1，用模糊数学解决建模问题没数据怎么办

模糊数学解决建模问题主要是指标的建立和数据的搜索，关键还是数据搜索的精确性，这也是比较麻烦的，有时候三天建模时间有一天半都花在数据的搜索上

用模糊数学解决建模问题没数据怎么办

2，数学建模 怎么用数据挖掘的方法填补图中无的数据

离散用随机森林填充，连续用回归，缺失太多直接丢。相关性不大的话丢掉看下效果。
可以通过拟合，插值来实现，或根据实际情况自己编，建模主要得到规律性的东西，所以数据造点假没问题

数学建模 怎么用数据挖掘的方法填补图中无的数据

3，数学建模无规律数据处理方法

这个分为四组，水泥厂1，2, 3, 4，分别关于年份做线性拟合，或者线性插值也行，就可以找出规律，即有个近似的函数表达式啊，然后根据函数关系式就可以的预测2012年的数据了，对了你做线性拟合时，注意把年份的数据取对数，因为太大，拟合时可能会产生比较大的误差，且不利于计算！
多看看别人的优秀论文 和数学建模算法

数学建模无规律数据处理方法

4，数学建模数据缺失怎么建立预测模型

看看你数据量有多大，如果数据量大占缺失数据占比不大的话，那就做个灰色把数据补上就行，如果数据量很少，还缺失数据的话，没办法，不管怎么处理都会加大误差，反正都是要补齐数据的，你就灰色补齐就行了，如果时间性不强，就指数平滑或者移动平均
看了下国家统计局的，cpi和ppi就出到1月份的，将八类构成cpi的数据，ppi类似参考， 将这些变量放在一起建立模型自己看下，然后用eviews软件进行预测，数据输入可以自己建立模型的。 然后看下，模型的拟合优度如何，并对该模型进行多重共线检验。

5，数学建模中对缺省数据如何处理

那要看是什么数据缺省了。如果是在数据统计模型中（比如一年中某工厂零件的销量的一个表格数据中缺省几个月份的数据）那就要插值拟合；如果是在分析实际问题中（比如在解决交通管理问题中涉及到街道的车流量，车速，汽车的加速度等实际数据）就要或上网查资料，或实际调查，或理论分析了。你也在辛苦建模呢？ 希望对你有帮助。
我喜欢用excel，你一定不知道，excel比我们想象的要有用多了。一般的话，我都是先用excel处理一部分，把所有指标数据都有规律的排好，然后放到txt文档中，再然后就是c或者matlab的工作了，用程序计算，才不会多走很多弯路……
缺的不多的情况下，用前后两位的平均数，也不一定非要挨着。插值拟合都可以。如果缺的太多的话，补起来也不是很有意义。
只能具体情况具体分析，没有固定的方法。

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