研究生数学建模竞赛优秀论文(最终版)C
东三省数学建模比赛C题一等奖
2015年东三省数学建模比赛C 题一等奖2015年东北三省数学建模一等奖论文福田红树林自然保护区湿地生态系统模型框架的构建及应用实例研究摘要目前福田红树林自然保护区湿地生态系统的健康状况日益脆弱，迫切需要建立一个完整的保护管理数字化支撑平台。
问题一，我们建立了集动态监测和健康评估及预警于一身的模型框架，该模型框架的建立基于BP-神经网络的PSR 模型，然后将EWE模型里的鱼类捕捞这一环节去掉，改为在自然条件下的水生动物数量变化，利用改进后EWE模型分析生态系统里的各级生物能量流动、物质循环等生态系统内部功能，并确立一个稳态指标。
利用各营养级之间的能量流动关系,对生态系统内的物种依存、竞争关系进行动态描述。
用层次分析法对影响生态系统的外界因素进行综合识别并建立三层权重指标体系得出相应权重指标，以单项指标的加权平均法来获取综合评价指数进行评价等级的确定，模型会自动反馈，并根据权重大小逐级查找问题来源，并根据问题来源找到合理的解决办法。
从而构建整个生态系统压力，状态，响应为一体化的监督管理系统。
问题二，基于以上模型框架，我们利用3s技术对该湿地生态系统相关数据进行监测分析评估预警，设计监测方案。
问题三，选取水污染作为迫切解决的问题，对目前相关数据代入建立好的模型框架进行分析，确定评价等级，对其未来发展趋势进行预测，给出了合理的建议。
关键词：PSR模型；改进EWE模型；层次分析法；3s技术；一、问题重述深圳福田红树林湿地自然保护区是我国唯一处于城市腹地的国家级自然保护区，保护区对调节当地环境具有极其重要的功能；但是在深圳经济高速发展的 30多年时间里，福田红树林湿地生态系统受城市扩张和环境污染影响较为严重，湿地生态系统的生态健康更加脆，为此，保护区的监测管理尤为重要。
目前的生态健康评价主要采用基于抽样监测数据和专家经验的静态方法，仅仅围绕主要生物因子开展调查而没有覆盖到噪声、大气等环境因子，而且监测点信息的时间、空间离散度较大（时间间隔较长、测点密度过于稀疏），致使难以完全满足福田红树林自然保护区科学管理的实际需要。
数学建模C题论文
191])()([),(20200y y x x r z y x z -+--=c y b x a y x y x z +⋅+⋅++=22),(4753⨯41i D i D 20.000160.001162021421339915152112032534791410.1 6660.1 2.5 2.666.11212.12525.16060.1/mcm05/probX 53⨯47Y 53⨯47k n m Z ⨯53⨯47 k n m Z ⨯~53⨯47i n m k H ⨯m m n k n 21n +120i n m k S ⨯i D126 18319719141164512X Y⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⨯⨯⨯⨯⨯⨯47532531534712111..................x x x x x x X ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⨯⨯⨯⨯⨯⨯47532531534712111..................y y y y y y),(y x Z =mnk ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯),(...),,(),,(............),(...),,(),,(4753475325325315315347147121211111y x f y x f y x f y x f y x f y x f ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⨯⨯⨯⨯⨯⨯47532531534712111..................Z Z Z Z Z Z 1=imnk Z ~⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⨯⨯⨯⨯⨯47532531534712111~...~~............~...~~Z Z Z Z Z Z i imnkH ∆mnk Z i mnk Z ~⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⨯⨯⨯⨯⨯⨯ii i i i i h h h h h h 47532531534712111............... (2)i mnkS∆∑∑=⨯=⨯4712531)(47531j i ji i hi D ∆∑=16411641i mnk S 4i i imnk H 5347imnk S mnk H i D 41 2),(y x Z = ),(y x Z =i D nk m ⨯ i mnk H mnk Z i mnk Z ~1~mnk Z 2~mnk Z 1mnk H 2mnk H imnkS∆∑∑=⨯=⨯4712531)(47531j ij i i h1mnk S 2mnk S⑤ 用i D ∆∑=16411641i mnk S 计算出1D 与2D ，则1D 和2D 的值较小者为最优方案.3 主要程序及结论通过数据处理与分析我们认为预测方法一比预测方法二好.所得计算结果值分别为：（1）不同时段的两种方法的实测与预测值的均方差：1mnkS =[0.9247218269e-1, .165797962696, 0.9247218269e-1,0.9247218269e-1, .2586806182, .2586806182, .2586806182, 2.791713932, .2474029514, .2539943168, .2715902174, .2715902174182, .2586806182, 2.791713932, .2474029514, .2539943168, .2715902174]2mnkS := [0.921412432e-1, .1098068392, 0.2234955063e-1,0.1592933205e-1, .2851304286, .2851304286, .2851304286, 2.792910527, .2612701098, .2381007694, .2613774987, 0.5183032655e-1,.2851304286,2.792810527, .2612701098, .2381007694, .2613774987] （2） 方法一的均方差为：1D := .8311398371方案二的均方差： 2D = .8417760978得1D <2D .主要程序与运行结果为： （1） 局域曲面拟合程序> solve({0.3=0.6-r*(0.045^2+0.042^2)},{r});> z1:=0.6-79.17656374*[(x-120.2500)^2+(y-33.7667)^2];> z2:=0.6-79.17656374*[(x-120.2500)^2+(y-33.7667)^2];> z3:=0.6-79.17656374*[(x-120.2500)^2+(y-33.7667)^2];> z4:=0.6-79.17656374*[(x-120.2500)^2+(y-33.7667)^2];> solve({0.15=0.3-r*(0.045^2+0.042^2)},{r});> z4:=0.3-39.58828187*[(x-118.1833)^2+(y-31.0833)^2];> solve({5.1=10.2-r*(0.045^2+0.042^2)},{r});> z1:=10.2-1346.001584*[(x-120.3167)^2+(y-31.5833)^2];> z2:=10.2-1346.001584*[(x-120.3167)^2+(y-31.5833)^2];> z3:=10.2-1346.001584*[(x-120.3167)^2+(y-31.5833)^2];> z4:=10.2-1346.001584*[(x-120.3167)^2+(y-31.5833)^2];> solve({0.1=0.2-r*(0.045^2+0.042^2)},{r});> z4:=0.2-26.39218791*[(x-118.4000)^2+(y-30.6833)^2];>z4:=solve({118.9833^2+30.6167^2+a*118.9833+b*30.6167+c=0.7000,118.5833^ 2+30.0833^2+a*118.5833+b*30.0833+c=1.8000,119.4167^2+30.8833^2+a*119.41 67+b*30.8833+c=0.5});> solve({0.05=0.1-r*(0.045^2+0.042^2)},{r});> z1:=0.1-13.19609396*[(x-119.4167)^2+(y-30.8833)^2];>> solve({2.9=5.8-r*(0.045^2+0.042^2)},{r});> z4:=0.1-765.3734495*[(x-118.2833)^2+(y-29.7167)^2];（2）均方差求值程序：>sq1:=[0.09247218269,0.165797962696,0.09247218269,0.09247218269,0.258680 6182,0.2586806182,0.2586806182,2.791713932,0.2474029514,0.2539943168,0. 