数学建模模型的评价怎么写

① 数学建模 建立模型评价优秀学生

1、 学生对自己的评价：

学生对自己的满意度，既体现学生的主动学习意识也包括学生的学习积极性。

( i∈[1,16])

（Q 表示学生自评的得分

Pi 表示学生对自己各项符合度而打的分数

Di 表示对学生自评要求各项所加给的权重）

2、 教师对学生的评价：

表明以学习为主体，体现了模型的客观性，公平、公开的原则。

= =A（U，V）

（ U 为评价的主要因素，

V 为评价因素分等。

Ci 为学生对教师的各项评价要求所付的权重

N 为填写有效调查表的人数）

3、 由教师组成通过课堂听讲，课后作业对学生的评价：

表明教师对学生指导性，帮助提高其水平。体现了评价的权威性，真实性。
（1）建立综合评价矩阵

（2）综合评价

B=A⊕R=（b1,b2,……，bm）

M（∧，∨）----主因素决定型

Bj=max{（ai rij），1<=i<=n}(j=1,2,……，m)

分别载1.2.3中加权进行如下计算以表明确定得分的有效性，超出的、这个范围就意味着无效。范围0.75<=M<=1.25

（0.75<=M<=1.25为学生的分的有效性 Q 为学生自评的总分

W 为教师评判的总分

R 为其它学生评价的总分 ）

模型的缺点和推广

优点：

（1）采用模糊数学建模，充分考虑许多因素。评价尽量客观，真实，全面

（2）采用加权，分等。使学生之间互相的竞争，同时也保护了学生的积极性

（3）模型分为三个方面进行建模，以学生自我评价的主要方面，综合评议。真正体现评价的发展性、引导性和促进性。
不足

（1）没有大量的数据来调整模型的系数，使模型更加贴进现实。

（2）对于结果有效性范围的确定不是很准确，采用人为划定。

（3）如果这次评价无效，其后的处理方法不太详细。

推广：

模型可以用于创新性，科技类公司的人员测评，对于复杂型劳动的公司人员的管理有极大的帮助。

② 数学建模中综合评价的方法有哪些

综合评价有许多不同的方法：

1、综合指数法：

综合指数法是先综合，后对比平均,其最大优点在于不仅可以反映复杂经济现象总体的变动方向和程度,而且可以确切地、定量地说明现象变动所产生的实际经济效果。但它要求原始资料齐全。平均指数法是先对比,后综合平均，虽不能直接说明现象变动的绝对效果，但较综合指数法灵活,便于实际工作中的运用。

2、TOPSIS法：

其基本原理，是通过检测评价对象与最优解、最劣解的距离来进行排序，若评价对象最靠近最优解同时又最远离最劣解，则为最好；否则不为最优。其中最优解的各指标值都达到各评价指标的最优值。最劣解的各指标值都达到各评价指标的最差值。

3、层次分析法：

运用层次分析法有很多优点，其中最重要的一点就是简单明了。层次分析法不仅适用于存在不确定性和主观信息的情况，还允许以合乎逻辑的方式运用经验、洞察力和直觉。也许层次分析法最大的优点是提出了层次本身，它使得买方能够认真地考虑和衡量指标的相对重要性。

另外还有RSR法、模糊综合评价法、灰色系统法等，这些方法各具特色，各有利弊。

(2)数学建模模型的评价怎么写扩展阅读：

综合评价的一般步骤

1、根据评价目的选择恰当的评价指标，这些指标具有很好的代表性、区别性强，而且往往可以测量，筛选评价指标主要依据专业知识，即根据有关的专业理论和实践，来分析各评价指标对结果的影响，挑选那些代表性、确定性好，有一定区别能力又互相独立的指标组成评价指标体系。

2、根据评价目的，确定诸评价指标在对某事物评价中的相对重要性，或各指标的权重；

3、合理确定各单个指标的评价等级及其界限；

4、根据评价目的，数据特征，选择适当的综合评价方法，并根据已掌握的历史资料，建立综合评价模型；

5、确定多指标综合评价的等级数量界限，在对同类事物综合评价的应用实践中，对选用的评价模型进行考察，并不断修改补充，使之具有一定的科学性、实用性与先进性，然后推广应用。

③ 数学建模 结果分析怎么写

优点突出，缺点不回避

改变原题要求，重新建模可在此做

推广或改进方向时，不要玩弄新数学术语
对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”，能否对模型结果作出细致精当的分析，决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住，不论那种情况都需进行误差分析，数据稳定性分析。

