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数学建模
宾馆定价问题 某宾馆有150间客房，经过一段时间的经营实践，该宾馆经理得到一些数据：如果每间客房定价为200元，入住率为55％；定价为180元，入住率为65％；定价为160元，入住率为75％；定价为140元，入住率为85％。欲使每天的收入最高，问每间客房的定价应为多少？
75430发布于 2020-08-13 - 来自专栏CSDN小华
数学建模--旅行商
旅行商问题（TSP，Traveling Salesman Problem）是数学建模中的一个经典组合优化问题。 数学模型 标准的TSP可以描述为以下数学模型： 设 nn 个城市分别为 C1,C2,…,CnC1,C2,…,Cn，任意两个城市 ii 和 jj 之间的距离已知，记为 dijdij。 旅行商问题的数学模型在其他领域（如生物信息学、材料科学）的应用研究有哪些？ 旅行商问题（TSP）作为经典的组合优化问题，其数学模型在多个领域中得到了广泛应用。
1K10编辑于 2024-10-16 - 来自专栏CSDN小华
数学建模--随机森林
在线性关系建模和小样本处理方面的限制：随机森林在建模线性关系和处理小样本数据方面存在一定限制。 模型解释性较差：随机森林的模型解释性较差，这可能会影响对其决策过程的理解。 随机森林在处理大数据集、特征重要性检测、抗噪声能力和鲁棒性方面表现出色，但在运行时间、对噪声数据的敏感性、结果不可重复性以及在线性关系建模和小样本处理方面的限制等方面存在劣势。
1.1K11编辑于 2024-10-16 - 来自专栏CSDN小华
数学建模--禁忌搜索
python代码示例 import random # 定义距离矩阵 distance_matrix = [ [0, 2, 9, 10], [1, 0, 6, 4], [15, 7, 0, 8], [6, 3, 12, 0] ] # 计算路径总距离 def calculate_distance(path, distance_matrix): distance
70510编辑于 2024-10-16 - 来自专栏CSDN小华
数学建模--聚类分析
数学建模中的聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组，使得同一组内的对象尽可能相似，而不同组的对象尽可能不同。这种方法的主要目的是通过分析数据的内在结构来发现数据中的潜在模式和规律。 常用的数学公式和方法： K-means聚类算法： 误差平方和准则函数：用于评价聚类性能。其公式为： 其中，CiCi 是第 ii 个簇，μiμi 是第 ii 个簇的中心。 结论 数学建模中的聚类分析是一种强大的工具，能够帮助我们从复杂的数据中发现有意义的结构和模式。通过合理选择距离度量、聚类算法以及评估方法，可以有效地进行数据聚类并获得有价值的洞察。 数学建模中的聚类分析在市场细分中的具体应用案例是什么？ 在数学建模中，聚类分析是一种无监督学习技术，通过将数据集分成若干组（即聚类），使得同一聚类内的数据点尽可能相似，而不同聚类间的数据点尽可能不同。
62610编辑于 2024-10-16 - 来自专栏全栈程序员必看
数学建模的一些方法_对数学建模的认识
一，数学模型分类 本人在大学时期 待了两年的数学建模社团，也参加过国赛，最近有些许感性，想以此纪念一下。 首先，既然是数学建模，就离不开模型，具体的模型有哪些呢？ 二、建模方法分类 常用的方法有： 1.类比法、2.二分法、3.量纲分析法、4.图论法；5.差分法、6.变分法、7.数据拟合法、8.回归分析法 9.数学规划法(线性规划，非线性规划，整数规划，动态规划，目标规划 3、量纲分析法 量纲分析法常用于定性地研究某些关系和性质，利用量纲齐次原则寻求物理量之间的关系，在数学建模过程中常常进行无量纲化。 4、图论法 图论方法是数学建模中一种独特的方法，图论建模是指对一些抽象事物进行抽象、化简，并用图来描述事物特征及内在联系的过程，也是数学建模的一个必备工具。 6、变分法（使用较少） 变分法用于处理函数的函数的数学领域，即泛函问题，和处理数的函数的普通微积分相对。 泛函可以通过未知函数的积分和它的导数来构造，最终寻求的是极值函数。
