### 2024年电工杯数学建模竞赛A题解析 #### 一、问题一 **1.1 问题分析** 本题旨在探讨不同情况下电力系统的经济运行问题，特别是考虑储能设施对系统经济性的影响。 - **第一问**：分析在没有储能的情况下，各园区的运行经济性。具体关注的指标包括购电量、弃风弃光电量、总供电成本以及单位电量平均供电成本，并进一步分析影响经济性的关键因素。 - **第二问**：分析在配置了50kW/100kWh储能设施后，各园区的运行经济性是否有所改善。此部分需制定储能设施的最优运行策略及购电计划，并解释原因。 - **第三问**：探讨50kW/100kWh储能方案是否是最优方案。如果不是，需要提出更优的储能功率、容量配置方案，并论证其优越性。 **1.2 第一问** **1.2.1 指标定义** - **购电量**：各园区从电网购买的电量总量。 - **弃风弃光电量**：由于电力过剩或传输限制等原因未能被利用的风能和太阳能发电量。 - **总供电成本**：园区供应电力的总成本，包括购电成本、发电成本等。 - **单位电量平均供电成本**：总供电成本除以总供电量得到的平均成本。 **1.2.2 结果计算** 基于提供的数据，通过计算各园区的购电量、弃风弃光电量等，得出每个园区的总供电成本和单位电量平均供电成本。 **1.2.3 关键因素分析** - **风电价格**：分析风电价格变动对各园区用电成本的影响。 - **光伏价格**：分析光伏价格变动对各园区用电成本的影响。 - **主电站电价**：分析主电站电价变动对各园区用电成本的影响。 **1.3 第二问** **1.3.1 模型建立** 在第一问的基础上，引入50kW/100kWh储能设施，建立优化模型。模型中的约束条件包括： - **SOC允许范围**：10%-90%； - **充/放电效率**：95%。 决策变量为储能策略，目标函数是使成本最低。 **1.3.2 算法求解** 采用合适的算法求解上述模型，例如线性规划、遗传算法等。 **1.3.3 求解结果** 比较配置储能前后各园区的运行经济性，评估储能设施对改善经济性的效果，并解释其原因。 **1.4 第三问** **1.4.1 模型建立** 在第二问的基础上，将储能设备容量配置方案作为决策变量之一，重新构建优化模型。 **1.4.2 计算结果** 求解优化模型，获得最佳的储能策略和容量配置方案，论证该方案相对于50kW/100kWh方案的优越性。 #### 二、问题二 **2.1 问题分析** 本题继续探讨电力系统的经济运行问题，重点关注不同参数变化对经济性的影响。 **2.2 第一问** **2.2.1 指标计算数据与代码** 提供了用于计算指标的具体数据以及相应的MATLAB代码示例。这部分主要涉及数据读取、处理及计算。 ```matlab % 代码示例 da1 = readtable("附件 1：第一题.xlsx", "VariableNamingRule", "preserve"); da2 = readtable("附件 2：第一题.xlsx", "VariableNamingRule", "preserve"); d1 = table2array(da1(:,2:4)); d2 = table2array(da2(2:25,2:7)); ``` 通过上述代码，我们可以读取Excel文件中的数据，并进行必要的计算和分析。 2024年电工杯数学建模竞赛A题主要考察参赛者在电力系统经济运行方面的数学建模能力，包括但不限于储能设施对系统经济性的影响分析、最优运行策略的制定等。通过对给定问题的深入分析和建模，可以有效地提升解决实际问题的能力。

华为杯研究生数学建模优秀参考论文总结 数学建模是一种将数学理论和方法应用于解决实际问题的过程。它涉及到数学、计算机科学、物理、工程等多个领域，旨在使用数学工具和方法来描述、分析和解决实际问题。华为杯研究生数学建模竞赛是一项面向研究生的数学建模竞赛，旨在提高研究生的数学建模能力和创新能力。 自2004年以来，华为杯研究生数学建模竞赛每年都会举办，吸引了来自全国各地的研究生参与。该竞赛的主要目的是为了培养研究生的数学建模能力、创新能力和团队协作能力。通过参与该竞赛，研究生可以提高自己的数学建模能力，提高解决实际问题的能力，并且能够与来自全国各地的研究生交流经验和想法。 优秀论文是该竞赛的重要组成部分，每年都会有许多优秀的论文被选出。