2013电工杯数学建模A题论文(国家二等奖)DOC
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。
论文模板2013电工杯全国一等奖
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以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。
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）日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（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）：摘 要锅炉是火力发电厂的关键设备之一，其效率直接影响电厂的经济性。
在现代电站中，反映锅炉运行状况好坏的主要性能指标是锅炉效率。
本文针对锅炉运行效率的优化问题，利用回归分析与层次分析法等模型并结合SPSS 与MATLAB 软件，分析研究了影响锅炉运行效率的主要参数。
2013年全国大学生数学建模竞赛A题
1 车道被占用对城市道路通行能力的影响摘要在城市道路常会发生交通异常事件，导致车道被占用，事发地段的通行能力也会因此受到影响。
当交通需求大于事发断剩余通行能力时，车辆排队，产生延误，行程时间增加，交通流量发生变化。
根据这些特点，我们以城市道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道路的通行能力的变化，以及不同时间段事故点及其上下游路段交通流量的变化，用于以后进一步突发事件下交通流的预测。
针对问题一，根据道路通行能力的定义，考虑到车身大小不同，我们把所有车辆进行标准化。
运用统计估算模型对视频一的车辆进行分段统计，得出未发生事故前道路通行能力2555(辆/h )。
因为车辆所占车道未达到数学理论计算要求，所以我们利用修正过后城市干道通行能力的数学计算模型，计算出交通事故发生至撤离期间的理论通行能力为1356（辆/h ），进而与实际数据对比，得出相对误差。
针对问题二，我们基于问题一的模型，以及附件三数据分析所得，不同车道的通行流量比例不同，对视频二的车辆各项数据的分段统计分析，得到道路实际通行能力。
再根据修正的理论数学计算模型，得出理论通行能力。
得到的结果与问题一的结果相比较，得出结论：在同一横断面上的实际通行能力与交通事故所占车道的车流量呈负相关性。
针对问题三，我们运用了两种模型，一种结合层次分析与线性回归模型，得到理想化的函数关系式。
基于层次分析模型，我们将进行问题分解，把车辆长度作为目标层，其他三个量作为准则层。
通过查阅资料对各因素进行打分，计算出事故持续时间、车道通行能力、上游车流量对车辆排队长度的权重。
层次分析模型得到各个指标对目标层的影响关系的大小，然后我们用线性回归模型求出各指标与目标层的具体的函数关系式为130.0430.09263.623y x x =-+-。
第二，我们运用车流波动相关理论，得到理论模型，继而得出它们之间的关系。
针对问题四，我们首先考虑的是上游来车在红绿灯下的时间间断问题，所以把来车的情况作周期性分析，假设来车是间隔相同的时间连续的到来，求出一个周期能通过的最大车流量数。
2013年电工杯大学生电工数学建模获奖名单
2013年中国电机工程学会杯全国大学生电工数学建模竞赛获奖名单一等奖：A362安徽财经大学王姚金融学胡红飒国际经济与贸易汪瑶会计学朱家明一等奖A746大连大学樊桂兰化学常培建管童瑶建管刚家泰一等奖B1440大连理工大学罗宁奇软件工程王晗软件工程崔亚楠软件工程一等奖A301东北电力大学苗硕核电吴文克核电高震核电一等奖A325东北电力大学程苹数学张亚超数学宋余来信计一等奖A328东北电力大学都键数学常晓东电自叶盛电自一等奖A330东北电力大学方彬彬信计林锌信计曹宁电自一等奖A272福建工程学院王雅陌给水排水廖薇给水排水林锴给水排水李林一等奖B693广东石油化工学院卓宝毓电自林继良电自郭广韬测控陶鲜花一等奖A25广州大学范智杰数学陈史超数学江远彬信计钟育彬一等奖B683哈尔滨理工大学延健磊车辆工程黄琳华电科张辉电科陈东彦一等奖B2海南大学裴超通信工程陈丽霞电气工程及其自动化李小璐信息安全王浩华一等奖A159河海大学徐香菊电气张涵电气孙卫娟电气卫志农一等奖A294华北电力大学任艺创新电王媛创新电王宇创新电雍雪林一等奖A567华北电力大学（保定）李康平电力实验汪洋电气化曹文斌电力实验史会峰一等奖A717华北电力大学（保定）张正昌信息林荧电气化赵炜信息刘敬刚一等奖A718华北电力大学（保定）余泽远信息邱智韬信息陈晓琳电气化一等奖B1203华北电力大学（保定）洪冬欢电力实周丽娟自动实曹大卫电气化马新顺一等奖B1210华北电力大学（保定）贾孟硕电自崔泽宇电自陈嘉敏电自一等奖B1214华北电力大学（保定）张和泉网络赵珈靓测控祁俊雄自动化一等奖B1479华北电力大学（保定）尹恒阳农电常欢计科甄自竞电力实史会峰一等奖B41华北电力大学（北京）李晨星自动化杜欢自动化孙熙自动化谷云东一等奖B76华中农业大学鲍晨生物工程董成壮机械设计制造及其自动化白轩晔环境科学李治一等奖A444吉林大学李广力计算机科学与技术翟俊英计算机科学与技术李涵计算机科学与技术刘桂霞一等奖A476济南大学苏烨数学张良超计算孙桤计算许振宇一等奖A517暨南大学郑延包装工程邓蔓菁包装工程黎皓婷金融工程张元标一等奖A518暨南大学张震金融工程诸谌玥金融工程蒙思婧金融工程张元标一等奖B310暨南大学张津宁应用化学吴楚然统计学（精算学方向）陈晓明投资经济一等奖B312暨南大学许德省信息管理与信息系统沈礼锋信息与计算科学吴国秋信息与计算科学樊锁海一等奖B313暨南大学李炜统计精算王志成统计徐培秋统计罗世庄一等奖A303南昌大学李超红电力系统张羽中会计朱巧思高分子廖川荣一等奖A706南昌大学田朋云机械设计及其自动化薛云涛电力系统及其自动化胡江鹭计算机科学与技术陈涛一等奖B19南昌大学刘宽工业工程廖晓娅工业工程张薇金融一等奖A63南京航空航天大学臧思聪软件工程李言青热能与动力工程蔡雅薇计算机科学与技术一等奖A126南京农业大学刘加朋机制林倩闽自动江天天电气唐中良一等奖B1000内江师范学院张恒数学魏柏婷数学吴景平数学尹福成一等奖A51三峡大学华成普水利水电曾志强水利水电王磊水利水电指导教师组一等奖B11厦门大学姚宇琪通信工程钟璨夷物理机电邱少勇物理机电吴云峰一等奖B637厦门大学张成炜电自谢艺森电自张曌宇电自李钷一等奖B534山东理工大学董星星电科朱睿经创孙玉君经创数模指导组一等奖B559山东理工大学杨允新电信孙佳璐交工刘倩电气数模指导组一等奖B1676山东理工大学梁帅帅热能朱继贞热能王鑫数本数模指导组一等奖A629四川大学陈博电气工程李璐数学经济创新班郭凯迪数学经济创新班黄丽一等奖B875四川农业大学张怡信科安明梅信科朱友平信科指导组一等奖B1458四川师范大学成都学院蒋蜜物联网任艳荣软件技术翟红波电信产品杨新一等奖A78天津大学崔淼电气周晓敏电气李帆电气吕良福一等奖B1022温州大学王帅峰通信郑成圩数学李赛赛统计数模组一等奖A215武汉大学杨文涛电气工程与自动化瞿合祚电气工程与自动化刘立帅电气工程与自动化文康珍一等奖B406武汉大学夏方舟电气刘思逸电气傅佳伟电气文康珍一等奖B407武汉大学吴亦贝电自伍云健电自蔡志鹏电自文康珍一等奖B529武汉大学张瑞倩遥感黄松电科张智宇光科一等奖B790武汉大学王梓梅文星陈剑胡钋一等奖B799武汉大学周红电自邱振宇计机贾力华计机张志毅一等奖A758西安理工大学徐茂峻电气李建伟微电子学雷阳电气段建东一等奖B299西安理工大学董磊测控技术与仪器杨佩电气秦文材料物理段建东一等奖A96西北工业大学罗焜飞行器设计与工程张孝南飞行器设计与工程贾明峰飞行器设计与工程蔡力一等奖B27西北工业大学刘洋电子信息工程张楚文通信工程刘冲电子科学与技术于美一等奖B641西北工业大学魏宇豪逄嘉振虞天晔吕全义一等奖B1683西北工业大学姜清华电子信息工程侯靖勇计算机科学与技术高岩电子信息工程于美一等奖B1309西藏大学南子文通信工程李萌资源勘查王羽翔通信工程建模指导组一等奖A601西华大学陈志超电气工程与自动化赵茂林电气工程与自动化周彬建筑环境与设备工程李克骏一等奖A417西南交通大学彭顺车辆吴旭辉电气常文龙测控建模指导组一等奖B717西南交通大学张煜电气陈俊卿电气林进细电气梁涛一等奖B723西南交通大学袁帅交运秦国阳交运郑才望遥感数模教练组一等奖B727西南交通大学景帅车辆工程李丹遥感周廷枢信安数模教练组一等奖B730西南交通大学刘红星交运黄志远交运张玉祎交运数模教练组一等奖B1325西南交通大学峨眉校区匡川道路朱露会计毛可道路数模组一等奖B1327西南交通大学峨眉校区吴友发铁道运输景艳红城轨运营陈志强铁路工程数模组一等奖B1329西南交通大学峨眉校区杜磊土木叶鹏铁道车辆汪鑫土木数模组一等奖B698西南交通大学希望学院任振东土木谭锦凌机械李金贵土木数模教练组一等奖B699西南交通大学希望学院曾凯琦城市轨道交通运营管理曾灵芝城市轨道交通运营管理胡启平城市轨道交通运营管理数模教练组一等奖A644湘潭大学徐乐微电子学林宁微电子学陈友消材料科学与工程刘红良一等奖A166浙江师范大学谢侃娜数信学院数学陈玥数信学院数学林嘉倩数信学院物理沈炎峰一等奖A169浙江师范大学倪诗婷初阳理科许婷婷数信学院数学许灵嘉初阳理科一等奖B643浙江师范大学高佳琪数学慎羡数学高晨莹数学一等奖B1中国计量学院李克秋寅数学钱文杰信算傅鑫亮热能数模组一等奖B3中国计量学院朱茜光电信息工程夏凯莉电子信息工程戴圣炎产品质量工程王义康一等奖B978中国计量学院戚嘉伟工试吴奔晖电科岳小洋热能数模指导组一等奖B984中国计量学院陈静数学王伟凯数学桂兆能动数模指导组一等奖A153中南大学郑孝雷自动化段苇萌信息与计算科学朱江涛电气工程及其自动化张佃中一等奖二等奖：A261安徽财经大学姚曈彤统计薛舒芃建环赵趯经管实验二等奖A358安徽财经大学袁潇统计孙晗国贸吴嘉数学二等奖A428安徽财经大学朱筱琪信息与计算科学司捷统计姜聪金融二等奖B21安徽财经大学胡金明数学楼靓统计刘莉统计蔡晓微二等奖B22安徽财经大学宋国崇数学刘岩数学孙家敏统计二等奖B411安徽财经大学方琴统计冯欢信计张雷数学朱家明二等奖B413安徽财经大学王丹青税务李明康金融陈鹏飞经济杨桂元二等奖B421安徽财经大学池海波信计占咪信计何逸信计二等奖B427安徽财经大学王雨婷金融袁澍蕾会计商玉萍统计二等奖B437安徽财经大学刘利数学程昊数学周金锁数学朱家明二等奖A119安徽电气工程职业技术学院武琦电气自动化杨田田供应电技术杨浩供应电技术盛茂林二等奖A65安徽工程大学孙书省数学与应用数学范佳健统计学薛国强软件工程邓寿年二等奖B865安徽工程大学吴文俊数学王春子统计李瑞自动化周金明二等奖A453安庆师范学院宋帝数学与应用数学蒋洁计算机科学与技术工科陈春计算机科学与技术工科建模指导组二等奖B490安庆师范学院程一元数学张红信计江浩通信工程建模指导组二等奖B501安庆师范学院张涛通信工程王亚奇通信工程章玥信管建模指导组二等奖B506安庆师范学院李晶晶信管曾凡辉计算机卓越万越洋微电子二等奖A8北京交通大学周含笑交通运输孙子涵交通运输廖若桦交通运输王兵团二等奖A9北京交通大学赵嘉敏信科吴则恺信科乔梁信科王兵团二等奖A11北京交通大学绮琦自动化冯龙涛自动化杨欣自动化王兵团二等奖A157北京交通大学张洪冬机械工程及自动化徐文杰机械工程及自动化高贵利通信工程何涛二等奖A161