文档介绍：数学建模一般步骤和案例
数学建模需要的知识
1运筹学
2概率论与数理统计(多元统计分析)
3图论
4微分方程
5计算软件
数学建模常用的方法
1类比法
2图论法
3层次分析法
4主成分分析法
5数学规划（线性规划，非线性规划，整数规划，动态规划，目标规划）
6决策方法
7现代优化算法（禁忌搜索算法，模拟退火算法，遗传算法，神经网络）
8数据拟合法(回归分析法)
数学模型分类
1优化模型
2微分方程模型
3概率统计模型
4图论模型
5决策模型
拟合与插值方法
一元函数拟合
多项式拟合
非线性函数拟合
多元函数拟合（回归分析）
MATLAB等软件的实现
拉格朗日插值法等
建模是一种十分复杂的创造性劳动，现实世界中的事物形形色色，五花八门，不可能用一些条条框框规定出各种模型如何具体建立，这里只是大致归纳一下建模的一般步骤和原则：
模型准备：首先要了解问题的实际背景，明确题目的要求，收集各种必要的信息．
模型假设：为了利用数学方法，通常要对问题做必要的、合理的假设，使问题的主要特征凸现出来，忽略问题的次要方面。
模型构成：根据所做的假设以及事物之间的联系，构造各种量之间的关系。（查资料得出数学式子或算法）
模型求解：利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题，此时往往还要作出进一步的简化或假设。注意要尽量采用简单的数学工具。
模型分析：对所得到的解答进行分析，特别要注意当数据变化时所得结果是否稳定。
模型检验：分析所得结果的实际意义，与实际情况进行比较，看是否符合实际，如果不够理想，应该修改、补充假设，或重新建模，不断完善。
模型应用：所建立的模型必须在实际应用中才能产生效益，在应用中不断改进和完善
数学建模的主要过程：
实际问题
抽象、简化、明确变量和参数
根据某种“定律”或“规律”建立变量和参数间的一个明确的数学关系（数学问题，或称为在此简化阶段上的一个数学模型）
解析地或近似地求解该数学问题
解释、验证
投入使用
通过
通不过
数模小组的任务分工
三个人侧重点不同:
建模：推导数学模型，数学能力强
编程：计算机能力强
论文写作：写作能力强
竞赛时间的安排
第一天：
上午：确定题目，并查阅文献
下午：开始分析，建立初步模型
晚上：编程，得到初步计算结果
12：00 PM 休息
第二天：
上午：得到第一个模型的合理结果
下午：开始写论文，并考虑对第一个模型的改进
第二天：
晚上：得到第二个模型的初步结果
12：00 PM 休息
第三天：
上午：得到第二个模型的合理结果
下午：考虑对前二个模型的进一步优化，得到第三个数学模型，或对前二个模型的正确性进行验证
晚上：得到最后结果，完成整篇论文
2014年数学建模题目
一、数据的采集和转化
1、选取的时间周期
上游路口信号周期为60秒， 30s或60s？
2、如何采集
手工数
计算机编程
3、换算
（1）