2024年大学常用模型有哪些

在大学数学建模中，常用的模型包括但不限于以下几种：

线性规划模型：

用于在满足一组线性约束条件的情况下，最大化或最小化一个线性目标函数。

非线性规划模型：

用于解决非线性约束条件下的优化问题。

整数规划模型：

变量只能取整数值的线性规划，应用于人员调度、车辆路径和任务分配等问题。

动态规划模型：

用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的决策问题。

随机过程模型：

描述随时间变化的随机现象，应用于金融市场分析、通信系统设计等领域。

统计回归模型：

建立因变量与自变量之间的定量关系，广泛应用于经济学、医学和环境科学等领域。

时间序列模型：

分析和预测随时间变化的趋势和模式。

评价模型：

如AHP（层次分析法）、模糊评价、聚类分析、因子分析、主成分分析等。

预测模型：

如指数平滑法、灰色预测法、回归模型、神经网络预测、时间序列模型、马尔科夫预测等。

统计模型：

包括方差分析、均值比较的假设检验等。

方程模型：

如常微分方程、差分方程、偏微分方程等及其求解。

运筹优化类：

包括图论模型（最短路、最大流、遍历问题等）、排队论、对策论等。

蒙特卡罗算法：

通过计算机仿真解决问题的算法，适用于检验模型的正确性。

PVAR模型：

适用于面板数据分析，分析内生变量之间的互动关系。

PEST分析：

企业宏观环境分析法，分析政治、经济、社会、技术外部环境对企业的影响。

优化模型：

包括微分方程模型、代数方程与差分方程模型、稳定性模型、离散模型、概率模型、统计回归模型、博弈模型、马氏链模型等。

这些模型在大学期间被广泛应用于商科、工程、自然科学等多个学科领域，帮助学生理解和解决实际问题