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第6章 系统动态分析与行为模型[1]

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动态经济学课件

动态经济学课件

（2）比较动态分析。动态分析研究在不同时间点 上经济变量的相互作用，在均衡状态的形成和变 化过程中所起的作用，考虑均衡状态的实现过程。
静态经济学与动态经济学
两者是经济学在分析方法上相对应的两个类别。 静态经济学研究什么是均衡状态及达到均衡
状态所要求具备的条件，但不涉及达到均衡状态 的过程或达到均衡状态所需要的时间。
4、动态经济学问题
经济学家阿扎里亚迪斯（C.Azariadis） 说：“动态系统已经如此广泛地扩展到了 宏观经济领域中，以至于向量空间与相图 几乎快要取代我们熟悉的需求供给表和静 态宏观经济学的希克斯交叉图了”。
（1）均衡
在西方经济学研究中，经济均衡论既是分析 工具又是基本理论。言其为分析工具，是因为西 方经济学分析的诸多经济命题，如商品价格的决 定、货币的供求、资源的最优配置、经济的稳定 增长乃至国际贸易、国际收支等，都与均衡理论 有关。言其为基本理论，主要指经济均衡理论被 用于论证经济体系能否达到各种资源的最优配置 状态，或者说是论证资本主义市场机制能否使市 场供求达到均衡、市场机制是否有效等问题。研 究经济均衡有两方法，一是静态研究方法，二是 动态研究方法。
在相平面中的奇点，因动态系统的复杂性不同而不 同。对于一个线性的动态系统，具有一个吸引子，它要 能是节点、焦点，甚至是鞍点，而一个非线性系统，在 相平面中的两个或两个以上的均衡点，其中的均衡是吸 引子，另一个可能是排斥子。不同的均衡都有一定的吸 引范围，系统在一定的控制条件下，系统要以由一个均 衡向另一个均衡运动。在一些比较复杂系统，可能是极 限环吸引子。
2、《我国民族企业出口与FDI企业出口关系 ——基于非线性动态系统的实证分析》，《系统工程理论与实践》2007年
第1期（EI：071310514898）。 （/science/journal/18748651） 3、《我国“十一五”GDP能源单耗目标的最优控制》，《中国软科学》，2007 年第12期） 4、《为什么国际直接投资不集聚中国西部
系统分析与设计课后习题答案

系统分析与设计课后习题答案

第一章1.什么是系统？信息系统一般具有那些特性？答：系统是一组为实现某些结果相互联系相互作用的部件的集合。

1.可分解性2.边界性2.从应用范围来看，信息系统可以分为哪些类型？答：1.事物处理系统2.管理信息系统3.智能支持决策系统4.办公自动化系统3.信息系统中典型的关联人员有哪些？他们的角色是什么？答：系统所有者（通常是中层或者高层经理，对于小型系统来说，可能是中层经理或者主管）、用户、分析设计人员（都代表信息系统的技术专家角色）、外部服务者（业务顾问和系统顾问等）以及项目经理（团队的领导者）4.请解释系统内部用户和外部用户的区别是什么？答：内部系统用户主要是指系统实际操作人员，这些人员往往专注于信息系统的处理速度和处理事务的正确性。

外部系统用户主要是指系统的直接或者间接使用人员，所有这些外部系统用户最关注的是使用系统的服务操作是否简单易学，方便操作。

5.什么是模型驱动分析？为什么要使用此方法？举例说明。

答：模型驱动分析法强调绘制图形化系统模型来记录和验证现有的或建议的系统。

系统模型最终将成为设计和构造一个改进系统的蓝图。

结构化分析、信息工程和面向对象分析都是基于模型驱动的分析方法。

6.什么是系统开发生存周期？在项目启动阶段涉及的主要活动有哪些？答：开发一个完整的系统项目总会经历“目标、计划、分析、设计、实现、维护”这样的过程或步骤，这就是系统开发的生存周期（系统项目启动、业务需求分析、详细系统设计、系统实现与维护）。

启动阶段的主要涉及5个活动：定义问题域、制定项目的进度表、确认项目的可行性、安排项目人员、启动项目。

7.为什么引入系统原型开发方法？它的优缺点是什么？答：采用最经济的方法，尽快设计出一个可以实际运行的系统原型。

优点：提高了用户参与的主动性；系统开放周期短；能更好的适应需求的变化并减少误解，能有效的提高最终系统的质量，特别是用户接受性，为保证将系统提供给用户使用奠定了基础。

缺点：1.系统分析和功能设计贯穿于整个开发过程中，使得系统的总体结构变得不明确；2.原型选取的不确定性可能降低系统开放速度；3.对原型进行分析设计时，依然沿袭结构化方法，自顶向下模块化的设计思想，数据和功能相互分离的缺陷在原型法中依然存在，不利于软件构件的重用；4.开发过程中不断引入用户需求的变化，造成了系统开发的不确定性。

