建立数学模型的方法范文第1篇

关键词：数学建模 初中数学 应用题教学 运用

《数学课程标准》（实验稿）指出：数学建模可以有效描述自然现象和社会现象。强调学生从已有的生活经验出发，让学生亲身经历将实际问题抽象成相应的数学模型。在初中数学教学中引入数学建模，适当开展教学建模活动，有利于培养学生能力。数学课程多次体现“问题情境――建立数学模型――求解――解释与应用的基本过程。在初中数学教学中数学建模要重视数学知识，更应突出数学思想方法。教学中应让学生通过仔细阅读，认真审题，通过观察，实验，猜测，验证，推理与交流等对实际问题的信息进行一系列的分析，筛选，区分。找出问题中的数量关系和变化规律，建立相应的数学模型，并利用这些数学模型解决实际问题。有利于提高学生解决数学应用性问题的能力，增强学生应用数学的意识比较全面认识数学与社会，科学和技术的关系，使学生在思维能力，情感，态度和价值观等方面得到进步和发展。

数学模型在教材中很多章节都有体现如建立方程（组）模型，不等式（组）模型，目标函数模型，构造几何图形模型等以下是教学中建立模型求解的案例。

（一）建立方程（组）模型

现实生活中广泛存在着数量之间的相等关系。“方程（组）”模型是研究现实世界数量关系的最基本的数学模型之一。它可以帮组人们从数量关系的角度更准确，清晰的认识。描述和现实世界，如教材中的打折销售，增长率，储蓄利息，工程问题，行程问题，浓度配比问题常可以抽象成“方程（组）”模型来解决。解这类问题关键是找出题中的相等关系列出方程（组）

（二）构建不等式（组）模型来解决问题

在市场经营、生产决策如估计生产数量、核定价格范围，投资决策、盈亏平衡分析，函数最值转化为不等式（组）模型求解

（三）建立目标函数模型

在实际生活中普遍存在方案设计最优化，如用料最省，利润最大、拱桥或喷泉设计，抛掷物体如书本的掷铅球，投篮球等问题建立实际背景建立变量之间的目标函数，如一次函数，二次函数等。利用求函数变量的最大值的问题，函数的性质求解。

（四）构造几何模型

几何与人类生活和实际需要密切相关，诸如航海、建筑、测量、工程定位、裁剪方案、道路拱桥设计，方案设计，美化设计等涉及图形的性质时，常需要建立几何模型，把实际问题转化为几何问题，进而运用数学知识求解。

（五）建立三角函数模型解决实际问题

这类题目大多材料新颖，贴近生活，要求学生能从实际的问题抽象出直角三角形模型，或通过添加辅助线构造直角三角形，然后利用解直角三角形的知识进行求解。

（六）、建立统计模型

统计知识在现实生活中有着广泛的应用，作为学生要学会深刻理解基本统计思想，要善于提出问题，考虑抽样，收集数据，分析数据，做出决策，并能进行有效的交流、评价与改进。

（七）其它模型

以上在初中教学中根据实际问题，已知信息寻找已知和所求之间的联系，通过分析、联想、归纳，将实际问题转化为方程（组）、不等式（组）、函数、几何或三角、统计等相应数学问题，构建数学模型，是解决应用题关键是重点，也是难点。因此，要加强通过对实际问题分析，数学知识，与生活、生产实际联系起来，就能增强学生应用数学模型解决实际问题知识，从而提高学生创新知识和实践能力。

数学建模能力的培养不在于某堂课或某几堂课，而应贯穿于学生的整个学习过程，并激发学生的潜能，使他们能在学习数学的过程中自觉地去寻找解决问题的一般方法，真正提高数学能力与学习数学的能力。数学应用与数学建模，其目的不是为了扩充学的课外知识，也不是为解决几个具体问题进行操作，而是要通过教师培养学生的意识，教会学生方法，让学生自己去探索、研究、创新，从而提高学生解决问题的能力，让数学进入生活，让生活走进数学。

