学生建模

本次讲座将深入探讨大学生数学建模中常用的几种方法，包括： 主成分分析 模糊综合评价 战略决策模型 AHP 分形几何与R/S分析 GM(1,1)模型 ARMA模型 BP神经网络模型 此外，人资环学院的学生还需要掌握空间分析技术，其中包括空间插值和空间统计分析，并熟练运用ARCGIS软件。

随着大学生数学建模竞赛的日益深入，参与者们不断探索新的方法和技巧。

2013年由高教社主办的全国大学生数学建模竞赛题目A。

学生可以根据文档中的选题建模，灵活选择符合个人兴趣和发展方向的课程设计题目，促进学术自主发展。

2014年A题数学建模竞赛论文翻译

请查阅附件，包含8个文件，涉及B题碎片拼接的Matlab代码和相关文献。我提供的资源仅限此，请查看后确认。

2014全国大学生数学建模B题的分析代码，涵盖了详细的注释说明、画图代码和数据分析。代码实现了完整的建模过程，能够帮助学习者更好地理解和掌握建模技巧，便于交流和学习。文中详细展示了如何处理相关数据，绘制可视化图表，并进行有效的分析，具有较强的实用性。所有的代码部分都已注释，确保用户能顺利理解和复现。通过这些代码，大家可以提高建模能力，掌握更多的数据处理与分析技巧。

黑白风格的数学建模资源整理得还挺用心，尤其是针对 2023 年美国大学生数学建模春季竞赛的 Y 问题，得挺深入。数据挖掘部分讲得细，从预、聚类到模式识别，基本都涵盖了。 Y 问题的核心是怎么把一个实际场景转成一个靠谱的数学模型。用到的工具也蛮多的，像线性代数、微积分、概率统计啥的，都可以派上用场。你要是平时就喜欢捣鼓算法或者数据，那这个案例可以拿来练手，挺合适。 建完模型之后，怎么解问题？这里讲到了数值方法和优化算法，像梯度下降、牛顿法甚至遗传算法都有提。比较贴地气的是，它还建议做敏感性，就是看看改一下参数会不会影响结果，这在实战里蛮实用。 模型做出来不代表就完事了，怎么展示结果也有讲。图表、

中小微企业信贷决策的建模案例，得细，连代码都有，真是太贴心了。用的是梯度提升决策树和非线性规划，预测准确率干到了 96%以上。关键是模型结构清晰，不是那种一看就犯困的。还挺适合拿来练手或者参考的。 模型用到的数据挖掘部分也蛮实用，对企业的票据数据得挺深入，而且还改进了传统的决策树算法，加了正则项控制复杂度，再结合集成学习做叠加优化，整个流程一套一套的，响应也快，预测也稳。 你如果也在做信贷评分或者跟多目标优化相关的项目，建议看看这个，尤其是模型怎么从数据清洗一步步推到策略输出，逻辑清楚。还附了源代码，用起来也方便，修改下参数就能跑出结果。 值得一提的是，论文还对 302 家没有信贷记录的企业做

BNT-SM 是一个用于学生建模的贝叶斯网络工具箱，促进在学生建模社区中使用动态贝叶斯网络。BNT-SM 输入了一个数据集和一个由研究人员假设的贝叶斯网络模型的紧凑XML规范，该模型用于描述学生知识与观察到的行为之间的因果关系。BNT-SM 使用贝叶斯网络工具箱生成并执行代码以训练和测试模型，使研究人员能够轻松探索关于学生模型中知识表示的不同假设。例如，通过改变贝叶斯网络的图形结构，研究补习干预如何影响学生的知识状态——干预可能是脚手架，也可能有助于学生学习。安装 BNT-SM 需要在 Matlab 中进行，因此您需要安装并运行 Matlab。典型用法示例：下载并解压缩 BNT-SM 后，启动