数模国赛论文B题
2023年数学建模国赛b题解析
2023年数学建模国赛B题解析1. 背景介绍2023年数学建模国赛B题是一个涉及到社会科学和环境科学领域的综合性问题，旨在考察参赛选手对于实际问题的建模和分析能力。
该题目涉及到了城市交通、环境污染、资源利用等多个方面，要求选手综合运用数学、物理、统计等知识对这一复杂的现实问题进行建模和求解。
2. 主要内容在2023年数学建模国赛B题中，首先需要选手对于城市交通状况进行调研和分析，包括交通流量、道路拥堵情况、公共交通系统等。
还需要考虑到城市的环境污染问题，比如大气污染、噪音污染等，以及资源利用效率等方面的情况。
选手需要结合实际数据和情况，建立相应的数学模型，分析城市交通对环境的影响，提出优化方案和政策建议。
3. 个人观点和理解对于这个题目，我个人认为首先需要对于城市的交通和环境问题有一个深入的了解，包括相关数据的收集和整理，以及对于相关政策和现状的调研。
需要将数学建模的方法和技巧应用到实际问题中，通过建立数学模型，分析问题，并得出结论和建议。
需要将数学建模和实际问题相结合，提出可行的优化方案和政策建议。
4. 总结综合以上所述，2023年数学建模国赛B题涉及到了对于城市交通和环境问题的综合分析和建模求解。
选手需要全面了解问题背景，建立数学模型，分析问题，并得出结论和建议。
这一过程需要综合运用数学、物理、统计等多学科知识，对于选手的综合能力提出了相当高的要求。
通过深入研究这个主题，我对于城市交通和环境问题有了更为深入的理解，也对于数学建模的方法和应用有了更为全面的认识。
希望能在今后的学习和工作中，继续深入研究数学建模领域，为解决实际问题贡献自己的力量。
以上是针对2023年数学建模国赛B题的全面解析和个人观点，希望对于你的学习和写作有所帮助。
至此，全篇文章结束。
在继续探讨2023年数学建模国赛B题的解析和个人观点之前，我们可以进一步深入探讨和分析城市交通和环境问题的相关细节和影响因素。
对于城市交通状况的调研和分析涉及到了交通流量的变化和分布、道路拥堵的原因和影响因素、公共交通系统的覆盖范围和效率等方面。
2023年国赛数学建模比赛b题思路
2023年国赛数学建模比赛b题思路一、准备工作1. 深入了解比赛要求和题目2. 收集相关资料和数据3. 确定研究思路和方法二、分析题目2023年国赛数学建模比赛b题要求参赛选手从城市规划的角度出发，分析城市交通系统中的某一特定问题，并提出合理的解决方案。
这是一个涉及到交通运输、城市规划和环境保护等多个领域的综合性问题，需要选手具备较强的综合分析能力和解决问题的能力。
三、思路和方法1. 初步整理交通系统相关信息需要对城市的交通系统进行整体的梳理和归纳，包括交通流量、交通工具种类和数量、交通拥堵情况、交通安全等方面的数据。
还需要考虑城市规划、交通规划和环保规划等方面的相关政策文件和专家意见。
2. 确定研究方向在初步整理相关信息后，需要确定具体的研究方向，比如选择分析交通拥堵问题或者交通安全问题等，明确研究的目标和范围。
3. 数据分析和建模基于收集到的数据和资料，可以利用数学建模的方法，对城市交通系统中的特定问题进行深入分析和建模。
可以采用数学统计、运筹学、优化算法等方法来构建模型，找出其中的规律和问题所在，从数学的角度去解决实际的问题。
4. 提出解决方案在建立好数学模型的基础上，可以根据模型的分析结果和结论，提出相应的解决方案和改进措施。
可以从改善交通设施、优化交通路线、提高交通管理水平等方面进行思考和设计，为城市交通系统的改善和提升提供可行的建议和方案。
四、总结回顾在整个建模过程中，需要不断总结回顾所取得的成果和经验，思考是否还有其他更好的方法和思路等，不断完善和深化自己的研究成果。
个人观点和理解数学建模实际上是一个非常有挑战性和创造性的工作，需要选手具备较强的数学思维和创新意识。
在整个建模过程中，我们需要不断思考和尝试，善于从实际问题中提炼出数学模型，并通过数学方法去解决实际问题。
结语通过对2023年国赛数学建模比赛b题的思路和方法的分析，我们可以看到数学建模不仅是一个考验学生数学知识水平的比赛，更是一个锻炼学生综合分析和问题解决能力的评台。
全国大学生数学建模竞赛b题全国优秀论文
基于打车软件的出租车供求匹配度模型研究与分析摘要目前城市“出行难”、“打车难”的社会难题导致越来越多的线上打车软件出现在市场上。
