城市規劃中有哪些數學模型

❶ 數學建模模型有哪些適合解決什麼問題

數學模型有很多類，解決的問題從基本的原料供應關繫到復雜的火箭升空、發動均可以建立模型，但是一般在大學學習的都是基本的一些定式模型，具體的你可以看書，大學數模班主要的是培訓大家的基本編程能力、英語翻譯閱讀理解翻譯和團隊協作以及基本數學知識。

❷ 常見30種數學建模模型是什麼

1、蒙特卡羅演算法。

2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法。

3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題。

4、圖論演算法。

5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法。

6、最優化理論的三大非經典演算法。

7、網格演算法和窮舉法。

8、一些連續離散化方法。

9、數值分析演算法。

10、圖象處理演算法。

應用數學去解決各類實際問題時，建立數學模型是十分關鍵的一步，同時也是十分困難的一步。建立教學模型的過程，是把錯綜復雜的實際問題簡化、抽象為合理的數學結構的過程。

要通過調查、收集數據資料，觀察和研究實際對象的固有特徵和內在規律，抓住問題的主要矛盾，建立起反映實際問題的數量關系，然後利用數學的理論和方法去分析和解決問題。

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數學建模是一個讓純粹數學家（指只研究數學，而不關心數學在實際中的應用的數學家）變成物理學家、生物學家、經濟學家甚至心理學家等等的過程。這里的實際現象既包涵具體的自然現象比如自由落體現象，也包含抽象的現象比如顧客對某種商品所取的價值傾向。這里的描述不但包括外在形態、內在機制的描述，也包括預測、試驗和解釋實際現象等內容。

❸ 數學的模型有哪些

數學的模型有：

應用領域類型：生態模型、交通模型、環境模型、作戰模型、社會模型、醫學模型、機械模型等。

建立模型的數學方法：幾何模型、網路模型、運籌模型、隨機模型等。

建模目的類型：描述模型、分析模型、預測模型、決策模型、控制模型等。

模型結構的了解程度類型：白箱模型、灰箱模型、黑箱模型。

建立數學模型的要求：

1、真實完整。

（1）真實的、系統的、完整的反映客觀現象；

（2）必須具有代表性；

（3）具有外推性，即能得到原型客體的信息，在模型的研究實驗時，能得到關於原型客體的原因；

（4）必須反映完成基本任務所達到的各種業績，而且要與實際情況相符合。

2、簡明實用。在建模過程中，要把本質的東西及其關系反映進去，把非本質的、對反映客觀真實程度影響不大的東西去掉，使模型在保證一定精確度的條件下，盡可能的簡單和可操作，數據易於採集。

3、適應變化。隨著有關條件的變化和人們認識的發展，通過相關變數及參數的調整，能很好的適應新情況。

❹ 常見的數學模型有哪些

1、生物學數學模型

2、醫學數學模型

3、地質學數學模型

4、氣象學數學模型

5、經濟學數學模型

6、社會學數學模型

7、物理學數學模型

8、化學數學模型

9、天文學數學模型

10、工程學數學模型

11、管理學數學模型

(4)城市規劃中有哪些數學模型擴展閱讀

數學模型的歷史可以追溯到人類開始使用數字的時代。隨著人類使用數字，就不斷地建立各種數學模型，以解決各種各樣的實際問題。

數學模型這種數學結構是藉助於數學符號刻劃出來的某種系統的純關系結構。從廣義理解，數學模型包括數學中的各種概念，各種公式和各種理論。

因為它們都是由現實世界的原型抽象出來的，從這意義上講，整個數學也可以說是一門關於數學模型的科學。從狹義理解，數學模型只指那些反映了特定問題或特定的具體事物系統的數學關系結構，這個意義上也可理解為聯系一個系統中各變數間內的關系的數學表達。

❺ 數學模型的分類有哪些

1、按照模型的應用領域分：人口模型、交通模型、環境模型、生態模型、城鎮規劃模型、水資源模型、再生資源利用模型、污染模型；
2、按照建立模型的數學方法分：初等模型、幾何模型、微分方程模型、統計回歸模型、數學規劃模型；
3、按照模型的表現特性分：確定性模型和隨機性模型、靜態模型和動態模型、線性模型和非線性模型、離散模型和連續模型；
4、按照建模目的分：描述模型、預報模型、優化模型、決策模型、控制模型等。

