2024年数学建模国赛 35个优秀算法模型优秀论文,备战2024年数学建模国赛目录

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目录

1、博弈论

2、层次分析法(AHP)

3、插值算法

4、动态规划

5、典型相关分析

6、多元回归

7、方差分析

8、灰色关联分析

9、灰色预测

10、决策树

11、聚类模型

12、逻辑回归

13、粒子群算法

14、马尔科夫模型

15、模糊综合评价

16、模拟退火

17、蒙特卡洛模拟

18、拟合模型

19、排队论

20、神经网络

21、时间序列ARMA模型

22、图论Dijkstra模型

23、图论Floyd算法

24、TOPSIS法

25、微分方程

26、小波分析

27、相关系数

28、线性规划

29、元胞自动机

30、遗传算法

31、蚁群算法

32、因子分析

33、逐步回归

34、主成分分析

35、支持向量机(SVM)


1、博弈论

  • 章节概述:介绍博弈论的基本理论和策略分析方法,探讨其在经济学、社会科学中的应用。实例包括市场竞争、国际关系,分析如何通过博弈论模型预测参与者的策略选择。

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2、层次分析法(AHP)

  • 章节概述:详细讲解层次分析法的步骤与应用,探讨如何通过分解复杂问题进行多指标决策。实例包括工程项目评估、管理决策中的应用,分析层次分析法在不确定环境中的优势。

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3、插值算法

  • 章节概述:讲解不同插值方法(如线性插值、多项式插值、样条插值)的原理及应用。探讨插值算法在数据缺失处理、信号处理中的应用,案例包括曲线拟合、图像变换。

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4、动态规划

  • 章节概述:深入探讨动态规划的基本原理及其在多阶段决策中的应用。实例包括库存管理、项目调度,详细分析如何通过动态规划方法优化决策过程。

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5、典型相关分析

  • 章节概述:详细讲解典型相关分析的原理及其在变量组间关系分析中的应用。实例包括教育研究、健康数据分析,探讨如何通过典型相关分析揭示变量之间的潜在关联。

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6、多元回归

  • 章节概述:讲解多元回归分析的基本理论,探讨在多变量条件下如何建立预测模型。案例分析包括经济指标预测、市场分析,讨论如何通过多元回归模型揭示变量之间的关系。

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7、方差分析

  • 章节概述:介绍方差分析的基本概念和方法,探讨其在多组数据比较中的应用。实例包括在农业实验、市场研究中的应用,分析如何通过方差分析评估不同因素对结果的影响。

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8、灰色关联分析

  • 章节概述:详细讲解灰色关联度的计算方法,探讨其在变量相似性分析中的应用。实例分析包括在复杂系统中评估不同因素的影响力,应用于工业控制和经济决策。

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9、灰色预测

  • 章节概述:讲解灰色系统理论及其在不确定环境下的预测方法。探讨灰色预测模型在经济预测、环境变化分析中的应用,展示如何在数据不完整或样本量少的情况下做出有效预测。

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10、决策树

  • 章节概述:讲解决策树模型的构建方法及其在分类、回归问题中的应用。实例包括客户分类、风险评估,探讨如何通过决策树模型进行有效的决策支持。

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11、聚类模型

  • 章节概述:阐述聚类分析的基本概念和常用算法(如K-means、层次聚类)。讨论聚类模型在客户细分、图像处理中的应用,分析如何通过优化聚类结果提高模型的精度。

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12、逻辑回归

  • 章节概述:详细解释逻辑回归模型的构建及其在分类问题中的应用。分析逻辑回归在二分类问题(如疾病诊断、信用风险评估)中的预测效果,并探讨模型的优化与正则化技术。

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13、粒子群算法

  • 章节概述:介绍粒子群算法的原理,及其在解决多目标优化问题中的优势。分析粒子群算法在工程设计、函数优化中的应用,并探讨其在多维搜索空间中的表现。

备战2024数学建模国赛(模型十三):粒子群算法 优秀案例(一)制动器试验台的计算机控制方法分析与设计_数学建模竞赛粒子群-CSDN博客

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14、马尔科夫模型

  • 章节概述:介绍马尔科夫链及其在状态转移过程中应用的理论基础。探讨马尔科夫模型在预测系统状态、评估长期平稳状态和决策优化中的广泛应用。包括实际案例分析,如市场行为预测和客户流失率评估。

备战2024数学建模国赛(模型十四):马尔科夫模型 优秀案例(一)大型百货商场会员画像描述_大型百货商场会员画像描绘数学建模-CSDN博客

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15、模糊综合评价

  • 章节概述:探讨模糊数学理论在综合评价中的应用,介绍模糊综合评价的步骤和方法。通过具体案例(如质量评估、风险评估)展示如何在多指标、多因素条件下做出合理决策。

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16、模拟退火

  • 章节概述:深入分析模拟退火算法的原理及其在求解全局优化问题中的应用。讨论算法在避免局部最优解中的优势,案例包括复杂系统的优化设计、工业控制中的应用。

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17、蒙特卡洛模拟

  • 章节概述:详解蒙特卡洛模拟的基本概念和随机数生成技术,探讨其在风险评估、定价、库存管理中的应用。包括如何利用蒙特卡洛方法进行复杂系统的模拟和预测,以及案例研究。

