数据建模作业
数据建模与应用作业指导书
数据建模与应用作业指导书第1章数据建模基础 (2)1.1 数据建模的概念与意义 (2)1.2 数据建模的流程与步骤 (3)1.3 常见数据建模方法 (3)第2章数据预处理 (4)2.1 数据清洗 (4)2.1.1 缺失值处理：针对数据集中的缺失值，采用填充、删除或插值等方法进行处理。
(4)2.1.2 异常值检测与处理：通过统计分析、箱线图等方法识别数据集中的异常值，并采用合理的方式进行处理。
(4)2.1.3 重复数据处理：对数据集中的重复数据进行识别和删除，避免对后续分析产生影响。
(4)2.1.4 数据类型转换：对数据集中的数据类型进行统一和转换，保证数据的一致性。
42.2 数据整合与转换 (4)2.2.1 数据集成：将来自不同来源的数据进行合并，形成统一的数据集。
(5)2.2.2 数据变换：对数据集中的数据进行规范化、标准化等变换，消除数据量纲和尺度差异的影响。
(5)2.2.3 特征工程：基于业务需求，提取和构造具有代表性的特征，提高模型功能。
(5)2.2.4 数据归一化与标准化：对数据集中的数值型数据进行归一化或标准化处理，降低数据分布差异的影响。
(5)2.3 数据规约 (5)2.3.1 特征选择：从原始特征集中选择具有较强预测能力的特征，降低数据维度。
(5)2.3.2 主成分分析：通过线性变换，将原始数据投影到低维空间，实现数据降维。
(5)2.3.3 聚类分析：对数据进行聚类，识别数据集中的潜在模式，为特征选择和降维提供依据。
(5)2.3.4 数据压缩：采用编码、哈希等方法对数据进行压缩，减少存储和计算负担。
(5)2.4 数据可视化 (5)2.4.1 分布可视化：通过直方图、散点图等展示数据集中各特征的分布情况。
(5)2.4.2 关系可视化：利用热力图、相关性矩阵等展示特征之间的关系。
(5)2.4.3 聚类可视化：通过散点图、轮廓图等展示数据聚类结果。
(5)2.4.4 时间序列可视化：采用折线图、面积图等展示时间序列数据的变化趋势。
海致大数据建模初级班第二次作业
海致大数据建模初级班第二次作业
【最新版】
目录
1.介绍海致大数据建模初级班的第二次作业
2.作业的目标和要求
3.作业的难点和挑战
4.完成作业的心得和体会
5.总结和展望
正文
海致大数据建模初级班第二次作业是基于大数据建模的一次实践。
作业的目标是通过对大数据的处理和分析，建立一个符合要求的模型，以解决实际问题。
这次作业的要求较高，需要我们具备一定的编程能力和数据处理能力，同时，也需要我们熟悉各种建模方法和技术。
在完成这次作业的过程中，我们遇到了不少难点和挑战。
首先，大数据的处理就需要我们掌握一定的编程技术，如 Python 和 R 语言等，这对于初学者来说无疑是一个巨大的挑战。
其次，数据处理的过程需要我们具备一定的数据分析能力，如何从大量的数据中提取出有用的信息，如何清洗和预处理数据等，都是我们需要解决的问题。
最后，建模过程也需要我们具备一定的建模知识和技术，如何选择合适的模型，如何调整模型的参数，如何评估模型的性能等，都是我们在完成作业过程中需要考虑的问题。
尽管这次作业的难度较大，但是通过完成这次作业，我们收获颇丰。
我们不仅提高了编程能力和数据处理能力，也提高了建模能力和解决问题的能力。
同时，我们也体验到了大数据建模的乐趣和成就感。
总的来说，海致大数据建模初级班第二次作业是一次非常有价值的实
践，它不仅检验了我们的学习成果，也提高了我们的实践能力和解决问题的能力。
我相信，通过这次作业，我们在大数据建模方面的能力得到了进一步的提升。
数模第一次作业-(1)
. .2016年数学建模论文第套论文题目：专业、：专业、：专业、：提交日期： 2016.6.27题目：人口增长模型的确定摘要对美国人口数据的变化进行拟合，并进行未来人口预测，在第一个模型中，考虑到人口连续变化的规律，用微分方程的方法解出其数量随时间变化的方程，先求对数用matlab里线性拟合求出参数，即人口净增长率r=0.0214,对该模型与实际数据进行对比，并计算了从1980年后每隔10年的人口数据，与实际对比，有很大出入。
因此又改进出更为符合实际的阻滞增长模型，应用微分方程里的分离变量法和积分法解出其数量随时间变化的方程，求出参数人口增长率r=0.0268和人口所能容纳最大值m x=285.89,与实际数据对比，拟合得很好，并预测出1980年后每隔10年的人口数据，与实际对比，比较符合。
为了便于比较两个模型与实际数据的描述情况作对比，又做出了两个模型与实际数据的对比图，并计算了误差。
关键词：人口预测微分方程马尔萨斯人口增长模型阻滞增长模型一、问题重述1790-1980年间美国每隔10年的人口记录如下表所示：表1 人口记录表试用以上数据建立马尔萨斯(Malthus)人口指数增长模型，并对接下来的每隔十年预测五次人口数量，并查阅实际数据进行比对分析。
如果数据不相符，再对以上模型进行改进，寻找更为合适的模型进行预测。
二、问题分析由于题目已经说明首先用马尔萨斯人口增长模型来刻划，列出人口增长指数增长方程并求解，并进行未来50年人口数据预测，但发现与实际数据有较大出入。
考虑到实际的人口增长率是受实际情况制约的，因此，使人口增长率为一变化的线性递减函数，列出人口增长微分方程，求出其方程解，并预测未来五十年人口实际数据。
