离散人口模型

离散人口模型
离散人口模型

离散人口增长预测模型

1 模型假设

1)假设不考虑迁徙等社会因素的影响;

2)假设女性比和死亡率与时间无关;

3)假设生育模式只与年龄有关。

2 模型建立

按照Leslie 模型的基本思路,将考虑年龄结构和生育模式的连续型人口模型离散化,即可得到离散形式的人口模型[1]。

用)(t x i 表示第t 年i 岁(指满i 岁但达不到1+i 岁)的总人数,

1-n 0,1,2,...,i 0,1,2,...t ==;(设n 为最高年龄),)(t b i 表示第t 年i 岁女性生育率

(每位女性平均生育的婴儿数),育龄区间为[1i ,2i ].用i k 表示i 岁人口的女性比。于是第t 年出生的婴儿数为

)()()(2

1t x k t b t f i i i i i i ∑==

引入生育模式i h ,将)(t b i 分解为

1,)()(2

1==∑=i i i i i i h h t t b β

其中,生育模式的具体形式可取连续型人口模型给出的Γ分布。有:

)()()(21t x k h t t f i i i i i i ∑==β, ∑==2

1)()(i i i i t b t β

)(t β是第t 年所有育龄女性平均生育的婴儿数。若女性在整个育龄期内保持生育率不变,则)(t β就是第t 年1i 岁的每位女性一生平均生育的婴儿数,即总和生育率(简称生育率)或生育胎次,是控制人口数量的主要参数。

记i 岁人口的死亡率为i d ,存活率为1,...,2,1,0,1-=-=n i d s i i ,则

1,...,2,1,1,...,2,1,0),()1(1-=-==++n i n i t x s t x i i i

而)1(1+t x 是第t 年出生的婴儿中存活下来的数量,即)(0t f s (这里)()(0t x t f =)。于是

i i i i i i i i k h s r t x r t t x 01),()()1(2

1==+∑=β

引入按年龄分组的人口分布向量

,...2,1,0,)](),...,(),([)(21==t t x t x t x t x T n

为了清楚地表明)(t β的作用,将L 矩阵分解成两个矩阵,记

???????

?????????=-0...00............00...000...000...00121n s s s A ,????????????=0...00...00...0..................0...00...00...00...0...0...01in i r r B 则模型(),()式可表示为

)()()()1(t Bx t t Ax t x β+=+

由上述模型可知,此模型可以通过一个初始状态量和四个变量进行求解,分别为人口的初始分布)0(x 、当前的存活率i s 、女性比i k 、生育模式i h ,以及总和生育率)(t β。故,只需给定这些值,便可通过此模型来预测未来的人口数量和年龄结构。

3 对生育模式i h 的研究

生育模式i h 的直接含义是,当时刻为t 时年龄为i 的女性的生育加权因子,一般记为),(t i h 。在稳定环境下可以近似地认为它与t 无关,即)(),(i h t i h =。)(i h 表示在哪些年龄生育率高,哪些年龄生育率低。下面给出了)(i h 的示意图。

图 生育模式)(i h 示意图 以上示意图表明,在c i i =附近时,生育率较高。作理论分析时,)(i h 一般采用的一种形式,是借用概率论中的Γ分布,有:

111,)

()()(1r r e i i i h i i >Γ-=---αθαθα 并取22n ==αθ,,这时有 21-+=n r r c

可以看出,提高1r 意味着晚婚,而增加n 意味着晚育。

作实际应用时,可以通过人口统计资料得知当前实行的生育模式),(t i h ,从而进行对未来的人口数量和年龄结构的预测。

单独二胎政策影响模型

1 模型思路

由统计资料可以得到人口的初始分布)0(x 及当前的存活率i s 、女性比i k ,然后保持现有生育模式i h ,就可以设定不同的总和生育率)(t β,来预测未来的人口数量和年龄结构。设定不符合生育二胎政策的女性占同年龄段女性比例为i q (简称不符比),进而定量研究实施单独二胎政策对人口数量和结构的影响。 2 模型假设

由于政策实施的不确定性,数据的可测量性等一些实际问题的复杂因素,本模型只考虑理想状态下的情况,即符合二胎政策的女性生育二胎,不符合的生育一胎,不考虑不生和超生等其它情况,其余情况有待后续研究继续改进。这样假

设,对后续对i q 的探究也很有裨益。

3 模型建立

1)对于没有实施单独二胎政策的地区,)(t β为1,故其离散人口增长预测模型为:

)()()1(t x B A t x +=+

2)对于实施了单独二胎政策的地区,需要分作两种情况进行讨论。 ①当女性符合生育一胎政策时,)(t β为1。设其占同年龄段所有女性比例为i q ,故其离散人口增长预测模型为:

)()()1(t x B A q t x i +=+

②当女性符合生育二胎政策时,)(t β为2,则其占同年龄段所有女性比例为(1-i q ),故其离散人口增长预测模型为:

)()2)(1()1(t x B A q t x i +-=+

③综上所述,对于实施了单独二胎的地区,其离散人口增长预测模型为:

)()2()1(t x B q B A t x i -+=+

3)对比实施了和没有实施单独二胎的地区,可得到单独二胎政策对人口数量的影响,设)1(+?t x 为某实施了单独二胎政策的地区在)1(+t 年的人口比没有实施的地区多增长的人口数量,其模型为:

)()1()1(t Bx q t x i -=+?

经过审慎推理,发现二胎政策的影响和矩阵A 无关,即和各阶段存活率i

s (0s 除外)无关。此模型可以通过一个初始状态量和四个变量进行求解,分别为人口的初始分布)0(x 、当前的婴儿存活率0s 、女性比i k 、生育模式i h ,以及总和生育率)(t β。由于通过统计资料可以得到)0(x 、0s 、i k 、和i h ,以及不符比i q (留待后续进一步探究),故可用以上模型进行定量分析,实施单独二胎政策对未来人口数量和年龄结构的影响。

4 不符比i q 的探究

1)文中假设符合二胎政策的女性生育二胎,不符合的生育一胎,故非独生女性与非独生男性结合后只能生育一胎,其后代为独生子女;非独生女性与独生男性结合,独生女性与非独生男性结合,独生女性与独生男性结合这三种情况均可生育二胎,其后代为非独生子女。若单独二孩的政策长久不变,则不符比i q 会一个周期一个周期(一个周期为一代,一代人的时间可以用平均寿命来代替)地按照此种规律变化。

