第八届数学建模认证杯网络挑战赛第一阶段A题优秀论文

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2021年国赛数学建模A题优秀论文

2021年国赛数学建模A题优秀论文本文基于FAST的工作原理，通过机理分析、坐标変换、非线性最小二乘优化等方法，建立了反射面板谟节优化模型・并利用BFGS 算法、蒙特卡洛积分算法等算法，对不同条件下反射光线吸收比率进行了研究。

问题一中，首先基于固定的仰角观测目标S、圆心C和焦点P・利用旋转抛物面的中心对祢性，选取焦距作为自由度控制变量，构建在极坐标系下开口竖直向上的二维抛物线方程.得到不同偏转角度下原点到抛物线的距离.进而导出三维下的旋转掀物面方程。

其次，以焦距为决策变量，将口径300米的拋物面作为积分域•将理想抛物面到原点的距离与基准球面半径差值平方作为被积函数进行积分作为最小化目标函数.建立了确定理想抛物面的优化模型。

最后，使用二分法求得目标函数导函数在定义区间上的零点.得到理想抛物面焦距的精确值为280.854,误差平方积分的最小偵为10.112o此时对应理想抛物面的解析式为z=Q+#)2/561.708300.841,问题二中，首先利用球坐标下不同轴线方向抛物面的旋转不变性.在原坐标系和问题一的坐标系之间建立了双向可逆的变换关系.得到了不同方位角下理想抛物面到原点的距离。

其次.以主索节点的工作坐标和促动器的伸缩长度为决策变量:.以积分域覆盖的主索节点到原点的距离与理想抛物面到原点的距厲之差的平方和为最小化目标函数.分别考虑下拉索长度固定、相邻节点的距离变化幅度不超过0.07%.促动器的伸缩范围在±0.6m为约束条件.建立反射面板调节优化模型。

最后，使用拉格朗日乗子法和BFGS算法进行求解.得到误差平方在抛物面口径上的积分的最小值为5.1353X109.理想抛物线的顶点坐标为(-49.392,-36.943,-294.450).调节后反射面300米口径内的主索节点编号、位置坐标、各促动器的伸缩量等结果见文件result.xlsxe问题三中，首先通过旋转变换.将反肘问题的倾斜入射光线转化为垂直入射光线。

全国大学生数学建模竞赛A题优秀论文模板

2006高教社杯全国大学生数学建模竞赛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）：2006高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（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）：出版社的资源配置摘要资源配置是出版社每一年都需要做的重要决策，它直接关系到该出版社当年的经济利益和长远的发展战略。

由于市场信息（主要是需求和竞争力）的不完全，企业自身的数据收集和积累也不足，资源配置会很复杂。

本文针对出版社向9个分社分配书号问题，提出了以量化分析为基础的书号配制方案，并向出版社提供了有益的发展建议。

首先对数据进行了两个方面的处理分析，分别为教材满意度和市场信息分析。

其中市场信息分析包括2006年单位书号的销售量的预测和对产品强势度的预测。

我们从数据中提取并计算出了A出版社所属的72门课程的单位书号的销售数量和往年的产品市场强势度。

由于年代很少，我们引入了对原始数据的长度要求不大的灰色预测模型GM（1,1），对满意度、强势度、单位书号的销售量，预测出了较合理地数据。

甘肃农业大学第八届数学建模

数学建模论文题目类型： A题论文题目：食堂就餐问题目录一、问题的重述 (2)二、问题的分析 (2)三、模型的假设 (2)四、符号的说明与定义 (3)五、模型的建立与求解 (3)5.1 相对位置的模拟 (3)5.2 位置因素特征值的确定 (6)5.3 餐厅容量因素特征值的确定 (8)5.4 饭菜质量、饭菜价格、环境卫生因素特征值的确定 (8)5.5 主成分分析 (8)5.6 模糊综合评价 (9)5.7 结果与讨论 (11)六、模型的进一步讨论与优缺点分析 (12)6.1 灵敏度分析 (12)6.2 优缺点分析 (13)6.3 模型的推广 (14)6.4 意见与建议 (14)参考文献 (14)摘要：本文以模糊综合评价的方法对食堂的满意度进行综合评价，评价的结果显示为：清真食堂、一号食堂、二号食堂的满意度分别为0.6454、0.6885、0.5524。

在模糊综合评价模型中，指标集权重的确定采用主成分分析法。

主成分分析结果显示各个因素的权重为：指标集相对位置餐厅容量饭菜质量饭菜价格环境卫生权重值 3.0225 3.0592 1.5459 3.0099 2.9611归一化0.2227 0.2250 0.1137 0.2213 0.2178 隶属度的确定有多种方法：对于位置因素用多维标度法、重心法来确定；对于容量，以各个食堂桌椅数的比例确定；对于质量、价格、环境卫生这些不确定因素，采用调查表结合统计原理确定。

从而确定出满意度特征指标值为：指标集相对位置餐厅容量饭菜质量饭菜价格环境卫生清真食堂0.35355 0.28886 0.505 0.755 0.61一号食堂0.30705 0.37209 0.41 0.51 0.505二号食堂0.3394 0.339 0.73 0.63 0.73 通过上述方法，使综合评价中一些主观因素大大减少，使问题的准确性达到更高的层次，也使得模型具有更好的推广价值。

关键词：模糊综合评价多维标度法主成分分析重心法满意度一、问题的重述良好的餐饮服务体系是学生良好校园生活的保障，是学校后勤服务系统的最重要环节之一。

第八届电工数学建模竞赛A题

A 题：级联型H 桥变换器的阶梯波特定消谐技术研究在高压、大功率场合，级联型多电平变换器得到了越来越多的应用。

级联型多电平变换器由若干个变换器模块单元串联而成以实现高电压、多电平的输出，其基本系统结构如图1所示，变换器模块单元常采用3电平输出为的H 桥变换器单元，其中电感L 起滤波作用。

起滤波作用。

V dciS 1iS 2i S 3i S 4i D 1i D 2i D 4iD 3i V dc1S 11S 21S 31S 41D 11D 21D 41D 31V dcnS 1nS 2n S 3n S 4n D 1n D 2n D 4nD 3n v grid L v ac1v aci v acn v ac v grid L v ac图1 基于级联H 桥变换器的并网系统结构及等效电路特定谐波消除脉宽调制技术（Selected Harmonic Elimination Pulse Width Modulation ，SHEPWM ）通过选择特定的开关时刻，在满足期望的输出基波电压v ac 的同时，来消除选定的低次谐波，进而改善输出电压的波形质量。

由于级联型多电平变换器输出电压v ac 是各H 桥变换器单元输出电压v aci 的叠加，电平数的增加可使输出的阶梯形电压更加接近正弦波，进一步减少谐波含量。

近正弦波，进一步减少谐波含量。

图2 基于阶梯波SHEPWM 控制的v ac 输出电压波形在级联型H 桥变换器系统中，对于第i 个H 桥变换器单元，当（S 1i ，S 3i ）或（S 2i ，S 4i ）开通时输出0电平，即输出电压v aci 为0；当（S 1i ，S 4i ）开通时输出1电平，即输出电压v aci 为V dci ；当（S 2i ，S 3i ）开通时输出-1电平，即输出电压v aci 为-V dci ；对于级联型H 桥变换器整体输出电平数可为（2n +1）。