2.7K10编辑于 2022-11-09 - 来自专栏全栈程序员必看
数学建模之方差分析模型_数学建模层次分析法
数学建模之方差分析 方差分析(Analysis of Variance, ANOVA) 应用场景 单因素方差分析 Matlab实现——anova1 多重比较 双因素方差分析 Matlab 例如： 参考文献 [1] 司守奎.数学建模算法与程序[M].海军航空工程学院, 2007 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
1.3K11编辑于 2022-11-04 - 来自专栏巴山学长
层次分析法在数学建模中的matlab实现【数学建模】
前言：MATLAB是数学建模比赛中较受欢迎的一种编程语言，为了满足一些参加数学建模比赛小伙伴的需求，我们创建了这个专题，并会在接下来的一段时间里定期地为大家推送一些算法文章。 今天我们学习的是数学建模中的层次分析法。 一、层次分析法的介绍 层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称 AHP），最早是由美国运筹学家 T. L. 方案层单排序权值:') fw w=fw*zw;%层次总排序 [m,n] = max(w); disp((sprintf('最终选择的方案为方案%d',n))) 本期内容由小编编程手撰写，编程手有丰富的数学建模与 鉴于此，matlab爱好者公众号计划推出【数学建模】系列，将逐一揭开数学建模的“神秘”面纱，与大家一起在数学建模的海洋里畅游。 若您有过数学建模的获奖经历，并有一定的matlab编程基础，欢迎将您的成功经验整理成文推送给我们与大家分享。
3.4K20发布于 2021-04-22 - 来自专栏学习成长指南
数学建模之MATLAB使用
举一个很简单的例子，我们在高等数学里面的微积分学习时经常求不定积分，也就是原函数，这个过程实际上进行的就是符号运算，我们通过对一些变量字符x等等的运算，最后得出一个表达式； 或者说是高等数学里面的微分方程 我们只需要把元素使用双引号修饰以后，放到矩阵里面就可以了； （5）单引号使用 这个就是前面提到的不同之处，这个也是我们输入什么，就会输出什么，但是打开工作区就可以发现，这个是一个1*11的字符； （6）
29710编辑于 2025-02-24 - 来自专栏Yui编程知识
【数学建模】MATLAB快速入门
MATLAB的矩阵运算 创建一个1行6列的矩阵： a = [1 3 5 7 9 11] 对矩阵中的每个元素都加上3 b = a+3 正常在线性代数的课程都会讲，矩阵的相加只能是同类型的矩阵，所有这里MATLAB
52310编辑于 2024-10-16 - 来自专栏笔记c
数学建模——熵权法
4.计算信息熵冗余度 计算第j项指标的信息熵冗余度 5.计算各指标权重 计算第j项指标的权重 6.计算综合得分 计算第i个评价对象的综合得分 四、应用例题分析 成绩评价 判断下列同学的综合成绩排名 语文（150） 数学（150） 英语（150） 物理（110） 化学（100） 生物（90） A同学 80 90 90 70 90 90 B同学 60 90 100 70 90 80 C同学 70 计算变异性指标 计算第j项指标下第i方案指标值的比重 3 计算信息熵 计算第j项指标的信息熵值 4 计算信息熵冗余度 计算第j项指标的信息熵冗余度 5 计算各指标权重 计算第j项指标的权重 6 y(:,j)=(ymax-ymin)*(xmax(j)-x(:,j))/(xmax(j)-xmin(j))+ymin; end end 熵权法.xlsx 语文（150） 数学
27.3K46编辑于 2022-11-15 - 来自专栏CSDN小华
数学建模--支持向量机
在实际应用中，支持向量机（SVM）与其他机器学习算法（如随机森林、梯度提升树）相比具有以下优势和劣势： 优势： 严格的数学理论支持：SVM有严格的数学理论支持，可解释性强，不依靠统计方法，从而简化了通常的分类和回归问题 增量学习是一种逐步构建模型的方法，每次只更新部分数据，而不是一次性加载整个数据集。这种方法特别适用于大规模数据集，可以有效减少内存占用和计算时间。
