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2019年全国大学生数学建模比赛C题使用了上海出租车数据集。

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简介：
该数据集涵盖了2007年上海出租车在7月20日的运营记录，其中包含了详细的数据信息。具体而言，数据记录了每辆出租车的编号、精确的时间戳，以及对应的地理位置经纬度。此外，还包括了出租车与道路之间的夹角数值，以及车辆的瞬时速度数据。最后，该数据集也记录了车辆的载客状态，以便于对出租车运营情况进行分析和研究。

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  • 2019年全国大学生数学建模竞赛C题：上海出租车数据集
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    该题目要求参赛者利用数据分析方法对上海市出租车行业的大规模实时数据进行深入研究与挖掘，旨在通过建立合理的数学模型解决相关实际问题。此赛题挑战学生将理论知识应用于现实场景中的能力，并培养团队合作精神和创新思维。 2007年上海出租车在7月20日的数据集包含了以下内容：出租车编号、时间、经纬度坐标、夹角、瞬时速度以及载客状态。
     
  • 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。
     
  • 2019年全国大学生数学建模竞赛获奖论文集.zip
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    本资料为《2019年全国大学生数学建模竞赛获奖论文集》，包含了当年竞赛中脱颖而出的优秀作品，反映了参赛学生运用数学解决实际问题的能力和创新思维。适合高校师生参考学习。 整理了2019年全国大学生数学建模的优秀论文供参考。当时为了搜集这些资源花费了不少精力，最终在比赛中取得了一些成绩。希望整理的资料能够对大家有所帮助。
     
  • 2019年美国大学生数学建模竞赛E题.pdf
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    本PDF文档收录了2019年美国大学生数学建模竞赛E题的详细信息，包括问题背景、具体要求及评分标准等，适合参赛学生和指导教师参考学习。 2019年美国大学生数学建模比赛E题我参加了两次，并且每次都获得了二等奖（H奖）。
     
  • 全国大学生数学建模竞赛历年的赛题
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    本资源汇集了历年全国大学生数学建模竞赛的真实赛题，涵盖多个应用领域，旨在展示该赛事的发展历程与问题特色。 全国大学生数模比赛历年赛题非常有用，推荐大家下载。
     
  • 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
     
  • 2011年全国大学生数学建模竞赛C题论文
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    本论文为参加2011年全国大学生数学建模竞赛针对C题所撰写的作品，深入探讨了相关问题，并通过建立合理的数学模型提出了解决方案。 本资源是2012年数学建模专科组C题的论文。