“打车难”已成为社会热点。
以此为背景，本文将要解决分析的三个问题应运而生。
本文运用主成分分析、定性分析等分析方法以及部分经济学理论成功解决了这三个问题，得到了不同时空下衡量出租车资源供求匹配程度的指标与模型以及一个合适的补贴方案政策，并对现有的各公司出租车补贴政策进行了分析。
针对问题一，根据各大城市的宏观出租车数据，绘制柱形图进行重点数据的对比分析，首先确定适合进行分析研究的城市。
之后，根据该市不同地区、时间段的不同特点选择多个数据样本区，以数据样本区作为研究对象，进行多种数据（包括出租车分布、出租车需求量等）的采集整理。
接着，通过主成分分析法确定模型的目标函数、约束条件等。
最后运用spss软件工具对数据进行计算，求出匹配程度函数F与指标的关系式，并对结果进行分析。
针对问题二，在各公司出租车补贴政策部分已知的情况下，综合考虑出租车司机以及顾客两个方面的利益，分别就理想情况与实际情况进行全方位的分析。
在问题一的模型与数据结果基础上，首先分别从给司机和乘客补贴两个角度定性分析了补贴的效果。
重点就给司机进行补贴的方式进行讨论，定量分析了目前补贴方案的效果，得出了如果统一给每次成功的打车给予相同的补贴无法改善打车难易程度的结论，并对第三问模型的设计提供了启示，即需要对具有不同打车难易程度和需求量的区域采取分级的补贴政策。
针对问题三，在问题二的基础上我们设计了一种根据不同区域打车难易程度和需求量来确定补贴等级的方法。
设计了相应的量化指标，以极大化各区域打车难易程度降低的幅度之和作为目标，建立该问题的规划模型。
目的是通过优化求解该模型，使得通过求得的优化补贴方案，能够优化调度出租车资源，使得打车难区域得到缓解。
通过设计启发式原则和计算机模拟的方法进行求解，并以具体案例分析得到，本文方法相对统一的补贴方案而言的确可以一定程度缓解打车难的程度。
大学生数学建模竞赛B题优秀论文
关于高等教育学费标准的评价及建议摘要本文通过对近几年来学费变化的研究，综合分析影响学费变化的五个要素，引入了三个变因：学校属性、专业类型、地域差异对学费的影响，对其合理性进行了定量的分析和评价。
首先，我们基于层次分析法建立了模型一。
模型一以五个要素，即教育市场供求关系、全国家庭支付承受力、国家财政及相关社会捐助、个人收益率、教育成本为方案层。
对于教育市场的供求关系我们用灰色预测GM（1，1）模型预测出未来几年的招生人数，用蛛网模型求解稳定的价格点为3225.51 元；对于国家财政及相关社会捐助，我们用回归分析得出其效应关系。
模型一以效率和公平两个标准作为准则层，应用极差归一化思想，构造指标函数，综合建立成对比较矩阵。
我们定义学费合理化指数为目标层，经准则层，得出五个要素对学费合理化指数的组合权重向量。
考虑到成对比较矩阵仍有一定主观因素，我们用熵值取权法修正组合权重向量。
最后，拟合出最佳学费曲线及其波动区间，其中 2007 年的结论值为 3370.75 元。
模型一的突出优点是客观可信，美中不足的是结论为一个平均最优值，没有考虑其他变因的影响，使用的局限性较大。
然后，我们基于学校属性、专业类型、地域差异三个变因对结论的影响建立了模型二。
评价了这三个变因对五个要素的综合影响，修正了五个要素对学费合理化指数的影响，使得结论更趋于合理，应用范围更加广泛。
修正后通过若干数据的检验，得出平均最佳学费约为 3000 元。
基于这两个模型，以及对高校学费现状的了解，我们提出三点主要建议： 1.鼓励高校开拓资金来源渠道，学习国外筹款方式，如发行教育彩票等； 2.建议国家增加助学贷款发放力度，并能够分类别基于不同金额的贷款，并出台一些补贴政策弥补不同地区的差异； 3.大力扶持民办高等院校发展，实现高等教育大众化，这样不仅缓解高等院校招生压力，并且能够促进高校教育健康发展。
本文的特色在于基于翔实丰富的资料，根据五个要素及三个变因的分析，建立了一种合理的高校学费评价体系，其拥有适用性广，稳定性好，灵敏度高等特点，对三个变因，即学校属性、专业类型、地域差异进行了深入定量的分析，并根据模型结论给提出了我们的一些可行性建议。
2022年数模国赛论文B题-1
2022年数模国赛论文B题-1互联网时代的出租车资源配置摘要出租车是市民出行的重要交通工具之一，“打车难”是人们关注的一个社会热点问题。
