深入,民族院校的專業(yè)布局已日趨合理,但與普通高校相比,民族性特點仍然較突出。由于民族院校的學(xué)生大多來自邊遠(yuǎn)少數(shù)民族地區(qū),中學(xué)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較薄弱,總體知識面相對狹窄。因此,為了把他們培養(yǎng)成能服務(wù)民族地區(qū)經(jīng)濟文化建設(shè)的合格人才,在制訂教學(xué)計劃和設(shè)置課程體系等方面必須做到量體裁衣。

數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)實驗課程體系涉及高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、微分方程、運籌學(xué)、圖論、數(shù)值分析、優(yōu)化理論、計算機基礎(chǔ)、計算機語言、數(shù)學(xué)模型和數(shù)學(xué)實驗等系列課程,這些課程部分內(nèi)容交叉重復(fù)但又各有側(cè)重。如何將這些課程有機地加以銜接,讓學(xué)生系統(tǒng)地把握數(shù)學(xué)建模的基本思想、基本方法和基本策略,較好地運用所學(xué)知識來解決相關(guān)問題,已成為該系列課程教學(xué)中值得深思的課題。結(jié)合民族地區(qū)特色,建立健全數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)實驗課程體系、調(diào)整相關(guān)教學(xué)內(nèi)容、改變培養(yǎng)模式、科學(xué)合理地制訂教學(xué)計劃、設(shè)置課程等一系列改革,是發(fā)展民族地區(qū)數(shù)學(xué)教育的必然選擇。

二 民族院校數(shù)學(xué)教學(xué)的現(xiàn)狀

由于歷史原因,民族院校大多以人文學(xué)科為主。近年來,為主動適應(yīng)國家和民族地區(qū)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略性調(diào)整、人才市場需求,全面提高民族高校辦學(xué)質(zhì)量,各民族高校普遍進行了學(xué)科專業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整。民族高校以人文社會科學(xué)為主的學(xué)科專業(yè)結(jié)構(gòu)有了較大的改變,一些院校向著綜合型方向發(fā)展,有的民族院校則以理工學(xué)科為主要特色。一個學(xué)校數(shù)學(xué)學(xué)科的狀況,將直接影響著該校其他理工科和管理類學(xué)科的發(fā)展。目前,我國13所民族院校中,基本上都開設(shè)了數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)、信息與計算科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)或相關(guān)數(shù)學(xué)專業(yè)。由于數(shù)學(xué)學(xué)科基礎(chǔ)性較強,因此在專業(yè)基礎(chǔ)課的設(shè)置方面,民族院校與普通高校沒有本質(zhì)區(qū)別。然而,由于民族院校師生結(jié)構(gòu)的特殊性及理工類專業(yè)設(shè)置的滯后性等原因,導(dǎo)致大部分學(xué)校在數(shù)學(xué)教學(xué)方面仍存在一些問題。

民族院校是在人文學(xué)科的基礎(chǔ)上增設(shè)理工類學(xué)科的,除張大林提到的學(xué)生數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較薄弱、教師教學(xué)方法較傳統(tǒng)等問題外,還存在專業(yè)課程的設(shè)置不合理、課程銜接不當(dāng)、教師不能較好地把握因材施教原則等問題。隨著素質(zhì)教育理念的推廣,在大學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)中融入數(shù)學(xué)建模思想已普遍達成共識。然而,受師資力量和水平的限制,在大學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)中很難做到引進與專業(yè)相關(guān)的數(shù)學(xué)建模案例。當(dāng)前大學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)基本分為文科類、經(jīng)濟管理類、理工科類和數(shù)學(xué)類幾個層次,為了便于同步教學(xué),教師在教學(xué)過程中一般只從這幾個層次上加以區(qū)分。因此,結(jié)合人才培養(yǎng)目標(biāo)、社會需求和專業(yè)特點開展教學(xué)是今后大學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)改革的一個方向。

三 數(shù)學(xué)教育與課程體系改革

何偉等在闡述關(guān)于民族院校數(shù)學(xué)教育的思考中提到,自然科學(xué)沒有民族性,但自然科學(xué)的掌握者有民族性,對其進行的教學(xué)可以有民族特點。因此,民族院校的數(shù)學(xué)教育可以結(jié)合民族特性開展。在完成基礎(chǔ)數(shù)學(xué)教學(xué)的基礎(chǔ)上,應(yīng)以數(shù)學(xué)建模系列課程教學(xué)為載體,根據(jù)民族地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展對人才的需求,選擇有利于發(fā)展民族經(jīng)濟的教學(xué)內(nèi)容和人才培養(yǎng)模式,大力開展具有民族特性的數(shù)學(xué)教育。在教學(xué)過程中,重點培養(yǎng)學(xué)生把握民族地區(qū)發(fā)展的前景分析能力和項目開發(fā)能力。在地方民族院校中,應(yīng)結(jié)合地方實際,針對民族旅游開發(fā)、民族工藝品設(shè)計、民族藥品研制過程中涉及的數(shù)學(xué)模型展開教學(xué),探索合適的具有地方特色的創(chuàng)新性人才培養(yǎng)模式。

數(shù)學(xué)建模教學(xué)與競賽活動,是一項成功的高等教育改革實踐。從13所民族院校的人才培養(yǎng)方案中不難看出,隨著數(shù)學(xué)建模競賽活動影響力的擴大,各民族院校也加大了對數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)實驗系列課程的教學(xué)力度。然而,縱觀各民族院校數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)、信息與計算科學(xué)專業(yè)、統(tǒng)計學(xué)專業(yè)等數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)的培養(yǎng)方案,不難發(fā)現(xiàn)其課程體系中與數(shù)學(xué)建模和數(shù)學(xué)實驗課相關(guān)的課程之間不能較好地銜接。因此,在公共課擠壓專業(yè)課學(xué)時的情況下,只有科學(xué)有效地開設(shè)數(shù)學(xué)建模系列課程,將擬開設(shè)的課程有機地銜接起來,才能讓學(xué)生系統(tǒng)地學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)建模的思想和方法。綜合各高校課程設(shè)置情況與教學(xué)實踐,我們認(rèn)為數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)實驗系列課程可以按下圖的關(guān)系加以銜接。

數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)實驗系列課程銜接關(guān)系結(jié)構(gòu)圖

另外,因為這一系列課程中均包含數(shù)學(xué)建模的思想和方法,所以在教學(xué)過程中可以將課程之間交叉的內(nèi)容著重放在一門課中展開,從而突破各門課程的學(xué)時限制。例如,線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃和動態(tài)規(guī)劃等優(yōu)化數(shù)學(xué)模型可以放在運籌學(xué)課程中進行教學(xué),而在數(shù)學(xué)模型課程教學(xué)中不再重復(fù)這部分內(nèi)容。這種將數(shù)學(xué)模型課程中涉及的具體模型放到相關(guān)課程里進行教學(xué),是將數(shù)學(xué)建模思想融入其他課程教學(xué)的最好體現(xiàn)。當(dāng)然,教學(xué)的內(nèi)容除覆蓋基本知識點外,應(yīng)結(jié)合專業(yè)特點展開。只有靈活選取有利于學(xué)生就業(yè)的內(nèi)容進行教學(xué),才能讓學(xué)生學(xué)以致用。教學(xué)的形式應(yīng)多樣化,可以開展專題講座,也可以引導(dǎo)學(xué)生從簡單課題入手,將實驗室交給學(xué)生,讓學(xué)生自己去思考、去實踐。

* 基金項目:貴州民族大學(xué)2011年教學(xué)改革工程項目《數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)實驗課程體系教學(xué)改革》的研究成果(編號:GUZN2011JG16) 四 數(shù)學(xué)建模活動與學(xué)生素質(zhì)培養(yǎng)

高等教育的發(fā)展趨勢更強調(diào)素質(zhì)教育,而強調(diào)學(xué)生學(xué)習(xí)活動的實踐性是素質(zhì)教育的內(nèi)涵之一,從實踐中獲得的經(jīng)驗與知識,更容易產(chǎn)生沉淀而成為人的素質(zhì)。應(yīng)用數(shù)學(xué)知識分析和解決一些問題的實踐活動統(tǒng)稱為數(shù)學(xué)建模活動,它是一種小型的科研活動。通過參加這項活動,學(xué)生可以對科研活動的全過程有一個初步的了解,在科研的各個環(huán)節(jié)均可得到訓(xùn)練,這些環(huán)節(jié)包括:分析和理解問題背景、收集相關(guān)信息、明確主攻目標(biāo)、方案比較與抉擇、模型建立與求解、仿真檢驗與模型改進等。數(shù)學(xué)建模活動作為全國高校規(guī)模最大的課外科技活動,它可以拓寬學(xué)生的知識面,培養(yǎng)和提高學(xué)生運用所學(xué)的數(shù)學(xué)知識和其他各專業(yè)知識解決實際問題的綜合能力。

當(dāng)前,很多學(xué)校圍繞大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽開展了豐富多彩的數(shù)學(xué)建模活動,拓寬了學(xué)生綜合素質(zhì)的培養(yǎng)途徑。徐世英認(rèn)為數(shù)學(xué)建模活動對培養(yǎng)學(xué)生的綜合素質(zhì)和促進教學(xué)改革有積極的作用,且提出了進一步強化數(shù)學(xué)建模活動的途徑。在大學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)過程中,針對不同專業(yè)和不同年級的學(xué)生,設(shè)計一些數(shù)學(xué)建模相關(guān)課題供學(xué)生訓(xùn)練,不但能增長學(xué)生的知識,還能提升學(xué)生的科研能力。在大一階段,可以讓學(xué)生結(jié)合專業(yè)基礎(chǔ)課的學(xué)習(xí),運用數(shù)學(xué)軟件開展一些與曲線擬合等預(yù)測模型相關(guān)的數(shù)學(xué)建模活動;在大二階段,可以讓學(xué)生結(jié)合微分方程和運籌學(xué)等課程,針對校園優(yōu)化管理等某一具體問題開展一些綜合性的研究;在大三階段,讓學(xué)生參加全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽等課外科技實踐活動;此后,可以將學(xué)生送到學(xué)校建立的實習(xí)實訓(xùn)基地進行實訓(xùn)。

結(jié)合學(xué)生實際情況,在不同的學(xué)習(xí)階段開展不同的數(shù)學(xué)建模活動,既有助于培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,又有助于培養(yǎng)學(xué)生運用所學(xué)知識解決實際問題的能力。通過參加數(shù)學(xué)建模競賽等課外科技實踐活動,也可以培養(yǎng)學(xué)生查閱資料、文字表達等方面的能力。通過參加數(shù)學(xué)建模活動,還可以強化學(xué)生的創(chuàng)新意識與創(chuàng)新精神,培養(yǎng)他們團結(jié)協(xié)作的精神、克服困難的意志力、心理調(diào)節(jié)能力以及成功后的體驗等,這些都是成就事業(yè)的重要心理素質(zhì)。

參考文獻

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[3]何偉、鄭更新、陳祖蔭.數(shù)學(xué)建模活動與民族院校數(shù)學(xué)教育改革[J].民族教育研究,1998(3):79~83

第2篇：數(shù)學(xué)建模和統(tǒng)計建模的區(qū)別范文

關(guān)鍵詞:數(shù)學(xué)建模 數(shù)學(xué)建模競賽 大學(xué)綜合素質(zhì)

中圖分類號: G642文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1007-3973(2010)06-157-02

自從1995年我校首次組織學(xué)生參加全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽工作以來,不知不覺我在數(shù)學(xué)建模教學(xué)與競賽工作已有16年。在校、教務(wù)處、理學(xué)院的領(lǐng)導(dǎo)下, 通過全體教練在教學(xué)上不斷探索和共同努力, 取得了優(yōu)異的成績, 共獲全國一等獎26項,全國二等獎49項,浙江省獎項多項,2006年至今共獲美國特等獎1項,一等獎9項,二等獎16項。取得了省參賽高校與全國同類高校中的優(yōu)異成績。通過十幾年來的教學(xué)與競賽活動, 我感觸很多, 現(xiàn)有如下一點認(rèn)識與體會。

