基于目标的随机建模方法

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数学建模的主要建模方法

数学建模的主要建模方法

数学建模的主要建模方法数学建模是指运用数学方法和技巧对复杂的实际问题进行抽象、建模、分析和求解的过程。

它是解决实际问题的一个重要工具,在科学研究、工程技术和决策管理等领域都有广泛的应用。

数学建模的主要建模方法包括数理统计法、最优化方法、方程模型法、概率论方法、图论方法等。

下面将分别介绍这些主要建模方法。

1.数理统计法:数理统计法是基于现有的数据进行概率分布的估计和参数的推断,以及对未知数据的预测。

它适用于对大量数据进行分析和归纳,提取有用的信息。

数理统计法可以通过描述统计和推断统计两种方式实现。

描述统计主要是对数据进行可视化和总结,如通过绘制直方图、散点图等图形来展示数据的分布特征;推断统计则采用统计模型对数据进行拟合,进行参数估计和假设检验等。

2.最优化方法:最优化方法是研究如何在给定的约束条件下找到一个最优解或近似最优解的方法。

它可以用来寻找最大值、最小值、使一些目标函数最优等问题。

最优化方法包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划等方法。

这些方法可以通过建立数学模型来描述问题,并通过优化算法进行求解。

3.方程模型法:方程模型法是通过建立数学方程或函数来描述问题,并利用方程求解的方法进行求解。

这种方法适用于可以用一些基本的方程来描述的问题。

方程模型法可以采用微分方程、代数方程、差分方程等不同类型的方程进行建模。

通过求解这些方程,可以得到问题的解析解或数值解。

4.概率论方法:概率论方法是通过概率模型来描述和分析不确定性问题。

它可以用来处理随机变量、随机过程和随机事件等问题。

概率论方法主要包括概率分布、随机变量、概率计算、条件概率和贝叶斯推理等内容。

利用概率论的方法,可以对问题进行建模和分析,从而得到相应的结论和决策。

5.图论方法:图论方法是研究图结构的数学理论和应用方法。

它通过把问题抽象成图,利用图的性质和算法来分析和求解问题。

图论方法主要包括图的遍历、最短路径、最小生成树、网络流等内容。

数学建模分类

数学建模分类

数学建模分类
一、基于数学规划的建模方法
1. 线性规划模型
2. 整数规划模型
3. 二次规划模型
4. 非线性规划模型
5. 动态规划模型
6. 最优化问题建模
二、基于统计分析的建模方法
1. 线性回归模型
2. 逻辑回归模型
3. 主成分分析模型
4. 马尔可夫模型
5. 时间序列模型
6. 方差分析模型
三、基于图论的建模方法
1. 最短路径模型
2. 最小生成树模型
3. 拓扑排序模型
4. 最大流模型
5. 最小费用流模型
6. 图着色问题建模
四、基于优化方法的建模方法
1. 遗传算法模型
2. 蚁群算法模型
3. 粒子群优化模型
4. 模拟退火模型
5. 遗传规划模型
6. 蚁群优化模型
五、基于随机过程的建模方法
1. 马尔可夫链模型
2. 随机游走模型
3. 泊松过程模型
4. 随机差分方程模型
5. 随机微分方程模型
6. 随机优化问题建模
六、基于决策分析的建模方法
1. 决策树模型
2. 神经网络模型
3. 支持向量机模型
4. 贝叶斯网络模型
5. 人工智能模型
6. 多目标决策问题建模。

数学建模各类方法归纳总结

数学建模各类方法归纳总结

数学建模各类方法归纳总结数学建模是一门应用数学领域的重要学科,它旨在通过数学模型对现实世界中的问题进行分析和解决。

随着科技的不断发展和应用需求的增加,数学建模的方法也日趋多样化和丰富化。

本文将对数学建模的各类方法进行归纳总结,以期帮助读者更好地了解和应用数学建模。

一、经典方法1. 贝叶斯统计模型贝叶斯统计模型是一种基于概率和统计的建模方法。

它通过利用先验知识和已知数据来确定未知数据的后验概率分布,从而进行推理和预测。

贝叶斯统计模型在金融、医药、环境等领域具有广泛应用。

2. 数理统计模型数理统计模型是基于概率统计理论和方法的建模方法。

它通过收集和分析样本数据,构建统计模型,并通过参数估计和假设检验等方法对数据进行推断和预测。

数理统计模型在市场预测、风险评估等领域有着重要的应用。

3. 线性规划模型线性规划模型是一种优化建模方法,它通过线性目标函数和线性约束条件来描述和解决问题。

线性规划模型在供应链管理、运输优化等领域被广泛应用,能够有效地提高资源利用效率和降低成本。

4. 非线性规划模型非线性规划模型是一种对目标函数或约束条件存在非线性关系的问题进行建模和求解的方法。

非线性规划模型在经济学、物理学等领域有着广泛的应用,它能够刻画更为复杂的现实问题。

二、进阶方法1. 神经网络模型神经网络模型是一种模拟人脑神经元系统进行信息处理的模型。

它通过构建多层神经元之间的连接关系,利用反向传播算法进行训练和学习,实现对复杂数据的建模和预测。

神经网络模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

2. 遗传算法模型遗传算法模型是一种模拟自然界生物进化过程的优化方法。

它通过模拟遗传、交叉和突变等过程,逐步搜索和优化问题的最优解。

遗传算法模型在组合优化、机器学习等领域具有广泛的应用。

3. 蒙特卡洛模拟模型蒙特卡洛模拟模型是一种基于随机模拟和概率统计的建模方法。

它通过生成大量的随机样本,通过对样本进行抽样和分析,模拟系统的运行和行为,从而对问题进行求解和评估。

多点地质统计学

多点地质统计学

多点地质统计学Multiple-point geostatistic是相对于传统的两点地质统计学而言的,主要应用于储层表征与建模中.传统的地质统计学在储层建模中主要应用于两大方面:其一,应用各种克里金方法建立确定性的模型,这类方法主要有简单克里金、普通克里金、泛克里金、协同克里金、贝叶斯克里金、指示克里金等;其二,应用各种随机建模的方法建立可选的、等可能的地质模型,这类方法主要有高斯模拟(如序贯高斯模拟)、截断高斯模拟、指示模拟(如序贯指示模拟)等。

上述方法的共同特点是空间赋值单元为象元(即网格),故在储层建模领域将其归属为基于象元的方法。

这些方法均以变差函数为工具,亦可将其归属为基于变差函数的方法。

变差函数局限性(传统地质统计学)变差函数只能把握空间上两点之间的相关性,亦即在二阶平稳或本征假设的前提下空间上任意两点之间的相关性,因而难于表征复杂的空间结构和再现复杂目标的几何形态(如弯曲河道)。

弯曲河道的3种不同的空间结构(图1a,b,c)在横向上(东西方向,图1d)和纵向上(南北方向,图1e)的变差函数十分相似,这说明应用变差函数不能区分这3种不同的空间结构及几何形态,因此,基于变差函数的传统地质统计学插值和模拟方法难于精确表征具有复杂空间结构和几何形态的地质体。

现有的储层随机建模的另一途径是基于目标的方法,它是以目标物体为基本模拟单元,进行离散物体的随机模拟(Haldorsen and Damsleth,1990;Holdenet al.,1998)。

主要方法为示性点过程(亦称标点过程),其根据先验地质知识、点过程理论及优化方法(如模拟退火)表征目标地质体的空间分布,因此这种方法可以较好地再现目标体几何形态。

但这种方法亦有其不足:1)每类具有不同几何形状的目标均需要有特定的一套参数(如长度、宽度、厚度等),而对于复杂几何形态,参数化较为困难;2)由于该方法属于迭代算法,因此当单一目标体内井数据较多时,井数据的条件化较为困难,而且要求大量机时2多点地质统计学的基本概念多点统计学着重表达多点之间的相关性。