随着互联网时代的到来，很多家出租车公司建立了自己的打车软件服务平台，打车软件服务平台也走进了人们的生活，增加了交易机会，实现了乘客与出租车司机之间的信息互通，同时推出了多种出租车的补贴方案。
我们通过建立合适的数学模型来分析如今的补贴方案是否能缓解打车难的问题。
针对问题一，为了将“供求匹配程度”这一抽象的概念进行定量研究，我们试图建立出租车万人拥有量、空驶率、乘客等车时间、里程利用率等四个指标结合经济学的角度来进行问题的分析，并基于层次分析模型进行模糊综合评价来分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度。
针对问题二，要求我们分析各公司的出租车补贴方案是否对缓解打车难问题有帮助，我们利用数学期望假设检验的方法，主要通过对使用打车软件前后乘客平均等车时间和出租车司机驾车空驶率两个因素的分析，验证出租车补贴方案是否对缓解打车难问题，并验证了这些打车软件服务平台和出台的相应的出租车及乘客补贴政策提高了打车双方的积极性，对缓解“打车难”的问题起到了一定的帮助。
针对问题三，建立一个新的打车软件服务平台首先应该考虑在缓解“打车难“这个难题基础上，增加其核心竞争力，再充分汲取现有打车软件服务平台的优点，寻找背后合作伙伴，在初期实施一些大型的优惠补贴政策，吸引客户，并抢占市场份额。
这就需要我们设计出自己的补贴方案，与在原来的补贴方案下相关数据进行比较，分析原来的补贴数目，做出相应的调整。
并进行试验，从而得出其合理性。
关键词：层次分析法，模糊综合评价法，经济学，数学期望假设检验一、问题重述随着人民生活水平的日益提高，出行乘坐出租汽车的人越来越多。
但是，在许多大城市中，打车已经变得越来越难，特别是在上下班高峰期和恶劣天气时更是“一车难求”。
出租车是市民出行的重要交通工具之一，“打车难”是人们关注的一个社会热点问题。
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。
全国大学生数学建模竞赛B题优秀论文
(１） 表示客流量随时间的变化值,R、ＲW、RG分别表示上海国际旅游入境人数本底值、外国游客入境人数本底值、港澳台游客入境人数本底值;
（2）R１表示20１0年1、2、3、4、11、１2月上海国际旅游入境实际人数，Ｒ2表示世博会期间上海国际旅游入境实际人数,RZ表示2０1０年上海国际旅游总入境实际人数;
最后,通过对模型结果的分析，量化评估上海世博会的影响力。从世博会对以上各个指标的贡献率可以看出：世博会极大地促进了旅游业的发展,并且对上海的财政收入做出了巨大的贡献。在分析所得结果的基础上,客观评价此模型，并指出其优点和缺点。
关键词：上海 世博会 影响力 本底趋势线 内插值
1.问题重述
201０年上海世博会是首次在中国举办的世界博览会。从１851年伦敦的“万国工业博览会”开始，世博会正日益成为各国人民交流历史文化、展示科技成果、体现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。请你们选择感兴趣的某个侧面,建立数学模型，利用互联网数据,定量评估2010年上海世博会的影响力。
2.模型的假设与符号说明
２.1模型的假设
201０年上海世博会作为一场世界级的盛宴,要对其影响力进行定量评估,尚存在一些不确定因素。故为了研究方便，我们给出以下假设：
(1)假设世博会不受偶然事件严重冲击和干扰；
(２)假设旅游人数只受主要因素影响，其他一些因素可以忽略,比如天气等因素；
（３)假设世博会期间每月游览总人数波动不大，非世博会期间每月游览总人数波动也不大。
第二步,用Ｅxｃel的指数模型、乘幂模型和SＰＳＳ的指数-三角函数复合模型 、直线-逻辑线增长复合模型 、直线-三角函数复合模型 对各个指标进行拟合,确定有关参数，获得各个指标的趋势线模型和方程,并计算各年的本底值;
2022年研究生数模国赛B题论文模板
2022年研究生数模国赛B题论文模板2022年研究生数模国赛B题论文模板方形件组批优化问题数学模型摘要方形件组批优化问题本是本文要解决的数学问题，为了明确方形件组批优化问题，本文针对方形件组批优化问题进行了分析建模,对方形件组批优化问题进行了参考文献研究，建立了方形件组批优化问题的相应模型，推导出方形件组批优化问题的计算公式，编写了方形件组批优化问题的计算程序，经过程序运行，得到方形件组批优化问题程序计算结果。
