数学建模用excel解题怎么写论文

数学建模用Excel解题怎么写论文

简洁回答： 数学建模用Excel解题的论文写作应包括：问题描述、假设与定义、模型建立、数据输入与处理、模型求解、结果分析与讨论、结论与展望。 其中，模型建立是核心部分，需要详细描述建模过程和选择的模型类型。

详细描述： 在数学建模论文中，模型建立是最重要的部分。这一步骤包括根据问题的实际情况选择合适的数学模型，如线性回归模型、时间序列模型或优化模型。详细描述模型的假设条件、数学表达式及其推导过程，并解释选择该模型的理由。

一、问题描述

在数学建模的论文中，问题描述部分是论文的开端，主要目的是清晰地陈述所研究的问题。这一部分应包括问题的背景、研究意义和具体的问题陈述。

1. 背景和意义

背景部分介绍研究问题的现实背景和理论背景。现实背景说明问题在实际生活中的重要性及其应用场景，如经济预测、资源分配、工程设计等。理论背景则解释相关研究领域的现状和已有研究成果，指出当前研究的不足之处。

2. 具体问题陈述

具体问题陈述要明确提出要解决的问题，通常包括以下几个方面：

问题的具体内容：详细描述要解决的问题，如预测未来某产品的销量、优化某系统的运行效率等。
研究目标：说明研究的最终目标，如提高预测精度、降低运行成本等。

二、假设与定义

在建立数学模型之前，需要对问题进行一定的简化和抽象，这就需要做出一些假设和定义。这部分内容可以帮助读者理解模型的前提条件和基础。

1. 基本假设

基本假设是对研究问题进行简化的必要步骤，它能够帮助我们在复杂的现实问题中抓住主要矛盾。基本假设通常包括以下几个方面：

系统稳定性假设：假设系统在研究期间内是稳定的，不会发生大的变化。
变量独立性假设：假设各个变量之间是独立的，便于模型的简化和计算。
数据可靠性假设：假设所使用的数据是准确和可靠的，没有误差。

2. 变量定义

变量定义是对模型中各个变量的解释和说明。变量定义应尽量简洁明了，方便读者理解。通常包括以下内容：

决策变量：模型中需要确定的变量，如生产量、库存量等。
参数变量：模型中已知的变量，如需求量、生产成本等。

三、模型建立

模型建立是论文的核心部分，需要详细描述建模过程和所选择的模型类型。模型的选择应基于问题的实际情况和研究目标。

1. 模型选择

模型选择是根据问题的特点和研究目标选择合适的数学模型。常见的数学模型包括：

线性回归模型：用于预测连续型变量，如销量预测、价格预测等。
时间序列模型：用于分析和预测时间序列数据，如股票价格、气温变化等。
优化模型：用于求解最优决策问题，如资源分配、生产调度等。

2. 数学表达式

数学表达式是对模型的具体描述，通常包括以下几个部分：

目标函数：描述模型的目标，如最小化成本、最大化利润等。
约束条件：描述模型的限制条件，如资源有限、时间限制等。

四、数据输入与处理

数据输入与处理是模型求解的基础，需要对数据进行清洗、整理和预处理，确保数据的准确性和可靠性。

1. 数据来源

数据来源是指数据的获取途径，如公开数据、实验数据、调查数据等。数据的质量直接影响到模型的准确性和可靠性。

2. 数据预处理

数据预处理是对原始数据进行清洗、整理和转换的过程，主要包括以下几个步骤：

数据清洗：去除数据中的噪声和异常值，确保数据的准确性。
数据整理：对数据进行分类和排序，便于后续分析和处理。
数据转换：将数据转换为模型所需的格式，如归一化处理、离散化处理等。

五、模型求解

模型求解是利用Excel进行计算和分析的过程，通常包括公式计算、图表展示和结果分析等。

1. 公式计算

公式计算是利用Excel中的公式功能进行模型求解的过程。Excel中提供了丰富的公式和函数，可以方便地进行各种数学计算和分析。常用的公式和函数包括：

SUM：求和函数，用于计算总和。
AVERAGE：平均值函数，用于计算平均值。
LINEST：线性回归函数，用于进行线性回归分析。
SOLVER：规划求解工具，用于求解优化问题。

2. 图表展示

图表展示是利用Excel中的图表功能对数据进行可视化展示的过程。通过图表可以直观地展示数据的变化趋势和模型的计算结果，便于分析和解释。常用的图表类型包括：

折线图：用于展示时间序列数据的变化趋势。
柱状图：用于比较不同类别的数据。
散点图：用于展示变量之间的关系。

六、结果分析与讨论

结果分析与讨论是对模型求解结果进行解释和分析的过程，包括结果的合理性分析、敏感性分析和模型的改进建议等。

1. 结果合理性分析

结果合理性分析是对模型求解结果的合理性进行检验和解释。主要包括以下几个方面：

结果解释：对模型求解结果进行详细解释，说明结果的含义和实际意义。
结果检验：对模型求解结果进行检验，验证结果的准确性和可靠性。

2. 敏感性分析

敏感性分析是对模型中各个参数对结果的影响进行分析的过程。通过敏感性分析可以了解模型对各个参数的敏感程度，识别出对结果影响较大的关键参数。常用的方法包括：

单变量敏感性分析：逐个改变各个参数，观察结果的变化情况。
多变量敏感性分析：同时改变多个参数，观察结果的变化情况。

3. 模型改进建议

模型改进建议是对模型的不足之处提出改进措施和建议。通过对模型的改进可以提高模型的准确性和可靠性。常见的改进措施包括：

增加新的变量：引入新的变量，丰富模型的描述能力。
改进模型结构：优化模型结构，简化计算过程。
提高数据质量：获取更多的高质量数据，提高模型的预测精度。

七、结论与展望

结论与展望是论文的总结部分，主要包括研究的主要结论、研究的局限性和未来的研究方向。

1. 主要结论

主要结论是对研究结果的总结和概括，通常包括以下几个方面：

研究成果：总结研究的主要成果和贡献。
研究的实际意义：说明研究的实际应用价值和意义。

2. 研究局限性

研究局限性是对研究中存在的不足和局限进行说明。通常包括数据的局限性、模型的局限性和方法的局限性等。

3. 未来研究方向

未来研究方向是对后续研究的建议和展望。通过总结研究中的不足和局限，可以提出未来研究的改进方向和研究重点。常见的研究方向包括：

引入新的数据源：获取更多的高质量数据，提高模型的准确性。
改进模型结构：优化模型结构，提高模型的计算效率。
应用新的方法：引入新的数学方法和工具，丰富研究手段。

通过以上几个部分的详细描述，可以全面、系统地介绍数学建模用Excel解题的论文写作过程。在撰写过程中，需要注意论文的逻辑性和连贯性，确保各个部分之间的紧密联系。同时，要注重论文的格式和排版，确保论文的专业性和规范性。