2013五一建模A题优秀论文

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2013全国数模竞赛A题优秀论文祥解

2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：车道被占用对城市道路通行能力的影响摘要本文主要研究车道被占用对城市道路通行能力的影响并建立了相应的数学模型。

针对问题一，考虑到交通信号灯的周期，我们选择1分钟为周期，结合不同车辆的标准车当量的折算系数，求出每个采样点的交通量，通过MATLAB作图，从定性方面对道路通行能力进行分析，然后通过基本通行能力和4个修正系数建立动态通行能力的模型。

图像显示，事故发生后（采样点5附近），实际通行能力下降至一个较低水平，并且横断面处的实际能力变化过程呈先下后上的波形变化，在事故解决（第20个采样点）以后，由图像看出实际通行能力持续上升。

针对问题二，利用问题一建立的模型，结合视频二，比较交通事故所占不同车道时横断面的实际通行能力，可以发现二者实际通行能力变化趋势大致相同，但视频二实际通行能力大于视频一实际通行能力。

可见占用车流量大的车道使道路通行能力降低更多。

针对问题三，首先我们建立单车道排队车辆数目的积分模型，单个车道的滞留车辆为上游车流量和实际通行能力的差值。

我们以30s为一个时间段，对视频一中的车流量进行统计，得到横截面处每个监测段的实际通行能力。

本题要求考虑三车道，总体排队长度不容易通过积分模型确定，所以我们将队列长度问题转化为车辆数目问题，通过视频资料统计120米对应24辆车，据此关系转换，从而得到车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事故持续时间和上游车流量的关系。

针对问题四，在对问题3研究的基础上，根据问题3建立的数学模型，建立起某一段时间间隔车辆排队的长度，然后，通过求得的关系得到当排队长度为140m的时候所对应的时间段，由于每段时间间隔设为30s，因此，可以求得排队长度到达上游时用的时间为347.7273s。

关键词：交通事故车道占用通行能力排队论一、问题的重述车道被占用是指因交通事故、路边停车、占道施工等因素，导致车道或道路横断面通行能力在单位时间内降低的现象。

全国大学生数学建模优秀论文(A题) 国家一等奖

地下储油罐的变位分析与罐容表标定摘要加油站地下储油罐在使用一段时间后，由于地基变形等原因会发生纵向倾斜及横向偏转，导致与之配套的“油位计量管理系统”受到影响，必须重新标定罐容表。

本文即针对储油罐的变位时罐容表标定的问题建立了相应的数学模型。

首先从简单的小椭圆型储油罐入手，研究变位对罐容表的影响。

在无变位、纵向变位的情况下分别建立空间直角坐标系，在忽略罐壁厚度等细微影响下，运用积分的方法求出储油量和测量油位高度的关系。

将计算结果与实际测量数据在同一个坐标系中作图，经计算得误差均保持在3.5%以内。

纵向变位中，要分三种情况来进行求解，然后将三段的结果综合在一起与变位前作比较，可以得到变位对罐容表的影响。

通过计算，具体列表给出了罐体变位后油位高度间隔为1cm 的罐容表标定值。

进一步考虑实际储油罐，两端为球冠体顶。

把储油罐分成中间的圆柱体和两边的球冠体分别求解。

中间的圆柱体求解类似于第一问，要分为三种情况。

在计算球冠内储油量时为简化计算，将其内油面看做垂直于圆柱底面。

根据几何关系，可以得到如下几个变量之间的关系：测量的油位高度0h 实际的油位高度h 计算体积所需的高度H于是得到罐内储油量与油位高度及变位参数（纵向倾斜角度α和横向偏转角度β ）之间的一般关系。

再利用附表2中的数据列方程组寻找α与β最准确的取值。

αβ一、问题重述通常加油站都有若干个储存燃油的地下储油罐，并且一般都有与之配套的“油位计量管理系统”，采用流量计和油位计来测量进/出油量与罐内油位高度等数据，通过预先标定的罐容表（即罐内油位高度与储油量的对应关系）进行实时计算，以得到罐内油位高度和储油量的变化情况。

许多储油罐在使用一段时间后，由于地基变形等原因，使罐体的位置会发生纵向倾斜和横向偏转等变化（以下称为变位），从而导致罐容表发生改变。

按照有关规定，需要定期对罐容表进行重新标定。

题目给出了一种典型的储油罐尺寸及形状示意图，其主体为圆柱体，两端为球冠体。

2013年五一数学建模联赛 A题论文

图 1 男女大学生体重指数一览表
人数
体重指数一览表
800
712
700
600 500
475
400
300
200 100
10264 38
237 183157 26
0
7267 5
低体重者
正常体重者
超重者
四类人群
肥胖者
学生数男生数女生数
2
4.2.3 结果与分析
对照表 1 及相关的频数表，反映出大学生 BMI 指数基本正常，正常体重人群相对集
关键词：独立样本 t 检验方差检验 K-S 检验模糊综合评价 SPSS
一问题重述
据数据显示，近年来中国大学生的体质健康水平呈下降趋势。学生或者过重或者过瘦，对大学生体质健康的评价问题对于如何提高大学生的体质健康水平具有指导意义。
根据对某高校大一新生 36 个班级共 1000 多名学生进行的体质与健康测试，得到了一组相关资料，由于测试过程中学生未能按照要求规范测试，导致测量结果中出现一些偏差，进而影响了体质健康的测试，请结合各项测试评分标准，回答下列问题：问题 1：影响大一新生的体质健康状况的因素很多，体重是体现体质健康状况的重要指标，分析体重对体质健康的影响；在体质健康测试中，测试结果可能存在误差，在附表 1 中，有些测量资料不能反映同学的真实水平，根据附表 1 数据，请建立数学模型检验测试结果的正确性和准确性，找出附表 1 中 1、2、3 班同学的可能偏差测试结果，并说明理由。问题 2：生源地是影响体质健康状况的因素，请在不同生源地选取适当的样本，试检验不同地区学生的体能健康是否具有显著差别。问题 3：目前，我国体能测试主要采用《国家体质健康标准》对学生体质进行评价，根据附表 2 中（男生：sheet1；女生：sheet2）项目评价标准，试建立体质健康评价模型，评价该校学生的体质健康状况，并对 1 班的 30 名同学进行体质健康评价。问题 4：我国大多数高校学生体质健康合格率未达到国家要求，对于未达标的大一新生来说，就如何让学生在在校期间提高自身的体质健康写一份建议报告书，其中包括提高体质健康水平的措施和手段，如何量化提高体质健康指标等问题。

2013美国数学建模A题优秀论文

终极布朗尼烤烤盘一、摘要根据题意，我们把把要解决的分成三个问题；第一个就是建立一个模型来表示整个烤盘的外边缘热量的分布。

第二个就是优化组合题目中条件1和条件2，使得权重p和(1- p)能够描述随着W/L和p值的改变，最佳的烤烤盘形状和热量分布情况是如何改变的第三个问题就是为布朗尼美食家杂志准备一到两页的宣传广告，需要突出设计和结果。

