2022年五一竞赛C题火灾报警系统一等奖——东南大学（代码见附录）

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简介：
本项目为2022年五一数学建模竞赛C题一等奖获奖作品，由东南大学团队完成。作品聚焦火灾报警系统的优化设计，详细方案及源代码参见附录。 2022年五一赛C火灾报警系统问题一等奖由东南大学获得（代码在附录）。本段落针对该问题，建立了熵权-TOPSIS、Logistic 回归等模型，旨在平衡探测器的灵敏度与可靠性。对于问题一，我们建立了一个熵权-TOPSIS 模型。首先根据地址、机号和回路信息确定了真实火灾数为392起。然后从可靠性和故障率的角度出发，选取误报警率和故障率为两个评价指标，并运用熵权法确定各指标的权重。最后利用TOPSIS 法构建不同类型部件的评价模型，对16种部件的可靠性进行了评估。

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2022年五一竞赛C题火灾报警系统一等奖——东南大学（代码见附录）

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本项目为2022年五一数学建模竞赛C题一等奖获奖作品，由东南大学团队完成。作品聚焦火灾报警系统的优化设计，详细方案及源代码参见附录。 2022年五一赛C火灾报警系统问题一等奖由东南大学获得（代码在附录）。本段落针对该问题，建立了熵权-TOPSIS、Logistic 回归等模型，旨在平衡探测器的灵敏度与可靠性。对于问题一，我们建立了一个熵权-TOPSIS 模型。首先根据地址、机号和回路信息确定了真实火灾数为392起。然后从可靠性和故障率的角度出发，选取误报警率和故障率为两个评价指标，并运用熵权法确定各指标的权重。最后利用TOPSIS 法构建不同类型部件的评价模型，对16种部件的可靠性进行了评估。

2022年五一竞赛C题：火灾报警系统问题-01

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本题目要求设计一套高效的火灾报警系统，旨在通过算法优化探测器布局与警报触发机制，以最小成本实现最快速、准确的火情预警。参与者需综合运用数学建模和编程技术解决实际消防问题。本段落针对火灾报警系统问题的研究，运用了层次分析法、熵权法，并建立了熵权Topsis模型和灰色关联度模型，旨在准确判断是否有火灾并及时援救。该研究基于2022年五一数学建模联赛C题，论文质量有保证且包含完整的代码数据附录，可供学习参考及作业使用。此外，还有几十篇类似成品供选择。

2022年“51杯”数学建模竞赛C题：火灾报警系统问题

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2022年51杯数学建模竞赛C题挑战选手设计一套高效的火灾报警系统。通过优化传感器布局和算法，以期在火情初期迅速准确地发出警报，并评估其有效性。本段落采用了主成分分析（PCA）方法来确定故障率和误报率对选择结果的影响权重，并据此选择了最优设备——线型光束感烟探测器。在第二部分中，我们构建了一个复合机器学习模型，同时使用了随机森林、K最近邻、支持向量机以及逻辑回归四种算法。通过CountVectorizer技术将文本特征进行量化处理后，我们将这四个模型的结果去除了一个与其他三个结果差异较大的值，并计算剩余的平均值作为最终输出，以减少单一模型对整体准确性的潜在影响，并验证了各特征之间不存在明显的相关性。第三部分中我们结合熵权法和模糊综合评价方法得到了最佳大队（R大队）及最差的大队（J大队、M大队以及G大队）。此外，在这一环节的检验过程中还引入了一种新的模型——优劣解距离模型，用于再次计算熵权重并验证结果的有效性。最后在第四部分中，我们结合前两问关于报警器准确率和故障率及其工作原理的信息提出了多种报警设备使用建议，并根据第三问中的大队评估结果分析了火灾报警系统的可靠性与管辖区域面积之间的关系进而提出管理上的改进建议。

2021年五一竞赛A题疫苗生产优化一等奖——云南大学.pdf

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本论文为2021年五一数学建模竞赛A题获奖作品，聚焦于疫苗生产的优化问题。通过建立数学模型和算法设计，提出了一套有效的疫苗生产线调度方案，以提高产量并降低成本，最终荣获一等奖。该研究由云南大学团队完成。 2021年五一数学建模A题一等奖论文提供了完整的分析与解答过程，可供学习参考。

2022年全国大学生数学建模竞赛A题一等奖源码

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本资源提供2022年全国大学生数学建模竞赛A题的一等奖获奖团队源代码，涵盖模型建立、算法实现及结果分析等全过程，为参赛者和研究者提供了宝贵的学习资料。 A题：波浪能输出最大功率数模国一

2022年C题电子设计竞赛报告（省级一等奖作品）

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该文为2022年某省电子设计竞赛中获得省级一等奖的作品报告。文中详细介绍了参赛团队在竞赛中的设计方案、实现过程及最终成果，展示了当代大学生在电子科技领域的创新能力和实践水平。本设计采用MSP432P401R为主控芯片，协调各模块共同工作以实现双车跟随系统的设计目标。通过四路PWM信号驱动电机使小车完成启动与制动，并使用舵机控制转向；行驶过程中利用CCD摄像头进行循迹、内外圈识别及特定停车标记点的检测；超声波传感器用于测量两车间的距离，实时数据传输至MCU并通过PID算法调整车辆位置。领头小车和跟随小车之间通过蓝牙模块实现通信与协同作业，在整个任务执行过程中由领头小车指挥控制跟随小车，并支持一键启动完成所有指定任务的行驶过程。