三、问题假设1.假设所给的数据真实可靠;2.各个年龄段的性别比例大致保持不变;3.人口变化不受外界大的因素的影响；4.马尔萨斯人口模型（1）单位时间的人口增长率r 为常数；（2）将N t 视为t 的连续可微函数。
数学建模lingo作业-习题讲解
基础题：1．目标规划问题最近，某节能灯具厂接到了订购16000套A 型和B 型节能灯具的订货合同，合同中没有对这两种灯具的各自数量做要求，但合同要求工厂在一周内完成生产任务并交货。
根据该厂的生产能力，一周内可以利用的生产时间为20000min ，可利用的包装时间为36000min 。
生产完成和包装一套A 型节能灯具各需要2min ；生产完成和包装完成一套B 型节能灯具各需要1min 和3min 。
每套A 型节能灯成本为7元，销售价为15元，即利润为8元；每套B 型节能灯成本为14元，销售价为20元，即利润为6元。
厂长首先要求必须按合同完成订货任务，并且即不要有足量，也不要有超量。
其次要求满意销售额达到或者尽量接近275000元。
最后要求在生产总时间和包装总时间上可以有所增加，但过量尽量地小。
同时注意到增加生产时间要比包装时间困难得多。
试为该节能灯具厂制定生产计划。
解：将题中数据列表如下：根据问题的实际情况，首先分析确定问题的目标级优先级。
第一优先级目标：恰好完成生产和包装完成节能灯具16000套，赋予优先因子p1；第二优先级目标：完成或者尽量接近销售额为275000元，赋予优先因子p2； 第三优先级目标：生产和包装时间的增加量尽量地小，赋予优先因子p3； 然后建立相应的目标约束。
在此，假设决策变量12,x x 分别表示A 型，B 型节能灯具的数量。
（1） 关于生产数量的目标约束。
用1d -和1d +分别表示未达到和超额完成订货指标16000套的偏差量，因此目标约束为1111211min ,..16000z d d s t x x d d -+-+=+++-=要求恰好达到目标值，即正、负偏差变量都要尽可能地小（2） 关于销售额的目标约束。
用2d -和2d +分别表示未达到和超额完成满意销售指标275000元的偏差值。
因此目标约束为221222min ,..1520-275000.z d s t x x d d --+=++=要求超过目标值，即超过量不限，但必须是负偏差变量要尽可能地小，(另外：d +要求不超过目标值，即允许达不到目标值，就是正偏差变量要尽可能地小) （3） 关于生产和包装时间的目标约束。
数学建模
数学建模短学期作业11、利用药物中毒施救模型，完成以下问题：（1）确定对于孩子（血液总量为2000ml）及成人（血液总量4000ml）服用氨茶碱能引起严重中毒及致命的最小剂量；答：2000ml*1*10^-4g/ml=0.2g.小孩：0.2g至严重中毒，0.4g致命；成人：0.4g至严重中毒，0.8g致命。
（2）如果采用体外血液透析的办法，求解药物中毒施救模型的血液中药量的变化并作图。
解：由文献得，采用体外血液血液透析法，μ可增至0.1155*6=0.693,血液中药量记作z(t)，带入数据计算得出方程z(t)=275e^(-0.1386t)+112.27e^(-0.693t)t=0为小孩误服药的时刻。
在MA TLAB命令窗口输入：>> t =0:0.01:25;z=275*exp(-0.1386*t)+112.27*exp(-0.693*t)plot(t,z)grid得2、 运用Logistic 模型)1()(m x x rx x x r dt dx -==或rt m m e x x x t x --+=)1(1)(0，用最小二乘原理计算参数m x r ,，并作图。
人口数据见pot.txt.解:function f= mylogistic(x,t) f=x(1)./(1+(x(1)/31.4-1)*exp(-x(2).*t));endt=0:14;y=[31.4 38.6 50.2 62.3 77.1 91.2 106.1 122.3 140.1 158.5 179.3 204.0 226.5 251.4 281.4]x0=[33.8,0.3];[x,norm,res]=lsqcurvefit(@mylogistic,x0,t,y)plot(t,y,'+r');hold on;y1=mylogistic(x,t);plot(t,y1,'*b');得到结果:x =409.2188 0.2285norm =259.4564res =Columns 1 through 60 0.1001 -2.7159 -4.3500 -6.8255 -6.6110 Columns 7 through 12-5.1492 -2.9857 -0.5936 2.7155 4.6981 3.3090 Columns 13 through 154.0501 1.7302 -6.8762。
海致大数据建模第一次作业中级
海致大数据建模第一次作业中级摘要：I.引言- 介绍海致大数据建模- 阐述第一次作业的目的和意义II.作业内容概述- 分析作业要求- 介绍作业涉及的数据集和任务III.数据预处理- 数据清洗- 特征工程- 数据可视化IV.模型选择与训练- 模型的选择- 模型的训练过程- 参数调优V.模型评估与优化- 评估指标的选择- 模型的评估过程- 模型的优化策略VI.结果展示与分析- 展示模型预测结果- 分析模型性能- 提出改进方案VII.总结与展望- 总结作业经验- 提出未来学习的计划正文：随着大数据时代的到来，数据建模在各行各业发挥着越来越重要的作用。
