数学建模spss 时间预测,心得总结及实例

第一篇：数学建模spss 时间预测,心得总结及实例

《一周总结，底稿供参考》

我们通过案例来说明：

假设我们拿到一个时间序列数据集：某男装生产线销售额。一个产品分类销售公司会根据过去 10 年的销售数据来预测其男装生产线的月销售情况。

现在我们得到了10年120个历史销售数据，理论上讲，历史数据越多预测越稳定，一般也要24个历史数据才行！

大家看到，原则上讲数据中没有时间变量，实际上也不需要时间变量，但你必须知道时间的起点和时间间隔。

当我们现在预测方法创建模型时，记住：一定要先定义数据的时间序列和标记！

这时候你要决定你的时间序列数据的开始时间，时间间隔，周期！在我们这个案例中，你要决定季度是否是你考虑周期性或季节性的影响因素，软件能够侦测到你的数据的季节性变化因子。

定义了时间序列的时间标记后，数据集自动生成四个新的变量：YEAR、QUARTER、MONTH和DATE（时间标签）。

接下来：为了帮我们找到适当的模型，最好先绘制时间序列。时间序列的可视化检查通常可以很好地指导并帮助我们进行选择。另外，我们需要弄清以下几点：

• 此序列是否存在整体趋势？如果是，趋势是显示持续存在还是显示将随时间而消逝？ • 此序列是否显示季节变化？如果是，那么这种季节的波动是随时间而加剧还是持续稳定存在？

这时候我们就可以看到时间序列图了！

我们看到：此序列显示整体上升趋势，即序列值随时间而增加。上升趋势似乎将持续，即为线性趋势。此序列还有一个明显的季节特征，即年度高点在十二月。季节变化显示随上升序列而增长的趋势，表明是乘法季节模型而不是加法季节模型。此时，我们对时间序列的特征有了大致的了解，便可以开始尝试构建预测模型。时间序列预测模型的建立是一个不断尝试和选择的过程。

spss提供了三大类预测方法：1-专家建模器，2-指数平滑法，3-ARIMA

指数平滑法

指数平滑法有助于预测存在趋势和/或季节的序列，此处数据同时体现上述两种特征。创建最适当的指数平滑模型包括确定模型类型（此模型是否需要包含趋势和/或季节），然后获取最适合选定模型的参数。

1-简单模型预测（即无趋势也无季节）

首先我们采用最为简单的建模方法，就是简单模型，这里我们不断尝试的目的是让大家熟悉各种预测模型，了解模型在什么时候不适合数据，这是成功构建模型的基本技巧。我们先不讨论模型的检验，只是直观的看一下预测模型的拟合情况，最后我们确定了预测模型后我们再讨论检验和预测值。

从图中我们看到，虽然简单模型确实显示了渐进的上升趋势，但并不是我们期望的结果，既没有考虑季节性变化，也没有周期性呈现，直观的讲基本上与线性预测没有差异。所以我们拒绝此模型。2-Holt线性趋势预测

Holt线性指数平滑法，一般选择：针对等级的平滑系数lapha=0.1,针对趋势的平滑系数gamma=0.2；

从上面的拟合情况看，Holt预测模型更平滑了，也就是说Holt模型比简单模型显现了更强的平滑趋势，但未考虑季节因素，还是不理想，所以还应放弃此模型。3-简单季节性模型

当我们考虑了季节性变化后，简单季节性预测模型基本上较好的拟合了数据的大趋势，也就是考虑了趋势和季节。4-Winters相乘法预测模型 我们再次选择Winters预测模型

此时，在数据集的时间跨度为10年，并且包含 10 个季节峰值（出现在每年十二月份）中，简单季节模型和Winters模型都扑捉到了这10个峰值与实际数据中的10个年度峰值完全匹配的预测结果。此时，我们基本上可以得到了一个比较满意的预测结果。