北京交通大学殷召凯电气王通自动化卞松寒信科王兵团二等奖A364北京理工大学李东轩自动化李金库自动化任怡娜电气工程与自动化金海二等奖A547北京理工大学金颜必佳物联网工程乔冠鑫通信工程黄立楠通信工程程杞元二等奖B1029北京理工大学梁艺宝信息冯琳实验班金潇实验班二等奖B1110北京理工大学覃子俊地面武器机动工程郑晟地面武器机动工程林博地面武器机动工程二等奖A630北京理工大学珠海学院曾少娜统计学梁进华机械工程及自动化陈洁柳统计学周传喜二等奖A743大连大学师建鹏机英赵志伟化工潘翠云应物谭欣欣二等奖A747大连大学陈楚璇化学工程与工艺唐志华机械设计制造及其自动化裴雪华工程管理刚家泰二等奖B1249大连大学梁倩中药李彬监管梁贤机英刚家泰二等奖A443德州学院张辉数学与应用数学许小静数学与应用数学孙亚南数学与应用数学许晶二等奖A446德州学院褚盼盼数学与应用数学田美美数学与应用数学孟书宇数学与应用数学许晶二等奖A447德州学院李秀秀信息与计算科学张承玺信息与计算科学林平燕数学与应用数学高秀莲二等奖A448德州学院林振军制造自动化与测控技术刘姗姗信息与计算科学李倩信息与计算科学高秀莲二等奖A451德州学院吴明强统计学张维路机械设计制造及其自动化杨晓敏信息与计算科学尹秀玲二等奖B480德州学院李蒙洁数学潘静数学吕英数学王金婵二等奖B605德州学院汪勋化工与工艺刘丽丽信计张玉青生物系统工程李娜二等奖B606德州学院李敬数学杨元龙数学刘永旺信计赵琳琳二等奖B607德州学院王艳丽数学刘萍数学李德峰数学赵琳琳二等奖A542电子科技大学成都学院孙江涛云计算姚然计算机JAVA王豪微电电科数模组二等奖B1103电子科技大学成都学院孙浩通信肖杰夫通信张楠信计数模组二等奖A324东北电力大学王凯信计肖融信计杨熠信计二等奖A333东北电力大学任雪征电自卓越段刚强信计常鹤平电自二等奖A343东北电力大学隋欣电自贺山电自曹少珂电自二等奖A344东北电力大学张弛自动卓越李峰自动卓越孙光泽自动冯玉昌二等奖B208东北电力大学田胜景数学王吉腾数学孟德嘉数学二等奖B213东北电力大学刘东源电自兰天电自胡文韬电自二等奖B226东北电力大学郑艳强电自周博文电自王瑞哲电自郝静二等奖A77佛山科学技术学院洪锐敏光信息科学与技术李思翔电气工程与自动化王广东机械设计制造及其自动化戎海武二等奖B597广东白云学院谢廷凯计科林东楚会计谢林廷计科陈振宇二等奖B601广东白云学院蓝健伟国贸李伟贤计算机杜佛孝财管向毅二等奖B1031广东白云学院刘财源工管林菁国际贸易林燕欣财管彭雨明二等奖A100广东财经大学文晓云经济统计学黄伟涛国际金融学陈盛数学与应用数学陈光辉二等奖B1072广东财经大学谢树楷金融李作桥金融王行志软件胡桂武二等奖B357广东石油化工学院魏焕政电气工程及自动化刘星电气工程及其自动化连洲电气工程及其自动化廖思泉二等奖B697广东石油化工学院王发令电自邓志强油气储运工程潘威油气储运工程梁明二等奖B1235广西机电职业技术学院林世杰仪器严盛煜仪器韦小明仪器数模组二等奖A22广州大学黎韬数学与应用数学唐国君交通工程黄东亮信息与计算科学黄展荣二等奖A23广州大学冯济宏应用数学黄健林应用数学贾建业信息与计算科学钟育彬二等奖A24广州大学吕子锋数学与应用数学黄兹檀信息与计算科学张游数学与应用数学钟育彬二等奖B921广州大学简振宇信安梁嘉华信计聂坤信计秦剑二等奖B922广州大学陈俊基土木方圳东数学李富成数学黎锦成二等奖B923广州大学陈永亮电信杨康信计龙灿强数学杨洁霞二等奖B924广州大学杜奕金融数学梁景辉信安程煜鹏物理钟育彬二等奖B925广州大学何景明机设黄文君电信张翾信计黎锦成二等奖B926广州大学陈新宇交通陈志辉信计伍凯麟数学钟育彬二等奖B1574广州大学华软软件学院余小勇网络工程李楚澄网络工程陈佳铭国贸蒋春玲二等奖B1441贵州师范大学蒋勇电气自动化石兴海电气自动化韦宗胜电气自动化邢丹花二等奖B956哈尔滨工程大学李天宇渠畅贾子宣朱磊二等奖B1057哈尔滨工程大学（威海）刘云虎数学李学彬数学二等奖B1058哈尔滨工程大学（威海）邓锐通信王元超数学栾晓佳信计曲荣宁二等奖B681哈尔滨理工大学赵晓安全工程张秉健安全工程王晓俊安全工程数学建模组二等奖B682哈尔滨理工大学罗传政土木王翠林热能仇梦乔传感网李冬梅二等奖A267海南大学李俊成金融学罗加兴通信工程谢园金融学王浩华二等奖B4海南大学张舒数学刘璇通信工程任彦冰信息安全王浩华二等奖B29海南大学吴清若机械电子工程王祯机械电子工程王驭陌机械电子工程二等奖B1076海南大学张珺涵车辆工程易杰车辆工程孙清信计王浩华二等奖B1078海南大学王碧军统计谢婉芸信科吴鹏信科教师组二等奖B1582韩山师范大学李舜月数学与应用数学陈燕君数学与应用数学刘军广信息与计算科学肖刚二等奖A158河海大学林子杰电气工程及其自动化陆潇电气工程及其自动化陈晨电气工程及其自动化二等奖A569河南理工大学余建芮光电李承炜自动化汪欢欢电气张涛二等奖A769河南理工大学高杰电气魏向向电气侯雅晓电气王晓卫二等奖B1498河南理工大学丁敬成数学康清宇信息与计算科学陈楠计算机数模指导组二等奖B1502河南理工大学王义晶数学卫召矿加杨耀宾信管许顺维二等奖B1488河南师大陈萍计算机科学与技术雍茹莉计算机科学与技术石纾聿计算机科学与技术赵永进二等奖B1587湖北民族学院兰林娜信息与计算科学赵鹏辉信息与计算科学肖琳枫信息与计算科学方壮二等奖A775湖南大学何飞颖金融黄舒婷金融王淑燕金融罗汉二等奖B614湖南工学院赵小宇通信乐冰自动卓越李龙机设周斌二等奖B633湖南工学院周鸿鹏自动卓越张文豪自动卓越杨亦业自动卓越王胜二等奖A32华北电力大学孙鹏创新电段贺材料张瑜创新电二等奖A566华北电力大学（保定）杨智伟电力实验孟天骄电力实验顼佳宇电气化慈铁军二等奖A568华北电力大学（保定）张祎慧农电赵元隆工程造价彭伟松工程造价二等奖A577华北电力大学（保定）王琛电气工程及其自动化李力行电气工程及其自动化彭柳电气工程及其自动化二等奖A583华北电力大学（保定）陈垒电气化尹唱电气化王康成自动化史会峰二等奖A588华北电力大学（保定）周雁南电气化戴岸珏电气化王茜自动实验刘敬刚二等奖A589华北电力大学（保定）钟平电气化马玉龙电气化顾君苹集控吴晓坤二等奖A704华北电力大学（保定）俞飞杨电气化胡香电气化陈章妍电气化郝育黔二等奖A712华北电力大学（保定）周晨电气化祝凯电气化庄颖涛机械马新顺二等奖A719华北电力大学（保定）周奥军信息毛宇晗电力张超炜动力史会峰二等奖B1211华北电力大学（保定）殷加玞电力实董文凯电力实靳伟佳电力梁海峰二等奖B1212华北电力大学（保定）曹澄沙电气化李博信息刘畅电气化二等奖B1447华北电力大学（保定）郑悦电气杨硕环工雷雨应化二等奖B1449华北电力大学（保定）孙聪电气化曹昕电气化王资博电气化史会峰二等奖B1451华北电力大学（保定）张晓伟自动化徐楠自动化王卫宁自动化刘敬刚二等奖B1452华北电力大学（保定）张达机械苏浩电气化廉涛机械二等奖B1463华北电力大学（保定）姜宇轩电力闫书畅电气化陆帅自动实史会峰二等奖B1478华北电力大学（保定）邓睿电力实汤潘信息臧晓玲信息华回春二等奖A31华北电力大学（北京）苏国赟电气丰江波电气张栗楠电气潘志二等奖A82华北电力大学（北京）蔡博电气周正电气牛淑娅电气雍雪林二等奖A111华北电力大学（北京）郑雄实践电孙健电气秦瀛电气何凤霞二等奖B7华北电力大学（北京）陶思捷通信工程刘轶伦通信工程田镜石电气朱勇华二等奖B20华北电力大学（北京）方靖经济郝永康电气工程及其自动化二等奖B307华北电力大学（北京）辛文韬机械黄木和机械蔡黎实践动潘志二等奖B655华北电力大学（北京）王京琦电自王子炎电自李瀛澜电自潘志二等奖B936华北电力大学（北京）杨宏宇实践动肖龙实践动张润峰电气雍雪林二等奖B1044华北电力大学（北京）田雪枫自动潘晶创新自李先锋电管谷云东二等奖B1056华北电力大学（北京）张效宁创新自米桐创新自胡赟昀创新自二等奖A135华南理工大学陈树波工业工程崔翔杰信息工程林跃龙电信联合班丁为建二等奖B10华南理工大学许志恒电气工程及其自动化吕耀棠电气工程及其自动化赵琦电气工程及其自动化二等奖A477济南大学彭向亮信息与计算科学邹莉数学与应用数学张久霜数学与应用数学王宣欣二等奖A481济南大学奚婷婷金融数学王鹏元金融数学赵文雪金融数学许振宇二等奖A501济南大学王志强计算李忠娜显示乔佳电传许振宇二等奖B828济南大学秦西宁机械张爱萍电气传动常跃进电气传动吴鸿华二等奖B833济南大学孙斌材料梅全静材料闫燕材料邱保健二等奖A519暨南大学黄华栋金融学高秋丽金融学潘星宇电气工程及其自动化张元标二等奖A520暨南大学洪希柠金融工程郑倩怡金融工程张美慧信息安全张元标二等奖A521暨南大学王韵陶电气工程及其自动化郑卓祺电气工程及其自动化陈柏灿电子信息科学与技术张元标二等奖A523暨南大学刘博商学院金融工程符雅豪商学院金融工程陈巧琳商学院金融工程张元标二等奖A524暨南大学骆可桂工商管理曾祥辉物联网叶锦物联网张元标二等奖B311暨南大学蔡远飞统计学（精算学）李凤统计学姚曼虹光电信息工程胡代强二等奖B314暨南大学林楠电子信息工程陈晴琳信息与计算科学李文桦信息与计算科学张传林二等奖B315暨南大学闫自超信息与计算科学李瑞信息与计算科学张镇桂信息与计算科学樊锁海二等奖B1162暨南大学黄炎坤软件陈均瑞电自曾繁锋金融张元标二等奖B1163暨南大学林祎财管许桂森电科吴俊塔电科张元标二等奖B1164暨南大学陈敏慧物联网工程黄子安电自郑建宇翻译张元标二等奖B1165暨南大学曾亮电科何勇标自动化刘宏达自动化张元标二等奖B1166暨南大学聂禾软件龙彦熹电自段文涛包装工程张元标二等奖B1167暨南大学林醇包装工程杜臻金融工程梁锡镇包装工程张元标二等奖B1168暨南大学樊络明金融刘永梁财管徐序跋信息安全张元标二等奖A282江西财经大学齐郝捷经济学建模指导组二等奖B1244江西应用技术职业学院陈文彬资源刘传鸿软件唐美慧造价凌巍炜二等奖B1245江西应用技术职业学院张治忠机自曾恒建工龙以红网络李繁春二等奖B1247江西应用技术职业学院赖辉机自谢非机自李慧珍水工凌巍炜二等奖B1248江西应用技术职业学院郑肯建工钟天来机自郑燕芳工分凌巍炜二等奖B14江西渝州科技职业学院郭世雄光伏发电技术孙海岗光伏发电技术廖永洋光伏发电技术邓昌瑞二等奖B515空军勤务学院邵化成航空兵场站指挥李东东航空兵场站指挥陶鑫火航空兵场站指挥朱琳二等奖B1157临沂大学林一飞数学王倩数学万法伟数学陈向勇二等奖B1160临沂大学高印鹏数学陆瑞娟数学杨成红数学刘建华二等奖B1161临沂大学吴迪数学乔运成数学王晓楠数学刘伟二等奖A302南昌大学黄芽保会计学刘路平电力系统王子辉自动化廖川荣二等奖A97南京航空航天大学吴昊信息工程张婧雯空间科学与技术王嘉信息安全文杰二等奖A127南京农业大学杨勇哲自动杨永红自动刘毅自动二等奖A125南京农业大学浦口校区尚海信息李方方物流徐悦物流唐中良二等奖A534内江师范学院李倩数信王佩数信张红霞数信张莉二等奖A540内江师范学院罗开宝数学与应用数学陈琳数学与应用数学罗仕明数学与应用数学牟廉明二等奖B999内江师范学院周明数学唐兰数学吕绍华数学尹福成二等奖B1101内江师范学院铁娇数学洪发数学叶小环数学牟廉明二等奖B1102内江师范学院卓佳红数学朱坤全数学周菊华数学牟廉明二等奖B1393内蒙古民族大学吕小强机械设计制造及其自动化于帅超机械设计制造及其自动化王领机械设计制造及其自动化韩海山二等奖B1381攀枝花学院易铸土木工程杨晨土木工程张凯土木工程陈龙二等奖B72青岛大学陈剑电气于道林电气左杰电气赵维加二等奖B1071曲阜师范大学张明敏数学胡雁翔数学赵飞数学白玉真二等奖A98三峡大学陈旺核工肖子超电气王媛媛信计二等奖B649三峡大学李冰数学李福兴数学钟晓玲金融二等奖B1053三峡大学蒋博宇电自孙小凡地质王志恭输电二等奖B1054三峡大学覃伯谦机械褚燕武光科胡宇财管二等奖A116厦门大学李星雨物理与机电学院电子科学系曲哲信息科学与技术学院自动化系刘世尧经济学院统计系屈小波二等奖A117厦门大学肖瑶电子科学系蒋佳洋航空系王文迅计算机屈小波二等奖A472厦门大学吴艺红电气工程及其自动化刘瑞楠电气工程及其自动化燕燕电子工程系李钷二等奖B636厦门大学周冲成电自秦伟电自郑文坚电自张景瑞二等奖B638厦门大学王晶晶测控吴彩铠电自黄佳浩电自郑高峰二等奖B657厦门大学韩子奇机械康昌霖机械王青物理二等奖B1062厦门大学徐惠通信李灵至电子科学张飚软件刘恺之二等奖B1063厦门大学王诗宇通信蔡云武电子科学罗文彬通信刘恺之二等奖A424山东大学赵炳燚信息学院陶立物流学院孙长贞数学学院刘保东二等奖B1506山东大学刘礼彬软件工程宋林软件工程吴圣坤软件工程刘保东二等奖A50山东大学（威海）林阳软件工程郭昱程空间科学特色班张小莹电子信息科学与技术宋慧敏二等奖。
