数学建模模拟题,图论,回归模型,聚类分析,因子分析等 (67)
大学数学建模课程真题试卷
大学数学建模课程真题试卷一、选择题（每题 5 分，共 20 分）1、在数学建模中，以下哪种模型常用于预测未来的趋势？（）A 线性回归模型B 逻辑回归模型C 聚类分析模型D 决策树模型2、对于一个优化问题，若目标函数为凸函数，约束条件为线性，则该问题属于（）A 线性规划问题B 非线性规划问题C 凸规划问题D 整数规划问题3、以下哪个方法常用于求解微分方程？（）A 有限差分法B 蒙特卡罗方法C 层次分析法D 主成分分析法4、在建模过程中，数据预处理的主要目的是（）A 减少数据量B 提高数据质量C 增加数据多样性D 便于数据存储二、填空题（每题 6 分，共 30 分）1、数学建模的基本步骤包括：问题提出、＿____、模型假设、模型建立、模型求解、模型分析与检验、＿____。
2、线性规划问题的标准形式中，目标函数为_____，约束条件为_____。
3、常见的概率分布有_____、＿____、正态分布等。
4、评价模型优劣的指标通常包括准确性、＿____、＿____等。
5、一个具有 n 个变量，m 个约束条件的线性规划问题，其可行域是由_____个顶点组成的凸多边形。
三、简答题（每题 10 分，共 30 分）1、请简述层次分析法的基本步骤。
2、解释什么是敏感性分析，并说明其在数学建模中的作用。
3、给出一个实际问题，并简述如何将其转化为数学建模问题。
四、应用题（20 分）某工厂生产 A、B 两种产品，已知生产 A 产品每件需要消耗原材料2 千克，劳动力 3 小时，利润为 5 元；生产 B 产品每件需要消耗原材料 3 千克，劳动力 2 小时，利润为 4 元。
现有原材料 180 千克，劳动力 150 小时，问如何安排生产计划，才能使工厂获得最大利润？（1）建立数学模型（8 分）（2）使用软件求解（给出求解过程和结果）（12 分）接下来，我们对这份试卷进行一下分析。
选择题部分主要考查了学生对数学建模中一些基本概念和常见模型方法的理解。
数学建模模拟试题
数学建模模拟试题一、问题描述假设你是一家餐厅的经理，你的餐厅每天都会接待大量的顾客，他们点菜、用餐的时间长短不一。
你想要优化餐厅的桌位安排，使得尽可能多的顾客得到满意的服务。
问题1：通过合理的桌位安排，如何最大化服务的顾客数量？问题2：如果顾客点餐的平均时间和用餐的平均时间不同，如何调整桌位安排，以满足更多顾客的需求？问题3：如果餐厅的座位数有限，如何在满足顾客需求的前提下最大化利润？二、模型建立为了解决上述问题，我们可以建立以下数学模型：模型1：顾客到达与点菜模型在任意给定时间段内，顾客到达的时间间隔服从某个已知的分布，如泊松分布。
假设顾客到达的间隔时间服从参数为λ的指数分布，即泊松分布的特例。
同时，顾客到达后点菜的时间也服从某个已知的分布，如均匀分布。
我们可以通过模型1来模拟顾客的到达和点菜过程。
模型2：桌位分配模型为了最大化服务的顾客数量，我们需要合理分配桌位。
在每个时刻，我们可以计算出当前空闲桌位的数量，并根据顾客到达和点菜的情况，决定是否安排顾客入座。
具体来说，当有顾客到达时，我们首先检查是否有空闲桌位，如果有，则安排该顾客入座；如果没有空闲桌位，则查看是否有早于这个顾客到达时间的顾客离开，如果有，则安排新顾客入座，同时有早于该顾客到达时间的顾客离开；如果没有，则拒绝新顾客入座。
模型3：利润最大化模型如果餐厅的座位数有限，我们需要在满足顾客需求的前提下最大化利润。
为了实现这一目标，我们可以通过制定合理的定价策略和座位调度策略。
具体来说，我们可以分析不同座位数下顾客的需求和付费能力，然后根据市场条件和餐厅的运营成本制定最佳的定价策略。
同时，我们可以通过合理的座位调度策略，如优先满足高付费能力的顾客等，来提高利润。
三、模型求解通过使用模型1、模型2和模型3，我们可以建立一个数学建模模拟系统，通过调整模型中的参数和假设，来获得最佳的桌位安排和利润最大化策略。
具体求解的步骤如下：1. 收集数据：收集顾客到达和点菜时间的统计数据，以及餐厅的座位数、市场条件和运营成本等数据。
数学建模论文题目优选专业题目128个
数学建模论文题目优选专业题目128个1. 基于偏最小二乘法的回归模型研究2. 城市道路网优化设计模型研究3. 基于多元时间序列的股票价格预测模型4. 基于PCA的图像压缩算法研究5. 基于神经网络的手写数字识别模型研究6. 基于逻辑回归的信用评分模型研究7. 基于多元回归的考试成绩预测模型8. 基于分层抽样的调查数据分析模型研究9. 基于粒子群算法的车辆路径规划模型10. 基于高斯混合模型的人脸识别模型研究11. 基于时间序列的气象预测模型研究12. 基于模糊数学的交通运输成本评价模型13. 基于Bayesian模型的风险管理模型研究14. 基于熵权法的供应链绩效评价模型研究15. 基于人工神经网络的物流配送路径规划模型16. 基于聚类分析的消费者购物行为模型研究17. 基于ARIMA模型的股票价格预测研究18. 基于线性规划的资源优化配置模型研究19. 基于灰色关联分析的品牌效应评价模型20. 基于神经网络的信用卡欺诈检测模型研究21. 基于分类决策树的客户流失预测模型22. 基于支持向量机的情感分类模型研究23. 基于聚类分析的企业竞争战略研究24. 基于随机森林算法的文本分类研究25. 基于多元回归的商品价格预测模型研究26. 基于模糊层次分析法的公共设施优化布局模型27. 基于BP神经网络的电网负荷预测模型研究28. 基于熵增资金流动模型的投资组合优化研究29. 基于支持向量机的时序自然语言处理模型研究30. 基于贝叶斯网络的风险评估模型研究31. 基于特征选择的糖尿病研究模型32. 基于ARMA-GARCH模型的黄金价格预测研究33. 基于随机森林算法的房价预测模型研究34. 