Advertisement

2017年美国数学建模竞赛D题 MATLAB程序获M奖

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目为2017年美国大学生数学建模竞赛D题获奖作品，采用MATLAB编程解决复杂问题，最终荣获Meritorious Winner（一等奖）。 2017年美赛D题涉及机场排队问题。题目要求分析每个环节的排队情况以及每个人在各个环节等待的时间长度。文档中的程序简介对代码中使用的变量进行了详细的介绍。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 2017年美国数学建模竞赛D题 MATLAB程序获M奖
    优质
    本项目为2017年美国大学生数学建模竞赛D题获奖作品，采用MATLAB编程解决复杂问题，最终荣获Meritorious Winner（一等奖）。 2017年美赛D题涉及机场排队问题。题目要求分析每个环节的排队情况以及每个人在各个环节等待的时间长度。文档中的程序简介对代码中使用的变量进行了详细的介绍。
     
  • 2018年美国数学建模竞赛D题获奖论文（M奖）
    优质
    本论文荣获2018年美国数学建模竞赛D题二等奖。文中针对复杂现实问题提出创新性数学模型和解决方案，展现了跨学科综合应用能力。 2018年美国大学生数学建模大赛论文获得了M奖，所选题目是D题。
     
  • 2017年美国数学建模竞赛D题特等奖论文
    优质
    本论文为2017年美国数学建模竞赛D题特等奖获奖作品，深入探讨了公共交通网络优化问题。团队运用先进的算法和模型，提出了创新性的解决方案，并通过实证分析验证其有效性，对实际交通系统改善具有重要参考价值。 这篇比赛论文非常出色，具有很高的分析价值。可以将其作为模板来要求自己提升写作水平。
     
  • 2017年美国大学生数学建模竞赛O奖获奖论文
    优质
    该论文是2017年度美国大学生数学建模竞赛特等奖（Outstanding Winner）作品，展示了作者们在解决复杂现实问题上的卓越数学建模能力及创新思维。 2017年美赛数学建模O奖论文各4至6篇PDF文件，涵盖A题、B题、C题、D题、E题及F题。
     
  • 2018年美国数学建模竞赛M奖论文（B题）
    优质
    本篇论文为2018年美国数学建模竞赛针对B题所提交的作品，并获得了Meritorious Winner奖项。文章深入分析了题目中的问题，提出创新性解决方案，充分展示了团队的数学建模能力和研究水平。 2018年美国大学生数学建模竞赛M奖论文是我自己组队参赛的作品。欢迎交流。
     
  • 2018年美国数学建模竞赛D题
    优质
    2018年美国数学建模竞赛D题要求参赛者针对特定的实际问题建立数学模型，并通过分析和求解提供解决方案，挑战学生的创新思维与团队合作能力。 好的，请提供您需要我重写的那段文字内容。
     
  • 2020年美国大学生数学建模竞赛（美赛）D题F奖作品
    优质
    本作品荣获2020年美国大学生数学建模竞赛D题F奖。我们团队通过严谨的数学模型和创新算法，深入分析了题目中的复杂问题，并提出切实可行的解决方案，展现了跨学科的知识融合与实践能力。 本段落构建了一个基于传球网络的回归模型来评估团队结构策略及对手反制策略对比赛结果的影响。在任务1中，我们首先列出了本赛季Huskies队的比赛统计数据，并简要分析了球队情况。其次，根据传球次数建立传球网络并可视化三场比赛（三位不同教练执教）中的传球网络图以描述和比较Huskies战略的变化。之后识别出双边及三方配置的网络模式，在上述三项比赛中计数15种此类结构，反映传球网络的结构性指标，并通过分析球队重心随时间变化以及赛季中Huskies四个位置的地图来探索时间和微观尺度。 在任务2中，我们构建了一个回归模型，该模型不仅引入了代表Huskies及其对手实力的基本数据，还从传球网络指标提取出六个独立变量。考虑到对手的反制策略，我们也加入了对手数据与网络结构指标之间的交叉项。通过训练回归模型可以判断所引入的独立变量是否具有影响、何种影响以及它们对比赛结果的影响程度。 任务3中，在带入数据进行培训后，该模型保留了包括交互作用在内的10个变量，并使用Leave-One-Out交叉验证来确认其准确性，预测准确率达到了71.05%。基于训练后的模型指出当前Huskies有效的结构策略（例如核心球员之间的强连接），同时也给出了具体的建议以提升球队的成功率（如强调玩家间的三方配置）。 在任务4中，我们扩展了该模型的应用范围至所有团队工作场景，并引入IPOI模型。此模型从输入、过程、输出及再输入四个方面进行多级因素诱导和评估指标的选择，考虑到了包括团队建设、运作管理等各个方面的影响因子。我们认为现有的Huskies模型是IPOI的一部分，并添加了关于投入产出以及重新投入的评价体系，以大学科研团队建模为例。 综上所述，我们的模型在处理基于网络的合作问题时具有实用性和可靠性。关键词：足球策略；网络科学；回归分析；IPOI模型。
     
  • 2018年美国数学建模竞赛E题M奖论文（一等奖）
    优质
    本论文为2018年美国数学建模竞赛E题的一等奖获奖作品，深入探讨了复杂现实问题的数学建模与解决方案，展示了高水平的研究和创新能力。 气候变化的负面影响可能会显著增加国家脆弱性。评估气候变暖的影响并减轻其影响已成为一个紧迫的问题。 对于第一个任务，我们建立了一个数据包络分析（DEA）模型来衡量一国的脆弱性。首先选择了4个气候因素作为输入指标和5个输出指标，并利用熵方法确定权重。结果表明，温度直接影响GDP和武装冲突的发生频率，间接影响国家脆弱性。 在第二个任务中，我们选择索马里为研究对象。通过聚类分析法将所有指数分为五个等级，并选取包括索马里的10个国家来解决决策单元矩阵问题。利用第一个问题中的模型发现气温上升会导致国家脆弱性增加，而降水增多则会降低脆弱性。最后，在没有气候因素影响的情况下，我们将四个气候变化指标的值设为零并得出结论：这将使国家脆弱性下降。 对于第三个任务，我们使用粗糙集理论减少了输出指数至武装冲突的数量，并应用BP神经网络模型预测结果表明在大量武装冲突和异常温度情况下会有显著增加的脆弱性。当平均年度武装冲突数量一定时，在气温10.01度以及降水量为1823毫米的情况下国家脆弱性的指标将面临上升拐点。 最后，对于第四个任务中政府发布的三项减排政策建立了碳循环模型，并以中国为例计算了减少二氧化碳排放对平均温度变化的影响。结果表明当温度下降1.9摄氏度时，国家脆弱性降低0.1593，而成本为203亿美元。 此外由于DEA模型的相对准确性，在预测城市脆弱性能方面比大陆更准确。本段落使用基于三参数区间数的距离熵TOPSIS模型修改了DEA模型的决策矩阵，并通过增加区间的上下限使决策单元的价值更加精确，然后根据计划调整指标权重。当我们用北美地区进行测试时误差约为2.9%。
     
  • 2021年美国数学建模竞赛A题一等奖(M奖)论文
    优质
    本论文荣获2021年美国数学建模竞赛A题一等奖（M奖），深入探讨了复杂现实问题的数学建模解决方案，展示了团队卓越的数据分析、模型构建及创新思维能力。 2021年数模美赛A题获得一等奖（M奖）。