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。
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，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们允许数学中国网站()公布论文，以供网友之间学习交流，数学中国网站以非商业目的的论文交流不需要提前取得我们的同意。
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数学建模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）。
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）日期： 2013 年 9 月 15 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研究的是估算当车道被占用时对城市道路的通行能力影响程度，并且通过本次研究分析为交通管理部门正确引导车辆行驶、审批占道施工、设计道路渠化方案、设置路边停车位和非港湾式公交车站等提供理论依据。
2013数学建模A题问题一解析共5页文档
2013数学建模A题问题一解析近年来，城市中交通事故频繁发生，车道被占用致使交通堵塞更是司空见惯，交通问题已成为困扰世界各大城市的主要社会热点问题。
本文对于2013数学建模中的问题一进行了详细的解答，记录并分析视频1发生事故至事故撤离期间事故所处横断面距离上游路口为120m时，不同时刻的堵塞车辆数，使用EXCEL处理统计数据，然后运用MATLAB拟合出在事故发生至事故撤离期间上述情形下的堵塞车辆数变化趋势图像，从而确定实际通行能力的变化趋势。
1 预备知识1.1 问题背景资料与条件由于城市道路具有交通流密度大、连续性强等特点，一条车道被占用，也可能降低路段所有车道的通行能力，即使时间短，也可能引起车辆排队，出现交通阻塞。
如处理不当，甚至出现区域性拥堵，影响城市车辆区域通行能力。
车道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（垂直于线路轴线的断面）通行能力在单位时间内降低的现象。
1.2 问题的重要性分析近年来，城市中交通事故频繁发生，车道被占用致使交通堵塞更是司空见惯，交通问题已成为困扰世界各大城市的主要社会问题之一。
正确估算车道被占用对城市道路通行能力的影响程度，将为交通部门正确引导车辆行驶、审批占道施工、设计道路渠化方案、设置路边停车位和设置非港湾式公交车站等提供理论依据。
2 问题一的基本建模与求解记录视频1在事故发生至事故撤离期间城市车辆在一定横断面、一定时间内的车辆堵塞数量，通过对记录数据进行理论统计与分析后，得出在事故所处横断面城市车辆的实际通行能力[1]，得出一定的变化过程。
表1 采用标准小汽车当量数计算车型折算系数及其车辆数表标准车当量数：M=■AiBi（i=1，2…）（1）2.1 视频1中采集数据周期1min时事故所处横断面车辆通过能力根据表1和公式（1），采集数据周期1min时，记录统计视频一中每一个数据周期事故所处横断面距离上游路口为120m的标准堵塞车辆数，然后运用Excel统计整理数据得表2。
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。
2013年全国大学生数模A题资料
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。
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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）：参赛队员(打印并签名) ：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：（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。
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）日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（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以城市主干道路发生的交通事故为背景，通过对实际情况的分析，应用车流波动理论，建立了线性跟车的微分方程模型。
通过对模型的求解与结果的分析，旨在为管理部门制定应急疏散策略提供相应的理论依据。
对于问题1，类比于概率论与数理统计中的分布函数与概率密度函数的关系。
2013第七届“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛获奖论文
锅炉的优化运行问题摘要本文根据锅炉运行原理及其运行参数，通过对各项热损失的分析，找出引起热损失的原因，研究减少损失的措施，提出锅炉的优化运行方法，来提高锅炉效率，降低发电成本。
对于问题一：过量空气系数直接影响排烟热损失2q 、化学不（或可燃气体未）完全燃烧热损失3q 、机械（或固体）不完全燃烧热损失4q ，那么锅炉运行最佳空气系数就是234q q q ++的最低点对应的横坐标值。
利用参数信息，采取回归模型计算出fh C 与过量空气系数α的关系式，再建立数学模型求出2q 、3q 、4q 与α的关系式，绘出234q q q ++与过量空气系数的关系图（见图2），再通过图像得到最佳空气系数 1.25m α=。
对于问题二：采用反平衡计算锅炉效率，通过参数信息求出5q 和6q ，结合问题一，根据公式234561gl q q q q q η=-++++（）,建立锅炉效率与过量空气系数的关系式 2.24011(0.0532)100fh gl fhC C ηα⨯=-+-，画出锅炉效率与α的函数关系图像（见图3），由图分析出锅炉的效率gl η与过量空气系数α的关系，当达到最佳过量空气系数点时，锅炉的效率最高，然后随着过量空气系数的增加，锅炉效率会递减。
对于问题三：由问题二得到的2q 、3q 、4q 、5q 、6q 关系式，分析可知影响锅炉效率的主要因素是排烟温度、飞灰含碳量、烟气含氧量及煤质，其中排烟温度对2q 和6q 影响较大，飞灰含碳量与过量空气系数关系显著。
对于问题四：锅炉优化运行是指输入锅炉机组燃料的热量被最大有效利用，使得锅炉各项热损失达到最小。
通过对各项热损失的分析，找出引起热损失的原因主要有排烟温度、烟气含氧量和煤质，找出降低2q 、3q 、4q 、5q 、6q 的措施，结合电厂锅炉实际运行情况，通过加强煤质管理、煤炉的燃烧调整、及时调整燃料量和煤量3种优化方法，提高锅炉效率，降低发电成本。
关键词：锅炉优化运行 锅炉效率 过量空气系数 飞灰含碳量 热损失一． 问题重述锅炉是火力发电厂的关键设备之一，其效率直接影响电厂的经济性。
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本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==电工杯数学建模篇一：电工杯数学建模大赛真题B题：锅炉的优化运行问题锅炉是火力发电厂的关键设备之一，其效率直接影响电厂的经济性。
在现代电站中，反映锅炉运行状况好坏的主要性能指标是锅炉效率。
按照中华人民共和国国家标准的电站性能试验规程（GB PTC），电厂锅炉采用反平衡计算锅炉效率，即：?gl?q1?式中qi?Q1，％（1） ?100?100－（q2?q3?q4?q5?q6）QrQi?100（i?1,2,?,6）分别表示有效利用热q1、排烟热损失q2、化学不Qr（或可燃气体未）完全燃烧热损失q3、机械（或固体）不完全燃烧热损失q4、散热损失q5和灰渣物理热损失q6。
促进锅炉节能降耗的重要手段之一是对锅炉机组热力系统进行在线监测与分析，进而优化其运行参数。
锅炉的运行是一个涉及化学反应、传热传质的复杂过程，影响参数众多，主要包括煤质参数、运行参数、设备状况和运行环境等。
目前，在国内常常利用在线监测数据进行偏差（或耗差）分析，来提高锅炉运行的经济性。
但由于无法进行煤质和灰渣含碳量的在线分析，现在还做不到锅炉效率的在线监测，这给锅炉的运行优化带来很大困难。
在锅炉的实际运行中，为使燃料燃尽，实际供给的空气量总是要大于理论空气量，超过的部分称为过量空气量，过量空气系数是指实际空气量Vk与理论空气量V0之比。
过量空气系数直接影响排烟热损失q2、化学不（或可燃气体未）完全燃烧热损失q3、机械（或固体）不完全燃烧热损失q4（如图1）。
可见，当炉膛出口过量空气系数?l??增加时，q2?q3?q4先减少后增加，有一个最小值，与此最小值对应的空气系数称为最佳过量空气系数。
以300MW锅炉为例进行分析（锅炉参数见附录1）。
由于过量空气系数对化学不完全燃烧热损失影响较小，故可视为常数处理。
电工杯数学建模优秀论文==
电工杯数学建模优秀论文==————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：电工杯数学建模优秀论文锅炉的优化运行摘要针对优化锅炉运行，提高锅炉效率的要求，文章深入分析研究了各因素之间的关系，并通过公式具体讨论了锅炉运行参数对锅炉效率的影响。
C与过量空气系数的数据，采用最小二乘对于问题1，我们根据炉膛口飞灰含量fh法拟合函数图像，从而得到二者的关系，再通过求函数在给定区间最小值得出最佳过量空气系数 =1.3828。
对于问题2，因无法直接确定锅炉效率与过量空气系数的关系，因此找出联系二者的中间量，即各部分热损失，由此将二者关联起来，得到关系式。
对于问题3，利用控制变量模型分析过热蒸汽压力、过热蒸汽温度等运行参数对锅炉效率的影响。
针对论文的实际情况，对论文的优缺点做了评价，文章最后还给出了其他的改进方向，以用于指导实际应用。
关键词：过量空气系数；最小二乘法；锅炉效率；运行参数；控制变量1．问题的重述众所周知，火力发电厂中锅炉是关键设备之一，锅炉效率的高低对于电厂的经济有着极其重要的影响。
