模型的评价、改进及推广

1、（新整理）模型的评价、改进及推广模型的评价、改进及推广1、模型的评价、改进及推广1.1模型评价优点：（1）在求解第一问时，模糊综合评价采用模糊数学中的最大隶属度 原则研究环境中的模糊现象，可以细致、准确地评价环境等级。（2）本模型采用的灰色预测模型具有少数据性、良好的时效性、较 强的系统性和关联性等特征，可以合理的对数据做出预测。（3）在求解问题二时，我们把长江流水水质假设成是一维稳定河流 水质，这样可大大方便求解上游给下游地区带来的污染物质量。缺点：（1）采用模糊综合评价时，实际中最常用的是最大隶属度原则，但 用此分级标准评价环境污染程度存在一定的主观性。（2）在求解某些模型时，为了使问题得

2、到方便的解决，往往采用简 化的手段进行求解，因此求出的结果与真实值会存在一定的偏差。1.2模型改进在求解问题二时，没有考虑长江流量的变化给江水净化污染物质量大 小所带来的影响。这会在一定情况下影响结果的准确性。若要提高使 模型的精度，应该把江水的流量变化考虑进去。1.3模型推广模型一中，除了用模糊算法评价外，还可以用BP神经网络来求长江 水质的在综合评价而；而在求解问题三和问题四时采用的灰色预测，还可以用回归分析预测、时间序列预测和神经网络预测等代替。篇二 模型的评价与推广（1）模型的优缺点优点：可以简洁快速的进行人员合理分配快速求解利益最大化缺点： 已知限制条件较少，约束条件少。（2）模型的

3、改进与推广因为此模型为理想条件计算，对于真实情况的人员休假跟特殊情况突 发的临时调动以及人员调动没有真实数据进行拟合，因而可以通过得 到更多的实际真实约束来优化改进模型问题。同时人员分配问题建立模型同时可以应用于其余分配问题以及投资，商品选购等问题篇三模型的优点（1）在数据处理方面，我们详细分析了视频数据，引用了标准车当 量数（PCU），引用了通流量，规范了数据的格式和可用性，为下一 步解题提供了简洁的数据资料。（2）在视频数据统计方面，我们实行分阶段定点查数，在每隔30秒 的时间内取值，符合上游路口信号配时，并满足了第一相位、第二相 位的地理性。（3）模型在图像处理和显示上，我们采用SPSS

4、和MATLAB双重作 图，拟合数据的变化趋势及正态Q-Q图，使问题结果更加清晰、条 理和直观。（4）从数据中筛选出发生堵车时的合理数据，融合排队论模型的核 心思想，给出科学直观的显示结果。（5）在模型建立上，提取了排队论模型和交通波模型的理论架构， 同时简化了无用的模型公式，尽量贴近数学建模“用最简单的方法解 决最难问题“的思想。模型的缺点（1）在视频数据采样上，采用的是人工读取，虽然大大提高了灵活 性，但也容易使数据出现人为的偏差和不精确；视频中从小区从进入 到道路上的车辆并没有进行确切的统计。（2）在问题一中，只采用了一种分析方法，结果比较单一，没有系 统和全面地分析横断面通行能力的变化过程。（3）问题三的所建立的关系模型中没有明确体现横断面实际通行能 力，这也就使我们的关系模型不能准确地反应变量之间的关系。（4）在统计完全堵车时的汽车数量时没有明确的标准规定，只是单 纯地用主观认识确定完全交通拥堵。模型的推广依据题目中提供的视频数据和附录，建立了车祸横截面通行能力的通 行量模型，并利用排队法的相关知识，确定了车辆排队长度、事故排 队时间、路段上游车流量的函数关系，对城市中交通事故的处理方面 有一定的参考价值。模型中分析问题、解决问题的一些独到方法，排队法数据取样的总体 思想，对其他数学问题及一般模型仍可