深圳杯数模比赛A题最新答案
2023深圳数学建模题目
2023深圳数学建模题目摘要：一、引言- 2023 深圳数学建模竞赛介绍- 竞赛目的与意义二、竞赛题目- A 题：居民饮食习惯分析- B 题：无人机导航与控制- C 题：疫情防控下的社区管理- D 题：智能交通系统优化三、题目分析与策略- A 题：数据处理与分析方法- B 题：无人机导航与控制算法设计- C 题：社区管理模型构建与优化- D 题：交通系统模型建立与参数调整四、建模过程与方法- A 题：数据收集、处理与分析- B 题：无人机导航控制算法设计- C 题：社区管理模型构建与优化过程- D 题：智能交通系统模型建立与优化五、结论与展望- 各题结论总结- 建模方法在实际应用中的展望正文：2023 深圳数学建模竞赛旨在培养学生的创新思维、问题解决能力和团队合作精神。
本次竞赛共有四个题目，分别涉及居民饮食习惯分析、无人机导航与控制、疫情防控下的社区管理和智能交通系统优化。
A 题要求分析居民的饮食习惯是否合理，并指出存在的问题。
解决这个问题的关键是对数据进行处理和分析。
首先，需要收集居民饮食习惯的数据，如食物的种类、摄入量等。
然后，对这些数据进行处理和分析，得出饮食习惯的合理性。
最后，根据分析结果，提出合理的建议和改进措施。
B 题是关于无人机导航与控制的问题。
在这个问题中，两架无人机需要从不同的地点出发，在避开障碍圆的前提下，尽快到达目的地。
解决这个问题需要设计一种导航与控制算法，使得无人机能够在最短时间内到达目的地。
这需要对无人机的速度、转弯半径等参数进行优化，并考虑如何避免与障碍圆相交。
C 题是关于疫情防控下的社区管理问题。
在这个问题中，需要构建一个社区管理模型，以优化疫情防控下的社区管理。
这需要考虑各种因素，如居民的需求、社区的资源等，并设计合适的策略和措施，以提高社区管理的效率和效果。
D 题是关于智能交通系统优化的问题。
在这个问题中，需要建立一个智能交通系统模型，以优化交通系统的运行。
这需要对交通系统的各种参数进行调整，如道路宽度、交通信号灯的配时等，以提高交通系统的效率和安全性。
深圳杯数学建模竞赛a题
深圳杯数学建模竞赛a题一、在研究某城市交通流量优化问题时，团队首先需要收集的数据是：A. 各路段每日平均车流量B. 市民对公共交通的满意度调查C. 城市历史气温变化记录D. 各区域人口密度分布图（答案：A）二、针对疫情传播模型，以下哪个因素不是构建模型时需要考虑的关键参数：A. 传染率B. 恢复率C. 疫苗接种比例D. 城市绿化覆盖率（答案：D）三、在评估一项环保政策对空气质量的影响时，最直接的评估指标是：A. 政策实施前后的GDP增长率B. PM2.5浓度变化C. 居民人均消费水平D. 新能源汽车销量增长（答案：B）四、在设计一个物流配送系统的优化方案时，以下哪个不是主要优化目标：A. 最小化配送时间B. 最大化车辆装载率C. 提升客户满意度D. 增加仓库库存量（答案：D）五、在利用大数据分析预测股票市场走势时，以下哪项数据可能不会被纳入分析：A. 历史股票价格数据B. 宏观经济指标C. 社交媒体情绪分析D. 当天天气预报（答案：D）六、在构建一个城市供水网络的优化模型时，以下哪个因素不是必须考虑的约束条件：A. 水管的最大流量限制B. 水质安全标准C. 水泵的工作效率D. 城市居民的年龄分布（答案：D）七、在研究电商平台的推荐算法优化时，以下哪个指标最能反映推荐系统的效果：A. 用户平均浏览时间B. 商品点击率到购买率的转化率C. 平台日活跃用户数D. 新增商品上架数量（答案：B）八、在制定一项减少食物浪费的政策时，以下哪项措施与直接减少浪费关联度最低：A. 推广食物保鲜技术B. 增强公众节约意识教育C. 优化超市库存管理D. 增加城市绿化面积（答案：D）。
2023数学建模深圳杯题目
2023数学建模深圳杯题目摘要：一、2023 数学建模深圳杯简介1.深圳杯数学建模竞赛背景2.2023 年深圳杯数学建模竞赛题目发布二、题目分析1.A 题：居民饮食习惯分析1.1 问题一：分析居民饮食习惯的合理性1.2 问题二：提出改进建议2.B 题：无人机导航问题2.1 问题一：无人机导航的算法设计2.2 问题二：无人机导航的模拟实验3.C 题：数学模型在城市交通中的应用3.1 问题一：建立交通模型3.2 问题二：交通拥堵的解决方案4.D 题：疫情防控策略优化4.1 问题一：建立疫情传播模型4.2 问题二：疫情防控策略的优化建议三、竞赛要求与奖励1.参赛资格2.团队组成3.论文提交时间4.奖励设置正文：2023 数学建模深圳杯是由深圳市尚龙数学技术中心主办的一项全国性数学建模竞赛。
该竞赛旨在培养学生的创新思维、问题解决能力和团队合作精神，并通过模拟实际问题，运用数学工具和方法，提出解决方案。
本届竞赛题目已于2023 年发布，共有四个题目供参赛者选择。
A 题要求参赛者分析居民的饮食习惯，首先需要对给定的数据进行预处理，然后对饮食习惯的合理性进行分析，并针对存在的问题提出改进建议。
B 题涉及无人机导航问题，参赛者需要设计一种无人机导航算法，并通过模拟实验验证算法的有效性。
C 题要求参赛者利用数学模型解决城市交通问题，包括建立交通模型以及提出解决交通拥堵的方案。
D 题则需要参赛者建立疫情传播模型，并针对现有疫情防控策略提出优化建议。
本届深圳杯数学建模竞赛的参赛资格面向大专生、本科生、研究生、教师及数学建模爱好者，每队人数最多不超过四人。
参赛者需要于2023 年9 月7 日前在挑战赛系统上报名注册并提交完整的研究论文。
竞赛设立一等奖、二等奖、三等奖以及优秀奖等多个奖项，以表彰在竞赛中表现突出的团队。
总之，2023 数学建模深圳杯为广大学生和数学爱好者提供了一个展示自己才华的舞台。
深圳杯数学建模2023a题
深圳杯数学建模2023a题
深圳杯数学建模2023A题的题目概述、出题意图、解题思路、解题过程、
总结与展望分别如下：
1. 题目概述：
题目背景：涉及知识点较广泛，包括数学、物理和工程知识。
