HIMCM常用建模方法整理，HIMCM竞赛组队和培训解锁

想参加himcm，竞赛难度有多大？对建模不了解的同学，常用的建模方法有哪些？我们来帮助大家梳理。



常用建模方法

综合评价(多维降为一维)

属于哪一类?排名是多少?最优方案是什么?

• 1 模糊综合评判

• 2 主成分综合评价、因子分析、投影寻踪综合评价

• 3 层次分析法(AHP)、熵值法、秩和比综合评价、优劣解距离法(TOPSIS法)

• 灰色关联分析、数据包络(DEA)分析

分类与判别

1.模糊聚类

2.系统聚类

3.层次聚类

4.密度聚类

5.其他聚类

6.贝叶斯判别

7.费舍尔判别

8.模糊识别

9.神经网络

10.支持向量机

关联、因果与比较

• Person相关、Sperman等级相关系数或kendall秩相关系数

Copula相关

• 标准化回归、路径分析分析

• 典型相关系数、偏最小二乘回归

• 主成分分析、因子分析、对应分析、岭回归、主成分回归等

• 格兰杰因果检验、协整检验

•方差分析、协方差分析等

•正交设计、均匀设计

•混合线性模型

•独立性检验

•非参数的符号检验、秩和检验

•非参数中的M检验法和H检验法

•结构方程模型

预测与预报

单序列预测：• 灰色预测模型

• 时间序列预测(ARIMA\ARCH\X11\GARCH)

• 小波分析预测、神经网络预测

• 混沌序列预测、相空间重构理论

• 马尔科夫预测

回归分析预测

• 线性回归、逐步回归、非线性回归

• logistic回归、Probit回归

• 虚拟变量回归

• 响应面回归、正交二次回归等

• 动力方程、微分方程预测

• 生存分析、泊松回归、分位数回归

• 向量自回归、偏最小二乘回归

优化与控制

• 线性规划、整数规划、0-1规划

• 非线性规划与智能优化算法

• 多目标规划和目标规划

• 动态规划

• 网络优化

• 排队论与计算机仿真

• 模糊规划

• 随机优化

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