五大類模型

• 1：綜合評價模型
• • 簡單評價方法
  • 主觀評價
  • 客觀評價
  • 其它評價模型
  • 綜合評價法的“兩兩集成”
  • • 基于主觀評價（層次分析法AHP）對客觀評價的集成
    • 基于客觀評價（模糊綜合評判）對主觀評價的集成
• ２：優化與規劃模型
• • 離散優化模型
  • • 線性規劃
    • 非線性規劃
    • 其它模型
  • 連續優化模型
  • • 直接算法
    • 解析算法
    • 智能算法
  • 多目標規劃和目標規劃
  • 動態規劃
  • 圖論模型
  • 連續優化排隊論與計算機仿真
  • 網絡規劃
  • 模糊規劃
  • 灰色規劃
• ３：分類與判別模型
• • 分類（聚類）
  • 貝葉斯判別
  • 費舍爾判別
  • 模糊識別
• ４：關聯與因果
• • 相關性分析
  • 標準化回歸分析
  • 生存分析
  • 格蘭杰因果檢驗
• ５：預測模型
• • 灰色預測模型（必）
  • 回歸分析預測（必）
  • 主成分回歸
  • 時間序列預測（必）
  • • 復雜系統
    • 機器學習
  • 基于神經網絡預測
  • 備用預測模型

1：綜合評價模型

簡單評價方法

綜合評分法

綜合指數法

主觀評價

模糊綜合評判（常用）

層次分析法

客觀評價

灰色綜合評價法（GRAP）

數據包絡分析法（DEA）

神經網絡綜合評價法（常用）

TOPSIS法

其它評價模型

秩和比綜合評價法

主成分分析法

投影尋蹤綜合評價法

混沌序列預測

綜合評價法的“兩兩集成”

基于主觀評價（層次分析法AHP）對客觀評價的集成

AHP與模糊綜合評價的集成

AHP與DEA的集成（動態評價）

AHP、專家調查法與人工神經網絡評價法的集成

AHP與GRAP的集成

基于客觀評價（模糊綜合評判）對主觀評價的集成

模糊綜合評價與DEA的集成

模糊綜合評價與人工神經網絡評價法的集成

模糊綜合評價與GRAP的集成

２：優化與規劃模型

離散優化模型

線性規劃

非線性規劃

傳統算法

現代優化算法
　遺傳算法、模擬退火算法、神經網絡模型、蟻群算法、禁忌搜索算法

其它模型

０－１規劃

整數規劃

分配規劃

混合整數規劃模型

運輸模型

網絡流模型

最短路問題

調度問題

連續優化模型

直接算法

單純性替換法

Powell算法

解析算法

共軛梯度算法

擬Newton法

智能算法

遺傳算法

模擬退火算法

神經網絡模型

蟻群算法

多目標規劃和目標規劃

動態規劃

圖論模型

連續優化排隊論與計算機仿真

網絡規劃

模糊規劃

灰色規劃

３：分類與判別模型

分類（聚類）

距離聚類（系統聚類）（常用）

關聯性聚類

密度聚類

層次聚類

其它聚類

貝葉斯判別

樸素貝葉斯

貝葉斯網絡

費舍爾判別

模糊識別

４：關聯與因果

相關性分析

灰色關聯分析法

Ｐｅｒｓｏｎ相關分析

Ｓｐｅｒｍａｎ或Kendal等級相關分析

Copula相關分析

典型相關分析

標準化回歸分析

生存分析

格蘭杰因果檢驗

５：預測模型

灰色預測模型（必）

回歸分析預測（必）

線性回歸

嶺回歸

套索回歸

ELasticＮｅｔ回歸

邏輯回歸

向后逐步回歸

多項式回歸

插值與擬合

差分方程

微分方程

主成分回歸

時間序列預測（必）

復雜系統

ＡＲＩＭＡ模型

AR模型

MA模型

機器學習

多層感知機MLP（最樸素的ANN）

BP神經網絡

樸素貝葉斯

ｘｇｂｏｏｓｔ

隨機森林

ＳＶＭ

時間卷積網絡ＴＣＮ

EMD算法（時間序列分解）＋LSTM（處理非平穩）

ＧＲＵ

基于神經網絡預測

特征工程

轉化為監督學習數據集

深度學習網絡

備用預測模型

馬爾可夫預測

微分方程預測

小波分析預測

混沌序列預測

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数学建模——五大类模型的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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