Advertisement

2022年数学建模国赛C题代码

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

简介：
这段代码是为了解决2022年全国大学生数学建模竞赛C题而编写的程序。它包含了多种算法和模型实现，旨在帮助参赛者高效地完成数据处理与分析任务。 我在2022年12月上传过国赛C题省一的获奖论文。之后很多同学向我询问代码，于是查找资料并将其上传，供学习数学建模的同学参考。大致看了一下代码，似乎没有包括MATLAB外部包，函数基本都是内置函数，应该是可以直接运行的。不过当时我的代码习惯不是特别好，请大家见谅。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 2022年数学建模国赛C题代码
    优质
    这段代码是为了解决2022年全国大学生数学建模竞赛C题而编写的程序。它包含了多种算法和模型实现，旨在帮助参赛者高效地完成数据处理与分析任务。 我在2022年12月上传过国赛C题省一的获奖论文。之后很多同学向我询问代码，于是查找资料并将其上传，供学习数学建模的同学参考。大致看了一下代码，似乎没有包括MATLAB外部包，函数基本都是内置函数，应该是可以直接运行的。不过当时我的代码习惯不是特别好，请大家见谅。
     
  • 2022年全国竞赛C题数学建模解析.pdf
    优质
    本PDF文档深入剖析了2022年全国大学生数学建模竞赛中C题的解题思路与方法，结合实际案例提供详尽的模型构建及求解策略。适合参赛者参考学习。 这是我们队2022年全国大学生数学建模比赛C题的解答，论文中可能存在一些错误，请大家多多包涵，并欢迎各位提出宝贵意见，指出论文中的不足之处。
     
  • 2022年全国大学生数学建模竞赛C题（含文档与代码）
    优质
    本资源包含2022年全国大学生数学建模竞赛C题的完整解答文档及源代码，适合参赛选手参考学习，提升数学建模能力。 2022年全国大学生数学建模竞赛C题的文档与代码均为原创内容，附有Python源码供参考。
     
  • 2024年数学建模国赛C题代码与数据
    优质
    本资源提供2024年数学建模国赛C题的完整代码及所需数据集，涵盖问题求解全过程，适合参赛选手学习参考。 2024年数学建模国赛C题的代码和数据是很好的学习资源。
     
  • 2022年数学建模国赛C题省一等奖论文
    优质
    本论文荣获2022年度全国数学建模竞赛国赛C题省级一等奖，深入探讨了复杂现实问题的数学模型构建与优化策略。 我们的论文获得了山西省一等奖，主要采用了随机森林算法。大家可以参考该论文，并可以通过私信获取相关代码。
     
  • 2022年高教社全国大学生数学建模竞赛C题
    优质
    2022年高教社全国大学生数学建模竞赛C题是一道涉及复杂现实问题的挑战性题目，要求参赛者运用数学模型和编程技巧进行深入分析与求解。该题目旨在考察学生解决实际问题的能力、团队合作精神以及创新思维。 2022年高教社全国大学生数学建模大赛C题探讨了玻璃制品的成分分析鉴别与分类模型，研究内容包括对玻璃文物化学成分的鉴别、分类及关联关系分析。通过建立数学模型来解析玻璃制品中的化学元素，解决了四个关键问题：（1）表面风化现象与其材质类型、图案和颜色之间的联系；（2）高钾玻璃和铅钡玻璃之间区分规则的研究；（3）对未知类别玻璃文物进行归类的可行性研究；以及（4）不同种类间玻璃制品成分间的关联性分析。 知识点一：数据预处理 * 数据预处理的重要性在于提高原始资料的质量，消除无效信息，并增强模型准确性。 * 常见的数据预处理技术包括空值填补、异常值剔除、归一化和量化等操作。 知识点二：Pearson 卡方检验 * Pearson 卡方检验是一种统计学工具，用于评估两个变量之间的关系强度。 * 在本次题目中，该方法被用来探讨玻璃文物表面风化的程度与材质类型、图案及颜色的关联性。 知识点三：决策树模型 * 决策树模型作为机器学习的一部分，主要用于分类和回归任务中的数据处理。 * 本题使用此模型来研究高钾玻璃和铅钡玻璃之间的区分规则。 知识点四：K-means 聚类算法 * K-means聚类是一种无需监督的学习方法，它通过分组技术对大量信息进行整理。 * 在题目中，该算法被用来划分每个类别内的子群，并且执行敏感性分析以确保结果的可靠性。 知识点五：随机森林模型 * 随机森林同样属于机器学习范畴，主要用于分类和回归任务中的数据处理。 * 本题应用此方法对附件表格3中未知类别的玻璃文物进行化学成分分析，从而确定其所属类别。 知识点六：灰色关联分析模型 * 灰色关联分析是一种统计技术，用于识别不同变量之间的相互作用程度。 * 在题目设定下，该模型被用来研究不同类型玻璃制品样品间的化学组成相关性。
     
