【数学建模】数学建模(一)——数学模型概述

杨利霞

【数学建模】数学建模(一)——数学模型概述

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一. 模型
0 x0 }% E6 r  T# C3 \' l' k1. 原型和模型
/ Q6 H2 T/ v7 O: z# d8 N        原型指人们在现实世界里关心、研究或从事生产、管理的实际对象。模型则指为了某个特定目的将原型的某一部分信息简缩、提炼而构造的原型替代物。
       按照模型替代原型的方式，模型可以分为物质模型（形象模型）和理想模型（抽象模型）。前者包括直观模型、物理模型等，后者包括思维模型、符号模型、数学模型等。
       数学模型可以描述为，对现实世界的一个特定对象，为了一个特定目的，根据特有的内在规律，作出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的一个数学结构。
- i# C/ D" i, G3 e* l2. 建模方法
0 o; T$ W$ @' A( w8 @        建模方法大体可以分为机理分析和测试分析两种。机理分析是根据对客观事物特性的认识，找出反应内部机理的数量规律，建立的模型常有明确的物理或现实意义。测试分析是将研究对象看作一个“黑箱”系统，通过对系统输入、输出数据的测量和统计分析，按照一定的准则找出与数据拟合的最好的模型。
1 Q$ w2 ~' I+ F! s5 [/ j3. 建模步骤
$ t( S7 @5 p1 S5 e- M/ X        按机理分析方法的建模步骤如下

; M# a+ c, i3 o4 ~/ [  Q+ c4. 建模过程
        按一般步骤，数学建模过程分为表述、求解、解释、验证几个阶段，并通过这些阶段实现从数学模型到现实对象的循环。
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5. 模型分类
        按建立模型的数学方法：初等模型、几何模型、统计回归模型、数学规划模型等。
  m* @6 K& r2 m3 [* _        按模型的表现特性：确定性模型和随机模型、静态模型和动态模型、线性模型和非线性模型、离散模型和连续模型。
7 ]! ]2 _) C- ^" G" P        按建模目的：描述模型、预报模型、优化模型、决策模型等。
: e$ ?9 B% Z7 B' `. Q) ^5 V6 [        按对模型结构的了解程度：白箱模型、灰箱模型、黑箱模型。
二. 系统辨识
" _0 M) Q0 F. r+ Q6 n5 u        在科学研究和工程实践中，实验和观测是重要的手段之一。实验的结果是输入和输出的数据，通过这些数据去建立数学模型就是系统辨识。
# X6 f/ T* g+ `+ S* f8 ~4 j        系统辨识为：根据输入与输出数据在指定的一类系统中选择一个系统，这个系统和所研究的实践系统等价。

        系统辨识大致步骤：①模型类的选择；②实验设计；③参数估计；④模型核验与确认。


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三. 机器学习
       机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息，它的主要任务就是分类，其中涉及的几个关键概念：①训练集是用于训练机器学习算法的数据样本几何；②目标变量是机器学习算法的预测结果，在分类算法中，目标变量的结果类型通常是标称型的，而在回归算法中通常是连续型的；③知识表示可以采用规则集的形式，也可以采用概率分布的形式。
        机器学习的另一个任务是回归，它主要用于预测数值型数据。分类和回归属于监督学习，是因为这类算法必须知道预测什么，即目标变量的分类信息。与监督学习相对应的是无监督学习，此时数据没有类别信息，也不会给定目标值。在无监督学习中，将数据集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类；将寻找描述数据统计值的过程称为密度估计。

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用于执行分类、回归、聚类和密度估计的机器学习算法

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  f- B+ n7 j4 r$ w& f; z. W        机器学习程序设计的步骤：①收集数据；②准备输入数据；③分析输入数据；④训练算法；⑤测试算法；⑥使用算法。
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参考文献：
1. 数学模型（第四版）. 姜启源
$ ~, K; H1 e( f+ x* {+ ~3 m  b( X2. 系统建模与辨识 . 王秀峰
3. 机器学习（第九版）

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