2011电工杯数学建模试题A
2011数学建模竞赛试题
数学建模竞赛试题1、磁盘的最大存储量现有一张半径为R 的磁盘,它的存储区是半径介于r 与R 之间的环形区域，试确定r ，使磁盘具有最大存储量。
2、新工人的学习曲线在电冰箱、电视机、汽车等行业中，装配工人的工作是一种重复性的熟练劳动。
在这些行业中，新工人的学习过程如下：刚开始时由于技术不熟练，生产单位产品需要较多的劳动时间，随着不断的工作，新工人的熟练程度逐步提高，生产单位产品所需的劳动时间越来越短；当工人达到完全熟练程度以后，生产单位产品所需要的劳动时间就会稳定在一个定值。
纺织厂招收一批新工人学习1511型织布机的操作。
观察工人的学习过程发现，当累计织完25匹布以后，工人织每匹布需要用16小时；当累计织完64匹布时，工人织每匹布用10小时.已知熟练工人织每匹布用8小时，是确定出新工人的学习曲线，并计算新工人用多少时间才能达到熟练工人的程度。
3、工人数量调整问题一工厂有x 名技术工人和y 名非技术工人，每天可生产的产品产量为2(,)f x y x y =现有16名技术工人和32名非技术工人，而厂长计划再雇佣一名技术工人。
试求厂长如何调整非技术工人的人数，可保持产品产量不变？4、乙酸回收的最好效果在,A B 两种物质的溶液中，我们想提取出物质A ，可以采取这样的方法：在,A B 的溶液中加入第三种物质C ，而C 与B 不互溶，利用A 在C 中的溶解度较大的特点，将A 提取出来。
这种方法就是化工中的萃取过程。
现有稀水溶液的乙酸，利用苯作为溶剂，设苯的总体积为m 。
进行3次萃取来回收乙酸.问每次应取多少苯量，方使从水溶液中萃取的乙酸最多？5、陈酒出售的最佳时机某酒厂有批新酿的好酒，如果现在就出售，可得总收入050R =万元，如果窖藏起来待来日（第n 年）按陈旧价格出售，第n 年末可得总收入为0R R =元。
而银行利率为0.05r =。
试分析这批好酒窖藏多少年后出售可使总收入的现值最大。
6、森林救火模型森林失火了！消防站接到报警后派多少消防队员前去救火呢？派的队员越多，森林的损失越小，但是救援的开支会越大。
2011电工杯论文A题一等奖
摘要风电场的发电功率预测是保证电网功率平衡和运行安全的重要环节，本文对风电场发电功率建立预测模型。
对问题一，通过对灰色预测、ARIMA以及遗传神经网络预测模型引入预测误差反馈控制，使得预测模型具有自适应调节预测精度的能力，大大提高了三种模型的预测精度，得到了给定日期的发电功率预测值，最终确立了遗传神经网络预测模型为较高精度模型。
对问题二，在三个模型得到的预测结果和误差基础上，比较了单台风电机组功率以及多机总功率预测的相对误差，得到了预测误差存在的普遍规律：预测误差随着预测数据使用量的增多而最终呈增大趋势，并且机组汇聚会减小预测误差。
对问题三，利用动态神经网络的特性, 提出对时间序列进行预测的动态神经网络模型,并用于风电功率的预测中，提高了预测精度和稳定性。
结果表明动态神经网络在风电功率的有效性和实用性。
最后分析论证了阻碍风电功率实时预测精度进一步改善的主要因素。
关键词：风电灰色预测ARIMA 遗传神经网络动态神经网络一、问题的提出1.1问题的背景随着全球气候问题以及能源危机的出现，人类对可再生能源的依赖越显突出。
风能是一种可再生、清洁的能源，风力发电是最具大规模开发技术经济条件的非水电再生能源。
现今风力发电主要利用的是近地风能。
近地风具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因而风电功率也是波动的。
大规模风电场接入电网运行时，大幅度地风电功率波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。
风能作为一种可再生洁净能源的代表，有着广泛的发展前景。
随着大规模风电场的兴起，风能越来越多地被应用到发电行业。
由此也给电力系统带来一系列问题，例如电压问题、电能质量、调度方案等，特别是风电场输出功率的不可预知性，给电网运行带来极大的困难。
对风电场输出功率进行预测不但能提高电网运行水平，保证电网的功率平衡和运行安全。
而且可以降低非可再生能源的消耗，提高电力系统经济性，减少温室气体排放，意义重大。
1.2问题的提出结合对题目的理解及附件中各机组的数据，试建立数学模型，解决以下问题（1）结合附件中各机组的数据对风电功率进行实时预测及误差分析，并检验预测结果是否满足相关预测精度的相关要求。
2011年全国大学生数学建模竞赛A题论文
城市表层土壤重金属污染分析摘要土壤作为城市环境的重要组成部分，不仅提供人类生存所需的各种营养物质，而且接受来自工业和生活废水、固体废物、农药化肥、及大气降尘等物质的污染．很容易导致金属元素的蓄积，从而造成土壤重金属的污染．本文讨论了某城市表层土壤重金属污染的空间分布分布状况，地区污染程度，以及污染传播特征，污染源等，建立了相应的几何与数学模型或算法，得到了较好的结果，为防治城市表层重金属污染，保护和提高土壤资源和生态环境，提供参考．对于问题一：通过给定数据的相关分析，不考虑地形高低对污染浓度变化的影响，用Matlab 软件编程绘制个重金属元素污染浓度空间分布三维网格图和二维等高线图，综合研究该城市各功能区的空间分布以及污染程度分布．建立了Muller 地积累指数模分析模型：)]/([log 2Bn C Fn ⨯=ℜ，确定污染程度水平分级标准，通过统计计算，分析了各重金属在不同功能区的污染状况及程度．结论是：主干道路区和工业区的重金属元素的污染最严重，其他次之．对于问题二，为说明重金属元素污染的主要原因，采用单因子指数模型和内梅罗综合指数模型进行综合指标评价分析，结合问题一中统计数据进行综合分析，得到个重金属元素在各功能区及城区的综合污染程度指标．污染最严重的功能区是主干道路区，其次按照污染程度从大小的顺序依次为：工业区、生活区、公园绿地区、山区．主干道路区土壤表层重金属元素含量很高，且种类多．根据地区的差异性和元素的特殊性，分析出重金属污染Hg 和Cu 污染是最严重的污染源，且污染最严重的地区在主干道路区和工业区．这些污染主要由于含铅汽油的燃烧、汽车轮胎磨损产生的含锌粉尘、工业污水的排放、生活废水的排放、化肥农药的多度使用、金属矿山的开采．详细情况见正文．对于问题三，为了找出该城区的污染源，在分析出重金属元素的主要传播特征之后，考虑大气空间传播情况，建立了微分方程模型，通过模型求解分析，用其等效的向内（向污染浓度较高的方向搜索）搜索算法，计算确定了重金属元素主要污染源的位置，其中As 较严重的中心污染源坐标分别为：（5291，7349，10）、（12696,3024，27）、（18134、10046、41）、（17814,10707,64）、（27700,11609,165）．这五个污染源主要分布在主干道路区．（5291，5739，10），（12696,3024，27），（17814,10707，64）分布在工业区，其它两种污染源分布在生活区．其余元素的中心污染源见正文．对于问题四，需对前面所建立的模型进行分析与评价并进行模型的优化，在详细分析了前三个问题的求解模型及过程之后，评价出所建立模型的优缺点．