在海致大数据建模的第一次作业中，我们通过对数据进行深入分析，选择并训练合适的模型，对数据进行预测，从而对实际问题进行解决。
首先，我们分析了作业的要求，明确了作业的目标。
在此基础上，我们选取了一组数据集，并对其进行了详细的分析，以确定作业的任务。
数据集涉及多个领域，如金融、医疗、电商等，我们需要根据具体情况选择合适的数据集进行作业。
接下来，我们进行了数据预处理。
在这一阶段，我们主要进行了数据清洗，去除了数据中的异常值和缺失值。
同时，我们还进行了特征工程，提取了数据的特征，以便于后续模型的训练。
此外，我们还利用数据可视化工具对数据进行了可视化展示，以便更好地理解数据。
在完成数据预处理后，我们进入了模型选择与训练阶段。
在这一阶段，我们根据作业任务和数据特点，选择合适的模型进行训练。
我们使用了多种机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机等，以提高模型的预测能力。
在模型训练过程中，我们不断调整模型参数，以优化模型的性能。
模型训练完成后，我们进行了模型评估与优化。
我们选择了合适的评估指标，如准确率、召回率、F1 值等，对模型的性能进行了评估。
根据评估结果，我们发现了模型的不足之处，并采取了一系列优化策略，如调整模型参数、使用集成学习等，以提高模型的预测能力。
最后，我们展示了模型预测结果，并对其进行了详细的分析。
《数学建模》作业
要求1、选题要求，学号是1号的选A组第1题，2号选A组第2题，以此类推，15号选A组第15题，16号回头选A组第1题。
如果对上面的题目把握不大或不敢兴趣的，可以在B组题目中任选一题。
2、答卷论文内容包括：摘要（100——300字，含研究的问题、建模的方法及模型、模型解法和主要结果），问题分析与假设，符号说明，问题分析，模型建立，计算方法设计和实现（框图及计算机输出的计算结果），结果的分析和检验，优缺点和改进方向等。
用软件求解的，请在附件中附上算法程序。
3、论文（答卷）用白色A4纸，上下左右各留出2.5厘米的页边距。
4、第一页为封面（自己下载），写上学号、姓名、第二页为论文标题和摘要，从第三页开始是论文正文。
论文从第二页开始编写页码，页码必须位于每页页脚中部，用阿拉伯数字从“1”开始连续编号。
5、论文题目用3号黑体字、一级标题用4号黑体字，并居中。
论文中其他汉字一律采用小4号宋体字，行距用单倍行距。
6、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均明确列出。
正文引用处用方括号标示参考文献的编号，如[1][3]等；引用书籍还必须指出页码。
参考文献按正文中的引用次序列出，其中书籍的表述方式为：[编号] 作者．书名[M]．出版地：出版社，出版年参考文献中期刊杂志论文的表述方式为：[编号] 作者．论文名[J]．杂志名，卷期号：起止页码，出版年参考文献中网上资源的表述方式为：[编号] 作者．资源标题．网址，访问时间（年月日）。
论文提交：2015年5月（本学期第11周）论文打印装订成册上交注：2015年5月（本学期第11,12周）答辩大作业题目A组1、生产计划高校现有一笔资金100万元，现有4个投资项目可供投资。
项目A：从第一年到底四年年初需要投资，并于次年年末回收本利115%。
项目B：从第三年年初需要投资，并于第5年末才回收本利135%，但是规定最大投资总额不超过40万元。
数学建模样题及答案
数学建模作业一学校共1000名学生，235人住在A 宿舍，333人住在B 宿舍，432人住在C 宿舍。
学生们要组织一个10人的委员会，试用下列方法分配各宿舍的委员数：（1） 按比例分配取整数的名额后，剩下的名额按惯例分给小数部分较大的。
（2） Q 值方法：m 方席位分配方案：设第i 方人数为i p ，已经占有i n 个席位，i=1，2，…，m .当总席位增加1席时,计算2(1)i i i i p Q n n =+，i=1，2，…，m 把这一席分给Q 值大的一方。
（3） d ’Hondt 方法：将A ，B ，C 各宿舍的人数用正整数n=1,2,3,…相除，其商数如下表：将所得商数从大到小取前10个（10为席位数），在数字下标以横线，表中A,B,C 行有横线的数分别为2，3，5，这就是3个宿舍分配的席位。
（试解释其道理。
）（4） 试提出其他的方法。
数学建模作业二假定人口的增长服从这样的规律:时刻t 的人口为)(t x ,t 到t+ t 时间内人口的增长与m x -)(t x 成正比例(其中m x 为最大容量).试建立模型并求解.作出解的图形并与指数增长模型、阻滞增长模型的结果进行比较。
解：=r(x m -x),r 为比例系数，x(0)=x 0 解为：x(t)= x m -( x m - x 0),如下图粗线，当t →∞时，它与Logistic 模型相似。
数学建模作业三一容器内盛入盐水100L，含盐50g .然后将含有2g/L的盐水流如容器内，流量为3L/min.设流入盐水与原盐水搅拌而成均匀的混合物。
同时，此混合物又以2L/min的流量流出，试求在30min时，容器内所含的盐量。
若以同样流量放进的是淡水，则30min时，容器内还剩下多少盐？要求写出分析过程。
