数学建模社区-数学中国

标题: 2014B论文及思路交流 [打印本页]

作者: 小左。 时间: 2014-2-14 13:58
标题: 2014B论文及思路交流
本帖最后由小左。于 2014-2-22 13:25 编辑

在本文中，我们设计了一个数学模型评价教练，寻找上一个世纪在各个领域最优秀的大学体育教练。我们认为一个好的评价模型应该充分提取数据信息，实际背景信息并且最大化分离优秀教练和普通教练的相对距离。

首先，我们用统计分析方法提取了传奇教练的评价信息，并对其进行了筛选，确定了参数为：每一年的教练执教球队胜率，教练执教球队实力，是否教练执教球队总冠军。我们用前三年球队胜率的平均值近似球队的实力建立了一个基本函数得到了教练每一年的得分。

接着，我们用随机利率模型平滑了美国经济实际增长率的波动。我们利用得到的增长率平滑曲线估计时间轴的权重变化率，得到了时间轴上的权重函数。我们改进了纳什公理化模型，根据改进的纳什公理化模型建立了评分模型。同时，我们分析了公理化模型的灵敏度，检测并修正了模型的异常值，对模型进行的改进。

在模型的应用方面，我们建立了一个优化模型去最大化最优秀教练和普通教练的最短距离来保证结果的稳定性和评选规则的公平性。我们运用模拟退火算法的对模型的参数的最优解进行了估计，并检验了结果的全局最优性。我们将模型分别应用于篮球，足球和棒球评选100年以来最优秀的五个教练。我们选出了（）传奇教授。说明了我们的模型有着很高的准确率。

最后，我们应用Sobol’方法对模型进行了全局灵敏度分析，计算了参数的一阶灵敏度，交叉灵敏度和模型的变异系数。我们还讨论了模型的优缺点及后续的改进方向。

关键词：权重函数，纳什公理化模型，优化模型，Sobol’

作者: 我身无形 时间: 2014-2-14 14:03
顶顶。。。。。。。

作者: 糖粽子 时间: 2014-2-14 18:21
好厉害的样子

作者: 俞励松 时间: 2014-2-14 19:06
掉渣天。。。。。。。。。。。

作者: zyk11 时间: 2014-2-14 20:27
看一下论文呢

作者: zyk11 时间: 2014-2-14 20:33
其实我觉得用神经网络的智能算法比较好，他不必人为地规定权重，在这个问题上传奇教练，并不是以教练的成绩作为衡量的，所以更应该加入对教练关于慈善，绯闻，传奇故事等量化后的数据进行评价，当然在时间权重问题上我个人觉得理想逼近点法不错，用执教的时间区间将时间权重加到受时间影响的指标中去。

作者: 小左。 时间: 2014-2-14 20:34

zyk11 发表于 2014-2-14 20:27
看一下论文呢

要投稿的所以短期内不能全部公布，思路基本已经在摘要里了。

作者: 小左。 时间: 2014-2-14 21:24

zyk11 发表于 2014-2-14 20:33
其实我觉得用神经网络的智能算法比较好，他不必人为地规定权重，在这个问题上传奇教练，并不是以教练的成绩 ...

首先，可以考虑很多因素，但是在有效时间下无法取得过多的参数。加入一些本不是量化的因素，是不可能实现的。其次，你没有充分理解神经网络的自学习体系。他的自学习是需要训练的，除非事先给出部分具体得分的，才可能用到神经网络。更深入的分析，实际上先确定优化模型再求参数本就是神经网络的思想。神经网络本身是线性权重模型，除非在大数据无规律条件下，否则不是首选。

作者: 小左。 时间: 2014-2-14 22:47
顶顶顶顶顶。。

作者: Celestial爱生活 时间: 2014-2-14 23:07
性别的问题是怎么解决的？
怎么没看见你在摘要中提及？

作者: 小左。 时间: 2014-2-14 23:35

Celestial爱生活发表于 2014-2-14 23:07
性别的问题是怎么解决的？
怎么没看见你在摘要中提及？

没有引入和性别有关的因素，因此就不需要特别提出解决了。一起考虑了，主要是感觉性别因素无关紧要。

作者: dapeng98 时间: 2014-2-15 04:58
纳什公理化模型是什么？

作者: I_want_to 时间: 2014-2-15 09:51
感觉写的不错，站长赶快通过吧，非常期待看全文!

