数学建模解题思路与方法
2023数学建模d题目解题思路总结
2023数学建模d题目解题思路总结一、题目背景2023年数学建模D题目是一个具有实际应用背景的问题，涉及到数学建模、数值计算和数据分析等多个领域的知识。
该问题需要我们根据已知的数据和条件，建立数学模型并进行求解，以解决实际问题。
二、解题思路分析1. 明确问题性质：首先需要了解题目的具体要求，包括需要解决的问题是什么，需要达到的目标是什么，以及限制条件有哪些等。
2. 数据收集与分析：根据题目提供的数据和条件，收集相关数据并进行初步分析，了解数据的基本特征和规律。
3. 建立数学模型：根据问题的性质和数据的特征，选择合适的数学模型进行建模。
可以考虑使用线性模型、非线性模型、回归模型、统计模型等。
4. 模型求解：使用合适的数值计算方法对模型进行求解，包括迭代、优化、数值积分等方法。
同时需要注意模型的收敛性和稳定性。
5. 模型验证与优化：对求解得到的模型进行验证，观察实际数据与模型预测结果的差异，并进行必要的优化和调整。
三、具体解题步骤1. 建立变量关系：根据题目提供的数据，将相关变量之间的关系进行初步分析，建立初步的变量关系图。
2. 收集数据：根据题目的要求，收集相关数据并进行筛选和处理，确保数据的准确性和完整性。
3. 建立模型：根据变量的关系和数据的特征，选择合适的数学模型进行建模。
如线性回归模型、非线性回归模型等。
4. 模型求解与验证：使用合适的数值计算方法对模型进行求解，并对求解得到的参数进行验证和调整。
可以使用MATLAB、Python等编程语言来实现。
5. 模型应用与优化：将求解得到的模型应用于实际问题中，观察实际数据与模型预测结果的差异，并进行必要的优化和调整。
同时，还需要考虑模型的泛化能力，即对未知数据的预测能力。
6. 报告撰写：将整个解题过程和结果进行总结和归纳，形成完整的报告。
报告中需要包括问题的描述、数据的收集与分析、模型的建立与求解、模型的验证与优化、结论与建议等内容。
同时，还需要注意报告的格式和排版，确保报告的清晰和美观。
数学建模c题解题思路
数学建模c题解题思路
数学建模C题是一个需要解决实际问题的数学模型。
针对这类题目，解题思路可以分为几个关键步骤。
首先，我们需要明确题目的要求和给定条件。
仔细阅读题目，理
解问题的背景和要求，包括问题中给出的已知数据和需要求解的未知量。
只有对问题有全面的了解，我们才能制定出合理的解题方案。
其次，我们需要选择适当的数学模型。
根据问题的特点和要求，
我们可以选择合适的数学模型进行建模。
比如，可以使用函数、方程、矩阵等数学工具来描述问题中的关系，并且可以根据实际情况进行适
当的简化和假设，以便更好地解决问题。
然后，我们需要进行问题的求解和分析。
根据建立的数学模型，
我们可以运用各种数学方法和技巧进行求解。
可以使用数值计算、近
似计算、符号计算等方法，求解出问题中的未知量或者得到问题的解
析解。
最后，我们需要对结果进行验证和解释。
在得到问题的解后，我
们需要对解的合理性进行验证，可以通过数值计算、图表分析等方式
进行检验。
同时，我们还需要对解进行解释，解释解的物理或者实际
意义，使得结果更具有说服力。
综上所述，数学建模C题解题思路的关键步骤包括明确问题、选
择模型、求解和分析以及结果的验证和解释。
通过合理的思路和方法，我们可以解决各种实际问题，展示数学在现实中的应用价值。
在解题
过程中，我们要注重逻辑联系，语言简洁生动，力求内容准确无误。
这样才能提高文档的质量，使其满足任务标题的要求。
数学建模常用的十种解题方法
数学建模常用的十种解题方法 摘要当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言，把它表述为数学式子，也就是数学模型，然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题，并接受实际的检验。
这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。