65110编辑于 2024-10-16 - 来自专栏学习笔记
数学建模——线性回归模型
6.解释结果： 分析模型的参数估计，理解自变量与因变量之间的关系。通过检查参数的符号和大小，可以了解自变量对因变量的影响方向和程度。 7.预测与应用： 利用拟合好的模型进行预测或者应用。 如果假设不成立，可能需要对模型进行修正或者选择其他的建模方法。 添加常数项 X = sm.add_constant(X) # 拟合线性回归模型 model = sm.OLS(y, X).fit() # 绘制残差图 plt.figure(figsize=(12, 6) model.fittedvalues, color='red') plt.tight_layout() plt.show() # 绘制参数估计的置信区间 plt.figure(figsize=(8, 6)
94510编辑于 2024-06-15 - 来自专栏学习成长指南
数学建模--MATLAB基本使用
二维图形的绘制 二维图形的绘制要是用这个plot函数，我们通过这个例子来认识一下函数的使用方法，以sin1/x为例吧： （1）这个地方我们只绘制了-1~1范围里面的函数图像，这样便于观察函数的效果，学过高等数学的同学们对于这个函数就非常的熟悉 求导运算 MATLAB里面可以调用diff函数求函数的导函数； 例如diff(f,x,5)就是求符号函数f在x这个点处的5阶导数； 接下来我们使用MATLAB求一下y=x^2*exp(-x)的3阶导数； 6. MATLAB实现函数的泰勒幂级数展开 taylor里面就是我们要展开的函数表达式； 6.MATLAB积分实验 我们使用int(s,x)就是表示对s表达式里面的x进行积分； 顺便提一句：无论是积分求解还是极限的求解 ，我们都是使用inf代表无穷； 下面是例子： （需要了解的是这个不定积分的求解是没有常数项的（实际上数学里面的求解是由常数的）） 当然，MATLAB也是可以计算定积分的： 对于积分的上下限，我们在int 笔者使用的是旧版本的教材，但是用的是新版MATLAB，2023里面可能会因为不支持原来的某些符号而报警告，但是我们依然是能够得到结果的； D2y表示的是2阶导，D3y表示的是3阶导，以此类推； （3）y''-6y
64410编辑于 2025-02-24 - 来自专栏CSDN小华
数学建模--微分方程
在数学建模中，微分方程模型是一种极其重要的方法，广泛应用于各种实际问题的描述和解决。微分方程模型通过建立变量及其变化率之间的关系，可以预测和分析系统的行为。 结论 微分方程模型在数学建模中具有重要地位，它不仅能够全面深刻地揭示实际事物内在的动态关系，还能帮助我们做出相应的决策或对未来进行预测。 通过合理选择和应用不同的微分方程模型，可以有效地解决各类实际问题，提高建模的准确性和实用性。 如何在数学建模中准确识别和选择合适的微分方程模型？ 常微分方程（ODE）与偏微分方程（PDE）在数学建模中的优缺点分别是什么？ 在数学建模中，常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）各有其优缺点。 例如，对于需要高精度和稳定性的复杂问题，龙格-库塔法和多步法是较好的选择； 数学建模中微分方程模型的最新研究进展有哪些？
1.8K10编辑于 2024-10-16 - 来自专栏学习成长指南
数学建模~~多目标规划
有的时候求最小值，其实实际过程中这个偏差变量我们一眼就可以看出来，而且无论是正偏差变量还是负偏差变量，这个具体的数值都是一个正数； 上面的这个就是理论值56万元，50万就是低于这个理论值，产生的就是负偏差变量6， 的大于等于号变成等于号，因为在这个偏差变量的加持下，我们已经考虑到了这个误差，所以这个时候是可以取到等号的 （4）优先因子 这个优先因子就是重要性的意思，这个题目里面我们假设他们的重要性是一致的； 我们上面就是这个数学模型的数学语言 小于的话就是负偏差变量，所以这个地方就是d的右上角有一个负号； 通过这里我们就可以得出多退少补的一个规律，就是正偏差变量的前面是减号，负偏差变量的前面是加号（通过这个可以辅助我们记住偏差变量前面的符号）； 3.