数学建模-新产品销量

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2019数学建模薄利多销题目

2019数学建模薄利多销题目一、问题背景在当今经济全球化的背景下，企业需要在不断增长的竞争中保持竞争力。

产品的薄利多销是企业常用的一种策略，也是一个具有挑战性的问题。

在这个背景下，2019年的数学建模比赛就提出了薄利多销的相关题目，希望参赛选手们能够以数学建模的方法来解决这一难题。

二、问题描述1. 场景一：零售业假设有一个零售商，他在一段时间内售卖某种商品。

该商品的成本是已知的，而售价可以自行设定。

零售商希望通过调整售价来获得最大的利润。

然而，售价的高低又必须考虑到市场的竞争情况。

如何确定最佳的售价，使得利润最大化，是一个需要解决的数学问题。

2. 场景二：制造业一家制造企业生产某种产品，该产品的售价和成本也是已知的。

企业希望通过生产技术和管理手段来降低成本，以获得更大的利润。

如何在不影响产品质量的情况下，最大程度地降低成本，也是一个需要解决的数学问题。

三、问题分析1. 需求分析对于零售业而言，最大利润的获得需要考虑市场需求和竞争情况。

如果售价过高，可能导致顾客流失；如果售价过低，可能导致利润过低。

需要通过数学模型来分析市场需求和竞争状况，以确定最佳的售价。

对于制造业而言，最大利润的获得则需要考虑生产成本和产品质量。

通过数学模型来分析生产过程中的各个环节，优化生产方案，降低成本，以获得更大的利润。

2. 方法分析在解决这一问题时，可以采用数学建模中常用的优化方法，如线性规划、动态规划等。

另外，也可以结合市场调研数据和实际案例，通过数据分析的方法来验证数学模型的有效性。

四、解决方案1. 对于零售业可以建立一个利润最大化的数学模型，包括市场需求函数、竞争函数、成本函数和利润函数。

然后通过求解最优售价来获得最大利润。

2. 对于制造业可以建立一个成本最小化的数学模型，包括生产过程中的各个环节的成本函数和质量函数。

然后通过优化生产方案，降低成本来达到成本最小化的目标。

五、实施方案1. 数据采集需要对市场需求、竞争情况、生产成本等方面进行数据采集，以建立数学模型所需的参数。

2020年MathorCup高校数学建模挑战赛D题

2020年第十届MathorCup高校数学建模挑战赛题目D题新零售目标产品的精准需求预测随着我国消费市场的不断发展，市场上的消费模式已经逐步由“以物为主”转变为“以客为主”。

在新零售行业，性价比不再是顾客衡量是否购买物品的唯一标准，人们的需求也不仅仅是单一的追求实用性，而是更多的考虑时尚性，把注意力放在“个性化、时尚、美观”等方面。

在这类特殊需求的推动下，新零售企业的生产模式逐步向多品种、小批量迈进，这让商场内零售店铺里的饰品和玩具等种类变得更加琳琅满目，同时也给零售行业的库存管理增加了很大的难度。

如何根据层级复杂，品类繁多的历史销售数据，以区域层级，小类层级乃至门店skc(单款单色)层级给出精准的需求预测，是当前大多数新零售企业需要重点关注并思考的问题。

你们的团队将从3个方向为新零售企业解决“精准需求预测”问题贡献一份力量。

请基于附件的数据，思考并解决以下4个问题：问题1：试分析2018年国庆节，双十一，双十二和元旦这四个节假日内各种相关因素对目标skc的销售量的影响，可考虑产品销售特征，库存信息，节假日折扣等因素。

其中，目标skc为销售时间处于2018年7月1日至2018年10月1日内且累计销售额排名前50的skc。

问题2：试结合上述分析结果，预测给定区域内目标小类在2019年10月1日后3个月中每个月的销售量，给出每个月预测值的MAPE。

其中，目标小类为历史销售时间处于2019年6月1日至2019年10月1日内且累计销售额排名前10的小类。

问题3：为了满足企业更加精准的营销需求，试着建立相关数学模型，在考虑小类预测结果的同时，预测目标小类内所有skc 在2019年10月1日后12周内每周的周销量，并给出每周预测值的MAPE (可以考虑skc 销售曲线与小类销售曲线之间的差异)。

问题4：请给企业写一份推荐信，向企业推荐你的预测结果和方法，并说明你们的方案的合理性以及后续的优化方向。

附录：MAPE 计算公式其中表示真实值, 表示预测值, 表示百分比误差, 表示指标集个数。

产品销售中数学建模方法的应用

Marketing营销策略0922012年4月产品销售中数学建模方法的应用探讨内蒙古乌兰察布职业学院李元占摘要：产品销售在现代市场经济中是商业企业很注重的核心问题，因为产品的销量直接关系到企业效益的高低，但是目前有部分企业过度关注商品的销售量，对销售决策和管理的重视程度不够，经验主义和粗放型的销售模式缺乏产品销售的量化，对企业的核心竞争力没有形成较大合力。

本文根据西方经济学中关于经济变量的基本函数关系，建立企业产品销售中的数学模型，对其原则和理论进行引用，并通过数学模型分析产品的销售策略，对其进行科学的预测。

关键词：数学模型销售策略核心中图分类号：F224 文献标识码：A 文章编号：1005-5800(2012)04(a)-092-02现代市场经济的发展，在科学手段和信息技术的促进下呈现学科综合性的特征，特别是数学经济模型的建设越来越普遍化。

在经济决策科学化和定量化的现代市场中，可以利用数学建模的方式对其产品数量和交易方式等进行专业的计算。

数学建模具有抽象性的特征，其严谨的推理和广泛的应用，促进了数学与经济的有机结合。

1 数学建模方法在产品销售中的重要性一般来说，数学经济模型根据其变量的特征可以分为确定型和概率型两种模式，确定型的数学模型是在一定的假设、法则的基础上，对其特定情况进行精确地判断，而概率型的数学建模方式具有一定的随机性。

