在2025年深圳杯数学建模竞赛中,参赛者面临了极具挑战性的D题,该题目的完整分析论文为参赛者和研究者们提供了一份详尽的指导,内容包括对问题的重述、分析、模型假设、符号定义以及针对两个具体问题的模型建立与求解过程,其中还包含了可运行的代码和相关数据。从摘录内容来看,分析论文整体结构清晰,分步骤详细阐述了竞赛中的关键问题和解决方案。 论文开篇对问题进行了重述,这一步骤对于理解竞赛题目的背景和目标至关重要。紧接着的“问题分析”部分则对问题进行了深入挖掘,从中提炼出解决问题的关键点,这为后续的模型建立奠定了基础。 在“模型假设”环节,参赛者根据实际问题的需求,提出了构建模型所需的一系列假设条件,这些假设在一定程度上简化了复杂现实情况,使得模型可以聚焦于核心问题。在随后的“符号定义”中,明确了论文中使用的所有符号和变量的含义,为论文的阅读者提供了统一的解读标准。 论文的核心部分是对两个具体问题的模型建立与求解。对于问题一,参赛者首先描述了建模的背景,并且详细阐述了特征工程设计,特征工程是机器学习中不可或缺的一步,通过合理的特征提取能够提升模型的性能和准确性。随后,论文介绍了分类模型的结构和数学表达,给出了模型的具体形式。 在模型求解方面,论文不仅提供了描述分析,还对模型的总体性能进行了对比,分析了模型在不同条件下的表现,特别是关注了模型在不同贡献者数量上的表现,这是在实际应用中非常重要的一个考量因素。 针对问题二,参赛者同样遵循了建模的步骤,从特征工程设计到模型结构和分类器构建,再到模型评估指标的定义,逐步深入,直至模型求解。问题二的求解部分也详细展示了模型的构建过程以及对模型性能的评估,这些内容对于理解模型的实际效果和应用范围具有指导意义。 由于文章是通过OCR扫描出文档的部分文字,可能存在个别字识别错误或漏识别的情况,因此在阅读和理解时可能需要一定的背景知识和逻辑推理能力,以便将识别错误的文字或概念还原为正确的含义。 整体来看,这篇论文不仅为2025深圳杯数学建模竞赛的D题提供了完整的解决方案,也为数学建模领域的研究者和实践者提供了一套详细的问题解决框架,其中包含的模型、代码和数据具有很高的参考价值。
2025-06-06 19:24:25 2.71MB
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本篇论文为2023年五一杯数学建模A题的论文。该论文完全按照建模比赛的格式要求进行撰写,包含摘要、关键词、问题背景、问题重述、问题分析、模型假设、符号说明、问题一的建立与求解、问题二的建立与求解、问题三的建立与求解、模型的优缺点及改进方向和推广、参考文献和附录。其中,附录部分放置了本文使用的代码和支撑材料的目录。本文主要建立了微分方程模型,使用了最小二乘拟合、蒙特卡洛方法、非线性规划等模型。对于问题三的数值仿真,本文使用蒙特卡洛方法进行数值仿真。这道建模题共有三个问题,每个问题下设两个小问,两个小问均有各自的特点,第一小问是理论公式求解,第二小问则是对公式代入具体的数值进行求解计算,得出具体的解。 在当前技术不断进步的背景下,无人机作为一种新型的航空器,其应用范围正不断扩大,从最初的侦查到现在的物资投放、定点打击等任务。随着无人机在各种复杂环境下的应用,对其控制精度和稳定性要求越来越高,数学建模便成为了提高无人机性能的重要手段。2023年五一杯数学建模竞赛A题,就是针对无人机定点投放、俯冲爆炸及位姿调整中的数学建模问题进行了深入的探讨和研究。 论文开篇通过问题背景的介绍,明确了研究的目的与意义,指出了无人机在执行任务中所面临的挑战,并引入了相应的数学工具和方法,为后续问题的解决奠定了基础。接下来的三个主要问题,每个问题又细分为理论公式求解和数值计算求解,凸显了问题的复杂性和多层次性。 问题一聚焦于无人机的定点投放。为了解决无人机在特定条件下如何投放物资,论文首先建立了微分方程模型,结合卡门-柯西公式和空气动力学原理,对飞行高度、速度和空气阻力等因素进行了建模分析。通过MATLAB编程,实现了在不同风向条件下的投放距离的模拟计算。量纲分析法和灵敏度分析的引入,进一步确保了模型的可靠性和准确性。 问题二则着眼于无人机发射爆炸物的场景,这不仅关乎无人机的稳定飞行,还涉及到对目标的精确打击。