数学建模常用模型

杨利霞

, D2 i9 B5 v+ U# Z% O/ i8 X3 }数学建模常用模型数学模型
3 n' h# n& ?0 D. d# G
2 {4 b. E& W- r% d# W$ F! v5 v# P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。

7 O# m1 c) ]5 |常用模型如下

3 U9 ~2 ^2 {3 }6 w, |5 Pl  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、
3 R4 N0 {) m7 i& m: k- R- Cl  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
! z+ e! b  y+ ~4 v+ W- Zl  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：
3 q! o4 J2 {* @: X4 `l  时间序列：
l  马氏链：
3 V6 U: ?- y3 R7 T! Rl  聚类分析 ：
% a% I7 }' n, S& Xl  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
l  预测：灰色预测
' \- Y7 y( z2 p/ E2 vl  系统仿真：蒙特卡洛
l  模糊数学：模糊聚类、模糊综合评价
1 Q5 V8 W, n2 X: x2 T1 v: j9 Dl  图像处理：灰度化、二值化、滤波、边缘提取、三维重建
: h6 @/ A3 w# |1 a# E0 tl  数据处理：主成分分析、因子分析
l  解方程：
5 M* f, |$ b  V# C& t1 D9 w
) B: R7 ~$ g- E1 @; O9 f各种数据处理方法：

2 P! J2 K0 h) I0 D3 sa)  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。
8 y8 J' t$ A; b! F
; e2 i+ m) p) m# a" s/ j7 Y( \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。
5 V' T( p7 ~6 W
4 k' y/ \5 \# q- s& y7 ~* gc)  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）。
  q' ?: W4 j/ q1 w9 k  }' i& K
, [- v4 S, T3 q! i* \. v- ?     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：
' d' N+ C0 w3 @" B$ ^$ q! O7 s) iLingo Lindo（优化和规划）
Matlab（科学计算）
) Y- {2 B4 x3 O; nExcel（绘图、统计）
' Y4 S4 I/ B" U6 M) gMathType（公式编辑器）
& ~$ u9 I, n1 L2 S等
SPSS


- Y. ]. v2 W8 X. `8 k* g! T参考链接：

0 D- ^: ~. x  H9 _( U* N8 shttps://blog.csdn.net/hello_leiyuanyi/article/details/81235786
0 S( {) k  R: g1 F& ?! `
; f4 b2 W+ i6 Y$ ehttps://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/7076253
原文链接：https://blog.csdn.net/mwz1tn/article/details/88907934

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0 m8 c8 n: ~/ U% o4 y

柠檬草lll

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