此时也说明，无论采用指数平滑的什么模型，只要考虑了季节因素，都可以得到较好结果，不同的季节性指数平滑方法只是细微差异了。

但是，我们仔细看预测值和拟合值，还是有一些上升和下降的趋势和结构没有扑捉到。预测还有改进的需求！

5-ARIMA预测模型ARIMA模型是自回归AR和移动平均MA加上差分考虑，我们采用专家建模器，但指定仅限ARIMA模型，并考虑季节性因素。

此时，我们看到模型拟合并相比较简单季节性和Winters模型没有太大的优势，结果可接受，但是大家注意到没有，实际上我们一直没有考虑自变量的进入问题，假如我们有其它变量可能会影响到男装销售收入，情况又会发生什么变化呢？

时间序列预测技术之三——含自变量的ARIMA模型预测

下面的数据延续前两篇的案例，只是增加了自变量，（因为手头这个案例没有干预因素变量）

在我们增加了5个自变量后，采用预测建模方法，选择专家建模器，但限制只在ARIMA模型中选择。

确定后，得到分析结果，我们现在来看一下与原来的模型有什么不同。从预测值看，比前一模型有了改进，至少这时候的模型捕捉了历史数据中的下降峰值，这可以认为是当前比较适合的拟合值了。

如果我们观察预测结果，可以发现模型选择了两个预测变量。注意：使用专家建模器时，只有在自变量与因变量之间具有统计显著性关系时才会包括自变量。如果选择ARIMA模型，“变量”选项卡上指定的所有自变量（预测变量）都包括在该模型中，这点与使用专家建模器相反；

当确定了最终选择的预测模型和方法后，我们就可以预测未来了，当然你要指定预测未来的时间点，这里我们时间包括年、季度和月份；假定我们预测未来半年的销售收入。我们分别设定：预测值输出，95%置信度的上下限。注意：SPSS中文环境有个小Bug，必须改一下名字！在选项中，选择你的预测时间，预测期将根据你事先定义的数据时间格式填写。（后面的模型为了让大家看清楚，实际上我预测了一年的数据，也就是2010年的4个季度的12个月）。

自变量的选择问题，在预测未来半年的销售收入中，ARIMA模型可以把其它预测变量纳入考虑，但如何确定未来这些预测变量的值呢？

主要方法可以考虑：1）选择最末期数据；2）选择近三期数据的平均；3）选择近三期的移动平均

这里我们选近三期移动平均作为预测自变量数值。上面就是预测结果！于此同时，SPSS活动数据集中也存储了预测值！

最后，我们要解决时间序列预测的检验和统计问题！实际上我们可以通过软件得到各种统计检验指标和统计检验图表！

最后我们看一眼统计检验指标结果： 比如：Sig值越大越好，平稳得R方也是越大越好

 Sig.列给出了 Ljung-Box 统计量的显著性值，该检验是对模型中残差错误的随机检验；表示指定的模型是否正确。显著性值小于0.05 表示残差误差不是随机的，则意味着所观测的序列中存在模型无法解释的结构。

平稳的R方：显示固定的R平方值。此统计量是序列中由模型解释的总变异所占比例的估计值。该值越高（最大值为 1.0），则模型拟合会越好。

 检查模型残差的自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)的值比只查看拟合优度统计量能更多地从量化角度来了解模型。合理指定的时间模型将捕获所有非随机的变异，其中包括季节性、趋势、循环周期以及其他重要的因素。如果是这种情况，则任何误差都不会随着时间的推移与其自身相关联（自关联）。这两个自相关函数中的显著结构都可以表明基础模型不完整。

第二篇：数学建模实例讲稿

线性规划模型

4.1 奶制品的生产与销售[1] 例2 奶制品的生产销售计划（P88~92）

% plan.m c = [-24-16-44-32 3 3]

A = [4 3 0 0 4 3;4 2 0 0 6 4;1 0 0 0 1 0] b = [600;480;100]

aeq = [0 0 1 0-0.8 0;0 0 0 1 0-0.75] beq = zeros(2,1)xLB = zeros(6,1)xUB = inf * ones(6,1)

[x,fval] = linprog(c,A,b,aeq,beq,xLB,xUB)

非线性规划模型

12.1 供应与选址[2]

