2021年中国高校大数据挑战赛-思路发布-思路开源-提供部分程序

Posted 2021-11-22 数模孵化园

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免费思路，白嫖基地，比赛思路发word版，允许售卖

 

下面是百种算法整理

 《Matlab系列教程》，特别要看下怎么导入函数工具箱

https://mp.weixin.qq.com/mp/homepage?__biz=MzU0OTEyNjAyMQ==&hid=23&sn=c93b900ce00f44a78d21354c4864e670&scene=18&uin=&key=&devicetype=Windows+10+x64&version=63030532&lang=zh_CN&ascene=7&fontgear=2

《python系列教程》，内有爬虫教程，一定要看

https://mp.weixin.qq.com/mp/homepage?__biz=MzU0OTEyNjAyMQ==&hid=24&sn=f134d916c434f6687475044803f4ce46&scene=18&uin=&key=&devicetype=Windows+10+x64&version=63030532&lang=zh_CN&ascene=7&fontgear=2

《元胞自动机教程》

https://mp.weixin.qq.com/s/piKk8NPNmGvlsw1Llqhbjw

《论文写作教程》

https://mp.weixin.qq.com/s/DIhQBVyWXJ__0n-S1R499g

《Matlab函数工具箱》

https://mp.weixin.qq.com/s/58XLd9v9ef341pkU0bkY-A

以下算法可以用来确定指标和研究对象关系式，可添加非线性自变量集例如[x²,x1x2,ln(x)...]等，如果是要做预测，那么先单独对自变量进行预测，然后再代入关系式算的研究对象的值

《Lasso回归》

https://mp.weixin.qq.com/s/F5Kp7Lj1CZSYnhlldPOtXA

《逐步回归》

https://mp.weixin.qq.com/s/Kc-k9e4H5OrjOjwrRelc-g

《最小二乘与非线性最小二乘》

https://mp.weixin.qq.com/s/cO-6bB0tubkZq_ieAY00fA

《岭回归》

https://mp.weixin.qq.com/s/v2wYIE9rKzWw0fUn4yBMXg

以下算法为可做一维数据预测，其中粒子滤波算法需要先确定关系式和初始参数，三次指数平滑法三个参数目前发现这三组比较好用[0.1 0.5 0.3]、[0.5 0.5 0.3]、[0.7 0.5 0.3]

