数学建模常用模型

杨利霞

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

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、
& l0 P. _3 b: L9 Y  ~3 X& j5 [) r/ Dl   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）、
  z& u7 X/ ?" [2 j+ {! s                                   假设检验、分布拟合检验、参数估计
1 C) K# g! r1 {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：
l  马氏链：
l  聚类分析 ：
4 T) J; ]% {  w3 t3 jl  智能算法 ：神经网络、遗传算法（gatool）、模拟退火
+ q5 T9 E6 H! D- _, N4 n/ V( tl  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
l  预测：灰色预测
$ m3 b# A% K3 Dl  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
, f2 l. O3 u) M, X0 _: ql  数据处理：主成分分析、因子分析
; E0 T: A* Z7 j. {& tl  解方程：
1 j6 A4 ?" Q7 b
2 b/ f$ n1 k  I+ B5 c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。
* d# s/ u/ v8 U1 y0 O3 C
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。

, B+ R( g* a/ [9 oc)  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）。
9 Y7 ?6 ~1 g$ X2 e0 [$ x7 R# {0 B
5 A. O4 V- H0 e' O1 t     还有图形绘制：条形图、折线图、散点图、饼图、频率分布直方图......
  b% e( M" [$ n. f
8 ^) l8 d  o. ^" \5 j, R常用软件：
( C# q. m* c5 g) D# D5 ?0 uLingo Lindo（优化和规划）
: \9 \: i/ O# d& L, W! g: hMatlab（科学计算）
Excel（绘图、统计）
MathType（公式编辑器）
等
- N6 ]- u) a" u0 pSPSS


参考链接：

https://blog.csdn.net/hello_leiyuanyi/article/details/81235786
+ N. c* P1 Z2 K* V
https://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/7076253
, i, M" D& ~. [" `# J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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