Rose 建模案例分析

IBM DB2校园讲座系列——数据库管理UML建模实践案例分析，内容包括有声音、有ppt，详细讲解了UML建模在数据库管理中的实际应用。

这份文件深入分析了数学建模的经典案例，通过逐步探讨三种模型，获得了更精确的解答，并附有Matlab程序。

数学建模论文主要讨论如何利用数学方法解决实际设计问题，以2014年高教社杯全国大学生数学建模竞赛中的创意平板折叠桌为例。论文首先分析了折叠桌的几何设计，确定了木条数量、长度和角度，并利用MATLAB进行模拟。其次，通过材料力学进行受力分析，优化了平板尺寸和材料利用率，确保了桌子的稳定性和成本平衡。最后，论文讨论了处理任意形状桌面边缘线的设计策略，展示了数学建模在工程实践中的应用价值。

数学建模是应用数学的一个分支，利用数学模型解决各种现实世界问题。其过程涵盖问题分析、假设设定、数学公式推导、模型求解及结果验证等步骤。数学建模的具体应用广泛涉及工程设计、经济分析、系统控制及管理决策等领域。文中详细介绍了微积分模型、随机数学模型以及模型软件工具的应用案例，包括航行问题和椅子稳定性问题的数学解析。

时间序列是一种按固定时间间隔排列的数据集，通过分析其变化规律，可用于预测未来趋势。ARIMA（自回归移动平均差分模型）是一种常用的时间序列模型，用于预测基于历史数据的数据序列。它包含三个分量：自回归（AR）、差分（I）、移动平均（MA）。在使用 ARIMA 模型时，需要确保数据序列平稳（均值和方差随时间保持恒定），并通过对数转换或差分使其平稳。模型的步骤包括：确定自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数，然后建立模型并进行预测。

《BIM建模基础与应用》作为BIM应用系列教程的一部分，以《BIM算量一图一练》中的两个案例进行精讲及实战操作，内容涵盖了基于BIM-Revit的建筑建模基础知识和实际应用。

该文档包含使用 SparkR 和 sparklyr 进行大数据建模的案例分析，包括飞机航班和出租车等数据集的建模、分析和可视化。文档提供了便利的链接，可供下载数据和源代码。

该数据集包含用于时间序列数据建模的案例数据。

此资源库包含 MATLAB & Simulink Racing Lounge 系列视频“物理组件建模（第 1 部分和第 2 部分）”中使用的所有文件，方便用户参考学习。 视频链接： 第 1 部分：http://www.mathworks.com/videos/matlab-and-simulink-racing-lounge-modeling-physical-components-part-1-mathematical-models-101501.html 第 2 部分：http://www.mathworks.com/videos/matlab-and-simulink-racing-lounge-modeling-physical-components-part-2-data-driven-concepts-102136.html