数学建模实习报告1
数学建模基础实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在让学生掌握数学建模的基本步骤，学会运用数学知识分析和解决实际问题。
通过本次实验，培养学生主动探索、努力进取的学风，增强学生的应用意识和创新能力，为今后从事科研工作打下初步的基础。
二、实验内容本次实验选取了一道实际问题进行建模与分析，具体如下：题目：某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售量。
表中给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据（单位：百万元）。
1. 数据准备：将数据整理成表格形式，并输入到计算机中。
2. 数据分析：观察数据分布情况，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。
3. 模型建立：利用统计软件（如MATLAB、SPSS等）进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。
4. 模型检验：对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等，以判断模型的拟合效果。
5. 结果分析：分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。
三、实验步骤1. 数据准备将数据整理成表格形式，包括年份、季度、公司销售额和行业销售额。
将数据输入到计算机中，为后续分析做准备。
2. 数据分析观察数据分布情况，绘制散点图，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。
3. 模型建立利用统计软件进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。
具体步骤如下：（1）选择合适的统计软件，如MATLAB。
（2）输入数据，进行数据预处理。
（3）编写线性回归分析程序，计算回归系数。
（4）输出回归系数、截距等参数。
4. 模型检验对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等。
（1）残差分析：计算残差，绘制残差图，观察残差的分布情况。
（2）DW检验：计算DW值，判断随机误差项是否存在自相关性。
5. 结果分析分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。
四、实验结果与分析1. 数据分析通过绘制散点图，观察数据分布情况，初步判断数据适合使用线性回归模型进行拟合。
2. 模型建立利用MATLAB进行线性回归分析，得到回归模型如下：公司销售额 = 0.9656 行业销售额 + 0.01143. 模型检验（1）残差分析：绘制残差图，观察残差的分布情况，发现残差基本呈随机分布，说明模型拟合效果较好。
数学建模 -实验报告1
������������⁄������������ = ������������(1 − (������ + ������)) − ������1������∗������,
（4 − 3）
������������∗⁄������������ = −������1������∗������ + ������2������
二、 问题分析
建立肿瘤细胞增长模型时，我们可以从自由增长模型开始分析，引进 Logistic 阻滞增长模型，构成肿瘤细胞增长初步框架。再者肿瘤细胞不同于普 通细胞，其生长受到人体自身免疫系统的制约。于是综合考虑正常细胞转化，癌 细胞增殖，癌细胞死亡，癌细胞被效应细胞消除等情况，建立动力学方程。并对 模型进行适当简化求解。在放射治疗方案的设计中，我们可以引入放射生物学中 广泛接受的 LQ 模型对问题进行分析，由于放疗对人体伤害相当大，因此我们采 取分次逐次放疗的方式进行治疗。我们具体分两种情形进行讨论，一是在总剂量 一定的条件下，不同的分次剂量组合对生物效应的影响；二是在产生相同生物效 应的情况下，分析最优的分次剂量组合。
易算出癌细胞转入活动期已有 300 多天，故如何在早期发现癌症是攻克癌症的关键之一 （2）手术治疗常不能割去所有癌细胞，故有时需进行放射疗法。射线强度太小无法杀
死癌细胞，太强病人身体又吃不消且会使病人免疫功能下降。一次照射不可能杀死全部癌细 胞，请设计一个可行的治疗方案（医生认为当体内癌细胞数小于 100000 个时即可凭借体内 免疫系统杀灭）。
进一步简化，根据(4-4)，(4-5)式可知，效应细胞������∗和复合物������有出有进．假 设出入保持平衡，则有
������ + ������∗ = C (C 为常数)
数学建模报告(一)
数学建模报告(一)数学建模报告1. 引言数学建模是一种应用数学方法解决实际问题的过程。
它通过建立数学模型，对问题进行分析、计算和预测，并给出相应的解决方案。
本报告将介绍数学建模的基本概念和步骤，并以一个实际问题为例进行详细说明。
2. 数学建模的基本概念2.1 数学模型数学模型是对实际问题进行抽象和简化的数学描述。
它由数学符号和关系构成，可以用来表示问题的各种因素和规律。
常见的数学模型包括代数模型、几何模型、概率模型等。
2.2 建模过程建模过程包括问题分析、模型构建、模型求解和模型验证等步骤。
在问题分析阶段，需要明确问题的背景、目标和限制条件。
在模型构建阶段，需要选择合适的数学工具和方法，建立符合实际问题的数学模型。
在模型求解阶段，需要使用数学计算工具，对模型进行求解和优化。
在模型验证阶段，需要对模型的结果进行合理性检验，确保模型的可靠性和适用性。
3. 实例：汽车加油站优化问题3.1 问题描述假设有一家汽车加油站，每天需要安排加油员的工作时间，以满足不同时段的加油需求。
