❶ 数学建模的方法有哪些
预测模块：灰色预测、时间序列预测、神经网络预测、曲线拟合（线性回归）；
归类判别：欧氏距离判别、fisher判别等 ；
图论：最短路径求法 ；
最优化：列方程组 用lindo 或 lingo软件解 ；
其他方法：层次分析法 马尔可夫链 主成分析法 等 。
建模常用算法，仅供参考：
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，同时间=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） 。
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） 。
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） 。
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） 。
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） 。
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） 。
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） 。
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） 。
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） 。
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）。
❷ 数学建模城市绿化规划中数木的最优配置问题
答案：
数学建模城市绿化规划中数木的最优配置问题是一个经典的优化问题，主要考虑在城市绿化规划中如何最优地配置树木数量和位置，以最大化绿化效果，同时考虑到城市空间和预算等限制因素。
解释：
在解决城市绿化规划中数木的最优键慎行配置问题时，需要综合考虑多个因素。首先需要考虑到城市的空间限制，不同的地区、不同的街道都有不同的空间限制，需要根据实际情况来确定树木的数量和位置。其次，还需要考虑到城市的预算限制，树木的种植和养护都需要一定的费用，需要在满足绿化效果的前提下控制预算。最后，还需要考虑到树木的种类、生长周期、树冠大小等因素，这些因素会影响到树木的绿化效果和成本。
在解决数木的最优配置问题时，可以采用数学优化模型来进行建模和求解。可以将问题分解成多个子问题，分别考虑不同的因素，并通过建立数学模型，使用线性规划、整数规划、动态规划等方法进行求解。
拓展：
在城市绿化规划中，数木的最优配置问题只是其中的一个子问题，还有其他问题需要考虑，比如绿化植物的种类、搭配、养护等。对于这些问题，也可以采用数学建模和优化的方稿哗法来进行求解，以实现城市绿化规划的最优孝厅化。
❸ 数学建模建模分为几种类型，分别用什么法求解
数学建模应当掌握的十类算法
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）