淮阴工学院数学建模实验报告10

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数学建模实验报告

数学建模实验报告

湖南城市学院数学与计算科学学院《数学建模》实验报告专业:学号:姓名:指导教师:成绩:年月日目录实验一 初等模型........................................................................ 错误!未定义书签。

实验二 优化模型........................................................................ 错误!未定义书签。

实验三 微分方程模型................................................................ 错误!未定义书签。

实验四 稳定性模型.................................................................... 错误!未定义书签。

实验五 差分方程模型................................................................ 错误!未定义书签。

实验六 离散模型........................................................................ 错误!未定义书签。

实验七 数据处理........................................................................ 错误!未定义书签。

实验八 回归分析模型................................................................ 错误!未定义书签。

实验一 初等模型实验目的:掌握数学建模的基本步骤,会用初等数学知识分析和解决实际问题。

实验内容:A 、B 两题选作一题,撰写实验报告,包括问题分析、模型假设、模型构建、模型求解和结果分析与解释五个步骤。

数学建模实验报告

数学建模实验报告

数学建模实验报告一、实验目的和背景本次实验旨在运用数学建模方法,解决一个与实际生活相关的问题。

通过建立数学模型,分析问题,提出解决方案,并通过实验数据验证模型的可行性和准确性。

二、实验内容本次实验的题目是“公司送货员最优路径规划”。

公司有多名送货员需要在城市中进行货物的配送工作。

公司希望通过合理的路径规划,使得送货员能够在最短的时间内完成所有的配送任务。

在实验中,需要考虑的主要因素包括送货员之间的配送范围、道路交通状况、道路长度等。

三、实验步骤1.收集相关数据:收集城市道路网络的地理数据,包括道路长度、道路交通状况等信息。

2.确定目标函数和约束条件:由于目标是使得送货员在最短的时间内完成配送任务,因此可以将送货员的路径总长度作为目标函数,并设置配送时间限制作为约束条件。

3.建立数学模型:根据收集到的数据和确定的目标函数、约束条件,建立数学模型,将问题转化为一个最优化问题。

4.进行求解:使用数学建模常见的求解方法,如遗传算法、模拟退火算法等,对数学模型进行求解,得到最优的路径规划方案。

5.实验验证:将求解得到的路径规划方案应用于实际情境中,通过实践进行验证,观察实际效果与模型预测结果的一致性。

四、实验结果与分析通过对数学模型进行求解,得到了送货员的最优路径规划方案。

将该方案应用于实际情境中,观察实际效果与模型预测结果的一致性。

通过与其他非最优路径规划方案进行对比,可以发现,最优路径规划方案能够使得送货员在最短的时间内完成配送任务,提高工作效率。

五、结论和展望本次实验成功地运用了数学建模方法,解决了公司送货员最优路径规划问题。

通过建立数学模型,可以快速地得到最优的路径规划方案,提高了送货员的工作效率。

未来可以进一步改进模型,考虑更多实际情况,如车辆限行、路况实时变化等因素,提供更加精确和实用的路径规划方案。

总结:本次实验通过对公司送货员最优路径规划问题的建模和求解,展示了数学建模的应用价值和解决问题的能力。

数学建模实验报告

数学建模实验报告

数学建模实验报告一、实验目的1、通过具体的题目实例,使学生理解数学建模的基本思想和方法,掌握数学建模分析和解决的基本过程。

2、培养学生主动探索、努力进取的的学风,增强学生的应用意识和创新能力,为今后从事科研工作打下初步的基础。

二、实验题目(一)题目一1、题目:电梯问题有r个人在一楼进入电梯,楼上有n层。

设每个乘客在任何一层楼出电梯的概率相同,试建立一个概率模型,求直到电梯中的乘客下完时,电梯需停次数的数学期望。

2、问题分析(1)由于每位乘客在任何一层楼出电梯的概率相同,且各种可能的情况众多且复杂,难于推导。

所以选择采用计算机模拟的方法,求得近似结果。

(2)通过增加试验次数,使近似解越来越接近真实情况。

3、模型建立建立一个n*r的二维随机矩阵,该矩阵每列元素中只有一个为1,其余都为0,这代表每个乘客在对应的楼层下电梯(因为每个乘客只会在某一层下,故没列只有一个1)。

而每行中1的个数代表在该楼层下的乘客的人数。

再建立一个有n个元素的一位数组,数组中只有0和1,其中1代表该层有人下,0代表该层没人下。

例如:给定n=8;r=6(楼8层,乘了6个人),则建立的二维随机矩阵及与之相关的应建立的一维数组为:m =0 0 1 0 0 01 0 0 0 0 00 0 0 0 0 00 1 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 0 10 0 0 0 1 00 0 0 1 0 0c = 1 1 0 1 0 1 1 14、解决方法(MATLAB程序代码):n=10;r=10;d=1000;a=0;for l=1:dm=full(sparse(randint(1,r,[1,n]),1:r,1,n,r));c=zeros(n,1);for i=1:nfor j=1:rif m(i,j)==1c(j)=1;break;endcontinue;endends=0;for x=1:nif c(x)==1s=s+1;endcontinue;enda=a+s;enda/d5、实验结果ans = 6.5150 那么,当楼高11层,乘坐10人时,电梯需停次数的数学期望为6.5150。

数学建模基础实验报告(3篇)

数学建模基础实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的本次实验旨在让学生掌握数学建模的基本步骤,学会运用数学知识分析和解决实际问题。

通过本次实验,培养学生主动探索、努力进取的学风,增强学生的应用意识和创新能力,为今后从事科研工作打下初步的基础。

二、实验内容本次实验选取了一道实际问题进行建模与分析,具体如下:题目:某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售量。

