华数云图小分队的博客

常见的预测模型包括线性回归模型、决策树模型、随机森林模型、支持向量机模型、神经网络模型和时间序列模型。这些模型用于解决不同类型的预测问题。代码实现方面，可以使用Sklearn库提供的类和函数来构建和训练这些模型。比如，使用LinearRegression类实现线性回归模型，DecisionTreeRegressor类实现决策树模型，RandomForestRegressor类实现随机森林模型，SVR类实现支持向量机模型，Keras库搭建神经网络模型，以及使用statsmodels库的ARIMA类实现时间

这篇文章总结了数学建模的基本步骤和常用方法，包括明确问题、选择建模方法、收集数据、构建数学模型和模型验证与评估。文章还介绍了一些常用的数学建模软件，并列举了统计模型、优化模型、模拟模型和机器学习模型等常见的数学模型。此外，文章还介绍了一些国内外著名的数学建模竞赛，如MCM、ICM、COMAP、全国大学生数学建模竞赛和APMCM等。

介绍了两种常见的优化算法：模拟退火算法和NSGA-II遗传算法。模拟退火算法是一种随机搜索算法，通过模拟固体物质的退火过程在接受劣解的概率下逐渐接近全局最优解，适用于寻求单目标优化问题的全局最优解，通常情况下复杂度较低。NSGA-II遗传算法是一种多目标遗传算法，主要针对多目标优化问题，通过维护帕累托前沿面来寻找非支配解，适用于处理多个目标函数并生成 Pareto 前沿面上的一系列 Pareto 最优解，通常情况下复杂度较高。两种算法在应用场景、优化方法和算法复杂度等方面有所不同，可以根据实际需求选择合适的

本文针对不同类别文物样品的相关数据，利用数学模型及分析算法，探求不同玻璃文物中类型、颜色、纹饰、化学成分等数据之间存在的差异与联系，探索古代玻璃文物化学成分之间存在的规律，探究对未知类别玻璃文物进行鉴别的机理。2022年数学建模国赛