Advertisement

2021年五一数学建模竞赛《消防救援问题》二等奖论文

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

简介：
本论文针对2021年五一数学建模竞赛中的消防救援问题，通过建立优化模型和算法设计，提出了高效合理的消防资源配置方案，并荣获二等奖。 2021年数学建模五一竞赛中，《消防救援问题》获得了二等奖的论文。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 2021年五一数学建模竞赛《消防救援问题》二等奖论文
    优质
    本论文针对2021年五一数学建模竞赛中的消防救援问题，通过建立优化模型和算法设计，提出了高效合理的消防资源配置方案，并荣获二等奖。 2021年数学建模五一竞赛中，《消防救援问题》获得了二等奖的论文。
     
  • 2021年五一竞赛B题《消防救援问题》完整论文
    优质
    本论文针对2021年五一数学建模竞赛B题《消防救援问题》，通过建立数学模型，分析并优化了消防站布局与救援路径，提出了有效的解决方案。 队员参赛时自己完成了一次作品，并获得了二等奖。后来有机会重新制作了一个版本，就是这篇作品。
     
  • 2021年五一杯B题消防救援问题.pdf
    优质
    2021年五一杯B题消防救援问题探讨了在复杂环境下的最优消防资源配置与救援路径规划策略，旨在通过数学建模提高应急响应效率。 2021年五一杯数学建模竞赛B题“消费救援”，获得三等奖。
     
  • 2021年五一数学建模B题消防救援问题论文与MATLAB代码（含所需文件）
    优质
    本资源包含2021年五一数学建模竞赛B题“消防救援问题”的完整解决方案，包括详细论文和所有必要的MATLAB代码及相关数据文件。 我们的研究每一步都是我们组内三人自己完成的。
     
  • 2021年五一数学建模B题消防救援问题及MATLAB代码（完整版）
    优质
    本作品针对2021年五一数学建模竞赛B题中的消防救援问题进行了详细分析与解答，并提供了完整的MATLAB实现代码，为参赛者提供参考。 随着我国经济的发展与人民生活水平的提升，城市交通状况变得愈发复杂多变，并且各种安全隐患也日益增多。救援消防队因此面临着更加艰巨的任务，对出警情况的研究分析不仅能够提高工作效率，还能将紧急突发情况的危害降到最低，减少人员和物资损失。这方面的研究具有重要的现实意义。 对于问题1而言，根据附件2提供的数据，我们得到了四个月第一天三个时间段的总出警次数，并使用MATLAB计算了各个时间段内出警次数所占的比例。在确保每个值班时段至少有5名工作人员的前提下，依据比例分配相应的人员数量。经过计算，在这三个时间段里：2月需分别安排5、13和12人；5月则需要分别配置5、12及13人；8月份的安排是5、11与14人；而到了11月，则应分别为5、17以及8名工作人员。
     
  • 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）。
     
  • 2021年美国数学建模竞赛A题一等奖(M奖)论文.pdf
    优质
    本论文为2021年美国大学生数学建模竞赛A题一等奖获奖作品，深入探讨了复杂系统优化问题，提出了创新性的模型与算法。 2021年数模美赛A题一等奖（M奖）论文，欢迎下载。
     
  • 第十九届五一数学建模竞赛C题二等奖论文
    优质
    本论文为第十九届五一数学建模竞赛中针对C题荣获二等奖的作品，深入探讨并解决了实际问题中的复杂模型构建与优化策略。 在现代社会，火灾安全问题日益受到人们的重视，而高效的火灾报警系统对于早期发现并控制火情至关重要。第十九届五一数学建模竞赛上有一篇关于优化火灾报警系统的论文荣获了C题二等奖。该论文采用熵权法、TOPSIS法、层次分析法、模糊综合评判法以及组合模糊Borda法等多种数学模型，深入探讨了火灾报警系统存在的问题，并提出了改进方案。 文章首先对某城市6月1日至18日期间的火灾数据进行了预处理和统计汇总。通过Excel的数据整理功能，作者收集并筛选出实际发生的489起火灾案例，为后续的建模分析提供了可靠的基础数据支持。 论文在探讨第一个研究问题时构建了一个基于熵权法与TOPSIS模型的框架来评估12种不同类型的报警部件的重要性，并从中识别出了最关键的几个组件。这一发现对系统的设计和维护有着重要的指导意义。 第二个研究议题关注的是影响火灾报警系统准确性的三个关键参数：误报率、故障率及火警准确性，作者利用层次分析法确定了这些因素的相对重要性，并运用Python进行数据可视化处理，使得模型结果更加直观易懂。这有助于技术人员理解不同参数对整体性能的影响并据此改进。 第三个研究议题中，论文定义了一系列技术指标如火灾发生频率、故障率和可靠性等来评估各辖区内的报警系统表现，并应用了多种建模方法进行了全面评价。最终通过组合模糊Borda模型建立了一个综合管理水平的排名体系，这不仅帮助管理者了解现有系统的性能状况，还为改进措施提供了方向。 最后一个问题则基于前三个问题的研究结果进一步探讨探测器部件故障率和可靠性的决定因素，论文发现火灾发生频率与季节变化有显著关联。这一结论强调了根据不同季节调整预防策略的重要性，并为此类决策提供理论依据。 总之，这篇获奖论文通过数学建模的方法对火灾报警系统进行了全面的分析优化。这些技术的应用不仅提高了系统的准确性和可靠性，也为相关管理部门提供了有力的数据支持和科学指导，在减少火灾事故、保障人民生命财产安全方面具有重要的现实意义和技术价值。
     
  • 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%。
     
  • 2013年美国数学建模竞赛B题一等奖论文
    优质
    本文为2013年美国大学生数学建模竞赛B题的一等奖获奖论文。文章深入分析了题目所给的问题，并提出了创新性的解决方案，展示了团队在数学模型构建和实际问题解决方面的卓越能力。 数模论文对学习数学建模的同学很有帮助。