同济大学2018年数学建模竞赛C题(优选.)
数学建模2018c题
数学建模2018c题一、问题的背景与分析数学建模是一项综合性强、需要多学科知识综合运用的艺术与科学。
在数学建模竞赛中，考察的是选手运用数学方法解决实际问题的能力。
而2018C题是一个关于风险评估与决策支持的问题。
二、问题描述本题围绕某地区风险评估与决策支持系统展开，主要研究地区的若干风险及其对应的影响因素，以及在不同决策方案下的决策结果。
在建模过程中，我们分别对居民因自然灾害、交通事故、公共卫生疫情等三个风险进行了量化评估，并确定了各自的影响因素。
基于该评估结果，我们提出了三个决策方案，分别为改善基础设施、加强防灾减灾措施以及提高公共卫生意识。
三、模型的建立与求解1. 风险评估模型我们使用统计数据和实地调查的结果建立了风险评估模型。
根据相关领域的研究和经验，我们对自然灾害、交通事故以及公共卫生疫情的影响因素进行了分析，建立了相应的数学模型。
并利用历史数据进行参数估计，得到了对应的风险值。
2. 决策支持模型基于风险评估的结果，我们构建了决策支持模型。
通过引入决策树、模糊综合评价等方法，综合考虑各个风险的权重、决策方案的可行性等因素，得出了在不同决策方案下的综合评价值。
四、结果的分析与讨论在分析决策结果时，我们对不同决策方案下的风险值、综合评价值等指标进行了对比。
通过对结果的分析和讨论，我们得出以下结论：1. 改善基础设施方案能够显著降低自然灾害和交通事故的风险值，但对公共卫生疫情的风险影响较小。
2. 加强防灾减灾措施方案能够有效降低自然灾害的风险，但对交通事故和公共卫生疫情影响较小。
3. 提高公共卫生意识方案对公共卫生疫情的风险影响最大，但对自然灾害和交通事故的风险影响较小。
综上所述，我们认为在解决该地区的风险问题时，应采取综合考虑的方式，结合改善基础设施、加强防灾减灾措施和提高公共卫生意识等方案，制定相应的综合决策方案。
五、模型的优缺点及改进方向1. 优点：本模型能够对地区的风险进行定量评估，并根据评估结果给出相应的决策建议。
2018年数学建模国赛c题
2018年数学建模国赛c题
（最新版）
目录
一、问题的背景和意义
二、问题的具体内容
三、问题的解决方案
四、问题的实际应用
正文
一、问题的背景和意义
2018 年数学建模国赛 c 题是一道极具挑战性和实际意义的题目，它涉及到的问题在现实生活中具有广泛的应用，尤其是在物流、交通、经济等领域。
通过对这道题目的深入研究和解决，不仅可以提高参赛者的数学建模能力，还可以提高其解决实际问题的能力。
二、问题的具体内容
这道题目的具体内容是关于某种资源的最优分配问题。
题目中给出了某种资源的生产和消耗情况，以及各个地区的需求情况，要求参赛者通过建立数学模型，找出最优的分配方案，使得资源的生产和消耗达到平衡，同时满足各个地区的需求。
三、问题的解决方案
对于这道题目，一种可能的解决方案是通过线性规划模型来解决。
首先，我们可以将问题转化为一个线性规划问题，然后使用线性规划的方法来求解这个问题。
具体来说，我们可以将资源的生产和消耗情况表示为线性约束条件，将各个地区的需求表示为目标函数，然后使用线性规划的方法来求解这个问题。
四、问题的实际应用
这道题目的解决方案在实际生活中有着广泛的应用。
全国大学生数学建模比赛题目(18年数学建模)
• (5) 连带消费是购物中心经营的核心，如果商家将策划某次促销活 动，如何根据会员的喜好和商品的连带率来策划此次促销活动？
全国大学生数学建模比赛题目（18年数学建模）
• 由于该公司的生产线24小时不间断作业，以上总装线和喷涂线的 各项要求对相邻班次（包括当日晚班与次日白班）的车辆同样适 用。
全国大学生数学建模比赛题目（18年数学建模）
不同颜色汽车在总装线上排列时的 具体要求如下：
• （a）黑色汽车连续排列的数量在50-70辆之间，两批黑色汽车在总装线上需 间隔至少20辆。
• (2) 针对会员的消费情况建立能够刻画每一位会员购买力的数学模 型，以便能够对每个会员的价值进行识别。