（1）编写M文件liaoch.m定义目标函数

% liaoch.m

function f=liaoch(x)

a=[1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.25];b=[1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.75];d=[3 5 4 7 6 11];e=[20 20];f1=0;for i=1:6

s(i)=sqrt((x(13)-a(i))^2+(x(14)-b(i))^2);f1=s(i)*x(i)+f1;end f2=0;for i=7:12

s(i)=sqrt((x(15)-a(i-6))^2+(x(16)-b(i-6))^2);f2=s(i)*x(i)+f2;end

f = f1 + f2;

（2）工地分布及需求量示意图

>> a=[1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.25];>> b=[1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.75];>> scatter(a,b)（3）编写主程序xuanzhi.m % xuanzhi.m

A=[1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0];b=[20;20];

Aeq=[eye(6)eye(6)zeros(6,4)];beq=[3 5 4 7 6 11]'

VLB=[zeros(12,1);-inf;-inf;-inf;-inf];x0=[3 0 4 5 4 0 0 5 0 2 2 11 3 4 7 6.5];

[x,fval,exitflag]=fmincon(@liaoch, x0, A, b, Aeq, beq,VLB)

（4）结果为 x =

Columns 1 through 6

3.0000 0 4.0000 7.0000 6.0000

0

Columns 7 through 12

0 5.0000 0 0.0000 0 11.0000

Columns 13 through 16

3.2549 5.6523 7.2500 7.7500

fval =

85.2660

exitflag =

统计回归模型

10.1牙膏的销售量[1]

>> x1 = [-0.05 0.25 0.60 0 0.25 0.20 0.15 0.05-0.15 0.15 0.20 0.10 0.40 0.45 0.35 0.30 0.50 0.50 0.40-0.05-0.05-0.10 0.20 0.10 0.50 0.60-0.05 0 0.05 0.55];>> y = [7.38 8.51 9.52 7.50 9.33 8.28 8.75 7.87 7.10 8.00 7.89 8.15 9.10 8.86 8.90 8.87 9.26 9.00 8.75 7.95 7.65 7.27 8.00 8.50 8.75 9.21 8.27 7.67 7.93 9.26];>> scatter(x1,y), title('图1 y对x1的散点图')>> x2 = [5.50 6.75 7.25 5.50 7.00 6.50 6.75 5.25 5.25 6.00 6.50 6.25 7.00 6.90 6.80 6.80 7.10 7.00 6.80 6.50 6.25 6.00 6.50 7.00 6.80 6.80 6.50 5.75 5.80 6.80];>> scatter(x2,y), title('图2 y对x2的散点图')>> x = [ones(size(x1));x1;x2;x2.^2];>> X = x.';>> Y = y.';>> [b,bint,r,rint,stats] = regress(Y,X,0.05)b =

17.3244

1.3070

-3.6956

0.3486

bint =

5.7282

0.6829

-7.4989

0.0379

r =

-0.0988

-0.0795

-0.1195

-0.0441

0.4660

-0.0133

0.2912

0.2735

-0.2351

0.1031

-0.4033

0.1747

0.0400

-0.1504

0.1284

0.1637 28.9206 1.9311 0.1077 0.6594

-0.0527

-0.1907

-0.0870

-0.0165

-0.1292

-0.3002

-0.2933

-0.1679

-0.2177

0.1116

0.3035

0.0693

0.2474

0.2270

rint =

-0.5270

-0.5309

-0.5106

-0.4731

0.0813

-0.4609

-0.1374

-0.0870

-0.5960

-0.3280

-0.8190

-0.2618

-0.4032

-0.5933

-0.3207

-0.2841

-0.4830

-0.6248

-0.5348

-0.4423

-0.5609

-0.7181

-0.7243

-0.5548

-0.6449

-0.2994 0.3294 0.3718 0.2716 0.3848 0.8507 0.4343 0.7197 0.6340 0.1258 0.5341 0.0125 0.6112 0.4832 0.2925 0.5775 0.6116 0.3776 0.2434 0.3609 0.4092 0.3024 0.1177 0.1377 0.2190 0.2095 0.5226