因此，提高锅炉效率一直是人们追求的目标。
锅炉效率与其各项热能损失密切相关，其中包括排烟损失、化学不完全燃烧热损失、机械不完全燃烧热损失等部分，而这些损失又受诸如过量空气系数等因素的影响。
本题中给出采用反平衡计算效率的公式：)(1001006543211q q q q q Q Q q rgl ++++-=⨯==η 又给出)6,,2,1(⋅⋅⋅=i q i 所代表的各项损失类型，过量空气系数α的定义，锅炉的运行参数和符号表示（详见附录1），以及α与炉膛出口飞灰含碳量fh C 的数据表：实验得到炉膛口飞灰含碳量fh C 与过量空气系数数据α1.1 1.15 1.2 1.25 1.3 1.35 1.4 1.45 1.5 fh C /%5.905.104.754.64.554.504.454.434.50要求根据所给的数据和量值研究与优化锅炉效率有关的问题，并通过具体分析说明各参数对其的影响，由此给出锅炉的优化运行方法。
2013年电工杯全国大学生电工数学建模竞赛
2013年中国电机工程学会杯全国大学生电工数学建模竞赛获奖名单一等奖：A362安徽财经大学王姚金融学胡红飒国际经济与贸易汪瑶会计学朱家明一等奖A746大连大学樊桂兰化学常培建管童瑶建管刚家泰一等奖B1440大连理工大学罗宁奇软件工程王晗软件工程崔亚楠软件工程一等奖A301东北电力大学苗硕核电吴文克核电高震核电一等奖A325东北电力大学程苹数学张亚超数学宋余来信计一等奖A328东北电力大学都键数学常晓东电自叶盛电自一等奖A330东北电力大学方彬彬信计林锌信计曹宁电自一等奖A272福建工程学院王雅陌给水排水廖薇给水排水林锴给水排水李林一等奖B693广东石油化工学院卓宝毓电自林继良电自郭广韬测控陶鲜花一等奖A25广州大学范智杰数学陈史超数学江远彬信计钟育彬一等奖B683哈尔滨理工大学延健磊车辆工程黄琳华电科张辉电科陈东彦一等奖B2海南大学裴超通信工程陈丽霞电气工程及其自动化李小璐信息安全王浩华一等奖A159河海大学徐香菊电气张涵电气孙卫娟电气卫志农一等奖A294华北电力大学任艺创新电王媛创新电王宇创新电雍雪林一等奖A567华北电力大学（保定）李康平电力实验汪洋电气化曹文斌电力实验史会峰一等奖A717华北电力大学（保定）张正昌信息林荧电气化赵炜信息刘敬刚一等奖A718华北电力大学（保定）余泽远信息邱智韬信息陈晓琳电气化一等奖B1203华北电力大学（保定）洪冬欢电力实周丽娟自动实曹大卫电气化马新顺一等奖B1210华北电力大学（保定）贾孟硕电自崔泽宇电自陈嘉敏电自一等奖B1214华北电力大学（保定）张和泉网络赵珈靓测控祁俊雄自动化一等奖B1479华北电力大学（保定）尹恒阳农电常欢计科甄自竞电力实史会峰一等奖B41华北电力大学（北京）李晨星自动化杜欢自动化孙熙自动化谷云东一等奖B76华中农业大学鲍晨生物工程董成壮机械设计制造及其自动化白轩晔环境科学李治一等奖A444吉林大学李广力计算机科学与技术翟俊英计算机科学与技术李涵计算机科学与技术刘桂霞一等奖A476济南大学苏烨数学张良超计算孙桤计算许振宇一等奖A517暨南大学郑延包装工程邓蔓菁包装工程黎皓婷金融工程张元标一等奖A518暨南大学张震金融工程诸谌玥金融工程蒙思婧金融工程张元标一等奖B310暨南大学张津宁应用化学吴楚然统计学（精算学方向）陈晓明投资经济一等奖B312暨南大学许德省信息管理与信息系统沈礼锋信息与计算科学吴国秋信息与计算科学樊锁海一等奖B313暨南大学李炜统计精算王志成统计徐培秋统计罗世庄一等奖A303南昌大学李超红电力系统张羽中会计朱巧思高分子廖川荣一等奖A706南昌大学田朋云机械设计及其自动化薛云涛电力系统及其自动化胡江鹭计算机科学与技术陈涛一等奖B19南昌大学刘宽工业工程廖晓娅工业工程张薇金融一等奖A63南京航空航天大学臧思聪软件工程李言青热能与动力工程蔡雅薇计算机科学与技术一等奖A126南京农业大学刘加朋机制林倩闽自动江天天电气唐中良一等奖B1000内江师范学院张恒数学魏柏婷数学吴景平数学尹福成一等奖A51三峡大学华成普水利水电曾志强水利水电王磊水利水电指导教师组一等奖B11厦门大学姚宇琪通信工程钟璨夷物理机电邱少勇物理机电吴云峰一等奖B637厦门大学张成炜电自谢艺森电自张曌宇电自李钷一等奖B534山东理工大学董星星电科朱睿经创孙玉君经创数模指导组一等奖B559山东理工大学杨允新电信孙佳璐交工刘倩电气数模指导组一等奖B1676山东理工大学梁帅帅热能朱继贞热能王鑫数本数模指导组一等奖A629四川大学陈博电气工程李璐数学经济创新班郭凯迪数学经济创新班黄丽一等奖B875四川农业大学张怡信科安明梅信科朱友平信科指导组一等奖B1458四川师范大学成都学院蒋蜜物联网任艳荣软件技术翟红波电信产品杨新一等奖A78天津大学崔淼电气周晓敏电气李帆电气吕良福一等奖B1022温州大学王帅峰通信郑成圩数学李赛赛统计数模组一等奖A215武汉大学杨文涛电气工程与自动化瞿合祚电气工程与自动化刘立帅电气工程与自动化文康珍一等奖B406武汉大学夏方舟电气刘思逸电气傅佳伟电气文康珍一等奖B407武汉大学吴亦贝电自伍云健电自蔡志鹏电自文康珍一等奖B529武汉大学张瑞倩遥感黄松电科张智宇光科一等奖B790武汉大学王梓梅文星陈剑胡钋一等奖B799武汉大学周红电自邱振宇计机贾力华计机张志毅一等奖A758西安理工大学徐茂峻电气李建伟微电子学雷阳电气段建东一等奖B299西安理工大学董磊测控技术与仪器杨佩电气秦文材料物理段建东一等奖A96西北工业大学罗焜飞行器设计与工程张孝南飞行器设计与工程贾明峰飞行器设计与工程蔡力一等奖B27西北工业大学刘洋电子信息工程张楚文通信工程刘冲电子科学与技术于美一等奖B641西北工业大学魏宇豪逄嘉振虞天晔吕全义一等奖B1683西北工业大学姜清华电子信息工程侯靖勇计算机科学与技术高岩电子信息工程于美一等奖B1309西藏大学南子文通信工程李萌资源勘查王羽翔通信工程建模指导组一等奖A601西华大学陈志超电气工程与自动化赵茂林电气工程与自动化周彬建筑环境与设备工程李克骏一等奖A417西南交通大学彭顺车辆吴旭辉电气常文龙测控建模指导组一等奖B717西南交通大学张煜电气陈俊卿电气林进细电气梁涛一等奖B723西南交通大学袁帅交运秦国阳交运郑才望遥感数模教练组一等奖B727西南交通大学景帅车辆工程李丹遥感周廷枢信安数模教练组一等奖B730西南交通大学刘红星交运黄志远交运张玉祎交运数模教练组一等奖B1325西南交通大学峨眉校区匡川道路朱露会计毛可道路数模组一等奖B1327西南交通大学峨眉校区吴友发铁道运输景艳红城轨运营陈志强铁路工程数模组一等奖B1329西南交通大学峨眉校区杜磊土木叶鹏铁道车辆汪鑫土木数模组一等奖B698西南交通大学希望学院任振东土木谭锦凌机械李金贵土木数模教练组一等奖B699西南交通大学希望学院曾凯琦城市轨道交通运营管理曾灵芝城市轨道交通运营管理胡启平城市轨道交通运营管理数模教练组一等奖A644湘潭大学徐乐微电子学林宁微电子学陈友消材料科学与工程刘红良一等奖A166浙江师范大学谢侃娜数信学院数学陈玥数信学院数学林嘉倩数信学院物理沈炎峰一等奖A169浙江师范大学倪诗婷初阳理科许婷婷数信学院数学许灵嘉初阳理科一等奖B643浙江师范大学高佳琪数学慎羡数学高晨莹数学一等奖B1中国计量学院李克秋寅数学钱文杰信算傅鑫亮热能数模组一等奖B3中国计量学院朱茜光电信息工程夏凯莉电子信息工程戴圣炎产品质量工程王义康一等奖B978中国计量学院戚嘉伟工试吴奔晖电科岳小洋热能数模指导组一等奖B984中国计量学院陈静数学王伟凯数学桂兆能动数模指导组一等奖A153中南大学郑孝雷自动化段苇萌信息与计算科学朱江涛电气工程及其自动化张佃中一等奖二等奖：A261安徽财经大学姚曈彤统计薛舒芃建环赵趯经管实验二等奖A358安徽财经大学袁潇统计孙晗国贸吴嘉数学二等奖A428安徽财经大学朱筱琪信息与计算科学司捷统计姜聪金融二等奖B21安徽财经大学胡金明数学楼靓统计刘莉统计蔡晓微二等奖B22安徽财经大学宋国崇数学刘岩数学孙家敏统计二等奖B411安徽财经大学方琴统计冯欢信计张雷数学朱家明二等奖B413安徽财经大学王丹青税务李明康金融陈鹏飞经济杨桂元二等奖B421安徽财经大学池海波信计占咪信计何逸信计二等奖B427安徽财经大学王雨婷金融袁澍蕾会计商玉萍统计二等奖B437安徽财经大学刘利数学程昊数学周金锁数学朱家明二等奖A119安徽电气工程职业技术学院武琦电气自动化杨田田供应电技术杨浩供应电技术盛茂林二等奖A65安徽工程大学孙书省数学与应用数学范佳健统计学薛国强软件工程邓寿年二等奖B865安徽工程大学吴文俊数学王春子统计李瑞自动化周金明二等奖A453安庆师范学院宋帝数学与应用数学蒋洁计算机科学与技术工科陈春计算机科学与技术工科建模指导组二等奖B490安庆师范学院程一元数学张红信计江浩通信工程建模指导组二等奖B501安庆师范学院张涛通信工程王亚奇通信工程章玥信管建模指导组二等奖B506安庆师范学院李晶晶信管曾凡辉计算机卓越万越洋微电子二等奖A8北京交通大学周含笑交通运输孙子涵交通运输廖若桦交通运输王兵团二等奖A9北京交通大学赵嘉敏信科吴则恺信科乔梁信科王兵团二等奖A11北京交通大学绮琦自动化冯龙涛自动化杨欣自动化王兵团二等奖A157北京交通大学张洪冬机械工程及自动化徐文杰机械工程及自动化高贵利通信工程何涛二等奖A161北京交通大学殷召凯电气王通自动化卞松寒信科王兵团二等奖A364北京理工大学李东轩自动化李金库自动化任怡娜电气工程与自动化金海二等奖A547北京理工大学金颜必佳物联网工程乔冠鑫通信工程黄立楠通信工程程杞元二等奖B1029北京理工大学梁艺宝信息冯琳实验班金潇实验班二等奖B1110北京理工大学覃子俊地面武器机动工程郑晟地面武器机动工程林博地面武器机动工程二等奖A630北京理工大学珠海学院曾少娜统计学梁进华机械工程及自动化陈洁柳统计学周传喜二等奖A743大连大学师建鹏机英赵志伟化工潘翠云应物谭欣欣二等奖A747大连大学陈楚璇化学工程与工艺唐志华机械设计制造及其自动化裴雪华工程管理刚家泰二等奖B1249大连大学梁倩中药李彬监管梁贤机英刚家泰二等奖A443德州学院张辉数学与应用数学许小静数学与应用数学孙亚南数学与应用数学许晶二等奖A446德州学院褚盼盼数学与应用数学田美美数学与应用数学孟书宇数学与应用数学许晶二等奖A447德州学院李秀秀信息与计算科学张承玺信息与计算科学林平燕数学与应用数学高秀莲二等奖A448德州学院林振军制造自动化与测控技术刘姗姗信息与计算科学李倩信息与计算科学高秀莲二等奖A451德州学院吴明强统计学张维路机械设计制造及其自动化杨晓敏信息与计算科学尹秀玲二等奖B480德州学院李蒙洁数学潘静数学吕英数学王金婵二等奖B605德州学院汪勋化工与工艺刘丽丽信计张玉青生物系统工程李娜二等奖B606德州学院李敬数学杨元龙数学刘永旺信计赵琳琳二等奖B607德州学院王艳丽数学刘萍数学李德峰数学赵琳琳二等奖A542电子科技大学成都学院孙江涛云计算姚然计算机JAVA王豪微电电科数模组二等奖B1103电子科技大学成都学院孙浩通信肖杰夫通信张楠信计数模组二等奖A324东北电力大学王凯信计肖融信计杨熠信计二等奖A333东北电力大学任雪征电自卓越段刚强信计常鹤平电自二等奖A343东北电力大学隋欣电自贺山电自曹少珂电自二等奖A344东北电力大学张弛自动卓越李峰自动卓越孙光泽自动冯玉昌二等奖B208东北电力大学田胜景数学王吉腾数学孟德嘉数学二等奖B213东北电力大学刘东源电自兰天电自胡文韬电自二等奖B226东北电力大学郑艳强电自周博文电自王瑞哲电自郝静二等奖A77佛山科学技术学院洪锐敏光信息科学与技术李思翔电气工程与自动化王广东机械设计制造及其自动化戎海武二等奖B597广东白云学院谢廷凯计科林东楚会计谢林廷计科陈振宇二等奖B601广东白云学院蓝健伟国贸李