表中给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据(单位:百万元)。

1. 数据准备:将数据整理成表格形式,并输入到计算机中。

2. 数据分析:观察数据分布情况,初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。

3. 模型建立:利用统计软件(如MATLAB、SPSS等)进行线性回归分析,建立公司销售额对全行业的回归模型。

4. 模型检验:对模型进行检验,包括残差分析、DW检验等,以判断模型的拟合效果。

5. 结果分析:分析模型的拟合效果,并对公司销售量的预测进行评估。

三、实验步骤1. 数据准备将数据整理成表格形式,包括年份、季度、公司销售额和行业销售额。

将数据输入到计算机中,为后续分析做准备。

2. 数据分析观察数据分布情况,绘制散点图,初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。

3. 模型建立利用统计软件进行线性回归分析,建立公司销售额对全行业的回归模型。

具体步骤如下:(1)选择合适的统计软件,如MATLAB。

(2)输入数据,进行数据预处理。

(3)编写线性回归分析程序,计算回归系数。

(4)输出回归系数、截距等参数。

4. 模型检验对模型进行检验,包括残差分析、DW检验等。

(1)残差分析:计算残差,绘制残差图,观察残差的分布情况。

(2)DW检验:计算DW值,判断随机误差项是否存在自相关性。

5. 结果分析分析模型的拟合效果,并对公司销售量的预测进行评估。

四、实验结果与分析1. 数据分析通过绘制散点图,观察数据分布情况,初步判断数据适合使用线性回归模型进行拟合。

2. 模型建立利用MATLAB进行线性回归分析,得到回归模型如下:公司销售额 = 0.9656 行业销售额 + 0.01143. 模型检验(1)残差分析:绘制残差图,观察残差的分布情况,发现残差基本呈随机分布,说明模型拟合效果较好。

数模实验报告

数模实验报告

数模实验报告摘要:本实验通过数学建模方法,对某个具体问题进行了建模与求解。

实验内容主要包括问题描述、问题分析、模型建立、模型求解及结果分析等几个部分。

通过本次实验,我们可以对数学建模的过程有较为全面的了解,同时也能够掌握一定的模型建立与求解的方法和技巧。

一、问题描述本次实验的问题是关于某个具体问题的建模与求解。

具体而言,问题是关于某个物理系统的数学描述。

物理系统的状态可以通过一组物理量来描述,而这组物理量的变化又可以通过一组数学方程来描述。

因此,问题的基本任务是找到这组数学方程,并通过求解这组方程,得到问题的解答。

二、问题分析在进行问题分析之前,我们需要对问题进行深入的了解和分析。

首先,我们需要对物理系统进行全面的观察和实验,以获得充分的数据和信息。

通过观察与实验,我们可以发现其中的一些规律和关系,这些规律和关系有助于我们建立数学模型并求解问题。

其次,我们需要通过对问题的分析,找出问题的关键要素和影响因素。

通过对关键要素和影响因素的分析,我们可以确定问题的数学描述方法,从而进一步进行模型建立与求解。

三、模型建立在进行模型建立之前,我们需要根据问题的要求和实际情况选择适当的数学工具和方法。

常用的数学工具和方法包括微积分、线性代数、概率论与数理统计等。

根据问题的特点和需求,我们可以选择适当的数学建模方法,如数值求解、最优化、动态系统等。

在模型建立过程中,我们需要明确问题的假设和约束条件,并据此构建数学模型。

模型的构建涉及到数学方程的建立和模型参数的确定等几个方面。

通过对方程和参数的合理选择和调整,我们可以使得模型能够真实地反映物理系统的行为和特性。

四、模型求解。

数学建模优秀实验报告

数学建模优秀实验报告

一、实验背景与目的随着科学技术的不断发展,数学建模作为一种解决复杂问题的有力工具,在各个领域都得到了广泛应用。

本实验旨在通过数学建模的方法,解决实际问题,提高学生的数学思维能力和解决实际问题的能力。

二、实验内容与步骤1. 实验内容本实验选取了一道具有代表性的实际问题——某城市交通拥堵问题。

通过对该问题的分析,建立数学模型,并利用MATLAB软件进行求解,为政府部门提供决策依据。

2. 实验步骤(1)问题分析首先,对某城市交通拥堵问题进行分析,了解问题的背景、目标及影响因素。

通过查阅相关资料,得知该城市交通拥堵的主要原因是道路容量不足、交通信号灯配时不当、公共交通发展滞后等因素。

(2)模型假设为简化问题,对实际交通系统进行以下假设:1)道路容量恒定,不考虑道路拓宽、扩建等因素;2)交通信号灯配时固定,不考虑实时调整;3)公共交通系统运行正常,不考虑公交车运行时间波动;4)车辆行驶速度恒定,不考虑车辆速度波动。

(3)模型构建根据以上假设,构建以下数学模型:1)道路容量模型:C = f(t),其中C为道路容量,t为时间;2)交通流量模型:Q = f(t),其中Q为交通流量;3)拥堵指数模型:I = f(Q, C),其中I为拥堵指数。

(4)模型求解利用MATLAB软件,对所构建的数学模型进行求解。

通过编程实现以下功能:1)计算道路容量C与时间t的关系;2)计算交通流量Q与时间t的关系;3)计算拥堵指数I与交通流量Q、道路容量C的关系。

(5)结果分析与解释根据求解结果,分析拥堵指数与时间、交通流量、道路容量之间的关系。

针对不同时间段、不同交通流量和不同道路容量,提出相应的解决方案,为政府部门提供决策依据。

三、实验结果与分析1. 结果展示通过MATLAB软件求解,得到以下结果:(1)道路容量C与时间t的关系曲线;(2)交通流量Q与时间t的关系曲线;(3)拥堵指数I与交通流量Q、道路容量C的关系曲线。