❻ 物流系統規劃的數學模型有哪些

物流園區規劃無疑是擺在物流規劃界的難題。當前我國物流園區規劃工作中還存在著不少問題，以下是其中最典型的幾個。 第一，物流園區規劃不準不細、定位不清不準。 截止到目前，我國尚未形成全國性的物流園區的總體規劃，僅有部分地區制定了區域物流發展規劃，這些區域物流發展規劃僅對區域內園區的數量進行初步規定，具體的園區選址、佔地面積、投資規模等規劃都不全面、不具體。由於缺乏科學的物流園區總體發展規劃，缺少審批的依據，造成政府無法對擬建園區的選址、設施設備等進行合理的約束和指導，以致出現部分地區園區的低水平重復建設情況。已經完成的部分物流園區規劃方案理論性強、內容不完整、缺乏實際操作性、定位不清不準。相關調查顯示，部分建成或再建的物流園區缺乏明確的目標定位，過分追求綜合化和國際化，而缺乏科學性和實用性。 第二，物流園區建設規模貪大求全。 我國現有物流園區單個園區規模過大。據《2008年全國物流園區（基地）調查報告》顯示，我國物流園區佔地面積在5平方公里以上有53個，佔17.5%。2003年初，根據零點研究集團的不完全調查顯示，物流園區或基地中投資較大的北京物流港投資總額超過110億元，佔地7000餘畝。而國外成熟物流園區中，荷蘭的14個物流園區，平均佔地僅為0.448平方公里，並且這些物流園區其物流吞吐量遠遠超過我國的園區。 我國部分物流園區在規劃時未能充分考慮本地和周邊的物流需求及應有的規模標准，只是簡單地為物流而物流，盲目求大、求全而忽視了使用經濟性和規模合理性的要求。 第三，物流園區規劃沒有納入城市規劃體系，不利於城市功能的完善。 一些適合發展物流園區的區域在原城市規劃中已作其他安排，甚至部分規劃可能已經實施，這必然造成物流園區規劃與城市規劃的矛盾，被迫修改城市規劃適應物流園區發展，造成較大規模的拆遷，加大園區建設的成本與復雜性，拖延建設工期。在城市規劃中合理安排物流園區用地，正確處理物流園區規劃與城市各個層面規劃的關系，是物流園區科學規劃的前提之一。 第四，物流園區規劃受制於行政區劃，存在重復建設現象。 物流園區有很強的開放性，應著力打造區域性物流平台，降低區域物流成本，這是現代物流業發展的重要條件，物流產業需要規模經濟。目前，物流園區規劃受制於行政區劃，很難站在區域經濟的發展高度來規劃物流園區。在各地的物流發展規劃中，彼此間缺乏協調和各自為政，導致物流園區的重復建設和市場分割，甚至導致園區間的無序競爭，對區域物流產業的發展和區域經濟合作都是非常不利的。 第五，物流園區規劃缺乏科學的市場研究。 物流市場本身、數據採集處理和分析技術的復雜性，很多物流園區在規劃時都沒有深入研究和考慮，雖然規劃通過了政府的審批，但是這些規劃無法得到企業和市場的認同。物流市場分析是相當復雜的，尤其是物流市場預測，需要大量的資料收集及現場實地調研，經過系統的分析後才能確定目標市場的現有容量及構成。 物流園區規劃應遵守的原則 物流園區的規劃建設是一項系統工程，物流活動范圍廣闊，既有城市的、區域的、全國的活動領域，又有跨國的活動領域；物流流程復雜，須經過倉儲、運輸、配送等環節；物流涉及面廣，涉及工業、農業、商業等部門。在這種情況下，需要協同各方，把握好物流園區的規劃原則才能做好物流園區規劃工作，否則會影響物流園區的效益提高和能效發揮。其中最重要的原則有以下幾條： 首先，科學選址原則。 物流園區如何選址，一般來說取決於建立物流園區的主要目的。以市場需求為依據原則。物流園區的建設要結合當地的實際物流需求，以免建成後無人進駐、有場無市。 合理利用現有物流資源的原則。在進行物流園區新建或改建時一定要綜合考慮既有物流資源的利用情況，避免重復建設或物流資源的浪費。 其次，一次規劃分步實施的原則。 確立開發建設的總體目標和階段性目標，分2~3個建設階段，逐步建成。 物流園區規劃方案必須把握的要點 因各種原因無法開發或者開發失敗的物流園區項目，都無疑會給投入了大量時間、精力、資金的開發主體造成難以彌補的損失。因此，了解和掌握物流園區規劃的要點很有必要。切實可行的物流園區規劃方案必須包括以下幾點： 1.開發的外部環境與市場分析。准確了解開發機會與市場威脅、物流需求量與物流服務供應能力、有利因素與不利條件等。 2.戰略定位。准確進行園區類型與形象定位、經營方向定位、功能定位、市場定位。 3.運作管理模式。明確服務對象、物流貨物、服務功能、經營策略。 4.發展目標。包括短期、中期與總體目標。 