模型建立与求解
数学建模流程
数学建模流程数学建模是指通过材料、理论、方法等综合分析来获取问题的内在规律及其运行机制，并通过运用数学工具和算法来解决实际问题的过程。
数学建模流程主要包括问题分析、模型建立、模型求解和模型评价四个步骤。
问题分析是数学建模的第一步。
在这一步中，需要准确理解问题陈述，并确定问题的具体要求。
在分析问题时，要对问题的背景、目标、约束条件、变量等因素作适当的调研和分析。
问题分析的关键是抽象问题，即将实际问题转化为数学问题。
模型建立是数学建模的核心步骤之一。
在这一步中，需要根据问题的特点选择合适的数学模型。
数学模型由问题变量、约束条件以及目标函数等要素构成。
建立模型的过程需要运用数学知识和技巧，例如微积分、概率统计、线性代数等。
模型的建立要建立在严格的数学推理基础上，确保模型的合理性和准确性。
模型求解是数学建模的重要步骤之一。
在这一步中，需要确定求解模型的方法和算法。
数学建模常用的求解方法有解析法、数值法和优化算法等。
根据具体问题的特点和难度，在数学分析和计算机编程等方面运用相应的方法和技术进行求解。
求解模型的过程中，需要进行一系列的计算和推理，同时要对求解结果进行判断和验证，确保结果的可靠性。
模型评价是数学建模的最后一步。
在这一步中，需要对模型的结果进行评价和分析。
模型评价的目的是检验和验证模型的有效性和适用性。
评价模型的标准通常有模型拟合度、模拟误差、模拟精度等。
通过评价模型，可以得出结论和建议，为实际问题的决策和解决提供参考。
总体而言，数学建模是一个循序渐进的过程，需要将抽象的实际问题转化为数学问题，并运用数学知识和方法进行建模和求解，最后通过对模型结果进行评价和分析，得出相关结论和建议。
数学建模的流程不仅需要运用严谨的数学思维和逻辑推理，还需要具备良好的问题分析和综合分析能力，以及熟练的数学计算和计算机模拟技术。
只有在完整的数学建模流程中，才能得到准确、有效的问题解决方案。
数学规划模型的建立与求解(建模)
数学规划模型的建立与求解
一般地，优化模型可以表述如下：
min z f ( x ) s.t . gi ( x ) 0 ， i = 1, 2, , m
这是一个多元函数的条件极值问题，其中 x = [ x 1 , x 2 , … , x n ]。
许多实际问题归结出的这种优化模型，但是其决策变量个数 n 和约束条件
这4名同学约定他们全部面试完以后一起离开公司。假定现在时间是早上 8:00，问他们最早何时离开公司？
数学规划模型的建立与求解
Step 1. 寻求决策，即回答什么？ 1. 同学甲、乙、丙、丁的面试次序 1）同学甲、乙、丙、丁每个阶段面试的开始时间 2）先后次序 2. 离开时间 Step 2. 确定决策变量 1. 同学甲、乙、丙、丁参加第j阶段面试的开始时间ti,j； 2. 同学甲、乙、丙、丁面试结束时间：T1，T2，T3，T4 3. 离开时间：T=max{ T1，T2，T3，T4} 4. 先后次序：ri,j，0—1变量 5. 面试时间（已知）：ci,j Step 3. 确定优化目标 Min T
数学规划模型的建立与求解
张兴元 2009 年 3 月
数学规划模型的建立与求解
1．优化问题及其一般模型
优化问题是人们在工程技术、经济管理和科学研究等领域中最常遇到的 问题之一。例如： 设计师要在满足强度要求等条件下选择材料的尺寸， 使结构总重量最轻； 公司经理要根据生产成本和市场需求确定产品价格， 使所获利润最高； 调度人员要在满足物质需求和装载条件下安排从各 供应点到需求点的运量和路线，使运输总费用最低； 投资者要选择一些股票、债券下注，使收益最大，而风险最小 …………
数学规划模型的建立与求解
Step 4. 寻找约束条件
模型的建立与求解
三、模型的建立与求解1.不考虑降雨的角度的影响即在你行走的过程中身体的前后左右和上方都将淋到雨水。