有些模型（例如非线性微分方程）需要作稳定性或其他定性分析。这时应该指出所依据的数学理论，并在推理或计算的基础上得出明确的结论。
在模型建立和分析的过程中，带有普遍意义的结论可以用清晰的定理或命题的形式陈述出来。结论使用时要注意的问题，可以用助记的形式列出。定理和命题必须写清结论成立的条件。
对所作的数学模型，可以作多方面的讨论。例如可以就不同的情景，探索模型将如何变化。或可以根据实际情况，改变文章一开始所作的某些假设，指出由此数学模型的变化。还可以用不同的数值方法进行计算，并比较所得的结果。有时不妨拓广思路，考虑由于建模方法的不同选择而引起的变化。

④ 怎样写数学建模论文的评价和推广

一般而言，模型的评价就是写一下本文所建立的模型有没有创新性，结果具不具有说服力，模型具有不具有很好的适应性和稳定性，评价就是写模型优缺点，写优点不要太夸张，注意把握度。而缺点则不能写的太大，要组织好词语。至于推广，那就说这种方法或者算法除了在这个领域可以很好的解决这个问题外，还可以在其他其他领域解决什么什么问题。

⑤ 数学建模中如何对模型进行分析与评价

模型的分析与评价分两方面，其一是模型与模型的对比，比如在预测问题中你为什么用了灰色理论而不用线性回归；其二是模型内部的比较，比如你已经知道1，2，3，4的数据预测了5的数据，模型检验时，你再预测4的数据，与真实4的数据进行比较

⑥ 数学建模里面的结果分析怎么写啊

结果分析通常可以从下面几个方面进行：
1） 模型的结果是否满足实际的条件，即约束检验
2） 将结果拿到现实的生产生活中，看是否满足客观事实，即实践检验
3） 结果的稳定性如何
4） 结果的最优性如何
5） 结果的综合评判

关于写作，可以参考北航出版社的《Matlab在数学建模中的应用》，书中有原始的竞赛获奖论文，写法非常值得借鉴，很有典型性，最重要的是有原始的Matlab模型求解源程序。

⑦ 数学建模中的模型评价需大概字数是多少啊

模型评价主要是讲述一下你所设计模型的优缺点，并不需要太多文字。

⑧ 数学建模中模型的优劣如何评价

怎样的模型才能叫做好的模型？例如对Internet建模，Inet，AB，BRITE，GLP等等模型层出不穷。每种模型都在关注着某种实际问题的生成机制，当然也能在一定意义上反映真实世界的结构。但其价值究竟应该如何评价？Internet是超级复杂的问题，比不了经典模型的简单深刻。是不是必须使用多侧面的和分布式的认识才能刻画它的性质？

还有那个经常被使用的模拟方法。考虑问题的基本机制是建模必要的方法，完全唯象的模型，比如搞个拟合什么的（除非精度够高而且有原理上的说明），对问题并不能达成真正的理解。但究竟应该如何界定这种方法的有效范围？

彻底的模拟仿真不一定能给我们带来有关问题的理解。仿真只是实验，实验条件是否有真实意义，实验结果是否足够可靠，事实上都不确切。即使可靠，许多时候也只有工程上的意义，可以看作是一种较为节俭的实验方式。但如果问题还存在人们不清楚的复杂机制呢？对机制究竟如何认识则很难从仿真本身得出。需要对仿真条件和结果之间的关系作进一步的研究，这可以说完全是另一个更困难的过程。

“理解”该如何理解？基于逻辑系统、因果推理和严格计算的解释堪称典型的“可理解的”模型。但只通过模拟和仿真，得到的“经验性”解释可以作为另一种“理解”的方案吗？

神经网络等方法和仿真等思路其实有某种共同特点。它们共同的特点是：能给出结果，但是不能给出解释。正如经过训练的神经网络，即使效果非常出彩，人们也完全不可能知道每个连接的权重到底“意味着什么”。整体的效果，是“分布”在网络整体上的。这种分散性的理解和仿真很类似，网络结构和权重是模型的“深层”，正如仿真的基本机制是模型的“深层”。最终的结果是“表象”，“深层”的原理怎么控制“表象”的？对不起，承上启下的那个“中间层”是什么，我们不知道。

⑨ 如何对数学模型科学性评价

既然有计算机语言，那么就存在数学语言，计算机语言是用代码来表示出现实事件，而数学语言是用数字，图表或者公式符号等来表达出一个实际问题，然后经过数学处理，就能得到一个定量结果，来供人们分析，预报，决策或者控制。
数学建模，任何模型一旦脱离了实际应用就是不存在的。

⑩ 数学建模 中模型的评价与分析

模型
的分析与评价分两方面，其一是模型与模型的对比，比如在预测问题中你为什么用了
灰色理论
而不用线性回归；其二是模型
内部
的比较，比如你已经知道1，2，3，4的数据预测了5的数据，模型检验时，你再预测4的数据，与真实4的数据进行比较