全国大学生数学建模比赛题目（18年数学建模）
• (3) 作为零售行业的重要资源，会员具有生命周期(会员从入会到 退出的整个过程),会员的状态（比如活跃和非活跃）也会发生变 化。试在某个时间窗口，建立会员生命周期和状态划分的数学模 型，使商场管理者能够更有效地对会员进行管理。
• 为设计专用服装，将体内温度控制在37ºC的假人放置在实验室的 高温环境中，测量假人皮肤外侧的温度。为了降低研发成本、缩 短研发周期，请你们利用数学模型来确定假人皮肤外侧的温度变 化情况，并解决以下问题：
• 附件1. 专用服装材料的参数值 • 附件2. 假人皮肤外侧的测量温度
全国大学生数学建模比赛题目（18年数学建模）
• 公司每天可装配各种型号的汽车460辆，其中白班、晚班（每班12小 时）各230辆。每天生产各种型号车辆的具体数量根据市场需求和销售 情况确定。附件给出了该企业2018年9月17日至9月23日一周的生产计 划。
2018年高教社杯数学建模c题matlab
2018年高教社杯数学建模C题Matlab一、背景介绍2018年高教社杯全国大学生数学建模竞赛是由我国高等教育学会主办的一项全国性学科竞赛。
该竞赛以促进大学生数学建模能力的培养和提高为宗旨，得到了全国各地高校的广泛参与和支持。
其中，C题是该竞赛中的一个重要环节，涉及使用Matlab进行数学建模，要求参赛选手具备一定的编程和数学建模能力。
二、竞赛题目2018年高教社杯数学建模C题的具体内容是基于某一物理问题，通过建立数学模型并利用Matlab编程分析解决相应问题。
题目要求参赛选手熟练掌握Matlab的基本语法和数学建模方法，能够灵活应用各种算法和技巧解决实际问题。
三、题目分析该竞赛题目所涉及的物理问题可能涉及到动力学、流体力学、热传导等多个领域，因此参赛选手需要具备较强的物理基础知识和数学建模能力。
利用Matlab进行编程要求选手具备一定的计算机编程基础和数值计算能力。
四、Matlab应用在解决数学建模问题时，Matlab是一种非常优秀的数学建模工具，它具有强大的数学计算能力和丰富的绘图函数，能够有效地帮助选手分析和解决复杂的数学问题。
Matlab还支持各种算法的实现和优化，能够帮助选手提高数学建模的效率和精度。
五、比赛经验共享参加2018年高教社杯数学建模C题的竞赛选手，可以共享自己在数学建模和Matlab编程过程中的经验和收获。
他们可以讲述自己在解题过程中所遇到的困难和挑战，以及如何克服这些困难，找到合适的解题方法。
他们可以展示自己对数学建模和Matlab编程的独特见解和理解，这对其他竞赛选手也是一种宝贵的学习和借鉴。
六、总结2018年高教社杯数学建模C题的竞赛不仅考察了选手在数学建模和Matlab编程方面的能力，还促进了选手之间的学习和交流。
通过共享各自的经验和思考，可以帮助选手更好地提高自己在数学建模和Matlab应用方面的能力，促进全国范围内大学生数学建模水平的提高。
这也为相关领域的研究和教育提供了一个重要的交流评台，促进了学术研究和创新成果的产生。
2018数学建模国赛c题数据集
2018数学建模国赛c题数据集（实用版）目录1.2018 数学建模国赛 C 题背景2.数据集概述3.数据集分析4.数据集处理方法5.数据集应用实例6.总结正文【2018 数学建模国赛 C 题背景】2018 年全国大学生数学建模竞赛（以下简称“数学建模国赛”）C 题要求参赛选手针对给定的数据集进行分析和建模。
该题目旨在考查参赛选手的实际问题分析能力、数学建模能力和计算机技术应用能力，以及检验选手对相关领域知识的掌握程度。
【数据集概述】2018 数学建模国赛 C 题的数据集涉及某城市居民用水情况。
数据集中包含了居民用水量、家庭人口数、家庭收入水平等多个方面的信息。
通过对这些数据的分析，可以挖掘出居民用水量的相关影响因素，进而为政府制定合理的水资源政策提供参考。
【数据集分析】首先，对数据集进行描述性统计分析，包括计算均值、中位数、方差等统计量，以了解数据的基本分布特征。
