姜承尧

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姜启源《数学建模》p105自来水运输问题，线性规划模型lingo代码，格式为.lng。

数学建模的基本方法确实蛮实用的，尤其是它可以你更好地理解现实世界中的各种复杂问题。这个模型讲的是如何通过数据和机理，建立出符合实际情况的数学模型。你会学习到如何把一个看似混乱的“黑箱”问题，通过统计找到合适的数学表达方式。实际上，建模过程中并没有统一的规则，主要还是靠具体案例来理解和掌握。比如，你可以结合机理和测试来逐步优化模型结构和参数，学习如何从现实问题中找到最适合的数学模型。尤其是它对于大规模数据、优化模型来说，挺有的。如果你在做数据或模型设计，这个内容肯定能给你一些启发。

清华大学姜启源教授的数学建模竞赛演讲文件。该演讲涵盖了数学建模竞赛的关键技巧和策略。

卷积神经网络和随机森林的组合在城市房价制图这块，还挺有意思的。姚尧的这篇论文用两个模型一起上手，讲的是怎么在微观尺度上更细致地刻画房价空间分布，数据维度也比较丰富，适合你想做地理空间建模的朋友看看。 卷积神经网络主要负责图像特征提取，比如街景照片、遥感图这些；随机森林则用来做分类和回归，结构简单又稳定。两个模型配合起来，有点互补的意思，训练也不复杂，响应也快。 对了，作者还提到了实际应用场景，比如房价预测、城市规划辅助决策，实用性挺强。如果你也在做房价、图像识别类项目，这篇文章能给你不少启发。 另外我还翻了几篇相关的资源，像是用MATLAB做的随机森林图像分割、keras的参数计算，还有个双层