数学建模万能模板9模型优缺点评价三篇
2018年数学建模a题方法优缺点评价
2018年数学建模a题方法优缺点评价【原创实用版3篇】目录（篇1）I.引言A.介绍数学建模的概念和背景B.说明该题的背景和目的II.数学建模的方法A.描述常用的数学建模方法B.解释每种方法的基本思想C.分析这些方法的优缺点III.方法优缺点的评价A.分析各种方法的优点和缺点B.讨论这些优缺点对数学建模的影响C.评估各种方法的实用性IV.结论A.总结文章的主要观点B.提出对数学建模的建议C.展望数学建模的未来发展正文（篇1）2018年数学建模A题的方法优缺点评价数学建模是一种将实际问题转化为数学问题的过程，它需要运用各种数学方法和工具来解决问题。
在2018年数学建模A题中，要求对几种常用的数学建模方法进行优缺点评价。
下面将对各种方法进行介绍和分析。
一、解析法解析法是一种通过解析问题中的数学模型来解决问题的方法。
它主要包括微积分、线性代数、概率论等数学工具，通过对这些工具的应用来推导问题的解。
解析法的优点是可以得到精确的解，但缺点是要求问题足够简单，否则可能会出现数值不稳定等问题。
二、模拟法模拟法是一种通过建立模型来模拟实际问题的方法。
它可以通过计算机模拟来模拟实际问题的变化规律，从而得出问题的解。
模拟法的优点是可以模拟复杂的动态过程，但缺点是需要大量的计算资源，并且需要建立合适的模型。
三、统计分析法统计分析法是一种通过统计分析数据来解决问题的方法。
它可以通过对数据的分析来发现数据的规律，从而得出问题的解。
目录（篇2）I.题目背景A.数学建模a题简介B.题目所涉及的领域和知识点II.题目分析A.题目要求的具体内容B.题目难点和重点的分析III.方法和优缺点评价A.方法的优点1.解题思路的简洁性2.模型建立的高效性3.模型结果的准确性B.方法的缺点1.方法适用范围的局限性2.方法计算复杂度较高C.方法的使用场景和限制1.适用于线性方程组的求解2.不适用于非线性方程组的求解D.方法的选择和使用建议1.根据问题的性质选择合适的方法2.根据计算资源和时间限制选择合适的方法IV.结论和展望A.方法在数学建模中的应用价值B.方法的发展趋势和展望正文（篇2）2018年数学建模a题方法优缺点评价2018年数学建模a题是一个关于土壤肥力评估的问题，要求选手们根据土壤样本数据，建立数学模型，并使用所给算法求解。
数学建模中的模型评价
数学建模中的模型评价数学建模是一种以数学方法和技巧解决实际问题的过程。
在实际应用中，我们往往需要选取和评价不同的模型，以确定最适合解决问题的模型。
本文将介绍数学建模中常用的模型评价方法，并分析其优缺点。
一、模型评价方法在数学建模中，常用的模型评价方法有以下几种：1. 残差分析法残差分析法是通过对模型的预测值与实际观测值之间的偏差进行统计分析，以评估模型的拟合程度。
残差是指模型的预测值与实际观测值之间的差值，利用残差可以判断模型是否存在系统误差或者随机误差。
2. 相对误差法相对误差法是通过计算模型预测值与实际观测值之间的相对误差，来评估模型的准确性。
相对误差是指模型预测值与实际观测值之间的差值与实际观测值的比值。
相对误差越小，说明模型的预测能力越强。
3. 决定系数法决定系数是通过计算模型预测值和实际观测值之间的相关性来评估模型的拟合优度。
决定系数的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型的拟合效果越好。
4. 参数估计法参数估计法是利用统计学方法对模型中的参数进行估计，以评估模型的可靠性。