另外,如果国家生育政策得以严格执行,不发生产前鉴别性别从而违法取舍的情况,则生男生女概率一样,即非独生女性占所有同年龄段女性的比例,和非独生男性占所有同年龄段男性的比例相同。

我们把不同年龄段的不符比i q 当做一个整体q 进行研究,把不同代的不符比设为n q 。

2)设第n 代时,非独生女性占所有同年龄段女性的比例为n a ,独生女性占所有同年龄段女性的比例为n b ,即非独生男性占所有同年龄段男性的比例为n a ,独生男性占所有同年龄段男性的比例为n b 。已知在第n 代时,不符比为n q ,故有下列关系式:

2n

n a q =

由上述关系式表明,不符比n q 只于非独生女性占所有同年龄段女性的比例n a 有关。

3)按照此种规律,根据第n 代时的n a 和n b 求第)(1+n 代时的比例1+n a 和

1+n b ,其结果如下:

22121n

n n a a a --=+ 4)由人口统计资料,可以查得实行单独二胎时的不符比,即为第一代不符

比1q 。结合式子2n n a q =,2

2121n n n a a a --=+,可求出1+n q 。

离散系统的数学模型

6.4 离散系统的数学模型 为了研究离散系统的性能,需要建立离散系统的数学模型。本节主要介绍线性定常离散系统的差分方程及其解法,脉冲传递函数的定义,以及求开、闭环脉冲传递函数的方法。 6.4.1 差分方程及其解法 1. 差分的概念 设连续函数为,其采样函数为,简记为,则一阶前向差分定义为 ()e t ()e kT ()e k ()(1)()e k e k e k Δ=+? (6-32) 二阶前向差分定义为 2()[()][(1)()](1)()(2)2(1)(e k e k e k e k e k e k e k e k e k ΔΔ=Δ=Δ+?=Δ+?Δ=+?++) 1? (6-33) n 阶前向差分定义为 1()(1)()n n n e k e k e n ?Δ=Δ+?Δ (6-34) 同理,一阶后向差分定义为 ()()(1)e k e k e k ?=?? (6-35) 二阶后向差分定义为 2()[()][()(1)]()(1)()2(1)(2) e k e k e k e k e k e k e k e k e k ?=??=???=????=??+? (6-36) n 阶后向差分定义为 11()()(1)n n n e k e k e n ???=???? (6-37) 2. 离散系统的差分方程 对连续系统而言,系统的数学模型可以用微分方程来表示,即 **00d ()d ()d d i j n m i j i i j c t r t a b t t ===∑∑j (6-38) 式中,分别表示系统的输入和输出。如果把离散序列,看成连续系统中,的采样结果,那么式(6-38)可以化为离散系统的差分方程。 ()r t ()c t ()r k ()c k ()r t ()c t 设系统采样周期为T ,当T 足够小时,函数在()r t t kT =处的一阶导数近似为 ()[(1)]()r kT r k T r kT T ??≈& 可简写为 ()(1)()()r k r k r k r k T T ???≈=& (6-39) 同理,可以写出二阶导数

离散系统的Simulink仿真

电子科技大学中山学院学生实验报告 院别:电子信息学院课程名称:信号与系统实验 一、实验目的 1.掌握离散系统Simulink的建模方法。 2.掌握离散系统时域响应、频域响应的Simulink仿真方法。 二、实验原理 离散系统的Simulink建模、仿真方法与连续系统相似,其系统模型主要有z域模型、传输函数模型和状态空间模型等形式。 现采用图1的形式建立系统仿真模型,结合如下仿真的命令,可得到系统的状态空间变量、频率响应曲线、单位阶跃响应和单位冲激响应的波形。 图1 系统响应Simulink仿真的综合模型 仿真命令: [A,B,C,D]=dlinmod(‘模型文件名’)%求状态空间矩阵,注意:‘模型文件名’不含扩展名 dimpulse(A,B,C,D) %求冲激响应 dimpulse(A,B,C,D,1,N 1:N 2 ) %求k=N 1 ~N 2 区间(步长为1)的冲激响应 dimpulse(A,B,C,D,1,N 1:△N: N 2 ) %求冲激响应在k=N 1 ~N 2 区间(步长为△N) 的部分样值 dstep(A,B,C,D) %求阶跃响应 dstep(A,B,C,D,1,N 1:△N:N 2 ) dbode(A,B,C,D,T s )%求频率响应(频率范围: Ts ~ π ω=,即π ~ 0=)。T s 为 取样周期,一般去T s =1. dbode(A,B,C,D, T s ,i u ,w :△w:w 1 ) %求频率响应(频率=范围:ω=w ~w 1 , 即θ=(w0~w1)T s,△w为频率步长);i u为系统输入端口的编号,系统只有一个输入端

离散系统的数学描述

离散系统的数学描述 1. 状态空间描述法 状态空间描述离散系统使用ss 命令。 语法: G=ss(a,b,c,d,Ts) %由a 、b 、c 、d 参数获得状态方程模型 说明:Ts 为采样周期,为标量,当采样周期未指明可以用-1表示。 【例6.2】用状态空间法建立离散系统。 a=[-1.5 -0.5;1 0]; b=[1;0]; c=[0 0.5]; d=0; G=ss(a,b,c,d,0.1) %采样周期为0.1s a = x1 x2 x1 -1.5 -0.5 x2 1 0 b = u1 x1 1 x2 0 c = x1 x2 y1 0 0.5 d = u1 y1 0 Sampling time: 0.1 Discrete-time model. 2. 脉冲传递函数描述法 脉冲传递函数也可以用tf 命令实现。 语法: G=tf(num,den,Ts) %由分子分母得出脉冲传递函数 说明:Ts 为采样周期,为标量,当采样周期未指明可以用-1表示,自变量用'z'表示。 【例6.2续】创建离散系统脉冲传递函数21120.5z 1.5z 10.5z 0.51.5z z 0.5z G(z)---+-=+-= 。 num1=[0.5 0];