当H 桥变换器单元直流侧独立电压V dci 都为V dc 时，可输出（2n +1）电平数的阶梯型电压v ac 如图2所示，单个H 桥变换器的输出波形总是具有半波奇对称性和1/4对称V dc2V dc3V dcnV dcp 1q 2q 3q n q 2p -nV dc -3V dc2p q性，通过对该波形进行傅里叶级数分解，对于v ac 的第s 个奇数次谐波的幅值可表示为式（1）：（1）其中：。

全国大学生数学建模大赛国家一等奖论文A题

海床情况进行求解。
=
− − ( − 1)′
, = 1, 2, · · ·, 210

当逐渐增大，锚链受到的竖直向下方向的合力与支持力之差先逐渐接近于0，
再等于0，直至小于0。当合力小于0时，锚链以海床接触，此时海床提供向上的支持
力，其大小与′ 相等。因此可将小于0 的值都作零处理，故锚链接触海床时，
对于问题二，首先考虑第一个子问题，将风速36/直接代入问题一的模型中，
得出此条件下的吃水深度为0.723，各钢管倾斜角度(度)依次为8.960、9.014、9.068
、9.123，钢桶倾斜角(度)为9.179，锚链链接处的切线方向与海床的夹角(度)为18.414，
游动区域半径为18.80。发现此条件下，水声通讯系统设备的工作效果较差,且锚被
计与应用对海上科学发展有重要意义。
1.2 问题的提出
已知某近浅海传输节点(如图1所示)，将浮标视作底面直径2为、高为2、质量
为1000的圆柱体，锚的质量为600，钢管共4节，每节长度为1，直径为50，
每节钢管的质量为10。水声通讯系统安装在一个长为1、外径为30的密封圆
柱形钢桶内，设备和钢桶总质量为100。
Step1: 遍历求解
令吃水深度ℎ的初始值为0.1，以0.0005为单位逐步增加至2。( 浮标高度为2，
完全浸没时吃水深度ℎ则为2 )，记录对应的数据，选取水下物体竖直方向高度和
与海域水深最接近的组别，进一步进行计算，结果如下表所示(具体程序见附录)：
表 1: 不同风速的相关结果表
以风速24/的情况为例，绘制游动区域图：
题意的变量临界值。以水深16、系统各部分递推关系式和钢桶与竖直方向夹角小
于5°为约束条件，将多目标优化转化为单目标优化。通过调节决策变量中锚链的型

优秀的数学建模论文范文(通用8篇)

优秀的数学建模论文范文第1篇摘要：将数学建模思想融入高等数学的教学中来，是目前大学数学教育的重要教学方式。

建模思想的有效应用，不仅显著提高了学生应用数学模式解决实际问题的能力，还在培养大学生发散思维能力和综合素质方面起到重要作用。

本文试从当前高等数学教学现状着手，分析在高等数学中融入建模思想的重要性，并从教学实践中给出相应的教学方法，以期能给同行教师们一些帮助。

关键词：数学建模；高等数学；教学研究一、引言建模思想使高等数学教育的基础与本质。

从目前情况来看，将数学建模思想融入高等教学中的趋势越来越明显。

但是在实际的教学过程中，大部分高校的数学教育仍处在传统的理论知识简单传授阶段。

其教学成果与社会实践还是有脱节的现象存在，难以让学生学以致用，感受到应用数学在现实生活中的魅力，这种教学方式需要亟待改善。

二、高等数学教学现状高等数学是现在大学数学教育中的基础课程，也是一门必修的课程。

他能为其他理工科专业的学生提供很多种解题方式与解题思路，是很多专业，如自动化工程、机械工程、计算机、电气化等必不可少的基础课程。

同时，现实生活中也有很多方面都涉及高数的运算，如，银行理财基金的使用问题、彩票的概率计算问题等，从这些方面都可以看出人们不能仅仅把高数看成是一门学科而已，它还与日常生活各个方面有重要的联系。

但现在很多学校仍以应试教育为主，采取填鸭式教学方式，加上高数的教材并没有与时俱进，将其与生活的关系融入教材内，使学生无法意识到高数的重要性以及高数在日常生活中的魅力，因此产生排斥甚至对抗的心理，只是在临考前突击而已。

因此，对高数进行教学改革是十分有必要的，而且怎么改，怎么让学生发现高数的魅力，并积极主动学习高数也是作为教师所面临的一个重大问题。

三、将数学建模思想融入高等数学的重要性第一，能够激发学生学习高数的兴趣。

建模思想实际上是使用数学语言来对生活中的实际现象进行描述的过程。

把建模思想应用到高等数学的学习中，能够让学生们在日常生活中理解数学的实际应用状况与解决日常生活问题的方便性，让学生们了解到高数并不只是一门课程，而是整个日常生活的基础。

全国大学生数学建模优秀论文(A题) 国家一等奖

地下储油罐的变位分析与罐容表标定摘要加油站地下储油罐在使用一段时间后，由于地基变形等原因会发生纵向倾斜及横向偏转，导致与之配套的“油位计量管理系统”受到影响，必须重新标定罐容表。

本文即针对储油罐的变位时罐容表标定的问题建立了相应的数学模型。

首先从简单的小椭圆型储油罐入手，研究变位对罐容表的影响。

在无变位、纵向变位的情况下分别建立空间直角坐标系，在忽略罐壁厚度等细微影响下，运用积分的方法求出储油量和测量油位高度的关系。

将计算结果与实际测量数据在同一个坐标系中作图，经计算得误差均保持在3.5%以内。

纵向变位中，要分三种情况来进行求解，然后将三段的结果综合在一起与变位前作比较，可以得到变位对罐容表的影响。

通过计算，具体列表给出了罐体变位后油位高度间隔为1cm 的罐容表标定值。

进一步考虑实际储油罐，两端为球冠体顶。

把储油罐分成中间的圆柱体和两边的球冠体分别求解。

中间的圆柱体求解类似于第一问，要分为三种情况。

在计算球冠内储油量时为简化计算，将其内油面看做垂直于圆柱底面。

根据几何关系，可以得到如下几个变量之间的关系：测量的油位高度0h 实际的油位高度h 计算体积所需的高度H于是得到罐内储油量与油位高度及变位参数（纵向倾斜角度α和横向偏转角度β ）之间的一般关系。

再利用附表2中的数据列方程组寻找α与β最准确的取值。

αβ一、问题重述通常加油站都有若干个储存燃油的地下储油罐，并且一般都有与之配套的“油位计量管理系统”，采用流量计和油位计来测量进/出油量与罐内油位高度等数据，通过预先标定的罐容表（即罐内油位高度与储油量的对应关系）进行实时计算，以得到罐内油位高度和储油量的变化情况。