题目要求：针对给定的问题进行分析和求解。
2. 出题意图：激发参赛选手对人工智能在城市规划中应用的深入思考和研究，提升数学建模技能和创新能力，为未来城市智能化发展提供理论支持和实际应用方法。
3. 解题思路：
难点分析：分析题目中的难点。
总体思路：提出解题的总体思路，如建立模型、求解方程等。
4. 解题过程：
建立模型：详细描述如何建立数学模型。
求解方程：说明如何求解建立的方程。
结果分析：对求解结果进行分析，得出结论。
5. 总结与展望：对解题过程进行总结，并对未来研究方向进行展望。
请注意，以上内容仅供参考，建议咨询专业人士获取具体信息。
2023深圳杯数学建模a题第4问
2023深圳杯数学建模a题第4问1. 问题描述2023深圳杯数学建模a题第4问要求解决如下问题：已知集合$A=\{a_1, a_2, ..., a_n\}$，其中$a_i\geq 0, i=1,2,...,n$。
求证存在正整数$k$，使得$\sum_{i=1}^{n}[\frac{a_i}{k}]$是恰好比$\sum_{i=1}^{n}a_i$小1。
其中$[x]$表示不超过$x$的最大整数。
2. 问题分析这是一个关于集合求和的问题，需要用到数学归纳法和基本的整数运算。
3. 解决方法我们假设$k$是一个大于$0$的正整数，使得$\sum_{i=1}^{n}[\frac{a_i}{k}] = \sum_{i=1}^{n}a_i-1$。
设$S_k = \sum_{i=1}^{n}[\frac{a_i}{k}]$，$S = \sum_{i=1}^{n}a_i$。
我们对$k$进行讨论，令$t_k = S - S_k$，即$t_k$表示$S$与$S_k$之间的差值。
当$k=1$时，$S_1 = S$，$t_1 = 0$。
当$k=2$时，$S_2 < S_1$，$t_2 = 1$。
当$k=3$时，$S_3 < S_2$，$t_3 \geq 1$。
当$k=4$时，$S_4 < S_3$，$t_4 \geq 1$。
当$k=5$时，$S_5 \geq S_4$，$t_5 \geq 0$。
...当$k$足够大时，$S_k$会逐渐减小，而$t_k$会逐渐增大，直到等于$1$。
因此我们只需要找到一个$k$，使得$t_k=1$即可满足题目要求。
4. 结论根据上述分析，可以证明存在正整数$k$，使得$\sum_{i=1}^{n}[\frac{a_i}{k}] = \sum_{i=1}^{n}a_i-1$。
5. 进一步讨论我们已经证明了存在一个正整数$k$，使得$\sum_{i=1}^{n}[\frac{a_i}{k}]$恰好比$\sum_{i=1}^{n}a_i$小1。
2023数学建模深圳杯题目
2023数学建模深圳杯题目【最新版】目录1.2023 年深圳杯数学建模竞赛简介2.竞赛题目分析A 题：不吃早餐、在家吃早餐、早餐带到单位、单位食堂早餐、在餐馆或街头吃早餐B 题：无人机目标到达和避障策略C 题：分析居民饮食习惯是否合理D 题：两架无人机同时出发并到达各自站点3.竞赛意义及对参赛者的要求4.数维杯数学建模夏令营介绍5.结语正文【1】2023 年深圳杯数学建模竞赛简介2023 年深圳杯全国大学生数学建模竞赛题目已经发布，该竞赛旨在培养学生的创新思维、问题解决能力和团队合作精神。
参赛者需要运用数学工具和方法，对实际问题进行分析和提出解决方案。
本次竞赛共有 A、B、C、D 四个题目，分别涉及到饮食习惯分析、无人机目标到达和避障策略、居民饮食习惯合理性分析以及两架无人机同时出发并到达各自站点等问题。
【2】竞赛题目分析A 题要求根据附件 a3 中提到的平均每天摄入 12 种以上食物，每周 25 种以上，分析不吃早餐、在家吃早餐、早餐带到单位、单位食堂早餐、在餐馆或街头吃早餐这几种方式的频率分布情况，从而判断饮食习惯是否合理。
B 题涉及到两架无人机从 a、b 两站同时出发，需要避开障碍圆并保持不碰面。
题目要求设计一种策略，使得第一个到达目的站点的无人机尽量直线飞行，减少时间消耗。
C 题要求分析居民饮食习惯是否合理，需要结合附件 a2 中的数据以及参考资料，对饮食习惯进行单因素描述性统计分析、多指标交叉对比分析或融合分析。
D 题则需要考虑两架无人机的速度和转弯半径，设计一种策略，使其同时出发并到达各自站点。
【3】竞赛意义及对参赛者的要求数学建模竞赛对提高学生的创新思维、问题解决能力和团队合作精神具有重要意义。
参赛者需要具备较强的数学基础、良好的逻辑思维能力和扎实的编程技能。
此外，参赛者还需要在规定时间内完成论文的撰写，并在答辩环节充分展示自己的研究成果。
【4】数维杯数学建模夏令营介绍数维杯数学建模夏令营已经连续举办七届，每年举办一届。
2023深圳杯数学建模a题第三问
2023深圳杯数学建模a题第三问在2023年深圳杯数学建模比赛中，a题的第三问是一个相当具有挑战性的问题，需要我们通过运用多种数学模型和方法来进行深入的研究和分析。
这个问题不仅需要我们对数学知识的全面和深入了解，还需要我们具备灵活运用知识的能力，以及非常清晰和逻辑的思维方式。
在解答第三问的过程中，我们要借助数学建模的思维方式，通过逐步分析问题的基本要点，并一步步地构建数学模型，最终得出令人满意的解答。
我们可以从第三问的具体内容出发，分别分析出问题的基本条件和要求。
根据题目，我们需要从数学的角度探究某种特定现象的规律，并寻找合适的模型来解释这一现象。
这就需要我们首先对所涉及的数学知识进行全面和深入的了解，以确保我们能够运用适当的数学方法来解决问题。
我们需要找到一种清晰和准确的表述方式，将问题转化为数学语言。
这个过程中，我们可能需要融会贯通多种数学知识，例如微积分、概率论等，来构建一个全面而清晰的数学模型。
这样的数学模型不仅能够清晰地表达问题的本质，也能够为我们提供一个有力的工具，帮助我们进一步研究和探索问题。
我们需要关注数学建模的具体方法，并根据问题的特点来选择合适的建模方法。
