2014年数学建模C题附件4
2014年北华大学数学建模竞赛赛题
2014年北华大学数学建模竞赛赛题及要求A题：“延迟退休”问题目前我国已经进入人口老龄化快速发展期，“延迟退休”已成为人们关注的热点话题，不同的群体对“延迟退休”也有不同的看法，如企业中高层管理人员、部分专业技术人员(如医生、教师、科技工作者等)被认为愿意延长退休年龄，但大多数一线工人尤其是体力劳动者，则希望早点退休。
因此，如何尽快作出“延迟退休”科学可行的制度设计，是人们关心的问题。
请针对“延迟退休”问题，查阅资料并解决以下问题：1.查阅文献资料，给出如下四个指标的计算公式：国民人均预期寿命、人口老龄化程度、劳动力供求状况和国民受教育情况，并研究这四个指标对延迟退休的影响。
2.由于各行业工作环境、要求差别很大，延迟退休年龄一刀切的做法显然需要商榷。
请就某一地区选择教师、内科医生、公司职员、客车司机、重体力劳动者（含特殊行业工人）5类群体，研究其工作状况，寻找影响这5类群体延迟退休年限的评价指标（例如工作环境、工作经验、体质的要求等）。
如果延迟退休年限为1到5年，请根据你寻找的评价指标研究这5类群体较合理的延迟退休年限。
3.目前世界各国的退休年龄各不相同，有的国家退休年龄超过60岁，有的不超过60岁。
选取5个延迟退休年龄超过60岁的国家，如美国、日本、德国、澳大利亚、意大利，通过研究这些国家的国民人均预期寿命、劳动力供求状况、国民受教育年限和人口老龄化程度等影响延迟退休年龄的相关因素，根据你的研究结果，预测我国出台延迟退休政策执行的时间表。
4.延迟退休政策的实施会对就业、养老保险等社会问题带来影响，请就其中的一个方面，建立适当的数学模型，定量分析我国“延迟退休”政策实施可能带来的影响。
5.给相关的上级主管部门写一篇不超过一页(A4纸)的关于”延迟退休”的建议报告。
B题最优人力资源安排问题在企事业单位，人力资源部门经常要根据当前情况把人员分配给即将开始的项目。
一般地，对项目而言，越早完成越好；而对人力资源部门而言，在该项目上所花费的人力越少越好。
2014年第十一届全国研究生数学建模竞赛C题拟获奖名单公示
惠忆聪
中南大学
傅元理
中南大学
陈沅
中南大学
黄长鑫
同济大学
白洁
同济大学
张晗
清华大学
石鑫
华北电力大学(保定)
萨初日拉
华北电力大学(保定)
李娅坤
华北电力大学(保定)
张吟
东南大学
黄新悦
东南大学
罗向丽
东南大学
刘元冬
北京邮电大学
袁静
北京邮电大学
苏子彬
北京邮电大学
陈罡
华北电力大学
骆晨
华北电力大学
王飞
北京邮电大学
宁晓光
姜毅
上海大学
薛子威
上海大学
施燕
上海大学
韩伟
上海理工大学
黄春燕
上海理工大学
徐芳
上海理工大学
马苏
同济大学
接潇
同济大学
付忻
同济大学
王亮
武汉大学
黎桥
武汉大学
吴子敬
武汉大学
赵智昊
解放军信息工程大学
秦文利
解放军信息工程大学
顾帅楠
解放军信息工程大学
韦义明
天津大学
朱海龙
天津大学
邱琳耀
天津大学
熊涛
解放军信息工程大学
张佳明
3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C 3C
10280058 10252021 10247030 10486008 90005035 10056014 90005047 10004006 90110001 10637011 83285046 10013018
2014深圳数学建模夏令营c题
2014年厦门理工学院数学建模竞赛2014年4月26日－5月26日题目：垃圾焚烧厂的经济补偿问题厦门理工学院创新创业园厦门理工学院应用数学学院垃圾焚烧厂的经济补偿问题摘要本文针对深圳市某地点拟建一个垃圾焚烧厂，要求制定一套环境动态评估体系，并设计合理的周围居民潜在环境风险承担经济赔偿方案这一问题，根据题目提供的位置坐标及相关监测数据，通过多方面搜集关于空气质量监测、环境影响评估及预测和社会赔偿体制的资料，综合考虑地理环境、人口分布、经济状况等各方面因素并运用数理统计知识分析相关数据后，得到后文所述的数学模型，该模型很好的结合了该地自然及人文的实际情况，对相关部门制定相关政策具有很强的参考意义，因此具有很强的实用性和合理性，可以很好的运用到实际生活中。
针对问题一“根据垃圾焚烧厂周边环境设计一种环境指标监测方法，实现对垃圾焚烧厂烟气排放及相关环境影响状况的动态监控”，我们根据题目提供的坐标（焚烧厂地点为Google地图经纬度22.686033，114.097586）用“谷歌地球”经行定位确定其位置为中国广东省深圳市宝安区白鸽湖路67号。
鉴于该地地形较为平整，但功能分区较为复杂，而污染源较为单一集中，因此采用同心圆布点法和功能分区布点法相结合的布点方法选取了周围10km范围内13个重要居民区和水源地作为监测点，以SO2、NOx、二恶英等六种大气污染物进行监测。
先参考国家相关标准制定了一套评价标准，再结合多种因素综合作用的结果，运用加权函数给出了各个区域环境影响分指数的计算方法，从而建立了模型一。
根据题目要求“以你设计的环境动态监控体系实际监控结果为依据，设计合理的周围居民风险承担经济补偿方案”，我们结合各区域环境影响情况和垃圾焚烧厂的收益情况，参照当地政府的财政预算，以不同百分比从现金补偿、公共设施建设等五个方面做出了具体的总体赔偿方案，然后再结合不同区域居民承担的潜在风险不同将现金补偿部分做出更加细致的分配方案，从而建立了模型二。
2014年第十一届全国研究生数模竞赛获奖论文-C题
(7)
其 中 K 为 过 采 样 倍 数 ， CE-BEM 不 存 在 过 采 样 倍 数 K 1 ， GCE-BEM 和 OGCE-BEM 2 Kf d NT / M OGCE-BEM 中的过采样倍数 K 2 ; k 。 CE BEM and GCE BEM 1 (2) 多项式 BEM 模型(P-BEM) 多项式 BEM(P-BEM)运用泰勒级数展开并近似得到，此时信道估计的数学 模型为[2]
二、问题假设
1. 多条路径之间信道数据相互独立； 2. 不考虑无线通信信道的阴影衰落； 3. 不考虑背景电磁波对通信频段的干扰； 4. 不考虑信道数据采样所造成的误差； 5. 不考虑具体的载波搬移方式 。
三、符号说明
1. 2. 3. 4. 5.