数学是一门具有多种分支的综合学科，各分支相互交叉渗透，所以在经济运用中，能用多种数学方法对其进行描述和结算。

具体的数学模型建设，则要根据实际的经济情况特征和销售产品形式，同时，看销售人员对哪种数学模型的熟练程度较高，在充分发挥专业才能的基础上，结合数学建模特征及销售的实际情况，分析产品的销售前景和销售机会。

但是，数学是一门专业性较强的学科，并不能够直接进行经济领域问题的处理，根据其市场客观情况，结合数学科学严密性的特点，就需要建立适当的数学模型。

建立数学模型分析，能够有效地解决经济销售过程中的抽象问题，简化经济结构，在获取经济效益的前提下，以数字和字母甚至其他符号建立一个等式或者不等式，结合必要的图片、图表客观形象地描述销售过程，通过模拟的销售环境分析，计算出精准的销售效益，有效地对产品市场进行预测，带来显注的生产效率。

数学建模课程设计

攀枝花学院学生课程设计（论文）题目：产品广告费用分配对销量及利润的影响模型学生姓名：**学号： ************ 所在院(系)：数学与计算机学院专业：信息与计算科学班级： 12信本1班指导教师：马亮亮职称：讲师2014年12 月19 日攀枝花学院教务处制攀枝花学院本科学生课程设计任务书注：任务书由指导教师填写。

摘要广告，就是广而告知的意思。

随着市场经济的发展，行业之间的竞争越来越激烈，为了提高利润，广告成为了重要的竞争工具，也是企业培育市场、培养品牌的重要方式。

不同的行业、不同的产品、甚至同一产品的不同生命周期，广告的投放时间、投放程度、投放市场的选择都是千差万别的。

今天我们从数学建模角度结合数学知识研究产品广告费用分配对销量及利润的影响，建立广告投入策略的模型，讨论了不确定环境下使得公司获利最大的最优广告费投入量。

并用模拟近似法进行应用实例分析，从而得到模型参数的变化对最优策略的影响．本文还进一步考虑了模型的优缺点，并根据提出的缺点，对模型进行了进一步改进，并提供了一些相关的评估方法。

[关键词]：广告费用; 市场竞争；销量；利润；优化模型；增长因子目录摘要 (I)一丶问题重述 (1)二丶符号说明 (2)三、问题分析 (2)四、模型假设 (3)五、模型建立与求解 (4)六、结果解释 (6)七、实例分析 (6)八丶模型评估 (9)参考文献 (10)一丶问题重述甲乙两公司通过广告来竞争销售商品的数量，广告费分别是x和y。

设甲乙公司商品的售量在两公司总售量中占得份额，是它们的广收入与售量成正比，从收入中扣除广告费后即为公司的利润。

试构造，模型的图形，并讨论甲公司怎样确定广告费才能使利润最大。

（2）写出甲公司利润的表达式p(x)。

对于一定的y，使p(x)最大的x的最优值应满足什么关系。

用图解法确定这个最优值。

二丶符号说明k 、c: 任意常数；x 、y:甲、乙两公司各自投入的广告费； t: yx x t +=；p(x): 甲公司投入广告后获得的利润。

汽车销量预测数学模型

汽车销量预测模型一、摘要本小组利用网络收集2001到2011年汽车销售的数据，分析影响汽车销量的因素，用excel软件对这些数据进行处理分析，再用matlab软件分别做出乘用车年销售量、商用车年销售量、汽车年销售总量拟合的方程。

方法一是：乘用车、商用车年销售量的方程相加得出汽车年销售总量；方法二是：直接利用2001到2011年汽车年销售量的数据用matlab软件拟合得出模型方程。

最后把两种方法得出的结果进行对比。

二、问题重述汽车年销量是指一年卖出的汽车数量，总销量是乘用车和商用车两者销量相加。

汽车未来的销量数据对汽车行业制定未来生产规划有着重要的意义。

请你根据我国以往汽车销量（总销量或乘用车销量）的数据，用数学建模的方式预测未来5年中国汽车年总销量或年乘用车销量的增长速率。

三、问题分析在国际标准中，汽车分为两类，即乘用车和商用车。

乘用车是在设计和技术特性上主要用于在科技及其随身行李和/或临时物品的汽车，包括驾驶员座位在内最多不超过9个座位，它也可以牵引一辆挂车。

乘用车分为普通乘用车、活顶乘用车、高级乘用车、小型乘用车、敞篷车、仓背乘用车、旅行车、多用途乘用车、短头乘用车、越野乘用车、专用乘用车、旅居车、防弹车、救护车等，前6种乘用也可俗称轿车。

商用车是在设计和技术特性上用于运送人员和货物的汽车，并且可以牵引挂车。

商用车分为客车（包括驾驶员座位在内的座位数超过9座的车辆，客车有单层的或双层的，也可牵引1个挂车。

客车有细分为小型客车、城市客车、长途客车、旅游客车、铰接客车、无轨客车、越野客车、专用客车）、半挂牵引车、货车（货车又细分为普通货车、多用途货车、全挂牵引车、越野货车、专业货车和专用货车）三大类。

影响汽车销量的主要因素有：人口增长、政府的相关政策、经济的发展水平。

所以建立模型时将这些影响因素假设为在未来五年是相对稳定的。

四、模型假设1.中国社会在未来五年内保持相对稳定，不发生突发性事件导致社会动乱。

高中数学预测产品销量教案

高中数学预测产品销量教案
教学目标：
1.了解预测产品销量的重要性。

2.掌握利用数学知识进行产品销量预测的方法。

3.能够运用所学知识，预测未来产品销量。

教学内容：
1.相关概念介绍：产品销量预测的重要性、影响销量的因素等。

2.销量预测模型的建立：利用趋势线、回归分析等方法进行销量预测。

3.实例分析：针对某一产品，利用所学方法进行销量预测。

4.综合应用：学生自行选择一个产品，进行销量预测，并撰写报告。

教学步骤：
1.导入：介绍产品销量预测的重要性，引导学生思考销量预测的方法。

2.讲解：讲解销量预测的基本方法和步骤，引导学生建立销量预测模型。

3.练习：让学生分组进行销量预测实例分析，加深对销量预测方法的理解。

4.讨论：学生展示各自的销量预测结果，进行讨论和分享经验。

5.作业：布置综合应用作业，要求学生选择一个产品进行销量预测，并撰写预测报告。

教学资源：
1.教材：《高中数学教材》
2.实例数据：提供不同产品销量数据供学生练习
3.计算工具：Excel等软件，用于销量预测模型的建立和分析
教学评估：
1.课堂表现：学生学习态度、讨论参与度等。

