地理计量数学模型有哪些

⑴ 数量地理学的模型

投入-产出模型。应用于人文地理研究中各经济部门间关系的平衡与预测，也应用于生态系统各要素的平衡关系分析。
线性规划模型。这是数量地理学中应用最广的最优化模型，它用线性不等式和线性目标函数描述地理要素之间的物质与技术关系，通过单纯形法求解数学模型，得到在一定条件下符合最佳目标的地理要素规模与结构，多用于资源开发、经济要素布局及经济发展和生态环境的关系的最优规划。
整数规划。又称分配问题模型。当某些需要规划的地理要素必须取整数值才有意义时采用整数规划模型,其中应用最广的是0-1规划，这种模型中地理要素只取0或1，用以代表不实施或实施某种方案，常用于资源分配、生产布局等的最优规划。
混合规划。在一定的空间决策问题中，若干决策要素是以实型数值表示的（如国民收入），另一些决策要素则以整数值表示（如企业个数），处理此类问题的规划模型称为混合（整型与实型）规划。
非线性规划模型。地理要素的相互关系及目标函数用非线性方程描述时即为非线性规划模型，其中以目标函数为二次函数，约束条件为线性不等式的数学模型应用较广，又称二次规划。
多目标模型，即目标函数有一个以上时的数学规划模型。由于地理系统设计的最优目标往往是多目标的，因此，70年代以来多目标规划颇受重视。
网络分析。利用网络分析技术分析交通运输状况与线路布局,利用PERT技术（规划评审技术）和CPM方法（关键线路方法）分析地理系统各要素的安排顺序与关键环节，主要应用于区域规划与城市规划。
马尔可夫链模型。利用地理系统状态转移频率对地理系统的未来状态作预测，应用于人口社会移动、沉积过程的分析。
控制论模型。应用微分方程和偏微分方程分析地理系统的演变规律，以人口过程的控制论模型最为成熟。
大系统理论与方法。由于地理系统是因素复杂、层次结构多、子系统间关系错综复杂的动态系统，因此引进了大系统理论与方法。1972年在维也纳成立国际应用系统分析研究所(IIASA),从事地球资源开发、能源问题、人口问题、生态系统、世界经济模型的研究。
系统动力学模型。这类模型是美国W.福雷斯特创造的、用于处理大系统动态过程的数值模拟方法。它避开了求高价非线性系统解析解的困难，用一组流率方程、水平方程和辅助方程模拟系统动态和反馈过程，在许多复杂区域系统的研究方面取得重要 成果，广泛应用于区域和城市发展的动态研究。
其他方法与模型。根据专门地理问题应用的方法和模型，如各类重力模型用于模拟地区间经济联系的数量，最大熵模型用于研究人口与地理要素的扩散过程，中心位置理论与等级规模模型用于分析城市与工业枢纽的格局，Q-分析应用于定性关系的分析与分类。
目前，地理学已经不再把区域系统、城市系统理解为封闭系统，开始探索热动力学、耗散结构、自组织理论和协同学方法在开放系统研究中的应用，突变理论、分叉理论模型开始应用于自然系统和社会经济系统的空间过程的研究。

⑵ 我要制作关于数学和地理的模型（各做一个），不知做什么，谁能讲下，最好有做法

数学模型一：
min
z=2*x1+5*x2+x3+x4
x1+x2=5
x3+2*x4=10
x1,x2>=0
与数学模型二：
min
z=2*x1+5*x2++x3+x4
x1+x2》=5
x3+2*x4=10
x1,x2>=0
这两个模型是等价的吗？
结果应该是一样的？
两个模型等价有没有什么理论依据？
由于毕业设计的需要，要把模型一转化为模型二（实际模型肯定复杂很多啦），
或者说是需要把数学模型中的一个等式约束转化为不等式约束，不知道改怎么转，还忘各位大虾赐教啊！（要求有相关理论支撑）
两个模型不等价。对一般优化模型min
f(x)s.t.
h(x)=0
g(x)<=0理论上，最优点一定出现在可行域的边界上。假设，目标函数最优值的超曲面刚好跟g(x)<=0的边界超曲面重合，那么，是h(x)=0还是h(x)>=0显然会对最优点的集合产生影响，即使目标函数值是一样的。因此，两个模型不等价。实际上，优化模型中，等式约束远比不等式约束容易处理。如果是为了将两者进行统一化处理，比如方便程序的编制，那转化的方法也只是你提到的“不能转化”的那种形式，即0<=h(x)<=0才能够保证转化后的模型完全等价。