系统动力学的基本理论课件

系统动力学的基本理论课件


详细描述
随着大数据技术的不断发展，越来越多的数据被收集并 用于对系统进行建模和分析。数据驱动的系统动力学研 究通过利用大数据技术，建立更加精确、全面的系统模 型，并利用这些模型对系统的动态行为和演化规律进行 深入分析和预测。
人工智能与系统动力学的融合研究
总结词
人工智能与系统动力学的融合研究是未来发展的重要方向之一，主要将人工智能技术应用于系统动力学建模和分 析中。
系统动力学的基本理 论
目录
• 系统动力学概述 • 系统动力学的基本概念 • 系统动力学建模 • 系统动力学应用领域 • 系统动力学研究展望
01
系统动力学概述
定义与特点
定义
系统动力学是一门研究系统动态行为的学科，它 通过建立数学模型来模拟系统的行为和动态变化 。
特点
系统动力学强调系统的整体性、动态性和反馈机 制，通过分析系统的结构和行为之间的相互作用 ，来理解和预测系统的行为。
定义参数和常数
为微分方程中的参数和常数赋予实际意义和数 值。
方程简化与推导
对微分方程进行化简和推导，得出更易于分析的模型方程。
模型验证与仿真
模型验证
对比模型预测结果与实际数据，检验模型的准确性和 可靠性。
模型仿真
通过模拟不同输入条件下的系统行为，预测未来发展 趋势和可能出现的状态。
敏感性分析
分析模型中各参数对系统行为的影响程度，找出关键 因素和最优解。
详细描述
在实际问题中，许多系统都存在着多尺度特征，即在 不同时间、空间尺度上表现出不同的行为和演化规律 。系统动力学通过建立多尺度模型，研究不同尺度之 间的相互作用和转化，揭示系统在不同尺度上的动态 行为和演化规律。
数据驱动的系统动力学研究
机电传动控制系统的模型建立与动态特性分析

机电传动控制系统的模型建立与动态特性分析

机电传动控制系统的模型建立与动态特性分析机电传动控制系统是由机械元件和电气元件相互配合，实现工业生产过程中的能量转换和自动控制的系统。

在工业生产过程中，机电传动控制系统的稳定性和动态特性分析十分重要，可以有效提高生产效率和质量。

本文将围绕模型建立和动态特性分析展开。

一、机电传动控制系统模型建立机电传动控制系统的模型建立是建立一个能够描述系统动态行为的数学模型。

下面将介绍常用的几种模型建立方法。

1. 传递函数模型传递函数模型是一种广泛应用的描述线性系统动态行为的数学模型。

通过实验测量和系统辨识技术，可以建立机电传动控制系统的传递函数模型，用于分析系统的频率响应和稳定性。

2. 状态空间模型状态空间模型是描述系统状态随时间变化的数学模型。

通过建立系统的状态方程和输出方程，可以得到机电传动控制系统的状态空间模型，用于分析系统的稳定性和时域响应。

3. 动力学模型动力学模型是描述系统动态行为的数学模型，可以通过考虑系统的质量、惯性、摩擦等因素来建立机电传动控制系统的动力学模型。

动力学模型能够提供系统的加速度、速度和位置等关键参数的信息。

二、机电传动控制系统动态特性分析机电传动控制系统的动态特性分析是通过对系统动态行为的研究，了解系统的稳定性、响应速度和精度等指标。

下面将介绍常用的几种动态特性分析方法。

1. 频率响应分析通过对机电传动控制系统的传递函数模型进行频率响应分析，可以得到系统的幅频特性和相频特性，了解系统在不同频率下的响应情况。

频率响应分析可以帮助优化系统参数，提高系统的稳定性和精度。

2. 动态响应分析动态响应分析是通过对机电传动控制系统的输入信号和输出响应的比较，来研究系统的动态特性。

通过分析系统的时间响应曲线、超调量和调节时间等指标，可以评估系统的动态性能，指导系统的设计和调试。

3. 稳态误差分析稳态误差分析是对机电传动控制系统在稳定工作状态下输出与期望值之间的偏差进行分析。

通过分析系统的稳态误差特性，可以评估系统的精度和稳定性。

第6章系统闭环控制

第6章系统闭环控制


图6-19 比照试验测试系统构造示意图
1.异步电机的坐标变换 2.异步电机的定子磁链计算 3.异步电机的电磁转矩计算 4.异步电机的输入功率计算 5.异步电机的功率因数和系统效率计算 6.异步电机输入电压、电流的畸变率计算 7.直流发电机的特性分析 8.低速时异步电机定子磁链观测的数值分析
1.稳态试验 2.转矩动态响应试验 3.鲁棒性试验
图6-1 三相异步电机的物理模型 (加αβ坐标)
(1)定子电压积分模型法 这种方法在电机的定子电压、电流测量 值(如Uab,Ucb,ia,ic等)的根底上，仅仅需要知道电机的定子电阻即 可得到定子磁链的观测值，而定子电阻可以容易的离线测得，因 此该方法容易实现。 (2)电流模型法 即通过定转子电流值和局部电机参数计算定子磁 链的幅值和相位。 (3)状态观测器法 即通过设计全阶或降阶的状态观测器来观测磁 链。
1.稳态试验
图6-20 不同频率电磁转矩稳态纹波系数
1.稳态试验
图6-21 不同频率下VC电磁转矩稳态纹波系数
1.稳态试验
图6-22 不同频率下DTC电磁 转矩稳态纹波系数
1.稳态试验
图6-23 带码盘时50Hz时的 稳态性能
2.转矩动态响应试验
图6-24 转矩动态响应试验电磁转矩波形仿真
图6-2 直接型矢量控制框图 ASR—转速调节器 ATR—转矩调节器 AΨR—磁链调节器
2.间接型矢量控制
图6-3 间接型矢量控制框图
1.电压模型 2.电流模型 3.闭环观测模型
1.电压模型
图6-4 电压模型
2.电流模型
图6-5 电流模型(静止坐标)

