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2020年数学建模问题一：无车承运人平台定价问题相关性分析。

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简介：
首先，对数据进行全面的预处理操作，从而提取出数值化的定距型指标和定类型指标。随后，针对这些定距型数据，运用 Spearman 相关性分析方法进行深入研究。而对于定类型数据，则采用单因素方差分析方法进行评估，旨在确定影响线路价格的关键因素。具体而言，影响线路价格的定距型因素包括总里程、线路总本、线路指导价、车辆的参数以及计划的车程时间等。此外，定类型因素主要集中在地区和调价类型等方面。

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  • 2020年数学建模问题一：无车承运人平台定价的相关性分析.zip
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    本资料为2020年数学建模竞赛的问题之一，专注于探讨无车承运人平台上的价格制定策略及其相关影响因素。通过数据分析和模型构建来探索最优定价方案，以提高市场竞争力与盈利能力。 首先对数据进行预处理，得到数值化的定距型指标和定类型指标。对于定距型数据采用Spearman相关性分析方法，而对于定类型数据则使用单因素方差分析方法。结果表明影响线路价格的定距型因素包括总里程、线路成本总额、指导价、车辆参数以及计划车程时间；而主要的定类型因素则是地区和调价类型等。
     
  • 2020年MathorCup数学建模A题：无车承运人平台线路定价问题的源代码与数据资源
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    本项目提供2020年MathorCup数学建模竞赛A题关于无车承运人平台线路定价问题的完整解决方案，包括关键算法、模型构建及优化策略，并附有源代码和相关数据集。 具体解题思路见《数据分析小白入门篇，2020年 MathorCup数学建模 A题系列》。该资源包含源代码、数据集、中间数据以及原题pdf文件。
     
  • 2020年数学视角下的无车承运人平台定价模型——基于多元线性回归与LGBM回归分析.zip
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    本研究探讨了在数学视角下针对无车承运人平台进行定价策略优化的问题，运用多元线性回归及LightGBM回归分析方法建立定价模型，以期为该行业提供科学的决策依据。 对附件一的数据建立了总里程等相关因素与成交价格、指导价格及线路成本的多元线性回归模型。为了提高线路价格预测精度，还建立了一个基于多因素的 LightGBM 回归模型，并将其与多元线性回归模型进行了比较分析。最后，参考历史成功交易中的平均溢价比，根据不同需求紧急程度为附件二的任务制定了三次报价定价方案。
     
  • 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
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    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。
     
  • 数学建模案例分析之出租车调价问题.zip
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    本资料深入剖析了出租车调价对行业及乘客的影响，通过构建数学模型进行量化分析，为政策制定提供科学依据。适合研究交通经济学、数据建模的学生与学者参考学习。 数学建模模型案例解析：出租车调价问题
     
  • 2016年数学建模B题：货运列车编组与运输问题
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    本题目要求设计算法优化货运列车的编组及运输方案，旨在最小化运营成本和时间，提高铁路物流系统的效率。参与者需建立数学模型并运用编程求解实际案例。 本次问题编程的目的是，在不同问题设定下制定货运列车的最佳编组方案。通过对货物类型、车厢类型以及近100天集装箱数据及铁路线路的分析与建模，对于制定合理的货运列车编组方案具有重要的参考意义。 针对问题一：该问题是基于运输货物数量最多和运输总重量最小为目标函数的双目标优化问题。借鉴公司投资组合中为实现利润最大化、风险最小化所采用的双目标规划模型，建立了相应的双目标线性整数规划模型。结合理想点法并通过Lingo求解得到最优装运方案：在Ⅰ车厢内装载3件A型货物、2件B型货物和1件C型货物；Ⅱ型车厢下层装载4件A型货物及6件E型货物，上层则装载6件D型货物。最终得出列车运输的总数量为24件，总重量为179吨。
     
  • 2020年华为杯数学建模竞赛F题第一问
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    2020年华为杯数学建模竞赛F题第一问涉及运用优化算法及数据分析技术解决复杂实际问题，旨在考察参赛者对数学模型建立与求解的能力。题目要求深入分析特定场景下的数据模式，并提出创新性解决方案。此环节考验了团队的协作能力、编程技能以及理论知识的应用水平。 2020年华为杯数学建模大赛F题第一问要求用Python解决质心的实时位置问题，包括判断油箱内液体形状、计算液体质心位置以及最终迭代求解。
     
  • 2008年东三省数学建模竞赛 定价问题挑战
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    2008年东三省数学建模竞赛定价问题挑战是一场聚焦于运用数学模型解决实际经济难题的比赛，参赛者需通过建立有效的数学模型来分析和优化产品或服务的定价策略。比赛促进了大学生在数学、经济学以及计算机科学等领域的跨学科合作与创新思维的发展。 08东三省数学建模竞赛 定价问题 WORD文档内包含源程序、MATLAB编程及运行结果。