这些论文涵盖了数学建模的多个方面，包括数学建模方法、算法设计、数据分析等。通过阅读这些论文，研究生可以学习到数学建模的最新方法和技术，提高自己的数学建模能力。 以下是华为杯研究生数学建模优秀参考论文的总结： 2004年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1cmP0iPdkf4yBxm4M5wAC6g提取码：xehl 该论文主要介绍了数学建模在实际问题解决中的应用，包括数学模型的建立、算法设计和数据分析等方面。 2005年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/17veh6dWdMx7F8UNZk2H77w提取码：cmfh 该论文主要介绍了数学建模在数据分析中的应用，包括数据预处理、特征工程和模型评估等方面。 2006年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1a3AQ6VRibcBtaAb-glZ_Lg提取码：9fc9 该论文主要介绍了数学建模在优化问题中的应用，包括线性规划、整数规划和动态规划等方面。 2007年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1rkdvvBeC8_55WALNhFCTBg提取码：x4kt 该论文主要介绍了数学建模在机器学习中的应用，包括监督学习、无监督学习和半监督学习等方面。 2008年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/16M_ZEuVtmsa0B5bjZY_p3g提取码：9xvt 该论文主要介绍了数学建模在计算机视觉中的应用，包括图像处理、对象识别和图像分割等方面。 2009年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1zqh0Sp7fFgWHNotMNXuL_Q提取码：34hz 该论文主要介绍了数学建模在自然语言处理中的应用，包括文本分析、情感分析和机器翻译等方面。 2010年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1m4DUWfkd0O_gmEUWFkJfMA提取码：4zfw 该论文主要介绍了数学建模在推荐系统中的应用，包括协同 Filtering、内容-based Filtering和混合推荐等方面。 2011年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1fKLKAeHfJj-NiU7aBzVOSg提取码：7vu7 该论文主要介绍了数学建模在数据挖掘中的应用，包括关联规则挖掘、分类和回归等方面。 2012年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1UQaLZEIlEiXnisu5adnIRA提取码：6tee 该论文主要介绍了数学建模在机器人学中的应用，包括机器人运动规划、机器人视觉和机器人 manipulation 等方面。 2013年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1iTjAC2el9KJSqx-tMjS07w提取码：8lu7 该论文主要介绍了数学建模在计算生物学中的应用，包括基因表达分析、蛋白质结构预测和基因调控网络等方面。 2014年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/120zFj_8vOoxETneYCSUqyA提取码：sjp6 该论文主要介绍了数学建模在金融工程中的应用，包括风险管理、投资组合优化和衍生品定价等方面。 2015年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1lxI1I3Ul6IYw5xa0IL7sTQ提取码：cbki 该论文主要介绍了数学建模在计算机网络中的应用，包括网络协议设计、网络优化和网络安全等方面。 2016年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1NU2mXOLRCChh8ZiIABvngw提取码：cgip 该论文主要介绍了数学建模在机器学习中的应用，包括深度学习、自然语言处理和计算机视觉等方面。 