备战2024数学建模国赛(模型十七):蒙特卡洛模拟 优秀案例(一)基于多原则比较和蒙特卡洛模拟的 RGV 动态调度模型_rgv调度-CSDN博客

备战2024数学建模国赛(模型十七):蒙特卡洛模拟 优秀案例(二)基于多原则比较和蒙特卡洛模拟的 RGV 动态调度模型-CSDN博客


18、拟合模型

  • 章节概述:探讨数据拟合的基本概念及常用方法,介绍如何通过曲线拟合、回归分析建模数据关系。包括拟合模型在科学实验、工程设计中的应用,详细讲解模型选择与误差分析。

备战2024数学建模国赛(模型十八):拟合模型 优秀案例(一)高温作业服设计-CSDN博客

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19、排队论

  • 章节概述:深入分析排队论的基本理论和模型,探讨其在服务系统中的应用。实例包括通信网络、交通系统中的排队分析,讨论如何通过排队模型优化资源配置和服务效率。

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20、神经网络

  • 章节概述:探讨人工神经网络的结构及其在模式识别、回归分析中的应用。深入分析前馈神经网络、反向传播算法的原理,并通过实例讲解神经网络在图像识别、语言处理中的实际应用。

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21、时间序列ARMA模型

  • 章节概述:讲解ARMA模型的基本结构和参数估计方法。探讨时间序列分析在经济预测、工程信号处理中应用,深入分析如何利用ARMA模型预测系统的未来趋势。

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22、图论Dijkstra模型

  • 章节概述:深入分析Dijkstra算法的原理及其在求解单源最短路径问题中的应用。实例包括GPS导航系统、物流路径优化,探讨如何通过Dijkstra算法提高路径选择效率。

备战2024数学建模国赛(模型二十二):图论Dijkstra模型 优秀案例(一)小区开放对道路通行的影响-CSDN博客

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23、图论Floyd算法

  • 章节概述:详细介绍Floyd算法的基本原理及其在最短路径问题中的应用。探讨该算法在网络优化、交通规划中的实际应用,实例包括城市交通优化、通信网络设计。

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24、TOPSIS法

  • 章节概述:介绍TOPSIS法的基本原理及其在多指标决策中的应用。实例包括项目评估、供应链管理,分析如何通过TOPSIS法选择最优方案。

备战2024数学建模国赛(模型二十四):TOPSIS法 优秀案例(一)淡水养殖池塘水华发生及池水自净化研究-CSDN博客

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25、微分方程

  • 章节概述:介绍常微分方程与偏微分方程的基本概念及求解方法。探讨微分方程在描述自然现象、工程问题中的应用,实例包括人口增长模型、物理过程模拟。

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26、小波分析

  • 章节概述:深入探讨小波变换的原理及其在信号处理中的应用。详细讲解如何利用小波分析进行图像去噪、压缩,实例分析包括数据分析、图像处理中的应用。

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27、相关系数

  • 章节概述:解释相关系数的概念,介绍不同类型的相关系数(如皮尔逊相关、斯皮尔曼相关)。探讨相关分析在数据探索、因果关系推断中的应用,案例包括金融数据分析和市场调研。

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28、线性规划

  • 章节概述:深入讲解线性规划问题的构建与求解,介绍单纯形法和对偶理论。通过实际案例(如生产规划、资源分配)展示线性规划在优化问题中的应用。

备战2024数学建模国赛(模型二十八):线性规划 优秀案例(一)高等教育学费标准探讨的最优化模型_家庭支出与孩子教育支出的均衡问题数学建模-CSDN博客

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29、元胞自动机

  • 章节概述:探讨元胞自动机的基本概念及其在模拟复杂系统中的应用。实例包括交通流模拟、生态系统演化,分析如何通过元胞自动机模型描述系统的动态行为。

备战2024数学建模国赛(模型二十九):元胞自动机 优秀案例(一)小区开放对道路通行的影响-CSDN博客

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30、遗传算法

  • 章节概述:深入探讨遗传算法的基本原理和操作步骤,包括选择、交叉和变异。应用于解决复杂优化问题,如旅行商问题和资源分配。包括遗传算法在不同领域(如工程设计、调度问题)中的具体实现及案例。

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备战2024数学建模国赛(模型三十):遗传算法 优秀案例(四)多无人机对组网雷达的协同干扰-CSDN博客


31、蚁群算法

  • 章节概述:介绍蚁群算法的生物学背景和算法流程,重点讨论其在组合优化问题中的应用。实例分析如路径优化、物流配送,并探讨算法的改进与变种。

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32、因子分析

  • 章节概述:讲解因子分析的基本概念及其在数据降维中的应用。实例分析包括社会调查、金融市场分析,探讨如何通过因子分析提取数据中的潜在结构。

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33、逐步回归

  • 章节概述:探讨逐步回归方法在变量选择中的应用,逐步建立最优预测模型。包括逐步回归在经济数据建模、市场分析中的应用案例,以及如何避免多重共线性的问题。

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34、主成分分析

  • 章节概述:讲解主成分分析的基本原理及其在数据降维中的应用。实例包括图像处理、金融数据分析,探讨如何通过主成分分析减少数据维度,提取主要特征。

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35、支持向量机(SVM)

  • 章节概述:探讨支持向量机的原理及其在分类和回归问题中的应用。详细讲解SVM在高维空间中的优势,案例包括文本分类、图像识别中的应用。

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