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2020年数学建模B题及相关数据。

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简介：
包含2020年数学建模国家级联赛B题以及对应的完整数据集。该材料重复出现多次，旨在强调其重要性。

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  • 2020年数学建模B题与数据
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    本资料包含2020年的数学建模竞赛B题及其相关数据集。适用于参赛者准备和学习，涵盖问题背景、具体要求及数据分析等内容。 2020年数学建模国赛B题及其数据 这段文字描述的是关于2020年中国全国大学生数学建模竞赛中的B题目以及相关的数据资料。由于原文中并没有包含任何具体的链接、联系信息或其他额外的数据，因此重写时仅保留了核心内容以确保准确传达相关信息。
     
  • 2020年数学建模B题资料.zip
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    本文件包含2020年数学建模竞赛B题的相关资料与解决方案，涵盖问题分析、模型建立及求解方法等内容，适用于参赛者和学习者参考。 2020年数学建模B题要求参赛者根据给定的实际问题建立合理的数学模型，并通过分析解决实际应用中的难题。题目涉及的内容广泛，旨在考察学生对复杂现实问题的抽象能力、数据分析能力和编程实现技能。参与者需要展示其团队合作精神和创新思维，在限定时间内完成高质量的研究报告。 （虽然您没有明确指出原文中包含联系方式或网址信息，但根据您的要求进行了重写处理，以确保内容符合规定标准。）
     
  • 2009年数学建模B题 眼科相关代码
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    本项目为2009年数学建模竞赛中针对眼科问题设计的解决方案。通过建立数学模型和编写代码来解决实际眼科应用中的特定难题，旨在优化眼病筛查与治疗方案。 09年数学建模B题关于眼科的代码
     
  • 2020年全国数学建模竞赛B题
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    2020年全国数学建模竞赛B题是一道旨在考察参赛者运用数学工具解决实际问题能力的比赛题目。此题目涉及复杂的数据分析和模型构建，要求选手们展示其创新思维及团队协作精神，在限定时间内完成高质量的解决方案。 2020年国赛B题论文探讨了穿越沙漠问题。该问题涉及一种游戏，在游戏中玩家需在限定时间内遵循规则从起点到达终点，并希望在抵达终点时拥有尽可能多的资金。我们的目标是建立一个模型，以帮助玩家针对常见情况制定更优策略，从而做出更好的决策。
     
  • 2020年小美赛数学建模B题论文
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    该文为2020年小美赛（Minor版美国大学生数学建模竞赛）B题参赛论文，探讨了优化资源分配策略以应对特定挑战，提出了创新模型与算法。 数学建模小美赛B题优秀论文使用了BP神经网络、多元线性回归等多种模型，并且全文采用英文撰写，排版也很精美。这篇论文可以作为参考借鉴的对象。
     
  • 2020年数学建模B题的Matlab源代码
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    本资源提供2020年数学建模竞赛B题完整解决方案的Matlab程序代码，涵盖问题分析、模型建立及求解等过程，适用于参赛选手与科研工作者参考学习。 此代码是在为期四天的建模培训期间完成的。 第二关的求解方法与第一关基本相同，但更为复杂的是在第二关的地图中存在两个地图和两个村庄。因此，在哪个矿山挖矿以及选择哪个村庄补给物资成为了主要问题。解决这一关卡可以通过使用距离矩阵对数据进行处理整合，并利用单目标优化模型来计算玩家在规定时间内剩余的资金。最终通过Matlab编程对比分析不同方案，以求解出最佳方案。 对于第二题，题目仍然要求玩家在规定的时间内到达终点并使所剩资金数最大。然而与第一问的不同之处在于，玩家只知道当天的天气状况，这意味着天气是随机变量。在这种未知情况下规划利益最高的路线成为本关的关键。经过分析可以使用问题一中的天气分布概率来预测本题中的未知天气，并利用动态规划求解此题目。其中，在第三关中可以通过数学期望求解最优路线，在第四关则通过随机分布求解最优路线，以比较这两种方法的优劣性。值得一提的是，第三关的基本收益是200而不是1000，这可能会导致结果与预期有所不同。由于第三关的地图简单且时间只有十天，并不出现沙暴天气，因此挖矿需要慎重考虑。在不进行挖矿的情况下，考虑到模型较为简单可以使用穷举法比较求解出最大剩余资金的方案。
     
  • 2020年美国数学建模竞赛B题.rar
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    该文件包含了2020年美国数学建模竞赛中B题的相关资料和解决方案，适用于参赛者参考学习。 2020年美国数学建模竞赛B题的思路与参考文献。
     
  • 2008年数学建模B题
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    2008年数学建模竞赛B题要求参赛者运用数学模型解决一个实际问题，挑战包括建立有效模型、数据处理及分析等。 数学建模省二等奖作品分享：2008年数学建模比赛B题，同学的参赛成果希望能对大家有所帮助。
     
  • 2020年研究生数学建模B题第三问
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    本题目为2020年研究生数学建模竞赛B题第三部分，要求参赛者运用数学模型解决复杂实际问题，涉及优化算法与数据分析技术。 从第二问提取出20个主因素，在MATLAB中利用BP双层神经网络进行分析与预测，并生成预测结果与实际值的误差图像及预测误差图像。
     
  • 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。