文章分类 - 数学建模
摘要:拟合 拟合分类 1 直线拟合 2 曲线拟合 3 观察数据修匀 曲线拟合最常用解法:最小二乘法 即 输出结果:
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摘要:插值与拟合 数据插值不需要函数表达式,而拟合需要。 插值方法 拉格朗日插值、分段线性插值、hermite、三次样条插值 hours=1:12;temps=[5 8 9 15 25 29 31 30 22 25 27 24];h=1:0.1:12; %从0到12,步长为0.1t=interp1(hou
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摘要:灰色预测模型 步骤 1 数据预处理 这个叫一次累加生成。 模型推导见ppt。一般为GM(1.1)表示一阶一元灰色模型,是基于一阶常微分方程而建立的 F:\数学建模\数模建模进阶培训学习视频19讲\第五讲 数模常规算法之灰色预测模型\第十讲 灰色预测模型及其应用.pptx GM(1.1)建模步骤 首先
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摘要:层次分析法软件应用 进入软件 3表示有三层,目标层、准则层、方案层 下一步 输入各层的指标数 下一步 勾选表示有数据 单击下一步 输入比较矩阵相应数值,然后单击最大特征值对应的特征向量,出现 然后单击计算最大特征值 点击一致性检验,有 刚刚不通过,这次通过了 单击继续下一步 重复前面的操作直到整个模
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摘要:蒙特卡罗方法 定义 蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术,是一种随机模拟方法,以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法,是使用随机数(或伪随机数)来解决很多计算问题的方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系,用电子计算机实现统计模拟或抽样,以获得问题的近似解。为象征性地表明这一方法的概率统计特
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摘要:三要素:决策变量、目标函数、约束条件 最优化问题 optimization 与运筹学一样,形式如下: 运输问题 最优化数学模型分类 matlab求解 eg1:
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摘要:控制页单独提交 半小时以前发送,因为国外发送可能有延迟。
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摘要:多元回归分析 很简单,不说了 基本就是求多元回归模型的系数 分析-回归-线性 方法采用逐步分析
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摘要:聚类分析 理论部分在机器学习中有介绍 下面利用spss软件进行聚类分析实战 首先导入数据 然后点击分析-分类-系统聚类 将变量导入,标注个案导入,如图 选中统计量和图,绘制里加入点击树状图,方法使用组间连接,也可以用别的,比较方法不同与好坏。 树状图分析与冰柱图分析
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摘要:主成分分析 python代码见机器学习类的pca降维 下面演示利用spss做pca降维 导入数据之后,点击分析 降维 因子分析 然后将数据都导入到变量中 在描述里将相关矩阵的系数勾选上。在抽取里点击碎石图,在得分里点击显示因子得分系数矩阵。然后点击确定。 第一个输出的是,相关矩阵,利用python也
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摘要:排队论 排队系统的组成:1.输入过程: 输入过程是说明顾客按照怎样的规律到达系统,分为三个方面:顾客总数:有限与无限 顾客到达的方式:单个或者成批 顾客相继到达的时间间隔:确定型或者随机型2.排队规则与服务规则:排队规则:损失制、等待制、混合制服务规则:先到先服务、后到先服务、随机服务、有优先权的服
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摘要:种群竞争模型 1. 模型背景 当两个种群为争夺同一食物来源和生存空间相互竞争时,常见的结局是,竞争力弱的灭绝,竞争力强的达到环境容许的最大容量。 使用种群竞争模型可以描述两个种群相互竞争的过程,分析产生各种结局的条件。 有甲乙两个种群,它们独自生存时数量变化均服从Logistic规律 两种群在一起生
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摘要:模拟退火 模拟退火算法(Simulate Anneal,SA)是一种通用概率演算法,用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。模拟退火是由S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年所发明的。V.Černý在1985年也独立发明此演算法。模拟退火
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摘要:Floyd算法 Floyd算法又称为插点法,是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法,与Dijkstra算法类似。该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名。 直接程序加使用方法吧,在数据结构里面学过了,算法过程不再赘述
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摘要:Dijkstra算法 迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法。是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。 此算法求的是两点间的最短路径,注意,得先画出
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摘要:灰色预测模型 什么是灰色预测 灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度,即进行关联分析,并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律,生成有较强规律性的数据序列,然后建立相应的微分方程模型,从而预测事物未来发展趋势的状况。其用等时距观测到的反
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摘要:多属性决策 什么是多属性决策 它指的是利用已有的决策信息通过移动的方式对一组(有限个)备选方案进行排序或者择优。它的主要组成部分有如下2种: 1、获取决策信息:属性权重和属性值(实数、区间数和语言)。 2、通过一定的方式对决策信息进行集结并对方案进行排序和择优 现在我们暂时先抛开属性权重和属性值不讲
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摘要:层次分析法 什么是层次分析法 层次分析法,属于运筹学理论。简称AHP,是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初,在为美国国防部研究"根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"
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