参考文献：

[1]全日制《数学课程标准》实验稿

[2]叶其孝主编《中学数学建模》湖南教育出版社。1998

建立数学模型的方法范文第2篇

    一、数学建模的重要意义

    把一个实际问题抽象为用数学符号表示的数学问题,即称为数学模型。数学模型能解释特定现象的显示状态,能预测对象的未来状况,能提供处理对象的最有效决策或控制。在小学数学教育中开展数学建模的启蒙教育,能培养学生对实际问题的浓厚兴趣和进行科学探究的强烈意识,培养学生不断进取和不怕困难的良好学风,培养学生分析问题和解决问题的较强能力,培养学生敏锐的洞察力、丰富的想象力和持久的创造力,培养学生的团结协作精神和数学素养。

    二、数学建模的基本原则

    1.简约性原则。生活中的原型都是具有多因素、多变量、多层次的比较复杂的系统,对原型进行一定的简约性即抓住主要矛盾。数学模型应比原型简约,数学模型自身也应是“最简单”的。

    2.可推导原则。由数学模型的研究可以推导出一些确定的结果,如果建立的数学模型在数学上是不可推导的,得不到确定的可以应用于原型的结果,这个数学模型就是无意义的。

    3.反映性原则。数学模型实际上是人对现实生活的一种反映形式,因此数学模型和现实生活的原型就应有一定的“相似性”,抓住与原型相似的数学表达式或数学理论就是建立数学模型的关键性技巧。

    三、数学建模的一般步骤

    数学课程标准向学生提供了现实、有趣、富有挑战性的学习内容,这些内容的呈现以“问题情景——建立模型——解释应用——拓展反思”的基本形式展开,这也正是建立数学模型的一般步骤。

    1.问题情境。将现实生活中的问题引进课堂,根据问题的特征和目的,对问题进行化简,并用精确的数学语言加以描述。

    2.建立模型。在假设的基础上利用适当的数学工具、数学知识,来刻划事物之间的数量关系或内部关系,建立其相应的数学结构。

    3.解释应用。对模型求解,并将求解结果与实际情况相比较,以此来验证模型的科学性。

    4.拓展反思。将求得的数学模型运用到实际生活中,使原本复杂的问题得以简化。

    四、数学建模的常见类型

    1.数学概念型,如时、分、秒等数学概念。

    2.数学公式型,如推导和应用有关周长、面积、体积、速度、单价的计算公式等。

    3.数学定律型,如归纳和应用加法、乘法的运算定律等。

    4.数学法则型,如总结和应用加法、减法、乘法、除法的计算法则等。

    5.数学性质型,如探讨和应用减法、除法的运算性质等。

    6.数学方法型,如小结和应用解决问题的方法“审题分析——列式计算——检验写答”等。

    7.数学规律型,如探寻和应用一列数或者一组图形的排列规律等。

    五、数学建模的常用方法

    1.经验建模法。学生的生活经验是学习数学最宝贵的资源之一,也是学生建立数学模型的重要方法之一。例如,教学人教版课程标准实验教科书数学一年级上、下册中的“时、分”的认识时,由于学生在生活中已经多次、反复接触过钟表等记时工具,看到或听说过记时工具上的时刻,因此,他们对“时、分”的概念并不陌生,教学是即可充分利用学生这种已有的生活经验,让学生广泛交流,在交流的基础上将生活经验提升为数学概念,从而建立关于“时、分”的数学模型。

    2.操作建模法。小学生年龄小,生活阅历少,活动经验也极其有限,教学中即可利用操作活动来丰富学生的经验,从而帮助学生感悟出数学模型。例如,教学人教版课程标准实验教科书数学四年级下册中的“三角形特性”时,教师让学生将各种大小、形状不同的三角形多次推拉,学生发现——不管用力推拉哪个三角形,其形状都不会改变,并由此建立数学模型:“三角形具有稳定性。”