其次，通过相关性分析，研究各个变量之间的关系。
最后，可以运用聚类和主成分分析等方法，对数据进行降维处理，以简化问题。
【数据集处理方法】针对该数据集，可以采用回归分析、时间序列分析、关联规则挖掘等方法进行建模。
回归分析可以用于研究家庭用水量与家庭人口数、收入水平等因素之间的关系；时间序列分析可以用于预测未来的用水量；关联规则挖掘则可以用于挖掘数据集中各项用水指标的关联性。
【数据集应用实例】以回归分析为例，首先将数据集划分为训练集和测试集，然后在训练集上建立回归模型，用测试集对模型进行验证。
通过调整模型参数，使模型在测试集上达到最佳预测效果。
最后，将建立的模型应用于实际问题，如预测未来某家庭的用水量，为政府制定水资源政策提供依据。
【总结】2018 数学建模国赛 C 题的数据集为参赛选手提供了一个实际问题分析的场景。
2018数学建模国赛c题数据集
2018数学建模国赛c题数据集在2018年的数学建模国赛中，C题一直是备受关注的热门话题。
而在C题中，数据集的使用和分析更是至关重要的一环。
本文将从深度和广度的角度，探讨2018数学建模国赛C题数据集的相关内容，帮助读者更全面地理解这一主题。
1. 数据集的背景让我们来了解一下2018数学建模国赛C题的数据集背景。
据了解，该数据集包含了来自不同领域的大量数据，涵盖了经济、环境、人口等多个方面的信息。
这些数据被用来分析和预测相关问题，为解决实际问题提供重要参考。
2. 数据集的分析基于2018数学建模国赛C题的数据集，我们可以进行各种类型的分析。
我们可以利用统计学方法对数据进行描述性分析，包括均值、方差、分布等指标。
我们可以进行数据可视化分析，利用图表、图形等方式展示数据特征和规律。
3. 数据集的应用在实际问题中，数据集的应用是至关重要的。
通过对2018数学建模国赛C题数据集的深入应用，我们可以进行问题建模、预测分析、决策支持等工作，为相关领域的发展和进步提供有力支持。
4. 个人观点和理解对于2018数学建模国赛C题数据集，我个人认为其价值不仅在于数据本身，更在于数据背后所蕴含的信息和知识。
通过深入分析和应用数据集，我们能更好地理解实际问题，提出有效解决方案，推动相关领域的发展。
总结回顾通过对2018数学建模国赛C题数据集的全面探讨，我们不仅了解了数据集的背景、分析和应用，更深入地认识了其在实际问题中的重要作用。
数据集不仅是解决问题的工具，更是推动发展的引擎。
在本文中，我们一步步地从浅入深地探讨了2018数学建模国赛C题数据集的相关内容，帮助读者更全面地理解这一主题。
相信通过本文的阅读，读者能对数据集有一个更加深刻和灵活的理解。
2018年数学建模国赛C题的数据集是一个非常宝贵的资源，它包含了来自多个领域的大量信息，可以用于各种实际问题的分析和预测。
对于研究人员和决策者来说，深入理解和应用这些数据集是非常重要的。
2018年高教杯数学建模国赛c题附件
2018年高教杯数学建模国赛c题附件摘要：一、2018 年高教杯数学建模国赛C 题背景及概述1.竞赛背景介绍2.C 题的题目和内容简介二、C 题的解题思路与方案1.问题重述与分析2.解题思路梳理3.具体方案与步骤三、C 题的建模与求解过程1.建立数学模型2.求解过程与方法3.结果分析与讨论四、C 题的优缺点与改进方向1.方案的优点2.方案的缺点3.改进方向与建议正文：2018 年高教杯数学建模国赛C 题的背景是关于一个投资项目的收益与风险分析。
题目中给出了一个投资项目的各项指标，要求参赛者通过建立数学模型，对该项目的投资收益和风险进行分析，并为投资者提供合理的投资建议。
一、2018 年高教杯数学建模国赛C 题背景及概述高教杯数学建模竞赛是我国面向本科生的一项重要赛事，旨在通过对现实问题进行抽象、建模和求解，培养学生的创新意识和实际问题解决能力。
2018 年的竞赛中，C 题涉及到一个投资项目的收益与风险分析，需要参赛者具备较强的数学建模和分析能力。
C 题的具体内容是：某投资者拟对一个项目进行投资，该项目预计在未来的n 年内，每年的收益分别为x1, x2, ..., xn。