1數(shù)學(xué)建模教學(xué)及意義

數(shù)學(xué)建模是就是應(yīng)用建立數(shù)學(xué)模型來解決各種實際問題的方法,即就是通過對實際問題的抽象、簡化,確定變量和參數(shù),應(yīng)用某些“規(guī)律”建立起變量、參數(shù)間的確定的數(shù)學(xué)模型,并對數(shù)學(xué)模型求解,解釋、驗證所得到的結(jié)論,從而確定能否用于實際問題的多次驗證、循環(huán)并不斷深化的過程。它作為聯(lián)系數(shù)學(xué)與實際問題的橋梁,是數(shù)學(xué)在各個領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的媒介,是數(shù)學(xué)理論知識和應(yīng)用能力共同提高的最佳結(jié)合點,在培養(yǎng)學(xué)生過程中,數(shù)學(xué)建模教學(xué)起到了啟迪學(xué)生的創(chuàng)新意識和創(chuàng)新思維、培養(yǎng)綜合素質(zhì)和實踐動手能力的作用,是培養(yǎng)創(chuàng)新型人才的一條重要途徑。

2數(shù)學(xué)建模教學(xué)內(nèi)容和方法

數(shù)學(xué)建模教學(xué)的根本宗旨是學(xué)生能力的培養(yǎng)和綜合素質(zhì)的提高, 而能力和素質(zhì)的培養(yǎng)應(yīng)以知識及教學(xué)活動為載體, 同時須輔之以相應(yīng)的教學(xué)內(nèi)容和方法。由于數(shù)學(xué)建模課程教學(xué)不同與其它數(shù)學(xué)類課程,其主要特點:(1)數(shù)學(xué)建模的主要“載體”是一個個的具體問題, 這些具體問題大多是各領(lǐng)域的實際問題或是它們的抽象和簡化。(2)數(shù)學(xué)建模的問題涉及各個領(lǐng)域, 且均有一定的深度和廣度, 并非單靠數(shù)學(xué)知識和某些專業(yè)知識就能完成, 但如果不具備數(shù)學(xué)知識和相關(guān)的專業(yè)知識是根本無法建立數(shù)學(xué)模型的; 而且即使已建立起的模型, 單靠某一學(xué)科的知識往往不可能得到滿意的模型解。總而言之, 數(shù)學(xué)建模常常需要跨學(xué)科跨專業(yè)的多學(xué)科多專業(yè)知識的綜合施用。因此,我們必須處理好書本知識與實際問題的關(guān)系,數(shù)學(xué)知識與其它相關(guān)知識的關(guān)系。

我校自1995年開設(shè)數(shù)學(xué)建模課程以來,根據(jù)實際需要,課程設(shè)置不斷得到改革,目前課程組面向全校開設(shè)了多種不同課時不同程度要求的數(shù)學(xué)建模系列課程,包括數(shù)學(xué)實驗以及課程設(shè)計等實踐性環(huán)節(jié)。課程設(shè)置滿足了不同專業(yè)學(xué)生的多樣化需求和大量學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)建模的大眾化需求。根據(jù)我校特點,我們將數(shù)學(xué)建模課程的目標(biāo)定位為“學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)建模的常用基礎(chǔ)知識和基本方法,培養(yǎng)學(xué)生綜合素質(zhì)、團隊精神和實踐能力,努力提高學(xué)生研究性學(xué)習(xí)和創(chuàng)新性應(yīng)用能力”。 根據(jù)這樣一個目標(biāo)定位,在教學(xué)安排上注意基礎(chǔ)知識的寬泛性,建模訓(xùn)練的應(yīng)用性,教學(xué)方法的研究性。課程教學(xué)內(nèi)容分為四大模塊。(1)常用的數(shù)學(xué)方法講解,如運籌學(xué)中的規(guī)劃論、圖論、組合優(yōu)化、排隊論等,概率統(tǒng)計與馬爾可夫過程、層次分析,常微分方程,還有計算方法等等。當(dāng)然我們不可能把這些內(nèi)容面面俱到地細(xì)講,只是擇其要義,把最基本最有用的一些思想與方法展示給學(xué)生,讓學(xué)生知道一些基本思想,同時知道何處可以找到何種方法用于解決何種問題。余下的問題則由學(xué)生自己去解決。本模塊教學(xué)時數(shù)在各個不同層次分別為20到40學(xué)時;(2)建模分析,這一塊除了歷年競賽模型外,還從教師自身的科研課題以及大量的科技雜志上精選加工了為數(shù)不少的建模案例,讓學(xué)生初步明白用數(shù)學(xué)方法解決實際問題的一些基本方法。這里有的是老師講解分析,有的則是讓學(xué)生先讀后講,即讓學(xué)生先去嘗試著對所給問題建模并給以解決,然后向大家介紹他所用的方法,并讓大家討論,最后老師作簡要總結(jié)或補充。這種教學(xué)方式是完全區(qū)別于傳統(tǒng)的教學(xué)方式的,也是數(shù)學(xué)建模課程最具特色的內(nèi)容之一(時)。(3)數(shù)學(xué)軟件的使用以及計算機編程能力的培養(yǎng),這一模塊可以穿插在前兩塊的過程之中,也可以數(shù)學(xué)實驗課的形式得以體現(xiàn)。若以實驗課形式出現(xiàn),則根據(jù)各個層次的不同,學(xué)時為17學(xué)時(課程配套的課內(nèi)實驗)到33學(xué)時(獨立開設(shè)的數(shù)學(xué)實驗選修課)。以上三塊內(nèi)容互相補充,互為依托,彼此間也沒有一個明確界限,每一塊內(nèi)容,也沒有明確的范圍限制,尤其是第二大塊,我們幾年下來,可以說每年的教學(xué)內(nèi)容都有較大的更新。而數(shù)學(xué)建模也正因為此而使得它對于師生兩方面都是極具挑戰(zhàn)性。(4)在前面三塊的基礎(chǔ)上,再配以實踐性教學(xué)環(huán)節(jié)的設(shè)計,該環(huán)節(jié)中學(xué)生分成3人一組,要求學(xué)生根據(jù)教師提出的實際問題進行充分討論,廣泛查閱有關(guān)資料,提出各自的觀點及模型雛形,寫出對應(yīng)的論文梗概,然后在班上進行討論。

通過學(xué)習(xí)要讓學(xué)生學(xué)會數(shù)學(xué)建模的思想,即在理解問題的基礎(chǔ)上,將具體問題總結(jié)歸納提煉為一個數(shù)學(xué)問題,并設(shè)計出一整套求解方法來加以求解。難點是能夠使用的數(shù)學(xué)方法涉及面太多太廣,作為一個本科學(xué)生,尤其是我校這樣地方性普通學(xué)校的學(xué)生難以在短期內(nèi)接受。針對這個難題,我們采用基礎(chǔ)知識和案例教學(xué)相結(jié)合,理論教學(xué)和上機實踐相結(jié)合,教師講課和學(xué)生自主練習(xí)相結(jié)合,教師引導(dǎo)和學(xué)生收集資料,探索討論相結(jié)合,學(xué)生報告加教師點評相結(jié)合的方法,較好地解決了這個難題。十余年的教學(xué)實踐證明,經(jīng)過我們以這樣一個模式培養(yǎng)的學(xué)生已經(jīng)初步具備了從實際問題,到數(shù)學(xué)方法,到計算機編程實現(xiàn)并最終解決問題的基本能力,這一點不僅從我們的學(xué)生在歷年的競賽中均取得良好的成績中可以得到驗證,而且從畢業(yè)設(shè)計,指導(dǎo)“新苗人才計劃”、“創(chuàng)新杯”等科研活動,學(xué)生就業(yè),及研究生學(xué)習(xí)中充分體現(xiàn)。

3數(shù)學(xué)建模教學(xué)與競賽關(guān)系

從我校數(shù)學(xué)建模活動實踐說明,數(shù)學(xué)建模競賽推進了數(shù)學(xué)建模教學(xué)課程化,數(shù)學(xué)建模課程教學(xué)為競賽活動開展打下了基礎(chǔ),同時開設(shè)數(shù)學(xué)建模課程的目的也轉(zhuǎn)向了競賽與普及相結(jié)合,以提高大學(xué)生的綜合素質(zhì)和實踐能力作為一個重要目標(biāo)。我校最初開設(shè)選修課是因為參加數(shù)學(xué)建模競賽的需要,選修的學(xué)生數(shù)較少,而且必須是往年成績較優(yōu)的學(xué)生才允許選修。經(jīng)過幾年探索,我們通過以競賽為平臺, 加強引導(dǎo)與指導(dǎo), 充分激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和熱情。而且通過數(shù)學(xué)建模競賽,促進了我校教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)手段的創(chuàng)新,參加過訓(xùn)練和競賽的學(xué)生們普遍感到,以往學(xué)多門課程的知識不如參加一次競賽集訓(xùn)學(xué)得全面和扎實。因為數(shù)學(xué)建模競賽需要全面掌握本領(lǐng)域相關(guān)知識, 在深入理解、領(lǐng)會前人智能精髓的基礎(chǔ)上, 敢于提出自己的想法和觀點。只有善于進行創(chuàng)造性地學(xué)習(xí)和運用知識, 善于對已知知識進行融會貫通, 注意知識積累的同時更注重對知識的處理和運用, 才能取得成功。隨著數(shù)學(xué)建模競賽在我校影響的增加,同時參加競賽過的學(xué)生能力的提高,要求選修數(shù)學(xué)建模課程的學(xué)生逐年增加,使得開設(shè)數(shù)學(xué)建模必修課有了一定的群眾基礎(chǔ),同時開設(shè)數(shù)學(xué)建模課程的目的也轉(zhuǎn)向了競賽與普及相結(jié)合,以提高大學(xué)生的綜合素質(zhì)和實踐能力作為一個重要目標(biāo)。目前,已在自動化、信息管理、統(tǒng)計、電子信息科學(xué)與技術(shù)、計算機、軟件、通信等專業(yè)的學(xué)生開設(shè)不同層次的數(shù)學(xué)建模必修課與限選課,同時仍然在全校開設(shè)不同層次的數(shù)學(xué)建模選修課。對于不同層次,理論教學(xué)學(xué)時分別為34、50、66學(xué)時,并輔以上機實踐訓(xùn)練,每年從當(dāng)初幾十名學(xué)生到目前每年近2000名學(xué)生修讀此課。參加校數(shù)學(xué)建模競賽學(xué)生近600人。數(shù)學(xué)建模教學(xué)已經(jīng)形成了多個品種、多種層次、多種方式的教學(xué)格局。

4數(shù)學(xué)建模教學(xué)團隊重要性

課程教學(xué)實施與建設(shè)離不開教學(xué)團隊建設(shè),這一點數(shù)學(xué)建模教學(xué)團隊建設(shè)更顯得重要。因為一切科學(xué)研究都需要建模,而建模會用到多方面的知識與技能,例如,通過數(shù)據(jù)處理分析,找出統(tǒng)計規(guī)律的能力、運用數(shù)學(xué)知識建立數(shù)學(xué)模型的能力、運用最優(yōu)化方法與技術(shù)改進模型并設(shè)計出算法的能力等等。這些能力的培養(yǎng)單靠一門課程的努力是不夠的。因此數(shù)學(xué)建模教學(xué)與競賽離不開集體的力量,教學(xué)內(nèi)容涉及面廣、方法多、工作量大,必須組建一支知識面寬、業(yè)務(wù)素質(zhì)高、解決實際問題能力強、熱愛學(xué)生、具有團結(jié)協(xié)作和樂于奉獻精神的新型教師隊伍。我校課程小組利用這些年新進教師比較多的實際情況,每年動員吸收適量新教師加入到數(shù)學(xué)建模教師隊伍。通過以老帶新,請專家來我校講學(xué)或讓有一定潛力的教師外出觀摩或參加相關(guān)交流活動等形式逐步提高青年教師的數(shù)學(xué)建模教學(xué)水平。通過努力,已經(jīng)建設(shè)成功一支規(guī)模適當(dāng)、水平較高、結(jié)構(gòu)合理、相對穩(wěn)定的數(shù)學(xué)建模師資隊伍,教師隊伍從最初的5名教師擴展為現(xiàn)在的15位教師。課程教師隊伍在年齡結(jié)構(gòu)、學(xué)歷結(jié)構(gòu)、知識結(jié)構(gòu)各個方面得到了很大的改善。原先5位教師中僅有2名副教授和3名講師,現(xiàn)有教師中有5位教授,7位副教授,博士學(xué)位獲得者有8名,超過50%。課程組教師的教學(xué)科研水平較高。這為我校數(shù)學(xué)建模活動很好開展作了保障。

