目录一、前言二、问题背景三、具体问题四、解题思路（一）整体思路（二）问题一（三）问题二（四）问题三（五）问题四（六）问题五五、相关工具及公式（一）SPSS（二）指数平滑法（三）误差分析相关公式一、前言 本文是对2021 年第十三届“电工杯” 高校数学建模挑战赛B题：光伏建筑一体化板块指数发展趋势分析及预测的解题思路，希望能够对正在学习数学建模或者研究该类问题的读者提供帮助。作者在当届的比赛中，依据这个思路获得了本科组二等奖的成绩，可以说这个思路还是具有一定的合理性的。附获奖证书： 二、问题背景 国家《第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中提出，将2030年实现“碳达峰
写这篇博客只是梳理一下宁夏杯的思路，仅供参考本篇博客代码和论文来源于：CSDN的Day-3博主，已征得本人统一，感谢Day-3大佬。文章目录一、题目二、摘要三、问题分析3.1问题一分析3.2问题二分析3.3问题三分析四、模型假设五、模型的建立与求解5.1数据处理与分析5.2问题一的模型5.2.1数据分析模型5.2.2皮尔逊相关系数模型5.2.3随机森林模型5.2.4加权评价5.3问题二的模型5.3.1方差膨胀因子5.3.2多元线性回归模型5.3.3岭回归模型5.3.4求解5.4问题三求解六、模型评价与推广6.1模型的优点6.2模型的缺点和改进七、代码1、数据预处理2、模型建立【1】岭回归【2】
分享一下，仅供参考借鉴，切勿直接使用！致谢一下全糖奶茶屋！一、问题重述1.1 问题背景由于无人机集群在遂行编队飞行时,应尽可能的避免外界干扰,因此需要尽可能的保持电磁静默减少电磁波信号的发射.为保持编队队形,拟采用纯方位无源定位的方法调整无人机的位置,即由编队中某几架无人机发射信号,其余无人机被动接收信号,从中提取出方向信息进行定位,来调整无人机的位置.其中,无人机所接收到的方向信息约定为：该无人机与任意两架发射信号无人机连线之间的夹角.编队中每架无人机均有固定编号,且在编队中与其他无人机的相对位置关系保持不变.1.2 问题重述本文将要解决以下几个问题：问题一：编队由10架无人机组成,构成圆形
我会一直长期给你分享B端产品经理面试问题大全及答案合集，助你斩获心仪offer！请你去→工忠号【B端产品经理面试官Aadi】，以免错失后续更多实用的B端产品经理面试技巧！标题 B端产品经理面试问题大全及答案合集图1你好，我是B端产品经理面试官Aadi，任职大厂，曾担任产品总监和运营总监，12年互联网经历，11年资深大厂面试官经验，10年产品经理经验，8年运营经验，做过B端和C端，一直专注于帮助学员斩获心仪offer！offer遍及腾讯、阿里、百度、抖音、美团、网易等互联网大厂！下一个就是你！如果说一份出色的简历是面试的敲门砖，那么面试结果的好坏基本上决定了你是否能斩获心仪offer。更重要的是
本文章用于记录2022华为杯数学建模B题——方形件组批优化问题提醒：大家最终提交的时候记得是pdf文件，不是word文件。第一次参加建模比赛，经验不足，准备不充分，能力也欠缺。考虑2023年继续再战！经过查询，发现该问题与以下两篇论文较为相似，我们的工作也是基于此开展的。[1]严玄.矩形三阶段带排样问题的遗传算法的研究[D].广西师范大学,2009.[2]张浩.面向板式产品定制生产的组批与排样协同优化方法[D].广东工业大学,2019.下面提供我们所写文章的链接。链接:文章下面为个人用MATLAB编写的层次聚类算法。代码：Clustering.mclc,clear;%读取path对应的.csv
1.前言本题相对来说比较适合新手，包括针对数据的预处理，数据分析，特征提取以及模型训练等多个步骤，完整的做下来是可以学到很多东西的。2.问题一思路分析本题要求利用附件中的训练数据进行深入的分析，由于本题的主要研究目的是分析订单数据并且根据分析结果建立数学模型来预测产品的具体订单需求量。因此本题需要训练样本分析数据特征，通过有效的可视化数据分析来获取不同因素对于产品需求量的影响，从而方便实现后续预测模型的建立。对于训练数据的深入分析之前，首先对数据进行预处理，具体包括数据缺失值填充，异常值分析，箱线图处理异常值以及数据分布状态的可视化处理。进一步利用预处理之后的数据进行深入分析。本题给出了8个主
1.前言本题相对来说比较适合新手，包括针对数据的预处理，数据分析，特征提取以及模型训练等多个步骤，完整的做下来是可以学到很多东西的。2.问题一思路分析本题要求利用附件中的训练数据进行深入的分析，由于本题的主要研究目的是分析订单数据并且根据分析结果建立数学模型来预测产品的具体订单需求量。因此本题需要训练样本分析数据特征，通过有效的可视化数据分析来获取不同因素对于产品需求量的影响，从而方便实现后续预测模型的建立。对于训练数据的深入分析之前，首先对数据进行预处理，具体包括数据缺失值填充，异常值分析，箱线图处理异常值以及数据分布状态的可视化处理。进一步利用预处理之后的数据进行深入分析。本题给出了8个主
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需要解决的问题1.请对附件中的训练数据（order_train1.csv）进行深入地分析，可参照但不限于下述主题。（1） 产品的不同价格对需求量的影响；（2） 产品所在区域对需求量的影响，以及不同区域的产品需求量有何特性；（3） 不同销售方式（线上和线下）的产品需求量的特性；（4） 不同品类之间的产品需求量有何不同点和共同点；（5） 不同时间段（例如月头、月中、月末等）产品需求量有何特性；（6） 节假日对产品需求量的影响；（7） 促销（如618、双十一等）对产品需求量的影响；（8） 季节因素对产品需求量的影响。2.基于上述分析，建立数学模型，对附件预测数据（predict_sku1.csv）中
需要解决的问题1.请对附件中的训练数据（order_train1.csv）进行深入地分析，可参照但不限于下述主题。（1） 产品的不同价格对需求量的影响；（2） 产品所在区域对需求量的影响，以及不同区域的产品需求量有何特性；（3） 不同销售方式（线上和线下）的产品需求量的特性；（4） 不同品类之间的产品需求量有何不同点和共同点；（5） 不同时间段（例如月头、月中、月末等）产品需求量有何特性；（6） 节假日对产品需求量的影响；（7） 促销（如618、双十一等）对产品需求量的影响；（8） 季节因素对产品需求量的影响。2.基于上述分析，建立数学模型，对附件预测数据（predict_sku1.csv）中
