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《过程优化与模拟》 上机实验指导书 实验一 一元线性回归模型的建立 一、实验目的 通过建立一元线性冋归模型，让学生掌握利用最小二乘法求解一元线性冋归 模型参数的方法，同时掌握一元线性回归模型的方差分析、线性相关程度的检验 和模型精度的预报。 二、 实验要求 熟悉本节所学的一元线性回归模型的回归系数确定的最小二乘法；回归方 程显著性检验和回归方程精度预报。 在学习建立一元线性回归模型理论的基础上，采用C语言或其它高级语言 编程实现，并独立完成。 三、 实验数据及步骤 1.实验数据 某矿区取得的18个煤样，试建立其密度和灰分Z间的线性回归模型。 样品号 密度X、 灰分Yi 1 1.5 25 2 1.2 4 3 1. 7 30 4 1.4 20 5 1.8 36 6 1.3 7 7 1.3 5 8 1.5 24 9 1. 7 33 10 1.3 4 11 1.5 17 12 1.5 24 13 1.6 25 14 1.4 6 15 1.6 26 16 1.5 24 17 1.4 9 18 1.5 20 2.编程步骤 V 实验二 多元线性回归模型的建立 —＞实验目的 通过建立多个变量之间相关关系的线性回归模型，掌握多元线性回归分析中 正规方程组解法，以及多元线性方程的统计检验。 二、 实验要求 熟悉本节所学的多元线性回归模型中的正规方程组的变换，及变换后的正 规方程组矩阵求解方法，以及多元线性回归方程的统计检验方法。 在学习和理解多元线性回归分析理论和模型建立方法的基础上，采用C语 言或其它高级语言编程实现，并独立完成。 三、 实验数据及步骤 1.实验数据 问题：由于炭、氢、氧是煤燃烧过程中产生热量的主要元素，今从某矿区的 原煤中取出12块煤样，经化验后其发热量Q (大卡/克)与C (%)、H (%)、0 (%) 元素的数据如下表所示，试建立它们的多元冋归模型。 序号 发热量 Q (大卡/克) 炭 C (%) 氢 (%) 氧 0 (%) 1 6.5 62 5.0 15 2 7.0 70 6.0 20 3 7.2 75 6.5 25 4 7.5 75 5.0 10 5 7.7 78 5. 5 15 6 0 80 5.2 4.0 7 4 85 6.0 6.0 8 5 88 4.5 3.0 9 8 90 5.0 5.0 10 0 90 0.8 2.5 11 5 92 2.0 3.0 12 7 95 3.5 3.5 2.编程步骤 实验三插值模型的建立 一、实验目的 通过建立插值模型，掌握选矿过程模拟中，使用比较多的线性插值、三点插 值和拉格朗F1多点插值模型的建立方法。 二、 实验要求 熟悉本章所学的分段插值模型的建立及应用，常握线性插值、三点抛物插 值和拉格朗日多点插值多项式的构造和模型形式的导出。 在学习和理解插值模型的理论和模型建立方法的基础上，采用C语言或其 它高级语言编程实现，并独立完成。 三、 实验数据及步骤 1.实验数据 已知某矿原煤浮沉试验资料如2 密度级 -1. 3 1.3?1.4 1.4?1.5 1.5?1.6 1.6?1.8 +1.8 平均密度 1.2 1.35 1.45 1.55 1. 70 2.0 累计产率 15. 15 57. 37 70. 43 76. 39 80. 43 100. 00 平均灰分 3. 76 7.51 92 10. 27 11.57 23.84 密度级 平均 密度 产率 累计产 率 平均灰 分 累计灰分 -1. 3 1.2 15. 15 15. 15 3. 76 3. 76 1.3?1.4 1.35 42.22 57. 37 7.51 6. 52 1.4?1.5 1.45 13.06 70. 43 92 6. 96 1.5?1.6 1.55 5.96 76. 39 10. 27 7. 22 1?6?1?8 1.7 4. 04 80. 43 11.57 7. 44 1.8 2 19. 57 100 23. 84 10. 65 试分别用线性插值和Lagrange三点插值求精煤灰分为9%时的理论产率和理论 分选密度。 2.编程步骤 (a)线性插值计算框图 (b)三点抛物插值程序框图 实验四 重力选过程模拟计算 —、实验目的 通过对重力选过程的模拟计算，让学生学握分配曲线正态分布积分模型、实 际可选性曲线模型的建立、两产物计算方法、以及等入原则的应用，其中要重点 掌握分配曲线数学模型。 二、 实验要求 熟悉木章所学的分配曲线数学模型，重力选产物的预测方法，实际可选性 曲线数学模型和重力选过程的优化计算方法。 在学习和理解分配曲线正态分布积分数学模型的理论和模型建立方法的基 础上，结合对等入原则的理解，采用C语言或其它高级语言进行编程，实现对重 力选过程的优化计算，并独立完成。 三、 实验