对于第一个问题，我们结合傅里叶定律构建了二维热传导模型；然后通过模型中的S来限定范围得到六种不同形状烤盘对应的热传导偏微分方程。

然后对模型赋值和第二类边界条件（Neumann边界条件）下，应用comsol得出六种烤盘稳定热量分布图像和烤盘外边缘热量分布图像。

通过输出的图像，我们得出结论：矩形四角处温度较高，圆形外边缘热量分布比较均匀；随着烤盘边数的增加，烤盘外边缘热量分布愈加均匀，但在角处温度仍然会高一些对于问题二对于问题三关键词：二、问题重述当用一个长方形的平底烤盘（盘）烘烤时，热量被集中在4个角，在角落处，食物可能被烤焦了，而边缘处烤的不够熟。

在一个圆形的平底烤盘（盘）热量被均匀地分布在整个外边缘，在边缘处食物不会被烤焦。

但是，大多数的烤箱的形状是矩形的，采用了圆形的烤盘（盘）相对于烤箱的使用空间而言效率不高。

为所有形状的烤盘（盘）----包括从矩形到圆形以及中间的形状，建立一个模型来表示整个烤盘（盘）的外边缘热量的分布。

假设：1. 形状是矩形的烤箱宽长比为W/L；2. 每个烤烤盘（盘）的面积为A；3. 每个烤箱最初只有两个均匀放置的烤架。

根据以下条件，建立一个能使用的最佳类型或形状的烤烤盘（盘）：1.放入烤箱里的烤烤盘（盘）数量的最大值为(N)；2.烤烤盘（盘）的平均分布热量最大值为(H)；3.优化组合条件1和条件2，使得权重p和(1- p)能够描述随着W/L和p值的改变，最佳的烤烤盘形状和热量分布情况是如何改变的。

除了完成规定的解决方案，为布朗尼美食家杂志准备一到两页的宣传广告，需要突出你的设计和结果。

2013年美国大学生数学建模大赛A题一等奖

最终的布朗尼蛋糕盘Team #23686 February 5, 2013摘要Summary/Abstract为了解决布朗尼蛋糕最佳烤盘形状的选择问题，本文首先建立了烤盘热量分布模型，解决了烤盘形态转变过程中所有烤盘形状热量分布的问题。

又建立了数量最优模型，解决了烤箱所能容纳最大烤盘数的问题。

然后建立了热量分布最优模型，解决了烤盘平均热量分布最大问题。

最后，我们建立了数量与热量最优模型，解决了选择最佳烤盘形状的问题。

模型一：为了解决烤盘形态转变过程中所有烤盘形状热量分布的问题，我们假设烤盘的任意一条边为半无限大平板，结合第三边界条件下非稳态导热公式，建立了不同形状烤盘的热量分布模型，模拟出不同形状烤盘热量分布图。

最后得到结论：在烤盘由多边形趋于圆的过程中，烤焦的程度会越来越小。

模型二：为了解决烤箱所能容纳最大烤盘数的问题，本文建立了随烤箱长宽比变化下的数量最优模型。

求解得到烤盘数目N 随着烤箱长宽比和烤盘边数n 变化的函数如下：AL W L W cont cont cont N 4n2nsin 1222⎪⎭⎫ ⎝⎛⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⋅--=π模型三：本文定义平均热量分布H 为未超过某一温度时的非烤焦区域占烤盘边缘总区域的百分比。

为了解决烤盘平均热量分布最大问题，本文建立了热量分布最优模型，求解得到平均热量分布随着烤箱长宽比和形状变化的函数如下：n sin n cos -n 2nsin 22ntan1H ππδπδπ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅-=A结论是：当烤箱长宽比为定值时，正方形烤盘在烤箱中被容纳的最多，圆形烤盘的平均热量分布最大。

当烤盘边数为定值时，在长宽比为1:1的烤箱中被容纳的烤盘数量最多，平均热量分布H 最大。

模型四：通过对函数⎪⎭⎫ ⎝⎛n ,L W N 和函数⎪⎭⎫⎝⎛n ,L W H 作无量纲化处理，结合各自的权重p 和()p -1，本文建立了数量和热量混合最优模型，得到烤盘边数n 随p值和LW的函数。

2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题论文.

2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。

我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。

我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。

我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。

如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。

我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。

我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：吉林医药学院参赛队员(打印并签名) ：1. 于邦文2. 薛盈军3. 杨国庆指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：霍俊爽（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。

以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。

如填写错误，论文可能被取消评奖资格。

）日期： 2013 年 9 月 16 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：车道被占用对城市道路通行能力的影响摘要本文通过对城市中车道因交通事故被占用问题的分析，探讨了事故所处道路横断面的实际通行能力的变化过程，并依据事故路段车辆排队长度与实际通行能力、事故持续时间、路段上游车辆流量之间的关系，最后针对各个问题建立模型并求解。

2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题

2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》。

我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。

我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料，必须按照规定的面的车辆数。

实际通行车流量的采集与处理视频1中出现车辆多种多样，要统计车流量数据，需先统一车流标准，把视频中出现的车辆进行折算，以小轿车做为标准，对各个型号车辆进行折算[2]，折算系数如表1所示。

表1 车辆折算系数附件中出现汽车小轿车中型车大客车车辆折算系数在事故发生前，道路的通行能力足以应对上游车流量，当发生事故时，事故点上游共有10辆小轿车与5辆大客车，车流量为20pcu。

之后一分钟(16:42:32-16:43:32)，上游又有车流量21pcu，但只通过了21pcu，说明造成了交通拥堵和排队情况。

“附件5”可知，相位时间为30s，红灯时间为30s，即60s为一个周期，进行统计时间周期也为60s，不会造成因交通灯引起的误差。

实际通行流量是指折算后通过事故横断面的车流，上游车流量是指折算后从各个路口驶入事故横断面的车流。

对附件1中事故横断面处的车流量进行统计，得出实际通行车流量情况，并统计横断面上游的车流量，在统计过程中发现视频并不是完全连续的，例如在16:49:40时出现了突变，直接到16:50:04，跳跃间隔为24s，但于堵车情况较重，可以根据车流量守恒原则和车辆追踪，统计出通过横断面处的车流量及上游车流量。

