建模分析

提供 Rose 建模的实际案例，并结合图表进行详细解析，帮助读者理解和掌握 Rose 建模方法。

IBM DB2校园讲座系列——数据库管理UML建模实践案例分析，内容包括有声音、有ppt，详细讲解了UML建模在数据库管理中的实际应用。

线性过程的回归模块，操作简单，功能也挺全的。支持一元、多元线性回归，想要快速跑个模型试试效果，它合适。菜单里的Regression => Linear一选，对话框就弹出来了，参数设置也不复杂，默认配置下直接跑都没问题。如果你想自己挑变量，还能选逐步法、向前法、向后法这些筛选策略，挺灵活。常见场景像是预测销售额、房价、研究煤层气含量啥的，都有相关的例子，比如这个煤层气预测模型。而且不光能建模，连数据解释这块也照顾到了，配合SPSS或Matlab这些工具，用起来就更顺手了。如果你在做数学建模、课设项目、或者平时做点小数据，这套流程还挺值得用的。对了，如果你写代码实现需求，像这个Java 多元线性回

这份文件深入分析了数学建模的经典案例，通过逐步探讨三种模型，获得了更精确的解答，并附有Matlab程序。

随着我国取消福利分房制度后，房价问题日益成为社会关注焦点，直接影响国家经济和社会稳定。本研究基于数据可靠性和城市经济发展指标，通过灰色系统理论和马尔科夫链相结合的模型，预测房价趋势，并评估房价的合理性。研究发现房价受多因素影响，如土地交易价格、人均可支配收入等，建议通过多项式曲线拟合方法制定有效的宏观调控政策。

数学建模论文主要讨论如何利用数学方法解决实际设计问题，以2014年高教社杯全国大学生数学建模竞赛中的创意平板折叠桌为例。论文首先分析了折叠桌的几何设计，确定了木条数量、长度和角度，并利用MATLAB进行模拟。其次，通过材料力学进行受力分析，优化了平板尺寸和材料利用率，确保了桌子的稳定性和成本平衡。最后，论文讨论了处理任意形状桌面边缘线的设计策略，展示了数学建模在工程实践中的应用价值。

探讨时间序列分析的基础知识，参考了《应用时间序列分析》的前三章内容。使用Python进行建模，适合数学建模中对时间序列分析的初学者快速入门与实际应用。文章简单易懂，侧重于实际操作。

这一算法是一种基于MATLAB编写的协整建模工具，能够直接应用于数据序列的分析。

数学建模圈的宝藏资料来了，整整一套获奖论文，主打一个“典型相关”。嗯，说白了，就是帮你从一堆变量里找出谁跟谁最搭。像基因跟疾病的关系，或者研究政策对粮价的影响，都挺适合用它。资料里有从生物到经济再到神经科学的案例，覆盖面蛮广的。配套还有MATLAB、Python代码，想上手也不难，代码干净，响应也快，自己调试起来比较省心。要是你平时搞多变量、玩建模比赛、写论文卡方法，真的可以看看，灵感和方法都能带一手。

随着研究的深入，TOPSIS分析方法在数学建模中展现出其独特的综合分析能力，为决策提供了重要的参考依据。