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2020年五一建模项目文件。

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简介：
本竞赛提供A、B、C三道选择题，以及详细的论文提交指南和论文模板，同时附有严格的格式规范。参赛者需根据这些规范，利用提供的模板精心撰写论文。请务必在2020年5月4日9:00之前，按照提交指南所规定的流程和要求，完成论文的提交工作。

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  • 2020年五一数学建模A题题目.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）。
     
  • 2020年五一数学建模竞赛题目.rar
    优质
    2020年五一数学建模竞赛题目包含该年度赛事中提出的数学挑战问题集锦，旨在激发参赛者运用数学工具解决实际问题的能力和创新思维。文件内详细列出了比赛的具体要求与背景信息。 2020年五一数学建模竞赛的题目及相关附件已经发布，请大家注意查看下载。
     
  • 2020年五一数学建模竞赛B题论文及代码
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    该文档为2020年五一数学建模竞赛B题的参赛作品，包含问题分析、模型建立与求解过程以及源代码。适合相关比赛准备者参考学习。 本段落针对基金资产配置策略问题建立了一个优化模型，该模型结合了小波分析算法、均值-方差模型、蒙特卡罗模拟方法以及遗传算法，旨在为企业购买股票及合理分配资金提供指导。 对于第一个问题，我们采用皮尔逊相关系数和系统聚类进行研究。在第二个问题中，通过结合小波分析算法与均值-方差模型来确定最大化投资收益的策略，并利用小波分析对数据降噪并使用样条插值补全缺失的数据。随后计算协方差矩阵并将结果代入均值-方差模型求解以找到最优的投资组合。 对于第三个问题，我们运用历史模拟法、蒙特卡罗方法以及参数模拟法来评估各基金公司在2020年95%置信水平下的风险价值（VaR）。 在第四个问题中，本段落构建了一个综合系统。
     
  • 2020年五一数学建模C题整理数据.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。
     
  • 2020五一数学建模竞赛.zip
    优质
    《2020五一数学建模竞赛》汇集了众多高校学子在数学建模领域的智慧与创新，涵盖多个实际问题解决方案，展现了参赛者卓越的数据分析能力和团队协作精神。 本次竞赛提供A、B、C三题供参赛者选择解答。请各组别参考提供的论文模板及格式规范撰写论文，并务必在2020年5月4日9:00前按照提交说明的要求完成论文的提交工作。
     
  • 2020年五一数学建模A题论文：煤炭价格预测问题
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    本论文聚焦于2020年五一数学建模竞赛中的煤炭价格预测问题。文中构建了基于历史数据的时间序列模型和回归分析方法，探讨影响煤价的关键因素，并对未来趋势进行科学预测。通过深度数据分析与模型优化，为煤炭行业的市场决策提供有力支持。 本段落以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过分析不同因素对其影响的权重大小以及神经网络算法来建立价格预测模型。BP（Backpropagation）神经网络的工作原理是：输入信号经过中间节点（隐层点），作用于输出节点，并进行非线性变换产生输出信号。在训练过程中，每个样本包括一个输入向量和期望的输出值t。通过比较网络的实际输出y与期望输出t之间的误差，调整连接强度值以及阈值来减少误差。这一过程反复学习并最终确定最小误差对应的网络参数（权值和阈值），当达到这个状态时训练结束。经过这种训练后的神经网络可以处理类似样本的输入信息，并自行产生非线性转换后且误差较小的信息输出。 BP神经网络模型能够有效地预测秦皇岛煤炭价格，通过调整权重与阈值得到最优解来最小化预测偏差，从而提高预测精度和可靠性。
     
  • 2020年五一数学建模A题论文：煤炭价格预测问题
    优质
    本文为2020年五一数学建模竞赛针对煤炭价格预测问题的研究成果。文章通过建立多元线性回归模型及灰色预测模型，结合实际市场数据进行分析与预测，提出了一套有效的煤炭价格预测方案，并对模型进行了敏感性和稳定性检验，以确保预测结果的可靠性和准确性。 本段落旨在预测秦皇岛煤炭价格，并通过分析不同因素对价格的影响权重及神经网络算法建立相应的预测模型。BP（反向传播）神经网络的工作原理是：输入信号经过中间节点（隐层点）传递到输出节点，经非线性变换后产生输出信号。在训练过程中，每个样本包括输入向量和期望的输出值t。通过比较实际输出y与期望输出t之间的误差，并调整连接强度以及阈值来减少这种误差。这一过程反复进行，直到确定出能够使误差最小化的网络参数（权重和阈值）。当达到这个阶段时，训练完成，此时经过训练的神经网络可以处理类似样本输入信息并产生最优非线性转换后的输出结果。
     
  • 2020年五一数学建模竞赛之饲料加工配比优化
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    简介：本文探讨了在2020年五一数学建模竞赛中提出的饲料加工配比优化问题。通过建立合理的数学模型和算法，旨在寻求最优的饲料配方，以满足经济效益与动物营养需求的最佳平衡，为养殖业提供科学依据。 文档内包含可运行的代码示例、Word文件和PDF资料。
     
  • 2024年五一数学建模竞赛A题论文
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    本论文为2024年五一数学建模竞赛A题参赛作品，针对复杂现实问题构建了创新性的数学模型，并提出了有效的解决方案。 在2024年五一建模比赛中，A题通常涉及复杂的数据建模、算法设计或系统优化等问题。以下是一个关于假设A题的论文资源描述，它以“智能城市交通流量优化”为主题，给出了论文的资源描述和结构。
     
  • 五一数学建模杯 题目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。