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系统动力学模型系统动力学模型是一种有效的分析运动系统结构和行为的有效方法，它提供了一种理解运动建模的方法。
它是由芬兰物理学家Leonhard Euler在18世纪初提出的，其理论至今仍然是解决运动系统结构和行为问题的基础神经科学工具。
它可以被用来模拟和描述在动力学控制领域中的各种机械系统，从基本到复杂。
系统动力学模型的基本概念是分析和解决时变系统中的问题，它将系统分解为不同的动态系统元素。
系统动力学模型利用方程组来相互连接元素，其中每个方程表示一个系统变量的变化情况，以便研究系统的行为和性能。
系统的行为可以分析并发现系统的特性，比如平衡点、温度和速度等。
这就构成了一个有力的工具，可以为复杂的运动系统提供可靠的模型。
另一个系统动力学模型的重要应用是仿真，该技术可以建立一套完整的模型来模拟真实系统的行为，这样就可以对真实系统进行测试和模拟，用于研究系统中发生的变化。
此外，系统动力学模型还可以应用于控制系统设计，如自动控制系统。
此外，系统动力学模型也用于生物动力学，用于研究人体活动和运动控制的各种因素，比如力学、器官位置、活动强度和时间等。
系统动力学模型的应用可以模拟和研究人体活动行为，帮助科学家发现人体活动的基本原理，并分析不同活动类型的控制和行为问题。
系统动力学模型的发展表明，它提供了一种可用于仿真和控制复杂运动系统的有效方案。
它可以用于模拟和分析许多不同的机械系统，包括多体系统和工程控制系统，以及生物动力学中的人体行为。
它也被广泛应用于航空航天、机械工程和机床制造领域，以提供更可靠的模拟和精确的控制策略。
总的来说，系统动力学模型是一种有效的研究运动系统结构和行为的有效工具。
它有助于开发出动力学建模、控制策略和分析工具，以便更好地理解和模拟运动系统的性能。
系统动力学模型的发展也为实现更有效的控制策略，以及运动系统更高效运行提供了有力的支持。
系统动力学模型什么是系统动力学系统动力学是一种研究系统行为的方法和工具，它主要关注系统结构形成的动力学过程。
它可用于预测系统变化的趋势和影响，以及设计改变系统行为的政策。
系统动力学是一种模拟性思维工具，用于解决涉及许多互相联系的因素的复杂问题，例如企业管理、城市规划、环境保护、流行病传播等。
系统动力学建立在一系列原理之上，包括动态、非线性、复杂性和反馈。
它将系统看作一个有机整体，受到内部和外部因素的相互作用和影响。
系统动力学的核心是建立一个结构模型，该模型基于特定系统的组成部分，系统变量和它们之间的动态关系。
系统动力学模型的基本组成部分一个典型的系统动力学模型包括以下四个主要部分：构建系统结构图系统结构图是系统动力学模型的核心。
它包括不同变量之间的关系，变量可以是数量、资料、质料、阈值或事件。
结构图可以通过新陈代谢循环、储备、增值、流动和调控来定义系统变量和它们的依赖关系。
确定变量因素每个系统变量都受多种因素的影响，并与其他变量相互影响。
变量因素可能是外部因素，如市场需求、公司预算、环境限制等，也可能是内部因素，如员工行为、财务报告、产品质量等。
定义动态性系统动力学模型是建立在动态性基础上的。
变量不断变化，相互作用和影响会产生系统行为和性能的变化。
动态模型可以从时间维度中展现出来，当然还要考虑到周期性和规律性。
分析政策通过模型的分析，会得出许多新见解，从而制定出需要采取的具体政策和措施。
可以评估不同政策的影响，从而制定最佳的决策方案。
系统动力学模型的使用系统动力学模型非常适合用于下列场景：多变量和相互影响如果一个问题涉及许多因素和相互的影响，系统动力学模型是一种非常有效的解决方案。
它允许解决复杂的问题，包括环境、制造、管理、公共政策等。
