数学建模常用模型

杨利霞

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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。
$ Z% Z/ y! Q5 n
常用模型如下

$ S0 o2 s- z- h2 Y2 v+ T* c* ^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、
! [" I0 r0 s# C3 k; |  vl   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）、
& c( _: R5 D% j; W- i! r$ o. `                                   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
l  差分方程：
l  时间序列：
, S* d; S7 _; Dl  马氏链：
# a; u2 h9 Y1 ?5 U0 c7 f5 el  聚类分析 ：
l  智能算法 ：神经网络、遗传算法（gatool）、模拟退火
7 ~- a" ?9 ?9 t& Z9 sl  排队论：
l  判别分析：
l  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
: {! u3 ^* k2 j0 v$ Wl  预测：灰色预测
7 Q& v' M; ^1 _+ x4 Zl  系统仿真：蒙特卡洛
l  模糊数学：模糊聚类、模糊综合评价
% f( G0 ^/ j* o9 S1 G9 H  \l  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
8 U2 B. F; x) x& y7 v7 E! P* Cl  解方程：

各种数据处理方法：
# p3 `! M, }. u2 V
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。
6 w% b! L% ?0 j2 ~
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。

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）。
8 b' K8 B# a& t2 {# M
     还有图形绘制：条形图、折线图、散点图、饼图、频率分布直方图......
- n7 G6 M% J5 f6 ~0 l2 b" {) w
常用软件：
Lingo Lindo（优化和规划）
Matlab（科学计算）
Excel（绘图、统计）
MathType（公式编辑器）
1 {) {* P, u3 J+ f# r. a) N等
3 b( J# D. v2 K3 K# p* Z5 {# wSPSS
$ w! X/ N1 _4 |
! T# E! @& C$ N
参考链接：

https://blog.csdn.net/hello_leiyuanyi/article/details/81235786

/ L: C8 ]5 h  x' m9 i- q! |https://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/7076253
  L: U- R" r7 e- d; B, ?9 M5 a原文链接：https://blog.csdn.net/mwz1tn/article/details/88907934
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柠檬草lll

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柠檬草lll

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