解：设x(t)为t时刻容器内剩余的盐的质量①x(t)=2(100+t)-1.5(100+t)-2X(t=30)=171.24② x(t)=(100+t)-2 X(t=30)=29.59数学建模作业四商业集团公司在123,,A A A 三地设有仓库，它们分别库存40，20，40个单位质量的货物，而其零售商店分布在地区,1,,5i B i ，它们需要的货物量分别是25，10，20，30，15个单位质量。
数据模型作业题目
一、建模题，只建立模型，不求解。
1．一个公司考虑到北京、上海、广州和武汉四个城市设立库房，这些库房负责向华北、华中、华南三个地区供货，每个库房每月可处理货物1000件。
在北京设库房每月成本为4.5万元，上海为5万元，广州为7万元，武汉为4万元。
每个地区的月平均需求量为：华北每月500，华中每月800件，华南每月700件。
发运货物的费用（单位：元/件）如表1所示表1公司希望在满足地区需求的条件下使平均月成本为最小，且还要满足以下条件：（1）如果在上海设库房，则必须也在武汉设立库房； （2）最多设两个库房；（3）武汉和广州不能同时设库房。
试着建立一个满足上述要求的整数规划的模型。
解：设：Yi=X ij=城市i运往j地的货运量Minz=200X11+400X12+500X13+300X21+250X22+400X23+600X31+350X32+300X33+ 350X41+150X42+350X43+45000Y1+50000Y2+70000Y3+40000Y4X11+X12+X13<=1000Y1X21+X22+X23<=1000Y2X31+X32+X33<=1000Y3X41+X42+X43<=1000Y4X11+X21+X31+X41=500X12+X22+X32+X42=800s.t:Y ij>=0(j=1,2,3)2．已知下列四名运动员各种姿势的游泳成绩（各为50米）如表2所示，试问Y2>=Y4Y1+Y2+Y3+Y4>=2Y3+Y4<=1Y i=0或1（i=1,2,3,4）如何安排运动员参加200混合泳的接力比赛，使预期比赛成绩为最好。
表2解：引入变量0-1X ij，并令X ij=1（当指派第i 项比赛由第j人参加时）或0（当第i项比赛由第j人参加时）这可以表示为一个0-1整体规划问题。
minZ=37.7X11+32.9 X12+33.8X13+37.0X14+43.4X21+33.1X22+42.2X23+34.7X24+33.3X31+28.5X32+38.9X33+30.4X34+29.2X41+26.4X42+29.6X43+28.5X44s.t:X11+ X21+ X31+ X41=1（赵只能参加一项比赛）X12+ X22+ X32+ X42=1（钱只能参加一项比赛）X13+ X23+ X33+ X43=1（张只能参加一项比赛）X14+ X24+ X34+ X44=1（王只能参加一项比赛）X11+ X12+ X13+ X14=1（仰泳只能一人参加）X21+ X22+ X23+ X24=1（蛙泳只能一人参加）X31+ X32+ X33+ X34=1（蝶泳只能一人参加）X41+ X42+ X43+ X44=1（自由泳只能一人参加）3. 某公司从三个产地将物品运往三个销地，各产地的产量、各销地的销量和各产地运往各销地的单位产品的运费如表3所示。
2023年数学建模大作业题.大案
2023年数学建模大作业题-大案1. 引言在2023年的数学建模大作业中，我们将研究一个题为“大案”的问题。
本文档将详细介绍该问题的背景和目标，并提供相关的数学模型和求解方法。
2. 问题背景和目标在我们的城市中，发生了一个严重的犯罪案件，被称为“大案”。
警方已经掌握了一些证据，包括嫌疑人的信息、嫌疑人之间的联系和一些可能的犯罪地点。
然而，由于数量庞大的数据和复杂的关系网络，警方无法准确判断嫌疑人之间的关联以及他们可能的行动轨迹。
我们的目标是根据已有的证据，建立一个数学模型，并通过模型求解，揭示嫌疑人之间的关联和可能的行动轨迹。
我们希望通过这个模型，为警方提供行动指导，并帮助他们尽快破案。
3. 数学模型为了建立一个准确且实用的数学模型，我们需要考虑以下几个因素：3.1 数据预处理首先，我们需要对已有的证据进行数据预处理。
这包括数据清洗、数据转换和数据统计等步骤。
通过对数据的预处理，我们可以去除噪声和异常值，并提取出有用的特征。
3.2 嫌疑人关联网络模型基于已有的证据，我们可以构建一个嫌疑人关联网络模型。
在该模型中，每个嫌疑人都被表示为一个节点，而嫌疑人之间的联系则被表示为边。
我们可以使用图论的方法来研究和分析这个网络模型，例如通过计算节点的中心度来评估嫌疑人的重要性或通过社区发现算法来发现潜在的犯罪团伙。
3.3 行动轨迹预测模型为了预测嫌疑人的行动轨迹，我们可以建立一个行动轨迹预测模型。
在该模型中，我们需要考虑时间因素、地理位置和其他相关因素。
我们可以使用时间序列分析方法来预测嫌疑人在不同时间点的行动，使用地理信息系统（GIS）技术来分析嫌疑人的活动范围，并使用机器学习算法来预测嫌疑人可能的下一步行动。
3.4 优化算法为了求解模型，我们需要设计和应用一种有效的优化算法。
这个优化算法可以考虑多个因素，包括时间效率、精确度和可扩展性。
我们可以使用线性规划、整数规划或遗传算法等方法来求解模型。