长期影响系统动力学模型还可以用于评估政策和措施的长期效果，以及它们及其组合可能产生的复杂后果。
它可以帮助预测趋势和影响，为政策制定提供依据。
数据不足当您对一个系统缺少足够的信息时，使用系统动力学模型可以预测未来的变化趋势，并识别最重要的变量和因素。
系统动力学模型系统动力学模型是指它是一种分析和模拟物理系统及其动力学过程的数学技术。
它可以用来研究运动学，控制系统，流体动力学，形式力学，电学，冲击学和弹性动力学等领域的数学模型，并可用于实际的工程问题的解决。
系统动力学模型基于物理系统的动力学处理和控制问题，用来研究物体的运动行为。
例如，系统动力学模型可以用来探讨汽车的运动性，即汽车在不同条件下的行驶特性，以确定汽车行驶性能的最佳状态。
此外，系统动力学模型还可以模拟任意静力学，力学，流体力学或热力学系统的运动模式。
系统动力学模型的建立要求具备完备的物理基础知识，形成一个系统模型的首要任务是了解物理系统的特性和行为，因此必须确定物理系统的运动方程和力学特征，物理量的表达式在构建模型时必须明确。
模式构建完成后，需要求解模型，并将模型运用到实际问题中，用以求解物理过程及其动力学运行状态。
为此，我们可以使用计算机模拟技术来求解模型，用以检验结果的正确性和准确性。
系统动力学模型在很多领域中都发挥着重要的作用，例如机械系统的设计，控制系统的调整，电子电气系统的设计，机器人的控制，航空航天技术，建筑工程设计等。
例如，在机器人技术中，系统动力学模型可以模拟机器人的运动特性，帮助机器人决定如何完成任务。
此外，系统动力学模型在工程设计中也有广泛应用，可用于分析和解决工程设计问题，以便改善工程性能。
例如，系统动力学模型可以帮助分析和解决结构物振动问题，提高结构物的稳定性和耐久性，以及改善系统的可靠性。
此外，系统动力学模型也可以帮助优化控制系统的性能，以提高系统的功率和可靠性。
综上所述，系统动力学模型是一个强大的工具，可以帮助我们研究和分析物理系统及其动力学过程，从而有效地改善工程性能。
它在机械，控制，电子，航空航天等各个领域都有广泛的应用，并被广泛用来分析和解决工程设计问题。
系统动力学9种模型系统动力学是一种系统分析和建模方法，通过对系统的结构和行为进行建模，研究系统内部的相互作用和反馈机制，从而预测其未来的发展趋势。
在系统动力学中，有9种常见的模型，分别是增长模型、衰退模型、饱和模型、振荡模型、周期性波动模型、滞后效应模型、优化模型、风险分析模型和政策评估模型。
1. 增长模型增长模型是最基本的系统动力学模型之一。
它描述了一个系统在没有外界干扰的情况下，如何随着时间推移而不断增长。
这种增长可以是线性的也可以是非线性的。
例如，在经济领域中，GDP随着时间推移而不断增加。
2. 衰退模型衰退模型与增长模型相反，它描述了一个系统在没有外界干扰的情况下如何随着时间推移而逐渐减少。
例如，在生态学领域中，物种数量会随着时间推移而逐渐减少。
3. 饱和模型饱和模型描述了一个系统在达到某个极限之后停止增长或减少。
例如，在市场经济学中，销售量可能会在达到一定数量之后停止增长。
4. 振荡模型振荡模型描述了一个系统在内部反馈机制的作用下如何产生周期性变化。
例如，在经济领域中，经济周期的波动就是一种典型的振荡模型。
5. 周期性波动模型周期性波动模型是振荡模型的一种特殊形式，它描述了一个系统在内部反馈机制的作用下如何产生固定频率的周期性变化。
例如，在天文学中，月相变化就是一种周期性波动模型。
6. 滞后效应模型滞后效应模型描述了一个系统在外界干扰下，其响应速度比干扰发生速度慢的现象。
例如，在宏观经济学中，货币政策对经济增长的影响可能需要几个季度或几年才能显现出来。
7. 优化模型优化模型描述了一个系统如何通过最大化或最小化某个目标函数来达到最佳状态。
例如，在工业领域中，企业可能会通过优化生产流程和降低成本来提高利润率。