参数估计法主要通过最小二乘法来求解最佳参数值，使得模型的拟合误差最小化。
二、模型评价的优缺点每种模型评价方法都有其独特的优缺点，我们需要根据具体问题和模型的特点来选择合适的方法。
残差分析法的优点是可以直观地观察模型预测值和实际观测值之间的差异，可以发现模型中存在的问题，便于模型的改进。
然而，残差分析法也存在一些局限性，比如无法判断模型中存在的误差类型以及无法量化模型的拟合程度。
相对误差法的优点是可以量化模型的准确性，通过计算相对误差可以对比不同模型的预测能力。
然而，相对误差法没有考虑到误差的方向，只是简单地计算模型预测值与实际观测值之间的比值，可能忽略了误差值的正负。
决定系数法是一种常用的模型评价方法，可以直接判断模型的拟合优度，其计算简单直观。
然而，决定系数只考虑了模型预测值与实际观测值之间的相关性，没有考虑到其他可能的误差来源。
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。
全国大学生数学建模竞赛模板3篇
全国大学生数学建模竞赛模板第一篇：问题分析与建模问题背景与分析在我们生活中，电子商务绝对是不可避免的一个事物。
我们可以在家里通过手机或电脑上的网站购买许多我们需要的商品，这使得我们的生活更加便利。
但是，在电子商务中，涉及到的交易问题也不可忽略。
其中，一项重要的问题就是物流问题。
物流是电子商务中不可忽略的部分，对于所有电子商务交易来说，物流都是不可缺少的环节。
我们需要在电商平台上进行物流规划，使得发送仓库到达顾客地点的时间最短。
在电商平台上，从订单生成到物流出发需要一定的时间，这也就限制了物流的速度。
因此，确定出发送仓库和配送路线是保证顺利送达的重要因素。
问题描述在这个问题中，我们需要制定出一种方案，来优化电商平台上的物流配送问题。
具体来说，可以完成以下几个阶段的优化课题：1. 确定发送仓库的位置2. 确定货物的分配方式3. 确定配送路线在以上三个阶段中，配送路线是最关键的一部分。
如果能够找到最优的配送路线，可以将配送时间缩短到最短。
建模过程对于这个问题，我们可以进行如下的建模：不同的仓库可能会对应不同的快递公司，每个快递公司都有自己的服务区域。
因此，确定发送仓库的位置，也就注定了使用哪家快递公司来进行配送。
在确定仓库位置时，我们可以使用多种方法，如基于历史数据的分析，考虑客户量等因素。
2. 确定货物的分配方式电商平台中，货物的分配方式涉及到多个因素。
首先，需要考虑各个仓库的库存量和客户的需求量。
其次，还需要考虑货物的类型和性质，如食品、电子产品、生活用品等。
在确定货物的分配方式时，需要综合考虑多个因素。
3. 确定配送路线最后，需要确定配送路线。
这个过程中，需要考虑到多种因素。
首先，需要考虑路程的长度，因为路程长度对配送时间有较大的影响。
其次，需要考虑城市交通状况，如拥堵情况等。
还需要考虑到各个地点的重要性和紧急程度，这些因素也会影响到配送的速度和效率。
模型应用我们的模型可以使用多种优化算法来得到最优的配送方案。
优秀的数学建模论文范文(通用8篇)
优秀的数学建模论文范文第1篇摘要：将数学建模思想融入高等数学的教学中来，是目前大学数学教育的重要教学方式。
建模思想的有效应用，不仅显著提高了学生应用数学模式解决实际问题的能力，还在培养大学生发散思维能力和综合素质方面起到重要作用。
本文试从当前高等数学教学现状着手，分析在高等数学中融入建模思想的重要性，并从教学实践中给出相应的教学方法，以期能给同行教师们一些帮助。
关键词：数学建模；高等数学；教学研究一、引言建模思想使高等数学教育的基础与本质。