2715902174,0.2715902174182,0.2586806182,2.791713932,0.2474029514,0.2539 943168,0.2715902174];> sum1:=add(i,i=sq1);> ave1:=sum1/17;>ve1:=[.5222900020,.5222900020,.5222900020,.5222900020,.5222900020,.5222 900020,.5222900020,.5222900020,.5222900020,.5222900020,.5222900020,.522 2900020,.5222900020,.5222900020,.5222900020,.5222900020,.5222900020,.52 22900020];>sq2:=[0.0921412432,0.1098068392,0.022********,0.01592933205,0.285130428 6,0.2851304286,0.2851304286,2.792910527,0.2612701098,0.2381007694,0.261 3774987,0.0518*******,0.2851304286,2.792810527,0.2612701098,0.238100769 4,0.2613774987];（2）数据模拟图程序：> with(linalg):> l:=matrix(91,7,[58138,32.9833,118.5167, 0.0000, 5.0000, 0.2000, 0.0000, 58139, 33.3000,118.8500, 0.0000, 3.9000, 0.0000, 0.0000,58141, 33.6667,119.2667, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,58143, 33.8000,119.8000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,58146, 33.4833,119.8167, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,58147, 33.0333,119.0333, 0.0000, 6.0000, 1.4000, 0.0000,58148, 33.2333,119.3000, 0.0000, 1.1000, 0.3000, 0.0000,58150, 33.7667,120.2500, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.1000,58154, 33.3833,120.1500, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,58158, 33.2000,120.4833, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,58230, 32.1000,118.2667, 3.3000,20.7000, 6.6000, 0.0000,58236, 32.3000,118.3000, 0.0000, 8.2000, 3.6000, 1.4000,58238, 32.0000,118.8000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,58240, 32.6833,119.0167, 0.0000, 3.0000, 1.4000, 0.0000,58241, 32.8000,119.4500, 0.1000, 1.4000, 1.5000, 0.1000,58243, 32.9333,119.8333, 0.0000, 0.7000, 0.4000, 0.0000,58245, 32.4167,119.4167, 0.3000, 2.7000, 3.8000, 0.0000,58246, 32.3333,119.9333, 7.9000, 2.7000, 0.1000, 0.0000,58249, 32.2000,120.0000,12.3000, 2.4000, 5.6000, 0.0000,58251, 32.8667,120.3167, 5.2000, 0.1000, 0.0000, 0.0000, 58252, 32.1833,119.4667, 0.4000, 3.2000, 4.8000, 0.0000, 58254, 32.5333,120.4500, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 58255, 32.3833,120.5667, 1.1000,18.5000, 0.5000, 0.0000, 58264, 32.3333,121.1833,35.4000, 0.1000, 0.2000, 0.0000, 58265, 32.0667,121.6000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 58269, 31.8000,121.6667,31.3000, 0.7000, 2.8000, 0.1000, 58333, 31.9500,118.8500, 8.2000, 8.5000,16.9000, 0.1000, 58334, 31.3333,118.3833, 4.9000,58.1000, 9.0000, 0.1000, 58335, 31.5667,118.5000, 5.4000,26.0000,11.0000, 0.8000, 58336, 31.7000,118.5167, 3.6000,27.8000,15.3000, 0.6000, 58337, 31.0833,118.1833, 7.0000, 6.4000,15.3000, 0.2000, 58341, 31.9833,119.5833,11.5000, 5.4000,16.1000, 0.0000, 58342, 31.7500,119.5500,32.6000,37.9000, 5.8000, 0.0000, 58343, 31.7667,119.9333,20.7000,24.3000, 5.3000, 0.0000, 58344, 31.9500,119.1667,12.4000, 5.9000,16.3000, 0.0000, 58345, 31.4333,119.4833,21.8000,18.1000, 9.8000, 0.1000, 58346, 31.3667,119.8167, 0.1000,12.7000, 5.1000, 0.2000, 58349, 31.2667,120.6333, 1.1000, 5.1000, 0.0000, 0.0000, 58351, 31.8833,120.2667,22.9000,15.5000, 6.2000, 0.0000, 58352, 31.6500,120.7333,15.1000, 5.4000, 2.4000, 0.0000, 58354, 31.5833,120.3167, 0.1000,12.5000, 2.4000, 0.0000, 58356, 31.4167,120.9500, 5.1000, 4.9000, 0.4000, 0.0000, 58358, 31.0667,120.4333, 2.4000, 3.4000, 0.0000, 0.8000, 58359, 31.1500,120.6333, 1.5000, 3.8000, 0.5000, 0.1000, 58360, 31.9000,121.2000, 5.6000, 3.2000, 2.9000, 0.1000, 58361, 31.1000,121.3667, 3.5000, 0.6000, 0.2000, 0.7000, 58362, 31.4000,121.4833,33.0000, 4.1000, 0.9000, 0.0000, 58365, 31.3667,121.2500,17.7000, 2.2000, 0.1000, 0.0000, 58366, 31.6167,121.4500,75.2000, 0.4000, 1.5000, 0.0000, 58367, 31.2000,121.4333, 7.2000, 2.8000, 0.2000, 0.2000, 58369, 31.0500,121.7833, 3.2000, 0.3000, 0.0000, 0.3000, 58370, 31.2333,121.5333, 7.0000, 3.4000, 0.2000, 0.2000, 58377, 31.4667,121.1000, 7.8000, 7.2000, 0.3000, 0.0000, 58426, 30.3000,118.1333, 0.0000, 0.0000,17.6000, 6.2000, 58431, 30.8500,118.3167, 5.1000, 2.3000,16.5000, 0.1000, 58432, 30.6833,118.4000, 3.6000, 1.4000,20.5000, 0.2000, 58433, 30.9333,118.7500, 2.1000, 3.4000, 8.5000, 0.2000, 58435, 30.3000,118.5333, 0.0000, 0.0000,13.6000, 8.5000, 58436, 30.6167,118.9833, 0.0000, 0.0000, 5.3000, 0.5000, 58438, 30.0833,118.5833, 0.0000, 0.0000,27.6000,21.8000, 58441, 30.8833,119.4167, 0.1000, 1.6000, 1.6000, 1.0000, 58442, 31.1333,119.1833, 3.0000, 8.8000, 5.4000, 0.2000, 58443, 30.9833,119.8833, 0.1000, 2.7000, 0.1000, 0.9000,58446, 30.9667,119.6833, 0.0000, 0.1000, 5.1000, 2.5000, 58448, 30.2333,119.7000, 0.0000, 0.0000,15.1000, 6.9000, 58449, 30.0500,119.9500, 0.0000, 0.0000,23.5000, 8.2000, 58450, 30.8500,120.0833, 0.0000, 0.7000, 0.0000, 4.1000, 58451, 30.8500,120.9000, 0.5000, 0.1000, 0.0000, 3.8000, 58452, 30.7833,120.7333, 0.3000, 0.0000, 0.0000, 3.0000, 58453, 30.0000,120.6333, 0.0000, 0.0000, 0.0000,18.2000, 58454, 30.5333,120.0667, 0.0000, 0.0000, 0.5000, 4.9000, 58455, 30.5167,120.6833, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 4.6000, 58456, 30.6333,120.5333, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 4.2000, 58457, 30.2333,120.1667, 0.0000, 0.0000, 2.0000,12.6000, 58459, 30.2000,120.3167, 0.0000, 0.0000, 0.0000,15.0000, 58460, 30.8833,121.1667, 1.2000, 0.1000, 0.0000, 2.3000, 58461, 31.1333,121.1167, 4.0000, 1.4000, 0.4000, 0.2000, 58462, 31.0000,121.2500, 2.7000, 0.3000, 0.4000, 1.7000, 58463, 30.9333,121.4833, 1.7000, 0.1000, 0.0000, 0.8000, 58464, 30.6167,121.0833, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 3.6000, 58467, 30.2667,121.2167, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 