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。

6 _" O/ [& E6 S0 n常用模型如下

" w: S! Q) A/ }; p3 ^, J% dl  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、
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
  f, z! i6 ?4 c( vl  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 ：
  m5 x/ n4 E) R3 A* Yl  智能算法 ：神经网络、遗传算法（gatool）、模拟退火
' ?7 a+ [( ]- C" t' il  排队论：
l  判别分析：
l  生存数据分析：
: R6 f- ^0 R" g% u: X0 y, Il  综合评价：层次分析、综合评分法、综合指数法、Topsis法、秩和比法
0 r, k& p6 `: L. B  A. Il  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
+ B& @( h9 P. ^; {7 Al  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. Z9 j% N- |& _- yl  解方程：
- s0 W4 D4 O7 ?  f8 N
4 s3 q6 U9 W$ W4 v# p+ l3 ?各种数据处理方法：
( G: d9 \8 i- T: L  X% A' t3 `
0 y1 B+ O2 ^7 W) X( {# w  Za)  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。

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。

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）。

     还有图形绘制：条形图、折线图、散点图、饼图、频率分布直方图......
! U) Z, F5 G& H0 L" g( d' R) m; G
4 W" Q( B- C$ M常用软件：
Lingo Lindo（优化和规划）
1 @6 N# ]$ w, f& e' ^: L  C9 JMatlab（科学计算）
Excel（绘图、统计）
. d) o$ O0 b: i; PMathType（公式编辑器）
! G1 Z  V0 t5 z- Q5 }6 d: I等
! Z+ \/ |( s4 m  s! x/ i  iSPSS


参考链接：
) O9 w+ l& a) W( ~6 c# w0 i
https://blog.csdn.net/hello_leiyuanyi/article/details/81235786
* t/ O) }2 z9 ~
https://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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