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2022年美赛C题F奖项目（含代码、数据及论文）

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简介：
本项目为2022年美国数学建模竞赛(C题)获奖作品，包含完整解决方案、源代码、数据集和英文论文，适合参赛学习参考。 本项目主要采用了小波降噪模型以及基于GRU神经网络的预测模型。此外，还运用动态规划的思想设计了一套买卖比特币的策略。对于后续进行相关建模学习的研究者，建议首先阅读相关的学术论文，并且可以尝试运行代码和分析数据以加深理解。

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  • 2022年美赛C题F奖项目（含代码、数据及论文）
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    本项目为2022年美国数学建模竞赛(C题)获奖作品，包含完整解决方案、源代码、数据集和英文论文，适合参赛学习参考。 本项目主要采用了小波降噪模型以及基于GRU神经网络的预测模型。此外，还运用动态规划的思想设计了一套买卖比特币的策略。对于后续进行相关建模学习的研究者，建议首先阅读相关的学术论文，并且可以尝试运行代码和分析数据以加深理解。
     
  • 2022年美赛A-F题O奖得奖论文
    优质
    该文集收录了2022年度美国大学生数学建模竞赛(American Mathematical Contest in Modeling)六个题目（A至F）的特等奖(O奖)获奖论文，展示了全球顶尖团队在数学建模领域的卓越成就。 该论文集包含了2022年美国大学生数学建模比赛A至F题的获奖作品，每道题目包含4到8篇O奖级别的论文，并且这些文档均为PDF格式。
     
  • 2023年美赛C题F奖论文
    优质
    该文为2023年美国数学建模竞赛（MCM）C题获奖作品，荣获F奖荣誉。本文深入探讨了环境科学领域的问题，提出创新模型和算法，展示了跨学科知识的综合应用能力及高水平的研究成果。 该研究采用了高斯贝叶斯和强化学习等多种算法，并且模型具有较强的创新性。在制图过程中使用了PPT等软件工具。
     
  • 2022年美国数学竞赛A-F题目（含数据）
    优质
    本资料集涵盖了2022年度美国数学竞赛A至F题目的全面解析与相关数据统计，适合参赛者及数学爱好者深入研究。 2022年美赛的题目从A到F涵盖了不同的主题，并且每道题都附带了相应的数据。
     
  • 2022年美国数学竞赛F题H奖论文（队伍编号2212863）
    优质
    本论文为2022年美国数学竞赛F题获奖作品，由团队编号2212863完成，荣获H奖。文中深入探讨了复杂数学问题，并提出创新解决方案。 我们团队首次参加美国数学建模竞赛（美赛），选择了F题，并获得了H奖。尽管奖项不是很高，但在解决问题的过程中使用了许多评价类的数学方法。希望通过这次经历给其他参赛者带来一定的参考价值。
     
  • 【2022年美赛B题M奖论文】2201876
    优质
    本论文为2022年美国大学生数学建模竞赛（简称美赛）B题获奖作品。由团队编号2201876的参赛者完成，荣获Meritorious Winner奖项，展现了优秀的数学建模能力和创新思维。 【2022美赛B题M奖论文】2201876
     
  • 2021年美国数学竞赛D题F奖论文.pdf
    优质
    该文档为2021年美国数学竞赛中针对D题荣获F奖（ finalist）的一篇优秀论文，深入探讨了相关数学问题并提出创新性解决方案。 适合参加美赛的同学下载。
     
  • 2020年美国数学竞赛F题特等奖论文
    优质
    该文为2020年美国数学竞赛F题特等奖论文，深入探讨了复杂网络中的最优路径选择问题，提出了一种创新性的算法模型。文章通过严谨的数学推导和实例验证，展示了其方法的有效性和广泛适用性，在众多参赛作品中脱颖而出，获得了评委的高度评价。 2020年美赛F题特等奖论文共六篇，题目为《EDPs 搬迁模型及其相关政策》。这些论文探讨了在不同情境下紧急疏散点（EDPs）搬迁的数学建模方法以及相应的政策措施。
     
  • 2022年美赛C题代码、思路及论文（含中英文版）、图片与数据
    优质
    本资源包含2022年美国数学建模竞赛(C题)的完整资料，包括编程源码、解题思路、中英文论文版本以及相关图片和数据集。适合参赛者学习参考。 模型流程包括以下几个步骤： 1. 数据收集与预处理：首先收集比特币和黄金的历史价格数据，并进行必要的清洗和预处理工作，如去除异常值、填补缺失值等操作，确保最终的数据集具有高质量且准确。 2. 灰色预测模型建立：将经过初步处理的价格数据输入到灰色预测模型中。通过参数估计及模型验证环节来确定该模型的准确性与稳定性，并通过对历史价格数据进行拟合和检验进一步优化和完善此步骤。 3. MACD和RSI指标计算：利用上述灰度预测所得到的价格趋势信息，分别对两个资产（比特币、黄金）计算相应的MACD以及RSI技术分析指标。通过对比这些技术参数与其预设阈值之间的关系来识别出最佳的买卖时机信号。 4. 层次分析法权重确定：考虑影响价格变动的各种因素，如市场供需情况和宏观经济状况等，并采用层次分析方法对它们进行排序并赋予相应的权重值；同时还将MACD与RSI指标作为其中的技术面考量项与其他非技术性变量一起纳入评估体系内。 5. 交易策略生成：结合灰色预测模型所揭示的价格走向、MACD及RSI信号以及通过层次分析法得出的各种因素的重要性分配结果，制定出一套完整的比特币和黄金投资买卖计划。该方案将明确指出何时应该采取买入或卖出操作，并且还会给出具体数量上的建议以指导实际交易行为的执行。 综上所述，整个流程从数据准备开始逐步深入到模型构建、技术分析指标生成以及最终策略输出等多个层面展开工作，力求为投资者提供全面而科学的投资决策依据。