2. 结果分析根据求解结果,可以得出以下结论:(1)在高峰时段,道路容量C与时间t的关系曲线呈现下降趋势,说明道路容量在高峰时段不足;(2)在高峰时段,交通流量Q与时间t的关系曲线呈现上升趋势,说明交通流量在高峰时段较大;(3)在高峰时段,拥堵指数I与交通流量Q、道路容量C的关系曲线呈现上升趋势,说明拥堵指数在高峰时段较大。

大学数学建模实习报告完整版(内含题、代码、彩图)

大学数学建模实习报告完整版(内含题、代码、彩图)

实验过程:练习题目:(后附有涉及每一类选题详细代码及答案)MATLAB实验训练题1.建立一个命令M文件:求数60、70、80,权数分别为1.1、1.3、1.2的加权平均数.2.编写函数M文件SQRT.M:函数xxf=)(在889.567=x与处的近似值(保留有效数四位).0368.03.用MA TALB计算baba−22的值,其中89.42.3=ba,=.4.用MA TALB计算函数21cossin)(xxxxf−=在3π=x处的值.5.用MA TALB计算函数)1ln(arctan)(++=xxxf在23.1=x处的值.6.用MA TALB计算函数xxf x ln32)(⋅.=在1.2−=x处的值.7.用蓝色、点连线、叉号绘制函数xy2=在上步长为0.1的图象.][0,28.用紫色、叉号、实连线绘制函数10ln+=xy在]15,20[−−上步长为0.2的图象.9.用红色、加号连线、虚线绘制函数⎟.⎞⎜.⎛−22sinπxy在][,1010−上步长为0.2的图象.10.用紫红色、圆圈、点连线绘制函数⎟.⎞⎜.⎛+=32sinπxy在][π0,4上步长为0.2的图象.11.在同一坐标系中,用分别青色、叉号、实连线与红色、星号、虚连线绘制xy3cos=与xy cos3=的图象.12.在同一坐标系中绘制函数,,这三条曲线的图形,并要求用两种方法加各种标注.2xy=3xy=4xy=13.作曲面的3维图象.⎪.⎪⎨.===tztytx sin214.作环面在⎪.⎪⎨.=+=+=uzvuyvux sinsin)cos1(cos)cos1()2,0()2,0(ππ×上的3维图象.15.求极限xx x cos12sinlim0−+→16.求极限xx21031lim⎟.⎞⎜.⎛+→17.求极限31coslim xxx x++∞→18.求极限xx xx211lim⎟.⎞⎜.⎛−+∞→19.求极限xxx x sin2cos1lim0−→20.求极限xxx x−.+→11lim021.求极限212lim22+−+∞→xxxx x+22.求函数的导数xxy arctan)12(5+−23.求函数21tan xxxy+=的导数24.求函数的导数xey x tan3−=25.求函数2sinln22xxyπ+=在1=x的导数26.求函数xxy+−=11的二阶导数27.求函数5423)1()23()1(xxxy++−的导数28.在区间(–1,5)内求函数35)1()(xxxf−的最值.29.在区间(–∞,+∞)内求函数的最值.143)(34+−xxxf30.求不定积分∫−dxxx)sin23(ln31.求不定积分∫xdxe x2sin32.求不定积分∫+dxxxx1arctan33.求不定积分∫−−dxexx x2)cos2(34.计算定积分dxxe x∫+−10)23(35.计算定积分xdxx arccos)1(102∫+36.计算定积分dxxx∫+10)1ln(cos37.计算广义积分dxxx∫∞+∞−++221238.计算广义积分dxex x∫∞+−02答案:一:3、>> s y m s a b>> a = 2 . 3 ; b = 4 . 8 9 ;>> s q r t ( a ^ 2 + b ^ 2 ) / a b s ( a - b ) a n s =2 . 0 8 6 45、>> s y m s x y>> x = 1 . 2 3 ;>> y = a t a n ( x ) + s q r t ( l o g ( x + 1 ) )y =1 . 7 8 3 78、>> x = - 2 0 : 0 . 2 : - 1 5 ; y = l o g ( a b s ( x + 1 0 ) ) ; p l o t ( x , y , ' m x - ' )11>>x = 0 : 0 . 1 : 2 * p i ; y 1 = c o s ( 3 * s q r t ( x ) ) ; >> y 2 = 3 * c o s ( s q r t ( x ) ) ;>> p l o t ( x , y 1 , ' c x - ' , x , y 2 , ' r * - - ' )14、>> s>> u>>x>> z16、>> s y m s x>>l i m i t ( ( 1 / 3 ) ^ ( 1 / ( 2 * x ) ) , x , 0 , ' r i g h t ' ) a n s =23.>> s y m s x y>> y = x * t a n ( x ) / ( 1 + x ^ 2 ) ;>> d i f f ( y )a n s =t a n ( x ) / ( 1 + x ^ 2 ) + x * ( 1 + t a n ( x ) ^ 2 ) / ( 1 + x ^ 2 ) - 2 * x ^ 2 * t a n ( x ) / ( 1 + x ^ 2 ) ^ 228、>> f = ' ( x - 1 ) ^ 3 . * s q r t ( x ^ 5 ) ' ;>> [ x , y ] = f m i n b n d ( f , - 1 , 5 )x =0 . 4 5 4 5y =- 0 . 0 2 2 6>> f = ' - ( x - 1 ) ^ 3 . * s q r t ( x ^ 5 ) ' ; >> [ x , y ] = f m i n b n d ( f , - 1 , 5 )x =5y =- 3 . 5 7 7 7 e + 0 0 331、>> s y m s x y>> y = e x p ( x ) * ( s i n ( x ) ) ^ 2 ;>> i n t ( y )a n s =1 / 5 * ( s i n ( x ) -2 * c o s ( x ) ) * e x p ( x ) * s i n ( x ) + 2 / 5 * e x p ( x )二:1、问题分析商品价格是由成本决定的,成本可分为生产成本、包装成本和其他成本。

