最新如何建立一个数学模型ppt课件.ppt

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1、如何建立一个数学模型如何建立一个数学模型一、模型准备了解实际背景明确建模目的搜集有关信息掌握对象特征 形成一个比较清晰的“问题问题”拿到需要解决的问题之后，首先应该做的事情是:了解有关背景知识，查阅前人在这方面的工作，并在此基础上探讨解决问题的方法。二、模型假设1、假设的依据:（1）、对问题内在规律的认识。（2）、对数据或现象的分析。针对问题特点和建模目的，针对问题特点和建模目的，作出合理的、简化的假设设，作出合理的、简化的假设设，在合理与简化之间作出折中在合理与简化之间作出折中2、基本原则：（1）多数的原则。如曲线拟合时，可根据多数点的分布趋势来确定曲线，经验证后，选择误差少的曲线。（2）发

2、展的原则。观察事物的发展方向。（3）主导性的原则。分析何种因素起主导作用。如修盘山公路，主导性因素是公路坡度在一个合理范围内。（4）相对性的原则。例2.1：AMCM-92B题，在应急系统的研制过程中，优秀论文作者作了如下假定：（1）、从派遣中心到事故发生地点的距离以两地横坐标和纵坐标之差的绝对值之和度量（2）、修理队总以30里/小时的平均速度行驶（3）、在紧急情况下，修理队随时可供派遣（4）、修理队的车辆无损坏情况这些假设给应急系统的设计带来了方便3、假设的分类：（1）简化问题的假设。（2）对所研究对象进行近似，使之满足建模所用数学方法必需的前提条件。例2.2：椅子能否在不平的地面放稳？第二条

3、假设为我们利用连续函数的零点定理奠定了基础。模模型型假假设设四条腿一样长，椅脚与地面点接触，四脚连四条腿一样长，椅脚与地面点接触，四脚连线呈正方形线呈正方形;地面高度连续变化，可视为数学上的连续地面高度连续变化，可视为数学上的连续曲面曲面;地面相对平坦，使椅子在任意位置至少地面相对平坦，使椅子在任意位置至少三只脚同时着地。三只脚同时着地。建立数学模型就是采用或建立某种数学方法来解决具体的问题，而每种理论的应用都必须满足一定的理想化条件，因此能否应用某种数学方法的关键在于所研究对象是否近似满足理想化条件。必须着重指出的是，对于一个假设，最重要的是它是否符合实际情况，而不是为了解决问题的方便，即假

4、设必须合理。例2.3：双层 玻璃窗的功效北方城镇的有些建筑物的窗户是双层的，如图所示：两层厚度为 的玻璃夹着一层厚度为 的空气，试建立一个模型描述热量通过窗户的传导（即流失）过程。以上假设为我们利用热传导定理奠定了基础。假假设设1、热量传播只有传导，没有对流、热量传播只有传导，没有对流2、T1,T2不变，热传导过程处于稳态不变，热传导过程处于稳态3、材料均匀，热传导系数为常数、材料均匀，热传导系数为常数 例2.4：AMCM-89A题要求对蠓虫加以分类。在采用概率判别方法建模之前，作了如下假设：1、两类蠓虫的触角与翅膀长度的总体均值、标准差和相关系数与学习样本所能反映的值是相符的，2、触角长度x

5、和y服从二维正态分布这两条假设为从概率论的角度对蠓虫进行分类提供了根据这两条假设为从概率论的角度对蠓虫进行分类提供了根据，由于统计方法的应用必须建立在对大量样本进行分析的基础上，而我们面临的问题是，题中所给的数据（15个学习样本）太少，因此优秀论文作者清醒指出，这些假设未必一定可靠，这显示了他们对实际问题及所用方法的深刻见解，例2.5：AMCM-86A题水道测量数据。对海底地形图的插值拟合，其成立的条件是曲面必须光滑，因此有必要假设，海底地形无陡峭形状，可当作光滑曲面处理，在实际中，由于海水的不断冲蚀，这个假设是近似成立的，这样就为模型的合理性提供了依据。三、模型的建立1、分析问题，阐明建模的

6、依据。不同性质的问题需要采用不同的数学方法加以解决，建立什么样的模型是由问题的本质决定的。例3.1、Logistic模型。资源、环境等因素对人口增长的阻滞作用随人口数量增加而变大，即增长率是人口数的减函数。最简单的假设是例3.2 CMCM-04B 电力市场输电阻塞模型 关于有功潮流近似表达的确定，有一篇优秀论文是怎样分析的：根据功率叠加原理，我们认为各线路上的有功潮流应为各发电机组出力的线性组合。随机抽取两组数据进行检验。如线路1受机组1的影响，线路3受机组4的影响，可以发现，有功潮流受到各机组的影响近似成线性关系。因此假设有功潮流关于各个机组出力的函数关系为2采用适当的数学方法建立模型 主要