加油站的营业时间为早上8点至晚上8点，需要确定每个时段的加油员数量，以最大化服务效率和满意度。
3.2 模型构建3.2.1 变量定义设加油站在第t 个时段的加油员数量为x t ，加油站的总时段数为T 。
3.2.2 目标函数加油站的服务效率可以用加油员总数来衡量，即最小化∑x t T t=1。
加油站的满意度可以用加油员数量的均值和方差来衡量，即最小化1T ∑x t T t=1和√1T ∑(x t −1T ∑x t T t=1)2T t=1。
3.2.3 约束条件由于加油站的营业时间为早上8点至晚上8点，每个时段的加油员数量x t 必须满足0≤x t ≤M ，其中M 为加油员的最大数量。
3.3 模型求解通过使用整数规划方法，可以求解出最优的加油员数量分配方案。
具体求解过程可以使用线性规划工具和相应的算法完成。
3.4 模型验证对模型的结果进行合理性检验是十分重要的。
数学建模优秀实验报告
一、实验背景与目的随着科学技术的不断发展，数学建模作为一种解决复杂问题的有力工具，在各个领域都得到了广泛应用。
本实验旨在通过数学建模的方法，解决实际问题，提高学生的数学思维能力和解决实际问题的能力。
二、实验内容与步骤1. 实验内容本实验选取了一道具有代表性的实际问题——某城市交通拥堵问题。
通过对该问题的分析，建立数学模型，并利用MATLAB软件进行求解，为政府部门提供决策依据。
2. 实验步骤（1）问题分析首先，对某城市交通拥堵问题进行分析，了解问题的背景、目标及影响因素。
通过查阅相关资料，得知该城市交通拥堵的主要原因是道路容量不足、交通信号灯配时不当、公共交通发展滞后等因素。
（2）模型假设为简化问题，对实际交通系统进行以下假设：1）道路容量恒定，不考虑道路拓宽、扩建等因素；2）交通信号灯配时固定，不考虑实时调整；3）公共交通系统运行正常，不考虑公交车运行时间波动；4）车辆行驶速度恒定，不考虑车辆速度波动。
（3）模型构建根据以上假设，构建以下数学模型：1）道路容量模型：C = f(t)，其中C为道路容量，t为时间；2）交通流量模型：Q = f(t)，其中Q为交通流量；3）拥堵指数模型：I = f(Q, C)，其中I为拥堵指数。
（4）模型求解利用MATLAB软件，对所构建的数学模型进行求解。
通过编程实现以下功能：1）计算道路容量C与时间t的关系；2）计算交通流量Q与时间t的关系；3）计算拥堵指数I与交通流量Q、道路容量C的关系。
（5）结果分析与解释根据求解结果，分析拥堵指数与时间、交通流量、道路容量之间的关系。
针对不同时间段、不同交通流量和不同道路容量，提出相应的解决方案，为政府部门提供决策依据。
三、实验结果与分析1. 结果展示通过MATLAB软件求解，得到以下结果：（1）道路容量C与时间t的关系曲线；（2）交通流量Q与时间t的关系曲线；（3）拥堵指数I与交通流量Q、道路容量C的关系曲线。
2. 结果分析根据求解结果，可以得出以下结论：（1）在高峰时段，道路容量C与时间t的关系曲线呈现下降趋势，说明道路容量在高峰时段不足；（2）在高峰时段，交通流量Q与时间t的关系曲线呈现上升趋势，说明交通流量在高峰时段较大；（3）在高峰时段，拥堵指数I与交通流量Q、道路容量C的关系曲线呈现上升趋势，说明拥堵指数在高峰时段较大。
数学建模工作总结报告
一、前言数学建模是运用数学知识对实际问题进行抽象、简化和分析的过程，是解决实际问题的重要方法。
本学期，我参与了数学建模的相关工作，现将本学期工作总结如下：二、工作内容1. 学习与培训本学期，我参加了学校举办的数学建模培训，学习了数学建模的基本理论、方法和技巧。
通过培训，我对数学建模有了更深入的了解，为后续的实践工作打下了坚实的基础。
2. 项目实践（1）参加数学建模竞赛本学期，我参加了全国大学生数学建模竞赛。
在比赛中，我与团队成员紧密合作，针对题目进行深入研究和讨论，运用数学知识对实际问题进行建模。
在比赛过程中，我们充分运用所学知识，对问题进行合理假设、简化，并运用计算机软件进行计算和分析。
最终，我们的作品获得了良好的成绩。
（2）参与实际项目本学期，我还参与了学校与企业的合作项目。
在项目中，我运用数学建模方法，对实际问题进行建模和分析，为企业提供决策依据。
在项目实施过程中，我充分发挥了自己的专业特长，为项目的顺利进行做出了贡献。
3. 交流与合作（1）参加学术会议本学期，我参加了多次数学建模相关的学术会议。
在会议上，我与其他学者和同行进行了深入交流，了解了数学建模领域的最新研究成果和发展趋势。
（2）与团队成员合作在项目实践中，我与团队成员密切合作，共同解决问题。
在交流与合作中，我们相互学习、取长补短，共同提高。
三、工作总结1. 知识储备方面通过本学期的学习与实践，我对数学建模的理论和方法有了更深入的了解，为今后的工作打下了坚实的基础。
2. 团队合作方面在项目实践中，我学会了与团队成员密切合作，充分发挥各自的优势，共同解决问题。
这对我今后的工作具有重要意义。
3. 解决问题能力方面通过参与数学建模竞赛和实际项目，我提高了自己的问题分析、建模和求解能力，为解决实际问题积累了宝贵经验。
四、展望在今后的工作中，我将继续努力学习数学建模的理论和方法，提高自己的实践能力。
同时，我将继续积极参与各类数学建模竞赛和实际项目，为我国数学建模事业贡献自己的力量。
数学建模实验报告(一)MATLAB中矩阵的基本操作
-2.3299
-1.4491
>> T=a
T =
Columns 1 through 5
-0.1765 0.3335 -0.4762 -0.3349 0.6601
0.7914 0.3914 0.8620 0.5528 -0.0679
-1.3320 0.4517 -1.3617 1.0391 -0.1952
d－e， ， .*e, ，将 结果中所有的对角线元素全部换为0.5。
>> load C.mat
>> d=(1:3;2:4)
d=(1:3;2:4)
>> d=(1:3,2:4)
d=(1:3,2:4)
|
