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2022年全国大学生数学建模竞赛C题(含文档与代码)

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简介:
本资源包含2022年全国大学生数学建模竞赛C题的完整解答文档及源代码,适合参赛选手参考学习,提升数学建模能力。 2022年全国大学生数学建模竞赛C题的文档与代码均为原创内容,附有Python源码供参考。

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客服
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  • 2022C
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    本资源包含2022年全国大学生数学建模竞赛C题的完整解答文档及源代码,适合参赛选手参考学习,提升数学建模能力。 2022年全国大学生数学建模竞赛C题的文档与代码均为原创内容,附有Python源码供参考。
  • 2022B
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    2022年全国大学生数学建模竞赛B题要求参赛者运用数学理论与方法解决实际问题,涉及优化、预测等挑战,旨在培养学生的创新能力和团队协作精神。 本段落主要研究无人机在编队飞行中的纯方位无源定位问题,旨在提高编队的视觉效果和观赏性。为了确保各无人机保持相对位置恒定,在分析了无人机定位问题的基础上,构建数学模型并借助MATLAB软件进行编程求解,以确定最佳定位策略。 针对第一个问题,即三点定位法的应用:假设三架已知固定点发出信号,目标为未知点P。解决方法包括三种情况: 1) 当测量到未知点P与三个已知点之间的距离时,可以画出三个圆的交集来确定位置。 2) 若存在误差导致圆相交形成区域,则先计算两个圆的交点,并取这三个交点坐标的平均值作为目标无人机的位置。 3) 如果三个圆不相交,则处理两对圆的情况以找到中心O并利用比例半径法,再通过求解得到P坐标。 第二个问题涉及RSSI测距和多边定位方法:至少需要三架发射信号的无人机。实际操作中可能选择两至三架作为参考点,并使用最小二乘算法估算目标位置及计算误差值。实验结果表明,在四架与五架无人机的情况下,前者预测误差更小且更为精确。 第三个问题通过多重目标分析法来解决方向调整和均匀分布的问题:考虑到潜在的测量误差影响角度范围在8°到12°之间变化,并确保模型的有效性。具体而言,实际飞行中采用锥形编队模式并利用投影和平面几何知识维持整体结构稳定。 本研究涵盖了多个关键知识点: - 三点定位法 - RSSI测距技术 - 多边定位方法及其算法实现(如最小二乘) - 平面几何原理应用在二维空间中的角度计算与图形性质分析 - 多重目标优化策略以求得最佳方案 这些知识和技术的结合不仅解决了无人机编队飞行中遇到的具体问题,还为实际操作提供了坚实的理论基础和实用技术指导。
  • 2022高教社C
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    2022年高教社全国大学生数学建模竞赛C题是一道涉及复杂现实问题的挑战性题目,要求参赛者运用数学模型和编程技巧进行深入分析与求解。该题目旨在考察学生解决实际问题的能力、团队合作精神以及创新思维。 2022年高教社全国大学生数学建模大赛C题探讨了玻璃制品的成分分析鉴别与分类模型,研究内容包括对玻璃文物化学成分的鉴别、分类及关联关系分析。通过建立数学模型来解析玻璃制品中的化学元素,解决了四个关键问题:(1)表面风化现象与其材质类型、图案和颜色之间的联系;(2)高钾玻璃和铅钡玻璃之间区分规则的研究;(3)对未知类别玻璃文物进行归类的可行性研究;以及(4)不同种类间玻璃制品成分间的关联性分析。 知识点一:数据预处理 * 数据预处理的重要性在于提高原始资料的质量,消除无效信息,并增强模型准确性。 * 常见的数据预处理技术包括空值填补、异常值剔除、归一化和量化等操作。 