数学建模常用模型

杨利霞

数学建模常用模型数学模型

4 ?9 k1 `) @) J- S/ W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。
# t' \( O2 a6 v, D  b1 B; \/ J- [
% [6 n. ?, G! Z3 Q) n) w% L常用模型如下
! k* n% Q" `4 S2 g$ F5 `3 {
6 z/ v. o) H/ V# _! Tl  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、
+ O, m: H# K' z7 J" d" k1 }: f* xl   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、
' \( a+ L. r. bl  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: c5 v6 D4 C& t! c$ d# @# R                                   假设检验、分布拟合检验、参数估计
  ^0 [* X6 F" L! q5 I8 w3 V- ~  Jl  微分方程：常微分方程、微分方程组、稳定状态、灵敏度分析
" q' J, c  {$ U& J/ c# S% \# El  差分方程：
l  时间序列：
4 `  d# _3 ]) c8 k0 J7 Rl  马氏链：
l  聚类分析 ：
1 S3 ]4 A: p% O* z! Z5 N8 J0 gl  智能算法 ：神经网络、遗传算法（gatool）、模拟退火
8 w  X- V3 d9 @' g5 b# w# il  排队论：
l  判别分析：
l  生存数据分析：
( O* R( P  z5 {9 _' Jl  综合评价：层次分析、综合评分法、综合指数法、Topsis法、秩和比法
# Z2 |. |2 Z9 ~( \l  预测：灰色预测
l  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：
+ L9 S4 a; E% S3 n
: A! [# V2 J* x1 O9 F: v# K各种数据处理方法：

3 M% G& C/ \* J2 sa)  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。

7 G; {4 V- t; c: rb)  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。
7 I0 u/ K" L& F/ p' b) B
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）。

     还有图形绘制：条形图、折线图、散点图、饼图、频率分布直方图......

! v; r* `$ \% W" P  t7 {常用软件：
Lingo Lindo（优化和规划）
8 e" m9 }: [/ z- X" N; X2 S/ p4 \& pMatlab（科学计算）
) K2 M$ s/ z. q7 u9 \" s' |Excel（绘图、统计）
: e2 ]  {6 t8 {. F4 p9 q& hMathType（公式编辑器）
等
4 x7 p- b) I. q8 ^2 _SPSS
( g! K9 q' t$ t- [) F) ?& a
4 P! A; L7 }4 I9 G
4 T- }# G' \5 t参考链接：

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

8 x) H- P2 @$ Vhttps://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/7076253
原文链接：https://blog.csdn.net/mwz1tn/article/details/88907934


1 W+ O( B/ b6 I4 e5 f

柠檬草lll

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柠檬草lll

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