伟贤计算机杜佛孝财管向毅二等奖B1031广东白云学院刘财源工管林菁国际贸易林燕欣财管彭雨明二等奖A100广东财经大学文晓云经济统计学黄伟涛国际金融学陈盛数学与应用数学陈光辉二等奖B1072广东财经大学谢树楷金融李作桥金融王行志软件胡桂武二等奖B357广东石油化工学院魏焕政电气工程及自动化刘星电气工程及其自动化连洲电气工程及其自动化廖思泉二等奖B697广东石油化工学院王发令电自邓志强油气储运工程潘威油气储运工程梁明二等奖B1235广西机电职业技术学院林世杰仪器严盛煜仪器韦小明仪器数模组二等奖A22广州大学黎韬数学与应用数学唐国君交通工程黄东亮信息与计算科学黄展荣二等奖A23广州大学冯济宏应用数学黄健林应用数学贾建业信息与计算科学钟育彬二等奖A24广州大学吕子锋数学与应用数学黄兹檀信息与计算科学张游数学与应用数学钟育彬二等奖B921广州大学简振宇信安梁嘉华信计聂坤信计秦剑二等奖B922广州大学陈俊基土木方圳东数学李富成数学黎锦成二等奖B923广州大学陈永亮电信杨康信计龙灿强数学杨洁霞二等奖B924广州大学杜奕金融数学梁景辉信安程煜鹏物理钟育彬二等奖B925广州大学何景明机设黄文君电信张翾信计黎锦成二等奖B926广州大学陈新宇交通陈志辉信计伍凯麟数学钟育彬二等奖B1574广州大学华软软件学院余小勇网络工程李楚澄网络工程陈佳铭国贸蒋春玲二等奖B1441贵州师范大学蒋勇电气自动化石兴海电气自动化韦宗胜电气自动化邢丹花二等奖B956哈尔滨工程大学李天宇渠畅贾子宣朱磊二等奖B1057哈尔滨工程大学（威海）刘云虎数学李学彬数学二等奖B1058哈尔滨工程大学（威海）邓锐通信王元超数学栾晓佳信计曲荣宁二等奖B681哈尔滨理工大学赵晓安全工程张秉健安全工程王晓俊安全工程数学建模组二等奖B682哈尔滨理工大学罗传政土木王翠林热能仇梦乔传感网李冬梅二等奖A267海南大学李俊成金融学罗加兴通信工程谢园金融学王浩华二等奖B4海南大学张舒数学刘璇通信工程任彦冰信息安全王浩华二等奖B29海南大学吴清若机械电子工程王祯机械电子工程王驭陌机械电子工程二等奖B1076海南大学张珺涵车辆工程易杰车辆工程孙清信计王浩华二等奖B1078海南大学王碧军统计谢婉芸信科吴鹏信科教师组二等奖B1582韩山师范大学李舜月数学与应用数学陈燕君数学与应用数学刘军广信息与计算科学肖刚二等奖A158河海大学林子杰电气工程及其自动化陆潇电气工程及其自动化陈晨电气工程及其自动化二等奖A569河南理工大学余建芮光电李承炜自动化汪欢欢电气张涛二等奖A769河南理工大学高杰电气魏向向电气侯雅晓电气王晓卫二等奖B1498河南理工大学丁敬成数学康清宇信息与计算科学陈楠计算机数模指导组二等奖B1502河南理工大学王义晶数学卫召矿加杨耀宾信管许顺维二等奖B1488河南师大陈萍计算机科学与技术雍茹莉计算机科学与技术石纾聿计算机科学与技术赵永进二等奖B1587湖北民族学院兰林娜信息与计算科学赵鹏辉信息与计算科学肖琳枫信息与计算科学方壮二等奖A775湖南大学何飞颖金融黄舒婷金融王淑燕金融罗汉二等奖B614湖南工学院赵小宇通信乐冰自动卓越李龙机设周斌二等奖B633湖南工学院周鸿鹏自动卓越张文豪自动卓越杨亦业自动卓越王胜二等奖A32华北电力大学孙鹏创新电段贺材料张瑜创新电二等奖A566华北电力大学（保定）杨智伟电力实验孟天骄电力实验顼佳宇电气化慈铁军二等奖A568华北电力大学（保定）张祎慧农电赵元隆工程造价彭伟松工程造价二等奖A577华北电力大学（保定）王琛电气工程及其自动化李力行电气工程及其自动化彭柳电气工程及其自动化二等奖A583华北电力大学（保定）陈垒电气化尹唱电气化王康成自动化史会峰二等奖A588华北电力大学（保定）周雁南电气化戴岸珏电气化王茜自动实验刘敬刚二等奖A589华北电力大学（保定）钟平电气化马玉龙电气化顾君苹集控吴晓坤二等奖A704华北电力大学（保定）俞飞杨电气化胡香电气化陈章妍电气化郝育黔二等奖A712华北电力大学（保定）周晨电气化祝凯电气化庄颖涛机械马新顺二等奖A719华北电力大学（保定）周奥军信息毛宇晗电力张超炜动力史会峰二等奖B1211华北电力大学（保定）殷加玞电力实董文凯电力实靳伟佳电力梁海峰二等奖B1212华北电力大学（保定）曹澄沙电气化李博信息刘畅电气化二等奖B1447华北电力大学（保定）郑悦电气杨硕环工雷雨应化二等奖B1449华北电力大学（保定）孙聪电气化曹昕电气化王资博电气化史会峰二等奖B1451华北电力大学（保定）张晓伟自动化徐楠自动化王卫宁自动化刘敬刚二等奖B1452华北电力大学（保定）张达机械苏浩电气化廉涛机械二等奖B1463华北电力大学（保定）姜宇轩电力闫书畅电气化陆帅自动实史会峰二等奖B1478华北电力大学（保定）邓睿电力实汤潘信息臧晓玲信息华回春二等奖A31华北电力大学（北京）苏国赟电气丰江波电气张栗楠电气潘志二等奖A82华北电力大学（北京）蔡博电气周正电气牛淑娅电气雍雪林二等奖A111华北电力大学（北京）郑雄实践电孙健电气秦瀛电气何凤霞二等奖B7华北电力大学（北京）陶思捷通信工程刘轶伦通信工程田镜石电气朱勇华二等奖B20华北电力大学（北京）方靖经济郝永康电气工程及其自动化二等奖B307华北电力大学（北京）辛文韬机械黄木和机械蔡黎实践动潘志二等奖B655华北电力大学（北京）王京琦电自王子炎电自李瀛澜电自潘志二等奖B936华北电力大学（北京）杨宏宇实践动肖龙实践动张润峰电气雍雪林二等奖B1044华北电力大学（北京）田雪枫自动潘晶创新自李先锋电管谷云东二等奖B1056华北电力大学（北京）张效宁创新自米桐创新自胡赟昀创新自二等奖A135华南理工大学陈树波工业工程崔翔杰信息工程林跃龙电信联合班丁为建二等奖B10华南理工大学许志恒电气工程及其自动化吕耀棠电气工程及其自动化赵琦电气工程及其自动化二等奖A477济南大学彭向亮信息与计算科学邹莉数学与应用数学张久霜数学与应用数学王宣欣二等奖A481济南大学奚婷婷金融数学王鹏元金融数学赵文雪金融数学许振宇二等奖A501济南大学王志强计算李忠娜显示乔佳电传许振宇二等奖B828济南大学秦西宁机械张爱萍电气传动常跃进电气传动吴鸿华二等奖B833济南大学孙斌材料梅全静材料闫燕材料邱保健二等奖A519暨南大学黄华栋金融学高秋丽金融学潘星宇电气工程及其自动化张元标二等奖A520暨南大学洪希柠金融工程郑倩怡金融工程张美慧信息安全张元标二等奖A521暨南大学王韵陶电气工程及其自动化郑卓祺电气工程及其自动化陈柏灿电子信息科学与技术张元标二等奖A523暨南大学刘博商学院金融工程符雅豪商学院金融工程陈巧琳商学院金融工程张元标二等奖A524暨南大学骆可桂工商管理曾祥辉物联网叶锦物联网张元标二等奖B311暨南大学蔡远飞统计学（精算学）李凤统计学姚曼虹光电信息工程胡代强二等奖B314暨南大学林楠电子信息工程陈晴琳信息与计算科学李文桦信息与计算科学张传林二等奖B315暨南大学闫自超信息与计算科学李瑞信息与计算科学张镇桂信息与计算科学樊锁海二等奖B1162暨南大学黄炎坤软件陈均瑞电自曾繁锋金融张元标二等奖B1163暨南大学林祎财管许桂森电科吴俊塔电科张元标二等奖B1164暨南大学陈敏慧物联网工程黄子安电自郑建宇翻译张元标二等奖B1165暨南大学曾亮电科何勇标自动化刘宏达自动化张元标二等奖B1166暨南大学聂禾软件龙彦熹电自段文涛包装工程张元标二等奖B1167暨南大学林醇包装工程杜臻金融工程梁锡镇包装工程张元标二等奖B1168暨南大学樊络明金融刘永梁财管徐序跋信息安全张元标二等奖A282江西财经大学齐郝捷经济学建模指导组二等奖B1244江西应用技术职业学院陈文彬资源刘传鸿软件唐美慧造价凌巍炜二等奖B1245江西应用技术职业学院张治忠机自曾恒建工龙以红网络李繁春二等奖B1247江西应用技术职业学院赖辉机自谢非机自李慧珍水工凌巍炜二等奖B1248江西应用技术职业学院郑肯建工钟天来机自郑燕芳工分凌巍炜二等奖B14江西渝州科技职业学院郭世雄光伏发电技术孙海岗光伏发电技术廖永洋光伏发电技术邓昌瑞二等奖B515空军勤务学院邵化成航空兵场站指挥李东东航空兵场站指挥陶鑫火航空兵场站指挥朱琳二等奖B1157临沂大学林一飞数学王倩数学万法伟数学陈向勇二等奖B1160临沂大学高印鹏数学陆瑞娟数学杨成红数学刘建华二等奖B1161临沂大学吴迪数学乔运成数学王晓楠数学刘伟二等奖A302南昌大学黄芽保会计学刘路平电力系统王子辉自动化廖川荣二等奖A97南京航空航天大学吴昊信息工程张婧雯空间科学与技术王嘉信息安全文杰二等奖A127南京农业大学杨勇哲自动杨永红自动刘毅自动二等奖A125南京农业大学浦口校区尚海信息李方方物流徐悦物流唐中良二等奖A534内江师范学院李倩数信王佩数信张红霞数信张莉二等奖A540内江师范学院罗开宝数学与应用数学陈琳数学与应用数学罗仕明数学与应用数学牟廉明二等奖B999内江师范学院周明数学唐兰数学吕绍华数学尹福成二等奖B1101内江师范学院铁娇数学洪发数学叶小环数学牟廉明二等奖B1102内江师范学院卓佳红数学朱坤全数学周菊华数学牟廉明二等奖B1393内蒙古民族大学吕小强机械设计制造及其自动化于帅超机械设计制造及其自动化王领机械设计制造及其自动化韩海山二等奖B1381攀枝花学院易铸土木工程杨晨土木工程张凯土木工程陈龙二等奖B72青岛大学陈剑电气于道林电气左杰电气赵维加二等奖B1071曲阜师范大学张明敏数学胡雁翔数学赵飞数学白玉真二等奖A98三峡大学陈旺核工肖子超电气王媛媛信计二等奖B649三峡大学李冰数学李福兴数学钟晓玲金融二等奖B1053三峡大学蒋博宇电自孙小凡地质王志恭输电二等奖B1054三峡大学覃伯谦机械褚燕武光科胡宇财管二等奖A116厦门大学李星雨物理与机电学院电子科学系曲哲信息科学与技术学院自动化系刘世尧经济学院统计系屈小波二等奖A117厦门大学肖瑶电子科学系蒋佳洋航空系王文迅计算机屈小波二等奖A472厦门大学吴艺红电气工程及其自动化刘瑞楠电气工程及其自动化燕燕电子工程系李钷二等奖B636厦门大学周冲成电自秦伟电自郑文坚电自张景瑞二等奖B638厦门大学王晶晶测控吴彩铠电自黄佳浩电自郑高峰二等奖B657厦门大学韩子奇机械康昌霖机械王青物理二等奖B1062厦门大学徐惠通信李灵至电子科学张飚软件刘恺之二等奖B1063厦门大学王诗宇通信蔡云武电子科学罗文彬通信刘恺之二等奖A424山东大学赵炳燚信息学院陶立物流学院孙长贞数学学院刘保东二等奖B1506山东大学刘礼彬软件工程宋林软件工程吴圣坤软件工程刘保东二等奖A50山东大学（威海）林阳软件工程郭昱程空间科学特色班张小莹电子信息科学与技术宋慧。
2013年建模大赛A题国二获奖论文
（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
电工杯A题国家二等奖电力系统短期负荷预测