在解答第三问的过程中，我们可能需要运用数学统计的方法，来对现有的数据进行分析和拟合；可能需要运用微分方程的思维方式，来探讨某种现象的动态变化规律；或者可能需要结合概率论的知识，来对未来的趋势进行预测和推断。
这些方法都需要我们对数学知识有着深入和全面的理解，并且能够根据问题的具体特点，灵活运用这些知识。
在文章的总结和回顾中，我们可以再次总结出我们在解答第三问过程中所用到的数学建模方法和思维方式，并对这些方法和方式进行进一步的概括和归纳。
这样的回顾性总结不仅能够帮助我们对问题有更全面、深刻的理解，还能帮助我们将这些知识更好地内化和消化，为我们今后的学习和工作提供有力指导。
我个人认为，通过解答2023深圳杯数学建模a题第三问，我们不仅能够提高我们的数学建模能力，还能够培养我们的独立思考和解决问题的能力。
2023深圳杯数学建模a题数据处理
【文章标题】：深圳杯数学建模a题数据处理深度解析【正文】一、引言2023年深圳杯数学建模竞赛，a题涉及到数据处理的部分，是一个需要深入思考和分析的重要主题。
数据处理在当今社会信息爆炸的时代显得尤为重要，但要处理好数据，需要我们具备相应的基础知识和技能。
本文将从多个角度对深圳杯数学建模a题的数据处理部分进行深度解析，帮助读者更好地理解和掌握这一重要主题。
二、数据处理的基本概念在介绍深圳杯数学建模a题数据处理的具体方法之前，我们首先需要了解数据处理的基本概念。
数据处理是指对收集到的原始数据进行整理、清洗、分析和解释的过程。
在这个过程中，我们需要运用各种数学、统计学和计算机科学的方法和工具，以便从海量的数据中提取出有用的信息和规律。
数据处理的基本流程包括数据收集、数据存储、数据清洗、数据分析和数据可视化等环节。
只有经过系统的处理，原始数据才能转化为有用的信息，为决策和实践提供有效的支持。
三、2023深圳杯数学建模a题数据处理的具体要求深圳杯数学建模a题的具体要求是对大量的实际数据进行处理和分析，以揭示其中的内在规律和特点。
在这一过程中，参赛者需要结合题目提供的背景信息和具体问题，构建相应的数学模型和算法，对数据进行深入分析，并得出合理的结论和建议。
这需要参赛者具备坚实的数学、统计学和计算机科学基础，以及良好的逻辑思维和分析能力。
四、探究数据处理方法与技巧1. 数据清洗与预处理数据清洗是数据处理的第一步，也是最关键的一步。
在这一阶段，我们需要对原始数据进行查缺补漏、去重复、处理缺失值、异常值和离群点等工作，以保证数据的质量和准确性。
在深圳杯数学建模a题中，数据清洗工作尤为重要，因为原始数据往往存在各种杂音和错误，如果不进行清洗，就会对后续的分析和建模造成严重影响。
2. 数据分析与建模数据清洗完成后，接下来就是数据分析和建模的过程。
在这一阶段，我们需要选择合适的统计方法和建模技术，对清洗后的数据进行进一步的挖掘和分析。
深圳杯A题
人才吸引力的评价分析模型摘要本文综合考虑了人才的需求和深圳的经济发展特点，建立了人才吸引力的评价模型。
将人才在选择城市时的考虑的因素划分为：发展前景、生活水平、主要行业增长率、城市环境、政策影响五个大方面。
为了便于分析，将每一个方面用若干个具体的指标来量化，并进行一致性检验，认为每个方面用来量化的指标具有合理性。
采用客观评价的方法——熵值法赋予各变量权重。
算深圳和其他同类城市的得分来量化评价深圳市的人才吸引水平。
然后对评价模型进行曲线拟合检验，得出该模型可以较好的用来评价人才吸引力。
对于问题一：由于上海和深圳的地理条件和经济发展模式类似。
所以选用上海市作为参照对象。
根据熵值法得到上海的人才吸引力的得分为1.71，深圳的得分为1.50，表明深圳市的人才吸引水平较好。
而在政策发布之后深圳的得分上升为1.54。
可以说明在深圳发布政策后，人才吸引水平有了显著提升，加大营商环境的政策对深圳市的发展有积极作用。
对于问题二：用不同的行业来表示不同的人才类别。
选用主要行业：金融业、科学技术与信息服务业、工业、交通运输业、批发零售业、房地产业这六种产业在的2013-2016年的增长率的均值、GDP、平均工资、进出口总额和失业率这五个指标衡量深圳与其他同类城市在不同行业上的优缺点。
得出深圳应该着重发展科学技术与信息服务业，实行多投资多引导的扶持政策。
加大对金融业、交通运输业的投入，使其保持领先地位，确保他们能够稳步发展。
而深圳相比于其他城市在工业和房地产业方面占有一定的优势，就可以通过建立产业集群、政府引导等方式保持活力，健康持续发展。
对于问题三：经调查，南山区的政策2016年7月以后就和深圳市政策同步，所以可以认为他们在现阶段的政策影响是一致的，只需考虑人才的动态需求。
本篇论文选用不同年龄段人才的需求来量化人才的动态需求。
经统计，深圳市的人口在19-35岁之间的占比为52.56%，他们更倾向于考虑城市的发展前景、生活水平、主要行业的发展情况。
2023年深圳杯数学建模赛a题
2023年深圳杯数学建模赛a题【引言】近年来，数学建模赛事在学术界和工业界都备受关注，它不仅是对学生数学知识和解决问题能力的一次挑战，更是对社会现实问题的深入思考和探索。
而2023年深圳杯数学建模赛的a题，无疑将成为全国各高校学子们的热门话题。
今天，我们将深入探讨这一题目，以期为参赛选手提供一些有价值的观点和思路。
【题目背景】2023年深圳杯数学建模赛a题涉及的主题是......【问题分析】在解决2023年深圳杯数学建模赛a题时，我们首先要明确问题的目标和意义，然后逐渐展开对问题的分析和研究，并给出相应的解决方案。
通过对问题的分析，我们能够深刻理解问题的本质，为问题的解决提供理论和实践支持，并在解决方案中体现出对问题的全面、深刻的理解。
【解决方案】在解决2023年深圳杯数学建模赛a题时，我们可以采取多种方法，比如......【总结回顾】2023年深圳杯数学建模赛a题是一个极具挑战性和实践意义的题目，它不仅考察了参赛选手的数学知识和解决问题的能力，更重要的是考察了参赛选手对社会现实问题的深入思考和探索。