5數(shù)學(xué)建模教學(xué)促進了數(shù)學(xué)課程教學(xué)的改革

數(shù)學(xué)建模教學(xué)促進了我校數(shù)學(xué)課程教學(xué)的改革工作,這種促進既有內(nèi)容上的也有教學(xué)方法上的。比如早在上世紀(jì)末,我們與電子分院部分教師一道組織討論,在高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)以及概率統(tǒng)計教學(xué)中,找一些結(jié)合學(xué)生專業(yè)方向工程背景的實際問題,融入到課堂教學(xué)中,加強應(yīng)用所學(xué)方法解決實際問題的例子,一方面可以使學(xué)生學(xué)到數(shù)學(xué)在本專業(yè)用處與數(shù)學(xué)建模知識,另一方面也可以使學(xué)生加深對數(shù)學(xué)思想本質(zhì)的理解。這與以后將數(shù)學(xué)建模思想融入到本科公共課程數(shù)學(xué)中思想是一致的。另外,在第二學(xué)期,開設(shè)高等數(shù)學(xué)實驗試驗。并且在數(shù)學(xué)建模教學(xué)方法上探索得到經(jīng)驗,有目的應(yīng)用到其他數(shù)學(xué)教學(xué)方法上,在教學(xué)中注意強調(diào)討論式教學(xué)以及學(xué)生的自主學(xué)習(xí)嘗試。激發(fā)學(xué)生的多種思維,增強其學(xué)習(xí)主動性,培養(yǎng)學(xué)生獨立思考,積極思維的特性,這樣有利于學(xué)生根據(jù)自己的特點把握所學(xué)知識,形成自己的學(xué)習(xí)機制,逐步培養(yǎng)很強的自學(xué)能力和分析、解決新問題的能力。

6數(shù)學(xué)建模教學(xué)活動對學(xué)生能力培養(yǎng)影響

通過數(shù)學(xué)建模教學(xué)、組織大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽,學(xué)生在數(shù)學(xué)應(yīng)用能力、分析處理問題綜合素質(zhì)方面得到極大的提高,表現(xiàn)出很好的繼續(xù)培養(yǎng)潛力。培養(yǎng)鍛煉提高了教師的教學(xué)、科研能力;活躍了本科生的科技活動和學(xué)習(xí)氛圍。正像我校參加過數(shù)學(xué)建模活動學(xué)生代表王教團感言那樣,數(shù)學(xué)建模,它魅力無窮,能夠很好地鍛煉和考查一個人的綜合素質(zhì),是培養(yǎng)創(chuàng)新能力的一個極好載體。它能充分體現(xiàn)參與者的洞察力、創(chuàng)造力、數(shù)學(xué)語言翻譯能力、文字表達能力、綜合應(yīng)用分析能力、想象力、使用當(dāng)代科技最新成果的能力等等;它能塑造參與者同舟共濟的團隊精神、自律精神和協(xié)調(diào)組織能力,提高自主學(xué)習(xí)的能力和主動尋求問題、思考問題、解決問題的能力。 正是這些能力的培養(yǎng)和鍛煉,使我在后續(xù)的一些學(xué)習(xí)和研究工作中能夠游刃有余。在大三大四階段,我和團隊的其余4位成員承擔(dān)完成了07年省新苗人才計劃項目,并最終順利通過驗收,撰寫了一份調(diào)查報告以及發(fā)表了2篇學(xué)術(shù)論文。這讓我第一次接觸到了真實的研究型項目,通過這個項目,使我迅速成長起來。但是歸根結(jié)底,沒有數(shù)學(xué)建模期間積累的經(jīng)驗,我們是沒法獨立承擔(dān)一個項目的。 在目前研究生階段中,我同樣非常得益于數(shù)學(xué)建模期間培養(yǎng)的能力。能讓我在研究的過程中快速獲取信息、接受新知識,充分發(fā)揮團隊合作精神等等。我為我選擇數(shù)學(xué)建模感到無比的榮幸,沒有它,或許我還在布滿荊棘的道路上摸索著。數(shù)學(xué)建模是一盞永不泯滅的明燈,指引著我找尋正確的方向,并為之不懈奮斗下去。 “一份耕耘,一份收獲”、“天行健,君子以自強不息”成為我也是所有數(shù)模人共同的心得寫照。

最后,數(shù)學(xué)建模教學(xué)活動開展除提高大學(xué)生的綜合素質(zhì)和實踐能力以及推進大學(xué)數(shù)學(xué)課程內(nèi)容與方法改革外,我感觸最深的是開展數(shù)學(xué)建模教學(xué)與競賽活動,推廣了數(shù)學(xué)認(rèn)知。這點好,而且非常重要。通過數(shù)學(xué)建模教學(xué)及校競賽,讓我校學(xué)生有機會知道將所學(xué)的數(shù)學(xué)知識運用到解決實際問題中,同時通過全國競賽,擴展了影響,消除用人單位一些認(rèn)識上的誤區(qū),讓大家更加深刻地體會到數(shù)學(xué)的魅力,親近數(shù)學(xué)。

參考文獻:

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第3篇：數(shù)學(xué)建模和統(tǒng)計建模的區(qū)別范文

數(shù)學(xué)模型的難點在于建模的方法和思路，目前學(xué)術(shù)界已經(jīng)有各種各樣的建模方法，例如概率論方法、圖論方法、微積分方法等，本文主要研究的是如何利用方程思想建立數(shù)學(xué)模型從而解決實際問題。實際生活中的很多問題都不是連續(xù)型的，例如人口數(shù)、商品價格等都是呈現(xiàn)離散型變化的趨勢，碰到這種問題可以考慮采用差分方程或差分方程組的方式進行表示。有時候人們除了想要了解問題的起因和結(jié)果外還希望對中間的速度以及隨時間變化的趨勢進行探索，這個時候就要用到微分方程或微分方程組來進行表示。以上只是簡單的舉兩個例子，其實方程的應(yīng)用極為廣泛，只要有關(guān)變化的問題都可以考慮利用方程的思想建立數(shù)學(xué)模型，例如常見的投資、軍事等領(lǐng)域。利用方程思想建立的數(shù)學(xué)模型可以更為方便地觀察到整個問題的動態(tài)變化過程，并且根據(jù)這一變化過程對未來的狀況進行分析和預(yù)測，為決策的制定和方案的選擇提供參考依據(jù)。利用方程建立數(shù)學(xué)模型時就想前文所說的那樣，如果是離散型變化問題可以考慮采用差分思想建模，如果是連續(xù)型變化問題可以考慮采用常微分方程建立模型。對于它們建模的方式方法可以根據(jù)幾個具體的實例說明。

2方程在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用舉例

2．1常微分方程建模的應(yīng)用舉例

正如前文所述，常微分方程的思想重點是對那些過程描述的變量問題進行數(shù)學(xué)建模，從而解決實際的變化問題，這里舉一個例子來說明。例1人口數(shù)量變化的邏輯斯蒂數(shù)學(xué)方程模型在18世紀(jì)的時候，很多學(xué)者都對人口的增長進行了研究，英國的學(xué)者馬爾薩斯經(jīng)過多年的研究統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，人口的凈相對增長率是不變的，也就是說人口的凈增長率和總?cè)丝跀?shù)的比值是個常數(shù)，根據(jù)這一前提條件建立人口數(shù)量的變化模型，并且對這一模型進行分析研究，找出其存在的問題，并提出改進措施。解:假設(shè)開始的時間為t，時間的間隔為Δt，這樣可以得出在Δt的時間內(nèi)人口增長量為N(t+Δt)－N(t)=rN(t)Δt，由此可以得出以下式子。dN(t)dt=rN(t)N(t0)=N{0(1)對于這種一階常微分方程可以采用分離變量法進行求解，最終解得N(t)=N0er(t－t0)而后將過去數(shù)據(jù)中的r、N0帶入上述式子中就可以得出最后的結(jié)果。這個式子表明人口數(shù)量在自然增長的情況下是呈指數(shù)規(guī)律增長的，而且把這個公式對過去和未來的人口數(shù)量進行對比分析發(fā)現(xiàn)還是相當(dāng)準(zhǔn)確的，但是把這個模型用到幾百年以后，就可以發(fā)現(xiàn)一些問題了，例如到2670年的時候，如果仍然根據(jù)這一模型，那么那個時候世界人口就會有3．6萬億，這已經(jīng)大大的超過了地球可以承受的最大限度，所以這個模型是需要有前提的，前提就是地球上的資源對人口數(shù)量的限制。荷蘭的生物學(xué)家韋爾侯斯特根據(jù)邏輯斯蒂數(shù)學(xué)方法和實際的調(diào)查統(tǒng)計引入了一個新的常數(shù)Nm，這個常數(shù)就是用來控制地球上所能承受的最大人口數(shù)，將這一常數(shù)融入邏輯斯蒂方程可以得出以下的式子。dN(t)dt=rN(t)(1－N(t)Nm)N(t0)=N{0(2)該方程解為N(t)=Nm1+NmN0e－r(t－t0)一個新的數(shù)學(xué)模型建立后，首先要做的就是驗證它的正確性，經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)在1930年之前的驗證中還是比較吻合的，但是到了1930年之后，用這個模型求出的人口數(shù)量就與實際情況存在很大的誤差，而且這一誤差呈現(xiàn)越來越大的變化趨勢。這就說明當(dāng)初設(shè)定的人口極限發(fā)生了變化，這是由于隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進步，人們可以利用的資源越來越多，導(dǎo)致人口極限也呈現(xiàn)變大的趨勢。

2．2差分方程建模的應(yīng)用舉例

如前文所言，對于離散型問題可以采用差分方程的方法建立數(shù)學(xué)模型。例如以25歲為人類的生育年齡，就可以得出以下的數(shù)學(xué)模型。yk+1－yk=ryk(1－ykN)，k=0，1，2，…即為yk+1=(r+1)yk［1－r(r+1)Nyk］其中r為固有增長率，N為最大容量，yk表示第k代的人口數(shù)量，若yk=N，則yk+1，yk+2，…=N，y*=N是平衡點。令xk=r(r+1)Nyk，記b=r+1。xk+1=bxk(1－xk)這個方程模型是一個非線性差分方程，在解決的過程中我們只需知道x0，就可以計算出xk。如果單純的考慮平衡點，就會有下面的式子。x=f(x)=bx(1－x)，則x*=rr+1=1－1bx因為f''(x*)=b(1－2x*)=2－b，當(dāng)|f''(x*)|＜1時穩(wěn)定，當(dāng)|f''(x*)|＞1時不穩(wěn)定。所以，當(dāng)1＜b＜2或2＜b＜3時，xkk∞x*．當(dāng)b＞3時，xk不穩(wěn)定。2．3偏微分方程建模的應(yīng)用舉例在實際生活中如果有多個狀態(tài)變量同時隨時間不斷的變化，那么這個時候就可以考慮采用偏微分方程的方法建立數(shù)學(xué)模型，還是以人口數(shù)量增長模型為例，根據(jù)前文分析已經(jīng)知道建立的模型都是存在一定的局限性的，對于人類來說必須要將個體之間的區(qū)別考慮進去，尤其是年齡的限制，這時的人口數(shù)量增長模型就可以用以下的式子來表示。p(t，r)t+p(t，r)r=－μ(t，r)p(t，r)+φ(t，r)p(0，r)=p0(r);p(t，r0)=∫r2r1β(r，t)p(t，r)d{r其中，p(t，r)主要表示在t時候處于r歲的人口密度分布情況，μ(t，r)表示的r歲人口死亡率，φ(t，r)表示r歲人口的遷移率，β(r，t)表示r歲的人的生育率。除此之外，式子中的積分下限r(nóng)1表示能夠生育的最小歲數(shù)，r2表示能夠生育的最大歲數(shù)。根據(jù)人口數(shù)量增長的篇微分方程可以看出實際生活中的人口數(shù)量與年齡分布、死亡率和出生率都有著密不可分的關(guān)系，這與客觀事實正好相吻合，所以這一個人口增長模型能夠更為準(zhǔn)確地反應(yīng)人口的增長趨勢。當(dāng)然如果把微分方程中的年齡當(dāng)做一個固定的值，那么就由偏微分方程轉(zhuǎn)化成了常微分方程。另外如果令μ(t，r)=－r，p(t，r)=N(t)，N(0)=N0，φ=rN2(t)/Nm，那么上述偏微分方程就變成了Verhulst模型。偏微分方程在實際生活中的應(yīng)用也相當(dāng)廣泛，物理學(xué)、生態(tài)學(xué)等多個領(lǐng)域的問題都可以通過建立偏微分方程來求解。

