我也是建模比赛的老粉丝，两三年没参加。不仅感觉手有点生，思路逻辑也有点跟不上了。马上研究生建模比赛要开始了，为了这次比赛要对建模比赛进行一些赛前的知识的学习和巩固。在比赛前，会不定期的推出一下模型的原理以及用法。这不仅是对自己的一种鞭策吧，同时也希望给大家提供帮助。
主要分为三大类：预测模型、优化模型和评价模型。
预测模型包括以下几种：
拟合插值预测（线性回归）：这个方法比较简单，大家可以自行学习以下时间序列预测：通过 软件都可以帮我们实现的较为简单预测方法，只不过你也可以用来实现。那一种方法是无所谓的，最主要是拿到数据，你要知道你要进行哪些事前检验，来达到使用模型的预期条件。神经网络预测:我一般是通过实现这个功能，最近也在开始摸索使用来实现。在通过实现的过程中，你可以结合大模型来帮你实现，你一步步地问来解决。灰色预测：挺长时间没用了，后期会专门写一篇来补上。马尔科夫链 Logistic模型等等
学习难度应该可以算上中等，如果你急着用，你可以使用一些简单的方法。可以帮你解燃眉之急。
优化模型包括以下几种：
规划模型：包括目标规划、线性规划、非线性规划等，这部分一般出现在建模书籍的第一章部分，这部分理论还是挺好理解的，就是你需要实现这个有点难度。图论模型：还在学习中-ing排队论模型：在这个模型我在建模中用过一次，感觉上手还行，因为当时着急比赛，感觉自己也一知半解。神经网络模型 遗传算法 模拟退火法 蚁群算法等
学习难度较高
评价模型主要包括以下几种：
模糊综合评价法 层次分析法 聚类分析法 主成分分析法 灰色综合评价法 等
这类模型比较简单。
在参赛前真心的建议大家，一定要掌握这三大类方法中的一种方法，至少在拿到题目时有一个清晰的选择方向。同时再根据自己对题目的理解程度，酌情的选择适合自己的题目。
感谢观看，诸君取得好成绩！！！
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