数学建模常用模型

杨利霞

数学建模常用模型数学模型

6 \  @/ q; m5 K$ T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。
( O% H+ _* S: U
常用模型如下
. M  b$ V# j  q& c, m8 f& f
& d6 A$ `& B2 }& ~4 Q; L4 kl  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、
l   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
6 H" Z1 @" X, k+ O$ {% V8 m/ Z- _8 el  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）、
0 K! j# V4 T8 u0 X" q                                   假设检验、分布拟合检验、参数估计
6 q/ J: P0 f- y6 b0 }. X: U' ul  微分方程：常微分方程、微分方程组、稳定状态、灵敏度分析
$ j9 ~0 _0 N% F( O; C' }. G. ?l  差分方程：
3 E& j& p# q- B. al  时间序列：
) C. ^* z  l: z6 _; T6 R! ^; ql  马氏链：
4 b1 O& `; I& [2 ]" F  @l  聚类分析 ：
' @8 y& B. g/ N6 d+ X+ `* xl  智能算法 ：神经网络、遗传算法（gatool）、模拟退火
) ^/ c2 k' a  S  Z, k& el  排队论：
l  判别分析：
7 G9 c* E5 X. G/ ^1 ]+ sl  生存数据分析：
l  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
1 y3 O7 \+ s+ {l  系统仿真：蒙特卡洛
l  模糊数学：模糊聚类、模糊综合评价
3 c* r# n: [; i# m. l; w( yl  图像处理：灰度化、二值化、滤波、边缘提取、三维重建
l  数据处理：主成分分析、因子分析
/ B- n2 x2 S! O6 w6 O6 _- ~8 E: Ll  解方程：
8 I4 a* M1 A5 N/ F2 L
9 Q9 h2 B7 s6 k% i: R各种数据处理方法：
! @/ N- l, T0 s; ~3 S
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。

, t& R: B+ ~  nb)  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。
( P+ G, C; q7 F* y4 x& \$ B
c)  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）。

     还有图形绘制：条形图、折线图、散点图、饼图、频率分布直方图......
$ Q. i5 ?3 Q% h2 l$ Z
* e0 W/ ~2 {0 V常用软件：
, c2 j" C" d5 y; `/ W# ]Lingo Lindo（优化和规划）
% V" W1 w1 S  K2 HMatlab（科学计算）
: f: L) Z# q' oExcel（绘图、统计）
MathType（公式编辑器）
等
# L. M) Z! w4 e' XSPSS

/ J+ ^! V. c' _4 [
$ y) H1 `6 ]8 j! i参考链接：
, n3 y# H: b; K2 D) t
https://blog.csdn.net/hello_leiyuanyi/article/details/81235786

, V: ]+ D0 y& U1 Rhttps://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/7076253
% J! ^2 R2 M$ u- q" \原文链接：https://blog.csdn.net/mwz1tn/article/details/88907934
. \3 p* H' q! Q2 p* A# W4 ^( A0 {

柠檬草lll

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柠檬草lll

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