在问题三中，重金属元素除了在大气中传播以外，还通过水土流动传播．另外，前几个模型都是静态的，但污染物传播的过程与时间有关，是一个动态的过程．最后建立了一个扩算方程模型进行优化，能够为更好的研究城市地理环境的演变模式做贡献．关键词：重金属污染 地积累指数模型 单因子指数模型 内梅罗综合污染指数 微分方程模型一、问题重述1．1 问题背景随着工业发展和城市化进程的加剧，通过交通运输、工业排放、市政建设和大气沉降等造成城市重金属污染越来越严重．对城市土壤地质环境异常的查证，以及如何应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价，研究城市不同功能区表层土壤重金属污染特征和污染空间分布性，以便更好的研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式．本文就如何应用查证获得的海量数据资料展开城市环境质量评价，研究地质环境的演变模式建立数学模型．附录1列出了采样点的位置、海拔高度及其所属功能区等信息，附录2列出了8种列出了8种主要重金属元素在采样点处的浓度，附录3列出了8种主要重金属元素的背景值．1．2 需要解决的问题有(1) 给出8种主要重金属元素在该城区的空间分布，并分析该城区内不同区域重金属的污染程度．(2) 通过数据分析，说明重金属污染的主要原因．(3) 分析重金属污染物的传播特征，由此建立数学模型，确定污染源的位置．(4) 分析所建立模型的优缺点，为更好的研究城市地质环境的演变模式，还应收集什么信息？有了这些信息，如何建立模型解决问题？二、问题分析该题目一方面通过GPS记录了该城市大量样本点的位置以及所属功能区，再应用专门仪器测试分析，获得了每个样本所含的多种化学元素的浓度数据，通过这两个表的数据就大致可以提取出一些对于解决问题的重要信息，另一方面，题目给出了自然区各样本点的重金属元素的背景值，作为重金属污染情况的指标．对于分析研究各个样本点的污染程度至关重要．利用Matlab软件进行三维网格图和等高线图的制作并结合相关的数据统计分析，可以分析该城区不同区域重金属的污染程度．后面利用地积累指数法和内梅尔综合评价指数对数据进行处理，分析污染严重的功能区和重金属．结合图形的分析以及模型的建立综合分析重金属污染物的传播特征．接着对模型进行一定的优化处理，使得处理的结果更准确．三、模型假设1、假设题目所给的数据合理正确．2、该区域的划分是稳定的，不会出现大的变动．3、不考虑观测误差、随机误差和其他外在因素所产生的误差．4、重金属在大气中无穷空间扩散，不受风的影响，其扩散服从热传导定律．5、重金属污染程度连续变化，大气中重金属元素浓度连续变化．6、界限不明显区域有扩大、缩小、消失的过程，穿过大气进入仪器的重金属含量只有浓度大小之分，浓度大小由仪器灵敏度确定．四、变量与符号说明eo lg地积累指数n ()8,7,6,5,4,3,2,1=n 分别表示As,Cd,Cr,Cu,Hg,Ni,Pb,Zn 元素Fn 污染物重金属元素n 的浓度 Bn第n 种重金属元素的背景值上限P 综综合污染指数 n C重金属n 的实测值（ug/g ） max (/)n n C S 重金属污染物中污染指数最大值 (/)n n wg C S重金属污染物中污染指数平均值 n χ 重金属污染物n 的环境质量指数；n α 重金属污染物n 的实测值 n β 重金属污染物的评价标准． Ω 重金属元素通过的平面t 时间 h 海拔高度 V体积五、模型建立与求解针对问题一，首先想到的是用Matlab 软件编程，进行三维网格图、三维曲面图、等高线图和散点图的制作．5．1 问题(1)的分析、模型建立与求解： 5．1．1 问题（1）的分析对于问题一，首先来分析一下， 要给出8种主要重金属在该城区的空间分布， 就必须确定每个重金属元素与他们所对应的地区之间的联系．刚好题目给出了每个样本点的各元素浓度，那么 是不是可以将每种重金属元素含量浓度含量与该目标点所在的功能区建立联系？由此 想到利用Matlab 软件画出每种元素在该城区的三维曲面和空间曲面图．同时 在分析不同区域重金属的污染程度时，考虑到这个污染程度是否可以量化．并且是否能够建立一种模型将这种指标量化．这道问题还要求考虑每个功能区的污染程度， 知道每个功能区的每种重金属污染程度又是不一样的．那 通过什么指标来判断每个功能区的污染程度大小，这也是 为什么用权重作为评价每个功能区的污染程度的指标．5．1．2 问题（1）的模型建立该城区受这八种重金属元素As 、Cd 、Cr 、Cu 、Hg 、Ni 、Pb 、Zn 污染程度不一样．题目提供了每种重金属元素的背景值，那么 怎么样利用这些背景值和每种元素相关的浓度确定不同区域重金属的污染程度？所以 需要找出一种方法来准确的分析该城区内不同区域重金属的污染程度，并且最好能够量化．建立8种主要重金属元素在该城区的空间分布模型如下：引入了一种用于研究沉积物及其他物质中重金属污染程度的该区内不同地域重金属的污染程度的定量指标——地积累指数又称Muller 指数法，Muller 指数法表达式为:)]/([log 2Bn C Fn ⨯=ℜ式中Fn 表示污染物重金属元素n 的浓度；Bn 表示第n 种重金属元素的背景值上限，C 为考虑各地岩石差异可能会引起背景值的变动而取得一系列系数(一般取值为1．5)，用来表征沉积特征、岩石地质及其他影响．Muller 地积累指数评价和分级标准分级标准具体详见表1表1：地积累指数分级标准地积累指数ℜ 分级污染程度105≤ℜ<6及严重污染 54≤ℜ< 5强-及严重污染 43≤ℜ< 4强污染 32≤ℜ< 3中等-强污染 21≤ℜ< 2中等污染 10≤ℜ< 1轻度-中等污染 0≤ℜ 0无污染 该方法指标主要是通过每种重金属元素测得的实际浓度以及他们的相关背景值，计算出每种元素的地积累指数．然后根据上面这张表 就可以判断出每种元素的污染级别，这样就可以对每种元素的污染情况进行分析．然后 再利用Matlab 软件对题目所给数据进行处理，画出相应的网格曲面图和等高线曲线图．这里需要对Matlab 进行编程，首先利用每个样本点的横坐标、纵坐标、海拔高度建立等高线图，程序语句见附录一．通过该图，可以直观的看到该城区各功能区的空间分布．但是这张图不能反映出8种主要元素在城区的污染情况， 需要借助于各种主要元素的浓度．所以 需要再建立一张等高曲线图以及相应的网格曲面图，将主要元素的浓度作为第三坐标，命令语句见附录一．5．1．3 问题（1）的求解过程首先通过Matlab 软件，调用每个样本点的位置相关数据．就是以海拔为第三坐标，并且对每个功能区进行颜色区分，画出该城区每个功能区的二维等高线图．最后把每个样本点显示在图上．得到如下这张图：图一：重金属As空间二维等高线分布图这张图只反映出了该城区各功能区的空间分布，还不能看出每种重金属污染的情况．将每种重金属元素的浓度在图上反应出来，做出该城区重金属污染的二维等高线图．具体程序语句见附录二，得到如下这张图：图二：重金属As分布平面图同时为了对应这张As含量分布平面图，也画出了三维网格曲面图（图三）．