《粒子滤波算法》

https://mp.weixin.qq.com/s/6wZ5KuYFi6epeLvylUl9xg

《缺失数据预测问题》，这是粒子滤波算法补充用法

https://mp.weixin.qq.com/s/jrixsoKHRS6-slGkom_FYg

《三次指数平滑法》

https://mp.weixin.qq.com/s/b_PwHldpxWRQWJJGnZ1w1Q

这两个神经网络，可以将自变量集进行训练然后预测因变量数据，也可以这么来排版一维数据，然后进行一维数据的预测

《RBF神经网络》

https://mp.weixin.qq.com/s/NwMUxGErMExcdUAmQRUDFg

《BP神经网络》

https://mp.weixin.qq.com/s/w-YDuPgs6YdzpL9oTxzO3g

这是一个S型模型公式，也是一个二分类算法，如果曲线呈S型，可以用来拟合曲线

《Logistic回归》

https://mp.weixin.qq.com/s/H8BvovP5qTBtQLUMNvSV9Q

下面是一些经典的神经网络分类算法

《GRNN神经网络》

https://mp.weixin.qq.com/s/wj84qbgXlLVWXaG05oeMFg

《PNN神经网络》

https://mp.weixin.qq.com/s/6gEuuBp-guTRe89QUJIkYQ

这是一个数字动力学预测算法，其中我加了周期计算公式，可以用来预测数字后续发生的情况

《马尔可夫预测》

https://mp.weixin.qq.com/s/3cjTEZpsfpIDJI1JmmegcQ

这是一些分类算法

《随机森林》

https://mp.weixin.qq.com/s/HZBRZ8CquEO-gfUUOpauGw

《决策树划分点部分》，随机森林可以说是建立了很多决策树，从中选择最好的一个作为训练结果，可以看一下基础理论部分，好吹牛

《决策树划分点部分》

https://mp.weixin.qq.com/s/63oo8-W05RFFHL82xLzv9g

《FCM聚类》，这个算法中的J函数一定要重点看下，在一些选址问题上可以用来当做目标函数

https://mp.weixin.qq.com/s/XkGyYCMh6MZaqIfo5AE3eQ

《K-means聚类》

https://mp.weixin.qq.com/s/Rws7ZmggQqGQ-5Y_G-XLSQ

《KNN分类算法》

https://mp.weixin.qq.com/s/CQVqjD7c39X-KzphKrJRUw

《DBSCAN聚类》

https://mp.weixin.qq.com/s/5qAg0vDvuSOU1JNLiBmRDA

《层次聚类》

https://mp.weixin.qq.com/s/IT7X1WyUloM4-jMioVV39Q

这是有一些相关性的算法

《三大相关系数法(Pearson/Kendall/Spearman)》

https://mp.weixin.qq.com/s/WOXpAd_FnHuNrkq3KJ16gA

《余弦相似度》

https://mp.weixin.qq.com/s/rQWR2aA6fa0cwr8t6Dcv6g

《Jaccard相似系数》

https://mp.weixin.qq.com/s/XUx8U-PqV9_7wOAMkda3kw

《对数似然相似度》

https://mp.weixin.qq.com/s/fh1dM2wC7nE5BSL9MVEx5g

这是一些常用的评价算法，但切记别说拿神经网络做评价，但是可以说是用来做等级划分

《数据包络评价》，产出/投入的评价

https://mp.weixin.qq.com/s/b5BpwkZ3rzVFThsapQx25g

《层次分析》，主观评价，都是你说了算

https://mp.weixin.qq.com/s/tuGwG-sn0dvD59NkwHuxFg

《模糊综合评价》，主观评价，都是你说了算

https://mp.weixin.qq.com/s/36Jz1JZFNFSPgk_XDa_TWA

《秩和比综合评价法》，基于矩阵秩来进行评价

https://mp.weixin.qq.com/s/ctZxgH_9Xq5LJXREoJgQJQ

《Topsis评价法》，逼近理想解的排序方法

https://mp.weixin.qq.com/s/7aT-vvxj9rekttk7HAVqKg

这个投影寻踪不一般，出场就需要智能优化算法大哥陪同

《基于模拟退火优化的投影寻踪算法》

https://mp.weixin.qq.com/s/mDZ_tbWI6-5vcu7jqg3Z2Q

《基于粒子群优化的投影寻踪算法》

https://mp.weixin.qq.com/s/ZStZJYYwP2uJOF0z8A16ww

《聪明的鲨鱼优化的投影寻踪算法》（自创的优化算法）

https://mp.weixin.qq.com/s/5QN08uX8wiLBk22f4hevbw

其实评价题我们可以用多种评价算法进行评价，最后再用一个综合性的算法整合下，这样能体现我们的工作量很足

《模糊Boeda组合评价模型》

https://mp.weixin.qq.com/s/UuaxCm9JFIj-z7o3-pXPvg

当然也可以通过下面这种公式进行整合评价

方差分析，单因素、双因素、以及不均匀样本的方差分析都在这，其实网上说的多因素方差分析就是依次将指标进行单因素方差分析，这个算法主要是计算正交试验中某些指标是否对结果构成显著影响

《方差分析》

https://mp.weixin.qq.com/s/s9WBXuGmuxGWmic7tpYqkw

关于降维问题，请先看一下这篇文章

《聚类算法降维问题》

https://mp.weixin.qq.com/s/KH3BjrIrLXJO2-QORIk1Gg

再来理解一下主成分分析，一定不要乱用算法，网上很多种说法会误导你们

《主成分分析》

https://mp.weixin.qq.com/s/iReBxI2u6jeoaOng1v15bg

关于降维方面，还有一个降维函数工具箱drtoolbox，函数工具箱

 - Principal Component Analysis ('PCA')