数学建模的十种常用方法有蒙特卡罗算法；数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法；解决线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题的数学规划算法；图论算法；动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法；最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法；网格算法和穷举法；一些连续离散化方法；数值分析算法；图象处理算法。
关键词：数学建模；蒙特卡罗算法；数据处理算法；数学规划算法；图论算法 一、蒙特卡罗算法蒙特卡罗算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法。
在工程、通讯、金融等技术问题中, 实验数据很难获取, 或实验数据的获取需耗费很多的人力、物力, 对此, 用计算机随机模拟就是最简单、经济、实用的方法; 此外, 对一些复杂的计算问题, 如非线性议程组求解、最优化、积分微分方程及一些偏微分方程的解⑿, 蒙特卡罗方法也是非常有效的。
一般情况下, 蒙特卜罗算法在二重积分中用均匀随机数计算积分比较简单, 但精度不太理想。
通过方差分析, 论证了利用有利随机数, 可以使积分计算的精度达到最优。
本文给出算例, 并用MA TA LA B 实现。
1蒙特卡罗计算重积分的最简算法-------均匀随机数法二重积分的蒙特卡罗方法(均匀随机数)实际计算中常常要遇到如的()dxdy y x f D ⎰⎰,二重积分, 也常常发现许多时候被积函数的原函数很难求出, 或者原函数根本就不是初等函数, 对于这样的重积分, 可以设计一种蒙特卡罗的方法计算。
2023全国数学建模解题思路
2023全国数学建模解题思路
以下是一些常见的在数学建模竞赛中的解题思路：
1. 理解问题：仔细阅读题目，并确保对问题的要求和限制条件有清晰的理解。
弄清楚问题的背景、目标和约束条件是解题的首要步骤。
2. 建立模型：根据问题的特点和要求，选择适当的数学模型。
这可能包括代数方程、差分方程、微分方程、概率模型、图论等等。
建立模型时，要考虑问题的实际情况、变量之间的关系以及限制条件。
3. 分析问题：对建立的数学模型进行合理的分析，推导出问题的解析解、近似解或数值解。
利用数学工具和方法，如数值计算、统计分析、优化算法等，来分析和求解模型。
4. 验证结果：对所得的结果进行验证。
可以通过比对实际数据和模型预测值，进行统计分析、灵敏度分析、误差分析等来验证模型的有效性和可靠性。
5. 提出结论：总结和整理解题过程中得到的结论。
将分析结果以清晰、准确的方式进行展示，并对结果进行合理的解释。
6. 沟通交流：将解题过程和结果以清晰、逻辑的方式进行呈现，使其他人能够理解你的思路和方法。
可以通过书面报告、数学模型和图表、演示文稿等方式呈现。
请注意，解题思路并非标准答案，实际的解题过程会根据具体的题目内容和要求有所不同。
在参加数学建模竞赛时，充分发挥自己的创造力和思维能力，灵活应用数学知识和工具，不断尝试和学习，才能取得好的成绩。
数学建模的思路
数学建模的思路数学建模是一种将数学方法应用于实际问题的过程。
在数学建模过程中，需要遵循一定的思路，以保证建模的准确性和可行性。
具体的数学建模思路可以归纳为以下几步：1. 确定问题数学建模的第一步是确定问题。
在确定问题时，需要明确目标，澄清问题的定义和限制条件，分析问题的性质和所需的数据信息。
在这一步中，要尽可能多地收集数据，特别是关于问题的背景和相关历史数据。
这些数据将对最终建模结果产生很大的影响。
2. 建立模型在确定问题后，需基于所搜集的数据，建立一个与实际相符的模型，这个模型要简化实际问题的复杂性、精确、可验证和易于求解。
建模时应该遵从模型的假定、基本概念和运算规则，以及与原始问题的合理关系。
3. 进行分析在建立模型之后，需要进行模型的分析。
模型分析的目的是确定模型的优点和缺点，并对纠正可能存在的错误或提出有必要的改进方案。
分析时应该采用合理的数学方法，如微积分、概率统计等。
4. 进行计算计算是数学建模过程中非常重要的一个步骤。
根据所设计的模型和分析的结果，可以进行数值计算和迭代计算等方式进行解题。
