數學建模分析數據的思路和方法

1. 拿到一個數學建模題目要怎麼去分析啊有那些具體的方法

數學建模全國大賽歷年題目分析以及參賽成功方法數學建模競賽的賽題分析。
1.了解問題的實際背景，明確建模目的，收集掌握必要的數據資料。
2.在明確建模目的，掌握必要資料的基礎上，通過對資料的分析計算， 找出起主要作用的因素，經必要的精煉、簡化，提出若干符合客觀實際的假設。
3.在所作假設的基礎上，利用適當的數學工具去刻劃各變數之間的關系，建立相應的數學結構 --即建立數學模型。
4.模型求解。
5.模型的分析與檢驗。

2. 數學建模中的分析方法有哪些

數學建模分析方法大體分為機理分析和測試分析兩種。
機理分析：根據對客觀事物特性的認識，找出反映內部機理的數量規律，建立的模型常有明確的物理或現實意義。
測試分析：將研究的對象看做一個「黑箱」系統（意思是它的內部機理看不清楚），通過對系統輸入、輸出數據的測量和統計分析，按照一定的准則找出與數據擬合最好的模型。
希望對你有幫助

3. 數學建模主要有哪些分析方法

2常用的建模方法(I)初等數學法。主要用於一些靜態、線性、確定性的模型。例如，席位分配問題，學生成績的比較，一些簡單的傳染病靜態模型。(2)數據分析法。從大量的觀測數據中，利用統計方法建立數學模型，常見的有：回歸分析法，時序分析法。(3)模擬和其他方法。主要有計算機模擬(是一種統計估計方法，等效於抽樣試驗，可以離散系統模擬和連續系統模擬)，因子試驗法(主要是在系統上做局部試驗，根據試驗結果進行不斷分析修改，求得所需模型結構)，人工現實法(基於對系統的了解和所要達到的目標，人為地組成一個系統)。(4)層次分析法。主要用於有關經濟計劃和管理、能源決策和分配、行為科學、軍事科學、軍事指揮、運輸、農業、教育、人才、醫療、環境等領域，以便進行決策、評價、分析、預測等。該方法關鍵的一步是建立層次結構模型。

4. 數學建模的思路是什麼

說就是把實際問題用數學語言抽象概括，從數學角度來反映或近似地反映實際問題，得出的關於實際問題的數學描述。其形式是多樣的，可以是方程（組）、不等式、函數、幾何圖形等等。

在數學建模中常用思想和方法：類比法、二分法、量綱分析法、差分法、變分法、圖論法、層次分析法、數據擬合法、回歸分析法、數學規劃、機理分析、排隊方法、對策方法、決策方法、模糊評判方法、時間序列方法、灰色理論方法、現代優化演算法。

模型准備

了解問題的實際背景，明確其實際意義，掌握對象的各種信息。以數學思想來包容問題的精髓，數學思路貫穿問題的全過程，進而用數學語言來描述問題。要求符合數學理論，符合數學習慣，清晰准確。

根據實際對象的特徵和建模的目的，對問題進行必要的簡化，並用精確的語言提出一些恰當的假設。在假設的基礎上，利用適當的數學工具來刻劃各變數常量之間的數學關系，建立相應的數學結構（盡量用簡單的數學工具）。

5. 數學建模數據處理方法

①根據某些特定的標准剔除過多的數據，比如：spss，SAS，EXCEL；
②對餘下的數據進行處理，；
③數據過多的時候，把相類似的數據看作是一個數據群，再基於這些群進行研究；
④可以嘗試一下SPSs裡面的聚類分析之類的功能。