4. 求解方法基于上述的数学模型，我们可以提出以下的求解方法：1.对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据统计等步骤。
数学建模大作业题目
(1) 用起泡法对10个数由小到大排序. 即将相邻两个数比较,将小的调到前头. （10个数字自己选择，方法要一般）(2)有一个45⨯矩阵,编程求出其绝对值最大值及其所处的位置. （用abs 函数求绝对值）(3)编程求201!n n =∑ （ 分别用for 和while 循环）(4)一球从100米高度自由落下,每次落地后反跳回原高度的一半,再落下. 求它在第10次落地时,共经过多少米?第10次反弹有多高? (5)有一函数2(,)sin 2f x y x xy y =++,写一程序,输入自变量的值,输出函数值，并画出其图像，加上图例和注释. （区间自理） (6) 建立一个脚本M 文件将向量a,b 的值互换。
(7) 某商场对顾客所购买的商品实行打折销售，标准如下(商品价格用price 来表示)： price<200 没有折扣; 200≤price<500 3%折扣; 500≤price<1000 5%折扣; 1000≤price<2500 8%折扣; 2500≤price<5000 10%折扣;5000≤price 14%折扣;输入所售商品的价格，求其实际销售价格。
(用input 函数) (8) 已知y ，22221111123y n=++++,当n=100时，求y 的值。
(9)画出分段函数2221y 1 122 1 2x x x x x x x ⎧<⎪=-≤<⎨⎪-+≥⎩的图像，并求分段函数在任意几点的函数值。
(用hold on 函数)(10) 给定5阶方阵，求方阵的行列式、特征值、迹、上三角元素的和。
(11) 输入40个数字，按照从小到大的顺序排列输出。
(12) 把当前窗口分成四个区域，在每个区域中分别用不同的颜色和线形画sin ;tan y x y x==，x y e =和31y x x =++的图像。
（区间自理）(13) 对于,AXB YA B==，如果⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=753467294A ，⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=282637B ，，求解X,Y ;(14) 如果⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=753467294A ，242679836B ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,求1122,*,.*,,,,T A B A B A B AB A B A A ---。
大一高数建模作业
大一高数建模作业大一高数建模作业主要是为了帮助学生巩固高数知识，提高运用数学解决实际问题的能力。
以下是一些建议的建模作业题目：1. 线性方程组建模：根据实际问题，建立线性方程组，并求解。
例如，可以考虑用线性方程组描述几个人在不同时间点的年龄关系。
2. 函数建模：根据实际问题，选择合适的数学函数进行建模，并分析函数的性质。
例如，可以考虑用指数函数或对数函数描述某种增长或衰减现象。
3. 微分方程建模：根据实际问题，建立微分方程模型，并求解。
例如，可以考虑用一阶微分方程描述某物体在不同时间点的速度关系。
4. 概率论建模：根据实际问题，运用概率论知识进行建模，分析事件的概率和风险。
例如，可以考虑用二项分布描述某人在多次试验中成功的概率。
5. 数值计算建模：根据实际问题，运用数值计算方法进行建模，解决数学问题。
例如，可以考虑用数值积分方法计算连续函数的定积分。
6. 数学建模竞赛：参加数学建模竞赛，锻炼团队协作和解决问题的能力。
例如，可以考虑参加全国大学生数学建模竞赛或MCM/ICM国际数学建模竞赛。
7. 应用高数知识解决实际问题：结合所学的高数知识，尝试解决一些实际问题。
例如，可以考虑利用微积分知识优化某个工程问题，提高效率。
在完成这些建模作业时，要注意以下几点：1. 理解题意：在开始建模之前，首先要确保自己清楚题目的要求，理解问题的背景和意义。
2. 建立模型：根据实际问题，选择合适的数学模型，如线性方程组、函数、微分方程等。
3. 求解模型：运用相应的数学方法，求解建立的模型。
这可能涉及到一些高数公式和计算方法，如求导、积分、解方程等。
4. 分析结果：在求解出模型后，要对结果进行分析，判断其合理性和有效性。
这可能需要借助一些数学软件或工具，如Excel、MATLAB等。
5. 撰写报告：最后，要将建模过程和结果整理成报告，以便与他人交流和分享。
报告应包括问题背景、模型建立、求解过程、结果分析等内容。
通过完成这些大一高数建模作业，可以帮助学生更好地理解高数知识，提高解决实际问题的能力，为未来的学术和职业生涯打下坚实基础。
海致大数据建模第一次作业中级
海致大数据建模第一次作业中级一、作业要求与目标在海致大数据建模课程中，第一次作业的目标是帮助学员掌握大数据分析的基本流程和方法。
本作业要求学员对给定的数据进行处理和分析，通过数据建模实现对数据特征的挖掘，从而达到对现实问题进行预测或解释的目的。
二、数据准备与处理1.收集数据：学员需要从给定的数据源中选取合适的数据集。
数据集应具有现实意义，以便能更好地应用于实际问题。