v: c: f: fd : Vd :
移动台运动速度 电磁波传播速度 3 105 km/s 载波频率 平移台运动速度 归一化最大平移台运动速度
M 1 N hl [n] blm n , l 0,..., L 1 2 m0 m
(8)
这里介绍的 P-BEM 模型，釆用单一的多项式，在信道变化比较平缓的时候 模型误差较小，但 P-BEM 模型对多普勒扩展比较敏感，在高的多普勒扩展下性 能下降比较明显。 3. 模型性能评价指标 为了比较各 BEM 建模的拟合性能, 定义 BEM 信道建模的归一化均方误差 (Normalized MSE, NMSE)为
-6-
NMSE
| h (n) h (n) |
n 0 l 0 N 1 L 1 n 0 l 0 l l
2014年数学建模C题
生猪养殖场的经营管理
某养猪场最多能养10000头猪，该养猪利用自己的种猪进行繁育。
养猪的一般过程是：母猪配种后怀孕约114天产下乳猪，经过哺乳期后乳猪成为小猪。
小猪的一部分将被选为种猪(其中公猪母猪的比例因配种方式而异)，长大以后承担养猪场的繁殖任务；有时也会将一部分小猪作为猪苗出售一控制养殖规模；而大部分小猪经阉割后养成肉猪出栏（见图1）。
母猪的生育期一般为3-5年，失去生育能力的公猪和母猪将无害化处理掉。
种猪和肉猪每天都要消耗饲料，但种猪的饲料成本更高一些。
养殖场根据市场情况通过决定留种数量、配种时间、存栏规模等优化经营管理策略以挺高盈利水平。
请收集相关数据，建立数学模型回答以下问题：
图1. 猪的繁殖过程
1、假设生猪养殖成本及生猪价格保持不变，且不出售猪苗，小猪全部转为种猪与肉猪，要达到或超过盈亏平衡点，每头母猪每年平均产仔量要达到多少？
2、生育期母猪每头年产2胎左右，每胎成活9头左右。
求使得该养殖场养殖规模达到饱和时，小猪选为种猪的比例和母猪的存栏数，并结合所收集到的数据给出具体的结果。
3、已知从母猪配种到所产的猪仔长成肉猪出栏需要约9个月时间。
假设该养猪场估计9个月后三年内生猪价格变化的预测曲线如图2所示，请根据此价格预测该养猪场的最佳经营策略，计算这三年内的平均年利润，并给出在此策略下的母猪及肉猪存栏数曲线。
图2 三年价格预测曲线
横坐标说明：以开始预测时为第一年，D2表示第二年，依次类推。
2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目
2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”）A题嫦娥三号软着陆轨道设计与控制策略嫦娥三号于2013年12月2日1时30分成功发射，12月6日抵达月球轨道。
嫦娥三号在着陆准备轨道上的运行质量为2.4t，其安装在下部的主减速发动机能够产生1500N到7500N的可调节推力，其比冲（即单位质量的推进剂产生的推力）为2940m/s，可以满足调整速度的控制要求。
在四周安装有姿态调整发动机，在给定主减速发动机的推力方向后，能够自动通过多个发动机的脉冲组合实现各种姿态的调整控制。
嫦娥三号的预定着陆点为19.51W，44.12N，海拔为-2641m。
嫦娥三号在高速飞行的情况下，要保证准确地在月球预定区域内实现软着陆，关键问题是着陆轨道与控制策略的设计。
其着陆轨道设计的基本要求：着陆准备轨道为近月点15km，远月点100km的椭圆形轨道；着陆轨道为从近月点至着陆点，其软着陆过程共分为6个阶段，要求满足每个阶段在关键点所处的状态；尽量减少软着陆过程的燃料消耗。
根据上述的基本要求，请你们建立数学模型解决下面的问题：（1）确定着陆准备轨道近月点和远月点的位置，以及嫦娥三号相应速度的大小与方向。
（2）确定嫦娥三号的着陆轨道和在6个阶段的最优控制策略。
（3）对于你们设计的着陆轨道和控制策略做相应的误差分析和敏感性分析。
根据计划，嫦娥三号将在北京时间12月14号在月球表面实施软着陆。
嫦娥三号如何实现软着陆以及能否成功成为外界关注焦点。
目前，全球仅有美国、前苏联成功实施了13次无人月球表面软着陆。
北京时间12月10日晚，嫦娥三号已经成功降轨进入预定的月面着陆准备轨道，这是嫦娥三号“落月”前最后一次轨道调整。
在实施软着陆之前，嫦娥三号还将在这条近月点高度约15公里、远月点高度约100公里的椭圆轨道上继续飞行。
期间，将稳定飞行姿态，对着陆敏感器、着陆数据等再次确认，并对软着陆的起始高度、速度、时间点做最后准备。
2014年全国研究生数学建模竞赛C题
第十一届全国研究生数学建模竞赛C题无线通信中的快时变信道建模一、背景介绍1.基本模型宽带移动通信传输正在改变着人们的生活，更为快速和准确的传递信息是其基本需求。
据预测，到2020年，数以千亿的“物”，包括汽车、计量表、医疗设备和家电等都将连入移动通信网络，人们的移动数字生活也将更加美好。
由于移动通信网络连接环境复杂多变，对实现高速宽带数据传递提出了更高的要求和挑战。
例如，高速铁路和高速公路的开通和应用，使未来移动通信系统面临高速移动环境，而在高速移动环境下，无线通信信道会发生快速变化，若不能适应这种变化，通信系统性能将会受到严重影响，极大降低信息传输的速度和质量。
分析现有通信模型的不足，建立新的数学模型，对提升信道容量、增加信息传输速率和降低误码率会有很好的促进作用。
在通信系统中，发送端通过信道传输信号到接收端，在传输过程中，不可避免地要引入干扰噪声。
接收端对包含噪声的信号进行合理解码，得到正确的信息，完成信息传输过程，原理用图1表示。
图1 通信基本模型示意图通信过程的数学模型可以表示为：WXHY+⋅=(1)从式（1）可以看出，在已知接收端信号Y的情况下，要得知发送端的信号X，还需要知道信道变量H和噪声W的统计特征。
W可视为加性高斯白噪声AWGN（Additive White Gaussian Noise），因此问题的关键就是对H规律的探索。
在无线信道中，发送和接收之间通常存在多于一条的信号传播路径。
多径的存在是因为发射机和接收机之间建筑物和其他物体的反射、绕射、散射等引起的，其传播特征如图2所示。
图2无线信道传播特征图中LOS（line of sight）是信号直接到达的传播路径。
可以看出，由于环境的复杂性，信号传播途径也复杂多变，需要对其进行简化和抽象，建立描述、估计信道传播的数学模型。
当信号在无线信道传播时，多径反射和衰减的变化将使信号经历随机波动。
无线多径传输系统的时间离散形式的数学表达式为[1]：∑-=-=+-=101,...,0],[][][][L l l K n n w l n x n h n y (2)式中L 为信道的多径数，K 为传输信号的长度，)(n w 可视为AWGN ，[]l h n 就是信道参数。
2014美国数学建模竞赛 C题论文【COMAP 31223】
Team # 31223
