数学建模常用模型

杨利霞

数学建模常用模型数学模型
1 E8 E$ ^' V+ V6 f. 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。
$ @/ C: G7 {# j5 U: u( S. Q& a
常用模型如下

9 q! P7 x8 H6 r% h" l$ \1 il  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、
" \$ ^  \" \2 q- q# Y: J( Nl   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、
. z3 B5 K' X+ r/ ]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）、
! }7 H0 x$ ^& A5 |                                   假设检验、分布拟合检验、参数估计
4 }; T- w1 T1 g5 O# A: wl  微分方程：常微分方程、微分方程组、稳定状态、灵敏度分析
! @% ^' u$ |, k' ~, \7 Cl  差分方程：
& q9 M# \) V0 c4 P% H, }l  时间序列：
1 ^4 r" ?# ?& p$ C+ al  马氏链：
  S  b  Y7 H# t/ @! U( y& ql  聚类分析 ：
3 {# h! P2 O" `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：
l  生存数据分析：
3 a0 O% W' `5 w6 Kl  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
) R, A2 R& f2 ?6 L$ f( i# _l  系统仿真：蒙特卡洛
2 X' X3 v, G2 il  模糊数学：模糊聚类、模糊综合评价
0 @6 i- Q/ U. {2 @  e) 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
. T5 O  H/ t3 u) [l  解方程：

- P& b2 s* f* ]& _% a, }各种数据处理方法：
+ e: ]4 N3 L: M% n% {- E
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。
/ h8 M: o0 P8 G2 e7 q6 @! u+ x/ h
% J. v+ u  z9 S2 d' fb)  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。
& f. L2 [9 N+ v4 v6 ^
7 G; [& j. _( e) a" Qc)  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）。
$ N. i0 L; i! T7 m! R
     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：
# U$ h& a" p$ y) PLingo Lindo（优化和规划）
  }) h" q5 b6 c2 CMatlab（科学计算）
Excel（绘图、统计）
6 x: x& _, v# kMathType（公式编辑器）
等
' [  z. Q5 K# x. mSPSS

  y' z: h6 i9 Q2 m5 L2 q
5 l0 I- J( T- C/ Z6 h3 k参考链接：

: J: f1 ]4 s8 ~  k' B8 Ahttps://blog.csdn.net/hello_leiyuanyi/article/details/81235786

https://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/7076253
- c' N* f7 }- ]! u# o5 _5 A, c原文链接：https://blog.csdn.net/mwz1tn/article/details/88907934
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; o3 @6 g  D5 H$ v% L( M. h
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柠檬草lll

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柠檬草lll

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