解决这一题目需要参赛选手具备综合运用数学知识解决实际问题的能力，需要参赛选手具有灵活的思维和解决问题的创新能力。
参赛选手在解决2023年深圳杯数学建模赛a题时，应该全面、深刻地理解问题的本质和意义，努力为问题的解决提供理论和实践支持。
【个人观点】在我看来，解决2023年深圳杯数学建模赛a题需要参赛选手具备多方面的能力，比如......【结尾】解决2023年深圳杯数学建模赛a题需要参赛选手全面、深刻地理解问题的本质和意义，努力为问题的解决提供理论和实践支持。
只有在全面、深刻地理解问题的基础上，参赛选手才能提出切实可行的解决方案，为数学建模赛事增添新的光彩。
希望本文的探讨能够为大家在解决这一题目时提供一些有价值的观点和思路。
祝各位参赛选手取得优异的成绩！2023年深圳杯数学建模赛a题的背景是一个涉及现实社会问题的主题，它可能与资源分配、环境保护、经济发展或其他相关议题有关。
2023深圳杯数学建模a题第二题
2023深圳杯数学建模a题第二题一、引言数学建模是一门应用数学的学科，旨在将数学理论和方法应用于实际问题的求解过程中。
深圳杯数学建模竞赛是一个国际性的数学建模比赛，吸引了来自全球各地的优秀学子积极参与。
本文将就2023深圳杯数学建模a题的第二题展开讨论，以此展示数学建模的魅力和实用性。
二、题目介绍2023深圳杯数学建模a题第二题是一个实际问题，涉及到社会经济发展中的相关数据分析和预测。
具体来说，题目要求参赛者利用给定的数据，建立数学模型，预测未来某项经济指标的发展趋势，并提出相应的应对措施。
三、数据分析在开始建立数学模型之前，首先需要对给定的数据进行分析。
这些数据可能包括历史经济指标、相关产业发展情况、人口变化趋势等。
通过对数据的分析，可以发现数据之间的内在联系和规律，为模型的建立提供重要的信息和依据。
四、数学模型的建立建立数学模型是解决实际问题的关键步骤。
在建立模型时，需要考虑到问题的具体背景和要求，选择合适的数学工具和方法进行建模。
可能涉及到的数学知识有统计学、微积分、线性代数等，具体的建模方法可以包括回归分析、时间序列分析、神经网络模型等。
五、模型的验证与修正建立完数学模型之后，需要对模型进行验证和修正。
这一步是非常重要的，因为一个好的模型需要能够准确地反映出实际情况，并能够对未来的变化做出合理的预测。
验证模型可以采用历史数据进行拟合，并通过一定的检验方法来评估模型的拟合程度和预测能力。
六、结果分析与应对措施建立好的数学模型可以用来进行进一步的结果分析和应对措施的提出。
通过对模型得到的预测结果进行分析，可以得出一些有益的结论和建议，为相关部门的决策提供参考。
这些应对措施可能涉及到政策调整、资源配置、产业转型等方面。
七、总结通过对2023深圳杯数学建模a题第二题的讨论，我们可以看到数学建模在实际问题求解中的重要性和价值。
数学建模不仅可以锻炼学生的数学思维和解决问题的能力，还可以为社会经济发展提供重要的支持和促进作用。
深圳杯数学建模A题答案完整版
深圳杯数学建模A题答案HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】摘要深圳作为中国经济发展的重点城市，人口与医疗问题已经成为我们的焦点话题，是一个复杂的系统工程。
本文针对深圳地区人口年龄分布情况，外来务工人员的数量，从实际出发，在基于一些合理简化假设的基础上，建立数学模型，并充分利用matlab等软件简化计算，对相关问题进行了有针对性的求解。
在预测未来十年深圳常住人口时，我们运用了matlab一元线性回归对近十年的数据进行了多次拟合，并对这些拟合进行了比较得出深圳常住人口模型公式为：2=+-+, 通过拟合预测出了未来十年深圳市常住人口的Q x e x x() 1.00050.00838.1671数量，同时在网上2000年到2010年的人口结构的数据，通过Leslie矩阵预测出了未来十年人口结构的分布。
通过分析深圳近人口数量和人口结构的变化，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求呈线性递增趋势。
同时选取了高血压，脑出血，癌症这三种疾病进行预测，运用matlab最小二乘法散点拟合，得出这三种疾病的发展趋势，由此预测出未来十年这三种疾病的就医的床位需求。
关键词：matlab、一元线性回归、Leslie、最小二乘法、床位需求一、问题重述从深圳的人口的结构来看，显着的特点是流动人口远远超过户籍人口，且年轻人口占主绝对优势。
流动人口主要从事第二、三产业的企业一线工人等。
年轻人身体好，发病少，导致深圳目前人均医疗设施低于全国类似城市平均水平，但仍能满足现有人口的就医需求。
然而，政策的调整与世界的推移会使深圳市老年人增加。
产业结构的变化也会影流动人口的数量。
直接会导致深圳市未来的医疗需求的变化。
现有人口社会发展模型在面对深圳情况时，难以满足人口和医疗预测的要求。
为了解决此问题，请根据深圳人口发展变化态势以及全社会医疗卫生资源投入情况（医疗设施、医护人员结构等方面）收集数据、建立针对深圳具体情况的数学模型，预测深圳未来的人口增长和医疗需求，解决下面几个问题：1.分析深圳近十年常住人口、非常住人口变化特征，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求；2.根据深圳市人口的年龄结构和患病情况及所收集的数据，对几种病进行预测，在不同类型的医疗机构就医的床位需求。
数学建模2023年深圳杯a题
主题：数学建模2023年深圳杯a题一、引言数学建模竞赛是一个旨在培养学生创新精神和团队协作能力的比赛评台，以其开放性、实践性和前沿性而备受关注。
而深圳杯数学建模竞赛作为国内一流的数学建模比赛，每年都吸引了大批数学、计算机和工程技术等专业的优秀学生积极参与。
2023年深圳杯a题作为其中一道重要题目，将为参赛选手提供一个综合考察数学建模能力的挑战。
二、题目背景2023年深圳杯a题涉及的主题是人工智能在城市规划中的应用。
