2024国赛官网给出了四篇优秀论文，但很遗憾的是虽然论文有完整代码却并没有附上代码调用数据。主包花了一点点时间把其中一篇原论文（C234）用到的数据和原始代码整理出来了，大家看着用~ 若侵权请私信我删帖~ 数学建模是一种重要的科学研究方法，它通过建立数学模型来解决实际问题，广泛应用于工程技术、经济管理、生物医学等领域。在2024年的国赛中，四篇优秀论文均未附带完整的数据和代码，这对参赛者理解和复现研究成果造成了一定的困难。在这种情况下，一个名为主包的团队成员花费时间对其中一篇名为C234的论文所使用的数据和原始代码进行了整理和复原。 这项工作对于参赛者来说意义重大，因为数据和代码是复现论文成果的关键。没有这两样东西，其他参赛者只能通过阅读论文的文字描述来推测作者的研究过程，但这样的推测往往难以保证准确性。即便论文作者提供了完整的模型描述和算法逻辑，没有数据和代码作为支撑，复现其研究结果几乎是不可能的。 对于数学建模而言，代码的复现并不仅仅是将算法用计算机语言重新编写一遍那么简单，它还需要确保能够正确读取、处理数据，并且能够通过代码的执行来得到和原文相同或相近的结果。这需要对原论文的算法逻辑有深刻的理解，同时也需要具备良好的编程技能和调试能力。 此次主包团队的行动不仅展现了其对数学建模的热爱和对知识共享的重视，也为其他参赛者提供了便利，让他们能够更专注于模型的创新和问题解决的过程，而不是被数据处理和编程工作所困扰。更重要的是，这样的行为有助于推动数学建模领域内的知识交流和经验传承，有助于提升整个领域的研究水平。 然而，需要注意的是，无论是数据还是代码，都可能涉及到知识产权的问题。如果原始论文中未明确授权共享，那么这些材料的使用就可能构成侵权行为。因此，主包团队在分享这些资源时，强调了如果存在侵权问题，请联系他们删除相关内容，这体现了一种负责任的态度和对知识产权的尊重。 数学建模是一项系统而复杂的工作，它不仅要求参赛者具备扎实的数学基础和较强的编程能力，还要求他们具备良好的文献阅读能力和创新思维。通过复现优秀论文的代码，参赛者可以更好地理解模型构建的过程，掌握建模的方法和技巧，为解决实际问题打下坚实的基础。同时，这种复现工作也是对原作者工作的肯定和尊重，是科研诚信的体现。 在竞赛中，复现他人的研究成果是一门必修课。它能够帮助参赛者深入理解研究者是如何通过模型去解决特定问题的，这不仅能够加深对知识的理解，还能够激发参赛者在面对新问题时的创新灵感。通过实践操作，参赛者可以更好地把握模型的适用范围和局限性，从而在自己解决实际问题时，能够更加得心应手。 主包团队的这一行为对于2024国赛的参赛者而言，无疑是一个宝贵的学习资源。它不仅帮助参赛者节省了数据处理和代码调试的时间，还提供了一个接近实际研究过程的学习机会，有助于提高整个赛事的研究质量。同时，我们也要提醒所有参赛者，在使用这些资源时，一定要注意尊重原创者的知识产权，合规使用这些宝贵的资料。

2021mathorcup数学建模A题论文（后附代码）.pdf

2022 APMCM summary sheet 为解决全球变暖对全球气温的影响问题，本文采用ARMA模型、LSTM模型和Stacking模型融合对未来全球温度变化趋势和影响因素预测进行分析。 对于问题一的第一部分，需要每十年的全球平均温度的增幅进行比较并绘制折线图进行表示，分析得到同意2022年3月全球气温的上升确实比以往任何10年期间观测到的升幅都要大的结论。对于问题一的第二部分，我们分别建立了ARMA模型和LSTM模型用时间来拟合过去的温度变化，并预测2100年12月前的温度。对于问题一的第三部分，使用第二部分的两个模型进行预测，预测结果不一致，ARMA模型预测到2100年6月，2050年5月全球平均温度到达20℃，LSTM模型预测为2050年到2300年全球平均气温均低于20℃，所以根据此模型预测趋势推断出以后全球平均气温不会高于20℃。对于问题一的第四部分，根据相关计算得到两个模型的平均绝对误差分别为0.31，0.0195，根据以上数据我们得出LSTM模型预测的更准确。 对于问题二的第一部分，我们使用经纬度和时间两组数据对温度进行预测，为了确保模型的健壮性,我们采用Sta

资源包括2019年数学建模比赛C题的论文和的出租车数据以及代码，利用matlab做蒙特卡洛仿真，有三个函数文件，可自行调用数据运行代码，最后的结果是得到等时线，可以自行查看资源中的论文。

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3.2浴缸初始温度的选取及数据处理根据大量资料显示，不同的人群适应浴缸水温不同，舒适度也不同，如图所示：4. 问题的分析对于任何一个问题，需要解决的问题就是建立

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2022华数杯B题论文思路分析+完整代码（水下机器人组装计划）(一二问答案接出来和标准答案一样)（问题三四逼近正确答案）（完整论