报名序号：1254论文标题：电力体系短期负荷猜测指点教师：参赛黉舍：证书邮寄地址.邮编.收件人：报名序号：电力体系短期负荷猜测摘要进步负荷猜测进度是包管电力体系优化决议计划科学性的重要手腕.根据已有电力负荷数据及气候身分数据,文章重要树立了4个模子来解决关于短期负荷猜测方面的问题.针对问题一,树立日最高负荷量模子.日最低负荷量模子.日峰谷差模子.日平均负荷量模子以及日负荷率模子.应用Excel软件可将两地区014年各个负荷量的统计值求出（详见附件1）,个中地区二2014年1月1日的日最高负荷量.日最低负荷量.日峰谷差.日平均负荷量以及日负荷率分离为...和.经由过程不雅察两地2014年负荷数据变更曲线图,斟酌数据的摇动性等身分可得出地区二更精确的猜测成果的结论.针对问题二,构建多元线性回归模子,应用SPSS 软件对日最高负荷.日最低负荷.日平均负荷与各气候身分进行回归剖析.经由过程不雅察尺度化残差图（详见图4）,认为没有趋向性,回归模子有用.用同样的办法可得出两地区各个因变量的回归方程（详见表5）.对多元线性方程做回归误差剖析,认为将不重要的气候身分剔除可减小误差.应用慢慢回归法可进行更合理的回归剖析,得出优先推举平均温度来进步负荷猜测精度.针对问题三,构建ARIMA 猜测模子,对数据进行预处理,取每年春季的负荷量作为参照数据,清除了季候成分的影响.经由过程自相干方面的剖析,肯定模子为ARIMA （1,1,1）,应用SPSS 软件可得出所需的猜测成果.例如地区一在时光点T0000的负荷量猜测模子为10.9280.999t t t x x ε-=+-.模子拟合的可决系数都在以上,解释猜测成果精度比较高.针对问题四,构建基于BP 神经收集算法的多元非线性体系模子,肯定模子为12345(,,,,)y ANN x x x x x =,应用Matlab 编程可练习出响应的神经收集构造,得出猜测成果.经由过程参照数据.模子道理这两个方面,论证了计及气候身分影响的负荷猜测成果的精度得到了改良这一结论.针对问题五,提取两地区日负荷率作为待处理数据,分离对两地区日负荷率进行正态拟合.T 散布拟合.Logistic 拟合,做出拟合曲线并对各个拟合进行拟合曲线广义似然比磨练.得出地区二的数据比地区一的数据更有纪律的结论.症结词：短期负荷猜测;多元线性回归;ARIMA 猜测模子;BP 神经收集;拟合1．问题的重述短期负荷猜测是电力体系运行与剖析的基本,对机组组合.经济调剂.安然校核等具有重要意义.进步负荷猜测精度,是包管电力体系优化决议计划科学性的重要手腕.现代电力体系中,构成电力负荷的用电器种类繁多,空调等受气候前提影响的负荷占比中断增高,气候身分（温度.湿度.降雨量等）对电力体系负荷的影响愈显凸起.斟酌气候身分成为调剂中间进一步改良负荷猜测精度的重要手腕之一.已知地区1.地区2从2009年1月1日至2015年1月10日的电力负荷数据（每15 min一个采样点,每日96点,量纲为MW）以及2012年1月1日至2015年1月17日的气候身分数据（日最高温度.日最低温度.日平均温度.日相对湿度以及日降雨量）.具体请求如下：1.请剖析两个地区2014年1月1日一2014年12月31日的负荷数据,统计各地区全年的日最高负荷.日最低负荷.日峰谷差.日负荷率指标的散布情形,并绘制两地区2014年全年的负荷中断曲线;结合上述成果,剖析两地区负荷变更的重要差别;初步预判哪个地区的负荷可以获得更精确的猜测成果,解释你的来由.2.根据2012年1月1日至2014年12月31日的数据,分离对日最高负荷.日最低负荷.日平均负荷与各气候身分的关系进行回归剖析,剖析回归误差;假如要用气候身分来进步负荷猜测精度,在诸气候身分中,你优先推举哪个（或哪几个）？扼要解释来由.3.请根据已知负荷数据,构建猜测办法,对两个地区2015年1月11日至17日共7天的电力负荷进行猜测（距离15min）,给出负荷猜测结;在不知道现实负荷数据的前提下,你对猜测成果的精确度有何揣摸,请解释来由.4.假如已获得2015年1月11日至17日的气候身分数据,你可否构建计及气候身分的负荷猜测办法,对两个地区2015年1月11日至17日共7天的电力负荷再次进行猜测（距离15min）,给出猜测成果;与原有的猜测成果比拟,你认为计及气候身分影响的负荷猜测成果精度得到改良了吗?有何证据？请解释来由.5.分解上述盘算成果,你若何评价两地区负荷纪律性的好坏?你还有什么证据可以佐证两地区负荷整体纪律性好坏的断定？2．问题的剖析2．1 对于问题一的剖析问题一请求剖析两个地区二014年的负荷量数据的一些统计量,全年的日最高负荷.日最低负荷.日峰谷差.日负荷率指标的散布情形.可以直接树立最大量最小量模子以及一些简略算数模子来解决,应用Excel软件可以很快求出答案.标题还请求绘制出两地区二014年全年的负荷数据变更曲线,可以应用Matlab的画图对象来绘制出想要的成果.最后对所得统计量以及两地区二014年全年的负荷数据变更曲线进行剖析,可以初步预判哪个地区的负荷可以获得更精确的猜测成果.2．2 对于问题二的剖析问题二请求对日最高负荷.日最低负荷与各气候身分的关系进行回归剖析,剖析回归误差,还请求用推举哪个（或哪几个）气候身分,来进步负荷猜测精度.可应用统计学常识分离对日最高负荷.日最低负荷与各气候身分的关系进行回归剖析,并经由过程回归剖析所得的一些统计学数据来进行回归误差剖析以及选出推举的气候身分.2．3 对于问题三的剖析该问题请求根据一致负荷数据,构建猜测办法,对两个地区二015年1月11日至17日共7天的电力负荷进行猜测.此问题没有说起气候身分对负荷的影响,解释请求我们经由过程负荷数据本身进行猜测,这是个时光序列猜测问题,可树立ARIMA模子就可猜测出指定7日的负荷量.2．4 对于问题四的剖析该问题请求构建计及气候身分的负荷猜测办法,并给出猜测成果.气候身分对负荷影响是很大的,我们可以测验测验构建人工建神经收集的模子,经由过程练习收集可以比较精确地找到各气候身分与负荷之间的关系,进而猜测出指定7日的负荷量.该问题还请求将经由过程气候身分猜测出的成果与问题3的猜测成果进行比较,可以从多个方面比较猜测成果的精度.2．5 对于问题五的剖析该问题请求对两地区负荷纪律性的好坏进行评价,既然是斟酌纪律性,我们可以将两地区的负荷数据进行正态拟合.Logistic拟合以及T散布拟合,比较两个地区负荷的拟合后果,就可以得出哪个地区的纪律性更好.3．模子的假设与符号解释3．1 模子的假设（1）假设2009年1月1日至2015年1月10日的电力负荷数据均为真实有用数据;（2）神经收集练习时代,“坏数据”带来的练习误差;不会使收集不克不及收敛到幻想误差.3．2 符号解释M隐层节点数F权值输入端衔接的神经节点数X第i个地区第j天第k个时刻所测量的负荷数据ijka第i个地区第j天的日最高负荷量ijb第i个地区第j天的日最低负荷量ijc第i个地区第j天的日峰谷差ijd第i个地区第j天的日平均负荷,ije第i个地区第j天的日负荷率ijY日最高负荷.日最低负荷.日平均负荷中的一种变量ANN非线性函数X最高温度1X最低温度2X平均温度3X相对湿度4X降雨量54．模子的预备4．1 回归剖析法基起源基本理回归剖析法是根据汗青数据的变更纪律和影响负荷变更的身分,查找自变量与因变量之间的相干关系及回归方程式,肯定模子参数,据此揣摸未来时刻的负荷值.回归剖析法的长处是盘算道理和构造情势简略,猜测速度快,外推机能好,对于汗青上没有消失的情形有较好的猜测.4．2 针对问题三对原始数据进行预处理在解决问题三的进程中,应用ARIMA猜测模子,起首应用SPSS软件将地区一的原始负荷数据导入,对时光点T0000构建如下的序列图.图1 数据处理前地区一T0000时光点序列图图中有明显的季候成分,是以须要做季候分化.标题请求猜测两个地区二015年1月11日至17日共7天的电力负荷,都属于春季.是以只需提取每年的前三个月的负荷数据作为输入的数据.分化后,序列图如下.图2数据处理后地区一T0000时光点序列图从上图可知,清除了季候成分.所做的猜测将会更精准,同时盘算的庞杂程度将会下降.4．3 BP神经收集基起源基本理概述4．3．1 BP神经收集基起源基本理BP收集模子处理信息的基起源基本理是：进修进程由旌旗灯号的正向传播和误差的反向传播两个进程构成.正向传播时,输入旌旗灯号经由过程中央层感化于输出层,经由非线形变换,产生输出旌旗灯号;若输出层的现实输出与期望输出不符,则转向误差的反向传播阶段.误差的反向传播是将输出误差以某种情势经由过程中央层向输入层逐层反转,并将误差分摊给各层的所有单元,从而获得各层的误差旌旗灯号作为修改各单元权值的根据.此进程周而复始,直到输出的误差降到可以接收的程度.此时经由练习的神经收集即能对相似样本的输入信息自行处理,进而输出误差最小的经由非线形转换的信息,然后可经由过程磨练神经收集的有用性.应用BP神经收集处理现实问题时分为两个步调即收集练习和收集应用.第一步收集练习采取有监视的进修,有监视的进修是指每一个练习样本都对应一个代表情形信息的教师旌旗灯号作为期望输出,练习时盘算现实输出与期望输出之间的误差,根据误差的大小和偏向重复调剂收集衔接权值,直到误差达到预订的精度为止.4．3．2 BP神经收集的构造BP神经收集是一种多层前馈收集,其神经元衔接权值的调剂规矩采取误差反传算法即BP算法.BP神经收集又是一个多层感知器,多层次感知器强调神经收集在构造上由输入层.隐含层.输出层等多层构成,BP收集则强调层间衔接权值经由过程误差反传算法进行调剂.BP 神经收集的特色是:收集由多层次构成,包含输入层.隐含层（单层或多层）和输出层;层与层之间全衔接,同层神经元之间无衔接;传递函数必须可微,经常应用的有Sifmoid 型的对数.正切函数或线性函数;采取误差反传算法进行进修,逐层向前修改收集衔接权值.BP 神经收集构造在设计时重要包含以下方面： （1）收集层数BP 神经收集至少包含一个输入层和一个输出层,可以包含一个或多个隐含层,所以收集层数的决议问题等于隐含层层数的决议问题.理论上己经证实,单个隐层可以经由过程恰当增长神经元节点数达到随意率性的非线性映射,是以大多半情形单隐层构造的神经收集足以知足需求.在样本较多的情形下,增长一个隐层可以有用减小收集范围.（2）输入层节点数输入层节点数取决于输入向量维数,具体可根据现实问题和数据类型肯定.假如输入数据为模子旌旗灯号波形,则可根据波形的采样点数量决议输入向量维数;假如输入数据为时光序列数据,则输入节点为时光点数;假如输入为图像,则输入单元可认为图像像素或经处理的图像特点.（3）隐含层节点数隐含层节点数在很大程度上影响着BP 神经收集的机能.对此一个异常重要的定理表述为对任何一个在闭区间内的中断函数都可以用三层即单隐层BP 神经收集逼近,因而单隐层BP 收集可以完成随意率性的n 维到m 维的映射.一般而言,隐含层较多节点可使收集达到更好的机能,但可能导致较长的收敛时光.实践中,平日采取以下经验公式选 择最佳节点数：第一种：0ni mi Ck=>∑,个中k 为样本数,M 为隐层节点数.假如i M>,划定i m C =0.第二种：M a =,个中n 为输入节点数,m 为输出节点数.a 是[]0,10之间的常数.第三种：2log M n =,n 为输入节点数.（4）输出层节点数输出层节点数须要根据现实问题的抽象模子进行肯定.例如在应用神经收集解决模式分类问题中,假如共有n 个类别,则输出节点数为n 或[]2log n ,[]x 表述不小于x 的最小整数.（5）传递函数根据研讨经验,一般情形下输入层和隐层的传递函数选用S 型函数或正切S 型函数输出层选用线性函数作为传递函数,用purelin 暗示.（6）练习办法BP 神经收集采取迭代调剂的方法进行权值肯定,是以在练习之前须要肯定初始值作为迭代调剂的起点.初始值的大小会影响收集的机能,平日情形将初始值定为较小的非零随机值,经验值为()2.4 2.4,F F -或⎛ ⎝之间,个中F 为权值输入端衔接的神经节点数.5．模子的树立与求解5．1 问题一的模子树立与求解对于第一问,设ijk X 为第i 个地区第j 天第k 个时刻所测量的负荷数据,可树立日最高负荷量的数学模子： 该模子中a ij 暗示第i 个地区第j 天的日最高负荷量.同样可树立最日低负荷量的数学模子： 该模子中ij b 暗示第i 个地区第j 天的日最低负荷量.对于日峰谷差,可树立如下模子：该模子中ij c 暗示第i 个地区第j 天的日峰谷差.日负荷率为日平均负荷与日最大负荷的比值,可树立如下模子：个中ij d 为第i 个地区第j 天的日平均负荷,ij e 暗示第i 个地区第j 天的日负荷率.