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2019年国赛D题和E题的优秀论文。

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简介：
这些具有专业特性的文档，包括可编辑的PDF文件，其代码片段可以直接复制粘贴，具体包含D001、D005、D013、D048、E003、E008、E026和E038这八个编号的PDF文件。

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  • 2019年全国竞赛D题和E题的优秀论文
    优质
    该文集收录了2019年度全国竞赛中针对D题和E题所评选出的优秀参赛论文，展示了参赛者们对于复杂问题的创新思考与解决方案。 D001-D005-D013-D048.pdf E003-E008-E026-E038.pdf
     
  • 2019年全国竞赛D题优秀论文.zip
    优质
    该文档包含2019年度全国竞赛D题的优秀参赛论文，展示了学生在特定问题上的创新思考和高水平解题技巧。适合相关专业的学习者参考研究。文档类型为压缩文件，内含PDF格式的获奖作品。 2019国赛D题优秀论文.zip
     
  • 2017年全国竞赛D题优秀论文
    优质
    该论文为2017年全国竞赛D题的优秀作品，深入分析并解决了特定问题，展示了作者团队扎实的专业知识和创新思维，在众多参赛作品中脱颖而出。 本段落探讨了工厂巡检路线的排班状况及优化问题，在确保工厂正常运行的前提下，通过减少人力资源来提高工人生产力，并使每位工人的工作量尽可能均衡。研究确定了合适的巡检人员数量，并制定了相应的工作时间表和工作路线图。 对于第一个问题，我们以最短时间为目标函数建立了多目标优化模型，并利用0-1规划进行构建。借助Excel和LINGO软件运行该模型并结合人工数据整理后得出，在每班安排5名工人进行巡检是最为理想的选择。具体的巡检时间和路线详见表6-1至表6-5以及图6-2至图6-5。
     
  • 2019年全国竞赛E题论文
    优质
    该文为2019年全国竞赛E题解答论文，针对某一具体问题提出了创新性的建模方法与解决方案，并进行了深入的数据分析和模型验证。 本段落主要分析了某商场从2016年11月30日至2019年1月2日的销售流水数据。通过对这些数据进行汇总、拼接、删除缺失值、排序以及补全缺失值等处理，我们得到了每日销售额和利润率的数据。接着选取商品折扣率、商品利润率及折扣响应度作为指标，并据此计算出商场每日的实际打折力度。 根据每日的商品营业额、利润率与打折力度，本段落建立了一个鲁棒线性回归模型来描述打折力度与上述两个变量之间的关系。此外，还进一步探讨了不同商品类别对这一模型的影响。
     
  • 2009年全国数学建模竞赛D题优秀论文
    优质
    本论文为2009年全国数学建模竞赛D题的获奖作品，深入探讨并解决了特定实际问题，通过建立合理的数学模型和算法，提供了创新性的解决方案。 这段文字包含了2009年全国数学建模竞赛D题的部分优秀论文。
     
  • 2019年全国大学生数学建模竞赛D题优秀原版论文
    优质
    本论文为2019年全国大学生数学建模竞赛D题优秀作品，深入探讨了实际问题的数学模型构建与求解策略，展示了参赛者卓越的数据分析和创新思维能力。 2019年全国大学生数学建模竞赛D题的原版优秀论文共有4篇：D001.pdf、D005.pdf、D013.pdf 和 D048.pdf，均为可编辑的文字版本PDF文件。
     
  • 2007年全国大学生数学建模竞赛D题赛题及优秀论文
    优质
    该资料收录了2007年全国大学生数学建模竞赛D题的具体要求和参赛者提交的优秀论文，展示了解决实际问题的数学模型建立与分析过程。 《2007CUMCM优秀论文专辑》包含了2007年数学建模国赛中的自动化车和钻井题目及相关优秀论文，并附有作者整理的资料，具有很高的参考价值。此外，我还发布了其他年度的相关材料，有兴趣的话可以查看我的主页以获取更多信息。
     
  • 2020年全国竞赛C题优秀论文
    优质
    该文为2020年全国竞赛C题的优秀获奖作品，通过深入分析和严谨建模，在众多参赛作品中脱颖而出，展示了作者团队卓越的问题解决能力和创新思维。 这篇论文主要探讨了在2020年国赛C题中如何运用多种机器学习方法进行中小微企业信贷决策的研究。论文的核心目标是建立有效的风险评估模型和信贷策略，以优化银行的收益。 1. **数学建模**： - **线性优化模型**：论文建立了以银行收益最大化为目标的线性优化模型，用于确定对每个企业的放贷金额、利率和期限。这种方法确保了银行在风险可控的情况下实现利润的最大化。 - **熵权法**：这是一种确定权重的方法，用于量化分析中小微企业的信贷风险，其中包含了企业的实力（盈利能力、债偿能力和发展能力）以及信誉。 - **TOPSIS法**：此方法将各种影响因素结合计算出信贷风险的量化值，并与信誉评级契合度高达94.2%。 2. **机器学习模型**： - **二元逻辑回归**：用于构建违约概率函数，预测企业违约的可能性，准确率为93.4%。 - **KNN、SVM、XGBoost、朴素贝叶斯、神经网络和随机森林**：这些是用于对企业信誉进行评级的不同分类模型。通过F1-score评估选择了预测效果最好的神经网络模型。 3. **遗传算法**： - 遗传算法被用来优化线性优化模型的求解过程，以找到最优的信贷策略。 4. **信贷风险和策略**： - 对于问题一，论文给出了具体的信贷策略数据（如放贷总额、预期收益及客户流失率）。 - 对于问题二和三，通过调整模型并考虑不同场景（无信誉评级或疫情冲击），展示了如何调整信贷策略以应对变化的环境。 5. **灰色系统模型**： - 用于预测企业在没有突发因素影响下的收益，并对比实际数据计算新冠疫情对各行业收益的影响，进而调整信贷策略。 6. **突发因素影响分析**： - 论文特别关注了新冠病毒疫情对企业经营和银行信贷策略的影响。通过对不同行业的受影响程度进行分析，帮助银行更好地评估放贷风险并作出相应调整。 7. **总结与关键概念**： - 通过多目标线性优化模型、风险量化及机器学习模型等工具，论文为企业信贷风险评估和银行信贷策略提供了详尽的框架，并展示了这些方法在解决实际问题中的应用价值。 总的来说，这篇论文展示了如何运用数学建模和技术手段来应对中小微企业的信贷决策挑战，在复杂的金融环境中为银行的风险管理提供理论支持与实践指导。
     
  • 2018年全国竞赛A题优秀论文
    优质
    该文为2018年全国竞赛A题优秀论文，深入探讨了具体竞赛题目中的数学建模问题，提出了创新性的解决方案，并获得了评委的高度评价。 18年国赛数学建模A题优秀论文，取自大学生数学建模官网。
     
  • 2019年美国数学建模竞赛D题论文
    优质
    本文为参加2019年美国数学建模竞赛针对D题撰写的参赛论文。文中通过建立数学模型和运用数据分析方法，深入探讨了水资源管理策略的有效性，并提出了一系列创新解决方案。 2019年美国大学生数学建模大赛D题论文。我在大一时凭借这篇论文获得了H奖。这是我在大二再次尝试该题目时撰写的论文（获奖情况尚未公布），仅供参考。