但16:56:04等时间，跳跃时间较长，近2分钟，无法精确统计，如表2处“空缺”所示。

在17:00:07到17:01:20时视频发生跳变，在此期间事故车辆驶离道路，之后为事故恢复时间。

为了描述事故发生开始到车辆离开车道全程的实际通行能力变化情况，将视频中空缺数据通过灰色预测(程序见附录)进行填补，结果如表2所示。

2013年全国大学生数学建模竞赛A题：车辆排队长度与事故持续时间、道路实际通行能力、路段上流流量间的关系

道路上不断增加的交通流经常导致拥挤。

拥挤产生延误、降低流率、带来燃油损耗和负面的环境影响。

为了提高道路系统的效率，国内外许多研究者一直致力于车流运行模型的研究。

Daganzo［1］提出了一种和流体力学LWR 模型相一致的元胞传输模型，这种模型能用来模拟和预测交通流的时空演化，包括暂时的现象，如排队的形成、传播、和消散。

Heydecker 和Addison［2］通过研究车速和密度的因果关系分析和模拟了在变化的车速限制下的交通流。

Jennifer 和Sallissou［3］提出了一种混合宏观模型有效地描述了路网的交通流。

然而，拥挤也会由交通异常事件引起。

交通异常事件定义为影响道路通行能力的意外事件［4］，如交通事故、车辆抛锚、落物、短期施工等，从广义角度看，还应包括恶劣天气与特殊勤务等。

异常事件往往造成局部车道阻塞或关闭，形成交通瓶颈，引起偶发性拥挤，这已经逐渐成为高速道路交通拥挤的主要原因［5］，越来越多地受到研究者们的重视。

例如M. Baykal-Gursoy［6］等人提出了成批服务受干扰下的稳态M/M/c 排队系统模拟了发生异常事件的道路路段的交通流。

Chung［7］依据韩国高速公路系统监测的准确记录的大型交通事故数据库提出了一种事故持续时间预测模型。

当然，这些研究最终都是为了帮助缓解异常事件引起的交通拥挤。

交通异常事件发生后，事发地段通行能力减小，当交通需求大于事发段剩余通行能力时，车辆排队，产生延误，行程时间增加［8］，交通流量发生变化。

本文以高速公路基本路段发生交通事故为例，主要分析了交通事故发生后不同时间段内事故点及其上游下游路段交通流量的变化，用于以后进一步的突发事件下交通流预测工作。

1 交通事故影响时间分析由于从交通事故发生到检测到事故、接警、事故现场勘测、处理、清理事故现场恢复交通，以及恢复交通后车辆排队不再增加都需要一定的时间。

这部分时间主要由三部分构成: 第一部分是事故发生到警察到达现场的时间T1; 第二部分是交通事故现场处理时间T2，由现场勘测、处理到事故族除、恢复交通; 第三部分是交通事故持续影响时间T3，这部分时间从恢复事故现场交通开始，到事故上游车辆排队不再增加，即排队开始减弱［9］。

2013全国数学建模A题优秀作品

第六届“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛承诺书我们仔细阅读了第六届“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛的竞赛规则。

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我们的参赛队号为：2261参赛队员(签名) ：队员1：张述平队员2：魏方征队员3：乔赛参赛队教练员(签名)：参赛队伍组别：2261第六届“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛编号专用页参赛队伍的参赛队号：2261竞赛统一编号（由竞赛组委会送至评委团前编号）：竞赛评阅编号（由竞赛评委团评阅前进行编号）：2013年第六届“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛题目护岸框架减速效果的优化方案关键词护岸框架减速效果单因素方差分析最小二乘拟合回归分析摘要：四面六边透水框架是一种新型江河护岸工程技术，对于降低岸边流速、稳定河道、保护堤岸有显著的作用。

本文针对所引用参考文献中的图像、数据，从四面六边透水框架群框架尺寸、架空率和长度三方面出发，对框架群的水力特性及其影响因素进行分析，探讨三要素对减速效果的影响，建立三个模型，为这种“亲水”式生态防护技术在工程中推广运用提供参考依据。

模型一：架空率对减速效果影响的分析。

首先，利用单因素方差分析，推断出架空率对减速效果的影响较显著；其次，采取最小二乘法拟合曲线具体演示二者的发展趋势，并得到关系模型，依照此模型得出架空率对减速效果影响显著。

得出框架率ε=4.2～4.8 之间时，框架群的减速率比较高，能够使得框架群的阻水消能作用和“亲水”功能较好的结合起来。

2013国赛A题全国一等奖论文(英文版)

