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傳染病模型的基本問題 描述傳染病的傳播過程 分析受感染人數的變化規律 預報傳染病高潮到來的時刻 預防傳染病蔓延的手段 按照傳播過程的一般規律用機理分析方法建立模型 注：我們這裏是介紹數學醫學領域中基本的傳染病模型。不從醫學角度
（1）y hat：把x代入擬合曲線得到的值
學習網址：【MOOC---鄭州輕工業大學---數學建模與實驗】 【第3章】 https://www.icourse163.org/spoc/learn/ZZULI-1452737171?tid=1453250459#/learn/co
已學模型 評價類模型 層次分析法 TOPSIS（包括熵權法） 灰色關聯分析 模糊綜合分析 插值與擬合模型 插值算法 擬合算法 相關性模型
GM（1，1）灰色預測模型-案例長江水質綜合評價賽題第三題-matlab完整代碼附送 看到上一篇Blog在短短几天Pageviews就達到了1300多，看來大家還是比較中意建模上的筆記🤭，小白一個，也是是自己在學習上的經驗總結與教
數學建模學習 day02 聚類算法 聚類任務 聚類是根據在數據中發現的描述對象及其關係的信息，將數據對象分組。目的是，組內的對象相互之間是相似的（相關的），而不同組中的對象是不同的（不相關的）。組內相似性越大，組間差距越大，說明聚
數學建模 day02 時間序列ARIMA模型及預測 ARIMA 如預測股票未來的走勢,從已有的降水量來預測未來時間內的降水量 平穩性 要求數據的內部是有平穩性的: 及 加入我們根據一年的降水量數據來預測未來一個月的降水量,它們之間
目錄一\color{#f15642}{\large \mathbf{ 一}}一1 層次分析法1.1 題目1.2 Python源碼2 多屬性決策法2.1 題目2.2 Latex公式源碼二\color{#f15642}{\large
確定隸屬函數常用的方法有以下三種 模糊統計法 指派法 借用已有的客觀尺度 1. 模糊統計法 模糊統計法更偏向於概率的方法，通過統計與計算概率使得隸屬頻率趨於穩定 2. 指派法 指派法通過已有的函數模型，將自己的實例放入對應的函數模型中完
數學建模學習 day01 主成分分析與因子分析 常用的降維方法 具體的方法可以自行搜索或者閱讀 ‘‘西瓜書’’,這裏便不詳細展開了 正文:主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,簡稱PCA) 對於正交屬
模糊綜合評價法 什麼時候用？ 模糊綜合評價法 根據模糊數學的隸屬度理論把定性評價轉化爲定量評價，用模糊數學對受到多種因素制約的事物或對象做出一個總體的評價。它具有結果清晰，系統性強的特點，能較好地解決模糊的、難以量化的問題。 模糊
最近需要解算六軸機器人的解析解，算法已完成，這裏記錄一下. 一、機器人模型 PUMA560： 全稱：Programmable Universal Manipulation Arm 1978年由Unimation 機器人公司的Vic
在機器人算法開發中，經常會遇到求解非線性方程。非線性方程的求解十分困難，這裏介紹兩種方法： 1. 二分法 2.牛頓迭代法 定義： 非線性方程,就是因變量與自變量之間的關係不是線性的關係,這類方程很多, 例如平方關係、對數關係、指
曲率計算公式 設參數曲線C(u): C(u)=(x(u),y(y),z(u)) C(u) = (x(u),y(y),z(u)) C(u)=(x(u),y(y),z(u)) 曲線曲率表達爲： k(u)=∣C′(u)×C′′(u)∣∣
Topsis算法Xmind思維導圖下載地址戳這裏 Topsis算法相較於層次分析法顯得更爲客觀以及科學，因爲層次分析法畢竟是建立在人的感覺之上的，而衆所周知，人的感覺是不準的，而Topsis算法可以很科學的反映不同樣本的優劣。