全国大学生数学建模竞赛常用建模方法总结

全国大学生数学建模竞赛常用建模方法总结

邯郸学院本科毕业论文题目全国大学生数学建模竞赛常用建模方法探讨学生柴云飞指导教师闫峰教授年级2009级本科专业数学与应用数学二级学院数学系(系、部)邯郸学院数学系2013年6月郑重声明本人的毕业论文是在指导教师闫峰的指导下独立撰写完成的.如有剽窃、抄袭、造假等违反学术道德、学术规范和侵权的行为,本人愿意承担由此产生的各种后果,直至法律责任,并愿意通过网络接受公众的监督.特此郑重声明.论文经“中国知网”论文检测系统检测,总相似比为5.80%.毕业论文作者(签名):年月日全国大学生数学建模竞赛常用建模方法探讨摘要全国大学生数学建模竞赛作为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,越来越受到人们的重视,所以建模竞赛的方法也就变得尤为重要.随着竞赛的不断发展,赛题的开放性逐步增大,一道赛题可用多种解法,各种求解的算法有时会相互融合,同时也在向大规模数据处理方向发展,这就对选手的能力提出了更高的要求.由于建模方法种类众多,无法一一介绍,所以本文主要介绍了四种比较常用的数学建模竞赛方法,包括微分与差分方程建模方法、数学规划建模方法、统计学建模方法、图论方法,并结合历年赛题加以说明.关键词:数学建模竞赛统计学方法数学规划图论Commonly Used Modeling Method ofChina Undergraduate Mathematical Contest in ModelingChai yunfei Directed by Professor Yan fengABSTRACTThe China undergraduate mathematical contest in modeling has been attention by more and more people as a basic subject of the largest national college competition. The method of modeling competition has become more and more important. Open questions gradually increased with the development of competition. Most of the games can be solved by lots of solutions. Sometimes these methods can be used together. And there is also a lot of data which puts forward higher requirement on the ability of players. The modeling methods is too numerous to mention, so this article mainly four kinds Commonly used modeling method are introduced that differential and difference equations modeling method, Mathematical programming modeling method, Statistics modeling method, graph theory and interprets with calendar year’s test questions.KEY WORDS:Mathematical contest in modeling Statistics method Mathematical programming Graph theory目录摘要 (I)英文摘要 (II)前言 (1)1微分方程与差分方程建模 (2)1.1微分方程建模 (2)1.1.1微分方程建模的原理和方法 (2)1.1.2微分方程建模应用实例 (3)1.2差分方程建模 (4)1.2.1 差分方程建模的原理和方法 (4)1.2.2 差分方程建模应用实例 (5)2数学规划建模 (5)2.1线性规划建模的一般理论 (6)2.2线性规划建模应用实例 (7)3统计学建模方法 (8)3.1聚类分析 (8)3.1.1 聚类分析的原理和方法 (8)3.1.2 聚类分析应用实例 (8)3.2回归分析 (9)3.2.1 回归分析的原理与方法 (9)3.2.2 回归分析应用实例 (10)4图论建模方法 (10)4.1两种常见图论方法介绍 (11)4.1.1 模拟退火法的基本原理 (11)4.1.2 最短路问题 (11)4.2图论建模应用实例 (12)5小结 (13)参考文献 (13)致谢 (14)前言全国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,目前已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学建模竞赛.参赛者需要根据题目要求,在三天时间内完成一篇包括模型假设、模型建立和求解、计算方法的设计和实现、模型结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文.通过参加竞赛的训练和比赛,可以提高学生用数学方法解决实际问题的意识和能力,而且在培养团队精神和撰写科技论文等方面都会得到十分有益的锻炼.竞赛题目的涉及面比较宽,有工业、农业、工程设计、交通运输、经济管理、生物医学和社会事业等.竞赛选手不一定预先掌握深入的专业知识,而只需要学过高等数学的相关课程即可,并且题目具有较大的灵活性,便于参赛者发挥其创造能力.近年来,竞赛题目包含的数据较多,手工计算一般不能实现,所以就对参赛者的计算机能力提出了更高的要求,如2003年B题,某些问题的解决需要使用计算机软件;2001年A题,问题的数据读取需要计算机技术,并且对于给出的图像,需要用图像处理的方法获得;再如2004年A题则需要利用数据库数据,数据库方法,统计软件包等等.竞赛题目的总体特点可大致归纳如下:(1)实用性不断加强,问题和数据来自于实际,解决方法需要切合实际,模型和结果可以应用于实际;(2)综合性不断加强,解法多样,方法融合,学科交叉;(3)数据结构越来越复杂,包括数据的真实性,数据的海量性,数据的不完备性,数据的冗余性等;(4)开放性也越来越突出,题意的开放性,思路的开放性,方法多样,结果不唯一等.总体来说,赛题向大规模数据处理方向发展,求解算法和各类现代算法相互融合.纵观历年的赛题,主要用到的建模方法有:初等数学模型、微分与差分方程建模、组合概率、数据处理、统计学建模、计算方法建模、数学规划、图论方法、层次分析、插值与拟合、排队论、模糊数学、随机决策、多目标决策、随机模拟、计算机模拟法、灰色系统理论、时间序列等.本文不一一列举竞赛题目中涉及的所有方法,只是重点讨论其中一些比较常用的方法,包括微分与差分方程建模方法、数学规划建模方法、统计学建模方法、图论建模方法,并结合案例说明建模方法的原理及应用.1 微分方程与差分方程建模在很多竞赛题目中,常常会涉及很多变量之间的关系,找出它们之间的函数关系式具有重要意义.可在许多实际问题中,我们常常不能直接给出所需要的函数关系,但可以得到含有所求函数的导数(或微分)或差分(即增量)的方程,这样的方程称为微分方程或差分方程. 建立微分方程或差分方程的数学模型是一种重要的建模方法.如1996年A 题“最优捕鱼策略”,1997年A 题“零件参数设计”,2003年A 题“SARS 的传播”,2007年A 题“中国人口增长预测”,2009年A 题“最优捕鱼策略”等赛题中,都用到了这种方法.1.1 微分方程建模1.1.1 微分方程建模的原理和方法一般来说,任何时变问题中随时间变化而发生变化的量与其它一些量之间的关系经常以微分方程的形式来表现.例1.1 有一容器装有某种浓度的溶液,以流量1v 注入该容器浓度为1c 的同样溶液,假定溶液立即被搅拌均匀,并以2v 的流量流出混合后的溶液,试建立反映容器内浓度变化的数学模型.解 注意到溶液浓度=溶液体积溶液质量,因此,容器中溶液浓度会随溶质质量和溶液体积变化而发生变化.不妨设t 时刻容器中溶质质量为()t s ,初始值为0s ,t 时刻容器中溶液体积为()t v ,初始值为0v ,则这段时间()t t t ∆+,内有⎩⎨⎧∆-∆=∆∆-∆=∆t v t v V t v c t v c s 212211, (1) 其中1c 表示单位时间内注入溶液的浓度,2c 表示单位时间内流出溶液的浓度,当t ∆很小时,在()t t t ∆+,内有≈2c =)()(t V t s tv v V t s )()(210-+. (2) 对式(1)两端同除以t ∆,令0t ∆→,则有⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧==-=-=00212211)0(,)0(V V s s v v dtdV v c v c dt ds . (3) 即所求问题的微分方程模型.