同时，该项目的投资成本为c。
投资者的期望收益率为r，要求参赛者通过建立数学模型，分析该项目的投资收益和风险，并为投资者提供合理的投资建议。
二、C 题的解题思路与方案1.问题重述与分析首先，我们需要将题目中的实际问题转化为一个数学模型。
根据题目描述，我们可以将问题重述为：在未来的n 年内，如何分配投资金额，使得投资收益最大化，同时保证投资风险在可接受范围内？2.解题思路梳理为了解决这个问题，我们需要从两个方面进行考虑：一是如何合理分配投资金额，以实现收益最大化；二是如何控制投资风险，以保证投资者的期望收益率满足要求。
3.具体方案与步骤针对上述两个问题，我们可以采取以下步骤：(1) 对每年的收益进行预测，并计算出各年的收益概率分布。
(2) 建立数学模型，描述投资收益与投资风险之间的关系。
2018年数学建模国赛c题
2018年数学建模国赛c题摘要：1.题目背景介绍2.题目分析3.解题思路和方法4.具体步骤和计算过程5.结论和实用性建议正文：【题目背景介绍】2018年数学建模国赛C题是一道关于交通流量的题目。
题目要求参赛者根据给定的交通网络图和流量信息，求解最优的交通疏导策略，以降低整个网络的交通拥堵程度。
这是一道具有实际背景和应用价值的数学建模问题，对于提高参赛者的数学建模能力和解决实际问题的方法具有很好的指导作用。
【题目分析】题目给出了一个交通网络图，包括节点和边，边上有一定的流量。
要求我们找到一种最优的交通疏导策略，使得整个网络的交通拥堵程度最低。
这里的优化目标是最小化整个网络的拥堵程度，而约束条件是每条边的流量不能超过其容量。
【解题思路和方法】为了解决这个问题，我们可以将交通疏导策略分为两类：一类是调整道路的通行能力，另一类是调整道路的流向。
首先，我们可以对道路的通行能力进行优化，考虑到每条边的流量不能超过其容量，我们可以将部分道路的通行能力进行调整，使得道路的通行能力与流量达到一种平衡。
其次，我们可以对道路的流向进行优化，通过调整流向，使得交通流量在网络中更加均衡分布，从而降低拥堵程度。
【具体步骤和计算过程】1.读取交通网络图和流量信息，提取有用数据。
2.针对道路通行能力进行优化，可以采用线性规划方法，求解使得整个网络拥堵程度最低的道路通行能力调整策略。
3.针对道路流向进行优化，可以采用图论中的最短路径算法，寻找每条边的最优流向。
4.根据优化后的道路通行能力和流向，重新计算整个网络的拥堵程度。
5.循环步骤2-4，直到达到预设的迭代次数或满足收敛条件。
【结论和实用性建议】通过以上分析，我们可以得出以下结论：最优的交通疏导策略是通过对道路通行能力和流向的优化实现的。
在实际应用中，我们可以根据具体的道路网络和流量情况，采用相应的优化方法，降低交通拥堵程度，提高道路通行效率。
此外，我们还应注意以下实用性建议：1.加强交通网络的规划与设计，提高道路通行能力。
2018数学建模国赛c题数据集
2018数学建模国赛c题数据集【实用版】目录1.2018 数学建模国赛 C 题数据集概述2.数据集内容详解3.数据集应用与分析4.总结正文【1.2018 数学建模国赛 C 题数据集概述】2018 年数学建模国赛 C 题数据集是一组用于数学建模竞赛的数据集，主要涉及的是物流配送问题。
该数据集包含了多个表格，记录了各种物流信息，如订单、车辆、客户、路线等。
通过这个数据集，参赛者需要运用自己的数学知识和建模技能，解决物流配送方面的问题。
【2.数据集内容详解】2018 数学建模国赛 C 题数据集主要包括以下几个部分：(1) 订单信息表：包含了订单的唯一标识符、订单日期、订单状态等。
(2) 车辆信息表：包含了车辆的唯一标识符、车型、最大载重量、最大容积等。
(3) 客户信息表：包含了客户的唯一标识符、客户分类、客户地址等。
(4) 路线信息表：包含了路线的唯一标识符、起点、终点、经过的点等。
(5) 路线距离表：包含了每条路线的距离信息，用于计算配送成本。