 - Linear Discriminant Analysis ('LDA')

 - Independent Component Analysis ('ICA')

 - Multidimensional scaling ('MDS')

 - Isomap ('Isomap')

 - Landmark Isomap ('LandmarkIsomap')

 - Locally Linear Embedding ('LLE')

 - Locally Linear Coordination ('LLC')

 - Laplacian Eigenmaps ('Laplacian')

 - Hessian LLE ('HessianLLE')

 - Local Tangent Space Alignment ('LTSA')

 - Diffusion maps ('DiffusionMaps')

 - Kernel PCA ('KernelPCA')

 - Generalized Discriminant Analysis ('KernelLDA')

 - Stochastic Neighbor Embedding ('SNE')

 - Neighborhood Preserving Embedding ('NPE')

 - Linearity Preserving Projection ('LPP')

 - Stochastic Proximity Embedding ('SPE')

 - Linear Local Tangent Space Alignment ('LLTSA')

 - Simple PCA ('SPCA')

 - Conformal Eigenmaps ('CCA', implemented as an extension of LLE)

 - Maximum Variance Unfolding ('MVU', implemented as an extension of LLE)

 - Fast Maximum Variance Unfolding ('FastMVU')

 - Autoencoders using RBM pretraining ('AutoEncoder')

 - Autoencoders using evolutionary optimization ('AutoEncoderEA')