数学建模 optimvar创建优化变量，使用这个optimproblem关键字创建优化问题； （为了方便大家记忆这个关键字，简单介绍，这个optim就是英文单词optimistic简写，这个单词的意思就是乐观的，在数学建模里面就有这个优化的意思 表示的是正偏差变量，dp表示的是负偏差变量，p.Constraints.cons1表示的是第一个约束条件，cons2表示的就是第二个约束条件，为了简单，我们可以把多个约束条件放到一个中括号里面去； （6）
30710编辑于 2025-02-24 - 来自专栏数学建模必知必会
如何快速准备数学建模？
数学建模不仅是解决复杂现实问题的一种有效工具，也是许多学科和行业中的关键技能。从工程、经济到生物、环境等多个领域，数学建模为我们提供了将实际问题转化为数学形式，并利用数学理论和方法进行求解的强大能力。 作为一名从事数学建模多年的博主，专注数学建模已有五年时间，期间参与了数十场不同规模的建模比赛，积累了丰富的经验。无论是模型原理、建模流程，还是各类题目分析方法，我都有深入的理解。 大多数数学建模比赛（如美国大学生数学建模竞赛、全国数学建模竞赛等）都采用了团队协作的形式，且通常每队只有三人。如何根据个人优势明确分工，并确保各角色的职责清晰，便能提高工作效率，减少混乱与冲突。 数学建模核心：建模手是整个建模过程的“思想领袖”，承担着提出问题、设计模型、求解并分析结果的责任。没有合适的模型和有效的求解方法，整个建模任务无法完成。因此，建模手需要具备扎实的数学功底与算法能力。 查阅经典案例： 如果无法直接确定模型，可以参考往届优秀论文或经典教材（如《数学建模算法与应用》）。公众号-数学建模岛可免费领取：以上建模资料均可以免费在'数学建模岛'公众号下载，输入软件名称即可下载。
68732编辑于 2025-01-08 - 来自专栏CSDN小华
数学建模--拟合算法
拟合算法是数学建模和数据分析中的一种重要方法，其目标是找到一个函数或曲线，使得该函数或曲线在某种准则下与给定的数据点最为接近。拟合算法可以用于数据预处理、模型选择和预测等多个领域。 理解拟合与插值的区别，并掌握常用的拟合算法及其应用场景，对于进行有效的数据建模和分析至关重要。 最小二乘法在不同数据分布下的性能表现如何？ 此外，构造的曲线是二次连续的，这意味着在每两个相邻数据点之间插入一段三次函数，并且这些函数满足一定的数学条件，从而确保整体曲线的平滑性。
1.7K10编辑于 2024-10-16 - 来自专栏全栈全栈
用 Python 做数学建模
前言 这里是用python解决数学建模的一些问题，用到的是python3.x，scipy，numpy和matplotlib。 先补充一些基本的数据知识。 np.array([(1,2),(3,4)],dtype=[('a','<i4'),('b','<i4')]) >>> x['a'] array([1, 3]) 正文 补充完一些基础的数据知识就开始接触真正的数学建模用到的类型知识了 这里不讨论具体问题，只涉及数学方程转换成函数语言进行求解的过程，参考书籍：数学建模算法与应用。 ? '' 2 max： z = 4x1 + 3x2 3 st: 2x1 + 3x2<=10 4 x1 + x2 <=8 5 x2 <= 7 6
2K21发布于 2020-03-17 - 来自专栏学习成长指南
数学建模---Matlab学习笔记
这个就是小猫走出山洞的平均时间； （3）二分法求解零点问题 我们这个二分法类似于变成里面的二分查找；由图像可得到，ab分别是函数图像的两个端点，二分法就是取出ab的中点c，让ac两点的函数值相乘（就是利用数学里面的零点存在定理 *4的方阵，我们想要取出来这个方阵的第r行数据，如果r小于4的话我们肯定是能够正常取出来的，但是我们的r大于4，就会报错，我们使用try-catch语句，如果越界，就让他返回一个空向量，这个时候我们的6已经越界了
20110编辑于 2025-02-24
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