建模国赛B题
2023高教社数学建模b题
2023高教社数学建模b题
2023年高教社数学建模竞赛B题：
B题碳排放交易政策下，企业如何调整生产计划
题目说明：
随着全球气候变化问题日益严重，碳排放权交易政策作为一种重要的减排手段，正在被越来越多的国家和地区采用。
在该政策下，企业需要为其排放的二氧化碳支付费用。
为了降低成本，企业需要制定合理的生产计划，以最小化碳排放并最大化利润。
任务要求：
1. 建立数学模型，以确定在碳排放交易政策下，企业如何调整生产计划以最小化碳排放并最大化利润。
2. 分析不同碳排放价格、生产成本和市场需求下，企业的最优生产策略。
3. 基于所建立的模型和数据，为企业提供一个具体的生产计划建议。
所提供的附件包括：附件1-3（具体内容略）。
附件1为企业生产某产品的历史数据，包括年产量、年碳排放量、生产成本等；附件2为碳排放权交易市场的历史数据，包括碳排放价格、交易量等；附件3为市场需求预测数据，包括未来5年的预测值。
题目给出的初始条件：假设附件1中企业年生产能力为100单位产品，附件2中碳排放价格未来5年的预测值分别为100元/吨、110元/吨、120元/吨、130元/吨和140元/吨。
附件3中未来5年市场需求预测值分别为90单位、95单位、100单位、105单位和110单位产品。
2023数学建模国赛b题解题思路
2023年数学建模国赛B题解题思路1. 引言2023年数学建模国赛B题是一个涉及数学、计算机科学和现实问题的综合性题目。
在此次文章中，我将从不同的角度来探讨这个题目，包括数学建模的基本理论、实际问题的分析以及解题思路的具体步骤。
2. 数学建模的基本理论数学建模是一种以数学方法来解决实际问题的技术和方法。
在数学建模国赛B题中，我们需要运用概率统计、优化算法、数据分析等数学知识来解决一个复杂的实际问题。
在解题过程中，我们需要考虑数学模型的构建、算法的设计和模拟实验等方面的问题，以便得出高质量的解题结果。
3. 实际问题的分析在数学建模国赛B题中，我们需要解决的是一个涉及到供应链管理和资源分配的实际问题。
这个问题涉及到多个因素和限制条件，包括生产能力、运输成本、市场需求等方面的问题。
在解题过程中，我们需要分析这些因素之间的关系，找出影响问题的关键因素，以便给出合理的解决方案。
4. 解题思路的具体步骤针对数学建模国赛B题，我们可以采取以下步骤来解题：- 我们需要深入了解问题背景，分析问题的关键因素和限制条件，以便构建数学模型。
- 我们可以采用概率统计和数据分析的方法，来对问题进行定量分析，找出问题的规律和特点。
- 我们可以设计合适的优化算法，来求解问题的最优解或近似最优解。
- 我们需要进行模拟实验或灵敏度分析，来验证我们所得到的解题结果的可行性和有效性。
5. 总结与回顾通过对数学建模国赛B题的深入探讨，我们可以得出以下结论：- 数学建模是一种重要的解决实际问题的技术和方法，它涉及到多个学科和领域的知识。
- 在解决实际问题时，我们需要通过对问题的深入分析和建模，来得出合理的解决方案。
- 解题思路的具体步骤对于解决复杂的实际问题是非常有帮助的，它能够帮助我们更加系统地分析和解决问题。
6. 个人观点和理解对于数学建模国赛B题，我认为需要我们具备扎实的数学基础知识、良好的逻辑思维能力和较强的问题分析能力。
通过不断地学习和实践，我们可以逐渐提高自己的数学建模能力，从而更好地解决实际问题。
2023年数学建模国赛b题评分标准
2023年数学建模国赛B题评分标准一、引言数学建模国赛是我国高校学生参与最广泛，影响最深远的大学生科技竞赛之一。
作为国家最高学科竞赛，对数学建模国赛B题的评分标准一直备受关注。
本文将针对2023年数学建模国赛B题的评分标准进行分析和解读，以期让广大参赛学生更好地了解比赛要求，并为备赛提供参考。
二、评分标准概述评分标准是数学建模国赛的重要组成部分，它直接影响到选手的比赛成绩。
2023年数学建模国赛B题的评分标准主要包括A、B、C三部分，分别是模型建立和分析、模型求解和模型的实际意义，每部分都有不同的评分要求和权重。
三、模型建立和分析1.问题分析：（1）对题目进行深入的理解和分析；（2）明确模型的建立方向和目标。
2.建模思路：（1）提出的模型是否合理，能否完整反映问题的本质；（2）建模思路是否清晰，是否能够系统地解决问题；（3）是否有创新性的建模思路。
3.模型假设：（1）对假设条件的合理性和准确性进行讨论；（2）是否考虑到了问题的所有可能影响因素。
4.模型分析：（1）是否有适当的数学工具来分析模型；（2）对模型进行的分析是否充分，是否有误差分析。
四、模型求解1.算法设计：（1）所选择的算法是否适用于实际问题；（2）算法的设计是否合理、稳定，并有较高的精度和收敛速度。
2.程序编制：（1）程序是否编写正确、高效；（2）程序输入输出是否准确；（3）是否考虑到了程序的可扩展性和可移植性。
五、模型的实际意义1.模型的应用：（1）对模型的应用范围和实际意义进行探讨；（2）模型是否具有一定的实际指导意义。
2.结论：（1）对模型的结论是否具有一定的合理性和稳定性；（2）是否能够很好地回答问题并给出一定的结论。