基于半监督学习的数据建模方法研究35. 基于神经网络的新闻情感分析模型研究36. 基于多元回归的用户购买意愿预测研究37. 基于主成分分析法的医学数据挖掘模型研究38. 基于熵增二次规划的环保决策模型研究39. 基于支持向量机的产品缺陷分析模型研究40. 基于遗传算法的旅游路线规划模型研究41. 基于BP神经网络的房产估价模型研究42. 基于多元线性回归的企业税收影响因素研究43. 基于LDA主题模型的新闻推荐模型研究44. 基于半监督学习的文本分类方法研究45. 基于动态规划的优化管理模型研究46. 基于人工神经网络的汽车质量控制模型研究47. 基于SVM的留学生综合评价模型研究48. 基于熵权法的企业绩效评价模型研究49. 基于色彩分类的图像检索模型研究50. 基于PCA的公司财务分析模型研究51. 基于最小二乘法的时序预测模型研究52. 基于BP神经网络的信用风险评估模型研究53. 基于ARIMA模型的国际贸易数据预测研究54. 基于分层抽样的公共政策效果评价模型研究55. 基于遗传算法的网络优化模型研究56. 基于Logistic回归的客户流失模型研究57. 基于主成分回归的能源消费预测模型研究58. 基于熵增多目标规划的医院资源配置模型研究59. 基于LSTM的短期气温预测模型研究60. 基于支持向量机的销售预测模型研究61. 基于偏最小二乘法的时间序列分析模型研究62. 基于线性规划的物流成本控制模型研究63. 基于粒子群算法的生产排程问题研究64. 基于K-Means算法的用户购物行为分析模型研究65. 基于BP神经网络的就业市场预测模型研究66. 基于多元回归的房价分析模型研究67. 基于PCA-LDA算法的股票投资组合优化研究68. 基于熵增法的金融客户信用评估模型研究69. 基于ARIMA模型的出口贸易预测研究70. 基于主成分回归的汽车销售预测研究71. 基于支持向量机的客户信贷风险评估模型研究72. 基于自回归模型的煤矿生产数据分析模型研究73. 基于半监督学习的文本聚类算法研究74. 基于偏最小二乘法的多元时间序列预测模型研究75. 基于数据挖掘的酒店客户消费分析模型研究76. 基于BP神经网络的固定资产折旧预测模型研究77. 基于LSTM的外汇汇率预测模型研究78. 基于GARCH模型的期货价格波动预测研究79. 基于随机森林算法的个人信用评估模型研究80. 基于分层抽样的医院评价模型研究81. 基于主成分回归的员工绩效评价模型研究82. 基于特征选择的电商商品分类预测研究83. 基于组合多目标规划的供应链资源配置模型研究84. 基于支持向量机的农村扶贫模型研究85. 基于因子分析法的股票投资风险评估模型研究86. 基于熵权法的环境效益评价模型研究87. 基于ARMA-GJR模型的期权价格波动预测研究88. 基于线性规划的房地产项目开发决策模型研究89. 基于支持向量机的人体姿势识别模型研究90. 基于逻辑回归的疾病风险评估模型研究91. 基于随机森林算法的人群画像建模研究92. 基于特征选择的电商用户购买行为模型研究93. 基于主成分回归的债券价格预测研究94. 基于半监督学习的视频分类方法研究95. 基于GARCH模型的黄金价格波动预测研究96. 基于线性规划的物流配送网络优化模型研究97. 基于神经网络的推荐系统算法研究98. 基于多元回归的城市房价分析模型研究99. 基于决策树的产品质量评估模型研究100. 基于熵增的生态系统评价模型研究101. 基于ARMA-GARCH模型的汇率波动预测研究102. 基于偏最小二乘法的长期股票价格预测模型研究103. 基于支持向量机的广告点击率预测模型研究104. 基于最小二乘法的用户行为分析模型研究105. 基于主成分分析的国际贸易影响因素研究106. 基于熵权法的固体废物处置模型研究107. 基于BP神经网络的猪价预测模型研究108. 基于多元回归的医疗保险费用预测模型研究109. 基于半监督学习的语义分析方法研究110. 基于GARCH模型的股票市场风险度量研究111. 基于多元回归的房屋安全预测模型研究112. 基于主成分回归的银行收益预测模型研究113. 基于支持向量机的人脸识别模型研究114. 基于逻辑回归的考生录取预测模型研究115. 基于随机森林算法的股票涨跌预测模型研究116. 基于线性规划的生产物流系统优化研究117. 基于支持向量机的非线性预测模型研究118. 基于LSTM的股票走势预测模型研究119. 基于因子分析法的环保技术影响因素分析研究120. 基于聚类分析的电商平台用户行为分析研究121. 基于人工神经网络的物流配送路线优化模型研究122. 基于多元回归的房产投资模型分析研究123. 基于主成分回归的教育支出预测研究124. 基于熵增的商业银行绩效评价模型研究125. 基于遗传算法的能源资源优化配置模型研究126. 基于半监督学习的情感分类方法研究127. 基于GARCH模型的商品期货价格波动研究128. 基于支持向量机的房地产投资风险评估模型研究。
数学建模模拟地的题目,图论,回归模型,聚类分析报告报告材料,因子分析报告报告材料等37
第九章第二题摘要关键词：Ⅰ问题重述已知平面区域5600≤，4800x0≤≤的高程数据见所给表格，试用二维插值求y0≤x, y 方向间隔都为50 的高程，并画出该区域的等高线。
Ⅱ问题分析由于数据表中所给的数据比较少，要想更加真实的画出该区域的等高线，我们需要对数据进行插值后进行图形的绘制效果会更好，所以我们采用matlab的griddata命令将间隔设为50然后对数据进行插值处理后在绘制出该区域的等高线。
Ⅲ模型假设Ⅳ符号说明Ⅴ模型建立Ⅵ模型求解我们对所给数据进行插值处理然后再对插值处理后的数据进行等高线的绘制并输出图形，通过matlab7.0.1编写程序（见附录）其等高线图形如下：图一区域等高线图Ⅶ模型评价与改进本题目是采用matlab的插值命令对数据进行处理后绘制出的等高线图形，通过观察图形我们发现输出图形十分直观效果很理想。
