数学建模常用模型

杨利霞

数学建模常用模型数学模型
2 y" i& ]) a# e* D
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。
- L$ r, T% M) D! O
# i" l3 P+ h; j. ?7 n; D4 |常用模型如下
$ [, w: q2 x/ e
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、
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、
/ J* e3 \: g# x; [8 dl  插值拟合 ：插值、线性拟合 、非线性拟合、最小二乘拟合
, {2 u8 N% G% F. ^, I5 O% }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）、
' |: Z1 P6 \1 M* ~; b, x& k                                   假设检验、分布拟合检验、参数估计
l  微分方程：常微分方程、微分方程组、稳定状态、灵敏度分析
9 c; H. }1 E+ r( J6 r# ?l  差分方程：
l  时间序列：
l  马氏链：
* p% V6 U, d3 @6 g% t; Ql  聚类分析 ：
l  智能算法 ：神经网络、遗传算法（gatool）、模拟退火
5 E( {* E5 ]5 bl  排队论：
l  判别分析：
5 }  S: N+ j* n/ Y3 @% i) Q( Y7 ql  生存数据分析：
+ m, I2 s. T9 t5 t- h4 vl  综合评价：层次分析、综合评分法、综合指数法、Topsis法、秩和比法
2 e6 x8 u0 Z4 x- [' yl  预测：灰色预测
( v: k3 c/ M5 h( a1 d  yl  系统仿真：蒙特卡洛
l  模糊数学：模糊聚类、模糊综合评价
6 w1 E3 G6 S* K) }$ 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
l  解方程：
- m6 _* u. g2 i( D4 W/ S. T
4 W% s1 J" o: i) c, W# g9 L各种数据处理方法：

5 x' b6 i' K. N( B" ]3 ua)  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。

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。

5 e' S2 Z8 H, _6 Z+ Rc)  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）。
- H5 o- \+ h+ i2 w1 K
7 ^  R% m; ^8 E9 _( |     还有图形绘制：条形图、折线图、散点图、饼图、频率分布直方图......
8 c( M/ w7 H+ q; y4 |6 l1 s! o+ }
; {# _, y- |% w( N+ N常用软件：
Lingo Lindo（优化和规划）
. A/ V3 g, i0 k1 N% i, _; ~: LMatlab（科学计算）
! ^3 {2 _, w6 V" @Excel（绘图、统计）
MathType（公式编辑器）
等
5 C% ?3 s( P8 S9 O. P8 m1 mSPSS

/ i3 h8 m$ z5 m
参考链接：
0 r2 }+ H6 e+ c4 s3 ?% [6 o! Q2 {
https://blog.csdn.net/hello_leiyuanyi/article/details/81235786

! D7 n0 U0 \  T( ~3 Q! Z5 _https://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/7076253
原文链接：https://blog.csdn.net/mwz1tn/article/details/88907934

柠檬草lll

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