【讲座目标】 初步了解MATLAB； 掌握其相关规则、常用函数； 能进行简单的画图、计算； 能解决一些现实问题。 【目录】 MATLAB简介 MATLAB 数据类型 基本命令 数学函数 简单语句 图形操作 常见作图函数 符号表达式与数值计算 应用举例

数学建模常用模型方法总结.pdf

【数学建模竞赛中应当掌握的十类算法】 1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法） 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具） 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现） 4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备） 5、动态规划、回溯搜索、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中） 6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用） 7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具） 8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的） 9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用） 10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处理）

【原创】R语言异方差回归模型建模：用误差方差解释异方差数据分析报告论文（代码数据）.docx

自己学习SWAT模型以及CUP模型后，指导老师让我完成的手册。包括详细的资料下载以及建模过程、率定过程。其中包括土壤类型、土地利用类型分类知道、土壤数据库搭建、天气发生器搭建。包括详细的知道资料以及视频资料。SWATCUP详细的率定过程解析也有。

光伏电池建模太阳能光伏电池（简称光伏电池）用于把太阳的光能直接转化为电能。目前地面光伏系统大量使用的是以硅为基底的硅太阳能电池，可分为单晶硅、多晶硅、非晶硅太阳能电池。在能量转换效率和使用寿命等综合性能方面，单晶硅和多晶硅电池优于非晶硅电池。多晶硅比单晶硅转换效率低，但价格更便宜。

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该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模，其中声学模型包括CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC，语言模型包含transformer、CBHG，数据集包含stc、primewords、Aishell、thchs30四个数据集。

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向量自回归模型建模步骤梳理（VAR、VMA、VARMA模型）