参考文献[编号] 作者，书名，出版地：出版社，出版年。
[编号] 作者，论文名，杂志名，卷期号：起止页码，出版年。
[编号] 作者，资源标题，网址，访问时间（年月日）。
附录：x=0:400:5600;y=0:400:4800;z=[ 370 470 550 600 670 690 670 620 580 450 400 300 100 150 250510 620 730 800 850 870 850 780 720 650 500 200 300 350 320650 760 880 970 1020 1050 1020 830 800 700 300 500 550 480 350740 880 1080 1130 1250 1280 1230 1040 900 500 700 780 750 650 550 830 980 1180 1320 1450 1420 400 1300 700 900 850 810 380 780 750880 1060 1230 1390 1500 1500 1400 900 1100 1060 950 870 900 936 950 910 1090 1270 1500 1200 1100 1350 1450 1200 1150 1010 880 1000 1050 1100950 1190 1370 1500 1200 1100 1550 1600 1550 1380 1070 900 1050 1150 12001430 1450 1460 1500 1550 1600 1550 1600 1600 1600 1550 1500 1500 1550 15501420 1430 1450 1480 1500 1550 1510 1430 1300 1200 980 850 750 550 500 1380 1410 1430 1450 1470 1320 1280 1200 1080 940 780 620 460 370 350 1370 1390 1410 1430 1440 1140 1110 1050 950 820 690 540 380 300 210 1350 1370 1390 1400 1410 960 940 880 800 690 570 430 290 210 150 ];xi=0:50:5600;yi=0:50:4800;zi=griddata(x,y,z,xi,yi','cubic')subplot(1,2,1), meshc(xi,yi,zi)subplot(1,2,2), surfc(xi,yi,zi)subplot(2,2,3),contour(xi,yi,zi)。
(完整版)数学建模模拟试题及答案
数学建模模拟试题及答案一、填空题(每题 5 分，共 20 分)1.一个连通图能够一笔画出的充分必要条件是.2. 设银行的年利率为 0.2，则五年后的一百万元相当于现在的万元.3. 在夏季博览会上，商人预测每天冰淇淋销量N 将和下列因素有关：(1) 参加展览会的人数n； (2)气温T 超过10o C；(3)冰淇淋的售价p .由此建立的冰淇淋销量的比例模型应为 .4. 如图一是一个邮路，邮递员从邮局 A 出发走遍所有 A长方形街路后再返回邮局 .若每个小长方形街路的边长横向均为 1km，纵向均为 2km，则他至少要走 km .二、分析判断题(每题 10 分，共 20 分)1. 有一大堆油腻的盘子和一盆热的洗涤剂水。
为尽量图一多洗干净盘子，有哪些因素应予以考虑？试至少列出四种。
2. 某种疾病每年新发生 1000 例，患者中有一半当年可治愈 .若 2000 年底时有1200 个病人，到 2005 年将会出现什么结果？有人说，无论多少年过去，患者人数只是趋向 2000 人，但不会达到 2000 人，试判断这个说法的正确性 .三、计算题(每题 20 分，共 40 分)1. 某工厂计划用两种原材料A, B 生产甲、乙两种产品，两种原材料的最高供应量依次为 22 和 20 个单位；每单位产品甲需用两种原材料依次为 1 、1 个单位，产值为 3 (百元)；乙的需要量依次为 3、1 个单位，产值为 9 (百元)；又根据市场预测，产品乙的市场需求量最多为 6 个单位，而甲、乙两种产品的需求比不超过 5： 2，试建立线性规划模型以求一个生产方案，使得总产值达到最大，并由此回答：(1) 最优生产方案是否具有可选择余地？若有请至少给出两个，否则说明理由 .(2) 原材料的利用情况 .2. 两个水厂A1 , A2将自来水供应三个小区B1 , B2 , B3 , 每天各水厂的供应量与各小区的需求量以及各水厂调运到各小区的供水单价见下表 .试安排供水方案，使总供水费最小？四、 综合应用题(本题 20 分)某水库建有 10 个泄洪闸，现在水库的水位已经超过安全线，上游河水还在不断地流入 水库.为了防洪，须调节泄洪速度 .经测算，若打开一个泄洪闸， 30 个小时水位降至安全线， 若打开两个泄洪闸， 10 个小时水位降落至安全线 .现在，抗洪指挥部要求在 3 个小时内将水 位降至安全线以下，问至少要同时打开几个闸门？试组建数学模型给予解决 .注：本题要求按照五步建模法给出全过程 .小区 单价/元水厂A1A供应量 / t170B34B11 07 1B26数学建模 06 春试题模拟试题参考解答一、填空题(每题 5 分，共 20 分)1. 奇数顶点个数是 0 或 2；2. 约 40.1876 ；3. N = Kn(T10) / p, (T > 10 0 C), K 是比例常数； 4. 42.二、分析判断题(每题 10 分，共 20 分)1. 解： 问题与盘子、水和温度等因素直接相关，故有相关因素：盘子的油腻程度，盘子的温度，盘子的尺寸大小；洗涤剂水的温度、浓度； 刷洗地点 的温度等.注：列出的因素不足四个，每缺一个扣 2.5 分。
