目录 一，评价类算法1，层次分析法●基本思想:●基本步骤:●优点:●缺点●适用范围:●改进方法:2，灰色综合评价法（灰色关联度分析）●基本思想:●基本步骤:●优点:●缺点:●适用范围:●改进方法:3，模糊综合评价法●基本思想:●基本步骤:●优点:●缺点:●应用范围:●改进方法:4，BP神经网络综合评价法●基本思想:●优点:●缺点:●适用范围:●改进方法:二，预测类算法1，灰色预测模型●基本思想:●基本步骤:●优点:●缺点:●适用范围:2，回归预测方法●优点:●缺点:●适用范围:3，时间序列分析法●建模流程:●适用范围:●优点:●缺点:4，微分方程●微分方程模型步骤:●优点:●缺点:●适用范围:
大家好，东北三省数学建模联赛今早开赛了，在这里先带来初步的选题建议及思路。目前我正在写A题完整论文，后续还会持续更新哈，视频版讲解大家可以看：2023年东北三省数学建模联赛选题建议及思路_哔哩哔哩_bilibili首先是主基调：推荐大家选择A题，可以搜集数据进行具体的数据分析建模，内容比较充实，比较容易把工作量堆上去。B则完全是查阅相关文献＋可视化的一个题目，推荐擅长做图的队伍选择。这次东三省的题目还是比较简单的，但是题目看上去简单不代表我们就要简单地去做，事实上，题目越简单，就越需要大家堆工作量，这样才能有区分度。赛题A：空气净化器的使用空气净化器又称“空气清洁器”、空气清新机、净化器，是指
最近我们小组做了建模训练，选择的题目是21年的国赛C题，我负责软件部分，这题我刚好会做，第一次独自完成了代码，有点激动，和大家分享一下，共同学习，不过因为我个人比较懒，讲解的不怎么多。。。不过会分享一下完整的代码其实我的代码还有点问题，转运方案没有按照它的要求，当时没注意到这个问题，所以输出的结果和题目给的表格不太一样。我路子可能比较野，写的代码有点杂乱无章，感觉算小屎堆了（悲）因为事后没有整理，所以代码会有一些多余的部分，是当时用过后发，之后又不用的。。。我也是个建模新手，还有很多不足的地方，欢迎大家指出我的错误，一起交流大家会看到一个Excel，叫‘问题1评分排名.xlsx’，当时鬼迷心窍
为了更好地让大家本次长三角比赛选题，我将对本次比赛的题目进行简要浅析。数模模型通常分为优化、预测、评价三类，而本次数学题目就正好对应着A、B、C分别为优化、预测、评价。整体难度不大，主要难点在于A题的优化以及B、C的数据收集。稍后，我将为大家收集一些数据，帮助大家更好的比赛。赛题难度评估A>B>C选题人数预估比例C>B>AA 题快递包裹装箱优化问题A题以快速包裹为背景。快递为背景的题目作为优化是这两年最为常见的一种命题背景，该题的问题方式有些类似于2021年妈杯的海底服务器散热问题，即建立优化模型合理的构建布局，耗材等等。难度中等，对于刚开始比赛的小白而言，非常不建议选择。这种题目，答案基本固
全国研究生数学建模竞赛资料【2004-2021】【详细整理】文章目录全国研究生数学建模竞赛资料【2004-2021】【详细整理】2021年第十八届全国研究生数学建模竞赛2020年第十七届全国研究生数学建模竞赛2019年第十六届全国研究生数学建模竞赛2018年第十五届全国研究生数学建模竞赛2017年第十四届全国研究生数学建模竞赛2016年第十三届全国研究生数学建模竞赛2015年第十二届全国研究生数学建模竞赛2014年第十一届全国研究生数学建模竞赛2013年第十届全国研究生数学建模竞赛2012年第九届全国研究生数学建模竞赛2011年第八届全国研究生数学建模竞赛2010年第七届全国研究生数学建模竞赛
该题对于模型的考察难度较低，难度在于数据的搜集以及选取与处理。这里推荐数据查询的网站：中国碳核算数据库（CEADs）https://www.ceads.net.cn/国家数据国家数据data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01以及各省市《统计年鉴》、《中国建筑业统计年鉴》、《年度江苏建筑业发展报告》等问题1：给定建筑物数据，假设该建筑物内温度需要一直保持在18-26度，在温度不适宜的时候要通过电来调节温度，消耗一度电相当于0.28千克碳排放。请计算该建筑物通过空调(假设空调制热性能系数COP为3.5，制冷性能系数EER为2.7)调节温度的年碳排放量。(尽量使用
文章目录一、前言1.历年赛题回顾与分析2.关键点3.综合评价介绍4.综合评价五要素二、指标1.如何建立评价指标体系2.评价指标选取3.评价指标体系案例——小区开放对道路通行的影响4.指标预处理（一）指标一致化处理（二）指标无量纲化处理（三）定性指标量化三、评价——动态加权综合评价方法1.引入背景2.一般流程3.指标标准化（见上方）4.构造动态加权函数（一）分段变幂函数（二）偏大型正态分布函数（三）S型分布函数5.构建问题的综合评价模型，做出评价（综合评价问题）四、综合评价常用方法1.背景2.基本思路3.方法汇总与分类4.指标权重5.计分法（一）综合计分法——内容与特点（二）综合计分法——案例（
文章目录相关系数相关系数含义计算相关系数前的操作斯皮尔曼相关系数与皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数求法皮尔逊系数进行假设检验进行假设检验的条件斯皮尔曼相关系数斯皮尔曼相关系数的假设检验多元线性回归分析数据分类线性回归注意事项回归语句异方差问题异方差检验语句异方差解决办法相关系数相关系数含义个人理解为：如果当X增加时，Y趋向于减少，斯皮尔曼，皮尔逊相关系数则为负。斯皮尔曼，皮尔逊相关系数为零表明当X增加时Y没有任何趋向性。当X和Y越来越接近完全的单调相关时，斯皮尔曼相关系数会在绝对值上增加。如但是，对于相关系数来说，相关系数的大小与其所呈关系不是充要关系，如计算相关系数前的操作1.计算相关系数前，要
#1赛题B题：快递需求分析问题网络购物作为一种重要的消费方式，带动着快递服务需求飞速增长，为我国经济发展做出了重要贡献。准确地预测快递运输需求数量对于快递公司布局仓库站点、节约存储成本、规划运输线路等具有重要的意义。附件1、附件2、附件3为国内某快递公司记录的部分城市之间的快递运输数据，包括发货日期、发货城市以及收货城市(城市名已用字母代替，剔除了6月、11月、12月的数据)。请依据附件数据，建立数学模型，完成以下问题：问题1：附件1为该快递公司记录的2018年4月19日—2019年4月17日的站点城市之间(发货城市-收货城市)的快递运输数据，请从收货量、发货量、快递数量增长/减少趋势、相关性
目录1概述2入门算例2.1算例2.2求解——Pulp库和cvxpy3进阶算例3.1算例3.2Python+Gurobi代码实现3.3运行结果1概述混合整数规划(MIP)是NP-hard问题中的一类，它的目标是在线性约束下将线性目标最小化，同时使部分或全部变量均为整数值，在容量规划、资源分配与装箱等等现实场景中得到了广泛应用。该方向的大量研究与工程投入都集中在了开发实用求解器上，比如SCIP、CPLEX、Gurobi和Xpress。这些求解器都是使用复杂的启发式算法来指导求解MIP的搜索过程。一个求解器在特定应用上的表现主要是取决于该求解器的启发式算法与该应用的匹配程度。1）整数规划（Integ
