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2024年华数杯C题模型与结果.docx

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简介:
该文档包含2024年华数杯竞赛C题的详细解答和分析,重点展示了建模过程、所采用的方法以及最终结果。适合参赛选手及数学建模爱好者参考学习。 流量守恒规则指出,在除起点与终点城市之外的每个城市里,游客进入次数应当等于离开次数。然而,为了适应入境及出境的需求,允许某些特定城市的进出差异:如入境城市成都可有更多的人口流入而无需等量流出;同样地,作为可能的离境点的城市则可以出现相反的情况。 理想方案如下: - 入境首选为成都,鉴于其具备多个国际机场且是前往众多知名景点的重要枢纽。 - 路线设计包括:从成都出发(游玩时间12小时),随后至九寨沟(交通耗时8小时,游览时间10小时,门票价格220元);再由九寨沟转往峨眉山(交通用时6小时,观光时间为12小时,门票费为185元);最终返回成都(回程需4小时)。 - 总计游乐时间38小时、旅途中的移动耗时总计18个小时。整个旅程的总费用预计包括门票花费405元及交通成本估算约600元(每次交通平均预算为200元,共三次行程),合计约为1005元。 - 整个假期中可供利用的时间大约94小时:其中38小时用于观光游览、18小时用于旅途中的移动;剩余的50个小时可以灵活分配给休息或短途旅游等其他活动。

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  • 2024C.docx
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    该文档包含2024年华数杯竞赛C题的详细解答和分析,重点展示了建模过程、所采用的方法以及最终结果。适合参赛选手及数学建模爱好者参考学习。 流量守恒规则指出,在除起点与终点城市之外的每个城市里,游客进入次数应当等于离开次数。然而,为了适应入境及出境的需求,允许某些特定城市的进出差异:如入境城市成都可有更多的人口流入而无需等量流出;同样地,作为可能的离境点的城市则可以出现相反的情况。 理想方案如下: - 入境首选为成都,鉴于其具备多个国际机场且是前往众多知名景点的重要枢纽。 - 路线设计包括:从成都出发(游玩时间12小时),随后至九寨沟(交通耗时8小时,游览时间10小时,门票价格220元);再由九寨沟转往峨眉山(交通用时6小时,观光时间为12小时,门票费为185元);最终返回成都(回程需4小时)。 - 总计游乐时间38小时、旅途中的移动耗时总计18个小时。整个旅程的总费用预计包括门票花费405元及交通成本估算约600元(每次交通平均预算为200元,共三次行程),合计约为1005元。 - 整个假期中可供利用的时间大约94小时:其中38小时用于观光游览、18小时用于旅途中的移动;剩余的50个小时可以灵活分配给休息或短途旅游等其他活动。
  • 2024C代码及.zip
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    本压缩包包含2024年华数杯竞赛C题的完整解决方案,内含详细代码和最终结果文件,适用于参赛者参考学习。 ```python import pandas as pd import os data_folder = C:/Users/kille/Desktop/C/附件/ all_data = pd.DataFrame() for file_name in os.listdir(data_folder): if file_name.endswith(.csv): city_data = pd.read_csv(os.path.join(data_folder, file_name)) city_name = os.path.splitext(file_name)[0] city_data[城市] = city_name all_data = pd.concat([all_data, city_data], ignore_index=True) all_data.to_csv(merged_data.csv, index=False) print(all_data.info()) ```
  • 2021C代码实验
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    本项目为2021年华数杯竞赛C题参赛作品,包含完整的建模思路、算法设计及代码实现,并附有详细的实验结果分析。适合数学建模学习者参考。 2021年华数杯C题的代码及实验结果。