(6) 配送要求表：包含了每个订单的配送要求，如送货时间、送货方式等。
【3.数据集应用与分析】这个数据集主要用于解决物流配送问题，具体包括以下几个方面：(1) 车辆分配问题：根据订单信息、车辆信息和配送要求，为每个订单分配合适的车辆。
(2) 路线规划问题：根据路线信息、路线距离表和配送要求，为每辆车规划合适的配送路线。
(3) 配送成本计算问题：根据路线信息和路线距离表，计算每辆车的配送成本。
(4) 配送时间预测问题：根据订单信息、车辆信息和配送要求，预测每辆车的配送时间。
【4.总结】2018 数学建模国赛 C 题数据集为解决物流配送问题提供了丰富的数据支持。
2018年数学建模c题
2018年数学建模c题2018年数学建模大赛C题是一道非常经典的题目，题目要求参赛者围绕"高速公路截留排放污染物的减排策略"展开研究和建模。
本文将从题目背景、问题分析、模型建立、模型求解和策略实施等方面进行论述。
首先，我们来了解一下题目背景。
随着交通工具的不断发展和城市化进程的加速，交通运输业的发展也越来越突出。
然而，交通运输业对环境的污染也越来越引人关注。
高速公路作为快速便捷的道路交通方式，在人们的出行中发挥着重要的作用。
然而，高速公路上的车辆排放的废气和尾气等污染物，对大气环境和人体健康造成了一定的威胁。
因此，寻找高速公路截留排放污染物的减排策略，对于保护环境和人民的健康具有重要意义。
接下来，我们需要对问题进行深入的分析。
首先，污染物的排放受到很多因素的影响，包括车辆的类型、通行流量、速度、道路的自然条件等。
其次，高速公路上的收费站是截留和减少污染物排放的一种重要手段，但是收费站的数量和位置的选择也是需要考虑的因素。
另外，收费站的设置不仅仅会影响污染物的排放情况，还会对交通流量产生影响，因此需考虑交通拥堵等问题。
最后，我们需要确定如何量化污染物的排放量和收费站对交通流量的影响以及如何评价不同减排策略的有效性。
为了解决这个问题，我们可以建立数学模型进行求解。
首先，我们可以使用某个指标来表示某一时段中高速公路上污染物的总排放量，例如使用总排放量（或者其他指标）的加权和来表示。
接下来，我们可以将高速公路分段，每一段分别建立数学模型来计算污染物的排放量。
可以将车辆的速度、通行流量等因素作为变量输入模型中，并通过确定不同收费站的数量和位置以及各个收费站的截留效率来进行模型求解。
具体来说，我们可以考虑使用微分方程或者数值方法来求解这个问题。
对于每一段高速公路，我们可以建立基于车辆流动和排放特性的微分方程，然后通过数值积分的方式来求解微分方程并得到每一时段的污染物总排放量。
另外，我们还可以使用离散化的方法来求解这个问题，将高速公路划分为多个小段，然后通过迭代的方式来计算每一段的排放量，并最终得到总的污染物排放量。
数学建模2018年c题
数学建模2018年c题2018年数学建模C题题目如下：题目：太阳光照射下物体影子的长度随时间发生变化，根据影子的长度变化规律推算日晷计时的原理，并设计一个日晷模型。
要求：1. 解释日晷计时的基本原理，并给出推算过程。
2. 设计一个符合要求的日晷模型，并说明其特点。
3. 描述如何使用该日晷模型进行计时。
这道题目主要考察了物理知识、数学建模和计算机编程等方面的能力，需要结合物理学中的光学原理和数学建模技术，设计出一个符合要求的日晷模型。
首先，我们需要了解影子的形成原理和影子的长度变化规律。
当太阳光照射到物体上时，由于太阳的高度角和方位角的变化，物体的影子会随着时间而发生变化。
影子的长度变化规律与太阳的高度角和方位角有关，因此可以通过测量影子的长度来推算出太阳的位置。
其次，我们需要设计一个符合要求的日晷模型。
日晷模型的设计需要考虑以下几个方面：1. 确定模型的材料和尺寸，使得模型能够准确地反映太阳的位置变化；2. 确定模型的放置角度和方向，使得模型能够准确地反映太阳的高度角和方位角的变化；3. 确定模型的刻度，使得模型能够准确地反映时间的变化。
最后，我们需要描述如何使用该日晷模型进行计时。
