数学建模之稳定性模型
数学建模实验报告
湖南城市学院数学与计算科学学院《数学建模》实验报告专业：学号：姓名：指导教师：成绩：年月日目录实验一 初等模型........................................................................ 错误！未定义书签。
实验二 优化模型........................................................................ 错误！未定义书签。
实验三 微分方程模型................................................................ 错误！未定义书签。
实验四 稳定性模型.................................................................... 错误！未定义书签。
实验五 差分方程模型................................................................ 错误！未定义书签。
实验六 离散模型........................................................................ 错误！未定义书签。
实验七 数据处理........................................................................ 错误！未定义书签。
实验八 回归分析模型................................................................ 错误！未定义书签。
实验一 初等模型实验目的：掌握数学建模的基本步骤，会用初等数学知识分析和解决实际问题。
实验内容：A 、B 两题选作一题，撰写实验报告，包括问题分析、模型假设、模型构建、模型求解和结果分析与解释五个步骤。
数学建模模型评价与推广模板
数学建模模型评价与推广模板
数学建模模型评价与推广模板：
1. 模型评价：
- 可行性评价：评估模型是否可行实施和应用。
- 准确性评价：从数据拟合程度、误差分析等方面评估模型的准确性。
- 稳定性评价：通过参数敏感性分析、误差传播分析等方法评估模型的稳定性。
- 预测效果评价：对模型的预测效果进行验证和评估。
- 可解释性评价：评估模型对问题本质的解释能力和可理解性。
2. 模型推广：
- 应用扩展：将模型应用到更广泛的问题领域，发掘模型的更大潜力。
- 问题转化：将模型应用于类似的问题，对问题进行转化和拓展。
- 交叉应用：将模型与其他领域的模型相结合，提高模型的综合性能。
- 改进和优化：对模型进行改进和优化，提高模型的适应性和效率。
- 推广普及：通过培训、教学等方式，将模型推广到更多的用户和应用场景中。
以上是一个通用的数学建模模型评价与推广模板，具体使用时可以根据实际情况进行调整和补充。
数学建模评价模型
数学建模评价模型1.准确性评价：这是评估模型与实际数据的契合程度。
准确性评价可以通过计算模型预测结果与实际数据之间的差异来实现。
常见的准确性评价指标有均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
均方根误差是模型预测值与真实值之间的差值的均方根，平均绝对误差是模型预测值与真实值之间的差值的平均值。
准确性评价越小，则模型准确性越高。
2.可靠性评价：可靠性评价是评估模型在不同数据集上的稳定性。
通过将模型应用于不同的数据集，观察模型预测结果的变化情况，可以评估模型的可靠性。
常见的可靠性评价方法包括交叉验证和蒙特卡洛模拟。
交叉验证将数据集分为训练集和测试集，通过多次重复实验，观察模型预测结果的稳定性。
蒙特卡洛模拟则是通过随机生成不同数据集，观察模型预测结果的分布情况。
3.灵敏度分析：灵敏度分析是评估模型对输入参数变化的敏感性。
建模时，经常需要设定各种参数值，而不同参数值可能导致不同的结果。
灵敏度分析可以帮助确定哪些参数对模型输出的影响最大。
常见的灵敏度分析方法包括单因素灵敏度分析和多因素灵敏度分析。
单因素灵敏度分析是将一个参数保持不变，观察模型结果的变化情况。
多因素灵敏度分析则是将多个参数同时变化，并观察模型结果的变化情况。
4.适用性评价：适用性评价是评估模型在特定问题上的适用性。
不同的问题可能需要不同的数学模型，评价模型的适用性可以帮助确定模型是否适用于特定问题。
适用性评价可以通过将模型应用于类似的问题，并进行验证来实现。
在实施数学建模评价模型时，需要根据具体问题的特点和需求来选择合适的评价指标和方法。
同时，在建立数学模型之前，需要确定评价指标的合理范围，以便在评估结果时进行比较和判断。
总之，数学建模评价模型是一种用于评估数学建模结果的方法。
通过准确性评价、可靠性评价、灵敏度分析和适用性评价，可以评估模型的优劣、准确性和可靠性，为实际问题的解决提供参考。
数学建模常用各种检验方法
数学建模常用各种检验方法数学建模是利用数学方法解决实际问题的过程。
