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2021年五一竞赛B题《消防救援问题》完整论文

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简介：
本论文针对2021年五一数学建模竞赛B题《消防救援问题》，通过建立数学模型，分析并优化了消防站布局与救援路径，提出了有效的解决方案。 队员参赛时自己完成了一次作品，并获得了二等奖。后来有机会重新制作了一个版本，就是这篇作品。

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  • 2021年五一竞赛B题《消防救援问题》完整论文
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    本论文针对2021年五一数学建模竞赛B题《消防救援问题》，通过建立数学模型，分析并优化了消防站布局与救援路径，提出了有效的解决方案。 队员参赛时自己完成了一次作品，并获得了二等奖。后来有机会重新制作了一个版本，就是这篇作品。
     
  • 2021年五一杯B题消防救援问题.pdf
    优质
    2021年五一杯B题消防救援问题探讨了在复杂环境下的最优消防资源配置与救援路径规划策略，旨在通过数学建模提高应急响应效率。 2021年五一杯数学建模竞赛B题“消费救援”，获得三等奖。
     
  • 2021年五一数学建模竞赛《消防救援问题》二等奖论文
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    本论文针对2021年五一数学建模竞赛中的消防救援问题，通过建立优化模型和算法设计，提出了高效合理的消防资源配置方案，并荣获二等奖。 2021年数学建模五一竞赛中，《消防救援问题》获得了二等奖的论文。
     
  • 2021年五一数学建模B题消防救援问题及MATLAB代码（完整版）
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    本作品针对2021年五一数学建模竞赛B题中的消防救援问题进行了详细分析与解答，并提供了完整的MATLAB实现代码，为参赛者提供参考。 随着我国经济的发展与人民生活水平的提升，城市交通状况变得愈发复杂多变，并且各种安全隐患也日益增多。救援消防队因此面临着更加艰巨的任务，对出警情况的研究分析不仅能够提高工作效率，还能将紧急突发情况的危害降到最低，减少人员和物资损失。这方面的研究具有重要的现实意义。 对于问题1而言，根据附件2提供的数据，我们得到了四个月第一天三个时间段的总出警次数，并使用MATLAB计算了各个时间段内出警次数所占的比例。在确保每个值班时段至少有5名工作人员的前提下，依据比例分配相应的人员数量。经过计算，在这三个时间段里：2月需分别安排5、13和12人；5月则需要分别配置5、12及13人；8月份的安排是5、11与14人；而到了11月，则应分别为5、17以及8名工作人员。
     
  • 2021年五一数学建模B题消防救援问题论文与MATLAB代码（含所需文件）
    优质
    本资源包含2021年五一数学建模竞赛B题“消防救援问题”的完整解决方案，包括详细论文和所有必要的MATLAB代码及相关数据文件。 我们的研究每一步都是我们组内三人自己完成的。
     
  • 包含新功能的2021年五一赛B1消防救援问题研究成果成品2
    优质
    本研究针对2021年五一赛B1消防救援问题，开发了多项创新技术，并提出解决方案，为提高火灾应急处理效率提供了新的思路和方法。 CitectSCADA版本7.0引入了多项新功能： **对集群的改进支持** 在较早版本中，“集群”概念已被引入，并允许将复制元素分组以集中管理报警、报表及趋势服务器，但存在一些限制。经过进一步优化后，在版本7.0中的“集群”具有更高的灵活性和性能。 每个服务器（包括IO, 报警, 趋势以及报表）都有独立的名称并隶属于特定集群；同时，每一个集群也有其独特的标识符供客户端引用。 CitectSCADA工程现在能够包含单独定义的多个集群以实现地域或逻辑上的分组。配置时应考虑系统需求、物理设备分布及维护策略。 **客户端在线更改** 服务器与客户端之间的解耦使得在不中断服务的情况下进行修改成为可能，无论这些变更是否需要重启服务器。 此前版本中，客户端必须加载变量标签的完整定义；而在7.0版里，当它们被请求时才从相关联的服务端动态获取配置信息。以下为无需重新启动客户端即可实现的操作： - 添加或移除趋势、报警和基于地址的变量 - 修改特定属性（不包括正在使用的页面） - 新增、删除用户角色文件 **新通信架构** 新的发布订阅模式减少了冗余查询的需求，从而提高了系统性能并支持在线更新与服务发现。 **本地变量机制** 版本7.0中移除了内存I/O设备，并引入了“本地变量”这一概念来替代基于内存PLC的标签。这些临时数据结构仅在运行时创建和使用，在重启后不会保留原有值，可采用任何类型的数据格式。
     
