深圳杯数学建模A题
深圳杯数学建模A题
资料范本本资料为word版本，可以直接编辑和打印，感谢您的下载深圳杯数学建模A题地点：__________________时间：__________________说明：本资料适用于约定双方经过谈判，协商而共同承认，共同遵守的责任与义务，仅供参考，文档可直接下载或修改，不需要的部分可直接删除，使用时请详细阅读内容答卷编号（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)：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scatter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。
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）。
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。
深圳杯数学建模2023a题第三问
深圳杯数学建模2023a题第三问尊敬的评委们：首先，我要感谢您们的时间和辛勤努力，以便仔细研究并评估我们的数学建模问题。
在本文中，我将对深圳杯数学建模2023a题的第三问进行分析和讨论。
本题的第三问要求我们为深圳市设计新增的自行车道网络。
根据题目的描述，我们需要找到一个最佳的方案，使得自行车道网络成本最小且覆盖尽可能多的居民区和交通热点。
为了解决这一问题，我们首先需要明确自行车道网络的设计目标。
在本文中，我们将以成本最小和覆盖率最高为优化目标。
首先，让我们考虑如何最小化成本。
成本主要由两部分构成：一是建设成本，包括道路铺设、交通信号灯和标志牌等设施的费用；二是维护成本，包括日常巡逻、维修等费用。
为了降低建设成本，我们可以采取一下几种策略。
首先，我们可以利用现有的城市道路网络，将一些道路进行改造，从而减少新建自行车道所需的费用。
其次，我们可以选择在交通热点和居民区密集的区域建设自行车道，以最大程度地提高自行车道的使用率。
最后，我们还可以考虑与其他城市的自行车道网络进行连接，以便更好地实现自行车出行的连通性。
对于维护成本，我们可以采取一系列措施来降低费用。
例如，我们可以通过规范自行车道的使用规则，提高自行车道的安全性，从而减少事故和损坏的发生。
此外，我们还可以定期进行巡逻和维修，及时发现并解决自行车道上的问题，以减少长期维护费用的支出。
其次，让我们考虑如何提高自行车道网络的覆盖率。
根据题目所提供的信息，我们可以利用深圳市已有的区域划分和交通流量数据来确定自行车道网络的建设重点。
首先，我们可以将居民区和交通热点作为自行车道网络覆盖的首要目标。
通过分析居民区的人口分布和交通热点的流量数据，我们可以确定自行车道网络的主干线路，并将其与现有的交通网络相连，以提高自行车的出行效率。
其次，我们还可以考虑人口密集的区域，如商业区、学校和医院等，将其纳入自行车道网络的覆盖范围。
这不仅可以提高这些区域居民的出行便利性，还有助于减少交通拥堵和环境污染。
2023深圳数学建模a题
2023深圳数学建模a题（原创版）目录1.深圳杯数学建模 A 题的背景和意义2.题目要求分析居民饮食习惯的合理性3.如何利用附件 A3 的数据分析居民饮食习惯的合理性4.存在的主要问题和解决方案5.结论和展望正文2023 深圳杯数学建模 A 题是针对慢性非传染性疾病及其相关影响因素进行研究的一道题目。
在题目中，要求参考附件 A3 中的中国居民膳食指南，分析附件 A2 中居民的饮食习惯是否合理，并说明存在的主要问题。
本文将详细阐述如何利用附件 A3 的数据来分析居民饮食习惯的合理性。
首先，我们需要了解附件 A3 中提到的中国居民膳食指南。
这份指南为平衡居民膳食提出了八条准则，包括食物多样、适量摄入、注意营养搭配等。
这些准则为我们评价居民饮食习惯的合理性提供了理论依据。
接下来，我们需要对附件 A2 中的调查数据进行预处理，将调查问卷结果的数据进行合理的整理与量化。
具体来说，我们可以根据附件 A3 中的膳食指南，将食物种类的使用频率、摄入量等指标进行量化。