⑶ 常见的数学模型有哪些

1、生物学数学模型

2、医学数学模型

3、地质学数学模型

4、气象学数学模型

5、经济学数学模型

6、社会学数学模型

7、物理学数学模型

8、化学数学模型

9、天文学数学模型

10、工程学数学模型

11、管理学数学模型

(3)地理计量数学模型有哪些扩展阅读

数学模型的历史可以追溯到人类开始使用数字的时代。随着人类使用数字，就不断地建立各种数学模型，以解决各种各样的实际问题。

数学模型这种数学结构是借助于数学符号刻划出来的某种系统的纯关系结构。从广义理解，数学模型包括数学中的各种概念，各种公式和各种理论。

因为它们都是由现实世界的原型抽象出来的，从这意义上讲，整个数学也可以说是一门关于数学模型的科学。从狭义理解，数学模型只指那些反映了特定问题或特定的具体事物系统的数学关系结构，这个意义上也可理解为联系一个系统中各变量间内的关系的数学表达。

⑷ 地理数学模型的简介

地理数学模型以实地地理调查为基础，是从地理调查到建立地理学理论表述之间的桥梁。因此，它通常作为地理学理论研究的有用工具和表达形式。建立和应用地理数学模型的过程称为地理系统的数学模拟，其步骤如图所示。

⑸ 计量地理学包括哪些主要内容

数量地理学研究的内容主要有：

1、研究地理要素的描述统计和数量分析技术；

2、研究地理系统的分析方法、数学模型的构造和应用，以及数学模拟(仿真)技术；

3、研究地理数据库、地理信息系统、专家系统的设计和应用；

4、研究地理预测和决策的方法、程序和模型；

5、研究地理学理论表述的数学形式。

(5)地理计量数学模型有哪些扩展阅读：

发展趋势：

在现代地理学的发展中，数量地理学和地理学的理论研究有进一步汇合的趋势，这一趋势是以地理学研究中的理性主义、实证分析方法的发展为背景，也与世界各国20世纪以来科学发展的潮流相一致。

数量地理学与生产实践进一步结合，其具体方法和模型也在不断更新，在地理学其他分支学科中的应用也将越来越广泛。

各类专题性地理数学模型（如住宅政策与住宅选择模型、大城市区内与区际人口迁移模型）正成为数量地理学研究的重点方向。一些地理学者已开始研究建立数量地理学的系统理论。

⑹ 数学模型有哪些

数学建模常用模型主要有：
1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算
法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法）
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要
处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具）
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题
属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、
Lingo软件实现）
4、图论算法（这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉
及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备）
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计
中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中）
6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是
用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实
现比较困难,需慎重使用）
7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛
题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好
使用一些高级语言作为编程工具）
8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只
认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非
常重要的）
9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常
用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调
用）
10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该
要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab
进行处理）

⑺ 地理信息系统中常用的空间数据模型有哪些类型

1、概念模型（场模型：用于描述空间中连续分布的现象；对象模型：用于描述各种空间地物；网路模型：可以模拟现实世界中的各种网络）
2、逻辑数据模型（矢量数据模型，栅格数据模型和面向对象数据模型等）
3、物理数据模型（概念数据模型在计算机内部具体的存储形式和操作机制，即在物理磁盘上如何存放和存取，是系统抽象的最底层。）

⑻ 计量地理学包括哪些主要内容

这个内容其实是有很多的，我们只需要正常就可以了。

⑼ 计量地理学常用的模拟预测方法有哪些

1,投入-产出模型。
2,线性规划模型。
3,整数规划。又称分配问题模型。
4,混合规划。
5,非线性规划模型。
6,多目标模型，即目标函数有一个以上时的数学规划模型。
7,网络分析。
8,马尔可夫链模型。
9，控制论模型。
10，大系统理论与方法。
11，系统动力学模型。
12，其他方法与模型。

⑽ 地理信息系统中常用的空间数据模型有哪些

1、概念模型（场模型：用于描述空间中连续分布的现象；对象模型：用于描述各种空间地物；网路模型：可以模拟现实世界中的各种网络）
2、逻辑数据模型（矢量数据模型,栅格数据模型和面向对象数据模型等）
3、物理数据模型（概念数据模型在计算机内部具体的存储形式和操作机制,即在物理磁盘上如何存放和存取,是系统抽象的最底层.）