在进行数学建模时，需要对模型的合理性进行检验，以确保模型的可靠性和准确性。
本文将介绍数学建模中常用的各种检验方法。
1.残差分析方法残差（residual）是指观测值与模型预测值之间的差异。
残差分析可以通过比较残差的大小、分布和形态，来检验模型的合理性。
常用的残差分析方法包括：正态性检验、稳定性检验、独立性检验和同方差性检验。
2.敏感性分析方法敏感性分析（sensitivity analysis）用于分析参数对模型结果的影响程度。
通过改变参数的值，并观察输出结果的变化，可以评估参数对模型的敏感性。
常用的敏感性分析方法包括：单参数敏感性分析、多参数敏感性分析和全局敏感性分析。
3.假设检验方法假设检验（hypothesis testing）用于判断模型的假设是否成立。
通过对模型的假设进行检验，可以评估模型的合理性和拟合优度。
常用的假设检验方法包括：t检验、F检验和卡方检验。
4.误差分析方法误差分析（error analysis）用于评估模型的误差水平。
通过比较实际观测值与模型预测值之间的误差，可以评估模型的准确性和精度。
常用的误差分析方法包括：平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和平均百分比误差（MAPE）。
5.稳定性分析方法稳定性分析（stability analysis）用于评估模型的稳定性和鲁棒性。
通过对模型进行参数扰动或输入扰动，并观察输出结果的变化，可以评估模型的稳定性和可靠性。
常用的稳定性分析方法包括：参数扰动分析、输入扰动分析和鲁棒性分析。
6.验证方法验证（validation）用于评估模型的预测能力和适用范围。
通过对模型进行验证，可以判断模型在不同情况下的预测效果和适用性。
常用的验证方法包括：留一验证（leave-one-out validation）、交叉验证（cross-validation）和外部验证（external validation）。
数学建模模型假设
数学建模模型假设
数学建模的模型假设可以根据具体问题而变化，但一般包括以下几个方面：
1. 建模假设：建立数学模型时所做的基本假设，可能涉及数据的可靠性、影响因素的独立性、模型的稳定性等方面。
2. 可行性假设：建立数学模型时所考虑的实现条件，包括技术条件、人力资源、物资供应等。
3. 精度假设：模型的预测精度和误差范围。
4. 可靠性假设：建立数学模型时所能利用的其他信息和数据，包括统计类数据、历史数据等。
5. 环境假设：建立数学模型时所假设的环境条件，包括气候、地质、地形等方面。
6. 约束条件：建立数学模型时所考虑的各种约束条件，包括资源限制、行业标准、政策法规等。
7. 假设偏差：由于各种假设的不完备、不准确以及可能的偏差等原因，建立的数学模型在实际应用中可能会存在误差。
数学建模-模型优缺点评价
数学建模-模型优缺点评价
数学建模中模型的优劣评价主要从以下几个方面考虑：
1.模型的准确性：模型的准确性是评价一个模型好坏的重要指标。
模型要能够准确地描述和解释问题的本质和内在规律，并能够预测未知情况或进行决策。
2.模型的简化程度：模型要尽可能简化而不失准确性，避免过度复杂和冗余的参数和结构。
简化的模型更易理解、计算和应用，降低了建模和计算的复杂度。
3.模型的可用性和通用性：模型应具有广泛的适用性和通用性，能够解决多个相关的问题，而不仅仅是特定场景下的一个问题。
模型能够应用于实际情境中，并能得到可靠的结果。
4.模型的稳定性和可靠性：模型应具备良好的稳定性和可靠性，保证模型在不同数据条件下有一致的表现，减小误差和波动。
此外，模型应该对输入数据和参数的变化具有一定的鲁棒性。
5.模型的可解释性：一个好的模型应该具备可解释性，即模型能够清晰地解释和说明问题的本质，能够对模型的结果进行合理的解读和解释。
模型解释能够帮助人们理解问题背后的原理和规律。
综上所述，模型的优劣评价需要综合考虑准确性、简化程度、可用性、通用性、稳定性、可靠性和可解释性等多个因素，并根据具体问题的需求和应用背景进行综合评估。
数学建模 微分方程模型讲解
量在初始阶段的增长情况比较相符。
（2）由（3—19）式推得，t=0 时显然 x=0,这一结果自然与
事实不符。产生这一错误结果的原因在于我们假设产品是自然推
销的，然而，在最初产品还没卖出之时，按照自然推销的方式，
便不可能进行任何推销。事实上，厂家在产品销售之初，往往是
通过广告、宣传等各种方式来推销其产品的。
? 1. 新产品推销模型 ? 一种新产品问世，经营者自然要关心产
品的卖出情况。下面我们根据两种不同 的假设建立两种推销速度的模型。
模型 A 假设产品是以自然推销的方式卖出，换句话说，被卖出的产品
实际上起着宣传的作用， 吸引着未来购买的消费者。 设产品总数与时刻 t 的关
系为 x(t), 再假设每一产品在单位时间内平均吸引 k 个顾客，则 x(t) 满足微
样，从根本上解决了模型 A 的不足。 由（3—20）式易看出， dx ? 0 ，即 x(t) 是关于时刻 t 的单调增
dt
加函数，实际情况自然如此，产品的卖出量不可能越卖越少。另外，
对（3—20）式两端求导，得
d 2x dt 2
?