从目前情况来看，将数学建模思想融入高等教学中的趋势越来越明显。
但是在实际的教学过程中，大部分高校的数学教育仍处在传统的理论知识简单传授阶段。
其教学成果与社会实践还是有脱节的现象存在，难以让学生学以致用，感受到应用数学在现实生活中的魅力，这种教学方式需要亟待改善。
二、高等数学教学现状高等数学是现在大学数学教育中的基础课程，也是一门必修的课程。
他能为其他理工科专业的学生提供很多种解题方式与解题思路，是很多专业，如自动化工程、机械工程、计算机、电气化等必不可少的基础课程。
同时，现实生活中也有很多方面都涉及高数的运算，如，银行理财基金的使用问题、彩票的概率计算问题等，从这些方面都可以看出人们不能仅仅把高数看成是一门学科而已，它还与日常生活各个方面有重要的联系。
但现在很多学校仍以应试教育为主，采取填鸭式教学方式，加上高数的教材并没有与时俱进，将其与生活的关系融入教材内，使学生无法意识到高数的重要性以及高数在日常生活中的魅力，因此产生排斥甚至对抗的心理，只是在临考前突击而已。
因此，对高数进行教学改革是十分有必要的，而且怎么改，怎么让学生发现高数的魅力，并积极主动学习高数也是作为教师所面临的一个重大问题。
三、将数学建模思想融入高等数学的重要性第一，能够激发学生学习高数的兴趣。
建模思想实际上是使用数学语言来对生活中的实际现象进行描述的过程。
把建模思想应用到高等数学的学习中，能够让学生们在日常生活中理解数学的实际应用状况与解决日常生活问题的方便性，让学生们了解到高数并不只是一门课程，而是整个日常生活的基础。
模型评价
摘要评价：优点：对试卷的分配这一模型写的很清楚，对结果处理及应用比较好为下次阅卷提供了便利之处；关键词选的还比较好。
缺点：开始一段落没怎么写好，都是总结题目的要求的话语，尤其在成绩预处理这一模型上，只是简单的说标准化（但这显然题目已经说了，没有什么改进），在对教师阅卷效果评价这一块比较好，但是没有很好的突出。
总的来说此摘要还比较好。
问题分析评价：优点：就为何要“均匀性”分析的比较详细。
缺点：是不是思考的角度出现了偏差。
应该要思考的是如何解决这一问题，是方法，是思路；而不是为什么要解决，不是效果。
模型一的建立于求解评价：优点：1、比较清晰，一目了然，无论在模型的表达，还是在之后的对算法的框图描述都比较清晰。
2、在以方差为均匀性指标时，最后通过结果验证了它与结果相符，再阐述一下，觉得起了画龙点睛的作用。
缺点：就表述什么上，都做的比较好，可能模型比较平凡吧，一般大家都这样考虑，没有什么特色。
模型二的建立与求解的评价：优点：表述的比较详细，每一表达式的含义也比较明确。
缺点：总觉得模型应该优化，一份试卷的分数受很多因素的影响，但此时要解决的是每一位老师对一份好的试卷给出的最高分这个定义不一样，题目也要求我们队老师给出的成绩进行标准化，然后累加，所以言外之意我们是不是应该将关注的焦点放在这个权重的设置上。
而不是每一位老师的权重是一样的。
模型三的建立与求解的评价：优点：给出了两个方法对教师阅卷进行评价，尤其第二种方法考虑的比较周到，考虑了教师阅卷速度这一块。
缺点：对教师评价是不是应该更具体一点，给出他们对应的分数，下次可以根据这个分数给他们设置权值，对以后的评卷是不是会更公平一点。
摘要评价：优点：1、目标很明确，如何实现这一目标也很明确。
2、在对成绩处理这一块较前一篇做的更好。
缺点：文字很拗口，不是那么简洁；说的有点泛。
问题分析评价：优点：始终紧扣均匀性这一概念来进行分析。
缺点：话废太多，比如一开始就什么假设没有本单位试卷还有解释什么交叉次数，这应该不是主要要分析的吧？要始终紧扣如何解决均匀性这一问题去分析，紧扣如何有效的发卷，然后说出大概的一个思路。