3結(jié)束語

第4篇：數(shù)學(xué)建模和統(tǒng)計建模的區(qū)別范文

關(guān)鍵詞：數(shù)學(xué)建模 經(jīng)濟變量 回歸統(tǒng)計 預(yù)測研究

回歸分析是一種確定兩種或者兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的統(tǒng)計分析方法，回歸分析按照自變量的多少，可以分為一元回歸分析和多元回歸分析。隨著回歸分析的發(fā)展，統(tǒng)計學(xué)家們建立了多種回歸模型進行統(tǒng)計分析，數(shù)學(xué)建模和預(yù)測參數(shù)成為了回歸分析研究的主要內(nèi)容。

回歸分析是通過規(guī)定因變量和自變量來確定變量之間的因果關(guān)系，建立回歸模型。回歸分析按照自變量的多少可在表1中體現(xiàn)出來。

在我們研究產(chǎn)品價格和其他因素對于銷量影響程度的時候，我們可以應(yīng)用到回歸分析的相關(guān)理論，如表2。

利用數(shù)學(xué)建模回歸分析可以解釋如下問題：價格、廣告、促銷等各種因素之間的關(guān)系是怎樣的。價格是怎樣做到影響銷量的？如果價格和廣告支出同時變化一定量的值。那么銷量預(yù)期又是多少。

在這個實例中，銷售額屬于因變量、價格、廣告、促銷等屬于自變量。在回歸分析應(yīng)用中，一般會采用與方法相適應(yīng)的固定步驟，首先，要根據(jù)自變量和因變量的因果關(guān)系來確定回歸模型；然后，根據(jù)認(rèn)真觀測數(shù)據(jù)，評價回歸函數(shù)的實時數(shù)據(jù)，并且估計該回歸函數(shù)的相關(guān)參數(shù)；最后，還要檢驗該估計數(shù)學(xué)的準(zhǔn)確性。

一、繪制并觀測散點圖

要根據(jù)散點圖來判斷，假設(shè)是否存在線性關(guān)系，例如以上廣告與銷售額的關(guān)系，我們通過繪制散點圖，并且觀測，最終得到這樣一個結(jié)論，二者之間的呈一元一次的函數(shù)關(guān)系趨勢，而且呈正相關(guān)形態(tài)。此時，我們就要考慮建立回歸模型，根據(jù)散點圖判斷，我們建立的是一元一次方程模型。

二、建立數(shù)學(xué)模型，預(yù)測回歸函數(shù)

1．一元線性回歸分析

一元線性回歸的標(biāo)準(zhǔn)式為：Y＝a＋bx＋ε，這里X是自變量，Y是因變量，ε是隨機誤差。

以我們上面舉過的廣告費和銷售額為例，我們在估計因變量Y（銷售額）的值，所以做出建立如下函數(shù)：回歸函數(shù)y’=a+bx

在這個函數(shù)中y’作為y的估算值，a當(dāng)自變量為零時，因變量的值，b是函數(shù)的系數(shù)、直線的斜率。運用數(shù)學(xué)知識我們可以知道，我們要計算出a和b的值，才能確定回歸方程，我們可以用最小二乘法確定參數(shù)a、b。最小二乘法是最重要的統(tǒng)計估計方法之一，觀察值與估計值的偏差平方后，較大的偏差權(quán)重加大，從而避免了正負(fù)偏差相互抵消。

Σ（y-yc）=最小值，設(shè)Q=Σ（y-yc）2＝最小值yc=a+bx代入上式，得：Q=Σ（y-a-bx）2＝最小值偏導(dǎo)數(shù)得

Σy=na+bΣx

Σxy=aΣx+bΣx2

經(jīng)過整理和計算最終會得到a和b。

a、b確定后，回歸直線方程yc=a+bx，在確定x值后，就可以繼續(xù)推算y的值，然后根據(jù)資料代入各相關(guān)值，就可以得到最終的a和b值，確定回歸方程模型。

2．多元線性回歸分析

在現(xiàn)實中往往一個因變量受多個自變量的影響。如果只用一個自變量來進行回歸分析，分析的結(jié)果就存在問題；如果將影響因變量的多個因素結(jié)合在一起進行分析，則更能提示現(xiàn)象內(nèi)在的規(guī)律，統(tǒng)計中，將涉及兩個及以上的自變量的線性回歸分析，稱為多元線性回歸分析。

多元線性回歸分析研究因變量和多個自變量的線性關(guān)系，這種線性關(guān)系也可用數(shù)學(xué)模型來表示。記因變量為y，因變量y與自變量x1，x2，x3，…，xn之間存在線性關(guān)系，可用多元線性回歸方程來表示這種關(guān)系。設(shè)多元線性回歸方程為：yc=a+b1x1+b2x2+b3x3+…+bnxn，式中a，b1，b2，b3，…bn為線性回歸方程的參數(shù)，要解出多元線性回歸方程，同樣也必須要首先確定這些參數(shù)，參數(shù)的求解是通過多元線性方程組來進行的。由于二元線性回歸方程是最典型的多元線性回歸方程，通過觀察求解二元線性回歸方程參數(shù)的過程，就可了解其他類型的多元線性回歸方程參數(shù)，本文采取二元線性回歸方程為例，了解其他的多元線性回歸方程參數(shù)的求解方法。

設(shè)有二元線性回歸方程：Yc=a+b1x1+b2x2

要確定該回歸方程，必須要先求解a，b1，b2三個參數(shù)。同樣要用最小二乘法求解得如下方程：

Σy=na+b1Σx1+b2Σx2

Σx1y=aΣx1+b1Σx12+b2Σb1x1

Σx2y=aΣx2+b1Σx1x2+b2Σx2

利用該方程組可以確定a，b1，b2三個參數(shù)的值，此時既可以確定Yc=a+b1x1+b2x2，具體方法和一元線性回歸相同，代入相關(guān)資料，給出自變量的值，就可以得到估算值。以廣告和促銷為例，廣告、銷售額之間存在著關(guān)系，銷售額、廣告費是自變量，利潤額是因變量。可以帶入上式。

三、估算標(biāo)準(zhǔn)差

在確定回歸模型之后，我們還需要做以下程序，包括對回歸模型的檢驗和確定等。線性回歸方程模型建立的一個重要作用就是，能夠根據(jù)自變量的已知值來推算因變量的可能值。這個可能值包羅萬象，既可以稱作稱估計值，也可以稱作理論值、平均值，它和真正的實際值可能一致，也可能不一致。在這種情況下就產(chǎn)生了估計值的代表性問題。推算后，如果yc與y值一致時，就表明推斷結(jié)構(gòu)準(zhǔn)確；如果yc與y值不一致時表明推斷結(jié)構(gòu)有所誤差。可以明顯地得出這樣結(jié)論，將一系列yc值與y值加以比較，就可以發(fā)現(xiàn)其中存在著一系列離差，有的是正差，有的是負(fù)差。一般來說，回歸方程的代表性如何，都是通過估計標(biāo)準(zhǔn)誤差指標(biāo)的計算來加以檢驗。估計標(biāo)準(zhǔn)誤是用來說明回歸方程代表性大小的統(tǒng)計分析指標(biāo)，其計算原理與標(biāo)準(zhǔn)差基本上相同。通常是代入公式，并且進行計算，同樣要提取大量的資料。

但是，回歸分析只能判斷和證明變量的關(guān)系，并不是證明因果關(guān)系的一種方法，所以主要的工作是對歷史數(shù)據(jù)和大量資料的搜集和觀測，只有做好了這項工作，才能保證預(yù)測的準(zhǔn)確性。回歸分析中的因果關(guān)系通常只是一個假設(shè)，即研究者的猜測。因而，始終必須檢驗此類假設(shè)的可信性，對此需要統(tǒng)計學(xué)以外的知識，即理論和邏輯思考，或者進行實驗。

四、結(jié)論

回歸分析的統(tǒng)計預(yù)測是在為因變量和自變量收集歷史數(shù)據(jù)，雖然因變量和自變量有所區(qū)別，但是必須看到，這只是統(tǒng)計研究的一種預(yù)測和假設(shè)。需要用理論分析和邏輯推導(dǎo)去驗證。由于篇幅有限，在此沒有給出具體實例，來說明數(shù)學(xué)建模經(jīng)濟變量線性回歸統(tǒng)計預(yù)測的統(tǒng)計方法。不過，這種在實際中適當(dāng)運用數(shù)學(xué)建模的理論，做好經(jīng)濟變量的統(tǒng)計預(yù)測方法，在經(jīng)濟變量的線性回歸統(tǒng)計中有著重要的應(yīng)用。

參考文獻：

[1]張玲．基于數(shù)學(xué)建模基礎(chǔ)上的經(jīng)濟變量線性回歸統(tǒng)計預(yù)測分析[J]．統(tǒng)計與咨詢，2010，（1）．

第5篇：數(shù)學(xué)建模和統(tǒng)計建模的區(qū)別范文

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；供應(yīng)商畫像；信用風(fēng)險

0引言

在供應(yīng)商信用風(fēng)險管理過程中，充分利用好大數(shù)據(jù)是企業(yè)占領(lǐng)市場、獲取利潤的捷徑。將供應(yīng)商數(shù)據(jù)化，即構(gòu)建供應(yīng)商畫像是企業(yè)對供應(yīng)商信用進行有效管理的重要手段，其目的是供應(yīng)商信用的全數(shù)據(jù)描述，根據(jù)價值細(xì)分供應(yīng)商，了解供應(yīng)商信用情況，制定精準(zhǔn)的供應(yīng)商管理方案，為供應(yīng)商信用管理提供支持。本文基于對供應(yīng)商的評價分析管理，通過對供應(yīng)商信息風(fēng)險管理中大數(shù)據(jù)的挖掘、分析，提出供應(yīng)商畫像的概念，并以此為依據(jù)實現(xiàn)不同供應(yīng)商信用分級管理，同時提出業(yè)務(wù)和系統(tǒng)的改進策略，以優(yōu)化供應(yīng)商之間及供應(yīng)商與電網(wǎng)企業(yè)之間的關(guān)系。在保證服務(wù)質(zhì)量的前提下，降低供應(yīng)鏈運行成本，幫助電網(wǎng)企業(yè)建立競爭優(yōu)勢，獲得更多的客戶滿意度。

1國內(nèi)外數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究現(xiàn)狀

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種對電力企業(yè)信用管理決策提供支持的技術(shù)，它主要是基于機器學(xué)習(xí)、人工智能、統(tǒng)計學(xué)等技術(shù)對大量的數(shù)據(jù)進行處理，從而做出歸納性的推理，挖掘出數(shù)據(jù)中的潛在模式，并對供應(yīng)商的信用風(fēng)險進行預(yù)測，從而幫助企業(yè)的決策者們及時調(diào)整市場策略以減少可能存在的風(fēng)險，做出盡可能少的錯誤決策。從商業(yè)層面上來說，數(shù)據(jù)挖掘還可以描述為：按照企業(yè)既定的業(yè)務(wù)目標(biāo)，對海量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行探索和分析，從而揭示隱藏的、未知的或者驗證已知的數(shù)據(jù)的規(guī)律性，并進一步將其模型化，用戶興趣模型也就應(yīng)運而生。根據(jù)已有的數(shù)據(jù)對用戶信用風(fēng)險進行建模，并進行規(guī)則抽取與提煉，得到用戶的畫像。國內(nèi)將數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)應(yīng)用在電信領(lǐng)域的成果案例也不少。比如李軍利用數(shù)據(jù)挖掘的算法對電信行業(yè)的客戶流失模型進行建立與分析，針對不同種類的客戶分別進行了不同模型的流失分析；段云峰、吳唯寧、李劍威等在數(shù)據(jù)倉庫及電信領(lǐng)域的應(yīng)用中，運用數(shù)據(jù)倉庫的方法對電信行業(yè)的服務(wù)客戶進行存儲管理；吳愛華在數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用研究中，應(yīng)用了數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)知識來研究數(shù)據(jù)挖掘算法在用戶關(guān)系管理中的應(yīng)用；葉松云在我國電信行業(yè)客戶流失管理的建模分析及應(yīng)用研究中，通過對電信行業(yè)的流失客戶進行模型建構(gòu)，通過管理這個流失模型來有效控制客戶的流失。目前南方電網(wǎng)企業(yè)和供應(yīng)商的信息交換處在一種繁雜的狀態(tài)，電網(wǎng)企業(yè)可以對單個供應(yīng)商信用情況進行信息的查詢，反饋，但很難通過獲得的信息對多個供應(yīng)商信用進行有序、有效的管理。供應(yīng)商的管理缺乏直觀、可視化的手段和方法。通過建立供應(yīng)商模型可以將紛亂的數(shù)據(jù)進行清洗和建模，提供進一步的分析決策。