-0.1037

0.7106

-0.3714

0.5099

-0.1807

0.6755

-0.1890

0.6430

stats =

0.9054

82.9409

0.0000 >> x3=x1.*x2；

>> z=[ones(size(x1));x1;x2;x2.^2;x3];>> z1=z.';>> [b,bint,r,rint,stats] = regress(Y,z1,0.05)b =

29.1133

11.1342

-7.6080

0.6712

-1.4777

bint =

13.7013

44.5252

1.9778

20.2906

-12.6932

-2.5228

0.2538

1.0887

-2.8518

-0.1037

r =

-0.0441

-0.1229

0.0299

-0.0745

0.3841

-0.0472

0.2331

0.0287

-0.0661

0.0297

-0.4372

0.1763

0.0356

-0.1382

0.1027

0.1270

0.0048

-0.1435

-0.1016

0.0050

-0.0389

-0.1334

-0.3272

-0.3274

-0.2102

0.1412

0.3250

0.1096

0.2342

0.2455

rint =

-0.4425

-0.5408

-0.3101

-0.4736

0.0245

-0.4640

-0.1674

-0.2369

-0.3751

-0.3691

-0.8118

-0.2306

-0.3788

-0.5521

-0.3172

-0.2917

-0.3944

-0.5490

-0.5193

-0.3926 0.3542 0.2951 0.3698 0.3247 0.7437 0.3695 0.6337 0.2943 0.2430 0.4284-0.0627 0.5832 0.4499 0.2757 0.5226 0.5456 0.4039 0.2621 0.3160 0.4026

-0.4360

0.3582

-0.5045

0.2378-0.7212

0.0667-0.6326

-0.0221-0.6085

0.1881

-0.2398

0.5223

-0.0484

0.6984

-0.2988

0.5181

-0.1650

0.6335

-0.1391

0.6302

stats =

0.9209

72.7771

0.0000

0.0426 >> y=17.3244+1.3070*x1-3.6956*6.5+0.3486*6.5^2;>> plot(x1,y),title('图3 模型（3）y与x1的关系'),grid on >> y=29.1133+11.1342*x1-7.6080*6.5+0.6712*6.5^2-1.4777*x1*6.5;>> plot(x1,y),title('图4 模型（5）y与x1的关系'),grid on >> y=17.3244+1.3070*0.2-3.6956*x2+0.3486*x2.^2;>> xi=linspace(5,8,100);>> p=[0.3486,-3.6956,17.3244+1.3070*0.2];>> yi=polyval(p,xi);>> plot(xi,yi),title('图5 模型（3）y与x2的关系'),grid on >> y=29.1133+11.1342*0.2-7.6080*x2+0.6712*x2.^2-1.4777*x2*0.2;>> p=[0.6712,-1.4777*0.2-7.6080,29.1133+11.1342*0.2];>> xi=linspace(5,8,100);>> yi=polyval(p,xi);>> plot(xi,yi),title('图6 模型（5）y与x2的关系'),grid on >> y=30.2267-7.7558*x2+0.6712*x2.^2;>> xi=linspace(5,8,100);>> p=[0.6712,-7.7558,30.2267];>> yi=polyval(p,xi);>> plot(xi,yi)>> y=32.4535-8.0513*x2+0.6712*x2.^2;>> p=[0.6712,-8.0513,32.4535];>> yi=polyval(p,xi);>> hold on >> plot(xi,yi), title('图7 y与x2的关系(7)与(8)的图形'),grid on >> x = [x1;x2];>> rstool(x.',Y,'quadratic',0.05)Variables have been created in the current workspace.10.5教学评估[1]

%jiaoxue.m

X1=[4.46 4.11 3.58 4.42 4.62 3.18 2.47 4.29 4.41 4.59 4.55 4.67 3.71 4.28 4.24]';

X2=[4.42 3.82 3.31 4.37 4.47 3.82 2.79 3.92 4.36 4.34 4.45 4.64 3.41 4.45 4.38]';X3=[4.23 3.29 3.24 4.34 4.53 3.92 3.58 4.05 4.27 4.24 4.43 4.52 3.39 4.10 4.35]';

