1.卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 2.图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 3.旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划 4.无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配 5.传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位 6.信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号 7.生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化 8.微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置 9.元胞自动机交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 全国大学生数学建模竞赛是一项旨在培养大学生创新能力和团队合作精神的赛事。2003年的题目聚焦于SARS（严重急性呼吸综合征）的传播建模，这是一个涉及传染病动力学的实际问题。以下是根据题目和部分内容提炼的相关知识点： 1. **传染病模型**： - 建立数学模型来理解和预测传染病的传播是公共卫生领域的重要工具。SARS模型需要考虑关键参数，如初始病例数(N0)，传染率(K)，和传染期限(L)。模型通常包括易感者(S)，感染者(I)，康复者(R)等状态，形成SIR模型。 - 附件1中的模型基于指数增长假设，并通过参数K和L来描述传染速率和传染期。在实际情况中，模型还需要考虑隔离措施、病人的活动模式以及人口流动性等因素。 2. **数据分析与预测**： - 数据收集对于评估模型的准确性至关重要。模型需要根据真实数据进行拟合，例如香港和广东的疫情数据，以便调整参数K和L，更准确地预测疫情走势。 - 隔离措施的效果可以通过改变K值体现，反映了社会应对措施对传染概率的影响。提前或延迟隔离可以模拟对疫情传播的影响。 3. **经济影响模型**： - 疫情不仅对健康产生影响，还对经济产生深远影响。参赛者需要收集相关经济数据，比如SARS对特定行业或市场的影响，构建数学模型来预测这些影响的持续时间和规模。 4. **科普文章写作**： - 撰写通俗易懂的文章，阐述传染病模型的重要性，有助于公众理解科学防控策略的价值，提高公众的卫生意识和危机应对能力。 5. **优化问题**： - 本题虽未直接提及，但实际建模过程中可能涉及优化问题，如隔离政策的最优时间点、资源配置的优化（医疗资源、人力等），这些都可以转化为数学优化问题求解。 6. **其他应用技术**： - 虽然不在本题范围内，但提到的技术如CNN、LSTM等深度学习模型在预测和识别任务中有广泛应用，如交通流预测、信号处理等，而图像处理技术在医疗影像分析等领域也有广泛使用。 通过这样的数学建模竞赛，学生能够运用数学工具解决实际问题，锻炼数据分析、模型构建和解决问题的能力，同时提高团队协作和科研素养。

内容概要：本文档作为建模大赛的入门指南，详细介绍了建模大赛的概念、类型、竞赛流程、核心步骤与技巧，并提供实战案例解析。文档首先概述了建模大赛，指出其以数学、计算机技术为核心，主要分为数学建模、3D建模和AI大模型竞赛三类。接着深入解析了数学建模竞赛，涵盖组队策略（如三人分别负责建模、编程、论文写作）、时间安排（72小时内完成全流程）以及问题分析、模型建立、编程实现和论文撰写的要点。文中还提供了物流路径优化的实战案例，展示了如何将实际问题转化为图论问题并采用Dijkstra或蚁群算法求解。最后，文档推荐了不同类型建模的学习资源与工具，并给出了新手避坑建议，如避免过度复杂化模型、重视可视化呈现等。; 适合人群：对建模大赛感兴趣的初学者，特别是高校学生及希望参与数学建模竞赛的新手。; 使用场景及目标：①了解建模大赛的基本概念和分类；②掌握数学建模竞赛的具体流程与分工；③学习如何将实际问题转化为数学模型并求解；④获取实战经验和常见错误规避方法。; 其他说明：文档不仅提供了理论知识，还结合具体实例和代码片段帮助读者更好地理解和实践建模过程。建议新手从中小型赛事开始积累经验，逐步提升技能水平。

内容概要：本文详细介绍了数学建模的概念、基本步骤及其在各个领域的广泛应用。首先解释了什么是数学建模，强调它是一种将实际问题转化为数学问题，并通过数学方法进行求解的技术手段。接着按逻辑步骤阐述了数学建模的具体过程：确定问题—收集信息并定义模型—基于已知条件创建适当的数学表达式—应用适当方法解模型—检验与改进直至模型可靠可用。文中通过实际案例解释了数学建模的价值所在，并列举了几种典型建模技术和工具（如线性规划、灰色预测模型、Matlab和Python）。此外，特别提到了学生或专业人士在参加数学建模竞赛时应该采取的最佳做法和个人准备建议。 适用人群：对数学建模感兴趣的学生、研究人员、工程师及其他专业人士，尤其是那些希望通过系统学习成为合格的建模者的人。 使用场景及目标：帮助读者全面理解数学建模的过程和技术，学会利用建模解决来自不同行业的真实问题；为有兴趣参赛的人士提供赛前培训和实战演练指导。 其他说明：文章中穿插了一些具体的数学模型示例，以及如何使用现代计算工具来辅助模型构建。同时强调团队合作的重要性，并分享有关团队角色匹配及工作分工的经验。

电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九届赛题及数据电工杯第九

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数学建模论文 ****************************************************************************************************** 附件为两篇数学建模的论文，一篇MCM数学建模论文和一篇工大出版社杯数学建模论文，中文的是校赛一等奖论文；英文的是美赛二等奖论文； ****************************************************************************************************** 非常好的资源，供学习借鉴参考！

