数学建模常用模型

杨利霞

数学建模常用模型数学模型

# n! ?- n! h. [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。
0 L- A3 F4 R6 J5 S' Q" E0 u
常用模型如下

% c4 y7 t+ p( c) J  M' _4 }) Wl  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）、
4 E+ x1 ?1 B7 e0 |& `                                   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：
0 V5 i: H  k( p2 X( b) ^) W! kl  时间序列：
l  马氏链：
l  聚类分析 ：
8 \) m8 c/ g2 V0 {# M8 f' a9 Yl  智能算法 ：神经网络、遗传算法（gatool）、模拟退火
l  排队论：
l  判别分析：
" D# j  O+ S) Z' S  K! Yl  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
l  系统仿真：蒙特卡洛
7 s7 [' _; Z' \  W; m) _l  模糊数学：模糊聚类、模糊综合评价
0 B: a- B! f+ X$ Ml  图像处理：灰度化、二值化、滤波、边缘提取、三维重建
3 {$ ?0 U: h, U! Kl  数据处理：主成分分析、因子分析
( T0 n0 b4 X# |0 tl  解方程：

各种数据处理方法：
8 p0 X, l5 C4 m4 E' P
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。

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）。

% L2 a  b8 ~0 E3 o' B6 a     还有图形绘制：条形图、折线图、散点图、饼图、频率分布直方图......

/ o) d. s- g6 S/ q2 T* l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）
等
/ P" F$ l9 W4 }9 L# NSPSS

4 c8 R. S4 A! b- g
参考链接：

https://blog.csdn.net/hello_leiyuanyi/article/details/81235786
/ ?" S5 |0 h) d0 k
- L- \2 J- \: o7 @" \! ^( G% |/ Ehttps://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/7076253
( R9 X* j% g# L% ^1 H1 r& u! y! D原文链接：https://blog.csdn.net/mwz1tn/article/details/88907934
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柠檬草lll

发表回复谢谢分享
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