2020年中国研究生数学建模竞赛B题--汽油辛烷值建模
2020数学建模b题赛题评析
2020数学建模b题赛题评析摘要：一、赛题概述1.赛题背景2.赛题类型3.赛题难度二、赛题解析1.问题一1.问题描述2.解题思路3.模型建立4.模型求解2.问题二1.问题描述2.解题思路3.模型建立4.模型求解3.问题三1.问题描述2.解题思路3.模型建立4.模型求解三、赛题评价1.赛题优点2.赛题缺点3.赛题启示四、结论正文：一、赛题概述2020 数学建模b 题以“穿越沙漠”为背景，要求参赛者在规定时间内根据地图和初始资金，购买一定数量的水和食物，并在沙漠中行走。
赛题类型为数据分析建模题，难度属于中上水平。
二、赛题解析1.问题一1.问题描述：如何在规定时间内到达终点，并保留尽可能多的资金？2.解题思路：首先，需要对赛题背景进行深入理解，然后根据游戏规则建立数学模型。
3.模型建立：通过分析游戏规则，建立时间、资金、资源消耗等多因素的数学模型。
4.模型求解：利用相关数学方法求解模型，得到最优解。
2.问题二1.问题描述：如何根据不同天气情况，调整行走路线和资源消耗？2.解题思路：分析不同天气对行走路线和资源消耗的影响，建立相应的数学模型。
3.模型建立：通过分析天气与资源消耗的关系，建立多元线性回归等数学模型。
4.模型求解：利用相关数学方法求解模型，得到最优解。
3.问题三1.问题描述：如何选择最佳的资源补充策略，以提高游戏胜率？2.解题思路：分析不同资源补充策略的优劣，建立相应的数学模型。
3.模型建立：通过分析资源补充策略与游戏胜率的关系，建立决策树等数学模型。
4.模型求解：利用相关数学方法求解模型，得到最优解。
三、赛题评价1.赛题优点：该赛题具有一定的实际意义，能够激发学生的创新思维和实际动手能力。
2.赛题缺点：赛题难度较高，对学生的基础知识和实际操作能力要求较高。
3.赛题启示：在平时的学习和实践中，要注重培养学生的创新思维和实际动手能力，提高学生的综合素质。
四、结论2020 数学建模b 题赛题具有一定的难度和挑战性，要求学生在理解赛题背景的基础上，建立合适的数学模型，并通过相关数学方法求解。
2020数学建模b题赛题评析
2020数学建模b题赛题评析【实用版】目录一、2020 数学建模 b 题赛题概述二、赛题评析1.题目背景及意义2.题目难度分析3.题目涉及的知识点4.解题思路和方法三、总结正文一、2020 数学建模 b 题赛题概述2020 年数学建模竞赛的 b 题是一道以游戏为背景的题目，要求参赛者在资金既定的情况下，通过合理分配资源，制定合适的规划，在规定时间内完成游戏并保留尽可能多的资金。
题目中涉及到了多种因素，如天气、资源消耗、补充资金等，需要参赛者综合考虑并建立相应的数学模型来解决问题。
二、赛题评析1.题目背景及意义这道题目以游戏为背景，通过参赛者在游戏中的经历，考查了参赛者的数学建模能力、数据分析能力以及解决实际问题的能力。
这样的题目既富有趣味性，又具有一定的挑战性，能够激发参赛者的兴趣和积极性。
2.题目难度分析这道题目难度适中，要求参赛者具备一定的数学建模基础和数据分析能力。
在解题过程中，需要参赛者灵活运用线性规划、时间序列预测等数学方法，结合题目中的实际情况，建立合适的数学模型。
同时，题目中涉及到的资源消耗和补充资金等环节，也需要参赛者进行合理的量化和优化，以达到保留最多资金的目标。
3.题目涉及的知识点这道题目涉及到的知识点主要包括线性规划、时间序列预测、数据分析等。
在解题过程中，参赛者需要运用这些知识点来建立数学模型，解决问题。
4.解题思路和方法对于这道题目，参赛者需要首先理解题意，明确题目所要求的目标。
然后，根据题目中的实际情况，建立合适的数学模型，如线性规划模型、时间序列预测模型等。
最后，通过计算和优化，求解出最优解，实现目标。
三、总结2020 年数学建模竞赛的 b 题以游戏为背景，考查了参赛者的数学建模能力、数据分析能力以及解决实际问题的能力。
题目难度适中，要求参赛者具备一定的数学建模基础和数据分析能力。
2020mathorcup数学建模b题
2020年数学建模比赛B题是一个非常有趣和具有挑战性的题目，涉及到机器学习、数据分析和数学建模等多个领域。
在这篇文章中，我将从不同的角度深入探讨这个主题，帮助你更全面地理解比赛题目的要求和解题思路。
一、题目概述2020年数学建模比赛B题主要涉及到人工智能领域中的机器学习算法和数据分析方法。
题目要求参赛者根据提供的真实数据集，分析其中的规律和特征，并构建合适的模型解决实际问题。
这个题目旨在考察参赛者的数据分析能力、模型构建能力以及解决实际问题的能力。
二、数据分析与特征提取在解决B题时，首先需要对提供的数据集进行全面的分析和特征提取。
通过对数据的统计分析、可视化和相关性分析，可以发现数据之间的内在联系和规律。
另外，特征提取是机器学习中非常重要的一步，需要根据问题的要求提取合适的特征用于模型构建。
三、模型构建与算法选择针对B题的具体要求，需要选择合适的机器学习算法进行模型构建。
常用的算法包括回归分析、决策树、支持向量机等。
在选择算法时需要考虑到数据的特点、问题的复杂度和模型的泛化能力。
另外，模型的参数调优和交叉验证也是构建有效模型的关键步骤。
