数学建模常用模型

杨利霞

数学建模常用模型数学模型
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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。
$ v5 Z2 f4 w9 h3 Z. o- N: D8 @& [- b
! K4 H" {1 @) [$ p常用模型如下
7 B* j( `9 l7 i2 J1 |
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、
0 i% w4 V! {2 m, rl   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、
& d6 ^* m9 }# j! Z' v2 al  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）、
                                   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
; M- [5 L# u5 t9 b; k$ fl  差分方程：
8 U+ p/ X- P: A) E# Hl  时间序列：
l  马氏链：
6 ?; Y0 ^6 }( v" Wl  聚类分析 ：
+ Z. e3 r, l8 q+ Yl  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：
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
6 ^+ m0 u5 e; _- g  rl  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
1 N& c$ v" Y5 F3 ll  图像处理：灰度化、二值化、滤波、边缘提取、三维重建
l  数据处理：主成分分析、因子分析
l  解方程：
" H) R8 N  w7 W+ {2 b% v
各种数据处理方法：
4 v7 a& o7 P  @
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。

+ F8 c: J0 h/ d1 h2 c7 m/ v; n6 n+ ]# `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。
& k3 V( Y& E8 i/ G- H" X) [+ J5 ^
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）。

2 N) v1 n% h4 W8 _$ N! b! ]1 R8 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......

常用软件：
Lingo Lindo（优化和规划）
Matlab（科学计算）
Excel（绘图、统计）
* C* F# M' p  \. M9 ~MathType（公式编辑器）
等
. \9 I, y0 d1 L( a& j! ?7 I) jSPSS

6 h( Z& v2 k+ m. ?: e
参考链接：

( Y. {- M3 H  r' k& I+ x& xhttps://blog.csdn.net/hello_leiyuanyi/article/details/81235786
' k% t8 |9 L9 k& o$ Q7 H5 Z1 x# f
" `; C9 v7 |/ O- c: nhttps://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/7076253
原文链接：https://blog.csdn.net/mwz1tn/article/details/88907934

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柠檬草lll

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