染雾数学建模论文 篇一
标题：基于深度学习的图像分类模型研究
摘要：本文针对图像分类问题，提出了一种基于深度学习的图像分类模型。首先，我们将图像数据进行预处理，包括图像去噪和尺寸调整。然后，我们采用卷积神经网络（CNN）作为主要的分类模型。我们构建了一个包含多个卷积层和全连接层的网络结构，并通过反向传播算法进行模型训练。在模型训练过程中，我们采用了批量梯度下降算法和交叉熵损失函数。最后，我们通过实验验证了该模型的有效性和准确性。
关键词：数学建模，深度学习，图像分类，卷积神经网络
引言：随着计算机技术的不断发展，图像分类在各个领域中得到了广泛应用。然而，由于图像数据的复杂性和高维度特性，传统的图像分类方法往往难以达到较高的准确性。因此，研究一种高效准确的图像分类模型具有重要意义。
方法：本文采用了深度学习方法来解决图像分类问题。深度学习是一种通过多层次的神经网络来学习图像特征的方法。在本文中，我们选择了卷积神经网络（CNN）作为主要的分类模型。CNN是一种特殊的神经网络结构，能够有效地提取图像的空间特征。
实验：我们使用了一个包含10个不同类别的图像数据集进行实验。首先，我们对图像数据进行预处理，包括去噪和尺寸调整。然后，我们构建了一个包含多个卷积层和全连接层的CNN模型。在模型训练过程中，我们采用了批量梯度下降算法和交叉熵损失函数。最后，我们通过准确率和损失函数值来评估模型的性能。
结论：实验结果表明，本文提出的基于深度学习的图像分类模型在图像分类问题上取得了较高的准确性。该模型能够有效地学习并提取图像的特征，从而实现准确的分类。因此，我们相信该模型在实际应用中具有较大的潜力。
数学建模论文 篇二
标题：基于时序数据的预测模型研究
摘要：本文针对时序数据的预测问题，提出了一种基于机器学习的预测模型。首先，我们对时序数据进行预处理，包括数据平滑和特征提取。然后，我们采用长短时记忆网络（LSTM）作为主要的预测模型。我们构建了一个包含多个LSTM层和全连接层的网络结构，并通过反向传播算法进行模型训练。在模型训练过程中，我们采用了均方误差损失函数和Adam优化算法。最后，我们通过实验验证了该模型的准确性和预测能力。
关键词：数学建模，时序数据，预测模型，长短时记忆网络
引言：时序数据是指按时间顺序排列的数据，其包含了很多有用的信息。然而，由于时序数据的复杂性和高维度特性，传统的预测方法往往很难达到较高的准确性。因此，研究一种高效准确的时序数据预测模型具有重要意义。
方法：本文采用了机器学习方法来解决时序数据的预测问题。机器学习是一种通过训练数据来学习模型并进行预测的方法。在本文中，我们选择了长短时记忆网络（LSTM）作为主要的预测模型。LSTM是一种特殊的循环神经网络结构，能够有效地处理序列数据。
实验：我们使用了一个包含多个时序数据序列的数据集进行实验。首先，我们对时序数据进行预处理，包括数据平滑和特征提取。然后，我们构建了一个包含多个LSTM层和全连接层的模型。在模型训练过程中，我们采用了均方误差损失函数和Adam优化算法。最后，我们通过均方根误差和平均绝对误差来评估模型的性能。
结论：实验结果表明，本文提出的基于机器学习的预测模型在时序数据预测问题上取得了较高的准确性。该模型能够有效地学习并预测时序数据的趋势，从而实现准确的预测。因此，我们相信该模型在实际应用中具有较大的潜力。
数学建模论文 篇三
摘要：现代物流产业是当今新型的经济产业，国民经济建设中，其已几乎扩展到国民经济的各个领域，具有广阔的发展前景和巨大的发展潜力。同时现代物流业具有极强的综合性，因而正确的物流需求预测对于物流产业的宏观政策制定，抑或是微观层面的企业规划和经营，都具有指导作用。货物周转
量是物流需求非常重要的一项指标，文章结合物流需求的特点，通过货物周转量对具有交通中枢地位的武汉市物流需求影响进行预测。本文运用货物周转量，生产总值两指标，结合2000-2012年武汉地区GDP值，基于双变量线性回归模型方法，对交通枢纽武汉进行物流需求分析预测，以说明武汉未来的物流需求情况。
关键词：货物周转量;物流需求预测;回归模型