参数与变量：d: 雨中行走的距离；t: 雨中行走的时间；v: 雨中行走的速度；a: 你的身高；b: 你的宽度;c: 你的厚度；q: 你身上被淋的雨水的总量；w: 降水强度（降雨的大小，即单位时间平面上降下雨水的厚度，厘米/时）行走距离d，身体尺寸不变，从而身体被雨淋的面积S=2ba+2ca+bc是不变的，可认为是问题的参数。
雨中行走的速度v，从而在雨中行走的时间t=d/v问题中是可以调节、分析的，是问题中的变量。
考虑到各参数取值单位的一致性，可得在整个雨中行走期间整个身体被淋的雨水的总量是：q=t*(w/3600)*s*0.01(m3)=(d/v)*(w/3600)*s* 10(L)模型中的参数可以通过观测和日常的调查资料得到。
设d=1000米,h=1.5米,b=0.5米,c=0.2米,可得S=2.2米方,再假设降雨强度w=2厘米/小时, v是模型中的变量。
模型表明：被淋在身上的雨水的总量与你在雨中行走的速度成反比。
若你在雨中以可能快的速度v=5米/秒向前跑，于是你在雨中将行走t=200秒。
由此，可得你身上被淋的雨水的总量为q=200×(2/3600)×2.2×10=2.44(升)仔细分析，这是一个荒唐的结果，你在雨中只跑了200秒的时间，身体上却被淋了2.44升的雨水（大约有四酒瓶的水量），这是不可思议的。
因此这表明，我们得到的这个模型用来描述雨中行走的人被雨水淋湿的状况是不符合实际情况的。
按照建模的程序，需要回到对问题所作的假设，推敲这些假设是否恰当。
这时我们发现不考虑降雨的角度的影响这个假设把问题简化得过于简单了。
2、考虑降雨角度的影响此时降雨强度已经不能完全描述降雨的情况了。
设雨滴下落的速度为 u（米/θ，显然，降雨强度将受降雨速度的影响，但它并不完全决定于降雨的速度，它还决定于雨滴下落的密度。
数学建模课数学模型的构建与求解
数学建模课数学模型的构建与求解教案主题：数学建模课数学模型的构建与求解一、引言在数学建模课中，学生需要学习如何构建和求解数学模型，这是培养学生综合运用数学知识和解决实际问题能力的重要内容。
本节课将介绍数学模型的构建与求解方法。
二、数学模型的构建1.问题定义在构建数学模型之前，首先需要明确问题的定义。
学生需要仔细阅读问题描述，理解问题所涉及的变量和条件。
2.变量选取根据问题定义，选择合适的变量来描述问题。
变量选择应符合问题实际，并能够进行数学建模和计算。
3.建立数学关系通过观察问题和分析，学生需要建立数学关系来描述问题。
可以运用数学公式、方程、不等式等进行数学建模。
4.模型验证建立数学模型后，需要进行模型验证。
学生可以通过数据对模型进行验证，或者根据问题的实际情况进行合理性判断。
三、数学模型的求解1.确定求解方法构建好数学模型后，学生需要选择合适的求解方法来解决问题。
求解方法可以是代数方法、几何方法、图论方法等。
2.进行计算根据所选的求解方法，进行具体的计算步骤。
学生需要运用所学的数学知识和技巧，进行计算和推理。
3.结果分析在得到数学模型的求解结果之后，学生需要进行结果的分析和解释。
分析结果的合理性，并讨论对问题的影响和解决方案的可行性。
四、案例分析1.案例背景选取一个与学生生活相关的实际问题，例如交通拥堵问题。
2.问题定义明确问题的定义，例如如何减少交通拥堵。
3.变量选取选择合适的变量来描述问题，例如交通流量、道路长度等。
4.建立数学关系根据问题定义和变量选择，建立数学关系来构建数学模型，例如建立交通流量与道路长度的数学关系。
5.求解模型选择合适的求解方法，例如通过图论或优化算法来求解模型。
6.结果分析分析求解结果的合理性，并讨论对交通拥堵问题的影响和解决方案的可行性。
五、总结与展望通过本节课的学习，使学生了解数学模型的构建与求解方法，并能运用所学知识解决实际问题。
希望学生能够在今后的学习和实践中，更加深入地掌握数学建模的技巧。
数学中的模型建立与求解
数学中的模型建立与求解模型建立和求解在数学中是非常重要的工作。