    3.画图建模法。几何直观是指利用图形描述和分析数学问题。借助几何直观可以把复杂的数学问题变得简明、形象,有助于探索解决问题的思路、预测结果。几何直观不仅在“图形与几何”的学习中发挥着不可替代的作用,而且贯穿在整个数学学习和数学建模过程中。例如,教学人教版课程标准实验教科书数学三年级下册《数学广角》中的“集合问题”时,让学生画出韦恩图,从图中找出重复计算部分,即找到了解决此类问题的关键所在,也建立了解决“集合问题”的数学模型——画韦恩图。

    4.观察建模法。观察是学生获得信息的基础,也是学生展开思维的活动方式。如何建立“加法交换律”这一数学模型?教学人教版课程标准实验教科书数学四年级下册的这一内容时,教师引导学生先写出这样一组算式:6+7=7+6、20+35=35+20、300+600=600+300、……,然后让学生认真、有序、多次地观察这组算式,并组合学生广泛交流,学生从中即可感悟到“两个加数交换位置,和不变。”的数学模型。

    5.列表建模法。把通过观察、画图、操作、实验等获得的数据列成表格,再对表格中的数据展开分析,也是建立数学模型的重要方式。例如,教学人教版课程标准实验教科书数学四年级下册的“植树问题”时,教师组织学生把不同情况下植树的棵数与段数填入表格中,学生借助表格展开观察和分析,即可建立相应的数学模型——“在一段距离中,两端都植树时,棵数=段数+1;两端都不植树时,棵数=段数-1;一端不植树时,棵数=段数;在封闭曲线上植树时,棵数=段数。”。

    6.计算建模法。计算是小学数学教学的重要内容,是小学生学习数学的重要基础,是小学生解决问题的重要工具,也是小学生建立数学模型的重要方法。例如,教学人教版课程标准实验教科书数学六年级下册第132~133页的“数学思考”中的例4时,教师就让学生将实验数据记录下来,然后运用数据展开计算,在计算的基础上即可建立数学模型——过n个点连线段条数:1+2+3+4+……+(n-1)=1/2 (n2-n)。其主要过程如下:

    过2个点连线段条数:1

    过3个点连线段条数:1+2

    过4个点连线段条数:1+2+3

    过5个点连线段条数:1+2+3+4

    ……

建立数学模型的方法范文第3篇

1.1数学建模的概念

数学建模也就是根据相关的理论和方法来建立数学模型，是通过数学语言描述的方式来建立数学模型的一种方法。数学模型是与生活紧密联系在一起的，也就是说数学建模是通过数学的语言和方法从实际的生活出现，将相关的问题通过抽象的数学模型来表达出来，同时需要对数学模型的合理性进行检验，从而通过对抽象数学模型的求解来解决实际的相关问题。

1.2数学建模过程方法

数学建模需要根据科学的方法和程序，一般来讲数学建模都是根据多次迂回化归的方法来实现的，其具体的步骤有以几个方面：第一，模型准备：在数学建模之前必须首先明确数学建模的目标、对象以及相关的特征和数学框架；第二，模型假设：数学建模是在一定的假设基础上进行的，也就是说在明确主要问题的情况下，需要添加必要的假设条件；第三，模型建立：在晚上上述步骤之后，就需要根据实际的问题选择合适的数学语言建立相应的数学模型，数学模型的主要方式包括方程、不等式和函数等；第四，模型求解：采用所掌握的相关数学知识和思想方法，对模型进行求解，得出该问题纯数学层面上的结果。第五，模型检验：数学模型的建立与求解是否与实际的问题相符合，需要通过将求解的结果代入实际的问题进行验证，通过验证来不断的优化数学模型。

2数学模型对学生能力

培养的重要性数学模型是培养学生综合能力的重要方式和途径之一，通过数学模型在数学教育教学中的应用能够提升学生数学学习的效率，提升学生的实践能力，同时还能够提高学生的数学学习兴趣和数学学习动机。

2.1提升学生的实践能力

数学建模就是通过数学模型的建立将学生学习的知识与生活中实际的问题联系起来，通过这样的方式能够进一步提高学生的实际应用能力。学生通过数学模型的学习能够提升学生的思维能力和解决实际问题的能力。