X4=[4.10 3.60 3.76 4.40 4.67 3.62 3.50 3.76 4.75 4.39 4.57 4.39 4.18 4.07 4.48]';

X5=[4.56 3.99 4.39 3.63 4.63 3.50 2.84 2.76 4.59 2.64 4.45 3.48 4.06 3.76 4.15]';

X6=[4.37 3.82 3.75 4.27 4.57 4.14 3.84 4.11 4.11 4.38 4.40 4.21 4.06 4.43 4.50]';

Y=[4.11 3.38 3.17 4.39 4.69 3.25 2.84 3.95 4.18 4.44 4.47 4.61 3.17 4.15 4.33]';

X=[X1 X2 X3 X4 X5 X6];stepwise(X,Y)

参考文献

[1]姜启源, 谢金星, 叶俊.数学模型(第三版).北京: 高等教育出版社, 2003 [2]宋来忠, 王志明.数学建模与实验.北京: 科学出版社, 2005

第三篇：SPSS时间序列一点总结

SPSS时间序列一点总结(一)SPSS中“Time Series”包括4个时间序列分析子菜单: 1.Exponential Smoothing指数平滑 2.Autoregression自回归 3.ARIMA自回归综合移动平均

4.Seasonal Decomposition季节分散法

(一)Exponential Smoothing指数平滑中的Model有四种:Simple、Holt、Winters、Custom.Simple法是在移动平均法基础上发展而来的一次指数平滑法,它假定所研究的时间序列数据集无趋势和季节变化.Simple法基本过程: 1.首先定义变量、输入数据,至少要有一个变量,点出Data菜单中的Define Dates对话框,定义时间序列的周期.Define Dates可用来建立时间序列的周期性.共有20种可用来定义时间日期的变量.2.指定需要进行指数平滑处理的变量.从左侧变量名列表中选中需要进行指数平滑处理的变量,单击右面一个右箭头按钮,使变量名移到Variables框中.如果变量为多个,则计算完一个后,再输入另一个变量.3.“Parameters”参数设定,选定指数平滑中的参数,误差修正权数 a(General(Alpha))的取值在默认状态下为0.1,其取值大小依赖于已知时间序列的性质,通常都使用在0.1至0.3之间的数值并产生一个依赖于大量的过去观测资料的预测.接近于1的值较少用,它将给出更加依赖于新近观察资料的预测.当a=1时,预测值等于最新的观测值.单击Grid Search选项,如不加改动,可让程序自动计算a从0.1到1的10个指数平滑结果,并将误差平方和最小的平滑结果暂时存放在数据库中,当然,在这里可重新设置a的开始值,以后每次的增加值及终止值.在本程序中,确定Initial Values初始值栏中的选择有两种方式,选择Automatic项,初始值用自动方式生成,程序自动取时间序列的总平均值为初始值:选择Custom项,可手工输入初始值及趋势值.单击“Save”,最后单击“OK”并执行.Holt双参数线性指数平滑法适用于有线性趋势及无季节变化的时间序列的趋势.它可以用不同的参数对原时间序列的趋势进行平滑,具有很大的灵活性.在此法中要用到两个参数a、g(从0到1之间取值)和三个方程(略).Holt法基本过程