數學建模將各種知識綜合應用於解決實際問題中，是培養和提高學生應用所學知識分析問題、解決問題的能力的必備手段之一。
數學建模是使用數學模型解決實際問題。

6. 關於數學建模數據分析的方法

建議使用層次分析法，就是將指標通過專家打分，分別賦權重，然後構造一個指標函數，在通過Spss或其他統計軟體，進行求解。

模型的建立：目標函數的建立，以第一個，即經濟效益為例，你可以查閱經濟書本，找到這些指標同經濟效益的關系，來建立函數，一般是線性模型；
模型的求解：
你先用Spss，進行這5個指標的因子分析，得到貢獻率高的因子，並得到它的權重系數，這就是你指標函數的權重值，這樣你的指標函數就求出來了；
接著你可以用其他軟體（一般我用matlab)，將具體歷年的數據代入指標函數，得到理念的經濟效益值，最後做一個歷年效益數據分析。
理論就是這樣，實際就要自己操作了。

7. 數學建模有哪些方法

一、機理分析法 從基本物理定律以及系統的結構數據來推導出模型。
1. 比例分析法--建立變數之間函數關系的最基本最常用的方法。
2. 代數方法--求解離散問題（離散的數據、符號、圖形）的主要方 法。
3. 邏輯方法--是數學理論研究的重要方法，對社會學和經濟學等領域的實際問題，在決策，對策等學科中得到廣泛應用。
4. 常微分方程--解決兩個變數之間的變化規律，關鍵是建立"瞬時變化率"的表達式。
5. 偏微分方程--解決因變數與兩個以上自變數之間的變化規律。

二、數據分析法 從大量的觀測數據利用統計方法建立數學模型。
1. 回歸分析法--用於對函數f（x）的一組觀測值（xi, fi）i=1,2… n，確定函數的表達式，由於處理的是靜態的獨立數據，故稱為數理統計方法。

2. 時序分析法--處理的是動態的相關數據，又稱為過程統計方法。

三、模擬和其他方法
1. 計算機模擬（模擬）--實質上是統計估計方法，等效於抽樣試驗
① 離散系統模擬--有一組狀態變數。
② 連續系統模擬--有解析表達式或系統結構圖。
2. 因子試驗法--在系統上作局部試驗，再根據試驗結果進行不斷分析修改，求得所需的模型結構。
3. 人工現實法--基於對系統過去行為的了解和對未來希望達到的目標，並考慮到系統有關因素的可能變化，人為地組成一個系統。

8. 拿到一個數學建模題目要怎麼去分析啊有那些具體的方法

數學建模全國大賽歷年題目分析以及參賽成功方法數學建模競賽的賽題分析。
1.了解問題的實際背景，明確建模目的，收集掌握必要的數據資料。
2.在明確建模目的，掌握必要資料的基礎上，通過對資料的分析計算，
找出起主要作用的因素，經必要的精煉、簡化，提出若干符合客觀實際的假設。
3.在所作假設的基礎上，利用適當的數學工具去刻劃各變數之間的關系，建立相應的數學結構
--即建立數學模型。
4.模型求解。
5.模型的分析與檢驗。

9. 在做數學建模題時，都有那些方法可以處理大量數據

結合數模培訓和參賽的經驗，可採用數據挖掘中的多元回歸分析，主成分分析、人工神經網路等方法在建模中的一些成功應用。以全國大學生數學建模競賽題為例，數據處理軟體Excel、Spss、Matlab在數學建模中的應用及其重要性。

當需要從定量的角度分析和研究一個實際問題時，人們就要在深入調查研究、了解對象信息、作出簡化假設、分析內在規律等工作的基礎上，用數學的符號和語言作表述來建立數學模型。

數學建模一般應用於高新技術領域和工程領域，對於尋常生活來說，並無很大的應用。而學生參與數學建模的學習和競賽主要是培養學生的數學思維、創新思維、邏輯思維、團隊協作能力和論文寫作技巧等。此外，若能在數學建模中獲獎，有利於本科、研究生等的學校申請。