图三：重金属As含量分布的空间三维图从空间三维图三中可以看到，有一处的波峰很高说明该处污染情况很严重，有二处处于波峰说明污染情况比较严重的主要有二处，还有一处面积比较广且所处高度稍微低一点这表明该处所受污染情况相对严重且污染的范围较广；同样分析二维等高线图二，图中有一处等高线之间的间距越来越密集且颜色很深表明该处受污染情况很严重，有二处等高线比较密集颜色相对较深表明这二处的污染情况相对严重，还有一处等高线间的距离较密集但是所包围的面积较广说明该处的污染也较严重且污染的面积很广．再结合前面的数据他们中心污染源的坐标分别为：（5291，5739），（12696,3024），（17814,10707）．都是分布在工业区，还有一处污染级别不是特别严重,但是在该处存在着污染源，此处刚好是山林密集区．通过观察图三，会发现刚好有三个点处于波峰，还有个点波峰稍微偏低，但还是能很直观的看出来．再来看一下，Cd这种重金属的城区各功能区的二维等高线图，分布平面图，空间分布图（图四、图五）：图四：重金属Cd空间二维等高线分布图图五：重金属Cd含量空间分布平面图以及相应的三维网格曲面图（图六）：图六：重金属Cd含量空间分布图从空间分布图六中可以看到，污染情况比较严重且面积比较广的主要有一处，还有五处污染也相对严重．以及几处小的污染；同样从二维分布图五可以看出等高曲线所谓面积有一处颜色很深，说明该区域污染情况很严重，同时也观察到又五处等高曲线所围的面积颜色比较深，这说明了这五处区域污染情况相对严重，很明显的是有一处等高曲线所围成的面积比较广且颜色较深，表明了该区域有一处污染情况较严重且污染面积比较广，由此可见不管是从二维还是三维图形进行分析的结果是相吻合的．再结合前面的数据它金属Cd中心污染源的坐标为：（22304,10527）．分布在主干道路区，还有一处污染级别不是特别严重．再观察图三，会发现刚好有三个点处于波峰．如此，通过同样的方法，都能够得到对其它六种种重金属在该城区的空间分布以及污染情况的了解（参见附录三）通过观察每种元素的三维曲面图以及等高曲线图．很容易观察到，每种重金属对该城区都存在或大或小的污染．其中有些地区是存在多种重金属污染，并且污染很严重，通过观察这8张图会发现这六种元素Cd,Cr,Cu,Hg,Ni,Pb 在横坐标在[3000,4000],纵坐标在[3000,6000]这个区域内含量都非常高，大致可以判定这段区域属于重度污染区．下面将题目中所给的数据用excel进行分类处理，得到样本点的地积累指数．然后运用数学统计法得到各种元素污染程度数据分布表，通过这些表就可以确定该城区内不同区域重金属的污染程度．统计该表时，是通过统计每个功能区的总样本点个数，然后通过地积累指数法分别计算出每种样本点的地积累指数，并判断他们的所在的污染级别．然后统计每种污染级别下，各功能区的污染点数占总点数的百分比也就是说的权重，通过该权重就能够分析出每种重金属元素的污染程度大小，以及污染所波及的范围．从而得到每种重金属元素污染最严重的地区．通过Excel对数据运算，得到重金属元素As 污染情况分布表：表二：As污染程度分布数据表下面通过同样的数据处理，得到Cd污染程度数据分布表：表三：Cd污染程度数据分布表其它六种元素的污染程度数据分布表见附录三．表中数值0的意义是在该污染级别下不存在观测的样本点．这是个大样本事件，可以认为该级别污染很轻微，甚至不存在这种级别的污染．而百分比越大，就说明在该污染级别下涉及的样本点比较多，污染波及范围较广．5．1．4问题（1）的结果分析5．1．4．1 As这种重金属污染情况分析由该表可以看出各个区域受As的污染程度，其中一类区即是生活区31．82%无污染，63．64%轻度—中度污染，4．55%为中等污染，无强污染和及严重污染的情况；二类区即是工业区38．89%不受重金属污染，52．78%受轻度—中度污染，5．56%受中等污染，2．78%受中等—强污染；三类区即是山区大多数不受污染，只有15．15%受轻度—中度污染，1．51%受中等污染；四类区即是主干路区47．83%不受污染，50．00%受轻度—中度污染，0．72%受中等污染，1．45%受中等—强污染；五类区即是公园绿地区大多数受轻度—中度污染，25．71%不受污染，2．86%受中等污染．再结合相应的几何图形，会发现在四区存在三个很明显的污染源，在污染源附近会看到，有很多二区的样本点．有个别一区的点，说明这种元素对一区的影响相对来说轻点．所以由分析可知工业区受污染最严重，污染面积达到了61．11%，其次是生活区、主干道路区，生活区污染面积都达到了50%以上，也就是说这三个区有至少一半的土壤受到该元素的不同程度的污染．其余功能区受污染程度就次之．5．1．4．2 Cd这种重金属污染情况分析由该表可以看出各个区域受Cd的污染程度，其中一类区即是生活区29．55%无污染，54．55%轻度—中度污染，13．64%为中等污染，无强污染和及严重污染的情况；二类区即是工业区16．77%不受重金属污染，44．44%受轻度—中度污染，30．56%受中等污染，8．33%受中等—强污染；三类区即是山区大多数不受污染，只有75．76%受轻度—中度污染，21．21%受中等污染；四类区即是主干路区23．91%不受污染，44．2%受轻度—中度污染，26．09%受中等污染，5．07%受中等—强污染；五类区即是公园绿地区大多数受轻度—中度污染，48．57%不受污染，31．43%受轻度-重度污染，11．43%受中等污染，8．57%受中等-强污染．再结合相应的几何图形，会发现在四区存在三个很明显的污染源，在污染源附近会看到，有很多二区的样本点．有个别一区的点，说明这种元素对一区的影响相对来说轻点．所以由分析可知工业区受污染最严重，污染面积达到了61．11%，其次是生活区、主干道路区，生活区污染面积都达到了50%以上，也就是说这三个区有至少一半的土壤受到该元素的不同程度的污染．其余功能区受污染程度就次之．5．1 这六种重金属Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn污染情况分析由于重金属含量越多，说明该地区的重金属污染程度越严重．Cr污染最严重的有一处，该中心污染源的坐标为：（3299，6018），所在地区为主干道路区，一定程度上波及到了生活区．一区和四区存在强-及严重污染，一区波及面积达到了52．27%，四区波及面积达到了41．3%，该元素污染最严重的就是生活区．Cu污染最严重的有一处，该中心污染源的坐标为：（2427，3971），所在地区为生活区，一定程度上波及到了工业区和主干道路区．一区和四区存在及严重污染，一区污染波及范围达到了84．09%，四区污染波及范围达到了84．06%，该元素污染最严重的就是生活区和主干道路区．Hg污染最严重的有一处，中心污染源的坐标为：（3299，6018），所在地区为主干道路区，一定程度上波及到了生活区．一区和四区存在及严重污染，一区污染波及范围达到了54．55%，四区污染波及范围达到了50．74%，该元素污染最严重的就是主干道路区．Ni污染最严重的有一处，中心污染源的坐标为：（3299，6018），所在地区为主干道路区，一定程度上波及到了生活区．一区、二区和四区存在及严重污染，一区污染波及范围达到了90．91%，二区污染波及范围达到了94．44%，四区污染波及范围达到了93．