数学建模 -的范例
针对问题三，本文首先对主要风险因子进行了灰色预测，计算出未来几年水资源总量、降水量、平均气温、生活用水量、工业用水量。
然后采用问题二中的BP神经网络预测每年的缺水量。
最后通过整合往年的数据，运用问题二中的熵值取权的模糊评价模型预测出未来几年内水资源短缺的风险等级。
由于考虑到降水量和地下储水相关系数高，我们依据历年的降水量估测出平水年，偏枯年，枯水年三种不同年份的水资源总量，并应用问题二的风险评价模型进行评估，得到三种不同年份水资源短缺风险等级依次为高，较高，较低。
最后我们分析了南水北调工程对北京市未来两年水资源短缺的风险等级影响，风险等级依次变为低，偏低，无。
针对问题四，我们从北京市水资源现状及分析、北京市严重缺水的原因探究、北京市水资源开发利用对策三个层面向相关行政主管部门提交建议报告，以求帮助其合理规避水资源短缺风险。
关键字：水资源短缺风险、灰色关联度分析、主成分分析，模糊综合评价、BP 神经网络、熵值取权一、问题重述1.1 问题背景水是生命之源，万物之本，是人类生存和发展不可或缺的物质，是地球上最普遍、最常见同时也是最珍贵的自然资源。
水是人类一切生产活动的基础，有水的地方欣欣向荣，水资源枯竭的地方则文明消失。
长期以来，我们注重经济社会发展，却忽略了水资源的承载能力，注重水资源开发利用，却没有同等重视节约和保护。
随着经济社会发展，1.2 问题重述水资源短缺危险泛指在特定的时空环境下，由于来水和用水的不确定性，室区域水资源系统发生供水短缺的可能性以及有此产生的损失。
近年来我国水资源短缺问题日趋严重，以北京市为例，北京是世界上水资源严重缺乏的大都市之一，属严重缺水地区。
虽然政府采取了一些列措施，如南水北调工程建设, 建立污水处理厂,产业结构调整等。
但是，气候变化和经济社会不断发展，水资源短缺风险始终存在。
如何对水资源风险的主要因子进行识别，对风险造成的危害等级进行划分，对不同风险因子采取相应的有效措施规避风险或减少其造成的危害，这对社会经济的稳定、可持续发展战略的实施具有重要的意义。
学生成绩综合评价模型(数学建模)
定义： （i=1,2…n）为n个学生的某一学期的原始成绩。
，这样就可以将一个偏正态分布转变成了 满足的正态分布，由于该函数单调递减函数，原始成绩高的反而变得成绩低了，为和传统保证一致，进行以下变换 。这样就能得到一个满足标准正态分布的数据了。下面通过坐标的偏移拉伸使得其满足相同分布的正态分布。
其次对原始数据进行SK检验得：
第一学期
第二学期
第三学期
第四学期
Sk
-1.236
-1.919
-1.944
-2.928
Ku
2.5
7.043
8,142
14.479
这样通过以上的分析，我们可以发现，直方图在标准正态分布曲线的右边，且Sk<0，则都属于负偏态分布，说明试题的总体难度是偏低的。而且根据Ku值渐渐变大可以发现试题中中等难度的题目越来越多了。根据其平均值和方差可知：学生在第四学期的平均成绩最高，其次是第二学期，第一学期和第三学期的平均成绩略低一些；但是从方差来看，第一、三学期低于第二、四学期，这从上图中也可以明显看出，第一、三学期学生的成绩分布要比第二四学期学生的成绩分布要集中。
（1）分析学生成绩平均值和稳定度的关系
根据已经标准化的成立，利用平均成绩与方差所联合做成的散点图，我们可以看出，大体的情况是，多数同学的成绩还是比较稳定的，就是个别同学，成绩起伏很大，并且大致趋势为，成绩越好的同学波动越小，相反，成绩不好的同学波动就很大。
（2）学生成绩段人数分析