数学建模模拟题图论回归模型聚类分析因子分析等 38.doc
题目：矿脉金属含量与距矿脉距离的关系摘要采用回归分析的方法，建立数学模型拟合出数据之间的关系，对于关系类型的数据可以首先画出散点图做初步判断，然后可以建立不同的比较符合实际的模型，而后可以用方差分析方法对模型的误差进行分析，对拟合的优劣给出评价，找出最为拟合的模型, 从而实现数据之间的相关关系。
关键词回归分析相关系数剩余标准差112i i O1 OQ1 0811 OG 02 4 6 8 1 O 1 2 14 1 6 1 Q 20I 、 问题重述一矿脉有13个相邻样本点，人为地设定一•原点，现测得各样本点对原 点的距离x ,与该样本点处某种金属含量y 的一组数据，画出散点图观测二 者的关系，试建立合适的回归模型，如二次曲线、双曲线、对数曲线等。
II 、 模型假设题目中没有给出具体的模型建立方法，因此要先画出散点图，对其进行分析, 然后建立模型。
III 、 符号说明IV 、 模型分析具体的说，回归分析是在数据的基础上研究以下几个问题：(1)建立因变量y 和自变量x 之间的回归模型 (2)对回归模型的可信度进行检验 (3)判断每个自变量x 对y 影响是否显著 (4) 诊断回归模型是否适合这组数据V 、模型的建立及求解MATLAB 统计工具箱用命令regress 实现多元线性回归，用的方法是最小二 乘法，用法是b=regress(Y, X)，其中Y, X 为按(22)式排列的数据，b 为回归 系数估计值。
[b, bint, r, rint, stats] =regress (Y, X, alpha),这里Y, X 同上,alpha 为显著性 水平(缺省时设定为0. 05), b,bint 为回归系数估计值和，它们的置信区间， r,rint 为残差(向量)及其置信区间，stats 是用于检验回归模型的统计量， 有四个数值，第-一个是R2 ,第二个是F,第三个是与F 对应的概率p , p<a 拒 绝Ho,回归模型成立，第四个是残差的方差$2。
数学建模模拟试题及参考答案
《数学建模》模拟试题一、（02'）人带着猫、鸡、米过河，船除希望要人计划之外，至多能载猫、鸡、米三者之一，而当人不在场时猫要吃鸡、鸡要吃米，设计一个安全过河方案，并使渡河次数尽量地少。
二、（02'）雨滴的速度v 与空气密度ρ、粘滞系数μ和重力加速度g 有关，其中粘滞系数的定义是：运动物体在六题中受的摩擦力与速度梯度和接触面积的乘积成正比，比例系数为粘滞系数，用量纲分析方法给出速度v 的表达式。
三、（03'）要在雨中从一处沿直线跑到另一处，若雨速为常数且方向不变，试建立数学，模型讨论是否跑都越快，淋雨量越少。
将人体简化成一个长方体，高m a 5.1=（颈部以下），宽m b 5.0=厚m c 2.0=，设跑步距离,1000m d =跑步最大速度s m v m /5=，雨速s m u /4= ，降雨量h cm w /2=，记跑步速度为v ，按以下步骤进行讨论；（1）不考虑雨的方向，设降雨淋遍全身，以最大速度跑步，估计跑完全程的总淋雨量（2）雨从迎面吹来，雨线与跑步方向在同一铅直平面内，且与人体的夹角为θ，如图1建立总淋雨量与速度v 及参数θ,,,,,,w u d c b a 之间的关系，问速度v 多大，总淋雨量最少，计算030,0==θθ时的总淋雨量。
（3））雨从背面吹来，雨线方向与跑步方向在同一铅直平面内，且与人体的夹角为∂，如图2建立总淋雨量与速度v 及参数∂,,,,,,w u d c b a 之间的关系，问速度v 多大，总淋雨量最少，计算030=θ时的总淋雨量。
四、（03'）建立铅球掷远模型，不考虑阻力，设铅球初速度为v ，出手高度为h 出手角度为α（与地面夹角），建立投掷距离与α,,h v 的关系式，并在h v ,一定的条件下求最佳出手角度。
参考答案一、人、猫、鸡、米分别记为4,3,2,1=i ，当i 在此岸时记1=i x ，否则记0=i x ，则此岸的状态可用()4321,,,x x x x s =表示。
数学建模模拟题,图论,回归模型,聚类分析,因子分析等 (7)
（习题12.2）关于样本点距离与该点处某金属含量的回归关系摘要本文通过建立回归模型，运用进行多曲线拟合，对距离样本点的距离与该点处某金属的含量建立线性回归关系。
对于题中所给的有限组数据，我们编写程序，运用MATLAB8.1.0软件对其先做散点图分析，通过观察图示，初步定性的得出，二者之间的确存在着某种线性关联。
然后，根据经验，确定满足条件的若干条曲线，运用spss16.0软件，对其进行多曲线拟合，由所得结果确定最佳拟合曲线为二次曲线，然后建立二次曲线线性回归模型2210y a x a x a =++，最后求解出参数，模型为20.00280.1692108.8969y x x =-++。
该模型在建立时，进行多次定性定量的分析，具有较高的可行性，所得结果具有一定的科学性和较高的可信度，对于解决实际问题具有较大的参考价值。
关键词：线性回归模型、散点图、曲线拟合、定性分析、定量分析一 问题重述一矿脉有13个相邻样本点，人为地设定一原点，现测得各样本点对原点的距离x ，与该样本点处某种金属含量y 的一组数据如表1，画出散点图观测二者的关系，试建立合适的回归模型，如二次曲线、双曲线、对数曲线等。
表1二 问题分析由题意可得，x 和y 存在某种线性回归关系。
在表1中所给的13组数据中，可先画出散点图，对两者的关系做一个定性的判断，然后，模拟多种模型，从中选择出模拟效果最好的一个，建立模型，最后求解模型系数，确定二者之间的线性关系。
三 模型假设3.1 该题中所给的13组数据具有一定的代表性和概括性。