2基于大數(shù)據(jù)分析的電力企業(yè)供應(yīng)商信用風(fēng)險管理

根據(jù)以上分析，在電力企業(yè)供應(yīng)商信用風(fēng)險管理過程中，需要對收集到的供應(yīng)商數(shù)據(jù)進行處理，進行行為建模，以抽象出供應(yīng)商的標(biāo)簽，這個階段注重的是大概率事件，通過數(shù)學(xué)算法模型來排除供應(yīng)商的偶然行為，故需要運用機器對供應(yīng)商的行為、偏好進行猜測，根據(jù)供應(yīng)商的關(guān)注點或投標(biāo)意向、投標(biāo)歷史、中標(biāo)情況等因素來判斷供應(yīng)商的忠誠度、履約能力、信用等級等，并對供應(yīng)商行為進行建模。簡單來說，供應(yīng)商畫像就是通過算法計算等方式，用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)衡量供應(yīng)商的表現(xiàn)，并對未來發(fā)展進行預(yù)測，這是一種把單個分析集成化，把平面分析立體化的過程。可見，在供應(yīng)商信用風(fēng)險管理過程中，應(yīng)結(jié)合供應(yīng)商屬性、行為、評價標(biāo)簽體系，充分研究數(shù)學(xué)算法模型，并應(yīng)用Python、R等工具建模推演，構(gòu)建供應(yīng)商評價模型，全面刻畫供應(yīng)商畫像。

2.1畫像構(gòu)建與數(shù)據(jù)分析

供應(yīng)商畫像模型旨在幫助管理供應(yīng)商、優(yōu)化投標(biāo)決策，因此畫像構(gòu)建的關(guān)鍵過程在于結(jié)合實際業(yè)務(wù)情況定性地選取投標(biāo)決策關(guān)心的供應(yīng)商評價指標(biāo)，定量化評價指標(biāo)，最后選取合適的評價維度給供應(yīng)商貼上標(biāo)簽，通過不同維度的標(biāo)簽還原供應(yīng)商的“畫像”。因此，數(shù)據(jù)處理和分析建模的過程應(yīng)該基于上述關(guān)鍵過程的指標(biāo)數(shù)據(jù)特征以及業(yè)務(wù)分析邏輯。現(xiàn)在針對供應(yīng)商畫像的研究還不算特別多，我們以流行的“用戶畫像”分析進行對比，從而可以發(fā)現(xiàn)供應(yīng)商畫像和用戶畫像有何異同，從用戶畫像當(dāng)中又能尋找到什么可行的分析思路。圖1是用戶畫像的一般流程。可以發(fā)現(xiàn)供應(yīng)商畫像與用戶畫像的建模過程本質(zhì)上都是數(shù)據(jù)收集-建模-畫像成型的過程，區(qū)別只是在于：首先，畫像構(gòu)建的目的不同，用戶畫像的目的是進行精準(zhǔn)營銷，而精準(zhǔn)營銷的建模工作是要對用戶分類后對不同類別用戶的消費行為進行預(yù)測。而供應(yīng)商畫像的目的是為了精準(zhǔn)管理、精準(zhǔn)招標(biāo)，建模工作是要對供應(yīng)商分類后對不同類別的供應(yīng)商進行評級。其次，畫像的標(biāo)簽維度不同，標(biāo)簽維度的構(gòu)建同樣是從畫像構(gòu)建的目的出發(fā)，用戶畫像關(guān)心的是用戶的購買能力、行為特征、社交網(wǎng)絡(luò)等，供應(yīng)商畫像關(guān)心的是供應(yīng)商的商務(wù)狀況、產(chǎn)品質(zhì)量、信用狀況。（1）數(shù)據(jù)收集。通過訪談和調(diào)研搜集數(shù)據(jù)，確定供應(yīng)商指標(biāo)的打分邏輯和統(tǒng)計口徑。（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理。對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗，目前收集到的數(shù)據(jù)量非常小，且需要進行整合、預(yù)處理，包括缺失值和異常值的處理、數(shù)據(jù)數(shù)量級的統(tǒng)一、后續(xù)分析所要進行的標(biāo)準(zhǔn)化處理。在構(gòu)建供應(yīng)商畫像的現(xiàn)有數(shù)據(jù)中，資格評審涉及的商務(wù)與技術(shù)兩大維度的數(shù)據(jù)已經(jīng)根據(jù)權(quán)重進行了打分，分?jǐn)?shù)的數(shù)量級為10以內(nèi)，因此部分?jǐn)?shù)據(jù)只需要剔除不滿足資格評審的數(shù)據(jù)（表現(xiàn)為所有維度都為0值）以及數(shù)值超出權(quán)重的分值。履約評價的數(shù)據(jù)有物資合同簽訂及時率（0-100%）、一次性試驗通過率（0-100%）、到貨及時率（0-100%）和不良行為記錄（分值范圍0.1-12）。對于這部分?jǐn)?shù)據(jù)需要根據(jù)權(quán)值進行標(biāo)準(zhǔn)化，由于權(quán)值需要根據(jù)評價標(biāo)準(zhǔn)進一步確定，因此目前只需要將不良行為記錄的量化數(shù)值壓縮到與0-100%相同的范圍。（3）數(shù)據(jù)降維。目前的供應(yīng)商信用風(fēng)險評級指標(biāo)過多，不能滿足供應(yīng)商畫像的特征提取與分類要求，需要進行降維處理。擬采用關(guān)聯(lián)性分析和主成分分析降低指標(biāo)維度，同時最大化保留原有數(shù)據(jù)的信息。在資格評審中，商務(wù)基本面信息的數(shù)據(jù)涉及15個指標(biāo)，技術(shù)能力更是高達10余個，這些指標(biāo)反映的意義具有較強的關(guān)聯(lián)性（共線性）且在有限的數(shù)據(jù)量的情況下變量過多將會大大降低模型的自由度從而影響精確度，因此為了滿足后續(xù)的分類和擬合要求，必須要剔除冗余變量，對指標(biāo)進行降維處理。（4）特征分類。結(jié)合業(yè)務(wù)理解初步確定分類個數(shù)（供應(yīng)商不同特征維度的級別個數(shù)），利用聚類分析算法對供應(yīng)商不同特征維度進行分類，后續(xù)根據(jù)分類情況和數(shù)據(jù)特征適當(dāng)調(diào)整分類個數(shù)。在構(gòu)建標(biāo)簽之前，需要對供應(yīng)商進行分類，由于目前的數(shù)據(jù)是不具有分類結(jié)果標(biāo)簽（y值），因此這是一個無監(jiān)督的分類問題，無法采用決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等學(xué)習(xí)類模型；又因為目前數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)量非常少，需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)模型也不適用，因此，針對無監(jiān)督和小樣本的特點，選用聚類分析解決分類問題。聚類試圖將數(shù)據(jù)集中的樣本劃分為若干個通常是不相交的子集，每個子集稱為一個“簇”。通過這樣的劃分，每個簇可能對應(yīng)一些潛在的概念（類別），如“財務(wù)狀況良好”、“技術(shù)能力強”等。不過，這些概念對于聚類算法而言事先是未知的，聚類過程僅僅能自動形成簇結(jié)構(gòu)，簇對應(yīng)的概念語義需要結(jié)合業(yè)務(wù)來把握和命名。常用的聚類算法有K均值算法、層次聚類算法等非常多，而針對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，K-means算法適用的情景是：簇數(shù)確定（同維度標(biāo)簽評級個數(shù)確定）且較少、數(shù)據(jù)量較大；而Hierarchicalclustering適用簇數(shù)不確定（可能有一定范圍）、數(shù)據(jù)量相對大的情況。具體采用哪一種分類算法要根據(jù)數(shù)據(jù)情況以及業(yè)務(wù)分類要求和可視化要求而定。（5）分類結(jié)果檢驗。通過計算該特征維度不同類別的供應(yīng)商的加權(quán)總分對分類后不同簇的供應(yīng)商的總分進行統(tǒng)計上的顯著性檢驗。（6）構(gòu)建畫像標(biāo)簽。結(jié)合對供應(yīng)商管理評級的業(yè)務(wù)理解，從數(shù)據(jù)層面分析該特征維度下不同簇的供應(yīng)商的區(qū)別，并增加語義內(nèi)容。

2.2設(shè)計供應(yīng)商畫像

根據(jù)行業(yè)經(jīng)驗及領(lǐng)先實踐，通過對南網(wǎng)供應(yīng)商各類行為數(shù)據(jù)及外部數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘，結(jié)合公司戰(zhàn)略、未來發(fā)展愿景還有指標(biāo)構(gòu)建的一般原則，將供應(yīng)商的綜合畫像構(gòu)建為六大一級指標(biāo)，分別為供應(yīng)商資質(zhì)評價、供應(yīng)商履約運行評價、企業(yè)風(fēng)險信用評價、社會行為與責(zé)任、供應(yīng)商生態(tài)與供應(yīng)商創(chuàng)新。其中最重要的企業(yè)風(fēng)險信用評價指標(biāo)包括企業(yè)基本風(fēng)險（如企業(yè)人員變更頻率）、司法風(fēng)險（開庭公告次數(shù)、法律訴訟次數(shù)）、經(jīng)營風(fēng)險（稅務(wù)評級等級、股權(quán)質(zhì)押比率、動產(chǎn)抵押比率、司法拍賣事件次數(shù)、欠稅信息次數(shù)、行政處罰次數(shù)、抽檢檢查合格比率）。

第6篇：數(shù)學(xué)建模和統(tǒng)計建模的區(qū)別范文

關(guān)鍵詞：殷墟；虛擬現(xiàn)實建模語言；三維漫游

中圖分類號：TP311文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044(2011)26-6503-03

Implementation and Optimization of Virtual Yin Ruins Museum 3D Roam System

GAO Guo-wei

(Anyang Normal University, Anyang 455000, China)

Abstract: This paper describes the pricinple , general idea,and steps of the development of the virtual yin ruins museum 3D navigation system based on VRML (Virtual Reality Modeling Language) technology .In summing up the system design of the whole process on the basis of system design for the emergence of problems and details, the paper was focused on t proposed solutions,and gives an example.

