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1、数学模型按照不同的分类标准有许多种类： 1.按照模型的数学方法分，有几何模型，图论模型，微分方程模型。概率模型，最优控制模型，规划论模型，马氏链模型。 2.按模型的特征分，有静态模型和动态模型，确定性模型和随机模型，离散模型和连续性模型，线性模型和非线性模型。 3.按模型的应用领域分，有人口模型，交通模型，经济模型，生态模型，资源模型。环境模型。 4.按建模的目的分，有预测模型，优化模型，决策模型，控制模型等。 5.按对模型结构的了解程度分，有白箱模型，灰箱模型，黑箱模型。数学建模的十大算法：蒙特卡洛算法（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
2、己模型的正确性，比较好用的算法。）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lingo、lingdo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
3、法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题时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，需谨慎使用）网格算法和穷举法（当重点讨论模型本身而情史算法的时候，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）一些连续离散化方法（很多问题都是从实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认得是离散的数据，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。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。）图像处理算法（赛题中有一类问题与图形有关
4、，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来处理问题。） 数学建模方法 统计：1.预测与预报2.评价与决策3.分类与判别4.关联与因果 优化：5.优化与控制预测与预报灰色预测模型（必须掌握） 满足两个条件可用： a数据样本点个数少，6-15个 b数据呈现指数或曲线的形式微分方程预测（备用） 无法直接找到原始数据之间的关系，但可以找到原始数据变化速度之间的关系，通过公式推导转化为原始数据之间的关系。回归分析预测（必须掌握） 求一个因变量与若干自变量之间的关系，若自变量变化之后，求因变量如何变化； 样本点的个数有要求： a自变量
5、之间协方差比较小，最好趋于零，自变量间的关系小； b样本点的个数n3k+1，k为自变量的个数； c因变量要符合正态分布马尔科夫预测（备用） 一个序列之间没有信息的传递，前后没有联系，数据与数据之间随机性强，相互不影响；今天的温度与昨天、后天没有直接联系，预测后天温度高、中、低的概率，只能得到概率时间序列预测（必须掌握） 与马尔科夫预测互补，至少有2个点需要信息的传递，ARMA模型，周期模型，季节模型等。小波分析预测神经网络预测混沌序列预测评价与决策模糊综合评判：评价一个对象优、良、中、差等层次评价，评价一个学校等，不能排序主成分分析：评价多个对象的水平并排序，指标间关联性很强。层次分析法：做决
6、策，通过指标，综合考虑做决定数据包络(DEA)分析法：优化问题，对各省发展状况进行评判秩和比综合评价法：评价各个对象并排序，指标间关联性不强优劣解距离法（TOPSIS法）投影寻踪综合评价法：糅合多种算法，比如遗传算法、最优化理论方差分析、协方差分析等 方差分析：看几类数据之间有无差异，差异性影响，例如：元素对麦子的产量有无影响，差异量的多少；（1992年作物生长的施肥问题） 协方差分析：有几个因素，我们只考虑一个因素对问题的影响，忽略其他因素，但注意初始数据的量纲以及初始情况。（2006年，艾滋病疗法的评价以及预测问题）分类与判别距离聚类（系统聚类）常用关联性聚类（常用）层次聚类密度聚类其他聚
7、类贝叶斯判别（统计判别方法）费舍尔判别（训练的样本比较少）模糊识别（分好类的数据点比较少）关联与因果灰色关联分析方法（样本点的个数较少）Superman或kendall等级相关分析Person相关（样本点的个数比较多）Copula相关（比较难，金融数学，概率密度）典型相关分析（因变量Y1234,自变量组X1234，各自变量组相关性比较强，问哪一个因变量与哪一个自变量关系比较紧密？）优化与控制线性规划、整数规划、0-1规划（有约束，确定的目标）非线性规划与智能优化算法多目标规划和目标规划（柔性约束，目标含糊，超过）动态规划网络优化（多因素交错复杂）排队论与计算机仿真模糊规划（范围约束）灰色规划（难）涉及到的数学建模方法集合理论、线性代数、微积分、组合概率、统计（回归）分析、优化方法（规划）、图论与网络优化、综合评价、插值与拟合、差分计算、微分方程、排队论、模糊数学、随机决策、多目标决策、随机模拟、灰色系统理论、神经网络、时间序列、机理分析等方法。
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