den=[1 -1.5 0.5]; G1=tf(num1,den,-1) Transfer function: 0.5 z ----------------- z^2 - 1.5 z + 0.5 Sampling time: unspecified MATLAB中还可以用filt命令产生脉冲传递函数。 语法: G=filt(num,den,Ts) %由分子分母得出脉冲传递函数 说明:Ts为采样周期,当采样周期未指明Ts可以省略,也可以用-1表示,自变量用'z-1'表示。 【例6.2续】使用filt命令产生脉冲传递函数。 num2=[0 0.5]; G2=filt(num2,den) Transfer function: 0.5 z^-1 ----------------------- 1 - 1.5 z^-1 + 0.5 z^-2 Sampling time: unspecified 程序说明:用filt命令生成的脉冲传递函数的自变量不是z而是z-1,因此分子应改为“[0 0.5]”。 3. 零极点增益描述法 离散系统的零极点增益用zpk命令实现。 语法: G=zpk(z,p,k,Ts) %由零极点得出脉冲传递函数 【例6.2续】使用zpk命令产生零极点增益传递函数。 G3=zpk([0],[0.5 1],0.5,-1) Zero/pole/gain: 0.5 z ------------- (z-0.5) (z-1) Sampling time: unspecified 语法: G=ss(传递函数) %由传递函数转换获得 G=ss(零极点模型) %由零极点模型转换获得

第五章离散选择模型

第五章离散选择模型 在初级计量经济学里,我们已经学习了解释变量是虚拟变量的情况,除此之外,在实际问题中,存在需要人们对决策与选择行为的分析与研究,这就是被解释变量为虚拟变量的情况。我们把被解释变量是虚拟变量的线性回归模型称为离散选择模型,本章主要介绍这一类模型的估计与应用。 本章主要介绍以下内容: 1、为什么会有离散选择模型。 2、二元离散选择模型的表示。 3、线性概率模型估计的缺陷。 4、Logit模型和Probit模型的建立与应用。 第一节模型的基础与对应的现象 一、问题的提出 在研究社会经济现象时,常常遇见一些特殊的被解释变量,其表现是选择与决策问题,是定性的,没有观测数据所对应;或者其观测到的是受某种限制的数据。 1、被解释变量是定性的选择与决策问题,可以用离散数据表示,即取值是不连续的。例如,某一事件发生与否,分别用1和0表示;对某一建议持反对、中立和赞成5种观点,分别用0、1、2表示。由离散数据建立的模型称为离散选择模型。 2、被解释变量取值是连续的,但取值的范围受到限制,或者将连续数据转化为类型数据。例如,消费者购买某种商品,当消费者愿意支付的货币数量超过该商品的最低价值时,则表示为购买价格;当消费者愿意支付的货币数量低于该商品的最低价值时,则购买价格为0。这种类型的数据成为审查数据。再例如,在研究居民储蓄时,调查数据只有存款一万元以上的帐户,这时就不能以此代表所有居民储蓄的情况,这种数据称为截断数据。这两种数据所建立的模型称为受限被解释变量模型。有的时候,人们甚至更愿意将连续数据转化为上述类型数据来度量,例如,高考分数线的设置,

就把高出分数线和低于分数线划分为了两类。 下面是几个离散数据的例子。 例5.1 研究家庭是否购买住房。由于,购买住房行为要受到许多因素的影响,不仅有家庭收入、房屋价格,还有房屋的所在环境、人们的购买心理等,所以人们购买住房的心理价位很难观测到,但我们可以观察到是否购买了住房,即 我们希望研究买房的可能性,即概率(1) P Y=的大小。 例5.2 分析公司员工的跳槽行为。员工是否愿意跳槽到另一家公司,取决于薪资、发展潜力等诸多因素的权衡。员工跳槽的成本与收益是多少,我们无法知道,但我们可以观察到员工是否跳槽,即 例5.3 对某项建议进行投票。建议对投票者的利益影响是无法知道的,但可以观察到投票者的行为只有三种,即 研究投票者投什么票的可能性,即(),1,2,3 ==。 P Y j j 从上述被解释变量所取的离散数据看,如果变量只有两个选择,则建立的模型为二元离散选择模型,又称二元型响应模型;如果变量有多于二个的选择,则为多元选择模型。本章主要介绍二元离散选择模型。 离散选择模型起源于Fechner于1860年进行的动物条件二元反射研究。1962年,Warner首次将它应用于经济研究领域,用于研究公共交通工具和私人交通工具的选择问题。70-80年代,离散选择模型被普遍应用于经济布局、企业选点、交通问题、就业问题、购买行为等经济决策领域的研究。模型的估计方法主要发展于20世纪80年代初期。(参见李子奈,高等计量经济学,清华大学出版社,2000年,第155页-第156页) 二、线性概率模型 对于二元选择问题,可以建立如下计量经济模型。

二元离散选择模型案例

第七章 二元离散选择模型案例 1、在一次选举中,由于候选人对高收入者有利,所以收入成为每个投票者表示同意或者反对的最主要影响因素。以投票者的态度(y )作为被解释变量,以投票者的月收入(x )作为解释变量建立模型,同意者其观测值为1,反对者其观测值为0,样本数据见表7.1。原始模型为:i i i y x αβμ=++。利用Probit 二元离散选择模型估计参数。 表7.1 样本观测值 输入变量名,选择Probit 参数估计。

得到如下输出结果: 但是作为估计对象的不是原始模型,而是如下结果: =---+ 1@[( 4.75390.003067*)] YF CONRM X 可以得到不同X值下的Y选择1的概率。例如,当X=600时,查标准正态分布表,对应于2.9137的累积正态分布为0.9982;于是,Y的预测值YF=1-0.9982=0.0018,即对应于该个人,投赞成票的概率为0.0018。

2、某商业银行从历史贷款客户中随机抽取78个样本,根据涉及的指标体系分别计算它们的“商业信用支持度”(XY)和“市场竞争地位等级”(SC),对它们贷款的结果(JG)采用二元离散变量,1表示贷款成功,0表示贷款失败。样本观测值见表8.2。目的是研究JG与XY、SC之间的关系,并为正确贷款决策提供支持。 估计过程如下:

输入变量名,选择Logit参数估计。 得到如下输出结果:

用回归方程表示如下: JGF CONRM XY SC =---+ 1@[(16.110.465035*9.379903*)] 该方程表示,当XY和SC已知时,带入方程,可以计算贷款成功的概率JGF。 3、某研究所1999年50名硕士考生的入学考试总分数(SCORE)及录取情况见表5。考生考试总分数用SCORE表示,Y为录取状态,D1为表示应届生与往届生的虚拟变量。 表7.3 50名硕士考生的入学考试总分数(SCORE)及录取状况数据表