48%，该元素污染最严重的就是主干道路区和生活区．Pb污染最严重的有二处，中心污染源的坐标为：（2383，3692）、（5062，4339），所在地区为生活区和主干道路区，一定程度上波及到了工业区．一区和四区存在及严重污染，一区污染波及范围达到了52．73%，四区污染波及范围达到了80．87%，该元素污染最严重的就是主干道路区．Zn污染最严重的有一处，中心污染源的坐标为：（14065，10987），所在地区为主干道路区，一定程度上波及到了工业区．四区存在及严重污染，四区污染波及范围达到了67．39%，该元素污染最严重的就是主干道路区．所以，该城区不同区域重金属污染最严重的区域是主干道路区和工业区，其次是生活区、公园绿地区、山区．5．2 问题（2）的求解：5．2．1问题（2）的分析通过问题一的分析，可粗劣的判断哪几种元素污染比较大，哪个功能区污染比较严重，但是怎么样才能具体到哪个功能区污染最严重，被污染的功能区的土壤哪种重金属污染最严重？所以，针对问题二给出的数据分析，不能简单的进行数据处理．为了使得所寻找出来的原因更有说服力，用两种方法分别进行说明和验证，还要进行综合指标评价．最后确定了最严重的污染地区以及污染最严重的相关元素，根据地区的差异性和元素的特殊性，才能说明重金属污染的主要原因．5．2．2数据的统计分析首先通过数据的处理，建立每个功能区各重金属元素的污染程度样本所占的百分比表．一功能区的相关百分比数据如下：表四：一功能区各重金属污染程度所占百分比在此功能区从总体来看，重金属污染程度处于中等-强污染，其中主要污染来自重金属元素Ni，另外在该区域有少数地方Cu污染及严重．表五： 二功能区各重金属污染程度所占百分比在该功能区重金属Hg 和重金属Ni 的污染极为严重，尤其是在该区域的某些地方．由此可见，在此功能区照成重金属污染的罪魁祸首为重金属元素Hg 和重金属元素Ni ． 通过这两张表， 会发现有些地区之所以污染严重，主要是因为个别元素污染所导致的．所以 要分析重金属污染的原因，就得分析该重金属在该功能区为什么会产生污染．其它三个功能区各重金属污染程度百分比见附录三．通过该附录表 可以看到在该功能区里，重金属污染程度较轻，污染等级集中在轻度污染及以下． 再观察功能区四，重金属污染十分严重，大多数重金属污染元素都集中在在各个功能区，但是在这个功能区，Pb 污染级别比较轻，没有中度甚至以上级别的污染． 再看功能区五，从总体上分析，该地区重金属污染中等、强污染几乎没有，正因如此造成重金属污染的少数种类重金属元素就凸显出来了——Ni 元素和Hg 元素．纵观整体，分析所有的功能区， 很容易发现造成重金属污染的主要重金属元素，他们就是Ni 元素和Hg 元素．知道前面的数据分析理由不充分，只是一个粗劣的判断．为了综合前面处理的数据，准确找出各个功能区污染的主要元素． 需要利用单因子指数法和内梅罗综合污染指数法进行综合评价．5．2．3 单因子指数法和内梅罗综合污染指数法的建立与求解单因子指数法是目前国内土壤重金属的单项污染指数评价方法之一，其计算公式为：n n n βαχ=，式中n χ为重金属污染物n 的环境质量指数；n α为重金属污染物i 的实测值；n β为重金属污染物的评价标准．n χ﹥1表示污染；n χ=1或n χ﹤1表示无污染；且n χ值越大，则污染物越严重．为了更全面的反应各重金属对土壤的不同作用．突出高浓度重金属对环境质量的影响， 采用内梅罗综合污染指数法．其计算公式为:2)/(/22max n wgn n n S C S C P +=）（综,式中max )(n n βα表示重金属污染物种污染指数nn βα的最大值；(/)n n wg C S 表示重金属污染物中污染指数的平均值．土壤污染水平分级标准采用国家土壤环境二级标准．土壤污染综合污染指数分级标准为综合污染指数>3为重污染，2~3为中污染，1~2为轻污染，0．7~1为警戒级，≤ 0．7为安全级．下面为了找到每种元素在该城区的综合污染指数，借助于Matlab 循环计算．编写如下系列命令见附录七．运行程序结果为As 综合污染指数：p=4．0093，分别运行另外几种程序，得到每种重金属元素的综合评价指标，简单结果如下表：。
2011数学建模国赛A
城市表层土壤重金属污染分析摘要城市表层土壤重金属污染严重影响人的生活和生产，在已知319个样本的坐标以及各重金属污染物浓度情况下，按照各问题的要求，我们建立相应的模型来对具体问题进行求解。
首先为了了解该城市的地形，我们使用了MATLAB软件绘制各分区分布地形图,根据区域化变量理论，运用克里金插值法对未采样点的区域化变量的值进行线性无偏最优估计，绘制出各污染元素的拟合分布图。
在分析不同区域受污染程度时，以题中所给的元素背景值以及国家土壤环境质量准则为基础制定污染等级评判标准，据此进行单因子指数评价以及模糊数学评价分析，得出每个区域内主要污染元素以及污染程度。
接下来，为了分析污染的原因，我们将单因子指数的结果与聚类分析算法的结果进行比较，得出生活区内铬、铜、镉、锌含量较高；工业区内的主要污染元素为镉、铬、汞、镍、铅、锌；山区各重金属含量均较低；交通区内镉、铜、汞污染较重；在公园绿地区内，镉、汞、铅、锌的污染较为严重。
更进一步，为了确定每一种重金属元素的来源区域，我们结合重金属污染物在土壤内易沉积，不易传播的特性以及当地海拔高度，通过主成分分析法和相关分析法计算出污染物的所在区域，并与surfer的绘图点进行比较，发现两者有很好的吻合度，找到了Cd的污染主要来自工业区和交通区；Cr污染主要来自交通区和生活区；Cu污染主要来自交通区和工业区；Hg污染主要来自交通区；Ni污染主要来自交通区；Pb污染主要来自生活区和工业区；Zn污染主要来自交通区，生活区，工业区。
对于污染物传播特性的分析，我们首先用SPSS对各区域内各污染因子进行正态检验，然后对于正态分布和非正态分布的因子我们各给出一种函数描述其传播特性。
对于问题四，我们提出建立城市污染物数据库，记录城市污染物随时间和空间的变化情况，有利于对未知点进行时间和空间的预测。
关键字：重金属污染、克里金插值法、多因素分析法、聚类分析、主成分分析法一、问题重述城市是人类社会不断发展的产物,是人类重要的生活环境,也是人类生产生活的主要场所. 随着经济和社会发展速度的不断加快,城市环境问题,尤其是重金属作为一个威胁人类生存和城市发展的重要的城市环境污染物,引起了学者、专家们的关注.随着工农业发展和城市化进程的加剧, 通过农业灌溉、工业排放、交通运输、市政建设和大气沉降等造成城市土壤重金属的污染日趋严重。
2011电工杯数学建模A题：风功率预测问题
2011电工杯数学建模A题：风功率预测问题2011“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛A题风电功率预测问题根据百度百科，“风”是“跟地面大致平行的空气流动，是由于冷热气压分布不均匀而产生的空气流动现象”。
风能是一种可再生、清洁的能源，风力发电是最具大规模开发技术经济条件的非水电再生能源。
现今风力发电主要利用的是近地风能。
近地风具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因而风电功率也是波动的。