Effect of Lane Occupied on Traffic CapacityAbstract:The article aims at the problem how the lane occupation affects the traffic capacity. By the means of wavelet analysis and time series analysis method, we study on the periodicity and stability of the actual capacity which varies with time going. Meanwhile, we get the expression of the vehicle equivalent queue length based on the Two Fluid Theory.For the question 1: Firstly, considering that the number of vehicles which arrive at the cross-section in the accident obeying periodical distribution, we choose the beginning of green signal time as a starting point and calculate the traffic density every 15 seconds at the cross-section. (Average traffic density within the range from the accident site to the point 120 meters away instead). Secondly, according to the relationship among the three parameters of the traffic flow, we get saturated traffic flow at each time, which represents the actual traffic capacity at the moment that the accident happened. Finally, we analyze the periodicity and stability of the actual traffic capacity by utilizing wavelet analysis and SAS software tools, which result in the conclusion that the actual capacity decays periodically and transits from a stable state to another one.For the question 2: We obtain the actual capacity at the same cross-section when different kinds of accidents happen in video 2. Through the analysis, it is easy to find that both variation laws are basically the same, and the stable value is also basically the same, but the latter decays faster than the former. Therefore, we establish explicit equation about the real traffic capacity and draw the following conclusion: When the road capacity is not saturated, the outer one of lanes blocked by the accident has the greater influence on the actual traffic capacity than the inner one but the influence will disappear when the road cannot bear more cars.For the question 3: we can introduce the concept of the equivalent queue length to deal with the real line length which may be quite complicated. And then we classify all the vehicle running states into two equivalently based on the Two Fluid Theory. This processing method helps us achieve the expression of the equivalent queue length. Here we list the expression '00()()()()t t o o m j m N q t dt W t dt k LM L t M k k +--=-⎰⎰. At last we examine our model by the means of thethat the model we established can preliminarily explain the relationship amongst the four parameters.For the question 4: We put the data into the expression in question 3. And then we get that the vehicle queue length will reach the upstream intersection after 3.34 minutes.Keywords:Wavelet Analysis, Time Series Analysis, Computer Simulation, the Two Fluid Theory, the Equivalent Queue Length.ContentEffect of Lane Occupied on Traffic Capacity (1)Abstract: (1)1. Description of the Problem (3)2. Assumptions (3)3. Definition (3)3.1 Description of symbols (3)3.2 Definition of terms (4)4. Primary Analysis (4)5. Preparations for the model (5)5.1 Determining the cross section of the actual traffic capacity (5)5.2 Basic relationships of three traffic flow parameters (6)6. Foundation and solution of model (6)6.2 Establishing and solving of the model for problem two (10)6.3 Establishment and solution to the model of Question 3 (13)6.4Establishment and Solution of the Model for the Forth Question .. 187. Model Test (19)8 Advantages and Disadvantages of the model (19)9. Reference (20)Appendix (21)1. Description of the ProblemThe phenomenon of lane occupied will lead to lower lane or cross section traffic capacity. A city’s traf fic flow could have large road density and strong continuity, which will reduce the road capacity even if only one lane is occupied. Even though the time is short, it may also cause a queue of vehicles even a traffic jam. And if handled inappropriately, it will lead to emergent regional congestion.The variety of lane occupied is complicated though, it will properly offer the theory basis for the traffic management if we are able to estimate the impact of lane occupied on the road traffic capacity our city.According to the different situation where one or two lanes are blocked shown in the video 1 and video 2, you need to solve the questions below.1: Describe the changing process of the actual capacity at the cross-section during period from traffic accident happens to the end.2: Explain the difference when one or two lane is occupied based on the conclusion drawn from the question 1and the video 2.3: Construct a mathematical model to analyze the relationship among vehicle queue length, lane traffic capacity, the ongoing time of the accident and the upstream traffic flow.4: Try to estimate the duration from the beginning of the accident to the moment the queue line reaches the upstream junction. Assuming that the distance between the traffic accident site and the junction becomes 140 meters, the downstream flow demand is unchanged, road traffic upstream flow is 1500pcu / h, the initial queue length is zero when accident happens and the accident lasts for enough long time.2. AssumptionsThe event that vehicles arrived at the accident site is independent.The standard car equivalent number through the upstream cross-sectional obeys the Poisson Distribution.Ignoring the influence on the actual traffic flow statistics which arises from non-standard vehicle on the road;The vehicles reach into the section where the accident happens at a constant speed.3. Definition3.1 Description of symbols3.2 Definition of terms1. The basic capacity W: the maximum number of standard vehicles which pass through cross-sectional lane during the unit time at the situation where road, traffic and environment are ideal.2. The saturation capacity Q: the maximum number of standard vehicles which pass through cross-sectional lane during the unit time at the situation where road, traffic and environment are ideal and traffic flow is continuous.3. Chain block: referring to the situation where the next cyclical vehicles arrive before the former vehicles entirely pass the accident site.4. Primary AnalysisThis problem is a comprehensive problem, including the changes of the actual capacity at the cross-section, the influence of different lanes occupied, the queue length on the road and the relationship among them. It may involve the Poisson Distribution, the Computer Simulations and other knowledge.Firstly, we need to extract and process the data. After researching the video 1 and video 2, we record the actual number of vehicles through the accident site before, during and after car the accident. And then we convert it into the standard vehicle equivalent number.Question 1 is to describe the changing process of the actual traffic capacity in the accident cross-section during the car accident. The key to solve the question is how todetermine the dynamic process of the vehicle flow. After analysis, we find that the actual road traffic capacity can be valued by referring to the correlation about the traffic flow, vehicle speed and the traffic density. In such way, we can draw a diagram to vividly illustrate the dynamic changing process of the flow.Question 2 is a problem that aims at comparing the difference. Firstly, we need to draw the graphs respectively about the flow density at the two different situations. And then we can tell the similarities and differences between the two cases. Secondly, We need to find the reason causing this phenomenon. Through the analysis, we should divide the blockage into two steps from the moment accident happens to evacuates, which are chain blockage and partial blockage. During the chain blockage, in video 1W o is a constant value the same in video 2. However, it’s complicated in partial blockage. Finally, we build a function model using the vehicle flow proportional coefficient as variable. Obviously we can obtain the different influence on actual traffic capacity as a result of different occupied lanes.For the question 4: It’s vital for us to build an expression about the equivalent queue length and time. According to the analysis of question 3, what we need is just make some appreciate changes for model of question 3. Then we can get the answer of question 4.For the modified model, we analyze the value of each parameter and ultimately solve the equation based on the assumption of the title. The final solution is the unknown quantity t. Finally, we tested the rationality and validity of the model by comparing the actual recorded data with the data of theoretical analysis.5. Preparations for the model5.1 Determining the cross section of the actual traffic capacityConsidering the actual traffic flow, the road is controlled by the traffic light at the upstream intersection. If vehicles are released by the first phase stopped by the second phase, we can see the road’s traffic appears as cyclical trends. Besides both the time of first and second phase are 30 seconds, therefore 30 seconds can be taken as a time interval. Through the analysis of video 1 and 2, we recorded every 30s of actual traffic volume to obtain the relevant data traffic from two minutes before accident happened to two minutes after accident withdrawing. Due to different vehicles having different effects on the ability of W and Q,we introduce standard car equivalent number C. namely the vehicles which are the four-wheeled vehicles and more vehicles or electric vehicles amount to equivalent vehicles. Specific data tables are in Appendix 1 1-1. Conversation coefficients [ 2 ] is shown in Table 1.Table 1 the traffic investigation vehicle type and vehicle conversion coefficient5.2 Basic relationships of three traffic flow parametersAccording to Green Hilts flow density model, the relation between the parameters of the model provisions comply with the following formula, we can see:Q VK =... (1)According to Green Hilts speed density model , we can see:(1)f fk V V k =- (2) According to Green Hilts flow density relationship model, we can see:(1)f fk Q kV k =-…………(3) The expression (3) shows the average flow rate and an average density of a quadratic function.6. Foundation and solution of modelIn view of question 1, we are asked to build a model to describe the changing process of actual capacity from the time that the accident happens to evacuation. Apparently, this question is a dynamic analysis problem. First we need draw a picture to describe the changing process visually. Then we can use Matlab and SAS software to analyze qualitatively the periodicity of the actual capacity change process and the stability of the stability of time series.(1) Method to find the actual capacity:Step 1: The Extraction of raw data In the Video 1, we record a value of the traffic density every 15 minutes from the time that green signal just bright to the evacuation of the accident. Generally speaking, it’s thought that vehicles which are below 120 meters away from the accident site will be influenced and meanwhile the average velocity of vehicles with this range approximately is equal to the speed of vehicles in the accident site. For simplifying the model, it’s reasonable to think the average traffic flow density as the traffic flow density in the accident site. Step 2: Formula for Solving the Actual CapacityWhen the upstream intersection can provide unlimited traffic , the value of Q in the formula ( 3) can be considered as the actual capacity under different speed.In accordance with the relevant literature [1],when the actual traffic flow density is greater than half of the blocking traffic density, it can also be thought that road is congested, otherwise road is in a smooth state. This can be described byk (1),k 2k ,k 42j j f j j f j k k V k W k V ⎧->⎪⎪=⎨⎪<⎪⎩ (4) Step 3: Estimation of values tor j k and f VIn order to facilitate the calculation below, we estimate the best traffic flow density at the same.Calculations of values for j k and f V :According to the traffic flow theory [6], the relationship between traffic density and flow can be described with many models. We use the classical inverted U-shaped model to go on a qualitative description of the position where j kappears.Figure 1 is an inverted U-shaped flow-density diagram:Figure1 Inverted U-shaped flow —Schematic density relationshipFigure 1 shows that j k is the maximum density when the velocity of the traffic obstruction is 0;m k is traffic density when road traffic flow reaches the maximum density. According to the related literature and requirements of road vehicle safetydistance, j k and m k are related to road conditions, the driver’s literacy and other factors, so in practice the two values should be calibrated according to survey data at the road section. Here, we take the data in Video 1 as standard value. Through observation, we can find that before the traffic accident, the road traffic flow density corresponding to the traffic flow is the optical traffic flow density with its value being 48.45,that is to say, m k =48.45 .After the traffic accident, the traffic jam will appear at the cross-sectional area of the accident. We identify several time points of the most serious blockage and calculate the traffic density corresponding to the time point, of which the average value is 287.5, that is to say,j k =287.5.m k and j k here are the sum of the traffic flow density of three lanes,j k and m k are determined by a weighted average of traffic flow density ratio of the downstream direction. Calculating the value of f V : During the time when accident has not happened, weselect multiple free vehicles and calculate the time of driving by using the following formula:1n i f i i S V t ==∑（5）Where:i S is the journey that the first I vehicle travelled. i t is the time that the first I vehicle spent.At this time, the actual capacity is obtained. The specific values have been givenin Schedule 1 to 3of Appendix 