作者: 小左。 时间: 2014-2-15 09:55

dapeng98 发表于 2014-2-15 04:58
纳什公理化模型是什么？

基于公理化寻求最优点的问题。

作者: yh19921117 时间: 2014-2-15 12:49

小左。发表于 2014-2-14 20:34
要投稿的所以短期内不能全部公布，思路基本已经在摘要里了。

请问一下，建模的论文可以投什么期刊呢？？

作者: 头狼 时间: 2014-2-15 13:39
装逼被雷劈，等着出成绩了再来说话

作者: Celestial爱生活 时间: 2014-2-15 14:44

小左。发表于 2014-2-14 23:35
没有引入和性别有关的因素，因此就不需要特别提出解决了。一起考虑了，主要是感觉性别因素无关紧要。

B题不是要求考虑性别因素吗？
不然你传奇男队教练和传奇女队教练放在一起是如何比较的？
仅仅是你说的那几个因素真的科学吗？女队教练一般受关注比较少，奖项名次等等自然不占优势，如何衡量他们对这项运动的贡献我觉得需要慎重考虑，不然只能说你们B题完成了一般

作者: 小左。 时间: 2014-2-15 14:56

头狼发表于 2014-2-15 13:39
装逼被雷劈，等着出成绩了再来说话

第一，我没参加这次比赛没必要装逼，我也完全没兴趣做这样的事情，我的数学模型全部是基于最基本的思路去解决实际问题的。到时候你可以参考我的文章提出意见，如果有更简单更高效的解决方案，我会很高兴的。第二，我很清楚比赛存在偶然性，我依然认为去年特等论文考虑模型并没有我们组深入和创新。第三，我也是万般无奈没有贴出正文的，因为可能要通过一些途径投稿。

作者: 小左。 时间: 2014-2-15 14:57

yh19921117 发表于 2014-2-15 12:49
请问一下，建模的论文可以投什么期刊呢？？

参赛论文就不要投稿了。等成绩出来再说。

作者: 小左。 时间: 2014-2-15 19:02

Celestial爱生活发表于 2014-2-15 14:44
B题不是要求考虑性别因素吗？
不然你传奇男队教练和传奇女队教练放在一起是如何比较的？
仅仅是你说的那 ...

你提到的很准确，因此我并没有引入和性别有关的因素，只是三个常规量。性别等只是其中一个方面我的解决方案可以涵盖这个角度。所谓建模其实只是希望解决方案具有充分的模型思想，而不是用多少量，量多了就变成数据挖掘和统计分析的东西了。美国建模从来喜欢模型推倒，而不是数据分析，这也是这几年不给大量数据的原因。

作者: 小左。 时间: 2014-2-16 13:33
顶起顶起。。

作者: zyk11 时间: 2014-2-16 23:15

小左。发表于 2014-2-14 21:24
首先，可以考虑很多因素，但是在有效时间下无法取得过多的参数。加入一些本不是量化的因素，是不可能实现 ...

首先我刚才提到的数据基本都找到了，美国的网站基本都有，英文网站上有大量教练的生平呢。神经网络的算法是我们先通过因子分析法得出了总得分排名，然后用的神经网络呀。数据的量化我认为有些还是必须的，毕竟这是传奇教练，不是世界上成绩最棒的教练，变量的选取要比数据量化带来的弊端影响大的多

作者: zyk11 时间: 2014-2-16 23:15

小左。发表于 2014-2-14 21:24
首先，可以考虑很多因素，但是在有效时间下无法取得过多的参数。加入一些本不是量化的因素，是不可能实现 ...

作者: 小左。 时间: 2014-2-17 06:05

zyk11 发表于 2014-2-16 23:15
首先我刚才提到的数据基本都找到了，美国的网站基本都有，英文网站上有大量教练的生平呢。神经网络的算法 ...

已经有了总排名为什么要用神经网络呢？可以用来检验结果的稳定性。总结来说，你根本问题还是用的统计方法的分析。我另一个帖子已经分析过统计方法存在一定的问题。

作者: 小左。 时间: 2014-2-17 06:18

zyk11 发表于 2014-2-16 23:15
首先我刚才提到的数据基本都找到了，美国的网站基本都有，英文网站上有大量教练的生平呢。神经网络的算法 ...

嗯。我重新看了一下你的前一段评论。可以加入绯闻等信息，但是是否每一个教练都加入了？我想不可能的，你说的信息可以找但不是全数据化结果。我说的不能完全量化和找到相应信息也是这个意思。还有选择指标也有问题，但是每一个解决方案都有问题。你只要说得有理就不错了。ps：可以用爬虫算法抓取数据，可以证明除了，支教时间，胜率，胜场，sos.srs，学校之外没有有计算机可达的完整数据。你可以选择因子分析筛选，然后人工处理，其实也是可以的，这个估计你已经处理好了。最后我还是得说明下，统计和数据挖掘一般不是首选，因为不能显示内在规律。你写的清楚些拿个一等可能也没有大问题。

作者: 我身无形 时间: 2014-2-17 10:24

小左。发表于 2014-2-17 06:18
嗯。我重新看了一下你的前一段评论。可以加入绯闻等信息，但是是否每一个教练都加入了？我想不可能的，你 ...