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Contents
1. Introduction 2. Model 2.1Properties of a Successful Model 2.2Assumption 2.3Build Evaluating igist of scoring training ability 2.4.2 the process of scoring training ability 2.5.1 Set the personal quality and management capability system 2.5.2 Build Hierarchical levels 2.5.3build judgment matrix 3.1 the best basketball coach 3.1.1 The Filtering Model 3.1.2 The AHP Model 3.1.3 Consistency Test 3.2the best football coach 3.3the best hockey coach 4. Conclusions 5. Adaptability of the model 5.1 Applicability of the time 5.2 Applicability of the different sports 6.Sensitivity Test 7. Assessment 8. References 9.Advertising shee
Abstract
Considering the coach and the player final destination is to win the games, so we choose the coach’s training ability into our indexes evaluation system. Like that, we continue choose the personal quality and management capability into our indexes evaluation system. Then Among these indexes, we take training ability as the key index. Only the coaches who rank top ten are certificated to enter the next evaluating system, that is the AHP model. Next, the AHP model takes training ability, personal quality and management capability as criteria. So we can find the highest weight coach. In the application of basketball, first, we use the data of win-loss percentage, Conference Champion, NCAA Final Fours and NCAA Championship to measure on the training ability. Then choose 10 coaches from 3513 ones. Then, we make a list of the length of coaching career, life major events, major honors and awards to determine their personal qualities. What is more, to objectively measure the priorities, we apply average weighted sum, Wilcox Rank method to the normalized data. Finally, we obtain the final weights of the 10 coaches. It is shown that the top 5 coaches are John Wooden, Dean Smith，Mike Krzyzewski，Rick Pitino and Roy Williams. In our model, it contains various information of the coach, like whether he has some good or bad behavior, how much is the team improved under the guidance of the coach. So the model can comprehensive evaluation a coach. To test the applicability of the model, we collect 2051 and 351 samples from the internet, and find that the model’s evaluation system can be widely applied to other sports. Through comparison and analysis, we find that although training ability is very important when evaluating coaches, other indexes matters too. For example, Rick Pitino ranks fifth in the end, but his training ability ranks out of top 5. It is his significant management improves his final rank. We adopt Wilcox Rank Test in time horizon problem. Then, the significance level is less than 0.05. So we carefully compare the data and information classified by time. It comes out that more and more regular seasons are held accordingly. But our model does not consider the factor.