然后，将这些量化指标与膳食指南中的推荐值进行对比，分析居民饮食习惯的合理性。
在分析过程中，我们可以采用 t 检验等统计方法，比较居民的饮食习惯与膳食指南中的推荐值之间的差异。
通过这种对比分析，我们可以发现居民饮食习惯中存在的问题。
例如，居民可能摄入某些营养物质过多或过少，或者饮食结构不够均衡等。
针对这些问题，我们可以提出相应的解决方案。
例如，对于摄入营养物质过多的情况，我们可以建议居民减少某些食物的摄入量；对于摄入营养物质过少的情况，我们可以建议居民增加某些食物的摄入量；对于饮食结构不均衡的情况，我们可以建议居民适当调整饮食结构，增加某些食物种类的摄入等。
总之，通过利用附件 A3 的数据分析居民饮食习惯的合理性，我们可以发现存在的问题，并提出相应的解决方案。
这有助于促进居民身体健康，提高生活质量。
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。
深圳杯数学建模a题
深圳杯数学建模A题回答：一、问题理解深圳杯数学建模A题主要关注了现实生活中的一种特定场景，要求参赛者运用数学建模的知识和方法，分析问题和提出解决方案。
下面是对该问题的详细理解：1. 问题背景：深圳市作为中国的一座大型城市，其交通问题一直是市民关注的焦点。
特别是在早晚高峰时期，交通拥堵问题尤为严重。
因此，需要建立一个数学模型，以分析和解决深圳市的交通拥堵问题。
2. 关键问题：a. 确定导致交通拥堵的主要因素；b. 分析这些因素如何影响交通流量；c. 提出有效的解决方案来缓解交通拥堵。
3. 建模目标：建立数学模型，以预测深圳市交通流量，并制定相应的解决方案，以缓解交通拥堵。
二、分析问题和提出解决方案1. 因素分析：a. 交通基础设施：分析深圳市的交通基础设施是否满足市民的出行需求，如道路宽度、路口数量、公交车站等。
b. 交通流量：了解深圳市不同时间段内的交通流量情况，如早晚高峰、平峰期等。
c. 交通政策：分析深圳市的交通政策是否合理，如限行、限号、公交优先等政策对交通流量的影响。
d. 天气因素：考虑天气变化对交通流量和拥堵程度的影响。
2. 解决方案：根据以上分析，提出以下解决方案：a. 优化交通基础设施：增加道路宽度、优化路口设计、增设公交车站等措施，提高交通通行效率。
b. 调整交通政策：实施合理的限行、限号政策，同时鼓励市民使用公共交通工具，减少私家车出行。
c. 加强交通管理：提高交通执法力度，打击交通违法行为，减少交通拥堵的诱因。
d. 推广智能交通系统：利用现代信息技术，推广智能交通系统，如智能信号灯、电子警察等，提高交通管理的智能化水平。
三、模型建立与求解1. 建立数学模型：根据以上分析，可以建立如下数学模型：y = f(x1, x2, x3, ..., xn)其中y为深圳市的交通流量，x1, x2, x3, ... , xn为影响交通流量的各种因素。
2. 参数求解：根据深圳市的实际情况，对各个影响因素进行参数求解。
深圳杯2023数学建模a题解析
深圳杯2023数学建模a题解析一、题目介绍深圳杯2023数学建模A题主要考察了参赛者对城市交通问题的理解和解决能力。
此题涉及到了城市交通流量、交通拥堵、公共交通系统等多个方面，需要参赛者运用数学建模的方法，对实际问题进行分析和解决。
二、问题分析首先，我们需要对题目中的问题进行梳理和分析。
交通流量问题是如何预测未来的交通流量？交通拥堵问题是如何找到拥堵的源头并制定相应的解决方案？公共交通系统问题是如何优化公共交通线路和时间表，提高其效率？这些问题都需要我们进行深入的思考和研究。
三、模型建立针对以上问题，我们可以建立相应的数学模型。
对于交通流量问题，我们可以使用时间序列分析的方法，通过历史交通流量的数据，预测未来的交通流量。
对于交通拥堵问题，我们可以使用机器学习的方法，通过对交通数据的学习和分析，找到拥堵的源头并制定相应的解决方案。
对于公共交通系统问题，我们可以使用优化理论的方法，对公共交通线路和时间表进行优化，提高其效率。
四、模型验证在建立好模型之后，我们需要对模型进行验证。
如果模型预测结果与实际数据相差较大，我们需要对模型进行调整和优化，直到模型能够准确预测和解决实际问题。