Key words: Yin ruins; VRML; 3D roam

虛擬現(xiàn)實（Virtual Reality）是近年來十分活躍并得到迅猛發(fā)展技術(shù)研究領(lǐng)域，廣泛應(yīng)用于軍事、教育培訓(xùn)、工程設(shè)計、商業(yè)、醫(yī)學(xué)、影視、藝術(shù)、娛樂等，取得了巨大的社會和經(jīng)濟效益。而VRML（Virtual Reality Modeling Language―虛擬現(xiàn)實建模語言）是虛擬現(xiàn)實領(lǐng)域中應(yīng)用較為成熟的一種技術(shù)，是一種三維造型和渲染的圖形描述性語言[1]，和多媒體通訊、因特網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域密切相關(guān)。 它的主要特征有三維性、交互性[2]、動態(tài)性、實時性等，并且能夠在Internet或局域網(wǎng)上快速傳遞。

“虛擬殷墟博物館”是利用計算機網(wǎng)絡(luò)和多媒體技術(shù)，用三維數(shù)字化手段對世界文化遺產(chǎn)安陽殷墟中的重要組成部分進行數(shù)字化建設(shè)，在網(wǎng)上再現(xiàn)安陽殷墟豐富的各種軟硬件資源，建立基于網(wǎng)絡(luò)的虛擬殷墟博物館數(shù)字漫游系統(tǒng)。 文獻[3]和文獻[4]也對虛擬殷墟進行了探討，但當(dāng)時殷墟還未被列入世界文化遺產(chǎn)，當(dāng)時的建筑和現(xiàn)在也有了一些區(qū)別，因此再次對殷墟建模，對殷墟博物館建模時非常有必要的。 該漫游系統(tǒng)可以使那些有機會實地參觀的人進一步獲得身臨其境的更為真實地感受，而對那些還沒有機會到殷墟實地游覽的人們來說，該系統(tǒng)將使更多的人對文化殷墟產(chǎn)生濃厚興趣和真實感知，使殷墟這座世界文化遺產(chǎn)之于中華文明乃至人類文明的獨特貢獻和獨特地位可以更直觀形象地呈現(xiàn)在世界面前。

1 系統(tǒng)分析和總體設(shè)計

殷墟博物館，是由中國建筑設(shè)計研究院教授崔凱先生主持設(shè)計，附帶文物庫房、研究室、報告廳等設(shè)施。 從平面上看，殷墟博物館酷似甲骨文的“洹”字，即取依附洹河之意，象征洹水在孕育商代文明中的重要作用。 所有的建筑基本上處于地表之下，地表將被植被覆蓋，不會破壞殷墟遺址的原貌。 從建筑學(xué)角度來說，殷墟博物館是有著較高的設(shè)計水平，而其內(nèi)部的大量殷墟文物則使得博物館除了本身的可賞性更多了歷史文化學(xué)術(shù)價值。 為了能夠重現(xiàn)該建筑，本系統(tǒng)的開發(fā)結(jié)合層次建模法和屬主建模法，使用綜合的模塊化建模方法加以實現(xiàn)。系統(tǒng)開發(fā)選用Sketchup模型制作軟件作為建模工具；選用Sgi公司的可視化編輯工具CosmoWorld將各個對象內(nèi)聯(lián)；選用VRML腳本編輯軟件VRMLPad編輯修改VRML文件，添加對象交互功能的腳本；選用Dreamweaver作為網(wǎng)頁開發(fā)工具。

VRML建模語言在可視化建模上是有欠缺的，因此往往需要借助其他建模工具建模后導(dǎo)出wrl文件，Sketchup軟件就是其中常用的之一。Sketchup是一個比較成熟的建模軟件，以往僅僅局限在建筑建模現(xiàn)在經(jīng)過google接手發(fā)展后逐漸在向其他領(lǐng)域擴展，現(xiàn)在最常用到的領(lǐng)域是建筑設(shè)計、室內(nèi)裝潢設(shè)計、商業(yè)空間道具以及漫游、工業(yè)產(chǎn)品展示以及平面標(biāo)志的設(shè)計。

當(dāng)然Sketchup和3DMAX及MAYA相比應(yīng)用還是有一些局限，Maya和3DMAX不僅是用來建模，還包括力學(xué)，反應(yīng)堆，骨骼綁定，MR材質(zhì)，粒子系統(tǒng)等功能。3DMAX、Maya功能更為專業(yè)，主要面向影視，游戲，動畫和專業(yè)效果圖制作。但針對本文對象的特殊性，綜合考慮還是選用了Sketchup。

2 系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計

本系統(tǒng)主要特點是參照建筑圖紙等比例地、準(zhǔn)確地將殷墟宮殿遺址重建于三維網(wǎng)絡(luò)上，具體步驟參見圖1。 系統(tǒng)具有較強的感官感受和真實的交互性，基本實現(xiàn)了“虛擬博物館”系統(tǒng)，見圖3。

2.1 等比例建模

由于殷墟博物館建筑巨大，很難得到它的全貌，況且大部分又埋藏在地下，又無法獲得設(shè)計圖紙，建筑又是非常強調(diào)精確的，僅靠目測得到的模型往往與實際相差萬里，這為幾何建模設(shè)置了很大的障礙。 因此建模還是需要有一定的依據(jù)，不一定要很確切的是多少米，但一定要和建筑實體等比例。

在建模之初應(yīng)獲得建筑俯視圖和剖面圖，然后將某長度設(shè)置為參照，等比例建模，如果使用Sketchup，可將圖片直接導(dǎo)入軟件中，建模就在圖像之上建模。 剖面圖如果不易獲取的話，就要多到實地取景。

2.2 非線性建模

以往的建筑都是從人的主觀出發(fā)，刻意追求某種目的，其邏輯是可循的，是顯而易見的，現(xiàn)在常見到的方方正正的建筑都是線性的，人們常常使用的電器以及交通工具也是線性的；而非線性，講究的是一定的隨機性，但并非隨機無邏輯無規(guī)矩，它有非常的必須要有深刻的內(nèi)涵，即理由，大地景觀或者大地肌理就是很好的例子。現(xiàn)代設(shè)計經(jīng)常使用數(shù)學(xué)為工具來產(chǎn)生非線性的圖形，但也有觀點認(rèn)為接近自然的就是非線性的，例如鄂爾多斯博物館。

常用的3D建模軟件都擅長于線性的建模，尤其是Sketchup。 非線性建模由于使用的不是大家常常見到的矩形、橢圓等，因此較難直接產(chǎn)生，往往需要大量的多邊形匯聚而成。 例如殷墟博物館東邊的洹河及河堤，其形狀就是不規(guī)則的，沒有人工修飾，比較難以實現(xiàn)，如果暗往常方法只能使用及多的多邊形產(chǎn)生。不過好在Sketchup有許多由很多世界其他具有實力的專業(yè)圖形圖像公司推出的插件，本系統(tǒng)中的大量非線性的文物也是使用插件來完成，具體效果如圖2。

2.3 燈光問題

在Sketchup中是不能設(shè)定光線的，如果需要光線的話需要多種建模工具相結(jié)合，或者在wrl文件中直接加入燈光。

多種軟件結(jié)合以3D max為例，在Sketchup中建好模型后導(dǎo)出3D模型，格式選擇.3ds。 將3ds格式文件導(dǎo)入3D max中，在其中加入燈光效果。 當(dāng)然也可以選擇Maya等其他三維建模軟件。

進行多軟件輔助建模時要注意兩點

1）VRML默認(rèn)單位是米，在其他模型中要在建模之初設(shè)定好單位

2）在輔助設(shè)計軟件中設(shè)置光線時需要注意只能用VRML支持的光線類型，VRML支持默認(rèn)的點光、平行光、錐光源。

3 系統(tǒng)的和優(yōu)化

針對VRML進行優(yōu)化

VRML是一種較為成熟的web3d解決方案，從97年出現(xiàn)后在本質(zhì)上并沒有進行多大的改變，因此在對復(fù)雜的3維進行建模時就有一些吃力。 VRML對模型點線面的數(shù)量是很敏感的，因此在能保證展示效果的同時應(yīng)該盡量少用點線面，尤其是多邊形，在非線性建模，不規(guī)則的形狀其實都是有大量的多邊相組成的，大量的多邊形勢必影響wrl打開的速度，如果比較大的話會出現(xiàn)報錯，無反應(yīng)。 遇到這種情況的時候并不是模型本身出了什么問題，而是模型太大了，多邊形太多的緣故。

筆者在建模過程中對不同模型轉(zhuǎn)化成wrl文件后，瀏覽器支持情況做了個統(tǒng)計見表1。

在表1中的報錯是超時報錯，文件能否正常使用和文件的大小沒有絕對關(guān)系而是與面和邊以及所用的貼圖數(shù)量有關(guān)。

遇到這種情況解決的方法就是“化整為零”，將一個大的模型拆分成若干個子模型，分別轉(zhuǎn)化為wrl文件，最后用內(nèi)聯(lián)語句進行連接。 需要注意兩點：

1）拆分出來的模型一定要將中心固定到原點；

2）各個自模型里面的視點節(jié)點要刪除。

另外一種方法是直接將模型導(dǎo)入3D max中，再導(dǎo)出wrl文件。3D max對VRML支持較好，有特設(shè)的VRML97導(dǎo)出器。

內(nèi)聯(lián)時很多時候坐標(biāo)不好確定，其實也有比較簡單的辦法確定，再轉(zhuǎn)換成wrl文件之錢將視點固定在需要內(nèi)聯(lián)的坐標(biāo)點上，當(dāng)轉(zhuǎn)化為wrl文件后，打開文件查看代碼，在Viewpoint節(jié)點中的坐標(biāo)就是要內(nèi)聯(lián)物體的坐標(biāo)。

4 結(jié)論

本文運用前面介紹的方法方便而高效的實現(xiàn)了虛擬殷墟博物館三維漫游系統(tǒng)，解決了在發(fā)開過程中的一系列問題。系統(tǒng)漫游熟讀快、畫面流暢、真實感強，使用效果良好。圖3展示了用戶在交互漫游過程中，從不同視點位置和視線方向觀察的三維場景。 下一步的目標(biāo)是將系統(tǒng)移植到flash 3D平臺上，并提供其它方式的交互漫游功能。

參考文獻：

[1] 陸昌輝.VRML入門與提高[M].北京:北京大學(xué)出版社,2003.

[2] Rodger Lea, KouichiMatsuda.妙用JAVA 及VRML 開發(fā)三維圖形[M].北京:電子工業(yè)出版社,1999:112289.

第7篇：數(shù)學(xué)建模和統(tǒng)計建模的區(qū)別范文

高職院校是培養(yǎng)面向生產(chǎn)、建設(shè)、管理和服務(wù)一線的高技能專門人才的學(xué)校,高職院校數(shù)學(xué)教師必須緊緊圍繞這一培養(yǎng)目標(biāo),通過對數(shù)學(xué)教學(xué)思想、內(nèi)容、方法、手段和評價方式的改革創(chuàng)新,不斷培養(yǎng)和提高學(xué)生的應(yīng)用能力。

一、以培養(yǎng)學(xué)生數(shù)學(xué)應(yīng)用能力為主旨

轉(zhuǎn)變教學(xué)思想的關(guān)鍵在于教學(xué)目標(biāo)的確立。教學(xué)過程是圍繞著教學(xué)目標(biāo)而展開的,教學(xué)目標(biāo)的不明確勢必造成教學(xué)上的低效;教學(xué)雙邊活動若缺乏明確指向,必然會導(dǎo)致教學(xué)上的無序甚至混亂,所以,明確的教學(xué)目標(biāo)是教學(xué)實踐最根本和最基礎(chǔ)的信念。在2005年全國職教工作會議上,總理明確指出,中國特色職業(yè)教育的根本任務(wù)是培養(yǎng)適應(yīng)現(xiàn)代化建設(shè)需要的數(shù)以千萬計的高技能專門人才和數(shù)以億計的高素質(zhì)勞動者。高職教育的培養(yǎng)目標(biāo)定位在:培養(yǎng)與社會主義現(xiàn)代化建設(shè)相適應(yīng)的,具有較寬泛的專業(yè)理論知識和較強的技術(shù)實現(xiàn)能力與實際操作或管理能力,能夠在生產(chǎn)、建設(shè)、經(jīng)營或技術(shù)服務(wù)第一線運用高新技術(shù)創(chuàng)造性地解決技術(shù)問題的高技能專門人才。只有準(zhǔn)確地把握了高職培養(yǎng)目標(biāo)的這些特點,才能把握高職數(shù)學(xué)課與其他類型、層次教育中數(shù)學(xué)課程的區(qū)別,才能準(zhǔn)確地把握數(shù)學(xué)課在實現(xiàn)培養(yǎng)目標(biāo)中的地位和作用,也才能準(zhǔn)確地把握高職數(shù)學(xué)課程的教學(xué)目標(biāo)。

二、以提高學(xué)生數(shù)學(xué)應(yīng)用能力為主線

高職教育屬于職業(yè)技術(shù)教育,是培養(yǎng)高技能專門人才的教育。這就使高職教育與普通高等教育在類型上區(qū)別開來,這也是高職教育強調(diào)的第一屬性。因此,高職數(shù)學(xué)教學(xué)內(nèi)容必須充分體現(xiàn)“以應(yīng)用為目的,以必需夠用為度”的原則,體現(xiàn)“聯(lián)系實際,深化概念,注重應(yīng)用,重視創(chuàng)新,提高素質(zhì)”的特色。為了加強對學(xué)生數(shù)學(xué)應(yīng)用能力的培養(yǎng),筆者在教學(xué)實踐中對傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)教學(xué)內(nèi)容做了一些取舍、重組和優(yōu)化。例如,將微積分部分的基本內(nèi)容分成兩大部分,即數(shù)學(xué)概念與應(yīng)用,微積分理論與計算。數(shù)學(xué)概念與應(yīng)用主要側(cè)重介紹數(shù)學(xué)的基本概念及其相關(guān)的實際背景,突出數(shù)學(xué)概念的圖形與數(shù)值特性,同時介紹數(shù)學(xué)的應(yīng)用,借以培養(yǎng)學(xué)生的定量化思維方式,增強對數(shù)學(xué)的應(yīng)用意識與簡單的數(shù)學(xué)建模能力。微積分計算與理論部分主要介紹基本公式和基本方法,不加證明地引入數(shù)學(xué)理論的重要結(jié)論,突出對結(jié)論的應(yīng)用,這樣做對于提高學(xué)生的應(yīng)用能力很有幫助。