六、评分标准的权重1.模型建立和分析：25%2.模型求解：35%3.模型的实际意义：40%七、结语本文针对2023年数学建模国赛B题的评分标准进行了简要的概述，并对每个评分要点进行了详细的解读。
希望可以帮助参赛学生更好地了解比赛要求，提高备赛水平，取得更好的成绩。
2023 年数学建模国赛b 题 多波束测线问题思路
2023年数学建模国赛B题是关于多波束测线问题。
这是一个非常具有挑战性的题目，需要我们思考和解决。
在本文中，我将从简到繁，从浅入深地探讨这个问题，并提供我个人的观点和理解。
希望通过本文的阅读，你能对这个题目有一个更深入的理解。
一、问题背景多波束测线问题是指在测绘建筑物或场地轮廓时，利用多个发射波束接收返回信号以获取目标轮廓的方法。
而2023年数学建模国赛B题的多波束测线问题则是要求我们通过建立数学模型，从已知点向目标区域内发射波束，测量波束的回波信息，然后根据这些信息计算出目标区域的轮廓。
二、问题分析1. 波束的发射与接收我们需要考虑如何进行波束的发射和接收。
在实际测量中，波束可以由雷达、激光仪等设备发射，然后通过接收设备收集返回的信息。
我们需要建立一套模型来描述波束的发射与接收过程，包括波束的参数、发射源和接收点的位置等。
2. 回波信息的处理接收到的回波信息包含了目标区域内的散射点的位置和强度等信息。
我们需要分析这些信息，找出与目标轮廓有关的数据，并进行数据处理和分析，以便后续的计算和模型建立。
3. 轮廓的计算我们需要根据接收到的回波信息，计算出目标区域的轮廓。
这一部分涉及到数学建模、数据处理和算法设计等内容，需要我们综合运用数学知识和计算机技术来解决。
三、可能的解决方案针对2023年数学建模国赛B题的多波束测线问题，可能的解决方案包括但不限于以下几个方面：1. 建立数学模型，描述波束的发射与接收过程，包括波束的参数、发射源和接收点的位置等。
2. 开发数据处理和分析的方法，提取目标轮廓相关的信息，并对数据进行处理和筛选。
3. 设计计算和模拟算法，根据接收到的回波信息计算出目标区域的轮廓，得出最终的结果。
四、个人观点和理解从我个人的角度来看，2023年数学建模国赛B题的多波束测线问题需要综合运用数学、物理、计算机等各方面的知识和技能来解决。
这是一个非常有挑战性的题目，但同时也是一个很有趣的问题，可以锻炼我们的综合能力和创新思维。
2021年全国数学建模国赛b题题目
2021年全国数学建模国赛b题题目一、题目概述及分析2021年全国数学建模国赛b题题目，是一道让学生发挥数学建模能力的典型题目。
题目要求学生运用概率统计、数学建模等知识，分析并解决实际问题，展现自己的数学建模能力和创新思维。
二、题目背景与问题本次题目涉及到城市停车场的管理问题，这是一个与现代城市生活息息相关的实际问题。
题目要求选手利用数学建模的方法，有效地优化车位分配方案，从而提高停车场的利用率和管理效率。
该题目涉及到的问题主要包括：如何确定最佳的车位分配方案？如何优化停车场的管理策略？如何提高车位的利用率？三、解题思路讨论在解题过程中，学生需要运用概率统计、数学建模等知识，结合实际情况对题目进行分析，并提出合理的解决方案。
他们需要考虑停车场的实际情况，包括停车需求的高峰期和低谷期、不同车型的停车需求、停车时间的分布规律等因素，进行合理的模型假设和参数设定，并运用数学工具进行建模和求解。
四、个人观点和理解对于这道题目，我认为学生不仅需要具备扎实的数学功底，还需要具备较强的实际问题分析能力和创新思维。
他们需要学会运用数学建模的方法，将抽象的数学理论与实际问题相结合，找到最佳的解决方案。
还需要具备团队合作和沟通能力，与队友共同分析问题、制定解决方案，以及有效地呈现研究成果。
五、总结与展望2021年全国数学建模国赛b题题目，对学生的综合能力提出了较高的要求。
通过解决这类实际问题，学生将深化对数学建模方法的理解，培养创新思维和实际问题解决能力。
希望学生能够通过这样的比赛，不断提升自己的数学建模能力，为未来的学术研究和工程技术实践打下坚实的基础。
这篇文章着重分析了2021年全国数学建模国赛b题题目的背景、问题、解题思路，结合个人观点和思考。
希望能够帮助您更深入地理解此题目，增加对数学建模能力和创新思维的认识。
题目中提到的城市停车场管理问题是一个与现代城市生活息息相关的实际问题。
随着城市化进程的不断加快，车辆数量的增加导致停车难成为了城市交通管理的一大难题。
2023国赛b题解析
2023国赛b题解析
2023年国赛B题解析：
1. 题目背景：涉及城市交通、环境污染、资源利用等领域的综合性问题，考察参赛选手对于实际问题的建模和分析能力。
2. 解题思路：
需要综合运用数学、物理、统计等知识对复杂的现实问题进行建模和求解。
查找相关文献，了解所构建的指标体系中各指标的阈值，注意考虑互为因果关系，即指标之间相互影响。
根据问题2和问题3，构建社会稳定预警模型，进行讨论。
选择一个颜色革命试图推翻政权的国家或地区，使用社会稳定预警模型评估其社会稳定。
判断未来社会稳定的趋势，并提出建议。
3. 关键点：
需要确定各项指标的数据来源和准确度。
需要综合分析各项指标，找到其协同和制衡的关系，判断其对社会稳定的影响。
需要根据历史数据和实际情况，设定合适的阈值，以便预警模型的准确判断。