五、模型应用最后，我们需要将模型应用到实际生活中。
同时，我们也可以通过模型的应用，发现更多潜在的问题和机会，为城市的发展和进步做出更大的贡献。
六、总结与展望总的来说，深圳杯2023数学建模A题需要我们运用数学建模的方法，对城市交通问题进行深入的分析和解决。
在建立模型的过程中，我们需要运用多种数学方法和工具，对实际问题进行全面而深入的研究。
同时，我们还需要注重模型的验证和应用，确保模型能够有效地解决实际问题。
展望未来，随着科技的发展和数据的增多，数学建模在城市交通问题解决中的应用将会越来越广泛和深入。
我们相信，在未来的城市发展中，数学建模将会扮演越来越重要的角色，为城市的发展和进步做出更大的贡献。
2023深圳杯数学建模题目
2023深圳杯数学建模题目摘要：一、2023 深圳杯数学建模竞赛简介1.竞赛背景及目的2.竞赛组织机构3.参赛对象及要求二、竞赛题目与要求1.A 题：居民饮食习惯分析1.1 问题描述1.2 数据来源与处理1.3 分析方法与指标2.B 题：无人机导航与控制2.1 问题描述2.2 数据来源与处理2.3 分析方法与指标3.C 题：智能交通优化3.1 问题描述3.2 数据来源与处理3.3 分析方法与指标4.D 题：疫情防控与资源调度4.1 问题描述4.2 数据来源与处理4.3 分析方法与指标三、竞赛时间安排与评分标准1.竞赛时间节点2.论文格式要求3.评分标准与奖项设置四、竞赛对参赛者的意义与启示1.提升数学建模能力2.培养团队合作精神3.对未来学习和职业发展的启示正文：2023 深圳杯数学建模竞赛是由深圳市尚龙数学技术中心主办的一项面向全球大专生、本科生、研究生、教师及数学建模爱好者的数学竞赛。
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。
竞赛题目涉及多个领域，如居民饮食习惯分析、无人机导航与控制、智能交通优化和疫情防控与资源调度等。
本次竞赛的A 题要求参赛者根据附件A3 的数据，分析附件A2 中居民的饮食习惯是否合理，并说明存在的主要问题。
在解题过程中，需要对数据进行预处理，得到数据集，并结合中国居民膳食指南等参考资料进行分析。
分析方法包括单因素描述性统计分析、多指标交叉对比分析或融合分析等。
B 题要求参赛者设计一种无人机导航与控制系统，以实现两架无人机分别从a、b 两站同时出发，在满足一定条件的前提下，尽量减少飞行时间并确保安全。
在解题过程中，需要考虑无人机的速度、转弯半径等因素，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 题要求参赛者针对城市交通拥堵问题，设计一种智能交通优化方案。
在解题过程中，需要对城市交通数据进行预处理和分析，提出改进交通流量的方法，并结合实际交通情况，验证所提方案的有效性。
2023深圳杯数学建模a题
2023深圳杯数学建模a题摘要：一、问题的背景和概述1.问题的具体描述2.问题的背景和现实意义二、数学建模的基本思路和方法1.数学建模的基本流程2.数学建模在本问题中的应用三、模型的构建和求解1.模型的构建思路2.模型的求解过程四、模型的检验和分析1.模型的检验方法2.模型的分析结果五、结论和建议1.结论的总结2.针对问题的建议正文：一、问题的背景和概述2023深圳杯数学建模a题是关于影响城市居民身体健康的因素分析。
具体来说，需要根据提供的数据，分析城市居民的饮食习惯、身体活动情况、职业等因素对身体健康的影响，并给出合理的建议。
这个问题具有很强的现实意义，因为随着人们生活方式的改变，慢性病的患病率持续攀升。
如何通过合理地安排膳食、适量的身体运动、践行健康的生活方式，从而达到促进身体健康的目的，这是全社会普遍关注的问题。
二、数学建模的基本思路和方法数学建模是一种用数学方法解决实际问题的方法。
其基本流程包括：问题的提出、模型的构建、模型的求解、模型的检验和分析、结论和建议。
在本问题中，我们需要首先提出问题，然后构建数学模型，通过求解模型得到结果，再对模型进行检验和分析，最后给出结论和建议。
