数学建模四大模型总结

本文总结了数学建模的四大模型:优化模型(数学规划、微分方程组、图论、概率模型、组合优化)、分类模型(判别分析、聚类分析、神经网络分类)、评价模型(层次分析法、灰色综合评价、模糊综合评价、BP神经网络评价)和预测模型(回归分析、时间序列、灰色预测、神经网络法、支持向量机法)。文章详述了各类模型的应用和优缺点,是数学建模者的实用指南。

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选题建议

  1. 有固定答案或参考答案,结果往往要求比较准确才能够获奖。
    1.1 专业性很强的题目,与自己专业相关,建议选择;与自己专业相差较大,谨慎选择。
    1.2 专业性不强的题目,如果队友有较好的数学思维,对题目感兴趣可以选择,但是模型必须建立出来,结果不能太离谱。
  2. 开放性较强,仅有评阅要点或者得分点,一般对结果没有限制。
    2.1 附件有数据,这类题目一般比较简单,建议优先选择,只要合理建立模型,在所给数据集上有结果,就比较容易得奖。
    2.2 附件没有给数据,一般比较难,因为数据收集起来比较费劲,且大部分数据需要做大量处理工作,谨慎选择。

1 、优化模型

1.1 数学规划模型

线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。

1.2 微分方程组模型

阻滞增长模型、SARS传播模型。

1.3 图论与网络优化问题

最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。

1.4 概率模型

决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov链模型。

1.5 组合优化经典问题

  • 1.5.

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