在进行计算时，需要注意算法和计算条件等方面的问题。
5. 验证在完成数值计算和迭代计算之后，需要进行验证，以确保这些计算得到的结果符合原问题的实际情况。
验证可以通过比较计算得到的结果与实际数据之间的差异、验证公式的正确性以及对误差的分析等方式。
6. 确定解法最后，根据模型的分析、数值计算和验证，可以确定建模的解法。
解法可以是对原问题的解释，可以是数学公式、算法等数学方法，也可以是实际操作中的经验总结。
总的来说，数学建模需要遵循一个系统化、规范化的过程，在整个过程中，需要注意正确的思维方式和方法，以获得更好的建模结果。
2023全国数学建模大赛 a题思路
2023全国数学建模大赛A题思路一、赛题概述2023全国数学建模大赛A题是一个关于城市交通管理的实际问题，要求参赛选手通过数学建模的方法，解决城市交通拥堵的问题，提出优化方案。
二、问题分析1. 了解题意在着手解题之前，首先需要仔细阅读题目，了解题目要求和限制条件，确保不会偏离赛题方向。
2. 确定问题范围城市交通管理是一个复杂而庞大的系统，因此需要通过细化问题范围，确定具体的研究对象和相关因素，以便有针对性地展开建模分析。
3. 收集数据在进行数学建模之前，需要收集相关的城市交通数据，包括车流量、交通拥堵情况、道路情况等，以便进行建模分析。
三、建模方法1. 确定数学模型根据收集的数据和问题范围，可以选择合适的数学模型，如图论模型、优化模型等，来描述和分析城市交通系统的特征和规律。
2. 建立数学关系根据实际情况和数学模型，建立城市交通要素之间的数学关系，并进行定量分析，以揭示交通拥堵的形成机制和发展规律。
3. 模型求解利用数学工具和计算机软件，对建立的数学模型进行求解，得到具体的优化方案和调控策略。
四、算法设计1. 选择合适的算法在进行模型求解的过程中，需要选择合适的算法来解决复杂的优化问题，如遗传算法、蚁裙算法等，以求得最优的交通管理方案。
2. 编写算法代码根据选定的算法，编写相应的求解程序，对模型进行求解，得到最优解或者近似最优解。
3. 算法优化对算法进行优化，提高计算效率和求解精度，确保得到合理可行的交通管理方案。
五、方案验证1. 模型验证对建立的数学模型进行验证，与实际观测数据进行比较，验证模型的合理性和准确性。
2. 方案评估对得到的交通管理方案进行评估，比较不同方案的优劣，选取最佳方案作为最终建议。
3. 实际应用将优化的交通管理方案应用到实际情况中，观察其实际效果，并不断进行调整和优化。
六、总结通过以上的建模分析和求解过程，得到了针对城市交通管理的优化方案，有效地缓解了交通拥堵问题，实现了交通系统的高效运行。
解题技巧如何利用数学建模解决实际问题
解题技巧如何利用数学建模解决实际问题数学建模是一种将实际问题转化为数学问题，并通过建立数学模型分析问题的方法。
它在解决实际问题中起着重要的作用。
本文将介绍一些解题技巧，以及如何利用数学建模来解决实际问题。
一、解题技巧1. 理清问题的关键在解决实际问题时，首先需要理清问题的关键点。
仔细阅读问题描述，找出问题中最重要的因素和需要解决的目标。
通过将问题抽象为一个数学模型，更好地理解问题的本质。
2. 将问题转化为数学语言一旦理清问题的关键，我们就可以将问题转化为数学语言。
通过对问题要素进行量化，将其转化为数学表达式或方程式。
这样，问题就可以通过数学模型进行分析和求解。
3. 利用已有的数学工具解决实际问题时，往往可以借助已有的数学工具。
例如，线性规划、最优化理论、微积分等。
熟练掌握这些数学工具，可以更高效地解决问题。
二、利用数学建模解决实际问题的步骤1. 问题理解和分析首先，我们需要仔细理解和分析实际问题。
了解问题的背景、目标和限制条件。
通过与问题相关的人员交流，获取更多的细节和信息。
2. 建立数学模型在理解和分析问题的基础上，我们可以开始建立数学模型。
根据问题的性质和要求，选择合适的数学方法和工具。
将问题转化为数学表达式或方程组。
3. 求解数学模型一旦建立了数学模型，我们就可以开始求解。
利用数学工具和计算机软件，对模型进行求解和优化。
根据求解结果，得出对实际问题的结论和解决方案。
4. 模型验证和应用完成数学模型的求解后，需要对模型进行验证。