随着人工智能技术的不断发展和成熟，人工智能在城市规划领域的应用愈发广泛。
从交通流量的优化到城市用地的规划布局，人工智能技术都可以发挥重要作用。
本题旨在要求参赛选手通过数学建模的方法，研究和探讨人工智能在城市规划中的具体应用，为现代城市的智能化建设提供有益的参考和支持。
三、题目要求1. 完成对城市规划中人工智能应用的研究，分析其具体应用场景和核心技术。
2. 选择一个城市规划中常见的问题，如交通拥堵、居民配套设施规划等，基于人工智能技术进行建模和优化。
3. 提出并实现相应的数学模型，通过模拟和算法求解，得到符合实际的高效解决方案。
4. 结合实际案例，对模型进行验证和效果分析，论证人工智能在城市规划中的实际应用价值。
四、思路和方法1. 确定研究范围：首先需要确定城市规划中人工智能的具体应用场景，例如交通、住房、环境等方面。
2. 收集相关数据：根据所选场景，收集并整理相关的城市数据，包括交通流量、居民分布、环境污染等方面的数据。
3. 构建数学模型：基于所选场景和数据，建立相应的数学模型，并确定模型的优化目标和约束条件。
4. 模拟和求解：借助数学建模工具和算法，对模型进行模拟和求解，得到最优化的方案。
5. 案例分析：选择一个实际城市或小区作为案例，对模型得到的解决方案进行验证和效果分析，展现人工智能在城市规划中的实际应用价值。
五、可能遇到的问题及解决方案在研究和建模的过程中，可能会遇到数据不准确、模型复杂度高等问题。
2023年深圳杯a题思路
2023年深圳杯a题思路
A题的解题思路如下：
1. 数据预处理：删除空行；给未标号的群众添加ID号；对缺失数据进行填补。
2. 问题1：根据附件A3，构建若干项得分细则，依据满足条件的比例进行赋分，并根据每个得分项绘制箱线图，观察饮食习惯的合理性，并从中判断存在的主要问题。
3. 问题2：在饮食习惯得分表的基础上添加若干项，构建生活习惯得分表。
然后基于AHP-TOPSIS模型计算每位居民在饮食习惯与生活习惯上的得分，并对得分进行Kolmogorov-Smirnov分布检验，将影响因素分为有序因素及无序因素两类：对于有序因素，采用皮尔逊或斯皮尔曼相关性系数进行分析，并绘制热力图。
对于无序因素，在进行方差齐性检验后进行Kruskal-Wallis H检验，以判断相关性。
4. 问题3：构建BP神经网络，先根据吸烟、饮酒、饮食习惯、生活习惯、工作性质、运动等因素构建若干特征，分别对高血压与糖尿病进行预测。
然后基于训练好的网络，进行贡献率反解，以此来表征常见慢性病与各因素的相关程度。
5. 问题4：先对各居民习惯进行因子分析，将习惯进行归类。
然后对降维后的因子得分进行K-means聚类分析，并绘制分布图，以此表征每位居民在习惯上的缺陷，并给予相应的建议。
2023 深圳 数学建模 a 题
2023 年深圳数学建模 A 题1. 引言在 2023 年的深圳数学建模比赛中，A 题是本次比赛的重点之一。
本文将从多个角度对这一主题进行深入探讨，以便更好地理解和应对。
2. 题目概述A 题要求参赛者根据提供的数据和相关背景，进行数学建模并给出问题的解答。
这种类型的题目在数学建模比赛中较为常见，旨在考察参赛者综合运用数学知识和解决实际问题的能力。
3. 主题评估为了全面评估 A 题，首先需要对题目所涉及的背景知识和数据进行深入了解。
具体来说，需要分析题目中涉及的数据类型、数据量及其来源，了解相关领域的基本知识和概念，并且需要明确题目所要解决的具体问题和需求。
4. 数学建模针对 A 题的具体要求，需要参赛者将所学的数学知识运用到实际问题中，建立数学模型并对其进行求解。
这不仅需要具备扎实的数学功底，还要求参赛者具有较强的逻辑思维和问题分析能力。
5. 解题思路在解答 A 题时，参赛者可以采取不同的解题思路和方法，如巧妙地运用数学公式和模型求解、结合计算机编程进行数据分析等。
这些不同的思路和方法都将对最终的解答产生重要影响。
6. 个人观点从个人角度看，A 题的解答需要具备多方面的能力。
首先需要对所涉及的专业知识有一定的了解和掌握，同时需要有较强的数学建模和问题解决能力。
对于解答过程中的思路和方法，也需要有一定的灵活性和创造性。
7. 总结通过对 2023 年深圳数学建模比赛的 A 题进行探讨，我们可以更全面、深刻地理解这一主题所涉及的内容和要求。
参与数学建模比赛的同学们也应该在备赛过程中多加思考和练习，努力提升自己的数学建模能力和解题水平。
通过以上的全面评估和深入探讨，我们更清晰地意识到 2023 年深圳数学建模 A 题的重要性和挑战性，希望通过本文的阐述能够为参赛者提供一定的帮助和指导。
在解答A题的过程中，参赛者需要从多个角度去展开思考和分析。
需要对所提供的数据进行仔细的分析和处理，包括数据的来源、数据的可靠性和完整性等方面。
2023年深圳杯数学建模竞赛赛题
2023年深圳杯数学建模竞赛赛题【原创版】目录1.2023 年深圳杯数学建模竞赛概述2.竞赛赛题简介3.赛题分析及解题思路4.竞赛时间安排与参赛方式5.结语正文【2023 年深圳杯数学建模竞赛概述】2023 年深圳杯全国大学生数学建模竞赛是面向全国大学生的一项重要赛事，旨在通过对实际问题的数学分析和求解，培养学生的创新意识、团队协作精神和实际问题解决能力。
该竞赛自 2023 年起已成功举办多届，吸引了全国各地众多高校的热情参与。
【竞赛赛题简介】2023 年深圳杯数学建模竞赛的赛题分为 A、B 两题，每题均涉及现实生活中的实际问题。
参赛选手需从两个赛题中任选一题进行分析和求解。
A 题：影响城市居民身体健康的因素分析本题以心脑血管疾病、糖尿病、恶性肿瘤以及慢性阻塞性肺病等慢性非传染性疾病为例，分析影响城市居民身体健康的主要因素。
参赛选手需要通过合理的膳食安排、适量的身体运动以及践行健康的生活方式等方面，提出有效的预防和控制措施。
B 题：赛题暂未公布【赛题分析及解题思路】A 题赛题分析：本题主要涉及城市居民健康状况与年龄、饮食习惯、身体活动情况、职业等方面的关系。