四、个人观点与总结对于2020年数学建模比赛B题，我个人觉得这是一个对参赛者综合能力要求较高的题目。
不仅需要具备扎实的数学基础、数据分析能力，还需要对机器学习算法和实际问题解决有一定的了解。
通过参与这样的比赛，可以提升自身的综合能力和解决实际问题的能力。
2020年数学建模比赛B题是一个很有挑战性的题目，需要参赛者具备较强的数据分析能力和模型构建能力。
通过深入的数据分析、合适的模型构建和算法选择，可以有效解决实际问题。
希望我的文章能帮助你更全面地理解这个比赛题目，并对解题思路有所启发。
五、实际问题的解决在解决实际问题的过程中，需要从多个角度进行分析和思考。
需要对数据集进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
针对具体的问题需求，选择合适的特征进行提取和转换。
全国研究生数学建模竞赛题目
中国研究生数学建模竞赛试题汇总2021赛题汇总2021-A：相关矩阵组的低复杂度计算和存储建模2021-B：空气质量预报二次建模2021-C：帕金森病的脑深部电刺激治疗建模研究2021-D：抗乳腺癌候选药物的优化建模2021-E：信号干扰下的超宽带（UWB）精确定位问题2021-F：航空公司机组优化排班问题2020赛题汇总2020-A：芯片相噪算法2020-B：汽油辛烷值建模2020-C：面向康复工程的脑信号分析和判别建模2020-D：无人机集群协同对抗2020-E：能见度估计与预测2020-F：飞行器质心平衡供油策略优化2019赛题汇总2019-A: 无线智能传播模型2019-B：天文导航中的星图识别2019-C：视觉情报信息分析2019-D：汽车行驶工况构建2019-E：全球变暖?2019-F：多约束条件下智能飞行器航迹快速规划2018赛题汇总2018-A ：关于跳台跳水体型系数设置的建模分析2018-B：光传送网建模与价值评估2018-C：对恐怖袭击事件记录数据的量化分析2018-D：基于卫星高度计海面高度异常资料获取潮汐调和常数方法及应用2018-E：多无人机对组网雷达的协同干扰2018-F：机场新增卫星厅对中转旅客影响的评估方法2017赛题汇总2017-A：无人机在抢险救灾中的优化运用2017-B：面向下一代光通信的VCSEL激光器仿真模型（华为命题）2017-C：航班恢复问题2017-D：基于监控视频的前景目标提取2017-E：多波次导弹发射中的规划问题2017-F：构建地下物流系统网络2016赛题汇总2016-A：多无人机协同任务规划2016-B：具有遗传性疾病和性状的遗传位点分析2016-C：基于无线通信基站的室内三维定位问题2016-D：军事行动避空侦察的时机和路线选择2016-E：粮食最低收购价政策问题研究2015赛题汇总2015-A：水面舰艇编队防空和信息化战争评估模型2015-B：数据的多流形结构分析2015-C：移动通信中的无线信道“指纹”特征建模2015-D：面向节能的单/多列车优化决策问题2015-E：数控加工刀具运动的优化控制2015-F：旅游路线规划问题2014赛题汇总2014-A：小鼠视觉感受区电位信号（LFP）与视觉刺激之间的关系研究2014-B：机动目标的跟踪与反跟踪2014-C：无线通信中的快时变信道建模2014-D：人体营养健康角度的中国果蔬发展战略研究2014-E：乘用车物流运输计划问题2013赛题汇总2013-A：变循环发动机部件法建模及优化2013-B：功率放大器非线性特性及预失真建模2013-C：微蜂窝环境中无线接收信号的特性分析2013-D：空气中PM2.5问题的研究2013-E：中等收入定位与人口度量模型研究2013-F：可持续的中国城乡居民养老保险体系的数学模型研究2012赛题汇总2012-A：基因识别问题及其算法实现2012-B：基于卫星无源探测的空间飞行器主动段轨道估计与误差分析2012-C：有杆抽油系统的数学建模及诊断2012-D：基于卫星云图的风矢场（云导风）度量模型与算法探讨2011赛题汇总2011-A：基于光的波粒二象性一种猜想的数学仿真2011-B：吸波材料与微波暗室问题的数学建模2011-C：小麦发育后期茎秆抗倒性的数学模型2011-D：房地产行业的数学建模2010赛题汇总2010-A：确定肿瘤的重要基因信息2010-B：与封堵溃口有关的重物落水后运动过程的数学建模2010-C：神经元的形态分类和识别2010-D：特殊工件磨削加工的数学建模2009赛题汇总2009-A：我国就业人数或城镇登记失业率的数学建模2009-B：枪弹头痕迹自动比对方法的研究2009-C：多传感器数据融合与航迹预测2009-D：110警车配置及巡逻方案2008赛题汇总2008-A：汶川地震中唐家山堰塞湖泄洪问题2008-B：城市道路交通信号实时控制问题2008-C：货运列车的编组调度问题2008-D：中央空调系统节能设计问题2007赛题汇总2007-A：建立食品卫生安全保障体系数学模型及改进模型的若干理论问题2007-B：机械臂运动路径设计问题2007-C：探讨提高高速公路路面质量的改进方案2007-D：邮政运输网络中的邮路规划和邮车调度2006赛题汇总2006-A：Ad Hoc网络中的区域划分和资源分配问题2006-B：确定高精度参数问题2006-C：维修线性流量阀时的内筒设计问题2006-D：学生面试问题2005赛题汇总2005-A：Highway Traveling time Estimate and Optimal Routing 2005-B：空中加油2005-C：城市交通管理中的出租车规划2005-D：仓库容量有限条件下的随机存贮管理2004赛题汇总2004A：发现黄球并定位2004B：实用下料问题2004C：售后服务数据的运用2004D：研究生录取问题。