2017年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1vkOrBbex5XygL0IIAoEylg提取码：vyt5 该论文主要介绍了数学建模在数据科学中的应用，包括数据挖掘、数据可视化和数据分析等方面。 2018年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1lVLhic4apiYiMJGjcjwETg提取码：qsp8 该论文主要介绍了数学建模在人工智能中的应用，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等方面。 2019年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1RTvIBh1e6WIreSMg_jy99w提取码：t0qh 该论文主要介绍了数学建模在数据分析中的应用，包括数据预处理、数据可视化和数据挖掘等方面。 2020年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1dzL8XvkquzpTOGxmBZnOig提取码：c919 该论文主要介绍了数学建模在机器学习中的应用，包括监督学习、无监督学习和半监督学习等方面。 2021年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1Qb5wAO39HMVycMOoR8yJDg提取码：5yth 该论文主要介绍了数学建模在计算机网络中的应用，包括网络协议设计、网络优化和网络安全等方面。 2022年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1zpWz7pS72VvE-LLd2NA1-A提取码：ftbl 该论文主要介绍了数学建模在数据科学中的应用，包括数据挖掘、数据可视化和数据分析等方面。 通过阅读这些优秀论文，研究生可以学习到数学建模的最新方法和技术，提高自己的数学建模能力，并且能够与来自全国各地的研究生交流经验和想法。

2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 C 题 农作物的种植策略 完整参考论文

数学建模国赛论文模板word版，格式已调好，可直接编辑 含详细正文分析指导和模板，以及流程图概念图模板，直接填写内容，省去论文手的排版和分析烦恼： 2.1问题一的分析 要得到……的关系，可以利用……来直观的判断，其中，相关系数是……，考虑到……，因此采用……来对比求解；…… ### 数学建模国赛论文模板解析 #### 一、标题摘 要（背景） **标题**：“2024数学建模国赛word版论文模板学术论文模板（含流程图概念图模板）” - **核心内容**: 本论文模板主要针对参加2024年全国大学生数学建模竞赛的参赛者设计。该模板提供了完整的论文结构框架，包括标题、摘要、问题重述、问题分析、模型假设、符号说明、模型建立与求解、模型评价及推广等内容。 - **功能特点**: 通过预先设置好的格式，使得参赛者能够直接在模板上进行内容填充，大大简化了论文撰写过程中的排版工作。 **摘要**： - **背景介绍**: 数学建模竞赛是一项旨在培养大学生解决实际问题能力的比赛，参赛者需要根据给定的问题构建数学模型，并通过计算得出解决方案。 - **问题概述**: - 针对问题一：阐述了问题的具体背景及其研究意义。 - 针对问题二：说明了问题的关键因素及其相互作用。 - 针对问题三：介绍了问题的实际应用场景及其重要性。 - 针对问题四：提出了问题的技术难点及其挑战。 - **结论**: 总结了模型的主要贡献和解决思路。 #### 二、问题重述 - **1.1 问题背景**: - 详细描述了每个问题的研究背景和发展现状，为模型的建立提供了理论依据。 - **1.2 问题提出**: - 明确指出了每个问题的核心需求，为后续分析提供明确的方向。 - (1) 描述了问题一的基本情况。 - (2) 指出了问题二的关键要素。 - (3) 提出了问题三的主要挑战。 - (4) 分析了问题四的技术瓶颈。 #### 三、问题分析 - **2.1 问题一的分析**: - 为了得到问题一中……之间的关系，可以通过……来进行直观判断。 - 其中，相关系数是……，考虑到……等因素的影响，决定采用……方法进行对比求解。 - …… - **2.2 问题二的分析**: - 对于问题二，分析了……之间的关联性，并考虑了……的影响。 - 通过……的方法，可以有效地解决该问题。 - **2.3 问题三的分析**: - 在问题三中，探讨了……之间的相互作用。 - 采用了……模型来模拟这种互动，并通过……进行了验证。 - **2.4 问题四的分析**: - 针对问题四的特点，运用了……技术来处理复杂的数据集。 - 通过……算法，实现了高效的数据分析。 #### 四、模型假设 - 在这一部分，详细列出了每个模型建立时所依据的基本假设条件。 - 这些假设对于确保模型的有效性和适用性至关重要。 #### 五、符号说明 - 表 1：列出所有用到的符号及其含义。 - 如：“X”表示……，“Y”代表…… #### 六、模型的建立与求解 - **5.1 问题一模型的建立与求解**: - 5.1.1 模型建立：给出了具体的数学表达式，例如公式(1)。 - 5.1.2 模型求解：介绍了求解该模型的方法和步骤。 - **5.2 问题二模型的建立与求解**: - 5.2.1 模型建立：详细描述了如何构建模型。 - 5.2.2 模型求解：说明了求解过程中的关键步骤。 - **5.3 问题三模型的建立与求解**: - 5.3.1 模型建立：提供了模型的具体形式。 - 5.3.2 模型求解：解释了求解过程中使用的算法和技术。 - **5.4 问题四模型的建立与求解**: - 5.4.1 模型建立：定义了模型的边界条件。 - 5.4.2 模型求解：给出了求解过程中的具体操作。 #### 七、模型的评价及推广 - **6.1 模型的优点**: - 统一性强：模型适用于多种情况。 - 结果可靠：经过多次验证，结果稳定准确。 - 方法灵活：模型可以根据实际情况进行调整。 - **6.2 模型的不足**: - 讨论了模型存在的局限性和改进方向。 - **6.3 模型的推广**: - 探讨了模型在其他领域的应用潜力。 #### 八、参考文献 - 列举了撰写论文过程中参考的重要文献资料，如茆诗松等人的《高等数理统计》。 #### 九、附录 - 提供了额外的数据、图表或其他支持材料，以补充正文内容。 通过上述分析可以看出，这份模板不仅提供了清晰的结构指南，还包含了丰富的示例和指导建议，旨在帮助参赛者高效完成高质量的数学建模论文。

这篇论文主要探讨了中国古代玻璃制品的风化模型，利用随机森林算法进行数据分析和预测。文章在数学建模的背景下，获得了山西省一等奖，论文的核心技术包括随机森林优化、数据填充、特征选择、降维模型和分类算法的应用。 对于问题一，研究者处理了数据中的缺失值，使用众数来填充颜色数据。通过交叉表和卡方检验，确定了表面风化与玻璃类型之间有强相关性，与纹饰有弱相关性，与颜色则无明显关联。通过观察化学成分的分布，如氧化铅和氧化钾含量，发现不同类型的玻璃具有特定的成分特征。然后，他们构建了随机森林模型，以风化前后的均值偏差率预测化学成分含量，并验证了预测的准确性。 针对问题二，论文建立了基于重采样的随机森林模型来识别高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。通过对14个化学成分的分析，确定了二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡作为关键因素。通过投影寻踪法降低维度至5个重要成分，并利用改进的k-means聚类算法，将样本分为3个亚类，结果与实际相符。通过调整聚类数优化损失函数，验证了初始设定的合理性。 在问题三中，研究者加入了有无风化的指标，继续使用随机森林模型预测玻璃类型，测试集预测准确率达到100%。同时，通过支持向量机（SVM）和贝叶斯判别法结合扰动项，验证了有无风化指标对分类结果的影响，结果显示这个指标的作用不大。此外，通过正态扰动测试随机森林模型的敏感性，证明模型的稳定性。 对于问题四，论文建立逐步回归模型，寻找不同类别化学成分间的线性关联。通过VIF方差膨胀因子分析，确定了两类玻璃在二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡等成分上的显著差异性，这与之前的问题二分析结果一致。 总结来说，这篇论文在数学建模的框架下，利用随机森林算法解决了古代玻璃制品风化的建模问题，包括了数据预处理、分类模型建立、特征重要性分析、降维聚类和线性关联研究等多个方面。这些方法不仅在解决本问题上取得了良好效果，也为类似的历史文物研究提供了有价值的分析工具和思路。