使用该日晷模型进行计时需要遵循以下步骤：1. 将日晷模型放置在室外空旷的地方，确保模型能够接收到太阳光；2. 在日出时，将一根细线放在日晷模型上，使其与太阳光垂直；3. 随着时间的推移，观察细线在日晷模型上的移动情况，记录下每个时刻细线所对应的时间；4. 根据记录的时间数据，绘制出时间与太阳位置的关系曲线，从而得到日晷计时的结果。
总之，这道题目需要结合物理学、数学建模和计算机编程等方面的知识，设计出一个符合要求的日晷模型，并描述如何使用该模型进行计时。
2018年数学建模国赛c题
2018年数学建模国赛c题摘要：一、引言1.介绍2018 年数学建模国赛C 题的背景和意义2.阐述本文的研究目的和主要内容二、C 题的题目和数据1.C 题的题目概述2.C 题的数据介绍三、C 题的解题思路1.分析题目，明确需要解决的问题2.针对问题，提出相应的解决策略3.利用数据进行模型构建和求解四、C 题的解题过程1.数据的预处理和分析2.选择合适的数学模型进行构建3.利用相关算法求解模型，得到结果五、C 题的解题结果与分析1.展示解题过程得到的结果2.对结果进行解释和分析，并与实际问题进行关联六、总结与展望1.总结本次解题过程的经验和教训2.对未来数学建模竞赛的建议和展望正文：一、引言2018 年数学建模国赛C 题，作为当年的一项重要赛事，吸引了众多建模爱好者的关注。
该题目具有一定的难度和挑战性，需要参赛者具备较强的数学功底和实际问题解决能力。
本文旨在通过对2018 年数学建模国赛C 题的分析和解答，为读者提供一个解题思路和方法，并以此为契机，展望未来数学建模竞赛的发展趋势。
二、C 题的题目和数据2018 年数学建模国赛C 题的题目为：“输电线路故障诊断与定位”。
题目中给出了某地区输电线路的参数和一组故障数据，要求参赛者根据这些信息，建立输电线路故障诊断与定位的数学模型，并据此对给定的故障数据进行分析和处理。
三、C 题的解题思路针对C 题，首先需要对题目进行深入分析，明确需要解决的问题。
在此基础上，可以考虑采用以下解题策略：1.对题目中给出的数据进行预处理和分析，提取有用的信息；2.根据问题的特点，选择合适的数学模型进行构建；3.利用相关算法求解模型，得到结果；4.对解题过程进行总结和分析，确保结果的正确性和可靠性。
四、C 题的解题过程1.数据的预处理和分析：首先对题目中给出的输电线路参数和故障数据进行整理和分析，明确问题的关键信息和约束条件。
2.选择合适的数学模型进行构建：根据问题的特点和已有的分析结果，选择合适的数学模型，如机器学习、信号处理等方法，构建输电线路故障诊断与定位的数学模型。
2018年高教杯数学建模国赛c题附件
C题：无人机能源系统设计一、背景介绍无人机在各个领域的应用越来越广泛，而能源问题是制约无人机发展的关键因素之一。
为了提高无人机的续航能力和可靠性，我们需要设计一个合理的能源系统。
本次竞赛要求参赛者根据给定的无人机参数和任务要求，设计一个高效的能源系统，并说明其工作原理和关键技术。
二、问题分析根据给定的参数和任务要求，我们需要考虑以下问题：1. 无人机类型和参数：我们需要确定无人机的类型（如固定翼、多旋翼等），并了解其基本参数（如电机功率、电池容量等）。
2. 任务要求：我们需要明确任务的具体要求，如飞行时间、飞行高度、巡航速度等，并根据任务要求选择合适的电池类型和容量。
3. 能源系统关键技术：我们需要了解并掌握能源系统的关键技术，如电池管理、能量转换效率、充电方式等。
三、方案设计基于问题分析，我们提出以下方案：1. 电池类型和容量选择：根据任务要求，我们选择合适的电池类型（如锂离子电池）和容量。
考虑到无人机飞行时间和任务要求，我们选择大容量、高能量密度的电池。
2. 电池管理系统：为了保证电池的安全和使用寿命，我们采用先进的电池管理系统（BMS），实时监测电池的状态（如电压、温度等），并实现均衡充电和放电。
3. 能源转换效率：提高能源转换效率是降低无人机能耗的关键。
我们采用高效的电机和控制器，并优化动力系统的设计和参数，以提高能源转换效率。