20年数学建模b题
20年数学建模b题
（原创版）
目录
一、问题的背景和意义
二、数学建模的基本概念和方法
三、20 年数学建模 b 题的解题思路和方法
四、数学建模在实际问题中的应用
正文
一、问题的背景和意义
数学建模是运用数学方法和技术来解决实际问题的一种方法，它是数学与实际问题的桥梁，也是数学知识应用的重要领域。
在每年的全国大学生数学建模竞赛中，都有一道 B 题是关于数学建模的，这道题目不仅考察了学生的数学知识，也考察了他们的解决实际问题的能力。
二、数学建模的基本概念和方法
数学建模的基本思想是将实际问题转化为数学问题，再通过求解数学问题得到实际问题的解。
这个过程中，需要运用数学的理论和方法，包括微积分、线性代数、概率论和数理统计等。
数学建模的基本方法有：建立数学模型、求解数学模型、检验模型的有效性和应用模型解决实际问题。
三、20 年数学建模 b 题的解题思路和方法
20 年的数学建模 B 题是关于某种疾病的传播模型。
题目中给出了疾病的传染率和恢复率，要求建立疾病的传播模型，并预测疾病在人群中的传播情况。
这道题目的解题思路是：首先，根据题目给出的信息，建立疾病的传播模型；其次，通过求解模型，得到疾病在人群中的传播规律；最后，通过模型预测疾病在人群中的传播情况。
四、数学建模在实际问题中的应用
数学建模在实际问题中有广泛的应用，包括在生物学、经济学、社会科学和工程技术等领域。
2020年b题数学建模
2020年b题数学建模2020年数学建模竞赛的B题是一个非常有趣的问题，它涉及到了实际生活中的一些复杂情境，需要结合数学知识进行分析和建模。
该题目主要考察了参赛者在实际问题中运用数学建模的能力，下面我将从不同角度对这个问题进行全面的回答。
首先，让我们来分析该题目的背景和要求。
B题通常会给出一个具体的实际问题，要求参赛者通过建立数学模型来解决或者分析这个问题。
在2020年的B题中，可能涉及到了某个具体的实际场景，比如经济、环境、社会等方面的问题。
参赛者需要根据题目所给的背景和条件，运用数学知识和方法，建立数学模型来描述和分析这个问题。
其次，我们可以从建模的角度来看待这个问题。
参赛者在面对B题时，需要考虑如何选择合适的数学模型来描述问题，比如可能涉及到微积分、概率论、统计学、线性代数等方面的知识。
在建立模型的过程中，需要考虑到模型的简化和合理性，同时也需要考虑到模型的稳定性和可行性。
另外，我们还可以从解题方法和技巧的角度来讨论这个问题。
在解答B题时，参赛者需要运用各种数学方法和技巧，比如数值计算、优化算法、模拟仿真等，来求解或者分析所建立的数学模型。
同时，也需要考虑到实际问题的特殊性，灵活运用数学工具来解决问题。
最后，我们可以从比赛经验和实际应用的角度来思考这个问题。
参加数学建模比赛不仅是为了获得好成绩，更重要的是培养参赛者的实际问题解决能力和团队合作精神。
通过解答B题，参赛者可以积累宝贵的建模经验，同时也可以将数学建模的方法和技巧应用到实际生活和工作中。
综上所述，2020年数学建模竞赛的B题涉及到了实际问题的建模和分析，需要参赛者综合运用数学知识和方法来解决问题。
参赛者在解答这个问题时，需要从背景和要求、建模方法、解题技巧和实际应用等多个角度进行全面思考和分析。
希望我的回答能够对你有所帮助。
2020年数学建模b题题目
2020年数学建模b题题目摘要：一、题目概述二、解题思路1.确定目标函数2.线性规划方法3.考虑天气和资源消耗4.矿山和村庄的资源补充5.计算结果和优化策略三、总结正文：一、题目概述2020 年数学建模国赛B 题的题目是“穿越沙漠”，这是一道有趣的游戏类题目。
题目描述如下：玩家凭借一张地图，利用初始资金购买一定数量的水和食物（包括食品和其他日常用品），从起点出发，在沙漠中行走。
途中会遇到不同的天气，也可在矿山、村庄补充资金或资源，目标是在规定时间内到达终点，并保留尽可能多的资金。
二、解题思路1.确定目标函数玩家的目标是在规定时间内到达终点，并保留尽可能多的资金。
因此，我们可以将目标函数定义为到达终点时剩余的资金。
2.线性规划方法玩家需要合理分配初始资金购买水和食物。
我们可以使用线性规划方法，根据每天的消耗和收益，制定一个最优的购买策略。
3.考虑天气和资源消耗在沙漠中行走，玩家需要考虑天气对资源消耗的影响。
例如，高温天气下，玩家需要消耗更多的水和食物来保持体力。
因此，我们需要在线性规划模型中加入天气因素。
4.矿山和村庄的资源补充在穿越沙漠的过程中，玩家可以在矿山和村庄补充资金或资源。
我们需要在模型中加入这些资源补充点，以便玩家在游戏中做出更优的决策。
5.计算结果和优化策略根据上述模型，我们可以使用求解器（如Matlab）计算出最优的购买策略和资源分配。
