在数学建模中常用的方法：类比法、二分法、量纲分析法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数据拟合法、回归分析法、数学规划（线性规划，非线性规划，整数规划，动态规划，目标规划）、机理分析、排队方法、对策方法、决策方法、模糊评判方法、时间序列方法、灰色理论方法、现代优化算法（禁忌搜索算法，模拟退火算法，遗传算法，神经网络）。
用这些方法可以解下列一些模型：优化模型、微分方程模型、统计模型、
转载
2023-11-03 11:57:53
141阅读
# 数学建模如何使用数据分析：解决城市交通拥堵问题
## 引言
随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题愈发严重，给市民的出行带来了困扰，同时也影响了城市的经济发展。针对这一实际问题，数学建模与数据分析的结合能够为解决交通拥堵提供有效的方案。通过对交通数据的分析，识别拥堵原因，并进行合适的模型建立和优先级调整，从而为城市交通管理提供决策支持。
## 数据收集与分析
首先，我们需要收集城市交通数据
数据分析题归纳模型总结1 数据预处理1.1 数据丢失1.2 数据异常点1.2.1 数据异常的依据2 数据降维2.1 主成分分析_复杂型2.1 主成分分析_简单型2.2 K-means聚类分析_复杂型2.2 K-means聚类分析_简单型3 数据拟合4 数据求解5 图片统计 模型总结先是模型建立，这一部分不写具体数据带入，只是列公式，第二部分模型求解，给出结果，包括图像，表格数据，最后公式，系数，
转载
2023-06-07 12:25:36
0阅读
论文一、首页1. 标题2. 摘要2.1 摘要的开头段2.2摘要的中间段2.3 摘要的结尾段2.4 摘要中常见的废话一、问题重述1.问题背景1.2 问题提出二、问题分析三、模型假设四、符号说明五、模型的建立与求解六、模型的分析与检验6.1 模型的分析6.1.1 灵敏度分析（常用）6.1.2 误差分析6.2 模型检验七、模型的评价与推广八、 参考文献九、附录 记录参数变化，使用过什么方法 一、首页
转载
2023-10-25 10:25:51
184阅读
一、概念典型相关分析是研究两组变量（每组变量中有多个指标）之间的相关关系的一种多元统计方法，它能够揭示两组变量之间的内在联系，其核心思想是把多个变量之间的相关关系转化为两个具有代表性的变量之间的关系。注意：这里的代表指的是能较为综合、全面的衡量所在组内的内在规律。一组变量最简单的综合形式就是该组变量的线性组合。二、具体定义典型相关分析有Hltelling提出，其基本思想和主成分分析非常相似。首先在
转载
2024-01-11 11:28:09
29阅读
在做数学建模大数据题型时，拿到数据第一步便是要分析数据的特征，其中探究数据分布分析是很重要的一步，研究数据的分布特征和分布类型，分定量数据、定性数据区分基本统计量，主要观察数据间极差，频率分布情况和分组组距及组数等 引入相关模块import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inl
转载
2023-10-18 05:23:50
162阅读
回归分析法基本思想：根据历史数据的变化规律，寻找自变量与因变量之间的回归方程式，确定模型参数，据此预测。回归问题分为一元和多元回归、线性和非线性回归。特点：技术比较成熟，预测过程简单;将预测对象的影响因素分解，考察各因素的变化情况，从而估计预测对象未来的数量状态;回归模型误差较大，外推特性差。适用范围：回归分析法一般适用于中期预测。回归分析法要求样本量大且要求样本有较好的分布规律，当预测的长度大于
转载
2023-08-11 14:26:52
7阅读
数据的统计描述和分析统计的基本概念统计量表示位置的统计量—平均值和中位数： 平均值（或均值，数学期望）：X = 1/n ∑Xi 中位数：将数据由小到大排序后位于中间位置的那个数值。表示变异程度的统计量—标准差、方差和极差： 标准差：s = [ 1/ (n-1) ∑ ( Xi - X )2 ]1/2 它是各个数据与均值偏离程度的度量。 方差：标准差的平方。 极差：样本中最大值与最小值之差。表示分布形
转载
2023-08-28 11:23:11
199阅读
常用数模知识点及方法总结一、综合评价方法1、 专家评价方法2、运筹学与其他数学方法2.1、层次分析法（AHP）2.2 、模糊综合评判法（FCE）2.3 、数据包络分析法（DEA）3 、基于统计和经济的方法3.1 、TOPSIS评价法，优化可用熵权法3.2 、主次分析法和因子分析法3.3 、费用效益法4 、新型评价方法4.1 、人工神经网络评价方法（ANN）4.2 、灰色综合评价法5、混合方法：组
转载
2023-09-19 19:26:28
283阅读
第二讲数学建模的基本方法和步骤数学建模面临的实际问题是多种多样的，建模的目的不同、分析的方法不同、采用的数学工具不同，所得模型的类型也不同，我们不能指望归纳出若干条准则，适用于一切实际问题的数学建模方法。下面所谓基本方法不是针对具体问题而是从方法论的意义上讲的。(注：用最初等的方法解决，越受人尊重)一数学建模的基本方法一般说来数学建模的方法大体上可分为机理分析和测试分析两种。???????????