k(M
?
2 x)
dx dt
故令 d 2x
dt 2
?
0 ，得到 x(t0 ) ?
Nm N0
)e? n
易看出，当t→? 时，当Ｎ（t） →Ｎm。这个模型称为Logistic 模型，其结果 经过计算发现与实际情况比较吻合。上面所画的是 Logistic 模型的的图形。
你也可从这个图形中，观察到微分方程解的某些性态。
捕鱼问题
在鱼场中捕鱼，捕的鱼越多，所获得的经济效益越大。但捕捞的鱼过多，
根据上面的假设，我们建立模型
dS ? P ? A(t) ? ??1 ? S (t) ?? ? ? S(t )
美赛数学建模常用模型及解析
美赛数学建模常用模型及解析
数学建模是数学与实际问题的结合，解决实际问题的具体数学模型是数学建模的核心。
以下是一些美赛中常用的数学模型及其解析。
1. 线性规划模型
线性规划模型是一种最常见的优化模型，它的目标是在给定的约束条件下，寻找一个线性函数的最大值或最小值。
线性规划模型可以用于解决资源分配、生产计划、运输优化等问题。
2. 整数规划模型
整数规划是线性规划的一个扩展，它要求决策变量只能取整数值。
整数规划模型可以应用于旅行商问题、装配线平衡问题等需要整数解决方案的实际问题。
3. 动态规划模型
动态规划是一种将多阶段决策问题转化为单阶段决策问题求解的方法。
动态规划模型可以用于解决背包问题、序列对齐问题等需要在不同阶段做出决策的问题。
4. 排队论模型
排队论模型用于分析系统中的排队现象，包括到达率、服务率、系统稳定性等指标。
排队论模型可以用于研究交通流量、电话系统、服务器排队等实际问题。
5. 随机过程模型
随机过程模型用于描述随机事件的演变过程，其中最常见的是马尔可夫链和布朗运动。
随机过程模型可以用于模拟金融市场、天气预测、股票价格等随机变化的问题。
这些模型只是数学建模中常用的几种类型，实际问题通常需要综合运用多种模型进行分析和求解。
对于每个具体的问题，需根据问题的特点和要求选择合适的数学模型，进行合理的建模和求解。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
E~捕捞强度
r~固有增长率
x0 稳定, 可得到稳定产量 x1 稳定, 渔场干枯
产量模型 在捕捞量稳定的条件下，
控制捕捞强度使产量最大 图解法
F(x) f (x) h(x)
y
f (x) rx(1 x )
N
hm
h(x) Ex
h
y=rx y=E*x
y=h(x)=Ex
P*
P
y=f(x)
第六章 稳定性模型
6.1 捕鱼业的持续收获 6.2 军备竞赛 6.3 种群的相互竞争 6.4 种群的相互依存 6.5 种群的弱肉强食
稳定性模型
• 对象仍是动态过程，而建模目的是研究时 间充分长以后过程的变化趋势 ——平衡状 态是否稳定。
• 不求解微分方程，而是用微分方程稳定性 理论研究平衡状态的稳定性。
p(ad)q det A
特征根
1, 2
(
p
p2 4q) / 2
线性常系数 微分方程组
x(t) ax by y(t) cx dy
的平衡点及其稳定性
平衡点 P0(0,0)
特征根 ( p p2 4q) / 2 1, 2
微分方程一般解形式
c e c e 1t 1
2t 2
1,2为负数或有负实部
p>0且q>0 p<0或q<0
平衡点 P0(0,0)稳定 平衡点 P0(0,0)不稳定
军备竞赛
模型
x(t) x ky g
y (t )
lx
y
平衡点P0(x0,y0)=(0,0) ~代数方程 cx dy 0 的根
若从P0某邻域的任一初值出发，都有
lim
t
x(t)
x0
,
lim y(t)
t
y, 0
称P0是微分方程的稳定平衡点
记系数矩阵
A
a c
b
d
特征方程 det(A I ) 0
2 p q 0
x0
,
称x0是方程(1)的稳定平衡点
不求x(t), 判断x0稳定性的方法——直接法
(1)的近似线性方程