错误:表达式或语句不正确பைடு நூலகம்-可能(、{或[不对称。
>> d=C(1:3,2:4)
d =
2.0000 0 1.2500
K =
2.0000 3.5000 5.0000 6.5000 8.0000
3.0000 4.5000 6.0000 7.5000 9.0000
4.0000 5.5000 7.0000 8.5000 10.0000
>> K(find(K>4))=-4
K =
2.0000 3.5000 -4.0000 -4.0000 -4.0000
1.0000 3.0000 0.5000
2.0000 1.0000 -1.0000
>> f=rand(3)
f =
0.8147 0.9134 0.2785
0.9058 0.6324 0.5469
0.1270 0.0975 0.9575
数学建模实习报告4篇
数学建模实习报告4篇数学建模实习报告篇1大一第二学期的第九周，我们建筑工程学院的学生在陈金陵院长，彭莉英和梁桥等老师的带领下进行了为期一周的认知实习。
众说周知。
建筑工程行业是相当注重实际经验的。
身为一名应用型本科土木专业的学生，经验对我们来说就更加重要了。
这次我们终于有机会去众多的建筑工地实地考察了。
一周以来，前两天天气炎热，后两天大于瓢泼，天气一直不好，我们先后去了长沙和湘潭等地考察，时间紧，路途远，是比较累的。
但一周以来，我却始终怀着兴奋的心情，认真听着老师和施工员，监理人员的实地讲解，这使我收获很大。
这不但使我对本专业的认识进一步加强，也是我对今后工作的选择有了初步的认识。
下面就是我本次实习的具体行程和我的体会。
一、实习地点及日程安排:2023年4月13日实习动员参观主校区2023年4月15日上午参观莲城大桥金屏村铁路桥晚上“招标与投标”专业知识讲座2023年4月16日上无参观并解工业厂房与民用住宅的异同观看湘潭市体育公园施工过程二、实习目的：认识实习是整个实习教学计划中的一个有机组成部分，是土木工程专业的一个重要的实践性环节。
通过组织参观和听取一些专题技术报告，收集一些与实习课题有关的资料和素材，为顺利完成实习打下坚实基础。
通过实习应达到以下目的：1.了解普通住宅结构2.初步了解体育馆结构设计及施工过程3.了解桥梁道路铁路桥梁等设计及结构4.了解工用与民用建筑的区别联系5.了解建筑结构领域的最新动态和发展方向6.提高艺术修养，加深对建筑与艺术的了解7.培养专业兴趣，明确学习目的三、实习过程及内容：2023年4月13号星期一晴上午，在图书馆第二报告厅内，我们认真聆听了陈院长和湘潭市建筑设计院的专家讲说。
陈院长概括了我们这次实习的行程安排，接着设计院的专家细致的为我们介绍了现在设计院内的工作要求，也就是告诉我们要达到怎们样的水平才有机会计入设计院工作。
这对我们既是鞭策是鼓励。
下午天气温和，我们怀着兴奋的心情，在陈院长的带领下参观我们学校的新校区。
数学模型实训总结总结（共5篇）
数学模型实训总结总结（共5篇）第一篇：数学模型实训总结总结数学模型实训总结从12月19日至25日，我们在数理系机房进行了为期一周的数学模型的实训。
为了锻炼大家之间的配合能力，而且数学建模本来就是团队团结合作完成的，我们都被分成了差不多三人一组。
在这几天的机房实训中，我们相互分工合作，首先分析了我们选择的数学模型问题—教师薪金的确定，然后进行假设，再根据假设建设基本的模型。
在这个过程中，我们每个人都分配有不同的任务，充分发挥了每个人的特长。
最后把每个部分整合在一起的时候，我们接受不同意见，讨论了每一部分的可行性以及与相邻部分能否有效衔接，发现了其中的一些不足之处，并及时改正，不过在有些数据处理方面，我们还不是很熟悉。
然后我们对数学模型的数据进行求解、分析、检验，认为这个数学模型的建立满足假设条件，符合现实中的设定。
最后我们把实训问题按照数学建模的标准模式进行了整理，制成一份完整的实训报告。
至此，这次数学模型的实训已经基本完成，剩下来的就是对实训报告的检查以及改进。
通过仔细认真的检查，这次实训报告虽然还存在一些小的问题，但已经基本满足了实训的目的。
目前，数学模型的实训已经结束，我们学到了很多东西。
数学模型是一门与现实很接近的学科，在社会中的应用是比较广泛的，在解决一些社会性问题上有着很广阔的前景。
例如美国曼哈顿项目中原子弹的研究，还有2008年我国奥运会场馆周边服务平台的建设等等很多问题都离开数学模型的身影。
通过这些可以看出，我们学习数学模型的作用还是很大的。
希望经过这次数学模型培训，我们的数学知识有进一步的提高。
第二篇：数学模型总结【数学建模】数学模型总结四类基本模型优化模型1.1 数学规划模型线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。
1.2 微分方程组模型阻滞增长模型、SARS传播模型。
1.3 图论与网络优化问题最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。
数字应用建模实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，数字建模在各个领域中的应用越来越广泛。
数字应用建模是将现实世界的复杂问题转化为数学模型，通过计算机模拟和分析，为决策提供科学依据。
本实验旨在通过数字应用建模的方法，解决实际问题，提高学生对数学建模的理解和应用能力。
二、实验目的1. 理解数字应用建模的基本原理和方法；2. 掌握数学建模软件的使用；3. 提高解决实际问题的能力；4. 培养团队合作精神和沟通能力。
三、实验内容1. 实验题目：某城市交通流量优化研究2. 实验背景：随着城市人口的增加，交通拥堵问题日益严重。
为了缓解交通压力，提高城市交通效率，本研究旨在通过数字应用建模方法，优化该城市的交通流量。
3. 实验步骤：（1）数据收集：收集该城市主要道路的实时交通流量数据、道路长度、交叉口数量、道路等级等数据。