2.练习成绩：销量预测实例分析的成绩评定。

3.作业报告：产品销量预测报告的内容和质量评价。

数学建模学习题及答案

数学建模学习题及答案问题一某公司生产两种产品，产品A和产品B。

每单位产品A需要2个小时的生产时间，销售价格为100元；每单位产品B需要3个小时的生产时间，销售价格为150元。

公司有8个小时的生产时间。

由于市场需求限制，公司至少需要生产2个单位的产品A和3个单位的产品B。

试问公司应该如何安排生产，以最大化销售收入？答案：设公司生产产品A的数量为x，产品B的数量为y。

根据题意，可以得到以下条件：- 2x + 3y ≤ 8 （生产时间限制）- x ≥ 2 （至少生产两个单位的产品A）- y ≥ 3 （至少生产三个单位的产品B）我们的目标是最大化销售收入，即最大化100x + 150y。

这是一个线性规划问题，我们可以用图像法求解。

将不等式转化为等式得到以下三条线性方程：- 2x + 3y = 8- x = 2- y = 3通过绘制图形，我们发现可行解为以下三个点：(2, 2)，(2, 3)，(4, 2)。

计算销售收入可得：- (2, 2)：100 * 2 + 150 * 2 = 500- (2, 3)：100 * 2 + 150 * 3 = 650- (4, 2)：100 * 4 + 150 * 2 = 800所以，公司应该生产2个单位的产品A和3个单位的产品B，以达到最大化销售收入800元。

问题二某体育品牌公司要推出一个全新的运动鞋产品。

公司决定在市场上投放三种不同系列的运动鞋，分别为A系列、B系列和C系列。

经过市场调查，公司预计每年销售的鞋子数量分别为A系列1000双，B系列1500双和C系列2000双。

公司希望能够合理分配资源，以便最大程度地满足市场需求。

请问，应该如何分配每种系列的鞋子生产数量？答案：设A系列的鞋子生产数量为x，B系列的鞋子生产数量为y，C 系列的鞋子生产数量为z。

根据题意，我们有以下限制条件：- x ≥ 1000 （A系列鞋子需求）- y ≥ 1500 （B系列鞋子需求）- z ≥ 2000 （C系列鞋子需求）要最大程度地满足市场需求，我们的目标是最大化x + y + z。

数学建模微分方程模型讲解

量在初始阶段的增长情况比较相符。
（2）由（3—19）式推得，t=0 时显然 x=0,这一结果自然与
事实不符。产生这一错误结果的原因在于我们假设产品是自然推
销的，然而，在最初产品还没卖出之时，按照自然推销的方式，
便不可能进行任何推销。事实上，厂家在产品销售之初，往往是
通过广告、宣传等各种方式来推销其产品的。
? 1. 新产品推销模型 ? 一种新产品问世，经营者自然要关心产
品的卖出情况。下面我们根据两种不同的假设建立两种推销速度的模型。
模型 A 假设产品是以自然推销的方式卖出，换句话说，被卖出的产品
实际上起着宣传的作用，吸引着未来购买的消费者。设产品总数与时刻 t 的关
系为 x(t), 再假设每一产品在单位时间内平均吸引 k 个顾客，则 x(t) 满足微
样，从根本上解决了模型 A 的不足。由（3—20）式易看出， dx ? 0 ，即 x(t) 是关于时刻 t 的单调增
dt
加函数，实际情况自然如此，产品的卖出量不可能越卖越少。另外，
对（3—20）式两端求导，得
d 2x dt 2
?
k(M
?
2 x)
dx dt
故令 d 2x
dt 2
?
0 ，得到 x(t0 ) ?
Nm N0
)e? n
易看出，当t→? 时，当Ｎ（t） →Ｎm。这个模型称为Logistic 模型，其结果经过计算发现与实际情况比较吻合。上面所画的是 Logistic 模型的的图形。
你也可从这个图形中，观察到微分方程解的某些性态。
捕鱼问题
在鱼场中捕鱼，捕的鱼越多，所获得的经济效益越大。但捕捞的鱼过多，
根据上面的假设，我们建立模型
dS ? P ? A(t) ? ??1 ? S (t) ?? ? ? S(t )

数学建模之预测模型

第六章预测模型（Forecast Models ）本讲主要内容1. 预测和预测模型2. 时间序列预测模型3. 灰色预测模型4. 数学建模案例：SARS 疫情对某些经济指标影响问题6.1预测和预测模型6.1.1 什么是预测预测作为一种探索未来的活动早在古代已经出现，但作为一门科学的预测学，是在科学技术高度发达的当今才产生的。

“预测”是来自古希腊的术语。

我国也有两句古语：“凡事预则立，不预则废”， “人无远虑，必有近忧” 。

预测的目的在于认识自然和社会发展规律，以及在不同历史条件下各种规律的相互作用，揭示事物发展的方向和趋势，分析事物发展的途径和条件，使人们尽早地预知未来的状况和将要发生的事情，并能动地控制其发展，使其为人类和社会进步服务。

因而预测是决策的重要的前期工作。

决策是指导未来的，未来既是决策的依据，又是决策的对象，研究未来和预测未来是实现决策科学化的重要前提。

预测和决策是过程的两个方面，预测为决策提供依据，而预测的目的是为决策服务，所以不能把预测模型和决策模型截然分开，有时也把预测模型称为决策模型。

20世纪以来，预测技术所以得以长足进步，一方面，与社会需求有很大关系，另一方面通过社会实践和长期历史验证，表明事物的发展是可以预测的。

而且借助可靠的数据和科学的方法，以及预测技术人员的努力，预测结果的可靠性和准确性可以达到很高的程度，这也是预测技术迅速发展的另一个重要原因。

6.1.2 预测的方法和内容为保证预测结果的精确度，预测之前的主要工作是数据的准备，数据是预测工作的前提和重要依据，预测不能是臆造和空想，任何事物的发展都有一定的规律，认真研究预测对象并充分考察预测对象所处的环境，以系统分析的方法对过去和现在的数据进行总结，从中找出规律，便可科学地推断未来。

