数学建模方法与分析

㈠ 拿到一个数学建模题目要怎么去分析啊有那些具体的方法

数学建模全国大赛历年题目分析以及参赛成功方法数学建模竞赛的赛题分析。
1.了解问题的实际背景，明确建模目的，收集掌握必要的数据资料。
2.在明确建模目的，掌握必要资料的基础上，通过对资料的分析计算， 找出起主要作用的因素，经必要的精炼、简化，提出若干符合客观实际的假设。
3.在所作假设的基础上，利用适当的数学工具去刻划各变量之间的关系，建立相应的数学结构 --即建立数学模型。
4.模型求解。
5.模型的分析与检验。

㈡ 数学建模是什么

数学建模就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。

当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。

数学建模就是建立数学模型，建立数学模型的过程就是数学建模的过程。数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。

(2)数学建模方法与分析扩展阅读：

从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型。

1. 比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。

2. 代数方法--求解离散问题(离散的数据、符号、图形)的主要方法。

3. 逻辑方法--是数学理论研究的重要方法，对社会学和经济学等领域的实际问题，在决策，对策等学科中得到广泛应用。

4. 常微分方程--解决两个变量之间的变化规律，关键是建立"瞬时变化率"的表达式。

5. 偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律。

从大量的观测数据利用统计方法建立数学模型。

1. 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi, fi)i=1,2…n，确定函数的表达式，由于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。

2. 时序分析法--处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。

3. 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi, fi)i=1,2…n，确定函数的表达式，由于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。

4. 时序分析法--处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。

㈢ 数学建模中常用方法

按照应用领域：生物数学模型，医学数学模型，数量经济学模型，地理地质模型，人文数学模型，人口模型，交通模型，城市规划模型，水资源模型，污染模型，生态模型，环境模型，资源利用模型等。
按照建模数学方法：初等模型，几何模型，微分方程模型，图论模型，规划模型，概率统计模型，马氏链模型，排队论模型，规划模型等。
按照建模的目的：描述，分析，预测，决策，控制，优化，规划模型等。
按照对研究对象了解程度：白箱模型，灰箱模型，黑箱模型。

㈣ 数学建模方法与分析和数学建模这两本书哪个更适合入门

数学建模方法与分析比较好

㈤ 数学建模的方法及意义

就是用数学知识解决现实生活中的问题，对个人的思维及文章写作能力都有好处。希望对你有所帮助！

㈥ 数学建模方法和步骤

数学建模的主要步骤:

第一、 模型准备
首先要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。

第二、 模型假设
根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，是建

模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为，所以

高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别主次，而且为了使处理方法简单，应

尽量使问题线性化、均匀化。

第三、 模型构成
根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量间

的等式关系或其它数学结构。这时，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老

人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱

大国，别有洞天。不过我们应当牢记，建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用，因此工

具愈简单愈有价值。

第四、模型求解
可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法，

特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算，许多时候还得将系统运行情况用计

算机模拟出来，因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。

第五、模型分析
对模型解答进行数学上的分析。"横看成岭侧成峰，远近高低各不?quot;，能否对模型结果作

出细致精当的分析，决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住，不论那种情况都需进行误差

分析，数据稳定性分析。

数学建模采用的主要方法有：

（一）、机理分析法：根据对客观事物特性的认识从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模

型。
1、比例分析法：建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法。
2、代数方法：求解离散问题（离散的数据、符号、图形）的主要方法。
3、逻辑方法：是数学理论研究的重要方法，对社会学和经济学等领域的实际问题，在决策，对策

等学科中得到广泛应用。
4、常微分方程：解决两个变量之间的变化规律，关键是建立“瞬时变化率”的表达式。
5、偏微分方程：解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律。

（二）、数据分析法：通过对量测数据的统计分析，找出与数据拟合最好的模型

1、回归分析法：用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式，由

于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。
2、时序分析法：处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。
3、回归分析法：用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式，由

于处理的是静态的独立数据，故称为数理统计方法。
4、时序分析法：处理的是动态的相关数据，又称为过程统计方法。

（三）、仿真和其他方法
1、计算机仿真（模拟）：实质上是统计估计方法，等效于抽样试验。①离散系统仿真，有一组状

态变量。②连续系统仿真，有解析表达式或系统结构图。
2、因子试验法：在系统上作局部试验，再根据试验结果进行不断分析修改，求得所需的模型结构

。
3、人工现实法：基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标，并考虑到系统有关因素的

可能变化，人为地组成一个系统。

㈦ 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：

1、综合指数法：

综合指数法是先综合，后对比平均,其最大优点在于不仅可以反映复杂经济现象总体的变动方向和程度,而且可以确切地、定量地说明现象变动所产生的实际经济效果。但它要求原始资料齐全。平均指数法是先对比,后综合平均，虽不能直接说明现象变动的绝对效果，但较综合指数法灵活,便于实际工作中的运用。