（2）建立数学模型：根据交通流量数据，建立交通流量的数学模型，如线性回归模型、多元回归模型等。
（3）模型求解：利用数学建模软件（如MATLAB、Python等）对建立的数学模型进行求解，得到最优交通流量分布。
（4）结果分析：对求解结果进行分析，评估优化后的交通流量分布对缓解交通拥堵的影响。
（5）模型改进：根据分析结果，对模型进行改进，以提高模型的准确性和实用性。
4. 实验结果：（1）通过建立数学模型，得到优化后的交通流量分布。
（2）优化后的交通流量分布较原始分布，道路拥堵程度明显降低，交通效率得到提高。
（3）通过模型改进，进一步优化交通流量分布，提高模型的准确性和实用性。
四、实验总结1. 本实验通过数字应用建模方法，成功解决了某城市交通流量优化问题，提高了交通效率，为城市交通管理提供了科学依据。
2. 在实验过程中，学生掌握了数学建模的基本原理和方法，熟悉了数学建模软件的使用，提高了解决实际问题的能力。
3. 实验过程中，学生学会了团队合作和沟通，提高了自己的综合素质。
五、实验心得1. 数字应用建模是一种解决实际问题的有效方法，通过建立数学模型，可以将复杂问题转化为可操作的解决方案。
数字建模总结报告范文(3篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，数字建模已成为各行各业不可或缺的工具。
在本次实训中，我们通过学习数字建模的理论知识，掌握了一定的数字建模技能，并运用所学知识进行实际操作。
以下是本次实训的总结报告。
二、实训背景及目的1. 实训背景随着大数据、人工智能等技术的广泛应用，数字建模在各个领域发挥着越来越重要的作用。
为了提高我们的专业素养，适应社会发展的需求，本次实训旨在通过实际操作，让我们掌握数字建模的基本原理和方法，提高我们的实践能力。
2. 实训目的（1）了解数字建模的基本概念、原理和方法；（2）掌握数字建模软件的使用技巧；（3）培养我们的创新思维和解决问题的能力；（4）提高我们的团队协作能力。
三、实训内容1. 数字建模基本理论（1）数字建模的概念：数字建模是指在计算机上模拟现实世界中的系统、过程或现象，以便于分析、预测和优化。
（2）数字建模的分类：根据建模目的和模型类型，可分为物理模型、数学模型、统计模型等。
（3）数字建模的方法：主要包括结构化方法、面向对象方法、系统动力学方法等。
2. 数字建模软件介绍（1）MATLAB：一款高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程、科学、经济等领域。
（2）Python：一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级编程语言，具有丰富的库和工具，便于进行数字建模。
（3）R语言：一种专门用于统计分析的编程语言，广泛应用于生物统计、金融分析等领域。
3. 实际操作（1）选择建模工具：根据实际需求，选择合适的数字建模软件。
（2）建立模型：根据所掌握的理论知识，结合实际情况，建立相应的数字模型。
（3）模型验证与优化：对模型进行验证，确保模型的准确性和可靠性；根据实际情况，对模型进行优化。
四、实训成果1. 理论知识掌握：通过本次实训，我们对数字建模的基本理论、方法有了较为全面的了解。
2. 实践能力提升：在实训过程中，我们熟练掌握了MATLAB、Python、R语言等数字建模软件的使用技巧。
数学建模课程实践报告
竭诚为您提供优质文档/双击可除数学建模课程实践报告篇一：数学建模社会实践报告数学建模社会实践报告----暑期的心得摘要本文通过描写大学生参加数学建模培训的亲身经历，讲诉大学生社会实践酸甜苦辣，表达了大学生参加社会实践的重要性、必要性和重大意义。
通过这学期的数学建模训练，使我感触良多，它所教给我的不单是一些数学方面的知识，更多的其实是综合能力的培养、锻炼与提高。
它培养了我全面、多角度考虑问题的能力，使我的逻辑推理能力和量化分析能力得到很好的锻炼和提高。
它还让我了解了多种数学软件，以及运用数学软件对模型进行求解。
数学建模属于一门应用数学，学习这门课要求我们学会如何将实际问题经过分析、简化转化为一个数学问题，然后用适当的数学方法去解决。
数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。
为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。
使用数学语言描述的事物就称为数学模型。
数学建模竞赛是本科生接触实际科学问题的第一步，是利用所学书本知识、广泛涉猎课外知识、利用数学和计算机工具、为某一具体问题建立抽象模型、给出求解方法并解决问题、最后撰写论文并给出客观评价的一个系统工程。
数学建模就是利用数学知识对一些实际问题建立模型，但又不是纯数学的。
它不仅要数学思维，还要计算机编程能力，论文写作能力，其实更重要的是团队协作能力，这是对以后工作有非常大的帮助的，更甚是人生。
总之，通过这次数学建模培训，我学了很多的知识，我也用了很多我们平时没有学到和听说过的知识，真是让我的眼界大开。
关键词：数学建模心得体会社会实践对数学建模的认识接近两个月的数学建模培训，我最大的收获可能就是我更深层次的了解了数模，得到很多资料，学到很多的知识。
在开始，在我大一的时候，对这个数学建模都有些迷茫，不知道这是干什么的，听名字就好陌生啊，觉得那是一件很高深的事情。
暑期建模社会实践报告
一、前言随着科技的飞速发展，数学建模作为一种解决复杂问题的有效手段，越来越受到社会各界的高度重视。
为了提升自己的实践能力，拓宽知识面，我在今年暑期参加了由我校数学建模协会组织的暑期建模社会实践。
本次实践以“基于数学建模解决实际问题”为主题，通过参与实际的建模项目，我将所学理论知识与实际问题相结合，收获颇丰。
二、实践背景与目标1. 实践背景随着社会经济的快速发展，各行各业对数学建模的需求日益增长。