4. 充电方式：为了方便使用和维护，我们采用无线充电或快速充电技术，缩短充电时间，提高使用便利性。
四、工作原理我们的能源系统工作原理如下：1. 无人机起飞后，通过电机驱动无人机飞行。
2. 电池管理系统实时监测电池状态，并根据需要调整充电电流和放电功率。
3. 在飞行过程中，我们通过优化动力系统的设计和参数，降低能耗，提高飞行时间。
4. 当飞行时间接近任务要求时，我们通过快速充电或无线充电技术，缩短充电时间，确保无人机能够完成任务。
五、关键技术及创新点我们的能源系统有以下关键技术：1. 先进的电池管理系统：实时监测电池状态，实现均衡充电和放电，延长电池使用寿命。
2018年数学建模c题目国赛
2018年数学建模c题目国赛一、背景介绍2018年数学建模c题目国赛是由我国大学生数学建模竞赛组织委员会主办的一项重要赛事。
数学建模竞赛旨在通过实际问题的建模和求解，锻炼学生的数学建模能力和解决实际问题的能力，培养学生的创新意识和团队合作精神。
在2018年的数学建模c题目国赛中，参赛选手需要针对特定问题展开研究，并提出相应的数学模型和解决方案。
二、比赛题目2018年数学建模c题目国赛的题目具有一定的挑战性和实际意义。
该题目涉及到社会经济、科学技术等领域的实际问题，需要选手们进行充分的调研和分析，提出可行的解决方案。
具体来说，2018年数学建模c题目国赛的题目主要包括以下几个方面的内容：1. 问题背景：给出一个具体的社会经济或科学技术问题，介绍该问题的背景和现实意义。
2. 问题分析：对所给问题进行详细分析，包括问题的相关数据、条件和限制，以及问题所涉及的具体方面。
3. 模型建立：根据问题的特点和需求，建立相应的数学模型，包括模型的假设、变量、参数和函数关系等。
4. 模型求解：利用数学工具和方法，对所建立的数学模型进行求解，得出相应的结论和解决方案。
5. 结果分析：对模型的求解结果进行分析和解释，评价模型的合理性和有效性，提出可能的改进和展望。
三、比赛要求2018年数学建模c题目国赛对参赛选手的要求较高，既需要具备一定的数学建模和问题求解能力，又需要具备团队合作和交流能力。
具体要求如下：1. 知识掌握：参赛选手需要熟练掌握数学建模和问题求解的基本知识和方法，包括概率统计、数理逻辑、数据分析等方面的知识。
2. 调研分析：参赛选手需要具备扎实的调研和分析能力，能够对所给问题进行深入的调研和分析，获取相关数据和信息。
3. 模型建立：参赛选手需要能够根据问题的特点和要求，建立相应的数学模型，并且能够合理假设和抽象问题。
4. 求解分析：参赛选手需要具备运用数学工具和方法对模型进行求解和分析的能力，能够得出合理的结论和解决方案。
2018-51MCM-Problem C
2018年第十五届五一数学建模竞赛题目
C题江苏省本科教育质量综合评价
随着中国的改革开放，国家的综合实力不断增强，中国高等教育发展整体已进入世界中上水平。
作为一个教育大省，江苏省的本科教育发展在全国名列前茅，而江苏省13个地级市的本科教育质量发展并不平衡。
1.影响本科教育质量的指标有很多。
查找资料，对如下9个指标（本科院校数量、招生人数、师
资队伍与结构、生师比、教学条件与利用、专业建设与教学改革、学生就业、科研投入与产出、双一流学科建设）进行量化处理(完成下表)，并进行相关的数据分析。
2.根据问题1中的指标数据，建立数学模型，对江苏省13个地级市（常州、淮安、连云港、南京、
南通、宿迁、苏州、泰州、无锡、徐州、盐城、扬州、镇江）的本科教育质量进行综合评价。
3.通过建立数学模型，分析在所给的9个指标中，可以减少哪些指标使得评价结果与问题2中的
评价结果基本一致。
4.通过建立数学模型，确定一个关键的指标，使得该指标值的普遍改善能够尽可能缩小江苏省13
个地级市本科教育发展的差异，并利用查找的数据资料验证所建立模型的有效性。
5.请结合前面的讨论给出有效提升江苏省本科教育质量的政策建议。
2018年数模国赛c题
2018年数模国赛c题2018年数学建模国际赛（MCM/ICM）共有三个题目，分别是A题、B题和C题。