许多储油罐在使用一段时间后，由于地基变形等原因，使罐体的位置会发生纵向倾斜和横向偏转等变化（以下称为变位），从而导致罐容表发生改变。

按照有关规定，需要定期对罐容表进行重新标定。

题目给出了一种典型的储油罐尺寸及形状示意图，其主体为圆柱体，两端为球冠体。

认证杯数学建模2023a题

认证杯数学建模2023a题2023A题指的是“新冠疫情期间盲人出行模式及路线规划研究”。

疫情期间，许多人的日常生活都受到了限制和影响，而对于盲人来说，出行难度更大。

如何针对盲人的出行模式和路线规划进行研究和改进，则成为了这次数学建模竞赛的研究题目。

首先，针对盲人出行目前存在的困境，我们需要寻找到问题的关键点。

盲人出行最困难的问题就是行走过程中缺少视觉提示，无法准确判断前方障碍物和道路状况，而这些信息对正常行走至关重要。

同时，盲人也需要注意行走过程中的安全性，避免产生意外伤害。

因此，我们需要从这些方面进行分析，并提出解决方案。

其次，在解决方案上，我们可以考虑利用科技手段来加强盲人的出行安全感和便捷程度。

例如，我们可以推广一些智能硬件，如智能手杖或电子眼镜等。

在公共场合，根据感知渠道的不同，可通过声音或振动的方式提示盲人前方障碍物或危险地段。

在室内场合，可以利用二维码导航或标示系统，为盲人提供更精准的定位和行走指引。

此外，针对盲人出行路线规划，我们也可以借助一些现有的科技工具。

比如说，可以推广一些语音导航软件或智能路径规划软件，以满足盲人在城市中出行的需求。

这些软件可以预先规划出最优路线，并在行走过程中提供实时语音导航。

根据交通工具的不同，还可以为盲人提供公交线路规划和轨道交通路线导航等服务。

最后，我们需要考虑如何推广这些解决方案。

这可以通过多种方式实现，例如政府部门投入建设，企业进行技术研发等。

同时，也可以加强相关应用软件和硬件的宣传推广，提高公众对盲人出行的关注。

更重要的是，我们需要在社会上营造出一种更加友好、包容、理解盲人出行需求的社会氛围。

总之，盲人出行模式及路线规划是一个很有社会意义的研究领域。

需要我们将科技手段与人性关怀相结合，为盲人走出更加自信和独立的出行道路。

同时，也能促进全社会的包容性和共建共享的发展理念。

2015第八届“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛第一阶段成绩初稿(5.10)