大规模风电场接入电网运行时，大幅度地风电功率波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。
如果可以对风电场的发电功率进行预测，电力调度部门就能够根据风电功率变化预先安排调度计划，保证电网的功率平衡和运行安全。
因此，如何对风电场的发电功率进行尽可能准确地预测，是急需解决的问题。
根据电力调度部门安排运行方式的不同需求，风电功率预测分为日前预测和实时预测。
日前预测是预测明日24小时96个时点(每15分钟一个时点)的风电功率数值。
实时预测是滚动地预测每个时点未来4小时内的16个时点(每15分钟一个时点)的风电功率数值。
在附件1国家能源局颁布的风电场功率预测预报管理暂行办法中给出了误差统计的相应指标。
某风电场由58台风电机组构成，每台机组的额定输出功率为850kW。
附件2 至2006年6月6日时间段内该风电场中指定的四台风中给出了2006年5月10日电机组(A、B、C、D)输出功率数据(分别记为P，P，P，P;另设该四台机ABCD 组总输出功率为P)及全场58台机组总输出功率数据(记为P)。
458问题1:风电功率实时预测及误差分析。
请对给定数据进行风电功率实时预测并检验预测结果是否满足附件1中的关于预测精度的相关要求。
具体要求:1)采用不少于三种预测方法(至少选择一种时间序列分析类的预测方法);2)预测量:a(P, PPP; b(P; c(P。
AB, C, D4583)预测时间范围分别为(预测用的历史数据范围可自行选定):第 1 页共 2 页2011“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛a. 5月31日0时0分至5月31日23时45分;b. 5月31日0时0分至6月6日23时45分。
2011年电工杯数学建模
第一页答卷编号：论文题目：A题、风电功率预测问题指导教师：参赛学校：报名序号：证书邮寄地址：第二页答卷编号：风电功率预测问题摘要：能源是国民经济的重要基础，是现代社会正常运转不可或缺的基本条件，他关系到生活的方方面面。
世界各国都很注重能源的利用与新能源的开发。
一系列事件表明，能源不安全带来的隐患与灾难是深远而长久的，其重要性不言而喻。
风能是一种清洁的、无污染的可再生能源之一，对风能利用率的提高将极大的缓解不可再生能源的消耗。
据专家们的测估，全球可利用的风能资源为200亿千瓦，约是可利用水力资源的10倍。
如果利用1%的风能能量，可产生世界现有发电总量8%～9%的电量。
据有关部门预测，我国可利用风能资源约为16亿千瓦，其中有很好利用价值的约为2 53亿千瓦。
风力发电是最具大规模开发技术经济条件的非水电再生能源。
现今风力发电主要利用的是近地风能。
然而，近地风具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因而风电功率也是波动的。
大规模风电场接入电网运行时，大幅度地风电功率波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。
如果可以对风电场的发电功率进行预测，电力调度部门就能够根据风电功率变化预先安排调度计划，保证电网的功率平衡和运行安全。
因此，为了保证电网功率平衡和运行安全，有必要对风电功率问题进行实时预测。
而如何对风电场的发电功率进行尽可能准确地预测，是急需解决的问题。
现在的风力发电机一般是异步发电机，必须与电网相连才能产生励磁而发电。
早期的风电场采用的是小型恒速风力发电机，它的优点在于并网研究相对简单，因为感应电机的自然滑动可以轻易的获得很大的阻尼，往往只需增加少量的额定功率既可产生很好效果；缺点在于它必然受困于电抗储能与释放能量的延时性同并网的瞬时性之间的矛盾。
但目前这个问题已经得到解决，因为我们总可以通过吸收电抗储能的方法来限制电路中的电压升高。
但是随着风力发电机中同步发电机的出现，对于如何并网提出了很高的要求。
2011数学建模A题程序及答案参考
程序：clcclearclose all% ZuoBiao.dat和JinShu.dat为导入的两个题目所给数据文件x=D(:,2);y=D(:,3);z=D(:,4);c=D(:,5);xi=linspace(min(x),max(x),100);yi=linspace(min(y),max(y),100);[xi,yi]=meshgrid(xi,yi);zi=griddata(x,y,z,xi,yi);ci=griddata(x,y,c,xi,yi);marker={'*','o','s','^','p'};color={'k','r','m','c','b'};mat={'As','Cd','Cr','Cu','Hg','Ni','Pb','Zn'};str={'等高线','1生活区','2工业区','3山区','4交通区','5公园绿地区'};for j=1:8% 等高线图形figurecontourf(xi,yi,zi,0:10:500);% set(h,'ShowText','on','TextStep',get(h,'LevelStep')*2)% clabel(C,h,[0:10:50,50:50:300,300:100:500]);title(['重金属',mat{j}, ' 在该区域的空间分布图'])xlabel('X')ylabel('Y')colormap hsvcolorbargrid onhold onfor i=1:5loc=c==i;plot(x(loc),y(loc),marker{i},'markerfacecolor',color{i},'MarkerEdgeColor',color{i});endlegend(str,'location','best') for k=1:length(x)text(x(k)-200,y(k)+200,num2str(M(k,j+1)),'fontsize',8); end end % 三维体图figureh=surf(xi,yi,zi); set(h,'cdata',ci); colormap hsvtitle('三维图立体（颜色条表示分类）') xlabel('X') ylabel('Y') colorbar hidden off hold onfor i=1:5 loc=c==i;plot3(x(loc),y(loc),z(loc),marker{i},'markerfacecolor',color{i}); endstr{1}='三维图';legend(str,'location','best')第1章 污染物在水体中迁移模型1.1 流体运动的某些概念 1.1.1 浓度设V ∆是以点(,,)x y z 为中心的微小体积，M ∆是该微小体积内包含的污染物的质量，某时刻t ，点(,,)x y z 的浓度定义为0(,,,)limV MC x y z t V∆→∆=∆(1-1-1)某一时刻污染物质在水域中的分布，一般来说是随着空间位置的变化而变化的。
2011数学建模A题