3.闭环观测模型
前面介绍的方法都是开环的磁链观测模型，由于 没有引入误差校正项，磁链观测的精度对参数变 化和测量误差等影响十分敏感。更有效的方式是 采用观测器的方法，如Luenberger观测器，扩展 卡尔曼滤波或滑模观测器等现代控制理论中的观 测器理论。限于篇幅这里不再详细介绍。
第6章 动态跟踪技术

第6章 动态跟踪技术


GIS监控调度系统
GIS的组成
GIS 由五个主要的元素所构成： 硬件 软件 数据 人员 方法
GIS类型

地理信息系统从野外调查、地图、遥感、 环境监测和社会经济统计等多种途径获取 地理信息，并将这些信息转换成计算机系 统组织的数据，组成地理数据库。按应用 功能分为：
工具型地理信息系统 应用型地理信息系统 专题地理信息系统 区域地理信息系统
“小红帽”地理信息系统主要包括以下几个功能：



1.客户地址定位:就是系统由一个地理点的地址字符串确定 其地理位置，包括自动定位、交互定位两类。 自动定位 （结果包括三种情况：） 获得了客户的地理位置(经纬度)和客户所在的区站、分站 和投递段，则此客户的地址定位工作结束。 获得了客户的地理位置(经纬度)和客户所在的区站、分站， 但位置在已有的投递段之外，则通过业务系统或仅通过地 理信息系统联系分站，由分站确定投递段，并将投递段信 息返回给系统。同样，若无法准确定位客户在哪个分站， 则联系区站，由区站确定分站，并将分站信息返回给系统。 无法获得客户的地理位置(经纬度)，则认为客户提供的地 址有错，通过业务系统或仅通过地理信息系统通知调度联 系客户，重新确定地址。
第6章动态跟踪技术
学习目标




了解动态跟踪系统的组成 掌握GIS、GPS的定义、系统组成、特点、工作原 理与主要功能； 了解GIS、GPS的发展趋势； 了解手机定位技术的主要功能、发展趋势； 掌握GIS、GPS、手机定位在物流管理中的应用。
GIS技术

地理信息系统（Geographic Information System） 是以地理空间数据为基础，采用地理模型分析方 法，适时地提供多种空间的和动态的地理信息， 是一种为地理研究和地理决策服务的计算机技术 系统。
过程控制第六章大时滞过程控制系统

过程控制第六章大时滞过程控制系统

以 W0 (s) 的输出信号作为反馈信号，则可大大改善控制品质。但是实际工业过程 中W0 (s)与 e s 是不可分割的，所以Smith提出图6-10所示采用等效补偿的方法来实 现。
6.3 预估补偿控制方案
X (s)
F(s) Wf (s)
Wc (s)

W0 (s)es
Y (s)
图6-9 单回路系统框图
Y (s) X (s)

TI
KC (TI sW01(s)
s 1)(TDs 1)es KC (TI s 1)(TDs 1)es
Y (s) F(s)

TI
sW01(s)

TI ses KC (TI s 1)(TDs
1)es
（6-3） （6-4）
由以上4个式子可见，微分先行控制方案和PID控制方案的特征方程完全相同。
X (s)

F(s) Wf (s)
Wc (s)
W0(s)es
W0 (s)

Y (s)

es
图6-10a) Smith预估补偿控制系统结构原理图
6.3 预估补偿控制方案
X (s)
Wc (s) U (s) W0(s)es Y (s)
Y1(s)
Y2
(s)
(1

es
6.1 大时滞过程概述
时滞现象在工业生产过程中是普遍存在的。时滞可分为两类，一类称为纯时滞，如 带式运输机的物料传输、管道输送、管道混合、分析仪表检测流体的成分等过程； 另一类为惯性时滞，又称为容积时滞。该类时滞主要来源于多个容积的存在，容积 的数量可能有几个甚至几十个，如分布参数系统可以理解为具有无穷多个微分容积。 因此，容积越大或数量越多，其滞后的时间就越长。
知识点2第一章第6节系统的特性和分析方法