2023 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题目

根据给定的信息，我们可以推断出以下知识点： 1. 这个压缩包包含的文件与2024年数学建模国赛有关，具体是C题的资料。 2. 数学建模国赛是中国高校学生参与的数学建模竞赛，这是一个每年都吸引众多学生参加的重要学术活动。 3. 从标题中的"2024 国赛 建模 数学"标签可以得知，这涉及到的是数学建模，而且是国家级别的比赛。 4. 文件名称列表中包含多个CSV文件，这表明数据以表格形式存在，可能用于模型的输入或输出，或者是问题数据的汇总。 5. 列表中包含多个与“结果”相关的文件，这可能表明在数学建模过程中对不同策略或方法得到的优化结果进行了记录。 6. 文件中提到的“作物平均销售单价_横向柱状图”等图片文件名暗示了模型可能与农业经济或者作物销售价格有关。 7. 列表中的.py文件是Python编程语言的脚本文件，表明模型的开发或数据处理可能涉及到编程。 8. 从文件名的序号可以看出，相关的编程文件可能是按照问题的顺序排列的，比如“问题一(1).py”和“问题一(2).py”，表明参赛者可能按照竞赛题目顺序编写代码解决问题。 这个压缩包中包含的是一套完整的2024年数学建模国赛C题的相关材料，包括数据文件、结果图表和Python脚本。这些内容能够为参赛者提供数据支持、结果可视化和编程实现等方面的参考。参赛者可能需要运用数学建模的知识，结合Python编程处理数据，通过分析作物的平均销售单价等信息，为相关问题提供解决方案。这些文件综合反映了数学建模竞赛中数据分析、问题解决和模型优化的完整流程。

GA（遗传算法）优化BP（反向传播）神经网络预测是一种将遗传算法与BP神经网络结合的优化方法，旨在提高神经网络的预测性能。BP神经网络通过反向传播算法调整权重和偏置，以最小化误差，但该算法容易陷入局部最优解，特别是在复杂的非线性问题中。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学原理的优化算法，通过选择、交叉、变异等操作在解空间中搜索最优解。 ### 结合过程： 1. **编码与初始化**：将BP神经网络的权重和偏置参数编码成染色体（即遗传算法的个体），初始化一群个体，构成初始种群。 2. **适应度评估**：使用BP神经网络进行预测，计算每个个体的适应度，通常是通过误差值（如均方误差）来衡量。 3. **选择、交叉与变异**：通过选择操作保留适应度高的个体，交叉操作生成新个体，并通过变异操作引入新的可能解，形成新的种群。 4. **进化与优化**：迭代进行选择、交叉、变异操作，不断优化种群中的个体，直到满足预定的停止准则，如达到最大迭代次数或误差达到某一阈值。 5. **训练优化**：最终选择适应度最好的个体作为BP神经网络的权重和偏置，完成网络的训练。

标题中的“大学的数学建模的试卷”表明我们即将探讨的是数学建模在高等教育中的应用，特别是通过模拟实际问题来解决复杂数学问题的一种方法。在描述中提到的是一个与七项全能中的跳高运动相关的积分点计算问题。这是一个具体的应用实例，让我们深入了解一下这个问题。 在七项全能的跳高比赛中，积分点的计算方法采用了特定的数学公式。这个公式是： 积分点 = a * (m^b) / (m^b + c)^2 其中，a、b、c 是已知常数，而 m 是跳高的高度（以厘米为单位）。根据描述给出的数值，a=1.84523，b=75.0，c=2，m=183。我们要做的第一部分是计算当跳高高度为183cm时的积分点。这可以通过直接代入公式并进行计算来完成： 积分点183cm = 1.84523 * (183^75.0) / (183^75.0 + 2)^2 这是一个复杂的计算，通常需要借助计算器或计算机软件来解决。计算得出的结果将是我们运动员在跳过183cm时获得的积分点数。 接下来，我们要确定达到1000积分点需要跳的高度。这涉及到解这个方程以找到m值，即设积分点为1000，然后解出m： 1000 = a * (m^b) / (m^b + c)^2 这将是一个非线性方程，可能需要数值方法如牛顿迭代法或二分法来求解，因为没有简单的代数方法可以直接求解。我们需要迭代地调整m的值，直到积分点接近1000。 在这个过程中，我们可能会遇到挑战，例如数值不稳定性和收敛速度。解决这类问题通常需要对数学建模和数值分析有深入的理解，以及熟悉使用如MATLAB或Python等编程语言中的数值计算库。 总结来说，这个数学建模问题涉及到的主要知识点包括： 1. 非线性方程的数值解法：我们需要找到满足特定积分点条件的m值，这通常需要使用数值计算方法。 2. 微积分的应用：积分在该问题中被用于计算积分点，体现了微积分在实际问题中的运用。 3. 实际问题的数学表示：将体育比赛规则转化为数学公式，展示了数学建模的基本步骤。 4. 科学计算工具的使用：实际操作中，可能需要用到计算器或者编程环境进行计算。 通过这样的问题，学生可以提升对数学概念的理解，学习如何将抽象的数学理论应用于解决实际问题，同时也锻炼了他们的逻辑思维和问题解决能力。