三、模型的构建和求解模型的构建思路主要是根据问题的实际情况，选择合适的数学方法，建立能够描述问题关系的数学模型。
在本问题中，我们可以选择分类模型、聚类模型等方法，建立居民的饮食习惯、身体活动情况、职业等因素和身体健康之间的数学模型。
模型的求解过程主要是通过计算机程序实现，对模型进行计算，得到结果。
四、模型的检验和分析模型的检验主要是通过实际数据的检验，看模型的结果是否符合实际情况。
在本问题中，我们可以通过对比模型的结果和实际调查的数据，看模型的准确性和有效性。
模型的分析主要是通过模型的结果，分析各种因素对身体健康的影响程度，以及影响的方向和趋势。
五、结论和建议根据模型的结果，我们可以得出各种因素对身体健康的影响程度和趋势，从而给出合理的建议。
深圳杯数学建模a题
深圳杯数学建模a题
摘要：
I.简介
- 深圳杯数学建模竞赛背景
- a 题的题目和内容
II.问题分析
- 题目要求
- 关键概念解析
- 解题思路梳理
III.解题过程
- 步骤1：问题转化和模型构建
- 步骤2：数据收集和处理
- 步骤3：模型求解和结果分析
- 步骤4：模型检验和优化
IV.结论
- 结果总结
- 模型意义和应用前景
- 存在问题和未来研究方向
正文：
I.简介
深圳杯数学建模竞赛是中国数学建模竞赛的一个重要组成部分，旨在通过
对现实问题进行抽象和建模，培养学生的创新能力和实践能力。
a 题是深圳杯数学建模竞赛中的一道题目，通常涉及多个学科领域，需要参赛者综合运用数学、统计学、计算机科学等知识进行求解。
II.问题分析
题目要求：请根据所给的题目要求和条件，完成以下问题的建模和求解。
关键概念解析：在理解题目要求的基础上，需要对题目中的关键概念进行解析，例如：什么是数学建模？什么是a 题？
解题思路梳理：根据题目要求和关键概念解析，梳理出解题思路，例如：首先需要进行问题转化，将题目中的实际问题转化为数学问题；然后需要构建数学模型，对问题进行求解；最后需要对模型进行检验和优化。
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题是一道充满挑战的数学建模题目。
本题旨在通过建立数学模型，解决一个现实世界中的实际问题。
本文将根据题目要求，详细讨论解决方案，并提供详尽的解题步骤和分析过程。
首先，让我们来了解一下题目的背景和问题描述。
本题的背景是一个物流中心的货物运输问题。
题目描述了一个物流中心的运输车辆和货物的分布情况，以及运输车辆的运输能力和运输时间限制。
我们的目标是在给定的条件下，制定一个最优的货物运输方案，以最大化运输效率和降低成本。
解决这个问题的关键在于建立一个数学模型，以便优化货物的运输路线和时间安排。
我们将分步骤进行解题，以确保解题过程的逻辑性和准确性。
第一步，我们需要对问题进行分析和抽象。
题目中给出了物流中心的布局图和货物运输的限制条件。
我们可以将物流中心看作一个有向图，其中节点表示物流中心的不同位置，边表示不同位置之间的运输路径。
我们的目标是找到一条最优的路径，使得所有货物能够按时运输到目标位置。
第二步，我们需要定义数学模型中的变量和约束条件。
首先，我们定义每个节点的坐标，以便计算两个节点之间的距离。
然后，我们定义每条边的运输时间和运输成本，以便在模型中考虑时间和成本的因素。
最后，我们定义每个节点的货物数量和运输车辆的运输能力，以确保在运输过程中不超过限制条件。
第三步，我们需要建立数学模型。
我们可以使用最短路径算法来解决这个问题。
最短路径算法可以帮助我们找到从起始节点到目标节点的最短路径，以最小化运输时间和成本。
我们可以使用Dijkstra算法或者Floyd-Warshall算法来计算最短路径。
第四步，我们需要进行模型求解和优化。
在模型求解过程中，我们需要考虑运输时间和成本的权重，以便找到一个最优的解决方案。
我们可以使用线性规划或者遗传算法等优化方法，来寻找最优解。
最后，我们需要对模型的结果进行评估和验证。
我们可以通过比较模型的结果和实际运输情况，来评估模型的准确性和可行性。
2023深圳杯数学建模a题思路
2023深圳杯数学建模a题思路在2023年深圳杯数学建模竞赛中，a题要求参赛者使用数学建模方法，分析和解决一个具体的现实问题。