通过比较不同的策略和分配，玩家可以找到一种最优的策略来完成游戏。
三、总结2020 年数学建模国赛B 题的“穿越沙漠”问题，需要玩家合理分配初始资金购买水和食物，同时考虑天气、资源消耗和补充等因素。
通过线性规划方法，玩家可以找到一种最优的策略来完成游戏。
2020年数学建模国赛b题题目
2020年数学建模国赛b题题目1. 引言在繁华的数字世界中，数学建模作为一门应用型学科，扮演着不可或缺的角色。
它不仅是数学知识的运用，更是对现实问题的抽象和模拟，为各行各业提供了解决问题的方法和工具。
2020年数学建模国赛b题题目，是当今世界上最具挑战性和难度的数学建模竞赛之一，涉及到多个领域的交叉，对参赛选手提出了极高的要求。
本文将对2020年数学建模国赛b题进行深入分析和探讨，旨在帮助读者更全面地了解这一赛题。
2. 赛题分析2020年数学建模国赛b题题目涉及到了城市规划、交通运输、资源分配等多个领域。
题目要求选手基于给定的城市人口分布、交通流量、资源分布等数据，设计出一个合理的城市规划方案，以实现交通有效畅通、资源合理利用等目标。
从题目的要求来看，这是一个典型的多目标决策问题，需要综合考虑多个因素，充分利用数学建模和优化方法进行求解。
3. 建模过程针对2020年数学建模国赛b题的要求，选手首先需要从城市规划的角度出发，对城市现状进行全面调研和数据收集。
这涉及到人口普查数据、交通流量统计数据、资源利用情况等多个方面的信息。
选手需要运用数学统计方法对这些数据进行分析和处理，找出其中的规律和关联性。
接下来，根据所发现的规律，选手可以利用图论、优化算法等数学工具来构建数学模型，并进行求解和验证。
选手需要对模型的有效性和可行性进行评估，并提出相应的城市规划方案。
4. 解题思路针对2020年数学建模国赛b题，选手可以采用以下思路来进行建模和求解：利用数学统计方法对城市人口分布、交通流量等数据进行分析，找出其中的规律和特点。
根据找出的规律，利用图论和网络算法构建交通运输网络模型，优化交通流量分配方案。
结合资源分配情况，使用线性规划和整数规划等优化算法，设计出合理的资源利用方案。
对所建立的城市规划模型进行验证和评估，提出可行的城市规划方案，并对其进行总结和回顾。
5. 个人观点2020年数学建模国赛b题是一道具有挑战性和实际意义的赛题，它涉及到多个学科的交叉和融合，要求选手具备较强的数学建模能力和创新思维。
2020年中国研究生数学建模竞赛B题--汽油辛烷值建模
2020年中国研究生数学建模竞赛B题降低汽油精制过程中的辛烷值损失模型一、背景汽油是小型车辆的主要燃料，汽油燃烧产生的尾气排放对大气环境有重要影响。
为此，世界各国都制定了日益严格的汽油质量标准（见下表）。
汽油清洁化重点是降低汽油中的硫、烯烃含量，同时尽量保持其辛烷值。
欧盟和我国车用汽油主要规格车用汽油标准辛烷值≯≯≯≯国Ⅲ（2010年）90-9715014030国Ⅳ（2014年）90-975014028国Ⅴ（2017年）89-951014024国Ⅵ-A（2019年）89-95100.83518国Ⅵ-B（2023年）89-95100.83515欧Ⅴ（2009年）951013518欧VI（2013年）951013518世界燃油规范（Ⅴ类汽油）951013510注: μg/g是一个浓度单位，也有用mg/kg或ppm表示的（以下同）我国原油对外依存度超过70%，且大部分是中东地区的含硫和高硫原油。
原油中的重油通常占比40-60%，这部分重油（以硫为代表的杂质含量也高）难以直接利用。
为了有效利用重油资源，我国大力发展了以催化裂化为核心的重油轻质化工艺技术，将重油转化为汽油、柴油和低碳烯烃，超过70%的汽油是由催化裂化生产得到，因此成品汽油中95%以上的硫和烯烃来自催化裂化汽油。
故必须对催化裂化汽油进行精制处理，以满足对汽油质量要求。
辛烷值（以RON表示）是反映汽油燃烧性能的最重要指标，并作为汽油的商品牌号（例如89#、92#、95#）。
现有技术在对催化裂化汽油进行脱硫和降烯烃过程中，普遍降低了汽油辛烷值。
辛烷值每降低1个单位，相当于损失约150元/吨。
以一个100万吨/年催化裂化汽油精制装置为例，若能降低RON损失0.3个单位，其经济效益将达到四千五百万元。
化工过程的建模一般是通过数据关联或机理建模的方法来实现的，取得了一定的成果。
但是由于炼油工艺过程的复杂性以及设备的多样性，它们的操作变量（控制变量）之间具有高度非线性和相互强耦联的关系，而且传统的数据关联模型中变量相对较少、机理建模对原料的分析要求较高，对过程优化的响应不及时，所以效果并不理想。
数学建模国赛2020b题
数学建模国赛2020b题
（实用版）
目录
1.2020 年全国大学生数学建模竞赛 B 题概述
2.题目要求与解题思路
3.竞赛意义及对学生的锻炼
正文
【2020 年全国大学生数学建模竞赛 B 题概述】
2020 年全国大学生数学建模竞赛 B 题是每年一度的全国性数学建模竞赛中的一道题目，该竞赛旨在通过对实际问题的抽象和建模，培养学生的创新意识和团队协作精神，提高学生的数学应用能力。
2020 年的 B 题以实际问题为背景，要求参赛选手运用数学知识解决实际问题。
【题目要求与解题思路】