1.数据的收集和整理按时态分，数据可分为历史数据和现实数据；按预测对象分，可分为内部数据和外部数据；就收集的手段分，可分为第一手数据和第二手数据。

库存补单及销量预测数学建模范文

库存补单及销量预测数学建模范文一、背景介绍近年来，随着电子商务和线上零售的蓬勃发展，各类商品交易量呈现出快速增长的态势。

然而，在这种发展的库存管理成为了众多企业面临的一大难题。

库存补单和销量预测成为了重要的管理手段，通过数学建模来进行库存补单及销量预测已经成为了企业提高运营效率和盈利能力的重要手段。

二、库存补单数学建模1. 数据采集：需要从企业的销售系统中获得历史交易数据，包括销售日期、销售数量、货品信息等。

另外，还需要采集相关的库存数据，包括当前库存量、补货数量、补货日期等。

2. 数据预处理：在进行数学建模之前，需要对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、异常值处理、缺失值处理等，以保证数据的准确性和可靠性。

3. 数学建模：采用时间序列分析、回归分析、或者机器学习算法等方法进行库存补单数学建模，以预测未来一段时间内的销售量和库存需求。

三、销量预测数学建模1. 数据采集：同样需要从企业的销售系统中获得历史交易数据，包括销售日期、销售数量、货品信息等。

2. 数据预处理：对采集到的数据进行预处理，保证数据的准确性和可靠性。

3. 数学建模：采用时间序列分析、回归分析、ARIMA模型、或者神经网络模型等方法进行销量预测数学建模，以预测未来一段时间内的销售量。

四、数学建模的优势1. 精准度高：数学建模能够通过对历史数据的分析和挖掘，发现销售规律和趋势，从而提高预测的精准度。

2. 运算速度快：利用计算机进行数学建模可以大大提高建模的速度，减少了人工进行复杂计算的时间成本。

3. 可控性强：数学建模的结果可以通过调整模型参数和输入数据来进行优化，提高了模型的可控性和可调节性。

五、数学建模在库存补单及销量预测中的应用1. 库存补单：通过数学建模对库存需求进行预测，企业可以及时补货，避免因库存紧张而影响交易的发生，提高了企业的交易效率。

2. 销量预测：通过数学建模对销售量进行预测，企业可以合理安排生产计划和库存管理，降低了库存成本和资金占用率，提高了企业的运营效率。

数学建模课程及答案

《数学建模课程》练习题一一、填空题一、填空题1.1. 设开始时的人口数为0x ，时刻t 的人口数为)(t x ，若人口增长率是常数r ，那麽人口增长问题的马尔萨斯模型应为长问题的马尔萨斯模型应为。

2.2. 设某种商品的需求量函数是,1200)(25)(+-=t p t Q 而供给量函数是3600)1(35)(--=t p t G ，其中)(t p 为该商品的价格函数，那麽该商品的均衡价格是。

3. 3. 某服装店经营的某种服装平均每天卖出某服装店经营的某种服装平均每天卖出110件，进货一次的手续费为200元，存储费用为每件0.01元/天，店主不希望出现缺货现象，则最优进货周期与最优进货量分别为。

4. 4. 一个连通图能够一笔画出的充分必要条件是一个连通图能够一笔画出的充分必要条件是一个连通图能够一笔画出的充分必要条件是 .5.5.设开始时的人口数为设开始时的人口数为0x ，时刻t 的人口数为)(t x ，若允许的最大人口数为m x ，人口增长率由sx r x r -=)(表示，则人口增长问题的罗捷斯蒂克模型为表示，则人口增长问题的罗捷斯蒂克模型为 . 6. 在夏季博览会上，商人预测每天冰淇淋销量N 将和下列因素有关：将和下列因素有关：（1）参加展览会的人数n ；（2）气温T 超过C10；（3）冰淇淋的售价p .由此建立的冰淇淋销量的比例模型应为由此建立的冰淇淋销量的比例模型应为 . 7、若银行的年利率是x %，则需要则需要时间，存入的钱才可翻番存入的钱才可翻番.. 若每个小长方形街路的路的8. . 如图是一个邮路，邮递员从邮局如图是一个邮路，邮递员从邮局A 出发走遍所有长方形街路后再返回邮局出发走遍所有长方形街路后再返回邮局.. 边长横向均为1km ，纵向均为2km ，则他至少要走，则他至少要走 km.. A9. 设某种新产品的社会需求量为无限，开始时的生产量为100件，且设产品生产的增长率控制在0.1，t 时刻产品量为)(t x ，则)(t x = . 10. 商店以10元/件的进价购进衬衫，若衬衫的需求量模型是802,Q p p =-是销售单价（元（元//件），为获得最大利润，商店的出售价是，为获得最大利润，商店的出售价是 . 二、分析判断题二、分析判断题1．从下面不太明确的叙述中确定要研究的问题，需要哪些数据资料．从下面不太明确的叙述中确定要研究的问题，需要哪些数据资料（至少列举（至少列举3个），要做些甚麽建模的具体的前期工作（至少列举3个）个），建立何种数学模型：一座高层办公楼有四部电梯，早晨上班时间非常拥挤，该如何解决。

数学建模作业8-牙膏销售量模型

x3=5.00:0.05:7.25; y2=polyval(b,x3);subplot(2,1,1);plot(x1,y,'*',x1,y1,'b');title('Í¼1 y ¶Ôx1µÄÉ¢µãÍ¼'); subplot(2,1,2);plot(x2,y,'o',x3,y2,'b');title('Í¼2 y ¶Ôx2µÄÉ¢µãÍ¼')从图1可以发现，随着1x 的增加，y 的值有比较明显的线性增长趋势，图中的直线是用线性模型011(1)y x ββε=++拟合的（其中ε是随机变量）。