2.2提高学生数学学习兴趣

数学学习由于其特殊性，导致大部分在数学学习过程中感到十分枯燥，进一步影响到学生数学学习的兴趣和数学学习的效率。而数学建模能够大大的提升数学学习的乐趣，进一步促进学生数学学习的兴趣，能够在很大程度上推动数学学习效率的提升。

3利用数学建模培养学生能力的措施建议

教师在数学教育教学活动中，要根据实际的情况，在数学教学课堂中使用数学建模的方式，逐渐培养学生数学建模的意识和能力，培养学生解决实际问题的能力。

3.1数学建模与数学结合的应用

数学建模是数学教育教学活动中的一种方法，是现代教育教学理念中重要的组成部分。数学建模有利于培养学生的情感和综合能力，通过数学模型在教育教学中的应用来解决实际的问题。教师在数学教育教学过程中要充分的通过数学建模的方法来培养和提升学生的综合能力。这就要求教师在数学教育教学过程中要将数学建模和数学应用紧密的结合在一起，也就是说必须与学生的实际生活状况紧密结合在一起，只有这样才能够起到培养学生综合能力的作用。数学建模不仅仅是一种数学知识需要教师在教育教学过程中将其传授给学生，同时在数学教育教学活动过程中需要引导学生学会分块建模的方法，适当集中展示建模成果，不断地感染学生、鼓励学生去思考、去动手、去解决问题。通过这一系列的方式和方法来培养学生的综合能力。

3.2在实践中感受数学的价值

数学建模是一种将数学知识与生活实际问题结合起来的教育教学活动和教育方法，通过将实际问题与数学知识的结合，能够让学生认清楚数学学习对于生活的价值。因此教师在数学教育教学活动中，必须将数学建模紧密的与学生的生活实践结合起来，通过将数学知识与生活实际的结合，让学生体会到数学学习的价值，激发学生数学学习的动力和兴趣。

3.3数学建模与小组学习的结合

小组学习是目前教育教学的重要理念之一，也就是教师通过小组分配的方式让学生组成学习小组，通过学生之间相互的学习来提高学习的兴趣。在数学建模学习过程中，也需要将其与小组学习的方式结合起来，让学生在学习的过程中根据自己的实际情况，通过小组协商来提升数学建模的能力，进而全面的提升学生的数学能力和解决实际问题的能力，同时还能够提升学生相互合作的能力。

4小结

建立数学模型的方法范文第4篇

[关键词]明胶 浓度 软测量技术 建模方法

中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）24-0132-01

胶液浓度的确定是明胶生产过程中的一个重要工作，直接影响着明胶提胶工序的顺利开展，为此，必须针对胶液浓度控制进行有效研究，确定工艺参数。目前，我国的明胶生产企业受到生产线自动化程度、受检测设备等方面的限制一直未有比较可靠的检测方法。鉴于这种情况，本文提出了一种基于软测量技术的胶液浓度测量模型，实现对明胶胶液浓度在线测量。本文对软测量技术概念入手，简述了明胶浓度软测量建模及参数优化。

一、软测量技术

软测量技术又被称为软仪表技术，其中心思想是利用易测过程变量来估计难测变量。易测变量常被称为辅助变量或二次变量（Secondary Variable）。例如在工业生产过程中易获得的流量、压力、温度等参数，难以测量的过程变量被称为主导变量（Primary Variable）[1]，通常在条件限制下不能在线监测或者检测成本较高。利用软测量技术，就是依据主导变量和辅助变量之间的数学模型（软测量模型），通过各种数学计算和估计方法，用计算机软件来实现待测量过程变量的测量。

二、软测量的建模方法

建立软测量模型是软测量技术的核心部分，建模方法可分为机理建模、回归分析、状态估计、模式识别、人工神经网络、模糊数学、过程层析成像、相关分析和现代非线性信息处理技术等。