具体有：对于问题一，这是方形件组批优化问题最重要的问题，根据题目，对问题一进行了分析，参考已有的资料，建立了方形件组批优化问题一的数学模型，推导出问题一的计算公式，编写出方形件组批优化问题一的计算程序。
求出了方形件组批优化问题一的计算结果。
对于问题二，方形件组批优化问题二比问题一复杂的，是方形件组批优化问题的核心，分析的内容多，计算机的东西也多。
在方形件组批优化问题一的基础上，根据方形件组批优化问题，对问题二进行了分析，参考已有的资料，建立了方形件组批优化问题二的数学模型，推导出问题二的计算公式，编写出方形件组批优化问题二的计算程序。
求出了问题二的计算结果，并以图表形式表达结果。
对于问题三，方形件组批优化问题三是问题一和问题二的深入。
在问题一和问题二的基础上，根据方形件组批优化问题，对问题三进行了分析，参考已有的资料，建立了问题三的数学模型，推导出方形件组批优化问题三的计算公式，编写出方形件组批优化问题三的计算程序。
求出了方形件组批优化问题三的计算结果，并以图表形式表达结果，并且进行了分析讨论。
对于问题4，方形件组批优化问题4是问题一、问题二和问题三的扩展。
在问题一、问题二和问题三的基础上，根据方形件组批优化问题，对方形件组批优化问题4进行了分析，参考已有的资料，建立了方形件组批优化问题数学模型，推导出方形件组批优化问题4的计算公式，编写出问题4的计算程序。
求出了问题4的计算结果，并以图表形式表达结果，并且进行了分析讨论。
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。
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。
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国赛数学建模b题思路
2023国赛数学建模b题思路2023国赛数学建模赛B题是一个有关城市规划的问题。
此题要求参赛者根据给定的城市规划区域，设计出合理的道路网路线图，以满足城市居民的出行需求，并最小化总投资成本。
为了解答这个问题，首先需要对问题进行全面的理解。
下面是一些可能的思路和步骤，供参赛者参考：1.阅读题目，明确问题需求。
理解给定的城市规划区域，了解题目要求建立道路网路线图，并平衡出行需求和投资成本。
2.对城市规划区域进行分析。
理解城市规划区域的地理、人口、经济等方面背景信息，了解城市居民的出行需求特点，包括通勤、购物、娱乐等方面。
同时，还需要了解城市规划相关的限制条件，如建筑规模、环境保护等要求。
3.建立数学模型。
在理解问题需求和背景基础上，建立数学模型来描述问题。
可以考虑使用图论、网络优化、线性规划等方法。
通过考虑节点、边、道路容量、成本等变量，建立数学表达式来描述问题。
4.计算交通需求量。
在建立数学模型的基础上，需要计算和估算城市规划区域内不同区域的交通需求量。
可以使用交通调查数据、人口统计数据等。
5.设计最优道路网路线图。
根据交通需求量和各个区域之间的距离、成本等因素，设计出最优的道路网路线图，以满足居民的出行需求，并尽量减少投资成本。
6.进行模型求解与优化。
使用计算机软件（如Matlab、Python、GAMS等）对建立的数学模型进行求解和优化。
通过迭代和调整参数，得到最优解。
同时，也可以通过敏感性分析等方法，评估模型的稳健性和鲁棒性。
7.结果分析与讨论。
对求解的结果进行分析和讨论，评估方案的合理性和效果。
考虑到实际操作情况，可以引入一些实施约束和调整策略，以进一步优化方案。
8.撰写报告和展示。
根据比赛要求，撰写完整的报告，并准备演示文稿，以清晰、有说服力的方式向评委和观众展示你的解决方案和结果。
在报告中，要包括问题描述、模型假设和参数、模型求解与优化方法、结果分析和讨论等内容。
上述思路仅供参考，具体的问题求解过程仍然需要根据实际情况进行调整和补充。
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。
第二届研究生数学建模竞赛B题优秀论文(1).