2020 年数学建模国赛 B 题的具体题目为“城市交通信号控制优化问题”。
题目要求参赛选手在给定的城市道路网络和交通流量数据基础上，通过构建数学模型，优化交通信号控制策略，以提高道路通行效率和减少车辆等待时间。
解题思路主要包括以下几个步骤：
1.对题目进行仔细阅读，理解题意，明确题目要求。
2.搜集和整理题目相关的背景资料和数据，构建数学模型。
3.根据模型求解问题，得到最优解或次优解。
4.对结果进行分析，撰写论文，给出结论和建议。
【竞赛意义及对学生的锻炼】
全国大学生数学建模竞赛对于参赛学生具有重要的意义。
首先，通过参加竞赛，学生可以锻炼自己的团队协作能力，提高自己的沟通和组织能
力。
其次，竞赛可以激发学生的创新意识，培养他们运用所学知识解决实际问题的能力。
最后，竞赛成绩对学生的学术评价和未来发展具有重要的参考价值。
总之，2020 年数学建模国赛 B 题作为一道具有实际背景和应用价值的题目，对参赛学生提出了较高的要求。
数学建模国赛2020b题
数学建模国赛2020b题摘要：一、数学建模国赛2020b 题概述二、题目分析三、解题思路与方法四、结论正文：【一、数学建模国赛2020b 题概述】数学建模国赛是我国高校数学教育领域的一项重要赛事，旨在培养学生的创新意识、团队协作精神和实际问题解决能力。
2020 年的B 题题目具有一定的难度和挑战性，吸引了众多高校参赛选手的关注。
本文将对2020b 题进行详细的分析和解答。
【二、题目分析】2020b 题的题目为：“某城市为了解决交通拥堵问题，计划对城市交通进行优化。
现需建立一个数学模型，分析城市道路交通状况，并提出合理的改进措施。
”题目要求参赛选手运用所学的数学知识，对城市交通问题进行建模分析，并给出具体的解决方案。
【三、解题思路与方法】1.确定问题：题目要求解决城市交通拥堵问题，首先要明确交通拥堵的原因，例如：道路容量不足、交通需求过大、路网结构不合理等。
2.建立模型：根据问题，建立相应的数学模型。
常用的模型有：排队论模型、流量模型、网络流模型等。
3.求解模型：根据所建立的模型，运用相应的数学方法求解问题。
例如：利用排队论模型求解交通拥堵状况；利用流量模型分析交通流量的分布；利用网络流模型求解交通流的最优路径等。
4.分析结果：根据模型求解的结果，分析城市交通状况，并找出问题所在。
5.提出改进措施：根据分析结果，提出合理的改进措施，例如：拓宽道路、增加道路容量、优化路网结构等。
【四、结论】数学建模国赛2020b 题通过对城市交通问题的建模分析，要求参赛选手运用所学的数学知识解决实际问题。
通过以上解题思路与方法，可以有效地解决城市交通拥堵问题，提高城市道路交通状况。
全国数学建模B题(2020年整理).pptx
问题一 根据对所给的附件一已结束项目任务数据的研究，研究（找出）项 目任务的定价规律，同时分析部分任务未完成的原因。
问题二 根据问题一的情况为附件一中的项目设计一个新的任务定价方案， 并且与原方案进行比较。
问题三 考虑到实际情况中，绝大多数用户会争相竞争选择位置比较集中的 多个任务，因此，商家（平台）考虑将这些任务联合在一起打包发布。基于这 种 条件，对问题二的定价模型进行相应的修改并且分析此类情形对最终任务的 完成 情况有什么影响。
两种因素综合考虑得到的，所以任务定价模型要将这两种因素综合考虑进去。任 务地距离市中心的距离和任务地周围会员数量都会影响任务的定价，所以可以得 出任务定价的基本式子：
P
P1
P 2
已知、 是为决定任务价格因素的参数，前面所得的 P1、P2都是根据自己
的参数所确定的定价，所以、 要满足+ =1，根据具体评优问题的实际，充
学海无 涯
图 3 任务完成分布图 因为这四个区域都是属于同一任务，所以四个区域任务的情况大致相同，表 现为任务完成规律大致相同，任务分布规律大致相同，所以四个区域的任务定价 规律也应该是大致相同，在此对广州市进行分析，得到的结果同样也应适用于其 他三个区域。 因此本文首先考虑广州区域，同理可得其余三个地区的情况，最后可以得到 四个区域的任务情况。 5.3 单个区域 APP 定价模型的建立 对数据进行筛选之后只考虑广州区域的任务分布如图 4 所示：
2020年中国研究生数学建模竞赛B题附件二：样本确定方法
确定数据的整定，样本筛选逻辑方法1 数据采集原始数据采集来自于中石化高桥石化实时数据库（霍尼韦尔PHD ）及LIMS 实验数据库。
其中操作变量数据来自于实时数据库，采集时间为2017年4月至2020年5月，采集操作位点数共354个。
2017年4月至2019年9月，数据采集频次为3分钟/次；2019年10月至2020年5月，数据采集频次为6分钟/次。
原料、产品和催化剂数据来自于LIMS 实验数据库，数据时间范围为2017年4月至2020年5月。
其中原料及产品的辛烷值是重要的建模变量，该数据采集频次为每周2次。
2 数据整定原始数据中，大部分变量数据正常，但每套装置的数据均有部分位点存在问题：部分变量只含有部分时间段的数据，部分变量的数据全部为空值或部分数据为空值。
因此对原始数据进行处理后才可以使用。