1.基于机理的软测量建模方法

基于机理的建模，就是从过程对象的内在物理或化学的研究出发，通过物料平衡和动量平衡等原理，找出主导变量和辅助变量之间的关系，建立机理模型来实现对主导变量的软测量。通过机理分析建立的软测量模型，只要把主导和辅助变量作相应的调整就可以活得新的模型。对于较简单的工业过程，可以采用解析法建模。而对于复杂过程，特别是输入变量变化范围较大的情况下，则采用仿真方法。

2.基于线性回归分析软测量建模理论

回归分析是统计数学的一个重要分支，在实验数据处理中又称为“曲线拟和”。回归分析可分为多种形式按因变量和自变量之间是否存在线性关系可分为线性回归和非线性回归按自变量的个数又可分为一元回归和多元回归。回归分析作为一种经典的建模方法，它是通过机理分析建立模型结构，然后通过收集大量过程参数运用统计方法估计模型参数。典型的回归建模方法首推经典的最小二乘法。为了避免矩阵求逆运算可以采用递推最小二乘法，为了防止数据饱和还可以采用带遗忘因子的最小二乘法。另外，主元分析和主元回归都是统计学中较为成熟的方法。基于回归分析的软测量的简单实用，但在建模和校正过程中需要大量的样本，而且对样本数据的误差较为敏感。虽然如此，基于线性回归的技术仍然是目前应用最多的软测量技术，市场上一些成熟的软测量商品软件都是以此为基础的。

3.人工神经网络法

人工神经网络，适用于解决高度非线性以及严重不确定性系统的控制问题，是当前工业领域中的热点。使用该方法的建立模型不需要具备过程对象的先验知识，可以根据输入输出数据直接建模，将辅助变量和主导变量分别作为人工神经网络的输入和输出，通过网络的学习来估测主导变量。人工神经元网络的基本原理是模仿人类脑神经活动的一种人工智能技术，给一些样本，通过自学习可以掌握样本规律，在输入新的数据和状态信息时，可用进行自动推理和控制。

4.基于模糊数学的方法

模糊数学是研究和处理模糊性现象的一种数学理论和方法，具有模仿人脑逻辑的特点，可以处理复杂系统，因此在软测量技术中也得到了大量应用。基于模糊数学的方法建立的软测量模型是一种知识性模型。该种软测量方法很适合应用于复杂工业过程中被测对象呈现亦此亦彼的不确定性，难以用常规数学定量描述的场合。实际应用中，可以采用模糊技术和其他人工智能技术相结合的建模方法，取长补短以提高软测量模型的预测效果。例如由模糊数学和人工神经网络结合构成的模糊神经网络，模糊数学和模式识别一起构成模糊模式识别等。模糊控制器依照人工操作思维程序来工作。首先，把测量的输出进行模糊化，变为模糊语言变量，由模糊控制规则进行模糊决策，再把模糊决策量清晰化转变为精确量去控制被控过程。

5.多模型的软测量建模方法

连接多个模型以改进模型预测能力的方法是由于年提出的。多摸型建模就是把多个子模型对未知样品的预测结合起来，这种建模方法与传统的单建模方法不同。传统单建模方法的一般过程为在反复分析测量数据过程中，建立一系列的预测模型，最后，从中选出一个预测性能最好的模型来预测未知样品。多模型数据建模则是通过某种方法建立多个子模型，并把多个成员模型对未知样品的预测用某种方法结合起来，形成一个共识的结果，以提高模型的预测精度和可靠性。多模型的模型结构如图1所示：

该方法在时间序列分析中得到较广泛的研究，近年来在神经网络的研究中也备受关注。当用系统输入输出数据建立非线性对象的神经网络模型时，采用单个神经网络建立的模型往往只是系统的一种近似模型，而且不同网络在不同输入空间中的预测性能会有所不同。而且多个神经网络通过一定方式将这些单个网络进行连接，构成对象的整个输入空间模型，模型的预测精确度得到了增强。

