数学建模培训课件

单击此处添加副标题数学建模培训课件汇报人PPT目录01添加目录项标题02数学建模概述03数学建模基础知识04数学建模常用软件介绍05数学建模案例分析06数学建模竞赛及经验分享01添加目录项标题02数学建模概述数学建模的定义数学建模是一种应用数学方法解决实际问题的过程数学建模需要建立数学模型，对实际问题进行描述、分析和求解数学建模的目的是通过数学方法，找到问题的最优解或近似解数学建模的应用领域广泛，包括工程、经济、金融、管理等多个领域数学建模的应用领域工程领域如机械、电子、经济领域如金融、投资、社会领域如教育、医疗、科研领域如物理、化学、建筑等市场等交通等生物等数学建模的基本步骤问题定义模型构建数据收集模型求解结果分析模型改进明确问题的选择合适的收集与问题利用数学方分析求解结根据结果分背景、目标数学模型，相关的数据法求解模型，果，验证模析，对模型和约束条件建立数学模得到结果型的有效性进行改进和型和准确性完善03数学建模基础知识代数基础代数概念代数运算代数方程代数结构代数方法代数应用研究代数方加法、减法、线性方程、集合、群、代数变换、在数学、物程、代数结乘法、除法、非线性方程、环、域等代数分解、理、工程等构、代数运指数、对数微分方程等代数逼近等领域有广泛算等等应用微积分基础l微积分的定义微积分是研究函数、极限、导数、积分等概念的数学分支l微积分的应用广泛应用于物理、工程、经济等领域l微积分的基本概念极限、导数、积分、微分方程等l微积分的学习方法理解概念、掌握公式、多做练习、多思考线性代数基础线性代数是研究线性方程组、线性空间、线性变换等概念的数学分支线性代数在数学建模中广泛应用，如求解线性方程组、线性规划等线性代数的基本概念包括向量、矩阵、行列式、线性方程组等线性代数的基本运算包括矩阵乘法、矩阵求逆、行列式计算等概率论与数理统计基础概率论数理统计概率分布统计推断参数估计假设检验研究随机研究如何描述随机根据样本根据样本根据样本事件及其从数据中变量取值数据推断数据估计数据检验概率的学提取有用的概率规总体特征总体参数总体参数科信息的学律的方法的方法的假设是科否成立的方法04数学建模常用软件介绍MATLAB功能科学计算、数据分析、图应用领域工程、科学、金融、形绘制等医疗等添加标题添加标题添加标题添加标题特点易学易用，编程效率高，资源丰富的工具箱和函数库，支持多种编程语言支持用户自定义函数和工具箱（包括、、等库）Python NumPyPandas SciPyPython是一种广泛使用的编程NumPy是一个用于科学计算的Pandas是一个用于数据处理语言，具有简洁、易读、易写基础库，提供了大量的数学和和分析的库，提供了数据清洗、的特点科学计算功能数据转换、数据聚合等功能SciPy是一个用于科学计算的高Matplotlib是一个用于数据可视Scikit-learn是一个用于机器学级库，提供了大量的数学、科化的库，提供了丰富的绘图功习的库，提供了大量的机器学学和工程计算功能能和样式习算法和模型语言Rl简介R语言是一种用于统计计算和图形绘制的开源编程语言l特点简单易学，功能强大，适合数据分析和建模l应用领域广泛应用于统计学、经济学、生物学、医学等领域l常用包ggplot