数据处理方法如下：（1）对于只含有部分时间点的位点，如果其残缺数据较多，无法补充，将此类位点删除；（2）删除325个样本中数据全部为空值的位点；（3）对于部分数据为空值的位点，空值处用其前后两个小时数据的平均值代替；（4）根据工艺要求与操作经验，总结出原始数据变量的操作范围，然后采用最大最小的限幅方法剔除一部分不在此范围的样本；（5）根据拉依达准则（3σ准则）去除异常值。
3σ准则：设对被测量变量进行等精度测量，得到x 1，x 2，……，x n ，算出其算术平均值x 及剩余误差v i =x i -x （i=1,2,...,n ），并按贝塞尔公式算出标准误差σ，若某个测量值x b 的剩余误差v b （1<=b<=n ），满足|v b |=|x b -x|>3σ，则认为x b 是含有粗大误差值的坏值，应予剔除。
贝塞尔公式如下：n n n 21/2221/2i i i i=1i 1i 11[v ]{[x (x )/n]/(n 1)}n 1==σ==---∑∑∑3 样本确定本题目标为降低S Zorb装置产品辛烷值损失，故确定样本的主要依据为样品的辛烷值数据。
2020研究生数学建模国赛题目
2020研究生数学建模国赛题目摘要：1.2020 研究生数学建模国赛简介2.竞赛题目及分类3.题目分析及解题思路4.竞赛对研究生的益处正文：【2020 研究生数学建模国赛简介】2020 年全国研究生数学建模竞赛（以下简称国赛）是我国面向研究生的一项重要数学建模赛事，旨在培养研究生的创新意识、团队协作精神以及运用数学方法解决实际问题的能力。
该赛事吸引了全国各地众多高校的研究生参加，竞争激烈。
【竞赛题目及分类】2020 年研究生数学建模国赛共设有A、B、C 三个题目，分别为：A 题：基于无人机的森林火源检测与定位B 题：城市共享单车的投放策略与调度优化C 题：无人机航拍图像的拼接与处理【题目分析及解题思路】A 题：基于无人机的森林火源检测与定位题目要求参赛选手利用无人机进行森林火源检测与定位。
解题思路主要包括利用无人机采集的图像数据，通过图像处理技术检测火源，然后利用定位技术确定火源的位置。
B 题：城市共享单车的投放策略与调度优化题目要求参赛选手研究共享单车在城市的投放策略与调度优化。
解题思路主要包括分析共享单车的使用需求、城市交通状况等因素，建立数学模型，求解最优投放策略与调度方案。
C 题：无人机航拍图像的拼接与处理题目要求参赛选手研究无人机航拍图像的拼接与处理方法。
解题思路主要包括利用计算机视觉技术对图像进行拼接，然后通过图像处理技术对拼接后的图像进行优化，提高图像质量。
【竞赛对研究生的益处】参加全国研究生数学建模竞赛对研究生具有诸多益处，包括：1.提高研究生的创新意识和团队协作精神；2.锻炼研究生运用数学方法解决实际问题的能力；3.拓宽研究生的学术视野，增强与同行的交流；4.对研究生的学术成果和综合素质评价具有积极意义。
数学建模国赛2020b题
数学建模国赛2020b题摘要：一、数学建模国赛简介1.数学建模国赛背景与历史2.2020年数学建模国赛概述二、2020b题解析1.题目背景及要求2.题目难点与关键点3.解题思路与方法三、数学建模国赛对人才培养的作用1.培养学生的创新思维与解决问题的能力2.提升学生的团队协作与沟通能力3.对未来发展的积极影响四、建议与展望1.对参赛者的建议2.我国数学建模竞赛的未来发展正文：一、数学建模国赛简介数学建模国赛，全名为全国大学生数学建模竞赛，是由中国数学会主办的全国性大学生数学竞赛活动。
自1992年首次举办以来，数学建模国赛已经走过了近30个年头，成为了我国高校中最具影响力的竞赛之一。
2020年数学建模国赛共有来自全国各地的近2000所高校，超过13万名学生参赛，竞争激烈。
二、2020b题解析2020年数学建模国赛B题涉及到新型冠状病毒（COVID-19）疫情期间的资源配置问题。
题目要求参赛者通过建立数学模型，分析疫情对我国某一地区医疗资源的影响，并为政府部门提供合理的资源配置建议。
此题具有很强的现实意义，考验着参赛者对现实问题的敏锐洞察力和解决问题的能力。
三、数学建模国赛对人才培养的作用数学建模国赛不仅要求参赛者具备扎实的数学基础，更需要具备创新思维和解决实际问题的能力。
此外，竞赛过程中团队协作和沟通能力也至关重要。
因此，参加数学建模国赛对于培养学生的综合素质具有极大的促进作用，对未来发展有着积极的影响。
四、建议与展望对于准备参加数学建模国赛的学生，建议提前熟悉各类数学建模方法和软件，加强与其他学科的交叉学习，提高自己的实际问题解决能力。
2020年f题 研究生数学建模
2020年f题研究生数学建模
（原创实用版）
目录
1.2020 年研究生数学建模大赛简介
2.参赛队伍的组成和选题
3.参赛过程中的挑战与收获
4.对未来数学建模比赛的展望
正文
2020 年研究生数学建模大赛简介
2020 年研究生数学建模大赛是一场全国范围内的数学建模竞赛，吸引了众多研究生参赛。
该比赛要求参赛队伍在规定的时间内，针对给定的问题进行深入研究，并撰写论文提交。
此次比赛不仅考验了参赛选手的数学建模能力，还考验了他们的团队协作和解决问题的能力。
参赛队伍的组成和选题
在 2020 年的研究生数学建模大赛中，我有幸与两位网友组队参赛。
我们选择的题目是 B 题，即汽油辛烷值建模。