4. 结论：通过构建社会稳定预警模型，可以有效地评估一个国家或地区的社会稳定程度，预测未来社会稳定的趋势，为政策制定者提供决策依据。
同时，也可以为防止颜色革命和维护社会稳定提供相关的建议。
总的来说，2023年国赛B题需要从多个角度综合分析问题，注重理论与实
践相结合，寻找解决方案。
2023本科数学建模b题
2023本科数学建模b题
2023年本科数学建模竞赛B题
B题交通流量分配优化
问题：
交通流量分配是交通工程领域的重要研究内容，对于提高道路使用效率、缓解交通拥堵具有重要意义。
请你们建立数学模型，解决以下问题：
1. 对于一个城市的道路网络，如何进行最优的交通流量分配，使得总的行驶时间最短？
2. 如果在某些路段实施了交通限制措施（例如限行、限速等），如何调整交通流量分配，以使得总的行驶时间最短？
3. 如何评估交通流量分配的优化效果？
要求：
1. 请根据以上问题，建立数学模型。
模型应包括目标函数、约束条件和决策变量。
2. 在模型中，应考虑实际的道路网络特性，如道路的长度、宽度、车流量等。
3. 对于第二个问题，应考虑不同限制措施对交通流量分配的影响，并给出相应的优化方案。
4. 对于第三个问题，应提出一种有效的评估方法，以量化优化效果。
5. 最后，请根据给定的数据（见附件），对模型进行验证和求解，并给出相应的结果分析。
2020年数学建模竞赛b题
2020年数学建模竞赛b题
2020年数学建模竞赛B题是关于“数据预处理”的问题。
题目要求对给定的数据集进行预处理，包括数据清理、缺失值处理、异常值检测、数据类型转换和特征工程等步骤。
根据问题描述，需要对以下几个方面进行操作：
1. 数据清理：清理重复、错误或无效的数据。
对于重复数据，可以删除或合并重复的记录；对于错误或无效的数据，需要将其替换或删除。
2. 缺失值处理：处理缺失值。
可以使用插值、填充、删除等方法来处理缺失值，使其对后续分析的影响最小化。
3. 异常值检测：检测异常值。
可以使用统计学方法、可视化方法或机器学习方法来检测异常值，并将其标记或删除。
4. 数据类型转换：将数据转换为合适的数据类型，以使其适用于后续的分析和建模。
5. 特征工程：对特征进行变换或组合，以生成新的特征或改进现有特征的表示。
可以使用特征选择、特征提取、特征转换等方法来进行特征工程。
在完成以上操作后，需要对处理后的数据进行评估和比较，以确定其质量和适用性。
2020年数学建模题目b题
2020年数学建模题目b题
2020年数学建模题目B题：
B题：碳排放交易机制分析
背景：
随着全球气候变化问题日益严重，减少碳排放已成为国际社会的共识。
碳排放交易作为一种重要的市场机制，被广泛用于促进企业减少碳排放。
碳排放交易的基本思想是通过建立碳排放权市场，使碳排放权成为一种商品，企业可以根据自身情况购买或出售碳排放权。
通过这种方式，企业可以在不影响经济发展的前提下，实现碳排放的减少。
问题：
1. 建立一个碳排放权交易模型，描述碳排放权市场的运行机制。
2. 分析碳排放权价格的影响因素，并讨论如何通过政策手段调控碳排放权价格。
3. 研究碳排放权交易对企业经营的影响，探讨企业在碳排放权交易机制下的应对策略。
4. 基于你的研究，提出优化碳排放权交易机制的建议。
要求：
1. 针对以上问题，建立数学模型并进行求解。
2. 对模型进行验证，确保其合理性和有效性。
3. 对所得结果进行解释和分析，给出具体的建议和方案。
2023数学建模国赛b题思路
2023数学建模国赛b题思路一、题目背景在数字化时代，数据挖掘和分析已经成为一项重要的技能。
数学建模国赛b题旨在考察参赛者对于实际问题的建模能力和解决问题的方法。
二、题目描述2023数学建模国赛b题的题目为“基于大数据的消费行为分析及预测”。
题目要求参赛者根据给定的大规模消费数据集，对消费行为进行分析，并基于分析结果做出未来预测。
三、解题思路1. 数据清洗与预处理参赛者需要对所提供的大规模消费数据集进行清洗和预处理。
这包括去除重复数据、异常值以及缺失值。
还需要进行数据标准化和归一化处理，以便后续的分析和建模。
2. 数据探索与可视化接下来，参赛者需对清洗后的数据进行探索性分析，并利用可视化手段展现数据的特征和趋势。
通过绘制各种图表，可以更直观地了解消费行为的规律和特点，为后续的建模提供依据。
3. 特征工程与建模在数据探索的基础上，参赛者需要进行特征工程，即通过对原始特征的处理和提取，构建出适合建模的新特征。
可以选择适合问题的建模方法，如回归分析、聚类分析、决策树等，对消费行为进行建模和预测。
4. 模型评估与优化建模完成后，参赛者需要对模型进行评估和优化。
这包括使用交叉验证、调参等技术手段，评估模型的性能，并对模型进行优化，以提高预测的准确性和可靠性。
5. 结果解释与总结参赛者需对建模结果进行解释和总结。
通过对模型预测结果的分析，可以揭示消费行为的规律和趋势，为实际业务决策提供参考。
四、总结2023数学建模国赛b题要求参赛者从数据清洗到建模预测的全过程进行思路清晰的展示，并最终得出合理的分析结论。
只有在对数据有深入的理解和对问题有准确的把握的基础上，才能完成本题的建模任务。
2023数学建模国赛b题不仅考察了参赛者的数学建模能力，还要求参赛者具备对现实问题进行分析和解决的能力。