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 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，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：山西大同大学参赛队员(打印并签名) ：1. 郭婷婷2. 王小风3. 张锦媛指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：冯井艳日期： 2010 年 09 月 12 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：城市表层土壤重金属污染分析摘要随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加，人类活动对城市环境质量的影响日显突出，因此对城市表层土壤重金属的污染分析显得很有必要。
本文通过对8种重金属元素的采样点位置以及浓度的分析，运用Matlab软件做出图形，可以看出这8种重金属元素的空间分布为：主干道路区和工业区污染较重，生活区和公园绿地区次之，山区污染较轻。
接着，运用Muller地积指数法计算出8种重金属元素的Muller地积指数等级，得出该城区不同区域重金属元素的污染程度：主干道路和工业区的Hg污染指标都达到了4级，属于强污染区，Cu，Zn污染达到2级中等污染以上，生活区属于中度污染，而山区污染较小。
进一步讨论重金属污染的主要原因，我们用Spss软件首先对样本数据进行描述性统计，然后运用因子分析法，得到6个公因子，从中可以看出，Cd和Pb 来源上关系比较密切，城市中的Pb主要来源于工厂的废水，市内交通尾气的排放和轮胎的磨损，大气中污染物Cd的干湿沉降是Cd 污染的一个重要原因；而As和Ni 表层土壤基本未污染，只有个别点富积程度较高，污染达到中度污染，该富积中心的位置也在工业区，主要来源于工厂的废水排放；Cr的污染属于面积型的，工厂废水，汽车废气，生活用水均会造成污染；Hg是该城区污染最严重的重金属之一，尤其在工业区和主要干道区，主要来源是能源的消耗，废气排放，使得大气中含有Hg污染物的干湿沉降使土壤污染；而Zn，Cu主要来源于主干道区橡胶以及汽车轮胎的磨损。
2011数学建模竞赛题目
A: 网络舆论的形成、发展与控制持有、接受、表达某种相同、相似的观点的人在社会人群中所占的比例超过一定的阀值，这时候这种观点就上升为舆论（opinions）。
舆论在特定的条件下，产生巨大的社会力量，能够左右社会大众和政府的行为。
如今，互联网作为一个开放自由的平台，已经成为了世界的“第四媒体”。
显然，网络舆论与传统舆论在形成、发展等方面有着诸多不同的特点，如何控制和引导网络舆论的形成与发展是当今社会的一个重要课题。
作为开放的网络平台，加上其虚拟性、隐蔽性、发散性、渗透性和随意性等特点，越来越多的人们愿意通过互联网来表达自己的个人想法。
现今，互联网已成为新闻集散地、观点集散地和民声集散地。
互联网上的信息内容庞杂多样，容纳了各种人群、各类思潮，对于社会上的一些敏感问题出现在网上而引起一些人的共鸣应是一种正常现象，但是由于各种复杂因素使这些敏感问题向热点演变，最后形成网络舆论并引起社会群众的违规和过激行动时，将影响到社会安定和其他政治问题，因此网络舆论的爆发将以“内容威胁”的形式对社会公共安全形成威胁，对网上的信息内容进行管理和控制将成为互联网进一步发展的必然趋势。
请在上述背景基础上，解决如下问题：（1）请在查找资料的基础上，给出网络舆论的基本概念和特性，分析影响网络舆论的各种因素；（2）运用你们所掌握数学知识，建立网络舆论形成的数学模型，使其能够对网络舆论的发展、变化趋势做出有效的判断，并能对网络舆论的态势做出客观的表述；（3）基于上述模型的基础上，请描述在网络舆论形成后，如何利用你们的模型来网络舆论的发展趋势。
B题：水资源短缺风险综合评价水资源，是指可供人类直接利用，能够不断更新的天然水体。
主要包括陆地上的地表水和地下水。
风险，是指某一特定危险情况发生的可能性和后果的组合。
水资源短缺风险，泛指在特定的时空环境条件下，由于来水和用水两方面存在不确定性，使区域水资源系统发生供水短缺的可能性以及由此产生的损失。
2011年数学建模竞赛A题参考答案
问题重述随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加，人类活动对城市环境质量的影响日显突出。
对城市土壤地质环境异常的查证，以及如何应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价，研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式，日益成为人们关注的焦点。
按照功能划分，城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等，分别记为1类区、2类区、……、5类区，不同的区域环境受人类活动影响的程度不同。
现对某城市城区土壤地质环境进行调查。
为此，将所考察的城区划分为间距1公里左右的网格子区域，按照每平方公里1个采样点对表层土（0~10 厘米深度）进行取样、编号，并用GPS记录采样点的位置。
应用专门仪器测试分析，获得了每个样本所含的多种化学元素的浓度数据。
另一方面，按照2公里的间距在那些远离人群及工业活动的自然区取样，将其作为该城区表层土壤中元素的背景值。
附件1列出了采样点的位置、海拔高度及其所属功能区等信息，附件2列出了8种主要重金属元素在采样点处的浓度，附件3列出了8种主要重金属元素的背景值。
现要求你们通过数学建模来完成以下任务：(1) 给出8种主要重金属元素在该城区的空间分布，并分析该城区内不同区域重金属的污染程度。
(2) 通过数据分析，说明重金属污染的主要原因。
(3) 分析重金属污染物的传播特征，由此建立模型，确定污染源的位置。
(4) 分析你所建立模型的优缺点，为更好地研究城市地质环境的演变模式，还应收集什么信息？有了这些信息，如何建立模型解决问题？模型假设基于问题实际，本文作出如下假设：符号说明模型的分析、建立与求解问题分析在遵循合理性、代表性、系统性、可比性、可操作性及可获得性的原则下，我们应用因子分析的方法对重金属污染的主要原因进行分析。
因子分析方法是将具有相关性的多个原始指标的评价问题转换为较少的、新的综合指标的评价问题的一种方法。
其主要原理是利用降维的思想，通过研究指标体系的内在结构关系，把多指标转化成少数几个相互独立而且包含原有指标大部分信息的综合指标的多元统计方法。
2011年全国大学生数学建模竞赛A题论文优秀论文范文模板参考资料
题目
（写出较确切的题目；也要有新意、醒目）
摘要
(从总体上阐述文章要解决的问题、分析问题的主要思路、针对问题建立的模型以及最终的计算结果(主要是说明你用什么方法；解决了什么问题；主要结果是什么；有什么特色和创新点，以及其它工作。
摘要是整篇文章的高度压缩，文字精练，表达准确,内容不少于500字。
)
关键词：列出文章中出现的关键词汇及数学用语（3-5个）.