知识点2第一章第6节系统的特性和分析方法

知识点2第一章第6节系统的特性和分析方法在系统科学的研究中，对系统的特性和分析方法进行研究是十分重要的。

系统的特性和分析方法包括了系统的开放性、闭合性、动态性、稳定性、层级性、多样性、整体性等。

系统的特性主要包括：1.开放性：系统与其环境是相互作用、相互影响的。

系统能够从环境中获取输入信息，通过处理和转换这些信息，输出对环境产生影响的结果。

3.动态性：系统是不断变化和发展的，它具有发展的潜力、能力和趋势。

系统内部的要素和相互作用随时间的推移会发生变化，系统的状态也会随之变化。

4.稳定性：系统有一定的稳定状态，可以通过反馈机制自我调节和维持其稳定状态。

当系统内部的要素和相互作用保持稳定时，系统就具有稳定性。

5.层级性：系统具有层次结构，由多个子系统组成。

每个子系统都可以看作是一个更大系统的一部分，并可以进一步分解成更小的子系统。

层级结构使得系统的复杂性可以得到更好的管理和理解。

6.多样性：系统内的要素和相互作用是多样化的。

系统中的要素和相互作用可以包含不同的类型、状态、关系和特征，使得系统具有多样性。

7.整体性：系统是一个集合整体，整体的性质和行为不能简单通过各个要素的性质和行为之和来解释。

系统具有的整体性质和行为是由各个要素和相互作用共同决定的。

研究系统的特性时，需要运用一些分析方法来深入理解系统的结构和行为。

常用的系统分析方法包括：系统动力学、系统辨识、系统仿真、系统优化、系统灵敏度等。

系统动力学是研究系统结构、行为和动态变化规律的方法。

通过建立系统的动态方程，可以模拟和预测系统的行为和变化趋势。

系统辨识是通过观察和分析系统的输入输出数据，识别系统的结构和参数的方法。

通过辨识系统的模型，可以更好地理解和掌握系统的特性和行为。

系统仿真是通过建立系统的数学模型，运用计算机技术进行仿真实验，模拟和观察系统的行为和变化。

仿真可以帮助研究人员更全面地了解和分析系统，优化系统设计和运行。

系统优化是为了达到其中一种最优目标，通过调整系统的结构和参数，使系统的性能和效益最大化。

人工智能习题参考答案

人工智能习题参考答案


• 神经网络主要通过指导式（有师）学习算法和非指导式（无师）学习 算法。此外，还存在第三种学习算法，即强化学习算法；可把它看做 有师学习的一种特例。 • （１）有师学习 • 有师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出（对应于给定输入） 间的差来调整神经元间连接的强度或权。因此，有师学习需要有个老 师或导师来提供期望或目标输出信号。有师学习算法的例子包括 Delta规则、广义Delta规则或反向传播算法以及ＬＶＱ算法等。 • （２）无师学习 • 无师学习算法不需要知道期望输出。在训练过程中，只要向神经网络 提供输入模式，神经网络就能够自动地适应连接权，以便按相似特征 把输入模式分组聚集。无师学习算法的例子包括Kohonen算法和 Carpenter-Grossberg自适应谐振理论（ＡＲＴ)等。 • （３）强化学习 • 强化（增强）学习是有师学习的特例。它不需要老师给出目标输出。 强化学习算法采用一个“评论员”来评价与给定输入相对应的神经网 络输出的优度（质量因数）。强化学习算法的一个例子是遗传算法 （GA）。
• • • • • • • • • •
• 6-2专家系统由哪些部分构成?各部分的作用为何? • 答： •
• 5-7遗传算法、进化策略和进化编程的关系如何？有何区别？ • 遗传算法是一种基于空间搜索的算法，它通过自然选择、遗传、变异 等操作以及达尔文适者生存的理论，模拟自然进化过程来寻找所求问 题的解答。 • 进化策略(Evolution Strategies，ES)是一类模仿自然进化原理以求 解参数优化问题的算法。 • 进化编程根据正确预测的符号数来度量适应值。通过变异，为父代群 体中的每个机器状态产生一个子代。父代和子代中最好的部分被选择 生存下来。 • 进化计算的三种算法即遗传算法、进化策略和进化编程都是模拟生物 界自然进化过程而建立的鲁棒性计算机算法。在统一框架下对三种算 法进行比较，可以发现它们有许多相似之处，同时也存在较大的差别。 • 进化策略和进化编程都把变异作为主要搜索算子，而在标准的遗传算 法中，变异只处于次要位置。交叉在遗传算法中起着重要作用，而在 进化编程中却被完全省去，在进化策略中与自适应结合使用，起了很 重要的作用。 • 标准遗传算法和进化编程都强调随机选择机制的重要性，而从进化策 略的角度看，选择（复制）是完全确定的。进化策略和进化编程确定 地把某些个体排除在被选择（复制）之外，而标准遗传算法一般都对 每个个体指定一个非零的选择概率。
第6章习题