希望所有参赛者都能在比赛中取得优异的成绩，展现自己的才华和潜力。
在解题思路的基础上，参赛者需要逐步展开对消费行为的深入分析和预测，以便能够完整地解答题目要求。
2023数学建模国赛b题解答
2023数学建模国赛b题解答2023年数学建模国赛B题是关于“共享单车调度优化”的问题。
问题描述：随着共享单车在各大城市的普及，如何高效地进行车辆调度成为了亟待解决的问题。
共享单车公司需要根据各停车点的车辆数量和需求，合理地调整车辆的位置，以保证用户的需求得到满足，同时避免资源的浪费。
任务要求：1. 分析给定数据，确定合适的调度策略。
2. 建立数学模型，描述车辆的调度过程。
3. 使用给定的数据，对模型进行验证。
4. 根据模型，给出调度方案，并分析其效果。
解题思路：1. 数据解析：首先，我们需要对给定的数据进行解析，了解各停车点的车辆数量和需求情况。
这需要使用到数据处理和分析的相关知识。
2. 模型建立：基于数据解析的结果，我们需要建立一个数学模型来描述车辆的调度过程。
可以考虑使用图论、最优化理论等工具。
3. 模型验证：使用给定的数据对模型进行验证，确保模型的准确性和有效性。
4. 调度方案：根据模型，制定一个合理的调度方案。
这需要考虑多个因素，如车辆的移动成本、各停车点的需求等。
5. 效果分析：对调度方案进行效果分析，评估其在实际操作中的可行性和效果。
解题步骤：1. 数据解析：首先，我们需要对给定的数据进行解析，了解各停车点的车辆数量和需求情况。
这需要使用到数据处理和分析的相关知识。
具体来说，我们可以使用Python中的pandas库来处理数据，并使用matplotlib库进行可视化分析。
通过分析数据，我们可以发现车辆数量和需求在不同时间和地点存在差异。
2. 模型建立：基于数据解析的结果，我们需要建立一个数学模型来描述车辆的调度过程。
可以考虑使用图论、最优化理论等工具。
具体来说，我们可以将各停车点视为节点，车辆的移动视为边，建立一个有向图模型。
然后，我们可以使用最短路径算法（如Dijkstra算法）来找到从起始点到目标点的最优路径，即最佳调度方案。
在模型中，我们需要考虑车辆的移动成本、各停车点的需求和车辆的容量限制等因素。
2023数学建模国赛b题详细思路
【2023数学建模国赛b题详细思路】一、题目背景1.赛题概述：本次数学建模国赛的b题是关于城市交通拥堵问题的建模与分析。
随着城市的不断发展和人口的增长，交通拥堵已经成为城市发展过程中一大难题，严重影响了城市的发展和人民的生活质量。
如何科学地建模分析城市交通拥堵问题，制定有效的交通管理方案，是当前亟待解决的重要问题。
2.赛题要求：本赛题要求参赛队伍使用数学建模的方法，从城市交通流量、路网结构、交通信号灯控制等方面入手，建立相应的数学模型，分析城市交通拥堵的成因和影响因素，提出相应的改进措施，以期为缓解城市交通拥堵问题提供理论支撑和决策参考。
二、解题思路1.数据收集与分析：需要收集城市交通相关的数据，包括交通流量、车辆速度、路段拥堵指数等信息。
通过对这些数据进行分析，可以得到不同交通节点的拥堵情况、高峰时段和拥堵原因等关键信息。
2.建立数学模型：基于收集到的数据，可以建立城市交通拥堵的数学模型。
可以考虑使用网络流模型、时空分析模型等方法，分析城市交通的运行规律，找出拥堵的瓶颈因素和影响因素，为制定改进措施提供依据。
3.分析交通信号控制：交通信号灯的控制对城市交通拥堵有重要影响，因此需要对交通信号灯的控制策略进行分析。
可以考虑使用排队论、优化算法等方法，对信号灯的控制时序、时长等进行优化，以缓解交通拥堵。
4.提出解决方案：参赛队伍需要根据建立的数学模型和分析结果，提出相应的改进措施和解决方案。
可以从交通规划、交通管理、交通设施建设等方面入手，提出具体的政策建议和实施方案，以期为城市交通拥堵问题的解决提供参考。
三、总结通过以上思路和方法，参赛队伍可以全面、系统地分析城市交通拥堵问题，找出关键因素，提出有效的解决方案，为缓解城市交通拥堵问题提供理论支撑和决策参考。
也可以借助数学建模的手段，为城市交通管理和规划提供新的思路和方法，推动城市交通领域的科学发展。
希望参赛队伍能充分发挥创造力和团队合作精神，共同为解决城市交通拥堵问题贡献智慧和力量。
2023数模国赛b题思路
2023数模国赛b题思路
2023数学建模国赛B题是关于气候变化和海平面上升的问题，主要涉及气候模型、海平面变化预测和应对措施等方面。
首先，我们可以从建模的角度出发，分析气候变化对海平面的影响，通过收集大量气候数据和海平面变化数据，建立数学模型来预测未来的海平面变化情况。
可以考虑使用时间序列分析、回归分析或者机器学习算法来构建预测模型。
其次，我们可以从应对措施的角度出发，探讨如何减缓海平面上升对人类社会和自然环境造成的影响。
可以考虑提出海堤建设、植树造林、减少温室气体排放等方案，并通过数学模型来评估这些方案的效果。
另外，也可以从政策制定的角度出发，思考政府应该如何调整政策来应对海平面上升带来的挑战，比如制定相关法规、加强国际合作等。
总的来说，这个题目涉及到了气候科学、数学建模、环境保护、政策制定等多个领域，需要综合运用多种知识和技能来解决。
希望这个思路能够对你有所帮助。
