数学建模常用模型

杨利霞

" y: O6 z# N3 H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。

3 |) E+ Y7 Z! C# Y常用模型如下
: q+ Q9 }# `8 i4 l
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 a1 S+ h* N9 |9 dl   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、
" P5 R5 g2 k0 @: e4 Dl  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
l  差分方程：
# U# d+ f6 a1 Yl  时间序列：
# E' ]' R7 i9 I* p) a; ll  马氏链：
$ u1 U$ ]/ t3 M2 v$ m" g7 z) tl  聚类分析 ：
9 @& r. w0 A6 S8 i' V8 w+ el  智能算法 ：神经网络、遗传算法（gatool）、模拟退火
l  排队论：
  u. _# ]$ w: N. f( _& ml  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
l  预测：灰色预测
; c' V1 a, R, p  h2 A9 t; d. wl  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
) t0 t2 R" a& g7 e# }" K- g2 k6 Q* t+ Cl  数据处理：主成分分析、因子分析
6 ]$ B9 g* c5 d# v% [* l& gl  解方程：
# g2 o( W" E+ `3 [! \4 V$ V' a" \% d
各种数据处理方法：
+ X7 x# T% A  }
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。

# B4 g/ X: s3 _) bb)  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。

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）。

, E1 t# Z& F- j. U4 ?3 X4 _     还有图形绘制：条形图、折线图、散点图、饼图、频率分布直方图......

8 u7 g8 m& u3 B常用软件：
+ Z0 P* k9 h6 a0 xLingo Lindo（优化和规划）
( @1 I3 w# S) y+ X% c* mMatlab（科学计算）
% z; W/ S3 Z; G- `3 k3 bExcel（绘图、统计）
MathType（公式编辑器）
0 x( T, W" N* S. C) P0 N0 w) A/ l等
SPSS
1 A! Z  j$ i9 A& Y

4 g. y) j% }$ a; [9 K( G参考链接：
, f# y. _( H4 x; A1 T
https://blog.csdn.net/hello_leiyuanyi/article/details/81235786
- j3 Z3 ?2 A0 q( }( T% \
/ ]% @& V9 N4 X8 D- dhttps://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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柠檬草lll

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