數學建模模型的評價怎麼寫

① 數學建模 建立模型評價優秀學生

1、 學生對自己的評價：

學生對自己的滿意度，既體現學生的主動學習意識也包括學生的學習積極性。

( i∈[1,16])

（Q 表示學生自評的得分

Pi 表示學生對自己各項符合度而打的分數

Di 表示對學生自評要求各項所加給的權重）

2、 教師對學生的評價：

表明以學習為主體，體現了模型的客觀性，公平、公開的原則。

= =A（U，V）

（ U 為評價的主要因素，

V 為評價因素分等。

Ci 為學生對教師的各項評價要求所付的權重

N 為填寫有效調查表的人數）

3、 由教師組成通過課堂聽講，課後作業對學生的評價：

表明教師對學生指導性，幫助提高其水平。體現了評價的權威性，真實性。
（1）建立綜合評價矩陣

（2）綜合評價

B=A⊕R=（b1,b2,……，bm）

M（∧，∨）----主因素決定型

Bj=max{（ai rij），1<=i<=n}(j=1,2,……，m)

分別載1.2.3中加權進行如下計算以表明確定得分的有效性，超出的、這個范圍就意味著無效。范圍0.75<=M<=1.25

（0.75<=M<=1.25為學生的分的有效性 Q 為學生自評的總分

W 為教師評判的總分

R 為其它學生評價的總分 ）

模型的缺點和推廣

優點：

（1）採用模糊數學建模，充分考慮許多因素。評價盡量客觀，真實，全面

（2）採用加權，分等。使學生之間互相的競爭，同時也保護了學生的積極性

（3）模型分為三個方面進行建模，以學生自我評價的主要方面，綜合評議。真正體現評價的發展性、引導性和促進性。
不足

（1）沒有大量的數據來調整模型的系數，使模型更加貼進現實。

（2）對於結果有效性范圍的確定不是很准確，採用人為劃定。

（3）如果這次評價無效，其後的處理方法不太詳細。

推廣：

模型可以用於創新性，科技類公司的人員測評，對於復雜型勞動的公司人員的管理有極大的幫助。

② 數學建模中綜合評價的方法有哪些

綜合評價有許多不同的方法：

1、綜合指數法：

綜合指數法是先綜合，後對比平均,其最大優點在於不僅可以反映復雜經濟現象總體的變動方向和程度,而且可以確切地、定量地說明現象變動所產生的實際經濟效果。但它要求原始資料齊全。平均指數法是先對比,後綜合平均，雖不能直接說明現象變動的絕對效果，但較綜合指數法靈活,便於實際工作中的運用。

2、TOPSIS法：

其基本原理，是通過檢測評價對象與最優解、最劣解的距離來進行排序，若評價對象最靠近最優解同時又最遠離最劣解，則為最好；否則不為最優。其中最優解的各指標值都達到各評價指標的最優值。最劣解的各指標值都達到各評價指標的最差值。

3、層次分析法：

運用層次分析法有很多優點，其中最重要的一點就是簡單明了。層次分析法不僅適用於存在不確定性和主觀信息的情況，還允許以合乎邏輯的方式運用經驗、洞察力和直覺。也許層次分析法最大的優點是提出了層次本身，它使得買方能夠認真地考慮和衡量指標的相對重要性。

另外還有RSR法、模糊綜合評價法、灰色系統法等，這些方法各具特色，各有利弊。

(2)數學建模模型的評價怎麼寫擴展閱讀：

綜合評價的一般步驟

1、根據評價目的選擇恰當的評價指標，這些指標具有很好的代表性、區別性強，而且往往可以測量，篩選評價指標主要依據專業知識，即根據有關的專業理論和實踐，來分析各評價指標對結果的影響，挑選那些代表性、確定性好，有一定區別能力又互相獨立的指標組成評價指標體系。

2、根據評價目的，確定諸評價指標在對某事物評價中的相對重要性，或各指標的權重；

3、合理確定各單個指標的評價等級及其界限；

4、根據評價目的，數據特徵，選擇適當的綜合評價方法，並根據已掌握的歷史資料，建立綜合評價模型；

5、確定多指標綜合評價的等級數量界限，在對同類事物綜合評價的應用實踐中，對選用的評價模型進行考察，並不斷修改補充，使之具有一定的科學性、實用性與先進性，然後推廣應用。

③ 數學建模 結果分析怎麼寫

優點突出，缺點不迴避

改變原題要求，重新建模可在此做

推廣或改進方向時，不要玩弄新數學術語
對模型解答進行數學上的分析。「橫看成嶺側成峰，遠近高低各不同」，能否對模型結果作出細致精當的分析，決定了你的模型能否達到更高的檔次。還要記住，不論那種情況都需進行誤差分析，數據穩定性分析。