2014数学建模C题
2013年“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛
第一阶段
C题公路运输业对于国内生产总值的影响分析
交通运输作为国民经济的载体，沟通生产和消费，在经济发展中扮演着极其重要的角色。
纵观几百年来交通运输与经济发展的相互关系，生产水平越高，就越要求基础结构超前发展。
工业化时期的基础结构，已经不允许交通运输滞后。
进入现代化社会，经济社会对交通运输的要求本质上就是超前的，交通运输是国民经济的先行官，发展经济，交通先行，是经济发展的内在规律。
公路运输是在公路上运送旅客和货物的运输方式，是交通运输系统的组成部分之一，主要承担中短途客货运输。
发展公路运输对国内生产总值（GDP）增长的贡献产生于交通建设和客货运输两个阶段，表现为公路运输对国民经济的直接贡献、波及效果、对于相关行业的直接消费以及创造就业机会等几个方面。
某省的统计部门想通过调查研究的方法估计公路运输业对于GDP的影响，通过随机发放问卷，获得了附件1中所示的数据，该数据为真实调查得到的原始数据。
请参照该数据完成如下问题：
问题1请你建立合理的数学模型，估计该省公路运输业对于GDP的影响。
问题2考虑所获得数据的情况，如果由你来设计调查项目，为了能够提高问题1中模型的精度，需要对现有的调查项目做哪些调整，并请陈述理由。
1。
2014年数模培训第一轮模拟C题：成品油价格与家庭汽车
2014中南大学数学建模培训训练题目
（请先阅读“大学生数学建模竞赛论文格式规范”）
第一轮模拟C题：成品油价格与家庭汽车
随着汽车行业的兴起，汽车越来越成为百姓生活必需品，然而节节攀升的油价给人们的生活消费带来了负面影响。
请你就某个城市，搜集家庭汽车、影响成品油价格因素等实际数据（标出来源），对以下问题建立数学模型，并回答问题。
1.分析影响中国成品油价格的因素，建立数学模型，并预测到2016年中国成品油
价格情况。
2.对家庭汽车数量的增长给出数学模型，并预测到2020年家庭汽车的发展前景，
说明成品油价格对家庭汽车增长的影响。
3.分析国外成品油价格的定价因素，给出一份适合中国国情的成品油定价模型。
4.根据你所建立的模型，给国家发改委提出中国成品油定价机制的建议以及促使
新能源汽车发展的具体措施。
2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题评阅要点
2021高教社杯全国大学生数学建模比赛C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。
本题要求根据生猪预测价格, 建立大型生猪养殖场的经营管理模型, 从而求出较合理的经营管理策略。
本题目主要考察学生对一个涉及因素较多且随时间动态变化的实际问题的建模功底, 以及根据这个模型作出合理决策的功底。
问题1. 最小平均产仔量问题本问题关键是建立收支平衡方程, 然后根据此方程求出每头母猪每年平均产仔量与各种成本参数以及生猪价格参数之间的关系, 有明确的最终关系表达式为佳。
评阅时需注意有无遗漏收入或成本因素的情形。
本问不要求给出具体数值结果。
问题2. 最大规模平衡态问题本问题主要是根据养殖场规模, 计算小猪转化为母猪的比例, 使达到最大养殖规模且保持动态平衡。
在求数值结果时, 需要对母猪生育年限作出具体约定, 从而结果有一定的变化范围, 小猪转化为母猪的比例应当在0. 8%~2%之间较为合理, 母猪存栏数在1000头左右问题3. 经营管理模型及策略问题本问题要求在已知9个月后预测价格条件下, 寻求养殖场较合理的经营管理策略, 这是本题的核心问题。
应有明确的优化策略。
母猪存栏数以及育龄母猪配种率直接影响大约9个月后的生猪存栏数, 从而影响利润率, 所以这是本问题要考虑的关键因素。
在利用题目所给的生猪价格预测曲线时, 预测区间取为9个月较为切合实际。
并且, 预测价格与实际价格之间肯定存在一定的偏差, 加入在建模时能够将这种偏差纳入策略挑选考虑, 则更佳。
评阅时应考察各种成本参数取值是否在合理范围内, 以及猪苗出售价格是否合理。
在参数合理取值的条件下, 平均年利润的合理范围大约为: 400万~700万, 过低则优化不足, 过高应检查假定及参数取值是否过于脱离实际。
解决本问题的方法之一是: 建立分时段的母猪、小猪及肉猪数量之间的递推关系式, 然后通过仿真比较不同策略下的利润率, 寻求较合理的经营管理策略。
数学建模c题
数学建模C题回答如下：题目：某公司欲生产某种产品，预计其产量为X件，每件产品的成本为C元（其中C≥8元），销售单价为P元。
公司预计每件产品的利润为Q元，其中Q=P-C。
如果公司想要最大化总利润，应该如何确定生产数量X？一、分析问题首先，我们需要理解这个问题的背景和目标。
公司想要最大化总利润，需要找到一个最优的生产数量X，使得生产成本和销售收入之间的平衡点达到最大。
在这个过程中，我们需要考虑各种因素，如生产成本、市场需求、市场竞争等。
二、模型假设我们做出以下假设：1. 市场需求是确定的，可以按照销售单价P进行销售。
2. 生产数量X不会影响产品质量或供应时间。
3. 生产和销售过程中不存在损耗和退货。
三、模型建立根据题意，总利润Q可以表示为：Q=PX-C×X=(P-C)X根据上述假设，生产成本为CX，销售收入为PX。
所以，我们可以通过优化目标函数得到最优生产数量X。
目标函数的形式可以写成：MAX(P-C)X-CX=(P-2C)X我们可以通过拉格朗日乘数法来求解这个优化问题。
四、模型求解为了最大化总利润，我们需要找到最优的生产数量X，使得生产成本和销售收入之间的平衡点达到最大。
我们可以使用拉格朗日乘数法求解这个优化问题，得到如下结论：当生产成本为总成本的2/3时，总利润达到最大值。
也就是说，当生产数量为总需求量的2/3时，公司可以获得最大利润。
这个结论适用于所有C≥8的情况。
五、模型解释这个结论解释了如何根据生产成本和销售收入之间的平衡点来确定最优生产数量。
当生产成本占总成本的2/3时，公司的总利润达到最大值。
这个结论对于所有C≥8的情况都适用，因为在这个范围内，生产成本和销售收入之间的关系是恒定的。