第6章习题

一. 选择题1. 对象模型的描述工具是( )。

A.状态图B.数据流图C.对象图D.结构图2. 动态模型的描述工具是( )。

A.对象图B.结构图C.状态图D.设计图3. 在只有单重继承的类层次结构中，类层次结构是( )。

A.树型层次结构B.网状型层次结构C.星型层次结构D.环型层次结构4. 在有多重继承的类层次结构中，类层次结构是( )。

A.树型层次结构B.网状型层次结构C.星型层次结构D.环型层次结构5. 表示了对象的相互行为的模型是( )。

A.对象模型B.动态模型C.功能模型D.分析模型6. 在面向对象方法学中，信息隐蔽的实现是通过对象的( )。

A.分类性B.继承性C.封装性D.共享性7. 通过执行对象的操作改变该对象的属性，但它必须通过( )来执行。

A.接口B.消息C.信息D.操作8. 面向对象的主要特征除对象唯一性、封装性、继承性外，还有( )。

A.多态性B.完整性C.移植性D.兼容性9. 面向对象的分析的目的在于( )。

A.建立对象B.创建类C.建立模型D.建立关系10. 描述对象的行为，反映对象的状态与事件的关系是( )。

A.状态图B.对象图C.流程图D.结构图11. 在确定对象属性时，候选的属性是所有的( )。

A.动词B.名词C.修饰性名词词组D.词组12. 在考察系统的一些涉及时序和改变的状况时，要用动态模型表示。

动态模型着重于系统的控制逻辑，它包括两个图：一个是事件追踪图，另一个是( )。

A.数据流图B.系统结构图C.状态图D.时序图13. 面向对象的静态模型主要捕获了( )。

A.对象功能B.对象属性及操作C.对象为系统承担的责任D.对象(类)及其连接14. UML是一种面向对象的统一建模语言。

它包含10种图，其中，用例图展示了外部actor与系统所提供的用例之间的连接，UML中的外部actor指( ①)，用例可以用( ②)图来描述。

状态图指明了对象所有可能的状态以及状态间的迁移(transition)。

系统的静态特性与动态特性

系统的静态特性与动态特性


2. 时域模型——用常系数微分方程来描述
an
dn y(t) dt n
an1
dn1 y(t) dt n1
a1
dy(t) dt
a0 y(t)
bm
dm x(t) dt m
bm1
d m1 x(t ) dt m1
b1
dx(t) dt
b0 x(t)
xt 激励 yt 响应
ai ,bi 与系统相关的系数
3. 复频域表示
0 2 4 6 8 10 10 8 6 4 2 0
y1 0.66 190.9 382.8 574.5 769.4 963.9 964.2 770.6 577.9 384.0 191.6 1.66
传感器的输出量(y)
y2 0.65
y3 0.78
y4 0.67
191.1 190.3 190.8
382.3 383.5 381.8
与??n的测定因此在响应曲线上测出m11可求出在响应曲线上测出tp或或t则可求出??n11定义有阻角频率最大超调量1ln1e21112??????????????mm???n2d1??????tt????????2p22dn1211?????22任意两个超调量mi和和min对应时间为titinn为两个峰值周期数求出n则可求2222412nnnnn???????????则有niinmm??ln?令将将titin代入响应曲线可求出mi和和min或在响应曲线上直接量出mi和和min2n12??????nttini例
R
dt
dy(t) y(t) x(t)
dt
取拉氏变换得： sY(s) Y (s) X (s)
b．RC网络
i Ui (t) Uo (t) dQ C dUo (t)

第6讲 线性多部门经济系统的一般均衡模型1


x
min
M
a
,
K b
,
L
l
x(t) a x(t) bx(t 1) x(t) c(t)
a =0.755779, b =1.0338249, l=0.5476465
问题：如果生产函数为Leontief型， 中国某县办工业1992年数据如下,
多少年可赶上发达国家的水平？
回答：永远也赶不上，
因为要求就业人口也增长。
策科学领域竖起了一块丰碑。 1957年2月8日，
冯·诺依曼因患骨癌逝世于里德医院，年仅54岁。他对电脑 科学作出的巨大贡献，永远也不会泯灭其光辉！
• 罗伯特·索洛（ROBERT M. SOLOW） (1924-)
• 罗伯特·索洛，美国人。对增长理论做出贡献。
提出长期的经济增长主要依靠技术进步，而不是 依靠资本和劳动力的投入。
wl = 0.147592
方向2：列昂惕夫线性一般均衡。
单部门动态投入产出模型应用案例:中国某县1993年数据。
x(91) a x(91) bx(92) x(91) wl x(91)
中间消耗系数 a =0.755779 固定资本使用系数 b =1.0338249 工资系数wl =工资总额4380万元/总产值29676.4万元
斯大学的数学博士学位。 转而攻向物理，为量子力学研究
数学模型，又使他在理论物理学领域占据了突出的地位。
• 1928年， 美国数学泰斗韦伯伦教授聘请这位26岁的柏林大 学讲师到美国任教， 冯·诺依曼从此到美国定居。1933年，
他与爱因斯坦一起被聘为普林斯顿大学高等研究院的第一批 终身教授。 虽然电脑界普遍认为冯·诺依曼是“电子计算机 之父”，数学史界却坚持说， 冯·诺依曼是本世纪最伟大的

状态、状态变量、状态空间、状态方程和动态方程

系统输入U(t)以及时间t的关系的方程就称作系统的输出方程,
如式(2-2)所示。
其中,G=(g1,g2,…,gm ),G 是一个函数矢量。
第2章 状态空间分析法
在现代控制理论中,用系统的状态方程和输出方程来描
述系统的动态行为,状态方程和输出方程合起来称作系统的
状态空间表达式或动态方程。
根据函数向量F 和G 的不同情况,一般控制系统可以分
取每个积分器的输出端信号为状态变量x1 和x2,积分器的输
入端即ሶ 1 和ሶ 2,从图可得系统状态方程:
第2章 状态空间分析法
第2章 状态空间分析法
例2-6 求如图2-10(a)所示系统的动态方程。
图2-10 方块图
第2章 状态空间分析法
第2章 状态空间分析法
第2章 状态空间分析法
2.4 由系统的微分方程或传递函数求其动态方程
第2章 状态空间分析法
第2章 状态空间分析法
第2章 状态空间分析法
例2-2-电路如图2-6所示。以ei 作为系统的控制输入u(t),
eo 作为系统输出y(t)。建立系统的动态方程。
图2-6 RLC 电路
第2章 状态空间分析法
解 该RLC 电路有两个独立的储能元件L 和C,我们可以
取电容C 两端电压和流过电感L 的电流作为系统的两个状态
性,因此会产生一定程度上的结构差异,这也会导致动态方程
差异的产生;从系统微分方程或传递函数出发的系统实现问
题,更是会导致迥然不同的系统内部结构的产生,因而也产生
了不同的动态方程。所以说系统动态方程是不唯一的。
第2章 状态空间分析法
例如图2-11所示的传递函数的直接法实现,按照图上所
示各状态变量的取法,我们有式(2-24)所示动态方程。如果将

第6讲_系统动力学及Vensim建模

11
系统动力学建模框架和结构
Page 12
策略的执行
对一个系统 的认识
策略分析 模型的建立 计算机模拟
问题的定义
系统的概念化
12
系统动力学解决问题的一般过程
Page 13
提出 问题
参考行为 模式分析
提出假设 建立模型
模型 模拟
得到 结论
提出问题：明确建立模型的目的。即要明确要研究和解决什么问题。
主要开发者：Bob Eberlein
Ph.D in MIT 前国际系统动力学学会主席 2007国际系统动力学大会主席
19
Vensim 软件功能
Vensim PLE

