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标题: 【数学建模算法汇总】 [打印本页]

作者: 杨利霞    时间: 2020-3-15 15:50
标题: 【数学建模算法汇总】
1 R# M. T8 M  w5 ?7 J/ N
【数学建模算法汇总】
& O: B: f' B' Q; A& u目录" C7 i! F0 K& g, R+ h  I+ n
& {5 m% v, J  ]0 ]4 o
数学建模方法
2 a: W  G" ?, j$ X, m(一)预测与预报
* _4 e: w  S1 @8 n& r9 ?灰色预测模型(必须掌握)
) e4 e- D9 T3 }9 _微分方程预测(备用)* T- ?* s& s' K- Q
回归分析预测(必须掌握)
; W: }7 O0 i+ Z( l7 ^马尔可夫预测(备用)8 @- O' l6 {" ~
时间序列预测(必须掌握)
/ |1 _$ D/ [, Y: _2 M5 z5 h小波分析预测(备用), I4 g5 r& J: C! z  P, ^6 Y  p& ]
神经网络预测(备用)
+ e8 J5 o2 P4 m/ R混沌序列预测(备用)
, q8 E# Z* h5 Z" ^" s! Q3 r(二)、评价与决策) Y4 l# U* Y" U$ K9 ^5 B0 i3 F8 R
模糊综合评判(必须掌握)
! {6 Y1 _: c- J& z  o( Z主成分分析(必须掌握)
" \* Q4 }* ?" W' _层次分析法(AHP,必须掌握)# r( ]$ l, ]' f
数据包络(EDA)分析法9 C- V& l1 B- t5 ^* p# \" s! }8 K
秩和比综合评价法(必须掌握)
7 `$ {0 ~' d* C+ o4 N2 X+ A优劣解距离法(TOPSIS法)
& |" `& V5 o8 A  u! l. t8 o$ q# r投影寻踪综合评价法( v$ ^2 v/ P. u" O
方差分析、协方差分析等(必须掌握)
7 ^6 w2 v6 i; G6 I) C  E(三)、分类与判别4 Z4 s' o1 P$ |( m" ?& o2 T
1、距离聚类(系统聚类)(必须掌握)
& a( u9 h0 Y5 l' W9 b2、关联性聚类(需掌握)( ?" [/ S  ]: h# {8 G7 u1 ?' q
3、层次性据类, b) D5 T; i+ S: @6 d$ L8 I* _
4、密度性聚类+ S$ F, |( |1 J$ O) I6 Q+ X+ D/ H
5、其他聚类0 M+ X! x0 z3 \1 A
6、贝叶斯判别(统计判别方法,必须掌握)
+ @* _; x- n( m' T+ a+ }7、费舍尔判别(训练的样本点比较多,必须掌握)3 `2 _# p0 L6 n6 L6 x
8、模糊识别(分好类的数据点比较少)
' t8 y! C$ L1 N* ~0 e9 G& W9 p(四)、关联与因果
: }* R$ k- p. \1、灰色关联分析方法(样本点的个数比较少)4 U; ~# \4 [/ i4 p; `5 {3 V1 l# r2 A
2、Sperman或Kendall等级相关分析9 C) w7 h0 A$ b8 |' s
3、Person相关(样本点的个数比较多)
' j  W9 l8 ?& X* A4、Copula相关(比较难,金融数学、概率数学)
2 m# F/ W" H0 k. L. o8 L1 Q) y5、典型相关分析; P. v; Q+ W" Z0 H- Y: I& D
6、标准化回归分析  _  {9 V6 x+ j9 T% G6 y$ }3 V/ G; {
7、生产分析(事件史分析). U, Q5 p" g+ |$ a
8、格兰杰因果检验5 M, c8 p0 A5 X% z5 y
(五)、优化与控制$ ~+ G+ Q, k* f4 R
1、线性规划、整数规划、0-1规划(有约束,确定的目标)
$ u8 A4 D/ j, e: k1 y6 Y2、非线性规划与智能优化算法
  X' b) M% y2 O; A3、多目标规划和目标规划(柔性约束,目标函数,超过): W) c/ w7 l: t+ m6 ~+ E7 o
4、动态规划, P8 Z" p6 M  N
5、网络优化(多因素交错复杂)& E( A) a' I: K6 V  l# c0 |- r: E" ~
6、排队论与计算机仿真
, F( q5 ?3 S4 b, y' m. E7、模糊规划(范围约束)# ]* z: K) w! v- D& B2 r
8、灰色规划
: w  n2 g( W! y: p  G) l9、退火算法(常用)6 I- R& e% b/ h4 W, J
10、神经网络; _$ d$ ^0 t8 T! k: ^' [: X7 {/ B
11、遗传算法
* [+ p5 W, J' B3 @# l数学建模方法6 p( E% c3 ?& w5 ~8 d! C# q