(第三页内容）
目录
(此页可有可无, 内容较多时最好有个目录.目录的页码用“Ⅰ、Ⅱ”连续编号)
(第四页开始论文主要内容,论文从此页开始编写页码，页码必须位于每页页脚中部，用阿拉伯数字从“1”开始连续编号)
一、问题重述
二、问题的分析
三、模型假设
四、符号及变量说明
五、模型的建立与求解
六、模型的检验
七、模型的应用与推广
八、模型的评价与改进
参考文献。
2011年数学建模A题优秀论文
问题 3 要求通过分析重金属污染物的传播特征，找出污染源的位置。首先
通过对数据的处理得到污染源的可能三个位置，然后经过建立模型，应用 MATLAB 进行三次拟合，从而更好的找到污染源的位置，得到比较满意的结 果。 （四）对问题四的分析：
按照功能划分，城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公 园绿地区等，分别记为 1 类区、2 类区、……、5 类区，不同的区域环境受人类
活动影响的程度不同。 现对某城市城区土壤地质环境进行调查。为此，将所考察的城区划分为间
距 1 公里左右的网格子区域，按照每平方公里 1 个采样点对表层土（0~10 厘米 深度）进行取样、编号，并用 GPS 记录采样点的位置。应用专门仪器测试分 析，获得了每个样本所含的多种化学元素的浓度数据。另一方面，按照 2 公里 的间距在那些远离人群及工业活动的自然区取样，将其作为该城区表层土壤中 元素的背景值。
通过以上给的数据及附件中的数据，要解决以下四个问题： (1) 给出 8 种主要重金属元素在该城区的空间分布，并分析该城区内不同
区域重金属的污染程度。 (2) 通过数据分析，说明重金属污染的主要原因。 (3) 分析重金属污染物的传播特征，由此建立模型，确定污染源的位置。 (4)为更好地研究城市地质环境的演变模式，还应收集什么信息？有了这些
布图和区域散点图，参照主要重金属含量土壤单项污染的指数，分析得出各重
金属污染的主要原因主要来自工业区、交通区和生活区。 对于问题三我们建立模型，建立目标函数；
2011年大学生数学建模A题
本文中依据题目中所给数据，通过单因子指数法，计算出每种重金属在城区内的污染程度分布。
首先对题目中所给出的数据与条件作出了分析，根据表中的数据和题目中所给的条件，并对其进行分析，从单纯的数据分析与现实生活入手，建立了生活分区与污染程度的几个模型，。
利用MATIAB对数据进行可视化处理，分析人类活动对地理环境的影响。
问题一：使用双三次插值方法，利用MAYLAB软件。
分别画出八种重金属在城区中的污染程度三维分布图。
并用不同颜色表示该种重金属在该区域的污染程度。
问题二：通过一系列的各类分区中的数据处理，得出工业区和交通区污染最为严重，通过搜寻这两类分区的污染来源，得出城区的污染主要原因。
问题三：利用内梅罗指数法求的污染源的大概位置。
问题四：通过以上三个问题分析得出建立模型的优缺点，以及还需要哪些数据才可以更好的分析这个问题来得到更好的结论。
最后对模型优缺点进行分析。
关键词：重金属污染、空间分布图、内梅罗指数、单因子指数法、一.问题重述 (3)二.问题分析 (4)2.1背景分析： (4)2.2问题分析： ................ 错误！未定义书签。
三.模型假设 (4)四.符号说明 (4)五.模型建立与求解 (5)5.1问题一 (5)5.2问题二 (7)5.3 问题三 (10)5.4 问题四 (11)六.模型的检验 (12)参考文献附录一.问题重述随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加，人类活动对城市环境质量的影响日显突出。
对城市土壤地质环境异常的查证，以及如何应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价，研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式，日益成为人们关注的焦点。
按照功能划分，城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等，分别记为1类区、2类区、……、5类区，不同的区域环境受人类活动影响的程度不同。
现对某城市城区土壤地质环境进行调查。
为此，将所考察的城区划分为间距1公里左右的网格子区域，按照每平方公里1个采样点对表层土（0~10 厘米深度）进行取样、编号，并用GPS记录采样点的位置。
数学建模试题 2011年A题
2011高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目
A题城市表层土壤重金属污染分析
随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加，人类活动对城市环境质量的影响日显突出。
对城市土壤地质环境异常的查证，以及如何应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价，研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式，日益成为人们关注的焦点。
按照功能划分，城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等，分别记为1类区、2类区、……、5类区，不同的区域环境受人类活动影响的程度不同。
现对某城市城区土壤地质环境进行调查。
为此，将所考察的城区划分为间距1公里左右的网格子区域，按照每平方公里1个采样点对表层土（0~10 厘米深度）进行取样、编号，并用GPS记录采样点的位置。
应用专门仪器测试分析，获得了每个样本所含的多种化学元素的浓度数据。
另一方面，按照2公里的间距在那些远离人群及工业活动的自然区取样，将其作为该城区表层土壤中元素的背景值。
附件1列出了采样点的位置、海拔高度及其所属功能区等信息，附件2列出了8种主要重金属元素在采样点处的浓度，附件3列出了8种主要重金属元素的背景值。
现要求你们通过数学建模来完成以下任务：
(1) 给出8种主要重金属元素在该城区的空间分布，并分析该城区内不同区域重金属的污染程度。
(2) 通过数据分析，说明重金属污染的主要原因。
(3) 分析重金属污染物的传播特征，由此建立模型，确定污染源的位置。
(4) 分析你所建立模型的优缺点，为更好地研究城市地质环境的演变模式，还应收集什么信息？有了这些信息，如何建立模型解决问题？。
第七届电工杯数学建模竞赛A题一等奖论文风电功率波动效应
二、问题分析
.首先利用三次ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ条插值将空值填补,电功率波动值应为相邻两电功率差值，
故我们对初始数值求一阶差分，采用 matlab 的概率密度拟合工具箱 dfittool 对各 组数据的概率密度函数进行拟合，发现 t location-scale 拟合度最高，定义拟合指 标对其检验，再利用 t location-scale 分布，以每日为时间窗宽，对 5 个机组风电 功率分别计算 30 个时段的概率分布参数。 从问题 1 中各风机 30 天波动值数列中取出间隔为 1 分钟的数据， 按问题 1-a） 的方法，分析新的电功率波动序列所符合的概率密度分布。 第三问主要从最大波动量、 风电功率变化率、 最大变化率和波动率进行分析。 它们描绘了风电功率的波动能力以及变化能力。但是在具体的变化方面 5s 要更 为细腻，像素和变化率也要更高。1m 的数据损失了波动的具体细节以及峰值。 针对问题 5 ，我们通过设计合适的预测模式，建立预测模型，分别采用
PKm
风电功率波动率
五、模型建立
风能的间歇性决定了风电功率具有波动性,当大规模风电接入电网时,风电功 率的快速大幅度波动将可能破坏电网有功功率供需平衡,导致电网频率出现偏差, 严重时可能对电网安全运行带来威胁。 因而有必要分析刻画风电功率的波动特征, 也将为储能平抑风电功率波动的容量配置和控制策略研究奠定基础。 为刻画风电 功率波动特征,定义以下统计量指标 [] : 风电功率波动率
2011数学建模A题优秀论文
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 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，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）：我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：参赛队员(打印并签名) ：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：基于系统综合评价的城市表层土壤重金属污染分析摘要本文针对城市表层土壤重金属污染问题，首先对各重金属元素进行分析，然后对各种重金属元素的基本数据进行统计分析及无量纲化处理，再对各金属元素进行相关性分析，最后针对各个问题建立模型并求解。
