筆記 入門篇 數學建模入門方法綜述

2022-06-08 09:09:10 字數 1212 閱讀 2219

思考數學建模問題的四個問題:

發生了什麼?(描述性統計、綜合評價、分類與判別)

為什麼發生?(關聯與因果分析、比較分析)

未來會如何發展?(**與預報)

現在應該如何決策?(優化與控制)

由上述四個問題總結出五大類數學建模入門方法。

光知道方法還不夠,要多練積累經驗。熟能生巧!

一、綜合評價(多維降為一維)

屬於哪一類?排名是多少?最優方案是什麼?

·模糊綜合評判

·主成分綜合評價、因子分析、灰色關聯分析

·層次分析法(ahp)、熵值法、優劣解距離法(topsis法)

二、分類與判別

·系統聚類分析

·k-means聚類分析

·模糊聚類分析

·貝葉斯判別

·費舍爾判別

·模糊識別

·神經網路

·支援向量機

三、關聯、因果與比較

·兩個變數間的關聯分析(皮爾遜、斯皮爾曼、獨立性檢驗等)

·方差分析與h檢驗法

·通徑分析與標準化回歸

·典型相關分析

·主成分分析

·因果檢驗

四、**與預報

·滑動平均**

·時間回歸**

·殘差修正與新陳代謝灰色**

·資訊隨時間傳遞arima**

·隨機序列的markow鏈**

·多序列回歸**

·神經網路**

五、

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