1.8000, 58468, 30.0667,121.1500, 0.0000, 0.1000, 5.1000, 2.5000, 58472, 30.7333,122.4500, 0.3000, 0.6000, 0.0000, 4.9000, 58477, 30.0333,122.1000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 58484, 30.2500,122.1833, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 58530, 29.8667,118.4333, 0.0000, 0.0000,27.5000,23.6000, 58531, 29.7167,118.2833, 0.0000, 0.0000, 3.7000,11.5000, 58534, 29.7833,118.1833, 0.0000, 0.0000, 9.3000, 6.5000, 58542, 29.8167,119.6833, 0.0000, 0.0000, 0.0000,27.6000, 58550, 29.7000,120.2500, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 4.9000, 58562, 29.9667,121.7500, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.9000]);> lat:=col(l,2);> lon:=col(l,3); > sd1:=col(l,4);> sd2:=col(l,5); > sd3:=col(l,6); > sd4:=col(l,7);> abc1:=seq([lat[i],lon[i],sd1[i]],i=1..91);> abc2:=seq([lat[i],lon[i],sd2[i]],i=1..91);> abc3:=seq([lat[i],lon[i],sd3[i]],i=1..91);> abc4:=seq([lat[i],lon[i],sd4[i]],i=1..91);> with(plots):> pointplot3d([abc1],color=green,axes=boxed);> surfdata([abc1],labels=["x","y","z"],axes=boxed);> with(stats):> with(fit):> with(plots):fx1:=leastsquare[[x,y,z],z=x^3+y^3+a*x^2+b*y^2+c*x*y+d*x+e*y+f,{a,b,c,d ,e,f}]([abc1]);> plot3d(fx1,x=25..35,y=119..135);> pointplot3d([abc2],color=blue,axes=boxed);> surfdata([abc2],labels=["x","y","z"],axes=boxed);>fx2:=leastsquare[[x,y,z],z=x^3+y^3+a*x^2+b*y^2+c*x*y+d*x+e*y+f,{a,b,c,d ,e,f}]([abc2]);> plot3d(fx2,x=25..35,y=119..135);> pointplot3d([abc3],color=red,axes=boxed)> surfdata([abc3],labels=["x","y","z"],axes=boxed);>fx3:=leastsquare[[x,y,z],z=x^3+y^3+a*x^2+b*y^2+c*x*y+d*x+e*y+f,{a,b,c,d ,e,f}]([abc3]);> surfdata([abc4],labels=["x","y","z"],axes=boxed);>fx4:=leastsquare[[x,y,z],z=x^3+y^3+a*x^2+b*y^2+c*x*y+d*x+e*y+f,{a,b,c,d ,e,f}]([abc4]);五.如何在评价方法中考虑公众感受的数学模型建立.1660.1 2.5 2.666.11212.12525.16060.1z } 1.00 {0≤≤=z z R } 5.21.0 {1≤≤=z z R } 66.2 {2≤≤=z z R } 121.6 {3≤≤=z z R } 251.12 {4≤≤=z z R } 601.25 {5≤≤=z z R } 1.60 {6≥=z z R 0ˆR 1ˆR 2ˆR 3ˆR 4ˆR 5ˆR 6ˆR } 1)( {ˆ000R z z z R ∈≤=，μ} 1)( {ˆ111R z z z R ∈≤=，μ} 1)( {ˆ222R z z z R ∈≤=，μ } 1)( {ˆ333R z z z R ∈≤=，μ} 1)( {ˆ444R z z z R ∈≤=，μ} 1)( {ˆ555R z z z R ∈≤=，μ } 1)( {ˆ666R z z z R ∈≤=，μ)(z i μ i 1z ∈i R i R )(z i μ i 16i R ˆ i 1 2)(z i μ i 1⎩⎨⎧≤<+-≤≤=1.006.0 , 5.22506.00, 1)(0z z z z μ)(1z μ] 2369277587.0e [2369277587.0112)3.1(----z 5.21.0≤≤z )(2z μ] 20555762126.0e [20555762126.0112)3.4(----z 66.2≤≤z)(3z μ] 2287787270.0e [2287787270.0119.5)05.9(2----z 121.6≤≤z )(4z μ] 70397557815.0e[70397557815.0119.12)55.18(2----z 251.12≤≤z)(5z μ] 00475951221.0e[00475951221.011100)55.42(2----z 601.25≤≤z)(6z μ2)]5.60(5 [11--+z 1.60≥z 74)(z i μ及iR ˆ i =0，1，…,6合并可得} 0 {≥=z z R 上的模糊集合} , 1)( {ˆR z z z R∈≤=μ.其中R 是论域,)(z μ是模糊集合R ˆ的隶属函数，由)(z i μ分段合)(z μ小雨的隶属函数图特大暴雨隶属函数图大暴雨隶属函数图暴雨隶属函数图⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧>≤<≤<≤<≤<≤<≤≤=60)(6025)(2512)(126)(65.2)(5.21.0)(1.00)()(6543210z z z z z z z z z z z z z z t μμμμμμμμ 5 353⨯47imnkZ ~)(z μ53⨯47=M mnk⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⨯⨯⨯⨯⨯⨯47532531534712111..................μμμμμμ=M imnk~⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⨯⨯⨯⨯⨯⨯47532531534712111~...~~............~...~~μμμμμμi ),(y x Z =i mnk ∏∆mnk M =M i mnk~⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⨯⨯⨯⨯⨯i i i i i i 47532531534712111..................λλλλλλ 6imnkΓ∆∑∑=⨯=⨯4712531)(47531j i j i i λ i Ω∆∑=16411641i imnkΓ 8 i 2i i i mnk ∏5347imnk Γi mnk ∏i Ω411Ω2Ω 1Ω2Ω1D 2D19811999。
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。
研究生数学建模竞赛优秀论文（最终版）C
研究生数学建模竞赛优秀论文（最终版）C全国第三届研究生数学建模竞赛题目维修线性流量阀时的内筒设计问题（C 题）针对问题1，首先考察了内孔为四种特殊形状的情况下，“过流面积”随曲线下降距离的变化情况，得到凸凹圆曲线与严格线性面积特性曲线偏差的平方和最小，线性关系保持得比较良好。
此后利用微元法证明了“过流面积”呈严格线性变化时曲线和外孔圆交点横坐标的差为定值这一性质，得出了在此种情况下曲线在两交点处的斜率应为无穷大。
基于以上分析，利用最小二乘原理建立了无约束泛函极值模型，采用了变分法将其转化为微分方程，再转化为等效的变分原理，采用Ritz 算法近似求解。
最后通过对内筒孔曲线的合理假设，得到了满足线性关系较好的内孔曲线形状（见图11），其样本点的偏差平方和为0.064412。
针对问题2，利用最小二乘原理建立了有约束泛函极值模型。
根据文中第四节中的引理，给出理想状态下的内孔形状。
之后对其进行了微调，通过牺牲严格的线性关系来使其逐渐满足两个约束75%h Q ≥和85%S Q ≥，并最终找到了合适的内孔设计方案（见图13（b ））。
最后针对外孔磨损情况提出了基于自动控制理论和逆向工程技术等的解决办法。
本文提出的模型是从考察内孔的特殊形状中得到启发的，从而具有实际应用价值和准确性。
关键词：线性阀体最小二乘法泛函极值模型变分原理非线性规划一、问题的提出阀体是我们日常工作和生活中一种十分常见的工具。
它种类繁多，其中线性阀体可使阀体的旋转角度和流量成正比。
因而它可使人们方便地对流量进行控制。
而如何设计线性阀体成为当今控制领域中研究的热点问题之一。
现在我们需要设计出一种阀体，它由两个同心圆柱筒组成。
外筒固定，其侧面上有一个孔，形状为两个直径不等的圆柱体的交线。
内筒和外筒轴向之间没有相对运动，内筒可以自由转动。
内筒的侧面上也有一个孔，但它原来的形状未知。
要求设计出内筒孔的形状，使得“过流面积”与内筒旋转角成近似线性关系；在线性区间至少达“最大范围”区间长度的75%以上，而且主要工作区的最大“过流面积”至少要达到外筒孔面积的85%以上，并且使“过流面积”和内筒的旋转角度之间的“线性关系”尽量好的约束限制下，重新设计内筒孔的形状。
2014年第十一届全国研究生数模竞赛获奖论文-C题
(7)
其 中 K 为 过 采 样 倍 数 ， CE-BEM 不 存 在 过 采 样 倍 数 K 1 ， GCE-BEM 和 OGCE-BEM 2 Kf d NT / M OGCE-BEM 中的过采样倍数 K 2 ; k 。 CE BEM and GCE BEM 1 (2) 多项式 BEM 模型(P-BEM) 多项式 BEM(P-BEM)运用泰勒级数展开并近似得到，此时信道估计的数学 模型为[2]
二、问题假设
1. 多条路径之间信道数据相互独立； 2. 不考虑无线通信信道的阴影衰落； 3. 不考虑背景电磁波对通信频段的干扰； 4. 不考虑信道数据采样所造成的误差； 5. 不考虑具体的载波搬移方式 。
三、符号说明
1. 2. 3. 4. 5.