一共25种算法，还愁找不到降维算法吗，但是在使用算法前一定要查一下算法适用什么问题

函数工具箱下载链接

https://mp.weixin.qq.com/s/58XLd9v9ef341pkU0bkY-A

在股票投资风险中，这个指数可以起一个很好地参考

《Lyapunov指数》

https://mp.weixin.qq.com/s/_zUXiXRKuFp8qHKTKgI9gg

优化算法不多说，强烈先推荐自创的几个算法，没有发期刊，赛后可以拿去发下期刊

《聪明的狼(狼群算法的改进)——函数寻优》

https://mp.weixin.qq.com/s/UwY67QTJD0ojznLtyAPzyw

《狼群算法概念及改进》，这是优化算法一个改进的念想，可以浏览下

https://mp.weixin.qq.com/s/3YIY-eENftLvMcLoZv_FXA

《聪明的鲨鱼-二维函数寻优》

https://mp.weixin.qq.com/s/GmvHwGjzrpoP0NzamIChNg

《聪明的鲨鱼-高维函数寻优》，这个程序修改成了通用的了，只需要调整少部分程序

https://mp.weixin.qq.com/s/N3VJoDNUueewxRvOU_h_Xg

下面补充了优化算法的两种用法

《智能优化算法多目标寻优补充》

https://mp.weixin.qq.com/s/Zw-XtMNrIHvILzpy6_cBUg

《强化学习对优化算法改进》

https://mp.weixin.qq.com/s/tulGpLfyP4sgIysIlhEHDQ

下面是其他经典的优化算法

《蚁群算法——最短路》

https://mp.weixin.qq.com/s/FPTYxEo169RSYs92q6gQHw

《蝙蝠算法——函数寻优》

https://mp.weixin.qq.com/s/EzKr2yACIKRJPp682ht7Hg

《遗传算法——函数寻优》

https://mp.weixin.qq.com/s/0ZUIZbKZMAt6EsoqzSfvzQ

《蒙特卡洛随机模拟》，一般高维的寻优问题，可以先用蒙特卡洛全局随机模拟，确定下最优值分布大致区域，再通过其他优化算法进行寻优

https://mp.weixin.qq.com/s/BBAGOpBVlZfAGSZHEGNONA

《免疫算法——选址》

https://mp.weixin.qq.com/s/PzNq0HVcFQCqBHS4VZ6-MA

《模拟退火算法——函数寻优》

https://mp.weixin.qq.com/s/YPXunOIpOw2uwE7ubC8LbQ

《粒子群——函数寻优》

https://mp.weixin.qq.com/s/KxYYbcBVG0j_IFEbiBDIoQ

《非支配排序Ⅱ——多目标寻优》

https://mp.weixin.qq.com/s/nvYlDOVSWqpmkGI4EHBstA

《量子遗传算法——函数寻优》

https://mp.weixin.qq.com/s/A5YYl_AJLw58EfOq3hRJ9g

这是一些图论算法，用于求两点之间最短路径距离的，在一些规划问题上，下面方法可以用来构建类似的距离矩阵，然后会作为基础数据参与后续的寻优

《Floyd算法》

https://mp.weixin.qq.com/s/U_1T2zvCOVhJk5G5MXQOng

《最小生成树避圈法》

https://mp.weixin.qq.com/s/iBuDU27Qpb-TP37yHB3nDg

《Dijkstra算法》

https://mp.weixin.qq.com/s/09S-roJufhhAx-Of8ntRzw

这是一些图像处理算法

《PCA图像压缩》，主要用于图像识别前的预处理

https://mp.weixin.qq.com/s/_xIIK8EDYfJq563ZTE6UOA

《简单图像处理》，基本的灰度化、均衡化、二值化操作

https://mp.weixin.qq.com/s/W9t2f6HP-lNz0LQ_By-oEg

《拉普拉斯金字塔》，图像的增强，其实高斯金字塔就是这个函数imresize可以实现图像的缩放

https://mp.weixin.qq.com/s/9_lCAOV3FCOSH5HE76I-CQ

这里还有一些其他的算法，可能会很重要

《一个填充缺失值的函数》，万能的缺失值补充函数fillmissing

https://mp.weixin.qq.com/s/S0pZn6TXoYswFJeMMLB5Bg

《LOF异常数据检测算法》，异常数据检测，其中的k是要参考周围的多少个点，会影响局部密度的计算，从而影响最后的结果。除了用于异常检测，其中的局部密度公式可以用来体现其他问题例如社会单元分布的合理性、人口分布的饱和性等等

https://mp.weixin.qq.com/s/tiZ9puOCRfx4gVn1iWjK3Q

《词云图》，包含了分词、字符串匹配等一些基本字符串处理的语法

https://mp.weixin.qq.com/s/umav34rAmPdFLr8GkF0cmQ

《协同过滤推荐算法》，用来补充缺失值，当做机器学习去识别类别，针对不同的人群推荐合适的商品等等用法

https://mp.weixin.qq.com/s/j1rTWLW8aRWLRNsqwfvsDA

《博弈论》，应用的领域还是挺多的

https://mp.weixin.qq.com/s/uU5GCBF08PpDluHpBh7fAA

《时延&嵌入维计算》，这是混沌理论中很重要的两个参数，对于《Lyapunov指数》也很重要

https://mp.weixin.qq.com/s/BpOgj4Blee1Mwxd5nwZU8Q

下面链接中的书籍，会把一些好算法列举出来，其他的就自己啃啃目录，相信很多人都裸赛，裸赛也有裸赛的准备，至少要知道知识哪里有

链接：https://pan.baidu.com/s/17v-I1yEVR0PxkhQMWgEcbA

提取码：jx57

如果到了比赛软件还不会的，等着被队友打吧

如果有金融题，先在这三本书里找找

《MATLAB金融计算PDF带随书源码》、《金融数量分析基于matlab编程》、《量化投资以MATLAB为工具》：二叉树、三叉树、期权定价、组合投资、一些移动平均法、BS模型、KVM模型、K线等

如果有图像题，可以这几本

《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》完整版书籍(含代码)、《精通MATLAB图像处理》、《详解MATLAB数字图像处理》：图像增强、去噪等等处理应有尽有

信号处理也是一样的，看这几本，重点了解小波分析还有时频相关内容

《MATLAB数字信号处理85个实用案例精讲入门到进阶》、《MATLAB在语音信号分析与合成中的应用》、《数字信号处理及其MATLAB实现》、《数字语音处理及MATLAB仿真》、《MATLAB在振动信号处理中的应用》

