数学建模之预测和评价类

一、预测类

• 指通过分析已有的数据或者现象，找出其内在发展规律，然后对未来情形做出预测的过程。·
• 根据已知条件和求解目的，往往将预测类问题分为:小样本内部预测，大样本内部预测，小样本未来预测，大样本随机因素或周期特征的未来预测，大样本的未来预测。

解决预测类赛题的一般步骤:

1. 确定预测目标;
2. 收集、分析资料;
3. 选择合适的预测方法进行预测;
4. 分析评价预测方法及其结果;
5. 修正预测结果;
6. 给出预测结果。

方法:

1. 插值与拟合方法: 适合小样本内部预测
2. 回归分析法: 适合中、大样本内部预测
3. 灰色预测方法: 适合小样本的未来预测(有固定趋势)
4. 时间序列方法: 适合中、大样本的随机因素或周期特征的未来趋势未来预测
5. 神经网络方法: 适合大(特大样本未来预测

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二、评价类

• 指按照一定的标准对事物的发展或者现状进行划分的过程在数学建模中题点可体现在对生态环境，社会建设，方案策略等进行评价。评价类赛题往往没有明确的指标体系和评价标准，往往是需要查阅各类资料进行构建的,因此评价类赛题也没有明确的答案。
• 赛题分析:解决评价类赛题的关键是指标体系的构建，构建完评价体系后在选择合适的评价方法即可,体系建立应秉承全面，准确，独立的三要素。

解决评价类赛题的一般步骤:

1. 明确评价目的;
2. 确定被评价对象;
3. 建立评价指标体系
4. 确定各指标相对应的权重系数;
5. 选择或构造综合评价模型;
6. 计算各系统的综合评价值
7. 给出综合评价结果。