虽然它是针对液体溶液变化建立的,但对气体和固体浓度变化同样适用.实际应用中,许多时变问题都可取微小的时间段t ∆去考察某些量之间的变化规律,从而建立问题的数学模型,这是数学建模中微分方程建模常用手段之一.常用微分方程建模的方法主要有:(1)按实验定律或规律建立微分方程模型.此种建模方法充分依赖于各个学科领域中有关实验定律或规律以及某些重要的已知定理,这种方法要求建模者有宽广的知识视野,这样才能对具体问题采用某些熟知的实验定律.(2)分析微元变化规律建立微分方程模型.求解某些实际问题时,寻求一些微元之间的关系可以建立问题的数学模型.如例1.1中考察时间微元t ∆,从而建立起反应溶液浓度随时间变化的模型.此建模方法的出发点是考察某一变量的微小变化,即微元分析,找出其他一些变量与该微元间的关系式,从微分定义出发建立问题的数学模型.(3)近似模拟法.在许多实际问题中,有些现象的规律性并非一目了然,或有所了解亦是复杂的,这类问题常用近似模拟方法来建立问题的数学模型.一般通过一定的模型假设近似模拟实际现象,将问题做某些规范化处理后建立微分方程模型,然后分析、求解,并与实际问题作比较,观察模型能否近似刻画实际现象.近似模拟法的建模思路就是建立能够近似刻画或反映实际现象的数学模型,因此在建模过程中经常做一些较合理的模型假设使问题简化,然后通过简化建立近似反映实际问题的数学模型.1.1.2 微分方程建模应用实例例1.2(2003年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A 题) SARS 传播的预测. 2003年爆发的“SARS ”疾病得到了许多重要的经验和教训,使人们认识到研究传染病的传播规律的重要性.题目给出了感病情况的三个附件,要求对SARS 的传播建立数学模型:(1)对SARS 的传播建立一个自己的模型,并说明模型的优缺点;(2)收集SARS 对经济某个方面影响的数据,建立相应的数学模型并进行预测.问题求解过程分析 由于题目具有开放性,故选择文献[1]中的求解思路分析. 传染病的传播模式可近似分为自由传播阶段和控后阶段,然后将人群分为易感者S ,感病者I ,移出者R 三类.由三者之间的关系可得到下列微分方程:⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=++=-=-=NR I S hI dt dR hI kIS dt dI kISdt dS , 利用附件中给出的数据,可以将上述方程变形为I hI kNI dtdI λ=-=, 其中h kN -=λ,其解为t e I t I λ-=0)(.其中0I 为初始值.但此模型只适用于病例数与总人口数具有可比性的情况,当病例数远小于总人口数时,感病人数将随时间以指数增长.这是按实验定律或规律建立的微分方程模型.为进一步改进模型,用计算机跟踪病毒的个体传播情况,又建立计算机模拟模型.然后用计算机模拟北京5月10日之前SARS 的传播情况,并对5月10日以后的传播情况进行预测.但是得到的有效接触率与实际统计数据有所偏差,所以统计数据,为参数的确定寻求医学上的支持,并以随机模拟取代完全确定性的模拟,对原模型进行改进,建立随机模拟模型.通过计算机编程,产生正态分布的随机数,并对传染情况进行500次模拟,即可进行预测,并可得出对SARS 疫情控制提出的相应建议.1.2 差分方程建模1.2.1 差分方程建模的原理和方法差分方程在数学建模竞赛中应用的频率极高,所以要对这种方法引起足够的重视.它针对要解决的目标,引入系统或过程中的离散变量.具体方法是:根据实际的规律性质、平衡关系等,建立离散变量所满足的关系式,从而建立差分方程模型.差分方程可以分为不同的类型,如一阶和高阶差分方程,常系数和变系数差分方程,线性和非线性差分方程等等.建立差分方程模型一般要注意以下问题:(1)注意题中的离散变化量,对过程进行分析,尤其要注意形成变化运动过程的时间或距离的分化而得到离散变量;(2)通过对具体变化过程的分析,列出满足题意的差分方程,其中入手点是找出变量所能满足的平衡关系、增量或减量关系及规律,从而得到差分方程.1.2.2差分方程建模应用实例例1.3(2007年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题)中国人口增长预测.题目要求从中国的实际情况和人口增长的特点出发,参考附录中的相关数据(也可以搜索相关文献和补充新的数据),建立中国人口增长的数学模型,并由此对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测,特别要指出模型中的优点与不足之处.问题求解过程分析由于题目具有开放性,故选择文献[2]中的求解思路分析.通过分析题中相关的数据,考虑到我国近年来人口发展的总趋势,因为涉及到人口的增长和变换,所以可以先用微分方程来建立模型,并对我国人口增长的中短期和长期趋势做出预测.首先,根据灰色系统理论,使用灰色关联分析模型法对人口系统结构进行关联分析,找出影响人口增长的主要因素;其次使用年龄推算法进行短期预测.在建立和求解长期预测模型时,根据人口阻滞增长模型(Logistic模型),可以考虑对中国人口老龄化进程加速、出生人口性别比例持续升高以及乡村人口城镇化等因素建立新的人口增长的差分方程模型.但是它仅给出了人口总数的变化规律,反映不出各类人口的详细信息,所以我们需要建立离散化的模型,并进一步可以得到全面系统地反应一个时期内人口数量状况的差分方程,可以用微分和差分方程理论来表现和模拟人口数量的变化规律.从而对人口分布的状况、变化趋势、总体特征等有更加详细和科学的了解.在模型的求解过程中,用到了MATLAB软件,并做参数估计,利用所得结果和题目给出的近五年来的人口数据,对我国人口发展趋势进行了预测,得到了在老龄化进程加速、出生人口性别比例持续升高以及乡村人口城镇化等因素影响下,未来我国人口发展预测情况.2 数学规划建模数学规划是指在一系列条件限制下,寻求最优方案,使得目标达到最优的数学模型,它是运筹学的一个重要分支.数学规划的内容十分丰富,包括许多研究分支,如:线性规划、非线性规划、整数规划、二次规划、0-1规划、多目标规划、动态规划、参数规划、组合优化、随机规划、模糊规划、多层规划问题等.在1993年A 题“非线性交调的频率设计”,1993年B 题“足球队排名”,1995年A 题“飞行管理问题”,1996年B 题“节水洗衣机”,1997年A 题“零件的参数设计”,1998年A 题“一类投资组合问题”,1999年B 题“钻井布局”,2001年B 题“公交车调度问题”,2002年A 题“车灯线光源的优化”,2006年A 题“出版社书号问题”,2007年B 题“城市公交线路选择问题”等赛题中,都用到了规划的方法.在此以线性规划为例,对规划的方法进行探讨.2.1 线性规划建模的一般理论线性规划建模方法主要用于解决生产实际中的资源利用、人力调配、生产安排等问题,它是一种重要的数学模型.线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法.一般的优化问题是指用“最好”的方式,使用或分配有限的资源即劳动力、原材料、机器、资金等,使得费用最小或利润最大.优化模型的一般形式为:()m ax m in 或 ()x f z = (4)().0..≤x g t s ()m i ,,2,1 = (5)()()12,,T n x x x x =,.由(4)、(5)组成的模型属于约束优化.若只有(4)式就是无约束优化.()x f 称为目标函数,()0g x ≤称为约束条件.在优化模型中,如果目标函数()x f 和约束条件中的()g x 都是线性函数,则该模型称为线性规划.建立实际问题线性规划模型的步骤如下:(1)设置要求解的决策变量.决策变量选取得当,不仅能顺利地建立模型而且能方便地求解,否则很可能事倍功半.(2)找出所有的限制,即约束条件,并用决策变量的线性方程或线性不等式来表示.当限制条件多,背景比较复杂时,可以采用图示或表格形式列出所有的已知数据和信息,从而避免“遗漏”或“重复”所造成的错误.(3)明确目标要求,并用决策变量的线性函数来表示,标出对函数是取极大还是取极小的要求.需要特别说明的是,要使用线性规划方法来处理一个实际问题,必须具备下面的条件:(1)优化条件:问题的目标有极大化或极小化的要求,而且能用决策变量的线性函数来表示.(2)选择条件:有多种可供选择的可行方案,以便从中选取最优方案.