3.2 所求解的模型基于人工设定的该原点的条件下。
四 符号说明4.1 210,,:a a a 模拟方程的系数。
五 模型建立与求解5.1 模型的分析我们对表1中的数据进行录入，编写程序（源程序见附件程序1）用MATLAB8.1.0软件，得出x 与y 的散点图（图1）图1.散点图由图1可知，x与y的确存在某种线性关系。
进而，我们又用spss16.0软件，假定存在多种曲线关系，根据经验，我们选定一次曲线、二次曲线、对数曲线对图1上的点进行拟合，得到如下结果以及图2的拟合效果曲线。
数学建模模拟题,图论,回归模型,聚类分析,因子分析等 (2)
有关某商品与居民可支配收入等四大因素的关系摘要随着社会的快速发展，社会经济的发展势头愈加猛烈，生产者与消费者的关系也更加密切。
因此，产品的销量决定了公司的竞争地位，也反应人们的主要需求。
故调查某一产品的销量对于提高公司的竞争力，更好的满足广大消费者的需求，推动社会的经济发展具有重要意义。
产品的销量并不是受单一因素影响，而是多方面因素影响，主要为居民可支配收入、该商品的平均价格指数、该商品的社会保有量和其他消费品平均价格指数。
对该商品的销量以及四大因素进行数据调查，并通过分析数据建立数学模型，从而得出明确具有说服力的结论。
关键词:主成分分析 spss matlab 标准化Ⅰ问题复述本文对某种商品的销量y 进行调查，并考虑有关的四个因素：1x －居民可支配收入，2x －该商品的平均价格指数 ， 3x －该商品的社会保有量，4x －其它消费品平均价格指数。
利用主成分方法建立y 与1x 、2x 、3x 、4x 的回归方程。
Ⅱ问题分析调查产品销量与其影响因素之间的关系，将会对人们生活，社会经济产生重要影响。
对于本问题的分析，本文利用了多元统计分析中的主成分分析的方法对该商品与居民可支配收入等四大因素的关系进行合理的分析及评价。
该商品销量与四大因素的数据调查表，表2.1（1）将表2.1中的数据进行标准化处理得附录1：（2）进行共线性诊断，得附录2由附录2可看出1x 和4x 的容忍度均为0.008<0.1并且其方差膨胀因子VIF 都很大，说明它们之间存在严重的共线性。
Ⅲ模型假设1.假设题目所给的数据真实可靠；2.调查期间天气等不确定因素均稳定3.假设市场不发生大的波动Ⅳ定义与符号说明λ：特征值*x ：标准化变量ϕ：特征值向量Ⅴ模型的建立与求解首先把设计矩阵X 标准化，对应的标准化变量记作*1x 、*2x 、*3x 、*4x 。
由(*Tx *X )/（n-1）(n=10)得三个特征值分别为1λ=3.944,2λ=0.040,3λ=0.013，4λ=0.004。
2023全国大学生数学建模竞赛模拟题
2023全国大学生数学建模竞赛模拟题第一部分：问题描述在2023年全国大学生数学建模竞赛中，我们将考虑以下问题：问题一：某大学计划对校园内的停车管理进行优化。
假设校园内有N个停车位（N为正整数），每个停车位只能停放一辆车。
现在需要设计一个停车系统，使得所有车辆能够尽可能高效地停放在停车位上。
请你们给出一个数学模型，以及相应的优化策略，以满足停车位利用效率最大化的要求。
问题二：某电商公司为了提高货物的配送效率，需要选址一些配送中心，以覆盖尽可能多的用户。
假设已知用户的分布情况和需求量，在这些信息的基础上，请你们设计一个数学模型，并给出选址策略，以最大化用户的满意度，同时尽量减少配送的时间和成本。
第二部分：问题分析与数学模型建立问题一：停车管理优化我们首先定义问题的目标函数，即停车位利用效率的优化目标。
假设停车场内每个停车位的编号为i（i=1,2,...,N），对于每个停车位，我们引入二进制变量x_i，表示该停车位是否被使用，其中x_i=1表示被占用，x_i=0表示空闲。
接着，我们需要确定约束条件。
显然，每个停车位只能被一辆车使用，即∑x_i ≤ 1 （i=1,2,...,N）其中，∑表示求和。
为了使停车位利用效率最大化，我们可以引入一个系数p_i，表示第i个停车位的利用效率，取值范围为[0,1]。
利用效率越高，则p_i越接近1，反之越接近0。
我们可以根据停车位距离出入口的远近、停车位所在区域的拥挤程度等因素来确定p_i的取值。
然后，我们可以构建目标函数：Maximize ∑p_i*x_i （i=1,2,...,N）最后，我们将目标函数和约束条件整合，形成一个数学模型。
问题二：配送中心选址对于问题二，我们可以将用户的需求量作为权重，即需求量越高的用户对配送中心的选择影响越大。
假设有M个可能的配送中心位置（M为正整数），每个位置编号为j（j=1,2,...,M），我们引入二进制变量y_j，表示第j个位置是否选址为配送中心，其中y_j=1表示选址，y_j=0表示不选址。
数学建模-回归分析例题
目录
引言 线性回归模型 非线性回归模型 多元回归模型 回归分析在实践中的应用
01
CHAPTER
引言
01
02
主题背景
在许多领域，如经济学、生物学、医学和社会学等，都需要用到回归分析来探索变量之间的因果关系或预测未来的发展趋势。
回归分析是数学建模中常用的统计方法，用于研究变量之间的关系。
残差分析
R方值
AIC和BIC值
预测能力
多元回归模型的评估
01
02
03
04
分析残差与拟合值之间的关系，检验模型的假设条件。
计算模型的决定系数，评估模型对数据的拟合程度。
使用信息准则评估模型的复杂度和拟合优度。
使用模型进行预测，评估预测结果的准确性和可靠性。
05
CHAPTER
回归分析在实践中的应用
线性回归模型
它基于最小二乘法原理，通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来拟合数据。
线性回归模型适用于因变量与自变量之间存在线性关系的情况，且自变量对因变量的影响是线性的。