在实际应用中，公司可以根据市场需求和竞争情况来调整生产数量，以达到最优的生产效率和经济收益。
同时，公司也可以通过控制生产成本和提高产品质量来进一步提高利润水平。
六、总结通过建立数学模型和求解优化问题，我们可以得到最优的生产数量，从而最大化公司的总利润。
2014年全国大学生数学建模竞赛深圳杯C题
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五、模型的建立与求解
根据问题分析和灰色理论相关原理，我们首先为各项技术指标建立一个系统相关模 型。 课题以大气运动理论、污染物扩散理论和数值计算理论为基础，对大气的风场、温 度场以及大气污染物的浓度场进行了数值计算。建立了适用于非均匀下垫面条件下的大 气动力模型和污染物扩散模型：选用 k- ε 双方称模型闭合方程组；对于下垫面温度不均 匀的大气流动，采用 Boussinisq 近似将方程组近似、化简；污染物扩散模型采用对流 扩散方程。将大气动力方程、能量方程、和扩散方程相互耦合，对大气的风场、温度场 以及大气污染物的浓度场进行了数值计算[1][2][3]。
扩散参数的表达式为取样时间为05h按表48平原地区和城市远郊区def向不稳定方向提半级工业区和城市中心区c丘陵山区的农村或城市同工业区取样时间大于05小时根据附录提供的相关数据使用matlb对上述大气污染物浓度方程编制程序并将数据参数代入对方程进行模拟得如下图从图形中我们可以得知随着污染地距焚烧厂距离的增加浓度值呈先增加后减小的趋势并在2000米处达到最大值对此我们制定如下图的赔偿方案具体赔偿金额参照后文相关赔偿文件制定随着区域颜色的加深赔偿金额相应增加六智能传感器在线检测系统在垃圾场周围取点处设置智能气敏传感器全天候检测气体污染物浓度
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1、IAQILo——相应地区的空气质量分指数及对应的污染物项目浓度指数表中与 BPLo 对应的空气质量分指数。 2、选择有代表性的项目排放的特征污染物，根据评价因子而定 。 本题中，垃圾焚烧厂环境影响范围内预测因子为：颗粒物、HCL 、SO2 、NOx 汞、铅和二恶英等。 结合湍流理论分析风速风向对焚烧厂下风向某一位置污染物浓度的影响。 湍流扩散是指湍流运动导致大气或水体中的污染物质或其他物质与周围清洁流体 的混合， 主要阐述湍流与烟流传播及湍流与物质浓度衰减之间的关系。 扩散的要素： 风， 平流输送为主，风大则湍流大；湍流，扩散比分子扩散快 105-106 倍；风，湍流是决定 污染物在大气中稀释扩散的最直接因素。湍流是大气的无规则运动，分风速的脉动和风 向的摆动。对于污染物浓度的分析我们采用应用最为广泛的高斯模式。首先建立右手坐 标系（食指—X 轴，中指—Y 轴，拇指—Z 轴） ：原点：为无界点源或地面源的排放点， 或者高架源排放点在地面上的投影点；X 为主风向，Y 为横风向，Z 为垂直风向。[4]
数学建模比赛c题
数学建模比赛c题
数学建模比赛C题一般指的是美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）中的C题。
这道题通常是涉及优化、数据分析和数学建模等方面的问题，要求参赛者通过对数据的分析和建模，解决实际生活中的问题。
具体而言，C题通常需要分析大量数据，找到其中的模式和规律，然后根据这些模式和规律进行预测或决策。
在解决C题时，需要运用统计学、机器学习、优化算法等相关知识，通过对数据的清洗、处理和可视化，挖掘出数据中隐藏的信息和价值。
同时，还需要考虑实际问题的约束和限制，建立符合实际情况的数学模型，并对其进行验证和优化。
因此，解决数学建模比赛C题需要具备一定的数学基础和编程能力，同时还需要对相关领域的知识有一定的了解。
此外，还需要具备创新思维和团队协作能力，能够从多角度思考问题，并提出切实可行的解决方案。
2014认证杯C题目
2014 年“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛第一阶段C 题土地储备方案的风险评估土地储备，是指市、县人民政府国土资源管理部门为实现调控土地市场、促进土地资源合理利用目标，依法取得土地，进行前期开发、储存以备供应土地的行为。
土地储备工作的具体实施，由土地储备机构承担。
土地储备的基本步骤如下：第一步：土地储备中心对拟征用储备地块进行调查摸底，并进行前期定界测量工作；第二步：根据拟征收储备地块的摸底材料情况，提交用地预审申请及相关文件资料，经批准后进行预审。
第三步：被征收土地所在国土局根据拟征用储备地块的摸底材料，准备征地报批资料（主要是土地储备项目可研报告，见附件一），并会同预审意见一同上报；第四步：征地经政府批准后，市储备中心负责筹集资金，公告并实施征地协议的签订和补偿工作；第五步：储备中心向规划局申请定点和编制控制性规划；第六步：征地程序完成后，将征为国有的土地存入政府储备库，并按照规划实施前期开发和配套建设。
这几年来，通过实施土地收储及招拍挂，在增加地方财政收入，改善城市基础设施建设，提高土地市场的公平性和透明性方面起到了积极的作用。
但是，土地收储也成为金融风险的关键环节。
由于在土地收储过程中，需要动用大量的资金，而这种资金如果单纯依靠有限的财政资金是不现实。
再加上，当前我国的金融产品较为单一，土地银行、土地债券、土地信托等新型的金融产品至今仍待字闺中。
于是在地方政府及其财政背书的情况下，土地收储机构 1往往大量利用银行的授信贷款、抵押贷款等各种渠道的信贷资金收储土地。
而这些资金在土地市场活跃向好的情况下，风险不易显现。
而当土地市场疲软之时，极易因所收储的土地无法变现而导致金融风险的集中暴发。
第一阶段问题：问题1 附件二是某省级土地储备中心从收到的土地储备项目可研报告中提取的数据，请利用这些数据，建立合理的数学模型，为土地储备部门提供一个比较实用的土地储备方案的风险评估方法。
问题2 由于近些年，土地市场的活跃性降低，加之一些土地储备项目可研报告有人为修改的情况存在，所以土地储备部门也有意识的将一些风险较大的项目退回。
2014年美国大学生数学建模竞赛ICM(C题)一等奖
2 Assumptions