淮阴工学院数学建模实验报告1

淮阴工学院数学建模实验报告1

淮阴工学学院
数理学院 数学建模与实验课程 实验报告
实验名称 一、Matlab 程序设计与绘图 实验地点 26#114 日期 2012-09-12
姓名 张磊磊 仇素涛 班级 计科1101 学号 1104101130 1104101129 成绩 [1] 熟悉MATLAB 绘图命令;
[2] 掌握MATLAB 图形处理命令。

[3] 掌握MATLAB 语言的几种循环、条件和开关选择结构。

通过该实验的学习,使学生能灵活应用MATLAB 软件解决一些简单问题。

【实验要求】
[1]独立完成各个实验任务;
[2]实验的过程保存成 .m 文件,以备检查;
[3]完成实验报告。

【实验内容】
一、绘图
1、作出分段函数33cos ,0,(),03,9,3x x x h x e x x e x ≤⎧⎪=<≤⎨⎪+-≥⎩
的图形.
2、. 画出曲面
z =
,在xy 平面投影是单位圆,并且去掉该曲面的1/4部分。

二、编程
1. 随机产生一个1到100的45⨯矩阵,编程求出其最大值及其所处的位置.
5、求三角形的面积。

程序要求:
(1) 通过屏幕输入三角形的三条边.
(2) 如果构成三角形, 计算其面积,如果构不成三角形,则在屏幕上显示“不能构成一个三角形,请重新输入三角形的三条边”。

此时,要求重新输入三角形的三条边。

(3) 如果连续3次输入的三角形的三条边都够不成三角形,则在屏幕上显示“你的输入
不合法,程序终止”, 此时终止程序。

数学建模实习报告4篇

数学建模实习报告4篇

数学建模实习报告4篇数学建模实习报告篇1大一第二学期的第九周,我们建筑工程学院的学生在陈金陵院长,彭莉英和梁桥等老师的带领下进行了为期一周的认知实习。

众说周知。

建筑工程行业是相当注重实际经验的。

身为一名应用型本科土木专业的学生,经验对我们来说就更加重要了。

这次我们终于有机会去众多的建筑工地实地考察了。

一周以来,前两天天气炎热,后两天大于瓢泼,天气一直不好,我们先后去了长沙和湘潭等地考察,时间紧,路途远,是比较累的。

但一周以来,我却始终怀着兴奋的心情,认真听着老师和施工员,监理人员的实地讲解,这使我收获很大。

这不但使我对本专业的认识进一步加强,也是我对今后工作的选择有了初步的认识。

下面就是我本次实习的具体行程和我的体会。

一、实习地点及日程安排:2023年4月13日实习动员参观主校区2023年4月15日上午参观莲城大桥金屏村铁路桥晚上“招标与投标”专业知识讲座2023年4月16日上无参观并解工业厂房与民用住宅的异同观看湘潭市体育公园施工过程二、实习目的:认识实习是整个实习教学计划中的一个有机组成部分,是土木工程专业的一个重要的实践性环节。

通过组织参观和听取一些专题技术报告,收集一些与实习课题有关的资料和素材,为顺利完成实习打下坚实基础。

通过实习应达到以下目的:1.了解普通住宅结构2.初步了解体育馆结构设计及施工过程3.了解桥梁道路铁路桥梁等设计及结构4.了解工用与民用建筑的区别联系5.了解建筑结构领域的最新动态和发展方向6.提高艺术修养,加深对建筑与艺术的了解7.培养专业兴趣,明确学习目的三、实习过程及内容:2023年4月13号星期一晴上午,在图书馆第二报告厅内,我们认真聆听了陈院长和湘潭市建筑设计院的专家讲说。

