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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
数学建模竞赛常考三大模型及十大算法【预测模型、优化模型、评价模型】 H' S- M$ X$ s1 k) `' P7 s
目 录) [; @) K- s! V/ o6 H
' V3 E+ y% H# a% t
" `/ j( W) q/ z7 P三大模型. }$ Y. r5 S. O8 ~- Y% ?1 N
4 s' H/ C6 z+ H& ]8 L8 o
e2 T& R1 W4 S" T: j. r) a
1、预测模型
% k4 n0 C/ `& ], k+ [3 U& |1 x M) K& c: C
! k a* j" N0 t
2、优化模型* t) v0 \. [7 l& [+ h6 _
& ~! K, N* V2 t+ z# W* Y% x' c
7 M! w! q4 d7 D+ U1 D; C, Z0 H3、评价模型. u0 C. M( t4 ^4 R
+ F- t/ `+ i0 {
8 S* y. O) e1 Q) l# G& r. I
数学建模的十大常用算法
4 ^3 K) n' W6 w- z8 h6 W: e- G# M3 x6 `: N% a5 I2 M' A
6 u% A" R/ d m$ d0 c三大模型3 g3 Z+ A! X4 S `
1、预测模型
# n0 u4 X0 u+ L9 M- I预测模型:神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测(线性回归)、时间序列预测、马尔科夫链预测、微分方程预测、Logistic 模型等等。
" x% O4 F% G5 p4 N; U# |7 I
# N) M$ }1 m7 D
8 Q0 e- x. M* r3 F9 g! J4 \应用领域:人口预测、水资源污染增长预测、病毒蔓延预测、竞赛获胜概率预测、月收入预测、销量预测、经济发展情况预测等在工业、农业、商业等经济领域,以及环境、社会和军事等领域中都有广泛的应用。0 S5 q* r% E& |
7 M* L5 s* J3 O2 X
8 r/ d1 ^2 m$ M, [2 N& B, Q预测模型:难度中等。1 ]* e8 w) a9 g2 ^3 C
) v% h! I4 y9 q) e: d
; E; ]# Y( N& i& w8 T9 H5 ^
拟合插值预测:基础简单、容易理解。6 Y) _( C$ N1 z' }1 I. o+ U6 n
, h( X! j$ R5 L* E( b) Q" X4 [! j% f; L2 X( s4 O% T( K
拟合算法:matlab拟合工具箱、准确...
/ n! k# x: A. V# s# e, T插值算法:短期预测、完善补全数据、插值函数、拉格朗日插值法、三次样条插值法...
, ~2 }/ [0 \. x8 W神经网络预测:现代优化算法、考验编程能力。0 Z$ N8 }% R7 V4 c
- U6 Y" P) h5 K7 ]% \* y7 R; }2 i. B) V7 _' t+ z
人口预测:灰色预测、Logistic 模型...
" K6 F7 t, F2 u& E5 C/ y1 o, o/ p5 o- P; n
9 ~7 j$ P {, {- a
2、优化模型
7 c, M& j. P3 `! W3 X6 Y优化模型:规划模型(目标规划、线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划)、图论模型、排队论模型、神经网络模型、现代优化算法(遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、禁忌搜索算法)等等。
A1 l6 F+ I, R/ ^
( o" [$ q* V5 f1 y" b7 a' O+ u! v2 v( {! F
应用领域:快递员派送快递的最短路径问题、水资源调度优化问题、高速路口收费站问题、军事行动避空侦察的时机和路线选择、物流选址问题、商区布局规划等各个领域。 M* U- g+ b6 I8 q& q$ K
7 e( | r9 c' b
" ?0 D- v9 c9 M. ~
优化模型:偏难。
* K! M0 @+ h' W+ r1 T) E" b2 P
3 w- v1 m2 A+ G* `! D; g+ D, D W+ b1 L* }" l& s
切割木料、地板,使损耗最低、利润最高。
, a) {2 m* ^# d& Q
7 D( X. W V# b3 N$ Z- I
4 V2 j x! ^3 }" w( U0 Y' ]自然水管道铺设问题:图论模型(迪杰斯特拉算法 Dijkstra、克鲁斯卡尔算法 Kruskal)8 `& R0 V( F+ a+ [% D" G9 d8 B/ |
& N! m4 ?$ }' m8 e9 ^- m# ^1 [+ q" z
0 X( c$ d' ?, ^! c6 l3、评价模型
/ {$ L6 g9 E! W5 m. u9 o4 ~评价模型:模糊综合评价法、层次分析法、聚类分析法、主成分分析评价法、灰色综合评价法、人工神经网络评价法等等。
( m2 S0 v4 E1 \ B8 u' J+ K2 q/ v7 T# ^( I% r
9 c# O0 N7 k" g% h; @$ p. c7 k N应用领域:某区域水资源评价、水利工程项目风险评价、城市发展程度评价、足球教练评价、篮球队评价、水生态评价、大坝安全评价、边坡稳定性评价。/ B9 t o1 s X& _" o% h4 B
, `9 y0 \" ~* o9 [' X |' S( Q
- N, B3 C% |, d$ O9 N预测模型:偏简单。" _. P$ @8 u: c/ D3 p/ S9 H ^
0 I5 I- J; |2 G$ C8 {2 K' d
* z- q' X6 Z ]' V7 Y& {! D数学建模的十大常用算法: Z) }0 c" T5 ]/ [) L* R8 s# Z
0 p2 ]* h% |: d0 J
2 Q" b) _7 q! _' [
# A2 o5 V- m+ E4 n% u遗传算法、模拟退火算法
) \, ^. H! l4 j5 g }5 ]& j0 `————————————————6 {/ k+ W2 c# D
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% x: _0 i& G5 |- I8 Z3 E3 y原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44949135/article/details/1083153897 I$ L9 X% ^; E0 t- }# a
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