然而，在实际应用中，许多企业和机构在解决复杂问题时仍面临着诸多困难。
为了提高我国在数学建模领域的竞争力，培养具备实践能力的建模人才，本次暑期社会实践旨在通过实际项目锻炼学生的建模能力，提高团队协作水平。
2. 实践目标（1）掌握数学建模的基本理论和方法；（2）提高运用数学工具解决实际问题的能力；（3）培养团队协作精神和沟通能力；（4）提升自身的综合素质。
三、实践内容与过程1. 项目选择本次暑期社会实践选择了“某城市交通拥堵问题研究”作为建模项目。
该项目旨在通过数学建模方法，分析该城市交通拥堵的原因，并提出相应的解决方案。
2. 建模过程（1）问题分析：通过对项目背景、目标、约束条件等进行深入研究，明确建模目的。
（2）模型构建：根据问题特点，选择合适的数学模型，如线性规划、非线性规划、微分方程等。
（3）模型求解：运用计算机软件（如MATLAB、Lingo等）进行模型求解，分析结果。
（4）结果分析：对求解结果进行敏感性分析、可行性分析等，验证模型的有效性。
（5）撰写报告：将建模过程、结果、结论等整理成报告，提交给指导老师。
3. 团队协作在实践过程中，团队成员充分发挥各自优势，分工合作。
其中，部分成员负责问题分析、模型构建，部分成员负责模型求解、结果分析，部分成员负责撰写报告。
在团队协作中，我们学会了如何沟通、如何解决问题，提高了团队协作能力。
四、实践成果与收获1. 实践成果通过本次暑期社会实践，我们成功完成了“某城市交通拥堵问题研究”项目，提出了以下解决方案：（1）优化交通信号灯配时；（2）调整公共交通路线；（3）推广新能源汽车；（4）加强交通管理。
社会实践数学建模报告
一、引言数学建模是一种将实际问题转化为数学问题，并利用数学工具进行求解的方法。
随着社会的不断发展，数学建模在各个领域都发挥着越来越重要的作用。
本报告旨在通过一次社会实践活动，探讨数学建模在解决实际问题中的应用，并总结实践经验。
二、项目背景与目标1. 项目背景随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益严重。
为了缓解这一问题，政府部门和交通管理部门需要科学合理地规划道路建设、优化交通信号控制等。
然而，由于交通系统复杂多变，传统的分析方法难以准确预测交通状况。
因此，利用数学建模方法研究交通拥堵问题具有重要的现实意义。
2. 项目目标本项目旨在通过数学建模方法，建立一套适用于我国某城市的交通拥堵预测模型，为政府部门和交通管理部门提供决策依据，从而优化交通资源配置，缓解交通拥堵问题。
三、模型建立与求解1. 模型建立（1）问题分析本项目以某城市主要道路为研究对象，通过收集历史交通流量数据，分析不同时间段、不同路段的交通流量变化规律。
（2）模型假设① 交通流量与时间、路段、天气等因素有关；② 交通流量呈非线性关系；③ 交通流量变化具有随机性。
（3）模型构建根据以上分析，建立以下数学模型：设交通流量为Q(t)，时间t，路段为i，则有：Q(t) = f(t, i) + ε(t, i)其中，f(t, i)为确定性函数，ε(t, i)为随机误差项。
（4）模型求解利用历史数据对确定性函数f(t, i)进行拟合，得到：f(t, i) = α0 + α1t +α2i + α3ti + α4i^2 + α5ti^2 + ε(t, i)其中，α0, α1, α2, α3, α4, α5为待定系数。
利用最小二乘法求解待定系数，得到：α0 = 0.5, α1 = 0.1, α2 = 0.2, α3 = 0.05, α4 = 0.01, α5 = 0.005因此，数学模型为：Q(t) = 0.5 + 0.1t + 0.2i + 0.05ti + 0.01i^2 + 0.005ti^2 + ε(t, i)2. 模型验证为了验证模型的准确性，将模型预测结果与实际数据进行对比。
数学建模实验报告1
数学建模实验报告1桂林电⼦科技⼤学2017-2018学年第1学期数学建模⼀、实验⽬的1. 熟悉MATLAB 软件的⽤户环境；2. 了解MATLAB 软件的⼀般命令；3. 掌握MATLAB 向量、数组、矩阵操作与运算函数；4. 掌握MATLAB 软件的基本绘图命令；5. 掌握MATLAB 语⾔的⼏种循环、条件和开关选择结构及其编程规范。
⼆、实验内容1. MATLAB 软件的矩阵输⼊和操作2. ⽤MA TLAB 语⾔编写命令M ⽂件和函数M ⽂件3. 直接使⽤MATLAB 软件进⾏作图练习；三、实验任务1. 有⼀个4×5的矩阵，编程求出其元素最⼤值及其所在的位置。
Jm.m ⽂件代码： clear;a=input('请输⼊⼀个4*5矩阵'); max=a(1,1); maxi=0; maxj=0; for i=1:4 for j=1:5if a(i,j)>max max=a(i,j); maxi=i; maxj=j;end end endfprintf('最⼤值为：%d 位置：o%d %d \n',max,maxi,maxj); 实验结果：2. 有⼀函数f(x,y)=x 2+sin xy+2y,写⼀程序，输⼊⾃变量的值，输出函数值。
Jm_5.m ⽂件代码： function f=Jm_5(x,y) f=x.^2+sin(x*y)+2*y;实验结果：3.⽤surf,mesh绘制曲⾯z=2x2+y2。
Jm5.m代码：x=-3:0.1:3;y=1:0.1:5;[X,Y]=meshgrid(x,y);Z=2*X.^2+Y.^2;subplot(1,2,1);surf(X,Y,Z);title('surf(x,y)');subplot(1,2,2);mesh(X,Y,Z);title('mesh(x,y)');实验结果：4.在同⼀平⾯的两个窗⼝中分别画出⼼形线和马鞍⾯。
数学建模社会实践报告范文大全
数学建模社会实践报告范文大全第一篇：数学建模社会实践报告数学建模社会实践报告----暑期的心得摘要本文通过描写大学生参加数学建模培训的亲身经历，讲诉大学生社会实践酸甜苦辣，表达了大学生参加社会实践的重要性、必要性和重大意义。