陈院长概括了我们这次实习的行程安排,接着设计院的专家细致的为我们介绍了现在设计院内的工作要求,也就是告诉我们要达到怎们样的水平才有机会计入设计院工作。

这对我们既是鞭策是鼓励。

下午天气温和,我们怀着兴奋的心情,在陈院长的带领下参观我们学校的新校区。

建模实验报告

建模实验报告

建模实验报告摘要:本实验主要针对建模方法进行研究与探索,分别采用了数学模型、统计模型和物理模型进行建模实验。

实验结果表明,不同的建模方法对于问题的解决和分析具有不同的优势和适用性,选择合适的建模方法能够有效提高问题的解决效率和精确度。

1.引言建模是指将实际问题转化为数学模型、统计模型或物理模型等形式的一种方法。

通过建模,我们可以抽象出实际问题中的关键因素和变量,进一步分析和解决问题。

本实验将重点研究数学模型、统计模型和物理模型的建模方法,并通过实验验证其有效性和适用性。

2.数学模型的建模方法数学模型是以数学的形式描述实际问题的模型。

在本实验中,我们采用了几种常见的数学建模方法,包括代数方程模型、微分方程模型和最优化模型。

2.1 代数方程模型代数方程模型是一种通过代数方程来描述问题的模型。

我们可以采用一系列代数方程来表示问题中的变量和关系,进而通过求解方程组来得到问题的解。

在实验中,我们以一个简单的线性方程组作为例子,通过代数方程模型计算方程组的解。

2.2 微分方程模型微分方程模型是一种通过微分方程来描述问题的模型。

微分方程可以描述问题中的变量和其变化率之间的关系。

在实验中,我们以一个经典的弹簧振动模型为例,通过微分方程模型求解系统的振动频率和振幅。

2.3 最优化模型最优化模型是一种通过寻找最优解来描述问题的模型。

最优化模型可以用于解决各种优化问题,如线性规划、整数规划等。

在实验中,我们以一个简单的线性规划问题为例,通过最优化模型求解问题的最优解。

3.统计模型的建模方法统计模型是一种通过统计理论和方法来描述问题的模型。

在本实验中,我们主要研究了回归分析和时间序列分析两种常见的统计建模方法。

3.1 回归分析回归分析是一种通过建立变量之间的回归关系来描述问题的模型。

在实验中,我们以一个销售数据的回归分析为例,通过建立销售额和广告投入之间的回归关系,预测未来的销售额。

3.2 时间序列分析时间序列分析是一种通过统计和数学方法来描述时间序列的模型。

数学建模全部实验报告

数学建模全部实验报告

一、实验目的1. 掌握数学建模的基本步骤,学会运用数学知识分析和解决实际问题。

2. 提高数学建模能力,培养创新思维和团队合作精神。

3. 熟练运用数学软件进行数据分析、建模和求解。

二、实验内容本次实验选取了以下三个题目进行建模:1. 题目一:某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售量,表中给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据(单位:百万元)。

2. 题目二:三个系学生共200名(甲系100,乙系60,丙系40),某公司计划招聘一批新员工,要求男女比例分别为1:1,甲系女生比例60%,乙系女生比例40%,丙系女生比例30%。

请为公司制定招聘计划。

3. 题目三:研究某市居民出行方式选择问题,收集了以下数据:居民年龄、收入、职业、出行距离、出行时间、出行频率等。

请建立模型分析居民出行方式选择的影响因素。

三、实验步骤1. 问题分析:对每个题目进行分析,明确问题背景、目标和所需求解的数学模型。

2. 模型假设:根据问题分析,对实际情况进行简化,提出合适的模型假设。

3. 模型构建:根据模型假设,选择合适的数学工具和方法,建立数学模型。

4. 模型求解:运用数学软件(如MATLAB、Python等)进行模型求解,得到结果。

5. 结果分析与解释:对求解结果进行分析,解释模型的有效性和局限性。

四、实验报告1. 题目一:线性回归模型(1)问题分析:利用线性回归模型预测公司销售量,分析行业销售额对销售量的影响。

(2)模型假设:假设公司销售量与行业销售额之间存在线性关系。

(3)模型构建:根据数据,建立线性回归模型y = β0 + β1x + ε,其中y为公司销售量,x为行业销售额,β0、β1为回归系数,ε为误差项。

(4)模型求解:运用MATLAB软件进行线性回归分析,得到回归系数β0、β1。

(5)结果分析与解释:根据模型结果,分析行业销售额对销售量的影响程度,并提出相应的建议。

2. 题目二:招聘计划模型(1)问题分析:根据男女比例要求,制定招聘计划,确保男女比例均衡。

淮阴工学院数学建模实验报告3

淮阴工学院数学建模实验报告3

淮阴工学学院数理学院 数学建模与实验课程 实验报告实验名称 三、线性规划 实验地点 26#114 日期 2013-10-18 姓名 陈嫔杰 班级 金融1111 学号 1114104128 成绩 [1] 学习最优化技术和基本原理,了解最优化问题的分类;[2] 掌握规划的建模技巧和求解方法;[3] 学习灵敏度分析问题的思维方法;[4] 熟悉MATLAB 软件求解规划模型的基本命令;[5] 通过范例学习,熟悉建立规划模型的基本要素和求解方法。

通过该实验的学习,使学生掌握最优化技术,认识面对什么样的实际问题,提出假设和建立优化模型,并且使学生学会使用MATLAB 、Lingo 软件进行规划模型求解的基本命令,并进行灵敏度分析。

解决现实生活中的最优化问题是本科生学习阶段中一门重要的课程,因此,本实验对学生的学习尤为重要。

【实验要求】[1]建立优化模型,并且用计算机求解;[2]实验的过程保存成 .m 文件,以备检查;[3]完成实验报告。

【实验内容】1.最优化问题的提出,提出不同的假设可以建立不同的最优化模型;2.建立规划模型的基本要素和步骤;3.使用MATLAB 、Lingo 命令对规划模型进行计算与灵敏度分析;4.利用优化数值解与图形解对最优化特征作定性与定量分析;【实验步骤】1.开启软件平台;2.根据问题,建立的规划模型,并编写求解规划模型的程序;3.保存文件并运行;4.观察运行结果(数值或图形),并不断地改变参数设置观察运行结果;5.根据观察到的结果和体会,写出实验报告。

【实验要求与任务】根据实验内容和步骤,完成以下实验,要求写出实验报告(实验目的→问题→数学模型→算法与编程→计算结果→分析、检验和结论)A 组1用Matlab 求解下面的线性规划问题12345m a x 0.40.280.320.720.640.6z x x x x x x =+++++ 1234561425360.010.010.010.030.030.038500.020.05700..0.020.050.030.0890001,2,,6j x x x x x x x x s t x x Mx x x j ⎧+++++≤⎪+≤⎪⎪+≤⎨⎪+≤⎪⎪≥=⎩其中M为你学号的后三位。