  • 2023年五一竞赛B题快递需求问题的完整论文与代码02
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    本作品为2023年五一数学建模竞赛B题“快递需求问题”的参赛论文及全部源代码。报告详尽分析了当前快递行业的需求模式，并提出优化方案，以提升物流效率和客户满意度。文中结合实际数据进行模型构建与验证，提供实用算法及软件实现，助力解决行业痛点。 本段落针对快递需求问题进行了研究，并建立了熵权法-TOPSIS 评价模型、ARIMA 模型、多层感知器神经网络模型以及线性规划模型进行求解。这些方法旨在准确预测快递需求数量，对提高快递公司的运输效率、降低运营成本和提升服务质量具有重要意义。 对于第一个问题，我们使用了熵权法-TOPSIS 评价模型来解决。本段落选取了供应和接收城市数量、发货量与收货量的平均值以及每天发货量和收货量的变化率作为六个评估指标，并从不同角度进行评价，全面反映了各城市在快递运输中的重要性。通过建立熵权法-TOPSIS 综合评价模型对各个站点城市的综合评价指数及重要程度进行了求解和排序。利用 MATLAB 进行计算后得出排名前五的站点城市为 L、G、V、W 和 B。 对于第二个问题，我们建立了 ARIMA 模型来进行解决。基于附件1中的数据进行分析，并应用ARIMA模型预测未来的需求趋势。
     
  • 2023年五一竞赛B题快递需求问题完整源码+paper03
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    本资源包含2023年五一数学建模竞赛B题《快递需求问题》的完整解决方案，包括源代码和论文。提供深度分析与模型构建技巧。 博主参赛作品分享：源代码主要使用Python和LINGO编写，并附有详细的注释说明，便于学习参考。如遇问题可私信交流。
     
  • 2020年五一数学建模竞赛B题论文及代码
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    该文档为2020年五一数学建模竞赛B题的参赛作品，包含问题分析、模型建立与求解过程以及源代码。适合相关比赛准备者参考学习。 本段落针对基金资产配置策略问题建立了一个优化模型，该模型结合了小波分析算法、均值-方差模型、蒙特卡罗模拟方法以及遗传算法，旨在为企业购买股票及合理分配资金提供指导。 对于第一个问题，我们采用皮尔逊相关系数和系统聚类进行研究。在第二个问题中，通过结合小波分析算法与均值-方差模型来确定最大化投资收益的策略，并利用小波分析对数据降噪并使用样条插值补全缺失的数据。随后计算协方差矩阵并将结果代入均值-方差模型求解以找到最优的投资组合。 对于第三个问题，我们运用历史模拟法、蒙特卡罗方法以及参数模拟法来评估各基金公司在2020年95%置信水平下的风险价值（VaR）。 在第四个问题中，本段落构建了一个综合系统。
     
  • 数学建模竞赛题目与解答资源——以消防救援为例
    优质
    本资源聚焦于数学建模竞赛中的消防救援问题，提供详尽的题目解析和解决方案，旨在帮助参赛者深入理解实际应用中的优化策略和模型构建技巧。 本段落通过构建ARIMA时间序列模型、综合评价选址模型以及BP神经网络等多种方法，对未来出警次数的变化趋势及特定时间段的出警频率进行预测，并分析各类消防事件发生次数与月份的关系、不同类型的事件密度在空间上的相关性及其与人口密度之间的联系。此外，依据现有的数据和所建立的模型确定了未来最优的消防站建设区域，从而为该地区的消防安全提供多角度的支持，使消防救援更加及时有效。