2.数据预处理：对收集到的数据进行清洗，包括去除重复记录、缺失值处理、数据类型转换等。
此外，还需对数据进行归一化或标准化处理，以消除数据量纲对分析结果的影响。
3.数据拆分：将数据集分为训练集、验证集和测试集，以便进行模型训练、参数调整和模型性能评估。
三、数据可视化与探索1.描述性统计分析：通过绘制柱状图、箱线图、散点图等，对数据进行初步可视化分析，了解数据的分布、相关性等特点。
2.数据探索：利用数据探索方法，如聚类、关联规则挖掘等，发现数据中的潜在规律和关联关系。
四、数据建模与优化1.选择模型：根据实际问题和数据特点，选取合适的建模方法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
2.模型训练：利用训练集对所选模型进行训练，通过调整模型参数提高模型性能。
3.模型优化：根据验证集的性能指标，对模型进行优化，如调整权重、学习率等。
五、结果评估与分析1.模型评估：利用测试集对模型进行评估，计算各项性能指标，如准确率、召回率、R方等。
2.结果分析：对建模结果进行解读，分析模型在实际问题中的应用价值，并提出改进措施。
六、总结与展望本次作业旨在帮助学员掌握大数据建模的基本方法和技巧。
通过完成作业，学员应能独立完成数据处理、可视化、建模和评估等环节，为解决现实问题提供数据支持。
海致大数据建模第一次作业中级
海致大数据建模第一次作业中级【实用版】目录1.引言2.海致大数据建模的定义和作用3.第一次作业的内容和目标4.中级水平的要求和挑战5.完成作业的步骤和方法6.总结正文【引言】在当今信息爆炸的时代，大数据建模已经成为了各行各业中不可或缺的一项技能。
海致大数据建模作为其中的一种，旨在帮助人们更好地理解和利用数据，为企业和社会带来价值。
本文将介绍海致大数据建模第一次作业中级的相关内容，帮助读者了解该领域的知识和技能。
【海致大数据建模的定义和作用】海致大数据建模是指利用大数据技术，对海量数据进行分析、挖掘和建模，以发现数据背后的规律和价值。
其作用主要体现在以下几个方面：1.提高数据分析的效率和准确性2.辅助决策，为企业提供智能化支持3.挖掘潜在商业价值，促进业务创新【第一次作业的内容和目标】海致大数据建模第一次作业中级主要涉及以下内容：1.数据预处理：对原始数据进行清洗、转换和整理，为后续建模做好准备2.特征工程：从数据中提取有用特征，提高模型的预测能力3.模型选择与评估：根据问题类型和数据特点，选择合适的建模算法，并对模型进行评估4.结果可视化：将建模结果以直观的形式展示出来，便于理解和分析本次作业的目标是让学习者掌握大数据建模的基本流程和方法，为后续深入学习打下基础。
【中级水平的要求和挑战】作为中级水平的作业，本次任务对学习者提出了较高的要求，包括：1.熟练掌握数据预处理和特征工程的方法和技巧2.能够根据问题类型和数据特点选择合适的建模算法3.具备一定的编程能力，熟悉相关建模工具和库同时，学习者在完成作业过程中也会面临一定的挑战，如：1.数据量大，处理起来较为复杂2.特征工程需要对业务有深入理解，具有一定的难度3.模型选择和评估需要综合考虑多种因素，需要具备较高的分析能力【完成作业的步骤和方法】为了顺利完成本次作业，学习者可以按照以下步骤进行：1.仔细阅读题目和要求，明确任务目标2.对数据进行预处理，清洗、转换和整理数据3.进行特征工程，提取有用特征4.选择合适的建模算法，对模型进行训练和评估5.将建模结果进行可视化，以便于分析和理解6.根据作业要求，撰写报告，总结建模过程和结果【总结】海致大数据建模第一次作业中级对于学习者来说，既是一个挑战，也是一个提升自己能力的机会。
数学建模第一章作业(章绍辉)
y
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5 x
0.6
0.7
0.8
0.9
1
3. 两个人玩双骰子游戏，一个人掷骰子，另一个人打赌 掷骰子者不能掷出所需点数，输赢的规则如下：如果第一次 掷出 3 或 11 点，打赌者赢；如果第一次掷出 2、7 或 12 点， 打赌者输；如果第一次掷出 4,5,6,8,9 或 10 点，记住这个点 数， 继续掷骰子， 如果不能在掷出 7 点之前再次掷出该点数， 则打赌者赢. 请模拟双骰子游戏，要求写出算法和程序，估 计打赌者赢的概率. 你能从理论上计算出打赌者赢的精确概 率吗？请问随着试验次数的增加，这些概率收敛吗？ 解答 （一）算法 输入 模拟试验的次数 n； 输出 打赌者赢的概率 p. 第 1 步 初始化计数器 k=0； 第 2 步 对 i=1,2,…,n，循环进行第 3～7 步； 第 3 步 产生两个在 1～6 这 6 个整数中机会均等地取 值的随机数， 并把这两个随机数之和赋值给 x； 第 4 步 如果 x 是 3 或 11，那么 k 加 1，进入下一步循 环；否则，做第 5 步； 第 5 步 如果 x 不是 2、7 和 12，那么做第 6～8 步；否 则，直接进入下一步循环； 第 6 步 产生两个在 1～6 这 6 个整数中机会均等地取 值的随机数， 并把这两个随机数之和赋值给 y； 第 7 步 如果 y 不等于 x，也不等于 7，重复第 6 步所 做的； 第 8 步 如果 y 等于 7，那么 k 加 1，进入下一步循环； 否则，直接进入下一步循环； 第 9 步 计算概率 p=k./n .