All the data given and found is valid and believable We don’t take the people with Erdos number>1 or Erdos number=0 (being Erdos himself) into account. The timeline of cooperation can be neglected. Neglecting the isolated node does not influence the accurate result.
Team # 25072Байду номын сангаас
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1 Introduction
Network science is an interdisciplinary academic field which studies complex networks [1]. One of the techniques to determine influence of academic research is to build a citation or co-author networks and analyze its properties. Erdos is the most famous academic co-authors on account of his over 500 co-author and over 1400 papers published. So it is of great significance to analyze the co-author data within Erdos1. How to build the co-author network and develop influence measures to determine the most influential one? It requires us some skills for data extraction in order to remove the invalid data and limit the size of the network that we are going to research. Also, ability to analyze the properties of the network is needed so as to figure out the feature of the network. On one hand our goal is to establish a mathematics model to determine the most significant author. There is no need to consider Erdos since he will link to all nodes in Erdos1. On the other hand we are required to develop another different model to determine the most important works. Moreover, we will implement our algorithm on a completely different set of network influence data –for instance, influential songwriters, music bands, performers, movie actors, directors, movies, TV shows, columnists, journalists, newspapers, magazines, novelists, novels, bloggers, tweeters and so on. Finally, we will discuss the science, understanding and utility of modeling influence and impact within networks and draw some conclusion. What’s more, we can also try to apply our model to the network of university, department, nation and society to demonstrate our models have good practicability and adaptability.
(完整word版)数学建模方法期末考试试卷参考答案(2014年下半年)
2014-2015学年第一学期期末考试课程试卷参考答案课名称: 数学建模方法 课程号: SAM12I001 考核方式: 考查一、设计划生产生产A 、B 、C 、D 、E 五种产品分别为 单位, 则可建立线性规划问题数学模型： ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤++++≤+++≤+++++++=0,,,,2122222423102..2119132518max 54321543215431532154321x x x x x x x x x x x x x x x x x x t s x x x x x SMax=18*x1+25*x2+13*x3+19*x4+21*x5; X1+2*x2+x3+x5<10; X1+x3+3*x4+2*x5<24 ;X1+2*x2+2*x3+2*x4+2*x5<21 ;二、首先引进松弛变量 、 , 将线性规划问题化成标准型: ⎪⎩⎪⎨⎧≥=+++=+++++=0,,,,3054345536..500300400S max 5432153214321321x x x x x x x x x x x x x t s x x x得最优解: 。
去掉松弛变量, 得到原线性规划问题的最优解: 。