知识点二:Pearson 卡方检验 * Pearson 卡方检验是一种统计学工具,用于评估两个变量之间的关系强度。 * 在本次题目中,该方法被用来探讨玻璃文物表面风化的程度与材质类型、图案及颜色的关联性。 知识点三:决策树模型 * 决策树模型作为机器学习的一部分,主要用于分类和回归任务中的数据处理。 * 本题使用此模型来研究高钾玻璃和铅钡玻璃之间的区分规则。 知识点四:K-means 聚类算法 * K-means聚类是一种无需监督的学习方法,它通过分组技术对大量信息进行整理。 * 在题目中,该算法被用来划分每个类别内的子群,并且执行敏感性分析以确保结果的可靠性。 知识点五:随机森林模型 * 随机森林同样属于机器学习范畴,主要用于分类和回归任务中的数据处理。 * 本题应用此方法对附件表格3中未知类别的玻璃文物进行化学成分分析,从而确定其所属类别。 知识点六:灰色关联分析模型 * 灰色关联分析是一种统计技术,用于识别不同变量之间的相互作用程度。 * 在题目设定下,该模型被用来研究不同类型玻璃制品样品间的化学组成相关性。
  • 2022.zip
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    该文件包含2022年全国大学生数学建模竞赛的完整试题集,涵盖A、B、C三道题目的赛题背景、具体要求及评分标准,为参赛者提供详尽的指导和参考。 2022年全国大学生数学建模竞赛题目涉及多个实际问题的解决方案设计与分析。参赛者需要运用数学工具、编程技能以及团队合作能力来解决这些挑战性的问题,旨在培养学生的创新思维和实践操作能力。比赛鼓励学生探索不同的方法和技术,并在规定的时间内提交高质量的研究报告。
  • 2023C
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    2023年全国大学生数学建模竞赛C题旨在考察参赛者运用数学方法解决实际问题的能力,涉及优化模型、数据分析等关键技术。 data 文件夹用于存储项目中的所有数据文件。 该文件夹包含两个子文件夹: 1. 数据 子文件夹: - 内容:主要存储 Excel 文件。 - 用途:存放原始数据及处理后的数据。 2. 图片 子文件夹: - 内容:包括重要的图片资源,例如图表和项目文档中使用的图像。 - 用途:为数据分析结果提供可视化支持或用于展示相关资料中的图形元素。 notebooks 文件夹则存储所有的 Jupyter Notebook 源代码文件。这些交互式 Python 文件主要用于执行数据处理、分析以及创建可视化的任务,并且需要在具备相应的 Jupyter 和 Python 环境中运行。 src 文件夹存放项目所需的Python脚本,主要用来完成如数据预处理及自动化流程等特定操作的编程需求。 template 文件夹内则包含以 LaTeX 格式编写的论文模板。
  • 2023C
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    2023年全国大学生数学建模竞赛C题是该年度赛事中的一个挑战性题目,旨在考察参赛者运用数学工具解决实际问题的能力。此题目要求学生通过建立有效的数学模型来分析和解决问题,在限定时间内提交研究报告,展现了当代大学生的创新思维与团队协作精神。 ### 2023年全国大学生数学建模大赛C题知识点解析 #### 一、问题背景及重述 - **背景介绍**: - 在中国全面进入小康社会后,民众对高品质生活的需求日益增长,这对于传统生鲜超市而言既是机遇也是挑战。 - 蔬菜作为日常生活中的必需品之一,其保鲜周期短且品质会随着时间的推移而降低。一旦当日未能售出,次日便难以继续售卖。 - 面对这一现状,超市需在不确定具体商品种类和进价的情况下做出合理的补货决策。 - 由于蔬菜种类繁多且来源不一,进货通常在凌晨完成,因此需要根据市场变化快速做出决策。 - **问题重述**: - 对于某超市的六个蔬菜类别(附件1),利用附件2和附件3提供的历史销售数据,构建模型以解决以下四个问题: 1. **销量分析**:分析各蔬菜品类和单品的销售规律及其相互关系。 