数学建模国赛2020b题
2020年数学建模国赛B题：
2020年数学建模国赛B题是"穿越沙漠"。
"穿越沙漠"的基本规则是：以天为基本时间单位，游戏的开始时间为第0天，玩
家位于起点。
沙暴日必须在原地停留，沙暴日也可挖矿。
玩家经过或在村庄停留时可用剩余的初始资金或挖矿获得的资金随时购买水和食物，每箱价格为基准价
格的2倍。
现有1名玩家，他有固定的初始资金，从起点出发，目标是在规定
时间内到达终点，并保留尽可能多的资金。
若有多名玩家，则他们有相同的初始资金，且同时从起点出发。
根据游戏的不同设定，需要建立数学模型解决以下问题：
玩家在矿山停留时，挖矿一天获得的资金量称为基础收益。
如果挖矿，消耗的资源数量为基础消耗量的a倍；如果不挖矿，消耗的资源数量为基础消耗量。
到达
矿山当天不能挖矿，沙暴日也可挖矿。
玩家经过或在村庄停留时可用剩余的初始资金或挖矿获得的资金随时购买水和食物，每箱价格为基准价格的b倍。
请根据游戏的不同设定，建立数学模型，解决以上问题。
2023年mathorcup高校数学建模b题
2023年mathorcup高校数学建模b题摘要：一、竞赛背景与介绍1.2023 年MathorCup 高校数学建模挑战赛2.竞赛分为A、B、C 三题3.B 题涉及大数据与机器学习领域二、B 题具体内容1.题目概述2.题目背景与数据来源3.需要解决的问题三、竞赛要求与评价标准1.参赛队伍组成2.解题思路与方法3.提交作品格式4.评价标准与奖项设置四、竞赛对于学生与行业的意义1.提升学生数学建模与大数据分析能力2.培养学生创新思维与实践能力3.推动产学研用协同发展4.为行业输送高素质人才正文：2023 年MathorCup 高校数学建模挑战赛如约而至，本次竞赛吸引了全国各地众多高校的广泛关注与参与。
竞赛分为A、B、C 三题，其中B 题涉及大数据与机器学习领域，让参赛者有机会在实践中深入挖掘大数据的价值。
B 题具体内容如下：首先，题目概述部分要求参赛者对给定的大规模数据集进行分析，挖掘数据背后的规律与特征。
其次，题目背景与数据来源部分详细介绍了数据集的来源与相关领域的研究现状，为参赛者提供了丰富的参考资料。
最后，需要解决的问题包括：如何从数据中提取有效信息，如何利用机器学习算法对数据进行分类与预测，以及如何根据模型结果为实际问题提供解决方案。
针对竞赛要求与评价标准，参赛队伍需在规定时间内完成题目要求的建模任务，并提交包括：模型原理、数据处理方法、模型训练与优化、结果分析与验证等内容的完整论文。
评价标准将综合考虑解题思路与方法的合理性、创新性，以及论文的撰写质量。
奖项设置方面，本次竞赛将评选出金奖、银奖、铜奖以及优秀指导教师奖、优秀组织单位奖等。
参加2023 年MathorCup 高校数学建模B 题竞赛，不仅能够提升学生们的数学建模与大数据分析能力，还能培养他们的创新思维与实践能力。
23年数学建模国赛b题思路
23年数学建模国赛b题思路数学建模竞赛一直以来都是对学生数学能力、问题解决能力以及数学建模能力的一次全面考察。
为了在这样的竞赛中取得好的成绩，我们需要在思路上有清晰的把握，因此，在23年数学建模国赛B题中，我们应该采取什么样的思路呢？首先，我们需仔细阅读B题的背景以及问题陈述，确保对题目有全面而准确的理解。
然后，我们应该明确我们需要利用哪些数学方法和工具来解决这个问题。
比如，利用数值模拟、统计分析或者优化方法等。
根据具体情况，我们可以选择合适的方法来解决问题。
其次，在数学建模中，问题的建模过程非常重要。
我们需要将实际问题转化为数学问题，通过建立适当的数学模型来描述问题。
在这个过程中，我们需要考虑问题的各种因素，确定主要的变量，建立合适的数学关系式以及约束条件。
通过建模，我们可以将复杂的问题简化为数学问题，并利用数学方法进行求解。
在建模过程中，数值模拟是常用的方法之一。
通过建立数学模型，并利用数值方法求解，我们可以得到一系列近似解。
这些近似解可以帮助我们了解问题的特性，预测问题的发展趋势以及评估解的有效性。
在数值模拟中，我们需要选择合适的数值方法，确定合适的参数以及初始条件，进行模拟计算，并对结果进行分析和解释。
统计分析也是解决实际问题的重要方法之一。
通过收集和整理大量的实际数据，我们可以利用统计学的方法进行分析和推断。
在统计分析中，我们可以利用概率模型来描述随机现象，利用统计方法来推断总体特征，并通过假设检验来进行决策。
统计分析可以帮助我们从数据中提取有用的信息，并进行合理的决策。
在建模过程中，优化方法也是非常重要的。
优化方法通过建立数学模型，并利用优化算法求解这个模型，得到使得目标函数最优的决策变量取值。
优化方法可以帮助我们在有限资源下，实现最优的配置和决策。
在优化方法中，我们需要选择适当的优化算法，并考虑问题的约束条件，找到使得目标函数最优的解。
综上所述，在23年数学建模国赛B题中，我们应该根据问题的具体要求，选择合适的数学方法和工具来解决问题。
数学建模国赛2020b题
数学建模国赛2020b题摘要：1.2020 年全国大学生数学建模竞赛B 题概述2.题目分析3.题目解答思路4.最终答案与解析正文：【2020 年全国大学生数学建模竞赛B 题概述】2020 年全国大学生数学建模竞赛B 题是针对全国范围内的大学生展开的一项重要赛事。