v: c: f: fd : Vd :
移动台运动速度 电磁波传播速度 3 105 km/s 载波频率 平移台运动速度 归一化最大平移台运动速度
M 1 N hl [n] blm n , l 0,..., L 1 2 m0 m
(8)
这里介绍的 P-BEM 模型，釆用单一的多项式，在信道变化比较平缓的时候 模型误差较小，但 P-BEM 模型对多普勒扩展比较敏感，在高的多普勒扩展下性 能下降比较明显。 3. 模型性能评价指标 为了比较各 BEM 建模的拟合性能, 定义 BEM 信道建模的归一化均方误差 (Normalized MSE, NMSE)为
-6-
NMSE
| h (n) h (n) |
n 0 l 0 N 1 L 1 n 0 l 0 l l
仅供参考第十二届五一数学建模联赛C题优秀论文
仅供参考第十二届五一数学建模联赛C题优秀论文本文是一篇关于第十二届五一数学建模联赛C题的优秀论文，旨在为读者提供一个参考。
第十二届五一数学建模联赛C题是一个涉及网络传输的问题。
具体而言，该题目要求考察在网络传输的场景下，如何通过合理安排传输路径来实现数据的快速传输。
这是一个非常实际的问题，因为在现实生活中，网络传输一直是我们所依赖的重要工具之一。
为了解决该问题，我们可以从以下几个方面进行论述。
首先，我们可以从理论角度出发，探讨网络传输的原理和相关概念。
例如，我们可以介绍数据传输的基本原理，如分组交换和电路交换等。
此外，我们还可以介绍网络拓扑结构和路由算法等概念，以及它们在实际网络中的应用。
通过对这些基本概念的深入理解，我们可以更好地理解网络传输问题的本质。
其次，我们可以从实际问题出发，讨论网络传输中常见的挑战和解决方案。
例如，网络中常常会遇到拥塞的问题，即当数据流量过大时，网络的带宽无法满足需求，从而导致数据传输的延迟和丢包现象。
为了解决这一问题，可以采取一些调度算法，如流量控制和拥塞避免等。
此外，我们还可以讨论其他可能的问题，如安全性和可靠性等方面。
在研究网络传输问题时，我们还可以结合数学建模的方法，将问题抽象为数学模型，并通过数学工具对问题进行分析和求解。
例如，我们可以采用图论的方法来描述网络拓扑结构，并通过最短路径算法来确定合适的传输路径。
此外，我们还可以使用排队论的方法来分析网络传输的延迟和丢包概率等问题。
最后，我们可以通过实例分析来验证我们所提出的解决方案的有效性。
通过选择一些实际案例或仿真结果，我们可以对我们的方案进行评估，并与其他现有的方法进行比较。
这将有助于读者更好地理解我们的解决方案，并对其可行性和适用性进行评估。
综上所述，本文围绕第十二届五一数学建模联赛C题，从理论角度和实际问题出发，探讨了网络传输问题的解决方法。
通过深入研究相关概念和数学建模的方法，我们提出了一种可行的解决方案，并通过实例验证了其有效性。
2023 数学建模 c题
2023 数学建模 c题
2023年数学建模竞赛C题：
题目：在工业生产中，原料的纯度是一个重要的质量指标。
例如，在半导体行业中，高纯度硅是制造集成电路的重要原料。
为了获得高纯度的硅，需要从含有多种杂质的硅原料中去除杂质。
本题将探讨如何通过数学建模和优化方法来提高硅原料的纯度。
具体问题：假设你是一家半导体公司的工程师，需要从含有多种杂质的硅原料中去除杂质。
给定原料中各杂质的含量，以及可用的净化设备和操作参数，你的任务是制定一个有效的净化方案，以最大限度地提高最终产品的纯度。
要求：
1. 分析影响硅原料纯度的主要因素；
2. 建立一个数学模型，描述杂质去除的过程，并使用该模型进行优化；
3. 根据给定的数据和约束条件，提出一个可行的净化方案；
4. 使用适当的软件或编程语言实现该方案，并模拟净化过程；
5. 根据模拟结果，评估所提出方案的性能，并给出改进建议。
注意事项：
1. 硅原料的纯度可以通过测量杂质含量来评估；
2. 净化设备的操作参数可能受到物理和化学限制；
3. 净化过程可能需要多个步骤，每个步骤都可能影响最终产品的纯度。
提示：为了解决这个问题，你可能需要考虑杂质去除的机制、操作参数的选择、多步骤净化的策略、数学建模和优化方法的应用等多个方面。
第二届研究生数学建模竞赛C题优秀论文(1)
城市出租车交通规划综合模型一、问题重述城市中出租车的需求随着经济发展、城市规模扩大及居民生活方式改变而不断变化。
目前某城市中出租车行业管理存在一定的问题，城市居民普遍反映出租车价格偏高，另一方面，出租车司机却抱怨劳动强度大，收入相对来说偏低，整个出租车行业不景气，长此以往将影响社会稳定。
现为了配合该城市发展的战略目标，最大限度地满足城市中各类人口的出行需要，并协调市民、出租车司机和社会三者的关系，实现该城市交通规划可持续发展，需解决以下的问题：（1）从该城市当前经济发展、城市规模及总体人口规划情况出发，类比国内城市情况，预测该城市居民的出行强度和出行总量，这里的居民指的是该城市的常住人口。
同时结合人口出行特征，进一步给出该城市当前与今后若干年乘坐出租车人口的预测模型。
（2）根据该城市的公共出行情况与出租车主要状况，建立出租车最佳数量预测模型。
（3）油价调整（3.87元/升与4.30元/升）会影响城市居民与出租车司机的双方的利益关系，给出能够使双方都满意的价格调节最优方案。
（4）针对当前的数据采集情况，提出更合理且实际可行的数据采集方案。
（5）从公用事业管理部门的角度考虑出租车规划的问题，写一篇短文介绍自己的方案。
二、模型假设1．常住人口和暂住人口的出行特征相近，划分为第一类人，在所有分析过程中假设其出行特征完全一样。
而短期及当日进出人口为第二类。
2．由于短期及当日进出人口情况复杂，假设第二类人口在于乘坐出租车方面相关出行特征（如乘车出行强度等）在未来几年内保持不变。
3．由于城市地理状况和居民的生活习惯在短时期内不易改变，所以在各交通小4．假设居民中出行人口占总人口数的比例不变。
5．假设对于出行人口而言，在出行方式选择方面的比例与出行人次的比例一样。
6．假设在未来几年内，出租车固定营运成本不变。
7．由于每次一起打车的人数，与居民的生活习惯相关，所以假设出租车每趟载客人次不变，即不受出租车数目和收费方案的不同而改变。
数学建模论文(精选4篇)
数学建模论文（精选4篇）数学建模论文模板篇一1数学建模竞赛培训过程中存在的问题1.1学生数学、计算机基础薄弱，参赛学生人数少以我校理学院为例，数学专业是本校开设最早的专业，面向全国２８个省、市、自治区招生，包括内地较发达地区的学生、贫困地区（包括民族地区）的学生，招收的学生数学基础水平参差不齐．内地较发达地区的学生由于所处地区的经济文化条件较好，教育水平较高，高考数学成绩普遍高于民族地区的学生．民族地区由于所处地区经济文化较落后，中小学师资力量严重不足，使得少数民族学生数学基础薄弱，对数学学习普遍抱有畏难情绪，从每年理学院新生入学申请转系的同学较多可以窥见一斑．虽然学校每年都组织学生参加全国大学生数学建模竞赛，但人数都不算多．从专业来看，参赛学生主要以数学系和计算机系的学生为主，间有化学、生科、医学等理工科学生，文科学生则相对更少．理工科类的学生基本功比较扎实，他们在参赛过程中起到了重要作用．文科学生数学和计算机功底大多薄弱，更多的只是一种参与．从年级来看，参赛学生以大二的学生居多；大一的学生已学的数学和计算机课程有限，基本功还有些欠缺；大三、大四的学生忙着考研和找工作，对数学建模竞赛兴趣不大．从参赛的目的来看，有２０％左右的学生是非常希望通过数学建模提高自己的综合能力，他们一般能坚持到最后；还有５０％的学生抱着试试看的态度参加培训，想锻炼但又怕学不懂，觉得可以坚持就坚持，不能则中途放弃；剩下的３０％的学生则抱着好奇好玩的态度，他们大多早早就出局了．