有些模型（例如非線性微分方程）需要作穩定性或其他定性分析。這時應該指出所依據的數學理論，並在推理或計算的基礎上得出明確的結論。
在模型建立和分析的過程中，帶有普遍意義的結論可以用清晰的定理或命題的形式陳述出來。結論使用時要注意的問題，可以用助記的形式列出。定理和命題必須寫清結論成立的條件。
對所作的數學模型，可以作多方面的討論。例如可以就不同的情景，探索模型將如何變化。或可以根據實際情況，改變文章一開始所作的某些假設，指出由此數學模型的變化。還可以用不同的數值方法進行計算，並比較所得的結果。有時不妨拓廣思路，考慮由於建模方法的不同選擇而引起的變化。

④ 怎樣寫數學建模論文的評價和推廣

一般而言，模型的評價就是寫一下本文所建立的模型有沒有創新性，結果具不具有說服力，模型具有不具有很好的適應性和穩定性，評價就是寫模型優缺點，寫優點不要太誇張，注意把握度。而缺點則不能寫的太大，要組織好詞語。至於推廣，那就說這種方法或者演算法除了在這個領域可以很好的解決這個問題外，還可以在其他其他領域解決什麼什麼問題。

⑤ 數學建模中如何對模型進行分析與評價

模型的分析與評價分兩方面，其一是模型與模型的對比，比如在預測問題中你為什麼用了灰色理論而不用線性回歸；其二是模型內部的比較，比如你已經知道1，2，3，4的數據預測了5的數據，模型檢驗時，你再預測4的數據，與真實4的數據進行比較

⑥ 數學建模裡面的結果分析怎麼寫啊

結果分析通常可以從下面幾個方面進行：
1） 模型的結果是否滿足實際的條件，即約束檢驗
2） 將結果拿到現實的生產生活中，看是否滿足客觀事實，即實踐檢驗
3） 結果的穩定性如何
4） 結果的最優性如何
5） 結果的綜合評判

關於寫作，可以參考北航出版社的《Matlab在數學建模中的應用》，書中有原始的競賽獲獎論文，寫法非常值得借鑒，很有典型性，最重要的是有原始的Matlab模型求解源程序。

⑦ 數學建模中的模型評價需大概字數是多少啊

模型評價主要是講述一下你所設計模型的優缺點，並不需要太多文字。

⑧ 數學建模中模型的優劣如何評價

怎樣的模型才能叫做好的模型？例如對Internet建模，Inet，AB，BRITE，GLP等等模型層出不窮。每種模型都在關注著某種實際問題的生成機制，當然也能在一定意義上反映真實世界的結構。但其價值究竟應該如何評價？Internet是超級復雜的問題，比不了經典模型的簡單深刻。是不是必須使用多側面的和分布式的認識才能刻畫它的性質？

還有那個經常被使用的模擬方法。考慮問題的基本機制是建模必要的方法，完全唯象的模型，比如搞個擬合什麼的（除非精度夠高而且有原理上的說明），對問題並不能達成真正的理解。但究竟應該如何界定這種方法的有效范圍？

徹底的模擬模擬不一定能給我們帶來有關問題的理解。模擬只是實驗，實驗條件是否有真實意義，實驗結果是否足夠可靠，事實上都不確切。即使可靠，許多時候也只有工程上的意義，可以看作是一種較為節儉的實驗方式。但如果問題還存在人們不清楚的復雜機制呢？對機制究竟如何認識則很難從模擬本身得出。需要對模擬條件和結果之間的關系作進一步的研究，這可以說完全是另一個更困難的過程。

「理解」該如何理解？基於邏輯系統、因果推理和嚴格計算的解釋堪稱典型的「可理解的」模型。但只通過模擬和模擬，得到的「經驗性」解釋可以作為另一種「理解」的方案嗎？

神經網路等方法和模擬等思路其實有某種共同特點。它們共同的特點是：能給出結果，但是不能給出解釋。正如經過訓練的神經網路，即使效果非常出彩，人們也完全不可能知道每個連接的權重到底「意味著什麼」。整體的效果，是「分布」在網路整體上的。這種分散性的理解和模擬很類似，網路結構和權重是模型的「深層」，正如模擬的基本機制是模型的「深層」。最終的結果是「表象」，「深層」的原理怎麼控制「表象」的？對不起，承上啟下的那個「中間層」是什麼，我們不知道。

⑨ 如何對數學模型科學性評價

既然有計算機語言，那麼就存在數學語言，計算機語言是用代碼來表示出現實事件，而數學語言是用數字，圖表或者公式符號等來表達出一個實際問題，然後經過數學處理，就能得到一個定量結果，來供人們分析，預報，決策或者控制。
數學建模，任何模型一旦脫離了實際應用就是不存在的。

⑩ 數學建模 中模型的評價與分析

模型
的分析與評價分兩方面，其一是模型與模型的對比，比如在預測問題中你為什麼用了
灰色理論
而不用線性回歸；其二是模型
內部
的比較，比如你已經知道1，2，3，4的數據預測了5的數據，模型檢驗時，你再預測4的數據，與真實4的數據進行比較