引言
21世纪以来，随着经济全球化的发展和网络经济的兴起，现代物流业不断加速发展，其也被誉为“黄金产业”。在我国经济现代化建设中，现代物流业已几乎扩展到国民经济的各个领域，并愈发显示出其广阔的发展前景和巨大的发展潜力，很多占据重要地理位置的地区或省份甚至已将物流产业作为支柱产业或新兴产业列入其地区发展计划。
武汉，位于中国腹地中心，物流资源丰富，全国重要的交通枢纽，素有“九省通衢”之称。其在发展现代物流业方面具有得天独厚的优势，因而武汉提出了以发展物流来实现本地经济的“跨越式发展”，并已通过把现代物流业作为新的经济增长点列入全市发展计划之中。
然而，作为新型的经济产业，现代物流业具有很强的综合性。无论是在物流产业的宏观决策上，还是物流企业规划和经营的微观层面，都需要以正确的预测为先导。我国经济已由改革开放后的经济快速增长阶段进入到中速发展过程中，在经济调整和转型之中，已充分认识到现代物流业的重要性，高效的现代物流业对于地区经济发展或者国家经济进步的支撑作用越来越明显，。因此，在这样的背景之下，以合理的物流需求预测为基础所作出科学的决策，是保证物流产业健康发展的必要措施。
一、物流需求预测
物流需求预测，就是利用所能涉及到的历史资料和市场信息，利用一定的经验判断、技术方法和预测模型，对未来的物流需求状况进行科学的分析、估算和推断。物流需求预测的目的主要是确定物流服务供应系统所需的能力，同时为其建设规模提供数据方面的依据。
物流需求预测的意义在于指导和调节人们的物流管理活动，从而能够采取适当的策略和措施，以谋求最大的利益。其作用主要体现在：
(一)物流需求预测是是物流管理的必要环节
对物流发展中的各个因素实施控制是物流企业进行规划和经营的前提，而这种控制需要依靠预测来未完成。因此，物流需求预测是物流管理的必要环节，一切的管理活动必须从对信息的分析和预测开始。
(二)物流需求预测能够改善物流管理
物流管理活动中，若能预测了解和把握市场需求的未来变化，那么相关企业就能够采取有效的战略。可以说，物流需求预测是物流管理的重要手段。
(三)物流需求预测能够为物流发展规划和管理经营决策提供重要的科学依据
物流需求预测可以描绘出市场需求的变动趋势，从而推测出物流发展需求的趋势，并进行比较系统的全面的分析和预见，以避免决策的片面性的局限性。
二、武汉物流需求的双变量线性回归模型预测
(一)回归模型的一般形式
回归分析预测法是一种重要的市场预测方法，其是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，来建立变量之间的回归方程，并将其作为预测模型。
回归模型的一般形式为：
; ①
式①中，X为自变量，Y为因变量， 和 为未知系数， 为误差分量。当然，模型具有实用价值的前提是拟合度良好且回归系数显著。
(二)回归模型的预测
1.指标的确定
货物周转量，是指各种运输工具在报告期内实际运送的每批货物重量分别乘其运送距离的累计数。其不仅包括了运输对象的数量，还包括了运输距离因素，因而能比较全面地反映运输生产结果。其是反映物流业需求的重要指标。
货物周转量的影响因素很多，通过参考大量文献可知，货物周转量与生产总值存在显著的相关性，综合考虑数据的可查询性，本文选取武汉市近年来的'货物周转量和生产总值作为变量，进行双变量线性回归模型分析并进行相应预测。
以货物周转量为因变量，武汉生产总值为自变量。下表是武汉市2000年到2012年的相关原始数据：
2.回归模型设定
一般来说，EXCEL和SPSS在预测应用方面均存在各自的优缺点，鉴于此，本文将二者结合起来应用，充分利用SPSS能够准确容易获取预测值，且模型多样化，快速方便的优势以及EXCEL在绘制图形方面简便的特点，，将首先用SPSS进行相关预测模型的选择和预测值确定，再用EXCEL进行预测值绘图，从而简单快速的完成相关预测。则可以设定双变量线性回归模型为： ;其中，生产总值为 ，货物周转量为 。
用EXCEL作货物周转量和生产总值的散点图，如图1所示：
3.回归分析
根据上述数据，通过SPSS19.0统计软件进行线性回归分析：
