城市规划中有哪些数学模型

❶ 数学建模模型有哪些适合解决什么问题

数学模型有很多类，解决的问题从基本的原料供应关系到复杂的火箭升空、发动均可以建立模型，但是一般在大学学习的都是基本的一些定式模型，具体的你可以看书，大学数模班主要的是培训大家的基本编程能力、英语翻译阅读理解翻译和团队协作以及基本数学知识。

❷ 常见30种数学建模模型是什么

1、蒙特卡罗算法。

2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。

3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题。

4、图论算法。

5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。

6、最优化理论的三大非经典算法。

7、网格算法和穷举法。

8、一些连续离散化方法。

9、数值分析算法。

10、图象处理算法。

应用数学去解决各类实际问题时，建立数学模型是十分关键的一步，同时也是十分困难的一步。建立教学模型的过程，是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程。

要通过调查、收集数据资料，观察和研究实际对象的固有特征和内在规律，抓住问题的主要矛盾，建立起反映实际问题的数量关系，然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题。

(2)城市规划中有哪些数学模型扩展阅读：

数学建模是一个让纯粹数学家（指只研究数学，而不关心数学在实际中的应用的数学家）变成物理学家、生物学家、经济学家甚至心理学家等等的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包含抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态、内在机制的描述，也包括预测、试验和解释实际现象等内容。

❸ 数学的模型有哪些

数学的模型有：

应用领域类型：生态模型、交通模型、环境模型、作战模型、社会模型、医学模型、机械模型等。

建立模型的数学方法：几何模型、网络模型、运筹模型、随机模型等。

建模目的类型：描述模型、分析模型、预测模型、决策模型、控制模型等。

模型结构的了解程度类型：白箱模型、灰箱模型、黑箱模型。

建立数学模型的要求：

1、真实完整。

（1）真实的、系统的、完整的反映客观现象；

（2）必须具有代表性；

（3）具有外推性，即能得到原型客体的信息，在模型的研究实验时，能得到关于原型客体的原因；

（4）必须反映完成基本任务所达到的各种业绩，而且要与实际情况相符合。

2、简明实用。在建模过程中，要把本质的东西及其关系反映进去，把非本质的、对反映客观真实程度影响不大的东西去掉，使模型在保证一定精确度的条件下，尽可能的简单和可操作，数据易于采集。

3、适应变化。随着有关条件的变化和人们认识的发展，通过相关变量及参数的调整，能很好的适应新情况。

❹ 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

(4)城市规划中有哪些数学模型扩展阅读

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。

❺ 数学模型的分类有哪些

1、按照模型的应用领域分：人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、城镇规划模型、水资源模型、再生资源利用模型、污染模型；
2、按照建立模型的数学方法分：初等模型、几何模型、微分方程模型、统计回归模型、数学规划模型；
3、按照模型的表现特性分：确定性模型和随机性模型、静态模型和动态模型、线性模型和非线性模型、离散模型和连续模型；
4、按照建模目的分：描述模型、预报模型、优化模型、决策模型、控制模型等。