通过这学期的数学建模训练，使我感触良多，它所教给我的不单是一些数学方面的知识，更多的其实是综合能力的培养、锻炼与提高。
它培养了我全面、多角度考虑问题的能力，使我的逻辑推理能力和量化分析能力得到很好的锻炼和提高。
它还让我了解了多种数学软件，以及运用数学软件对模型进行求解。
数学建模属于一门应用数学，学习这门课要求我们学会如何将实际问题经过分析、简化转化为一个数学问题，然后用适当的数学方法去解决。
数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并“解决”实际问题的一种强有力的数学手段。
为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。
使用数学语言描述的事物就称为数学模型。
数学建模竞赛是本科生接触实际科学问题的第一步，是利用所学书本知识、广泛涉猎课外知识、利用数学和计算机工具、为某一具体问题建立抽象模型、给出求解方法并解决问题、最后撰写论文并给出客观评价的一个系统工程。
数学建模就是利用数学知识对一些实际问题建立模型，但又不是纯数学的。
它不仅要数学思维，还要计算机编程能力，论文写作能力，其实更重要的是团队协作能力，这是对以后工作有非常大的帮助的，更甚是人生。
总之，通过这次数学建模培训，我学了很多的知识，我也用了很多我们平时没有学到和听说过的知识，真是让我的眼界大开。
关键词：数学建模心得体会社会实践对数学建模的认识接近两个月的数学建模培训，我最大的收获可能就是我更深层次的了解了数模，得到很多资料，学到很多的知识。
在开始，在我大一的时候，对这个数学建模都有些迷茫，不知道这是干什么的，听名字就好陌生啊，觉得那是一件很高深的事情。
数学建模实训报告
数学建模实训报告第一篇：数学建模实训报告目录实训项目一线性规划问题及lingo软件求解……………………………1 实训项目二lingo中集合的应用………………………………………….7 实训项目三lingo中派生集合的应用……………………………………9 实训项目四微分方程的数值解法一………………………………………13 实训项目五微分方程的数值解法二……………………………………..15 实训项目六数据点的插值与拟合………………………………………….17 综合实训作品…………………………………………………………….18 每次实训课必须带上此本子，以便教师检查预习情况和记录实验原始数据。
实验时必须遵守实验规则。
用正确的理论指导实践袁必须人人亲自动手实验，但反对盲目乱动，更不能无故损坏仪器设备。
这是一份重要的不可多得的自我学习资料袁它将记录着你在大学生涯中的学习和学习成果。
请你保留下来，若干年后再翻阅仍将感到十分新鲜，记忆犹新。
它将推动你在人生奋斗的道路上永往直前！项目一：线性规划问题及lingo软件求解一、实训课程名称数学建模实训二、实训项目名称线性规划问题及lingo软件求解三、实验目的和要求了解线性规划的基本知识，熟悉应用LINGO 解决线性规划问题的一般方法四：实验内容和原理内容一：某医院负责人每日至少需要下列数量的护士班次时间最少护士数1 6:00-10:00 60 2 10:00-14:00 70 3 14:00-18:00 60 4 18:00-22:00 50 5 22:00-02:00 20 6 02:00-06:00 30 每班的护士在值班的开始时向病房报道，连续工作8个小时，医院领导为满足每班所需要的护士数，最少需要多少护士。
内容二：内容三五：主要仪器及耗材计算机与Windows2000/XP系统；LINGO软件六：操作办法与实训步骤内容一：考虑班次的时间安排，是从6时开始第一班，而第一班最少需要护士数为60，故x1>=60，又每班护士连续工作八个小时，以此类推，可以看出每个班次的护士可以为下一个班次工作四小时，据此可以建立如下线性规划模型：程序编程过程：min=x1+x2+x3+x4+x5+x6;x1>=60;x1+x2>=70;x2+x3>=60; x3+x4>=50;x4+x5>=20;x5+x6>=30;编程结果：Global optimal solution found.Objective value:150.0000Infeasibilities:0.000000Total solver iterations:VariableValueReduced CostX160.000000.000000X210.000000.000000X350.000000.000000X40.0000001.000000X530.000000.000000X60.0000000.000000RowSlack or SurplusDual Price150.0000-1.0000000.000000-1.0000000.0000000.0000000.000000-1.0000000.0000000.00000010.000000.0000000.000000-1.000000 内容二：（1）max=6*x1+4*x2;2*x1+3*x2<100;4*x1+2*x2<120;x1,x2分别表示两种型号生产数量。
初中数学建模实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着科学技术的飞速发展，数学建模作为一种重要的科学研究方法，越来越受到人们的重视。
初中数学建模实验旨在培养学生运用数学知识解决实际问题的能力，提高学生的创新思维和团队协作能力。
本实验以某市居民出行方式选择为研究对象，通过建立数学模型，分析不同因素对居民出行方式的影响。
二、实验目的1. 理解数学建模的基本概念和步骤。
2. 学会运用数学知识分析实际问题。
3. 培养学生的创新思维和团队协作能力。
4. 提高学生运用数学知识解决实际问题的能力。
三、实验方法1. 收集数据：通过网络、调查问卷等方式收集某市居民出行方式选择的相关数据。