4.回归方程有效性检验
(1)拟合优度的检验
则从表中可知，相关性系数为R=0.992，相关性明显;同时调整后的拟合系数R2=0.983，说明在货物周转量的总变差中，模型所作出的解释部分达到了98.3%，即模型的拟合效果显著。
(2)回归参数的显著性检验
回归方程的显著性检验结果见上表，统计量F=690.815，相应的置信水平为0.000<0.001，结果表明回归方程非常显著;同时常数和自变量系数的回归方程检验的置信水平由表2知为0.000<0.001，即模型的系数显著。
(3)模型预测效果的检验 通过SPSS19.0统计软件得出相应回归模型的同时，将该模型从2000-2012年的预测值保存到数据视图中，如下表所示 从表中可知，货物周转量的绝对误差最大值为215.9195;相对误差最20.34%;平均相对误差为0.89%，可以预见，模型总体预测效果良好。 再从预测值和实际值的曲线图形来比较，将原始数据和预测值数据复制到EXCEL中，利用EXCEL绘图简便的特点，绘制中货物周转量的实际值图形和预测值图形，如下图所示 图2 预测值与实际值的曲线比较 从图中可知，回归预测曲线拟合情况良好，从而进一步证明了回归预测模型的有效性。 四、结论分析 通过对武汉2000-2012年相关数据进行线性回归预测，能够得到如下结论： 第一，由回归预测方程 可知，货物周转量与生产总值(GDP)呈正相关关系，具体表现为一单位的GDP增长，能够引起0.346单位的货物周转量;同时由图2的曲线图可知，货物周转量存在明显的上升趋势。
第二，货物周转量是一个总体规模性指标，是从总量上反映物流需求。这种方法比较概括，虽存在缺陷，但对物流需求的宏观把握，制定宏观物流发展战略还是颇具价值;同时，本文只研究了生产总值对货物周转量的影响，实际上，货物周围量的影响因素很多，比如宏观面上的经济政策，气候条件，微观层面上的运输距离以及货运总量等;另外，货物周转量只是代表物流需求的一个量，并不能完全代表物流需求，因而需要根据实际情况适实地对其加以修正。 参考文献[1]王雪瑞，王昭君.基于双变量线性回归模型的物流需求预测[J].物流科技. 2009(09). [2]杨帅.武汉市物流需求预测[J].当代经济.2007(10). 汪宇翰.预测物流需求的一元线性回归分析方法 [J].商场现代化.2006(13). 李振，王兴秋，吴耀华.货运量回归预测工具EXCEL和SPSS结合应用研究[J].物流科技.2010(08). 张文彤，闫洁.SPSS统计分析基础教程[M]. 北京：高等教育出版社，2004.
数学建模论文 篇四
摘要：层次分析法是美国学者T.L.Satty于20世纪70年代提出了以定性与定量相结合，系统化、层次化分析解决问题的方法，简称AHP。传统的层次分析法算法具有构造判断矩阵不容易、计算繁多重复且易出错、一致性调整比较麻烦等缺点。本文利用微软的Excel电子表格的强大的函数运算功能，设置了简明易懂的计算表格和步骤，使得判断矩阵的构造、层次单排序和层次总排序的计算以及一致性检验和检验之后对判断矩阵的调整变得十分简单。
关键词：Excel 层次分析法 模型
一、层次分析法的基本原理
层次分析法是解决定性事件定量化或定性与定量相结合问题的有力决策分析方法。它主要是将人们的思维过程层次化、，逐层比较其间的相关因素并逐层检验比较结果是否合理，从而为分析决策提供较具说服力的定量依据。层次分析法不仅可用于确定评价指标体系的权重，而且还可用于直接评价决策问题，对研究对象排序，实施评价排序的评价内容。
用AHP分析问题大体要经过以下七个步骤：
⑴建立层次结构模型;
首先要将所包含的因素分组，每一组作为一个层次，按照最高层、若干有关的中间层和最低层的形式排列起来。对于决策问题，通常可以将其划分成层次结构模型，如图1所示。
其中，最高层：表示解决问题的目的，即应用AHP所要达到的目标。
中间层：它表示采用某种措施和政策来实现预定目标所涉及的中间环节，一般又分为策略层、约束层、准则层等。
最低层：表示解决问题的措施或政策(即方案)。