(3)限制条件:达到目标的条件是有一定限制的(比如,资源的供应量有限度等),而且这些限制可以用决策变量的线性等式或线性不等式表示出来.此外,描述问题的决策变量相互之间应有一定的联系,才有可能建立数学关系,这一点自然是不言而喻的.线性规划模型的求解可用图解法或单纯形法.随着计算机的普及和大量数学软件的出现,可以利用现成的软件MATLAB或LINGO等求解,在此不再叙述.2.2线性规划建模应用实例例2.1(2006年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题)艾滋病疗法的评价及疗效的预测.题目给出了美国某艾滋病医疗试验机构公布的两组数据,数据涉及到了病人CD4和HIV的浓度含量的测试结果.根据所给的资料需要参赛者完成以下问题:(1)利用附件1的数据,预测继续治疗的效果,或者确定最佳治疗终止时间;(2)利用附件2的数据,评价4种疗法的优劣(仅以4CD为标准),并对较优的疗法预测继续治疗的效果,或者确定最佳治疗终止时间;(3)如果病人需要考虑4种疗法的费用,对评价和预测有什么影响.问题求解过程分析由于题目具有开放性,故选择文献[3]中的求解思路进行分析.首先对题目所给数据进行分析,考虑到治疗的效果与患者的年龄有关,将患者按年龄分组,如25~35岁及45岁以上4组.每组中按照4种疗法和4个25岁,45~~14岁,35治疗阶段(如1020周,4030周),构造16个决策单元.取4~~~~0周,2010周,30种药品量为输入,治疗各个阶段末患者的4CD值的比值为输出.CD值与开始治疗时4然后建立相应的数学模型,利用相对有效性评价方法,建立分式规划模型并经过变换,转化为线性规划模型求解,对各年龄组患者在各阶段的治疗效率进行评价.计算结果:对第1年龄组疗法2和4在整个治疗中效率较高,在第4阶段仍然有效;对第2年龄组疗法1在第1,2阶段有效;对第3年龄组疗法1,2,3在第1阶段有效;对第4年龄组疗法1,2在第1,2阶段有效.表明只有2514岁的年4种轻患者,才能在治疗的最~后阶段仍然有有效的疗法.随后,由线性规划模型的对偶形式建立预测模型,对各年龄组各种疗法下一阶段的疗效进行预测.若由某决策单元得到的实际输出大于预测输出,则该决策单元相对有效;反之,说明该种疗法对该组患者在治疗的未来阶段不再有效,应该转换疗法.3 统计学建模方法在数学建模竞赛中,常常会涉及到大量的数据,因此,我们就需要用统计学建模方法对这些数据进行处理.此类方法主要包括统计分析、计算机模拟、回归分析、聚类分析、数据分类、判别分析、主成分分析、因子分析、残差分析、典型相关分析、时间序列等.如2004年A题“奥运会临时超市网点设计问题”,2004年B题“电力市场的输电阻塞管理问题”,2007年A题“人口增长预测问题”,2008年B题“大学学费问题”,2012年A题“葡萄酒的评价”等都用到了这种建模方法.在此选取其中两类方法进行阐述.3.1聚类分析3.1.1聚类分析的原理和方法该方法说的通俗一点就是,将n个样本,通过适当的方法选取m聚类中心,通过研究各样本和各个聚类中心的距离,选择适当的聚类标准,通常利用最小距离法来聚类,从而可以得到聚类.结果利用sas 软件或者spss 软件来做聚类分析,就可以得到相应的动态聚类图.这种模型的的特点是直观,容易理解.聚类分析的类型可分为:Q型聚类(即对样本聚类)和R型聚类(即对变量聚类).通常聚类中有相似系数法和距离法两种衡量标准.聚类方法种类多样,有可变类平均法、中间距离法、最长距离法、利差平均和法等.在应用时要注意,在样本量比较大时,要得到聚类结果就显得不是很容易,这时需要根据背景知识和相关的其他方法辅助处理.主要的方法步骤大致如下:(1)首先把每个样本自成一类;(2)选取适当的衡量标准,得到衡量矩阵;(3)重新计算类间距离,得到衡量矩阵;(4)重复第2步,直到只剩下一个类.3.1.2聚类分析应用实例例3.1(2012年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题)葡萄酒的评价.题目的附件中给出了某一年份一些葡萄酒的评价结果,和该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据.要求参赛者建立数学模型解决以下问题:(1)分析附件1中两组评酒员的评价结果有无显著性差异,哪一组结果更可信;(2)根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级;(3)分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系;(4)分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响,并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量.问题求解过程分析由于题目具有开放性,故选择文献[4]中的求解思路分析.由于给定了酿酒葡萄的理化指标,首先可将附录2和附录3中的一些数据进行处理.并可以据此对各种酿酒葡萄进行聚类分析,但是,由于题目中所给的数据庞大,所以可通过主成分分析法,简化并提取大部分有效信息,再用聚类分析对酿酒葡萄进行分级.最后根据酿酒葡萄对应葡萄酒质量的平均值大小进行比较,排序分级.接下来针对问题中分析酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系,及上面整理好的数据,采用回归分析原理,在SPSS中得到酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系.再通过相关分析,得出相应的相关系数,从而得到相应的判断结论.在分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系时,还用到了多元线性回归分析.该模型用于生活实践中,也可以解决很多实际问题.3.2回归分析回归分析是利用数据统计原理,对大量数据进行数学处理,并确定因变量与某些自变量的相关关系,建立一个相关性较好的回归方程,并加以外推,用于预测今后的因变量的变化的分析方法.3.2.1回归分析的原理与方法回归分析是在一组数据的基础上研究这样几个问题:建立因变量与自变量之间的回归模型;对回归模型的可信度进行检验;判断每个自变量对因变量的影响是否显著;判断回归模型是否适合这组数据;利用回归模型对进行预报或控制.回归分析主要包括一元线性回归、多元线性回归、非线性回归.回归分析的主要步骤为:(1)根据自变量和因变量的关系,建立回归方程.(2)解出回归系数.(3)对其进行相关性检验,确定相关系数.(4)当符合相关性要求后,便可与具体条件结合,确定预测值的置信区间.需要注意的是,要尽可能定性判断自变量的可能种类和个数,并定性判断回归方程的可能类型.另外,最好应用高质量的统计数据,再运用数学工具和相关软件定量定性判断.3.2.2回归分析应用实例例3.2(2006年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题)艾滋病疗法的评价及疗效的预测.题目同例2.1.问题求解过程分析由于题目具有开放性,故选择文献[3]中的求解思路进行分析.问题2的解决就用到回归模型.首先分析数据知,应建立时间的一次与二次函数模型,并经过统计分析比较,确定哪种较好.所以可建立一个统一的回归模型,也可对每种疗法分别建立一个模型.以总体回归模型为例,分别用一次与二次时间函数模型进行比较,可知疗法3~1用一次模型较优,且一次项系数为负,即4CD在减少,从数值看疗法3优于疗法2和1;疗法4用二次模型较优,即4t左右达到最大.可以通过4条回归CD先增后减,在20曲线进行比较,显示疗法4在30周之前明显优于其它.最后再用检验法作比较,结果是疗法1与2无显著性差异,而疗法1与3,2与3,3与4均有显著性差异.4 图论建模方法图论建模方法在建模竞赛中也经常涉及,应用十分广泛,并且解法巧妙,方法灵活多变.如1990年B题“扫雪问题”,1991年B题“寻找最优Steiner树”,1992年B题“紧急修复系统的研制”,1993年B题“足球队排名”,1994年A题“逢山开路问题”,1994年B题“锁具装箱问题”,1995年B题“天车与冶炼炉的作业调度”,1997年B题“截断切割的最优排列”,1998年B题“灾情巡视最佳路线”,1999年B题“钻井布局”,2007年B题“城市公交线路选择问题”等都应用到了图论的方法.图论近几年来发展十分迅速,在物理、化学、生物学、地理学、计算机科学、信息论、控制论、社会科学、军事科学以及计算机管理等方面都有着广泛的应用.因此图论越来越受到了全世界数学界和工程技术界乃至经营决策管理者的重视.同时也成为了数学建模中一种十分重要的方法.图论问题算法很多,包括最短路、最大流、最小生成树、二分匹配、floyd、frim等.。