该竞赛旨在培养和提高大学生运用数学解决实际问题的综合能力，推动大学数学教学体系、教学内容和方法的改革。
2020 年的B 题题目具有一定的挑战性和实际意义，吸引了大量学生参与。
【题目分析】2020 年数学建模国赛B 题的具体题目为：“某城市为了解决交通拥堵问题，计划对城市道路进行改造。
现需要对该城市的道路交通网络进行建模和优化，使得改造后的道路交通更加顺畅。
”题目要求参赛选手在规定时间内，运用所学的数学知识和方法，完成对该题目的解答。
【题目解答思路】解答这道题目需要运用数学建模的方法，具体包括以下几个步骤：1.对题目进行仔细阅读和理解，明确题目要求和目标。
2.建立数学模型：根据题目描述，可以将该城市的道路交通网络抽象为一个图模型，其中节点表示路口，边表示道路。
需要建立一个合理的数学模型来描述道路交通流量、拥堵程度等。
3.求解模型：根据建立的数学模型，运用相应的数学方法和算法，求解模型中的未知参数，从而得到优化后的道路交通网络。
4.结果分析与验证：对求解结果进行分析，检验其合理性和有效性，并通过实际案例进行验证。
5.撰写论文：将整个解题过程和结果整理成论文，包括模型的建立、求解方法和结果分析等。
【最终答案与解析】根据以上解答思路，参赛选手需要完成以下工作：1.建立一个适合描述城市道路交通网络的数学模型。
2.运用相应的数学方法和算法，求解模型中的未知参数，得到优化后的道路交通网络。
3.对求解结果进行分析和验证，确保其合理性和有效性。
4.将整个解题过程和结果整理成论文，提交竞赛组委会。
2020 年数学建模国赛B 题的解答需要参赛选手具备扎实的数学基础、较强的逻辑思维能力和实际问题解决能力。
2023数模国赛b题思路
2023数模国赛b题思路一、问题描述本题目为国赛B题，要求参赛队伍基于给定的数据集和问题背景，使用数学模型并进行建模分析。
问题背景是关于某公司的销售数据分析与预测，需要解决以下几个子问题：1. 对销售数据进行可视化分析，获取数据特征和趋势；2. 基于历史数据，建立销售量预测模型，并对未来几个季度的销售进行预测；3. 分析不同产品线在不同时间段的销售规律，给出相应的营销策略建议；4. 对核心产品的市场份额进行评估，分析竞争对手的优势与劣势，制定应对策略；5. 在给定的资金预算下，优化产品的投放比例，使得销售额最大化。
二、问题分析1. 可视化分析：首先需要对给定的销售数据进行可视化分析，通过绘制折线图、柱状图等方式，揭示数据的趋势和规律。
2. 销售预测模型：可以使用时间序列分析中的ARIMA模型或者神经网络模型（如LSTM）来进行销售量的预测。
3. 销售规律分析：需要根据历史数据，对不同产品线在不同时间段的销售规律进行分析，可以使用聚类算法或关联规则分析等方法。
4. 市场份额评估和竞争分析：通过收集竞争对手的销售数据和市场份额，可以对核心产品的市场占有率进行评估，并利用SWOT分析方法分析竞争对手的优势和劣势。
5. 营销策略优化：根据销售数据和市场分析结果，制定相应的营销策略，如针对不同产品线进行定制化推广，优化投放比例和销售渠道等。
三、解决方案1. 数据预处理：对给定的销售数据进行清洗和处理，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等。
同时，可以进行特征工程，提取时间特征、产品特征等。
2. 可视化分析：利用数据可视化工具（如Matplotlib、Seaborn等），绘制销售数据的折线图、柱状图、散点图等，以揭示数据的趋势和规律。
3. 销售预测模型：根据历史销售数据，使用ARIMA模型或神经网络模型（如LSTM）进行销售量的预测，并将预测结果与实际数据进行对比和评估。
4. 销售规律分析：基于聚类算法或关联规则分析方法，对不同产品线在不同时间段的销售规律进行挖掘，并根据结果给出相应的营销策略建议。
2020研究生数学建模国赛题目
2020研究生数学建模国赛题目摘要：一、引言1.2020年研究生数学建模国赛介绍2.比赛的重要性和影响力3.各参赛队伍的积极准备二、比赛题目概述1.A题：飞机大战2.B题：区间调度3.C题：城市交通4.D题：新冠病毒传播5.E题：电力市场三、题目详细分析1.A题：飞机大战a.题目背景及意义b.模型建立与求解c.关键问题与难点2.B题：区间调度a.题目背景及意义b.模型建立与求解c.关键问题与难点3.C题：城市交通a.题目背景及意义b.模型建立与求解c.关键问题与难点4.D题：新冠病毒传播a.题目背景及意义b.模型建立与求解c.关键问题与难点5.E题：电力市场a.题目背景及意义b.模型建立与求解c.关键问题与难点四、比赛成果与展望1.优秀论文与团队表彰2.建模方法在实际问题中的应用3.对未来研究生数学建模比赛的期待正文：一、引言2020年研究生数学建模国赛是一场汇聚全国优秀研究生的数学建模盛宴。
比赛旨在激发研究生对数学建模的热情，提高研究生的创新能力和团队协作精神，为我国培养更多的高素质人才。
比赛吸引了全国各地众多研究生的关注和参与，各参赛队伍都为比赛付出了艰辛的努力。
二、比赛题目概述本届研究生数学建模国赛共设有五道题目，分别为A题：飞机大战；B 题：区间调度；C题：城市交通；D题：新冠病毒传播；E题：电力市场。