全国第二届部分高校研究生数模竞赛题 目 B 题 空中加油问题摘 要：空中加油问题是在油料，时间和地点约束下的寻优问题。
论文将作战方案建模成二叉树结构，给出了计算二叉树各结点坐标的公式。
对问题1，2，论文给出二叉树穷举搜索和叶子结点生长两种搜索方法，能够计算任意n 架辅机的最优作战方案和最大作战半径。
证明了时，给出了上界n r n →∞n r →∞()211log 263n ++⎡⎤⎢⎥和下界()311lo +g 123n +⎢⎥⎣⎦。
对问题3，论文用试凑法得到的n=1～3的最大作战半径n R ，并给出一种加进松弛条件的次优搜索法，能够计算满足松弛条件的次优作战半径ˆnR 。
问题4，给出了任意一个基地辅机数量为n 时最优作战方案搜索方法，进而确定辅机在各基地的分配方案，并计算出此时的作战半径n R *。
下面给出n=1～5时各最大作战半径表。
n 1 2 3 4 5 n r 0.66667 0.83333 0.91667 1.000001.05556n R0.83333 1.00000 1.15694 ˆnR 0.83333 1.00000 1.15556 1.23889 1.26667 n R *1.500002.500002.944443.388893.72222参赛队号 1415空中加油问题的讨论一． 问题重述空中加油技术可以大大提高飞机的直航能力。
作战飞机称为主机，加油机称为辅机。
已知：（1）主机和辅机载油量、速度、单位时间的耗油量完全一样，且为常数；（2）飞机载油量可供飞行L 公里；（3）辅机可以给主机或其他辅机加油；（4）执行完任务后，所有飞机必须返回基地；（5）飞机的起飞、降落、转向、加油的耗时和主机执行任务的时间忽略不计。
A 空军基地有一架主机和n 架辅机，主机最大作战半径指主机在辅机加油协助下能飞到（并安全返回）离基地A 的最远距离。
有如下问题：问题1：每架飞机只能上天一次，求n=1,2,3,4时的最大作战半径。
2023年高教社杯全国数学建模竞赛B题省级二等奖论文
2023年高教社杯全国数学建模竞赛B题省级二等奖论文一、引言2023年高教社杯全国数学建模竞赛是一项重要的学术竞赛活动，旨在激发青年学生对数学建模的兴趣，提高他们的数学建模能力。
本文主要介绍我们参与竞赛中的B题的省级二等奖论文。
二、问题描述本次竞赛的B题要求我们通过分析某地区近几年的降雨数据和水库蓄水量数据，预测未来一段时间内的降雨情况以及水库的蓄水量变化情况。
三、数据分析与处理为了分析和处理题目所给的数据，我们采用了以下的方法：1.数据的清洗：对于给定的降雨数据和水库蓄水量数据，我们首先对其进行清洗，去除异常值和缺失值，确保数据的准确性和完整性。
2.数据的可视化：通过使用Python的Matplotlib库，我们将清洗后的数据进行可视化展示，以便更好地理解数据的分布情况和趋势变化。
3.数据的分析与建模：根据题目的要求，我们运用统计学和数学建模的方法对数据进行分析。
首先对降雨数据进行时间序列分析，探究其周期性和趋势性；然后，利用回归分析的方法建立降雨量与水库蓄水量之间的数学模型，以预测未来的蓄水量变化情况。
四、结果与讨论经过上述的分析和处理，我们得到了以下的结果：1.降雨数据的分析结果显示，该地区的降雨量呈现出明显的季节性变化，并且存在一定的趋势性。
通过对降雨数据进行拟合，我们成功建立了一个能够预测未来降雨量的数学模型。
2.利用回归分析的方法，我们建立了一个能够预测水库蓄水量的数学模型。
通过对模型的检验和验证，我们发现该模型对未来水库蓄水量的预测具有较高的准确性。
基于上述结果，我们得出了以下的结论：1.未来一段时间内，该地区的降雨量将继续呈现出季节性的变化，并且可能会有一定的增加趋势。
2.水库的蓄水量将会随着降雨量的变化而变化，预测的数据显示蓄水量将保持在一个相对稳定的水平。
五、结论本文以2023年高教社杯全国数学建模竞赛B题省级二等奖论文标题为中心，描述了我们在竞赛中的研究过程和结果。
我们通过对降雨数据和水库蓄水量数据的分析和处理，成功建立了能够预测未来降雨量和水库蓄水量变化情况的数学模型。
全国大学生数学建模竞赛B题全国一等奖论文