数学建模第五章随机模型

数学建模第五章随机模型

05
随机模拟
随机模拟的基本原理
随机模拟是一种基于概率统计的数值计算方法,通过模拟随机事件或过程来求解实 际问题。
随机模拟的基本原理包括抽样、统计推断和误差分析,其中抽样是随机模拟的核心 步骤,通过从概率分布中抽取样本,模拟随机事件的概率特征。
随机模拟的精度取决于样本数量和分布的准确性,样本数量越多,模拟结果越接近 真实情况。
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蒙特卡洛积分
蒙特卡洛积分是一种基于随机抽样的 数值积分方法,通过将积分转化为求 和的形式,利用大数定律和中心极限 定理来估计积分值。
蒙特卡洛积分在金融、物理、工程等 领域有广泛应用,可以用于求解复杂 的高维积分问题。
蒙特卡洛积分的精度与样本数量和积 分的可积性有关,对于不可积的积分, 可以通过增加样本数量来提高估计精 度。
马尔科夫链蒙特卡洛方法
总结词
马尔科夫链蒙特卡洛方法是一种基于马尔科夫链的随机抽样方法,常用于求解复杂数学 问题的不确定性。
详细描述
马尔科夫链蒙特卡洛方法通过构造一个马尔科夫链,使其平稳分布为目标分布,从而通 过抽样得到目标分布的近似解。这种方法在统计学、物理、经济学等领域有广泛应用, 可以用于求解复杂数学问题的不确定性,如概率论中的积分、统计推断中的参数估计等。
描述随机变量取值概率分布的函数称 为随机变量的分布函数。常见的分布 函数有离散型分布和连续型分布,如 二项分布、泊松分布、正态分布等。
03
随机过程
随机过程的定义与分类
定义
随机过程是随机变量在时间或空间上的扩展,描述了一个随机现象在连续时间或 离散时间上的变化。
分类
根据过程的性质和特点,随机过程可以分为平稳随机过程、非平稳随机过程、离 散随机过程和连续随机过程等。

基于多目标优化的任务计划建模及方法

基于多目标优化的任务计划建模及方法

基于多目标优化的任务计划建模及方法孙鹏;李锴;孙昱;王勋;胡诗骏【摘要】针对任务计划在进行多目标优化时采用进化算法求解效率较低的问题,设计了一种结合分组策略的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法,可以快速有效地得到合理的分组结果。

基于分组结果,调整NSGA-Ⅱ算法的步骤,灵活地进行种群初始化,使最终分配结果各优化的目标有了明显的改善,提高了算法的效率。

通过实验分析,验证了所提方法的可行性和有效性。

%In this paper,a nondominated sorting genetic algorithm (NSGA- II) combined with Group Technology (GT) is designed in order to solve with the problem of low efficiency of using evolutionary algorithm for Mission planning in the Multi-objective Optimization(MO),and a reasonable grouping results can be gotten quickly and efficiently. The steps of the nondominated sorting genetic algorithm and flexibly initialized to the population based on the group result are adjusted. The optimization goals of the final result of the distribution improve significantly,and the efficiency of algorithm is greatly increased.The feasibility and effectiveness of the proposed method was verified through experimental analysis.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2016(041)009【总页数】6页(P18-23)【关键词】任务计划;分组策略;NSGA-Ⅱ;多目标优化【作者】孙鹏;李锴;孙昱;王勋;胡诗骏【作者单位】空军工程大学信息与导航学院,西安 710077;空军工程大学信息与导航学院,西安 710077;空军工程大学信息与导航学院,西安 710077;空军工程大学信息与导航学院,西安 710077;空军工程大学信息与导航学院,西安 710077【正文语种】中文【中图分类】TP391.9任务计划问题是指挥控制领域的一个关键问题。

数学建模之随机性模型与模拟方法

数学建模之随机性模型与模拟方法

使用前者的好处在于能精确地叙述变量的概率,在 处理问题时可以充分发挥数理统计的作用。但这一 好处把所求模式制约在了处理简单情形。随着复杂 性的增加,数学就变的太难。使用后者的好处在于 模型时基于观测到的数据而不是基于假设之上。增 加复杂性并不成为一大障碍,但我们不再能利用数 理统计而得求助于模拟以及模型的统计结果。 在建立随机性模型时,首先要注意,将要处理的是 离散还是连续的随机变量。 1、离散随机变量 离散随机变量的理论模型是由概率函数 p x P X x 来刻画的。这个式子说明随机变量 X 取值 x 时的概 率。对于离散型的随机变量有下面三种重要的分布
2 1


(1)均匀分布
设连续型随机变量 X 具有概率密度
a xb 其他
1 , f ( x) b a 0,
则称 X 在区间(a,b)上服从均匀分布。 在区间(a,b)上服从均匀分布的随机变量 X ,具 有下述意义的等可能性,即它落在区间(a,b)中任 意等长度的子区间内的可能性是相同的,或者说它落 在子区间内的概率只依赖于子区间的长度而与子区间 的位置无关。 (2)正态分布 设连续型随机变量 X 的概率密度为 x 2 1 2 2 f ( x) e , x 2 其中 , 0 为常数,则称X 服从参数为 , 的

设一共投掷 n 次( n 是一个事先选好的相当大 的自然数),观察到针和直线相交的次数为 m 。

从上式我们看到,当比值 l / a不变时, p 值始终 不变。取 m /nn为 p 的近似值,我们可以算出 的 m 近似值。可以想象当投掷次数越来越多时计算的结 果就越来越准确。下表时这些实验的有关资料 (此 处把 a 折算为1):

三维地质建模技术方法及实现步骤

三维地质建模技术方法及实现步骤
曲线,地质家手工对比到可能的最小单元(一 般为砂组,或三级旋回),计算机建模时按一 定的地质规律进一步机械劈分。
对于我国陆相沉积,尽可能正确控制到“十 米
级”单元。
小层对比仍有一定的经验性(艺术)。
模拟单元划分
网格设计 平面: 50×50M
纵向细剖分 Layers: 107
网格单元数 125×38×107,
冲积相(重点是河流砂体)的层序(旋回) 识别标志;
地震、测井结合高分辨率层序地层学; 沉积学; 计算机自动对比。
(二) 、建立层模型技术
正在攻关的方向及内容
冲积相 (重点是河流砂体)的层序(旋回) 识别标志
古土壤 遗迹化石,现发展遗迹相 古地磁学
前两者成功的报导较多,将同样遇到向井下 转移的问题。
三步建模,相控建模表征了层面的非均质性。为表征垂向的 非均质性,人们开始采用三步建模。即利用沉积微相图约束岩相 建模;再利用所建立的岩相模型,进一步约束孔、渗、饱等属性 参数建模。
由于研究的深入,过去储层表征、随机建模领域主要利用井 资料分析相带空间展布及物性空间特征的基本格局正在被突破! 地震资料在储层随机建模中的应用越来越多,如岩相建模时地震 速度的应用,模拟退火算法中地震资料和露头及井资料的结合等。 由于这些进展,随机建模的思路与方法也开始在地震反演中得到 应用。
(2) 划分流动单元及井间等时对比技术 (二维层模型)
(3) 井间属性定量预测技术 (三维整体模型)
(一)、建立井模型技术
目的:
建立每口井各种开发地质属性(Attributes) 的 一维柱状剖面
井筒油藏描述最基本的九项属性:
渗透层(储层) 有效层
含油层
含气层
孔隙度
渗透率

数学建模算法之蒙特卡罗方法——原理编程及应用

数学建模算法之蒙特卡罗方法——原理编程及应用

数学建模算法之蒙特卡罗方法——原理编程及应用蒙特卡罗方法是一种基于随机数的数学建模算法,它在估计和模拟复杂的数学问题时非常有用。

蒙特卡罗方法的原理是通过随机抽样来进行近似计算,然后使用统计学方法来分析和推断结果。

蒙特卡罗方法的核心思想是通过进行大量的随机样本实验,来估计问题的解或者概率。

它的基本过程如下:1.问题建模:将要解决的问题转化为数学模型,并明确需要估计的量。

2.随机抽样:根据问题的性质和要求,设计合适的随机抽样方法,生成大量的随机样本。

3.计算估计量:对每个样本,将其代入数学模型,计算得到估计量的值。

4.统计分析:对所有样本的估计量进行统计分析,包括计算均值、方差等。

5.结果解释:根据统计分析的结果,得出对问题的估计值和置信区间。

蒙特卡罗方法的一个重要特点是可以处理复杂的问题,因为需要进行大量的随机实验。

它广泛应用于科学研究、金融决策、工程设计等领域。

下面以两个实际应用为例介绍蒙特卡罗方法的具体编程和应用。

实例一:估计π的值蒙特卡罗方法可以用来估计π的值。

其基本思路是以原点为中心,边长为2的正方形内切一个以原点为圆心的半径为1的圆,通过生成大量的随机点,并统计落在圆内的点的个数来估计圆的面积,然后根据面积比例来估计π。