这是一个涉及到数学、统计学、计算机科学和现实应用的综合性竞赛题目，需要参赛者具备扎实的数学基础和创新能力。
在本文中，我将针对2023深圳杯数学建模a题，从深度和广度展开讨论，并共享我的个人观点和理解。
我简要介绍一下2023深圳杯数学建模a题的背景和要求。
该题目涉及到一个实际问题：某城市交通系统的拥堵问题。
参赛者需要利用数学建模的方法，分析该城市的交通状况，提出改善措施，并对这些措施进行定量分析和评价。
在深入讨论具体的解题思路之前，我首先会对题目进行分析和总结。
从题目要求中可以看出，该问题涉及到交通流量、道路网络、拥堵原因等多个方面。
解题的思路可以从以下几个方面展开：需要对该城市的交通状况进行实地调研和数据收集，包括交通流量、道路拥堵情况、交通信号等；可以利用数学建模的方法，对这些数据进行分析和处理，找出其中的规律和问题；需要提出改善措施，并对这些措施进行模拟和评估。
在解题的过程中，我认为参赛者需要具备良好的数据分析和数学建模能力。
他们需要熟练掌握数据收集和处理的方法，包括问卷调查、实地观察和数据统计等；需要灵活运用数学模型，包括概率统计、最优化模型等，对交通状况进行定量分析和预测；需要具备计算机编程和模拟的能力，对改善措施进行模拟和评估。
2023深圳杯数学建模a题是一个涉及到现实问题的综合性竞赛题目。
参赛者需要通过实地调研和数据分析，利用数学模型找出交通拥堵的规律和原因，并提出改善措施并进行模拟和评估。
在解题的过程中，参赛者需要具备数据分析、数学建模和计算机编程的能力。
通过本文的讨论，相信读者对2023深圳杯数学建模a题有了更深入的理解和思考。
希望参赛者能够在解题过程中充分发挥自己的创造力和专业能力，为城市的交通问题找到有效的解决方案。
在思路展开方面，参赛者可以将解题过程拆分为以下几个步骤：1. 实地调研和数据收集：参赛者可以选择某一具体城市进行交通状况的实地调研，包括交通流量的统计、道路拥堵情况的观察、交通信号的使用情况等。
2023深圳杯数模a题
2023深圳杯数模a题摘要：A.题目概述1.题目背景2.题目要求B.题目分析1.题目难点2.解题思路C.解题过程1.建立模型2.求解方程3.结果分析D.总结与展望正文：A.题目概述1.题目背景2023 年深圳杯数模竞赛的A 题，题目要求参赛者针对给定的问题进行分析和求解。
题目涉及到的知识点较广泛，需要参赛者具备一定的数学、物理和工程知识。
2.题目要求题目要求参赛者根据所给问题，完成以下任务：(1) 分析问题，建立合理的数学模型；(2) 求解模型，得到问题的解；(3) 对结果进行分析，撰写论文。
B.题目分析1.题目难点本题的难点在于如何建立合适的数学模型，以及如何求解模型。
此外，对结果的分析也需要参赛者具备较强的逻辑思维和表达能力。
2.解题思路针对本题，我们可以采取以下解题思路：(1) 首先，要认真阅读题目，理解题意，明确题目所求；(2) 其次，根据题目要求，建立合适的数学模型；(3) 利用数学方法求解模型，得到结果；(4) 最后，对结果进行分析，撰写论文。
C.解题过程1.建立模型根据题目要求，我们需要建立一个合适的数学模型。
首先，我们需要对问题进行深入的分析，找出问题的关键点。
然后，我们可以选择适当的数学方法，建立数学模型。
2.求解方程在建立数学模型后，我们需要求解模型中的方程。
这需要我们运用所学的数学知识和技巧，如微积分、线性代数、概率论等。
3.结果分析在求解方程后，我们会得到一些结果。
我们需要对这些结果进行分析，从结果中得出结论。
同时，我们还需要对结果进行验证，以确保结果的正确性。
D.总结与展望通过本题的求解，我们可以发现数学建模在解决实际问题中的重要性。
同时，本题的求解也锻炼了我们的数学运算能力、逻辑思维能力和表达能力。
2023深圳杯数模a题
2023深圳杯数模a题
2023年深圳杯数学建模竞赛的A题是“自动驾驶电动物料车换电站选址与调度优化”。
这个题目主要涉及物流配送、交通规划等领域，要求参赛者分析换电站的选址和调度问题，以提高物料车的运营效率。
具体需要考虑的因素包括交通便利性和电力供应等。