Page 20
个人学习版。具有一般建模模拟功能，多视窗, 原因追踪, 复合模拟等功能。 对教育机构免费。
Vensim PLE Plus


除具有PLE Plus 功能外, 具有 Monte Carlo 灵敏度测试,输入输出控制等.
除具有PLE Plus 功能外, 具有真实性测试，灵敏度测试，模型优化，方程文本编辑，下 标变量等高级功能 具有模拟飞行器开发，宏定义及外部函数引用，通过DLL与其他程序交互。 供无Vensim及高版本的人者阅读，运行和分析模型。 但是不能修改模型。免费 分子软件，用于构建系统动力学模型的“块”或分子结构。 用于多个建模者一起合作。 自定义Vensim应用程序(飞行模拟器和其他接口模型)可以在Venapp builder中开发； 可用Visual BasicC, C++, Visual C++, Delphi, Excel等编程语言或多媒体工具。
第6讲 系统动力学 及Vensim模拟
主要内容

简述建立动态模型的步骤。

简述建立动态模型的步骤。

建立动态模型的步骤是指根据现实生活中具体问题的要求和特点，将其抽象为模型，并通过模型来描述问题的演化过程和动态变化。

建立动态模型的过程一般包括确定系统边界、识别角色和关系、明确状态和状态转移、分析动态行为等步骤。

一、确定系统边界确定系统边界是建立动态模型的第一步。

在确定系统边界时，需要明确系统的范围和界限，并确定系统和外部环境之间的交互。

边界确定可以通过分析问题需求、参考业务流程、考虑系统使用者的需求等方式进行。

确定系统边界有助于理清问题的整体框架，帮助梳理问题的核心部分。

二、识别角色和关系角色是指与系统交互的实体或者外部对象。

在建立动态模型时，需要识别系统的角色并明确它们之间的关系。

角色识别可以通过考虑系统的用户、系统的外部依赖、系统的内部组成等方式进行。

角色的识别有助于分析系统的交互关系，明确系统的功能和责任。

三、明确状态和状态转移状态是指系统在某一时刻的某种特定情况，是描述系统动态变化的关键要素。

在建立动态模型时，需要明确系统的各个角色在不同状态下的行为和属性，并定义它们之间的状态转移规则。

明确状态和状态转移可以通过分析业务流程、制定状态转移规则等方式进行。

明确状态和状态转移有助于描述系统的变化过程，帮助理解系统的动态行为。

四、分析动态行为动态行为是指系统中各个角色在不同状态下的行为和活动。

在建立动态模型时，需要分析系统中的动态行为，并将其用合适的方式进行描述。

分析动态行为可以通过制定活动图、时序图、状态图等方式进行。

分析动态行为有助于理解系统的运行过程，揭示系统的功能逻辑和交互规则。

在实际操作中，建立动态模型的步骤并不是一成不变的，可以根据具体问题和需求进行灵活调整。

此外，建立动态模型还需要运用合适的建模工具和方法，比如UML建模语言、系统仿真工具等。

通过建立动态模型，可以更好地理解和分析问题，帮助提取问题的本质特征，为问题的解决提供参考和支持。

第二章 线性系统的动态分析

• 本章在讨论中，删除第1，2节的内容， 重点讲第3节。
一：动态分析的意义
1. 问题的提出及其解的存在唯一性： 对于线性系统，动态方程为：
x& A(t)x B(t)u
y
C(t
)
x
D(t
)u
x(t0 ) x0
分析系统运动的目的，就是从其数学模型 从工程上讲：出发，来定量地给出系统运动的变化规律，
I
唯一确定。
n
设（1 t )和（2 t）为方程的两个任取的基解矩阵，必
存在非奇异阵P，使（2 t） （1 t )P,则
(t, t0 ) （2 t） 1（2 t0） （2 t）P -1（1 t 0 )
（1 t )PP -1（1 t 0 ) （1 t )（1 t 0 ) 由状态转移矩阵可得，齐次方程的解为
y(t
)
Cx(t
)
Du(t
)
先考虑齐次方程
x& x(t0
Ax )
x0
的解
因为A为常阵，该系统的状态转移矩阵为
(t,
t0
)
I
A(t
t0
)
1 2!
A2
(t
t0
)2
1 3!
A3 (t
t0
)3
L
(t t0 )
i 1
1 k!
Ak
(
t
t
0
)k
e A(tt0 )
对于定常系统，状态响应曲线的形状与起点的时间无关，
n
i 1,L , n使x(t0 ) e0 1e1 L nen i xi (t0 ) i 1 n
由微分方程初值问题解的唯一性，x(t) i xi (t) i 1
定义3.8 如果xi (t)，i 1,L , n是解空间的一组基， 那么n n矩阵(t) [ x1(t),L , xn(t)]称为方程的一个 基本解矩阵。