离散选择模型1121

Logistic回归在SPSS中应用讲课人:谢小燕 Email:xiexy@https://www.360docs.net/doc/762670313.html,.cm 办公室:通博楼B座211 1

内容 第一节模型的种类和形式 第二节模型系数的检验和拟合优度 第三节应用SPSS完成模型估计和输出解读 2

第一节模型的种类和形式 当遇到被解释变量是分类变量时,我们可能选择离散选择模型来建立变量间的因果关系,而不是用线性回归方程。这类模型可以用来了解客户的信用度、消费者的消费行为、癌症是否转移、医生是否选择多点从业和出行选择何种交通工具等。根据被解释变量分类变量和概率分布函数的类型,产生了不同的离散选择模型。 3

二元Logistic模型—如果被解释变量是二分变量,连接分布函数(link function)为逻辑斯蒂函数。 多元Logistic模型—如果被解释变量是多分类无序次变量,连接分布函数为逻辑斯蒂函数。 有序Logistic模型—如果被解释变量是多分类有序次变量,连接分布函数为逻辑斯蒂函数。 Probit模型—连接分布函数是标准正态分布函数。 为了说明这类模型的机理,我们以二元Logistic回归为例,介绍模型形成过程。从而理解一些概念。 4

5 一、二元Logistic 模型 在讨论家庭是否购房的问题中,可将家庭购买住房的决策用数字1 表示,而将家庭不购买住房的决策用数字0表示。 1 yes y no ?=?? 考虑某个家庭在一定的条件下是否购买住房问题时,表示状态的虚拟变量作为一个被说明对象的因变量出现在经济模型中。 后面变量下标i 表示各不同的样本点,取值0或l 的因变量i y 表示第i 个样本点具体选择,而影响其进行选择的自变量i x 。如果选择响应YES 的概率为(1/)i p y =i x ,则经济主体选择响应NO 的概率为1(1/)i i p y -=x 。 则(/)1(1/)0(0/)i i i i i i E y p y p y =?=+?=x x x =(1/)i i p y x =。

离散选择模型完整版

离散选择模型 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

第五章离散选择模型 在初级计量经济学里,我们已经学习了解释变量是虚拟变量的情况,除此之外,在实际问题中,存在需要人们对决策与选择行为的分析与研究,这就是被解释变量为虚拟变量的情况。我们把被解释变量是虚拟变量的线性回归模型称为离散选择模型,本章主要介绍这一类模型的估计与应用。 本章主要介绍以下内容: 1、为什么会有离散选择模型。 2、二元离散选择模型的表示。 3、线性概率模型估计的缺陷。 4、Logit模型和Probit模型的建立与应用。 第一节模型的基础与对应的现象 一、问题的提出 在研究社会经济现象时,常常遇见一些特殊的被解释变量,其表现是选择与决策问题,是定性的,没有观测数据所对应;或者其观测到的是受某种限制的数据。 1、被解释变量是定性的选择与决策问题,可以用离散数据表示,即取值是不连续的。例如,某一事件发生与否,分别用1和0表示;对某一建议持反对、中立和赞成5种观点,分别用0、1、2表示。由离散数据建立的模型称为离散选择模型。 2、被解释变量取值是连续的,但取值的范围受到限制,或者将连续数据转化为类型数据。例如,消费者购买某种商品,当消费者愿意支付的货币数量超过该商品的最低价值时,则表示为购买价格;当消费者愿意支付的货币数量低于该商品的最低价值时,则购买价格为0。这种类型的数据成为审查数据。再例如,在研究居民储蓄时,调查数据只有存款一万元以上的帐户,这时就不能以此代表所有居民储蓄的情况,这种数据称为截断数据。这两种数据所建立的模型称为受限被解释变量模型。有的时候,人们甚至更愿意将连续数据转化为上述类型数据来度量,例如,高考分数线的设置,就把高出分数线和低于分数线划分为了两类。 下面是几个离散数据的例子。 例研究家庭是否购买住房。由于,购买住房行为要受到许多因素的影响,不仅有家庭收入、房屋价格,还有房屋的所在环境、人们的购买心理等,所以人们购买住

离散数学建模

离散建模 专业计算机科学与技术班级 姓名 学号 授课教师 二 O 一七年十二月

离散建模是离散数学与计算机科学技术及IT技术应用间的联系桥梁。也是学习离散数学的根本目的。 它有两部分内容组成: 1.离散建模概念与方法 2.离散建模应用实例 一.离散建模概念与方法 1.1离散建模概念 在客观世界中往往需要有许多问题等待人们去解决。而解决的方法很多,最为常见的方法是将客观世界中的问题域抽象成一种形式化的数学表示称数学模型,从而将对问题域的求解变成为对数学表示式的求解。而由于人们对数学的研究已有数千年历史,并已形成了一整套行之有效的对数学求解的理论与方法,因此用这种数学方法去解决实际问题可以取得事倍功半的作用。而采用这种方法的关键之处是数学模型的建立,它称为数学建模,而当这种数学模型是建立在有限集或可列集之上时,此种模型的建立称离散建模。 1.2.离散建模方法 (1)两个世界理论 在离散建模中有两个世界,一个是现实世界另一个是离散世界。现实世界是问题域产生的世界,离散世界则是一种数学世界,它有三个特性:离散世界采用离散数学语言,该语言具有简洁性且表达力丰富。 离散世界所表示的是一种抽象符号,它是一种形式化符号体系。 离散世界中的环境简单,它在离散建模时设立,可以屏蔽大量无关信息对问题求解的干扰。 为求解问题须将问题域转换成离散模型,然后对离散模型求解,再逆向转换成现实世界中的解. (2)两个世界的转换 在离散建模方法中需要构作两种转换,即由现实世界到离散世界的转换以及由离散世界到现实世界的逆转换,而其中第一种转换尤为重要,这种转换我们一般即称之为离散建模。 下面对两种转换作介绍: 现实世界到离散世界的转换