2. 数据处理：对收集到的数据进行整理、清洗和分析，为建立数学模型提供依据。
3. 建立模型：根据数据分析结果，选择合适的数学模型，如线性回归模型、多元回归模型等。
4. 模型求解：运用数学软件或编程工具求解模型，得到预测结果。
5. 模型验证：将预测结果与实际数据进行对比，验证模型的准确性。
四、实验过程1. 数据收集：通过问卷调查的方式，收集了500份某市居民的出行方式选择数据，包括出行距离、出行时间、出行目的、出行方式等。
2. 数据处理：对收集到的数据进行整理和清洗，剔除无效数据，得到有效数据490份。
3. 建立模型：根据数据分析结果，选择多元回归模型作为本次实验的数学模型。
4. 模型求解：利用SPSS软件对多元回归模型进行求解，得到以下结果：- 模型方程：Y = 0.05X1 + 0.03X2 + 0.02X3 + 0.01X4 + 0.005X5 + 0.002X6 + 0.001X7 + 0.0005X8- 其中，Y为居民出行方式选择概率，X1至X8分别为出行距离、出行时间、出行目的、出行方式、天气状况、交通拥堵状况、收入水平、家庭人口数量等自变量。
5. 模型验证：将模型预测结果与实际数据进行对比，结果显示模型具有较高的预测准确性。
五、实验结果与分析1. 模型预测结果：根据模型预测，出行距离、出行时间、出行目的、出行方式、天气状况、交通拥堵状况、收入水平、家庭人口数量等因素对居民出行方式选择有显著影响。
数学建模实习报告[定稿]
![数学建模实习报告[定稿]](https://img.taocdn.com/s3/m/680b8ded7e192279168884868762caaedd33ba14.png)
数学建模实习报告[定稿]第一篇：数学建模实习报告[定稿]数学建模实习报告一、实习目的数学建模主要是将显示对象的信息加以翻译、归纳的产物。
通过对数学模型的假设、求解、验证，得到数学上的解答，在经过翻译回到现实对象，给出分析、决策的结果。
数学建模对我们并不陌生，在我们的日常生活和工作中，经常会用到有关建模的概念。
例如，我们平时出远门，会考虑一下出行的路线，以达到既快速又经济的目的；一些厂长为了获得更大的利润，往往会策划出一个合理安排生产和销售的最优方案......这些问题和建模都有着很大的联系。
通过数学建模培训，就会知道解决问题的原理。
学习更多的数学方面的知识及其应用，数学建模的过程可以培养我们全面、多角度考虑问题的能力，使我们的逻辑推理能力和量化分析能力得到很好的锻炼和提高，它还可以让我了解多种数学软件以及如何运用数学软件对模型求解。
二、实习内容（一）实习单位简介西安财经学院统计学院数学建模组是以信息与计算科学系主任王培勋教授为组长的指导教师组，每年都组队参加高教社杯全国大学生数学建模竞赛，并取得了优异的成绩。
今年我院数学建模参赛队员的选拔是经过学生自愿报名、考试选拔、集中培训等环节来进行的。
30 名最后入选的学生，组建了10个队，经过一个暑假的培训，基本全部掌握了数学软件的计算机程序设计方法，掌握了常用的数学建模方法。
在三天三夜的竞赛过程中，各参赛小组学员勇于拼搏，力争创新，在规定的七十二小时内顺利完成了答卷。
（二）实习内容数学建模是运用数学思想、方法和知识解决实际问题的过程，它为我们学生提供了自主学习的空间，有助于我们体验数学在解决实际问题中的价值和作用，体验数学与日常生活和其他学科的联系，体验综合运用知识和方法解决实际问题的过程，增强应用意识；有助于激发我们学习数学的兴趣，发展我们的创新意识和实践能力。
数学建模与数学实验开创了大学生把数学理论和专业知识有机结合的新途径，是培养学生分析问题、解决问题和使用计算机进行科学计算的有效方法，是培养学生创新能力和实践能力的有效手段。
暑假数学建模社会实践报告
暑假数学建模社会实践报告一、实践背景暑假期间，我参加了学校组织的数学建模社会实践活动。
该活动是为了使学生通过实践，真正将数学知识应用于实际生活中，培养学生的实践能力和社会责任感。
我通过实际行动，深入了解了数学建模在社会中的应用，并结合实际情况进行数学建模实践，提高了自己的综合能力。
二、实践过程在实践过程中，我的团队选择了城市交通拥堵问题进行研究和分析。
我们首先搜集了大量的相关资料，了解了交通拥堵的原因和解决方法。
然后，我们运用了数学建模的方法，建立了数学模型，对城市交通拥堵问题进行了研究。
我们首先对城市道路交通流量进行了统计和分析，确定了交通流量的分布规律。
然后，我们分析了交通信号灯的调节方式，通过数学建模的方法，优化了交通信号灯的设置，使交通流量得到了更有效的分配，从而减少了交通拥堵的发生频率和时间。
最后，我们对新的交通信号灯设置方案进行了实际测试，并分析了测试结果。
测试结果表明，新的交通信号灯设置方案能够有效地减少交通拥堵的发生，提高交通效率。
这为城市的交通规划和交通管理提供了有力的参考。
三、实践收获通过这次实践活动，我收获了很多。
首先，我了解了数学建模的基本原理和方法，学会了如何将数学知识应用于实际生活中。
其次，我培养了团队合作精神和独立思考能力，通过与队友合作，分工合作，充分发挥每个人的特长，取得了良好的实践成果。
最后，我增强了自己的实践能力和社会责任感，明白了作为一名数学建模者的重要性和使命感。
四、实践感悟通过这次实践活动，我深刻理解了数学建模在社会中的重要性和应用价值。
数学建模不仅可以帮助我们解决实际问题，提高生活质量，还可以为社会发展提供有力的支持和指导。
同时，我也意识到数学建模需要广泛的知识储备和实践经验，需要不断学习和提高自己的能力。
总结起来，这次暑假数学建模社会实践活动让我收获颇丰。
我通过实践了解了数学建模的理论和实践，锻炼了自己的综合能力和团队合作能力，培养了社会责任感。
我相信，在今后的学习和工作中，我会继续努力，发挥数学建模的优势，为社会的发展做出贡献。
数学建模教学实践报告(3篇)
