Advertisement

2021年北京高校数学建模校际联赛题目,出版社图书印制策略,MATLAB在数学建模中的应用(时间序列分析)。

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


简介:
2021年北京高校数学建模校际联赛的参赛题目,由该出版社出版的图书印制策略指南,结合MATLAB工具对数学建模中的时间序列分析进行了深入研究。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 2021——MATLAB
    优质
    本竞赛题聚焦于运用数学建模和时间序列分析方法解决出版社图书印制策略问题,参赛者需利用MATLAB软件进行数据处理及模型构建。 2021年北京高校数学建模校际联赛的题目之一是关于出版社图书印制策略。该问题可以通过使用MATLAB进行时间序列分析来解决。
  • 2021——关于及附件.zip
    优质
    该资料为2021年北京高校数学建模校际联赛中有关出版社图书印制策略问题的比赛题目及其附件,适用于参赛者和对数学建模感兴趣的读者。 2021年北京高校数学建模校际联赛的题目是“出版社图书印制策略”。该题包括一个附件。
  • 2021.zip
    优质
    该文件包含2021年北京市高校间举行的数学建模竞赛题目。适合学生团队进行实践练习及比赛参考,有助于提升数学模型建立与分析能力。 2021年北京高校数学建模校际联赛题目:某出版社出版发行与初等教育相关的图书,在运营过程中遇到了图书印量、销售量及库存之间的协调问题。 在印刷过程中,除了纸张费、印刷费、装订费和封面工艺费用外,每次开机还会产生数千元的上版费用。因此,出版社希望一次开机尽可能多印一些以减少成本,但同时需要考虑不确定的销售情况。如果印制过多,则库存加大导致与库房结算发货费率提高;滞销图书等待报废会导致印刷成本损失殆尽。 该问题主要涉及A、B和C三类图书: 1. A类书籍属于政府采购类别(如国家审批出版教材教辅),定价较低,订单量大且稳定。但更新速度较快,当年的滞销量成为库存,并在随后报废处理。 2. B类书籍是直销类型,主要用于高考复习使用,在学校内推广销售。这类图书价格较高、折扣低,由于其定价较高的原因导致滞销库存码洋较大对发货费率影响显著。 3. C类为市场零售类别,通过实体书店和网络渠道进行售卖,并无集中订量且难以预测销量。此类书籍通常定位于长期销售,在上市两年后热度减弱时若处于滞销状态则等待报废。 出版社与库房结算的发货费率每年调整一次,当前值为2.73%(注:具体数值请参考附件中的表格)。 任务: 1. 根据A类图书的需求和订单规律(见附录),对每本书给出2021年秋季或2022春季的最佳印刷计划,并探讨是否有可能将总印次控制在三次以内; 2. 对B类书籍,根据以往销售情况,在降低库存的前提下提出下一年度的最优印刷策略; 3. 针对C类中的九本图书(见附录),考虑未来可能的销量变化,制定重印计划并评估出版社之前的重印决策是否最佳。 请建立数学模型来完成上述任务,并为该出版社撰写一份企划书以提出关于书籍印刷方案的具体建议。
  • 2021MathorCup.rar
    优质
    该文件包含2021年MathorCup高校数学建模竞赛的完整试题,适用于参赛学生和教师参考使用。涵盖了多领域的实际问题,旨在提升学生的实践能力与团队协作精神。 2021年MathorCup高校数学建模挑战赛题目原件包括ABCD四个题及其数据和附件。
  • 2021MathorCup挑战C(一)
    优质
    本篇文章解析了2021年MathorCup高校数学建模挑战赛中的C题,详细介绍了问题背景、模型构建及求解思路,为参赛者提供参考与启示。 据统计,全球数据中心每年消耗的电量约占全球总电量的2%左右。第十一届 MathorCup 高校数学建模挑战赛题目 C 题涉及海底数据中心的散热优化设计。
  • 2022MathorCup
    优质
    2022年MathorCup高校数学建模竞赛赛题汇集了涵盖优化决策、数据分析等多个领域的挑战性问题,旨在促进学生运用数学知识解决实际问题的能力。 【2022MathorCup高校数学建模挑战赛】是一个旨在激发大学生对数学建模兴趣、提升其解决实际问题能力的比赛。参赛者需要运用数学理论、计算机技术和数据分析方法,建立现实生活中的复杂问题模型,并提出解决方案。 1. 数学建模基础: - 线性代数:用于优化问题中的线性规划等。 - 微积分:处理连续变化的问题,如人口增长或物理动力学。 - 概率统计:分析不确定性数据,进行预测误差和风险评估。 - 图论与网络优化:在交通、通信等领域有广泛应用。 - 非线性优化:用于经济学中的效用函数等非线性关系。 2. 计算机技术: - 编程语言:Python、MATLAB、R等常用于数学建模,拥有丰富的科学计算库。 - 数据处理:使用Pandas、NumPy等进行数据清洗和分析。 - 仿真与模拟:通过编程实现系统动态行为的模拟,如Simulink或SimPy。 - 机器学习与人工智能:在大数据背景下预测和支持决策。 3. 分析方法: - 时间序列分析:用于股票价格预测等问题的时间相关性处理。 - 回归分析:建立变量间的函数关系,并进行未知值预测。 - 聚类分析:将数据分组以发现潜在结构。 - 结构方程模型:在社会心理研究中处理复杂的因果关系。 4. 问题解决策略: - 定性分析:理解问题本质,识别关键因素。 - 定量分析:利用数学模型量化问题,如敏感性分析。 - 模型验证与检验:通过实验或历史数据检查模型合理性。 - 决策分析:在不确定环境下选择最优方案。 5. 报告撰写与展示: - 结果解释:清晰地说明模型含义和预测结果。 - 可视化:利用图表帮助理解复杂的数据和模型结构。 - 论证逻辑:确保论述严谨,论证过程连贯。 - 代码复现:提供关键代码段以便评审理解实现过程。 参赛者在准备2022年MathorCup高校数学建模挑战赛的过程中,需要广泛涉猎上述知识领域,并注重团队协作。通过实践提升自身数学技能的同时也能培养跨学科的综合能力。
  • -
    优质
    《时间序列的应用》由北京大学出版社出版,该书深入浅出地介绍了时间序列分析的基本理论和方法,并结合实际案例展示了其在各个领域的应用价值。 北京大学出版社出版了一系列关于数学的丛书,其中包括《时间序列分析》一书。
  • 预测
    优质
    本研究探讨了时间序列分析模型在数学建模中进行预测的应用。通过案例分析,评估不同模型的有效性和适用场景,为实际问题提供解决方案和理论支持。 数学建模中的预测方法:时间序列分析模型这一文档介绍了如何在数学建模过程中运用时间序列分析来进行预测。该内容涵盖了时间序列的基本概念、常用的时间序列模型以及这些模型的应用实例,旨在帮助读者理解和掌握基于历史数据对未来趋势进行有效预测的方法和技巧。