(完整word版)离散数学建模

离散建模 专业计算机科学与技术 班级 姓名 学号 授课教师 二 O 一七年十二月

离散建模是离散数学与计算机科学技术及IT技术应用间的联系桥梁。也是学习离散数学的根本目的。 它有两部分内容组成: 1.离散建模概念与方法 2.离散建模应用实例 一.离散建模概念与方法 1.1离散建模概念 在客观世界中往往需要有许多问题等待人们去解决。而解决的方法很多,最为常见的方法是将客观世界中的问题域抽象成一种形式化的数学表示称数学模型,从而将对问题域的求解变成为对数学表示式的求解。而由于人们对数学的研究已有数千年历史,并已形成了一整套行之有效的对数学求解的理论与方法,因此用这种数学方法去解决实际问题可以取得事倍功半的作用。而采用这种方法的关键之处是数学模型的建立,它称为数学建模,而当这种数学模型是建立在有限集或可列集之上时,此种模型的建立称离散建模。 1.2.离散建模方法 (1)两个世界理论 在离散建模中有两个世界,一个是现实世界另一个是离散世界。现实世界是问题域产生的世界,离散世界则是一种数学世界,它有三个特性:离散世界采用离散数学语言,该语言具有简洁性且表达力丰富。 离散世界所表示的是一种抽象符号,它是一种形式化符号体系。 离散世界中的环境简单,它在离散建模时设立,可以屏蔽大量无关信息对问题求解的干扰。 为求解问题须将问题域转换成离散模型,然后对离散模型求解,再逆向转换成现实世界中的解. (2)两个世界的转换 在离散建模方法中需要构作两种转换,即由现实世界到离散世界的转换以及由离散世界到现实世界的逆转换,而其中第一种转换尤为重要,这种转换我们一般即称之为离散建模。 下面对两种转换作介绍: 现实世界到离散世界的转换

离散选择模型

离散选择模型 集团标准化工作小组 [Q8QX9QT-X8QQB8Q8-NQ8QJ8-M8QMN]

第五章离散选择模型 在初级计量经济学里,我们已经学习了解释变量是虚拟变量的情况,除此之外,在实际问题中,存在需要人们对决策与选择行为的分析与研究,这就是被解释变量为虚拟变量的情况。我们把被解释变量是虚拟变量的线性回归模型称为离散选择模型,本章主要介绍这一类模型的估计与应用。 本章主要介绍以下内容: 1、为什么会有离散选择模型。 2、二元离散选择模型的表示。 3、线性概率模型估计的缺陷。 4、Logit模型和Probit模型的建立与应用。 第一节模型的基础与对应的现象 一、问题的提出 在研究社会经济现象时,常常遇见一些特殊的被解释变量,其表现是选择与决策问题,是定性的,没有观测数据所对应;或者其观测到的是受某种限制的数据。 1、被解释变量是定性的选择与决策问题,可以用离散数据表示,即取值是不连续的。例如,某一事件发生与否,分别用1和0表示;对某一建议持反对、中立和赞成5种观点,分别用0、1、2表示。由离散数据建立的模型称为离散选择模型。 2、被解释变量取值是连续的,但取值的范围受到限制,或者将连续数据转化为类型数据。例如,消费者购买某种商品,当消费者愿意支付的货币数量超过该商品的最低价值时,则表示为购买价格;当消费者愿意支付的货币数量低于该商品的最低价值时,则购买价格为0。这种类型的数据成为审查数据。再例如,在研究居民储蓄时,调查数据只有存款一万元以上的帐户,这时就不能以此代表所有居民储蓄的情况,这种数据称为截断数据。这两种数据所建立的模型称为受限被解释变量模型。有的时候,人们甚至更愿意将连续数据转化为上述类型数据来度量,例如,高考分数线的设置,就把高出分数线和低于分数线划分为了两类。 下面是几个离散数据的例子。 例研究家庭是否购买住房。由于,购买住房行为要受到许多因素的影响,不仅

离散系统的数学模型

232 6.4 离散系统的数学模型 为研究离散系统的性能,需要建立离散系统的数学模型。线性离散系统的数学模型有差分方程、脉冲传递函数和离散状态空间表达式三种。本节主要介绍差分方程及其解法,脉冲传递函数的定义,以及求开环脉冲传递函数和闭环脉冲传递函数的方法。有关离散状态空表达式及其求解,将在第8章介绍。 6.4.1 线性常系数差分方程及其解法 对于线性定常离散系统,k 时刻的输出)(k c ,不但与k 时刻的输入)(k r 有关,而且与k 时刻以前的输入 ), 2(), 1(--k r k r 有关,同时还与k 时刻以前的输出 ), 2(), 1(--k c k c 有关。这种关系 一般可以用n 阶后向差分方程来描述,即 ∑∑==-+ --=m j j n i i j k r b i k c a k c 0 1 )()()( (6-34) 式中,i a ,i =1,2,…,n 和j b ,j =0,1,…,m 为常系数,n m ≤。式(6-34)称为n 阶线性常系数差分方程。 线性定常离散系统也可以用n 阶前向差分方程来描述,即 ∑∑==-++ -+-=+m j j n i i j m k r b i n k c a n k c 0 1 )()()( (6-35) 工程上求解常系数差分方程通常采用迭代法和z 变换法。 1. 迭代法 若已知差分方程式(6-34)或式(6-35),并且给定输出序列的初值,则可以利用递推关系,在计算机上通过迭代一步一步地算出输出序列。 例6-10 已知二阶差分方程 )2(6)1(5)()(---+=k c k c k r k c 输入序列1)(=k r ,初始条件为1)1(,0)0(==c c , 试用迭代法求输出序列)(k c , ,5,4,3,2,1,0=k 。 解 根据初始条件及递推关系,得 0)0(=c 1)1(=c 6)0(6)1(5)2()2(=-+=c c r c 25)1(6)2(5)3()3(=-+=c c r c 90)2(6)3(5)4()4(=-+=c c r c 301)3(6)4(5)5()5(=-+=c c r c 2. z 变换法