8. 风险分析模型风险分析模型描述了一个系统在面临不确定性和风险的情况下如何进行决策。
例如，在金融领域中，投资者可能会使用风险分析模型来评估不同投资方案的风险和回报。
9. 政策评估模型政策评估模型描述了一个系统在政策干预下如何变化。
系统动力学模型难吗系统动力学模型是一种用于研究复杂系统行为的数学工具。
它可以帮助我们理解和预测系统的变化和相互作用，从而为决策和政策制定提供支持。
然而，系统动力学模型的创建和分析并不是一件容易的事情。
本文将探讨系统动力学模型的困难之处。
系统动力学模型需要建立在对系统的深入理解之上。
这意味着我们需要花费大量的时间和精力来收集和整理系统的相关数据和信息。
对于复杂的系统，这可能是一个非常庞大和复杂的任务。
此外，我们还需要对系统的结构和功能有一个全面的了解，以便能够准确地描述系统的行为和相互作用。
系统动力学模型的构建也需要一定的数学和统计知识。
我们需要选择合适的数学模型和方程来描述系统的动力学过程。
这需要我们对数学建模和方程求解有一定的掌握。
同时，我们还需要对系统的变量和参数进行合理的设定和估计，以使模型能够准确地反映实际系统的行为。
系统动力学模型的分析和解释也是一项复杂的任务。
在模型分析过程中，我们需要运用一系列的数学工具和方法来分析模型的稳定性、敏感性和鲁棒性等特性。
这需要我们具备较强的数学和统计分析能力。
同时，我们还需要对模型的结果进行解释和解读，以便能够为决策和政策制定提供有意义的建议和指导。
系统动力学模型的应用和验证也是一个具有挑战性的过程。
模型的应用需要考虑到实际问题的复杂性和不确定性。
我们需要能够将模型的结果与实际观测数据进行比较和验证，以评估模型的准确性和可靠性。
这需要我们具备较强的问题解决和实践经验。
系统动力学模型的创建和分析是一项具有挑战性的任务。
它需要我们具备深入理解系统的能力、数学和统计建模的能力、模型分析和解释的能力，以及问题解决和实践经验。
虽然存在一些困难，但系统动力学模型的应用可以帮助我们更好地理解和预测复杂系统的行为，为决策和政策制定提供支持。
因此，掌握系统动力学模型的能力对于解决复杂问题和推动社会发展具有重要意义。
系统动力学模型难吗系统动力学模型是一种描述动态系统行为的方法，它可以帮助我们理解和预测系统的变化趋势。
系统动力学模型的建立需要考虑到系统的各种因素和相互关系，因此在建模过程中可能会遇到一些困难。
本文将探讨系统动力学模型的难点和挑战。
系统动力学模型的建立需要对系统的结构和行为进行深入的分析和理解。
这就要求建模者具备扎实的专业知识和广泛的背景知识。
只有对系统的运行机理和内在规律有深入的了解，才能准确地抽象出系统的关键要素，并建立起合理的模型框架。
系统动力学模型的建立需要考虑到系统内部和外部的各种因素和影响。
在现实世界中，系统的行为往往受到多种因素的影响，这些因素之间可能存在复杂的相互作用关系。
因此，在建立模型时需要全面考虑各种因素，并找到它们之间的关联性。
这对于建模者来说是一个相当具有挑战性的任务。
系统动力学模型的建立还需要考虑到时间的因素。
动态系统的行为是随时间变化的，因此模型必须能够准确地描述系统随时间的演化过程。
这就要求建模者能够合理地选择时间尺度，并确定适当的时间步长。
同时，建立时间相关的方程和关系也是一项复杂而困难的任务。
在建立系统动力学模型时，还需要确定模型的参数和初始条件。
参数是模型中的固定值，而初始条件是模型在初始时刻的状态。
确定合适的参数和初始条件是非常困难的，因为它们往往需要通过实验或观测来获取。
此外，模型的参数和初始条件可能存在不确定性，这可能会导致模型预测的不确定性。
系统动力学模型的求解也是一个具有挑战性的任务。
由于系统动力学模型通常是非线性的，因此求解模型的解析解往往是不可能的。