队号选题评分获奖等级简短评语参赛组别队员甲所在学队员乙所在学队员丙所在学1004C题75二等奖模型建立过程本科组北京化工大学山东大学山东农业大学1005C题82一等奖模型对数据的本科组河南省洛阳市河南省洛阳市河南省洛阳市1006C题55优秀奖该文只是对数本科组内蒙古工业大内蒙古工业大内蒙古工业大1007C题67三等奖对原始数据未本科组中国农业大学中国农业大学吉林大学1009C题57优秀奖该文简单的对本科组江苏省南京市江苏省南京市江苏省南京市1010C题70三等奖对原始数据未本科组南昌大学南昌大学南昌大学1011B题62优秀奖给出的模型与本科组北京工商大学北京工商大学北京工商大学1012C题65优秀奖文中第一个问本科组辽宁省沈阳市辽宁省沈阳市辽宁省沈阳市1013B题78二等奖论文讨论详细本科组山东大学山东大学山东大学1014C题67三等奖应用matlab结本科组西南科技大学西南科技大学西南科技大学1015B题75三等奖论文缺少算法本科组井冈山大学井冈山大学井冈山大学1019B题60优秀奖论文图表严重本科组武汉理工大学武汉理工大学武汉理工大学1020B题67优秀奖给出的模型与本科组西北工业大学西北工业大学西北工业大学1021C题82一等奖给出的模型，本科组南昌大学南昌大学南昌大学1022C题70三等奖思路比较清晰研究生组吉林省长春市吉林省长春市吉林省长春市1023B题75三等奖论文对过程分研究生组吉林省长春市吉林省长春市吉林省长春市1024C题76二等奖文章模型的讨本科组西南科技大学西南科技大学西南科技大学1025C题65优秀奖建模过程中应本科组甘肃省兰州市甘肃省兰州市甘肃省兰州市1026A题50优秀奖内容不多，不本科组长沙理工大学长沙理工大学长沙理工大学1027B题79二等奖算法的程序很本科组郑州大学郑州大学郑州大学1028B题82一等奖缺少算法过程本科组西南交通大学西南交通大学西南交通大学1029C题79一等奖论文对所述问本科组山东科技大学山东科技大学山东科技大学1030B题60优秀奖方差分析的一本科组安徽建筑大学安徽建筑大学安徽建筑大学1031B题65优秀奖论文缺少算法研究生组南京信息工程南京信息工程南京信息工程1034C题65优秀奖模型在影响部本科组中国人民大学中国人民大学中国人民大学1035B题75三等奖该论文缺少算本科组新疆大学新疆大学新疆大学1036B题82一等奖论文思路较为本科组昆明理工大学昆明理工大学昆明理工大学1037B题72三等奖论文中的算法本科组西安建筑科技西安建筑科技西安建筑科技1038C题77二等奖该文采用了多本科组山东省济南市山东省济南市山东省济南市1040C题75二等奖缺少对于数据本科组山东科技大学山东科技大学山东科技大学1041B题61优秀奖单纯频率分析本科组武夷学院武夷学院武夷学院1043C题67三等奖对原始数据未本科组武夷学院武夷学院武夷学院1044B题83一等奖论文算法分析研究生组吉林大学吉林大学吉林大学1046C题67三等奖对原始数据未本科组西北工业大学西北工业大学西北工业大学1047A题66三等奖文中通过建立本科组中国石油大学中国石油大学中国石油大学1048C题70三等奖建立计量经济本科组西南科技大学西南科技大学西南科技大学1049C题67三等奖本文建立了多本科组武夷学院武夷学院武夷学院1050C题80一等奖文中对问题的本科组华北水利水电华北水利水电华北水利水电1051C题78二等奖两种生物量间本科组中国石油大学中国石油大学中国石油大学1053C题68三等奖对原始数据未研究生组山东科技大学山东科技大学山东科技大学1055C题63优秀奖分别建立了一本科组西南交通大学西南交通大学西南交通大学1057C题73三等奖论文结构清晰本科组惠州学院惠州学院惠州学院1058C题76二等奖文中应加强对本科组惠州学院惠州学院惠州学院1059B题75三等奖论文中算法缺本科组山东科技大学山东科技大学山东科技大学1060C题74二等奖运用线性回归本科组武夷学院武夷学院武夷学院1061C题60优秀奖论文在叙述上本科组福建省南平市福建省南平市福建省南平市1062A题65三等奖虽然通过鞋带本科组山东科技大学山东科技大学山东科技大学1063C题50优秀奖行文粗糙(如研究生组哈尔滨工程大哈尔滨工程大哈尔滨工程大1064C题63优秀奖通过对荒漠区本科组东北大学秦皇湖南师范大学西安思源学院1065A题67二等奖对受力等问题本科组宁夏大学宁夏大学宁夏大学1066A题59优秀奖模型单一，分本科组中南大学中南大学中南大学1067C题58优秀奖思路不错，结本科组河海大学河海大学河海大学1068A题66三等奖机械性能与防本科组中国石油大学中国石油大学中国石油大学1069B题77二等奖模型整体结构桂林电子科技桂林电子科技专科组桂林电子科技本科组武夷学院武夷学院武夷学院1070B题50优秀奖应用层次分析本科组吉林大学吉林大学吉林大学1071B题88特等奖本文模型思路本科组南昌大学南昌大学南昌大学1073C题65优秀奖思路不错，但本科组武夷学院武夷学院武夷学院1075B题61优秀奖文中主要是套河南省郑州市河南省郑州市本科组河南省郑州市1079C题60优秀奖本文给出了图本科组武夷学院武夷学院武夷学院1080C题75二等奖摘要较好，回东北大学秦皇东北大学秦皇本科组东北大学秦皇1081C题63优秀奖通过控制变量东北大学秦皇东北大学秦皇本科组东北大学秦皇1082C题50优秀奖没有完整的建浙江师范大学浙江师范大学1083A题67二等奖对不同机械性本科组浙江师范大学本科组武夷学院武夷学院武夷学院1086B题78二等奖该论文缺少对四川文理学院四川文理学院1087B题63优秀奖模型比较简单本科组四川文理学院山东科技大学山东科技大学1088B题60优秀奖论文中的算法本科组山东科技大学本科组武夷学院武夷学院武夷学院1092C题58优秀奖本文对数据简广东工业大学广东工业大学1093C题77二等奖原始数据并未本科组广东工业大学广东工业大学广东工业大学本科组广东工业大学1094C题73三等奖模型首先分析本科组武夷学院武夷学院武夷学院1095C题62优秀奖本文利用主成本科组武夷学院武夷学院武夷学院1096B题60优秀奖论文缺少算例本科组重庆市重庆市重庆大学1097B题70三等奖论文缺少算法山东科技大学山东科技大学本科组山东科技大学1098B题68三等奖整体思路清晰本科组武夷学院武夷学院武夷学院1099C题50优秀奖模型对问题二东北大学秦皇东北大学秦皇1101C题71三等奖采用典型相关本科组东北大学秦皇山东科技大学山东科技大学1102B题70三等奖论文缺少算法本科组山东科技大学本科组郑州大学郑州大学郑州大学1103C题60优秀奖结合典型相关湖北省武汉市湖北省武汉市1104C题82一等奖在问题一中结本科组湖北省武汉市昆明市云南大昆明市云南大本科组昆明市云南大1105C题65优秀奖使用简单线性华南农业大学华南农业大学本科组华南农业大学1106C题74二等奖文中建立了微西南科技大学西南科技大学本科组西南科技大学1107C题75二等奖文章未对原数本科组河海大学河海大学河海大学1108C题68三等奖文中建立了拟1109B题66优秀奖论文缺乏算法装甲兵工程学装甲兵工程学本科组北京交通大学桂林电子科技桂林电子科技1110C题70三等奖运用matlab和专科组桂林电子科技南京农业大学南京农业大学1111C题65优秀奖模型在初始时本科组南京农业大学山东省青岛市山东省青岛市本科组山东省青岛市1112B题72三等奖论文缺少算法安徽省阜阳市安徽省阜阳市本科组安徽省阜阳市1113C题65优秀奖对原始数据未安徽工程大学安徽工程大学1114C题67三等奖缺少对于数据本科组安徽工程大学河南省郑州大河南省郑州大1115A题64三等奖在绳结结构的本科组河南省郑州大西安建筑科技西安建筑科技1116B题72三等奖论文缺少算法本科组西安建筑科技安徽工程大学安徽工程大学1117B题78二等奖该论文思路明本科组安徽工程大学江苏省扬州市安徽省芜湖市本科组安徽省芜湖市1118C题78二等奖根据协方差矩本科组武夷学院武夷学院武夷学院1119C题74二等奖主要用多元线本科组华侨大学华侨大学华侨大学1120B题81一等奖论文缺乏程序武汉理工大学武汉理工大学研究生组武汉理工大学1121C题68三等奖对原始数据未长春理工大学长春理工大学1122C题59优秀奖本文简单的处本科组长春理工大学本科组山东大学山东大学山东大学1123B题61优秀奖模型检验部分安徽省池州市安徽省池州市1124B题70三等奖论文缺少复杂本科组安徽省池州市山东科技大学山东科技大学1125C题76二等奖在研究啮齿动本科组山东科技大学本科组武夷学院武夷学院武夷学院1126B题65优秀奖缺少算法过程本科组武夷学院武夷学院武夷学院1127B题68三等奖模型评价与改1128B题56优秀奖行文粗糙,缺本科组阜阳师范学院阜阳师范学院阜阳师范学院山东科技大学山东科技大学1129C题70三等奖整体结构较好本科组山东科技大学山东科技大学山东科技大学本科组山东科技大学1130C题64优秀奖对原始数据未研究生组吉林大学吉林大学吉林大学1132C题73三等奖摘要较好，多山东科技大学山东科技大学本科组山东科技大学1133B题65优秀奖论文缺少流程华中农业大学华中农业大学本科组华中农业大学1134B题70三等奖根据各字母出1135B题68三等奖给出的模型与本科组华侨大学华侨大学华侨大学1136B题65优秀奖给出的模型与研究生组山东科技大学山东科技大学山东科技大学1137C题75二等奖作者在未对初本科组山东省青岛市山东省青岛市山东省青岛市1140B题70三等奖整体思路清晰本科组曲阜师范大学曲阜师范大学曲阜师范大学1141C题78二等奖两种生物量间本科组山东科技大学山东科技大学山东科技大学1142C题50优秀奖摘要中没有有本科组东北大学秦皇东北大学秦皇东北大学秦皇1144C题65优秀奖整体结构较好本科组长沙理工大学长沙理工大学长沙理工大学1145C题68三等奖对原始数据未本科组山东科技大学山东科技大学山东科技大学1146C题71三等奖对原始数据未本科组山东科技大学山东科技大学山东科技大学1147C题73三等奖排版效果不好本科组重庆邮电大学重庆邮电大学重庆邮电大学1148B题70三等奖论文缺乏算法本科组山东科技大学山东科技大学山东科技大学1149B题75三等奖论文缺少算法本科组武夷学院武夷学院武夷学院1150B题64优秀奖评价标准未建本科组河南省洛阳市河南省洛阳市河南省洛阳市1151C题63优秀奖本文对数据的本科组山东科技大学山东科技大学山东科技大学1152C题64优秀奖对原始数据未本科组山东省青岛市山东省青岛市山东省青岛市1153A题70二等奖对打结进行分本科组山东科技大学山东科技大学山东科技大学1154C题77二等奖建立了数据拟本科组江苏省中国矿江苏省中国矿江苏省中国矿1155A题55优秀奖在第二问中针本科组山西大学山西大学山西大学1156C题70三等奖文中对数据的研究生组山东科技大学山东科技大学山东科技大学1158C题73三等奖采用主成分分本科组福建省南平市福建省南平市福建省南平市1160B题70三等奖文中叙述详细本科组中国石油大学中国石油大学中国石油大学1162C题65优秀奖各种拟合曲线本科组吉林大学吉林大学吉林大学1163C题75二等奖分析比较细致本科组山东科技大学山东科技大学山东科技大学1164C题70三等奖摘要较好，正本科组山西省山西大山西省山西大山西省山西大1165C题60优秀奖文章对问题二本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1166C题60优秀奖数据预处理过本科组浙江省杭州市浙江省杭州市浙江省杭州市1167C题73三等奖本文应用多元本科组大连理工大学大连理工大学大连理工大学1171A题67二等奖首先对相同结本科组山西省太原市北京市海淀区天津市南开区1172C题69三等奖思路比较清晰本科组武夷学院武夷学院武夷学院1173B题68三等奖整体思路清晰本科组武夷学院武夷学院武夷学院1174B题67优秀奖整体思路清晰本科组湖南大学湖南大学湖南大学1175B题72三等奖论文缺少算法本科组山西省太原市山西省太原市山西省太原市1177C题55优秀奖该文利用相关本科组东北大学秦皇东北大学秦皇东北大学秦皇1179C题55优秀奖该文利用非线本科组成都理工大学成都理工大学成都理工大学1181C题68三等奖对原始数据未本科组山东科技大学山东科技大学山东科技大学1182B题55优秀奖通过简单的频本科组武夷学院武夷学院武夷学院1186C题73三等奖本文回归分析本科组武夷学院武夷学院武夷学院1187C题60优秀奖文中的定性分本科组池州学院池州学院池州学院1188C题77二等奖折线图部分做本科组武夷学院武夷学院武夷学院1191B题65优秀奖给出的模型与本科组西南科技大学西南科技大学西南科技大学1192C题75二等奖缺少对数据的本科组西南科技大学西南科技大学西南科技大学1193C题60优秀奖该文主要做了本科组成都理工大学成都理工大学成都理工大学1194B题62优秀奖给出的模型与本科组西南科技大学西南科技大学西南科技大学1196C题72三等奖问题二的讨论本科组西南科技大学西南科技大学西南科技大学1197C题78二等奖先剔除无效的本科组郑州大学郑州大学郑州大学1198A题45优秀奖对问题进行了本科组安徽三联学院安徽三联学院安徽三联学院1199A题64三等奖数学模型较少本科组武汉文华学院浙江师范大学浙江师范大学1200C题65优秀奖用均值的方法本科组福建师范大学福建师范大学福建师范大学1201C题71三等奖对原始数据未本科组山东科技大学山东科技大学山东科技大学1203C题67三等奖针对荒漠区不本科组吉林省长春市吉林省长春市吉林省长春市1204C题50优秀奖文中所建模型本科组大连海事大学大连海事大学大连海事大学1205C题68三等奖本文用层次分研究生组重庆邮电大学重庆邮电大学重庆邮电大学1217C题58优秀奖本文用控制变本科组南京师范大学南京师范大学南京师范大学1219C题76二等奖多元线性回归本科组江苏科技大学江苏科技大学江苏科技大学1220B题60优秀奖在应用聚类时本科组南京农业大学南京农业大学南京农业大学1221B题82一等奖论文思路较为本科组安徽工程大学安徽工程大学安徽工程大学1222C题75二等奖该文使用的方本科组山东科技大学山东科技大学山东科技大学1223C题74二等奖应用模型较单本科组中山大学中山大学西南财经大学1225B题74三等奖缺少模型评价本科组南开大学南开大学南开大学1229B题78二等奖文中用了一些本科组内蒙古科技大内蒙古科技大内蒙古科技大1230C题75二等奖影响分析部分本科组西南科技大学西南科技大学西南科技大学1231C题50优秀奖该文通过建立本科组安徽省芜湖市安徽省芜湖市安徽省芜湖市1232B题65优秀奖对加密问题建本科组武夷学院武夷学院武夷学院1234C题74二等奖该文首先对数本科组南开大学南开大学南开大学1237B题74三等奖先用遗传算法本科组内蒙古科技大内蒙古科技大内蒙古科技大1238B题80二等奖思路比较完整本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1239C题65优秀奖两个模型相对本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1240C题70三等奖文中的数据处本