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。
$ z. m% l8 P, }8 w* t$ h8 f
0 \7 B9 a% X5 P6 Q3 m常用模型如下
( o3 g3 P  }+ s3 P4 U7 y/ N
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、
l  插值拟合 ：插值、线性拟合 、非线性拟合、最小二乘拟合
* f/ g; D3 ^. j/ Ul  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 R, g8 v  V$ t1 C( {3 k( Yl  微分方程：常微分方程、微分方程组、稳定状态、灵敏度分析
6 ~) T  |  i9 s- X5 _l  差分方程：
8 Y4 ^, W, J9 Z# u$ zl  时间序列：
l  马氏链：
l  聚类分析 ：
l  智能算法 ：神经网络、遗传算法（gatool）、模拟退火
+ i1 {/ e5 _2 T1 a  o; }/ {9 Nl  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
5 t8 I: Q/ ?4 J# Z; F$ ml  预测：灰色预测
0 S) [9 Z, n9 f7 u. w5 M5 X* L) yl  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
) ?: _; F; N4 W% vl  解方程：
# H2 A: u7 f8 v. O+ O, |
( c: D1 R# S, A7 M* ~0 t各种数据处理方法：
9 z$ _8 ^3 Y" b0 o
. ~' }0 X. C7 C& D- k4 Ka)  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。
, f' Q- Q( t2 ]1 A" l
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。
) q4 c# @) @6 ^+ Q/ 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）。
  }, I( X4 ]. G; X4 H' a$ ^- e" o
     还有图形绘制：条形图、折线图、散点图、饼图、频率分布直方图......
9 R& W  D+ P, v+ f# s
常用软件：
Lingo Lindo（优化和规划）
Matlab（科学计算）
* |: ?/ n" ?8 J1 `Excel（绘图、统计）
MathType（公式编辑器）
等
SPSS
. s9 O8 M$ V, Q' ~3 n
8 v7 |; a% k8 K
# M, V4 b0 G- M% d/ d% Z参考链接：

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

7 w9 S3 D' h7 U  G* q0 L; F! v4 Bhttps://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/7076253
, x5 b# {, g6 g原文链接：https://blog.csdn.net/mwz1tn/article/details/88907934
$ q0 S2 s, H! m2 }  q1 K

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柠檬草lll

发表回复不错的资源

柠檬草lll

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