学生的参赛积极性不高，是制约数学建模教学及竞赛有效开展的不利因素．1.2无专职数学建模培训教师，培训教师水平有限，培训方法落后数学建模的培训教师主要由理学院选派数学老师临时组成，没有专职从事数学建模的教师．由于学校扩招，学生人数多，教师人数少，数学教师所承担的专业课和公共课课程多，授课任务重；备课、授课、批改作业占用了教师的大部分工作时间，并且还要完成相应的科研任务．而参加数学建模教学及竞赛培训等工作需要花费很多时间和精力，很多老师都没有时间和精力去认真从事数学建模的教学工作．培训教师队伍整体素质不够强、能力欠缺，指导起学生来也不是那么得心应手，且从事数学建模教学的老师每年都在调整，不利于经验的积累．另外，学校对参与数学建模教学及竞赛培训的教师的鼓励措施还不是十分到位和吸引人，培训教师对数学建模相关的工作热情不够，缺乏奉献精神．在２０１１年以前，数学建模培训主要采用教师授课的方式进行，但各位老师授课的内容互不联系．比如说上概率论的老师就讲概率论的内容，上常微分方程的老师就讲常微分的内容．学生学习了这些知识，不知道有什么用，怎么用，不能将这些知识联系起来转化为数学建模的能力．这中间缺少了很重要的一个环节，就是没有进行真题实训．结果就是学生既没有运用这些知识构建数学模型的能力，也谈不上数学建模论文写作的技巧．虽然学校年年都组织学生参加全国大学生数学建模竞赛，但结果却不尽如人意，获奖等次不高，获奖数量不多．1.3学校重视程度不够，相关配套措施还有待完善任何一项工作离开了学校的支持，都是不可能开展得好的，数学建模也不例外．在前些年，数学建模并没有引起足够的重视，学校盼望出成绩但是结果并不理想，对老师和学生的信心不足．由于经费紧张，并未专门对数学建模安排实验室，图书资料很少，学生用电脑和查资料不方便，没有学习氛围．每年数学建模竞赛主要由分管教学的副院长兼任组长，没有相应专职的负责人，培训教师去参加数学建模相关交流会议和学习的机会很少．学校和二级学院对参加数学建模教学、培训的老师奖励很少，学生则几乎没有．在课程的开设上也未引起重视，虽然理学院早在１９９７年就将数学实验和数学建模课列为专业必修课，但非数学专业只是近几年才开始列为公选课开设，且选修率低．2针对存在问题所采取的相应措施2.1扩大宣传，重视数学和计算机公选课开设，举办数学建模学习讨论班最近两年，学院组建了数学建模协会，负责数学建模的宣传和参赛队员的海选，通过各种方式扩大了对数学建模的宣传和影响，安排数学任课教师鼓励数学基础不错的学生参赛．同时邀请重点大学具有丰富培训经验的老师来做数学建模专题讲座，交流经验．学院重视数学专业的基础课程、核心课程的教学，选派经验丰富的老教师、青年骨干教师担任主讲，随时抽查教学质量，教学效果．严抓考风学风，对考试作弊学生绝不姑息；学生上课迟到、早退、旷课一律严肃处理．通过这些举措，学生学习态度明显好转，数学能力慢慢得到提高．学校有意识在大一新生中开设数学实验、数学建模和相关计算机公选课，让对数学有兴趣的学生能多接触这方面的知识，减少距离感．选用的教材内容浅显而有趣味，主要目的是让同学们感受到数学建模并非高不可攀，数学是有用的，增加学生学习数学的热情和参加数学建模竞赛的可能性．为了解决学生学习数学建模过程中的遇到的困难，学院组织老师、学生参加数学建模周末讨论班，老师就学生学习过程中遇到的普遍问题进行讲解，学生分小组相互讨论，尽量不让问题堆积，影响后续学习积极性．通过这些措施，参赛学生的人数比以往有了大的改观，参赛过程中退赛的学生越来越少，参赛过程中的主动性也越来越明显．2.2成立数学建模指导教师组，分批培养培训教师，改进培训方法近年来，学院开始重视对数学建模培训教师的梯队建设，成立了数学建模指导教师组．把培训教师分批送出去进修，参加交流会议，学习其它高校的经验，并安排老教师带新教师，培训教师队伍越来越稳定、壮大．从去年开始，理学院组织学生进行了为期一个月的暑期数学建模真题实训，从８月初到８月底，培训共分为７轮．学生首先进行三天封闭式真题训练———其次答辩———最后交流讨论．效果明显，学生的数学建模能力普遍得到了提高，学习积极性普遍高涨．９月份顺利参加了全国大学生数学建模竞赛．从竞赛结果来看，比以前有了比较大的进步，不管是获奖的等次还是获奖的人数上都取得了历史性突破．有了这些可喜的变化，教师和学生的积极性都得到了提高，对以后的数学建模教学和培训工作将起着极大的促进作用．除了这种集训，今后，数学建模还需要加强平时的教学和培训工作．2.3学校逐渐重视，加大了相关投入，完善了激励措施最近几年，学校加大了对数学建模教学和培训工作的相关投入和鼓励措施．安排了专门的数学建模实验室，配备了学院最先进的电脑、打印机等设备，购买了数学建模相关的书籍．划拨了数学建模教学和培训专项经费．虽然数学建模教学还没有计入教学工作量，但已经考虑计入职称评定的相关工作量中，对参加数学建模教学和培训的老师减少了基本的教学工作量，使他们有更多的时间和精力投入到数学建模的相关工作中去．对参加全国大学生数学建模竞赛获奖的老师和学生的奖励额度也比以前有了很大的提高，老师和学生的积极性得到了极大的提高．3结束语对我们这类院校而言，最重要的数学建模赛事就是一年一度的全国大学生数学建模竞赛了．竞赛结果大体可以衡量老师和学生的付出与收获，但不是绝对的，教育部组织这项赛事的初衷主要是为了促进各个院校数学建模教学的有效开展．如果过分的看重获奖等次和数量，对学校的数学建模教学和组织工作都是一种伤害．参赛的过程对学生而言，肯定是有益的，绝大多数参加过数学建模竞赛的学生都认为这个过程很重要．这个过程可能是四年的大学学习过程中体会最深的，它用枯燥的理论知识解决了活生生的现实中存在的问题，虽然这种解决还有部分的理想化．由于我校地处偏远山区，教育经费相对紧张，投入不可能跟重点院校的水平比，只能按照自身实际来．只要学校、老师、学生三方都重视并积极参与这一赛事，数学建模活动就能开展的更好．数学建模论文模板篇二培养应用型人才是我国高等教育从精英教育向大众教育发展的必然产物，也是知识经济飞速发展和市场对人才多元化需求的必然要求。
研究生数学建模竞赛优秀论文
题 目
基于临床与基因图谱的结肠癌基因标签提取
摘
要
由于基因间的调控和相互作用表现为“功能基因组合”形式，基因的功能与 作用是集体作用的结果，而非单个基因单独作用的结果，表现在分类特征对样本 的分类能力方面就是以特征集合的形式整体体现出来的。根据这个生物学知识， 本文考察由多个基因构成的基因簇作为区分正常人和癌症患者的分类因素， 利用 独立成分分析(ICA)技术对已给出的基因表达采样数据进行分析，最大程度地降 低基因之间强烈的相互影响， 从而获得对判断是否患有肿瘤或者癌症的最有直接 关系但数目较少的潜在因素， 即基因簇信息。 随后， 我们采用了支持向量机(SVM) 依据提取出的潜在因素 （基因簇） 进行分类， 筛选出致病的癌症基因15个。 另外， 我们还运用基于灵敏度的支持向量机对基因本身进行分类，而不是基于基因簇。 利用得到的结果与基于独立成分分析的方法所提取的基因提供比较。 发现所筛选 的基因簇中有三个基因与灵敏度支持向量机方法筛选的基因相同。 对预处理过后的1908个基因，通过独立成分分析提取出61个基因簇，这些基 因簇中含有与分类无关的基因簇，即噪声，以及与分类相关的分类因素5个。事 实上，为了能够得到最好的分类因素，我们将问题转化为一类信号稀疏表示的优 化问题。此外，为了进一步进行基因分类，我们利用含噪声的ICA和带松弛因子 的非光滑优化模型研究带有噪声的基因图谱信息。 通过含噪声模型与不含噪声模 型进行对比，说明含噪模型的优势。 最后，借助于条件概率模型，对病人数据进行了筛选，将临床结论与基因图 谱相结合，通过已有文献以及生物信息网站所获取资料发现，所筛选的大部分基 因标签与当今临床医学所得到的直肠癌研究结论相吻合。
