数学建模小笔记

🤔 准备小小记录一篇~ 笔记的图片还是等把picgo修好了再全部上传吧😭

模型分类

• 1 、优化模型

• • 1.1 数学规划模型
    • 1.2 微分方程组模型
    • 1.3 图论与网络优化问题
    • 1.4 概率模型
    • 1.5 组合优化经典问题
    • 现代优化算法：禁忌搜索；模拟退火；遗传算法；人工神经网络

• 2、分类模型

• • 2.1 判别分析
    • 2.2 聚类分析
    • 2.3 神经网络分类方法

• 3、评价模型

• • 3.1 层次分析法(AHP)
    • 3.2 灰色综合评价法（灰色关联度分析）
    • 3.3 模糊综合评价法
    • 3.4 BP神经网络综合评价法
    • 3.5 数据包络法(DEA)
    • 3.6 组合评价法

• 4、预测模型

• • 4.1 回归分析法
    • 4.2 时间序列分析法
    • 4.3 灰色预测法
    • 4.4 BP神经网络法
    • 4.5 支持向量机法
    • 4.6 组合预测法

笔记

知识点

灵敏度分析

模型中有些参数设置的是常数，但现实中很难存在严格意义上的常数参数，所以求解完问题之后对某些常数参数进行修改，如果修改后的模型求解的结果与原先相差不大，则灵敏度分析是可靠的