在大學-數學建模

數學建模–迴歸與預測

//2014年5月6日 迴歸與預測是數學建模的一大類問題。其主要思路有基於模型和基於資料兩大類。 基於模型: 即利用先驗知識建立模型,再用模型 learn 這些資料,得出引數。 1)微分方程模型。 2)如bayes網路,馬爾科夫鏈,條件隨機場,HMM等 3)其他模型 基於資料: 插值與擬合 迴歸模型 […]

數學建模高階方法(三):灰色關聯分析,復相關係數

//2014年9月4日 // 在對指標進行關聯性分析時可以採用迴歸分析,灰色關聯度分析,以及優勢分析等方法。但考慮到迴歸分析需要大量資料,計算量大級及可能出現反常情況等缺陷,因此本文選擇關聯度分析的辦法,來分析葡萄理化指標與葡萄酒理化指標關聯程度,進而分析其間的聯絡。 同時,由於需要用較多的葡萄理化 […]

數學建模高階方法(二):層次分析熵權法

//2014年5月29日 //2014年6月16日 題目:熵權法在銀行經營績效綜合評價中的應用 http://www.doc88.com/p-21574538813.html 摘錄: 在校賽時我們組也用了熵權法,注意多指標要先算相關性。多的就用主成分分析法。 熵權法的結果有一個問題就是最後權重計算出 […]