1. The waveform is shown in Figure 2.Figure 2 accident cross-sectional actual capacity changes over time graph in Video 1To the next, we made up a Matlab program in order to go on the periodical analysis of wavelet data. Taking the characteristic of the actual data into account, we choose db4 wavelet function to decompose the data signal into 10 layers, then we reconstruct 1 to 10 layers detail signal.Therefore, we get the second layer detail signal d2, as shown in Figure 3 (The program is shown in program2-1 of Appendix 2):Figure 3 Trend of the detail signal of the actual capacityFrom Figure 3, we can find that the actual capacity shows a trend of cyclical fluctuation.Next, we get the autocorrelation function diagram of the actual capacity by using SAS software to analyze the stability of the data, which is shown in Figure 4:Figure 4 The autocorrelation function diagram of the actual capacity According to the knowledge of time series theory, it is clear that this time series has the stability [5] if the autocorrelation coefficient of a time series whose expectation is zero shows the tendency of rapid attenuation to the range within the double standard deviation. Analyzing Figure 4, we can find that the autocorrelation coefficients are within the range of two times of the standard deviation. Therefore the trends of road capacity can be considered as stable.With comprehensive analysis of Figure 2, Figure 3 and Figure 4, the following conclusions can be drawn:Before the accident, namely it is 16:40:15—16:41:45, the actualcapacityW shows periodic fluctuation. By further analysis, we find that the oroad is open before the accident. So the actual road capacity is mainlycontrolled by traffic lights. In the second phase, vehicles from the upstreamare prohibited. It can be seen that these vehicles which pass by the pointwhere an accident happens mainly comes from vehicles of the first phase inthe previous stage, so the value of o W is smaller. However in the secondphase, vehicles from the upstream part start to move forward. Due to themore vehicle sources, capacity gets even bigger here. From what has beendiscussed above, the changing trend of actual traffic is periodic.During the accident, it is f16:42:30—16:55:30 (corresponding to [4,25] of xaxis in Figure 1),we can find that the actual capacity decreases over time andtends to be a stable value in the end except the abnormal part of time missingin the video.With deep analysis of the underlying causes, it can be found that when the traffic accident happens, two lanes are occupied, so all vehicles can only choose the only lane to travel through. In the sphere of influence at accident section, the speed of the car need to decrease, and then it makes the actual capacity to be reduced to a constant value. Along with the subsequent vehicles to arrive, the actual demand also increases. It is consistent with of conclusions of the stability analysis .Therefore , the actual demand is close to even greater than saturated traffic Q. According to the Theorem 1, traffic jams occur in line with the actual situation in the Video 1.At the same time, considering the impact of traffic lights alone, the traffic volume is also periodical and it’s period is about 1 minute in line with the periodic of the wavelet analysis and it is close to the period of the traffic light signal.To sum up: After a traffic accident, actual capacity at the cross-section where an accident happened cyclically shocks and decays over time besides transiting from a stable state to another one.6.2 Establishing and solving of the model for problem two(1) Analysis of problem twoFor problem two, it asks us to analyze and illustrate different influences in the actual capacity, with the same section of traffic accident and different occupied lane.Firstly, we need get original data of the actual capacity of various time points, so we can select data obtained in appendix1. Secondly, we build a model to describethe influences on the actual capacity at the same section of traffic accident and different occupied lane through a comprehensive comparison of video 1 and 2.(2)Establishing and solving of the modelBefore the accident , comparing to the value named o W of video 1(specific datacan be seen in the Appendix 1 ), we find that the actual capacity o W of Video 1 and Video 2 are all within the range from 1100 to 1400. Because the study is the actual capacity where are the same lanes before these lanes are occupied, the actual capacity in Video 1 and Video 2 is equal before an accident apparently.In order to research on changes of the data in video 2, during the accident occurring till evacuating, we described it by drawing it into graphs as the following graph 4 shows:Graph 4The diagram showing the capability of transportation during the accident 2 occurring till evacuating by comparing graph 1 with graph 4, we might notice visibly that the actual capability of transportation display.The oscillation-decaying tendency and after several cycles of the signal, the decay of video 1 and 2 are almost keeping on the line about 10,but the rate and amplitude of them have some major differences. Considering the situation above, we will divide the whole process into two parts.First part: before turning to stability, we call it partial jam stage.Based on the conclusion which is qualitatively analyzed above, we build the mathematics model and quantize the index to further clarify the difference of influence on the actual capacity of transportation by traffic accidents' occupation on different roads.Through the following ideas we build the model:For accident 2, the lane 1 and lane 2 are occupied, so we analyze the partial jam situation of the road first. To simplify the model, we think cars on road 3 directly drive across the intersecting surface to the accident site along the road and vehicles on road 2 drive to the intersecting surface of the accident earlier and then turn to road 3. Of course vehicles on road 1 also drive to the intersecting surface of the accident, stride road 2 and turn to road 3 to drive out.We define a set{}123,,V v v v =,iv is a0-1variable which indicates whether theroad is occupied. ‘1’ means road has been occupied and ‘0’ means contrarily. So the Set V is a collection of situations to road's occupation.We can know the accident 2 by the definition above{}1,1,0V =We can know t car flux of the road by the analysis above'i i Q Q α= (6)The time that the flow of traffics going straight needs at Lane 3 is '3(b d )Q μ+.The time that the traffic flow turns at Lane 2 is2Q t∆.The time that the flow of traffics turning and changing the lane at Lane 1 spendsis 13Q d μ .Consequentially, the total time of traffics passing is'312(b d )Q 3Q dt Q t μμ+=+∆+(7)In view of the simplified model that have been discussed earlier, we make a correction and unification according to the practical problems, then the total time that all of the traffics require to pass the place where accident happens is'312(b d )Q 3i i ii i i i Q dv i t t Q v t μμ=-+==+∆+∑. (8)According to this model, traffic capacity of a lane in unit time is'O Q W t=(9)So we can put Formula (1) and Formula (2) to the Formula (3), then we will get aresult thatis'123(b d )3k t (3t )k O W d μμμ=++∆+∆+ (10), andandare respectively the coefficient of traffic flow at the nearestoccupied lane and the farthest occupied lane.1) In Formula (9), traffic flow of a lane in unit time decreases with the increaseofandare respectively replaced with 21% and 35% in Video 1 and Video 2.A conclusion can be drawn that Lane 3 has more impact on traffic capability than Lane 1, which makes the amplitudeofchange more largely and quickly,according to the situation Figure 2 has more quick attenuation of the amplitude than Figure 1.2)According to 2o W k ∂∂＜1OW k ∂∂＜0,we know that the farthest occupied lane hasgreater effecton ,in other word ,the occupied Lane 1 or Lane 3 makes thedecreasing of amplitude of larger than what the Lane 2 does.From what has been discussed above, the degree of effect that different occupied lane have on practical traffic capacity can be ordered from big to small. Occupied Lane3 an Lane2 have the biggest effect, while occupied Lane1 and Lane2 have the least.So the result above indicates that during the accident occurring till evacuating in the road partial jam stage, if the traffic accident occupies the road with more car flux, the rate of oscillation decaying of the road's intersecting surface is higher and altitude is greater.After decaying to the stable entire jam stage, occupation of different roads of the same intersecting surface doesn't influence more on the actual capability of the intersecting surface.6.3 Establishment and solution to the model of Question 3（1）establishment of the model of question 3For question 3, we are required to establish mathematical model between the vehicle-queue length of the accident-affecting road, the actual transportation capability of intersecting surface of the accident, duration time of the accident and upstream car flux of the road. Firstly, we should define the queue length on concept in order to quantify it. so we bring in the equivalent L--queue length. Then we can establish a function relationship equation among these variables on the Two Fluid Theory.1）Introduction of the Equivalent Queue LengthIt is necessary to determine a new definition on the queue length that may differ from the additional one, which is also what we prefer to take advantage of to describe the situation showed in the video. Thus we introduce the concept of the equivalent queue length in our model. The new concept, in other words, is the ideal length in the Two Fluid theory in the traffic flow which not only reflects the stationary vehicles’influence on the queue length, but also takes the effect that the length has on the moving vehicles into consideration. And it will definitely produce more accurate result by combining the two dimensions together. The actual traffic flow operation state and the two fluid operation state diagrams are shown in the Figure 5 and Figure 6 below.Fig. 5 the actual running state of traffic flow on the road during the accidentFig. 6 accidents to evacuate Two Fluid operation state during the road traffic flowThe traffic flow in the actual running state can be divided into three conditions-the stagnation traffic flow Z, the uniform traffic flow Y and the transition traffic flow G , while in the two fluid theory, it only needs to be divided into two categories-the moving ones 'Z and the stationary ones 'Y . That is to say, in consideration of the gradual change and indeterminacy of the transition flow, in the theory, we can simply our model by putting the transition flow into two parts, each of which can be reckoned as the condition where the running state is the most familiar .Therefore, the theoretical situation itself includes the real three conditions, and it indicates that the theory is more than accuracy. We can draw a conclusion from the above analysis that the expression for the equivalent queue length is 'L Z Z =+.2) Establishment of the modelIn this part, our goal is to establish an useful expression that can best describe the variation of the equivalent queue length L when the real road traffic capacity 0W , accident duration t or the upstream flow changes (t)N based on the two fluid theory. First of all, let us figure out the comparatively easier situation where only the single lane is taken into account. And then we make some adjustments to apply it to the multiple lanes.i ） Single LaneAccording to the flow conservation principle, we get the equation of traffic flow on the road:N (t)N (t)(t)o u d N N +=+∆(11)Where :o N is the number of the vehicles between the accident site and the upstream intersection when the accident just happens.(t)u N is the accumulation of the upstream flow on the road at moment of t.(t)d N is the sum of vehicles which pass by the accident site at the moment of t.(t)N ∆is the number of vehicles between the accident site and the upstreamintersection at the moment of t.Combining the two fluid theory and the figure 6，we get'()()()j m N t k L t k L L t ⎡⎤∆=+-⎣⎦(12)Where :()L t is the equivalent queue length between the accident site and the upstreamintersection at the moment of t.'L is the extent of the road, here it is 240m.m k and j k respectively are the optical density of traffic flow and the traffic jam density between the accident site and the upstream intersection. They are constants.Simultaneous equations (11) and (12) can solve the model of equivalent length on the single lane:'()()()o u d m j mN N t N t k L L t k k +--=-(13) ii ）Adjustments applying for multiple lanesFor the situation of multiple lanes, the equivalent queue length on a lane is totally different when flow rate changes or the cars switch the lane. To describe the extent of vehicle line with a variable, we could introduce a method to measure the whole situation. And the approach is to get the average of the three lanes. After that,we get the model of the equivalent length on multiple lanes:'()()()()tto o m j m N q t dt W t dt k LML t M k k +--=-⎰⎰(14)Where:01()(,)Mtu i q t dt N i t ==∑⎰,1()(,)Mtodi W t dt Ni t ==∑⎰and the number of the lanesM=3.（2）Solution of the model for question 3 1）Deterioration of parameters in the average equivalent queue length on multiple lanesStep 1：o N is the number of the vehicles between the accident site and the upstream intersection when the accident just happens. We assume the happening time is 16:42:30, and we can count the number of vehicles in the video. The result is016N =.Step 2：Determine the value of1(,)Mui Ni t =∑, the expression means theaccumulation of the upstream cars flow at the moment of t;Through the analysis, we know that the upstream flowq is unpredictable, thuswe are capable of adopting the Poisson Distribution to describe it. The next is the。