优化算法更多算法和用法看这本书，也有一些案例

《MATLAB智能算法30个案例分析第二版》

如果遇上了可以用上元胞自动机的仿真模拟，可以先看看公众号的元胞自动机教程，这里也有一些案例

除了人员疏散和城市规划，其余都是原创于群主，欢迎私聊qq：1033312671

神经网络目前只整理了几种，还想用其他神经网络的参考这本书

《MATLAB神经网络43个案例分析》

下面是一些专业性的书籍，特别是有限元和化学这两本书要重点了解下

《有限元方法及MATLAB编程》、《matlab与化学》

《雷达系统设计MATLAB仿真》

《数学物理方程的MATLAB解法与可视化》

《现代永磁同步电机控制原理及MATLAB仿真》

《博弈论》

《排队论基础与应用》

《MATLAB在时间序列分析中的应用》

《蒙特卡罗算法与matlab》

接下来是一些经典算法书籍，给你们罗列下书籍目录中比较重要的算法，为比赛常涉及到的方法或者模型。

《Matlab工具箱应用算法及程序苏金明编》：概率分布、方差分析、岭回归、稳健回归、二次响应面模型、决策树、t检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、多元方差分析、二次规划、多目标规划、篇微分方程数值解有关函数介绍

《Matlab数据分析方法》：逐步回归、判别分析、主成分、聚类分析、蒙特卡洛、BP神经网络

《Matlab数值分析与应用》：求解线性方程组合计算矩阵特征值的迭代法、拉格朗日插值法、牛顿插值法、Hermite插值、Hermite三次插值、三次样条插值、龙贝格求积公式、高斯-勒让德求积公式、求解常微分方程的函数dsolve、改进的欧拉公式、龙格-库塔法、ode23余ode45使用举例

《MATLAB统计分析与应用40个案例分析》：蒙特卡洛、t检验、卡方检验、F检验、U检验、Copula与相关性度量、方差分析、regress\\regstats\\robustifit\\nlinfit函数数据拟合、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、

《MATLAB在数学建模中的应用》：多项式拟合、整数规划、灰色预测、遗传算法、粒子群算法模拟退火算法、人工神经网络、小波分析

《高等应用数学问题的MATLAB求解》：Taylor/Fourier级数展开、中心差分法、单变量数值积分、双重积分、三重定积分、Laplace变换及其反变换、Fourier变换及其反变换、四阶定步长Runge-Kutta算法、方差分析、神经网络、遗传算法、小波变换

《精通MATLAB最优化计算》：无约束一维极值问题（黄金分割法、牛顿法、斐波那契法等）、无约束多维极值问题（最速下降法、共轭梯度法、信赖域法）、约束优化问题（罚函数法、复合形法）、线性规划（单纯形法）、0-1规划（分支定界法）、粒子群算法、遗传算法

《数理统计与MATLAB数据处理》：方差分析、偏最小二乘回归

《图解机器学习》：最小二乘、支持向量机、Bagging学习法、Logistic回归、主成分分析、核主成分分析、K均值聚类、核K均值聚类

《详解MATLAB在最优化计算中的应用》：整数规划（匈牙利算法）、非线性规划（黄金分割法、牛顿法、抛物线法）、二次规划（Wolfe算法）、网络最大流问题、最小费用最大流、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法

《数学建模算法与程序》：线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、M/M/s排队模型、层次分析、最小二乘、方差分析、稳定状态模型（Volterra模型）、常微分方程解法（欧拉法、龙格-库塔法）、差分方程模型（蛛网模型）、马尔科夫链、偏微分方程数值解、数据包络分析、模拟退火、遗传算法、禁忌搜索算法、蚁群算法、指数平滑法、自适应滤波法、平稳时间序列、ARIMA、灰色关联分析、灰色预测GM(1,N)和GM(0,N)模型、主成分分析、因子分析、判别分析、偏最小二乘法、支持向量机

剩下的是一些基础模型，有空可以看一看