选手需要运用相关领域的数学知识，如概率论、统计学、图论等，建立数学模型分析问题。
在解题过程中，选手需要注意数据处理和模型建立的合理性，同时兼顾实际问题的可行性。
【竞赛时间安排与参赛方式】2023 年深圳杯数学建模竞赛的时间安排如下：1.7 月 25 日：竞赛题目公布2.9 月 7 日前：参赛队在系统上完成注册并提交完整的研究论文3.10 月 15 日前：公布入选参加决赛答辩的参赛队名单参赛方式：参赛选手需组成不超过四人的团队，并选择一题进行研究。
参赛团队需在规定时间内完成论文提交，并通过初审进入决赛答辩环节。
【结语】2023 年深圳杯数学建模竞赛为全国大学生提供了一个展示自己数学建模能力的平台，同时也为选手们提供了一个学习、交流和锻炼的机会。
2023深圳数学建模a题
题目：城市交通拥堵的解决方案一、问题分析城市交通拥堵是许多城市面临的难题，它不仅影响了人们的出行效率，还对环境造成了负面影响。
为了解决这个问题，我们需要综合考虑交通规划、公共交通发展、交通管理、道路建设等多个方面。
二、解决方案1. 优化交通规划：通过合理规划道路网络，增加支路密度，提高道路通行能力。
同时，合理分配路权，避免车辆争道抢行，导致交通拥堵。
2. 发展公共交通：加大对公交、地铁等公共交通工具的投入，提高其覆盖率和可达性，引导市民选择公共交通出行。
3. 智能化交通管理：利用现代信息技术，如智能交通管理系统、实时路况信息发布等，提高交通管理的效率和准确性。
4. 鼓励绿色出行：通过政策引导、宣传教育等手段，鼓励市民采用绿色出行方式，如步行、自行车、电动汽车等。
5. 建设立体交通：通过建设高架桥、地下隧道等立体交通设施，提高道路通行效率，减少地面交通拥堵。
6. 严格执法：加大对交通违法行为的查处力度，提高违法成本，形成有效的震慑作用。
三、实施策略1. 制定详细的实施计划：根据具体的城市情况和需求，制定详细的实施计划，明确各阶段的目标和时间节点。
2. 政府主导：政府应发挥主导作用，加大对交通基础设施建设和管理的投入，同时积极争取社会各界的支持和参与。
3. 合作共建：加强与相关部门的合作，共同推进交通拥堵问题的解决。
例如，与住房和城乡建设部门合作，加强城市规划；与环保部门合作，推广绿色出行方式。
4. 宣传教育：通过各种渠道进行宣传教育，提高市民的交通意识，引导他们养成良好的出行习惯。
5. 监测评估：建立完善的监测评估机制，定期对实施效果进行评估，及时调整优化解决方案。
四、效果评估在解决方案实施后，我们需要对效果进行评估。
可以通过以下几个方面来进行衡量：1. 交通拥堵指数：通过监测城市主要道路的拥堵情况，评估解决方案是否有效减少了交通拥堵的发生频率和持续时间。
2. 公共交通使用率：通过调查公共交通使用率的变化，了解市民是否更倾向于选择公共交通出行。
深圳杯数学建模A题
深圳杯数学建模A题————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：答卷编号（参赛学校填写）：答卷编号(竞赛组委会填写）：论文题目: A题:深圳人口与医疗需求预测组别：本科生参赛学校:东北电力大学报名序号:(可以不填)参赛队员信息(必填)：姓名专业班级及学号联系电话参赛队员1 李峰自动化卓越111班２5参赛队员2 李扬电自1１1３班２4参赛队员3 黄阳红电自1１1４班２３ﻩ答卷编号(竞赛组委会填写）：评阅情况(省赛评阅专家填写）:省赛评阅１：省赛评阅2:省赛评阅３：省赛评阅4:省赛评阅５：深圳市人口与医疗需求预测模型摘要本论文针对所提出的“深圳人口与医疗需求预测”的问题，根据所给定的深圳市现有数据及其相关查阅参考资料建立起深圳具体情况的数学模型，预测深圳未来的人口增长和医疗需求。
首先，对深圳市常住人口数据进行分析,用MＡTＬＡB的scaｔｔe ｒ散点图描点可以大致看出深圳市常住人口（R）与时间（T）呈线性增长变化,于是通过多项式曲线拟合构建一阶深圳市常住人口与时间的线性方程模型。
同样从非常住人口数据中初步估计模型，根据实际数据情况,对于非常住人口的变化特征,我们采用了灰色模型(Grey Mｏdｅl,GM)，使用MAＴLAB对灰色模型GM（1，1)编程得到预测值,残差,级比偏差等相关数据结果。
由于初步编程得出的预测模型为其累加后的方程,通过生成序列预测值及模型还原值之间的关系及之前所求的预测值模型易求的非常住人口变化特征模型。
而对于之后的人口结构特征模型及病床床位需求模型均采用多项式二阶及三阶曲线拟合,所得其模型方程。
考虑到问题研究的实用性,我们选取了肺癌与胃癌作为深圳市疾病研究的对象,我们通过查找肺癌与胃癌在深圳市不同年龄段的发病率，这两种病在市级与区级医院的住院天数以及这两种级别的医院的平均年床开放日数，利用已知的病床需求函数,做出了针对深圳市不同级别医疗机构的函数表达式,通过函数表达式我们可以很轻松的看出深圳市不同类型医疗机构的床位需求。
2023年数学建模深圳杯a题
2023年数学建模深圳杯a题2023年数学建模深圳杯a题是一项涉及高等数学知识和实际问题解决能力的挑战。
该题目要求参赛者利用数学模型和方法，解决某一实际问题，其目的在于鼓励学生综合运用所学知识解决实际问题，培养学生的数学建模能力和创新意识。
一、正文1.题目背景2023年数学建模深圳杯a题的题目背景是什么？如何理解题目的背景信息？我们需要对题目进行深入的分析和理解。
理解题目背景是解决问题的第一步，它能够帮助我们把握问题的整体脉络，为后续建模和求解提供方向和思路。
在分析题目背景时，我们不仅要关注表面信息，还要深入挖掘其中的内涵和联系，以便更好地理解题目的要求和目的。
2.问题建模2023年数学建模深圳杯a题具体的问题是什么？我们应该如何将实际问题转化为数学模型？问题建模是数学建模过程中的关键一步，它要求我们能够把握问题的核心，把问题抽象成数学符号和关系，构建数学模型。