这些题目紧密联系实际问题，考验着参赛者们的数学建模能力和创新思维。
三、题目详细分析1.A题：飞机大战a.题目背景及意义：随着空中交通日益繁忙，飞机在起飞、巡航、降落等各个阶段都可能面临与其他飞机产生冲突的风险。
如何有效避免飞机之间的冲突，提高航空运行效率成为了一个亟待解决的问题。
b.模型建立与求解：本题要求参赛者建立数学模型，对飞机的飞行轨迹进行优化，以最小化飞机之间的冲突风险。
需要运用线性规划、图论等知识进行求解。
c.关键问题与难点：如何将实际问题抽象为数学模型，以及如何寻找合适的优化算法求解模型。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2017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）：B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。
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：2017年9月17日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2017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）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：“拍照赚钱”的任务定价摘要本文就企业做市场调查时采取的“拍照赚钱”模式的定价规律展开研究。
我们绘制了任务点在地图上的位置后，发现任务点围绕深圳、广州、佛山、东莞四个城市的中心点呈散射状分布，并根据城市具体情况及会员信息逐步建立更加适应实际情况的任务定价模型。
对于问题一，我们应用K—MEANS算法和聚类分析的思想以城市为主划分出四个区域，研究得出任务定价与距城市中心点的距离、人口密度、交通状况等因素呈现正相关，并建立了最小二乘法线性拟合模型得出广州市任务定价与距离的关系式：=（。
最后根据收集到的信息分析出任务未完成的原因有：定价不合）f+x0.0001433x66.59理，交通不便、APP推广率不够高、不同城市的人面对兼职心理状态不同等原因。
对于问题二，我们筛选任务成功的点的经纬度以及定价数据建立多元回归模型，再将未完成任务点的经纬度数据带入模型求解其合理的定价。
回归模型的定价函数：f3+x65.++（。
接下来建立模糊综合评价模型得出）=+56.0000043H.032.0V007326d.000072F新的定价方案可以提高任务的完成度，更具有合理性。
对于问题三，我们将附件一中距离最近的三个任务点打包在一起，利用欧式距离算法算出三个任务点到其所对应的中心点距离的最小值。
其次，增加限定条件：达到规定的信誉度额的用户才可以领取打包任务。
打包定价模型函数式为：()()F 3p H p 072.0d d d d m in d 7326.0p x f 2ic ib ia i 0++++++=+=V ）（）（。
最终任务的完成度没有改变，而需要投入的成本减少了。
针对问题四，我们利用BDP 数据分析平台对附件三中经纬度数据进行处理，发现任务点位于广州区域以及深圳区域，运用聚类分析对任务点进行分区，。
利用问题三的打包定价模型以及问题二的多元回归模型分别求出各任务点的定价。
之后运用模糊综合评价模型评价两个模型得到的结果，发现打包定价模型更具有优越性。
最后本文给出了误差分析并提出了改进方案，并讨论了本模型的优缺点。
关键词：BDP 最小二乘法线性拟合多元回归任务完成度模糊综合评价模型一、问题重述随着移动互联网时代的兴起，一定程度上更优于传统市场调查方式的“拍照赚钱”进入人们的视野。
这种基于移动互联网的自助式劳务众包平台，大大节省调查成本，确保了调查数据的可靠性，又缩短了市场调查的周期。
用户在APP 上领取并完成需要的拍照任务，便可获得对应任务所标定的酬金。
而为了保证商品检查的成功，APP 中的任务定价便尤为重要：问题一：根据附件一中包含任务位置、定价及完成情况的已结束项目的任务数据，探究任务的定价规律，分析任务未完成的原因。
问题二：为附件一中的项目设计新的任务定价方案，并与原方案进行比较。
问题三：在实际操作情况下，多个任务可能因为位置比较集中而造成用户的争相选取，考虑将这些任务打包发布。
由此对问题二中确立的定价模型进行修改，研究这种考虑对最终的任务完成情况产生的影响。
问题四：对附件三中的新的检查项目任务数据给出任务的定价方案，并评价该方案的实施效果。
二、问题分析从宏观上来看，问题一、二、三、四其核心问题均是对众包系统定价的研究，且相互之间又有一定的联系。
我们以众包系统的定价为起点做出对整个问题研究的思维导图。
2.1问题一的分析为了更加直观的观察任务点的位置，我们利用BDP工具找出了各个任务点在地图上的位置，得到了各个任务的完成情况分布点图。
我们根据任务分布点的密集程度将全部的任务区域划分为以深圳市、广州市、佛山市以及东菀市为主的四个区域。
选取四个区域的中心点，画出每个区域内各点与中心点之间距离与价钱的关系线性图，通过拟合线性曲线，得出任务定价的变化规律为：任务点距中心点距离由近至远依次增大。