三、以增強學(xué)生數(shù)學(xué)應(yīng)用能力為主導(dǎo)

著名教育家陶行知曾說過:“教育只有通過生活才能產(chǎn)生作用并真正成為教育。”高職數(shù)學(xué)教學(xué)是自然、樸實的,要讓高等數(shù)學(xué)成為學(xué)生愿學(xué)、愛學(xué)、樂學(xué)的課程,就必須加強它與生活、專業(yè)的聯(lián)系,充分體現(xiàn)其應(yīng)用價值,才能激發(fā)起學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的興趣與熱情。因此,在教學(xué)過程中,教師要加強工具性知識和應(yīng)用性環(huán)節(jié)的教學(xué),通過創(chuàng)設(shè)數(shù)學(xué)應(yīng)用情境,將教學(xué)內(nèi)容和生活實際有機結(jié)合,使數(shù)學(xué)知識融入學(xué)生熟悉的生活情境之中,成為看得見、摸得著、聽得到的現(xiàn)實,使學(xué)生切實體會到學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的意義和價值。在導(dǎo)入新知時,要多引入學(xué)生熟悉的生活實例或與專業(yè)相結(jié)合的實例。比如在講授導(dǎo)數(shù)概念時,除了舉出課本上變化率模型中介紹的變速直線運動的瞬時速度、平面曲線的切線斜率兩個模型外,還可以結(jié)合不同專業(yè)另介紹一些相關(guān)實例,如在電子專業(yè)可介紹非恒定電流的電流模型,在機電專業(yè)可介紹質(zhì)量非均勻分布細(xì)桿的線密度模型,在經(jīng)貿(mào)、管理專業(yè)可介紹邊際成本模型等。在練習(xí)拓展和作業(yè)布置時,教師要讓學(xué)生要注重回歸生活實踐,要有意識地創(chuàng)設(shè)應(yīng)用數(shù)學(xué)的條件,引導(dǎo)學(xué)生運用所學(xué)數(shù)學(xué)知識解決生活或?qū)I(yè)中的實際問題,這樣一來既能鞏固深化所學(xué)知識,又能開闊學(xué)生的數(shù)學(xué)視野,增強學(xué)生建立、選擇或應(yīng)用數(shù)學(xué)模型來解決實際問題的能力。

四、以發(fā)展學(xué)生數(shù)學(xué)應(yīng)用能力為主向

長期以來,數(shù)學(xué)教學(xué)評價主要是以筆試這種單一的方式來進行,考試內(nèi)容基本上是課本例題、練習(xí)的翻版,這種評價方式的弊端在于:一是用“一把尺子”來評價所有的學(xué)生,沒有考慮到學(xué)生個體在知識基礎(chǔ)、智慧類型、學(xué)習(xí)速度、個性特征等方面差異;二是容易使學(xué)生養(yǎng)成機械地背習(xí)題、記公式的習(xí)慣,不利于面向全體學(xué)生培養(yǎng)他們的創(chuàng)新意識和應(yīng)用能力。筆者在教學(xué)實踐中嘗試的做法是將學(xué)生的綜合考評成績分為三大模塊:一是常規(guī)模塊(占30%),包括上課出勤、質(zhì)疑問答、作業(yè)完成等,這部分主要考核學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度;二是測試模塊(占50%),包括單元測驗、期中考試、期末考試三部分,三項得分按2∶3∶5的權(quán)重計入全期筆試成績,這部分主要考核學(xué)生對數(shù)學(xué)基本知識和基本技能的掌握情況,按傳統(tǒng)的筆試方式進行,考試內(nèi)容主要是平時學(xué)習(xí)中常見的基礎(chǔ)題、能力題和應(yīng)用題,難度以中等程度學(xué)生能順利過關(guān)為宜;三是應(yīng)用模塊(占20%),這部分考核以數(shù)學(xué)建模的方式進行,由學(xué)生自由組合,三人一組,教師事先設(shè)計好題目,規(guī)定完成的最后期限,學(xué)生可根據(jù)需要查找相關(guān)資料,并對計算的結(jié)果進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析,并結(jié)合實際提出可行性建議,最后以論文的形式上交評分。這部分主要考核學(xué)生的數(shù)學(xué)建模能力以及應(yīng)用數(shù)學(xué)知識解決實際問題的能力。實踐證明,這種考核方式既關(guān)注了學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度,又關(guān)注了學(xué)生的學(xué)習(xí)效果;既關(guān)注了學(xué)生的學(xué)習(xí)過程,又關(guān)注學(xué)生在求知過程中所表現(xiàn)出來的勤于應(yīng)用、勇于實踐、敢于創(chuàng)新的精神,對學(xué)生應(yīng)用能力的形成發(fā)展起到了明顯的促進作用。

參考文獻

第8篇：數(shù)學(xué)建模和統(tǒng)計建模的區(qū)別范文

（一）輔導(dǎo)員考評體系的設(shè)計特點

考評體系構(gòu)建過程中要注意確保標(biāo)準(zhǔn)的科學(xué)性、完整性、高效性和可用性。考評體系的構(gòu)建不是一朝一夕的事情，完整體系鏈的建立需要遵循一定的規(guī)則進行展開。建模需要明確模型的主體對象、輔助對象、建模內(nèi)容和子內(nèi)容、建模方法，首先，確立考評的一級主項目，然后由主項目不斷深化、細(xì)化生成多級子項目。其次，建模標(biāo)準(zhǔn)要符合實際，要基于建模對象的實際需求進行調(diào)研設(shè)計，模型成型后投入實踐，由實踐結(jié)果說話，并根據(jù)實踐反饋調(diào)整相應(yīng)參數(shù)，不斷優(yōu)化考評內(nèi)容。最后，統(tǒng)計數(shù)據(jù)是考評中最為重要的信息，鑒于數(shù)據(jù)本身具有冗余性、復(fù)雜性的特點，單純依靠傳統(tǒng)的手工統(tǒng)計很容易造成較大程度的誤差，同時也降低了評估結(jié)果運用的及時性，由此可以考慮結(jié)合現(xiàn)代技術(shù)作為支撐，以加快統(tǒng)計數(shù)據(jù)處理的速度，提高統(tǒng)計數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率。現(xiàn)代軟件同時還具有另一方面的優(yōu)勢，即統(tǒng)計結(jié)果人性化，可視性強，容易對數(shù)據(jù)進行深度分析。考評體系的構(gòu)建過程強調(diào)深度調(diào)研、細(xì)化設(shè)計，保證模型的完整性；強調(diào)實際、貼合實際，保證模型的科學(xué)性；強調(diào)回歸實踐、投入生產(chǎn)，保證模型的可用性。現(xiàn)代職業(yè)化考評體系設(shè)計的目的在于強調(diào)激發(fā)輔導(dǎo)員的工作熱情，樹立高校輔導(dǎo)員的先進典范，促進輔導(dǎo)員良性競爭。考評機制的實施不僅要符合輔導(dǎo)員的工作實際，而且要合乎輔導(dǎo)員的工作需求，最大限度地調(diào)動輔導(dǎo)員的工作積極性，提高輔導(dǎo)員的工作成效，獎懲分明，制度公開明確，不可似是而非，模棱兩可，以免降低考評規(guī)則的可行性。

（二）輔導(dǎo)員考評體系考評策略的選擇

考評體系設(shè)計的關(guān)鍵在于考評策略的選擇，合理有效的考評方法對高校輔導(dǎo)員教育工作會起到積極的促進作用，多種多樣的考評策略可以對考評對象進行綜合全面的考察評估，確保考評結(jié)果的公正性。

1．定量考評法

所謂定量考評法，是以數(shù)字為衡量標(biāo)準(zhǔn)，將考評內(nèi)容數(shù)字化，所有被考評對象采用統(tǒng)一的考評標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)最終考評成績高低進行統(tǒng)計分析。根據(jù)前面介紹的高校輔導(dǎo)員核心能力模型結(jié)構(gòu)，輔導(dǎo)員考評標(biāo)準(zhǔn)層次可以按照學(xué)生思想政治教育能力及其子能力、學(xué)生發(fā)展指導(dǎo)能力及其子能力兩個方面進行量化。量化考評優(yōu)于文字考評方法，但量化考評結(jié)果的準(zhǔn)確性取決于考評標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計的合理性。考評項目權(quán)重的分配要以項目的重要性為主要分配依據(jù)。為了提高數(shù)據(jù)的有效性，首先，考評建模之前宜采用調(diào)查問卷法，針對各項子能力的重要性排名進行調(diào)查，以便降低考評體系建立者主觀臆造的可能性。其次，每一子項目的評定等級宜采用梯度遞變的形式，等級變化數(shù)目要適宜，一般以4～6個為宜。等級過多，等級之間差異較小，增加了參評對象選擇的困難程度；等級過少，每一等級的范圍寬泛，準(zhǔn)確程度降低，如表1中每一項目的評定等級均劃分為5等級。最后，考評調(diào)查中，為了實現(xiàn)對考評對象360度全方位的考評，可以選擇多個參評對象，如包括：學(xué)校相關(guān)職能部門領(lǐng)導(dǎo)、學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)班子成員、同事代表、所帶學(xué)生群體代表等，并根據(jù)每一群體與輔導(dǎo)員工作密切程度的高低分配權(quán)重比例，

2．現(xiàn)場考評法

定量考評法的核心在于利用數(shù)字的精確性和可比性實現(xiàn)對輔導(dǎo)員工作能力的考量，但量化考評結(jié)果實際上會受到各項子能力權(quán)重分配合理性的約束，存在一定程度的不準(zhǔn)確性。此外，定量考評參評群體的選擇將輔導(dǎo)員本身排除在外，完全是從輔導(dǎo)員之外的視角進行考慮，結(jié)果缺乏一定的公正性，現(xiàn)場考評法恰好可以彌補這種缺角。在定量考評的基礎(chǔ)上結(jié)合現(xiàn)場考評法，實現(xiàn)內(nèi)外互補，豐富考評資料庫。定量考評法中被考評者往往處于被動的位置，因此數(shù)據(jù)存在一定的片面性；而現(xiàn)場考評法的目的除了針對定量考評中的內(nèi)容進行深入了解和驗證之外，主考官還可以針對每個個體的特點進行積極引導(dǎo)，獲取及時、鮮活的數(shù)據(jù)信息。現(xiàn)場考評法可采取多種方式，如可以提前設(shè)計幾個有針對性的問題，以問答的形式查看每位輔導(dǎo)員對問題的理解程度，主考官根據(jù)輔導(dǎo)員對問題的回答情況進行翔實的記錄；亦可以針對某一特定問題模擬還原現(xiàn)場，如輔導(dǎo)員針對學(xué)生心理健康進行一對一的交流輔導(dǎo)或開展相關(guān)主題班會等，記錄觀察輔導(dǎo)員的應(yīng)變能力和問題處理能力。現(xiàn)場考評結(jié)果可以實行打分制或者等級制。打分制可以采取滿分扣除制，即針對輔導(dǎo)員表現(xiàn)較差的項目從滿分中進行減分，也可采取得分制，即針對每一模塊相對于單項滿分進行打分，所有模塊的總得分為最后成績。等級制是指對輔導(dǎo)員的考評結(jié)果不打具體分值，而是劃分為幾個等級，如“優(yōu)秀”、“良好”、“合格”、“不合格”等。考評結(jié)果的可靠性依賴于考評方法的選擇。考評過程要避免考評策略選擇單一化，要結(jié)合多種考評方法，通過多角度、多維度的系統(tǒng)分析，最大限度地保證考評結(jié)果的客觀可信，最大程度地發(fā)揮不同考評策略的長處，有效規(guī)避不同考評方法的局限。

