B题城市轨道交通列车时刻表优化问题列车时刻表优化问题是轨道交通领域行车组织方式的经典问题之一。列车时刻表规定了列车在每个车站的到达和出发(或通过)时刻，其在实际运用过程中，通常用列车运行图来表示。图1为某一运行图的示例，图中每一条线表示一趟列车，横轴表示车站，纵轴表示时间，每一条线反映了一趟列车在不同时刻所处的相对位置，也称为运行线。比如，图中红色运行线表示，列车于9：02分从D站出发，于9：05分到达C站，停留1分钟后出发，于9：09分到达B站，停留1分钟后出发，于10：03分到达A站。图1：列车运行图示意图实际运营中，在铺画列车运行图之前，首先得先确定列车开行方案，列车开行方案包括列车编组
写在前面：第十九届数模研赛在22年10月6-10日开展，我和我的两名队友肝了5天，整出来一篇论文。因为不确定自己做的好不好，所以一直没写博客。前两天结果出来了，我们队拿了国二，在C题里排名88/1134，感觉结果还不错。以后应该也不会再有机会参加数学建模了，在此简单记录一下最后一次数模的解题思路。代码就不分享了，也没有分享的必要，准备数学建模竞赛还是重在看懂解题思路，想获奖写好论文比较重要。各位读者有问题可以评论/私聊我~系列文章链接汇总如下：（一）C题题目（二）问题重述（三）问题一模型建立（四）问题二模型建立（五）算例分析文章目录1.问题一的决策变量2.一阶段模型：自适应并行遗传算法模型2.
博主和两位队友参加了此次比赛，仅以此篇博客聊表纪念，并且最后也获得了不错的成绩希望对大家有所帮助持续更新~~关于数据集和完整代码可以关注点赞收藏后评论区留下QQ邮箱或者私信博主要有疑问可以评论区留言摘要古代玻璃制品是中西方文化交流中重要的贸易品之一，因环境影响容易风化导致化学成分比例发生变化。本文通过建立数学模型对古代玻璃的化学成分及类别进行研究分析，对古代玻璃的鉴别、早期发展、技术起源等问题具有一定的意义。针对问题1，本文首先对颜色、缺失数据进行填充并剔除无效数据，紧接着通过EXCEL对表单1的信息进行可视化，可观察到风化可能会使玻璃出现新纹饰类型B；黑色的更可能为风化后的玻璃，而深蓝更可能
前言2022年国赛B题是关于无人机定位的抽象模型，总体难度不大。接下来简单介绍一下第一题第一小问的程序实现，当时国赛仓促，写的比较简略，仅供参考。背景介绍无源定位第一个关键词是无源定位，无源定位可以理解为需要通过计算才能求解出具体位置，位置不能直接测出。具备隐蔽性，一般不需要电磁波的发射。无源定位有三种普遍的方法：交叉测向定位法，时差定位法和开普勒定位法，交叉测向法是通过多个基站接收信号，获得信号方位的角度，根据欧式几何来计算对应距离的一种方式，本题采用的方式与之类似。时差定位法和开普勒定位法，一个是根据信号传播的时差，一个是根据开普勒效应，发射信号和接收信号的物体具有相对速度时，接收到的信号
前言2022年国赛B题是关于无人机定位的抽象模型，总体难度不大。接下来简单介绍一下第一题第一小问的程序实现，当时国赛仓促，写的比较简略，仅供参考。背景介绍无源定位第一个关键词是无源定位，无源定位可以理解为需要通过计算才能求解出具体位置，位置不能直接测出。具备隐蔽性，一般不需要电磁波的发射。无源定位有三种普遍的方法：交叉测向定位法，时差定位法和开普勒定位法，交叉测向法是通过多个基站接收信号，获得信号方位的角度，根据欧式几何来计算对应距离的一种方式，本题采用的方式与之类似。时差定位法和开普勒定位法，一个是根据信号传播的时差，一个是根据开普勒效应，发射信号和接收信号的物体具有相对速度时，接收到的信号
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： 为了准确预测快递运输需求数量，可以考虑以下几个方面的因素： 1.时间因素：不同季节、不同时间段的快递运输需求量可能存在明显的差异，因此需要对时间因素进行分
文章目录1视频链接2论文目录推荐结构3模型的建立与求解概念简介3.1模型的建立3.2模型的求解4模型建立的要求5不同类型问题模型的建立5.1物理类问题5.2优化类问题5.3使用已经建立的模型6模型的求解6.1模型求解的注意事项7模型的分析与检验7.1模型的分析7.1.1灵敏度分析7.1.2误差分析7.2模型的检验7.2.1稳定性检验1视频链接根据视频进行整理数学建模清风——论文写作方法教程（国赛和美赛）2论文目录推荐结构3模型的建立与求解概念简介3.1模型的建立模型建立是将原问题抽象成用数学语言的表达式.模型建立一定是在先前的问题分析和模型假设的基础上得来的.使用别人已经建立好的模型,一定要将
目录前言一、移动平均模型(MA)模型原理自回归 移动平均模型自相关系数
STM32模拟SPI时序控制双路16位数模转换（16bitDAC）芯片DAC8552电压输出STM32部分芯片具有12位DAC输出能力，要实现16位及以上DAC输出需要外挂DAC转换ASIC。DAC8552是双路16位DAC输出芯片，通过SPI三线总线进行配置控制输出。这里介绍通过GPIO管脚模拟时序进行控制的方式。电路连接DAC8552支持2.7V~5.5V的供电，根据需要提供电源电压，对于STM32可能面对不同供电电压的DAC8552,因此STM32与DAC8552连接的三线，可以用10K电阻上拉到DAC8552的供电电压，而STM32选择支持FT（5V耐压）的三个管脚，并采用Open-d
目录一、关于我想说的二、第一篇——模糊聚类例题1 ①数据阅读 ②聚类选择 ③python代码编写 ④ 矩阵输入方法三、动态聚类图一、关于我想说的 “此时笔者是某不知名211大学经管专业大二小辣鸡，在学习数学建模的过程中发现课本中大多数都使用的是matlab。首先得肯定matlab的功能之强大，但是作为一个小白真的实在是弄不懂matlab咋写，但结合学过（也可以说没学过）的python来完成一些数模分析是非常简单的。简单了解之后，笔者认为matlab的优势在于可以简单方便的实现函数的调用，但是python并不能在一个file中实现调用其他file中