将模型的结果与实际问题进行比对，看是否符合问题的要求。
如果模型的结果与实际情况相符，就可以将模型应用到实际问题中。
三、案例分析为了更好地理解利用数学建模解决实际问题的过程，我们以一个经典案例作为例子。
例：面包配送路线规划假设一个面包配送员需要在城市的多个区域间进行配送。
每个区域的面包需求量不同，而配送员需要尽量减少配送距离和时间。
我们可以利用数学建模来解决这个问题。
首先，我们需要理解问题的背景和要求。
数学建模实例及其解题思路剖析
数学建模实例及其解题思路剖析数学建模是一门将数学方法应用于实际问题解决的学科。
它通过建立数学模型，运用数学分析和计算方法，对问题进行分析、预测和优化。
数学建模的应用领域广泛，涵盖了自然科学、工程技术、经济管理等多个领域。
本文将以一个实际的数学建模实例为例，分析其解题思路和方法。
假设我们要解决一个城市交通拥堵问题。
首先，我们需要收集相关数据，包括道路网络、交通流量、交通信号灯等信息。
然后，我们可以建立一个数学模型来描述交通拥堵的程度。
常用的模型包括流体力学模型、网络模型和统计模型等。
在这个例子中，我们选择使用网络模型来描述城市道路网络。
首先，我们将城市道路网络抽象为一个有向图。
每个节点表示一个交叉口，每条边表示一条道路。
我们可以使用邻接矩阵或邻接表来表示这个有向图。
接下来，我们需要确定每条道路的通行能力和交通流量。
通行能力可以通过道路宽度、车道数和限速等因素来估计。
交通流量可以通过交通调查和传感器数据来获取。
将这些数据加入到图中，我们就可以得到一个具有权值的有向图。
接下来，我们需要计算每条道路的拥堵程度。
我们可以使用图论中的最短路径算法来计算每个节点之间的最短路径。
常用的最短路径算法包括Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。
通过计算最短路径的长度和通行能力的比值，我们可以得到每条道路的拥堵指数。
拥堵指数越高，表示该道路越容易发生交通拥堵。
在得到道路的拥堵指数后，我们可以进一步分析交通拥堵的原因。
例如，我们可以通过统计每个交叉口的拥堵指数，找出拥堵最严重的交叉口。
然后，我们可以分析该交叉口的交通信号灯设置和交通流量分布，找出导致拥堵的主要原因。
通过对交通拥堵原因的分析，我们可以提出相应的改进措施，如调整交通信号灯的时序、增加道路容量等。
除了分析交通拥堵的原因，我们还可以预测交通拥堵的趋势。
通过收集历史交通数据，我们可以建立一个时间序列模型来预测未来的交通流量。
常用的时间序列模型包括ARIMA模型和神经网络模型等。
2023华数杯数学建模竞赛c题思路解析
2023华数杯数学建模竞赛c题思路解析一、题目分析2023华数杯数学建模竞赛C题的主题为“城市环境监测与治理”。
这是一个涉及城市管理、环境保护和数学建模的综合问题。
此题要求参赛者利用数学模型，对城市环境进行监测，分析问题，并提出治理方案。
二、解题思路1. 数据收集：首先，我们需要收集有关城市环境的数据。
这可能包括空气质量指数（AQI）、水质指标、噪音水平、垃圾数量等。
这些数据可以通过官方监测机构、传感器网络或市民上报获得。
2. 数据处理：收集到的数据可能存在误差或缺失，需要进行预处理。
这可能包括数据清洗、缺失值填充、异常值处理等。
同时，我们还需要对数据进行转换和归一化，使其适合用于后续的数学建模。
3. 模型选择：根据收集到的数据，我们可以选择不同的数学模型进行分析。
例如，对于空气质量指数，我们可以使用时间序列分析模型来预测未来一段时间的空气质量；对于水质指标，我们可以使用回归模型来分析影响水质的各种因素；对于噪音水平，可以使用噪声预测模型等。
4. 模型验证：在建立好模型后，我们需要对模型进行验证。
这可以通过将实际数据输入模型，并观察模型的预测结果是否与实际数据相符来进行。
如果模型效果不佳，我们需要根据实际情况对模型进行调整和优化。
5. 治理方案：根据模型的预测结果，我们可以提出治理方案。
这些方案可以包括提高垃圾分类和回收的宣传力度、调整交通路线以减少噪音污染、加强水源地的保护等。
为了使方案更具可行性，我们还可以考虑当地的实际情况和政策环境。