Simulink中连续与离散模型的区别

Simulink中连续与离散模型的区别 matlab/simulink/simpowersystem中连续vs离散! 本文中的一些具体数学推导见下面链接:计算机仿真技术 1.连续系统vs离散系统 连续系统是指系统状态的改变在时间上是连续的,从数学建模的角度来看,可以分为连续时间模型、离散时间模型、混合时间模型。其实在simpowersystem的库中基本所有模型都属于连续系统,因为其对应的物理世界一般是电机、电源、电力电子器件等等。 离散系统是指系统状态的改变只发生在某些时间点上,而且往往是随机的,比如说某一路口一天的人流量,对离散模型的计算机仿真没有实际意义,只有统计学上的意义,所以在simpowersystem中是没有模型属于离散系统的。但是在选取模型,以及仿真算法的选择时,常常提到的discrete model、discrete solver、discrete simulate type等等中的离散到底是指什么呢?其实它是指时间上的离散,也就是指离散时间模型。 下文中提到的连续就是指时间上的连续,连续模型就是指连续时间模型。离散就是指时间上的离散,离散模型就是指离散时间模型,而在物理世界中他们都同属于连续系统。为什么要将一个连续模型离散化呢?主要是是从系统的数学模型来考虑的,前者是用微分方程来建模的,而后者是用差分方程来建模的,并且差分方程更适合计算机计算,并且前者的仿真算法(simulationsolver)用的是数值积分的方法,而后者则是采用差分方程的状态更新离散算法。 在simpowersystem库中,对某些物理器件,既给出的它的连续模型,也给出了它的离散模型,例如: 离散模型一个很重要的参数就是采样时间sampletime,如何从数学建模的角度将一个连续模型离散化,后面会有介绍。在simpowersystem中常用powergui这个工具来将系统中的连续模型离散以便采用discrete算法便于计算机计算。

数学建模专题汇总-离散模型

离散模型 § 1 离散回归模型 一、离散变量 如果我们用0,1,2,3,4,…说明企业每年的专利申请数,申请数是一个离散的变量,但是它是间隔尺度变量,该变量类型不在本章的讨论的被解释变量中。但离散变量0和1可以用来说明企业每年是否申请专利的事项,类似表示状态的变量才在本章的讨论中。在专利申请数的问题中,离散变量0,1,2,3和4等数字具有具体的经济含义,不能随意更改;而在是否申请专利的两个选择对象的选择问题中,数字0和1只是用于区别两种不同的选择,是表示一种状态。本专题讨论有序尺度变量和名义尺度变量的被解释变量。 二、离散因变量

在讨论家庭是否购房的问题中,可将家庭购买住房的决策用数字1 表示,而将家庭不购买住房的决策用数字0表示。 10 yes x no ?=?? 如果x 作为说明某种具体经济问题的自变量,则应用以前介绍虚拟变量知识就足够了。如果现在考虑某个家庭在一定的条件下是否购买住房问题时,则表示状态的虚拟变量就不再是自变量,而是作为一个被说明对象的因变量出现在经济模型中。因此,需要对以前讨论虚拟变量的分析方法进行扩展,以便使其能够适应分析类似家庭是否购房的问题。因为在家庭是否购房问题中,虚拟因变量的具体取值仅是为了区别不同的状态,所以将通过虚拟因变量讨论备择对象选择的回归模型称为离散选择模型。 三、线性概率模型

现在约定备择对象的0和1两项选择模型中,下标i 表示各不同的经济主体,取值0或l 的因变量i y 表示经济主体的具体选择结果,而影响经济主体进行选择的自变量i x 。如果选择响应 YES 的概率为(1/)i p y =i x ,则经济主体选择响应 NO 的概率为1(1/)i i p y -=x , 则(/)1(1/)0(0/)i i i i i i E y p y p y =?=+?=x x x =(1/)i i p y x =。 根据经典线性回归,我们知道其总体回归方程是条件期望建立的,这使我们想象可以构造线性概率模型 (1/)(/)i i i i i p y x E y x '===x β 011i k ik i x x u βββ=++++L 描述两个响应水平的线性概率回归模型可推知,根据统计数据得到的回归结果并不一定能够保证回归模型的因变量拟合值界于[0,1]。如果通过回归模型式得到的因变量拟合值完全偏离0或l 两个数值,则描述两项选择的回归模型的实际用途

离散选择模型在市场研究中的应用

离散选择模型在市场研究中的应用 黄晓兰沈浩 北京广播学院, 北京100024 摘要:离散选择模型是一种复杂、非线性的多元统计分析方法和市场研究技术,主要基于消费者对产品/服务的选择来模拟消费者的购买行为。本文通过手机话费价格研究介绍了离散选择模型的基本原理和操作步骤,以及采用M ultinomial Logit Model计算属性效用值、选择概率和模拟市场占有率,获得价格弹性曲线的方法。 关键词:属性;水平;正交实验设计、选择集、效用值、选择概率、M ultinomial Logit Model 离散选择模型(Discrete Choice Model),也叫做基于选择的结合分析模型(Choice-Based Conjoint Analysis),是一种非常有效且实用的市场研究技术。该模型是在实验设计的基础上,通过模拟所要研究产品/服务的市场竞争环境,来测量消费者的购买行为,从而获知消费者如何在不同产品/服务属性水平和价格条件下进行选择。这种技术可广泛应用于新产品开发、市场占有率分析、品牌竞争分析、市场细分和价格策略等市场营销领域。同时离散选择模型也是一种处理离散的、非线性的定性数据的复杂高级多元统计分析技术,它采用Multinomial Logit Model进行数据统计分析。目前,国内在采用该模型进行市场研究方面还是一项空白,本文主要介绍了离散选择模型的基本原理,选择集实验设计、问卷设计、数据收集和处理、模型分析和结果解释等主要操作步骤,并给出了一个手机市场价格研究的应用案例。 1离散选择模型的基本概念和原理 离散选择模型主要用于测量消费者在实际或模拟的市场竞争环境下如何在不同产品/服务中进行选择。通常是在正交实验设计的基础上,构造一定数量的产品/服务选择集(Choice Set),每个选择集包括多个产品/服务的轮廓(Profile),每一个轮廓是由能够描述产品/服务重要特征的属性(Attributes)以及赋予每一个属性的不同水平(Level)组合构成。例如消费者购买手机的重要属性和水平可能包括:品牌(A,B,C)、价格(1500元,1750万元,2000元)、功能(短信,短信语音,图片短信)等,离散选择模型是测量消费者在给出不同的产品价格、功能条件下是选择购买品牌A,还是品牌B或者品牌C,还是什么都不选择。离散选择模型的一个重要的假定是:消费者是根据构成产品/服务的多个属性来进行理解和作选择判断;另一个基本假定是:消费者的选择行为要比偏好行为更接近现实情况。 它与传统的全轮廓结合分析(Full Profiles Conjoint Analysis)都是在全轮廓的基础上采用分解的方法测量消费者对某一轮廓(产品)的选择与偏好,对构成该轮廓的多个属性和水平的选择与偏好,用效用值(Utilities)来描述。但是,它与传统的结合分析的最大区别在于:离散选择模型不是测量消费者的偏好,而是获知消费者如何在不同竞争产品选择集中进行选择。因此,离散选择模型在价格研究中是一种更为实际、更有效、也更复杂的技术。具体表现在: ●将消费者的选择置于模拟的竞争市场环境,“选择”更接近消费者的实际购买行为; 消费者的选择行为要比偏好态度更能反映产品不同属性和水平的价值,也更具有针 对性; ●消费者只需做出“买”或“不买”的回答,数据获得更容易,也更准确; ●消费者可以做出“任何产品都不购买”的决策,这与现实是一致的; ●实验设计可以排除不合理的产品组合,同时可以分析产品属性水平存在交互作用的