5.開發策略與招商策略。 6.項目布局和建設規模。 7.投資規模與資金籌措。 8.盈利模式與經濟效益分析。包括園區開發商與入園企業盈利模式與經濟效益分析、投資風險及應對策略。 當前物流園區規劃問題的解決方案 首先，要搞好物流園區規劃中的開發環境與市場分析。 開發環境與市場分析不僅是規劃的基礎和前提，也是解決當前物流規劃問題的關鍵。開發環境分析需要深入了解區域物流園區周邊地區的經濟發展狀況、市場需求、基礎設施、服務競爭等情況，並對物流園區輻射地區的宏觀經濟、產業和微觀環境進行分析，對目標市場進行初步細分和篩選。市場分析需要通過技術經濟方法進行目標市場的現有容量計算和構成分析，通過數學模型和信息技術進行目標市場及細分市場的成長性預測。 其次，要做好市場調研與資料收集。 第一步，要在准備物流園區的規劃之前，需要對物流園區規劃的背景進行了解；第二步需要收集的資料包括：物流園區所在地區的社會及經濟發展現狀及規劃類、交通及城市發展現狀及規劃類、物流發展現狀及規劃類以及物流園區自身的用地及開發主體相關資料類；第三步需要根據對第二步資料的分析，進一步明確更加具體和細分的資料類別；第四步是資料的收集與調研通常與具體的分析工作同時或交替進行，有時，在主體分析工作結束後，還需要對個別問題進行補充調研。 第三，要做好開發環境分析。 物流園區周邊地區的經濟發展狀況、市場需求、基礎設施、區位條件、服務競爭等構成了物流園區的開發環境。在開發環境的分析過程中，對相關地區產業現狀與規劃、城市現狀與規劃、交通現狀與規劃、物流現狀與規劃資料的分析十分重要。 第四，市場需求分析。 通過對物流園區的開發環境進行分析後，物流園區的市場需求已可根據當地的經濟特點、產業結構及生產力布局初步確定。進一步深入的市場分析需要通過技術經濟方法進行目標市場的現有容量計算和構成分析，通過數學模型和信息技術進行目標市場及細分市場的成長性預測，根據長遠和近期的物流量，才能確定物流園區長遠和近期的建設規模。對於物流園區周邊分布有大型開發區的情況，需要對開發區的物流需求進行專項分析。 第五，搞好物流園區的戰略定位。 物流園區的規劃者在完成翔實的定性和定量市場分析和研究之後，還必須對物流園區整體優勢、劣勢、機會、威脅進行分析 （SWOT分析），如果某類服務設施在整體園區中佔有較大比例，還必須進行專項的SWOT分析。 在進行物流園區的戰略定位過程中，要充分考慮物流及其相關需求如何在園區完成，物流園區在本地、區域和全國的形象，物流園區的服務范圍和輻射面，物流園區的功能分區，物流園區提供的服務功能等。 第六，搞好物流園區項目布局和建設規模確定。 物流園區的項目布局和建設規模確定是指根據物流園區的戰略定位，在已確認的功能區內，按照完成物流或相關需求的目標，確定具體項目的分布地點和建設規模。 通常，物流園區項目布局應該遵循如下原則： ●大功能分區組團原則，即將物流園區分成五大區域，並盡量獨立組團； ●小功能就近原則，即將大功能區內的小功能盡量就近放在一起； ●方便業務活動原則，即將有業務配合的項目盡量布局在一起； ●經濟合理性原則； ●人流車流盡量分流原則； ●物流商流有分有合原則； ●有利於物流園區分期開發和成熟項目先開發的原則。 物流園區建設規模的確定主要以市場需求分析中對各種物流需求量的分析和預測量為基礎，結合物流園區的戰略定位、功能定位通過組合和比較，篩選和確定最適合的目標功能需求，並據此對各功能和項目的建設規模進行確定。規模確定過程中除基礎的定性分析外，還需要大量的定量分析。 第七，把物流園區規劃納入城市規劃體系，促進城市功能的完善。 物流園區的規劃和布局要考慮城市整體發展，結合城市用地條件來確定物流園區的位置。因此，物流園區的規劃必須要考慮城市規劃的要求，以城市的總體規劃和布局為藍本，把物流規劃納入城市規劃體系和區域經濟發展規劃中，順應城市產業結構調整和空間布局的變化需要，與城市總體規劃相協調，與城市功能定位和遠景發展目標相協調，符合城市物流用地空間的統一布局，滿足城市+地域合理分工和協作的要求，促進城市功能的完善。 第八，打破行政區劃，統籌物流園區規劃，避免重復建設。 打破行政區劃，實行統籌規劃，政府必須承擔起主導作用。物流園區規劃應淡化小城市意識，模糊城市邊界，打破行政區劃和條塊分割，以新的機制協調利益，化解沖突，以協調合作精神建立起統一的區域物流市場。物流園區規劃不能簡單地市場化運作，需要政府和市場兩手抓。