2013年建模大赛A题国二获奖论文

2
（5）
则第 i 分钟对应的实际通行能力：
Ni 890vi 6 vi vi 7 190.5 3.6
2
（6）
（5）模型的求解结果根据统计第 i 分钟内的流量 qi ，与车辆个数，求得车流密度 k i 与速度 vi ，将速度带入式（6），求得实际通行能力与时间、流量、速度关系表。
表1 时间（分）实际通行能力与时间、流量、速度关系表车流量 pcu （辆 / h ）车速（ km / h ）通行能力 pcu （辆 / h ）
mi ， d
(d 120m) 。
④ 平均速度处理根据流量、速度、密度三者关系 q kv ，求得在第 i 分钟内的车流的平均速度：
vi
5.1.2 模型建立道路路段通行能力计算（1） .基本通行能力
qi qi d ki mi
根据道路通行能力的计算[ 2】,得理想状态下基本通行能力计算公式：
N N max 1 2 3 4 5 6
（3）
综合式（1）、（2）（3），可得实际通行能力的表达式为：
N
1000 v 1 2 3 4 5 6 v v2 t l a lc 3 .6 254
（4）
5.1.3 模型求解对模型的求解即对实际通行能力的计算：（1）根据附着系数 [3] ，取 0.75 。（2）假设该路段纵坡平缓并有开阔的视野、良好的平面线形和路面状况。即：
2 3 4 5 1。
（3）采用比值法定义车道宽度修正系数， 1 3.65m，求得 1
实际路宽，理想状态下标准路宽为标准路宽
3.25 0.89 。 3.65 此时对此进行可靠性分析：根据附录 1 表 2 可得当车道宽为 3.5m 侧向净宽大于 1.75 时的中央有分隔带的 6 或 8 车道是的修正系数为 0.96；若采用比值定义法的修正系数 3.5 = 0.958 ，与真实系数的误差仅为 0.2%，认为可靠度满足要求。 3.65

2013年研究生数学建模竞赛A题全国三等奖论文

参赛密码（由组委会填写）第十届华为杯全国研究生数学建模竞赛学校参赛队号队员姓名1.2.3.参赛密码（由组委会填写）第十届华为杯全国研究生数学建模竞赛题目变循环发动机部件法建模及优化摘要变循环发动机可以实现超音速时的高推力与亚音速时的低油耗，其内在性能的优势引起了各航空强国的高度重视，因此是目前航空发动机的重要研究方向。

研究的重中之重是燃气涡轮发动机的特性，本文在了解变循环发动机的构造及工作原理的基础上，运用线性插值、遗传算法、多目标规划等方法给出各部件的出口总温、总压、流量和功率的算法、程序，进一步给出了平衡方程组成的非线性方程组的算法及其有效性分析，得到了发动机性能最优的相关约束条件，进而解决了发动机性能最优时的参数取值。

针对问题一，运用Matlab软件进行线性插值得到相应换算转速下增压比、流量、效率。

1）对附录4中风扇特性数据表中增压比进行标准化处理得到对应压比值，根据附录1中2.2.2得到相应换算转速下的流量，通过Matlab软件中Spline插值方法画出了相应换算转速下流量随压比函数值变化的图形。

2）根据附录1中2.1.2得到了进气道出口总温、总压，再由压气机（风扇、CDFS）进口总温、总压和物理转速得到的换算转速，利用线性插值得到对应增压比、流量、效率，再由附录1中2.2.2求出了压气机（风扇、CDFS）的出口总温、总压和流量。

