目录

  • 数学建模方法
  • (一)预测与预报
    • 灰色预测模型(必须掌握)
    • 微分方程预测(备用)
    • 回归分析预测(必须掌握)
    • 马尔可夫预测(备用)
    • 时间序列预测(必须掌握)
    • 小波分析预测(备用)
    • 神经网络预测(备用)
    • 混沌序列预测(备用)
  • (二)、评价与决策
    • 模糊综合评判(必须掌握)
    • 主成分分析(必须掌握)
    • 层次分析法(AHP,必须掌握)
    • 数据包络(EDA)分析法
    • 秩和比综合评价法(必须掌握)
    • 优劣解距离法(TOPSIS法)

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