你提到的是C题，下面我将从多个角度全面完整地回答关于2018年数模国赛C题的问题。
2018年数模国赛C题是关于“高尔夫球场设计”的问题。
题目要求参赛队伍设计一个18洞的高尔夫球场，使得球场的总长度最小，并且满足一定的设计要求。
具体的设计要求包括，每个洞的长度应该在一定范围内，且相邻洞的长度差不应过大；每个洞的长度应该与其对应的标准杆数（即完成该洞所需的标准击球数）相匹配；球场应该有一定的变化和挑战性，不能过于单调。
为了回答这个问题，我们可以从以下几个角度进行思考和分析：1. 设计原则和目标，在回答问题之前，我们可以先讨论设计高尔夫球场的原则和目标。
例如，我们可以考虑球场的整体布局、景观和地形特点，以及球场的难度和挑战性等因素。
2. 数学模型，为了解决这个问题，我们可以建立数学模型来描述球场的设计和优化。
可以使用数学工具和技巧，如最优化理论、线性规划、图论等，来帮助我们优化球场的设计。
3. 数据分析，在设计球场之前，我们需要对相关数据进行分析。
这可能包括对不同洞的长度范围、标准杆数和球道特点等进行统计和分析，以便更好地满足设计要求。
4. 环境和可持续性考虑，设计高尔夫球场时，我们还应该考虑环境和可持续性因素。
例如，我们可以思考如何最大限度地减少对自然环境的干扰，如何合理利用土地和水资源，以及如何降低球场的维护成本等。
5. 实施和评估，设计完成后，我们还需要考虑球场的实施和评估。
这可能涉及到施工计划、费用预算、球场使用情况的监测和评估等方面。
综上所述，设计一个18洞的高尔夫球场涉及到多个方面的考虑和决策。
从设计原则和目标、数学模型、数据分析、环境和可持续性考虑，到实施和评估等多个角度，我们可以全面地回答关于2018年数模国赛C题的问题。
这样的综合回答可以帮助我们更好地理解和解决这个问题。
2018年数学建模国赛c题
2018年数学建模国赛c题（原创版）目录一、数学建模国赛 C 题背景介绍二、2018 年数学建模国赛 C 题具体内容三、解题思路与方法四、结论与展望正文【一、数学建模国赛 C 题背景介绍】数学建模国赛是由中国数学会主办的一项面向全国大学生的数学建模竞赛活动，旨在通过数学方法解决实际问题，培养学生的创新意识和团队协作精神。
其中，C 题作为竞赛的压轴题目，一直以来都以其独特的题目设置和较高的难度吸引了众多参赛选手的目光。
本文将对 2018 年数学建模国赛 C 题进行解析，以期为广大参赛选手提供参考。
【二、2018 年数学建模国赛 C 题具体内容】2018 年数学建模国赛 C 题的题目为：“共享单车的投放与调度策略研究”。
具体来说，题目要求参赛选手分析共享单车在不同城市、不同时间段的使用需求，从而制定出合理的投放与调度策略，使得共享单车能够更好地服务于市民，同时降低企业的运营成本。
【三、解题思路与方法】针对这道题目，我们可以从以下几个方面入手：1.对共享单车的使用需求进行预测。
这里可以利用时间序列分析、回归分析等统计学方法，根据历史数据预测未来一段时间内共享单车的使用需求。
2.制定合理的投放策略。
根据预测的使用需求，可以在需求量大的地区和时间段增加共享单车的投放量，以满足市民的出行需求。
同时，要考虑到投放成本和城市空间的限制，实现投放策略的最优化。
3.制定有效的调度策略。
对于使用频率较低或者损坏的共享单车，可以采取及时调度、维修等措施，提高共享单车的利用率。
此外，还可以通过数据分析，发现共享单车使用过程中的热点区域和时段，从而有针对性地进行调度。
【四、结论与展望】通过以上分析，我们可以得出结论：在解决共享单车投放与调度策略问题时，需要结合实际需求和数据分析，制定合理的投放和调度策略。
同时，随着大数据和人工智能技术的发展，未来数学建模竞赛的题目将更加注重实际应用和跨学科整合，对参赛选手提出了更高的要求。
2018年数学建模国赛c题
2018年数学建模国赛c题
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