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强度值均为 1000，而在另外一种实验条件下的强度值分别为 100 和 10000。如果 从对照与实验的绝对值来看，一个基因表达的变化远远大于另一基因，即 但是， 从生物学的角度出发， 两个基因变化的是相等的， 10000-1000>>1000-100 。 都是 10 倍的变化。用对数转换可以消除这种由两个相对变化间的不成比例所引 起的误导。例如，对数据进行以 10 为底的对数变换，则 lg100 2 lg1000 3 lg10000 4 可以看出，基因的变化是相等的，只是方向不同，一个增大，另一个减小。对数 变换减弱了数据的平均值和方差，使得表达的变化独立于其产生的强度位置，从 而使得低强度值与高强度值发生的倍数变化具有可比性。 另外，对数变换使得数据的分布具有对称性和接近正态分布性质，而一些常 用的统计方法，如 t 检验、F 检验等方法都要求数据满足正态分布或近似正态分 布。由于本问题中所提供的数据已经是对数形式的，所以可以忽略这一步。 （二） 重复数据的合并 重复的测量可以用于估计实验中的噪声，比较不同处理组间和处理组内的 变异。然而，在特定的条件下把所有的重复值合并成一个数值可能更为方便，而 这一个值就是给定基因（条件）的代表。根据不同的情况，这些重复测量可能是 同一芯片上的重复点，或是同一基因在不同芯片上的测量值。通常的合并是指计 算这些重复值的集中趋势指标，如均数、中位数或众数。 （三）数据归一化 系统误差使得采集到的数据可能含有奇异样本数据， 所谓奇异样本数据指的 是相对于其他输入样本特别大或特别小的样本矢量。 奇异样本数据的存在会影响 特征基因的提取。所以，在数据预处理部分，需要对原始数据进行归一化。归一 化的具体作用就是归纳统一样本的统计分布性。 归一化在 0~1 之间是统计的概率 分布，归一化在-1~+1 之间是统计的坐标分布。例如规整原数据到 0,1 内，这样 可以降低奇异样本数据对整体的误差影响， 从而更加有效地提取特征基因。 另外， 数据归一化对于独立分量分析（ICA） 、支持向量机（SVM）数据处理也是有帮 助的。 首先，根据附件的文件说明，我们需要对 project_data.txt 里的数据进行以下 预处理： 1. 在project_data.txt数据文件中，第二列为UMGAP，HSAC07 或者i的数据 是和RNA控制相关的，对下面所做的工作没有关系，为冗余数据，所以需要把 这些数据去除。 2. 基因芯片探针探测到的序列表明了基因的表达水平，有些数据可能是同 一基因探针的重复点，也有可能是同一基因在不同基因探针上的探测值。因而， 对于project_data.txt中基因相同的序列，需消除重复表示，采用了类均值算法， 对其进行取平均或取中值处理，给出特定基因的唯一表达数据。 以上两步的数据预处理可以保证： 处理后的数据较真实地反映了不同基因的 不同表达水平。 通过以上的预处理，原基因数据从2000个基因减少到了1908个。实验表明， 1908个基因数据为可靠性较高的数据。 其次，进行数据归一化处理。采用的归一化映射为：
2015年全国研究生数学建模大赛优秀论文C题5
问题 4：基于无线信道“指纹”特征的区域高精度定位算法研究 该部分针对无线信道“指纹”特征，对问题 3 的区域分别进行 了粗划分与精划分，进一步细化了了“指纹”特征，最终对问题 4 的测量数据实现了高精度定位：测量结果 1 位于 121.67m，误差为 0.83m；测量结果 2 位于 75m，误差为 0.83m。 关键词: 无线信道；指纹提取；K 均值聚类。
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的样本加以分析，给出无线信道 “指纹 ”的模型。在此基础上，给出简洁而明确的 “评 价指标 ”，用于分析验证所建模 “指纹 ”合理有效。所谓有效是指，该模型应能从数学 上对已知的三种场景进行合理区分。要求详细说明建模的思路、使用的方法以及得出 结论的过程。另外，所提取的特征或所建立的模型最好有一定的物理意义。最后，提 供获取“指纹”的程序代码，要求代码可运行，但代码形式不限。 问题 2： “数据包 2”提供了与 “问题 1”中某些场景相对应的二个真实信道测量结果。 基于“问题 1”中所提供的三个场景，以及所建立的 “指纹 ”模型和 “评价指标 ”，采用数 学的方法，识别出此处提供的二个样本分别属于哪个场景。需要保证“场景识别 ”的结 果正确，且对识别的结果进行合理的分析。请明确给出 “场景识别 ”的结果，并详细描 述分析的过程。 问题 3：“数据包 3”提供了一条连续路段的真实信道测量结果。该结果对应于以 3km/h 的速度步行近 150m 的测试距离。该路段可能包含不同的场景或环境，对应不 同的“指纹 ”特征。基于上述测量结果，先自行分段，采用 “问题 1”中的建模方法，给 出分段的“指纹 ”分析。在分段分析的基础上，对所提取的 “指纹 ”进行合理分类。通过 对比不同段的分析结果，最终决定该路段可以依“指纹 ”划分为多少个区域。理论上， “区域划分 ”越细， 后续做 “区域识别 ”的精确程度越高， 但过细的 “区域划分 ”会在 “指纹 ” 特征中引入更多的错误， 导致误判概率增大。 要求详细说明“区域划分 ”的思路及过程， 并对划分结果进行合理的分析。 问题 4：“数据包 4”提供了二个真实信道测量结果。基于 “问题 3”中的 “区域划分 ” 和“问题 1”中的 “评价指标 ”， 首先判断此处提供的二个样本是否采集自 “问题 3”中所提 供的路段。对于已判断出的采自上述路段的样本，请识别其对应于“问题 3”中的哪一 块区域。需要保证“样本判断 ”的结果正确，以及 “区域识别 ”的误判距离尽可能小，同 时对所识别的结果进行合理的分析。要求详细说明样本判别的思路和方法，以及得出 结论的过程。
2013深圳杯数学建模C题获奖论文
一、问题的重述与分析1.1问题重述城市生活垃圾的数量与多种因素息息相关。
随着社会的发展，城市生活垃圾的处理正在成为一个挑战性的难题。
仅靠填埋、焚烧等技术不能持久地解决问题，因此，深圳市针对自身特点提出从源头对垃圾进行减量分类收集的治理方案。
但目前对这一控制过程的研究改良主要依靠的还是经验总结型的定性分析，主要原因是缺少描述“社会因素”和“个体因素”及其相互作用的量化模型，难以开展具有一定精度的量化分析工作。
根据附件给出的研究实践资料，解决以下问题：1、分析附件有关资料并结合经历和生活观察，考虑各项教育、督导、激励措施对居民家庭垃圾减量分类结果的影响，构建量化模型描述深圳天景花园、阳光家园垃圾减量分类过程，模型应能以量化参数描述社会因素（如各项教育、督导、激励措施等）以及个体因素（如家庭收入水平、家庭结构、户籍类型、生活习惯等），并在后续的进一步研究过程中通过调整相关参数来修正模型。