针对问题二，给出了求解由发动机7个平衡方程组成的非线性方程组的遗传算法，进一步运用Matlab软件编写了子程序并进行有效性分析。

对于发动机7个平衡方程涉及的变量进行分类处理，结合附录1中变循环发动机各部件的计算公式给出对应类的算法及程序。

再将变量代入相应平衡方程，得到关于发动机参数的非线性方程组。

针对问题三，依据附录1给出的发动机性能参数：推力、单位推力和耗油率，建立了多目标规划模型。

根据所建模型，找出了发动机CDFS导叶角度、低压涡轮导叶角度和喷管喉道面积3个量与推力、单位推力和耗油率之间的关系，进而通过Lingo求解出3个量为多少时，发动机的性能最优。

2013年5月1日ecit数学建模大赛论文正式文件

2013年5月1日ecit数学建模大赛论文正式文件数学建模竞赛论文论文题目：最优人力资源安排问题姓名1：何耀滨学号：201130260239 专业：机械电子工程姓名1：徐燕婷学号：201130040219 专业：电子信息工程姓名1：朱元民学号：201230160130 专业：资源勘查工程2013年 5 月 1 日目录1、摘要 (1)2、问题的重述 (2)3、问题的简要分析 (3)4、模型的假设 (4)5、符号说明 (4)6、模型的建设与求解 (5)7、模型优缺点分析 (13)8、模型的应用及推广 (14)9、参考文献 (14)最优人力资源安排问题摘要人力资源的安排问题是一类带有复杂约束条件的优化与0-1整数规划类问题。

在当代经济知识时代，人力资源已经成为生产要素中最活跃、最重要的因素。

其中最优人力资源安排问题应用了运筹学方法是近几十年形成的，它主要是运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，最优化方法的目的是在针对所研究的系统，求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能和效益，最终达到系统的最优目标。

在本模型中主要运用指数及匈牙利法进行求解。

在问题一、二建模的过程中通过虚设列矩阵，问题一是标准的分派问题，而二是非标准的分派问题，将其转化为标准的分派问题，再利用匈牙利法经过一系列的计算，我们可以得出如下最优化人力资源分配方案：问题一（翻译）A E F A D英语法语日语德语俄语问题二（翻译）G B F A D英语法语日语德语俄语针对问题三、四则运用统计学规律建立模型，通过利用EXCEL软件进行计算，通过利用EXCLE的插入图表作用将其做出柱状图形，根据图形，结果就一目了然。

我们得出的最优人力资源分配方案为：问题三（审校）A E G G B英语法语日语德语俄语问题四（审校）A B D E G英语日语德语法语俄语关键词：0-1整数规划、运筹学、最优化、匈牙利法、分派问题、EXCEL软件一、问题的重述在企事业单位，人力资源部门经常要根据当前情况把人员分配给即将开始的项目。

2013年美国数学建模A题论文中文版

4.2.2 热量的均匀分布
4.2.3(二) 如何得到最佳烤盘从上边两种情况可以分别得到不同形状的烤盘排列在烤炉中时的空间利用率，以及它们各自在达到平衡时的热量分布，同时我们由温度的方差得出温度的分布均匀性。考虑到实际情况中，我们常常既想追求温度的最均匀分布，因为此时得到的蛋糕品味最佳，又想使空间得到最有效利用，不致于资源浪费，显然这两者不能同时满足。这时我们应该考虑针对不同的需要，使用不同形状的烤盘，下面我们来解决这个问题。就像在招聘员工考虑不同因素来为求职者打分一样，我们从温度的均匀分布和空间利用率两方面考察一个烤盘的性能时，可以给以不同的权重 p 与 1-p，我们将在不同的 p 值下考察不同形状烤盘的性能。
占用率 Q=
NA 84 % . WL
WL 2(2 3 ) X 2
]=2[
L2
2(2 3 ) A
],
由此，我们比较四种不同图形在烤箱平面中数目和占用率，可以容易的得知：矩形（以正方形为例）烤盘在烤箱平面中占用率最高，为 100%，而圆形盘占用率最小仅为 84%。矩形盘和圆盘分为两个极端，中间分布着其他图形的数目和占用率。当选用烤箱平面中烤盘的最大数量时，显然矩形(正方形)最大。
为了减少由于方差 S 过大而引起的影响，我们引入了参数 U，以正方形的温度分布为基准，表示温度分布的相对不均匀度 Ui =
Si S1
由此得到不同情况下温度分布的相对不均匀度从而， U1 = 1， U2 = 0.526， U3 = 0.427， U4 = 0.397 U1 , U2 , U3 , U4 分别对应于正方形，正六边形，正八边形，圆形。我们再引入一个参数 R 来反映烤盘的相对综合性能 R=p∗Q− 1−p ∗U 这里的 R 相当于烤盘的性能得分，R 的值越大，则说明其性能越好。注意，这里对 U 的处理比较特殊，因为其值越小反映的烤盘的温度分布越均匀，故这里要用减号。（1） p 一定时，不同烤盘的性能比较

2013全国大学生数学建模竞赛A题参考答案

2013全国大学生数学建模竞赛A题参考答案第一篇：2013全国大学生数学建模竞赛A题参考答案2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题评阅要点[说明]本要点仅供参考，各赛区评阅组应根据对题目的理解及学生的解答，自主地进行评阅。

本题的难点在于通过视频资料获得车流数据，并以此为基础建立数学模型，分析部分车道被占用后，道路拥塞程度与上游来车量的关系。

评阅时请关注如下方面：建模的准备工作（视频中车流数据的提取，包括视频缺失及错误的处理），模型的建立、求解和分析方法，结果的表述，模型的合理性分析及其模型的拓广。

问题1.1.1．道路被占用后，实际的通行能力需要通过视频中的车流数据得到，不能仅由交通道路设计标准估计；1.2．应该根据视频信息给出不同时段、不同情况下车流量的变化，需要给出通行能力的计算方法、理由的陈述或分析；1.3.在被占用道路没有车辆排队时，通行能力等同于单车道情形，但当被占用道路有车辆排队时，由于被占用道路车辆的变道抢行，会使道路的通行能力下降，好的结果应该明确指出这一点。

问题2.2.1.对于视频2 的分析同视频1，需要通过视频2与视频1的数据对比给出通行能力的差异及原因分析；2.2．由于事故横断面下游交通流方向需求不同，会导致上游每条车道分配到的车辆数不同，使两种情况事故所处道路横断面形成多车道排队的机率不同，从而影响实际通行能力。

如果在模型中注意到这一点则更好。

问题3.3.1．建立数学模型，给出交通事故所引起的路段车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量间的关系；3.2.模型的形式可以多样，但需要包含上述各种因素。

关键考察模型假设的合理性、参数确定的原则、及模型的可计算性。

问题 4.4.1．本问题是问题1 及问题 3 的扩展，可利用问题1 得到的通行能力及问题3 的模型计算结果；4.2．和问题1、3不同，当事故横断面离红绿灯路口较近时，司机无充分时间调整车道，会增大多车道占用情形，影响通行能力，模型计算中应考虑这一点；4.3.附件中给出了上游路口信号灯的控制方案，会影响上游来车的流量分布，如果学生能够利用附件给出上游路口信号灯配时方案和交通组织方案则更好。