编程步骤如下:1.生成随机点:生成大量的随机点,均匀分布在正方形内。

2.判断点位置:判断每个点是否落在圆内,即判断点的横坐标和纵坐标的平方和是否小于13.统计结果:统计圆内的点的个数。

4.计算面积和π的估计值:根据圆内点的个数,计算圆的面积和π的估计值。

实例二:金融风险分析蒙特卡罗方法可以用于金融风险分析,例如估计一些投资组合的回报率和风险。

编程步骤如下:1.生成随机数:生成符合历史回报率的随机数序列,代表不同的投资回报率。

2.计算投资回报率:根据生成的随机数序列,计算投资组合的回报率。

3.重复实验:重复上述步骤多次,生成多个投资回报率的样本。

4.统计分析:对多个投资回报率样本进行统计分析,计算均值、方差等指标。

数学建模方法详解

数学建模方法详解

数学建模方法详解数学建模是指利用数学方法来研究和分析实际问题,并通过构建数学模型来描述和解决这些问题的过程。

数学建模具有很高的理论性和广泛的应用性,可以应用于科学、工程、经济等众多领域。

下面详细介绍几种常用的数学建模方法。

一、优化建模方法优化建模方法是指在给定的约束条件下,寻求其中一种目标函数的最优解。

该方法常用于生产、运输、资源分配等问题的优化调度。

优化建模的一般步骤包括确定决策变量、建立目标函数和约束条件、制定求解算法以及分析和验证最优解。

二、动力系统建模方法动力系统建模方法是指将实际问题转化为一组微分方程或差分方程,研究系统在时间上的演化规律。

该方法可以用于描述和预测物理、生物、经济等多个领域的系统行为。

动力系统建模的关键在于建立正确的微分方程或差分方程,并选择合适的求解方法。

三、决策分析建模方法决策分析建模方法是指将决策问题转化为数学模型,并采用数学方法进行决策分析和评估。

该方法常用于风险管理、投资决策、供应链管理等领域。

决策分析建模的关键在于准确描述决策者的目标和偏好,并选择合适的决策规则进行决策分析。

四、统计建模方法统计建模方法是指利用统计学理论和方法来描述和分析实际问题。

该方法多用于数据分析、预测和模式识别等领域。

统计建模的过程包括收集数据、建立概率模型、估计模型参数以及进行模型检验和应用。

五、图论建模方法图论建模方法是指利用图论的理论和方法来描述和分析网络结构和关联关系。

该方法常用于社交网络分析、路径规划、电力网络优化等领域。

图论建模的关键在于构建网络模型,并选择适当的图算法进行分析和优化。

六、随机模型建模方法随机模型建模方法是指利用随机过程和概率论的理论和方法来描述和分析随机现象。

该方法常用于金融风险管理、信号处理、系统可靠性评估等领域。

随机模型建模的关键在于建立正确的随机过程模型,并进行概率分布和随机变量的分析。

七、模拟建模方法模拟建模方法是指利用计算机仿真技术来模拟和分析实际问题。

数学建模中的随机过程模型及其参数估计

数学建模中的随机过程模型及其参数估计

数学建模中的随机过程模型及其参数估计随机过程是数学建模中常用的一种工具,它描述了随机变量的动态演化过程。

在数学建模中,我们经常会遇到需要建立随机过程模型并估计其参数的问题。

本文将介绍数学建模中常用的随机过程模型以及参数估计的方法。

一、随机过程模型1. 随机游走模型随机游走模型是最简单的随机过程模型之一,其描述了一个随机变量在时间序列上的演化过程。

在随机游走模型中,当前的变量值等于前一个变量值加上一个随机扰动。

随机游走模型广泛应用于金融领域中股票价格的建模。

2. 马尔可夫链模型马尔可夫链模型是一种随机过程模型,具有马尔可夫性质,即当前状态只依赖于前一个状态,并且未来状态与过去状态无关。

马尔可夫链模型在预测序列数据、自然语言处理等领域中有广泛的应用。

3. 随机差分方程模型随机差分方程模型是描述离散时间的随机过程,它将随机扰动引入到差分方程中,描述了随机变量在离散时间序列上的演化过程。

随机差分方程模型在宏观经济学、自然生态学等领域中有重要的应用。

二、参数估计参数估计是建立随机过程模型的重要步骤之一,它帮助我们从观测数据中估计出模型的未知参数。

以下介绍两种常用的参数估计方法。

1. 极大似然估计极大似然估计是一种常用的参数估计方法,它基于最大化观测数据的似然函数来估计模型的参数值。

极大似然估计的优点是数学基础严谨,但需要满足一些假设条件。

2. 贝叶斯估计贝叶斯估计是一种基于贝叶斯统计理论的参数估计方法,它将参数的估计看作是一个先验分布和似然函数的加权平均问题。

贝叶斯估计的优点是能够处理参数的不确定性,并且可以根据观测数据进行更新。

三、案例应用为了更好地理解随机过程模型及其参数估计,在实际建模中的应用非常重要。

以下是一个案例应用的描述。

假设我们需要建立一个预测某个文本的下一个词的模型,我们可以使用马尔可夫链模型进行建模。

首先,我们将文本数据进行预处理,将其转化为一个序列数据。

然后,我们根据观测数据估计模型的参数。

扇三角洲储层构型建模方法优选

扇三角洲储层构型建模方法优选

质模型至今还未建立。

因此,需要探索出一套扇三角洲储层构型建模方法,建立研究区扇三角洲前缘精细地质模型,并用于数模分析剩余油分布,为下步油田调整提供可靠的地质依据。

2 方法概述为建立研究区扇三角洲储层构型模型,优选目前应用最广泛的构型建模方法,包括序贯指示、基于目标模拟和多点地质统计方法。

2.1 序贯指示模拟序贯指示模拟通过一系列门槛值,估计某一类型变量或离散化的连续变量低于某一门槛值的概率,以此确定随机变量的分布。

序贯指示模拟实现的关键技术是指示变换、指示克里金和序贯模拟。

在进行模拟计算之前,首先要进行指示变换,即根据不同的门槛值把原始数据编码成0或1的过程。

在模拟不同的网格节点时各变量的比例是不变的。

当存在局部变化时,可应用具有趋势的序贯指示模拟方法。

具有趋势的序贯指示模拟方法通过从地震资料和其他数据中提取信息从而为每一个模拟节点提供一个局部的各变量比例,各变量的比例之和为1。

本次研究采用的带趋势的序贯指示模拟技术流程如下,在单井相数据离散化的基础上通过数据分析获取模拟的方位、主变程、次变程和垂向变程。

以单井累计概率的方式求取垂向比例,用前期研究的沉积微相作为平面约束,共同作为约束条件通过多次概率优选来求取。

2.2 基于目标模拟基于目标方法主要描述各种离散性地质特征(沉积微相、岩相、流动单元等)的空间分布,利用标点过程法建立又离散代码表示的离散性模型。

标点过程法是根据点过程的概率定律,按照空间中几何物体的分布规律产生这些物体的中心点的空0 引言三维构型建模能够刻画储层内部各构型单元间的空间接触关系,表征储层内部复合砂体,单砂体和非储层间的相对空间关系,包括不同构型单元的的三维空间形态、平面和垂向上的分布范围、不同单元的延伸方向、各单元之间的叠置关系。