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1241A题62优秀奖用微积分的方本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1242C题65优秀奖生物量变化图本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1243C题72三等奖问题一讨论部本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1244B题67优秀奖整体思路清晰本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1245B题70三等奖论文缺乏算法本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1246C题72三等奖针对荒漠区不本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1247A题62优秀奖通过实验的方本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1248A题70二等奖文中采用放大本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1249B题76二等奖思路比较清晰本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1250B题66优秀奖整体思路清晰本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1251B题72三等奖论文中的算法本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1252C题50优秀奖论文中的模型本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1253B题80二等奖模型思路清晰本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1254C题50优秀奖问题二讨论明本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1255B题77二等奖模型思路清晰本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1256A题65三等奖建立三维直角本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1257B题68三等奖论文缺少算例本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1258B题76二等奖该论文中算法本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1259B题67优秀奖整体思路清晰本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1261B题60优秀奖给出的模型与本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1262A题70二等奖对打结及受力本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1263C题63优秀奖建立多元线性本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1264A题65三等奖对单结效果进本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1265C题60优秀奖对原始数据未本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1267C题74二等奖先用excel，本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1268C题60优秀奖问题二的模型本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1269C题65优秀奖对原始数据未本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1270B题69三等奖论文思路不清本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1271C题78二等奖论文思想和方本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1272B题60优秀奖论文缺少算法本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1273C题62优秀奖文中对数据的本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1274B题80二等奖该论文行文流本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1275C题60优秀奖第一部分的讨本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1276A题60优秀奖文献格式混乱本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1277A题75一等奖利用灰色关联本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1278C题60优秀奖摘要应该控制本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1279C题78二等奖在利用原始数本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1280C题65优秀奖文章建模过程本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1281C题66优秀奖对原始数据未本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1282B题78二等奖给出了一个较本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1286B题65优秀奖给出的模型与本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1287B题74三等奖整体思路清晰本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1288C题70三等奖文中前期的统本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1289C题62优秀奖对原始数据未本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1290C题70三等奖论文对相关性本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1291B题85一等奖方法较好，也本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1292B题79二等奖论文行文流畅本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1293C题74二等奖在应用回归分本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1294B题83一等奖论文思路清楚本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1295C题70三等奖模型结构合理本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1296C题60优秀奖模型分析和求本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1297C题80一等奖一元回归分析本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1298C题64优秀奖没有使用完整本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1299A题55优秀奖对于镜像绳结本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1300A题60优秀奖罗列模型，讨本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1302A题67二等奖对摩擦力等进本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1303C题66优秀奖文章对问题的本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1304C题74二等奖运用折线图和本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1305B题67优秀奖整体思路清晰本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1306C题61优秀奖对原始数据未本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1307C题65优秀奖先进行多元逐本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1308C题60优秀奖变化图需比较本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1309C题70三等奖在综合评价模本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1310B题66优秀奖整体思路清晰本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1311C题50优秀奖问题一未列出本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1312A题63三等奖缺乏数据及分本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1313B题65优秀奖缺少模型评价本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1314B题81一等奖论文思路清楚本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1315A题71二等奖运用控制变量本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1316B题73三等奖整体思路清晰本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1317B题65优秀奖论文缺少复杂本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1318C题64优秀奖对原始数据未本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1319C题69三等奖思路比较清晰本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1320C题76二等奖文中对过牧区本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1321C题62优秀奖对原始数据未本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1322C题70三等奖利用spss相关本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1324C题71三等奖文中首先对原本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1325A题50优秀奖模型的建立思本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1326C题60优秀奖相关性模型的本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1327A题75一等奖将绳结的结构本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1328B题74三等奖论文缺乏算法本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1329B题67优秀奖整体比较简单本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1330C题68三等奖问题一讨论较本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1331C题82一等奖论文在数据处本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1332A题58优秀奖模型的建立过本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1333C题65优秀奖对原始数据未本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1334C题68三等奖对原始数据未本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1335C题60优秀奖模型结构不够本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1336B题75三等奖论文思路较为本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1337B题68三等奖模型中给出的本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学1339B题70三等奖论文缺乏算法本科组浙江师范大学浙江师范大学浙江师范大学。