线性回归模型是一种预测模型，通过找到最佳拟合直线来描述因变量和自变量之间的关系。
线性回归模型介绍
首先需要明确研究的问题和目标，并确定因变量和自变量。
结果解释
数据分析
THANKS
感谢您的观看。
非线性回归模型
非线性回归模型适用于因变量和自变量之间存在幂函数、对数函数、多项式函数等非线性关系的场景。
适用场景
非线性回归模非线性函数。
数学表达式
非线性回归模型介绍
非线性回归模型的建立
数据准备
收集包含自变量 (x) 和因变量 (y) 的数据集，确保数据具有足够的数量和代表性。
数学建模模拟题,图论,回归模型,聚类分析,因子分析等 (3)
第十二章回归分析3题摘要本文主要研究的是矿物分布的模型建立，通过对已知数据的分析，先画出散点图，在建立合适的回归模型，有线性模型，二次模型，双曲线模型，对数模型等。
运用matlab 软件，通过比较模型的剩余标准差，选出最合适的模型是二次模型。
关键词：散点图回归模型剩余标准差Ⅰ 问题重述1.1 一矿脉有13个相邻样本点，人为地设定一原点，得出样本点到原点的距离为x ，并设每一样本点处的金属含量为y,画出散点图，并建立合适的回归模型。
Ⅱ 问题分析 Ⅲ 模型假设本题需要先画出散点图，然后对其进行分析，建立模型。
从数理统计的观点看，这里涉及的都是随机变量，根据一个样本计算的系数，只是它们的一个点估计，应该对它们做区间估计或假设检验，如果置信区间太大，甚至包含了零点，则系数的估计值就显得毫无意义。
这样也可以用方差分析的方法对模型的误差进行分析，对拟合的优劣给出评价。
具体地说，回归分析在一组数据的基础上研究这样几个问题： （1） 建立因变量y 与自变量之间的回归模型： （2） 对回归模型的可信度进行检验； （3） 判断每个自变量对y 的影响是否显著； （4） 诊断回归模型是否适合这组数据； （5）利用回归模型对y 进行预报和控制。
Ⅳ 符号说明Ⅴ 模型建立和求解Matlab 统计工具箱用命令regress 实现多元线性回归，用的方法是最小二乘法,用法是：b=regress(Y.X),其中12n y y Y y ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,111111m n nm x x X x x ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,b 为回归系数估计值01,,,.mβββ∧∧∧[](),int,,int,,,b b r r stats regress Y X alpha =，这里Y,X 同上，alpha 为显著性水平（缺省时设定为0.05），b,bint 为回归系数估计值和它们的置信区间，r,rint 为残差（向量）及其置信区间。
Stats 是用于检验回归模型的统计量，有四个数值，第一个是R 2,第二个是F,第三个是与F 对应的概率P ，P<α拒绝H 0，回归模型成立，第四个是残差的方差。
聚类的数模题目
聚类的数模题目
（原创实用版）
目录
一、引言
二、聚类的定义和分类
三、数模题目的意义
四、数模题目的解决方法
五、总结
正文
一、引言
聚类分析是一种常见的数据挖掘方法，它通过分析数据集中的特征，将相似的数据点划分到同一类别中，从而实现对数据的有效组织和分析。
在数模题目中，聚类问题更是经常被涉及，因此研究聚类的数模题目具有重要的实际意义。
二、聚类的定义和分类
聚类分析是一种无监督学习方法，其主要目的是通过分析数据集中的特征，找出数据点之间的内在联系，将相似的数据点划分到同一类别中。
根据划分标准的不同，聚类方法可以分为基于距离的聚类、基于密度的聚类和基于网格的聚类等。
三、数模题目的意义
数模题目是指在数学建模竞赛中，以实际问题为背景，通过建立数学模型来解决实际问题的题目。
在数模题目中，聚类问题经常被涉及，如对网络社区的发现、对客户群体的分类等。
解决聚类的数模题目，对于提高数据分析能力，提升实际问题解决能力具有重要意义。
四、数模题目的解决方法
解决聚类的数模题目，一般可以分为以下几个步骤：
1.数据预处理：对原始数据进行清洗和转换，以便于后续的聚类分析。
2.特征选择：根据实际问题，选择合适的特征进行聚类分析。
3.聚类分析：根据选定的特征和聚类方法，对数据进行聚类分析。
4.结果评估：对聚类结果进行评估，以确定聚类效果的好坏。
5.结果优化：根据评估结果，对聚类方法进行优化，以提高聚类效果。
五、总结
聚类的数模题目是数学建模竞赛中的一类重要题目，它通过对实际问题的建模和分析，提升我们的数据分析能力和实际问题解决能力。
数学建模模拟题,图论,回归模型,聚类分析,因子分析等 (1)
11.1抗生素显著性检验问题摘要在已知抗生素效果情况服从正态分布，且方差相同条件下。
通过用SPSS13.0软件编写程序，进行单因素方差分析。
检验五种抗生素之间是否存在明显差异。
关键词：抗生素方差分析显著性检验一问题重述抗生素注入人体后会与人体血浆蛋白质结合，以致减少了药效。
现在将常用的抗生素注入到牛的体内，得到抗生素与血浆蛋白质结合的百分比。
在总体服从正态分布，且方差相同的条件下分析五种抗生素效果是否存在显著性差异。
二问题分析题目显示各类抗生素效果情况服从正态分布，为了进一步说明抗生素使用效果的差异，需要检查不同抗生素是否有显著性差异，即对数据进行显著性检验。
首先，应该提出抗生素之间没有显著性差异的假设。
然后通过SPSS13.0版本软件进行单因素方差检验[1]。
验证假设是否成立。
三模型假设四符号说明五模型建立与求解题目显示各类抗生素与血浆蛋白质结合的百分比情况属于正态总体，要对各类抗生素是否存在显著性差异。
应用软件SPSS13.0进行单因素方差检验。
其检验步骤如下：Step1. 提出假设:H:各类抗生素之间没有显著性差异；H:各类抗生素之间有显著性差异。