在这个问题中,同样使用了微分方程模型来描述无人机的飞行状态,并结合发射策略的制定,为实际操作提供了理论依据。论文通过数值仿真验证了策略的有效性,展现了数学模型在复杂动态系统中的应用价值。 问题三的核心是无人机的飞行稳定性和命中精度。论文构建了一个以飞行速度、俯冲角度、俯冲时间等为参数的稳定性量化模型,并通过最小二乘法拟合了命中精度与稳定性之间的关系。非线性规划模型的运用,使得无人机能够在保证飞行稳定性的前提下,实现最优的飞行策略。 在模型的优缺点及改进方向和推广部分,作者指出,虽然模型能够在一定程度上解决所提出的问题,但仍存在一些局限性,如实际操作中环境变量的复杂性可能导致模型预测的偏差。因此,进一步的改进方向将包括模型的动态调整和参数识别,以及结合更多的实测数据进行模型的优化。 论文的参考文献部分提供了研究过程中所借鉴的理论与方法的出处,而附录中的代码和支撑材料目录则为论文的研究提供了透明性和可重复性。代码的公布,使得其他研究者可以复现模型,对模型进行进一步的探讨和改进。 本文通过对无人机定点投放、俯冲爆炸及位姿调整的数学建模,揭示了数学建模方法在工程实践中的应用潜力,并为无人机操作策略的优化提供了新的思路。论文所采用的微分方程、最小二乘法拟合、蒙特卡洛方法和非线性规划等数学工具,对于处理复杂动态系统问题具有重要的参考价值。
2025-05-31 23:21:27 216KB 毕业设计
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江西省研究生数学建模江西省研究生数学建模竞赛一等奖
2025-05-27 10:53:29 4.1MB 数学建模
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分享在备赛“全国大学生数学建模竞赛“期间使用的资料,包含电子教材、源程序、课件等分享在备赛“全国大学生数学建模竞赛“期间使用的资料,包含电子教材、源程序、课件等分享在备赛“全国大学生数学建模竞赛“期间使用的资料,包含电子教材、源程序、课件等分享在备赛“全国大学生数学建模竞赛“期间使用的资料,包含电子教材、源程序、课件等分享在备赛“全国大学生数学建模竞赛“期间使用的资料,包含电子教材、源程序、课件等分享在备赛“全国大学生数学建模竞赛“期间使用的资料,包含电子教材、源程序、课件等分享在备赛“全国大学生数学建模竞赛“期间使用的资料,包含电子教材、源程序、课件等分享在备赛“全国大学生数学建模竞赛“期间使用的资料,包含电子教材、源程序、课件等分享在备赛“全国大学生数学建模竞赛“期间使用的资料,包含电子教材、源程序、课件等分享在备赛“全国大学生数学建模竞赛“期间使用的资料,包含电子教材、源程序、课件等
2025-05-08 12:31:19 4.22MB 课程资源
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2023 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题目
2025-05-07 19:50:52 809KB 数学建模
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根据不同中药材在近红外、中红外光谱的照射下表现的光谱特征具有较大差异,本文主要根据光谱特征进行鉴别中药材的种类及其产地。建立了数据可视化分布模型,利用了改进的K-means聚类模型、相关系数、距离判别法、平均相关系数和BP神经网络等模型。 对于问题一:首先,将附件 1 的光谱数据可视化,直观的分析了不同药材的分布特征和差异;其次,利用Python的Matplotlib库将附件1的数据绘制成直方图(见附录1),确定了大致可分为3类;最后,建立了K-means聚类模型,第三类数据直观上差异较大,故又建立了改进的K-means聚类模型,不先指定类数,再次验证了分为3类是合理的。 对于问题二:首先,利用Matplotlib库将同一产地不同波数下的数据求均值,并可视化,分析了不同产地的特征及差异;其次,利用Python数据分析未知产地数据,与已知产地的数据进行计算相关性系数,产地的相关系数求平均,即。最大,说明属于产地;最后,建立了反向传播神经网络模型进行了第二次分产地演算,得到了产地的归属。 对于问题三:首先,利用Python的corr函数求得了未知产地和已知产地的相关系数,将同一产地的相关系