而在图2中，当2x 增大时，y 有向上弯曲增加的趋势，图中的曲线是用二次函数模型201222(2)y x x βββε=+++拟合的。

综合上面的分析，结合模型（1）和（2）建立如下的回归模型20112232(3)y x x x ββββε=++++（3）式右端1x 和2x 称为回归变量（自变量），20112232x x x ββββ+++是给定价差1x ，广告费用2x 时，牙膏销售量y 的平均值，其中的参数0123,,,ββββ称为回归系数，由表1的数据估计，影响y 的其他因素作用都包含在随机误差ε中。

如果模型选择合适，ε应该大致服从均值为0的正态分布。

五、模型求解（显示模型的求解方法、步骤及运算程序、结果） 2）、确定回归模型系数，求解出教程中模型（3）：建立程序chengxu2.m 如下：x1=[-0.05 0.25 0.60 0 0.25 0.20 0.15 0.05 -0.15 0.15 0.20 0.10 0.40 0.45 0.35 0.30 0.50 0.50 0.40 -0.05 -0.05 -0.10 0.20 0.10 0.50 0.60 -0.05 0 0.05 0.55]';x2=[5.50 6.75 7.25 5.50 7.00 6.50 6.75 5.25 5.25 6.00 6.50 6.25 7.00 6.90 6.80 6.80 7.10 7.00 6.80 6.50 6.25 6.00 6.50 7.00 6.80 6.80 6.50 5.75 5.80 6.80]'; X=[ones(30,1) x1 x2 x2.^2];Y=[7.38 8.51 9.52 7.50 9.33 8.28 8.75 7.87 7.10 8.00 7.89 8.15 9.10 8.86 8.90 8.87 9.26 9.00 8.75 7.95 7.65 7.27 8.00 8.50 8.75 9.21 8.27 7.67 7.93 9.26]'; [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X); b,bint,stats结果如下： b = 17.32441.3070-3.69560.3486bint =5.7282 28.92060.6829 1.9311-7.4989 0.10770.0379 0.6594stats =0.9054 82.9409 0.0000 0.0490表2模型（3）的计算结果参数参数估计值参数置信区间β17.3244 [5.7282，28.9206]β 1.3070 [0.6829，1.9311]1β-3.6956 [-7.4989,0.1077]2β0.3486 [0.0379,0.6594]32R=0.9054 F=82.9409 p<0.0001 2s=0.0490R=0.9054指因变量y（销售量）的90.54%可由模型确定，F值远远超结果分析：表2显示，2过F检验的临界值，p远小于α，因而模型（3）从整体来看是可用的。

数学建模练习与思考题

数学建模练习与思考题第⼀部分练习与思考题第1章建⽴数学模型1.1 在稳定的椅⼦问题中，如设椅⼦的四脚连线呈长⽅形，结论如何？（稳定的椅⼦问题见姜启源《数学模型》第6页）1.2 在商⼈们安全过河问题中，若商⼈和随从各四⼈，怎样才能安全过河呢？⼀般地，有n 名商⼈带n 名随从过河，船每次能渡k ⼈过河，试讨论商⼈们能安全过河时，n 与k 应满⾜什么关系。

（商⼈们安全过河问题见姜启源《数学模型》第7页）1.3 ⼈、狗、鸡、⽶均要过河，船需要⼈划，另外⾄多还能载⼀物，⽽当⼈不在时，狗要吃鸡，鸡要吃⽶。

问⼈、狗、鸡、⽶怎样过河？1.4 有3对夫妻过河，船⾄多载两⼈，条件是任⼀⼥⼦不能在其丈夫不在的情况下与其他的男⼦在⼀起。

问怎样过河？1.5 如果银⾏存款年利率为5.5%，问如果要求到2010年本利积累为100000元，那么在1990年应在银⾏存⼊多少元？⽽到2000年的本利积累为多少元？1.6 某城市的Logistic 模型为2610251251N N dt dN ?-=，如果不考虑该市的流动⼈⼝的影响以及⾮正常死亡。

设该市1990年⼈⼝总数为8000000⼈，试求该市在未来的⼈⼝总数。

当∞→t 时发⽣什么情况。

1.7 假设⼈⼝增长服从这样规律：时刻t 的⼈⼝为)(t x ，最⼤允许⼈⼝为m x ，t 到t t ?+时间内⼈⼝数量与)(t x x m -成正⽐。

试建⽴模型并求解，作出解的图形并与指数增长模型和阻滞增长模型的结果进⾏⽐较。

1.8 ⼀昼夜有多少时刻互换长短针后仍表⽰⼀个时间？如何求出这些时间？1.9 你在⼗层楼上欲乘电梯下楼，如果你想知道需要等待的时间，请问你需要有哪些信息？如果你不愿久等，则需要爬上或爬下⼏个楼层？1.10 居民的⽤⽔来⾃⼀个由远处⽔库供⽔的⽔塔，⽔库的⽔来⾃降⾬和流⼊的河流。

⽔库的⽔可以通过河床的渗透和⽔⾯的蒸发流失。

如果要你建⽴⼀个数学模型来预测任何时刻⽔塔的⽔位，你需要哪些信息？第2章初等模型2.1 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。

全国大学生数学建模优秀论文 B题：产品销量预测

承诺书我们仔细阅读了数学建模竞赛选拔的规则.我们完全明白，在做题期间不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与选拔题有关的问题。

我们知道，抄袭别人的成果是违反选拔规则的, 如果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明确列出。

我们郑重承诺，严格遵守选拔规则，以保证选拔的公正、公平性。

如有违反选拔规则的行为，我们将受到严肃处理。

我们选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）：队员签名：1.2.3.日期：年月_日编号专用页评阅编号（评阅前进行编号）：评阅记录（评阅时使用）：评阅人评分备注B 题产品销量预测摘要产品销量预测问题是当前世界上所有企业最关心的问题之一。