因此，需要使用数值方法来求解模型。
但是，数值方法也存在一定的误差和稳定性问题，因此需要谨慎选择合适的数值方法和参数设置。
系统动力学模型的建立和求解都存在一定的困难和挑战。
建模者需要具备扎实的专业知识和广泛的背景知识，同时还需要充分考虑系统的各种因素和相互关系，以及时间的因素。
此外，确定模型的参数和初始条件，以及选择合适的数值方法和参数设置也是具有挑战性的任务。
系统动力学模型构建方法总结系统动力学是一种描述系统行为和相互作用的建模方法。
它通过对系统的各个组成部分进行建模与分析，探索因果关系和反馈环路之间的相互影响，以更好地理解系统的演化和预测系统的未来行为。
系统动力学模型可以应用于各种领域，如经济学、管理学、环境科学和社会科学等，用于研究复杂系统的行为和决策。
构建系统动力学模型是一个有序且有迭代过程的任务。
下面将总结步骤和方法以帮助读者更好地理解和应用系统动力学模型。
1. 确定研究目标和问题：在构建系统动力学模型之前，我们需要明确研究目标和问题。
通过明确目标和问题，可以帮助我们选择适当的系统边界、变量和关系，从而建立具有可解释性和可预测性的模型。
2. 确定系统边界和变量：系统边界定义了模型所要研究的系统的范围，而变量则是描述系统状态和行为的要素。
在确定系统边界和变量时，我们应该考虑到其实际意义和对研究问题的影响。
3. 构建因果关系和反馈回路：因果关系和反馈回路是系统动力学模型的核心。
因果关系描述了变量之间的因果关系，而反馈回路则探索了变量与自身之间的相互影响。
构建因果关系和反馈回路时，我们可以借助系统动力学模型中的积分方程、差分方程和代数方程等数学工具。
4. 估计参数和校准模型：为了使模型能够更好地描述实际系统，我们需要估计模型中的参数，并进行校准。
参数的估计可以通过历史数据、专家知识和实证研究等途径来进行。
而模型的校准则是通过与实际观测数据对比来调整模型的参数和结构，从而提高模型的预测能力。
5. 模型验证和敏感性分析：模型验证是指利用新的数据验证模型的准确性和预测能力。
敏感性分析则是用于评估模型对输入参数的响应程度。
通过模型验证和敏感性分析，可以帮助我们评估模型的可靠性和稳健性，从而增加对模型结果的信任度。
6. 模型应用和政策决策：最后，根据模型的设计目标和研究问题，我们可以利用模型进行政策决策和行动规划。
模型的应用可以帮助决策者更好地理解系统行为和影响因素，预测未来趋势，并通过制定合理的政策来优化系统的性能。
系统动力学模型系统动力学模型是一种旨在评估和预测系统行为的工具。
它可以量化系统的状态改变，以及它们之间的相互作用。
系统动力学模型是一种有用的工具，可以用来研究复杂系统，了解系统是如何处理不同类型的信息，并预测它们的未来行为。
系统动力学模型是一种基于理论的系统分析方法，它的基本假设是系统的行为可以用一组模型来表示。
模型可以是相互作用的系统元素，也可以是连接系统元素的联系。
系统动力学模型的目的是使用这些模型来研究系统的结构、属性和行为，并预测系统的未来发展。
系统动力学模型采用了一种基于计算机的技术，称为差分方程式方法，来描述和解释系统的动力学变化。
差分方程式方法使用动力学变量，如速度、位置、电位、势能等，来描述系统的运动。
这种方法可以用来模拟并预测复杂系统的行为。
系统动力学模型还应用于行为学领域，用于模拟人类行为的动态变化的过程。
行为学中的系统动力学模型可以用来理解社会行为中的复杂性和模糊性，以及行为的有机变化。
在行为学中，系统动力学模型的一个重要应用是可以用来计算不同行为的不稳定性，并预测行为的发展趋势。
系统动力学模型有助于分析和预测复杂系统的行为，它可以用来理解和描述系统的内在振荡机制，以及两个或多个系统之间的互动关系。
它还可以用来分析行为学中的行为变化，并预测行为的趋势。
