数学建模大赛优秀论文.rar 本文通过对某公园近两年内被运出的某种动物的年龄和性别的数据进行统计分析，并针对题目的四个问题分别建立了符合实际的数学模型，在模型的求解过程中，应用C语言进行编程调试，通过统计学软件SAS，数学软件MATLAB等计算工具，编写相应的程序，对建立的模型进行求解，得出了符合实际的结果。

：基于统计学原理的传统的民航客运量预测方法难以预测动态数据的内在结构和复杂特 性。为了提高民航客运量预测的准确性，利用人工神经网络对非线性系统的函数所具有的以任意精度逼近的良好特性，选用RBF 神经网络为模型并利用MATLAB 编程实现了对民航客运量的准确预测。本文介绍了RBF 神经网络MATLAB 的相关知识，并以民航客运量的1978 年至2007 年的实际数据为例进行RBF 神经网络的训练与测试，实验结果表明，将RBF神经网络与MATLAB 结合运用在民航客运量预测中具有可行性，预测精度更高