话说我想问下为什么统计和数据挖掘不是首选，我想请问下你认为什么才是首选？

作者: 小左。 时间: 2014-2-17 14:35

我身无形发表于 2014-2-17 10:24
话说我想问下为什么统计和数据挖掘不是首选，我想请问下你认为什么才是首选？

基于内在本质的模型构建好于基于数据的处理。也就是说，从模型构建的基本思想出发好于基于数据的分析处理。

作者: zyk11 时间: 2014-2-17 18:09
楼主，给我讲一下如果用神经网络算法的话，该如何建立评价模型，期望输出结果事先怎么确定

作者: 小左。 时间: 2014-2-17 19:43

zyk11 发表于 2014-2-17 18:09
楼主，给我讲一下如果用神经网络算法的话，该如何建立评价模型，期望输出结果事先怎么确定

这就是我不会的地方啊！！所以了我说一般用在分类上，你是不是因子分析先定分数然后处理呢？我一点我得请教你一下才对，事实上在最早的时候确定参数的时候我就为这个问题困扰，就是始终不知道输出多少，导致几乎所有的后验参数选择方案挂了。最后在这一块，我是通过搜索关键字解释了下。

作者: zyk11 时间: 2014-2-17 23:01

小左。发表于 2014-2-17 19:43
这就是我不会的地方啊！！所以了我说一般用在分类上，你是不是因子分析先定分数然后处理呢？我一点我得请 ...

我是用因子分析得出来的排名作为期望输出结果，用神经网络检验的。

作者: 小左。 时间: 2014-2-17 23:40

zyk11 发表于 2014-2-17 23:01
我是用因子分析得出来的排名作为期望输出结果，用神经网络检验的。

可以的，不过用一些资料信息作为检验也可以。神经好像用作分类检验多一些。检验分数效果好吗？如果分数跨度奇怪，感觉可能不一定特别好。只要你做出来可行，效果好，说清楚些，估计也很好。美赛一向认为即使理论上不太合理说得清楚，总得好就是好东西。

作者: weaimike 时间: 2014-2-18 18:47
楼主很厉害啊，佩服啊！

作者: bluerdes 时间: 2014-2-19 15:28
顶。。。。。。

作者: jasonchang 时间: 2014-2-19 17:31
往哪里投稿？

作者: 小左。 时间: 2014-2-21 09:19
自己顶一把好了，g

作者: Bu777 时间: 2014-2-21 21:43
去年一等吗，今年怎么不参赛了？

作者: 小左。 时间: 2014-2-22 13:26

Bu777 发表于 2014-2-21 21:43
去年一等吗，今年怎么不参赛了？

是的。3次一等了。但是感觉还是这次做得最好，没参加可惜了。

作者: 小左。 时间: 2014-2-22 13:26

Bu777 发表于 2014-2-21 21:43
去年一等吗，今年怎么不参赛了？

是的。3次一等了。但是感觉还是这次做得最好，没参加可惜了。

作者: 天十 时间: 2014-2-22 18:36
楼主，我们的和你的有相似之处，我可以加你的qq讨论一下吗

作者: 小左。 时间: 2014-2-22 19:33

天十发表于 2014-2-22 18:36
楼主，我们的和你的有相似之处，我可以加你的qq讨论一下吗

你居然和我有相似之处？我用的方法都是自己原创的啊。我欣赏你。这样吧，如果今天之前你能看到回复，留下扣扣号我加你好了。

作者: 小左。 时间: 2014-2-22 19:33

天十发表于 2014-2-22 18:36
楼主，我们的和你的有相似之处，我可以加你的qq讨论一下吗

你居然和我有相似之处？我用的方法都是自己原创的啊。我欣赏你。这样吧，如果今天之前你能看到回复，留下扣扣号我加你好了。

作者: 天十 时间: 2014-2-22 19:35

小左。发表于 2014-2-22 19:33
你居然和我有相似之处？我用的方法都是自己原创的啊。我欣赏你。这样吧，如果今天之前你能看到回复，留下 ...

458955622

作者: zhanghui4958 时间: 2014-2-22 20:21
不错。。。。。。。。。

作者: 小左。 时间: 2014-2-26 10:30
顶一下下。。

作者: 小左。 时间: 2014-2-28 12:47
赞一个。。。

作者: weliuwe 时间: 2014-4-23 21:32
顶一个顶一个顶一个

作者: weliuwe 时间: 2014-4-23 21:32
及时雨啊。。。。

欢迎光临数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/)