⑵构造判断矩阵;
设有某层有n个元素，X={Xx1,x2,x3……xn}要比较它们对上一层某一准则(或目标)的影响程度，确定在该层中相对于某一准则所占的比重。(即把n个因素对上层某一目标的影响程度排序。上述比较是两两因素之间进行的比较，比较时取1~9尺度。
用 表示第i个因素相对于第j个因素的比较结果，则
A则称为成对比较矩阵
比较尺度：(1~9尺度的含义)
如果数值为2,4,6,8表示第i个因素相对于第j个因素的影响介于上述两个相邻等级之间。
倒数：若j因素和i因素比较，得到的判断值为
⑶用和积法或方根法等求得特征向量 W(向量 W 的分量 Wi 即为层次单排序)并计算最大特征根λmax;
⑷计算一致性指标 CI、RI、CR 并判断是否具有满意的一致性。其中RI是
其中
平均随机一致性指标 RI 的数值：
矩阵阶数 3 4 5 6 7 8 9 10 11
RI 0.5149 0.8931 1.1185 1.2494 1.3450 1.4200 1.4616 1.49 1.51
CR=CI/RI,一般地当一致性比率CR<0.1时，认为A的不一致程度在容许范围之内，可用其归一化特征向量作为权向量，否则要重新构造成对比较矩阵，对A加以调整。
⑸层次总排序，如表1所示。
⑹层次总排序一致性检验，如前所述。
⑺根据需要进行调整 对于层次单排序结果和层次总排序结果，只要符合满意一致性即随机一致性比例 CR≤ 0.10 就可以结束计算并认同排序结果，否则就要返回调整不符合一致性的判断矩阵。
二、层次分析法 Excel 模型设计过程 案例：某人欲到苏州、杭州、桂林三地旅游，选择要考虑的因素包括四个方面：景色、费用、居住和饮食，用层次分析法选一个适合自己情况的旅游点。
⒈根据题意可以建立层次结构模型如图1所示。
⒉Excel实现过程 ⑴将准则层的各因素对目标层的影响两两比较结果输入Excel表格中，进行单排序及一致性检验如图2所示。 其中：F4=PRODUCT(B4:E4)，表示B4、C4、D4、E4各单元格连乘，复制公式至F7单元格。 G4=POWER(F4,1/4)，表示将F4单元格的值开4次方，复制公式至G7单元格 G8=SUM(G4:G7)，表示求和 H4=G4/$G$8，复制公式至H7单元格 I4= B4*H$4+C4*H$5+D4*H$6+E4*H$7，复制公式至I7单元格 J4= I4/H4 λmax= AVERAGE(J4:J7)。 CI=(J8-4)/(4-1)，CR=CI/0.8931=0.0080101<0.1，即通过一致性检验。
⑵按同样的方法分别计算出方案层对景色、费用、居住、饮食的判断矩阵及一致性检验，如图3所示。 ⑶层次总排序，由于苏州数值最高，故选择的旅游地为苏州，如图4所示。 其中：C44=K14，G44=$C$43*C44，H48={SUM($C$43:$F$43*C48:F48)}，注意：这是一个数组函数需按ctrl+shift+enter三键确定。
三、基于Excel的层次分析法模型设计的优势
⑴层次分析法 Excel 算法以广泛使用的办公软件 Excel 作为运算平台，无需掌握深奥的计算机专业知识和术语，有很好的推广应用基础。
⑵层次分析法 Excel算法的所有计算结果和数据均保留最高位数的精确度，可以不在任何环节进行四舍五入，当然也可以根据需要设置小数位，从而最大限度地减少了误差。
⑶层次分析法 Excel 算法的计算步骤设计成环环相扣、步步跟踪，步骤设计完毕后，可以按需要填充或变更，其余数据和结果均可以在填充或变更判断矩阵之后立即得出，使得整个运算过程简捷、轻松。另外，相似的矩阵区和计算区可以通过复制完成，只需改动少量单元格。
⑷层次分析法 Excel 算法将一致性检验也同时计算出来，决策者和判断者可以即时知道自己的判断是否具有满意的一致性并可以随时和简单地进行调整直到符合满意一致性。
⑸如果一致性指标不能令人满意，用本方法可以比较容易地实现对判断矩阵的调整，可以实现对判断的“微调” ，使得逼近最大程度的“满意一致性”甚至“完全一致性”而又不必进行繁重运算成为可能。