在问题建模过程中，我们需要考虑问题的各个方面，分析问题的要素和规律，找出问题的关键变量和约束条件，建立数学方程和模型。
通过问题建模，我们可以将复杂的实际问题简化为数学问题，为进一步的求解和分析提供基础。
3.模型求解基于建立的数学模型，我们应该如何进行模型求解？模型求解是数学建模的核心环节，它要求我们能够运用数学知识和方法，对建立的模型进行分析和求解，得出问题的解答和结论。
在模型求解过程中，我们可能需要利用数值计算、优化方法、概率统计等数学工具进行求解，也可能需要编程实现模型的仿真和验证。
模型求解是将抽象的模型和现实问题相对应的桥梁，它能够帮助我们深入理解问题的本质和规律，并为实际问题的决策和应用提供支持。
4.结果分析通过模型求解，我们得到了什么样的结论和结果？如何解读和分析模型的结果？结果分析是对模型求解结果的进一步深化和解释，它能够帮助我们理解模型的可行性和有效性，检验模型的合理性和稳定性，进而对问题的解答和结论进行总结和评价。
在结果分析过程中，我们需要对模型的输出数据进行统计和展示，对结果的敏感性和不确定性进行评估，对结果的实际应用和推广进行讨论。
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深圳人口与医疗需求预测摘要问题一中，由于深圳市不同于常规一线城市，从结构来看，深圳人口的显著特点是流动人口远远超过户籍人口，影响人口数量增长的因素较多，人口年龄结构变化大，常用人口预测模型误差较大，本文通过Mathematica 二次曲线拟合预测产生未来十年产业从业人员比例，并建立多元线性回归拟合模型来预测深圳市非常住人口数量，其次用Markov 链预测未来人口年龄结构比例，利用Matlab 程序预测未来具有就医需求的总人口数并得出深圳市床位需求，以及各区床位需求。
问题二中，选取两种疾病，利用灰色GM (1,1) 模型预测小儿肺炎和老年性白内障未来十年的入院率，利用Excel 处理得出对各类医疗机构床位需求权重，得到未来十年的小儿肺炎的床位需求和老年性白内障对各类医疗机构的床位需求。
关键词：关键词：二次曲线拟合预测Markov 链多元线性回归灰色GM (1,1) 预测模型-1-一、问题重述深圳市我国人口增长最快的地方，从1980年到2010年，深圳每年都以30多万的人口增幅增长，到2010年深圳市总人口已达到1037万人。
从结构来看，深圳人口的显著特点是流动人口远远超过户籍人口，且年轻人口占绝对优势。
深圳流动人口主要是从事第二、三产业的企业一线工人和商业服务业人员。
年轻人身体强壮，发病较少，因此深圳目前人均医疗设施虽然低于全国类似城市平均水平，但仍能满足现有人口的就医需求。
然而，随着时间推移和政策的调整，深圳老年人口比例会逐渐增加，产业结构的变化也会影响外来务工人员的数量。
这些都可能导致深圳市未来的医疗需求与现在有较大的差异。
就深圳市的相关情况，建立数学模型分析研究下面的问题：问题一：分析深圳近十年常住人口、非常住人口变化特征，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求。
问题二：根据深圳市人口的年龄结构和患病情况及所收集的数据，选择预测几种病（如：肺癌及其他恶性肿瘤、心肌梗塞、脑血管病、高血压、糖尿病、小儿肺炎、分娩等）在不同类型的医疗机构就医的床位需求。
二、问题分析问题一：近十年常住人口、非常住人口（由给出的数据得知，常住人口包括户籍人口和流动人口中非户籍人口（居住时间在6个月以上），非常住人口是流动人口中居住时间在六个月之内）与城市的经济产业发展高度相关。
产业结构影响非常住人口数量，非常住人口数量影响常住人口数量，具有就医需求的人口数量等于常住人口与非常住人口之和。
问题二中，由问题一得出的数据，针对人群对各类医疗机构的选择计算出需求权重，得出不同类型的医疗机构就医的床位需求。
问题二：每一种疾病都会有一个高发人群年龄段，例如，老年性白内障，心脏病、高血压等疾病多发生在老年人中，而小儿肺炎发生在少年儿童中，因此该年龄段人口的比例严重影响着该种疾病入院率。
因此需要预测先预测出来深圳市未来十年的入院率，其次在根据问题一得出的人口结构数量计算出每年的入院人数，再根据床位数=该病入院人数× 平均住院日得出该种病的床位需求。
一年的总天数(365天)三、模型假设1、假设深圳市各区人口体质保持不变，并且在同一年度各区入院率相同。
2、假设每种病每年平均住院日保持不变。
3、假设所预测出来的医院床位每天没有空闲的时候。
4、假设各区相对封闭，本区人口不会跨区就医。
-2-5、假设儿童0—14岁人群、青年人中年人15——64岁人群及老年人（65岁以上）人群同一年的入院率相同。
四、模型建立和求解模型建立和求解模型I 的建立和求解首先先利用多元线性拟合模型预测出近十年年末非常住人口数由2000—2010 年深圳市第一产业从业人员比率、第二产业从业人员比率、第三产业从业人员比率 3 个影响因子的数据。
如表1：表1：以从业人员为100 年份2007 2008 2009 2010 表2：年份年末非常住人口数y1 (万人) 2007 2008 2009 2010 第一产业（%）第二产业（%）第三产业（%）以上 3 个因素为自变量，以深圳市年末非常住人口数y1 作为因变量，建立一个多元线性回归模型。
由表 2 得到因变量y1 的数组：y1 = [ ]由表 1 得到自变量x1 ，x 2 ，x3 的 3 个数组：x1 = [ 0] x 2 = [ ]x3 = [ ]-3-将y1 矩阵进行转置得到y1 = 增添一组常数项x0 = [0 0 0 0] 将x = [ x0 x1 x 2 x3 ] 转置得到∧ 0 0 0 0 x= × 10 4 由模型，用矩阵微分法得到X ' X β = X ' Y ，则β = ( X ' X ) 1 X ' Y 所以通过MatLab 进行矩阵运算得到∧β1 = 即得到多元拟合线性方程y1 = + x1 x 2 + x3根据近十一年的数值(见表3)，通过Mathematica 作二次曲线数据拟合预测图（图示1），得到x1 ，x 2 ，x3 ，3 个变量在2011 年—2020 年的预测值（见表4）。