系统动力学模型的广泛应用使它成为一种重要的工具，用于研究复杂系统的运作和行为，以及理解行为的动态变化。
综上所述，系统动力学模型是一种用于评估和预测系统行为的有用工具。
它可以使用模型来描述系统的结构、属性和行为，并利用差分方程式方法来模拟复杂系统的行为，为行为学提供有用的工具。
系统动力学模型的应用范围广泛，可以用来研究复杂系统的内部机制，以及行为的发展趋势。
第10章系统动力学模型系统动力学模型(System Dynamic)是社会、经济、规划、军事等许多领域进行战略研究的重要工具，如同物理实验室、化学实验室一样，也被称之为战略研究实验室，自从问世以来，可以说是硕果累累。
1 系统动力学概述2 系统动力学的基础知识3 系统动力学模型第1节系统动力学概述1.1 概念系统动力学是一门分析研究复杂反馈系统动态行为的系统科学方法，它是系统科学的一个分支，也是一门沟通自然科学和社会科学领域的横向学科，实质上就是分析研究复杂反馈大系统的计算仿真方法。
系统动力学模型是指以系统动力学的理论与方法为指导，建立用以研究复杂地理系统动态行为的计算机仿真模型体系，其主要含义如下：1 系统动力学模型的理论基础是系统动力学的理论和方法；2 系统动力学模型的研究对象是复杂反馈大系统；3 系统动力学模型的研究内容是社会经济系统发展的战略与决策问题，故称之为计算机仿真法的“战略与策略实验室”；4 系统动力学模型的研究方法是计算机仿真实验法，但要有计算机仿真语言DYNAMIC的支持，如：PD PLUS，VENSIM等的支持；5 系统动力学模型的关键任务是建立系统动力学模型体系；6 系统动力学模型的最终目的是社会经济系统中的战略与策略决策问题计算机仿真实验结果，即坐标图象和二维报表；系统动力学模型建立的一般步骤是：明确问题，绘制因果关系图，绘制系统动力学模型流图，建立系统动力学模型，仿真实验，检验或修改模型或参数，战略分析与决策。
地理系统也是一个复杂的动态系统，因此，许多地理学者认为应用系统动力学进行地理研究将有极大潜力，并积极开展了区域发展，城市发展，环境规划等方面的推广应用工作，因此，各类地理系统动力学模型即应运而生。
1.2 发展概况系统动力学是在20世纪50年代末由美国麻省理工学院史隆管理学院教授福雷斯特（JAY.W.FORRESTER）提出来的。
目前，风靡全世界，成为社会科学重要实验手段，它已广泛应用于社会经济管理科技和生态灯各个领域。
福雷斯特教授及其助手运用系统动力学方法对全球问题，城市发展，企业管理等领域进行了卓有成效的研究，接连发表了《工业动力学》，《城市动力学》，《世界动力学》，《增长的极限》等著作，引起了世界各国政府和科学家的普遍关注。
在我国关于系统动力学方面的研究始于1980年，后来，陆续做了大量的工作，主要表现如下：1）人才培养自从1980年以来，我国非常重视系统动力学人才的培养，主要采用“走出去，请进来”的办法。
请进来就是请国外系统动力学专家来华讲学，走出去就是派留学生，如：首批派出去的复旦大学管理学院的王其藩教授等，另外，还多次举办了全国性的讲习班。
2）编译编写专著组织专家编译了《工业动力学》，《城市动力学》等。
编写专著有：王其藩著《系统动力学》，《高级系统动力学》；胡玉奎著《系统动力学》，王洪斌著《系统动力学教程》，贾仁安著《系统动力学教程》等。
3）引进专业软件引进的软件有：MICRO-DYNAMO，DYNAMAP2，DYNAMO I∏∏，STELLA，⋅PD PLUS等，近几年又引进的最先进实用的VENSIM专业软件。
并自行研制了一些专用软件。
4）新设课程新开设了系统动力学专业课程。
在几十所大学的管理系或管理学院以及科研单位的研究生开设了系统动力学课程。
5）组织机构与学术会议于19 年成立了全国系统动力学委员会。
组建了一些专门研究机构和教学机构。
开展了许多专项研究工作。