数学建模实验报告

数学建模实验报告

在下面的题目中选做100分的题目,给出详略得当的答案。

一.通过举例简要说明数学建模的一般过程或步骤。

(15分)答:建立数学模型的方法大致有两种,一种是实验归纳的方法,即根据测试或计算数据,按照一定的数据,按照一定的数学方法,归纳出系统的数学模型;另一种是理论分析的方法,具体步骤有五步(以人口模型为例):1、明确问题,提出合理简化的假设:首先要了解问题的实际背景,明确题目的要求,收集各种必要的信息2、建立模型:据所做的假设以及事物之间的联系,构造各种量之间的关系。

(查资料得出数学式子或算法)。

3、模型求解:利用数学方法来求解上一步所得到的数学问题,此时往往还要做出进一步的简化或假设。

注意要尽量采用简单的数学公具。

例如:马尔萨斯模型,洛杰斯蒂克模型4、模型检验:根据预测与这些年来人口的调查得到的数目进行对比检验5、模型的修正和最后应用:所建立的模型必须在实际应用中才能产生效益,根据预测模型,制定方针政策,以实现资源的合理利用和环境的保护。

二.把一张四条腿等长的正方形桌子放在稍微有些起伏的地面上,通常只有三只脚着地,然而只需稍为转动一定角度,就可以使四只脚同时着地,即放稳了。

(1) 请用数学模型来描述和证明这个实际问题; (2)讨论当桌子是长方形时,又该如何描述和证明?(15分)答:模型假设:1.椅子四条腿一样长,椅脚与地面的接触部分相对椅子所占的地面面积可视为一个点。

2.地面凹突破面世连续变化的,沿任何方向都不会出现间断(没有向台阶那样的情况),即地面可看作数学上的连续曲面。

3.相对椅脚的间距和椅子腿的长度而言,地面是相对平坦的,即使椅子在任何位置至少有三条腿同时着地。

4.椅子四脚连线所构成的四边形是圆内接四边形,即椅子四脚共圆。

5.挪动仅只是旋转。

我们将椅子这两对腿的交点作为坐标原点,建立坐标系,开始时AC、BD这两对腿都在坐标轴上。

将AC和BD这两条腿逆时针旋转角度θ。

记AC到地面的距离之和为f(θ)。

数学建模的实验报告

数学建模的实验报告

数学建模的实验报告数学建模实验报告示例如下:实验名称:社交网络分析中的协同过滤实验目的:研究社交网络中的协同过滤算法,并比较其性能和效率。

实验设计:1. 数据收集:从Facebook的公开数据集中获取了20个城市居民的用户数据,包括他们的个人资料、社交关系和浏览记录等。

每个用户被标记为一个或多个好友、关注者或喜欢某个特定话题的人。

共收集了7000个用户数据点。

2. 数据预处理:对数据进行清洗和特征提取。

清洗数据是为了删除无用的信息,提取特征则是为了将数据转化为计算机能够理解的形式。

3. 模型选择和训练:选择协同过滤算法,并使用数据集训练模型,包括K-近邻算法、Apriori算法、朴素贝叶斯算法和聚类算法等。

4. 模型评估:使用测试集对不同算法的性能进行评估。

计算模型的准确性、召回率、精确度、F1值等指标,并比较不同算法之间的性能。

5. 应用测试:使用测试集尝试在实际应用中应用模型。

将模型应用于新的数据集,评估模型的性能和效率,并进行模型的优化和改进。

实验结果:1. 结果概述:经过预处理和特征提取后,共产生了7000个用户数据点,其中5566个用户被标记为好友、关注者或喜欢某个特定话题的人。

共1897个用户数据点被保留,用于评估模型的性能。

2. 模型评估指标:准确性:模型预测的准确率。

召回率:模型从测试集中返回的真实用户中,能够被预测为好友或关注者的比例。

精确度:模型预测的精确度。

F1值:在测试集中,模型预测正确的用户数量与实际用户数量之比。

实验结果显示,K-近邻算法的性能最好,召回率为74.06%。

Apriori算法的性能次之,准确性为72.32%。

朴素贝叶斯算法的性能最次,召回率为69.71%。

聚类算法的精确度最低,为68.91%。

3. 应用测试结果:在实际应用中,将模型应用于新的数据集,评估模型的性能和效率。

实验结果显示,K-近邻算法的应用性能最好,召回率为89.46%。

Apriori算法的应用性能次之,召回率为78.21%。

实验报告10数学建模

实验报告10数学建模

PD《数学建模实验》实验报告学号: 姓名:1.用龙格-库塔 方法求微分方程的数值解,画出解的图形,对结果进行分析比较。

,222222)(',2)(,0)('''πππ-===-++y y y n x xy y x 为Bessel 方程,21=n 时,精确解.2sin xxy π= 解答: MATLAB 程序如下y=dsolve('x^2*D2y+x*Dy+(x^2-1/4)*y','y(pi/2)=2,Dy(pi/2)=-2/pi','x'); pretty(y) ezplot(y) hold ondy=@(x,y)[y(2);(1/4/x^2-1)*y(1)-y(2)/x];%定义匿名函数; [x,y]=ode45(dy,[pi/2,2*pi],[2,-2/pi]);%使用RK 方法作图; plot(x,y(:,1),'*')%作图; legend('符号解','数值解') title('图1')结果分析:得到图像如图所示2.一个慢跑者在平面上沿椭圆以恒定的速率v=1跑步,设椭圆方程为: x =10+20cos t , y =20+5sin t . 突然有一只狗攻击他. 这只狗从原点出发,以恒定速率w 跑向慢跑者,狗的运动方向始终指向慢跑者。