2、基于构建的减量分类模型，试分析试点小区四类垃圾组分本身的数量存在什么样的相关性？各项激励措施与减量分类效果存在什么相关性？原因是什么？3、根据构建减量分类模型的研究结果，探究在深圳现有垃圾减量分类督导过程中，目前统计的基础数据分项及颗粒度是否足够？应该在哪些数据的获取中投放更多的成本和精力？在减量分类模式大面积推广时，如何设置少量抽样数据来检测一定区域内减量分类工作的效果？4、基于构建的减量分类模型，指出深圳未来5年推进减量分类工作关键措施，并预测措施实施的最好与最坏结果。
请根据以上分析和结论，向深圳市政府提供一份建议书，建议政府加强垃圾分类的推力度并增加与垃圾分类宣传推广的投入。
1.2问题分析第一问要求根据实践经验及参考的研究资料，建立以量化参数：社会因素（如各项教育、督导、激励措施等）以及个体因素（如家庭收入水平、家庭结构、户籍类型、生活习惯等）描述天景花园及阳光花园垃圾的减量分类过程的量化模型。
本文通过三个指标：深圳市处理每吨生活垃圾产生的经济效益、每吨垃圾的减量化效果及深圳市的每日人均垃圾量来描述居民垃圾的减量分类效果。
2012年第九届苏北数学建模联赛C题获奖论文
放以来，中国的经济发展取得了举世瞩目的成就。 年国内生产总值达到 万亿元，跃居世界第二位，国家财政收入达 万亿元，“十一五”期间实现 年均增长 。但是中国经济的高速增长是建立在高投入、高消耗、低效益的粗放型生产方式上，对中国的能源消耗和环境保护产生了巨大的压力。 年 月至 月间，联合国政府气候变化委员会( )陆续发布的第四次气候变化评估的四个部分指出地球表面气温在过去的一百年间上升了 ，到 年可能比 年时高出 ；而且在过去50年间，全球气候变暖超过 的可能性与人类使用的石油等化石燃料产生的温室气体有关。未来几年里，全球平均气温变化超过 的风险概率目前至少是 ，这将把人类带入未知的可怕世界。不断加剧的温室效应将会严重影响全球经济发展，其严重程度不亚于两次世界大战加上经济大萧条。为了遏制全球气候变暖，联合国、国际性组织和世界各国政府展开了积极的努力。20世纪90年代以来，中国始终把可持续发展战略作为基本国策，转变以浪费资源和牺牲环境为代价的传统经济发展模式，努力实现经济可持续发展、社会全面进步、资源永续利用、环境不断改善和生态良性循环的协调统一。 年 月 日，国务院关于印发《“十二五”节能减排综合性方案》的通知。全国31个省市自治区分为5类地区，每类地区确定一个节能指标，分别降低 、 、 ， 和 。以煤炭为主的石化能源的消费是引起温室效应的主要原因。一方面，经济的发展离不开媒体为主的能源支撑；另一方面，环境承载力迫使煤炭为主的化石能源不能盲目的无限制利用，这是一个有能源开发利用的两难问题。这个两难问题中的重点是未来煤炭能源的需求预测问题。科学准确预测未来地区煤炭消费状况，可以对国家和地区政府相关职能部门制定相关发展规划和政策起到关键性作用。准确把煤炭消费量的变化趋势，对煤炭未来需求量的精确预测，可及时指导煤炭生产供应工作，对保障我国煤炭安全供应具有重要的意义。
数学建模一等奖论文215队C题
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习效率也会大大提高；也会便利部分从本部到该校区为学生上课的老师，老师不必为了 早上能够按时上课而在冬天天还没亮的时候就急急忙忙往学校赶，保证的足够的休息时 间；同时，该线路建成后学校就没有校车上的支出，就可以将资金投入到教育教学，科 研人才的培养方面，促进教育水平的提高。
第四问：
西北工业大学沣河校区工程
S6=6*1.8=10.8 亿
方案三收益：
西北工业大学校区：
省去校车每年投入费用:6320185 元
西安建筑科技大学草堂校区：省去校车每年投入费用 954000 元
轻轨日收益：日双程客流量*3=90000 元（日流量为 30000 人次）
年收益：日收益*天数=23850000 元
天数（减去节假日和寒暑假总计 100 天）
径。
方案二:综合 4-08 和 922 路线，选取期间衔接的部分，目的是为了方便西工大师生
的同时惠及更多居民。
方案三：在本方案中我们利用非线性规划模型求解，规划轨道经过一个确定点 P,
我们将整个区域依据 P 点位置分为两部分。我们用迭代法求出极小值（MATLAB 实现），
计算结果为总费用最小为，我们又用穷举法另外建立了一个模型，采用 C 语言是实现，
问题中应要考虑公交，校车停用，和雇佣司机费用等，对当地旅游业以及户县葡萄 产业发展的促进使用那部分的节余。
问题四：预计建成后对环境其各方面产业发展带来的问题。
数学建模C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）： C 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： 2010 年 9 月 10 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）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：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）：输油管的布置摘要“输油管的布置”数学建模的目的是设计最优化的路线，建立一条费用最省的输油管线路，但是不同于普遍的最短路径问题，该题需要考虑多种情况，例如，城区和郊区费用的不同，采用共用管线和非公用管线价格的不同等等。
我们基于最短路径模型，对于题目实际情况进行研究和分析，对三个问题都设计了合适的数学模型做出了相应的解答和处理。
问题一：此问只需考虑两个加油站和铁路之间位置的关系，根据位置的不同设计相应的模型，我们基于光的传播原理，设计了一种改进的最短路径模型，在不考虑共用管线价格差异的情况下，只考虑如何设计最短的路线，因此只需一个未知变量便可以列出最短路径函数；在考虑到共用管线价格差异的情况下，则需要建立2个未知变量，如果带入已知常量，可以解出变量的值。
问题二：此问给出了两个加油站的具体位置，并且增加了城区和郊区的特殊情况，我们进一步改进数学模型，将输油管路线横跨两个不同的区域考虑为光在两种不同介质中传播的情况，输油管在城区和郊区的铺设将不会是直线方式，我们将其考虑为光在不同介质中传播发生了折射。
C题数学建模论文终结版
承诺书我们仔细阅读了五一数学建模联赛的竞赛规则。
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）与本队以外的任何人（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它公开的资料（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，我们愿意承担由此引起的一切后果。
我们授权五一数学建模联赛赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
我们参赛选择的题号为（从A/B/C中选择一项填写）： C我们的参赛报名号为：1950参赛组别（研究生或本科或专科）：本科生所属学校（请填写完整的全名）山东科技大学参赛队员(打印并签名) ：1. 宫晨2. 李帅3. 徐温博日期：2014 年 5 月 3 日获奖证书邮寄地址：山东省青岛市黄岛区前湾港路579号山东科技大学信息科学与工程学院物联网工程2013级1班宫晨（收）邮政编码266510编号专用页竞赛评阅编号（由竞赛评委会评阅前进行编号）：裁剪线裁剪线裁剪线竞赛评阅编号（由竞赛评委会评阅前进行编号）：参赛队伍的参赛号码：（请各参赛队提前填写好）：题 目 “延迟退休”问题摘 要目前我国已经进入人口老龄化快速发展期，“延迟退休”已成为人们关注的热点话题，如何尽快作出“延迟退休”科学可行的制度设计，是人们关心的问题。