  • 2024研究生学建竞赛C
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    2024年华为杯研究生数学建模竞赛C题聚焦于复杂现实问题,旨在通过数学模型设计与分析,促进创新思维和团队协作能力的发展。挑战参赛者应用理论知识解决实际难题的能力。 二等奖论文包含一个附录,其中提供了相关代码。
  • 2024学建D资料
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    “2024年华为杯数学建模竞赛D题”提供了深入探索特定应用领域内复杂问题的机会。本资料汇集了针对该题目所需的数据、模型和算法,旨在帮助参赛者系统分析与创新求解。 2024年华为杯研赛D题包含完整数据、Python代码、Matlab代码以及Word文档和优秀论文合集,内容非常全面。
  • 2024学建竞赛
    优质
    2024年华数杯数学建模竞赛是一项面向全国高校学生的高水平赛事,旨在通过解决实际问题培养参赛者的创新思维与团队协作能力。 2024年华数杯全国大学生数学建模竞赛的C题“老外游中国”要求参赛者从以下几个方面进行详细的分析与解答。 一、问题1:建模思路 数据处理与分析: 首先,需要收集并整合包含352个城市的景点信息。每个城市的数据文件中包括该城市的100个景点详情,这些信息涵盖景点名称、地址、介绍、开放时间以及评分等关键内容。为了便于外国游客能够游览更多的中国城市,并且在有限的时间内体验到最具代表性的旅游胜地,“每个城市只选择一个评分最高的景点游玩”的原则被提出并应用。 题目中提到的“city 不 city”这一流行语,在网络上由外国网红推动,引发了广泛关注。随着我国过境免签政策的实施,越来越多的国际游客来到中国,并通过各种平台分享他们在华旅行的经历和见闻。这种现象不仅促进了中国的旅游业发展,还向世界展示了更加真实、生动且多元化的中国文化形象。 假设外国游客在中国停留的时间为144小时(即6天),并且可以从任一城市的机场离境。基于“城市最佳景点游览原则”,参赛者需要从每个城市的众多旅游点中挑选出一个评分最高的景点供游客体验,从而帮助他们更好地理解和欣赏中国的文化和自然美景。
  • 2024电工学建竞赛A详解.docx
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    本文档详细解析了2024年电工杯数学建模竞赛中的A题,提供了问题背景、模型构建方法及解题思路等关键内容,助力参赛者高效备赛。 ### 2024年电工杯数学建模竞赛A题解析 #### 一、问题一 **1.1 问题分析** 本题旨在探讨不同情况下电力系统的经济运行问题,特别是考虑储能设施对系统经济性的影响。 - **第一问**:在没有储能的情况下,各园区的运行经济性。具体关注指标包括购电量、弃风弃光电量、总供电成本以及单位电量平均供电成本,并进一步分析影响经济性的关键因素。 - **第二问**:配置了50kW100kWh储能设施后,研究其对各园区运行经济性的影响。需制定最优的储能策略和购电计划,并解释原因。 - **第三问**:探讨是否50kW100kWh是最佳储能方案;如果不是,则提出更优配置建议并论证。 **1.2 第一问** **1.2.1 指标定义** - **购电量**:各园区从电网购买的电量总量。 - **弃风弃光电量**:由于电力过剩或传输限制等原因未能利用的可再生能源发电量。 - **总供电成本**:供应电力所需的全部费用,包括购电和自发电等各项支出。 - **单位电量平均供电成本**:将总供电成本除以总的供电商量得出。 **1.2.2 结果计算** 基于提供的数据,通过分析各园区的购电量、弃风弃光电量等信息来确定其总供电成本及单位电量平均供电成本。 **1.2.3 关键因素分析** - **风电价格变动**:研究不同风电价格对用电成本的影响。 - **光伏价格波动**:评估不同光伏发电的成本变化如何影响整体经济性。 - **主电站电价调整**:探讨主要发电站的价格变化对电力供应的费用产生怎样的影响。 **1.3 第二问** **1.3.1 模型建立** 在第一问的基础上,加入50kW/100kWh储能设施,并构建优化模型。约束条件包括: - **SOC允许范围:** 从10%到90% - **充放电效率:** 95% 决策变量为储能策略;目标函数是最低成本。 **1.3.2 算法求解** 应用适当的算法如线性规划或遗传算法来解决优化模型问题。 **1.3.3 求解结果** 对比配置储能前后各园区的运行经济性能,评估其改善情况,并解释原因。 **1.4 第三问** **1.4.1 模型建立** 在第二问的基础上,将储能设备容量作为决策变量之一重新构建优化模型。 **1.4.2 计算结果** 通过求解此优化问题获得最佳的储能策略和配置方案,并论证其相对于50kW/100kWh方案的优势所在。 #### 二、问题二 **2.1 问题分析** 本题继续关注电力系统的经济运行,重点研究不同参数变化对系统经济性的影响。 **2.2 第一问** **2.2.1 指标计算数据与代码示例** 提供用于指标计算的具体数据及MATLAB代码。这部分涉及数据读取、处理和分析: ```matlab % 代码示例 da1 = readtable(附件 1:第一题.xlsx, VariableNamingRule, preserve); da2 = readtable(附件 2:第一题.xlsx, VariableNamingRule, preserve); d1 = table2array(da1(:,2:4)); d2 = table2array(da2(2:25,2:7)); ``` 通过上述代码,可以从Excel文件中读取所需数据,并进行必要的计算和分析。 综上所述,题目主要考察参赛者在电力系统经济运行方面的数学建模能力。包括但不限于储能设施对经济性的影响、最优策略制定等环节的深入研究与应用实践。
  • 2021B分析
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    本作品为2021年华东杯数学建模竞赛B题研究成果,通过建立数学模型和数据分析,探讨实际问题解决方案。 2021年华东杯B题数模基于SEIR动力学的新冠病毒群体免疫屏障建立摘要:新冠疫苗问世后,易感人群大规模接种疫苗。本段落通过建立合理的数学模型,对国民群体新冠免疫屏障进行分析,进而达到逐步降低新冠病毒感染率、控制新冠病毒周期性流行的目的。 针对问题一,我们基于SEIR传染病动力学研究建立了传染病毒群体免疫屏障的数学模型。考虑到COVID-19潜伏期患者不易被有效隔离且具有较强的传染能力,建立了一个联合考虑潜伏期传播能力和追踪隔离干预措施的COVID-19 SEIR传染病动力学模型。 然后以全国疫苗接种率数据为依据,拟合得到了新建立修正SEIR模型的动力学参数。通过欧拉数值方法实现修正SEIR传染病动力学模型的求解,并对不同疫苗接种率进行分析和预测。结果显示,我国可能需要约10亿人完成疫苗接种才能构建有效的免疫屏障;同时评估了免疫屏障与物理隔离措施在控制疫情发展中的作用。
  • 2024C外国游客游中国
    优质
    2024华数杯C题外国游客游中国探索了优化外国游客在中国旅行体验的方法,聚焦于路线规划、文化活动推荐和旅游便利性提升等方面。 本次C题老外游中国的第一问简述为:通过给出的旅游数据集建立数学模型计算出352个城市中的所有35200个景点评分的最高分,以及获得这个最高评分的景点数量和城市列表。 设 \( C \) 是包含352个城市的集合,\( S_i \) 代表第 \( i \) 个城市中100个景点的集合。每个景点的信息用 \( s_{ij} \) 表示,其中 \( j = 1, 2, ..., 100 \),表示第 \( i \) 城市中的第 \( j \) 景点。 定义景点评分最高分为每个城市中所有景点评分的最大值: \[ BS_i = \max_{j} s_{ij}, \quad \text{其中 } i=1,2,\ldots,352. \] 获得这个最高分的景点数量为每个城市中评分为 \( BS_i \) 的景点数量之和,可以表示为: \[ N_i = \sum_{j=1}^{100} I(s_{ij}=BS_i), \] 其中 \( I(x) \) 是指示函数,在 \( x \) 为真时取值为1,否则为0。 获得最高评分的景点最多的城市即每个城市中评分为 \( BS_i \) 的景点数量的最大值: \[ C = \max_{i} N_i. \] 城市列表是指所有拥有最高评分景点数量等于 \( C \) 的城市的集合。这些城市的排序依据是它们各自拥有的最高评分景点的数量。 第一个问题的解答如下: 352个城市中所有35200个景点的评分中的最高分(Best Score,简称BS)是多少? 全国范围内,获评这个最高评分的景点数量为多少?并且列出拥有最多这种高评景区的城市名单,并按这些城市拥有的最高等级景点的数量排序前10名。