（三）考評統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析

選擇合適的考評方法，詳細(xì)設(shè)計考評流程，僅僅是構(gòu)建考評體系的步驟之一，輔導(dǎo)員考評模型以輔導(dǎo)員對象及相關(guān)對象的評價和能力表現(xiàn)為輸入，經(jīng)過考評系統(tǒng)的運作，最終以大量統(tǒng)計數(shù)據(jù)為輸出。考評系統(tǒng)得以正常運行的關(guān)鍵在于對輸出數(shù)據(jù)的合理分析和處理，并根據(jù)匯總數(shù)據(jù)的特點對輔導(dǎo)員的能力發(fā)展?fàn)顩r進行深度剖析，達到輔導(dǎo)員考評體系設(shè)計的最終目標(biāo)。選擇不同的統(tǒng)計方法可以從側(cè)面挖掘到不同的信息點，下面將介紹幾種數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法。

1．排序分析法

排序分析法是指將統(tǒng)計數(shù)據(jù)中所有輔導(dǎo)員的綜合核心能力考評成績及子能力考評成績按照數(shù)據(jù)的大小特征進行前后排序，數(shù)據(jù)集中的每一組數(shù)據(jù)都與一個被考評對象（輔導(dǎo)員）相對應(yīng)，數(shù)據(jù)排列順序側(cè)面反映相對應(yīng)的輔導(dǎo)員核心能力的綜合成績或單項成績的大小。排序分析法可以客觀生動地反映所有參評個體之間核心能力橫向的比較結(jié)果，計算個體之間的得分差值可以顯示輔導(dǎo)員個體之間的水平差異大小。考評匯總數(shù)據(jù)需要進行初加工和再加工才能成為可用的統(tǒng)計數(shù)據(jù)信息。排序分析法要求計算每位參評輔導(dǎo)員的綜合核心能力成績及十二項子能力綜合成績，排序分析法通常以圖表的形式展現(xiàn)，圖表統(tǒng)計具有直觀、生動、一目了然的優(yōu)點。圖表分析往往需要結(jié)合綜合成績排名及各項子能力排名進行聯(lián)合分析，這樣既可以獲得所有被考評輔導(dǎo)員核心能力高低對比情況，也可以獲取單項子能力對輔導(dǎo)員綜合成績的影響程度。展示輔導(dǎo)員個體A、B、C、D、E、F、G核心能力綜合成績排名，按照核心能力綜合成績高低的順序，依次展示各位被考評輔導(dǎo)員的思想政治教育能力及學(xué)生發(fā)展指導(dǎo)能力的得分情況。據(jù)圖分析可得，A整體得分較為平均，能力發(fā)展均衡；E、F、G得分較低，整體素質(zhì)較差，需重點加強和培養(yǎng)；G得分率低，但思想政治教育能力水平較高，側(cè)面反映G輔導(dǎo)員的學(xué)生發(fā)展指導(dǎo)能力有待進一步增強。數(shù)據(jù)經(jīng)過分析和處理后，可以將所有被考評輔導(dǎo)員劃分為3～5個等級欄，如記為A、B、C、D、E不等。等級劃分可以按照總分由高遞減的順序，也可以將總分劃分為幾個等級，根據(jù)每位被考評輔導(dǎo)員的得分將其歸屬于不同的等級。上述成績結(jié)果按等級劃分。等級劃分的好處在于可以有針對性的對處于不同等級的參評輔導(dǎo)員采取不同的獎懲措施，并開展不同強弱力度的教育培訓(xùn)。

2．比較分析法

比較分析法是指將某項或某幾項核心能力項目的考評成績轉(zhuǎn)化為得分率，即被考評對象單項得分占單項總分的比例，實現(xiàn)所有參評輔導(dǎo)員之間核心能力橫向比較的方法。比較分析法區(qū)別于排序分析法，排序分析法強調(diào)考評對象之間的排名次序；比較分析法強調(diào)考評對象個體的均衡發(fā)展程度及對象間的發(fā)展差異。不同的核心能力項目基礎(chǔ)分的設(shè)定往往是不同的，為了更加直觀地體現(xiàn)同一項目下所有參評輔導(dǎo)員之間的得分情況，可以首先計算每位參評對象的得分率，再進行橫向比較。比較分析法可以利用數(shù)學(xué)統(tǒng)計圖中柱狀圖的比較優(yōu)勢，實現(xiàn)參評輔導(dǎo)員之間橫向比較分析。輔導(dǎo)員A、B、C整體發(fā)展較為均衡，思想政治教育能力和學(xué)生發(fā)展指導(dǎo)能力得分率均在85％以上；F、G輔導(dǎo)員兩項能力發(fā)展不協(xié)調(diào)：G輔導(dǎo)員學(xué)生發(fā)展指導(dǎo)能力較為薄弱，F(xiàn)輔導(dǎo)員思想政治教育能力環(huán)節(jié)存在“缺腿”現(xiàn)象。比較分析法也可以只選擇幾項感興趣的能力項目，分別按照公式轉(zhuǎn)化為百分制形式，在圖中以不同的顏色區(qū)別不同的比較項目，以矩形的長度差距區(qū)別特定項目的得分情況。比較分析法中，除了采用上面介紹的百分制比較之外，還可以采用差值法。所謂的差值法，實則是計算單項子能力的失分情況，即分別用單項考評項目的總分減掉每位參評輔導(dǎo)員的得分，得到每項能力的失分情況。這種方法既可以縱向比較特定輔導(dǎo)員某單項或某幾項子能力的發(fā)展?fàn)顩r，也可以橫向比較多個輔導(dǎo)員個體在特定項目的得分失分情況，結(jié)合橫向比較差距和縱向比較得失的優(yōu)勢，比較分析法為學(xué)校學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)班子提供了很好的信息素材，針對輔導(dǎo)員的能力弱項進行強化培訓(xùn)，鼓勵強項繼續(xù)保持發(fā)揮。

3．趨勢預(yù)測法

數(shù)據(jù)統(tǒng)計的重點不僅在于對高校輔導(dǎo)員以往成績的總結(jié)和分析，更重要的是利用已獲取的資料對個體輔導(dǎo)員的發(fā)展趨勢進行預(yù)測，以促進輔導(dǎo)員綜合全面的發(fā)展。趨勢預(yù)測法是指對考評個體在一定歷史時期內(nèi)的成績進行對比展示，通過把握成績變化的規(guī)律性，對考評者的未來發(fā)展趨勢進行預(yù)測。趨勢預(yù)測法突出對輔導(dǎo)員在職期間核心能力的動態(tài)監(jiān)測和培養(yǎng)，科學(xué)直觀地展現(xiàn)輔導(dǎo)員核心能力總體狀態(tài)的變化趨勢，對于預(yù)測輔導(dǎo)員能力變化具有重要意義。

二、結(jié)語

第9篇：數(shù)學(xué)建模和統(tǒng)計建模的區(qū)別范文

關(guān)鍵詞：隨機服務(wù)系統(tǒng)；模擬仿真；Flexsim

中圖分類號：TP391 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2012）28-6807-03

隨機服務(wù)系統(tǒng)又稱排隊論，是研究系統(tǒng)隨機聚散現(xiàn)象和隨機服務(wù)系統(tǒng)工作過程的數(shù)學(xué)理論和方法，屬運籌學(xué)范疇。隨機服務(wù)系統(tǒng)理論性強，比較抽象，基于教學(xué)之需要，考慮通過Flexsim來模擬其基本原理和運行機制。

1 FLEXSIM簡介

Flexsim是一個強有力的分析工具，可輔助工程設(shè)計人員在系統(tǒng)設(shè)計和運作中做出正確決策。通過Flexsim建立3D模型，進而快速而低成本地研究系統(tǒng)特征。將Flexsim引入到排隊論教學(xué)，不僅可提高學(xué)生對排隊模型的認(rèn)識和綜合分析能力，還能培養(yǎng)學(xué)生解決實際問題的能力。

Flexsim是美國flexsim公司開發(fā)的，迄今為止世界上第一個在圖形環(huán)境中集成了C++IDE和編譯器的仿真軟件，已被許多企業(yè)成功運用。

在系統(tǒng)模型中能夠移動的實體被稱為臨時實體，它對應(yīng)現(xiàn)實世界中的組件、集裝箱、人、電話呼叫、訂單等，它們通過正在仿真的服務(wù)系統(tǒng)。臨時實體可被加工，產(chǎn)生于Source實體。臨時實體類型是置于實體上的一個標(biāo)簽，可以代表條形碼、產(chǎn)品類型或工件號。Flexsim通過區(qū)分臨時實體類型來進行臨時實體路徑的設(shè)置。

每個Flexsim實體可有多個端口。實體通過端口與其它實體進行通信。端口有輸入、輸出和中間3種類型。

實體的參數(shù)根據(jù)所選的實體不同將稍有區(qū)別。由于每個實體在模型中都有特定的功能，因此必須使參數(shù)個性化以允許建模人員能夠盡可能靈活地應(yīng)用之。

2 概念模型的構(gòu)建

2.1 單隊列模型

設(shè)某售票站有三個服務(wù)窗口，顧客的到達服從泊松分布，平均到達速率l=0.9人/分，服務(wù)（售票）時間服從負(fù)指數(shù)分布，平均服務(wù)速率μ=0.4人/分，現(xiàn)設(shè)顧客到達后排成一隊，依次向空閑的窗口購票，如圖1所示。

2.1.1參數(shù)設(shè)置

1）顧客到達率

由顧客到達速率服從泊松分布得出顧客到達時間間隔服從負(fù)指數(shù)分布。從庫中拖出一發(fā)生器并雙擊之，將到達時間間隔的下拉菜單設(shè)置為統(tǒng)計分布exponential（0，1.11，1），如圖2。

2）仿真系統(tǒng)容量

隨機服務(wù)仿真系統(tǒng)的容量置1000，如圖3。

3）平均服務(wù)時間

打開處理器1屬性框，在加工時間下拉菜單中選擇統(tǒng)計分布exponential（0，0.4，1）。處理器2、處理器3類似，如圖4。

2.1.2 模擬運行分析

模型開始運行時，買票的人比較少，無需排隊，三個窗口空閑率和不需要排隊的概率極度變化，系統(tǒng)處于不穩(wěn)定狀態(tài)。運行一段時間后，模型逐漸到達穩(wěn)態(tài)。當(dāng)n

2.2 多隊列模型

設(shè)顧客到達后在每個窗口前排成一隊，且進入隊列后堅持不換，形成3個隊列，其他條件不變。如圖6，對應(yīng)M/M/3服務(wù)模型。

至于顧客到達速率的設(shè)置、排隊空間的最大容量、平均服務(wù)時間按指數(shù)分布exponential（0，2.5，1）等，與上面類似，這里從略。

開始階段，窗口的繁忙程度變化極大，系統(tǒng)不穩(wěn)定。經(jīng)過一定時間的運行，系統(tǒng)逐漸穩(wěn)定。穩(wěn)態(tài)下的排隊系統(tǒng)數(shù)量指標(biāo)印證了理論值，即3個窗口空閑的概率0.25、窗口繁忙的概率0.75、每個窗口的平均隊列長度1.4、平均等待時間4.6分。如圖7。

2.3 對比分析

通過對兩個模型的模擬，比較兩個系統(tǒng)模型的數(shù)量指標(biāo)可知，混合排隊比獨立排隊有顯著的優(yōu)勢，兩個系統(tǒng)有相同的輸入過程、相同的服務(wù)過程，僅排隊規(guī)則不同，但是獨立排隊顧客逗留的時間和顧客數(shù)都比混合排隊多出許多，這一點在排隊系統(tǒng)的排隊方式設(shè)計時是應(yīng)格外關(guān)注。

兩個系統(tǒng)的運營效率對比分析如圖8。

3 結(jié)束語

排隊現(xiàn)象在日常生活中十分常見。Flexsim仿真技術(shù)不僅適應(yīng)性廣、綜合性強、應(yīng)用領(lǐng)域?qū)挘铱芍貜?fù)、安全、經(jīng)濟、不受空間限制。

通過對排隊系統(tǒng)模型的數(shù)據(jù)采集、建模和仿真分析，不僅生動形象的描繪出隨機服務(wù)系統(tǒng)的動態(tài)變化過程，而且可進一步感知不同仿真模型間的運營差異，為企業(yè)提出改進和優(yōu)化建議。

參考文獻：