1α0.05。
Step2. 选定显著性水平=Step3. 用软件SPSS13.0进行单因素方差检验用SPSS13.0编写程序得到问题的解：即不同抗生素效果明显不同。
（各抗生素之间具体分析见附录一）六模型评价与改进参考文献[1]薛薇 ,《SPSS统计分析方法及应用》，出版地：电子工业出版社，2009。
[编号] 作者，论文名，杂志名，卷期号：起止页码，出版年。
[编号] 作者，资源标题，网址，访问时间（年月日）。
附录附录一PSS13.0编写程序得到问题的解：11.2化肥与小麦种子的不同对小麦产量的影响问题摘要化肥与小麦的品种的差异将影响小麦的产量，进而影响农民的生活水平。
本文建立数学模型，就化肥的不同，小麦品种的不同这两种因素定量分析化肥与小麦品种对小麦实际产量的影响。
大学生数学建模--常用模型与算法
数学建模常用模型与算法一、常用模型☐（一）、评价模型：☐AHP(层次分析法)（确定权重)、模糊评价、聚类分析、因子分析、主成份分析、回归分析、神经网络、多指标综合评价、熵值法(确定权重)等☐（二）、预测模型：☐指数平滑法、灰色预测法、回归模型、神经网络预测、时间序列模型、马尔科夫预测、差分微分方程☐（三）、统计模型：☐方差分析、均值比较的假设检验☐（四）、方程模型：☐常微分方程、差分方程、偏微分方程、以及各种方程的求解（数值解和解析解）☐（五）运筹优化类：☐线性规划、非线性规划、目标规划、整数规划、图论模型（最短路、最大流、遍历问题等）、排队论、对策论、以及各种模型的算法☐(六)其他模型：☐随机模拟模型、等二、十大算法1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具）3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现）4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处理）。
聚类的数模题目
聚类的数模题目
1. 在一个城市中，有许多商店分布在不同的位置上。
现在需要对这些商店进行聚类，以便将相似的商店聚集在一起。
请设计一个数学模型，根据商店之间的距离和具体的商店类型，对商店进行聚类。
2. 在一个学校中，学生的兴趣爱好和学习成绩是多种因素的综合体现。
现在需要对学生进行聚类，以便发现相似兴趣和学习能力的学生群体。
请设计一个数学模型，根据学生的兴趣爱好和学习成绩，对学生进行聚类。
3. 在一个互联网平台上，用户的行为特征（如搜索历史、点击偏好等）可以反映出他们的兴趣和需求。
现在需要对用户进行聚类，以便将相似的用户聚集在一起，提供个性化推荐服务。
请设计一个数学模型，根据用户的行为特征，对用户进行聚类。
4. 在一个医院中，病人的病症和健康状况往往是复杂多变的。
现在需要对病人进行聚类，以便找出相似病症和健康状况的病人群体，为其提供更针对性的治疗方案。
请设计一个数学模型，根据病人的病症和健康状况，对病人进行聚类。
5. 在一个社交网络中，用户的社交关系和兴趣爱好可以反映出用户之间的相似性和联系程度。
现在需要对用户进行聚类，以便将相似的用户聚集在一起，进行社交网络分析和推荐算法的改进。
请设计一个数学模型，根据用户的社交关系和兴趣爱好，对用户进行聚类。
数学建模模拟试题及答案
数学建模模拟试题及答案一、填空题（每题5分，共20分） 1. 若,,x z z y ∝∝则y 与x 的函数关系是.2. 在超级市场的收银台有两条队伍可选择，队1有1m 个顾客，每人都买了1n 件商品，队2有2m 个顾客，每人都买了2n 件商品，假设每个人付款需p 秒，而扫描每件商品需t 秒，则加入较快队1的条件是 .3. 马尔萨斯与罗捷斯蒂克两个人口增长模型的主要区别是假设了4. 在研究猪的身长与体重关系时，我们通过与已知其相关性质的的弹性梁作 的方法建立了模型.二、分析判断题（每小题15分，满分30分）1. 要为一所大学编制全校性选修课程表，有哪些因素应予以考虑？试至少列出5种.2. 一起交通事故发生3个小时后，警方测得司机血液中酒精的含量是),ml /mg (100/56 又过两个小时，含量降为),ml /mg (100/40试判断，当事故发生时，司机是否违反了酒精含量的规定（不超过80/100)ml /mg (.（提示：不妨设开始时刻为)(,0t C t =表示t 时刻血液中酒精的浓度，则依平衡原理，在时间间隔],[t t t ∆+内酒精浓度的改变量为t t kC t C t t C ∆-=-∆+)()()(其中0>k 为比例常数，负号则表示了浓度随时间的推移是递减的.） 三、计算题（每题25分，满分50分）1. 一个毛纺厂使用羊毛、兔毛和某种纤维生产甲、乙两种混纺毛料，生产一个单位产品甲需要的三种原料依次为3、2、8个单位，产值为580元；生产一个单位产品乙需要的三种原料依次为2、3、5个单位，产值为680元，三种原料在计划期内的供给量依次为90、30和80单位.试建立线性规划模型以求一个生产方案，使得总产值达到最大，并由此回答：（1） 最优生产方案是否具有可选择余地？若有请至少给出两个，否则说明理由. （2） 原材料的利用情况.2. 三个砖厂321,,A A A 向三个工地321,,B B B 供应红砖.各砖厂的供应量与各工地的需求量以及各砖厂调运红砖到各工地的单价见表.试安排调运方案，使总费用最小？数学建模模拟试题（一）参考答案一、填空题（每题5分，共20分） 1. k kx y ,=是比例常数； 2. )()(2211t n p m t n p m +<+； 3. 增长率是常数还是人口的递减函数； 4. 类比.二、分析判断题（每小题15分，满分30分）1. 