❻ 物流系统规划的数学模型有哪些

物流园区规划无疑是摆在物流规划界的难题。当前我国物流园区规划工作中还存在着不少问题，以下是其中最典型的几个。 第一，物流园区规划不准不细、定位不清不准。 截止到目前，我国尚未形成全国性的物流园区的总体规划，仅有部分地区制定了区域物流发展规划，这些区域物流发展规划仅对区域内园区的数量进行初步规定，具体的园区选址、占地面积、投资规模等规划都不全面、不具体。由于缺乏科学的物流园区总体发展规划，缺少审批的依据，造成政府无法对拟建园区的选址、设施设备等进行合理的约束和指导，以致出现部分地区园区的低水平重复建设情况。已经完成的部分物流园区规划方案理论性强、内容不完整、缺乏实际操作性、定位不清不准。相关调查显示，部分建成或再建的物流园区缺乏明确的目标定位，过分追求综合化和国际化，而缺乏科学性和实用性。 第二，物流园区建设规模贪大求全。 我国现有物流园区单个园区规模过大。据《2008年全国物流园区（基地）调查报告》显示，我国物流园区占地面积在5平方公里以上有53个，占17.5%。2003年初，根据零点研究集团的不完全调查显示，物流园区或基地中投资较大的北京物流港投资总额超过110亿元，占地7000余亩。而国外成熟物流园区中，荷兰的14个物流园区，平均占地仅为0.448平方公里，并且这些物流园区其物流吞吐量远远超过我国的园区。 我国部分物流园区在规划时未能充分考虑本地和周边的物流需求及应有的规模标准，只是简单地为物流而物流，盲目求大、求全而忽视了使用经济性和规模合理性的要求。 第三，物流园区规划没有纳入城市规划体系，不利于城市功能的完善。 一些适合发展物流园区的区域在原城市规划中已作其他安排，甚至部分规划可能已经实施，这必然造成物流园区规划与城市规划的矛盾，被迫修改城市规划适应物流园区发展，造成较大规模的拆迁，加大园区建设的成本与复杂性，拖延建设工期。在城市规划中合理安排物流园区用地，正确处理物流园区规划与城市各个层面规划的关系，是物流园区科学规划的前提之一。 第四，物流园区规划受制于行政区划，存在重复建设现象。 物流园区有很强的开放性，应着力打造区域性物流平台，降低区域物流成本，这是现代物流业发展的重要条件，物流产业需要规模经济。目前，物流园区规划受制于行政区划，很难站在区域经济的发展高度来规划物流园区。在各地的物流发展规划中，彼此间缺乏协调和各自为政，导致物流园区的重复建设和市场分割，甚至导致园区间的无序竞争，对区域物流产业的发展和区域经济合作都是非常不利的。 第五，物流园区规划缺乏科学的市场研究。 物流市场本身、数据采集处理和分析技术的复杂性，很多物流园区在规划时都没有深入研究和考虑，虽然规划通过了政府的审批，但是这些规划无法得到企业和市场的认同。物流市场分析是相当复杂的，尤其是物流市场预测，需要大量的资料收集及现场实地调研，经过系统的分析后才能确定目标市场的现有容量及构成。 物流园区规划应遵守的原则 物流园区的规划建设是一项系统工程，物流活动范围广阔，既有城市的、区域的、全国的活动领域，又有跨国的活动领域；物流流程复杂，须经过仓储、运输、配送等环节；物流涉及面广，涉及工业、农业、商业等部门。在这种情况下，需要协同各方，把握好物流园区的规划原则才能做好物流园区规划工作，否则会影响物流园区的效益提高和能效发挥。其中最重要的原则有以下几条： 首先，科学选址原则。 物流园区如何选址，一般来说取决于建立物流园区的主要目的。以市场需求为依据原则。物流园区的建设要结合当地的实际物流需求，以免建成后无人进驻、有场无市。 合理利用现有物流资源的原则。在进行物流园区新建或改建时一定要综合考虑既有物流资源的利用情况，避免重复建设或物流资源的浪费。 其次，一次规划分步实施的原则。 确立开发建设的总体目标和阶段性目标，分2~3个建设阶段，逐步建成。 物流园区规划方案必须把握的要点 因各种原因无法开发或者开发失败的物流园区项目，都无疑会给投入了大量时间、精力、资金的开发主体造成难以弥补的损失。因此，了解和掌握物流园区规划的要点很有必要。切实可行的物流园区规划方案必须包括以下几点： 1.开发的外部环境与市场分析。准确了解开发机会与市场威胁、物流需求量与物流服务供应能力、有利因素与不利条件等。 2.战略定位。准确进行园区类型与形象定位、经营方向定位、功能定位、市场定位。 3.运作管理模式。明确服务对象、物流货物、服务功能、经营策略。 4.发展目标。包括短期、中期与总体目标。 5.开发策略与招商策略。 6.项目布局和建设规模。 7.投资规模与资金筹措。 8.盈利模式与经济效益分析。包括园区开发商与入园企业盈利模式与经济效益分析、投资风险及应对策略。 当前物流园区规划问题的解决方案 首先，要搞好物流园区规划中的开发环境与市场分析。 开发环境与市场分析不仅是规划的基础和前提，也是解决当前物流规划问题的关键。开发环境分析需要深入了解区域物流园区周边地区的经济发展状况、市场需求、基础设施、服务竞争等情况，并对物流园区辐射地区的宏观经济、产业和微观环境进行分析，对目标市场进行初步细分和筛选。市场分析需要通过技术经济方法进行目标市场的现有容量计算和构成分析，通过数学模型和信息技术进行目标市场及细分市场的成长性预测。 其次，要做好市场调研与资料收集。 第一步，要在准备物流园区的规划之前，需要对物流园区规划的背景进行了解；第二步需要收集的资料包括：物流园区所在地区的社会及经济发展现状及规划类、交通及城市发展现状及规划类、物流发展现状及规划类以及物流园区自身的用地及开发主体相关资料类；第三步需要根据对第二步资料的分析，进一步明确更加具体和细分的资料类别；第四步是资料的收集与调研通常与具体的分析工作同时或交替进行，有时，在主体分析工作结束后，还需要对个别问题进行补充调研。 第三，要做好开发环境分析。 物流园区周边地区的经济发展状况、市场需求、基础设施、区位条件、服务竞争等构成了物流园区的开发环境。在开发环境的分析过程中，对相关地区产业现状与规划、城市现状与规划、交通现状与规划、物流现状与规划资料的分析十分重要。 第四，市场需求分析。 通过对物流园区的开发环境进行分析后，物流园区的市场需求已可根据当地的经济特点、产业结构及生产力布局初步确定。进一步深入的市场分析需要通过技术经济方法进行目标市场的现有容量计算和构成分析，通过数学模型和信息技术进行目标市场及细分市场的成长性预测，根据长远和近期的物流量，才能确定物流园区长远和近期的建设规模。对于物流园区周边分布有大型开发区的情况，需要对开发区的物流需求进行专项分析。 第五，搞好物流园区的战略定位。 物流园区的规划者在完成翔实的定性和定量市场分析和研究之后，还必须对物流园区整体优势、劣势、机会、威胁进行分析 （SWOT分析），如果某类服务设施在整体园区中占有较大比例，还必须进行专项的SWOT分析。 在进行物流园区的战略定位过程中，要充分考虑物流及其相关需求如何在园区完成，物流园区在本地、区域和全国的形象，物流园区的服务范围和辐射面，物流园区的功能分区，物流园区提供的服务功能等。 第六，搞好物流园区项目布局和建设规模确定。 物流园区的项目布局和建设规模确定是指根据物流园区的战略定位，在已确认的功能区内，按照完成物流或相关需求的目标，确定具体项目的分布地点和建设规模。 通常，物流园区项目布局应该遵循如下原则： ●大功能分区组团原则，即将物流园区分成五大区域，并尽量独立组团； ●小功能就近原则，即将大功能区内的小功能尽量就近放在一起； ●方便业务活动原则，即将有业务配合的项目尽量布局在一起； ●经济合理性原则； ●人流车流尽量分流原则； ●物流商流有分有合原则； ●有利于物流园区分期开发和成熟项目先开发的原则。 物流园区建设规模的确定主要以市场需求分析中对各种物流需求量的分析和预测量为基础，结合物流园区的战略定位、功能定位通过组合和比较，筛选和确定最适合的目标功能需求，并据此对各功能和项目的建设规模进行确定。规模确定过程中除基础的定性分析外，还需要大量的定量分析。 第七，把物流园区规划纳入城市规划体系，促进城市功能的完善。 物流园区的规划和布局要考虑城市整体发展，结合城市用地条件来确定物流园区的位置。因此，物流园区的规划必须要考虑城市规划的要求，以城市的总体规划和布局为蓝本，把物流规划纳入城市规划体系和区域经济发展规划中，顺应城市产业结构调整和空间布局的变化需要，与城市总体规划相协调，与城市功能定位和远景发展目标相协调，符合城市物流用地空间的统一布局，满足城市+地域合理分工和协作的要求，促进城市功能的完善。 第八，打破行政区划，统筹物流园区规划，避免重复建设。 打破行政区划，实行统筹规划，政府必须承担起主导作用。物流园区规划应淡化小城市意识，模糊城市边界，打破行政区划和条块分割，以新的机制协调利益，化解冲突，以协调合作精神建立起统一的区域物流市场。物流园区规划不能简单地市场化运作，需要政府和市场两手抓。