❼ 數學建模中常用方法

按照應用領域：生物數學模型，醫學數學模型，數量經濟學模型，地理地質模型，人文數學模型，人口模型，交通模型，城市規劃模型，水資源模型，污染模型，生態模型，環境模型，資源利用模型等。
按照建模數學方法：初等模型，幾何模型，微分方程模型，圖論模型，規劃模型，概率統計模型，馬氏鏈模型，排隊論模型，規劃模型等。
按照建模的目的：描述，分析，預測，決策，控制，優化，規劃模型等。
按照對研究對象了解程度：白箱模型，灰箱模型，黑箱模型。

❽ 數學建模常用模型有哪些

1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的算
法，同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法）

2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要
處理，而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具）

3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題
屬於最優化問題，很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、
Lingo軟體實現）

4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，涉
及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備）

5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計
中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中）

6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法（這些問題是
用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，但是演算法的實
現比較困難，需慎重使用）
7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽
題中有應用，當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好
使用一些高級語言作為編程工具）
8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只
認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非
常重要的）
9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分析中常
用的演算法比如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調
用）
10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該
要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab
進行處理）

作用：
應用數學去解決各類實際問題時，建立數學模型是十分關鍵的一步，同時也是十分困難的一步。建立教學模型的過程，是把錯綜復雜的實際問題簡化、抽象為合理的數學結構的過程。要通過調查、收集數據資料，觀察和研究實際對象的固有特徵和內在規律，抓住問題的主要矛盾，建立起反映實際問題的數量關系，然後利用數學的理論和方法去分析和解決問題。這就需要深厚扎實的數學基礎，敏銳的洞察力和想像力，對實際問題的濃厚興趣和廣博的知識面。數學建模是聯系數學與實際問題的橋梁，是數學在各個領械廣泛應用的媒介，是數學科學技術轉化的主要途徑，數學建模在科學技術發展中的重要作用越來越受到數學界和工程界的普遍重視，它已成為現代科技工作者必備的重要能力之。參考資料：http://ke..com/view/133261.htm#12_1

❾ 線性規劃的數學模型主要有那一些呢能舉幾個例子嗎

線性規劃是數學規劃模型裡面最簡單，最基礎的一類。
數學規劃的研究對象是計劃管理工作中有關安排和估值的問題，解決的主要問題是在給定條件下，按某一衡量指標來尋找安排的最優方案。它可以表示成求函數在滿足約束條件下的極大極小值問題。
中學學的線性規劃一般是二維的，在一個平面上畫幾根線就可以確定約束條件下的解的可行域。對於多維的線性規劃而言可行域是一個多維的空間，用手工求解很困難，一般使用規劃軟體如：LINGO,LINDO來解。
要想全面了解規劃類問題建議你看《運籌學》方面的書，規劃類問題理論性並不強，對數學功底要求並不高，中學生就能看懂。

❿ 常見的數學模型有哪些

1、優化模型。優化模型包括四個要素：決策變數、目標函數、約束條件、求解方法；
2、微分方程模型。微分方程模型一般適用於動態連續模型，當描述實際對象的某些特性隨時間或空間而演變的過程、分析它的變化規律、預測它的未來性態，研究它的控制手段時，通常要建立對象的動態模型。
3、概率統計模型。概率統計模型包括預測模型、經濟計量模型和馬爾可夫鏈模型三種模型。