全国A题优秀论文

【关键词】GM（1，1）灰色预测 Logistic 阻滞增长模型 Matlab
常微分方程
SPSS
时间推移模型
一、问题重述
搜集某个具体地区（国家、省、市、县等）的人口普查数据，分析影响人口增长的因素（人口年龄分布，城镇化，出生率，妇女生育率），试回答下列问题。（1）合理建立相应一段时间内该地区的人口发展的常微分方程模型。（2）舍去最近 2 次数据，根据剩余数据利用最小二乘拟合法拟合模型参数。（3）计算最近 2 次数据对应的模型理论值，比较误差大小，决定是否需要修正模型。（4）根据（修正）模型对未来 50 年分年人口情况作预测。（5）试建立数学模型说明或是论证微分方程（修正）模型参数设定的合理性和准确性。
1
M ij
Aij
DM ij BM ij
Ni
N X
X' r
该地区样本总人口数出生率固有增长率
四、模型的假设
1、所有人口都是自然出生和死亡； 2、死亡率不随医疗水等因素的改变而改变； 3、出生率取决于育龄妇女的的生育率及育龄妇女在总人口所占得比例； 4、根据所给出数据进行分析，我们假设人口增长因素只与乡村人口城市化、市、镇、乡的出生人口性别比、市、镇、乡育龄妇女育龄率和人口的老龄化有关； 5、假设该地区是个封闭的系统，不考虑移民情况。
同理，再利用此模型中灰色系统对出生率进行预测，进而建立该地区人口发展的常微分方程模型。问题二：根据问题一所建立的模型，把 2004 年和 2005 年最近的数据舍去，利用最小二乘拟合法拟合模型参数（以死亡率为例）：
^ ⎡0.0046 ⎤ a = ( BT B) −1 BT y = ⎢ ⎥ ⎣ 6.6581⎦
49
ij
BM ij Ni

2013电工杯数学建模A题论文(国家二等奖)

答卷编号：论文题目：A题：风电功率波动特性的分析姓名专业、班级有效联系电话参赛队员1参赛队员2参赛队员3指导教师：冯玉昌参赛学校：证书邮寄地址及收件人：答卷编号：阅卷专家1 阅卷专家2 阅卷专家3 专家签字风电功率波动特性的分析摘要本论文针对“风电功率波动特性的分析”问题，根据所给的风电机组功率数据建立风电功率波动特性的概率分布模型和灰色预测模型。

由此，进行相关的问题分析及解决。

对于问题一、二，借鉴分离min 级负荷的算法，采用滑动平均法分离s 级风电功率，且处理了丢失数据及错误数据，以此提高数据的准确性。

经过如此处理所给数据后，再采用Matlab 的概率密度拟合工具箱dfittool 得出五台风电机组的功率概率直方图及t location-scale 分布、正态分布、逻辑斯特分布的概率分布图。

发现t location-scale 分布比其他分布更适于拟合各风电场概率密度函数，并作相关分析及检验。

再用t location-scale 分布以每日为时间窗宽，对5个风电功率分别计算30个时段的概率分布参数并做出检验。

问题二与问题一方法一致，只需要从从上述5台机的风电功率数据中提取出间隔为1分钟的数据序列)(k m i t P ，重复问题一的方法即可。

对于问题三，由上可以分别获得采样间隔为5s 和1min 的相关波动特性参数，以此为依照进行波动特性与时间尺度关系的分析。

对于问题四，整合出20台机组的数据，再分别将采样间隔改为1min ，5min ，15min ，使用问题一中同样的方法分析处理即可。

对于问题五，预测未来四小时的风电场总功率，我们采用了灰色模型（Grey Model ，GM ），使用MATLAB 对灰色模型GM （1，1）编程得到预测值，残差，级比偏差等相关数据结果。

由于初步编程得出的预测模型为其累加后的方程，通过生成序列预测值及模型还原值之间的关系及之前所求的预测值模型易求的未来四小时风电场总功率预测模型。

五一杯数学建模a题

五一杯数学建模a题由于受到题目限制，无法提供具体的题目要求。

以下是一篇关于五一杯数学建模赛A题的较为详细的讨论：一、题目背景及问题描述五一杯数学建模赛A题是关于电动自行车充电站选址问题的。

问题背景是某个城市规划建设电动自行车充电站，以满足市民出行的需求。

给定该城市的道路网、居民的分布以及出行方式的数据，考虑如何在给定的地点中选取合适的位置建设充电站，以使得任意一个居民到最近的充电站的距离最短。

二、问题分析和建模1. 数据处理阶段将问题所用到的数据进行预处理。

例如，获取该城市的道路网络数据，计算道路的长度、连通性等。

对于居民的分布，可以根据居民数量将居民点进行聚类，得到不同的聚类中心。

还需要收集居民的出行方式数据，包括步行、自行车、公交、汽车等。

2. 充电站选址模型为了使得任意一个居民到最近的充电站的距离最短，可以考虑使用最小费用流模型。

将城市的道路网络抽象为一个有向图，道路的长度作为边的权重。

将居民点和充电站点作为源点和汇点，对每个居民点和充电站点之间的边赋予一个能够满足该居民的需求的容量。

通过最小费用流算法，求解最小费用的最大流，即可以得到充电站的选址方案。

三、模型求解1. 数据预处理阶段在该阶段，我们需要对收集到的数据进行处理和整理。

对于道路网络，可以使用图算法来计算道路的长度、连通性等。

对于居民数据，可以使用聚类算法将居民点进行分组，得到不同的聚类中心。

2. 充电站选址模型在该阶段，我们需要将问题转化为一个最小费用流模型。

具体步骤如下：a. 根据收集到的数据，构建城市的道路网络和居民的分布。

b. 将居民点和充电站点作为源点和汇点，并对每个居民点和充电站点之间的边赋予一个能够满足该居民的需求的容量。

c. 使用最小费用流算法求解最小费用的最大流，得到充电站的选址方案。

3. 模型优化通过以上建模和求解过程，可以得到一个初步的选址方案。

但是，该方案可能并非最优的。

为了进一步优化选址方案，可以考虑以下几个因素：a. 充电站之间的距离：在最小费用流算法中，可以添加充电站之间的距离作为边的权重。

2013年数学建模优秀论文a城b城修建高速公路

2013年数学建模优秀论文a城b城修建高速公路
随着经济的发展，高速公路的建设已经成为一个重要的社会发展课题。

2013年，a城和b 城决定修建高速公路，以满足当地的交通需求。

首先，a城和b城之间的距离较远，交通不便，修建高速公路可以有效缩短两地之间的距离，提高交通便利性。

其次，高速公路的建设可以改善当地的经济环境，促进当地的经济发展。

高速公路的建设可以改善当地的交通状况，提高交通效率，减少交通拥堵，改善当地的环境质量。

此外，高速公路的建设还可以提高当地的旅游业发展水平，促进当地的旅游业发展。

高速公路的建设可以改善当地的交通状况，提高交通便利性，促进当地的旅游业发展。

因此，a城和b城修建高速公路是一个明智的选择，可以有效改善当地的交通状况，提高交通便利性，促进当地的经济发展，改善当地的环境质量，促进当地的旅游业发展。