用户行为分析与精准营销系统方案

用户行为分析与精准营销系统方案第1章项目背景与目标 (4)1.1 用户行为分析背景 (4)1.1.1 市场竞争加剧，需求个性化 (4)1.1.2 数据量爆发式增长，分析需求迫切 (4)1.1.3 技术进步推动分析手段创新 (4)1.2 精准营销系统目标 (4)1.2.1 提高用户画像精度 (4)1.2.2 优化营销资源配置 (4)1.2.3 提升营销活动效果 (4)1.2.4 实现营销策略动态调整 (5)1.2.5 提高企业竞争力 (5)第2章市场调研与竞品分析 (5)2.1 市场调研方法 (5)2.1.1 文献综述法 (5)2.1.2 问卷调查法 (5)2.1.3 深度访谈法 (5)2.1.4 数据挖掘法 (5)2.2 竞品分析 (5)2.2.1 竞品功能对比 (5)2.2.2 竞品市场份额 (5)2.2.3 竞品用户满意度 (6)2.2.4 竞品营销策略 (6)2.3 用户需求分析 (6)2.3.1 用户基本特征 (6)2.3.2 用户消费行为 (6)2.3.3 用户偏好 (6)2.3.4 用户痛点 (6)第3章数据收集与处理 (6)3.1 数据源选择 (6)3.1.1 用户行为数据 (6)3.1.2 用户属性数据 (7)3.1.3 产品数据 (7)3.2 数据采集方法 (7)3.2.1 网络爬虫 (7)3.2.2 API接口 (7)3.2.3 问卷调查 (7)3.3 数据预处理 (7)3.3.1 数据清洗 (7)3.3.2 数据整合 (7)3.3.3 数据标准化 (7)3.3.4 特征工程 (7)第4章用户画像构建 (8)4.1 用户属性分析 (8)4.1.1 人口统计学属性 (8)4.1.2 地理位置属性 (8)4.1.3 财务状况属性 (8)4.1.4 社交属性 (8)4.2 用户行为特征分析 (8)4.2.1 用户活跃度分析 (8)4.2.2 用户消费行为分析 (8)4.2.3 用户互动行为分析 (9)4.2.4 用户流失预警分析 (9)4.3 用户画像标签体系 (9)4.3.1 用户属性标签 (9)4.3.2 用户行为标签 (9)4.3.3 用户兴趣标签 (9)4.3.4 用户价值标签 (9)第5章用户行为分析模型 (9)5.1 用户行为数据挖掘 (9)5.1.1 数据采集 (9)5.1.2 数据预处理 (10)5.1.3 特征工程 (10)5.2 用户行为分析算法 (10)5.2.1 用户行为分类算法 (10)5.2.2 用户行为预测算法 (10)5.2.3 深度学习算法 (10)5.3 模型评估与优化 (10)5.3.1 评估指标 (10)5.3.2 模型调优 (10)5.3.3 模型更新与迭代 (10)5.3.4 模型应用与监控 (10)第6章精准营销策略制定 (11)6.1 营销目标与策略 (11)6.1.1 明确营销目标 (11)6.1.2 制定营销策略 (11)6.2 用户分群 (11)6.2.1 用户画像构建 (11)6.2.2 用户分群策略 (11)6.3 营销活动设计 (11)6.3.1 针对高价值用户的营销活动 (11)6.3.2 针对潜在用户的营销活动 (12)6.3.3 针对普通用户的营销活动 (12)6.3.4 针对流失用户的营销活动 (12)第7章营销自动化与个性化推荐 (12)7.1.1 系统架构设计 (12)7.1.2 数据集成与管理 (12)7.1.3 营销流程设计 (12)7.1.4 营销效果评估与优化 (12)7.2 个性化推荐算法 (12)7.2.1 协同过滤算法 (12)7.2.2 内容推荐算法 (12)7.2.3 深度学习推荐算法 (13)7.3 推荐系统优化 (13)7.3.1 冷启动问题优化 (13)7.3.2 算法实时性与扩展性优化 (13)7.3.3 多样性与新颖性优化 (13)7.3.4 反作弊与隐私保护 (13)第8章数据可视化与报告 (13)8.1 数据可视化方法 (13)8.1.1 可视化工具选择 (13)8.1.2 常用图表类型 (13)8.1.3 可视化设计原则 (14)8.2 用户行为分析报告 (14)8.2.1 报告框架 (14)8.2.2 数据分析方法 (14)8.3 营销效果评估 (14)8.3.1 评估指标 (14)8.3.2 评估方法 (15)第9章系统实施与推广 (15)9.1 系统架构设计 (15)9.1.1 数据层 (15)9.1.2 服务层 (15)9.1.3 应用层 (15)9.1.4 展示层 (15)9.2 技术选型与开发 (16)9.2.1 技术选型 (16)9.2.2 开发实践 (16)9.3 系统推广与运营 (16)9.3.1 推广策略 (16)9.3.2 运营策略 (16)第10章项目总结与展望 (17)10.1 项目总结 (17)10.2 未来发展方向 (17)10.3 持续优化策略 (17)第1章项目背景与目标1.1 用户行为分析背景互联网技术的飞速发展与大数据时代的到来，用户行为数据成为企业了解市场需求、提升用户体验、优化产品服务的重要依据。

