研究数学模型的一般方法？2、准备数据：准备数据是建立模型的前期工作，选择数据类型和质量要合适，过滤和剔除不必要的数据，以减少错误，规范化和清洁化数据，有效地提高模型效果和准确性。3、寻找模型：数据分析建模是一个主客观互动的过程，那么，研究数学模型的一般方法？一起来了解一下吧。

机理研究等于数学模型吗

预测模块：灰色预测、时间序列预测、神经网络预测、曲线拟合（线性回归）；

归类判别：欧氏距离判别、fisher判别等 ；

图论：最短路径求法 ；

最优化：列方程组 用lindo 或 lingo软件解 ；

其他方法：层次分析法 马尔可夫链 主成分析法 等 。

建模常用算法，仅供参考：

蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决 问题的算法，同时间=可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必 用的方法） 。

数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数 据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab 作为工具） 。

线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多 数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通 常使用Lindo、Lingo 软件实现） 。

图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算 法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备） 。

动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算 法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中） 。

最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些 问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助， 但是算法的实现比较困难，需慎重使用） 。

数学模型分为哪三类

问题一：数学建模中综合评价的方法有哪些？综合评价有许多不同的方法，如综合指数法、TOPSIS法、层次分析法、RSR法、模糊综合评价法、灰色系统法等，这些方法各具特色，各有利弊。

综合评价的一般步骤

1．根据评价目的选择恰当的评价指标，这些指标具有很好的代表性、区别性强，而且往往可以测量，筛选评价指标主要依据专业知识，即根据有关的专业理论和实践，来分析各评价指标对结果的影响，挑选那些代表性、确定性好，有一定区别能力又互相独立的指标组成评价指标体系。

2．根据评价目的，确定诸评价指标在对某事物评价中的相对重要性，或各指标的权重； 3．合理确定各单个指标的评价等级及其界限；

4．根据评价目的，数据特征，选择适当的综合评价方法，并根据已掌握的历史资料，建立综合评价模型；

5．确定多指标综合评价的等级数量界限，在对同类事物综合评价的应用实践中，对选用的评价模型进行考察，并不断修改补充，使之具有一定的科学性、实用性与先进性，然后推广应用。

问题二：参加数学建模有哪些必学的算法1. 蒙特卡洛方法：

又称计算机随机性模拟方法，也称统计实验方法。可以通过模拟来检验自己模型的正确性。

2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理

比赛中常遇到大量的数据需要处理，而处理的数据的关键就在于这些方法，通常使用matlab辅助，与图形结合时还可处理很多有关拟合的问题。

数学模型研究方法

这是网上copy来的，写得还不错：

要重点突破：

1 预测模块：灰色预测、时间序列预测、神经网络预测、曲线拟合（线性回归）；

2 归类判别：欧氏距离判别、fisher判别等 ；

3 图论：最短路径求法；

4 最优化：列方程组用lindo 或 lingo软件解 ；

5 其他方法：层次分析法 马尔可夫链 主成分析法 等 ；

6 用到软件：matlab lindo （lingo） excel ；

7 比赛前写几篇数模论文。

这是每年参赛的赛提以及获奖作品的解法，你自己估量着吧……

赛题 解法

93A非线性交调的频率设计拟合、规划

93B足球队排名图论、层次分析、整数规划

94A逢山开路图论、插值、动态规划

94B锁具装箱问题图论、组合数学

95A飞行管理问题非线性规划、线性规划

95B天车与冶炼炉的作业调度动态规划、排队论、图论

96A最优捕鱼策略微分方程、优化

96B节水洗衣机非线性规划

97A零件的参数设计非线性规划

97B截断切割的最优排列随机模拟、图论

98A一类投资组合问题 多目标优化、非线性规划

98B灾情巡视的最佳路线 图论、组合优化

99A自动化车床管理 随机优化、计算机模拟

99B钻井布局 0-1规划、图论

00A DNA序列分类 模式识别、Fisher判别、人工神经网络

00B钢管订购和运输 组合优化、运输问题

01A血管三维重建 曲线拟合、曲面重建

01B 工交车调度问题多目标规划

02A车灯线光源的优化 非线性规划

02B彩票问题 单目标决策

03A SARS的传播微分方程、差分方程

03B 露天矿生产的车辆安排整数规划、运输问题

04A奥运会临时超市网点设计 统计分析、数据处理、优化

04B电力市场的输电阻塞管理 数据拟合、优化

05A长江水质的评价和预测 预测评价、数据处理

05B DVD在线租赁 随机规划、整数规划

算法的设计的好坏将直接影响运算速度的快慢，建议多用数学软件（

Mathematice,Matlab,Maple, Mathcad,Lindo,Lingo,SAS 等），这里提供十种数学

建模常用算法，仅供参考：

1、 蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决

问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必

用的方法）

2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数

据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab 作为工具）

3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多

数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通

常使用Lindo、Lingo 软件实现）

4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算

法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）

5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算

法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）

6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些

问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，

但是算法的实现比较困难，需慎重使用）

7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很

多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种

暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）

8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计

算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替

积分等思想是非常重要的）

9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分

析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编

写库函数进行调用）

10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文

中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问

题，通常使用Matlab 进行处理）

建立数学模型的一般步骤

1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算

法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）

2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要

处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具）

3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题

属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、

Lingo软件实现）

4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉

及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）

5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计

中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）

6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是

用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实

现比较困难，需慎重使用）

7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛

题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好

使用一些高级语言作为编程工具）

8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只

认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）

9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常

用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）

10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该

应用数学去解决各类实际问题时，建立数学模型是十分关键的一步，同时也是十分困难的一步。

数学模型的构成要素

选择建模分析对象的时候可以从哪几个方面去把握如下：

1、定义目标：在分析数据建模之前，首先要确定自己的目标是什么，有针对性的给出需要实现的一系列目标，为自已建立一个目标标准，以便于找出最优的模型。

2、准备数据：准备数据是建立模型的前期工作，选择数据类型和质量要合适，过滤和剔除不必要的数据，以减少错误，规范化和清洁化数据，有效地提高模型效果和准确性。

3、寻找模型：数据分析建模是一个主客观互动的过程，要正确地给出正确的模型，以覆盖模型的范围，要么自选，要么使用既有的模型，但要清楚的了解模型的优劣方面，深入了解模型。

4、建模有效性验证：完成建模步骤，就需要对模型有效性进行验证。!验证时首先要验证模型的准确性，然后再验证模型的准确性和实用性，最后在它的预测能力上做出评估，以更好地完善模型。

5、改进建模：根据验证的结果，得到不同模型的比较，然后根据需求来进行模型改进模型的改进可以对参数进行调整，可以对模型的算法、代码等进行改进，也可以结合已有的模型来实现模型的优化。

拓展资料：

建模常用方法：

1、类比法：数学建模的过程就是把实际问题经过分析、抽象、概括后，用数学语言、数学概念和数学符号表述成数学问题，而表述成什么样的问题取决于思考者解决问题的意图。

以上就是研究数学模型的一般方法的全部内容，3、 用实际问题的实测数据等来检验该数学模型。4、 符合实际,交付使用,从而可产生经济、社会效益；不符合实际,重新建模。数学模型的分类：1、 按研究方法和对象的数学特征分：初等模型、几何模型、优化模型、微分方程模型、内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。