4 O+ E8 s, S, C3 ^' [7 R统计:' a; A, G/ @/ X9 n9 f5 m9 Y
1、预测与预报
: D6 I( q1 H( W! U2 X/ L2、评价与决策! d9 P$ b1 }( g8 e1 M& I
3、分类与判别
" j6 {$ U, ^  n1 M3 Q4、关联与因果
9 C* V$ i! C: _4 k& g8 |5 o优化:5 _2 v4 p8 }3 i) ]% h  C+ v2 b
5、优化与控制' T, I0 z* E9 z" W% }, E$ A
- c$ B5 i2 J% E6 W3 F4 ]
(一)预测与预报
2 U  F7 ^8 g7 @. m+ e: u* z$ u" ?: ]4 P3 n8 _, x) P: G2 h
灰色预测模型(必须掌握)% k) O" o7 ^) [/ q3 U& r& H

8 D% P. Z' j7 Q: X; B满足两个条件可用:
, Z! |  Y  H4 y8 G/ g6 {( e①数据样本点个数少,6-15个. w! X& x! o" J& {
②数据呈现指数或者曲线的形式2 S- X) I( r1 ^  |4 T
% m9 q# J) s0 Y  b8 }
概述
$ a) u- {& V# g( x( D关于所谓的“颜色”预测或者检测等,大致分为三色:黑、白、灰,在此以预测为例阐述。% t, G  ]. a0 C) ^0 v2 e
其中,白色预测是指系统的内部特征完全已知,系统信息完全充分;黑色预测指系统的内部特征一无所知,只能通过观测其与外界的联系来进行研究;灰色预测则是介于黑、白两者之间的一种预测,一部分已知,一部分未知,系统因素间有不确定的关系。细致度比较:白>黑>灰。
! F0 B& `% e3 [6 `8 ?  ^" m1 w
5 n/ g  X7 A5 x( ]! H原理' P) u6 q  {! Y$ t/ N* B- e& m3 P
灰色预测是通过计算各因素之间的关联度,鉴别系统各因素之间发展趋势的相异程度。其核心体系是灰色模型(Grey Model,GM),即对原始数据做累加生成(或者累减、均值等方法)生成近似的指数规律在进行建模的方法。
. ^$ J, `$ C# w, p: P  A+ ^; y3 b7 G9 I" e) _! B
分类及求解步骤
) d, K. P# w1 l! O& B; p1、GM(1,1)与GM(2,1)、DGM、Verhulst模型的分类比较:' o# k! G  L# r5 U9 |
2.求解步骤思维导图:) k' ^. \' w- X; T9 y+ |
.net/qq_25862209/article/details/100029925
1 m* q( x6 `2 F) D' J, v4 S, }& \# B) n

9 `+ K0 p9 v  N/ ~6 Y( i. U
作者: 柠檬草lll    时间: 2020-4-19 10:09
发表回复谢谢分享
$ j1 h% q, h% n* L
作者: huangyanzuo    时间: 2020-4-21 11:21
: V" H! v- r8 q* n3 \
发表回复谢谢分享1
$ x. u" `0 u2 }: l8 U; ^! J$ ]
作者: 凯大大大大魔王    时间: 2020-4-24 00:01
可可可可
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