7、有以下几种类型 （1）优化模型 根据已知信息，对某一目标进行优化，如费用最小，时间最短等。如AMCM89B设计飞机排队起飞的系统，CMCM-96B节水洗衣机，CMCM-010B钢管订购和运输，等等。一般分三种情况。1）给出了明确的优化目标 2）有些问题本身的性质（如图与网络中的NPC问题）决定了无法找到最优解。应从实际出发，设计近似算法，使目标尽可能优化。3）没有提出明确的优化目标，应根据实际需要，提出合理的优化目标。（2）微分方程模型 所研究对象与已知因素之间的关系可以用微分方程的形式加以表示。如AMCM-85A动物群体的增长。CMCM-96A最优捕鱼策略等。这类模型的求解主要是利用所给数据

8、确定模型参数。（3）统计分析模型 如AMCM-89A可以用统计学中的Fisher判别法对蠓虫加以分类。（4）插值与拟合模型 这是离散数据连续化处理时常用的方法。如 AMCM-86A题海底地形的描绘，AMCM-91A水塔水流量的估计等。（5）其它。如计算机模拟，神经网络等。方法总结：用的最多的方法是：用的最多的方法是：微分方程、优化微分方程、优化化方法和概率统计的方法化方法和概率统计的方法.插值与拟合，随机模拟在数据处理时插值与拟合，随机模拟在数据处理时很有必要。很有必要。灰色系统理论、神经网络、模糊数学灰色系统理论、神经网络、模糊数学经常被乱用。经常被乱用。层次分析只能做半定量分析层次分析只能

9、做半定量分析3创造性地改造已有模型。数学建模的问题一般来自解决的实际问题，没有现成的模型可直接套，能否提出自己见解是评价一个数学模型优劣的重要标准。因为时间和知识水平的限制，一般在现有的模型上对已有的模型进行必要的修正，或者创造条件而使用这些模型。例3.3：AMCM-96A，北卡罗米纳队利用等高线图确定目标的方法很有创造性，尽管有其他不足，仍被评为特奖。例3.5：CMCM-00A题DNA序列分类问题，需要做的是提DNA序列的分类特征。例3.5 减肥问题在以下假设下：在以下假设下：1、体重增加正比于吸收的热量；、体重增加正比于吸收的热量；2、代谢引起的体重减少正比于体重；、代谢引起的体重减少正比

10、于体重；3、运动引起的体重减少正比于体重，且与、运动引起的体重减少正比于体重，且与运动形式有关。运动形式有关。得到下面的基本模型：得到下面的基本模型：基本基本模型模型 四、模型简化 根据赛题的实际情况，对建立的模型作出合根据赛题的实际情况，对建立的模型作出合理的简化是解决问题的关键。理的简化是解决问题的关键。例4.1 CMCM-98B 根据题意，得到购买根据题意，得到购买SiSi的金额为的金额为xixi的交易费为的交易费为但因M相当大，Si若被选中，其投资额xi一般都超过ui，交易费可简化为数学模型的建立是一个从实际数学实际的过程，用恰当的数学方法对实际问题进行抽象化描述后，可编写计算机程序或

11、运用各种软件包（Matlab,Mathematica，Lingo等是非常有用的数学软件包）对模型进行求解，得到数学结果之后，问题并未完全解决，前已述及，我们在建立数学模型的过程中，作了各种近似和简化，而且更重要的是，我们建立的数学模型仅用到了题中给出的数据，因此，模型的结果是否具有实际意义或满足实际要求，有待于细致的分析。五、模型求解及结果的分析一个最典型的例子是：AMCM-92A题控制空中交通雷达发射功率的计算。按照原题中给出的关于接收线路的灵敏度即对10微瓦的信号会作出反应，通过模型计算，对于大飞机（保证雷达反射截面大于75米2）而言，雷达发射功率为7.3106瓦，虽然很大，但还是可以达到

12、。要控测到小飞机（雷达反射截面约为2米2），雷达需要的发射功率为2.61013瓦！这显然是不合理的。优秀论文作者通过查阅资料，由1944年某雷达天线信噪比的数据算出，该雷达可以对 瓦的信号作出反应，相比之下，本题所给的雷达的灵敏度就太差了，按照 瓦的灵敏度重新计算，得到雷达的发射功率只需大于36千瓦即可，这就比较符合实际了六、模型的检验完成模型的设计及求解之后，我们还需要对模型的各种性能作出评价，这就是模型的检验，它一般包括以下几个方面：1 1、稳定性和敏感性分析、稳定性和敏感性分析数学模型它的价值在于能够从已知的信息预测未知的东西，因此，一个好的数学模型的结果对模型所依赖的数据有较好的稳定性