通过建立数学模型，我们可以描述和解决各种实际问题，从而推动科学和工程的发展。
本文将探讨数学中的模型建立与求解的过程，并介绍一些常见的数学模型解决方法。
一、模型建立的基本思路在数学中建立模型的过程，可以分为以下几个基本步骤。
首先，需要明确问题的背景和目标，了解问题涉及的具体内容和要求。
接下来，需要对问题进行抽象，将实际问题转化为数学问题。
这一步骤需要运用到数学的各个分支知识，比如代数、几何、概率等。
抽象过程中要注意将问题中的变量、约束条件等要素准确地转化为数学表达式。
最后，需要对建立的数学模型进行分析和验证，确保模型的合理性和适用性。
二、常见的数学模型建立方法对于不同类型的问题，有不同的数学模型建立方法。
下面介绍几种常见的数学模型建立方法。
1.线性规划模型线性规划是一种常见的数学模型，在经济学、管理学等领域中广泛应用。
线性规划模型的目标是在一定的约束条件下，最大化或最小化一个线性函数。
建立线性规划模型时，需要确定决策变量、目标函数和约束条件，并考虑到变量之间的线性关系。
2.微分方程模型微分方程模型是描述动态系统行为的数学模型，常常用来描述物理学、生物学等领域中的问题。
构建微分方程模型时，需要根据问题所涉及的变量和其变化规律，建立微分方程。
然后通过求解微分方程，得到系统的解析解或数值解。
3.概率模型概率模型主要用于研究随机事件和概率分布。
建立概率模型时，需要明确随机变量、概率分布和事件的关系。
通过分析概率模型，可以计算事件的概率、期望、方差等指标，并用于实际问题的决策和预测。
三、模型求解的方法模型建立之后，需要进行求解得到问题的解。
常见的模型求解方法有以下几种。
1.解析解法对于一些简单的数学模型，可以通过解析的方法得到准确的解析解。
解析法通常使用代数、几何等数学方法，将问题转化为方程求解或函数图形分析的问题，并通过求解方程或分析函数图像，得到问题的解析解。
模型的建立与求解
模型的建立与求解模型一的建立与求解根据2003-2013年海平面高度数据情况(附件一)，运用优化后的灰色模型 理论，Matlab 语言编程预测出2020年及2050年的海平面高度。
设2003年为第一年，第k 年的海平面高度记为 X 。
k ，则有原始数据列将原始数据累加，得到一次累加生成数列x (1) =(x ⑴(1), x (1)⑵，，x (1) (k))，t其中 x (1)(t) x (0)( n),t =1,2，…，kn z 4对x (t)建立微分方程为 dx © ax ⑴二u (其中a ，u 为待定系数)dt所以此时时间响应函数为x(t -1) =(x (0)(1) - U )e^t U a a 对叠加数据还原x (0)⑴二x(t) - x(t -1)得到海平面高度的预测曲线：由上预测曲线可以发现，在2024年时的预测海平面高度已经超过 450毫米, 这显然有悖于事实。
在这种预测方式下得到的预测结果偏离了海平面高度变化的 客观发展，说明灰色预测模型不适用于中长期的预测， 据此我们进行了修正，提 出了针对海平面上升x (0) =(X (0)(1)，x (0"2)，，x (0)(k))进行中长期预测的优化灰色模型。
优化模型灰色模型的时间响应函数，其形式可写为x(t - • C2由于上式变化速度过快导致了海平面预测值增长速度偏大，因而选取较缓慢的二次函数右支作为激励函数x(t^ at2 bt c (其中a，b，c为待定参数)(1)求解待定参数a，b，c令丫=[x(0)(1)，x(0)(2)，，x(0)(k)]T；U 二[a,b,c]T；广1a a aA=：：：k k b所以丫二A*C ,得U =(A T A)」A T Y用最小二乘法求得u⑵由于得到的是a，b，c的估值x(t)是一个近似表达式(与原数列区分)，对函数表达式x(t)进行离散，做差还原得到x(0)(t) : x(0)⑴=x(t) - x(t - 1)通过以上建立Matlab程序求解得x(t) =4.467t2• 25.56t 50.12由此得到了海平面预测的拟合图:图2用改进后的灰色模型预测深圳海平面高度从而得到2020年、2050年海平面预测高度分别为 181.905mm 和449.925mm. 计算2003-2013年的海平面预测值与实际值的相对误差，得下图由图可看出预测的海平面高度在实际高度上下波动， 幅度不是很大，在短期 预测得到的数据中是有一定的误差的，但对于长期预测应该是具有较好的效果。