根据分布点图我们发现未完成点具有一定的密集性，以深圳市、佛山市以及广州市的部分区域为代表，以人均收入水平、交通状况以及人均空余时间为纬度定量的研究该地区未完成的原因。
2.2问题二的分析在问题一中我们已经得知价格合理性需要从距离、会员的位置、APP的推广状况以及潜在劳动力这四个维度的进行考虑，将附件一中已完成的点选取出来默认其价格的合理性，即就是以此为标准，分别在问题一中所划分的四个区域内进行回归分析，求出其新的定价规律。
建立模糊综合评价模型对新模型进行评价，比较之前的模型评价改进效果2.3问题三的分析我们将附件一的数据将任务点重新进行打包分类，在四个区域内计算各任务点两两之间的距离，将距离最近的三个任务点打包在一起，利用欧式距离算法算出三个任务点到其所对应的中心点距离的最小值，求最小距离点与其余两点之间的距离之和加上最小距离，以此为新的距离。
此时APP的普及率并不发生变化。
利用在问题二中计算出的公式带入即可新任务点的价钱的制定，其次增加一个限定条件，设定一个信誉度额只有在这个信誉度额以内的人才可以选取任务。
2.4问题四的分析我们利用BDP软件对附件三所给数据进行处理，对其所对应的任务点进行化区，发现任务点属于广州区域以及深圳区域。
利用问题三所定义的新的定价模型求出各任务点的定价与线性回归模型求出的定价进行比较。
三、模型假设1.假设没有人跨城市做任务；2.假设任务完成的任务点定价合理；3.不考虑任务执行期限；4.假设所有任务都在同一时间开始发放；5.不考虑交通状况对任务完成的影响；6.假设题设给出的任务都由同一平台提供；四、符号说明符号含义各任务点到城市中心的距离任务点所在纬度城市中心点纬度任务点所在经度城市中心点所在经度任务点到城市中心点间的距离CF Huixil ij线性拟合待定系数任务定价会员位置任务的完成率潜在劳动力随机干扰项1j=潜在劳动力，2j=APP的推广状况线性回归方差任一任务点第i个指标第j级评语的隶属度第i个目标权系数深圳、广州、佛山及东菀的模糊矩阵会员到中心点的距离任意两任务点之间的距离五、模型的建立与求解5.1问题一附件一给出的项目数据包括：纬度、经度、定价以及任务的完成情况。
我们利用BDP数据分析平台找出任务点在地图上的位置，探究任务点的定价规律与任务点位置的关系，得到如图1的任务分布情况。
其中蓝点表示任务完成情况为“0”，即该任务未完成；相应的，绿点表示该任务完成。
图1任务点在地图上的分布点图由分布图我们可以直接观察出任务点都分布在我国广东省境内，以深圳市、广州市、佛山市以及东菀市四个城市为主，且任务点围绕四个城市分布，具有一定的密集性。
在考虑任务的完成情况下，我们将上图划分为四个区域（具体划分方法见下文步骤2、3），确定各个区域的中心点，再求出各任务点距中心点的距离，利用MATLAB画出定价与距离的关系进行线性拟合，具体操作步骤如下：第一步，城市中心点的确定。
在深圳市、广州市、佛山市及东菀市的城市中心分别确立一个点作为该城市的中心点。
利用K—MEANS算法原理计算出各城市中心点，其经纬度分别取为：第二步，计算各任务点到每个城市中心的距离。
根据附件一所给出的任务点的经纬度数据求出各点距上述4个中心点的距离，具体的计算公式为：)))180)E -pi(E )cos(180)pi(W )cos(180)pi(W cos(+)180)pi(W )sin(180)pi(W cos((sin(6371004arc d 122121︒︒︒︒︒=其中d 表示任务点到中心点的距离，1W 表示任务点所在的纬度，2W 表示中心点所在的纬度，1E 表示任务点所在的经度，2E :表示中心点所在的经度。
将附件一中任务点经纬度数据及各城市中心点经纬度数据带入公式得出各个城市中心点到任务点的距离数据，绘制如下表格。
（正文中只截取了部分数据，全部距离数据见支撑材料）表1任务点到城市中心点距离对比表格第三步，区域的划分。
比较任务点与各城市中心点之间的距离。
任务点距离哪个城市的中心点最近便划入该市区域内研究定价规律。
第四步：线性拟合。
我们采用线性最小二乘法对距离和价格进行拟合，具体操作步骤如下：其中）（x k i 表示任务点到中心点间的距离；i p 表示待定系数；）（x f 表示任务的价格。
寻求m 21p ....p ,p 使()∑==m0i i i y -x f ）（V 的值最小 选取x p p x f 10+=）（为该线性拟合曲线，利用MATLAB 得到p1=0.0001433(0.0001149,0.0001716)，p2=66.59(66.04,67.15)其中p1、p2括号为该变化范围，我们取均值进行计算。
所以任务点价格拟合函数为：0.0001433x 66.59x f +=）（ 我们先以广州市为例，利用MATLAB 软件绘制出广州市区域内各任务点与城市中心点的距离与定价变化的折线图，并绘制拟合曲线（如下图2）。
图2任务点定价随距离变化折线图东莞与佛山的拟合曲线与广州市类似，而深圳与之不同的是：中心点聚类不甚明显，定价主要沿铁路分布。
点的大小代表价格由高到低。
图3深圳市任务点定价分布图定价规律：广州市任务点的定价是以城市的中心向外逐渐增加。