2. **补货决策与定价**:预测销售量,并基于“成本加成定价”原则确定最优补货量与定价策略。 3. **单品预测与定价**:针对选定的30种单品,预测单日销量并确定最佳定价。 4. **综合策略制定**:结合供应端和消费端的因素,提出合理的补货和定价策略。 #### 二、数据预处理与分析方法 - **数据整合**:将附件中的四个数据集整合为单一的数据集。 - **异常值处理**:剔除无效数据,并使用3σ准则识别并移除异常值。 - **销量分析**: - **图表分析**:绘制各蔬菜的销售分布图。 - **描述性统计**:计算平均值、标准差等统计量。 - **聚类分析**:利用K均值算法对蔬菜进行分类。 - **频数分析**:分析各类别出现频率。 - **相关性分析**:通过皮尔逊系数分析蔬菜之间的相互关系。 - **预测模型构建**: - **岭回归分析**:预测销售总量及各品类的销量。 - **ARIMA模型**:预测未来销售量和批发价。 - **定价策略**:基于成本加成定价原则确定最优价格。 - **遗传算法**:优化定价策略,寻找最大收益下的最佳解。 #### 三、具体分析过程 - **销量分析**: - 将蔬菜分为三大类:日常主菜、辅菜和时令蔬菜。 - 发现花叶类、辣椒类和食用菌的销售量较大。 - 进行JB检验,验证各品类销售是否符合正态分布假设条件。 - 皮尔逊相关性分析显示不同类别之间的关联度。 - **补货决策与定价**: - 岭回归结果显示蔬菜总销量受批发价和单价的影响呈负相关关系。 - 计算加成率,确定合理的价格范围。 - 使用ARIMA模型预测销售量及批发价格。 - 结合上述预测结果和损耗情况,计算最优补货数量与定价。 - **单品预测与定价**: - 选取销量较大的30种单品进行分析。 - 运用ARIMA模型对这些单品的单日销量做出预测。 - 应用遗传算法确定最佳价格策略。 - **综合策略制定**: - 供应链管理:收集产地数据,了解气候规律性变化。 - 消费者行为研究:收集烹饪方式和消费者偏好信息。 - 制定合理的补货与定价方案以满足顾客需求。 #### 四、结论 通过对超市蔬菜销售数据的深入分析,本研究提出了有效的补货及定价策略。通过构建预测模型并利用遗传算法优化,实现了对蔬菜销量的准确预测以及价格策略的最优化调整。结合供应链管理和消费者行为分析制定出更灵活高效的经营方案,在提高超市盈利能力的同时也提升了顾客满意度,并促进了其长期稳定发展。
  • 2022B获奖论
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    本论文为2022年全国大学生数学建模竞赛B题获奖作品,深入探讨了某热点问题,运用先进的数学模型与算法提出创新解决方案。 2022年全国大学生数学建模竞赛B题的优秀论文展示了参赛者在解决复杂实际问题中的创新思维与团队合作能力。这些论文不仅体现了对数学模型建立、算法设计及结果分析等方面的深入研究,还反映了学生对于应用型科研项目的兴趣和热情。通过参与这样的比赛,学生们能够增强自身的实践技能,并为今后的学习和职业生涯打下坚实的基础。
  • 2022B获奖论
    优质
    该论文是关于2022年全国大学生数学建模竞赛B题的研究成果,详细探讨了问题背景、模型构建及求解策略,展示了作者团队在数据处理和算法应用方面的创新思考与实践。 2022年全国大学生数学建模竞赛B题的优秀论文展示了参赛者在解决复杂数学问题方面的卓越能力。这些论文不仅体现了学生对数学理论的理解深度,还展现了他们运用所学知识解决实际问题的能力。通过参与这样的比赛,学生们能够锻炼自己的团队协作能力和创新思维,并且有机会与其他高校的学生交流学习经验和技术心得。
  • 2011C
    优质
    本论文为参加2011年全国大学生数学建模竞赛针对C题所撰写的作品,深入探讨了相关问题,并通过建立合理的数学模型提出了解决方案。 本资源是2012年数学建模专科组C题的论文。
  • 2022A一等奖源
    优质
    本资源提供2022年全国大学生数学建模竞赛A题的一等奖获奖团队源代码,涵盖模型建立、算法实现及结果分析等全过程,为参赛者和研究者提供了宝贵的学习资料。 A题:波浪能输出最大功率数模国一