最优化模型的建立与求解
最优化模型的建立与求解在现代社会中，各种资源的有限性和复杂性给企业和组织带来了难以解决的问题。
通过数学对各个问题进行建模，并对问题进行求解，是现代数学所解决的核心问题之一。
最优化模型的建立与求解，是一种有效的方法，可以帮助企业和组织更好地规划和管理资源。
一、最优化模型的概念与分类最优化模型是指根据给定的约束条件，通过建立数学模型，求解出最优的决策方案的过程。
按照求解的方式，最优化模型可以分为解析求解和数值求解。
解析求解是利用数学公式进行精确求解，其求解过程较为简单，但适用范围受限，只适用于一些简单的问题。
数值求解是通过计算机进行迭代计算得到方程的近似解或最优解的方法，较为适用于复杂的、高维度的问题，但是需要注意求解误差。
在实际的应用中，最常见的最优化模型有线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图论等。
其中，线性规划是一种最基本的最优化模型。
其建模过程简单，使用广泛，并且可以通过现有的算法求解。
整数规划是指限制决策变量为整数的线性规划问题，其求解过程相对于线性规划较为复杂，但可以处理更加真实的实际问题。
非线性规划是指决策变量在一定条件下满足非线性约束的最优化模型。
动态规划和图论是一种最优化模型，在解决多阶段决策和网络设计等问题中起着重要的作用。
二、最优化模型的建立方法最优化模型的建立是将实际问题转化为数学公式的过程。
建立方法一般分为以下三步。
1. 确定决策变量和约束条件在建立最优化模型时，需要先明确问题的量化指标，即问题包含哪些参量，以及这些参量之间的关系。
在确定决策变量时，需要考虑决策变量的意义、类型、数量以及相互之间的约束关系。
在确定约束条件时，需考虑问题本身的实际情况，遵循可行性原则，不违反现实约束条件。
2. 确定目标函数目标函数是最优化模型中最重要的部分，它描述了最终优化的具体内容和目标。
在确定目标函数时，应优先考虑问题的核心目标，为保证目标函数的正确性，可能需要对其进行重新构造、转化和调整，以使其符合实际情况。
数学模型的建立与求解
数学模型的建立与求解数学模型是通过对实际问题进行数学抽象和描述来进行分析和求解的工具。
在现代科学和技术领域中，数学模型广泛应用于生物、物理、化学、经济、管理、社会等多个领域。
通过数学模型的建立和求解，可以更好地理解和预测实际问题的发展趋势，并为实际问题的解决提供科学依据和指导。
本文将围绕数学模型的建立与求解进行详细探讨。
一、数学模型的建立数学模型的建立是将实际问题转化为数学问题的一个过程，主要包括以下几个方面：1. 问题的描述在建立数学模型时，首先需要对实际问题进行准确的描述。
问题的描述应该具体、清晰、明确、完整，同时需要考虑到问题的背景、条件、目标等方面的因素。
只有准确描述了问题，才能建立对应的数学模型。
2. 变量的定义在建立数学模型时，需要定义一定数量的变量。
变量通常是指与实际问题相关的物理量、质量、时间、空间等。
通过对这些变量的定义，方便后续建立数学方程进行分析和求解。
3. 建立数学方程建立数学模型的核心是建立数学方程。
数学方程可以是代数方程、微分方程、偏微分方程等。
在建立数学方程时，需要根据实际问题的特点和要求，选择合适的数学模型，建立相应的方程。
方程的建立需要合理运用数学知识和建模技巧，对问题进行抽象和理想化，同时需要注意方程的可行性和可解性。
