比较简单的就是弄个优化模型啊，把已知条件化成约束函数，定义一个目标函数~~用matlab或者lingo求解就可以了~~~
我记得有一年的竞赛题就是跟这个类似的，貌似是求价格和客户满意度的平衡问题，好像是空调吧，你可以找找参考一下本回答被网友采纳
数学建模中用于预测的模型有哪些
1、蛛网模型：运用弹性原理解释某些生产周期较长的商品在失去均衡时发生的不同波动情况的一种动态分析理论。2、层次分析法：将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。3、熵权法：按照信息论基本原理的解释，信息是系统有序程度的一个度量，熵是系...
常用的数学建模预测模型有哪些?
一、灰色预测模型以累加生成原始数据，构建近似指数规律进行建模，适用于数据量少、历史数据完整性及可靠性低的中短期预测。不过，仅适用于近似指数增长的预测。二、插值与拟合方法，尤其适用于导弹运动轨迹等物体运动轨迹的建模分析。通过曲面或曲线拟合，最大可能地逼近原始轨迹，指标评估拟合程度。这种方法在...
数学建模有哪些模型
1.线性回归模型 解释：线性回归模型是数学与统计中用于描述变量之间关系的最基础的模型。主要用于预测和描述一个因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。这种模型常用于数据分析、机器学习等领域。2.微分方程模型 解释：微分方程模型用于描述自然现象中的动态过程，如物理过程、生物过程等。它基于微积分理论...
数学建模三大模型
首先，线性模型是数学建模中最基本的一种模型。它假设自变量和因变量之间存在线性关系，即因变量是自变量的线性组合。线性模型通常用线性方程或矩阵运算来表示，并可以使用最小二乘法等方法进行参数估计。这种模型适用范围广泛，包括经济学、物理学、工程学等领域的许多问题。其次，非线性模型假设自变量和因变...
数学建模-预测类模型
预测类模型在数学建模中扮演着重要角色，它们通过分析数据或现象的规律，对未来情况进行预测。常用预测模型包括时间序列预测、马尔科夫预测、微分方程模型、灰色预测、回归预测及神经网络模型。这些模型在不同领域如健康、销售、等级结构等具有广泛的应用。时间序列预测基于同一对象在不同时间点的数据，分为时期...
解决一个预测类数学建模问题有哪些模型可以用?
数据建模，如灰色预测模型、时间序列模型，适用于数据驱动，如灰色预测在数据量少时也能提供预测，但对非指数型问题预测不够精确。时间序列模型关注随时间变化的趋势，如移动平均法、指数平滑法，适合短期预测，而ARIMA模型则考虑长期趋势和季节性。回归分析则通过自变量预测因变量，揭示两者关系，但精度相对较...
数学建模有哪些模型
数学建模中常用的模型有以下几种：1. 线性规划模型：线性规划是一种优化问题的数学模型，可用于在给定的约束条件下，最大化或最小化线性函数的值。线性规划广泛应用于生产排程、资源分配、运输问题等领域。2. 非线性规划模型：非线性规划是一种优化问题的数学模型，可用于在给定的约束条件下，最大化或...
数学建模有哪些模型
数学建模涉及多种模型，以下是一些常见的类型：1. 线性规划模型：这种模型用于在既定约束条件下，最大化或最小化一个线性目标函数。线性规划模型在生产计划、资源分配和运输问题等领域有着广泛的应用。2. 非线性规划模型：与线性规划不同，非线性规划模型涉及非线性目标函数或约束条件。它适用于复杂系统的...
数学建模模型常用的四大模型及对应算法原理总结
在数据驱动的世界中，数学建模犹如一座桥梁，将复杂问题简化为易于理解的解决方案。四大核心模型——优化、评价、预测与统计，各自承载着独特的算法原理，让我们一窥其精髓：优化模型：线性规划（如同SPSSPRO中的实例）与非线性规划（目标函数的灵活处理），通过精准地寻求最优解，解决最优化问题。评价模型：...
数学建模中的评估模型有哪些
数学建模中的评估模型有：1、层次分析法，构造两两比较判断矩阵，单一准则下元素相对权重计算及一致性检验，一致性检验，计算各层元素对目标层的总排序权重；2、灰色关联分析体系；3、DEA评价体系，比率模式，超级效率模式，线性规划模式，超级效率之多阶排序模型；4、模糊数学评价模型。数学建模就是根据实际...
