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探討結構估計在建筑設計中的重要性及應用

2024-07-14 責任編輯:未填 瀏覽數:36 B2B商機網|嬌嬌科技-免費b2b網站-免費的供求信息發布平臺

核心提示:在建筑設計中,結構估計是一個至關重要的環節。它不僅關乎建筑的整體穩定性和安全性,還直接影響到建筑成本和施工進度。因此,了解和掌握結構估計的方法與技巧對于建筑設計師來說至關重要。首先,結構估計在建筑設計

在建筑設計中,結構估計是一個至關重要的環節。它不僅關乎建筑的整體穩定性和安全性,還直接影響到建筑成本和施工進度。因此,了解和掌握結構估計的方法與技巧對于建筑設計師來說至關重要。
首先,結構估計在建筑設計中的重要性體現在多個方面。首先,結構估計是建筑設計的基礎。建筑設計師需要通過對建筑結構的估算,確定建筑的整體結構布局和承載能力,從而為后續的設計工作打下堅實的基礎。其次,結構估計直接關系到建筑的安全性。只有在結構設計合理的基礎上,建筑才能確保在各種自然災害和外部沖擊下保持穩定。此外,結構估計還直接影響到建筑的造價。在建筑設計初期,準確的結構估計能夠幫助設計師在材料和結構設計上找到平衡,程度地降低建筑成本。
其次,結構估計在建筑設計中的應用非常廣泛。在建筑設計初期,設計師需要對建筑結構進行初步估算,確定建筑物的整體設計思路和方向。在這一階段,結構估計主要包括建筑物的整體布局、承載結構形式和材料選用等方面。在建筑設計的中后期,設計師則需要進一步深化結構估計,進行結構的詳細設計與計算。這一階段的結構估計將更具體地涉及到建筑的各個組成部分,包括地基承載力、墻體和梁柱結構等。
在實際應用中,建筑設計師可以通過各種軟件工具進行結構估計。目前市面上有許多專業的建筑結構設計軟件,如AutoCAD、Revit、STAAD等,這些軟件可以幫助設計師更加、準確地進行結構估計,提高工作效率。此外,建筑設計師還可以借助計算機模擬和虛擬現實技術,對建筑結構進行三維可視化分析,更好地理解結構的承載原理與行為。
總的來說,結構估計在建筑設計中扮演著至關重要的角色。只有充分理解和運用結構估計的方法與技巧,建筑設計師才能設計出符合安全性要求、經濟實用的優質建筑作品。因此,建筑設計師應不斷提升自身的結構估計能力,不斷學習和實踐,以適應發展的建筑設計行業需求。

“社會科學中因果推斷方法”系列課程(時間:2024年8月2日~12日)

課程(一)因果推斷理論與方法


1課程介紹


課程介紹:因果推斷方法已經成為現代社會科學實證研究的基本方法。學習和掌握因果推斷方法很有必要。本課程有特色。

,理論與應用并重,更強調實際應用。在介紹必要理論知識的同時,更強調在實際中如何解決因果推斷問題。


第二,注重案例教學,結合實際問題,采用通俗易懂的方式講解各種因果推斷方法。以及在講解過程中遇到的各種問題,尤其是當前誤用、錯用的問題。


第三,以EViews和Stata軟件為依托,演示操作過程,保證依靠軟件學會因果推斷分析。



2課程安排

課程安排:

上午(張曉峒老師) 下午(白仲林老師)

天 講:隨機化試驗方法

1.1 簡介

1.2 隨機化試驗方法

1.3 潛在結果模型

第二講:回歸不連續分析與雙重差分

2.1 潛在結果模型與回歸的關系

2.2 回歸不連續設計 講:DID/PSM-DID模型及Stata命令

案例1:DID案例——中國農村稅費改革的政策效果:基于雙重差分模型的估計

案例2:PSM-DID案例——時空壓縮下的風險投資———高鐵通車與風險投資區域變化

第二天 2.3 回歸不連續分析典型研究成果

2.4 精確回歸不連續分析案例

2.5 精確回歸不連續分析一般步驟

第三講:雙重差分分析法

3.1 標準雙重差分模型估計原理

3.2 面板數據DID模型

3.4 面板數據多期DID分析


第二講:合成控制方法與回歸合成方法及Stata命令

案例1:SCM案例——資源枯竭型城市的經濟轉型有效嗎?

案例2:HCW案例——CEPA對香港經濟的影響

第三天 第四講:內生性問題分類、檢驗與處理

4.1內生性問題分類

4.2內生性對模型參數估計的影響

4.3內生性檢驗

4.4內生性處理常用方法(IV法、2SLS法,Heckman兩步法等)

第三講:回歸不連續與多期DID分析及Stata命令

案例1:回歸不連續案例——勞務派遣在中國的演進歷程與動力機制

案例2:多期DID案例——技術轉移與企業高質量創新



3主講教師簡介


張曉峒,日本大阪市立大學經濟學博士,中國數量經濟學會副會長。南開大學經濟學院教授,數量經濟學專業原博士生導師,南開大學數量經濟研究所原所長。國內13所大學兼職教授。



白仲林,南開大學經濟學博士,天津市數量經濟學會會長。天津財經大學統計學院教授,數量經濟學專業博士生導師。


會議時間


2024年8月2日—4日


要求學員在學習期間,不得安排其它工作和社交活動


會議時間:


上午:9:00—12:00


下午:2:00—5:00


如有必要加課


晚上:7:00—9:00


會議費用


課程費用:3000元/人


3人報名 2800元/人;5人報名 2600元/人;10人報名 2500元/人;老學員 2500元/人。


繳費方式:


1.按照報名順序排列座位


2.限額50名,為了防止報名不來浪費名額,請提前支付200元定金,等您繳費后,定金退還。支付寶:15101113063 余俊俠


3.對公轉賬:(轉賬時請在摘要欄里注明姓名和手機號)


支付寶(同步微信):15101113063 余俊俠


對公轉賬:轉賬時請在摘要欄里注明姓名和手機號,學術苑培訓。支持銀行對公轉賬,提供正式增值稅報銷。


公司名稱:北京弘靈文睿教育科技有限公司


開 戶 行:興業銀行北京海淀支行


賬 號:3212 3010 0100 4200 44


特別提示:按照報名先后順序排座位!!!


“社會科學中因果推斷方法”系列課程



課程(二)結構模型估計(8月6日-8日)


1課程介紹


結構模型,是將經濟學模型和計量統計模型結合,用于估計描述現實的深層參數,模擬現實世界,以便合理地評估政策效果的實證工具。在結構式方法中,理論和實證的聯系是緊密的。由于其建模技術的優雅和深刻,不僅是當今經濟政策評估領域的前沿,也是發展經濟理論的有力武器。本課程將以常見的幾類結構模型為例,系統介紹結構模型與結構估計的相關理論知識,并結合具體實例,詳細展示結構估計的研究思路、技術細節和算法。在此基礎上,本課程將進一步介紹結構估計的進階用法,并且可以對研究選題、文獻梳理、模型構建、數據處理、算法編程、結果分析、論文寫作、投稿返修等各方面問題進行個性化答疑。


2課程安排


「Day 1:結構估計入門」

1. 結構模型與結構估計的含義

2. 生命周期模型介紹(用于分析居民行為)

3. 動態公司金融模型介紹(用于分析企業行為)

4. 空間一般均衡模型介紹(用于分析空間經濟行為)

5. 結構估計的應用(包括但不限于反事實模擬、政策分析、最優政策)

6. 結構估計的進展和展望

「Day 2:結構估計實例」

1. 結構估計實例1:居民消費行為分析(研究思路、具體實施步驟、數據處理、算法和MATLAB編程)

2. 結構估計實例2:企業投資行為分析(研究思路、具體實施步驟、數據處理、算法和MATLAB編程)

3. 結構估計習題集解答

「Day 3:結構估計的進階用法與實例」

1. 結構估計與實驗、準實驗方法相結合

2. 結構模型之建模技巧

3. 實證模型的理論依據

4. 補充性的結構估計

5. 結構估計研究經驗分享


課程時間:8月6日-8日


3主講教師簡介


鄒建文,中南財經政法大學收入分配與現代財政研究院講師,研究方向為消費、投資、以及結構估計方法論,研究成果發表于《經濟研究》、《經濟學(季刊)》、《經濟學動態》,主持國家自然科學基金青年項目、教育部人文社會科學研究青年基金項目等多個課題,獲第十八屆張培剛優秀博士論文獎。撰寫國內首個關于結構估計的講義《結構估計講義》,建立個人公眾號“經濟學結構估計前沿”,曾應邀在武漢大學、華中科技大學、上海財經大學、中南財經政法大學、TIDE學會等高校和學會講授結構估計方法論,廣受好評。


會議費用


課程費用:2800元/人;3人報名 2600元/人;5人報名 2500元/人;10人報名 2200元/人;老學員 2500元/人。



暑期課程系列3—數據挖掘與機器學習


Day 1

上午:數據挖掘與機器學習概述、任務和分析方法,數據探索和預處理、特征變換與生成

下午:數據清洗與預處理的R語言和Python語言的實現: 使用dplyr、ggplot2包和numpy、pandas、matplotlib.pyplot包以《消費者報告》中的汽車數據和信用卡客戶貸款數據為例


Day 2

上午:分類模型與學習方法,模型訓練的策略和效果的衡量

下午:監督式學習算法原理與應用:例如用Scikit-learn(Sklearn) 實現最小二乘法和梯度下降法、使用glm函數進行Probit與Logistic模型的訓練,以及模型驗證與預測的實操訓練                                                    


Day 3

上午:神經網絡、決策樹與集成學習、深度學習算法與訓練技巧

下午:以銀行風控業務為案例使用sklearn和pytorch對分類模型和回歸模型進行模型訓練與評估


主講教師介紹


李好,阿姆斯特丹大學金融計量經濟學博士,南開大學經濟學院助理教授。金融風險管理師(FRM)持證超過3年,具有十年以上編程和建模經驗,擅長R語言和Python的編程和教學。


助教:南開大學博士生


會議費用


課程費用:2500元/人。3人報名:2200元/人;5人報名 2000元/人;老學員 2200元/人。


其他要求同前。詳細信息請參閱學術苑公眾號平臺發布的信息。

https://mp.weixin.qq.com/s/ZmV8fLduOs4aiIDjSRSk3Q

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