对问题一，我们查阅文献资料，获得四个指标的计算公式，分别为：出生时的平均预期寿命：∑-===1101ωi i x x x L l l T e ；人口老龄化程度指标计算公式：%10%100≥⨯=Z X S 或%7%100≥⨯=ZYS ；劳动力供求状况指标计算公式： )1(r Sq W S N Q +==；国民受教育情况指标计算公式：e ×I ＋d ×L ＋c ×M ＋b ×H ＋a ×U =C然后分别研究这四个指标对延迟退休的影响，得出了我国确实有必要延迟退休年龄的结论。
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。
精选五篇数学建模优秀论文
精选五篇数学建模优秀论文一、基于深度学习的股票价格预测模型研究随着金融市场的发展，股票价格预测成为投资者关注的焦点。
本文提出了一种基于深度学习的股票价格预测模型，通过分析历史数据，预测未来股票价格走势。
实验结果表明，该模型具有较高的预测精度和鲁棒性，为投资者提供了一种有效的决策支持工具。
二、基于优化算法的智能交通信号控制策略研究随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益严重。
本文提出了一种基于优化算法的智能交通信号控制策略，通过优化信号灯的配时方案，实现交通流量的均衡分配，提高道路通行能力。
实验结果表明，该策略能够有效缓解交通拥堵，提高交通效率。
三、基于数据挖掘的电商平台用户行为分析电商平台在电子商务领域发挥着重要作用，用户行为分析对于电商平台的发展至关重要。
本文提出了一种基于数据挖掘的电商平台用户行为分析模型，通过分析用户购买行为、浏览行为等数据，挖掘用户偏好和需求。
实验结果表明，该模型能够有效识别用户行为特征，为电商平台提供个性化的推荐服务。
四、基于机器学习的疾病预测模型研究疾病预测对于公共卫生管理具有重要意义。
本文提出了一种基于机器学习的疾病预测模型，通过分析历史疾病数据，预测未来疾病的发生趋势。
实验结果表明，该模型具有较高的预测精度和可靠性，为疾病预防控制提供了一种有效的手段。
五、基于模糊数学的农业生产决策支持系统研究农业生产决策对于提高农业效益和农民收入具有重要意义。
本文提出了一种基于模糊数学的农业生产决策支持系统，通过分析农业环境、市场需求等因素，为农民提供合理的生产决策建议。
实验结果表明，该系统能够有效提高农业生产效益，促进农业可持续发展。
精选五篇数学建模优秀论文一、基于深度学习的股票价格预测模型研究随着金融市场的发展，股票价格预测成为投资者关注的焦点。
本文提出了一种基于深度学习的股票价格预测模型，通过分析历史数据，预测未来股票价格走势。
实验结果表明，该模型具有较高的预测精度和鲁棒性，为投资者提供了一种有效的决策支持工具。
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全国第三届研究生数学建模竞赛
题 目 维修线性流量阀时的内筒设计问题（C 题）
针对问题1，首先考察了内孔为四种特殊形状的情况下，“过流面积”随曲线下降距离的变化情况，得到凸凹圆曲线与严格线性面积特性曲线偏差的平方和最小，线性关系保持得比较良好。
此后利用微元法证明了“过流面积”呈严格线性变化时曲线和外孔圆交点横坐标的差为定值这一性质，得出了在此种情况下曲线在两交点处的斜率应为无穷大。
基于以上分析，利用最小二乘原理建立了无约束泛函极值模型，采用了变分法将其转化为微分方程，再转化为等效的变分原理，采用Ritz 算法近似求解。
最后通过对内筒孔曲线的合理假设，得到了满足线性关系较好的内孔曲线形状（见图11），其样本点的偏差平方和为0.064412。
针对问题2，利用最小二乘原理建立了有约束泛函极值模型。
根据文中第四节中的引理，给出理想状态下的内孔形状。
之后对其进行了微调，通过牺牲严格的线性关系来使其逐渐满足两个约束75%h Q ≥和85%S Q ≥，并最终找到了合适的内孔设计方案（见图13（b ））。
最后针对外孔磨损情况提出了基于自动控制理论和逆向工程技术等的解决办法。
本文提出的模型是从考察内孔的特殊形状中得到启发的，从而具有实际应用价值和准确性。
关键词：线性阀体 最小二乘法 泛函极值模型 变分原理 非线性规划
一、问题的提出
阀体是我们日常工作和生活中一种十分常见的工具。
它种类繁多，其中线性阀体可使阀体的旋转角度和流量成正比。
因而它可使人们方便地对流量进行控制。
而如何设计线性阀体成为当今控制领域中研究的热点问题之一。
现在我们需要设计出一种阀体，它由两个同心圆柱筒组成。
外筒固定，其侧面上有一个孔，形状为两个直径不等的圆柱体的交线。
内筒和外筒轴向之间没有相对运动，内筒可以自由转动。
内筒的侧面上也有一个孔，但它原来的形状未知。
要求设计出内筒孔的形状，使得“过流面积”与内筒旋转角成近似线性关系；在线性区间至少达“最大范围”区间长度的75%以上，而且主要工作区的最大“过流面积”至少要达到外筒孔面积的85%以上，并且使“过流面积”和内筒的旋转角度之间的“线性关系”尽量好的约束限制下，重新设计内筒孔的形状。
并且还要考虑当外筒孔发生磨损时要采取的应对措施。
二、模型假设
1、阀体的旋转角度与内圆筒相对移动距离成正比，圆筒移动距离与“过流面积”成正比。
2．线性阀体内外筒为薄壁筒，不考虑其壁厚给设计带来的影响。
3、外圆筒直径与外圆孔直径相差很大，展开后外圆孔面积变化足够小，可近似视为圆形。
4、内筒在转动过程中，只存在周向水平运动，不存在垂直方向的运动。
5、假设内圆孔设计曲线与外圆孔曲线最多只有两个交点，可以有一段相切，且曲线连续。
6、为简化计算，假设外圆孔半径为一个单位长度。
三、变量设定
R ：圆的半径，在本文中R 为一个单位长度1；
()F x ：待求内孔的曲线方程；
()f x ：内孔下边沿曲线方程；
()G x ：外圆孔上半圆方程，y 221x y +=；
h ∆：曲线下降的距离微元；
h ：曲线()F x 下降到某一位置时其与初始位置的距离；
max h ：曲线()F x 从初始位置下降至“过流面积”达到最大值时的距离；
A 、
B 、
C 、
D ：分别表示曲线F(x)在移动过程中与曲线G(x)的交点；
()11,x y ，()22,x y ，()33,x y ，()44,x y ：分别表示点A 、B 、C 、D 的坐标值； k ：曲线()F x 下降的距离与“过流面积”之间的线性比例；
()S h ∆∆：曲线下降h 时“过流面积”的增加量；
()h ϕ：
“过流面积”的理想值，()h kh ϕ=。
四、问题的分析
本文将内外两个圆柱筒展开为平面，得到两个长方形，于是将三维空间中物体的转动问题化简为二维平面上内孔与外孔相对移动的问题来求解，此外根据问题假设可将外筒孔近似视为圆孔。
建立如图1所示直角坐标系，用以坐标原点为圆心的单位圆来表示外圆孔，X 轴与内、外筒的轴心平行。
用任意曲线()f x 表示内圆孔曲线初始位置时的一部分，另一部分与其组成封闭图形，但是未画出的部分与圆不相交，如图1（a ）所示。
（a ） （b ）
引理：
关系称为面积特性曲线），则内孔曲线必满足其与外孔圆的交点横坐标之差衡为常数k ，即12x x k -=，其中12,x x 分别为内孔曲线与外孔圆的交点横坐标。
或者可以说12x x k -=即为面积特性曲线保持线性的必要条件。