数学建模常用模型

杨利霞

数学建模常用模型数学模型
& w7 D- l! k5 x/ e2 t& x* K/ a% u. 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。
3 Y/ M7 e% T) ?
常用模型如下
2 P( }) t) l  }/ H: a
" \- U; J! H) N* yl  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
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）、
+ |2 b- G% V' W: U! b  U                                   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
: y  U% Q8 D2 J- @; vl  差分方程：
l  时间序列：
* r7 m- P# b$ x5 }. S# Sl  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
l  排队论：
5 n+ G. R4 X  o+ F: Fl  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
" o7 S" z/ z# E8 F6 kl  预测：灰色预测
l  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
4 y9 [; e9 K4 Gl  数据处理：主成分分析、因子分析
l  解方程：

各种数据处理方法：

3 K; ~3 j6 z2 k& w2 Ja)  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。

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。

" v( @( M9 T" u  Jc)  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）。
% ^3 B" P9 _- V* h2 D8 L- a
* L8 r6 u9 r: f5 ~* F     还有图形绘制：条形图、折线图、散点图、饼图、频率分布直方图......
/ }4 C: R: s! |% m7 D
常用软件：
Lingo Lindo（优化和规划）
7 O/ c! t% K9 J, R8 a2 e) B6 lMatlab（科学计算）
Excel（绘图、统计）
& {( I9 _. f0 s4 [MathType（公式编辑器）
等
/ I3 w2 P. D4 `6 m% t! V; V" X' dSPSS

% x0 Q) A* ^5 I
参考链接：

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

https://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/7076253
原文链接：https://blog.csdn.net/mwz1tn/article/details/88907934
* R# d& V  w8 X! Z& N

: Q& M2 @/ k& i& E$ n

柠檬草lll

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柠檬草lll

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