2、TOPSIS法：

其基本原理，是通过检测评价对象与最优解、最劣解的距离来进行排序，若评价对象最靠近最优解同时又最远离最劣解，则为最好；否则不为最优。其中最优解的各指标值都达到各评价指标的最优值。最劣解的各指标值都达到各评价指标的最差值。

3、层次分析法：

运用层次分析法有很多优点，其中最重要的一点就是简单明了。层次分析法不仅适用于存在不确定性和主观信息的情况，还允许以合乎逻辑的方式运用经验、洞察力和直觉。也许层次分析法最大的优点是提出了层次本身，它使得买方能够认真地考虑和衡量指标的相对重要性。

另外还有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。

(7)数学建模方法与分析扩展阅读：

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。

㈧ 数学建模方法及其应用,学这个有帮助求详解，加分

数学建模说通俗点就像小学的数学应用题，是将实际情况用数学的方法来模拟表示出来，然后解题。数学建模在各个领域都很有用处，特别是现在计算机运算速率相当之快、高级编程语言的普遍使用、以及各种数学软件普及，它的用处是越来越大的。我参加过数学建模比赛，也学过数学建模，这个没有什么固定的学习路线，就是多阅读一些数学建模的实例，读的越多你对它的理解也就越深刻。我是学土木的，但是在土力学、混凝土结构等方面均有数学建模的影子，而且其模型用数学模型的眼光看可能还很简单。当然这些模型都是经过大量实例验证过的。所以说学数学建模会让你更好的理解在各领域中的很多经典理论。具体的方法有很多很多种，对应着多种模型，差分方程、偏微分、数值分析、还有各种算法，包括排序、图论、神经网络等等，当然他们之间也有相互包含的。这个方法没有固定套路，一个问题可能有多种解决的模型，而且其结果往往都很不错。模型的建立是一方面，计算的结果与你带入的数据也有关，数据有问题，那么计算的结果与实际结果差别也非常的大。
若有什么问题可以问我，望采纳。

㈨ 做数学建模需要哪些方面的知识

推荐你看谢金星编写的那本数学建模书。一本书啃下来，你已经掌握了各种题型的基本方法。做题的时候，题目先是要细细的看，然后，有时候会发现如果所有条件都用上，可能根本就做不出什么来了。所以，你要学会提炼条件。再一个就是通过网上各种资料的搜集，要从别人的文献中找到有用的建模方法，要想成绩特别好的话，就必须有自己的想法。对于美国建模，和国内还是相差挺大的，难度、要求都不一样。必须至少有一人掌握matlab编程。论文一定要写好，语句通顺无错别字。
参加数学建模竞赛是不是需要学习很多知识？

没有必要很系统的学很多数学知识，这是时间和精力不允许的。很多优秀的论文，其高明之处并不是用了多少数学知识，而是思维比较全面、贴合实际、能解决问题或是有所创新。有时候，在论文中可能碰见一些没有学过的知识，怎么办？现学现用，在优秀论文中用过的数学知识就是最有可能在数学建模竞赛中用到的，你当然有必要去翻一翻。
具体说来，大概有以下这三个方面：
第一方面：数学知识的应用能力
归结起来大体上有以下几类：
1）概率与数理统计
2）统筹与线轴规划
3）微分方程；
还有与计算机知识交叉的知识：计算机模拟。
上述的内容有些同学完全没有学过，也有些同学只学过一点概率与数理统计，微分方程的知识怎么办呢？一个词“自学”，我曾听到过数模评卷的负责教师范毅说过“能用最简单浅易的数学方法解决了别人用高深理论才能解决的答卷是更优秀的答卷”。
第二方面：计算机的运用能力
一般来说凡参加过数模竞赛的同学都能熟练地应用字处理软件“Word”，掌握电子表格“Excel”的使用；“Mathematica”软件的使用，最好还具备语言能力。这些知识大部分都是学生自己利用课余时间学习的。
第三方面：论文的写作能力
前面已经说过考卷的全文是论文式的，文章的书写有比较严格的格式。要清楚地表达自己的想法并不容易，有时一个问题没说清楚就又说另一个问题了。评卷的教师们有一个共识，一篇文章用10来分钟阅读仍然没有引起兴趣的话，这一遍文章就很有可能被打入冷宫了。
最后，祝你取得好成绩。

㈩ 数学建模中的分析方法有哪些

数学建模分析方法大体分为机理分析和测试分析两种。
机理分析：根据对客观事物特性的认识，找出反映内部机理的数量规律，建立的模型常有明确的物理或现实意义。
测试分析：将研究的对象看做一个“黑箱”系统（意思是它的内部机理看不清楚），通过对系统输入、输出数据的测量和统计分析，按照一定的准则找出与数据拟合最好的模型。
希望对你有帮助