根据上述模子可应用Excel 软件求出部分下列成果如下（详见附件1）：表12014年地区二负荷量的统计量成果日期 最高负荷最低负荷日峰谷差日平均负荷日负荷率2014010120140102 20140103 20140104 …… …… …… …… …… …… 20141228 20141229 20141230 录1）,可得出如下负荷中断曲线图：图3两地2014年负荷中断曲线图经由过程结合上述成果,剖析两地区负荷变更的重要差别,初步预判地区二的负荷可获得更精确的猜测成果.原因是经由过程对附件1的统计量成果的剖析,地区二的日峰谷差更小,经由过程图1也可以明显看出负荷中断摇动更小,是以地区二可获得更精确的猜测成果.5．2 问题二的模子树立与求解 5．2．1 多元线性回归模子的树立变量Y 和变量12345,,,,X X X X X 的关系：个平分12345,,X ,X ,X X X 离代表最高温度.最低温度.平均温度.相对湿度以及降雨量,Y 代表日最高负荷.日最低负荷.日平均负荷中的一种变量.ε为均值为0的随机变量.f 的函数为线性的,即全部线性模子为：01122334455Y X X X X X ββββββε=++++++.为了得到回归参数的估量值,就要对变量进行不雅测,对变量的1096n =次自力不雅测数据为：12{(,,,,),1,,}i i i im y x x x i n =,则这些不雅测数据应知足式,即有 个中),,1,(,),(,0)(2n j i Cov E ij j i i ===σδεεε, 若记Tn T m T n b b b y y y Y ),,,(,),,,(,),,,(211021εεεεβ ===, 则多元线性回归的数学模子式（4－6）可以写成矩阵情势 个中n I Var E 2)(,0)(σεε==.为了获得参β的估量,我们采取最小二乘法,即选择β,使)()()(12ββεεεβX Y X Y Q T T ni i --===∑=（4－8）达到最小.将()βQ 对β求导数并令其为零,得即Y X X X T T =β.记X X L T =,则上述方程称为正规方程,个中X 为)1(+⨯m n 阶矩阵,一般假定1)(+=m X rank ,由线性代数理论可知,X X L T =为满秩矩阵,它的秩1)(+=m L rank ,则正规方程有独一解,记作 我们来证实上式中∧β为参数向量β的最小二乘法估量量,现用矩阵情势来论述其证实步调.对随意率性的β有)()(ββX Y X Y Q T--=则有上述证实进程中应用了如下成果： 至此,在0≠L 时,证清楚明了正规方程中的∧β是β的最小二乘法估量量. 在现实工作中,常称m m x b x b b y ∧∧∧∧+++= 110为经验线性回归方程. 5．2．2 多元线性回归模子的求解起首本文应用问题一中所给模子,求出2012年1月1日至2014年12月31日的日最高负荷.日最低负荷.日平均负荷,部分成果如下表（详见附件2）:表22012年到2014年地区一统计量成果日期 最高负荷最低负荷日平均负荷20120101 20120102 20120103 20120104 20120105 20120106 20120107 20120108 20120109 20120110 …… …… …… …… 20141224 20141225 20141226 20141227 20141228 20141229 20141230最低负荷.日平均负荷与各气候身分的关系进行回归剖析.将数据导入软件后,设置回归剖析办法为进入法,分离将日最高负荷.日最低负荷.日平均负荷作为因变量,进行回归剖析.例如,对地区一日最高负荷与各气候身分的关系进行回归剖析,可得以下剖析成果：表3地区一最高负荷与各气候身分回归剖析的模子汇总般.表4地区一最高负荷与各气候身分回归剖析的系数须要不雅察以下尺度化残差图：图4地区一最高负荷与各气候身分回归剖析尺度化残差图 从图中可以看出,残差图中的散布是随机的,可以看作没有消失趋向性,所以回归模子是有用的.最终的回归模子为：123455604.14033.5130.059105.83412.906 5.856y X X X X X =-++-+.用同样的剖析进程可得两个地区各个因变量的回归剖析,成果如下表：表5各个回归方程汇总表有影响.5．2．3 多元线性回归误差的剖析本文将地区二的日平均负荷作为实例进行误差剖析.我们知道两个身分之间的相干性可作为两个身分的互相影响程度的权衡尺度,是以可以经由过程下表来得出一些结论：表6地区二的日平均负荷与各身分的相干系数表与日平均负荷的相干性为.这两个相干系数都比较低,解释相对湿度和降雨量对日平均负荷的影响很少.假如将相对湿度与降雨量强行作为自变量的话,就会加大误差.是以假如将相对湿度度与降雨量这两个身分从自变量中清除,可减小回归误差.可以对回归剖析模子的汇总进行比较.表7地区二日平均负荷与各气候身分回归剖析的模子汇总表8地区二日平均负荷与部分象身分回归剖析的模子汇总固然最高的R即可决系数在去掉落两个自变量后减小了一点为,但因为原始数据的减小,我们任然可以认为降雨量与相对湿度是造成误差加大的一个比较重要的原因.5．2．4 为进步负荷猜测精度对气候身分的选择在SPSS软件中,有多种回归办法可供选择,现将回归办法改为慢慢回归法.以地区二日最高负荷与各气候身分的回归剖析为例,成果如下：表9地区二日最高负荷与部分象身分回归剖析的模子汇总合程度最高,DW 值为,经由过程磨练,解释残差项不消失一阶自相干.表9地区二日最高负荷与部分象身分回归剖析的方差剖析表明显.表10地区二的日最高负荷与各身分的相干系数表为34670.460209.531y X =+.同理,可得出其他经由筛选后的回归方程,成果如下表：表11对气候身分筛选后各个回归方程汇总表5．3 问题三的模子树立与求解 5．3．1 ARIMA 猜测模子的树立一个时光序列平日消失长期趋向变动.季候变动.周期变动和不规矩变动身分.时光序列的目标就是一一分化和测准时光序列中各项身分的变动程度和变动纪律,然后将其从新分解起来,猜测统计指标往后分解的变更的成长情形.采取ARIMA 模子对现有的数据进行建模,重要问题是肯定模子的阶数,即响应的,q p 值,对于ARIMA 模子的辨认主如果经由过程序列的自相干函数和偏自相干函数进行的.序列t y 的自相干函数器量了t y 与t k y -之间的线性相干程度,用k β暗示,界说如下：式中：()()0cov ,;cov ,k t t k t t r y y r y y -==暗示序列的方差.自相干函数描绘的是t y 与t k y -分离与它们的中央部分121,,t t t k y y y ---+之间消失关系,假如在给定121,,t t t k y y y ---+之间的前提下,对t y 与t k y -之间的前提相干关系进行描绘,则要经由过程偏自相干函数kk ϕ进行,偏自相干函数可由下面的递推公式得到：AIC 准则既斟酌拟合模子对数据底接近程度,也斟酌模子中所含待定参数的个数.关于ARIM(,)p q ,对其界说AIC 函数如下：个中2σ是拟合ARIM(,)p q 模子时残差的方差,它是(),p q 的函数.假如模子中含有常数项,则p q +被1p q ++代替.AIC 定阶的办法就是选择ARIM(,)p q 最小的(),p q 作为响应的模子阶数.模子阶数肯定后,就可以估量模子.重要办法有三种估量办法:据估量,极大似然估量和最小二乘估量.最小二乘估量和极大似然估量的精度比较高,因而一般称为模子参数的精估量. 5．3．2 ARIMA 猜测模子的求解在数据处理的基本上,同样以地区一在时光点T0000的数据为例,做自相干剖析,成果如下：图5地区一T0000的ACF图图6地区一T0000的PACF图从图中可以看出,序列的自相干图（ACF）和偏自相干图（PACF）都是拖尾的,解释序列长短安稳的.数据序列平日不是安稳序列,但一般一阶差分都是安稳的,是以可以经由过程差分做进一步剖析.将差分设为1,绘制差分序列的序列图如下：图7地区一T0000的差分序列图由图可以知道,差分序列根本平均散布在0刻度线高低两侧,是以可以认为差分序列是安稳的.图8调剂后地区一T0000的ACF图图9调剂后地区一T0000的PACF图由图可知,差分序列的ACF和PACF都是拖尾的,是以,可对序列树立ARIMA（p,1,q）模子.经由重复实验,肯定模子为ARIMA （1,1,1）,模子运行如下：依次点击“剖析”,“猜测”,“创建模子”,弹出时光序列建模器.可求出最后所需的成果,下表给出了地区一猜测模子的部分统计量（详见附件3.附件4）：表12地区一猜测模子统计量从上表可看出R都在以上,可证实拟合的成果比较科学.成果中给出了各个,p q的值,如下表所示：表13地区一ARIMA猜测模子参数用同样的办法可猜测出地区二的指定七天的负荷量,部分成果如下（详见附件Q3-Area1-Load.附件Q3-Area2-Load）：表13地区二ARIMA猜测成果YMD T0000 T0015 T0030 T0045 ……T2300 T2315 T2330 T2345 20150111 ……20150112 ……20150113 ……20150114 (6834)20150115 ……20150116 …………5．4 问题4的模子树立与求解5．4．1 多元非线性模子当有q 个应变量1(,,)'q y y y =时,而0110(,,,)', 1p x x x x x -=≡,的是：个中()0, (()), >0n U Var vec U I ε==⊗∑∑式中Y ：n×q 是应变量的n 组随机自力抽样的不雅察值矩阵,X ：n×p 是对应于Y 的自变量的已知的不雅察值矩阵,B ：p×q 是未知的回归系数矩阵,U ：n×q 是未知的随机误差矩阵,一般称为残差阵.与一元的线性模子一样,多元方差剖析及多元协方差剖析. 一般,在线性模子中多假设有下散布： 与上假设等价的是5．4．2 基于BP 神经收集算法的多元非线性体系模子的树立 在科学研讨和临盆实践中,对具有表示体系特点或运行状况的离散数据进行建模,用于体系猜测.评价等,是科学决议计划和决议计划体系树立的重要基本.因为大多半研讨对象广泛具有多变量且依从高度非线性关系等特点,是以多元非线性体系建模极其重要.人工神经收集是由大量简略的处理单元（神经元）广泛地互相衔接形成的庞杂非线性体系.它不须要任何先验公式,可直接从练习样本（离散数据）中主动归纳规矩,提取离散数据之问庞杂的依从关系（可所以高度非线性关系）,储存于收集权重之中,从而树立研讨问题的神经收集模子.个中由Rumelhart 提出的多层前馈神经收集,因为采取误差反传的进修算法,被称为BP 收集,其应用异常广泛.在理论上已经证实具有三层构造（一个隐含层）的BP 收集可以或许逼近仟何有理函数.标题中给出了5个自变量.1个因变量.有三层BP 神经收集模子逼近消失于样本数据间的函数关系,其模子为12345(x ,x ,x ,x ,x )y ANN =,这是一个非线性函数.此模子为隐含表达式,即不克不及用平日数学公式暗示,故称为“常识库”.5．4．3 基于BP 神经收集算法的多元非线性体系模子的求解 根据这个多元非线性体系模子,应用Matlab 编程可练习出响应的神经收集构造.起首照样斟酌负荷的季候性很明显,为清除季。
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。
2013电工杯数学建模论文-推荐下载