并在此基础上刻画出各构型单元内部孔隙度、渗透率等物性参数的三维空间展布特征及各个构型单元之间的连通程度、油水运动特征。

储层构型方法自1985年储层构型概念的提出至今[1],取得了多方面的发展。

初中数学建模30种经典模型

初中数学建模30种经典模型

初中数学建模30种经典模型初中数学建模是培养学生综合运用数学知识解决实际问题的一种教学方法和手段。

以下是初中数学建模中的30种经典模型,并对每种模型进行简要介绍:1.线性规划模型:通过建立线性目标函数和线性约束条件,优化解决线性规划问题。

2.排队论模型:研究排队系统中的等待时间、服务能力等问题,以优化系统效率。

3.图论模型:利用图的概念和算法解决实际问题,如最短路径、网络流等。

4.组合数学模型:应用组合数学的方法解决实际问题,如排列组合、集合等。

5.概率模型:利用概率理论分析和预测事件发生的可能性和规律。

6.统计模型:收集、整理和分析数据,通过统计方法得出结论和推断。

7.几何模型:运用几何知识解决实际问题,如图形的面积、体积等。

8.算术平均模型:利用算术平均数来描述和分析数据的集中趋势。

9.加权平均模型:利用加权平均数考虑不同数据的重要性来得出综合结论。

10.正态分布模型:应用正态分布来描述和分析数据的分布情况。

11.投影模型:通过投影的方法解决几何体在平面上的投影问题。

12.比例模型:利用比例关系解决实际问题,如物体的放大缩小比例等。

13.数据拟合模型:根据已知数据点,通过曲线或函数拟合来推测未知数据点。

14.最优化模型:寻找最大值或最小值,优化某种指标或目标函数。

15.路径分析模型:研究在网络或图中找到最优路径的问题。

16.树状图模型:通过树状图的结构来描述和解决问题,如决策树等。

17.随机模型:基于随机事件和概率进行建模和分析。

18.多项式拟合模型:利用多项式函数对数据进行拟合和预测。

19.逻辑回归模型:通过逻辑回归分析,预测和分类离散型数据。

20.回归分析模型:分析自变量和因变量之间的关系,并进行预测和推断。

21.梯度下降模型:通过梯度下降算法来求解最优解的问题。

22.贪心算法模型:基于贪心策略解决最优化问题,每次选择当前最优解。

23.线性回归模型:通过线性关系对数据进行建模和预测。

24.模拟模型:通过构建模拟实验来模拟和分析实际情况。

数学建模中的随机模型

数学建模中的随机模型

数学建模中的随机模型在数学建模中,随机模型是一种重要的方法,用于描述及预测现实世界中的不确定性和随机性。

本文将介绍随机模型的基本概念、应用范围以及常见的建模方法。

一、随机模型的基本概念随机模型是一种基于概率论和统计学的模型,用于描述具有不确定性和随机性的系统。

它通常涉及随机变量、概率分布以及随机过程等概念。

随机变量代表系统中的不确定性因素,概率分布则描述了随机变量的可能取值及其出现的概率。

随机过程则是描述随机现象随时间的变化。

二、随机模型的应用范围随机模型在各个领域都有广泛的应用,包括但不限于以下几个方面:1. 金融领域:在金融数据分析中,随机模型能够用于预测股市的波动、计算期权的价格、评估风险等。

2. 生物医学:在生物医学领域,随机模型可用于建立生物系统的动力学模型,研究细胞生长、传染病传播等问题。

3. 交通运输:随机模型可以用于优化交通信号配时、研究交通拥堵的产生与演化规律,提高交通运输效率。

4. 气象科学:利用随机模型,可以预测气象变化趋势、研究气候变化等问题,为气象灾害预警提供科学依据。

5. 环境保护:在环境保护领域,随机模型可以用于模拟污染物的扩散传播、评估环境风险等。

三、常见的随机模型建模方法在数学建模中,常用的随机模型建模方法包括概率统计方法、随机过程建模方法以及蒙特卡洛模拟等。

1. 概率统计方法:这是最基本的建模方法,通过对系统中的观测数据进行统计分析,建立概率分布模型。

常用的分布包括正态分布、泊松分布、指数分布等。

2. 随机过程建模方法:随机过程是描述随机现象随时间的演化规律的数学模型。

常用的随机过程包括马尔可夫链、布朗运动、扩散过程等。

通过建立随机过程模型可以更好地描述系统的动态行为。

3. 蒙特卡洛模拟:这是一种基于概率统计的数值模拟方法,通过随机抽样和统计分析来模拟系统的行为。

蒙特卡洛模拟可用于求解复杂的数学问题,比如计算π的值、模拟金融市场波动等。

四、随机模型的局限性及发展方向随机模型在实际应用中存在一定的局限性,例如对于复杂系统的建模需要大量的计算资源和数据支持。

国赛数学建模题目类型

国赛数学建模题目类型

国赛数学建模题目类型
国赛数学建模题目类型
一、拟定模型
1、搅拌模型:对已掌握的数量变化规律建立数学模型;
2、布局模型:用于优化空间布局,通过对给定条件下的相互作用,考虑其中的约束条件,来最优化目标;
3、决策模型:根据给定的目标和限制条件,指出最优决策;
4、最优化模型:求解满足约束条件下的最优数值;
5、模拟模型:借助计算机、实验等方法,模拟某些得不到解答的问题;
6、统计模型:结合某种统计运算工具,来描述客观事物和过程。

