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2022年五一杯C题数学建模

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简介:
2022年五一杯C题数学建模挑战赛聚焦于特定实际问题,参赛者需运用数学模型和算法进行分析解决。此竞赛旨在提升大学生应用数学技能解决复杂问题的能力,并促进团队合作与创新思维的发展。 本段落针对火灾报警系统问题,建立了熵权-TOPSIS 逻辑回归等多种数学模型,旨在通过所建模型来选择可靠的探测器、提高报警准确率及改进各辖区综合管理水平,从而减少我国的火灾事故。对于第一个问题,在根据地址、机号和回路确定真实火灾数为418起的基础上,本段落基于可靠性和故障率两个指标建立了一个综合评价模型。由于可靠性是效益型指标而故障率为成本型指标,因此通过数学公式将故障率转换成效益型指标即完善率。在确定了这些指标后,运用熵权法来确定各指标的权重,并利用TOPSIS方法构建各种部件的评价模型,对16种不同类型的部件进行了综合评估,帮助政府选择最可靠的5种火灾探测器类型:光束感烟、手动报警按钮、智能光电探头、点型感温探测器和线性光束感烟。 对于第二个问题,则建立了一个基于逻辑回归的区域报警部件类型智能研判模型。在该模型中选择了故障次数、消防大队以及探测器类型三个变量作为自变量,而误报与否则被用作因变量。将无序分类变量如消防大队和探测器类型的数值转换为虚拟变量后,利用逻辑回归模型预测某一特定区域内某种部件发出报警信息正确的概率,并通过检验发现模型的准确性存在偏差,在进行了优化处理(使用WOE值代替原始数据进行计算)之后,结果变得更加真实可靠。

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客服
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  • 2022C
    优质
    2022年五一杯C题数学建模挑战赛聚焦于特定实际问题,参赛者需运用数学模型和算法进行分析解决。此竞赛旨在提升大学生应用数学技能解决复杂问题的能力,并促进团队合作与创新思维的发展。 本段落针对火灾报警系统问题,建立了熵权-TOPSIS 逻辑回归等多种数学模型,旨在通过所建模型来选择可靠的探测器、提高报警准确率及改进各辖区综合管理水平,从而减少我国的火灾事故。对于第一个问题,在根据地址、机号和回路确定真实火灾数为418起的基础上,本段落基于可靠性和故障率两个指标建立了一个综合评价模型。由于可靠性是效益型指标而故障率为成本型指标,因此通过数学公式将故障率转换成效益型指标即完善率。在确定了这些指标后,运用熵权法来确定各指标的权重,并利用TOPSIS方法构建各种部件的评价模型,对16种不同类型的部件进行了综合评估,帮助政府选择最可靠的5种火灾探测器类型:光束感烟、手动报警按钮、智能光电探头、点型感温探测器和线性光束感烟。 对于第二个问题,则建立了一个基于逻辑回归的区域报警部件类型智能研判模型。在该模型中选择了故障次数、消防大队以及探测器类型三个变量作为自变量,而误报与否则被用作因变量。将无序分类变量如消防大队和探测器类型的数值转换为虚拟变量后,利用逻辑回归模型预测某一特定区域内某种部件发出报警信息正确的概率,并通过检验发现模型的准确性存在偏差,在进行了优化处理(使用WOE值代替原始数据进行计算)之后,结果变得更加真实可靠。
  • 目C.zip
    优质
    五一数学建模杯题目C包含的是竞赛期间发布的其中一个挑战性问题集,旨在考验参赛者的数学模型构建能力、创新思维以及团队合作精神。该题目聚焦于特定的实际或理论问题,要求选手们运用数学工具进行分析和求解,并提交详细的研究报告。 五一数学建模杯 C 题.zip 该文件被重复列出了很多次,请注意这可能是一个编辑或列表中的错误。根据您的要求,我只保留了一条记录,并且没有提及任何联系信息或其他链接。 如果需要更多的帮助或者具体题目内容的描述,请告知具体内容需求。
  • 2022亚太竞赛C论文
    优质