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状态图
➢ 日常生活中，事物状态的变化无处不在。 ➢ 面向对象分析与设计中，对象的状态、状态的转换、触
发状态转换的事件、对象对事件的响应(即事件的行为)等 都可以用状态图来描述。
状态图
➢ 状态图通过建立类对象的生命周期模型来描述对象随时 间变化的动态行为。
状态图
➢ 状态图（statechart diagram）：用来描述一个特定的 对象所有可能的状态，以及由于各种事件的发生而引起 状态之间的转移和变化。
• 序列（顺序、时序）图（Sequence Diagram）
• 协作图（Collabboration Diagram）
概述
➢ 行为图——主要用来设计程序的行为。 • 状态图（Statechart Diagram） • 活动图（Activity Diagram）
概述
动态分析模型包括下列模型图：
➢ 序列图 ➢ 协作图 ➢ 状态图 ➢ 活动图
概述
➢ 序列图:注重表达交互作用的时间顺序，没有明确表示对 象间的关系。
（对象之间的交互或对象外部的交互行为） ➢ 协作图：协作图注重表示对象间的关系，时间顺序可以
从消息的序号中获得。 ➢ 状态图：状态图主要描述系统行为的结果。 （表示对象内部的状态变化） ➢ 活动图：活动图主要描述系统动态行为的过程。
事件
➢ 信号事件（signalEvent) 信号是作为两个对象之间的通信媒介的命名的实体，信号的接收 是接收对象的一个事件。 发送对象明确地创建并初始化一个信号实例并把它送到一个或一 组对象。
事件
➢ 改变事件(ChangeEvent) 改变事件指的是依赖与特定属性值的布尔表达式所表示的条件满 足时，事件发生改变。 如： when(number<100)
➢ 状态图通过判定可以更好地描述工作流因为不同的条件 发生的分支。
状态图的构成要素
➢ 状态图：由状态、转换、判定、同步、事件等组成：
状态图--状态
状态指的是对象在其生命周期中的一种状况，处于某个 特定状态中的对象必然会满足某些条件、执行某些动作或 者是等待某些事件。
状态用于对实体在其生命周期的各种状况进行建模，一 个实体总是在有限的一段时间内保持一个状态。
状态图--状态
➢ 状态图中的状态一般是给定对象中的一组属性值。这组 属性值是对象所有属性的子集。
➢ 若对象的任何一个属性值都是一个状态，全部的状态构 成一个庞大的状态空间。
➢ 事实上，并非状态空间的每一个状态都是值得关注的。 ➢ 在对系统建模时，我们只关心那些明显影响对象行为的
属性，以及由它们表达的对象状态，而不理睬那些与对 象行为无关的状态。
状态图的UML表示
初始状态 简单状态
终止状态 添加动作的状态
状态图的UML表示
1.状态名 状态名指的是状态的名字。
2.初始状态 每个状态图都应该有一个初始状态，它代表状态图的起始位置。
初始状态是一个伪状态（一个和普通UML中一个状态图只能有一个初始状态。
状态图--状态
对“飞机”对象来说： ➢ 累计飞行10000km与15000km在行为上并无实质性的区别 ➢ 建模时，也许系统关心的只是飞机的当前使用状况，如
飞行、着陆、机场停放、维修和报废等。 ➢ 可以根据飞机使用的几种情况将建立状态图，其中可以
建立“飞行”、“着陆”、“机场停放”、“维修”、 “报废”等几种状态。
状态图的UML表示
5.组合状态 嵌套在另外一个状态中的状态称之为子状态（sub-state），一
个含有子状态的状态被称作组合状态（Compound States）。
状态图的UML表示
5.历史状态 历史状态是一个伪状态，其目的是记住从组合状态中退出时所处
的子状态，当再次进入组合状态，可直接进入这个子状态，而不是再 次从组合状态的初态开始。
状态图的UML表示
3.终止状态 终止状态是一个状态图的终点，一个状态图可以拥有一个或者多
个终止状态。对象可以保持在终止状态，但终止状态不可能有任何形 式的触发转换。
有些特殊的状态图，可以没有终止状态。
状态图的UML表示
4.入口动作和出口动作 在特定的状态下对象可执行的动作包括： 1. entry/EntryAction 进入状态时执行的动作 2.do/DoAction 状态激活时一直执行的动作 3.exit/ExitAction 离开状态时执行的动作
状态图的UML表示
5.历史状态 历史状态分为两种： ➢ 浅历史状态 只记住最外层组合状态历史 ➢ 浅历史状态 可以记录任意深度的组合状态的历史。
状态图的UML表示
6.同步（并发） 同步是为了说明并发工作流的分支与汇合。
状态图的UML表示
7.判定
有判定示例
无判定示例
状态图的UML表示
7.判定
状态图的UML表示
状态图--状态
➢ 例：飞机对象 ➢ 所有飞机的属性值的笛卡儿积构成了“飞机”对象庞大
的状态空间
飞机每飞行1km，就处 于一个全新的状态
飞机每使用1年就会处 于一个新的状态
状态图--状态
显然，列出对象的全部状态并绘制状态图是不现实的 （也没有必要）。
建模的时候只需要考虑与对象当前行为有关的属性状态 即可。
第6章 系统动态分析与行为模型
概述
需求捕获——用例图
静态分析——类图、对象图
动态分析——序列图等
…
概述
动态分析模型描述系统的动态行为，显示对象在系统 运行期间不同时刻的动态交互，主要是建立系统的交互图 和行为图。
概述
➢ 交互图——对象之间的合作在UML里被称作交互。 ➢ 交互体现了对象之间的作用、对象之间的联系。
一个机器的状态图
状态图的作用
➢ 状态图清晰地描述了状态转换时所必须触发的事件、监 护条件和动作等影响转换的因素，有利于程序员避免程 序中非法事件的进入。
➢ 状态图清晰地描述了状态之间的转换顺序，通过状态的 转换顺序可以清晰看出事件的执行顺序。
➢ 清晰的时间顺序有利于程序员在开发程序时避免出现事 件错序的情况。
7.事件 一个事件的发生能触发状态的转换。UML中的事件有： 调用事件、信号事件、改变事件、时间事件。
事件
➢ 调用事件（CallEvent) 调用事件至少涉及两个及以上的对象，一个对象请求调用另一个
对象的操作。 调用事件一般为同步调用，也可以是异步调用。如果调用者需等 待操作的完成，则是同步调用，否则是异步调用。