4. 模型的验证建立数学模型后，需要对其进行验证。
验证的过程是检验问题解决方案的正确性和可行性。
验证可以通过理论推导、数据比对、实验验证等方式进行。
只有验证通过，才能认可数学模型的有效性和可靠性。
二、数学模型的求解数学模型的求解是对建立的数学方程进行求解，以找到符合实际问题的解决方案。
数学模型的求解通常可以分为以下几个步骤：1. 分析数学方程在对数学模型进行求解时，首先需要对所建立的数学方程进行分析。
分析数学方程可以得到方程的特点、性质、解的形式和范围等信息。
通过分析，可以确定数学方程是否可以求解，求解的方法和步骤。
2. 选择求解方法在对数学方程进行分析的基础上，需要选择合适的求解方法。
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1模型法背景建模
本文对于背景建模采用非模型方法，其关键在于灰度值选取的假设规则。
本文采用混合高斯背景建模方法。
用K个高斯模型来描述背景像素值的分布。
它的基本思想是，对于缓慢变化的背景，可以用正态分布来表征像素灰度值的变化。
每一个背景像素的值都可以通过多个正态分布的加权和来描述。
所有背景建模算法的目标都是建立能够有效地描述背景变化的模型。
相应地，衡量背景模型有效性的主要标准是模型对动态背景的鲁棒性。
混合高斯模型考虑到背景运动的多模型，因此较之其他算法具有对动态背景更好的鲁棒性。
下面以灰度视频为例来描述混合高斯模型的算法流程。
对于彩色图像，只需要对各个颜色通道分别建立混合高斯模型即可。
假设背景静止不动，理论上只需要一个整数值就足以描述某背景图像像素点
的灰度变化。
考虑到存在外界噪声，如摄像机噪声等因素，可以用一个高斯分布
N切，动来描述某像素点x的灰度统计信息。
N恤，动就是单高斯背景模型，其
中包含两个模型参数，均值尸与标准差6。
即使对于静止的背景，其成像灰度也
会随着时间的推移而逐渐发生缓慢的变化，这就要求我们所建立的背景模型的参
数必须随着时间不断更新。
为了适应背景变化，必须实时地更新模型参数。
以参
数尸为例，可以使用如下公式实现模型参数更新。
式中，μ为t时刻的均值，a为更新率，x‘为t时刻二像素点的灰度值。
单高斯模型通常只适合于一些静态不变场景，如室内场景，的背景建模，对
于动态场景无法获得准确的背景模型。
而基于背景运动通常是多模的这一观点，
采用多个高斯模型来模拟背景更加符合实际。
混合高斯模型，就是使用x个高斯
模型(x取3到s>来模拟某个像素点的灰度分布情况。
我们以像素点二为例，
在像素点x的混合高斯模型定义为
前景分割后处理的基本流程图如图所示
┌──────────────┐
│获取当前帧与背景帧的差分图像│
└──────────────┘
↓
┌──────────────┐
│增加阅值控制消除部分噪点│
└──────────────┘
↓
┌─────┐
│形态学处理│
└─────┘
↓
┌────────────┐
│获取较清晰运动图像│
└────────────┘
我们首先采用形态学的处理方法，先对前景图像进行膨胀操作，再对图像进行腐蚀操作。
处理完成后可填补部分空洞，但仍不可避免一些存在运动物体被割裂的情况。
这类问题主要可以分为两类，一类问题是在提取的前景物体中存在孔洞，检测时会误认为有多个目标存在，如图2.11-(a)所示;另一类问题是一个物体被分割成两个物体，二者不连通，如图2.12-(a)所示。
对于图2.11-(a)所示的第一类问题，只需要判断两运动物体的相对位置，当判断出一运动物体被另一运动物体包围时，则认为是孔洞造成的，不将其列入运动物体序列;对于图2.12-(a)所示的第二类问题，将所检出的前景前后物体伸缩一定像素值，若伸缩后与另一前景物体相交，且边界上的相交像素点百分数大于一阂值，则认为这两个前景物体是同一个运动物体。