1、首先按定义变量、输入数据,至少要有一个变量,在Data菜单的Define Dates设置;指定需要Holt指数平滑法处理的变量.从左侧变量名列表中选中需要进行指数平滑处理的变量,如果变量为多个,则计算完一个后,再输入另一个变量.选定Holt选项.设置Parameters即指数平滑中的参数,参数a、g的取值在默认状态下都为0.1,它们都在0到1之间取值.其取值大小依赖于已知时间序列的性质,通常使用0.1至0.3之间的数值,并产生一个依赖于大量的过去观测资料的预测.接近于1的值较少用,它将给出更加依赖于新近观测资料的预测.不使用默认值,可通过单击Grid Search选项来自定义,如不加改动,可让程序自动计算a从0.1到1每次增加0.1、g从0.1到1每次增加0.2的10个指数平滑结果,并将误差平方和最小的平滑结果暂时存放在数据库中.当然,可以重新设置a、g的初始值、以后每次的增加值及终止值.在本程序中,确定初始值的选中有两种方式,选中Automatic项,初始值用自动方式生成,程序自动取时间序列的总平均值为初始值St并自动给出趋势值bt.选中Custom项,可手工输入初始值及趋势值.Winters线性和季节性指数平滑法适用于数据的变化含有季节性因素的时间序列的预测.选定指数平滑中的参数“Patameters”,参数a、b、g的取值在默认状态下都为0.1,它们都在0到1之间取值,但都不包括0和1.采用Winters法的关键是如何确定a、b、g的值,以使均方差达到最小.最佳方法是反复试验法.如不使用默认值,除直接修改a、b、g的值外,还可通过单击Grid Search来自定义.可让程序自动计算a从0.1到1每次增加0.1,b、g从0.1到1每次增加0.2的10个指数平滑结果,并将误差平方和最小的平滑结果暂时存放在数据库中,SPSS在商务管理中的应用,当然,在这里可重新设置a、b、g的开始只,以后每次的增加值及终止值.在本程序中,确定初始值的选择有两种方式,选择Automatic,初始值用自动方式生成,程序自动取时间序列的总平均值为初始值St并自动给出趋势值bt;选择Custom,可手工输入初始值及趋势值.

第四篇：数学建模心得

数学建模心得

10材料1邢虎威1000501126 数学建模是一个经历观察、思考、归类、抽象与总结的过程，也是一个信息捕捉、筛选、整理的过程，更是一个思想与方法的产生与选择的过程。它给我们再现了一种“微型科研”的过程。数学建模教学有利于激发我们学习数学的兴趣，丰富我们数学探索的情感体验；有利于我们自觉检验、巩固所学的数学知识，促进知识的深化、发展；有利于我们体会和感悟数学思想方法。

为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。

我明白了数学建模的学习对我们来讲究竟有多么重要，数学在实际生活中的地位如何，其实数学在实际生活中的应用无处不在，也许它就在你的身边

我曾经遇到过一个问题，旅客在车站候车室等候检票，并且排队的旅客按照一定的速度在增加，检票的速度一定，当车站开放一个检票口，需用半个小时可将待检旅客全部检票进站；同时开放两个检票口，只需十分钟便可将旅客全部进站，现有一班增开列车过境载客，必须在5分钟内旅客全部检票进站，问此车站至少要同时开放几个检票口？

分析：(1)寻求数量关系以及涉及的量：原排队人数，旅客按一定速度增加的人数，每个检票口检票的速度。

(2)给出各量的数学表示：设检票开始时等候检票的旅客人数为x人，排队队伍每分钟增加y人，每个检票口每分钟检票z人，最少同时开n个检票口，就可在5分钟旅客全部进站。(3)将问题内容转化为数学问题—数学建模：开放一个检票口，需半个小时检完，则x+3y= z ①开放两个检票口，需10分钟检完，则x+10y=2 10z ②开放n个检票口，最多需5分钟检完，则x+5y=n 5z ③解①②得：x=15z；y=0.5z 代入③中，得，∴ n=4.所以需要最少开四个检票口 我等理解了数学建模不能离开社会实际问题，更不能离开我们的学习范畴，并能够开拓我们学生的视野。

1、只有经历这样的探索过程，数学的思想、方法才能沉积、凝聚，从而使知识具有更大的智慧价值。动手实践、自主探索与合作交流是学生学习数学的重要方式。学生的数学学习活动应当是一个主动、活泼的、生动和富有个性的过程。因此，在学习时我们要尽量的自主探索、合作交流，对学习过程、学习材料、学习发现主动归纳、提升，力求建构出人人都能理解的数学模型。

