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2020年数学建模国赛C题一等奖论文及完整代码与Excel数据处理表.zip

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简介:
本资源包含2020年全国大学生数学建模竞赛C题的一等奖获奖论文、完整源代码以及用于数据分析处理的Excel表格,适合参赛选手参考学习。 2020年数学建模国赛一等奖论文及完整代码、Excel数据表格,适合用于学习和自我提升。

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客服
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  • 2020CExcel.zip
    优质
    本资源包含2020年全国大学生数学建模竞赛C题的一等奖获奖论文、完整源代码以及用于数据分析处理的Excel表格,适合参赛选手参考学习。 2020年数学建模国赛一等奖论文及完整代码、Excel数据表格,适合用于学习和自我提升。
  • 2020C
    优质
    本篇论文为2020年美国大学生数学建模竞赛C题特等奖作品,深入探讨了环境科学领域中的复杂问题,提出创新性模型与解决方案,展现跨学科研究魅力。 2020年美赛特等奖C题论文共6篇,题目为《斯芬克斯之谜:揭开亚马逊评分与评论的秘密》。这些论文深入探讨了如何解析和理解亚马逊平台上用户生成的内容,并提出了多种分析方法来揭示隐藏在大量数据背后的秘密信息。
  • 2022C
    优质
    本论文荣获2022年度全国数学建模竞赛国赛C题省级一等奖,深入探讨了复杂现实问题的数学模型构建与优化策略。 我们的论文获得了山西省一等奖,主要采用了随机森林算法。大家可以参考该论文,并可以通过私信获取相关代码。
  • 2020A1
    优质
    本论文为2020年全国大学生数学建模竞赛A题的一等奖获奖作品。文中针对实际问题提出了创新性的数学模型和解决方案,展示了团队卓越的数据分析能力和科研创新能力。 本段落探讨了在不同炉温条件及传送带速度下优化炉温曲线的问题。对于问题一,解决思路如下:首先研究整个回焊炉内水平方向的温度变化情况。
  • 2020F
    优质
    本论文荣获2020年美国大学生数学建模竞赛F题一等奖,深入探讨了复杂系统下的优化策略与模型构建,展示了跨学科研究在解决实际问题中的应用价值。 文档是小组参与2020年美赛建模F题的提交论文,最终获得了Meritorious Winner(一等奖)。
  • 2020E
    优质
    本论文荣获2020年美国大学生数学建模竞赛E题一等奖,深入探讨了环境科学中的关键问题,运用创新性的数学模型和算法,提出了一系列有效解决方案。 这是一篇关于2020年ICM E题环境类的一等奖论文。该题目涉及全球塑料垃圾问题的预测与解决策略,要求学生预测全球塑料垃圾量的最大值,并提出有效的解决方案,最后还需对未来塑料垃圾的数量进行预测。此题目全面考察了学生的建模能力及相关知识水平,是一道优秀的建模试题。
  • 2020B
    优质
    本篇论文荣获2020年美国数学建模竞赛B题特等奖。文中针对复杂环境下的交通管理问题提出了创新性的数学模型与解决方案,为优化城市交通系统提供了重要参考依据。 这是2020年美赛B题目的O奖论文推荐,包含5篇可供参考和学习的优秀作品。预祝大家在2021年的比赛中取得优异成绩。
  • 2020(O
    优质
    该文荣获2020年美国大学生数学建模竞赛最高奖项特等奖(O奖),展示了团队在复杂问题解决、创新思维及跨学科知识应用方面的卓越能力。 2020年数学建模美赛特等奖(O奖)论文展示了参赛团队在解决复杂实际问题上的卓越能力与创新思维。这些获奖作品不仅体现了对数学理论的深刻理解,还展现了将抽象概念应用于具体情境中的技巧和策略。通过详尽的数据分析、模型构建以及结果验证过程,作者们成功地解决了竞赛所提出的挑战性问题,并为相关领域的研究提供了有价值的参考。 该论文集涵盖了广泛的主题领域,从优化算法的应用到数据分析方法的创新使用,再到跨学科合作的重要性等各个方面都有深入探讨。通过对这些优秀作品的研究和学习,其他参赛者可以从中获得灵感与启示,在未来的数学建模竞赛中取得更好的成绩。 此外,获奖团队还分享了他们比赛过程中的宝贵经验教训和个人感悟,这对希望在未来类似比赛中表现出色的学生来说极具参考价值。
  • 2020B.pdf
    优质
    该论文为2020年全国大学生数学建模竞赛中针对B题获得二等奖的作品,详细探讨了问题背景、建立模型的过程及解决方案。文档深入分析了实际案例,并提出创新性的算法和策略,展示了参赛团队在数据处理与逻辑推理方面的卓越能力。 穿越沙漠!
  • 2018EM
    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%。