通信设备训练仿真系统通用模型的建立

第27卷第6期武汉理工大学学报?信息与管理工程版 VoI.27No.6 2005年12月 JOURNALOFWUT(INFORMATION&MANAGEMENTENGINEERING)Dec.2005 文章编号;1007—144X(2005)06--0019--04 通信设备训练仿真系统通用模型的建立 雷 峻 (武汉理工大学自动化学院,积北武汉430070) 摘要;针对目前各种通信设备需要开发相应的仿真训练系统的情况t分析了这些设备的共性后,提出了建立系统通用模型的总体思想。在该思想中归纳的建模原则和建模规范的指导下,对SDH光纤通信训练仿真系统建立总体功能模型,说明该通用模型思想的合理性。关键词;通信设备;训练系统仿真;通用模型中围法分类号:TN915.02;TP391.9 文献标识码:A 1引言 当今时代信息的迅速交流已经成为社会发展不可缺少的因素之一。作为信息传递途径的通信系统,如果能可靠地处于最佳运行状态,就要求操作管理人员具有高度熟练的技能,因此,对这些人员的有效培训显得十分重要。 研制仿真系统的目的是为了能够脱离实体进行人员培训和日常训练,因此仿真系统在功能上主要是要做到使仿真系统和实际的设备在界面外观上和操作回显、实时告警等行为上做到完全一致。仿真系统特有的仿真模型的建立可有助于在仿真过程中用一种系统模型的完备的映射关系来模拟实际的信号流程,做到在行为和结果上的仿真系统和实际设备的一致“j。 目前很多机构已经就各单位实际使用的一些通信设备分别研制出了相应的训练仿真系统,但是每个系统的开发周期长,不同机型的终端界面大相径庭,开发出的产品通用性和可移植性差,使得平台之间的接口困难。因此,提出建立一种通用模型的总体思想,以此提高它们的开发效率。 2模型的提出 在对目前通信领域中应用比较普遍的SDH光纤通信设备、C&08程控交换机和ZXJlO程控交换机、SX一2000S交换机等设备进行分析后认 为,它们具有以下基本特征; (1)对于交换机的软件系统,其显示和操作方式随着机型不同而不同,但归根结底它们都是在硬件设备配合下,通过若干操作完成一定功能。 (2)对于交换机的硬件系统存在着与软件类似的情况。虽然不同机型交换机硬件由于其控制方式、功能模块划分方式,甚至是外形等的不同, 导致具体电路单板的差异,但从整个呼叫流程来 看,其提供的硬件功能支持是基本一致的。另外,训练仿真系统的模型不是利用映射关系建立的基础模型,而是在课题研究所需的特定条件下建立的集总模型。利用这种模型实现的仿真系统,其功能划分只注重输入输出性状的一致,而不要求内部结构具有同态性,即其内部功能实现对用户可封装起来。这样,就可以在满足仿真研究要求和目的的前提下,以硬件功能为依据,以相同的输入输出为接口建立起通用的模型。 因此,无论对哪种通信设备开发仿真训练系统,都可以先简单地划分为3个抽象的模型:底层的数据库模型、中间层的系统运行算法模型和高层的可视化界面模型来实现。仿真系统模型结构如图1所示。系统数据库模型记录通信系统的组 成、参数、工作状态和系统数据等;系统运行算法 模型是系统运行机制的算法模型,描述可视化界面模型操作对数据库模型的映射方式和数据库模型对可视化界面模型的映射方式;可视化界面模 收稿日期:2005—07—20 作者简介:雷峻(1971一),男,江西南昌人.武汉理工大学自动化学院讲师  万方数据

离散数学建模

. .. . 离散建模 专业计算机科学与技术 班级 姓名 学号 授课教师 二 O 一七年十二月 .. ..范文 . .

离散建模是离散数学与计算机科学技术及IT技术应用间的联系桥梁。也是学习离散数学的根本目的。 它有两部分容组成: 1.离散建模概念与方法 2.离散建模应用实例 一.离散建模概念与方法 1.1离散建模概念 在客观世界中往往需要有许多问题等待人们去解决。而解决的方法很多,最为常见的方法是将客观世界中的问题域抽象成一种形式化的数学表示称数学模型,从而将对问题域的求解变成为对数学表示式的求解。而由于人们对数学的研究已有数千年历史,并已形成了一整套行之有效的对数学求解的理论与方法,因此用这种数学方法去解决实际问题可以取得事倍功半的作用。而采用这种方法的关键之处是数学模型的建立,它称为数学建模,而当这种数学模型是建立在有限集或可列集之上时,此种模型的建立称离散建模。 1.2.离散建模方法 (1)两个世界理论 在离散建模中有两个世界,一个是现实世界另一个是离散世界。现实世界是问题域产生的世界,离散世界则是一种数学世界,它有三个特性:离散世界采用离散数学语言,该语言具有简洁性且表达力丰富。 离散世界所表示的是一种抽象符号,它是一种形式化符号体系。 离散世界中的环境简单,它在离散建模时设立,可以屏蔽大量无关信息对问题求解的干扰。 为求解问题须将问题域转换成离散模型,然后对离散模型求解,再逆向转换成现实世界中的解. (2)两个世界的转换 在离散建模方法中需要构作两种转换,即由现实世界到离散世界的转换以及由离散世界到现实世界的逆转换,而其中第一种转换尤为重要,这种转换我们一般即称之为离散建模。 下面对两种转换作介绍: 现实世界到离散世界的转换

