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2022年美赛E题解题思路与论文代码参考

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简介：
本资源提供2022年美国数学建模竞赛（MCM）E题的解题策略及论文编写技巧，并附有相关代码示例，旨在帮助参赛者提升解决问题和编程能力。 2022年美赛E题的思路分享：去年获奖的技术组合方法在这里进行了总结提炼。由于负责撰写论文的同学已经离开，我将我们的想法整理出来供你们参考使用，希望对大家有所帮助。资料中包括了论文写作思路和相关代码，有需要的朋友可以自行取用。

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  • 2022年美赛E题解题思路与论文代码参考
    优质
    本资源提供2022年美国数学建模竞赛（MCM）E题的解题策略及论文编写技巧，并附有相关代码示例，旨在帮助参赛者提升解决问题和编程能力。 2022年美赛E题的思路分享：去年获奖的技术组合方法在这里进行了总结提炼。由于负责撰写论文的同学已经离开，我将我们的想法整理出来供你们参考使用，希望对大家有所帮助。资料中包括了论文写作思路和相关代码，有需要的朋友可以自行取用。
     
  • 2021年美国数学竞赛E题解题思路
    优质
    本篇文章详细解析了2021年美国数学竞赛中的E题，并提供了清晰的解题步骤和技巧，旨在帮助参赛者掌握该类问题的解答方法。 2021年美赛E题思路分享给大家，有需要的同学可以自取，无需积分。
     
  • 2021年美国数学竞赛E题解题思路
    优质
    本篇文章详细解析了2021年美国数学竞赛中的E题，分享了解题的关键步骤和思维方式，旨在帮助参赛者理解和掌握解决此类问题的方法。 总结的2021年美赛E题思路已经完成，有需要的朋友可以参考！
     
  • 2021年美国数学竞赛E题解题思路.zip
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    本资料为2021年美国数学竞赛(E题)的详细解析文档，内含解题步骤、关键概念及技巧说明，适合参赛者学习与参考。 2021美赛E题思路.zip
     
  • 2022年美赛C题代码、思路及论文（含中英文版）、图片与数据
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    本资源包含2022年美国数学建模竞赛(C题)的完整资料，包括编程源码、解题思路、中英文论文版本以及相关图片和数据集。适合参赛者学习参考。 模型流程包括以下几个步骤： 1. 数据收集与预处理：首先收集比特币和黄金的历史价格数据，并进行必要的清洗和预处理工作，如去除异常值、填补缺失值等操作，确保最终的数据集具有高质量且准确。 2. 灰色预测模型建立：将经过初步处理的价格数据输入到灰色预测模型中。通过参数估计及模型验证环节来确定该模型的准确性与稳定性，并通过对历史价格数据进行拟合和检验进一步优化和完善此步骤。 3. MACD和RSI指标计算：利用上述灰度预测所得到的价格趋势信息，分别对两个资产（比特币、黄金）计算相应的MACD以及RSI技术分析指标。通过对比这些技术参数与其预设阈值之间的关系来识别出最佳的买卖时机信号。 4. 层次分析法权重确定：考虑影响价格变动的各种因素，如市场供需情况和宏观经济状况等，并采用层次分析方法对它们进行排序并赋予相应的权重值；同时还将MACD与RSI指标作为其中的技术面考量项与其他非技术性变量一起纳入评估体系内。 5. 交易策略生成：结合灰色预测模型所揭示的价格走向、MACD及RSI信号以及通过层次分析法得出的各种因素的重要性分配结果，制定出一套完整的比特币和黄金投资买卖计划。该方案将明确指出何时应该采取买入或卖出操作，并且还会给出具体数量上的建议以指导实际交易行为的执行。 综上所述，整个流程从数据准备开始逐步深入到模型构建、技术分析指标生成以及最终策略输出等多个层面展开工作，力求为投资者提供全面而科学的投资决策依据。
     
  • 2021年美赛F题解题思路.docx
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    本文档提供了针对2021年美国大学生数学建模竞赛F题的详细解题思路和分析方法，旨在帮助参赛者理解问题背景、构建模型并撰写高质量论文。 2021年美赛F题的思路可以自行参考相关资料进行研究和探讨。
     
  • 2020年美国数学竞赛ABCDE题解题思路及参考资料.zip
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    本资料包提供了2020年美国数学竞赛（AMC）A至E试卷各题目的详细解题思路与解析参考文献，适合参赛学生学习备赛使用。 2020年美国数学建模竞赛（美赛）的相关资料如下： - 2020美赛A题参考资料.zip - 文件大小：67.62MB - 2020美赛A题参考思路（1）.pdf - 文件大小：1.17MB - 2020美赛D题参考资料.zip - 文件大小：17.89MB - 2020美赛E题参考思路（1）.pdf - 文件大小：1.40MB - 2020美赛D题参考思路（2）.pdf - 文件大小：1.27MB - 2020美赛D题参考思路（1）.pdf - 文件大小：209.42KB - 2020 美赛E题参考思路（3）.pdf - 文件大小：144.70KB - 2020 美赛E题参考思路（2）.pdf - 文件大小：211.97KB - 2020美赛E题参考资料.zip - 文件大小：17.65MB
     
  • 2020年美国数学建模竞赛C题参考思路与代码（含压缩文件）
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    本资料提供2020年美国数学建模竞赛C题的解决方案和编程代码，涵盖问题分析、模型构建及求解策略，并附带相关数据和软件资源。 2020年美赛数学建模C题参考思路及可用代码 对于这个问题，可以考虑以下几点来构建模型： 1. **问题理解**：首先需要明确题目要求解决的具体问题是什么，这是所有工作的基础。 2. **数据收集与预处理**：根据题目给出的数据或者自行搜索相关资料进行分析。确保数据的准确性和完整性。 3. **建立数学模型**： - 根据题目的背景信息和具体需求选择合适的数学工具或方法来构建模型，例如优化理论、概率统计等。 4. **编程实现与验证**：利用计算机程序语言（如Python, MATLAB）编写代码，并对所建的模型进行数值模拟及结果分析。 5. **撰写论文**： - 结合上述步骤的结果写出一份完整的报告或文章。内容需包括问题背景介绍、数学模型建立过程详解以及最终结论等部分。 6. **反思与改进**：完成初稿后应回顾整个研究流程，检查是否有可以优化的地方，并根据评审意见进行相应的修改和完善。 以上就是关于2020年美赛C题的一些建议思路及可能用到的技术手段。希望对参赛者有所帮助！
     
  • 【2022年美赛B题M奖论文】2201876
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    本论文为2022年美国大学生数学建模竞赛（简称美赛）B题获奖作品。由团队编号2201876的参赛者完成，荣获Meritorious Winner奖项，展现了优秀的数学建模能力和创新思维。 【2022美赛B题M奖论文】2201876