2015认证杯 C题

2015年第八届“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛第一阶段论文题目荒漠区动植物关系的研究关键词典型相关分析（CCA）稳定性评价量灰色关联摘要：对于第一问，为了分析荒漠区不同干扰下植物地上生物量、啮齿动物生物量的变化趋势，我们根据题中所给的数据，分别绘制了过牧区、轮牧区植物地上生物总量变化趋势图以及过牧区、轮牧区啮齿动物生物总量变化趋势图，并从图中得到了相关结论。

为了研究荒漠生态系统在不同干扰条件下动物群落和植物群落之间的相互影响和变动关系，我们对题中给出的2 种干扰类型（轮牧区、过牧区），应用“典型相关分析(CCA)”方法，分析动植物群落之间的相关性。

在每种干扰类型中动物群落变量组由群落组成种的百夹捕获率、生物量比例构成，植物群落变量组由灌木的高度、盖度、密度及生物量和草本的高度、盖度、密度及生物量构成，进行两组变量整体之间的相关性分析，从而得到了不同干扰下植物生物量与啮齿动物生物量之间的变化关系。

对于第二问，我们认为啮齿动物群落的稳定性与群落中啮齿动物的生物总量有关，当7月和10月的啮齿动物的生物总量相差较大时，体现出此时群落的稳定性较差，反之，稳定性较强；与此同时，群落的稳定性还与这三种优势种动物在群落中的比例有关，当7月和10月的三种优势种动物占各自生物总量的比值相近时说明群落的稳定性较高，反之，稳定性较低。

因此，我们利用归一化处理构建一个群落稳定性的评价量，再通过灰色关联的分析方法得到了干扰对于啮齿动物群落的影响机制。

一、问题重述生态研究与资源利用是分不开的,荒漠区是我国典型的温带荒漠和干旱脆弱生态系统,生态环境条件十分严酷,动物的可利用资源在数量和质量上与湿润区、半干旱区存在差异,啮齿动物的分布具有明显的区域性特征。

由于近年来人为干扰不断加重,使得该地区的荒漠化日益严重。

依赖于植物生存的动物种群和群落格局随之受到了明显影响。

啮齿动物群落是荒漠生态系统食物链上必不可少的消费者,对荒漠的利用与保护有至关重要作用。

全国大学生数学建模竞赛论文范例

全国大学生数学建模竞赛论文范例摘要：本文通过对具体问题的研究，建立了相应的数学模型，并运用具体方法进行求解和分析。

通过对结果的讨论，得出了具有一定实际意义的结论和建议。

一、问题重述详细阐述所给定的问题，明确问题的背景、条件和要求。

二、问题分析（一）对问题的初步理解对问题进行初步的思考和分析，明确问题的关键所在和需要解决的核心问题。

（二）可能用到的方法和模型根据问题的特点，探讨可能适用的数学方法和模型，如线性规划、微分方程、概率统计等。

三、模型假设（一）假设的合理性说明所做假设的依据和合理性，确保假设不会对问题的解决产生过大的偏差。

（二）具体假设内容列举出主要的假设条件，如忽略某些次要因素、变量之间的关系等。

四、符号说明对文中使用的主要符号进行清晰的定义和说明，以便读者理解。

五、模型建立与求解（一）模型的建立详细阐述模型的构建过程，包括数学公式的推导和逻辑关系的建立。

（二）模型的求解运用适当的数学软件或方法对模型进行求解，给出求解的步骤和结果。

六、结果分析（一）结果的合理性对求解得到的结果进行合理性分析，判断其是否符合实际情况。

（二）结果的敏感性分析探讨模型中某些参数或条件的变化对结果的影响。

七、模型的评价与改进（一）模型的优点总结模型的优点，如准确性、简洁性、实用性等。

（二）模型的不足分析模型存在的不足之处，如局限性、假设的不合理性等。

（三）改进的方向针对模型的不足，提出可能的改进方向和方法。

八、结论与建议（一）结论总结问题的解决结果，明确回答问题的核心要点。

（二）建议根据结论，提出具有实际意义的建议和措施，为相关决策提供参考。

以下是一个具体的示例，假设我们要解决一个关于交通流量优化的问题。

问题重述在某城市的一个交通路口，每天早晚高峰时段都会出现严重的交通拥堵。

现需要建立数学模型，优化信号灯的设置时间，以提高交通流量，减少拥堵。

问题分析首先，我们需要收集该路口的交通流量数据，包括不同时间段各个方向的车辆数量。

全国研究生数学建模竞赛获奖论文

4
3、如何完善模型并对未来提出好的建议？这些问题的解决需要统计学、弹性力学及材料力学等学科的知识。因此，我们认为，首先可以运用统计学中的方法确定这些主要因素及其间的相关性，可以考虑多元线性回归或非线性回归模型，以及灵敏度分析方法；其次对小麦茎秆在麦穗自重和风载作用下的情况，选择合理的力学模型，分析其应力的基本规律；再次，对所建立的模型以及运算结果进行合理分析，说明其价值和问题，并为未来提出有意义的建议。 4.1 问题 1 分析
利用问题 4 建立的小麦茎秆在麦穗自重和风载作用下的模型公式，但因蜡熟期小麦叶片、叶鞘多已脱落，忽略其中风力对小麦茎秆的作用，对 2007 年腊熟期各品种数据进行计算，缺少的参数通过合理假设进行推理补充，即可得到各品种的抗倒伏风速。 4.6 问题 6 分析
此问题为发散题目，总结分析上述模型的计算结果后，根据结果提出还应考虑的问题，并为来年的试验方案和数据分析方法提出具有价值的建议。
针对问题六，总结了前述五问的两个遗留问题，针对这两个遗留问题，设计了 2012 年实验方案及数据分析方法。根据本文模型所得结果，对小麦育种专家提出了两条合理建议。关键词：倒伏指数回归分析 Pearson 相关系数灰色关联度显著性检验正应力
2
1 问题重述
小麦高产、超高产的研究始终是小麦育种家关注的热点问题。随着产量的增加，小麦的单茎穗重不断增加。但穗重的增加同时使茎秆的负荷增大，导致容易倒伏。倒伏不但造成小麦减产，而且影响小麦的籽粒品质。因此要实现小麦高产优质的跨越，就必须解决或尽量减少小麦的倒伏问题。
本的 CLI 值。对于参数 H 、 G 、 S ，分别采用如下方法获取：
z 植株重心高度 H ： 2007 年、2011 年测量数据中已给出，直接使用。 2008 年测量数据中未给出植株重心高度，我们假设小麦茎秆为不同截面的