建立了国家总体系统动力学模型，省和地区的发展战略研究系统动力学模型，省级能源，环境预测系统动力学模型及科技，工业，农业林业等行业发展战略研究系统动力学模型等。
1986年8月，在上海召开的“全国系统动力学学术研讨会“上，140多名代表提交了95篇有关系统动力学理论和应用研究方面的论文。
1987年6月，在上海召开的国际学术会议上我国代表交流了29篇论文，占会议论文数的45%。
1988年7月，美国圣迭戈召开了国际学术年会，我国有十名代表参加，交流论文十多篇。
1989年7月，在西德斯图加特召开的国际学术年会上，我国学者交流论文14篇，有4人参加会议。
目前，在我国系统动力学已经发展成熟，并正向深入和全面应用延伸，形成了一支强大的研究力量，发展趋势看好，有理由相信，系统动力学必将在我国社会，经济，科技，管理和生态等领域的研究中发挥更大作用。
第2节系统动力学的基础知识系统动力学模型建立的基本知识，基本原理主要有：因果关系图，模型流图及模型的组成等。
现分别介绍。
2.1 因果关系1 因果关系因果关系是指由原因产生某结果的相互关系。
从哲学角度讲，原因和结果是揭示客观事物的因果联系的重要哲学概念，它们是客观事物普遍联系和相互作用的表现形式之一。
原因是某种事物或现象，是造成某种结果的条件；结果是原因所造成的事物或现象，是在一定阶段上事物发展所达到的目标状态。
通常用箭头线来表示，它有正因果关系和负因果关系两种，如图9—1。
P169原因结果+ 就业机会E 迁入人口数I- 死亡率R 总人口数P 正因果关系：两个变量呈同方向变化趋势，如：E增加，I增加；E减少，I减少。
负因果关系：两个变量呈异方向变化趋势，如：R增加，P减少；R减少，P增加。
2）因果关系环图因果关系环图是指由两个或两个以上的因果关系连接而成的闭合回路图示。
它定性描述了系统中变量之间的因果关系。
它有正负因果关系环图两种，如图9—3，图9--4所示：P169正因果关系环图：它会引起系统内部活动加强。
准则：若各因果关系均为正，则该环为正因果关系环；若各因果关系为负的个数是偶数时，则该环也为正因果关系环。
负因果关系环图：它会引起系统内部活动减弱。
准则：若各因果关系均为负，则该环为负因果关系环；若因果关系为负的个数是奇数，则该环为负因果关系环。
再如：生态学人口增长因果关系环图，如图9—5，图9--6 所示：P1702.2 系统动力学模型流图系统动力学模型流图简称SD流图，是指由专用符号组成用以表示因果关系环中各个变量之间相互关系的图示。
它能表示出更多系统结构和系统行为的信息，是建立SD模型必不可少的环节，对建立SD 模型起着重要作用。
其专用符号主要有八个：1）水平变量水平变量符号是表示水平变量的积累状态的符号，它是SD模型中最主要的变量。
它由五部分组成，即：输入速率，输出速率，流线，变量名称及方程代码（L），如图所示。
2）速率变量速率变量符号是表示水平变量变化速率的变量。
它能控制水平变量的变化速度，是可控变量。
它由三部分组成，即：输入信息变量，变量名称及方程代码（R）。
如图所示。
3）辅助变量辅助变量符号是辅助水平变量等的变量。
如图所示。
4）外生变量外生变量符号如图所示。
5）表函数表函数符号如图所示。
6）常数常数符号如图所示。
7）流线流线符号又有物质流线，信息流线，资金流线，及订货流线四种：物质流线符号是表示系统中流动着的实体，如图所示。
信息流线符号是表示联接积累与流速的信息通道，如图所示。
资金流线符号是表示资金，存款及货币的流向，如图所示。
订货流线符号是表示订货量与需求量的流向，如图所示。
8）源与沟源符号与沟符号如图所示。
2.3 系统动力学模型系统动力学模型是由六种基本方程和专门的输出语句组成。
其六种方程的标志符号分别为：L：水平变量方程； R：速率变量方程；A ：辅助变量方程； N ：计算初始值方程；C ：赋值予常数方程； T ：赋值予表函数中Y坐标值。