这是一个涉及现实社会问题的主题，可能与资源分配、环境保护、经济发展或其他相关议题有关。
需要参赛选手通过数学建模的方法，对这一现实问题进行分析、研究和解决。
在参赛过程中，需要全面理解问题的本质和意义，同时要有灵活的思维和创新的解决能力。
解决这个题目，可以采用多种方法进行建模和求解，包括但不限于数学分析、统计分析、优化算法等。
根据问题的具体情况，选择合适的方法进行分析和求解，是解决这个题目的关键。
以上内容仅供参考，建议查阅2023深圳杯数模官网获取更全面准确的信息。
2023深圳杯数学建模a题
2023深圳杯数学建模a题摘要：1.深圳杯数学建模A 题背景及意义2.题目分析与思路3.解决方法与策略4.最终答案与结论正文：一、深圳杯数学建模A 题背景及意义深圳杯数学建模竞赛是每年一度的数学建模盛事，吸引了全国各地的优秀大学生参加。
2023 年的深圳杯数学建模A 题以城市居民身体健康的影响因素分析为题，旨在探讨如何通过合理地安排膳食、适量的身体运动、践行健康的生活方式，从而达到促进身体健康的目的。
该题目具有很强的实际意义，因为随着人们生活方式的改变，慢性病的患病率持续攀升，如何保持健康已经成为全社会普遍关注的问题。
二、题目分析与思路A 题要求分析城市居民饮食习惯的合理性，并说明存在的主要问题。
题目给出的数据包括居民每天摄入食物的种类和频率等。
解决这个问题需要对数据进行深入分析，结合饮食和健康的相关知识，挖掘其中的规律和问题。
具体来说，可以从以下几个方面入手：1.对居民饮食习惯的初步分析，如画图展示各种就餐方式的频率分布，以及食物种类的使用频率等；2.根据题目给出的参考资料，分析食物种类的摄入是否满足健康要求；3.结合生活习惯、身体活动情况、职业等因素，分析饮食习惯与健康状况之间的关系；4.提出改进措施，为政府和相关部门提供决策建议。
三、解决方法与策略为了解决这个问题，可以采用以下方法：1.数据预处理：对给出的数据进行清洗、整理和转换，以便于后续分析；2.数据可视化：利用图表等可视化工具，对数据进行直观展示，以便于发现规律和问题；3.统计分析：运用描述性统计、相关性分析等方法，深入挖掘数据中的信息；4.机器学习：利用支持向量机等机器学习算法，构建预测模型，为决策提供支持；5.结果展示与解释：将分析结果进行整理，撰写报告，为政府和相关部门提供决策依据。
四、最终答案与结论通过以上步骤，可以得出以下结论：1.居民饮食习惯存在一定的问题，如食物种类不均衡、摄入量不足等；2.政府和相关部门需要加强对居民饮食健康的宣传和教育，提高居民的健康意识；3.针对不同人群，制定个性化的膳食指南，引导居民科学饮食；4.建立健全慢性病防控体系，加强慢性病的筛查和干预，降低慢性病的发病率。
深圳杯数学建模2023a题
深圳杯数学建模2023a题摘要：一、深圳杯数学建模竞赛简介二、2023 年深圳杯数学建模A 题概述三、2023 年深圳杯数学建模A 题的解题思路和方法四、2023 年深圳杯数学建模A 题的参考资料五、总结正文：一、深圳杯数学建模竞赛简介深圳杯数学建模竞赛是一项面向全国大学生的数学建模竞赛，旨在培养学生的创新意识和团队协作精神，提高学生的数学应用能力。
该竞赛每年举办一次，吸引了全国各地的大学生踊跃参加。
二、2023 年深圳杯数学建模A 题概述2023 年深圳杯数学建模竞赛共有A、B、C、D 四道题目，其中A 题是关于自动驾驶电动物料车换电站的选址和调度方案。
具体来说，题目要求参赛者首先考虑换电站的选址，然后制定合理的调度方案，使得物料车能够及时进行电池更换，同时减少交通拥堵。
三、2023 年深圳杯数学建模A 题的解题思路和方法针对2023 年深圳杯数学建模A 题，参赛者需要运用数学建模的方法，结合实际情况，分析问题并提出解决方案。
具体的解题思路和方法可能包括：1.对换电站选址的优化模型进行建立，考虑交通便利性、电力供应等因素，使用线性规划、整数规划等方法求解。
2.制定合理的调度方案，考虑物料车的行驶路线、电池更换的时间窗口等因素，使用排队论、图论等方法进行分析。
3.结合实际数据，运用统计分析、时间序列分析等方法对选址和调度方案进行评估和优化。