第一章习题参考答案
1. 请编写绘制以下图形的 MATLAB 命令，并展示绘得 的图形.
x2 2 (1) x y 1、x y 4 分别是椭圆 y 1 的内切 4
数学建模实习作业
碎纸片的拼接复原摘要图像碎片自动拼接复原是需要借助计算机把大量碎片重新拼接复原成初始图像的完整模型，这一研究在考古、刑侦犯罪、古生物学、医学图像分析、遥感图像处理以及壁画保存复原等方面具有广泛、实际的应用。
本文主要解决碎纸机破碎文档的自动拼接复原问题。
我们利用图像数字化技术，借助Matlab软件将图像转化为矩阵。
通过建立数学模型，运用矩阵论、自定义相似度方法、遗传算法等方法，对数据进行处理，实现对图像碎片自动拼接，从而将所给碎片拼接复原为完整图像。
我们首先把碎片图形进行二值化处理，根据所给纵切黑白碎片边缘的像素关系(相邻两张碎片，一张碎片矩阵右边的像素与另一张碎片左边的像素相同 )，我们采和自定义相似度算法，利用附件求出碎片间的相似度，然后根据所需要满足的条件即相似度最大原则，建立了纵切碎片拼接模型一及其算法，运用Matlab编程实现该模型，并得到碎片复原结果（见附录1）。
关键词：碎片拼接矩阵论图形二值化相似度模型一、问题重述1.1背景：破碎文件的拼接和复原对于司法物证复原、历史文献再现和军事情报获取等方面都有极其重要的作用。
于是碎纸片的拼接复原技术便成为图像处理与模式识别领域中的一个崭新典型的应用。
图像配准是图像拼接复原的基础，而且图像配准算法的计算量一般非常大，因此图像拼接复原技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。
本文将通过图像提取技术获取一组碎纸片的形状、颜色、文字等信息，然后利用计算机进行相应的处理从而实现对这些碎纸片的自动拼接复原。
1.2重述：该题研究的是如何对碎纸片进行拼接复原。
传统上，拼接复原工作需由人工完成，准确率较高，但是效率低。
随着计算机技术的发展，当碎纸片数量巨大的时候，人们试图开发碎纸片的自动拼接技术，以提高拼接复原的效率。
对于给定的来自同一页印刷文字文件的碎纸机破碎纸片（仅纵切），建立碎纸片拼接复原模型和算法，并针对附件给出的中文文件的碎片数据进行拼接复原。
如果复原过程需要人工干预，写出干预方式及干预的时间节点。
数学建模大作业题目
A 题：图书馆购书计划的制定现代化图书馆馆藏图书，主要目的不是为了收藏而是为了使用。
除了国家图书馆等特大型的图书馆以外，一般图书馆都有特定的服务群体，办馆宗旨就是要尽量好地为这些特定群体服务，提高馆藏资源的利用率、读者文献信息需求的满足率以及对图书馆服务功能的满意率。
图书馆每年用于购书的经费是有限的，如何合理分配使用，以便使有限的购书经费最大限度地发挥其特定的经济效益是图书馆工作的重要环节之一。
以学校图书馆为例，要实现办馆效益，必须做到入藏文献合乎本校教师、学生（有时也兼顾社会）的需求，使图书馆藏书结构（学科结构、文种结构、文献类型结构等）满足本校教学科研的要求，以求藏书体系与本校专业设置相适应。
所购图书要能够真实地反映读者的实际需要，使读者结构和藏书结构尽量吻合，以便减少读者借不到图书的现象，即降低读者被借的比率、增加满足率。
文献只有在流通中才能传播信息，产生效益。
文献资料得不到利用，购置文献资料所耗费的资金就体现不出其价值。
因此，图书馆在增加藏书规模的同时，要千方百计地把文献提供给读者，以增加图书的出借次数、出借时间以及在借图书的数量等，力求使有限的价值投入获得最大的办馆效益。
设某普通高校现有十个系：计算机科学与技术系，在校学生960 人，信息科学与工程系，在校学生900 人，信息与计算科学系，在校学生280 人，生物与制药工程系，在校学生1500 人，机电工程系，在校学生1440 人，建筑工程系，在校生960 人，外语系，在校学生720 人，法律系，在校学生460 人，新闻系，在校学生642 人，经济与管理系，在校学生2400 人。
此外，该校目前还有“药物分子设计及生物化工”和“土木建筑工程”2 个重点学科；“外国语言学及应用语言学”重点扶植学科以及“计算机科学与技术”、“市场营销”2 个重点专业。
该校图书馆每学年都要投入大量资金购置图书，图书覆盖全院各学科专业、具有较完整的中外文文献资源。
海致大数据建模初级班第二次作业
海致大数据建模初级班第二次作业摘要：1.介绍海致大数据建模初级班的第二次作业2.作业的具体内容3.完成作业的步骤和方法4.总结正文：海致大数据建模初级班第二次作业旨在帮助学员巩固和提升大数据建模的基本知识和技能。
通过这次作业，学员们可以更好地理解大数据建模的流程，并熟练运用相关工具进行实践操作。
下面将详细介绍这次作业的具体内容、完成步骤和方法。
一、作业具体内容本次作业主要分为以下几个部分：1.数据预处理：对给定的数据进行清洗、转换和整理，以便后续建模分析。
2.特征工程：基于数据特点，选取合适的特征进行建模，并进行特征缩放、特征选择等操作。
3.模型选择与构建：根据问题类型和数据特点，选择合适的模型进行建模，并对模型参数进行调优。
4.模型评估与优化：通过评估模型的性能，选择最佳模型，并对模型进行优化。
5.结果可视化：将建模结果进行可视化展示，以便更好地理解模型的预测效果。
二、完成作业的步骤和方法1.数据预处理：首先，需要对给定的数据进行读取和清洗，处理缺失值、异常值等问题。
然后，对数据进行转换和整理，以便后续建模分析。
2.特征工程：在数据预处理的基础上，进行特征工程。
这一步主要包括特征缩放、特征选择等操作。