企业若想长期生存发展，就必须做销量预测。

本文对产品的销量及其影响因素进行了讨论。

对于问题一，鉴于比例系数未知，给出比例系数为每一产品在单位时间内平均吸引k 个顾客，使其购买k 个该产品这一假设，建立Malthus 模型，预测出0t 时刻的产品销量0()x t 。

分析得Malthus 模型所得结果只与实际销售量在初始阶段的增长情况比较符合，不宜用于销售量的中、长期预测。

对于问题二，结合问题一并假设一个消费者仅购买一种该产品。

此时问题可理解为在某时刻t 时，产品销量的增长率既与到时刻t 为止的已经购买该种产品消费者数目)(t x 成正比，也与尚未购买该产品的潜在消费者数目)(t x N 成正比。

建立Logistic 模型，预测出0t 时的产品销量0()x t 。

分析得，产品销售情形与此模型非常相似，特别在销售后期更加吻合。

对于问题三，根据产品生命周期理论，结合龚柏兹曲线，运用三段对数和法，建立模型，预测出市场容量N 。

对于问题四，考虑到影响产品销量的因素有广告、企业竞争、产品竞争、消费者的购买能力、国家的经济水平等。

结合本文，选取广告、企业竞争、产品竞争三个因素分别建立独家销售的广告模型、竞争销售的广告模型、同类产品的竞争模型来预测0t 时的产品销量0()x t 。

数学建模复习题

1、一房地产公司有50套公寓要出租。

当租金为每月180元时，公寓会全部租出去。

当租金每月增加10元时，就有一套公寓租不出去，而租出去的房子每月需花费20元的整修维护费。

试问房租定为多少可获得最大收入？解：设月租金定为180+10x 元，那么有x 套公寓租不出去，则收入为（180+10x ）（50-x ）-（50-x ）*20 =9000+320x-10x^2-1000+20x =8000+340x-10x^2 =-10（x^2-34x-800）=-10（x^2-34x+289-1089） =-10（x-17）^2+10890即x=17时，收入为最高为 10890元 180+10x=350 元答：当月租定为350元时，收入最高，最高为10890元2、设某种新产品要推向市场，t 时刻产品销售增长率与销售量x （t ）成正比，设市场容量为N ，试确定产品销售增长曲线。

设有某种新产品要推向市场，t 时刻的销量为x(t),由于产品良好性能，每个产品都是一个宣传品，因此，t 时刻产品销售的增长率txd d 与x(t)成正比，同时，考虑到产品销售存在一定的市场容量N ，统计表明txd d 与尚未购买该产品的潜在顾客的数量N=x(t)也成正比，于是有txd d =kx(N=x)， (1043)其中k 为比例系数，分离变量积分，可以解得x(t)=kNtC N-+e1 (1044) 方程(1043)也称为逻辑斯谛模型，通解表达式(1044)也称为逻辑斯谛曲线．由t x d d =()221kNt kNtC k CN --+ee以及22t x d d =()3231)1(kNt kNt kNt C C k CN ---+-ee e ，当x(t*)＜N 时，则有txd d ＞0，即销量x(t)单调增加．当x(t*)2N时，22t x d d 0;当x(t*)＞2N 时，22t x d d ＜0；当x(t*)＜2N时，22t x d d ＞0．即当销量达到最大需求量N 的一半时，产品最为畅销，当销量不足N 一半时，销售速度不断增大，当销量超过一半时，销售速度逐渐减小．国内外许多经济学家调查表明，许多产品的销售曲线与公式(1044)的曲线十分接近，根据对曲线性状的分析，许多分析家认为，在新产品推出的初期，应采用小批量生产并加强广告宣传，而在产品用户达到20%到80%期间，产品应大批量生产，在产品用户超过80%时，应适时转产，可以达到最大的经济效益．3、一个人为了积累养老金，他每月按时到银行存A 元，银行的年利率为r ，且可以任意分段按复利计算，试问此人在5年后共积累多少养老金？解：（1）设月利率为r ，按月按复利进行计算，第一个月存款所得的复利终值为1F =60)1(100r +; 第二个月存款所得的复利终值为2F =59)1(100r +；第三个月存款所得的复利终值为3F =58)1(100r +； ·第五年的最后一个月存款所得的复利终值为60F =)1(100r +。