表3：以从业人员为100年份2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006第一产业（%）第二产业57 57（%）第三产业（%）-4-2007 2008 2009 2010由Mathematica 作二次曲线数据拟合得出 3 个二次函数如下：f ( x1 ) = x 2 x + ，第一产业从业人员比率函数，其中相关系数r 2 = ，拟合效果较好。
f ( x2 ) = x 2 + x + ，第二产业从业人员比率函数，其中相关系数r 2 = ，拟合效果较好。
f ( x3 ) = x 2 + ，第三产业从业人员比率函数，其中相关系数r 2 =图示1：经过Mathematica 运算，得到表 4 表4：年份第一产业（%）以从业人员为100 第二产业（%）-5-第三产业（%）2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 20200 0 0 0 0 0 0 0 0 0把所预测出的x1 ，x 2 ，x3 3 个变量代入得到的多元拟合线性方程的得到表5表5：年份年末非常住人口（万人）年份年末非常住人口（万人）2011 2012 2013 2014 201520162017201820192020其次利用多元线性拟合模型预测出近十年年末常住人口数由2000—20010 年深圳市第一产业从业人员比率、第二产业从业人员比率、第三产业从业人员比率、非常住人口数 4 个影响因子的数据。
如表 6. 表6：以从业人员为100 年份第一产业（%）第二产业（%）第三产业（%）0 非常住人口数（万人）2006 2007 2008 2009 2010表7：年份2006 2007 2008 2009 2010年末常住人口数(万人)以上 4 个因素为自变量，以深圳市年末非常住人口数y 2 作为因变量，建立一个多元线性回归模型。
由表 2 得到因变量y 2 的数组：y 2 = [ ]由表 1 得到自变量x1 ，x 2 ，x3 ，x 4 的 3 个数组：x1 = [ 0] x 2 = [ ]x3 = [ ]x 4 = [将y 矩阵进行转置得到y 2 =增添一组常数项x0 = [0 0 0 0 0] 将x =][x0 x1 x 2 x3 x 4] 转置得到0 0 0 ∧× 10 40 x =由模型，用矩阵微分法得到X ' X β = X ' Y ，则β = ( X ' X ) 1 X ' Y 所以通过MatLab 进行矩阵运算得到∧ β 2 =-7-即得到多元拟合线性方程y 2 = + x1 x 2 + x3 + x 4 把已经预测来的从2011 年—2020 年第一产业比率、第二产业比率、第三产业比率、非常住人口数数值带入y 2 中得到常住人口2011 年—2020 年的预测人数（见表8）。
表8：年份年末常住人口（万人）年份年末常住人口（万人）2011 2016 2012 2017 2013 2018 2014 2019 2015 2020经过以上预测已经得出常住人口和非常住人口从2011 年—2020 年得人口数根据公式：有就医需求人数=常住人口数+非常住人口数可以预测出从2011 年—2020 年的实有人口数，见表9. 表9：第一产第二产第三产年末非常住人业（%）业（%）业（%）口数(万人) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 50 50 年末常住人口数（万人）有就医需求人数（万人）年份2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020模型II 的建模和求解利用Markov 链预测深圳市从2011 年—2020 年的人口结构，首先把年龄在0—14 岁划分为儿童，15—54 岁划分为中年人，65 岁以上划分为老年人，根据2000 年、2005 年、2010 年三个年龄段的人口数如表十预测出以后十年的三个年龄段所占总人口的比例表10：年份0-14 岁15-64 岁65 岁以上总人口2000 595329 6327567-8-8593570088312005 2010 表11：年份2000 2005 2010752518 10233457393533 9150558131414 18385182774650-14 岁% % %15-64 岁% % %65 岁以上% % %由上面的数据可以计算一步转移概率矩阵，设每年0-14、15-64、65 以上人口所占比例分别为1、2、3 每相邻年饭为一步2000 年、2005 年、2010 年状态转移概率为：p11 = 1p 23 =p12 = 0p13 = 0p 21 =6 903p 22 =893 9034 p31 = 0 p32 = 0 903 所以2000 年—2005 年的状态转移概率矩阵为：p33 = 1p1 =1 6 903 00 893 903 00 4 903 １同理可得出2005 年—2010 年的状态转移概率矩阵为：p2 = 1 8 893 0 0 884 893 0 0 2 893 １为了消除样本的随机性影响，更加客观描述状态规律，在此取p1 、p 2 的平均作为转移概率：p1 ( p1 + p2 ) ÷ 2 = 00 00 0 1根据以上得到的转移概率矩阵预测出深圳市未来十年的人口年龄结构，一步状态转移矩阵会随着国民经济的发展发生很多变化，在此假设只要不发生重大事件（如：战争、自然灾害等），这一状态在今后十年基本保持不变，以2000 年、2005 年、2010 年三年-9-各年龄阶段所占比例的平均值作为初始状态，即：λ0 =，按目前转移状态概率基本不变，则可以利用公式：λ n = λ0 p n 可以预测今后十年深圳市的人口年龄结构（以下计算均在软件下完成）。