x F(x )(x x ) (2)
0
0
F(x0 ) 0 x0稳定(对(2),(1))
F(x0 ) 0 x0不稳定(对(2),(1))
产量模型 x(t) F (x) rx(1 x ) Ex N
假设 • 鱼销售价格p • 单位捕捞强度费用c
收入 T = ph(x) = pEx
支出 S = cE
单位时间利润 R T S pEx cE
稳定平衡点 x0 N(1 E / r)
R(E) T (E) S(E) pNE(1 E ) cE r
求E使R(E)最大
ER
2）由于经济实力限制，一方军备越大，对 自己军备增长的制约越大；
3）由于相互敌视或领土争端，每一方都存
在增加军备的潜力。
进一步 假设
1）2）的作用为线性；3）的作用为常数
建模
x(t)~甲方军备数量， y(t)~乙方军备数量
x(t) x ky g
y(t) lx y h
F(x) 0 f 与h交点P
E r x0稳定 0
x0*=N/2 x0
Nx
P的横坐标 x0~平衡点
P的纵坐标 h~产量
产量最大
P*
(
x* 0
N
/
2,
hm
rN
/ 4)
E* hm / x0* r / 2
控制渔场鱼量为最大鱼量的一半
效益模型 在捕捞量稳定的条件下，控制捕捞
强度使效益最大.
, ~ 本方经济实力的制约；
k, l ~ 对方军备数量的刺激； g, h ~ 本方军备竞赛的潜力。
军备竞赛的结局 t 时的x(t)，y(t) 微分方程的平衡点及其稳定性
线性常系数 微分方程组
x(t) ax by y(t) cx dy
的平衡点及其稳定性
ax by 0
F(x) 0
平衡点
x0
N (1
E ), r
x1 0
稳定性判断 F(x0 ) E r, F(x1) r E
E r F(x0 ) 0, F(x1) 0 x0稳定, x1不稳定
E r F(x0 ) 0, F(x1) 0 x0不稳定, x1稳定
6.1 捕鱼业的持续收获
背景
• 再生资源（渔业、林业等）与 非再生资源（矿业等）
• 再生资源应适度开发——在持续稳 产前提下实现最大产量或最佳效益。
问题 及 分析
• 在鱼量稳定的条件下，如何控制 捕捞使产量最大或效益最佳。
• 如果使捕捞量等于自然增长量，渔 场鱼量将保持不变，则捕捞量稳定。
产量模型
x(t) ~ 渔场鱼量
假设
• 无捕捞时鱼的自然增长服从 Logistic规律
x(t) f (x) rx(1 x ) N
r~固有增长率, N~最大鱼量
• 单位时间捕捞量与渔场鱼量成正比
h(x)=Ex, E~捕捞强度
建模
记 F(x) f (x) h(x)
捕捞情况下 渔场鱼量满足
x(t) F (x) rx(1 x ) Ex N
• 不需要求解x(t), 只需知道x(t)稳定的条件
一阶微分方程的平衡点及其稳定性
x F (x) (1) 一阶非线性（自治）方程
F(x)=0的根x0 ~微分方程的平衡点
x 0 x x
x x0
0
设x(t)是方程的解，若从x0 某邻域的任一初值出发，
都有
lim
t
x(t)
r (1 2
c )
pN
E*
r 2
渔场 鱼量
xR
N (1
ER ) r
N 2
c 2p
hR
rN 4
(1
c2 )
p2N 2
捕捞 过度
• 封闭式捕捞追求利润R(E)最大
ER
r (1 2
c) pN
• 开放式捕捞只求利润R(E) > 0
R(E) T (E) S(E)
pNE(1 E ) cE r
令 =0
Es
r (1
c pN
)
R(E)=0时的捕捞强度(临界强度) Es=2ER
临界强度下的渔场鱼量
xs
N (1
Es r
)
c p
S(E)
p , c Es , xs
捕捞过度
T(E)
0
ER E*
Es r
E
6.2 军备竞赛
目的 • 描述双方(国家或国家集团)军备竞赛过程
假设
• 解释(预测)双方军备竞赛的结局 1）由于相互不信任，一方军备越大，另一 方军备增加越快；