2、我们应该明白我们的老师不应只是“讲演者”，而应不时扮演下列角色：参谋——提一些求解的建议，提供可参考的信息，但并不代替我们做出决断。

3、2、数学建模对教师、对学生都有一个逐步的学习和适应的过程。我想老师在设计数学建模活动时，应该会特别考虑学生的实际能力和水平，起始点要低，形式应有利于更多的学生能参与。在开始的教学中，在讲解知识的同时有意识地介绍知识的应用背景，在数学模型的应用环节进行比较多的训练；然后逐步扩展到让学生用已有的数学知识解释一些实际结果，描述一些实际现象，模仿地解决一些比较确定的应用问题；再到独立地解决教师提供的数学应用问题和建模问题；最后发展成能独立地发现、提出一些实际问题，并能用数学建模的方法解决它。

3、由于知识产生和发展过程本身就蕴含着丰富的数学建模思想，因此老师既要重视实际问题背景的分析、参数的简化、假设的约定，还要重视分析数学模型建立的原理、过程，数学知识、方法的转化、应用，不能仅仅讲授数学建模结果，忽略数学建模的建立过程。

4、数学应用与数学建模的目的并不是仅仅为了给学生扩充大量的数学课外知识，也不是仅仅为了解决一些具体问题，而是要培养学生的应用意识，提高学生数学能力和数学素质。因此我们不应该沿用老师讲题、学生模仿练习的套路，而应该重过程、重参与，从小培养学

数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库，培养学生应用数学的意识和能力也已经成为数学教学的一个重要方面。而应用数学去解决各类实际问题就必须建立数学模型。小学数学教学的过程其实就是教师引导学生不断建模和用模的过程。因此，用建模思想指导小学数学教学显得愈发重要。

第五篇：数学建模心得

数学建模体会

大一的时候怀着对数学的热爱我参加了数模协会，然后又以比较优异的成绩参加了暑期培训，在暑期培训中我付出了很多，曾想到放弃，但看到队友们都还在努力奋斗，我坚持了下来，并且参加了全国赛，虽然结果我们也没有拿到奖，但我觉得重要的是在这个过程中我学到了许多，也收获了许多，正如许多辅导老师说的那样“一次参赛，终生受益”。

数学建模不同于一般数学竞赛，它强调我们运用所学的数学（甚至其他学科）知识去解决实际问题，要求我们具有很强的分析问题和解决问题的能力以及团队合作精神，它对于我们来说是一种综合性的训练。也是我们大学生的一次实践活动。从这当中我学到了很多：

自学能力的提高：数学建模本生就要求参赛者对知识现学现用的能力。暑期培训中老师讲了很多以前没有见过数学建模的知识，但由于我们大一底子薄，连线性代数都还没来得及学，老师讲的很多都没听明白，这就要求我们自己课后运用网络，参考了大量资料，去消化老师讲的内容，而且数学建模本生就是一门跨多个学科的课程，老师讲的在实际竞赛中不完全就用得上，比如这次竞赛中关于汽车制动方案，之前我们三个人对车辆结构根本就不了解，我们就去图书馆找，上internet搜寻。这样一来，相应的能力在潜移默化中就得到了提高。

计算机运用能力的提高：要写好一篇的论文，首先必须学会word文档的排版，而遇到题目中给出的大量数据又有要求我们用excell去处理，对于大量的运算也要求我们用相应的数学软件去编程实现，对于遇到不懂的问题又要用网络去查找相关文献资料。这些都要求我们具有较强的计算机运用能力。

团队合作能力的提高：“团队精神”这个词很时髦，大家通过各种途径接触过很多，可是我真正体会到它的重要性还是在参加建模之后。数学建模强调：“1+1+1=1”，建模比赛是以三人组成一队一起参加的，这样设置的初衷就是为了建立队员之间的相互信任关系培养队员的相互协作能力。比赛要求参赛队在三天之内对所给的问题提出一个较为完整的解决方案，并以论文的形式打印上交，这么大的工作量仅仅依靠一两个人的“聪明才智”是很难在规定时间里完成的，只有合三人之力，才能够顺利地给出一个较好的结果来。认识到团队精神的重要性对于即将面临就业选择的莘莘学子无疑是大有裨益的。

通过数学建模还结识了一些志同道合的朋友，这也算是一笔巨大的财富吧。

总之，数模带给我们的决不是一次成功的解题以及由此而得来的荣誉，更重要的是个人综合素质和创新能力的提高。