由于这里要进行学生成绩段的分析，就不能使用已经标准化的成绩了，显然如果使用标准化后的数据，则数据基本满足标准正态分布，这样进行成绩的分段研究也就失去了意义。对原始数据进行成绩的分段分析得：
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数学建模万能模板9模型优缺点评价
篇一
模型评价
优点：
1 、本文在正确、清楚地分析了题意地基础上，建立了合理、科学的可变成本计算模型，为求最大利润准备了条件。
2 、在假设基础上建立了计算折旧费用的模型，巧妙地解决了实房、期房数目不确定的问题。
3 、建立了以最大利润为目标的单目标规划函数，选用MATLAB 编程，具有一定的实际价值。
4 、运用了正确的数据处理方法，很好的解决了小数取整问题。
缺点：
1 、在编程中，没有加入的约束条件，导致了最终的运算结果出现小数。
最后，我们采用人工方法进行了较好的弥补。
2 、公司预计的销售量与实际的销售量肯定会有出入。
但在模型计算中，我们取了预计值作为近似值来计算，这与实际值必会有些出入。
3 、在假设中我们作出了“顾客完全服从公司分配”的假设，这与实际情况不完全相符。
4 、在确定固定成本G 和销售费用X 时，我们只是从网上查阅的资料中得到1500 元/ 平方米和0.1 的粗略值，这与实际情况有出入。
但这只会对净利润L 的值产生影响，而不会影响建造计划。
5 、模型建立过程中引入的变量过多，容易引起“维数灾”，且不利于编程处理。
十、模型优缺点评价
优点
1 、原创性很强，文章中的大部分模型都是自行推导建立的；
2 、建立的规划模型能与实际紧密联系，结合实际情况对问题进行求解，使得模型具有很好的通用性和推广性；
3 、模型的计算采用专业的数学软件，可信度较高；
4 、对附件中的众多表格进行了处理，找出了许多变量之间的潜在关系；
5 、对模型中涉及到的众多影响因素进行了量化分析，使得论文有说服力。
缺点
1 、规划模型的约束条件有点简单；
2 、顾客满意度调查的权重系数人为确定缺少理论依据；
3 、没有很好地把握论文的重心，让人感觉论文有点散。
篇二
模型评价：
模型优点：建立的模型方法简单易行，且易中应用于现实生活。
模型缺点：考虑的影响因素较少，在处理问题时可能存在一些误差。
仅使用一个月的数据具有一定的局限性，另外对外伤患者都按急症处理，考虑的情况比较简单。
模型评价：
优点：
模型具有坚实可靠的数学基础。
很多数学理论已经证明这是设计中继站分布的最好的方法；模型易于实现；模型使中继站发挥最大的效能。
不足：
1）我们的模型只适用于人口均匀分布的情形；
2）我们仅考虑中继站信号的服务范围能够根据我们的需要进行调整的情形。
.
模型评价
模型一能比较准确的计算大区域环境下的中继站最少数量，且模型思想简单，通俗易懂，形式简洁能被大多数人所理解。
模型在中继站覆盖半径大于区域半径的0.2倍时出现与模拟值差6误差是其最不如人意的，也是其最大的缺点。
其出现的原因是当初步判断正六边形的圈数n时，当第n层形成的正六边形的顶点完全包含在圆形区域内的情况下所造成的。
可以，在其中增加一条选择约束 r222)?()?R 2 当其成立时在计算结果上加6，就可以解决差6误差。
模型二根据日常实际在通信当中的随机性，以及在圆的直径在各同心圆交点的密度与其半径成反比的事实。
假设中继站的密度也与其到中心的距离成反比。
又由需要建立的网络层数N和中继站的覆盖正六边形的面积A，该密度为N/A。
在人口分不未知的情况下采取这种近似。
其中的随意性比较大，且没有数学依据是该模型的致命缺点。