特征缩放是为了消除特征之间量纲的影响，特征选择则是为了选取对目标变量影响较大的特征。
3.模型选择与构建：根据问题类型（回归、分类、聚类等）和数据特点，选择合适的模型进行建模。
常见的模型有线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林、K 近邻等。
在建模过程中，需要对模型参数进行调优，以提高模型的性能。
4.模型评估与优化：在模型构建完成后，需要对模型的性能进行评估，并选择最佳模型。
评估指标有均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、准确率、精确率、召回率等。
针对评估结果，可以对模型进行优化，提高模型性能。
5.结果可视化：将建模结果进行可视化展示，可以使用matplotlib、seaborn 等库进行数据可视化，以便更好地理解模型的预测效果。
2022年武汉市五年级上册数学课堂作业
2022年武汉市五年级上册数学课堂作业2022年，攀登数学之巅，为自我超越，我们一起努力！2022年武汉市五年级上册数学课堂作业一、数据建模1.根据学生兴趣学习数学，分析和整合当前教学内容，利用计算机技术实现相关数学模型的搭建，实现科学的能力培养。
2.建立数学模型，将数学原理利用计算机来实现，并在网上通过游戏方式操练并熟悉数学模型，使学生印象深刻、提高数学思维能力。
3.分解重要的模型进行模拟，试着从不同角度看待问题，锻炼学生多角度分析问题和复杂求解问题的能力。
二、数学分析1.根据学生水平做出完整的题目讲解，新引入一些算法，例如分析图表里面的信息，分析变化的含义，教会学生分析数学问题的思路。
2.要求学生进行数学方程的解答，从而训练学生利用数学方法从多个角度解决问题的能力。
3.除了对题目中就出现的方法，要求学生在灵活运用数学知识，根据实际情况改变解题思路，提高学生应用整合性思维和综合分析能力。
三、数学建模考试1.考试目的：验证学生应用建模和数学分析的能力，考查学生如何运用数学知识在实际应用场景中进行模型的搭建和分析的能力。
2.考试内容：涉及数学模型，算法，逻辑，数学分析，统计分析以及偏微积分等，考题重点放在实际问题中的建模和数学分析。
四、课外活动1.科技大赛：通过参加各种类型的科技大赛，让学生更加熟悉数学原理和建模的能力，结合赛事体验来深入了解数学。
2.讨论会：与老师或学校提供的专业人士，组织学生就当前数学话题进行讨论，激发学生的学习热情和实践能力，操练思维技能。
3.科技创新：时刻关注新科技进步，教学活动中加入相关内容以及知识，带领学生完成一些创新性项目，熟悉最新科技进展，提升研究能力和技术能力。
总之，2022年武汉市五年级上册数学课堂作业应该把握分析与应用相结合，让学生从分析建立模型、运用技术分析问题、分析结果落实到实践中等方面得到充分的练习，以熟练掌握运用数学的能力。
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即运输费用最小为44000，工厂A向经销商1提供0，向经销商2提供30，工厂B向经销商1提供40，向经销商2提供0,
工厂B为经销商1提供Q3的货物，为经销商2提供Q4的货物。
b：总运输成本=700Q1+400Q2+800Q3+600Q4
c：Q1+Q2=30，Q3+Q4《50，Q1+Q3=40,Q2+Q4》25。
Q1》0，Q2》0，Q3》0，Q4》0
d：在excel中建立如下得模型
将总运费作为目标单元格，将工厂A向经销商1提供的货物，工厂B向经销商2提供的货物，作为可变单元格求解最小值，因为可变单元格里的数，都为整数，且为非负数。选择线性模型求解，得到
总收入=20Q
S=预测所能售出的产品
约束条件：
当利润=0时，即10Q-20000Q=0，Q=2000
盈亏平衡点=2000
图表如下：
输入S为2000得：
输入S=0，得到
即为了使这一产品有利可图，数量应该大于2000。
2
Best-for-less公司通过两个工厂为其零售经销商供货。工厂A下月会提供30船货物。工厂B尚未制定生产计划，但是它有每月生产50船货物的生产能力上限。经销商1已经为下个月提交了40船货物的订单。经销商2至少需要25船货物，如果能多一些当然更好。两个工厂到经销商的每船货物的运输费由下表给出，同时还给出了其他一些数据
单位运输成本 供货
经销商1 经销商2
工厂A 700 400 =30船
工厂B 800 600 《50船
需要 =40船 》25船
送部经理詹妮弗.洛佩兹现在要决定每月从每个工厂运送到经销商处的货物数量。她的目标是使总运输成本最小。
a. 明确詹妮弗要做的决定。为每一个决定定义一个变量。
b. 根据决策变量写出总运输成本的数学表达式。
c. 写出每个变量取值的约束条件的数学表达式
d. 为詹妮弗的问题建立一个完整的数学模型
e. 你认为詹妮弗的运输计划应该是怎样的？解释你的理由。然后用决策变量表示你的运输计划。
a：詹妮弗要做的决定是工厂A要为经销商1,2，分别提供多少货物，工厂B要为经销商提供多少货物，使总运输费用最少？假设工厂A为经销商1提供Q1，经销商2提供Q2.
1， 一家小公司的经理正在考虑是否要生产一种新产品，为了生产这种产品，公司需要以每月20000美元的成本租赁一种特殊的设备。除了租赁成本外，每生产一件产品还要支付10美元的生产成本。每销售1单位产品能够获得20美元的收入。利用这一产品每月的生产数量和销售数量，开发一个数学表达式，然后确定为了使这一产品有利可图，这一数量应该有多大？