2022年五一赛A题血管机器人订单一等奖——南京农业大学(matlab代码齐全)

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本项目荣获2022年五一数学建模竞赛A题血管机器人订单一等奖。团队来自南京农业大学，采用MATLAB编程实现算法模型，提供详尽的代码支持。 2022年五一赛A血管机器人订购一等奖--南京农业大学（matlab代码全），博主版权所有，严禁二次上传，仅供参考学习。本段落针对血管机器人的订购与生物学习进行研究，通过建立动态规划模型和时间序列模型来求解，在不同条件下选取最佳的血管机器人订购方案以使医院运营成本最低。对于问题一，我们建立了动态规划模型来进行求解，并根据题干中描述的工作规律制定了相关的目标函数。

2022年五一赛A题血管机器人订单一等奖——南京理工大学(matlab代码齐全)

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该作品为南京理工大学团队在2022年五一数学建模竞赛A题中的获奖成果，通过创新设计血管机器人的优化路径算法，并以完整的matlab代码实现，展现了卓越的技术实力和创造力。 2022年五一赛A血管机器人订购一等奖-南京理工大学（matlab代码全）。博主版权所有，严谨二次上传，仅供参考和学习。本段落针对血管机器人的订购与生物学习问题进行研究，运用了整数规划模型、时间序列ARIMA模型，旨在解决血管机器人的订购与生物学习问题，对我国医疗行业具有重大意义。对于问题一，建立了整数规划模型。通过找出六个约束条件和目标（即最小运营成本），列出目标函数。

2021年五一竞赛C题数据驱动的异常检测与预警（一等奖，中国矿业大学）.pdf

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该论文荣获2021年五一竞赛一等奖，由中国矿业大学团队完成。文章提出了一种基于数据驱动的方法，有效实现了异常检测与预警，为相关领域提供了创新性解决方案。这篇论文主要探讨了数据驱动的异常检测与预警问题，并介绍了几种关键技术：Kσ偏差、加权Topsis模型、指数平滑法以及ARIMA模型。 1. **Kσ偏差**是一种统计方法，用于识别偏离平均值的数据点。如果一个数据点位于平均值的一个标准差之外，则通常认为它是非风险性异常。 2. **加权Topsis模型**是多准则决策分析的一种方法，论文中通过熵权法确定传感器指标的权重，并调整距离计算方式以更准确地反映异常程度。 3. **指数平滑法**是一种时间序列预测技术，利用过去的数据值进行加权平均来预测未来的趋势。这种方法考虑了数据中的短期波动并逐渐减少旧数据的影响，在论文中被用来建立未来一段时间内的数值预测模型。 4. **ARIMA模型**结合自回归、差分和移动平均三个部分，适用于处理具有趋势性和季节性的序列数据。在本研究中，它用于预测未来的数值以识别可能的异常情况。该论文的主要贡献在于建立了完整的异常检测与预警流程，包括预处理、检测、评估及分析环节，并通过敏感性分析验证了模型的有效性。这些方法有助于发现生产过程中的潜在风险并提高安全性与效率，在工业环境中具有重要的应用价值和参考意义。

2018年东三省数学建模竞赛一等奖

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在2018年的东三省数学建模竞赛中荣获一等奖，展现了卓越的数学建模能力和团队协作精神。此荣誉不仅是个人能力的认可，也体现了对复杂问题解决技巧的深刻理解与应用。独立计量区域（DMA）管理是控制城市供水系统水量漏失的有效方法之一。通过测量流入或流出这一区域的水量，并对流量、压力进行分析来识别泄漏模式。针对问题一，我们利用拉以达法则剔除异常值，结合混沌时间序列算法优化NAR神经网络模型，建立新的变种神经网络模型。将经过异常值处理后的供水量数据输入该模型训练后得到拟合趋势曲线，并与实际用水模式对比，辨识出DMA分区的典型用水模式为居民生活（小区）模式。针对问题二，我们参考国际水协制定的漏失指数（ILI），对供水量-压力进行危险等级划分：A级表示正常；B级和C级表示一般异常及较异常情况；D级代表严重异常；E级则表明存在源头漏损。建立DBSCAN聚类模型，并利用逆高斯函数优化minPts与EPts值，得到改进的SA-DBSCAN模型。将所有数据输入该模型进行分类后，依据等级标准对异常值量化分级。针对问题三，我们将供水系统中出现的问题模式分为明漏、暗漏、源头漏损和供水失窃四类，并建立GA-BP神经网络模型（结合遗传算法优化）。通过消除背景固定数值后的正常数据训练该模型，并将异常数据输入以获得修正的正常供水量。对比原异常值与修正后结果，可以识别出不同月份出现的具体模式：四月为供水失窃；五月则包括明漏、暗漏及源头漏损问题；六月主要表现为明漏和暗漏现象。