全国数学建模大赛A题获奖论文

全国数学建模大赛A题获奖论文城市表层土壤重金属污染分析摘要本文旨在对城市土壤地质环境的重金属污染状况进行分析，建立模型对金属污染物的分布特点、污染程度、传播特征以及污染源的确定进行有效的描述、评价和定位。

对于重金属空间分布问题，首先基于克里金插值法，应用Surfer 8软件对各数据点的分布情况进行模拟，得到了直观的重金属污染空间分布图形；随后，分别用内梅罗综合污染指数以及模糊评价标准和模型对城区内不同区域重金属的污染程度进行了评判。

对于金属污染的主要原因分析问题，基于因子分析法、问题一的结果和对各个金属污染物的来源分析等因素，判断出金属污染的主要原因有：工业生产、汽车尾气排放、石油加工并推测该区域是镍矿富集区。

随后讨论了污染源之间的相互关系和不同金属的污染贡献率。

针对污染源位置确定问题，我们建立了两个模型：模型一以流程图的形式出现，基于污染传播的一般规律建立模型，求取污染源范围，模型作用更倾向于确定污染源的位置；模型二基于最小二乘法原理，建立了拟合二次曲面方程，在有效确定污染源的同时也反映了其传播特征，模型更加清楚，理论性也更强。

在研究城市地质环境的演变模式问题中，我们对针对污染源位置确定问题所建模型的优缺点进行了评价，同时建立了考虑了时间，地域环境和传播媒介的污染物传播模型，从而反映了地质的演变。

综上所述，本文模型的特点是从简单的模型建立起，强更准确的数学模型发展，逐步达到目标期望。

关键词：重金属污染，克里金插值最小二乘法因子分析流程图一、问题重述问题背景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。

评价和研究城市土壤重金属污染程度，讨论土壤中重金属的空间分布，研究城市土壤重金属污染特征、污染来源以及在环境中迁移、转化机理，并对城市环境污染治理和城市进一步的发展规划提出科学建议，不仅有利于城市生态环境良性发展，有利于人类与自然和谐，也有利于人类社会健康和城市可持续发展[1]。

2023华数杯a题范文

2023华数杯a题范文【引言】华数杯全国大学生数学建模竞赛是一项极具影响力的赛事，旨在培养大学生的创新意识、团队协作精神和实际问题解决能力。

2023年的竞赛中，题目涉及多个领域，考验了参赛选手的综合素质。

本文将针对A题进行详细解析，希望能为广大参赛者提供有益的参考。

【题目分析】2023年华数杯A题的题目要求如下：结合实际问题，分析题目所给数据，要求解决以下问题：1.问题一：根据数据一，分析某地区光伏发电潜力。

2.问题二：结合数据二，探讨某企业生产策略。

3.问题三：根据数据三，预测某产品市场需求。

题目难点主要体现在以下几个方面：1.数据处理：数据量较大，需要运用适当的算法对数据进行清洗、预处理。

2.问题关联：三个问题之间可能存在一定的关联性，需要找到问题的关键点，进行综合分析。

3.模型建立：针对不同问题，需要建立合适的数学模型，进行求解。

【解题思路】1.针对问题一，可以采用以下步骤：a.对数据一进行预处理，提取有效信息。

b.分析光伏发电与地理位置、气候等因素的关系，建立相关性模型。

c.根据模型，评估该地区光伏发电潜力。

2.针对问题二，可以采用以下步骤：a.分析企业生产成本与收益的关系。

b.利用数据二中的历史数据，建立企业生产策略模型。

c.根据模型，为企业制定最优生产策略。

3.针对问题三，可以采用以下步骤：a.对数据三进行预处理，提取有用信息。

b.分析产品市场需求与价格、促销政策等因素的关系。

c.建立市场需求预测模型，预测未来市场需求。

【代码实现】在此，我们仅给出关键代码片段，以供参考：1.数据预处理：```pythonimport pandas as pd# 读取数据data = pd.read_csv("data.csv")# 数据清洗、处理data = data.drop_duplicates().dropna()```2.问题一：分析某地区光伏发电潜力```python# 提取地理位置信息geo_data = data[data["geo"]].sort_values("geo")# 建立光伏发电潜力模型model = ...# 评估光伏发电潜力potential = model.predict(geo_data[["geo"]])```3.问题二：探讨某企业生产策略```python# 建立企业生产策略模型model = ...# 制定最优生产策略optimal_strategy = model.predict(data[["production_cost", "revenue"]])```4.问题三：预测某产品市场需求```python# 建立市场需求预测模型model = ...# 预测市场需求market_demand = model.predict(data[["price", "promotion"]])```【结论】通过以上分析，我们成功解决了2023年华数杯A题的三个问题。

全国大学生数学建模竞赛论文范例

全国大学生数学建模竞赛论文范例摘要：本文通过对具体问题的深入研究，建立了数学模型并进行求解，旨在为相关领域提供有益的参考和决策支持。

文中首先对问题进行了详细的分析和阐述，然后构建了相应的数学模型，运用了列举所用的方法和工具等方法进行求解，最后对结果进行了分析和讨论，并提出了一些改进和优化的建议。

一、问题重述在当今社会，具体问题背景。

本次数学建模竞赛的问题是：详细描述问题。

需要我们通过建立合理的数学模型，来解决阐述问题的核心和关键，并得出具有实际意义的结论和建议。

二、问题分析为了有效地解决上述问题，我们首先对其进行了深入的分析。

从问题的性质来看，它属于定性问题的类型，如优化问题、预测问题等。

进一步分析发现，影响问题的主要因素有列举主要因素，这些因素之间可能存在着描述因素之间的关系，如线性关系、非线性关系等。

基于以上分析，我们决定采用列举解决问题的总体思路和方法的方法来建立数学模型。

三、模型假设为了简化问题并使模型更具可操作性，我们做了以下假设：假设 1：具体假设 1 的内容假设 2：具体假设 2 的内容假设 n：具体假设 n 的内容需要说明的是，这些假设在一定程度上简化了实际情况，但在后续的模型验证和改进中，我们会对其合理性进行检验和调整。

四、符号说明为了便于后续模型的建立和表述，我们对文中用到的符号进行如下说明：符号 1：符号 1 的名称和含义符号 2：符号 2 的名称和含义符号 n：符号 n 的名称和含义五、模型建立与求解（一）模型 1 的建立与求解基于前面的分析和假设，我们首先建立了模型 1。

详细描述模型 1 的数学表达式和原理通过求解模型 1 所使用的方法和工具，我们得到了模型 1 的解为：给出模型 1 的解（二）模型 2 的建立与求解为了进一步提高模型的精度和适用性，我们又建立了模型 2。