分别求出w =20,w =5时狗的运动轨迹. 解答:一、建模分析:在chase1.m中,不断地修改tf的值,分别取tf=5,4.5,3.5,...,分析我们所得到的图像知,当tf=3.15时,狗刚好追上人。

具体图像如下tf=5时tf=4.5时……tf=3.15时四、程序(2)(2)5w时建立m文件eq2.mfunction dy=eq2(t,y)dy=zeros(2,1);dy(1)=5*(10+20*cos(t)-y(1))/sqrt((10+20*cos(t)-y(1))^2+(20+15*sin(t)-y(2 ))^2);dy(2)=5*(20+15*sin(t)-y(2))/sqrt((10+20*cos(t)-y(1))^2+(20+15*sin(t)-y(2 ))^2);取t0=0,tf=10,建立主程序chase2.mt0=0;tf=10;[t,y]=ode45('eq2',[t0,tf],[0,0]);T=0:0.1:2*pi;X=10+20*cos(T);Y=20+15*sin(T);plot(X,Y,'-')hold onplot(y(:,1),y(:,2),'*')五、结果分析(2)运行程序,得到图像如下:在chase2.m中,不断地修改tf的值,分别取tf=20,40,80,...,得到一系列图像,由图可以看出,狗永远追不上人。

数学建模实训报告

数学建模实训报告

数学建模实训报告第一篇:数学建模实训报告目录实训项目一线性规划问题及lingo软件求解……………………………1 实训项目二lingo中集合的应用………………………………………….7 实训项目三lingo中派生集合的应用……………………………………9 实训项目四微分方程的数值解法一………………………………………13 实训项目五微分方程的数值解法二……………………………………..15 实训项目六数据点的插值与拟合………………………………………….17 综合实训作品…………………………………………………………….18 每次实训课必须带上此本子,以便教师检查预习情况和记录实验原始数据。

实验时必须遵守实验规则。

用正确的理论指导实践袁必须人人亲自动手实验,但反对盲目乱动,更不能无故损坏仪器设备。

这是一份重要的不可多得的自我学习资料袁它将记录着你在大学生涯中的学习和学习成果。

请你保留下来,若干年后再翻阅仍将感到十分新鲜,记忆犹新。

它将推动你在人生奋斗的道路上永往直前!项目一:线性规划问题及lingo软件求解一、实训课程名称数学建模实训二、实训项目名称线性规划问题及lingo软件求解三、实验目的和要求了解线性规划的基本知识,熟悉应用LINGO 解决线性规划问题的一般方法四:实验内容和原理内容一:某医院负责人每日至少需要下列数量的护士班次时间最少护士数1 6:00-10:00 60 2 10:00-14:00 70 3 14:00-18:00 60 4 18:00-22:00 50 5 22:00-02:00 20 6 02:00-06:00 30 每班的护士在值班的开始时向病房报道,连续工作8个小时,医院领导为满足每班所需要的护士数,最少需要多少护士。

内容二:内容三五:主要仪器及耗材计算机与Windows2000/XP系统;LINGO软件六:操作办法与实训步骤内容一:考虑班次的时间安排,是从6时开始第一班,而第一班最少需要护士数为60,故x1>=60,又每班护士连续工作八个小时,以此类推,可以看出每个班次的护士可以为下一个班次工作四小时,据此可以建立如下线性规划模型:程序编程过程:min=x1+x2+x3+x4+x5+x6;x1>=60;x1+x2>=70;x2+x3>=60; x3+x4>=50;x4+x5>=20;x5+x6>=30;编程结果:Global optimal solution found.Objective value:150.0000Infeasibilities:0.000000Total solver iterations:VariableValueReduced CostX160.000000.000000X210.000000.000000X350.000000.000000X40.0000001.000000X530.000000.000000X60.0000000.000000RowSlack or SurplusDual Price150.0000-1.0000000.000000-1.0000000.0000000.0000000.000000-1.0000000.0000000.00000010.000000.0000000.000000-1.000000 内容二:(1)max=6*x1+4*x2;2*x1+3*x2<100;4*x1+2*x2<120;x1,x2分别表示两种型号生产数量。

《数学建模与实验》实验报告

《数学建模与实验》实验报告

1、输入数据: >> x=[20 25 30 35 40 45 50 55 60 65]'; 实 X=[ones(10,1) x]; Y=[13.2 15.1 16.4 17.1 17.9 18.7 19.6 21.2 22.5 24.3]'; [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X) 验 b,bint,stats 得出结果: >> b = 步 9.1212 0.2230 bint = 骤 8.0211 0.1985 Stats = 0.9821 439.8311 0.0000 10.2214 0.2476
2 ˆ t 得回归模型: s 9.1329 65.8896 489.2946t
《数学建模与实验》实验报告
实验名称 班级 实验目的 数学 09-1 实验六 MATLAB 回归分析 姓名 学号 25 号
1.熟悉 MATLAB 基本命令; 2.掌握回归分析的方法。 1、考察温度 x 对产量 y 的影响,测得下列 10 组数据:
温度(℃) 20 产量(kg) 13.2 25 15.1 30 16.4 35 17.1 40 17.9 45 18.7 50 19.6 55 21.2 60 22.5 65 24.3
从残差图可以看出,所有数据的残差离零点均较近,且残差 的置信区间均包含零点,这说明回归模型 y=9.1212+0.2230x 能较好的符合原始数据. 预测及作图: >> z=b(1)+b(2)*x plot(x,Y,'k+',x,z,'r') 当 x=42℃时,产量估值 z=18.4885 . 预测区间:[16.3581,20.6206](置信度 95%) 2、作二次多项式回归: >>xi =0:2:20; yi =[0.6 2.0 4.4 7.5 11.8 17.1 23.3 31.2 39.6 49.7 61.7]; [p,S]=polyfit(xi, yi,2) 得到结果: p= 0.1403 S= R: [3x3 double] df: 8 normr: 1.1097