6. 方案实施与评估：最后，我们需要将提出的治理方案付诸实践，并定期评估实施效果。
这可以通过对比治理前后的数据来评估方案的实施效果。
如果效果不佳，我们可以再次调整方案或寻求其他解决方案。
三、关键步骤及技巧1. 数据收集：数据的质量直接影响着模型的准确度。
因此，我们需要尽可能收集准确、全面的数据。
同时，我们还需要注意数据的时效性，因为环境状况可能会随着时间而变化。
数学建模题的解题思路与方法备课教案
数学建模题的解题思路与方法备课教案导言：数学建模是通过数学方法来解决实际问题的一种应用数学方法。
在数学建模题中，解题思路和方法的选择将直接影响到解答的准确性和效率。
本备课教案旨在介绍数学建模题的解题思路与方法，让学生能够理解和掌握解题的基本技巧，提高解题能力。
一、理解问题：在解题之前，我们首先要对问题进行深入的理解。
这包括阅读问题描述、搞清问题的背景和要求等。
通过细致入微的了解问题，我们才能够准确地把握问题的实质，为后续解题提供有效的思路和方法。
二、分析问题：分析问题可以帮助我们梳理问题的关键信息和主要要素，进一步确定问题的解题方向。
在分析问题时，我们可以运用以下方法：1. 列出问题的关键信息和已知条件；2. 确定问题的目标和要求；3. 通过画图、建立模型等方法，发现问题的规律和内在联系；4. 将问题进行简化，找出问题的本质。
三、建立模型：建立模型是解决数学建模题的关键步骤。
模型是解题的基础，决定了问题的解决途径和方法。
根据问题的特点，我们可以采用以下模型：1. 数学模型：通过数学公式和方程式来描述问题，并通过求解方程组的方法获得问题的解答；2. 统计模型：通过统计分析数据，发现问题的规律和关系，并运用概率、回归等方法进行预测和推断；3. 图论模型：通过图的表示和运算，分析问题的结构和特性，从而得到问题的解决方案；4. 优化模型：通过数学规划和优化方法，寻找问题的最优解。
四、求解问题：在建立好模型之后，我们就可以开始求解问题了。
求解问题的方法因题而异，下面介绍一些常用的方法：1. 数值计算方法：通过数值计算的方法，获得问题的近似解；2. 迭代方法：通过逐步逼近的方法，不断优化问题的解答；3. 算法方法：通过编写计算机程序，实现问题的解决过程；4. 优化方法：通过优化算法，找到问题的最优解。
五、检验解答：在得到问题的答案之后，我们需要对解答进行检验，确保解答的准确性和合理性。
检验解答的方法可以采用以下几种：1. 数学验证：通过代入原问题进行验证；2. 实际应用：将解答应用到实际情境中，检验解答是否合理；3. 结果对比：与已知的结果进行对比，进行结果的核对。
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借助于下意识的联想（灵感） 借助于下意识的联想（灵感）来展开思路
抓住问题的个别条件或关键词展开联想或猜想； 抓住问题的个别条件或关键词展开联想或猜想； 综合所得到的联想和猜想，得到一些结论； 综合所得到的联想和猜想，得到一些结论； 进一步思考找出新思路和方法。 进一步思考找出新思路和方法。 ——前几届世博会如何呢？（下意识的） 前几届世博会如何呢？（下意识的） 前几届世博会如何呢？（下意识的 ——影响力与影响是不同的词，文献大 影响力与影响是不同的词， 影响力与影响是不同的词 多是分析影响， 多是分析影响，影响力的大小如何度量 呢？ ——进行纵向比较可看出上海世博会的 进行纵向比较可看出上海世博会的 影响力。 影响力。进而想到可与奥运会进行横向 比较。 比较。
测试分析： 测试分析：确定来年的单位销量
确定未发生的事件，显然是预测问题（ 确定未发生的事件，显然是预测问题（即要根 据所给的数据进行求解）， ），此时就可根据自己 据所给的数据进行求解），此时就可根据自己 的分析和擅长处，选择模型。 的分析和擅长处，选择模型。 考虑到现实情况中，决定某一课程单位书号的 销售量主要以下三个主要因素： ⑴该课程教材数量上一年的市场占有率； ⑵上一年用户对该课程教材的满意度； ⑶该课程教材上一年的实际销售量。
2、方法的选择 、
我们的选择： 我们的选择：
关于排序： 关于排序：