第1篇一、前言数学建模是现代科学技术领域的一种重要方法，它将数学理论与实际问题相结合，为解决实际问题提供了一种新的思路。
近年来，随着我国高等教育的快速发展，数学建模教学逐渐成为各高校教学的重要组成部分。
本文以某高校数学建模课程为例，对数学建模教学实践进行总结和分析。
二、教学目标与内容1. 教学目标（1）使学生掌握数学建模的基本理论和方法；（2）提高学生运用数学知识解决实际问题的能力；（3）培养学生的创新意识和团队协作精神。
2. 教学内容（1）数学建模的基本理论：数学建模的概念、数学建模的方法、数学建模的步骤等；（2）数学建模的常用工具：MATLAB、Mathematica、Excel等；（3）实际问题案例分析：从实际问题中提取数学模型，运用数学方法求解；（4）团队协作与论文撰写：培养学生团队合作精神和论文撰写能力。
三、教学方法与手段1. 教学方法（1）启发式教学：引导学生主动思考，激发学生的学习兴趣；（2）案例教学：通过实际案例，让学生了解数学建模的应用；（3）小组讨论：培养学生的团队协作精神，提高学生解决问题的能力；（4）实践操作：通过实际操作，让学生掌握数学建模的方法和工具。
2. 教学手段（1）多媒体课件：利用多媒体课件展示数学建模的理论和方法；（2）网络资源：利用网络资源，拓展学生的知识面；（3）实践平台：搭建实践平台，让学生在实际操作中提高数学建模能力。
四、教学过程1. 理论教学在理论教学中，教师重点讲解数学建模的基本理论和方法，引导学生掌握数学建模的步骤和常用工具。
同时，结合实际案例，让学生了解数学建模的应用。
2. 实践教学在实践教学环节，教师布置实际问题，要求学生运用所学知识进行建模和求解。
学生通过小组讨论、实践操作，提高数学建模能力。
教师对学生的作品进行点评和指导，帮助学生改进和完善。
3. 论文撰写在论文撰写环节，教师指导学生整理和总结建模过程，撰写论文。
通过论文撰写，培养学生的团队协作精神和论文撰写能力。
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西北农林科技大学实验报告
学院名称：理学院专业年级：2011级信计1班
姓名：xxx 学号：xxx
课程：数学模型与数学建模报告日期：2013年11月9日
1> 实验题目：
数据与拟合模型的组建（插值模型）
2> 实验问题陈述：
要在山区修一条山路，首先测得一些地点的高程，数据见下表，（平面区域
0<x<2000，0<y<2000，表中的数据位坐标点上的海拔高程，单位：m）
表1 平面区域的海拔高程表
试给出这个平面区域内的地形的模型以便于选择公路修建的位置
3> 实验目的
1）掌握利用软件进行数学建模的基本思想，了解插值与拟合的基本原理和方法；通过事例展现求解实际问题的初步建模过程。
2）学会使用软件运用插值法来绘制图形，通过动手作实验学习如何用插值与拟合方法解决实际问题，提高探索和解决问题的能力。
4> 实验内容
根据教材中已经建好的插值模型，在MATLAB中来实现插值拟合。
1
2）对表1中所有数据进行插值拟合，绘出插值图。
3）在MATLAB中，插值拟合的实现
①开启软件平台——MATLAB，开启MATLAB编辑窗口；
②根据各种数值解法步骤编写程序；
③保存文件并运行；
④观察运行结果；
⑤写出实验报告，并浅谈学习心得体会
5> 实验结果分析与讨论
1）实验结果分析：
根据绘出的插值图可以看出，此次试验的效果很好，可以对山区修公路的位置这一实际
问题给出很好的解答。
图1是先考虑简单问题，即对直线段上各点海拔高程进行插值拟合，得到的插值图。
图1
图2是对表1中所有数据进行插值拟合的结果。
该图用地形图的方式来表示插值结果。
图2
2）做好本实验需要把握的关键环节：
分析题意，到底是要进行一元函数插值还是进行二元函数的插值需要根据题意进行选择，另外就是需要知道不同情况下使用何种函数进行插值，同时还要熟悉线性插值函数和样条插值函数。
3）对实验的自我评价：
对实验所需要的理论基础进行了预习，实验过程认真分析总结各种情况各种函数的区别。
4）讨论
进行该实验时，我们假设观测点处的海拔高程数值是准确的，但是在实际操作中，误差却是不可避免的；另外我们还假设地形在各观测点之间没有剧烈的变化，这是理想状态。
因此该模型还有需要改进地方。
6 实验程序（Matlab或者其它软件语言陈述）
1）一元函数插值的MATLAB计算程序
>> x=[0 400 800 1200 1600 2000];
>> h=[370 470 550 600 670 690];
>> xx=0:40:2000;%需要获得高程的一串点，也可以是一个点，例如 xx=561
>> h1=interp1(x,h,xx,'linear');%按‘linear’线性，或‘cubic’三次多项式，或‘spline’样条插值给出xx上相应的高程值
>> plot(x,h,'r*',xx,h1)%画出插值图
2）二元函数插值的MATLAB计算程序
对于上面的二元插值问题可执行如下命令：
>> x=0:4:20;%给出X轴坐标
>> y=0:4:20;%给出Y轴坐标
>> z=[37 51 65 74 83 88;47 62 76 88 98 106;55 73 88 108 118 123;
60 80 97 113 132 139;67 85 102 125 145 150;69 87 105 128 142 150];
%给出（xi,yi）点的高程坐标zij
>> [X,Y]=meshgrid(0:1:20,0:1:20);%给出加密的插值点的坐标
>> Z=interp2(x,y,z,X,Y,'spline');%在坐标上进行样条插值
>> mesh(X,Y,Z);hold on;
>> %用网格画出插值结果，并打开在同一坐标系中画图的功能
>> contour(X,Y,Z);%画平面等高线
>> con3=contour3(X,Y,Z);%画三维等高线
>> clabel(con3);%标高程
>> hold off。