在比赛过程中，我们充分发挥各自的专业优势，共同解决了一系列问题。
参赛过程中的挑战与收获
尽管我们在参赛过程中遇到了诸多挑战，如对题目的理解、建模方法的选择、论文的撰写等，但我们依然取得了不错的成绩。
通过这次比赛，我们不仅提高了自己的数学建模能力，还锻炼了团队协作和沟通能力。
对未来数学建模比赛的展望
数学建模比赛是对学生能力的一种很好的检验方式。
在未来，希望这类比赛能够继续举办，并吸引更多的学生参与。
汽油辛烷值建模
汽油辛烷值建模
汽油辛烷值建模需要使用汽油的样本数据，包括汽油的化学成分、密度、粘度、馏程等参数，以及汽油的辛烷值、硫含量等性能指标。
通过建立数学模型，利用这些数据样本，可以对汽油的辛烷值进行预测和估算。
常用的建模方法包括多元线性回归、神经网络、支持向量机等。
例如，多元线性回归模型可以表示为：
RON=a1×density+a2× viscosity+a3×S+a4×N+a5×O+b （式中a1～a5为回归系数，b为常数项）
这个模型可以用来预测汽油的辛烷值，其中密度、粘度、硫含量、氮含量、氧含量等是建模的自变量，RON是辛烷值的因变量。
汽油辛烷值建模的具体方法会因为研究目的、数据样本、建模技术等因素而不同，需要根据具体情况进行选择和调整。
2020华为杯研究生数学建模题目及简单分析
分析内容仅做参考，欢迎大家一起交流沟通，也有可能是我完全分析错了。
题目如下：
题目A：芯片相噪算法（华为题）
应该会和信号与系统相关
题目B：汽油辛烷值建模
应该是数据分析类的题目
题目C：面向康复工程的脑信号分析和判别建模
附件1-P300脑机接口数据，
附件2-睡眠脑电数据，
感觉是数据分析相关，需要建立预测或判别模型
题目D：无人机集群协同对抗
这个应该是偏向优化和决策
题目E：能见度估计与预测
应该是视觉分析的，不了解相关知识
附件有：机场AMOS观测、机场视频、高速公路视频截图
题目F：飞行器质心平衡供油策略优化
决策、优化、物理建模相关。
2020数学建模b题
2020数学建模b题
2020年数学建模B题是一个涉及到城市交通规划的问题，题目
要求考生根据给定的数据和条件，设计一个合理的城市公交线路，
并对其进行优化。
这个题目涉及到了数学建模中的运筹学和图论等
知识。
首先，我们需要分析题目中提供的数据和条件，包括城市的地
理信息、人口分布、交通流量等。
然后，我们可以利用图论的相关
知识，比如最短路径算法、最小生成树算法等，来设计一个公交线
路网络，使得城市的交通效率最大化，成本最小化。
另外，我们还可以考虑利用数学规划的方法，比如整数规划、
线性规划等，来对公交线路进行优化，使得公交车的运行路线最优化，乘客的出行时间最短，同时考虑公交线路的覆盖范围和换乘便
利性等因素。
除此之外，我们还可以从环境保护、能源消耗等方面考虑，设
计一个环保、节能的公交线路方案，以减少城市交通对环境的影响。
总的来说，解答2020年数学建模B题需要综合运筹学、图论、
数学规划等多方面的知识，同时需要考虑到实际情况中的各种因素，提出一个全面合理的城市公交线路设计方案，并对其进行优化。
20年数学建模b题
20年数学建模b题摘要：1.题目背景与分析2.数学模型的建立3.模型求解与结果分析4.模型检验与优化5.实际应用与启示正文：一、题目背景与分析20年的数学建模B题是一道具有实际背景的数学问题，涉及到多个领域的知识。
题目要求参赛者从给定的条件出发，建立合适的数学模型，对问题进行求解，并对结果进行分析。
本题的关键在于理解题意，找到问题的关键点，从而构建合适的数学模型。
二、数学模型的建立在建立数学模型时，首先要对题目中的实际问题进行抽象和简化。
根据题目的背景和条件，可以考虑以下几个方面：1.确定变量：找出题目中涉及到的主要变量，如数量、速度、时间等。
2.建立关系：分析变量之间的关系，如线性、非线性等。
3.确定方程：根据题目的条件，建立适当的数学方程（或方程组）来描述变量之间的关系。
4.边界条件：给出模型的边界条件，以便于求解。
三、模型求解与结果分析在求解模型时，要根据具体情况选择合适的求解方法。
常见的求解方法有：代入法、消元法、数值法等。
在求解过程中，要注意观察方程的性质，如稳定、收敛等，并对求解结果进行分析。
四、模型检验与优化模型求解后，需要对模型进行检验。
检验的目的是验证模型的正确性和可靠性。
常用的检验方法有：残差分析、拟合度检验等。
若模型检验不合格，需要对模型进行优化。
优化的方法有很多，如调整参数、改进算法等。
五、实际应用与启示数学建模在实际生活中的应用非常广泛，如经济学、生物学、环境科学等。
通过本题，我们可以学到以下几点启示：1.学会分析实际问题，提炼关键信息。
2.掌握数学模型的建立方法，熟练运用求解技巧。
3.了解模型检验与优化的方法，提高模型的可靠性。
4.培养团队协作能力，学会与他人共同解决问题。
总之，20年的数学建模B题是一道具有挑战性和实用性的题目。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2020年中国研究生数学建模竞赛B题
降低汽油精制过程中的辛烷值损失模型
一、背景
汽油是小型车辆的主要燃料，汽油燃烧产生的尾气排放对大气环境有重要影响。
