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数学建模方法分类

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。

2数学建模方法一

层次分析法比较合适于具有分层交错评价指标的目标系统，而

且目标值又难于定量描述的决策问题。其用法是构造推断矩阵，

求出其最大特征值。及其所对应的特征向量W，归一化后，即为

某一层次指标关于上一层次某相关指标的相对重要性权值。

层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直

至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解

推断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某

元素的优先权重，最后再加权和的方法递归并各备择方案对总目

标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。

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3数学建模方法二

回归分析：对具有相关关系的现象，依据其关系形态，选择一

个合适的数学模型，用来近似地表示变量间的平均变化关系的一

种统计方法(一元线性回归、多元线性回归、非线性回归)，回归

分析在一组数据的基础上研究这样几个问题：建立因变量与自变

量之间的回归模型(经验公式);对回归模型的可信度进行检验;推

断每个自变量对因变量的影响是否显著;推断回归模型是否合适

这组数据;利用回归模型对进行预报或控制。相对应的有线性回归、

多元二项式回归、非线性回归。

逐步回归分析：从一个自变量开始，视自变量作用的显著程度，

从大到地依次逐个引入回归方程：当引入的自变量由于后面变量

的引入而变得不显著时，要将其剔除掉;引入一个自变量或从回归

方程中剔除一个自变量，为逐步回归的一步;关于每一步都要进行

值检验，以保证每次引入新的显著性变量前回归方程中只包涵对

作用显著的变量;这个过程反复进行，直至既无不显著的变量从回

归方程中剔除，又无显著变量可引入回归方程时为止。(主要用

SAS来实现，也可以用matlab软件来实现)。

4数学建模方法三

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数学建模是一种数学的思索方法，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。数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里

的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包涵抽

象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但

包括外在形态，内在机制的描述，也包括猜测，试验和解释实际

现象等内容。依据具体问题采纳不同的模型。因为数学建模方法

是用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题本质属性的

抽象而又简洁的刻划，它或能解释某些客观现象，或能猜测将来

的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优

策略或较好策略。用模型分析实际事物，锻炼我们的革新能力。

数学建模的目的是构建数学建模意识，培养同学创造性思维能

力，在诸多的思维活动中，革新思维是最高层次的思维活动，是

开拓性、创造性人才所必须具备的能力，培养创造性思维能力，

主要应培养同学灵活运用基本理论解决实际问题的能力，在数学

教学中培养同学的建模意识实质上是培养、发展同学的创造性思

维能力，因为建模活动本身就是一项创造性的思维活动，它既具

有一定的理论性，又具有较强的施行性，还要求思维的深入性和

灵活性，而且在建模活动过程中，能培养同学独立、自觉地运用

所给问题的条件，寻求解决问题的最正确方法和途径

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以上就是数学建模方法分类的相关建议，希望能帮助到您。

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