数学建模方法和步骤
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） 。
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） 。
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） 。
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）。
你要参加今年的数学建模比赛吗？
方法有很多的啊。
步骤是确定的；
题目
摘要
问题分析
问题假设
符号假设
模型建立与求解
模型不足及改进
参考文献
附件
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。
学数学建模，就要多想想为什么，那样你才会学到你想要的知识，数学建模带给你的不仅仅是兴趣，更多的是一种睿智。。。
零基础学习建模的方法有哪些?
答：2. 实践项目：通过实践项目来应用所学的建模知识。可以选择一些简单的项目开始，逐渐提高难度。在实践中，你可以学习到如何选择合适的建模方法和工具，以及如何解决实际问题。3. 参与建模竞赛：参加建模竞赛可以提供一个锻炼和展示自己建模能力的机会。通过与其他建模者的竞争，你可以学习到更多的建模技巧和...
数学建模方法和步骤
答：1、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。2、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...
数学建模的过程包括
答：构造数学模型之后，再根据已知条件和数据、分析模型的特征和结构特点，设计或采用求解模型的数学方法和算法，主要包括解方程、画图形、逻辑运算、数值计算等各种传统的和现代的数学方法，特别是现代计算机技术和数学软件的使用，可以快速、准确地进行模型的求解。（5）模型的分析与检验 根据建模的目的和要求，...
数学建模的六个步骤
答：数学建模就是利用数学模型来解决问题。提炼数学模型,就是运用科学抽象法,把复杂的研究对象转化为数学问题,经合理简化后,建立起揭示研究对象定量的规律性的数学关系式。一般采用以下六个步骤完成:确定研究对象根据研究对象的特点,确定研究对象属哪类自然事物或自然现象,从而确定使用何种数学方法与建立何种数学模型。...
数学建模学习方法
答：新知识的接受,数模能力的培养主要在课堂上进行,所以要特别重视课内的学习效率,寻求正确的学习方法。本文将从课内重视听讲、课后及时复习、适当多做题、养成良好的解题习惯、调整心态等方面,为大家介绍数学建模学习方法。课内重视听讲上课时要紧跟老师的思路,积极展开思维预测下面的步骤,抓住基础知识和基本技能的学习。
如何学习数学建模?
答：要学习数学建模，可以按照以下步骤进行：1. 学习数学基础知识：数学建模需要一定的数学基础，包括代数、几何、概率与统计等。确保你对这些基础概念和技巧有一定的理解。2. 熟悉数学建模的方法和步骤：了解数学建模的常用方法和步骤，包括问题定义、假设建立、模型构建、模型求解和结果分析等。学习如何将实际...
四个方法助你自学数学建模
答：书中自有黄金屋,阅读《数学建模算法与应用》、《数学模型》等经典书籍,可以积累实战经验,提高数学建模能力。这些书籍不仅可以帮助你掌握数学建模的基本方法,还可以让你了解数学建模的应用领域。参加数学建模竞赛实战演练不可少,参加全国或美国大学生数学建模竞赛,可以检验自己的实力并提升技能。在竞赛中,你可以学习到...
数学建模的六个步骤
答：数学建模关键是提炼数学模型，所谓提炼数学模型，就是运用科学抽象法，把复杂的研究对象转化为数学问题，经合理简化后，建立起揭示研究对象定量的规律性的数学关系式）或方程式。这既是数学方法中最关键的一步，也是最困难的一步。提炼数学模型，一般采用以下六个步骤完成：🔍确定数学模型类别根据研究...
建立数学模型的方法和步骤
答：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...
初中生的数学建模活动包含哪些步骤
答：数学建模的概念及相关知识 1、数学建模是指将实际问题抽象成数学模型，并通过对模型的分析和计算来解决实际问题的过程。它是现代科学和工程领域中广泛应用的一种方法，也是解决复杂问题的重要手段之一。2、数学建模的应用范围广泛，涵盖了自然科学、社会科学、工程技术等各个领域。例如，在物理学中，数学建模...