数学建模常用模型

杨利霞

" O& @. v9 h. J5 q数学建模常用模型数学模型
* G" H* s6 u9 p
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。
. K# ]9 r5 ]5 W. o% M; c
% D" ]' _* l9 N常用模型如下
5 f1 T' Q. c0 J$ i4 W
; Z9 ]8 h  T! c. b/ m6 L, o6 b% o# vl  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
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
2 L5 e8 l( n& [l  微分方程：常微分方程、微分方程组、稳定状态、灵敏度分析
8 O  L% k" w/ gl  差分方程：
l  时间序列：
l  马氏链：
2 G' t/ f" r. k0 X& ^6 |6 al  聚类分析 ：
( D" E. O6 Y; n8 O, z7 Kl  智能算法 ：神经网络、遗传算法（gatool）、模拟退火
* }" s% ]: p4 b% _: j5 q  `/ Xl  排队论：
l  判别分析：
2 l. W; \0 f/ c$ ul  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
0 e- l( ~) @" j: M' m5 @- o7 }! N7 Tl  系统仿真：蒙特卡洛
$ R5 C$ ?+ T5 M9 Jl  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
0 D5 P' O7 m# [2 |' }l  数据处理：主成分分析、因子分析
l  解方程：

2 Q/ H5 }8 g# J' b( R3 W8 S3 }各种数据处理方法：

5 n; H/ |- K% }2 d4 E0 ra)  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。
& S/ u6 `2 M  D6 n, }
& d, m# e& x; cb)  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。
, Y2 A, z- n. o7 u
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）。
5 O; Y( e/ o3 n! Q
     还有图形绘制：条形图、折线图、散点图、饼图、频率分布直方图......
2 |" L7 |# o; a3 }! ~3 I
常用软件：
Lingo Lindo（优化和规划）
Matlab（科学计算）
5 o) y) A- h8 r+ E. i) y3 r3 _+ xExcel（绘图、统计）
4 e! ]# P& `3 LMathType（公式编辑器）
等
SPSS

4 ]. q5 D7 @3 Z: G
参考链接：

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

https://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/7076253
% X% i; c" m. M$ k3 f' G原文链接：https://blog.csdn.net/mwz1tn/article/details/88907934

4 E- U/ R" _$ E* f, w7 z

柠檬草lll

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柠檬草lll

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