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2023亚太杯数学建模A题B题C题思路模型代码论文指导

2023亚太地区数学建模A题思路:开赛后第一时间更新,获取见文末名片2023亚太地区数学建模B题思路:开赛后第一时间更新,获取见文末名片2023亚太地区数学建模C题思路:开赛后第一时间更新,获取见文末名片重要提示:优秀论文的解读十分重要!!!   初次接触数学建模,所以我们在研读论文的过程中,除了学习他们在解决问题中用到的思维方法、数学知识、分析其优点与不足之外,更看重学习怎样写出一篇优秀的数学建模论文,从而传达出自己的研究思路和研究成果。研读完这篇优秀论文后,我们有如下几点的收获:1.大致了解了一篇数学建模论文应该包括哪几个部分;2.每个部分应该写些什么,以及怎样写才能更好的吸引别人的眼球;

2016年五一杯数学建模B题能源总量控制下的城市工业企业协调发展问题解题全过程文档及程序

2016年五一杯数学建模B题能源总量控制下的城市工业企业协调发展问题原题再现  能源是国民经济的重要物质基础,是工业企业发展的动力,但是过度的能源消耗,会破坏资源和环境,不利于经济的可持续发展。目前我国正处于经济转型的关键时期,而经济的发展离不开能源,国家十三五发展规划中明确提出了要控制能源的消费。对每个工业企业来讲,能源消耗对工业企业的产值、利税等具有直接的影响,同时工业企业的自身发展也有利于社会稳定。如何在控制能源消耗总量的条件下,为工业企业合理配置能源,使得工业企业充分利用能源,并获得较高的产值和利税,是一个具有现实意义的问题。  附件是某城市C上一年度工业企业能源消耗、产值、利税、员工

2015年五一杯数学建模A题不确定性条件下的最优路径问题解题全过程文档及程序

2015年五一杯数学建模A题不确定性条件下的最优路径问题原题再现  目前,交通拥挤和事故正越来越严重的困扰着城市交通。随着我国交通运输事业的迅速发展,交通“拥塞”已经成为很多城市的“痼疾”。在复杂的交通环境下,如何寻找一条可靠、快速、安全的最优路径,已经成为所有驾驶员的共识。  传统的最优路径问题的研究大多数是基于“理想”的交通状况下分析的,即:假设每条路段上的行驶时间是确定的。在这种情况下,最优路径就是行驶时间最短的路径,可以用经典的最短路径算法来搜索(例如Dijkstra最短路径算法)。目前的车辆路径导航系统也大都是基于这种理想的状况下的最优路径算法,寻找行驶时间最短的路径。事实上,由于在

2023年亚太杯数学建模A题解题思路(*基于OpenCV的复杂背景下苹果目标的识别定位方法研究)

摘要由于要求较高的时效性和劳力投入,果实采摘环节成为苹果生产作业中十分重要的一部分。而对于自然环境下生长的苹果,光照影响、枝叶遮挡和果实重叠等情况普遍存在,这严重影响了果实的准确识别以及采摘点的精确定位。针对在复杂背景下苹果的自动采摘过程中出现的光照影响、枝叶遮挡和果实间相互重叠的问题,提出一种基于OpenCV的复杂背景下苹果目标的识别定位方法。以自然环境下生长的红苹果为对象,通过改进的Retinex算法消除光照、枝叶遮挡的影响;选用Canopy算法与K-Means算法相结合对图像中的苹果目标进行分割提取:利用基于距离变换的分水岭图像分割算法对可能重叠的苹果轮廓进行切分:根据最大外接矩形内切圆

2024美赛数学建模常用数学建模时间序列模型之——指数平滑法

    一次移动平均实际上认为最近 N期数据对未来值影响相同,都加权1/N ;而 N期以前的数据对未来值没有影响, 加权为 0。但是,二次及更高次移动平均数的权数却不是1/N,且次数越高,权数的结构越复杂,但永远保持对称的权数,即两端项权数小,中间项权数大,不符合一般系统的动态性。一般说来历史数据对未来值的影响是随时间 间隔的增长而递减的。所以,更切合实际的方法应是对各期观测值依时间顺序进行加权 平均作为预测值。指数平滑法可满足这一要求,而且具有简单的递推形式。    指数平滑法根据平滑次数的不同,又分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三 次指数平滑法等,分别介绍如下。3.1   一次指数平滑

服务运营 |精选:病人向何处去?医院调度的几种建模方法(上)

推文作者:ShutianLi编者按:住院流程(InpatientFlow)是一种通过协调和优化医院内部流程,以提高患者入院至出院期间的效率和质量的方法。住院流程通常通过医院内部信息系统和协同工作流程进行管理,以确保患者得到及时的诊断、治疗和护理。办理住院的病人主要有以下几个渠道来源:(1)预约住院(2)非预约住院(3)病人转院。住院流程优化问题往往涉及包括床位分配,预约住院病人分配,急诊病人分配等一系列问题。考虑到问题的复杂性,近年来住院流程优化在医疗优化领域备受关注。本文归纳整理了重要期刊中与住院流程优化有关的文章,文中涉及到的论文如下:Bertsimas,Dimitris,andJeanP

2024美赛数学建模常用数学建模时间序列模型之——移动平均法

  一、时间序列简介    时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间列的方法构成数据分析的一个重要领域,即时间序列分析。时间序列根据所研究的依据不同,可有不同的分类。1.按所研究的对象的多少分,有一元时间序列和多元时间序列。2.按时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。3.按序列的统计特性分,有平稳时间序列和非平稳时间序列。如果一个时间序列的概率分布与时间t无关,则称该序列为严格的(狭义的)平稳时间序列。如果序列的一、二阶矩存在,而且对任意时刻t满足:(1)均值为常数(2)协方差为时间间隔τ的函数。   则称该序列为宽平稳时间序列,也叫广义平稳时

2023亚太杯数学建模A题思路

赛题思路赛题推出后第一时间更新,关注数模小猫wx公众号:数模小猫完整代码赛题推出后第一时间更新,关注数模小猫wx公众号:数模小猫竞赛信息2023年第十三届亚太地区大学生数学建模竞赛,由北京图象图形学学会主办,亚太地区大学生数学建模竞赛组委会负责组织。竞赛遵循竞赛章程及相关规定,热烈欢迎各高等院校组织学生报名参赛。在2022年的第十二届亚太地区大学生数学建模竞赛中,共有来自全球的9700支队伍,涵盖了969所高校,有超过2万7千名学生踊跃参与。参赛高校包括了国内39所985高校和114所211高校,如北京大学、清华大学、浙江大学、同济大学、上海交通大学、复旦大学、四川大学、大连理工大学等。此外,

数学建模:9 多元线性回归分析

向前/后逐步回归筛选自变量检验自变量之间是否多重共线性(计算VIF)内生性、核心变量与解释变量虚拟变量,个数=分类数-1,否则有多重共线性stata软件回归模型假设检验、回归系数假设检验与解释自变量对因变量的影响程度:标准化回归系数检验异方差(原始数据分布极其不均匀时可能有),作残差与拟合值、自变量图,波动很大目录回归的思想回归分析的任务多元线性回归需要的数据数据类型数据来源网站一元线性回归遗漏变量导致的内生性 核心解释变量、控制变量 回归系数的解释含对数的模型虚拟变量含有交互项的自变量回归实例Stata数据的描述性统计定量数据定性数据Stata进行回归计算计算出拟合优度很低怎么办?Stata