L 方程是积累方程；R ，A 方程是代数运算方程；C ，T ，N 方程是提供参数值方程，并在同一次模拟中其值保持不变。
1）L 方程L 方程是计算水平变量积累值的方程，其一般表示形式为：L K J JKJK POP POP DT (BR DR )鬃鬃=+? 其中，L ：水平变量方程代码，表示方程性质。
DT ：时间间隔，即时间增量。
.J ：表示前一刻。
.K ：现在时刻。
.L ：未来一时刻。
J POP ⋅：过去一时刻人口数。
K POP ⋅：现在时刻人口数。
L POP ⋅：未来一时刻人口数。
JK BR ⋅：过去至现在该段时刻的人口出生率。
JK DR ⋅：过去至现在该时刻段的人口死亡率。
积累是系统内部流的堆积量，它等于过去一时刻的积累加上积累变动量，即变动增量。
积累变动量是时间间隔与输入流速和输出流速之差的乘积。
2）R 方程R 方程是计算单位时间流量的方程，即流速或速率。
其一般表示形式为：R J JK POP BRF BR ⋅⋅⨯= R J JK POP DRF DR ⋅⋅⨯=R K KL POP BRF BR ⋅⋅⨯= R K KL POP DRF DR ⋅⋅⨯=其中，JK BR ⋅：过去至现在时刻的出生率，单位（人/年）；JK DR ⋅：过去至现在时刻的死亡率，单位（人/年）；KL BR ⋅：现在至未来时刻的出生率；单位（人/年）；KL DR ⋅：现在至未来时刻的死亡率，单位（人/年）；BRF ： 出生系数，单位（人/年．人）；DRF ： 死亡系数，单位（人/年．人）；J POP ⋅：过去时刻人口总数；K POP ⋅：现在时刻人口总数。
3）A 方程A 方程是辅助变量方程，用于对辅助变量赋值，其一般表示形式为：A ),22(k K pop sum TPOP ⋅⋅=其中，K TPOP ⋅：表示现在人口总数。
),22(k pop SUM ⋅：求和函数，表示求算现在22个年龄组的总和。
4）N方程N方程是变量初始值方程，表示对变量赋初始值，起一般表示形式为：N )1AGEIPOPPOP)1((AGE其中，(AGEPOP：表示各年龄组人口初始值。
)1(AGEIPOP：是表函数，表示存储22个年龄组的初始值。
)15）T方程T方程是表函数方程，表示对相应的纵坐标Y赋值。
6）C方程C方程是常数方程，表示对常数变量赋值。
第3节系统动力学模型系统动力学模型应用分析的一般步骤为：1 明确问题明确的问题是：系统的范围：空间范围，如安徽省区域；时间范围，如1961年 --- 2050年；时间间隔，DT=1年，等等。
解决途径：计算机仿真实验。
数据资料：人口总数，出生率，死亡率，自然增长率等。
2 明确目标人口总数变化趋势；自然增长率控制目标；出生率控制目标；死亡率控制目标等。
3 绘制系统流图1）因果关系环图主要变量清单，即列出主要变量的清单，以利于因果关系环流图的绘制。
如：总人口数，出生率，死亡率，出生系数，死亡系数。
很容易绘制出下图：2）SD模型流图在因果关系环图的基础上可得SD模型流图如图所示。
4 SD模型的建立根据上述介绍知识和分析步骤，可得简单的安徽省人口SD模型如下：* POPULAYION SD MODEL OF ANHUIL )(K J K J J K DR BR DT POP POP ⋅⋅⋅⋅-*+=R K L K POP BRF BR ⋅⋅*=R )K L K POP DRF DR ⋅⋅*=N 60000000=POPC 005.0=BRFC 003.0=DRFSPEC DT=1/PRINT 1）POP ，2）BR ，3）DR ，PLOT POP ，BR ，DRPLOT POP说明：1）人口数分22个年龄组，即：1岁，2 — 4，5 — 9，10 — 14，。
