数学建模常用模型

杨利霞

数学建模常用模型数学模型

9 o- c) k# t' q* _' j, x$ \- t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。
4 C0 G- H) b* z$ R& Q- W0 \
常用模型如下
: V1 ]3 g; ^  \
2 c! @( ]) j+ c; y3 Z1 H" Ql  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、
1 N) Z1 D% u6 u$ Q" @. \& @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、
/ k4 s% o1 ?$ m5 M9 ?9 E/ x% X3 ~l  插值拟合 ：插值、线性拟合 、非线性拟合、最小二乘拟合
, ?( w; }' b7 i" hl  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）、
3 e+ U8 `( C% W/ v) T                                   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：
l  时间序列：
( b3 K) v3 Y  y: G# ^0 O4 h: Nl  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
5 F" u7 }5 b2 Sl  排队论：
l  判别分析：
* D% I2 S7 f+ `. l6 F+ }l  生存数据分析：
& i5 F4 z# r4 r: \7 q+ Nl  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
1 V9 B2 S( n' H  l/ F/ Z# Ml  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
+ V/ z6 ~0 c8 r' q# B  {l  数据处理：主成分分析、因子分析
& Y5 I5 g6 G  s7 w' Il  解方程：

各种数据处理方法：
. [& O( W" r3 O8 v3 E* }
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。
6 a& |( g; B  x& a
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。
1 N$ F. |5 s7 Q; K! I
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）。
# l$ F& Q& q. Y+ _* Y
6 G) O1 }, ]8 r  c! U! e- s' e     还有图形绘制：条形图、折线图、散点图、饼图、频率分布直方图......
. {  m+ f1 L9 \$ a1 e. `0 K
5 `& x9 [" M. X& T7 v+ y2 W常用软件：
Lingo Lindo（优化和规划）
! l) z7 m! ~/ o4 J+ w/ U1 qMatlab（科学计算）
Excel（绘图、统计）
MathType（公式编辑器）
等
SPSS

, M, a' l2 |/ w& ]- Y/ U1 s
参考链接：
9 q. S' m" |/ t5 b0 U3 {0 x
https://blog.csdn.net/hello_leiyuanyi/article/details/81235786
" \: L( S  |1 Q* V5 Y8 R
https://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/7076253
  J6 ^- x! Q4 ~" |. `6 R' }) u原文链接：https://blog.csdn.net/mwz1tn/article/details/88907934

  U" e- e; B, x# m

柠檬草lll

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柠檬草lll

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