数学建模微分方程的应用举例

数学建模——微分方程的应用举例分布图示★衰变问题 ★逻辑斯谛方程 ★价格调整问题 ★人才分配问题模型 ★追迹问题内容要点一、衰变问题例1 镭、铀等放射性元素因不断放射出各种射线而逐渐减少其质量, 这种现象称为放射性物质的衰变. 根据实验得知, 衰变速度与现存物质的质量成正比, 求放射性元素在时刻t 的质量.解用x 表示该放射性物质在时刻t 的质量, 则dtdx表示x 在时刻t 的衰变速度, 于是“衰变速度与现存的质量成正比”可表示为.kx dtdx-= (8.1) 这是一个以x 为未知函数的一阶方程, 它就是放射性元素衰变的数学模型, 其中0>k 是比例常数, 称为衰变常数, 因元素的不同而异. 方程右端的负号表示当时间t 增加时, 质量x 减少.解方程(8.1)得通解.ktCex -=若已知当0t t =时, ,0x x =代入通解kt Ce x -=中可得,00kt e x C -= 则可得到方程(8.1)特解,)(00t t k e x x --=它反映了某种放射性元素衰变的规律.注: 物理学中, 我们称放射性物质从最初的质量到衰变为该质量自身的一半所花费的时间为半衰期, 不同物质的半衰期差别极大. 如铀的普通同位素(U 238)的半衰期约为50亿年;通常的镭(Ra 226)的半衰期是上述放射性物质的特征, 然而半衰期却不依赖于该物质的初始量, 一克Ra 226衰变成半克所需要的时间与一吨Ra 226衰变成半吨所需要的时间同样都是1600年, 正是这种事实才构成了确定考古发现日期时使用的著名的碳-14测验的基础.二、逻辑斯谛方程:逻辑斯谛方程是一种在许多领域有着广泛应用的数学模型, 下面我们借助树的增长来建立该模型.一棵小树刚栽下去的时候长得比较慢, 渐渐地, 小树长高了而且长得越来越快, 几年不见, 绿荫底下已经可乘凉了; 但长到某一高度后, 它的生长速度趋于稳定, 然后再慢慢降下来. 这一现象很具有普遍性. 现在我们来建立这种现象的数学模型.如果假设树的生长速度与它目前的高度成正比, 则显然不符合两头尤其是后期的生长情形, 因为树不可能越长越快; 但如果假设树的生长速度正比于最大高度与目前高度的差, 则又明显不符合中间一段的生长过程. 折衷一下, 我们假定它的生长速度既与目前的高度,又与最大高度与目前高度之差成正比.设树生长的最大高度为H (m), 在t (年)时的高度为h (t ), 则有)]()[()(t h H t kh dtt dh -= (8.2) 其中0>k 是比例常数. 这个方程为Logistic 方程. 它是可分离变量的一阶常数微分方程.下面来求解方程(8.2). 分离变量得,)(kdt h H h dh=-两边积分,)(⎰⎰=-kdt h H h dh得 ,)]ln([ln 11C kt h H h H+=-- 或,21kHt H C kHt e C e hH h ==-+故所求通解为,11)(22kHtkHt kHt CeH e C He C t h -+=+= 其中的⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛>==-0112H C e C C C 是正常数. 函数)(t h 的图象称为Logistic 曲线. 图8-8-1所示的是一条典型的Logistic 曲线, 由于它的形状, 一般也称为S 曲线. 可以看到, 它基本符合我们描述的树的生长情形. 另外还可以算得.)(lim H t h t =+∞→这说明树的生长有一个限制, 因此也称为限制性增长模式.注: Logistic 的中文音译名是“逻辑斯谛”. “逻辑”在字典中的解释是“客观事物发展的规律性”, 因此许多现象本质上都符合这种S 规律. 除了生物种群的繁殖外, 还有信息的传播、新技术的推广、传染病的扩散以及某些商品的销售等. 例如流感的传染、在任其自然发展(例如初期未引起人们注意)的阶段, 可以设想它的速度既正比于得病的人数又正比于未传染到的人数. 开始时患病的人不多因而传染速度较慢; 但随着健康人与患者接触, 受传染的人越来越多, 传染的速度也越来越快; 最后, 传染速度自然而然地渐渐降低, 因为已经没有多少人可被传染了.下面举两个例子说明逻辑斯谛的应用.人口阻滞增长模型 1837年, 荷兰生物学家V erhulst 提出一个人口模型00)(),(y t y by k y dtdy=-= (8.3)其中b k ,的称为生命系数.我们不详细讨论这个模型, 只提应用它预测世界人口数的两个有趣的结果.有生态学家估计k 的自然值是0.029. 利用本世纪60年代世界人口年平均增长率为2%以及1965年人口总数33.4亿这两个数据, 计算得,2=b 从而估计得:(1)世界人口总数将趋于极限107.6亿. (2)到2000年时世界人口总数为59.6亿.后一个数字很接近2000年时的实际人口数, 世界人口在1999年刚进入60亿. 新产品的推广模型设有某种新产品要推向市场, t 时刻的销量为),(t x 由于产品性能良好, 每个产品都是一个宣传品, 因此, t 时刻产品销售的增长率,dtdx与)(t x 成正比, 同时, 考虑到产品销售存在一定的市场容量N , 统计表明dtdx与尚未购买该产品的潜在顾客的数量)(t x N -也成正比, 于是有)(x N kx dtdx-= (8.4)其中k 为比例系数. 分离变量积分, 可以解得kNtCeNt x -+=1)( (8.5)由,)1()1(,)1(2322222kNt kNt kNt kNt kNt Ce Ce e N Ck dt x d Ce ke CN dt dx -----+-=+= 当N t x <)(*时, 则有,0>dt dx 即销量)(t x 单调增加. 当2)(*N t x =时, ;022=dt x d 当2)(*N t x >时, ;022<dt x d 当2)(*Nt x <时, 即当销量达到最大需求量N 的一半时, 产品最为畅销, 当销量不足N 一半时, 销售速度不断增大, 当销量超过一半时, 销售速度逐渐减少.国内外许多经济学家调查表明. 许多产品的销售曲线与公式(8.5)的曲线(逻辑斯谛曲线)十分接近. 根据对曲线性状的分析, 许多分析家认为, 在新产品推出的初期, 应采用小批量生产并加强广告宣传, 而在产品用户达到20%到80%期间, 产品应大批量生产; 在产品用户超过80%时, 应适时转产, 可以达到最大的经济效益.三、价格调整模型在本章第一节例3已经假设, 某种商品的价格变化主要服从市场供求关系. 一般情况下,商品供给量S 是价格P 的单调递增函数, 商品需求量Q 是价格P 的单调递减函数, 为简单起见, 分别设该商品的供给函数与需求函数分别为P P Q bP a P S βα-=+=)(,)( (8.6)其中βα,,,b a 均为常数, 且.0,0>>βb当供给量与需求量相等时, 由(8.6)可得供求平衡时的价格baP e +-=βα 并称e P 为均衡价格.一般地说, 当某种商品供不应求, 即Q S <时, 该商品价格要涨, 当供大于求, 即Q S >时, 该商品价格要落. 因此, 假设t 时刻的价格)(t P 的变化率与超额需求量S Q -成正比, 于是有方程)]()([P S P Q k dtdP-= 其中,0>k 用来反映价格的调整速度.将(8.6)代入方程, 可得)(P P dtdPe -=λ (8.7) 其中常数,0)(>+=k b βλ方程(8.7)的通解为t e Ce P t P λ-+=)(假设初始价格,)0(0P P =代入上式, 得,0e P P C -=于是上述价格调整模型的解为t e e e P P P t P λ--+=)()(0由于0>λ知, +∞→t 时, .)(e P t P →说明随着时间不断推延, 实际价格)(t P 将逐渐趋近均衡价格e P .四、人才分配问题模型每年大学毕业生中都要有一定比例的人员留在学校充实教师队伍, 其余人员将分配到国民经济其他部门从事经济和管理工作. 设t 年教师人数为),(1t x 科学技术和管理人员数目为),(2t x 又设1外教员每年平均培养α个毕业生, 每年人教育、科技和经济管理岗位退休、死亡或调出人员的比率为βδδ),10(<<表示每年大学生毕业生中从事教师职业所占比率),10(<<δ于是有方程111x x dt dx δαβ-= (8.8) 212)1(x x dtdx δβα--= (8.9) 方程(8.8)有通解t e C x )(11δαβ-=(8.10)若设,)0(101x x =则,101x C =于是得特解te x x )(101δαβ-= (8.11)将(8.11)代入(8.9)方程变为tex x dtdx )(1022)1(δαββαδ--=+ (8.12) 求解方程(8.12)得通解t te x eC x )(122)1(δαβδββ---+= (8.13)若设,)0(202x x =则,110202x x C ⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=ββ于是得特解 tt ex e x x x )(101020211δαβδββββ--⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--= (8.14) (8.11)式和(8.14)式分别表示在初始人数分别为)0(),0(21x x 情况, 对应于β的取值, 在t 年教师队伍的人数和科技经济管理人员人数. 从结果看出, 如果取,1=β即毕业生全部留在教育界, 则当∞→t 时, 由于,δα>必有+∞→)(1t x 而,0)(2→t x 说明教师队伍将迅速增加. 而科技和经济管理队伍不断萎缩, 势必要影响经济发展, 反过来也会影响教育的发展. 如果将β接近于零. 则,0)(1→t x 同时也导致,0)(2→t x 说明如果不保证适当比例的毕业生充实教师选择好比率β, 将关系到两支队伍的建设, 以及整个国民经济建设的大局.五、追迹问题设开始时甲、乙水平距离为1单位, 乙从A 点沿垂直于OA 的直线以等速0v 向正北行走; 甲从乙的左侧O 点出发, 始终对准乙以)1(0>n mv 的速度追赶. 求追迹曲线方程, 并问乙行多远时, 被甲追到.解设所求追迹曲线方程为).(x y y =经过时刻t , 甲在追迹曲线上的点为),,(y x P 乙在点).,1(0t v B 于是有,1tan 0xyt v y --='=θ (8.15) 由题设, 曲线的弧长OP 为,1002t nv dx y x='+⎰解出t v 0代入(8.15), 得.11)1(02⎰'+=+'-x dx y ny y x 两边对x 求导, 整理得.11)1(2y ny x '+=''- 这就是追迹问题的数学模型.这是一个不显含y 的可降阶的方程, 设p y x p y ''=''='),(, 代入方程得211)1(p np x +='- 或 ,)1(12x n dxp dp -=+两边积分, 得|,|ln |1|ln 1)1ln(12C x np p +--=++即 .1112nxC p p -=++ 将初始条件00||==='x x p y 代入上式, 得.11=C 于是,1112nxy y -='++' (8.16) 两边同乘,12y y '+-'并化简得,112n x y y --='+-' (8.17)(8.16)与(8.17)式相加, 得,11121⎪⎭⎫ ⎝⎛---='n n x x y两边积分, 得.)1(1)1(121211C x n n x n ny nn nn +⎥⎦⎤⎢⎣⎡-++---=+-代入初始条件0|0==x y 得,122-=n nC 故所求追迹曲线方程为 ),1(11)1(1)1(2211>-+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+--+-=-+n n n n x n x n y n n n n甲追到乙时, 即曲线上点P 的横坐标,1=x 此时.12-=n n y 即乙行走至离A 点12-n n个单位距离时被甲追到.。