三（1）问题的最优解为: 。
即：最有生产方案为生产A 型号产品400单位、C 型号产品70单位、D 型号产品10单位, B 型号产品不生产。
可使利润达到最大, 最大利润为4450元。
（2）对偶线性规划问题为:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥≥+++≥+++≥+++≥++++++=0,,,84551185264289644..300020002400480min 432143214321432143214321y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y t s y y y y w对偶问题的最优解为:4450min ;75.0,5.0;0,5.24321=====w y y y y 。
2014年全国大学生数学建模竞赛浙江赛区评审结果专科组(C题)
楼成栋 潘必正 邹浙群 冯靖翔 章汶娟 张露 高露露 代可儿
数模组 数模组 数模组 龚洪胜 数模组 诸慧 数模组 数模组
台州职业技术学院 嘉兴职业技术学院 湖州职业技术学院 浙江工贸职业技术学院 台州科技职业学院 温州科技职业学院 台州科技职业学院 浙江商业职业技术学院
参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖
57 58 59 60 61 62 63 64
C11125004 C11112006 C11109002 C11139007 C11174004 C11130001 C11174002 C11158002
高海策 张泽清 徐敏 徐湖 陈文俊 王加威 唐小文 丁彦方
王柯承 阮琳 傅聪聪 杨立文 陈炳亨 夏丽永 王凯波 沈俊旭
2014年全国大学生数学建模竞赛浙江赛区评审结果（C题）
序号 队号 1 C11121005 2 C11163009 3 C11169001 4 C11112003 5 C11144002 6 C11148001 7 C11145003 8 C11109005 9 C11139002 10 C11173004 11 C11177004 12 C11139003 13 C11121001 14 C11121006 15 C11139006 16 C11173001 17 C11181001 18 C11112009 19 C11151004 20 C11145002 21 C11171003 22 C11142008 23 C11163005 24 C11112004 25 C11125002 26 C11151001 27 C11112001 28 C11109003 29 C11181003 30 C11144005 31 C11182002 32 C11159002 33 C11183002 34 C11171001 35 C11173003 36 C11158003 37 C11171002 38 C11174001 39 C11121004 40 C11148002 41 C11120003 42 C11182003 43 C11125001 44 C11120004 45 C11112007 46 C11121002 47 C11161002 48 C11120005 49 C11139004 50 C11112010 51 C11171004 52 C11163006 53 C11161003 54 C11132005 55 C11113003 56 C11132001 队员1 申屠圣耀 潘邦锦 龚陆焕 张文涛 陈连杰 田慧 曾瑞胜 谢月云 陈相宜 冯周楠 徐启祥 赵利列 谢斌杰 张凯 叶孙灿 章燕燕 翁燕红 郑志高 卞正兴 诸楠 岑思燕 林藜敏 陈孝右 黄玲达 李超 邵雯 范美加 林少妹 朱其杰 丁勇 吕凡 尹润海 余旭芳 黄峻杰 朱博 纪守涛 楼鹏涛 李土清 李超伟 马丽娜 陈相伍 朱陈吉 张健健 章鑫伟 马炯铭 王哲鑫 林剑 何宋 马肖飞 翁科捷 任武炳 吕涛 陈博凯 王曌 何雁俊 张智萌 队员2 邵旭阳 李赵雷 王嘉力 张敏杰 俞腾忠 陈碧燕 陆佳欣 张兵 陈青青 曹高义 季雪冬 叶成滨 吴健雄 沈开宇 许焱彬 程雨婷 钟诗奕 蒋均挺 章茜子 卢浙闽 王家庆 张毅 张科 万可伟 陈伟 沈婷 王钦辉 朱楚壕 吴炫霖 钟伟ห้องสมุดไป่ตู้ 宗帅楠 沈燕楠 詹玉环 陈英莉 庄慧敏 梁丽丽 吴飞 姚朱媛 蒋焕亮 曹先浩 陈兴鹏 丁鼎 陆铝亚 杨慧芳 冯鹏辉 吴晨亮 潘建锋 潘潘 陈露 李承瑞 陈泽升 范艳召 陈婉婉 胡可卿 徐俊亚 余鹏飞 队员3 沈利俊 连晓虹 潘成辉 严朱健 罗雅 吴世峰 王攀 顾庆云 陈梦姣 林婵婵 陈庆元 沈春燕 梁椒慧 费雅欢 安晓聪 柯文俊 周伟 魏蒋梅 周佳辉 谢秧秧 金丹枫 徐云英 杨斌友 陈敏康 林雨悦 翁志凡 钱月摇 潘凯威 李梓铭 郑慧强 黄晶晶 马雪瑶 李佳芬 徐其俊 刘舜男 刘晓燕 方烨斌 郑源泉 赖双志 李崇耀 陈晓勇 薛文 郑海清 施开阳 林炜 葛志杭 徐意 周钱赞 施列煊 郭红霞 刘鑫 刘威 林志翔 胡杨慧 李俊达 指导教师 陈平生 丁巍 史彦龙 数模组 数模组 韩红光 谢小兰 数模组 郭培俊 华荣伟 高永久 康达 张礼林 陈兰生 茹永梅 葛美宝 数模组 数模组 叶萌萌 李聪 王角凤 毛本清 沈陆娟 数模组 数模组 叶萌萌 数模组 数模组 数模组 数模组 数模组 数模组 李文峰 王建 葛美宝 数模组 黄建华 数模组 蔡志荣 俞翔 数模组 数模组 数模组 数模组 数模组 吴剑杰 数模组 数模组 刘维先 数模组 张有正 马君儿 数模组 王新成 王金生 邱招丰 参赛学校 绍兴职业技术学院 浙江水利水电学院 浙江医药高等专科学校 嘉兴职业技术学院 浙江工业职业技术学院 浙江农业商贸职业学院 浙江广厦建设职业技术学院 湖州职业技术学院 浙江工贸职业技术学院 浙江医学高等专科学校 杭州科技职业技术学院 浙江工贸职业技术学院 绍兴职业技术学院 绍兴职业技术学院 浙江工贸职业技术学院 浙江医学高等专科学校 浙江建设职业技术学院 嘉兴职业技术学院 浙江经济职业技术学院 浙江广厦建设职业技术学院 衢州职业技术学院 衢州学院 浙江水利水电学院 