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2023年数学建模国赛C题附件

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  •      文件类型：XLSX

简介：
2023年数学建模国赛C题附件包含了该竞赛题目所需的数据文件和参考材料，旨在帮助参赛者更好地理解并解决实际问题。 这段内容包括源数据、使用Excel处理的中间数据以及统计绘图，并与《数学建模实战快速入门》一文相配合。

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  • 2023年数学建模国赛C题附件
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    2023年数学建模国赛C题附件包含了该竞赛题目所需的数据文件和参考材料，旨在帮助参赛者更好地理解并解决实际问题。 这段内容包括源数据、使用Excel处理的中间数据以及统计绘图，并与《数学建模实战快速入门》一文相配合。
     
  • C题-2020年数学建模国赛附件.zip
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    该文件为2020年中国大学生数学建模竞赛中C题目的相关资料和数据附件。包含题目要求、背景信息以及用于建模的数据集等，是参赛团队的重要参考资料。 2020年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目附件中的C题为“中小企业的信贷决策”。请在开始之前阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”。
     
  • 2023年全国大学生数学建模竞赛C题
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    2023年全国大学生数学建模竞赛C题旨在考察参赛者运用数学方法解决实际问题的能力，涉及优化模型、数据分析等关键技术。 data 文件夹用于存储项目中的所有数据文件。 该文件夹包含两个子文件夹： 1. 数据 子文件夹： - 内容：主要存储 Excel 文件。 - 用途：存放原始数据及处理后的数据。 2. 图片 子文件夹： - 内容：包括重要的图片资源，例如图表和项目文档中使用的图像。 - 用途：为数据分析结果提供可视化支持或用于展示相关资料中的图形元素。 notebooks 文件夹则存储所有的 Jupyter Notebook 源代码文件。这些交互式 Python 文件主要用于执行数据处理、分析以及创建可视化的任务，并且需要在具备相应的 Jupyter 和 Python 环境中运行。 src 文件夹存放项目所需的Python脚本，主要用来完成如数据预处理及自动化流程等特定操作的编程需求。 template 文件夹内则包含以 LaTeX 格式编写的论文模板。
     
