五大類模型

• 1：綜合評價模型
• • 簡單評價方法
  • 主觀評價
  • 客觀評價
  • 其它評價模型
  • 綜合評價法的“兩兩集成”
  • • 基于主觀評價（層次分析法AHP）對客觀評價的集成
    • 基于客觀評價（模糊綜合評判）對主觀評價的集成
• ２：優(yōu)化與規(guī)劃模型
• • 離散優(yōu)化模型
  • • 線性規(guī)劃
    • 非線性規(guī)劃
    • 其它模型
  • 連續(xù)優(yōu)化模型
  • • 直接算法
    • 解析算法
    • 智能算法
  • 多目標(biāo)規(guī)劃和目標(biāo)規(guī)劃
  • 動態(tài)規(guī)劃
  • 圖論模型
  • 連續(xù)優(yōu)化排隊論與計算機仿真
  • 網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃
  • 模糊規(guī)劃
  • 灰色規(guī)劃
• ３：分類與判別模型
• • 分類（聚類）
  • 貝葉斯判別
  • 費舍爾判別
  • 模糊識別
• ４：關(guān)聯(lián)與因果
• • 相關(guān)性分析
  • 標(biāo)準(zhǔn)化回歸分析
  • 生存分析
  • 格蘭杰因果檢驗
• ５：預(yù)測模型
• • 灰色預(yù)測模型（必）
  • 回歸分析預(yù)測（必）
  • 主成分回歸
  • 時間序列預(yù)測（必）
  • • 復(fù)雜系統(tǒng)
    • 機器學(xué)習(xí)
  • 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測
  • 備用預(yù)測模型

1：綜合評價模型

簡單評價方法

綜合評分法

綜合指數(shù)法

主觀評價

模糊綜合評判（常用）

層次分析法

客觀評價

灰色綜合評價法（GRAP）

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合評價法（常用）

TOPSIS法

其它評價模型

秩和比綜合評價法

主成分分析法

投影尋蹤綜合評價法

混沌序列預(yù)測

綜合評價法的“兩兩集成”

基于主觀評價（層次分析法AHP）對客觀評價的集成

AHP與模糊綜合評價的集成

AHP與DEA的集成（動態(tài)評價）

AHP、專家調(diào)查法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價法的集成

AHP與GRAP的集成

基于客觀評價（模糊綜合評判）對主觀評價的集成

模糊綜合評價與DEA的集成

模糊綜合評價與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價法的集成

模糊綜合評價與GRAP的集成

２：優(yōu)化與規(guī)劃模型

離散優(yōu)化模型

線性規(guī)劃

非線性規(guī)劃

傳統(tǒng)算法

現(xiàn)代優(yōu)化算法
　遺傳算法、模擬退火算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、蟻群算法、禁忌搜索算法

其它模型

０－１規(guī)劃

整數(shù)規(guī)劃

分配規(guī)劃

混合整數(shù)規(guī)劃模型

運輸模型

網(wǎng)絡(luò)流模型

最短路問題

調(diào)度問題

連續(xù)優(yōu)化模型

直接算法

單純性替換法

Powell算法

解析算法

共軛梯度算法

擬Newton法

智能算法

遺傳算法

模擬退火算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

蟻群算法

多目標(biāo)規(guī)劃和目標(biāo)規(guī)劃

動態(tài)規(guī)劃

圖論模型

連續(xù)優(yōu)化排隊論與計算機仿真

網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃

模糊規(guī)劃

灰色規(guī)劃

３：分類與判別模型

分類（聚類）

距離聚類（系統(tǒng)聚類）（常用）

關(guān)聯(lián)性聚類

密度聚類

層次聚類

其它聚類

貝葉斯判別

樸素貝葉斯

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

費舍爾判別

模糊識別

４：關(guān)聯(lián)與因果

相關(guān)性分析

灰色關(guān)聯(lián)分析法

Ｐｅｒｓｏｎ相關(guān)分析

Ｓｐｅｒｍａｎ或Kendal等級相關(guān)分析

Copula相關(guān)分析

典型相關(guān)分析

標(biāo)準(zhǔn)化回歸分析

生存分析

格蘭杰因果檢驗

５：預(yù)測模型

灰色預(yù)測模型（必）

回歸分析預(yù)測（必）

線性回歸

嶺回歸

套索回歸

ELasticＮｅｔ回歸

邏輯回歸

向后逐步回歸

多項式回歸

插值與擬合

差分方程

微分方程

主成分回歸

時間序列預(yù)測（必）

復(fù)雜系統(tǒng)

ＡＲＩＭＡ模型

AR模型

MA模型

機器學(xué)習(xí)

多層感知機MLP（最樸素的ANN）

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

樸素貝葉斯

ｘｇｂｏｏｓｔ

隨機森林

ＳＶＭ

時間卷積網(wǎng)絡(luò)ＴＣＮ

EMD算法（時間序列分解）＋LSTM（處理非平穩(wěn)）

ＧＲＵ

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測

特征工程

轉(zhuǎn)化為監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)

備用預(yù)測模型

馬爾可夫預(yù)測

微分方程預(yù)測

小波分析預(yù)測

混沌序列預(yù)測

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数学建模——五大类模型的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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