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我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（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，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规 则的行为，我们将受到严肃处理。
对于问题 2，因无法直接确定锅炉效率与过量空气系数的关系，因此找出联系二者 的中间量，即各部分热损失，由此将二者关联起来，得到关系式。
对于问题 3，利用控制变量模型分析过热蒸汽压力、过热蒸汽温度等运行参数对锅 炉效率的影响。
针对论文的实际情况，对论文的优缺点做了评价，文章最后还给出了其他的改进 方向，以用于指导实际应用。
1.25
4.6
要求根据所给的数据和量值研究与优化锅炉效率有关的问题，并通过具体分析说 明各参数对其的影响，由此给出锅炉的优化运行方法。
2．模型假设
1.假设散热损失 q5 和灰渣物理热损失 q6 很小，可忽略不计；
作假设时需要注意的问题： ①对问题有帮助的所有假设都应该在此出现，包括题目中给出的假设！ ②重述不能代替假设！ 也就是说，虽然你可能在你的问题重述中已经叙述了某个假设，但在这里仍然要 再次叙述！ ③与题目无关的假设，就不必在此写出了。 ④假设不宜过多过细，应抓住主要方面进行假设。
日期：
年月日
2013 电工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
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A题：风电功率波动特性的分析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。
对于问题六，将单台风电机组的输出功率在不同时间尺度下的波动特性曲线合在一起相比较，将风电场的总功率在不同时间尺度下的波动特性曲线合在一起比较，并且单台风电机组与风电场之间在相同时间尺度下也进行比较，以此分析其相关差别及可以获得的风电波动的时序差异性特点。
对于问题七，在已对机组和全场风电功率波动的整体分析为基础下，及对风电功率波动特性的整体认识，利用所获得的信息用来克服风电波动对电网运行的不利影响。
并且基于我国东北吉林省西部百万千瓦风电场群实测风电功率数据，采用上述方法进行风电功率波动特性的分析，以此构建实例说明风电功率的波动特性。
关键词：概率分布模型、灰色预测模型、风电功率波动特性、时空差异性1．问题的重述风电是一种具有波动性且不完全受控的电源，大规模风力发电功率通常难以准确预测，因此在如何保证电网安全的前提下尽量提高风电联网规模，是亟需研究是问题，具有重要的理论和应用价值。
风电机组发出的功率主要与风速有关。
由于风的不确定性、间歇性以及风电场内各机组间尾流的影响，使得风力发电机不能像常规发电机组那样根据对电能的需求来确定发电。
风电场通常有几十台、上百台风电机组。
大型风电基地由数十甚至上百个风电场组成。
因此，风电功率的波动有很强的时空差异性。
附件给出了某风电场中20台1.5MW 风电机组30天的风电功率数据（单位为kW ，间隔为5s ），请做如下分析。
1．任选5个风电机组：a ）在30天的范围内，分析机组i 的风电功率)(5k si t P 波动符合哪几种概率分布？分别计算数值特征并进行检验，推荐最好的分布并说明理由。
比较5个机组分布的异同。
b ）用以上确定的最好的概率分布，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；试比较不同机组（空间）、不同时段（时间）风电功率波动的概率分布以及与30天总体分布之间的关系，由此说明了什么？2．在风电场实际运行中，由于数据存储和管理等方面的限制，难以集中记录全部风电机组功率的秒级数据。
通常用分钟级间隔乃至更长间隔的数据来描述风电功率波动。
试从上述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 mi t P 。
对于这5个序列，再做题1a ）的分析。
3．试分析用)(k mi t P 代替)(5k s i t P 时，损失了那些风电功率波动信息？如何度量？有何影响？从上述全部计算中你能得出什么一般性的结论？4．设全场20台风电机的总功率)(∑∑t P t P i =）（，试计算时间间隔为1分钟、5分钟和15分钟的总功率序列)(m ∑k t P ，)(5∑k m t P ，)(15∑k mt P ，分析其波动的概率分布数值特征。
若以)(5∑k m t P 代替)(m∑k t P 来表征全场风电功率波动，损失了什么信息？如何度量？有何影响？5．如果分别采用)(5∑k m t P )和)(15∑k mt P 作为样本来预测未来4小时（每15分钟一个点）风电场的总功率，请设计合适的预测模式（可取适当时段的数据作为历史数据建模，后续数据作为实际风电功率用于检验预测误差），分别给出不少于7天的滚动预测结果，分析比较2种方式的预测误差。
6．风电功率变化对电网运行的影响主要与其时序特性有关，比如风电大幅波动带来的调频机组爬坡速率分析。
试分析单台风电机功率)(k m i t P 与风电场总功率)(m ∑k t P 在时序上表现出的主要差别；前面得到的概率分布数值特征在分析时序波动特性方面有何作用？有何局限？7．通过上述对机组和全场风电功率波动的分析，你对风电功率波动特性有何认识？这些认识如何用来克服风电波动对电网运行的不利影响？请构建实例来说明。
2.问题的分析对于问题一、二，在分析数据时发现所给数据当中存在着部分数据丢失及错误数据，为提高数据的准确性，应采取用问题数据前后10个数据或更多数据取平均值的方法来代替该数据。
经过如此处理所给数据后，借鉴分离s 级负荷的算法，应采用滑动平均法分离s 级风电功率，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波动直方图及t location-scale 分布、正态分布、逻辑斯特分布的拟合曲线,并对图形作相关分析及用ttest 函数作检验。
再用研究所得的最符合的分布,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)(p mi k t ，重复问题一的方法即可。
对于问题三，由以上分析可以分别获得采样间隔为5s 和1min 的相关的波动特性参数，以此为依照进行问题的分析。
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，采用灰色模型（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。
为预测未来7天的滚动数据，采用滚动预测的方法将前一段的预测值作为下一阶段的历史数据来进行预测。
对于问题六，将单台风电机组的输出功率在不同时间尺度下的波动特性曲线合在一起相比较，将风电场的总功率在不同时间尺度下的波动特性曲线合在一起比较，并且单台风电机组与风电场之间在相同时间尺度下也进行比较，以此分析其相关差别及可以获得的风电波动的时空差异性特点。
对于问题七，对机组和全场风电功率波动的分析，对风电功率波动特性整体认识，利用所获得的信息用来克服风电波动对电网运行的不利影响。
并且基于我国东北吉林省西部百万千瓦风电场群实测风电功率数据，采用上述方法进行风电功率波动特性的分析，以此构建实例说明风电功率的波动特性。
3．模型的假设与符号说明3.1模型的假设1、每次建立模型所取的数据都准确，附件所给的采样间隔5秒的所有数据都准确；2、采样间隔的改变不影响数据的准确性 3.2符号说明)(5k si t P采样间隔为5秒的机组i 的风电功率 )(k mi t P采样间隔为1分钟的机组i 的风电功率 )(mk t P ∑ 采样间隔为1分钟的全场的风电功率 )(5k mt P ∑采样间隔为1分钟的全场的风电功率 )(15∑k mt P采样间隔为1分钟的全场的风电功率t p实测t 时刻功率 ft p风电功率持续分量mt p S 级分量 av y 均值指标 s y标准差指标 max y极差指标4．模型的建立与求解4.1 问题1的模型建立与求解4.1.1 数据的选择与处理附件中给出了某风电场2012年8月（30天）20台单机输出功率（采样间隔5秒，丢失数据统一赋值为null,单位kW ）。
所选择的五台风电机组分别为2、6、10、15、20，在30天范围内，选取30天内所有的采样间隔为5秒的数据进行以下建模的使用。
在所给的数据中，有部分丢失数据，对丢失部分数据采取相用与该数据相邻最近的非丢失数据替代。
4.1.2 分离风电功率的s 级分量的算法采用滑动平均法分离s 级风电功率。
设滑动平均时段长度为N s ，为了方便表达，设N 为偶数，则t 时刻风电的持续分量、s 级分量可按下式计算：+==+++++=+2/-,...,12/,2/-/)s 2/)22/()12/(tN M N N t p p p NP P P P p ftt t N t t N t N ft （式中：t p 为实测的第t 时刻的平均功率；ft p 为持续分量；t p s 为s 级分量，mt p 是叠加在持续分量上的变化量；t 为测量点；M 为测量点的总数。
滑动平均时段长度的选择具有一定随机性。
长度太小，则风电功率的短时波动会反映在持续分量上；长度太大，则风电功率随时间变化的趋势会反映在 min 级分量上，使得 s 级分量不再是随机变量。
在该题中，即采样间隔为5秒时候，选取的滑动平均时段长度为180s 。
图 1、2 给出了滑动窗口取180s 时，第二台风电机组输出功率的持续分量和 min 级分量。
图1 输出功率持续分量图2 输出功率s级分量4.1.3 风电功率min级分量的概率密度函数采用 Matlab 的概率密度拟合工具箱 dfittool对s级分量的概率密度函数进行拟合。
分别选取工具箱中正态分布，逻辑斯特分布和t分布对风电功率min 级分量的概率密度函数进行拟合。
图3给出的是第二台风电机组采用间隔5S的概率密度函数不同分布拟合结果对比：图3 第二台风机间隔5s的概率密度的拟合结果很显然，t分布的拟合效果是最好的。
上述的分析均为第二台风电机组，由上述方法易知：同样得到第六台风电机组的拟合结果，如图4：图4 第六台风机间隔5s的概率密度的拟合结果同样得到第十台风电机组的拟合结果，如图5：图5 第十台风机间隔5s的概率密度的拟合结果同样得到第十六台风电机组的拟合结果，如图6：图6 第十六台风机间隔5s的概率密度的拟合结果同样得到第二十台风电机组的拟合结果，如图7：图7 第二十台风机间隔5s的概率密度的拟合结果表1 5台风电机组三种不同概率分布的数值特征（采样间隔为5秒）概率分布类型 数值特征 机组2 机组6 机组10 机组16 机组20 正态分布μ-0.416 8.36009 -3.22573 6.024 -0.4726 σ115.878 136.189 123.365 130.815 133.924 逻辑斯特分布μ-3.875 0.977 -5.192 0.595 -2.323 σ55.2129 62.388 57.745 58.5013 62.8606 t 分布μ-6.625 -3.448 -3.5066 -2.101 -3.226 σ48.6991 49.436 45.5481 17.825 44.937 ν1.615231.4441.40730.68081.27对三种分布进行T 检验，检验用原始数据关于三种分布均值的假设是否成立。