全国大学生数学建模竞赛B题全国一等奖论文IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】碎纸片的拼接复原【摘要】破碎文件的拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着重要的应用。
本文主要解决碎纸机切割后的碎纸片拼接复原问题。
针对第一问，附件1、2分别为沿纵向切割后的19张中英文碎纸片，本文在考虑破碎纸片携带信息量较大的基础上，利用MATLAB对附件1、2的碎纸片图像分别读入，以数字矩阵的方式进行存储。
利用数字矩阵中包含图像边缘灰度这一特征，本文采用贪心算法的思想，在首先确定原文件左右边界的基础上，以Manhattan 距离来度量两两碎纸片边界差异度，利用计算机搜索依次从左往右搜寻最匹配的碎纸片进行横向配对并达成排序目的。
最终，本文在没有进行人工干预，成功地将附件1、2碎纸片分别拼接复原，得到复原图片见附录、，纵切中文及英文结果表分别如下:心思想仍为贪心算法，整体思路为先对209张碎纸片进行聚类还原成11行，再对分好的每行进行横向排序，最后对排序好的各行进行纵向排序。
本文在充分考虑汉字与拉丁字母结构特征差异以及每块碎纸片携带信息减少的基础上，创新地提出一种特征线模型来分别描述汉字及拉丁文字母的特征用于行聚类。
对于行聚类后碎片的横向排序，本文综合了广义Jaccard系数、一阶差分法、二阶差分法、Spearman系数等来构建扩展的边界差异度模型，刻画碎片间的差异度。
对于计算机横向排序存在些许错误的情况，本文给出了人工干预的位置节点和方式。
对于横向排序后的各行，由于在一页纸上，文字的各行是均匀分布的，本文基于各行文字的特征线，在确定首行的位置后，估计出其他行的基准线位置，得到一页的基准线网格，并通过各行基准线在基准线网格上的适配实现纵向的排序。
最终，本文成功的将附件3、4碎纸片分别拼接复原得到复原图片及结果表见附录、、、，同时本文给出了横向排序中人工干预的位置节点和方式。
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“互联网+”时代的出租车资源配置摘要关键词：主成分分析法、供求平衡阀法、对比比值法一、问题的重述二、问题分析三、模型的假设与符号说明1、模型假设2、符号说明四、模型建立与求解2.2.1指标体系的建立根据问题一的分析，我们近似的建立关于出租车运力规模的合理指标。
目前,大多采用功效系数法来评价出租车运力规模的合理程度。
但是我们要做的是建立合理的指标，而不是对出租车运力规模进行评价。
所以采用主成分分析法来建立关于出租车资源的合理指标。
（主成分分析法也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。
）经过查阅相关资料，建立如下指标体系：1）万人拥有量:该项指标反映了城市出租车的客观需求。
依据国内外各大城市的经验,城市出租车万人拥有量应介于20-30辆之间,此时能表现出较好的市场接受度。
2）里程利用率:指出租车正常运营过程中一定时间内载客行驶里程占总行驶 里程的百分比,其计算公式为:=100%⨯营运载客里程里程利用率总行驶里程3）出租车空载率:是反映出租车营运状况的一个重要指标,其计算公式为:=100%⨯出租车空车数量出租车空载率行驶中的出租车总量4）乘客平均等车时间:指乘客在选择出租车出行的时候等候出租车辆的平均时间,单位为min,其计算公式为:=∑等车时间乘客平均等车时间总候车次数5）居民出行量：指居民在单位时间内出行人数主成分分析法也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。