层次分析法（我们的数据层次感不强， 层次分析法（我们的数据层次感不强，且层次 分析要主观确定权重） 分析要主观确定权重） 主成分，因子（ 检验没通过） 主成分，因子（KMO检验没通过） 检验没通过 ——多目标决策分析方法：TOPSIS 法。 多目标决策分析方法：
目标：获取最大总利润（数学中的最值， 目标：获取最大总利润（数学中的最值，即最优化 问题） 问题） 出版社的总利润就等于各分社的利润之和。 Max（sum（分社的利润））
机理分析： 机理分析：
分社的利润=销售总额×C/（1+C）（由于本 文中的各课程书目具有同一的利润率C） 销售总额=卖出的书本数（销售量）×书本的 平均定价（单价） 分社的利润=分得的书号数×平均单位书号书 本数（单位销量）×书本的平均定价×C/ （1+C）
数学建模解题思路与方法
主讲：张琼 主讲：
zqhxd@
安师大数计学院统计教研室
1、对赛题的把握和思路的形成 、
认真仔细地识题 明确条件和任务 通过关键词捕捉关键信息
这是取得建模成功的首要条件
以去年世博会赛题为例） 借助于一系列问题来展开思路（以去年世博会赛题为例）
这个问题与什么问题相似？ 这个问题与什么问题相似？ 如果将问题分解成两个或几个部分会怎样？ 如果将问题分解成两个或几个部分会怎样？ 综合问题的条件可得到什么结果？ 综合问题的条件可得到什么结果？ 要实现问题的目标需要什么条件？ 要实现问题的目标需要什么条件？ 奥运会、品牌影响力、文化影响力； 奥运会、品牌影响力、文化影响力； 旅游业、运输业、消费、投资（房地产） 旅游业、运输业、消费、投资（房地产）等； 可单独分析上面每个方面， 可单独分析上面每个方面，也可综合起来分 对经济的影响； 析——对经济的影响； 对经济的影响 数据和度量影响力的方法（ 数据和度量影响力的方法（将没有开世博会的 数据与开了世博会的数据进行比较，预测）。 数据与开了世博会的数据进行比较，预测）。
关于预测： 关于预测：
回归分析 模糊建模（ 模糊建模（GM（1,1）） （ ）） 方法上更为现代，误差较小， 神经网络 （方法上更为现代，误差较小，但有时 有过拟合的现象——模糊粒子化） 模糊粒子化） 有过拟合的现象 模糊粒子化
3、数学建模常用的方法 、
类比法 量纲分析法 差分法 变分法 图论法 层次分析法 数据拟合法 回归分析法 数学规划（线性规划，非线性规划，整数规划， 数ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ规划（线性规划，非线性规划，整数规划， 动态规划，目标规划） 动态规划，目标规划）
3、数学建模常用的方法 、
机理分析法 排队方法 对策方法 决策方法 模糊评判方法 时间序列方法 灰色理论方法 现代优化算法（禁忌搜索算法，模拟退火算法， 现代优化算法（禁忌搜索算法，模拟退火算法， 遗传算法，神经网络） 遗传算法，神经网络）
推荐接触的方法
4、数学建模示例 、 例 出版社的资源配置问题
整体思路的形成
对前两步形成的思路结合可得数据进行进一步细 化 ——纵横比较（大方向） 纵横比较（ 纵横比较 大方向） ——横向：经济影响（数据基本可得或 横向： 横向 经济影响（ 替代）；纵向：由于时间的久远，举办 替代）；纵向：由于时间的久远， ）；纵向 城市的经济数据难以查询， 城市的经济数据难以查询，从世博会网 站可查阅世博会本身的数据， 站可查阅世博会本身的数据，因而转为 考虑世博会自身的总体影响力（ 考虑世博会自身的总体影响力（注意数 据指标要可以解释总体影响力——见原 据指标要可以解释总体影响力 见原 排序） 文，排序）
题外话： 题外话：搞好参赛活动三个方面
学生的积极参加是前提 教师的乐于奉献是基础 领导的重视与支持是保障
2、方法的选择 、
层次分析法 主成分，因子，聚类） 统计分析 （主成分，因子，聚类） 判别分析 回归分析 模糊建模（ 模糊建模（GM（1,1）） （ ）） 图论（略） 图论（ 遗传算法（ 遗传算法（略） BP神经网络 神经网络
2、方法的选择 、
大家已了解的方法： 大家已了解的方法： 层次分析法 主成分，因子，聚类） 统计分析 （主成分，因子，聚类） 判别分析 回归分析 模糊建模（GM（1,1）） 模糊建模（ （ ）） 图论（ 图论（略） 遗传算法（ 遗传算法（略） BP神经网络 神经网络