崔蕾娜---7.10，讲述了算法和建模的方法中的预测与预报，归纳的很详细，但是对于初学者来说，可以将里面的一些具体的算法或是方法可以再细化就好了。
gG156007: 文媛+QQ:1607501863+16年7月12日+学习心得：数学建模的十大算法：1、蒙特卡罗算法;2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法;3、蒙特卡罗算法线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题;4、图论算法;5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法;6、最优化理论的三大非经典算法（模拟退火算法、神经网络、遗传算法）;7、网格算法和穷举法;8、一些连续离散方法;9、数值分析算法;10、图像处理算法。回头一看，我已经学了不少了
数学建模方法
1、预测与预报
2、评价与决策
3、分类与判别
4、关联与因果（统计）
5、优化与控制（优化）
一、预测与预报
1、灰色预测模型（必须掌握）
满足条件：
㈠数据样本点个数少，6-15个
㈡数据呈现指数或曲线的形式
2、微分方程预测（高大上、备用）
无法直接找到原始数据之间的关系，但可以找到原始数据变化速度之间的关系，通过公式推导转化为原始数据的关系。
3、回归分析预测（必须掌握）
求一个因变量与若干自变量之间的关系，若自变量变化后，求因变量如何变化;
样本点的个数要求：
㈠自变量之间协方差比较小，最好趋近与0，自变量间的相关性小；
㈡样本点的个数n大于3k+1，k为自变量的个数
㈢因变量要符合正态分布
4、马尔科夫预测（备用）
一个序列之间没有信息的传递，前后没联系，数据与数据之间随机性强，互相不影响；今天的温度与昨天、后天没有直接联系，预测后天的温度高、中、低的概率，只能得到概率
5、时间序列预测（必掌握）
与马尔科夫链预测互补，至少有2个点需要信息的传递，ARMA模型，周期模型，季节模型
6、小波分析预测（高大上）
数据无规律，海量数据，将波进行分离，分离出周期数据、规律性数据；可以做时间序列做不出的数据，应用范围比较广
7、神经网络预测（备用）
大量的数据，不需要模型，只需要输入输出，黑箱处理，建议作为检验的办法
8、混沌序列预测（高大上）
比较难掌握，数学功底要求高
阮春燕 1160869444
数学建模方法
1、预测与预报
2、评价与决策
3、分类与判别
4、关联与因果（统计）
5、优化与控制（优化）
一、预测与预报
1、灰色预测模型（必须掌握）
满足条件：
㈠数据样本点个数少，6-15个
㈡数据呈现指数或曲线的形式
2、微分方程预测（高大上、备用）
无法直接找到原始数据之间的关系，但可以找到原始数据变化速度之间的关系，通过公式推导转化为原始数据的关系。
3、回归分析预测（必须掌握）
求一个因变量与若干自变量之间的关系，若自变量变化后，求因变量如何变化;
样本点的个数要求：
㈠自变量之间协方差比较小，最好趋近与0，自变量间的相关性小；
㈡样本点的个数n大于3k+1，k为自变量的个数
㈢因变量要符合正态分布
4、马尔科夫预测（备用）
一个序列之间没有信息的传递，前后没联系，数据与数据之间随机性强，互相不影响；今天的温度与昨天、后天没有直接联系，预测后天的温度高、中、低的概率，只能得到概率
5、时间序列预测（必掌握）
与马尔科夫链预测互补，至少有2个点需要信息的传递，ARMA模型，周期模型，季节模型
6、小波分析预测（高大上）
数据无规律，海量数据，将波进行分离，分离出周期数据、规律性数据；可以做时间序列做不出的数据，应用范围比较广
7、神经网络预测（备用）
大量的数据，不需要模型，只需要输入输出，黑箱处理，建议作为检验的办法
8、混沌序列预测（高大上）
比较难掌握，数学功底要求高
周游 2224015685 7.12 今天12分钟觉得挺有收获，初步了解十大算法，可以自己先都去了解下了，建模方法统计类的较多，五种类型应用的模型都各有优点，一定要熟练掌握
郑煜+903722990+7月13号
数学建模的十大算法：
1、蒙特卡罗算法;2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法;3、蒙特卡罗算法线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题;4、图论算法;5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法;6、最优化理论的三大非经典算法（模拟退火算法、神经网络、遗传算法）;7、网格算法和穷举法;8、一些连续离散方法;9、数值分析算法;
数学建模方法分类
1、预测与预报
2、评价与决策
3、分类与判别
4、关联与因果（统计）
5、优化与控制（优化）
6月20日+934108254+张惠钧，今天的课程收获颇丰，初步了解十大算法，一定要熟练掌握，加油
6。13 何嘉莹 1195202802 心得 ：数学建模十大算法和数学建模方法（细致）
数学功底要扎实
胡丹尔+501529030+20160714+老师讲了数学模型的十大算法：1.蒙特卡罗算法 2、数据处理算法：数据拟合、参数估计、插值等3、规划类问题：线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等 4、图论算法 5、计算机算法：动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等 6、最优化理论之三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法7、网络算法和穷举法 8、连续离散方法 9、数值分析算法 10、图象处理算法
数学模型的方法：1.预测与预报 2.评价与决策 3.分类与判别 4.关联与因果 5.优化与控制
棒棒哒！