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追梦小顽童
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大果果就是我

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论文模型构建方法如下:

首先要明确撰写论文的目的。

建模通常是由一些部门根据实际需要而提出的,也许那些部门还在经济上提供了资助,这时论文具有向特定部门汇报的目的,但即使在其他情况下,都要求对建模全过程作一个全面的、系统的小结,使有关的技术人员读了之后,相信模型假设的合理性,理解在建立模型过程中所用方法的适用性,从而确信该模型的数据和结论,放心地应用于实践中。

当然,一篇好的论文是以作者所建立的模型的科学性为前提的。其次,要注意论文的条理性。

(一)问题提出和假设的合理性

在撰写论文时,应该把读者想象为对你所研究的问题一无所知或知之甚少的一个群体,因此,首先要简单地说明问题的情景,即要说清事情的来龙去脉。

列出必要数据,提出要解决的问题,并给出研究对象的关键信息的内容,它的目的在于使读者对要解决的问题有一个印象,以便擅于思考的读者自己也可以尝试解决问题。历届建模竞赛的试题可以看作是情景说明的范例。

对情景的说明,不可能也不必要提供问题的每个细节。由此而来建立模型还是不够的,还要补充一些假设,模型假设是建立模型中非常关键的一步,关系到模型的成败和优劣。所以,应该细致地分析实际问题,从大量的变量中筛选出最能表现问题本质的变量,并简化它们的关系。这部分内容就应该在论文的“问题的假设”部分中体现。

由于假设一般不是实际问题直接提供的,它们因人而异,所以在撰写这部分内容时要注意以下几方面:

(1)论文中的假设要以严格、确切的语言来表达,使读者不致产生任何曲解。

(2)所提出的假设确实是建立模型所必需的,与建立模型无关的假设只会扰乱读者的思考。

(3)假设应验证其合理性。假设的合理性可以从分析问题过程中得出,例如从问题的性质出发做出合乎常识的假设;或者由观察所给数据的图像,得到变量的函数形式;也可以参考其他资料由类 推得到。对于后者应指出参考文献的相关内容。

(二)模型的建立

在做出假设后,我们就可以在论文中引进变量及其记号,抽象而确切地表达它们的关系,通过一定的方法,最后顺利地建立方程式或归纳为其他形式的问题,此处,一定要用分析和论证的方法,即说理的方法,让读者清楚地了解得到模型的过程上下文之间切忌逻辑推理过程中跃度过大,影响论文的说服力,需要推理和论证的地方,应该有推导的过程而且应该力求严谨。

引用现成定理时,要先验证满足定理的条件。论文中用到的各种符号,必须在第一次出现时加以说明。总之,要把得到模型的过程表达清楚,使读者获得判断模型科学性的一个依据。

(三)模型的计算与分析

把实际问题归结为一定的问题后,就要求解或进行分析。在数值求解时应对计算方法有所说明,并给出所使用软件的名称或者给出计算程序。还可以用计算机软件绘制曲线和曲面示意图,来形象地表达数值计算结果。基于计算结果,可以用由分析方法得到一些对实践有所帮助的结论。

有些模型需要作稳定性或其他定性分析。这时应该指出所依据的理论,并在推理或计算的基础上得出明确的结论。

在模型建立和分析的过程中,带有普遍意义的结论可以用清晰的定理或命题的形式陈述出来。结论使用时要注意的问题,可以用助记的形式列出。定理和命题必须写清结论成立的条件。

(四)模型的讨论

对所作的模型,可以作多方面的讨论。例如可以就不同的情景,探索模型将如何变化。或可以根据实际情况,改变文章一开始所作的某些假设,指出由此模型的变化。还可以用不同的数值方法进行计算,并比较所得的结果。有时不妨拓广思路,考虑由于建模方法的不同选择而引起的变化。

通常,应该对所建立模型的优缺点加以讨论比较,并实事求是地指出模型的使用范围。

除正文外,论文和竞赛答卷都要求写出摘要。我们不要忽视摘要的写作。因为它会给读者和评卷人第一印象。摘要应把论文的主要思路、结论和模型的特色讲清楚,让人看到论文的新意。

语言是构成论文的基本元素。建模论文的语言与其他科学论文的语言一样,要求达意、干练。不要把一句句子写得太长,使人不甚卒读。语言中应多用客观陈述句,切忌使用你、我、他等代名词和带主观意向的语句。在英语论文写作中应多用被动语态,科学命题与判断过程一般使用现在时态。

最后,论文的书写和附图也都很重要。附图中的图形应有明确的说明,字迹力求端正。

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南京葫芦娃

实证建模需要跑模型,实证分析根据难易程度可以分为几个层次: 第一个层次,简单的图表和指标,一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式,生动形象。 第二个层次,描述性统计,分析数据分布特征。 第三个层次,计量分析,建立模型。而计量分析又可以分为几个层次,第一层次是简单回归,包括双变量、多元回归,基本计量问题(共线性、异方差、自相关)的处理; 第二层次更专业点儿,包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型(时间序列、虚拟变量、面板数据等)的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等; 第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络。

260 评论

huixin0090

先跟你解释一下什么是数学建模数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象,也包涵抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态,内在机制的描述,也包括预测,试验和解释实际现象等内容。给你举个例子:最佳泄洪方案有一条由于河床泥沙淤结,每当上游发生洪水时,就会破堤淹没两岸造成人员和财产的损失。为了减少总的损失,人们争取破堤泄洪方法。图1是该河一案区域的信息示意图,在该区边界有很高的山,使该区域成为封闭的区域。区域内又分为15个小区,每个小区内标了三个三数字,分别表示该小区的海拔高度h(m),面积s(km2)和完全淹没时土地、房屋和财产损失总数k(百万元),我们假设:A, 各个小区有相对高度为的小堤相互隔离,例如左上方一块()和第二块(k=),小区间有海拔的小堤。B, 当洪水淹没一个小区水位高度pm时,该小区的损失函数:损失= kp 0<=p<=1P p>=1C, 假设决堤口可选在大堤或小堤的任何地方,决堤口数目也不受限制,但一经决口就不能再补合,从河流经大决堤口流入小区的洪水量按决口数目成比例分配。如在小区间小堤开一决口,即假设该两小区之间的这段小堤不复存在,若水位高过小堤,则将自动流向临近最低的一个小区泄洪,若这样的小区有几块时,则平均泄洪。求:(1).整个区域全部受损失的最小泄洪量Qmax;(2).当洪水量为Qmax/6,Qmax/3时,分别制定泄洪方案,但要使总损失最小(在一个方案中,决堤同时进行,并计算出该方案的损失数)。河床的数据我在这里没办法画表,这但是你可以从这个题目中看出建模的一个大概的概念而建模的过程是:模型准备:了解问题的实际背景,明确其实际意义,掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。模型假设:根据实际对象的特征和建模的目的,对问题进行必要的简化,并用精确的语言提出一些恰当的假设。模型建立:在假设的基础上,利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系,建立相应的数学结构。(尽量用简单的数学工具)模型求解:利用获取的数据资料,对模型的所有参数做出计算(估计)。模型分析:对所得的结果进行数学上的分析。模型检验:将模型分析结果与实际情形进行比较,以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合,则要对计算结果给出其实际含义,并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设,再次重复建模过程。模型应用:应用方式因问题的性质和建模的目的而异。最后回答你什么是数学建模论文:像上面的例子,你将现实中的某个问题阐述出来,提出问题,然后进行建模,并编程求解,最后得出一个优化解,最后总结呗,跟普通的论文,没什么区别

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