离散系统的Simulink仿真

电子科技大学中山学院学生实验报告 院别:电子信息学院 课程名称:信号与系统实验 一、实验目的 1.掌握离散系统Simulink 的建模方法。 2.掌握离散系统时域响应、频域响应的Simulink 仿真方法。 二、实验原理 离散系统的Simulink 建模、仿真方法与连续系统相似,其系统模型主要有z 域模型、传输函数模型和状态空间模型等形式。 现采用图1的形式建立系统仿真模型,结合如下仿真的命令,可得到系统的状态空间变量、频率响应曲线、单位阶跃响应和单位冲激响应的波形。 图1 系统响应 Simulink 仿真的综合模型 仿真命令: [A,B,C,D]=dlinmod (‘模型文件名’) %求状态空间矩阵,注意:‘模型文件名’ 不含扩展名 dimpulse(A,B,C,D) %求冲激响应 dimpulse(A,B,C,D,1,N 1:N 2) %求k=N 1~N 2区间(步长为1)的冲激响应 dimpulse(A,B,C,D,1,N 1:△N: N 2) %求冲激响应在k=N 1~N 2区间(步长为△N ) 的部分样值 In1 Out1

dstep(A,B,C,D) %求阶跃响应 dstep(A,B,C,D,1,N 1:△N:N 2) dbode(A,B,C,D,T s ) %求频率响应(频率范围: Ts ~ 0π ω=,即π~00=)。T s 为 取样周期,一般去T s =1. dbode(A,B,C,D, T s ,i u ,w 0:△w:w 1) %求频率响应(频率=范围:ω=w 0~w 1, 即θ=(w 0~w 1)T s ,△w 为频率步长);i u 为系统输入端口的编号,系统只有一个输入端口时取i u =1. 以上命令,可以逐条在MATLAB 命令窗口输入、执行,也可编写成M 文件并运行。 三、实验内容 1.离散系统时域框图如图2所示。建立Simulink 模型,求其状态空间矩阵、系统函数、冲激响应、阶跃响应和频率特性。 图2 图3 2.离散系统z 域框图如图3所示。建立Simulink 模型,求其状态空间矩阵、系统函数、冲激响应、阶跃响应和频率特性。 3.离散系统差分方程为)2(2)()2(6 1 )1(61)(-+=---+ k f k f k y k y k y 。建立Simulink 模型,求其状态空间矩阵、系统函数、冲激响应、阶跃响应和频率特性。 四、实验结果

离散系统的数学模型辨识

系统模型的辨识与仿真 摘要:系统传递函数是系统模型的数学形式,广泛地应用于自动控制领域。通过已知输入信号与输出信号的采样结果,利用矩阵运算与系统辩识技术,客观地求出了系统真实的传递函数并利用Matlab仿真对其进行了验证。经过大量的实践,该技术现已成功应用于实际工程之中。 关键词:系统辨识;系统仿真;数字模型 Identification And Simulation Of System Model Abstract:The system transfer function is the mathematical form of system model,which is widely used in the field of automatic control. With the known input signal and output signal sampling results,the true transfer function of system is derived objectively by using matrix operations and system identification technology,and verified by means of Matlab simulation.It has been successfully applied to the practical engineering.Keywords:system identification;system simulation;digital model 0 引言 系统是一个内涵十分丰富的概念,从广义上来讲,系统是指具有某些特定功能、相互联系、相互作用的元素的集合。系统的数字模型则是用抽象的数学方程描述系统内部物理变量之间的关系。通过对系统的数字模型的研究可以揭示系统的内在运动和系统的动态性能。对于一些简单的系统,可以通过基本定律如牛顿定律、基尔霍夫定律建立数字模型,这种建模方法通常称之为“机理建模法”。而对于很多系统,由于系统的复杂性,难于写出用数学表达式表示的数字模型,则必须利用实验方法获得实验数据,通过系统辨识技术建立数字模型。因为数字模型是系统仿真的研究依据,所以数字模型的准确性是十分重要的。凡是需要通过实验数据确定数学模型和估计参数的场合都要利用辨识技术,辨识技术已经推广到工程和非工程的许多领域。 1理论基础

线性离散系统的数学模型和分析方法

§10-2 线性离散系统的数学模型和分析方法 大多数计算机控制系统可以用线性时不变离散系统的数学模型来描述。对于单输入单输出线性离散系统,人们习惯用线性常系数差分方程或脉冲传递函数来表示。离散系统的线性常系数差分方程和脉冲传递函数,分别和连续系统的线性常系数微分方程和传递函数在结构、性质和运算规则上相类似。对于多变量、时变和非线性系统用状态空间方法处理比较方便。 一、线性离散系统的数学描述 1. 差分方程 对简单的单输入单输出线性离散系统,其输入)(kT u 和输出)(kT y 之间的关系可用下列线性常系数差分方程来表示 )()()()()()(101nT kT u b T kT u b kT u b nT kT y a T kT y a kT y n n -++-+=-++-+ (10.17) (10.17)式也可以写成如下紧缩的形式 ∑∑==-=-+n i n i i i iT kT u b iT kT y a kT y 1 )()()( (10.18) 如果引入后移算子1 -q ,即 )()(1T kT y kT y q -=- (10.19) 则(10.18)式可写成多项式的形式 )()()()(11kT u q B kT y q A --= (10.20) 式中 n n q a q a q A ---+++= 1111)( n n q b q b b q B ---+++= 1101)( 方程(10.17)、(10.18)和(10.20)中假设左右两端阶次相同,这并不失一般性,差分方程中最高和最低指数之差n 被称为差分方程的阶数。如果(10.17)式中右端的系数项i b ,n i ,,1,0 =,不全为零,则此方程被称为非齐次方程。方程右端又被称为驱动项。方程的阶数和系数反映系统的结构特征。用差分方程作为物理系统的数学模型时,方程中各变量代表一定的物理量,其系数有时具有明显的物理意义。如果(10.17)式右端的系数全为零,则被称作齐次方程。齐次差分方程表征了线性离散系统在没有外界作用的情况下,系统的自由运动,它反映了系统本身的物理特性。 2. 差分方程的解 线性常系数差分方程求解方法和线性代数方程的求解相类似,其全解)(kT y 由齐次方程的通解

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