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【数学建模】数学建模(一)——数学模型概述

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杨利霞        

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    发表于 2018-8-23 09:45 |只看该作者 |倒序浏览
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    9 ]% d' X' @+ {: V/ d
    【数学建模】数学建模(一)——数学模型概述9 h) f9 Z  Y. W4 j+ K
    - d/ Y2 q. C( M" U+ j
    6 n/ N6 q% P+ K
    一. 模型
    * z0 f5 Z) ^# W! I# {1. 原型和模型
    7 @7 J" x. W0 \5 z0 J' e        原型指人们在现实世界里关心、研究或从事生产、管理的实际对象。模型则指为了某个特定目的将原型的某一部分信息简缩、提炼而构造的原型替代物。
    , ?/ G- e7 t* B, A" l       按照模型替代原型的方式,模型可以分为物质模型(形象模型)和理想模型(抽象模型)。前者包括直观模型、物理模型等,后者包括思维模型、符号模型、数学模型等。9 [' |! r) U# N7 N5 h. ~  L- j9 `8 N
           数学模型可以描述为,对现实世界的一个特定对象,为了一个特定目的,根据特有的内在规律,作出一些必要的简化假设,运用适当的数学工具,得到的一个数学结构。% e6 x6 }+ P% k
    2. 建模方法9 g8 [! z3 b9 _. @
            建模方法大体可以分为机理分析和测试分析两种。机理分析是根据对客观事物特性的认识,找出反应内部机理的数量规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义。测试分析是将研究对象看作一个“黑箱”系统,通过对系统输入、输出数据的测量和统计分析,按照一定的准则找出与数据拟合的最好的模型。
    ! q& g9 m' K' _9 v* \3. 建模步骤
    ; a. L2 T5 g# n' G4 s, i- v% r0 [        按机理分析方法的建模步骤如下
    : [# e- @8 W) t* }/ Q1 _; b1 j- x( y  y0 G
    4. 建模过程' }& S% w: \2 z
            按一般步骤,数学建模过程分为表述、求解、解释、验证几个阶段,并通过这些阶段实现从数学模型到现实对象的循环。9 C3 c5 Z& z! ?3 g, m5 r
    5 _' N+ o, n% P. C+ @: X

    " \4 }/ e/ }/ _. X9 z& J: W, p* R

    ; A; m5 b7 U( j0 S8 ^, i5. 模型分类; ?) d" i& p+ U# J
            按建立模型的数学方法:初等模型、几何模型、统计回归模型、数学规划模型等。
    ; _% d( |8 ?$ j        按模型的表现特性:确定性模型和随机模型、静态模型和动态模型、线性模型和非线性模型、离散模型和连续模型。, @$ E% M! e6 @9 S& U! A' x
            按建模目的:描述模型、预报模型、优化模型、决策模型等。7 W+ b$ t1 H3 ?
            按对模型结构的了解程度:白箱模型、灰箱模型、黑箱模型。! O/ O4 O: `# X& H+ V
    二. 系统辨识
    1 W; g9 k/ g% {        在科学研究和工程实践中,实验和观测是重要的手段之一。实验的结果是输入和输出的数据,通过这些数据去建立数学模型就是系统辨识。
    1 D  s7 e+ D, k: C3 v' h        系统辨识为:根据输入与输出数据在指定的一类系统中选择一个系统,这个系统和所研究的实践系统等价。9 i5 d, `; f3 m( g& S/ m& b

    5 [6 v' I6 X, |, k# I) H, W        系统辨识大致步骤:①模型类的选择;②实验设计;③参数估计;④模型核验与确认。
    3 d7 t4 }* H0 H# ], l  N
    4 {' w2 ?5 l/ R5 J4 w* ~" E
    7 ]4 H& X6 J& z/ l  H6 C0 b
    $ O% l) g7 F3 X3 P! q

    . T8 ^, O6 s% _5 G8 j+ Y8 y* H* P( i
    5 \( u& Y  f. S. i4 p
    三. 机器学习
    , V# V6 o) V, z% b, k& L# {       机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息,它的主要任务就是分类,其中涉及的几个关键概念:①训练集是用于训练机器学习算法的数据样本几何;②目标变量是机器学习算法的预测结果,在分类算法中,目标变量的结果类型通常是标称型的,而在回归算法中通常是连续型的;③知识表示可以采用规则集的形式,也可以采用概率分布的形式。
    / }- r+ C; P/ g3 ~        机器学习的另一个任务是回归,它主要用于预测数值型数据。分类和回归属于监督学习,是因为这类算法必须知道预测什么,即目标变量的分类信息。与监督学习相对应的是无监督学习,此时数据没有类别信息,也不会给定目标值。在无监督学习中,将数据集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类;将寻找描述数据统计值的过程称为密度估计。
    5 E! O  a  B  {. \" h7 w' j: T1 ~6 O- s0 ?1 k9 P

    6 r6 Q2 ]  V7 I; z. d8 x4 Z
    用于执行分类、回归、聚类和密度估计的机器学习算法
    6 v1 E! W, p+ o  I5 a. ?+ `) L2 S5 G1 Z* ?5 L; q3 ^* a, g4 m

    ) b2 S' B0 ?+ W- [

    ! g. D+ B$ t  H3 q* g. x) K! Y5 _. \1 v7 d2 h

    / `5 b) J  E$ g7 {: s6 l0 k

    $ T" N/ o  L9 j1 e! r        机器学习程序设计的步骤:①收集数据;②准备输入数据;③分析输入数据;④训练算法;⑤测试算法;⑥使用算法。% p0 H; ~5 T0 u1 g

    ' `! T8 ^$ e- _参考文献:6 E/ E2 u6 g8 e8 I  X1 t$ s
    1. 数学模型(第四版). 姜启源+ E0 S$ x* l$ X* _  v2 \
    2. 系统建模与辨识 . 王秀峰
    , r8 p1 `& ]# k% W- Q3. 机器学习(第九版)9 Y3 u0 C  n+ g; [
    3 D$ X( ]! ~7 u0 I$ L. r" `2 M6 m
    # l9 \% D; E/ x1 ~( Z# a

      h. L1 f1 j# l! P3 M$ y
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