2025-04-28 18:59:57 48.7MB kmeans 聚类 神经网络 python
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“中国光谷·华为杯”第十九届中国研究生数学建模竞赛-获奖名单.zip.do
2024-10-12 19:46:30 1.06MB
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全国大学生数学建模竞赛是每年一度的学术盛宴,旨在锻炼大学生的创新思维和团队合作能力。在准备此类比赛时,一份良好的文档结构和规范的排版对于展示模型、论述思路至关重要。LaTeX作为一款强大的排版工具,因其高度定制化和专业性,在学术界广受欢迎。本资源提供的“全国大学生数学建模竞赛LaTeX模板”就是为了帮助参赛者快速构建专业、美观的论文。 LaTeX模板的主要特点包括: 1. **代码美化**:LaTeX允许用户通过预定义的样式和宏来实现代码的整洁与美观。在数学建模论文中,复杂的公式、算法和表格都能通过LaTeX轻松处理,使得整体视觉效果更佳。 2. **参考文献符合国标**:模板内置了符合国家标准的引用格式,确保论文的引用部分规范化,遵循GB/T 7714-2015《文后参考文献著录规则》等标准,使读者能方便地查找和验证参考文献。 3. **文件结构分明**:一个优秀的LaTeX模板通常会提供清晰的文件组织结构,如单独的章节文件、附录、参考文献文件等,便于多人协作和后期修改,同时也有助于保持文档的模块化和可维护性。 在使用LaTeX模板进行数学建模比赛时,应注意以下几点: 1. **理解模板结构**:首先要熟悉模板中的各个文件,了解它们的作用和如何相互关联。例如,`main.tex`通常是主文件,包含所有章节的引入;`biblio.bib`用于存储参考文献数据。 2. **自定义模板**:根据实际需求,可以对模板进行适当的修改,如调整页面布局、字体大小、颜色方案等,使其更符合个人或团队的风格。 3. **公式与图表**:LaTeX提供了强大的数学公式编辑功能,如`\usepackage{amsmath}`可以支持复杂的矩阵、积分等表达式。对于图表,可以使用`\usepackage{graphicx}`导入图像,并通过`\includegraphics`命令插入。 4. **引用与注释**:合理利用LaTeX的引用系统,如`\cite`和`\bibliography`,以及`\footnote`进行脚注,保证论文的逻辑性和完整性。 5. **编译与调试**:使用LaTeX编译器(如`pdflatex`、`biber`等)将源代码转化为PDF文档。遇到错误时,仔细阅读错误信息并逐行排查。 这份“全国大学生数学建模竞赛LaTeX模板”能够帮助参赛者专注于模型构建和论文内容,而无需过多关注排版细节。通过熟练掌握LaTeX的使用,可以大大提高论文的质量和效率,为赢得比赛增添助力。
2024-09-30 14:11:07 14.28MB 数学建模 数学建模比赛
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### 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。
2024-09-22 23:10:51 806KB 电工杯数学建模
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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
2024-09-07 22:31:20 1.93MB 数学建模 国赛C题 matlab python
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