王增波等

摘要：在归纳数学建模竞赛历年试题求解方法的基础上，从数据分析、插值与拟合、数据仿真和回归分析4个方面总结了数据处理方法和数学软件在数据建模竞赛中的应用，可为数学建模中合理选择数据处理方法提供参考借鉴。

关键词：数学建模； 数据处理； 数学软件； Matlab； SPSS

DOIDOI：10.11907/rjdk.143753

中图分类号：TP434

文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2015）001020002

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数学建模通过数学语言对实际问题进行简化、抽象和描述，建立一个可以求解的数学模型，利用计算机软件对该数学模型进行分析和求解，并对求解出的结果进行分析和检验，最终找到解决实际问题的方案。在数学建模过程中，大量实验数据需要处理，需要利用计算机软件来辅助快速整理和分析，这一过程即为数据建模中的数据处理。必须利用一定处理方法从实验数据中提炼出其内在规律，甚至可以把表面上看起来毫无关联的数据联系在一起。

在模型建立初期，通过一定数据处理方法可以分析出问题所描述的模型变量之间的关系，形成初步计划。部分模型可以利用统计方法从大量的实验数据中直接建立，例如回归分析法和时序分析法等。实际建模中，亦可直接利用实验数据估计出模型参数值，或利用数据进行模型检验，用所建立模型计算理论值与实际数据之间的误差。数据处理是建模的关键，直接影响数学建模的效率和结果。本文着重介绍常用数据处理方法及数学软件在数学建模竞赛中的具体应用。……