详细描述模型 2 的数学表达式和原理运用求解模型 2 所使用的方法和工具，解得模型 2 的结果为：给出模型 2 的解（三）模型的比较与选择对建立的多个模型进行比较和分析，从准确性、复杂性、适用性等方面综合考虑，最终选择了说明选择的模型作为最优模型。

大学生数学建模竞赛A题优秀论文A题葡萄酒定稿版

大学生数学建模竞赛A 题优秀论文A题葡萄酒 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】葡萄酒质量的评价摘要葡萄酒质量的好坏主要依赖于评酒员的感观评价，由于人为主观因素的影响，对于酒质量的评价总会存在随机差异，为此找到一种简单有效的客观方法来评酒，就显得尤为重要了。

本文通过研究酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量的关系，以及葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标的关系，以及葡萄酒理化指标与葡萄酒质量的关系，旨在通过客观数据建立数学模型，用客观有效的方法来评价葡萄酒质量。

首先，采用双因子可重复方差分析方法，对红、白葡萄酒评分结果分别进行检验，利用Matlab软件得到样品酒各个分析结果，结合01-数据分析，发现对于红葡酒有70.3%的评价结果存在显着性差异，对于白葡萄酒只有53%的评价结果存在显着性差异。

通过比较可知，两组评酒员对红葡萄酒的评分结果更具有显着性差异，而对于白葡萄酒的评分，评价差异性较为不明显。

为了评价两组结果的可信度，借助Alpha模型用克伦巴赫α系数衡量，并结合F检验，得出红葡萄酒第一组评酒员的评价结果可信度更高，而对白葡萄酒的品尝评分，第二组评酒员的评价结果可信度更高。

综合来看，主观因素对葡萄酒质量的评价具有不确定性。

结合已分析出的两组品酒师可靠性结果，对葡萄酒的理化指标进行加权平均，最终得出十位品酒师对样品酒的综合评价得分。

将每一样品酒的综合得分与其所对应酿酒葡萄的理化指标（一级指标）共同构成一个数据矩阵，采用聚类分析法，利用SPSS软件对葡萄酒样进行分类，根据分类的结果以及各葡萄样品酒综合得分最终将酿酒葡萄分为A（优质）、B（良好）、C（中等）、D（差）四个等级，客观地反映了酿酒葡萄的理化指标与葡萄酒质量之间的联系。

为了分析酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系，采用相关分析法，能有效地反映出两者间的联系，取与葡萄各成分相关性显着的葡萄酒理化指标，与葡萄成分做多元线性回归得出葡萄酒理化指标与酿酒葡萄的拟合方程，从而反映酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系。

数学建模优秀论文(精选范文10篇)2021

数学建模优秀论文(精选范文10篇)2021一、基于数学建模的空气质量预测研究本文以某城市为研究对象，通过数学建模方法对空气质量进行预测。

通过收集历史空气质量数据，构建空气质量预测模型。

运用机器学习算法对模型进行训练和优化，提高预测精度。

通过对预测结果的分析，为城市环境管理部门提供决策支持，有助于改善城市空气质量。

二、数学建模在物流优化中的应用本文针对某物流公司配送路线优化问题，运用数学建模方法进行求解。

建立物流配送模型，考虑配送成本、时间、距离等因素。

运用线性规划、遗传算法等优化算法对模型进行求解。

通过对求解结果的分析，为物流公司提供优化配送路线的建议，降低物流成本，提高配送效率。

三、基于数学建模的金融风险管理研究本文以某银行为研究对象，通过数学建模方法对金融风险进行管理。

构建金融风险预测模型，考虑市场风险、信用风险、操作风险等因素。

运用风险度量方法对模型进行评估。

通过对预测结果的分析，为银行提供风险控制策略，降低金融风险，提高银行稳健性。

四、数学建模在能源消耗优化中的应用本文针对某工厂能源消耗优化问题，运用数学建模方法进行求解。

建立能源消耗模型，考虑设备运行、生产计划等因素。

运用优化算法对模型进行求解。

通过对求解结果的分析，为工厂提供能源消耗优化策略，降低能源消耗，提高生产效益。

五、基于数学建模的交通流量预测研究本文以某城市交通流量为研究对象，通过数学建模方法进行预测。

收集历史交通流量数据，构建交通流量预测模型。

运用时间序列分析方法对模型进行训练和优化。

通过对预测结果的分析，为城市交通管理部门提供决策支持，有助于缓解城市交通拥堵。

数学建模优秀论文(精选范文10篇)2021六、数学建模在医疗资源优化配置中的应用本文以某地区医疗资源优化配置问题为研究对象，通过数学建模方法进行求解。

建立医疗资源需求模型，考虑人口分布、疾病类型等因素。

运用线性规划、遗传算法等优化算法对模型进行求解。

通过对求解结果的分析，为政府部门提供医疗资源优化配置策略，提高医疗服务质量。

数学建模A优秀论文

数学建模A优秀论文数学建模A优秀论文在日常学习、工作生活中，大家都接触过论文吧，论文是对某些学术问题进行研究的手段。

一篇什么样的论文才能称为优秀论文呢？以下是小编为大家收集的数学建模A优秀论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

数学建模A优秀论文11. 问题重述：（略）2. 问题背景：交待问题背景，说明处理此问题的意义和必要性。

优点：叙述详尽，条理清楚，论证充分缺点：前两段过于冗长，可作适当删节3. 问题分析：进一步阐述解决此问题的意义所在，分析了问题，简述要解决此问题需要哪些条件和大体的解决途径优点：条理比较清晰，论述符合逻辑，表达清楚缺点：似乎不够详细，尤其是第三段有些过于概括。

4. 模型的假设与约定：共有8条比较合理的假设优点：假设有依据，合情合理。

比如第3条对上座率的假设，参考了上届奥运会的情况并充分考虑了我国国情，客观真实。

第8条假设用了分块规划和割补的方法，估计面积形状比较合理，而且达到了充分花剑问题的作用。

缺点：有些假设阐述不太清楚也存在不合理之处，第4条假设中面积在50-100之间，下面的假设应该是介于50-100之间的数，假设为最小的50平方米，有失一般性。

第6条假设中，假设MS最大营业额为20万，没有说明是多长时间内的，而且此处没有对下文提到的LMS作以说明。

5. 符号说明及名词定义优点：比较详细清楚，考虑周全，而且较合理地将定性指标数量化。

缺点：有些地方没有标注量纲，比如A和B的量纲不明确。

6. 模型建立与求解6.1问题一：对所给数据惊醒处理和统计，得出规律，找到联系。

优点：统计方法合理，所统计数据对解决问题确实必不可少，而且用图表和条形图的方式反映不同量的变化趋势，图文并茂，叙述清楚而且简明扼要，除了对数据统计情况进行报告以外，还就他们之间相关量之间的关系进行了详细阐述，使数据统计更具实效性。

6.2问题二：6.2.1最短路的确定为确定最短路径又提出了一系列假设并阐述了理由，在这些假设下规定了最短路径优点：假设有根据，理由合情合理缺点：第4条中假设观众消费是单向的，虽然简化了问题但有失一般性，事实上观众往返经过商业区消费的概率是相差比较大的，我认为应改为假设观众在往返过程中消费且仅消费一次。