數學建模的一般過程：模型准備、模型假設、模型建立、模型求解、模型分析、模型檢驗。

數學建模是一種數學的思考方法，是運用數學的語言和方法，把錯綜復雜的實際問題簡化、抽象為合理的數學結構，建立起反映實際問題的數量關系，然後利用數學的理論和方法去分析和解決問題。數學建模是數學來源於生活而有應用與生活的橋梁和紐帶。

10. 數學建模方法和步驟

數學建模的主要步驟:

第一、 模型准備
首先要了解問題的實際背景，明確建模目的，搜集必需的各種信息，盡量弄清對象的特徵。

第二、 模型假設
根據對象的特徵和建模目的，對問題進行必要的、合理的簡化，用精確的語言作出假設，是建

模至關重要的一步。如果對問題的所有因素一概考慮，無疑是一種有勇氣但方法欠佳的行為，所以

高超的建模者能充分發揮想像力、洞察力和判斷力，善於辨別主次，而且為了使處理方法簡單，應

盡量使問題線性化、均勻化。

第三、 模型構成
根據所作的假設分析對象的因果關系，利用對象的內在規律和適當的數學工具，構造各個量間

的等式關系或其它數學結構。這時，我們便會進入一個廣闊的應用數學天地，這里在高數、概率老

人的膝下，有許多可愛的孩子們，他們是圖論、排隊論、線性規劃、對策論等許多許多，真是泱泱

大國，別有洞天。不過我們應當牢記，建立數學模型是為了讓更多的人明了並能加以應用，因此工

具愈簡單愈有價值。

第四、模型求解
可以採用解方程、畫圖形、證明定理、邏輯運算、數值運算等各種傳統的和近代的數學方法，

特別是計算機技術。一道實際問題的解決往往需要紛繁的計算，許多時候還得將系統運行情況用計

算機模擬出來，因此編程和熟悉數學軟體包能力便舉足輕重。

第五、模型分析
對模型解答進行數學上的分析。"橫看成嶺側成峰，遠近高低各不?quot;，能否對模型結果作

出細致精當的分析，決定了你的模型能否達到更高的檔次。還要記住，不論那種情況都需進行誤差

分析，數據穩定性分析。

數學建模採用的主要方法有：

（一）、機理分析法：根據對客觀事物特性的認識從基本物理定律以及系統的結構數據來推導出模

型。
1、比例分析法：建立變數之間函數關系的最基本最常用的方法。
2、代數方法：求解離散問題（離散的數據、符號、圖形）的主要方法。
3、邏輯方法：是數學理論研究的重要方法，對社會學和經濟學等領域的實際問題，在決策，對策

等學科中得到廣泛應用。
4、常微分方程：解決兩個變數之間的變化規律，關鍵是建立「瞬時變化率」的表達式。
5、偏微分方程：解決因變數與兩個以上自變數之間的變化規律。

（二）、數據分析法：通過對量測數據的統計分析，找出與數據擬合最好的模型

1、回歸分析法：用於對函數f（x）的一組觀測值（xi,fi）i=1,2,…,n，確定函數的表達式，由

於處理的是靜態的獨立數據，故稱為數理統計方法。
2、時序分析法：處理的是動態的相關數據，又稱為過程統計方法。
3、回歸分析法：用於對函數f（x）的一組觀測值（xi,fi）i=1,2,…,n，確定函數的表達式，由

於處理的是靜態的獨立數據，故稱為數理統計方法。
4、時序分析法：處理的是動態的相關數據，又稱為過程統計方法。

（三）、模擬和其他方法
1、計算機模擬（模擬）：實質上是統計估計方法，等效於抽樣試驗。①離散系統模擬，有一組狀

態變數。②連續系統模擬，有解析表達式或系統結構圖。
2、因子試驗法：在系統上作局部試驗，再根據試驗結果進行不斷分析修改，求得所需的模型結構

。
3、人工現實法：基於對系統過去行為的了解和對未來希望達到的目標，並考慮到系統有關因素的

可能變化，人為地組成一個系統。