  • 2022年全国大学生数学建模竞赛B题
    优质
    2022年全国大学生数学建模竞赛B题要求参赛者运用数学理论与方法解决实际问题，涉及优化、预测等挑战，旨在培养学生的创新能力和团队协作精神。 本段落主要研究无人机在编队飞行中的纯方位无源定位问题，旨在提高编队的视觉效果和观赏性。为了确保各无人机保持相对位置恒定，在分析了无人机定位问题的基础上，构建数学模型并借助MATLAB软件进行编程求解，以确定最佳定位策略。 针对第一个问题，即三点定位法的应用：假设三架已知固定点发出信号，目标为未知点P。解决方法包括三种情况： 1) 当测量到未知点P与三个已知点之间的距离时，可以画出三个圆的交集来确定位置。 2) 若存在误差导致圆相交形成区域，则先计算两个圆的交点，并取这三个交点坐标的平均值作为目标无人机的位置。 3) 如果三个圆不相交，则处理两对圆的情况以找到中心O并利用比例半径法，再通过求解得到P坐标。 第二个问题涉及RSSI测距和多边定位方法：至少需要三架发射信号的无人机。实际操作中可能选择两至三架作为参考点，并使用最小二乘算法估算目标位置及计算误差值。实验结果表明，在四架与五架无人机的情况下，前者预测误差更小且更为精确。 第三个问题通过多重目标分析法来解决方向调整和均匀分布的问题：考虑到潜在的测量误差影响角度范围在8°到12°之间变化，并确保模型的有效性。具体而言，实际飞行中采用锥形编队模式并利用投影和平面几何知识维持整体结构稳定。 本研究涵盖了多个关键知识点： - 三点定位法 - RSSI测距技术 - 多边定位方法及其算法实现（如最小二乘） - 平面几何原理应用在二维空间中的角度计算与图形性质分析 - 多重目标优化策略以求得最佳方案 这些知识和技术的结合不仅解决了无人机编队飞行中遇到的具体问题，还为实际操作提供了坚实的理论基础和实用技术指导。
     
  • 2022年美国数学建模竞赛E题译文
    优质
    本资料为2022年美国大学生数学建模竞赛E题官方翻译版，内含详细背景信息与问题陈述，适合参赛者及数学建模爱好者参考学习。 本段落介绍了2022年ICM问题E，探讨了如何利用林业背景进行碳封存以减轻气候变化对生命的威胁。文章指出，仅减少温室气体的排放是不够的，我们需要增加通过生物圈或机械手段隔离在大气中的二氧化碳储量。生物圈可以通过植物、土壤和水环境来隔离二氧化碳，这个过程被称为碳封存。COMAP, Inc. 设计了这个问题，并提供了更多相关信息在其网站上。
     
  • 2022年数学建模竞赛C题资料.zip
    优质
    该资源为2022年数学建模竞赛C题的相关资料，包含数据、模型及分析报告等，适合参赛选手参考学习。 《2022数学建模C题》是一个包含比赛相关资源的压缩文件，主要涉及数学建模的方法、策略以及可能的源代码参考。这个压缩包是参赛者或对此领域感兴趣的学习者的宝贵参考资料，它能帮助理解数学建模的过程，并提升问题解决能力。 数学建模是一种实践形式的应用数学方法，旨在将现实世界的问题转化为数学模型并通过使用各种数学工具进行分析以得出解决方案。在比赛期间，团队通常会面对一个实际问题，在有限的时间内构建模型、求解并撰写报告。2022年的C题可能关注于某一社会、经济或科技领域的具体问题，并考验参赛者的创新思维和应用能力。 压缩包中包含的内容如new2文件夹，打开后可以发现包括历年比赛题目、优秀论文、建模方法介绍、数据集以及编程代码等资料。这些内容有助于参赛者了解历年的题目趋势，学习优秀的建模策略；掌握如何使用数学工具（例如线性规划、微积分和概率统计）解决问题，并通过源代码参考来理解如何运用编程语言实现模型的计算与模拟。 在准备比赛时，以下是关键的知识点： 1. **问题定义**：明确核心问题并理解其背景信息，确定需要解决的具体内容。 2. **模型选择**：根据问题特性挑选合适的数学模型（如微分方程、优化或统计模型）。 3. **数据收集与处理**：获取相关数据，并进行预处理以确保质量及可用性。 4. **建立模型**：利用数学语言表述问题，设置变量和约束条件等来构建模型。 5. **求解模型**：使用软件或编程语言解决所建的数学模型并找出最优解或近似值。 6. **结果分析**：解释解决方案的意义，并评估其合理性和有效性。 7. **改进与优化**：根据实际情况调整和完善现有模型，考虑鲁棒性及适应性的因素。 8. **撰写报告**：清晰阐述整个建模过程、方法选择、结果分析以及该模型的应用价值。 通过研究这个压缩包的内容，参赛者可以系统地学习数学建模的全过程，并提高自己的问题解决能力和团队合作技巧。同时也能拓宽知识面和增强跨学科综合应用能力。对于非参赛人员而言，这份资料同样具有参考价值，可作为深入理解和运用数学方法的重要资源。
     
  • 2019年数学建模国赛A题Python代码
    优质
    本段代码适用于2019年中国大学生数学建模竞赛A题，采用Python编程语言实现模型构建与求解，涵盖数据处理、算法设计及结果分析。 2019年数学建模国赛A题的Python代码可以用于解决该竞赛题目中的相关问题。这段代码旨在帮助参赛者通过编程方式分析数据、建立模型并求解实际应用问题，具体实现细节和技术要点可以根据比赛要求和实际情况进行调整和完善。