  • 2023年全国大学生数学建模竞赛C题
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    2023年全国大学生数学建模竞赛C题是该年度赛事中的一个挑战性题目，旨在考察参赛者运用数学工具解决实际问题的能力。此题目要求学生通过建立有效的数学模型来分析和解决问题，在限定时间内提交研究报告，展现了当代大学生的创新思维与团队协作精神。 ### 2023年全国大学生数学建模大赛C题知识点解析 #### 一、问题背景及重述 - **背景介绍**： - 在中国全面进入小康社会后，民众对高品质生活的需求日益增长，这对于传统生鲜超市而言既是机遇也是挑战。 - 蔬菜作为日常生活中的必需品之一，其保鲜周期短且品质会随着时间的推移而降低。一旦当日未能售出，次日便难以继续售卖。 - 面对这一现状，超市需在不确定具体商品种类和进价的情况下做出合理的补货决策。 - 由于蔬菜种类繁多且来源不一，进货通常在凌晨完成，因此需要根据市场变化快速做出决策。 - **问题重述**： - 对于某超市的六个蔬菜类别（附件1），利用附件2和附件3提供的历史销售数据，构建模型以解决以下四个问题： 1. **销量分析**：分析各蔬菜品类和单品的销售规律及其相互关系。 2. **补货决策与定价**：预测销售量，并基于“成本加成定价”原则确定最优补货量与定价策略。 3. **单品预测与定价**：针对选定的30种单品，预测单日销量并确定最佳定价。 4. **综合策略制定**：结合供应端和消费端的因素，提出合理的补货和定价策略。 #### 二、数据预处理与分析方法 - **数据整合**：将附件中的四个数据集整合为单一的数据集。 - **异常值处理**：剔除无效数据，并使用3σ准则识别并移除异常值。 - **销量分析**： - **图表分析**：绘制各蔬菜的销售分布图。 - **描述性统计**：计算平均值、标准差等统计量。 - **聚类分析**：利用K均值算法对蔬菜进行分类。 - **频数分析**：分析各类别出现频率。 - **相关性分析**：通过皮尔逊系数分析蔬菜之间的相互关系。 - **预测模型构建**： - **岭回归分析**：预测销售总量及各品类的销量。 - **ARIMA模型**：预测未来销售量和批发价。 - **定价策略**：基于成本加成定价原则确定最优价格。 - **遗传算法**：优化定价策略，寻找最大收益下的最佳解。 #### 三、具体分析过程 - **销量分析**： - 将蔬菜分为三大类：日常主菜、辅菜和时令蔬菜。 - 发现花叶类、辣椒类和食用菌的销售量较大。 - 进行JB检验，验证各品类销售是否符合正态分布假设条件。 - 皮尔逊相关性分析显示不同类别之间的关联度。 - **补货决策与定价**： - 岭回归结果显示蔬菜总销量受批发价和单价的影响呈负相关关系。 - 计算加成率，确定合理的价格范围。 - 使用ARIMA模型预测销售量及批发价格。 - 结合上述预测结果和损耗情况，计算最优补货数量与定价。 - **单品预测与定价**： - 选取销量较大的30种单品进行分析。 - 运用ARIMA模型对这些单品的单日销量做出预测。 - 应用遗传算法确定最佳价格策略。 - **综合策略制定**： - 供应链管理：收集产地数据，了解气候规律性变化。 - 消费者行为研究：收集烹饪方式和消费者偏好信息。 - 制定合理的补货与定价方案以满足顾客需求。 #### 四、结论 通过对超市蔬菜销售数据的深入分析，本研究提出了有效的补货及定价策略。通过构建预测模型并利用遗传算法优化，实现了对蔬菜销量的准确预测以及价格策略的最优化调整。结合供应链管理和消费者行为分析制定出更灵活高效的经营方案，在提高超市盈利能力的同时也提升了顾客满意度，并促进了其长期稳定发展。
     
  • 2012年美国数学建模竞赛ICM-C题附件
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    该文档包含2012年美国大学生数学建模竞赛（ICM）C题所需的数据和资源附件，为研究复杂系统和社会动态提供支持。 如果你在寻找2012 ICM C题的附件内容但未能找到，可以尝试下载这个文件，可能会有意想不到的收获。
     
  • 2023年全国数学建模竞赛B题
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    2023年全国数学建模竞赛B题旨在通过复杂现实问题考验参赛者运用数学工具与理论解决实际挑战的能力。题目涉及特定领域内的深度分析和创新模型构建，鼓励团队合作、数据分析及论文撰写技巧的综合应用。 2023年全国数学建模大赛B题的相关讨论与分析主要集中在参赛队伍如何有效利用时间、选择合适的模型以及团队协作等方面。许多队员表示，在比赛过程中遇到了数据处理和技术实现的挑战，同时也分享了他们在问题解决过程中的创新思路和方法。 对于准备参加这一赛事的同学来说，可以参考历年的优秀论文来了解题目类型及其特点，并结合当前实际应用领域的需求进行学习与实践。此外，建议多参与线上线下的交流活动以拓宽视野、提高解决问题的能力。 总之，通过积极备战并充分准备，在比赛中取得好成绩是完全有可能的。
     
  • 2023年全国大学生数学建模竞赛赛题.rar
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    本资源为2023年全国大学生数学建模竞赛官方赛题集锦，涵盖A、B、C三道不同难度与背景的题目，旨在考察参赛者的数学应用能力及团队协作精神。 2023全国大学生数学建模竞赛赛题.rar
     