2、dplyr、tidyr等，用于数据可视化、数据处理和建模Excell功能数据处理、数据分析、数据可视化l特点操作简单、功能强大、易于上手l应用财务分析、市场分析、项目管理等l技巧掌握公式、函数、图表等操作技巧，提高工作效率05数学建模案例分析线性回归模型案例案例背景某公司希望通模型选择线性回归模型数据处理对数据进行清过分析销售数据，预测未洗、标准化处理来销售趋势模型建立建立线性回归模型评估通过R平方、模型应用根据模型预测模型，并进行参数估计调整R平方等指标评估模结果，制定销售策略和营型效果销计划决策树模型案例决策树模型简介一种常用的分类和回归模型，模型训练使用决策树模型对数据进行训练，通过构建决策树来预测目标变量得到预测结果案例背景某公司需要预测客户是否会购买其模型评估使用交叉验证、ROC曲线等方法对产品模型进行评估，确保模型的准确性和稳定性模型应用将训练好的模型应用于实际业务数据预处理对数据进行清洗、处理和转换，中，预测客户是否会购买产品，为营销策略以便于模型训练提供支持随机森林模型案例随机森林模型简介一种案例背景某公司希望通过数据预处理对数据进行清集成学习方法，通过构建预测客户流失率，提高客户洗、缺失值处理、特征选择多棵决策树，提高模型的保留率等预测准确性模型构建使用随机森林模模型评估通过交叉验证、模型应用将模型应用于实型进行训练和预测ROC曲线等方法评估模型的际业务，提高客户保留率预测准确性神经网络模型案例案例背景图模型结构输训练方法反应用案例人像识别、语音入层、隐藏层、向传播算法脸识别、语音识别、自然语输出层识别、情感分言处理等领域析等06数学建模竞赛及经验分享国际大学生数学建模竞赛（）MCM/ICM竞赛形式三人一组，4天竞赛内容涵盖数学、物理、完成一篇数学建模论文计算机科学等多个领域竞赛时间每年1月或2月竞赛奖项设有特等奖、一举行等奖、二等奖等多个奖项竞赛简介全球规模最大、经验分享团队合作、创新最具影响力的数学建模竞赛思维、数学建模技巧等之一全国大学生数学建模竞赛竞赛时间每年9月竞赛奖项一等奖、二等奖、三等奖竞赛经验团队合作、创新思维、数竞赛形式三人一组，提交论文学建模技巧竞赛内容解决实际问题，运用数学模竞赛意义提高数学建模能力，培养型创新思维，提高团队合作能力数学建模经验分享与团队建设团队分工沟通协作问题解决创新思维团队精神明确团队成建立有效的学会运用数培养创新思培养团队精员的角色和沟通机制，学建模的方维，勇于尝神，鼓励团职责，确保确保团队成法和工具，试新的方法队成员相互每个人都能员之间的信解决实际问和思路，提支持、相互发挥自己的息共享和协题高解决问题鼓励，共同优势作顺畅的效率和效面对挑战和果困难如何准备数学建模竞赛学习基础知识掌握数学建模的基本概实战演练参加模拟竞赛，积累实战念、方法和技巧经验阅读相关文献阅读数学建模相关的参加培训课程参加数学建模培训课文献和书籍，了解最新的研究成果和程，提高建模能力方法组队合作寻找志同道合的队友，共同保持良好的心态保持积极乐观的心完成建模任务态，面对挑战和困难07数学建模实践项目与挑战实践项目选题与背景介绍选题原则选择具有实际应用价值的问题选题来源实际案例、科研项目、竞赛等选题类型优化问题、预测问题、决策问题等背景介绍项目背景、行业背景、技术背景等数据收集与预处理数据来源公开数据集、调查问卷、实验数据等数据质量确保数据的准确性、完整性和一致性数据清洗去除异常值、缺失值、重复值等数据转换将原始数据转换为适合建模的格式，如归一化、标准化等数据可视化利用图表直观展示数据分布和趋势，便于发现问题和规律模型建立与实现模型建立根据实际问题建立模型求解利用数学方法求解数学模型模型模型验证验证模型的准确性模型应用将模型应用于实际问题，解决实际问题和可行性结果评估与优化评估标准准确性、有效性、创新性等优化方法调整模型参数、改进算法、增加数据等挑战数据缺失、模型过拟合、计算复杂度高等解决方案数据清洗、正则化、并行计算等感谢观看汇报人PPT。