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。
( d- k. I/ `. ?1 e! d$ f  a! z
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、
$ q6 S$ [5 M+ T: f- g# ml   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、
9 M3 y% o8 T, b+ wl  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）、
# O6 Z0 j8 p% U5 B                                   假设检验、分布拟合检验、参数估计
+ i6 K7 M4 `' X, Z2 v& |/ Fl  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 a9 t6 B: @4 d/ j. }" ~: }8 F4 El  时间序列：
l  马氏链：
, B. ]9 K3 h. I8 g& f0 ul  聚类分析 ：
l  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：
+ x& O! Z5 B1 Y7 l+ c7 Dl  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
4 }- J/ H. N6 Ml  预测：灰色预测
  a: E8 ^- t9 Sl  系统仿真：蒙特卡洛
# O1 p. z7 n; u- V+ kl  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
/ a; P$ z. H& xl  数据处理：主成分分析、因子分析
3 F; H$ O, k% c8 Q1 D' ^: R. ?l  解方程：
& k7 E1 r& I2 Y
. W# e" D+ {9 Z0 |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。
$ @, j9 C2 N2 d
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 K0 p% B" ^# S1 n
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）。

6 ?: H5 \& O, e* 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......

常用软件：
Lingo Lindo（优化和规划）
) Q; _, S, j2 C* d6 y/ V5 \Matlab（科学计算）
% C) x. j3 x; ]9 GExcel（绘图、统计）
5 R9 m, O4 [% C7 L0 h+ G. _MathType（公式编辑器）
% N3 y; W' e  R- ~等
3 h8 ~, R* Z7 F& L" S4 x; d# xSPSS
2 R3 T; T* J1 ^% ^( k! V8 ?- e

参考链接：

0 q/ C! p/ Y4 ]3 _https://blog.csdn.net/hello_leiyuanyi/article/details/81235786

https://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/7076253
$ b: M& t1 x7 ^8 c原文链接：https://blog.csdn.net/mwz1tn/article/details/88907934

柠檬草lll

发表回复不错的资源

柠檬草lll

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