嘉兴职业技术学院 台州职业技术学院 浙江经济职业技术学院 嘉兴职业技术学院 湖州职业技术学院 浙江建设职业技术学院 浙江工业职业技术学院 嘉兴南洋职业技术学院 浙江越秀外国语学院 浙江汽车职业技术学院 衢州职业技术学院 浙江医学高等专科学校 浙江商业职业技术学院 衢州职业技术学院 台州科技职业学院 绍兴职业技术学院 浙江农业商贸职业学院 宁波职业技术学院 嘉兴南洋职业技术学院 台州职业技术学院 宁波职业技术学院 嘉兴职业技术学院 绍兴职业技术学院 浙江工商职业技术学院 宁波职业技术学院 浙江工贸职业技术学院 嘉兴职业技术学院 衢州职业技术学院 浙江水利水电学院 浙江工商职业技术学院 温州职业技术学院 金华职业技术学院 温州职业技术学院 奖项 推荐国家一等奖 推荐国家一等奖 推荐国家一等奖 推荐国家二等奖 推荐国家二等奖 推荐国家二等奖 省一等奖 省一等奖 省一等奖 省一等奖 省二等奖 省二等奖 省二等奖 省二等奖 省二等奖 省二等奖 省三等奖 省三等奖 省三等奖 省三等奖 省三等奖 省三等奖 省三等奖 省三等奖 省三等奖 省三等奖 省三等奖 省三等奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖 参赛奖
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日期时间SPD十分钟平均风速(m/s)风向12011/4/13 8:00 2.5西22011/4/14 8:00 1.4西32011/4/15 8:000.1西北42011/4/16 8:00 2.7东北52011/4/17 8:00 1.2东北62011/4/18 8:00 2.9南72011/4/19 8:00 2.4西82011/4/20 8:00 4.9西92011/4/21 8:00 3.7西102011/4/22 8:000.7北112011/4/23 8:00 2.2西南122011/4/24 8:00 1.2西南132011/4/25 8:000.2西142011/4/26 8:000.4北152011/4/27 8:00 1.4东南162011/4/28 8:000.9西北172011/4/29 8:00 1.6西182011/4/30 8:00 1.7北192011/5/1 8:001北202011/5/2 8:001西北212011/5/3 8:00 1.9北222011/5/4 8:00 1.8东南232011/5/5 8:002西242011/5/6 8:000.8北252011/5/7 8:00 2.5西北262011/5/8 8:00 2.8西北272011/5/9 8:00 1.7西北282011/5/10 8:00 2.3西北292011/5/11 8:00 1.1东北302011/5/12 8:001东北312011/5/13 8:00 1.6西南322011/5/14 8:00 4.2西332011/5/15 8:00 2.9西342011/5/16 8:000.3西南352011/5/17 8:00 2.1西南362011/5/18 8:00 2.5西南372011/5/19 8:00 1.8西382011/5/20 8:00 1.7西392011/5/21 8:002西402011/5/22 8:00 3.5西北412011/5/23 8:003东南422011/5/24 8:00 2.7西南432011/5/25 8:00 1.7西南442011/5/26 8:00 2.4南452011/5/27 8:00 1.9南472011/5/29 8:00 2.4西南482011/5/30 8:00 3.3西492011/5/31 8:00 1.4南502011/6/1 8:00 1.4东512011/6/2 8:000.8西522011/6/3 8:00 1.8东北532011/6/4 8:00 2.6北542011/6/5 8:00 3.2北552011/6/6 8:002东北562011/6/7 8:00 2.1东北572011/6/8 8:00 1.7东北582011/6/9 8:00 1.8北592011/6/10 8:000.9西北602011/6/11 8:00 2.3东北612011/6/12 8:00 1.6东622011/6/13 8:00 2.6北632011/6/14 8:002北642011/6/15 8:00 4.1北652011/6/16 8:00 3.3西北662011/6/17 8:003北672011/6/18 8:00 2.8西北682011/6/19 8:002西692011/6/20 8:00 1.3西南702011/6/21 8:00 3.6西南712011/6/22 8:007.2西722011/6/23 8:009.7西北732011/6/24 8:00 4.1西北742011/6/25 8:00 2.6东752011/6/26 8:00 1.4东762011/6/27 8:00 1.4东772011/6/28 8:00 1.8东北782011/6/29 8:00 5.6北792011/6/30 8:00 4.6西北802011/7/1 8:00 3.6西北812011/7/2 8:00 2.7北822011/7/3 8:00 1.9北832011/7/4 8:00 1.3东北842011/7/5 8:00 2.1东北852011/7/11 8:000.7东南862011/7/12 8:000.8西872011/7/13 8:00 2.9西882011/7/14 8:000.8西892011/7/15 8:000西902011/7/16 8:00 4.5东北912011/7/17 8:00 3.3东北922011/7/18 8:00 3.5东942011/7/20 8:00 2.9东北952011/7/21 8:00 1.1北962011/7/22 8:002北972011/7/23 8:00 1.1西北982011/7/24 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