为此，世界各国都制定了日益严格的汽油质量标准（见下表）。
汽油清洁化重点是降低汽油
中的硫、烯烃含量，同时尽量保持其辛烷值。
欧盟和我国车用汽油主要规格
车用汽油标准辛烷值
≯≯≯≯
国Ⅲ（2010年）90-9715014030
国Ⅳ（2014年）90-975014028
国Ⅴ（2017年）89-951014024
国Ⅵ-A（2019年）89-95100.83518
国Ⅵ-B（2023年）89-95100.83515
欧Ⅴ（2009年）951013518
欧VI（2013年）951013518
世界燃油规范（Ⅴ类汽油）951013510
注: μg/g是一个浓度单位，也有用mg/kg或ppm表示的（以下同）
我国原油对外依存度超过70%，且大部分是中东地区的含硫和高硫原油。
原油中的重油通常占比40-60%，这部分重油（以硫为代表的杂质含量也高）难以直接利用。
为了有效利用重油资源，我国大力发展了以催化裂化为核心的重油轻质化工艺技术，将重油转化为汽油、柴油和低碳烯烃，超过70%的汽油是由催化裂化生产得到，因此成品汽油中95%以上的硫和烯烃来自催化裂化汽油。
故必须对催化裂化汽油进行精制处理，以满足对汽油质量要求。
辛烷值（以RON表示）是反映汽油燃烧性能的最重要指标，并作为汽油的商品牌号（例如89#、92#、95#）。
现有技术在对催化裂化汽油进行脱硫和降烯烃过程中，普遍降低了汽油辛烷值。
辛烷值每降低1个单位，相当于损失约150元/吨。
以一个100万吨/年催化裂化汽油精制装置为例，若能降低RON损失0.3个单位，其经济效益将达到四千五百万元。
化工过程的建模一般是通过数据关联或机理建模的方法来实现的，取得了一定的成
果。
但是由于炼油工艺过程的复杂性以及设备的多样性，它们的操作变量（控制变量）之间具有高度非线性和相互强耦联的关系，而且传统的数据关联模型中变量相对较少、机理建模对原料的分析要求较高，对过程优化的响应不及时，所以效果并不理想。
某石化企业的催化裂化汽油精制脱硫装置运行4年，积累了大量历史数据，其汽油产品辛烷值损失平均为1.37个单位，而同类装置的最小损失值只有0.6个单位。
故有较大的优化空间。
请参赛研究生探索利用数据挖掘技术来解决化工过程建模问题。
二、目标
依据从催化裂化汽油精制装置采集的325个数据样本（每个数据样本都有354个操作变量），通过数据挖掘技术来建立汽油辛烷值（RON）损失的预测模型，并给出每个样本的优化操作条件，在保证汽油产品脱硫效果（欧六和国六标准均为不大于10μg/g，但为了给企业装置操作留有空间，本次建模要求产品硫含量不大于5μg/g）的前提下，尽量降低汽油辛烷值损失在30%以上。
三、问题
1. 数据处理：请参考近4年的工业数据(见附件一“325个数据样本数据.xlsx”)的预处理结果，依“样本确定方法”（附件二）对285号和313号数据样本进行预处理（原始数据见附件三“285号和313号样本原始数据.xlsx”）并将处理后的数据分别加入到附件一中相应的样本号中，供下面研究使用。
2. 寻找建模主要变量：
由于催化裂化汽油精制过程是连续的，虽然操作变量每3 分钟就采样一次，但辛烷值（因变量）的测量比较麻烦，一周仅2次无法对应。
但根据实际情况可以认为辛
烷值的测量值是测量时刻前两小时内操作变量的综合效果，因此预处理中取操作变量
两小时内的平均值与辛烷值的测量值对应。
这样产生了325个样本（见附件一）。
建立降低辛烷值损失模型涉及包括7个原料性质、2个待生吸附剂性质、2个再生吸附剂性质、2个产品性质等变量以及另外354个操作变量（共计367个变量），工程技术应用中经常使用先降维后建模的方法，这有利于忽略次要因素，发现并分析影响
模型的主要变量与因素。
因此，请你们根据提供的325个样本数据（见附件一），通过降维的方法从367个操作变量中筛选出建模主要变量，使之尽可能具有代表性、独立
性（为了工程应用方便，建议降维后的主要变量在30个以下），并请详细说明建模主
要变量的筛选过程及其合理性。
（提示：请考虑将原料的辛烷值作为建模变量之一）。
3. 建立辛烷值（RON）损失预测模型：采用上述样本和建模主要变量，通过数据挖掘技术建立辛烷值（RON）损失预测模型，并进行模型验证。
4. 主要变量操作方案的优化：要求在保证产品硫含量不大于5μg/g的前提下，利用你们的模型获得325个数据样本(见附件四“325个数据样本数据.xlsx”)中，辛烷值（RON）损失降幅大于30%的样本对应的主要变量优化后的操作条件（优化过程中原料、待生吸附剂、再生吸附剂的性质保持不变，以它们在样本中的数据为准）。
5. 模型的可视化展示：工业装置为了平稳生产，优化后的主要操作变量（即：问题2中的主要变量）往往只能逐步调整到位，请你们对133号样本（原料性质、待生吸附剂和再生吸附剂的性质数据保持不变，以样本中的数据为准），以图形展示其主要操作变量优化调整过程中对应的汽油辛烷值和硫含量的变化轨迹。
（各主要操作变量每次允许调整幅度值Δ见附件四“354个操作变量信息.xlsx”）。
附件：
附件一：325个样本数据.xlsx
附件二：样本确定方法.docx
附件三：285号和313号样本原始数据.xlsx
附件四：354个操作变量信息.xlsx。