通过改进的自适应参数更新背景建模，并经过f}值处理、形态学处理和前景
图像融合等一系列后处理，可以得到一幅较为清晰的、噪点较少的运动物体图像，
供后续处理过程使用。
阴影去除
在2.1节背景建模和2.2节运动物体分割、并完成后处理后，我们实现了对
前景运动物体的提取工作。
能够从图像序列中提取出运动物体是后续一切处理工
作的基础，而不准确地或是错误地提取出运动物体则会严重妨碍后续流程的处理
工作(Sun et al, 2010 ) a
由于阴影区域与背景区域的差异，它会被划分成运动物体，加之其运动轨迹
几乎完全与运动物体轨迹一致，且具有边缘的茹连，在很多时候，他都会被算法
判断成是运动物体的一部分。
这种误划分会导致运动物体外轮廓的畸形，运动物
体所占图像像素点数的剧增以及多个运动物体的茹连，直接影响后续处理的效
果。
综上，去除阴影区域是运动物体检测和分类过程中很重要的一个步骤。
阴影检测和去除的现有成果主要可以分为两大类，如图2.13所示。
由图可见，阴影检测和去除方法主要可以分为两大类:基于特征的方法
和基于模型的方法(Zha et al, 2007 )。
基于特征的方法又可以分为三种:提取RGB
空间中特征的方法、提取HSv空间中特征的方法以及提取纹理特征的方法。
RGB空间的方法的优点在于计算量小，但是在低分辨率图像中，颜色特征并不明显，此时RGB空间方法就失效了，需要对RGB空间进行变化，变成HSV空间再进行处理。
HSV 空间是用色度、饱和度和明度三个值来描述一幅图像的颜色信息。
这种基于HSV空间特征的阴影方法基于一个假设:阴影区域内的明度值会明显低于非阴影区域内的明度值，但是阴影区域内外色度值几乎不变。
基于HSV空间的阴影检测
HSV空间是指由色度(hue } H )、饱和度(saturation } S)和明度(value } V )
三个值来表示的颜色空间。
HST颜色空间实际上是对RGB空间描述的颜色进行变
换，把颜色描述在圆柱坐标系内。
圆柱的中心轴取值为自底部的黑色到顶部的白
色，在它们的中间是灰色。
绕这个轴的角度对应于“色度”，到这个轴的距离对
应于“饱和度”，而沿着这个轴的高度对应于“明度”。
这种对RGB空间的重新排
列，试图使得这种描述对亮度信息更加敏感，也显得更加直观。
基于HSV空间的阴影检测方法基于以下假设:
2.4.2基于运动估计的运动物体跟踪
视频图像序列是由在时间上相互间隔为帧周期的一系列图像构成的，交通视频的帧率一般是25f/s至30f/s，可见帧周期一般为1/25s到1/30s。
在摄像机固定不动的场景中，以这样的帧率采集的相邻两帧乃至数帧图像之间的变化程度都不会很大。
也就是说出现在当前帧中的运动物体很有可能在随后几帧中都出现在图像中相近的位置上，这就给我们进行运动物体运动估计创造了条件。
基于运动估计的跟踪方法，通过采用卡尔曼滤波思想，对物体在下一帧中出现的位置进行预测，再通过计算下一帧中运动物体区域和预测区域的重合情况来判断二者是否匹配。
其流程图如图2.18所示。
预估的运动物体出现区域的吻合程度来判断这二者是不是同一个运动物体，从而
完成对其的跟踪。
从图2.18中可以看出，在计算第N+1帧中运动物体区域和预测区域的重合比例之后，如果比例不能满足阂值要求，我们并不立刻判断该运动物体已离开检测区域，而是继续以物体消失时的速度继续估计物体在N十2, N+3等接下来帧中可能出现的位置，若物体再度出现，则仍认为匹配，若连续消失的帧数大于一定阂值，才认为物体A消失。
在运动估计的运动物体跟踪方法中加入阂值控制，是由于交通视频实际应用中的监控视频质量有限，导致背景建模后所得的前景图像的清晰度和准确度都受到限制。
这样会导致提取的前景图像在每帧中均会有所差异，这极容易导致虽然二者能够匹配上，但是不能达到匹配所要求的重合比例。
如果不加入阂值处理，则可能会频繁地丢失目标而导致同一物体的重复丢失，继而又被重复检出。