化处理，采用 Pearson 相关系数和 Wasserstein 距离来分析饮食习惯与健康的关联。主成分分析法被用来确定各个评价指标的权重，通过多目标模糊综合评判模型，得出居民饮食习惯的综合评判值，进而揭示存在的问题。 对于问题二，我们需要探讨生活习惯和饮食习惯是否与个体的社会属性（如年龄、性别、婚姻状况、文化程度、职业等）相关。通过量化这些生活习惯和饮食习惯的评价指标，然后计算与个人属性的协方差矩阵和相关系数，可以识别出各因素之间的相关性和相关程度。 问题三关注的是慢性病与生活习惯多个因素之间的关系。通过灰色关联分析法，我们可以量化吸烟、饮酒、饮食习惯、生活习惯、工作性质和运动等因素与常见慢性病的相关程度。接着，采用二分类 BP 神经网络构建模型，揭示这些因素与慢性病发病的关系。 至于问题四，我们基于问题三的结果，对居民进行分类，比如分为患病但饮食健康、患病且饮食不健康、不患病且饮食健康和不患病但饮食不健康四类。利用支持向量机（SVM）进行二分类，为每类居民提供定制的健康改善建议，包括膳食调整和运动方案。此外，通过灵敏度检验确保模型的稳定性和有效性。 总结来说，这篇论文运用了多种数学建模方法，包括主成分分析、模糊综合评判、灰色关联分析和神经网络，对城市居民的健康状况进行了深度研究。通过量化和分析饮食习惯，找出不合理之处；探究生活习惯和饮食习惯与个体特征的联系；接着，分析慢性病与生活习惯多因素的关联；为不同健康状态的居民提供个性化建议。这些方法的应用有助于理解影响城市居民健康的复杂因素，并为公共卫生政策的制定提供科学依据。关键词涉及的灰色关联分析法、主成分分析法、多目标模糊综合评判法和二分类 BP 神经网络，都是解决此类问题的关键工具，它们的结合使用展示了数学建模在解决实际问题中的强大能力。

1、资源内容：历届数学建模比赛题汇整理资料和一些思路，源码参考。适用于打算参加数学建模思路参考及一些算法参数等。 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的学习者，作为java实战项目，课程设计，毕业设计“参考资料”参考学习使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压，没有解压工具的自行百度下载即可。

### 2023年全国大学生数学建模大赛C题知识点解析 #### 一、问题背景及重述 - **背景介绍**： - 在中国全面进入小康社会后，民众对高品质生活的需求日益增长，这对于传统生鲜超市而言既是机遇也是挑战。 - 蔬菜作为日常生活中的必需品之一，其保鲜周期短，且品质会随着时间的推移而降低。一旦当日未能售出，次日便难以继续售卖。 - 面对这一现状，超市需在不确定具体商品种类和进价的情况下做出合理的补货决策。 - 由于蔬菜种类繁多且来源不一，进货通常在凌晨完成，因此需要根据市场变化快速做出决策。 - **问题重述**： - 对于某超市的六个蔬菜类别（附件1），利用附件2和附件3提供的历史销售数据，构建模型以解决以下四个问题： 1. **销量分析**：分析各蔬菜品类和单品的销售规律及其相互关系。 2. **补货决策与定价**：预测销售量，并基于“成本加成定价”原则确定最优补货量与定价策略。 3. **单品预测与定价**：针对选定的30种单品，预测单日销量并确定最佳定价。 4. **综合策略制定**：结合供应端和消费端的因素，提出合理的补货和定价策略。 #### 二、数据预处理与分析方法 - **数据整合**：将附件中的四个数据集整合为单一数据集。 - **异常值处理**：剔除无效数据，使用3σ准则识别并移除异常值。 - **销量分析**： - **图表分析**：绘制各蔬菜销量分布图。 - **描述性统计**：计算平均值、标准差等统计量。 - **聚类分析**：利用K均值聚类算法对蔬菜进行分类。 - **频数分析**：分析各品类出现频率。 - **相关性分析**：通过皮尔逊相关系数分析蔬菜之间的相关性。 - **预测模型构建**： - **岭回归分析**：预测蔬菜销售总量及各品类销量。 - **ARIMA模型**：预测未来销售量和批发价。 - **定价策略**：基于成本加成定价原则确定各品类的最优定价。 - **遗传算法**：优化定价策略，寻找最大收益下的最优解。 #### 三、具体分析过程 - **销量分析**： - 将蔬菜分为三大类：日常主菜、辅菜、时令蔬菜。 - 发现花叶类、辣椒类和食用菌销量较大。 - 进行JB检验，验证销量是否符合正态分布。 - 皮尔逊相关性分析显示不同品类间的相关性。 - **补货决策与定价**： - 岭回归分析显示蔬菜销售总量与批发价、销售单价呈负相关。 - 计算加成率，确定合理定价范围。 - 使用ARIMA模型预测销售量和批发价。 - 结合预测结果和损耗率，计算最优补货量和定价。 - **单品预测与定价**： - 选取销量较大的30种单品。 - 运用ARIMA模型预测销量。 - 应用遗传算法确定最优定价。 - **综合策略制定**： - 供应链管理：收集产地数据，了解气候规律。 - 消费者行为研究：收集烹饪方式和消费者偏好数据。 - 制定合理的补货和定价策略，满足顾客需求。 #### 四、结论 - 通过对超市蔬菜销售数据的深入分析，本研究提出了有效的补货和定价策略。 - 通过构建预测模型和遗传算法优化，实现了蔬菜销量预测和定价策略的优化。 - 结合供应链管理和消费者行为分析，制定了更加灵活和高效的销售策略。 - 本研究不仅有助于提高超市的盈利能力，还能提升顾客满意度，促进超市长期稳定发展。

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Python是一种强大的编程语言，尤其在数学建模领域中，它凭借其简洁的语法、丰富的库支持和高效的数据处理能力，成为许多科学家和工程师的首选工具。"Python数学建模算法与应用"是一门课程，旨在教授如何利用Python解决实际的数学问题，并进行模型构建和分析。课件和习题解答提供了学习者深入理解和实践这些概念的平台。 在Python数学建模中，主要涉及以下几个关键知识点： 1. **基础语法与数据类型**：Python的基础包括变量、条件语句、循环、函数等，以及各种数据类型如整型、浮点型、字符串、列表、元组、字典等。理解这些是进一步学习的基础。 2. **Numpy库**：Numpy是Python科学计算的核心库，提供高效的多维数组对象和矩阵运算功能。在数学建模中，数组和矩阵操作是常见的，Numpy简化了这些操作。 3. **Pandas库**：Pandas用于数据清洗、整理和分析，它的DataFrame结构非常适合处理表格数据。在建模过程中，数据预处理至关重要，Pandas能帮助我们处理缺失值、异常值和转换数据格式。 4. **Matplotlib和Seaborn**：这两个库主要用于数据可视化，它们可以绘制出各种图表，帮助我们理解数据分布、趋势和关系，对于模型的理解和验证十分关键。 5. **Scipy库**：Scipy包含了许多科学计算的工具，如优化、插值、统计、线性代数和积分等。在数学建模中，这些工具用于解决复杂的计算问题。 6. **Scikit-learn库**：Scikit-learn是机器学习库，提供了各种监督和无监督学习算法，如回归、分类、聚类等，对于预测和分类问题的建模非常实用。 7. **数据分析与模型选择**：在数学建模中，我们需要根据问题选择合适的模型，例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等，并通过交叉验证和网格搜索等方法优化模型参数。 8. **算法实现**：课程可能涵盖了各种数学模型的Python实现，如微分方程组的数值解法、最优化问题的求解算法（梯度下降、牛顿法等）。 9. **习题解答**：课后的习题解答部分将帮助学生巩固所学，通过实际操作来提升理解和应用能力。 10. **课件**：课件可能包含讲解、示例代码和案例分析，帮助学生系统地学习Python数学建模的全过程。 在"Python数学建模算法与应用"的课程中，学生不仅会学习到Python的基本语法和高级特性，还会接触到实际的数学建模问题，如预测、分类、最优化等问题的解决方案。通过kwan1117这个文件，学生可以查看课件内容，解答习题，进一步提升自己的技能。在实践中不断探索和掌握Python在数学建模中的应用，将有助于培养出解决实际问题的能力。