转载
2023-08-13 16:32:27
90阅读
在我精读一些本研究方向的论文后，发现其大多跟数学建模有关系。因为每个研究人员提出独树一帜的方法时，一般都是不同角度提出，其对问题的解读不同，其就依据这个建立不同的数学模型去建模求解。所以掌握一般、全面的数学模型学习是必要的。参考《数学建模算法及应用》1 线性规划
线性规划问题是在一组线性约束条件的限制下，求一线性目标函数最大或最 小的问题。
转载
2023-10-03 08:38:50
155阅读
在进行数据分析过程中，我们通常需要使用各种模型来证明自己的分析观点，使自己的结论更具备说服力，同时也让自己的论证思路更具备逻辑性和条理性。今天老李就给罗列了6个常用的数据分析模型，并附上实际的案例讲解以及分析模板，希望能让大家快速掌握这些模型和方法！话不多说，上干货！1、RFM模型RFM 分析是美国数据库营销研究所提出的一种简单实用的客户分析方法，发现客户数据中有三个神奇的要素：最近一次消费时间（
转载
2023-08-16 17:05:24
350阅读
相关类灰色关联1作用：系统分析主要因素；次要因素，因素对系统发展的影响，以便对各因素强化发展或者抑制发展。2 灰色关联分析的基本思想：根据序列曲线的几何形状的相似程度判断其联系紧密性3 具体操作步骤：（1）绘图：各指标，各系统的发展趋势（2）确定分析数列：母序列：能反映系统行为特征的数据序列。（因变量），常用X或x0表示。子序列：影响行为的因素组成的数据序列。（自变量），常用x1,x3,x3……表
转载
2023-06-07 11:48:15
287阅读
层次分析法建模比赛中最基础的模型之一，也是最常用到模型，其主要用于解决评价类问题。 一、解决评价类问题，大家首先要想到以下三个问题： ① 我们评价的目标是什么？ ② 我们为了达到这个目标有哪几种可选的方案？ ③ 评价的准则或者说指标是什么？（我们根据什么东西来评价好坏）二、根据这三个问题，我们可以将模型分为：目标层、准则层、方案层 层次分析法可分为四个步骤建立： 第一步：标度确定和构造判断矩阵；
转载
2023-11-21 11:21:14
119阅读
文章目录回归分析是数学建模的有力工具例如：回归分析的主要步骤：本节主要内容：实例及其数学模型：例1 血压与年龄：模型建立及求解：例2 血压与年龄、体重指数、吸烟习惯 ：模型建立及求解：例3 软件开发人员的薪金：模型建立及求解：例4 酶促反应：模型建立及求解过程：一元线性回归的统计分析 ：1.一元线性回归模型:2.回归系数的最小二乘估计:3.一元线性回归的统计分析:1.误差方差的估计2. 回顾系数
转载
2023-12-26 09:42:29
194阅读
一，数学模型分类三年的数学建模经验，两次国奖，最近疫情待家无事，有些许怀恋无忧无虑的生活，想以此纪念一下。本文只做罗列以及适当说明，想要化为己用得深入调研。首先，既然是数学建模，就离不开模型，具体的模型有哪些呢？按建立模型的数学方法，数学模型主要分为以下几种：几何模型、代数模型、规划模型、优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型等。想要完成一篇优秀的数模论文，我们需要对建模方
转载
2023-09-05 09:44:29
162阅读
近年参加了将近20个数学建模竞赛，除了22年的MathorCup选了个图像处理题，其余均是做的数据分析题，也获得过不错的成绩，国一美赛F以及其它大大小小的比赛一等奖10余个。数据分析题都大差不差，主要包括数据处理，相关性分析，评价与预测等。近年由于越来越卷，数据分析题也会加入一点点优化的问题，但是基本都是最后一两题。同时，需要注意的是，数据分析题因为门槛比较低，选的人会非常的多，虽然用常用算法做一
转载
2023-06-07 12:33:58
263阅读
点赞
1评论
层次分析法（用于评价类问题） 这种方法的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。 是对难以完全
转载
2023-06-06 17:08:53
106阅读
数学建模简介 文章目录数学建模简介1. 数学建模比赛的理解2. 一般数据分析的流程3. 机器学习与统计数据分析4. 各种编程软件仅仅是工具，对问题的观察视角和解决问题的策略才是关键4.1 数学建模的特点4.2 以 python（jupyter notebook工作界面）为例的工具准备 1. 数学建模比赛的理解数学建模从字面意思上是指根据具体的任务需求和问题, 利用数学基础建立合适的数学模型, 以匹
转载
2023-06-07 11:31:50
200阅读
使用java很多年了，但一直都是用它做后台，没有做过前台。在java的构架方面，知道很少（如spring, hibernate），但对java如何做后台，还是有比较深刻的理解，对jdk的源码，也做过很多分析。再次把这些和数据结构有关的东西总结一下，算是对多年使用的java的一个敬意吧。
转载
2023-06-07 09:47:00
103阅读