    本论文为2022年亚太杯数学建模竞赛C题参赛作品,深入探讨了特定实际问题,运用数学模型与算法提出创新解决方案。 为了解决全球变暖对全球气温的影响问题,本段落采用ARMA模型、LSTM模型和Stacking模型融合对未来全球温度变化趋势及影响因素进行预测分析。 对于第一部分的问题一,需要每十年的全球平均温度增幅进行比较并绘制折线图表示。通过分析得出结论:2022年3月观测到的气温上升幅度比以往任何10年的都要大。 问题一第二部分中,我们分别建立了ARMA模型和LSTM模型来拟合过去的温度变化,并预测至2100年12月的全球平均温度。在第三部分,使用这两个模型进行未来温度趋势的预测发现结果不一致:ARMA模型预测到2100年6月及2050年5月时全球平均气温将达到或超过20℃;而LSTM模型则预测从2050年至2300年间全球平均气温均低于20℃。根据此趋势,推测未来全球平均温度不会高于20℃。 问题一的第四部分中,通过计算得出两个模型的平均绝对误差分别为ARMA模型为0.31和LSTM模型为0.0195。因此可以判断出LSTM模型预测更为准确。 对于第二部分的问题二,在使用经纬度与时间数据进行温度预测时,为了确保所建立模型具有较高的稳健性,我们采用了Stacking方法来综合多个基础学习器的优势。
  • 2022华为竞赛abcdef
    优质
    2022年华为杯数学建模竞赛abcdef题是一系列由华为公司赞助、面向全国高校学生的数学建模挑战题目。这些问题涵盖了广泛的数学应用领域,旨在培养和测试参赛者的创新思维、团队合作及解决实际问题的能力。 内容非常全面,绝对是网上的最全题目之一。
  • 2022华为竞赛
    优质
    2022年华为杯数学建模竞赛题目涵盖了多个领域的挑战性问题,旨在通过数学模型解决实际难题,促进学生创新能力与团队合作精神的发展。 2022年华为杯数学建模竞赛试题包括以下研究生题目: A题:移动场景超分辨定位问题 B题:方形件组批优化问题 C题:汽车制造公司涂装-总装缓存区调序调度优化问题 D题:PISA架构芯片资源排布问题 E题:草原放牧策略研究 F题:COVID-19疫情期间生活物资的科学管理问题 如果需要解压相关文件,密码为“19hua22zhongse”。
  • 2020C整理据.zip
    优质
    该文件包含2020年五一数学建模竞赛中C题所需的全部原始和处理过的数据集,旨在帮助参赛者进行数据分析与模型建立。 该数据由我的程序读取并仅供参考。问题的解决方案可以参考相关文章的内容。
  • 2022深圳竞赛C获奖论文及程序
    优质
    本作品为2022年深圳杯数学建模竞赛C题省级一等奖获奖成果,包含完整研究论文与相关算法源代码,展示了对复杂问题的创新性分析和解决能力。 2022年深圳杯C题数模竞赛涉及运送物料小车的问题。我将我的省一论文及程序分享出来,供大家参考学习,并欢迎指正错误。
  • 2022“51竞赛C:火灾报警系统问
    优质
    2022年51杯数学建模竞赛C题挑战选手设计一套高效的火灾报警系统。通过优化传感器布局和算法,以期在火情初期迅速准确地发出警报,并评估其有效性。 本段落采用了主成分分析(PCA)方法来确定故障率和误报率对选择结果的影响权重,并据此选择了最优设备——线型光束感烟探测器。 在第二部分中,我们构建了一个复合机器学习模型,同时使用了随机森林、K最近邻、支持向量机以及逻辑回归四种算法。通过CountVectorizer技术将文本特征进行量化处理后,我们将这四个模型的结果去除了一个与其他三个结果差异较大的值,并计算剩余的平均值作为最终输出,以减少单一模型对整体准确性的潜在影响,并验证了各特征之间不存在明显的相关性。 第三部分中我们结合熵权法和模糊综合评价方法得到了最佳大队(R大队)及最差的大队(J大队、M大队以及G大队)。此外,在这一环节的检验过程中还引入了一种新的模型——优劣解距离模型,用于再次计算熵权重并验证结果的有效性。 最后在第四部分中,我们结合前两问关于报警器准确率和故障率及其工作原理的信息提出了多种报警设备使用建议,并根据第三问中的大队评估结果分析了火灾报警系统的可靠性与管辖区域面积之间的关系进而提出管理上的改进建议。
  • 2020A目.docx
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    该文档为2020年五一数学建模竞赛A题的官方题目文件,内含详细的问题描述和数据资料,旨在考察参赛者运用数学方法解决实际问题的能力。 煤炭属于大宗商品,其价格受国家相关部门监管以及国内市场的供需影响。此外,气候变化、出行方式、能源消耗模式及国际煤炭市场等因素也会影响煤炭价格。请完成以下问题:1. 建立数学模型并通过量化分析方法确定影响煤炭价格的主要因素(不超过10种)。以秦皇岛港动力煤为例,请提供从2019年5月1日至2020年4月30日间,对秦皇岛港动力煤价格产生重要影响的因素排序(按影响力大小排列,不超过10项)。