数学建模预测案例

数学建模预测案例《数学建模预测案例：神奇的“数字魔法”》嘿，你有没有想过，就像拥有一个能预见未来的魔法水晶球一样，数学建模也可以搞预测呢！这可不是瞎忽悠的事儿。

我有个朋友小明，他在一家电商公司上班。

那公司啊，有一大堆关于销售的数据，什么不同商品的销量啊，每个月的销售额变化啊，多得像一团乱麻。

这时候，数学建模就像超级英雄登场啦。

小明跟他的团队就开始鼓捣数学建模，想预测下一个季度的销售情况。

他们首先得找各种数据之间的关系。

比如说，就像在一个复杂的拼图里找到那些关键的小块一样。

他们发现商品的价格和销量之间有个很有趣的联系。

就拿那种时尚的T恤举例吧，价格要是定高了，销量蹭蹭地往下降，就像高温下的雪人，化得特别快。

可要是价格合适呢，那销量啊，就像火箭发射一样，噌地就上去了。

然后他们用各种数学公式来构建模型。

这模型可复杂了，就像是一个超级精密的机器，每个小齿轮都得转得恰到好处。

他们把各种影响销售的因素，像季节、流行趋势、促销活动都放进去啦。

再说说我另一个朋友小美在的环保组织。

他们想用数学建模预测城市的空气质量。

这可不像电商销售数据那么直观。

小美他们就像是侦探一样，找各种线索。

比如说，汽车的排放量、周围工厂的运行情况、还有天气因素。

他们把这些的数据收集起来，然后建立模型。

这就好比盖房子，一块砖一块砖地把模型搭建起来。

然后发现，只要到了冬季，空气质量就特别容易变差，就像人在冬天更容易感冒似的。

这时候呢，如果能控制住那些工厂的排放量，就像给城市穿了一层防护服，空气质量就能好不少呢。

从这些案例来看，数学建模预测真的特别有用啊。

它能让企业提前做好准备，像是在暴风雨来临前把船帆调整好。

也能让环保组织制定策略，像给混乱的交通指挥一样，规划好改善环境的步骤。

我就觉得啊，数学建模预测就像是一把神奇的钥匙，能打开未来那扇神秘的大门，让我们不管是在商业还是环保等多个领域，充满信心地朝着正确的方向大步前进，真的是非常了不起啊。