三、 软测量模型的参数优化

在本次研究中，仅针对LSSVM的软测量模型的主要参数是正则化参数c和和核参数α进行优化，并力求选择最佳的参数组行优化处理，让模型的泛化能力和精确度更好。合是一个最佳模型的选择问题，在很大程度上决定了模型的学习和泛化能力。采用留一交验证法选择最优模型参数费时费力，在本次研究中采用采用粒子群算法和K均值聚类算法相结合对模型参数进行优化。经过优化后，模型的精度和泛化能力均有显著提升。

参考文献：

建立数学模型的方法范文第5篇

为了适应数学新课程改革中加强数学教学得应用性、创造性，重视学生联系生活实践的能力要求，在平时的教学中开展了中学数学建模教学与应用的研究和实践，目的是培养学生的创造性思维和应用能力，把学生从纯理论解题的题海中解放出来，并将培养学生应用数学的意识贯穿于教学的始终。开展中学数学建模，有利于培养学生的数学应用意识，增进对数学的理解和应用数学的信心，让学生学会运用数学的思维方式去观察、激发学生学习数学的兴趣。现将自己在教学中的一点体会总结如下：

1、数学模型与建模步骤

1.1、什么是数学模型

什么是数学模型？根据我们的目的，将所研究客观事物的过程和现象及主要特征、主要关系用形式化的数学语言来概括的描述，这样所形成的数学关系的结构系统成为一个数学模型。建立数学模型，一方面是为了简化替代现实世界中许多复杂现象的研究，另一方面是借助于模型的性质去指导解决实际问题。这样模型中的数学对象及其性质、关系可与其实际原型中的具体对象及其性质、关系相对应。

1.2、应用性问题的建模步骤

建立数学模型解决应用性问题的一般过程是：审题――建模――求模――还原，即：

（1）审题：反复读题，理解问题的实际背景，明确题意，理顺数量关系。

（2）建模：选取基本变量，将有关的数量关系借助于数学符号、语言抽象概括成一个数学模型。

（3）求模：运用数学知识和方法求解数学模型，得出数学结论。

（4）还原：把求得的数学结论回归到实际问题中去，分析、判断结论的真伪，最终得出实际问题的结论。

2、应用性问题的建模方法

2.1建立数列模型法

国家大事、社会热点、市场经济及诸如成本、利润、储蓄、保险、投标及股份制等，是中学数学建模问题的极好素材，适当的选取，使学生掌握相关的建模方法。这样的问题通常是通过建立数列这一模型来解决。

例1： 广渝高速公路指挥部接到预报，24小时后将有一场超历史的大暴雨，为确保万无一失，指挥部决定在24小时内筑一道堤坝以防洪水淹没正在施工的华蓥山隧道工程。经测算，其工程量除现有施工人员连续奋战外，还需20辆翻斗车同时作业24小时。但是，除了有一辆车可立即投入施工外，其余车辆须从各处紧急抽调，每隔20分钟能有一辆车到达并投入施工。已知指挥部最多可组织到25辆车，问24小时能否完成堤坝工程？说明理由。

解：（1）读题：（目的与条件的关系）：各车的工程量总和不小于完成工程的总量（车／小时）

2.2建立函数模型法

现实世界中普遍存在的最优化问题，常常归结为函数的最值问题，通过建立目标函数，确定函数的知识和方法来解决问题。

例2：某工程队共有400人，要建造一段3000米的高速公路，需将400人分成两组，一组去完成其中一段1000米的软土地带，另一组去完成一段2000米的硬土地带，据测算软、硬土地每米的工程量分别为50工和20工，问如何安排两组的人数，才能使全队筑路的时间最省？

2.3建立方程模型法

当问题所涉及的数量关系为等量关系时，可利用这个等量关系建立方程（组），解这个方程，从而得到问题得结论。

例3： 某城市的煤气收费方法是：煤气费=基本费+超额费+保险费，该市一家庭今年头三个月的用气量与支付费用依次为：4m3，25m3，35m3和4元，14元，19元，若日用气量不超过最低限度A m3时，只付基本费3元和保险费C元，若月用气量超过Am3 时，超过部分付B元/m3，又保险费不超过5元，求A，B，C的值。