❼ 数学建模中常用方法

按照应用领域：生物数学模型，医学数学模型，数量经济学模型，地理地质模型，人文数学模型，人口模型，交通模型，城市规划模型，水资源模型，污染模型，生态模型，环境模型，资源利用模型等。
按照建模数学方法：初等模型，几何模型，微分方程模型，图论模型，规划模型，概率统计模型，马氏链模型，排队论模型，规划模型等。
按照建模的目的：描述，分析，预测，决策，控制，优化，规划模型等。
按照对研究对象了解程度：白箱模型，灰箱模型，黑箱模型。

❽ 数学建模常用模型有哪些

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）

作用：
应用数学去解决各类实际问题时，建立数学模型是十分关键的一步，同时也是十分困难的一步。建立教学模型的过程，是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程。要通过调查、收集数据资料，观察和研究实际对象的固有特征和内在规律，抓住问题的主要矛盾，建立起反映实际问题的数量关系，然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题。这就需要深厚扎实的数学基础，敏锐的洞察力和想象力，对实际问题的浓厚兴趣和广博的知识面。数学建模是联系数学与实际问题的桥梁，是数学在各个领械广泛应用的媒介，是数学科学技术转化的主要途径，数学建模在科学技术发展中的重要作用越来越受到数学界和工程界的普遍重视，它已成为现代科技工作者必备的重要能力之。参考资料：http://ke..com/view/133261.htm#12_1

❾ 线性规划的数学模型主要有那一些呢能举几个例子吗

线性规划是数学规划模型里面最简单，最基础的一类。
数学规划的研究对象是计划管理工作中有关安排和估值的问题，解决的主要问题是在给定条件下，按某一衡量指标来寻找安排的最优方案。它可以表示成求函数在满足约束条件下的极大极小值问题。
中学学的线性规划一般是二维的，在一个平面上画几根线就可以确定约束条件下的解的可行域。对于多维的线性规划而言可行域是一个多维的空间，用手工求解很困难，一般使用规划软件如：LINGO,LINDO来解。
要想全面了解规划类问题建议你看《运筹学》方面的书，规划类问题理论性并不强，对数学功底要求并不高，中学生就能看懂。

❿ 常见的数学模型有哪些

1、优化模型。优化模型包括四个要素：决策变量、目标函数、约束条件、求解方法；
2、微分方程模型。微分方程模型一般适用于动态连续模型，当描述实际对象的某些特性随时间或空间而演变的过程、分析它的变化规律、预测它的未来性态，研究它的控制手段时，通常要建立对象的动态模型。
3、概率统计模型。概率统计模型包括预测模型、经济计量模型和马尔可夫链模型三种模型。