二、建模方法
1、基于动力学的建模方法,也称动态系统建模方法,关注仿真系统信号,探讨其变化规律。

2、基于概率的建模方法,也称概率建模方法,通过概率统计和建模分析,研究某一随机变量的性质及其变化规律。

3、基于依赖关系的建模方法,也称相关性建模,探讨不同数据集之间的依赖关系。

4、基于应用的建模方法,也称应用型建模方法,指明变量之间的联系,从而有效的运用已经掌握的知识,对实际问题进行分析研究。

5、基于数值计算的建模方法,也称数值型建模方法,利用数值计算的方法,通过数值求解,以解决实际问题。

数据建模常用的方法和模型

数据建模常用的方法和模型

数据建模常用的方法和模型数据建模是指根据不同的数据特征和业务需求,利用数学和统计方法对数据进行处理和分析的过程。

数据建模的结果可以用于预测、分类、聚类等任务。

以下是常用的数据建模方法和模型:1.线性回归模型:线性回归模型是一种通过拟合线性函数来建模目标变量与自变量之间关系的方法。

它假设目标变量与自变量之间存在线性关系,并且通过最小二乘法来估计模型参数。

2.逻辑回归模型:逻辑回归模型是一种广义线性模型,适用于二分类问题。

它通过拟合S形曲线来建模预测变量与目标变量之间的关系,并且使用最大似然估计来估计模型参数。

3.决策树模型:决策树模型是一种基于树形结构的分类模型。

它通过一系列的分裂条件来将数据分成不同的类别或者子集,最终得到一个预测模型。

决策树模型易于理解和解释,同时能够处理离散和连续特征。

4.随机森林模型:随机森林模型是一种集成学习方法,通过构建多个决策树模型并结合它们的预测结果来进行分类或回归。

它能够处理高维数据和具有不同尺度特征的数据,同时具有较高的预测准确性和稳定性。

5.支持向量机模型:支持向量机模型是一种非线性分类和回归方法。

它通过映射样本到高维特征空间,并在特征空间中找到一个最优超平面来进行分类或回归。

支持向量机模型具有较好的泛化能力和较强的鲁棒性。

6.贝叶斯网络模型:贝叶斯网络模型是一种基于贝叶斯定理的概率图模型,用于表示变量之间的依赖关系。

它通过学习样本数据中的条件概率分布来进行预测和推理。

贝叶斯网络模型可以解决不确定性问题,并且能够处理各种类型的变量。

7.神经网络模型:神经网络模型是一种模拟生物神经系统工作原理的计算模型。

它由多个节点和连接组成,通过调整节点之间的连接权重来学习和预测。

神经网络模型具有较强的非线性建模能力,适用于处理大规模和复杂的数据。

8. 聚类模型:聚类模型是一种无监督学习方法,用于将数据划分成不同的组别或簇。

聚类模型通过度量数据点之间的相似性来进行分组,并且可以帮助发现数据中的隐藏模式和规律。

序贯高斯模拟和序贯指示模拟和截断指示模拟的区别

序贯高斯模拟和序贯指示模拟和截断指示模拟的区别

随机建模与确定性建模相结合, 多信息协同建模。应尽量应用多 种资料(如地质、测井、地震、试 井等)进行协同建模。
井震联合建模 相控建模
不确定性最小化
2、序贯指示模拟Sequential Indicator Simulation (SIS)
原理
该方法不受正态分布假设的约束,是通过一系列的门
槛值,估计某一类变量或离散化的连续变量的某一门槛值的 概率,以此确定随机变量的分布。对于三维空间的每一个网
以2口井为例,展示截断高斯如何把相概率转化为正态分布,及如何把模拟的 到的概率变回相代码。
(1)首先统计相的概率及累积概率范围,0-10%为相1(绿色),10.01-40%为相 2(红色),40%-100%为相3(黄色); (2)赋予累计概率的1/2为相代码(5%为相1(绿色),25%为相2(红色),70%为 相3(黄色0)); (3)利用序贯高斯模拟(SGS)模拟输入的数据; (4)将模拟得到的概率值按第(1)步得到的每个相的概率累积范围转换回相代码。
计算指示变异函数
设定要模拟的网格点 的随机路径
利用指示克里格计算 后验概率分布函数ccdf
在ccdf中取样得到模拟值
序贯指示模拟应用范围
❖序贯指示模拟可用于模拟复杂各向异性的地质现象。由于各个类型变量均对应 于一个指示变差函数,也就是说,对于具有不同连续性分布的类型变量(相),可 给定(指定或通过数据推断)不同的指示变差函数,从而可建立各向异性的模拟 图象。 ❖序贯指示模拟可用于多向分布的沉积相建模(如三角洲 分流河道与河口坝复合 体),也可用于断层和裂缝的随机建模 。
SIS、SGS、TGS的异同点与特点
SGS:序贯高斯模拟Sequential Gaussian Simulation SIS: 序贯指示模拟Sequential Indicator Simulation TGS: 截断高斯模拟Truncated Gaussian Simulation
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收 稿 日期 : 0 1 0 1 2 1 -1 一l
基 金 项 目 : 家 自然 科 学 基 金 项 目( 8 4 9 ) 国 5 70 1 0 作 者 简 介 : 家 华 ( 9 5 , , 安 石 油 大 学计 算 机 学 院教 授 , 究 方 向为 油 藏 描 述 、 层 建 模 、 质 统 计 学 及 其 软 件 系 统 。 王 1 4 一) 男 西 研 储 地
第 1 4卷 第 1 期
重庆科 技 学 院学 报 ( 自然科 学 版 )
21 0 2年 2月
基 于 目标 的随 机 建模 方 法
王 家华 刘 卫 丽 白军 卫 赵 博
(. 1西安 石 油 大学 ,西安 7 0 6 ; . 长管输 野 山输 油站 ,延安 7 7 0 ) 1 0 5 2延 1 5 0
摘 要 : 层 随 机 建 模 技 术 是 近 几 年 发 展 起 来 的一 项 高 新 技 术 , 为 合 理 开 发 油 藏 、 定 开 发 战 略 和 技 术 措 施 提 供 储 可 制 地 质依 据 。 结 合 地 质 建模 软 件 P t l 究 示 性 点 过 程 建 模 方 法 的基 本 理 论 、 模 参 数 设 置 , 析 示 性 点 过 程 建 模 方 er 研 e 建 分
目前 , 层地 质建模 方法 主要 有两 种 , 储 确定 性建
模 和 随机 性 建模 。其 中随机 性建 模方 法 近几年 来得 到 了广 泛应 用 。 国内外学 者研 究 的重点 。 是 确 定性 建模 方法 是从 已知 的确定 性 资料 的控 制 点( 如井点 ) 出发 , 推测 出点 间( 问 ) 井 确定 的 、 唯一 的 、
示 性 点过 程 模 拟 方 法 是 目标 体 模 拟 方 法 的 一 种, 隶属 于 随机 建 模方 法 , 其 他方 法 不 同的是 , 与 示
性 点 过程模 拟方 法可 以根据 已知 的地质 知识 库 的 内
容 . 目标 体 的几何 形状 进行 确定 性 的定 义 。 对 由于每

个 沉积 微相 目标 体都 有对应 的几何 形状 及相 关 的
尺 寸参 数 ( 宽度 、 度 等 ) 因此 , 用 示 性 点过 程 如 厚 , 采 模 拟方法 进行 沉积 微相 建模 时 .参数 的设 置非 常重 要 。利 用地 质 建模 软件 P t l e e 来研 究示 性 点过 程建 r
于 目标 的随机 建模 方法 , 即示 性点 过程 建模 方法 。
用 取 值 为 离 散 的 随 机 场 {( : Lx ∈D 来 描 述 , 中 ) 1 其
是 参照 域 D 中 的点 , 照 域 D 代表 了储 层 在空 间 分 参 布的范围, ) 则代 表 位 置 处 相 的类 型 , 取 值 于 常
{ ,, ,} f f … Z。 2
21 示 性点 过程 建模 参数 设置 .
模 参数 的设 置 , 常直 观 、 非 易懂 。
211 目标 几 何 形 状 选 择 ..
2 示 性 点 过 程 建 模 方 法
示 性 点过 程 是这 样 一 个 随机 过 程 , 把 一种 特 它 征 或 属性 赋 予 过 程 的每 个 点 上 ,因此 , d维 空 间 尺
Pt l 件 针对 示 性 点 过 程 建模 方 法 提 供 了 7 ee软 r
以是相 当复杂 的 ,它们对 应 于一个 指定 的属 性 空间

示 性 点过程 建 模方 法 ,是 通过 对 目标 几何 形 态
( 长 、 、 及其 之 间定 量 关 系 ) 如 宽 厚 的研 究 , 在建 模 过
程 中直接 产生 目标 体 ,定义 目标 的不 同几 何形 状参
数, 真实再 现储 层 的三 维形态 。 质, 刘卫 丽 , 白军卫 , 博 : 于 目标 的 随机 建模 方 法 赵 基
个 目标几 何 形状 . 曲条带 状 。建模 之前 , 作者 可 弯 工 以 根据 手 绘 的沉 积 微相 图来 选 择 目标 几 何 形状 。 然 后进 行 反复 调整 、 模拟 , 将模 拟结 果 与手绘 的沉 积 并 罚 的概 率是 增加 的。 续这 种迭 代 , 继 直到 取得所 指定 的砂 泥 比 . 或直 到迭代 到 一定 的数 目。 次迭代 包括 每 如 下 过程 : 一 , 第 随机 抽取 一组 河道 ; 第二 , 利用 一个 新 的组 来代 替这 组河 道 .从而 确定 一个 可能 的新 的
真实的储 层参数 _ 】 ] 。储层本身是确定的 , 但在资料不完
善 以及储 层结构和储层参 数空 间变化复 杂 的情况 下 ,
工 作者难 以掌握任一尺度下储 层的确定的且 真实的性 质。 即在确定性模 型中存在 着不确定性 。因此 , 随机建 模技术应运而生 , 并且得到越来越广泛的应 用 。
法 的优 势 。
关 键 词 : 层 地 质 建模 ; 机 建 模 ; 于 目标 ; 性 点 过 程 储 随 基 示 中图 分 类 号 : 2 2 0 4 文 献 标 识码 : A 文 章 编 号 :6 3 1 8 ( 0 2 0 — 1 2 0 17 — 9 0 2 1 ) 10 6 — 2
1 基 于 目标 的 随 机 建 模 方 法
随机建 模 , 指 以 已知的信 息 为基础 , 是 以随机 函
数 为 理论 , 用 随机模 拟 方法 , 应 产生 可 选 的 、 能 的 可 储 层 模 型 的方 法 。 随机建 模在 认识 地 下砂 体 的 复 ] 杂度 , 改善 非均 质性 的表 征 , 价储 层 的不确 定性 等 评 方 面 具 有 明显 优 势 。随机 建 模 方法 分 为 两 大类 : 基 于 目标 的方法 和基 于象 元 的方 法 。本文 重 点概述 基
种 可供 选择 的沉 积微 相 目标几 何形 状 .分别 为立 方
体、 管状 、 半 部 管状/ 上 下半 部管 状 、 圆形 、 椭 圆/ 椭 半 四分 之 一 椭 圆 、 角  ̄I 三 l冲积 扇 、 积 沙 沙 丘 和 牛 轭 , / 风
湖 。对于 沉积 微相 中 的河 道砂 , e e 单 独定 义 了一 Pt l r
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