针对问题一，我们首先利用EXCEL 和 SPSS 统计软件对各金属元素的数据进行处理，再利用Matlab 软件绘制出该城区内8种重金属元素的空间分布图最后通过内梅罗污染模型：2/12max22⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=P P P 平均综，其中平均P 为所有单项污染指数的平均值，m ax P 为土壤环境中针对问题二,我们首先利用EXCELL 软件画出8种元素在各个区内相对含量的柱状图，由图可以明显地看出各个区内各种元素的污染情况，然后再根据重金属元素污染来源及传播特征进行分析，可以得出工业区及生活区重金属的堆积和迁移是造成污染的主要原因，Cu 、Hg 、Zn 主要在工业区和交通区如公路、铁路等交通设施的两侧富集，随时间的推移，工业区、交通区的土壤重金属具有很强的叠加性，受人类活动的影响较大。
2011年电工杯a题题目
2011年电工杯A题题目及解析
一、电路模型与等效变换
题目：
一个R-L-C串联电路，已知R=2Ω，L=1H，C=0.5F，us=5cos10πt (V)，求t>0时的响应。
解析：
根据电路模型，先进行等效变换，将RLC串联电路转化为等效阻抗，再根据输入电压和阻抗计算电流和电压响应。
二、电路的分析方法
题目：
采用什么分析方法可以准确分析电路的动、静态特性？如何应用该方法？
解析：
可以采用叠加定理、戴维南定理、诺顿定理等电路分析方法。
通过应用这些方法，可以准确地分析电路的动、静态特性，包括求出电路的电流、电压、功率等参数。
三、线性电阻电路
题目：
计算线性电阻电路的功率因数，并分析其对电路的影响。
解析：
通过计算电路的有功功率和无功功率，可以得出电路的功率因数。
功率因数的大小会影响电路的效率、电压和电流的波形等特性。
四、电源和电流
题目：
比较直流电源和交流电源的特点，以及在电路中的作用。
解析：
直流电源的特点是电流大小和方向不随时间变化，交流电源的特点是电流大小和方向随时间周期性变化。
在电路中，直流电源通常用于提供稳定的电流和电压，而交流电源则用于提供变化的电流和电压。
五、动态电路分析
题目：
分析动态电路的零状态响应和零输入响应的特点和计算方法。
解析：
零状态响应是指电路在输入信号作用下，无初始储能状态下的响应。
零输入响应是指电路无输入信号作用下的自由响应。
它们的特点和计算方法可以通过求解微分方程或采用傅里叶变换等方法得出。
全国大学生数学建模竞赛2011年A题论文
城市表层土壤重金属污染分析摘要本文主要研究8种重金属对城市表层土壤污染的问题。
为了给出重金属元素在该城区的空间分布，我们用Shepard插值的方法分别对各种金属元素的浓度进行插值，通过Matlab软件编程得出了8种重金属元素浓度的空间分布。
在分析该城区内不同区域重金属的污染程度时，我们先用“地质累积指数”的方法计算出各采样点的地质累积指数，然后用“内梅罗指数法”计算了各功能区的重金属污染程度并得出相应的污染等级。
在假设各金属元素的污染性相同的情况下，计算各功能区的总污染指数，得到各功能区的污染程度从大到小为交通区>工业区>生活区>公园绿地区>山区。
对于题目中的问题（2），我们先将重金属元素对各功能区的污染程度进行了分类，可知重金属元素的污染程度与其所处的功能区有密切的联系。
另外，我们到一些重金属元素可能存在一定的联系，因此我们对8种金属元素的浓度进行了聚类分析，得到Cr、Ni、Cu这三种元素一起出现或其中两种出现在同一污染程度的情形较多，Pb、Cd和Zn这三种元素也是如此，聚类分析的结果对问题（3）中污染源位置的确定也有帮助。
我们综合上面的分析对重金属污染的主要原因进行了说明。
对于问题（3），我们先对重金属污染物的传播特征进行了分析。
由于条件限制，我们仅考虑地势、雨水等对重金属污染物的传播的影响，加上我们主要考虑表层土壤，所以只以地表径流冲刷为重金属污染物的传播途径，用偏微分方程建立了相关的对流模型来确定污染源的位置。
（相关结果略去）对于问题（4），由于本题只给出了一个时间点上的采样数据，且除海拔、金属浓度等外没有其他信息，若能有多个时间点的采样数据以及该城市的地质条件、气候条件、工业发展情况、人口密度、河流流向等信息，可以更好地研究城市地质环境的演变模式。
另外，我们还对计算重金属污染指数的方法进行了改进，充分考虑了题目所给的8种元素背景值的标准偏差和其范围。
最后，我们对本文所建立的模型的优缺点进行了总结。
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2011电工杯数学建模试题A、B
A题风电功率预测问题
根据百度百科，“风”是“跟地面大致平行的空气流动，是由于冷热气压分布不均匀而产生的空气流动现象”。
风能是一种可再生、清洁的能源，风力发电是最具大规模开发技术经济条件的非水电再生能源。
现今风力发电主要利用的是近地风能。
近地风具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因而风电功率也是波动的。
大规模风电场接入电网运行时，大幅度地风电功率波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。
如果可以对风电场的发电功率进行预测，电力调度部门就能够根据风电功率变化预先安排调度计划，保证电网的功率平衡和运行安全。
因此，如何对风电场的发电功率进行尽可能准确地预测，是急需解决的问题。
根据电力调度部门安排运行方式的不同需求，风电功率预测分为日前预测和实时预测。
日前预测是预测明日24小时96个时点（每15分钟一个时点）的风电功率数值。
实时预测是滚动地预测每个时点未来4小时内的16个时点（每15分钟一个时点）的风电功率数值。
在附件1国家能源局颁布的风电场功率预测预报管理暂行办法中给出了误差统计的相应指标。
某风电场由58台风电机组构成，每台机组的额定输出功率为850kW。
附件2中给出了2006年5月10日至2006年6月6日时间段内该风电场中指定的四台风电机组（A、B、C、D）输出功率数据（分别记为PA，PB，PC，PD;另设该四台机组总输出功率为P4）及全场58台机组总输出功率数据（记为P58）。
问题1：风电功率实时预测及误差分析。
请对给定数据进行风电功率实时预测并检验预测结果是否满足附件1中的关于预测精度的相关要求。
具体要求：
1）采用不少于三种预测方法（至少选择一种时间序列分析类的预测方法）；
2）预测量：
a．PA, PB, PC, PD； b．P4； c．P58。
3）预测时间范围分别为（预测用的历史数据范围可自行选定）：
a. 5月31日0时0分至5月31日23时45分；
b. 5月31日0时0分至6月6日23时45分。
4）试根据附件1中关于实时预测的考核要求分析你所采用方法的准确性；
5）你推荐哪种方法？
问题2：试分析风电机组的汇聚对于预测结果误差的影响。
在我国主要采用集中开发的方式开发风电，各风电机组功率汇聚通过风电场或风电场群（多个风电场汇聚而成）接入电网。
众多风电机组的汇聚会改变风电功率波动的属性，从而可能影响预测的误差。
在问题1的预测结果中，试比较单台风电机组功率（PA，PB，PC，PD）的相对预测误差与多机总功率（P4，P58）预测的相对误差，其中有什么带有普遍性的规律吗？从中你能对风电机组汇聚给风电功率预测误差带来的影响做出什么样的预期？
问题3：进一步提高风电功率实时预测精度的探索。
提高风电功率实时预测的准确程度对改善风电联网运行性能有重要意义。
请你在问题1的基础上，构建有更高预测精度的实时预测方法（方法类型不限），并用预测结果说明其有效性。
通过求解上述问题，请分析论证阻碍风电功率实时预测精度进一步改善的主要因素。
风电功率预测精度能无限提高吗？
附件1：风电场功率预测预报管理暂行办法
附件2：风功率数据PA
风功率数据PB
风功率数据PC
风功率数据PD
58台机总风功率数据P58
B题拔河比赛
拔河比赛始于我国春秋时期，是一项具有广泛群众基础且深受人们喜爱的多人体育运动。
拔河运动可以锻炼参加者的臂力、腿力、腰力和耐力，并且能够培养团队合作精神。
此外，一场拔河比赛最多持续几分钟或几十分钟，并不需要太多的体力，且比赛现场气氛热烈。
拔河比赛有各种比赛分级方法。
常见的分级是以参赛双方每方8人的总体重来分级，从320公斤到720公斤，每隔40公斤一级。
拔河比赛的绳子中间有一个标记，在比赛中，若参赛的某一方将绳子标记拉过自己一侧4米则该方获胜。
请你们队完成如下工作：
1．在某种分级比赛中，如果某方想在拔河比赛中发挥该队最大能量，他应该怎样安排他的队员位置？请用对比赛建立一个数学模型的方式来说明你的结果。
2．比赛获胜规定为拉过绳索4米，请通过数学建模的方式说明该规定是否科学。
3．当前我国在校学生的体质普遍不强，有人提出想用经常进行的拔河比赛来吸引更多的学生参加运动，以提高学生的身体素质。
请你设计一个既能保证在校大部分同学都能参加，又能体现比赛竞争性的拔河比赛规则，该规则要定量的说明。
4．向全国大学生体育运动组委会写一个将你设计的拔河比赛列入全国大学生正式比赛项目的提案。