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一、数学建模的模型改进怎么写
1、主要就是先说一下所建立模型的优点和缺点，然后跟据模型缺点结合据具体情况进行模型的优化，比如说模型有的地方假设的不合理，或者是与实际结合的不好，就把不合理的地方改合理了，算法有缺陷的就把算法改改，这部分的篇幅无需太多，大概提一下就行了。不知道具体的问题是什么，所以只能给个大概写法。
2、建模时一定要把摘要写好。给你粘上我建模时的模型改进那一段你参考一下吧，希望对你有帮助（七、模型改进我们这个模型，对成本和售价的假设是静态的，成本和售价不随时间变化而变化。
3、这种假设只是为了解题的方便，模型进一步完善就要把成本和售价动态化，更接近与实际，得到的利润也更准确更具有说服力。
4、在建模的时候，忽略了政府的宏观调控对价格的影响，事实上，每个月能购买到的机箱数量也不一定是充足的所以每月购买的机箱数也是一个动态变量，模型的改进也要考虑政策的影响。
5、模型的改进就是考虑周期成本和政府政策）
二、用什么方法可以让文章自动生成摘要
自动生成文章摘要是自然语言处理中的一个重要应用，通常有以下几种方法：
1.抽取式摘要：该方法通过自动抽取文本中的重要句子或关键词来生成摘要。简单来说，就是找出文本中最重要、最能概括文章主题的句子或关键词，组成文章摘要。这种方法的优点是简单、易于实现，但缺点是生成的摘要有时会比较生硬、不够流畅。
2.统计式摘要：该方法利用统计学方法来评估文本中的词语权重，然后根据权重对文本进行划分、排序，来生成摘要。常用的统计学方法包括TF-IDF算法、文本密度等。这种方法的优点是生成的摘要可以较好地反映文本的主题，但缺点是对于句子和关键词的抽取技术要求较高，并且对于长文本来说，效果可能不佳。
3.序列到序列模型：这是一种基于深度学习的方法，通过机器学习模型来预测摘要的生成方式，从而生成高质量摘要。这种方法需要训练大量数据，并且模型参数较多，需要消耗大量计算资源，但是生成的文字质量通常比前两种方法要好。
以上三种方法各有优劣，并且适用范围也不尽相同，建议根据场景和需求选择最适合的方法。
三、如何构建模型论文
1、确定研究问题：首先需要明确研究的问题和目标，包括研究的背景、研究的目的、研究的对象等。
2、收集文献：需要查阅相关的文献资料，了解前人的研究成果和方法，为构建模型提供参考。
3、选择适当的方法：根据研究问题的特点和研究对象的性质，选择适当的方法进行分析和建模。
4、建立模型：在确定了研究方法后，需要根据研究问题，通过数学模型等方法建立模型。
5、实验和数据分析：根据模型建立的方法，进行实验和数据分析，得出相应的结论。
6、撰写论文：根据研究结果，撰写模型论文。论文结构一般包括封面、摘要、引言、相关研究文献综述、模型建立、实验和数据分析、结论等部分。
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