数学建模常用模型

杨利霞

2 Y! T5 R* m1 f0 R* _数学建模常用模型数学模型
$ K, B  y7 P9 U% x, c
5 j: Y$ @. b% l) Z3 e& l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。

常用模型如下
9 i" U3 ^6 P) A6 ]+ t
$ i' V0 o* M. K3 i* Xl  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、
6 K! u$ r7 e3 b8 l; o- Gl   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）、
                                   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：
l  时间序列：
l  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：
l  判别分析：
1 U, B" ]7 o7 q) s8 T) ml  生存数据分析：
7 O8 ?+ Y; p; }0 zl  综合评价：层次分析、综合评分法、综合指数法、Topsis法、秩和比法
* f5 G. u  U, Y& b; ?3 B/ Al  预测：灰色预测
- `) M. i, N1 k: zl  系统仿真：蒙特卡洛
l  模糊数学：模糊聚类、模糊综合评价
( b3 T+ e* @3 h' _1 ^" Il  图像处理：灰度化、二值化、滤波、边缘提取、三维重建
$ p+ H% I8 V5 Y+ R- o3 [9 Al  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：

- t' i& E; ~; s: |* K) I5 U5 ]% _, Ma)  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。
0 u5 B0 }  w7 ^# m  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。
* s& _5 u8 |0 B% g4 }9 q' s' n, R: G
% u) A7 ?8 D, A. H1 k7 nc)  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）。
- M, }7 \$ o3 G* m3 B$ J
     还有图形绘制：条形图、折线图、散点图、饼图、频率分布直方图......
$ J) U" G" O# L3 }( ?7 ]
常用软件：
Lingo Lindo（优化和规划）
Matlab（科学计算）
Excel（绘图、统计）
, K  Z- q  Q9 s' v, p7 ?0 `- b( Q! uMathType（公式编辑器）
等
SPSS
- K5 w/ t; t" F" \4 a

0 o) |/ s2 p( ~$ W* ^* ^参考链接：
8 J/ P7 W$ J1 i. s  ~; r
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

柠檬草lll

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柠檬草lll

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