13、，这是其广泛适用性的保证 以足球赛排名为例，用特征向量法求出排名结果后，随意改变一两场比赛结果，观察排名结果的变动，发现变动很小，说明该模型对原如数据有较好的稳定性。作为实际问题的一个近似描述，数学模型所预测的结果与实际数据总存在或多或少的偏差，这种偏差是来源于实验观测，还是由于模型的不完善造成的？为回答这个问题，应该对残差（模型的计算结果与实验数据的偏差）的分布作统计分析。如果残差服从均值为0，且方差很小的正态分布，表示模型很好地反映了实际情况；如果残差分布的均值不为0，则表明模型可能还需要进一点修正。2、统计检验和误差分析以AMCM-90A题大脑药物分布为例，优秀论文作者先假设残差服从正态

14、分布，然后用显著性水平a=0.01进行检验，发现不能通过原假设，随后，又对对数残差 分别表示多巴胺浓度的观测值和计算结果)进行检验，结果表明模型预测结果和实验数据在数量级上是保持一致的。另一个重要的方面是，数据的测量中不可避免地存在的误差，由于误差的传递，模型结果（依赖于原始数据）必然有一定的不准确度，因此，估计结果的误差范围是必要的，这可以利用一般的误差传递公式来计算，s为结果的标准差，Si（i=1,2,）是每个观测量的标准差，如AMCM-91A题对于水塔水流量的估计，用上述方法很容易计算出用水量总标准偏差为7.3%，大约相当于水塔容量的2.1%数学建模即根据对实际问题的分析，提出新的模型或

15、在原有一般模型的基础上加以改进，将新建的模型与原来的模型进行比较，可以判断新模型是否具有更大的合理性和优越性，以CMCM-93B题(足球比赛的排名问题)为例，优秀论文用计算机模拟的方法对积分法和特征向量法的排名结果与各队强弱顺序（事先设定）进行比较，100次模拟的结果表明，特征向量法给出的结果的偏差明显小于积分法的情况，显示了所建模型的合理性的优越性。3 3、新旧模型的对比、新旧模型的对比 MCM中的优化模型常常是对一个系统进行优化设计，使之尽可能满足实际要求，如AMCM-89B题紧急修复系统的研制都属于这种类型，在完成系统的设计之后，最重要的事情是检验模型在实际中的可行性和有效性，只有做到这

16、一点，才是一个运筹学模型的真正完成，以飞机排队模型为例，优秀论文用线性规划方法设计飞机排队系统之后，为了解模型运行的良好性，用计算机模拟的方法，产生各种情形，根据优先排队模型确定起飞次序，并观察结果的合理性。4 4、实际可行性检验、实际可行性检验七、模型的改进、推广及优缺点分析在建立数学模型时，一般先考虑主要因素建立模型，忽略一些次要因素以简化问题。如AMCM-92A题，优秀论文在设计雷达发射功率时，进一步考虑了出现雷雨天气时，雨滴对雷达所发射电磁波信号的消弱，从而得到更适用的雷达发射功率，又如对系统进行优化设计时，也应考虑各种偶然事故或极端情况的出现对系统的影响，这样既使模型更符合实际要求，

17、也增加了模型的稳定性。模型的推广模型的推广是针对模型的适用性而言的，一个好的模型不应该对题中所给数据的结构有过多的依赖性，正如一个好的程序总是将算法独立于数据之外一样，数学模型应是对问题本质的描述，另一方面，数学模型的应用价值取决于它的广泛适用性，因此推广所建立的模型是扩大模型的应用范围，从而提高其使用价值，一般来说，可将模型中某些固定量改为可调性参数以扩大其适用范围，如CMCM-93B题足球赛排名，可将排名算法推广到任意队数、任意比赛数据的情形，这样这样就大大提高了模型的应用价值。就大大提高了模型的应用价值。模型的推广模型的优缺点分析模型的优缺点分析是对所建立模型特性和本质的更深刻的认识，有的人将其误认为是对文章的自夸或自贬，这种观点是不对的，一般而言，可以从模型精确性，实用性，对各种实际因素的考虑等方面对自己的模型进行评价。值得指出的是，现有的模型仅依赖于题中信息，不合理性不合理性一般是难以避免的，阐明这些不合理之处，正是表明对问题本质有着清醒的认识。模型的优缺点分析