数学建模实习报告[定稿]

数学建模实习报告[定稿]

数学建模实习报告[定稿]第一篇:数学建模实习报告[定稿]数学建模实习报告一、实习目的数学建模主要是将显示对象的信息加以翻译、归纳的产物。

通过对数学模型的假设、求解、验证,得到数学上的解答,在经过翻译回到现实对象,给出分析、决策的结果。

数学建模对我们并不陌生,在我们的日常生活和工作中,经常会用到有关建模的概念。

例如,我们平时出远门,会考虑一下出行的路线,以达到既快速又经济的目的;一些厂长为了获得更大的利润,往往会策划出一个合理安排生产和销售的最优方案......这些问题和建模都有着很大的联系。

通过数学建模培训,就会知道解决问题的原理。

学习更多的数学方面的知识及其应用,数学建模的过程可以培养我们全面、多角度考虑问题的能力,使我们的逻辑推理能力和量化分析能力得到很好的锻炼和提高,它还可以让我了解多种数学软件以及如何运用数学软件对模型求解。

二、实习内容(一)实习单位简介西安财经学院统计学院数学建模组是以信息与计算科学系主任王培勋教授为组长的指导教师组,每年都组队参加高教社杯全国大学生数学建模竞赛,并取得了优异的成绩。

今年我院数学建模参赛队员的选拔是经过学生自愿报名、考试选拔、集中培训等环节来进行的。

30 名最后入选的学生,组建了10个队,经过一个暑假的培训,基本全部掌握了数学软件的计算机程序设计方法,掌握了常用的数学建模方法。

在三天三夜的竞赛过程中,各参赛小组学员勇于拼搏,力争创新,在规定的七十二小时内顺利完成了答卷。

(二)实习内容数学建模是运用数学思想、方法和知识解决实际问题的过程,它为我们学生提供了自主学习的空间,有助于我们体验数学在解决实际问题中的价值和作用,体验数学与日常生活和其他学科的联系,体验综合运用知识和方法解决实际问题的过程,增强应用意识;有助于激发我们学习数学的兴趣,发展我们的创新意识和实践能力。

数学建模与数学实验开创了大学生把数学理论和专业知识有机结合的新途径,是培养学生分析问题、解决问题和使用计算机进行科学计算的有效方法,是培养学生创新能力和实践能力的有效手段。

淮阴工学院数学建模实验报告10

淮阴工学院数学建模实验报告10

淮阴工学院数学建模实验报告10
淮阴工学学院
数理学院数学建模与实验课程实验报告
实验名称十、实验考试实验地点26#114日期2021-06-07姓名班级学号成绩
【考试内容】1、只考虑人口的自然增长,不考虑人口的迁移和其它因素,纽约人口满足方程
dn11?n?n26dt2525?10
若每年迁入人口3m人,而每年约有m人被谋杀,试求出纽约的未来人口数,并讨论长时间后纽约的人口状况。

(25分)
其中m为你的学号后三位除以10.
2、(25分)一个较热的物体置于室温为18℃的房间内,该物体最初的温度是90℃,3分钟以后降到80℃。

想知道它的温度降到m℃需要多少时间?m分钟以后它的温度是多少?其中m为你的学号后两位+20
3、汽车出租公司的运营(50分后)
一家汽车租赁公司在3个相邻的城市运营,为方便顾客起见公司承诺,在一个城市租赁的汽车可以在任意一个城市归还。

根据经验估计和市场调查,一个租赁期内在a市租赁的汽车在a,b,c市归还的比例分别为0.6m,0.3m,0.1m,1-m;在b市租赁的汽车归还比例0.2,0.7,0.1;c市租赁的归还比例分别为0.1,0.3,0.6。

若公司开业时将600辆汽车平均分配到3个城市,建立运营过程中汽车数量在3个城市间转移的模型,并讨论时间充分长以后的变化趋势。

其中m?
你的学号后两位?10
100第-1-页共1页。

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淮阴工学学院
数理学院 数学建模与实验课程 实验报告
实验名称 十、实验考试 实验地点 26#114 日期 2011-06-07 姓名 班级 学号 成绩 1、只考虑人口的自然增长,不考虑人口的迁移和其它因素,纽约人口满足方程
2
610251251N N dt dN ⋅-= 若每年迁入人口3M 人,而每年约有M 人被谋杀,试求出纽约的未来人口数,并讨论长时间
后纽约的人口状况。

(25分)
其中M 为你的学号后三位乘以10.
2、(25分)一个较热的物体置于室温为18℃的房间内,该物体最初的温度是90℃,3分钟以后降到80℃。

想知道它的温度降到M ℃ 需要多少时间?M 分钟以后它的温度是多少?其中M 为你的学号后两位+20
3、汽车租赁公司的运营(50分)
一家汽车租赁公司在3个相邻的城市运营,为方便顾客起见公司承诺,在一个城市租赁的汽车可以在任意一个城市归还。

根据经验估计和市场调查,一个租赁期内在A 市租赁的汽车在A,B,C 市归还的比例分别为0.6m,0.3m,0.1m,1-m;在B 市租赁的汽车归还比例0.2,0.7,0.1;C 市租赁的归还比例分别为0.1,0.3,0.6。

若公司开业时将600辆汽车平均分配到3个城市,建立运营过程中汽车数量在3个城市间转移的模型,并讨论时间充分长以后的变化趋势。

其中100
10m =
+你的学号后两位。

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