2、主成分分析法的算法步骤 原始指标数据的标准化设有n 个样本,p 项指标,可得数据矩阵(),1,2,...,ij X X nxp i n ==表示n 个样本,j =1,2,...,p 表示p 个指标,ij x 表示第i 个样本的第j 项指标值. 用Z score -法对数据进行标准化变换:()/j ij ij j Z x x S =- 式中,1()/nj iji x x n==(∑221()1/(1)nj j ij i S x x n ==--∑1,2,...,i n=1,2,...,j p=求指标数据的相关矩阵()jk pXp R r = 1,2,...,j p = 1,2,...,k p = jk r 为指标j 与指标k 的相关系数.211[()/][()/]1nk j jk ij j ik k i r x x S X X S n ==---∑ 即 111n jk i r n ==-∑ ij jk Z Z 有1ij r =， jk kj r r = 1,2,...,i n = 1,2,...,j p = 1,2,...,k p =求相关矩阵R 的特征根特征向量,确定主成分由特征方程式Ip |λ-P |=0,可求得的p 个特征根(1,2,...,)g g p λ=,1λ将其按大小顺序排列为12p λ≥λ≥...λ≥0,它是主成分的方差,它的大小描述了各个主成分在描述对象上所起作用的大小。
由特征方程式,每一个特征根对应一个特征向量12(,,...,)1,2,...,g g g g gp L L l l l g p ==将标准化后的指标变量转换为主成分:1122...g g g gp F l Z l Z l Zp =+++ (1,2,...,)g p =1F 称为第一主成分,2F 称为第二主成分,…,p F 称为第p 主成分.求方差贡献率,确定主成分个数一般主成分个数等于原始指标个数,如果原始指标个数较多,进行分析时就比较麻烦。
主成分分析法就是选取尽量少的k 个主成分()k p <来进行综合分析,同时还要使损失的信息量尽可能少。
k 值由方差贡献率1185%pk g g g g ==λλ≥∑∑决定.由搜集到的数据运用主成分分析法进行以上计算得到三个关于出租车资源的三个重要指标，分别为里程利用率、车辆载率、万人拥有量。
3.模型建立出租车资源的“供求匹配”程度实际就是出租车的合理规模，而合理的规模是由供与求的关系决定的，当供求平衡时显然匹配程度高，供大于求或者供小于求都表示匹配程度低。
因此我们从供求平衡的基本思想出发，试图建立描述出租车资源的“供求匹配”程度的模型。
出租车供求平衡关系分析所谓的供求平衡，是指消除供求之间的不适应、不平衡现象，使供应与需求相互适应，相对一致，消除供求差异，实现供求均衡。
当需求量与供给量达到一致时，或者说处于均衡状态，而这个量就称为供求平衡量，也是一个最佳量。
现借鉴平衡理论的原理，对出租车供求关系进行分析 出租车供需平衡关系分析模型:出租车流量F 是关于出租车服务水平F 与出租车出行总量V 的函数，即 (,)F f S V =由出租车客运需求与供给的基本关系可知，当出租车供给量T 和乘客出行次数A 均为常数时，就有唯一的解*S 和*V 。
由式(得出一个确定的出租车流量:***(,)F f S V =。
*S 和*V 可通过下面的方程组得出:0,0()(,)S J T V V D A S =⎧⎫⎨⎬=⎩⎭因此，出租车流量*F 实际上是由0T 和0A 决定的。
所以可以将F 写成:***0,0(,)()F f S V F T V ==图描述了这种关系，在一般情况下，乘客主要关心的是候车时间，候车时间 越长，乘客就认为出租车服务水平越差;相反，候车时间越短，就认为其服务水平越高，因此，出租车服务水平S 常用候车时间的倒数1/t 表示。
由于候车时间比较直观，所以常用候车时间t 代替服务水平S 。
则式中的函数J , D 分别改写为:'0'0(,)(,)t J T V V D A t ⎧⎫=⎪⎪⎨⎬=⎪⎪⎩⎭因为候车时t 和服务水平t 是成反比的，所以候车时间t 对出行总量V 的曲线形状也发生了变化，如图所示。
图出租车供需平衡关系出租车交通供求平衡的判定指标 供需基本平衡、供过于需和供不应需是需求与供给之间存在三种情况。
判断出租车供需是否平衡，主要通过里程利用率和车辆空载率这两个指标来考察。
（1） 里程利用率=100%⨯营运载客里程里程利用率总行驶里程这一指标反映出租车的载客效率，如果比例高，说明出租车行驶中载客比例高，而空驶比较低，对于打车的乘客来说可供租用的车辆不多，乘客等待时间会增加，说明供需关系比例紧张。
反之，比例低，则出租车空驶比例高，乘客租用比较方便，但经营者的经济效益就要下降。