问题涉及到时间、地点和人员三大因素，故应该考虑到的因素至少有以下几个： （1）教师：是否连续上课，对时间的要求，对多媒体的要求和课程种类的限制等； （2）学生：是否连续上课，专业课课时与公共基础课是否冲突，选修人数等； （3）教室：教室的数量，教室的容纳量，是否具备必要的多媒体等条件； （每个因素3分）2. 设)(t C 为t 时刻血液中酒精的浓度，则浓度递减率的模型应为,/kC C -=其通解是,e)0()(ktC t C -=而)0(C 就是所求量.由题设可知,40)5(,56)3(==C C 故有56e )0(3=-k C 和 ,40e )0(5=-k C由此解得.94e 56)0(17.040/56e 32≈=⇒≈⇒=k k C k可见在事故发生时，司机血液中酒精的浓度已经超出了规定. 三、计算题（每题25分，满分50分） 1. 设21,x x 表示甲、乙两种产品的产量，则有 原材料限制条件： ,902321≤+x x,303221≤+x x ,805821≤+x x目标函数满足 ,680580m ax 21x x z += 合在一起便是所求线性规划模型：,680580m ax 21x x z +=⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=≥≤+≤+≤+.2,1,0,8058,3032,9023212121j x x x x x x x j （1）使用图解法易得其最优生产方案只有一组（这是因为所有约束条件所在直线的斜率与目标函数直线的斜率均不相等），从而最优方案没有可选择余地.计算知：最优解为,)740,745(T*=X 目标值为753300max =z （万元）.（2）利用图解法求解中只用到了后两个约束条件，故羊毛有剩余量，将解代入可检验而知羊毛有7259单位的剩余量. 2. 本问题是一个产销平衡的运输问题，可以利用表上作业法直接求解， 首先确定初始方案：其次对方案进行最优性检验：λ11 = 10-4+6-7=5 > 0， λ12 = 6-4+6-5=3 > 0， λ31 = 8-7+5-3=3 > 0，λ33 = 9-3+5-6=5 > 0，故上述方案已是最优方案，即总运费最低的调运方案为：21503310223021160231701,,,,B A B A B A B A B A −→−−→−−→−−→−−→− 总费用为2460150310630516071704=⨯+⨯+⨯+⨯+⨯（百元）.。
数学建模试题
数学建模试题现如今，数学建模已成为解决实际问题的重要工具之一。
它涉及到数学、计算机科学和领域知识的综合运用，对发展科学技术和解决现实问题具有重要意义。
本文将通过一个实际数学建模试题，展示数学建模的过程和方法。
一、问题描述某市某路段的公交站点数量可以用一个整数n来表示，现要求在这个路段上建立起一个公交车站点网络，使得每个站点到其他站点的最短路程都最短。
现给出了两个具体站点之间的距离表，请你设计一个数学建模方法，确定该市该路段上站点的最佳布局方式。
二、问题分析首先，我们需了解最短路程的计算方法。
根据数学建模的原则，我们可以将问题转化为图论中的最短路径问题。
通过构建图模型，可以使用迪杰斯特拉算法或弗洛伊德算法来计算任意两个站点之间的最短路径。
三、模型建立1. 构建图模型：根据公交站点的数量n，我们将每个站点看作图中的一个节点。
在图中，每两个站点之间的距离即为边的权重。
我们可以用邻接矩阵表示该图模型。
2. 最短路径计算：根据所给的距离表，我们可以通过迪杰斯特拉算法计算任意两点之间的最短路径。
该算法的基本思想是从一个源点出发，通过不断选择当前最短路径的节点来逐步扩展最短路径，直到到达目标节点。
通过反复迭代，可以计算出任意两节点之间的最短路径。
3. 建立模型：我们可以根据最短路径计算结果，结合具体问题要求，建立一个评价模型。
例如，可以以总路径长度最短作为评价标准，以此选择最佳的站点布局方式。
四、模型求解在实际问题中，我们可以使用计算机编程语言来实现模型的求解过程。
以Python为例，我们可以使用numpy库来进行矩阵计算，使用networkx库来构建图模型，并借助已有的迪杰斯特拉算法实现最短路径计算。
五、结果分析计算完毕后，我们可以得到最佳布局方式下的最短路径总长度。
通过分析结果，我们可以找出在该市该路段上最适合建立公交车站点网络的布局方式。
六、模型评价模型的评价标准应考虑以下几个方面：1. 结果的合理性：根据实际问题需求，最佳布局方式的路径总长度是否满足要求。
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影响商品销售营销量因素建立回归方程
摘要
该题主要是利用主成分分析进行回归分析，利用SPSS 13.0 可以在将数据导入数据以后进行主成分分析
关键词：商品的销量 回归方程 正态分布
Ⅰ 问题重述
对某种商品的销量y 进行调查，并考虑有关的四个因素： 1x －居民可支配收入， 2x －该商品的平均价格指数，3x －该商品的社会保有量，4x －其它消费品平均价格指数。
利用主成分方法建立y 与1x ，2x ，3x ，4x 的回归方程。
数据如表一
Ⅱ 问题分析
利用主成分分析对关于销量的因素进行主成分分析，选择使用SPSS 进行线性回归分析，将数据导入选择筛选的进行分析，
Ⅲ 模型假设
假设销售量与各因素之间存在某种回归关系，
Ⅳ 符号说明
1x 为居民可支配收入； 2x 为该商品平均价格指数；
3x 为该商品社会保有量； 4x 其它消费品平均价格指数；
y 指的是这种商品的销售量。
Ⅴ 模型建立与求解
对于所给数据进行分析，首先进行绘制散点图，看一看是否符合线性回归，经观察，这些数据符合多元线性回归，因此运用多元线性回归进行分析，用SPSS 13.0求得结果如表一。
由表一我们可以得出线性回归方程为4321436.0027.0024.0087.0x x x x y ++-=。