  • 2023年数学建模国赛B题源码.zip
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    本资料包包含2023年全国大学生数学建模竞赛B题的完整源代码及相关文件，适用于参赛者学习和参考。 ### 2023年数学建模国赛B题代码.zip 这是一份与2023年全国数学建模竞赛（国赛）B题相关的压缩包资源，其中包含了参赛者可能需要的重要资料和代码参考。数学建模比赛旨在通过解决实际问题，提升学生的数学应用能力、团队协作能力和创新思维。在准备这类比赛时，理解和运用相关知识点至关重要。 ### 数学建模 数学建模是将现实问题转化为数学模型的过程，并利用这些模型进行分析和求解。在这个过程中，需要掌握的基础知识点包括： 1. **微积分**：微分方程用于解决动态问题，而积分则可以计算累积量和面积等。 2. **线性代数**：矩阵理论、特征值与特征向量以及线性方程组常用于处理多变量问题。 3. **概率论与数理统计**：随机事件的建模、数据分析及预测是其中的重要内容。 4. **优化理论**：包括线性规划、非线性规划和动态规划等，用以寻找最佳决策方案。 5. **图论**：解决网络问题如交通流或电路设计等。 6. **运筹学**：利用决策树与马尔科夫链进行有效的决策分析。 ### 数学建模比赛 参加数学建模比赛时，参赛者通常需要完成以下步骤： 1. 题目理解：深入研究题目背景信息，并确定问题的核心要素。 2. 建立模型：选择合适的数学工具来构建能够描述问题的数学模型。 3. 求解模型：利用数值方法或解析方法求解所建立的模型，可能涉及编程实现。 4. 结果分析：解读并讨论结果的有效性和局限性。 5. 报告撰写：清晰地阐述建模过程、展示结果，并进行必要的讨论和改进提议。 ### 源码参考 压缩包中的new2文件夹内包含参赛者或相关资源提供的源代码，这些代码可能涉及以下编程语言和技术： 1. **Python**：常用于数学建模，具有丰富的科学计算库如NumPy、SciPy及Pandas。 2. **MATLAB**：专为数值计算设计，并有许多内置的优化和矩阵操作功能。 3. **R语言**：对于统计分析与绘图而言是利器，在数据建模方面尤其适用。 4. **C++/Java**：如果模型需要高性能运算，这些编译型语言可以提高运行效率。 5. 数据可视化工具如Matplotlib（Python）和ggplot2（R），用于呈现模型结果。 在比赛中正确理解和利用这些代码资源可以帮助参赛者节省时间、优化模型并提升竞争力。但应遵守比赛规则合理引用他人的工作，并且学习理解代码背后的思路比单纯复制粘贴更为重要，这将有助于深化对数学建模的理解和应用。
     
  • 2018年美国数学建模竞赛C题附加数据
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    本资料为2018年美国大学生数学建模竞赛C题的相关附加数据集，涵盖各类表格、图表和文献引用，旨在帮助参赛者深入研究与分析。 2018年美赛附加数据是从官网获取的共计约160万条记录的数据集，由于Excel无法打开这些文件，我使用程序筛选出了2010年至2015年间四个州的相关数据，最终保留了大约一万条有效信息。
     
  • 2023年全国大学生数学建模竞赛C题-数学建模基础教程
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    《数学建模基础教程》是专为备战2023年全国大学生数学建模竞赛C题而编写的指导书籍，深入浅出地讲解了数学建模的基本概念、方法和技巧。 2001年全国大学生数学建模竞赛C题涉及某校基金会如何利用M元基金进行最佳投资以提高每年的奖金额的问题。该笔资金可以存入银行或购买国库券，而国库券发行时间不定，并且取款政策参考银行现行政策。 学校基金会计划在n年内用部分本息奖励优秀师生，要求每年的奖金数额大致相同，在第n年末仍保持原基金总额不变。为了实现这一目标并提高年奖金额度，需要设计一个最佳的投资方案。 具体题目要求如下： 1. 只存款不购买国库券； 2. 既可以存款也可以购买国库券； 此外，学校在基金到位后的第三年将举办百年校庆活动，基金会希望该年度的奖金比其他年度多出20%。当前银行存款及各期国库券利率信息如下表所示。 请为M=500万元、n=10年的具体情况设计一个基金使用方案，并提供具体结果。