（2） 出租车空载率=100%⨯出租车空车数量出租车空载率行驶中的出租车总量依据国内外各大城市的经验,城市出租车空载率控制在30%一40%之间是比较合适的,如果出租车空载率较高(大于40%) ,则说明出租车空车较多，利用效率较低;反之,空载率低于30%时,乘客等待出租车时间便会较长,从而不能满足居民的出行需求。
模型参数的选取1.从需求角度考虑模型参数的选取由影响城市出租车客运需求的因素有很多，其中城市经济水平、城市人口规模、城市其他出行方式的发展情况、出租车运价等因素密切相关。
通过总结分析，选取城市总人口、人均日出行次数、出租车的分担率、以出租车方式出行时的平均出行距离及出租车平均有效车次载客人数等参数，这些因素于出租车的有效行使里程直接相关。
其中，城市人口的构成也对出租车客运需求也有很大的影响。
由于流动人口对城市的熟悉程度不如城市常暂住居民，所以其选择出租车出行的几率较大，特别是旅游性城市。
因此，在测算城市客运需求量时，有必要将流动人口与城市常暂住居民分开考虑。
2.从供给角度考虑模型参数的选取出租车的供给量受很多因素的影响，特别是政府对出租车发展得策略及数量管制等一系列因素的影响，但这些因素都很难具体量化。
所以在这里考虑了出租车的运输成本对出租车供给的影响，因为在公共交通系统中出租车是具有一定盈利的性质，带有市场的一些性质，有别于一般公交。
一辆出租车的运输成本可分为两部分:变动费用和固定费用变动费用可表示为:111F C L C v T =⨯=⨯⨯ 或111/(1)F C L C L k =⨯=⨯-有式中：1F ---统计期内一辆出租车的全部变动费用1C ---单位行程的变动费用T ----统计期内车辆运行时间L 有----统计期内车辆总有效行驶里程L ----统计期内车辆总行驶里程v ---出租车平均运营速度k ----统计期内车辆的平均空驶率可以看出变动费用主要与平均运营速度、平均运营时间、有效行驶里程、空驶率有关。
而固定费用可表示为：22F C T =⨯式中：2F ----统计期内一辆出租车的全部固定费用2C ---单位行程的变动费用可以看出固定费用主要平均运营时间有关。
通过出租车运输成本的变动费用和固定费用的计算式，可以看出，出租车的平均运营车速、平均日运营时间、总有效行驶里程和平均空驶率对出租车的运输成本有着直接的影响，因此从供给角度选取这四个参数。
基于供需平衡的城市出租车合理规模模型建立 通过从供求角度选取模型参数，可以选取出租车的总有效行驶里程作为出租车供给量和需求量达到平衡的模型变量，已建立基于供求平衡的城市出租车合理规模模型①城市居民以出租车出行的周转量11111W R A PD =式中: 1W 是出租车承担的城市居民出行周转量(410人·km );1R 是城市居民人 口总量(410人); 1A 是城市居民人均日出行次数; 2P 是城市居民出行方式结构中出租车所占的比例(分担率)；1D 是城市居民以出租车方式出行的平均距离(km ) 。
②出租车承担的流动人口出行周转量 22222W R A P D =式中:2W 是出租车承担的流动人口出行周转量(410人·km ); 2R 是流动人口总量410人);2A 是流动人口人均日出行次;2P 是流动人口出行方式结构中出租车所占的比例;2D 是流动人口以出租车方式出行的平均距离（km ）。
（1）出租车总有效行驶里程 出租车在运营过程中，每次有效行驶所运载的乘客数不同。
为完成客运需求， 城市出租车所必须的总有效行驶里程可用下式计算:1212W W L S S =+有 式中:L 有是出租车总的有效行驶里程(410km ) ;又是城市居民乘坐出租车时，有效车次载客的平均人数(人);2S 是流动人口乘坐出租车时，有效车次载客的平均人数(人)。
(2)出租车合理规模空载率的计算公式为:1L K TV=-有式中:K 代表空载率;T 是一天中出租车的平均运营时间(h);V 是出租车的平均运营速度(/km h );n 是城市出租车总量。
将公式(3. 4)进行变换，可得到城市出租车总量计算公式为:(1)L n K TV=-有式(3. 5)是根据城市居民和流动人口单日内的出行总量进行求解，计算得到的出租车总数与出租车空载率K 有关。
一般情况下，白天是出租车的主要营运时间，白天出租车的运营方式主要表现为行驶过程中沿途载客;而在夜间，出行量大大减少。