数学建模常用模型

杨利霞

4 Y" b) p. a- S+ E数学建模常用模型数学模型

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。

常用模型如下
- `) n# k2 S! `. m  f% D. V
7 O% u9 W% p2 o" {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、
! ?/ E- }; C; j+ g7 rl  插值拟合 ：插值、线性拟合 、非线性拟合、最小二乘拟合
! H+ z/ L6 x: [9 m6 ]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）、
! d; }1 L2 i, C& o  X$ ]                                   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：
1 I* o7 W& j/ P2 t+ Y" ^/ Ul  时间序列：
l  马氏链：
l  聚类分析 ：
! G: l3 b9 Y8 x, F6 d1 g: Ul  智能算法 ：神经网络、遗传算法（gatool）、模拟退火
l  排队论：
- p5 i8 z! `+ M5 {$ c0 \l  判别分析：
5 T* Y4 ?5 ~% R) \, G$ |- i' T( jl  生存数据分析：
9 t" p9 i4 }, ~  H8 a* i; [" \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
, @% T' u: e! `l  预测：灰色预测
$ ^7 s! p# ?# Bl  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
l  数据处理：主成分分析、因子分析
l  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。

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。

) k0 w$ j! a+ W; X+ |2 m: X( u- R9 ec)  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......

! _' [, }* X# v2 w. S) _* G常用软件：
7 |6 }% P: r. I0 R+ s; H  @  n7 sLingo Lindo（优化和规划）
Matlab（科学计算）
Excel（绘图、统计）
7 k# ?# D4 i. G4 ?3 zMathType（公式编辑器）
等
SPSS

! G1 R% K& S4 {  q0 x- I) H  l
参考链接：
. i; ~8 R! ?6 F# w2 D4 w& Y9 l: a
https://blog.csdn.net/hello_leiyuanyi/article/details/81235786
3 A+ ?( @+ C5 q  x7 d
https://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/7076253
原文链接：https://blog.csdn.net/mwz1tn/article/details/88907934
3 R. @4 W9 `- J! X* m

# b9 X+ G, y- j& J& L

柠檬草lll

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柠檬草lll

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