数学建模常用模型

杨利霞

数学建模常用模型数学模型
' Q) G5 c, _& ^* z2 J
一般主要分为三大类：优化、预测和评价。其中属优化最重要，队员们应当重视。另外，所谓的数学建模十大著名算法应熟练掌握，还有部分智能算法，如神经网络、遗传算法、支持向量机、模拟退火等。
* Q' ?0 w3 d6 w# E
: J. G4 Z' L9 l- U9 g常用模型如下

l  规划&优化（lingo）：0-1规划、线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、单目标、多目标、
7 u$ ^+ C: C; x& K* g9 Z* Y, Ul   图论：最短路径、hamilton圈、旅行商TSP问题 、最小生成树、网络最大流、最小费用流、
l  插值拟合 ：插值、线性拟合 、非线性拟合、最小二乘拟合
l  概率论&数理统计：概率模型、方差分析、回归分析（二次曲线回归，线性回归）、
                                   假设检验、分布拟合检验、参数估计
6 x) O  P% J6 {* P" |$ O* cl  微分方程：常微分方程、微分方程组、稳定状态、灵敏度分析
8 f% N! f; _& F7 v8 pl  差分方程：
# R9 c) @: V9 Jl  时间序列：
l  马氏链：
% W% M6 z% U2 x0 `. C+ sl  聚类分析 ：
. w( l' k5 ^4 jl  智能算法 ：神经网络、遗传算法（gatool）、模拟退火
  Y1 ?3 q' D3 ]+ |% fl  排队论：
l  判别分析：
: A2 s1 o+ `1 P6 l/ Ql  生存数据分析：
' M+ t9 q7 m  bl  综合评价：层次分析、综合评分法、综合指数法、Topsis法、秩和比法
l  预测：灰色预测
4 F& p6 j7 V2 h  Ul  系统仿真：蒙特卡洛
l  模糊数学：模糊聚类、模糊综合评价
l  图像处理：灰度化、二值化、滤波、边缘提取、三维重建
, F+ j8 q( ?" d+ Q/ ]$ E# @l  数据处理：主成分分析、因子分析
6 K% \/ L0 m$ P$ c) ql  解方程：

各种数据处理方法：

a)  回归分析法(数理统计方法)-用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式。
: g' T- h, u$ [8 E  j
b)  时序分析法--处理的是动态的时间序列相关数据，又称为过程统计方法。

! x/ @  H2 o2 }) dc)  多元统计分析（聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、生存数据分析）。

8 K# w9 R6 |- {# N# X5 L/ r     还有图形绘制：条形图、折线图、散点图、饼图、频率分布直方图......
5 _# l- k9 x; j0 I' J
' o/ \# G* W0 \, T常用软件：
' G# z$ _/ L" W& T8 k+ b# Y+ U# q& jLingo Lindo（优化和规划）
Matlab（科学计算）
Excel（绘图、统计）
MathType（公式编辑器）
4 w* G8 S9 Y9 ?) `等
SPSS
" h9 x1 h& s0 i1 e9 n- X

& n9 Z3 Y  }3 V+ r9 d参考链接：
! E- y6 P7 `) y
https://blog.csdn.net/hello_leiyuanyi/article/details/81235786
5 |+ i7 k; C3 F. h& M+ P9 g8 U5 w/ G
https://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/7076253
3 q# k& j" a& O1 z# z) z3 Y% }. x原文链接：https://blog.csdn.net/mwz1tn/article/details/88907934

柠檬草lll

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7 n8 y2 h" g- O4 @

柠檬草lll

发表回复不错的资源
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