四、2023 年深圳杯数学建模A 题的参考资料为了更好地解决2023 年深圳杯数学建模A 题，参赛者可以参考以下资料：1.《数学建模教程》：本书详细介绍了数学建模的基本概念、方法和应用，对参赛者提高数学建模能力有很好的指导作用。
2.《运筹学》：本书介绍了运筹学的基本理论和方法，包括线性规划、整数规划等内容，对解决选址和调度问题有很好的帮助。
3.相关论文和案例：参赛者可以通过查阅相关论文和案例，了解自动驾驶电动物料车换电站选址和调度方面的研究进展和实际应用。
五、总结2023 年深圳杯数学建模A 题要求参赛者运用数学建模的方法，分析自动驾驶电动物料车换电站的选址和调度问题，并提出合理的解决方案。
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【实用版】目录一、深圳杯数学建模竞赛 A 题概述二、选址因素分析1.交通便利性2.电力供应3.周边环境三、调度方案分析1.电池更换策略2.充电站优化策略3.物料车路径规划四、总结与展望正文一、深圳杯数学建模竞赛 A 题概述深圳杯数学建模竞赛 A 题是一道关于自动驾驶电动物料车换电站选址和调度的问题。
题目要求参赛者为深圳杯自动驾驶电动物料车换电站提供选址和调度方案，以便提高换电站的运营效率和降低运营成本。
为了解决这个问题，我们需要考虑以下几个方面：选址因素分析、调度方案分析。
二、选址因素分析1.交通便利性：换电站应该位于交通便利的地方，方便物料车前往换电站进行电池更换。
我们可以通过计算周边道路的交通流量、道路宽度、交通信号等参数来评估交通便利性。
2.电力供应：换电站应该位于电力供应充足的地方，以确保物料车能够及时进行电池更换。
我们需要调查周边的电网设施、电力供应稳定性等参数。
3.周边环境：换电站的选址还应考虑到周边环境的影响，如环境污染、噪音、安全等因素。
我们需要分析周边环境质量，确保换电站的选址不会对周边环境产生负面影响。
三、调度方案分析1.电池更换策略：我们需要制定合适的电池更换策略，以提高换电站的运营效率。
这包括电池更换的时间间隔、更换顺序等。
2.充电站优化策略：为了提高充电站的运营效率，我们需要对充电站进行优化。
这包括充电站的规模、充电桩数量、充电速度等。
3.物料车路径规划：为了确保物料车能够高效地完成电池更换任务，我们需要对物料车的路径进行规划。
这包括路径的选择、路径的优化等。
四、总结与展望通过对深圳杯数学建模竞赛 A 题的研究，我们可以发现，解决这个问题需要综合考虑选址因素和调度方案。
在实际应用中，我们还需要考虑到其他因素，如成本、政策等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
最后以我们的模型为依托去测试深圳市各年的相关数据,都表现出来比较好的吻合性，它充分证明了我们模型的正确性。
但是,由于时间仓促,模型仍有不完善地方，而且有其局限性(在较长时间内误差较大),随着时间推移,深圳外来人口比例将更低,老龄化趋势将更加显著，这显然会影响深圳市各级机构床位需求的预测,我们希望可以引入包含年龄结构的函数对其修正，而这将会成为我们以后的一个研究方向。
关键词：多项式曲线拟合、灰色预测模型、床位需求方程、人口与医疗１．问题的重述深圳是我国经济发展最快的城市之一，３0多年来，卫生事业取得了长足发展,形成了市、区及社区医疗服务系统,较好地解决了现有人口的就医问题。
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。
未来的医疗需求与人口结构、数量和经济发展等因素相关,合理预测能使医疗设施建设正确匹配未来人口健康保障需求,是保证深圳社会经济可持续发展的重要条件。
然而,现有人口社会发展模型在面对深圳情况时,却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，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。
2.问题的分析对于问题一,由于深圳市的流动人口多，但户籍人口较少，针对这个情况,我们选取人口结构中的主要矛盾,即常住人口与非常住人口(即非户籍人口)进行研究。
我们首先分析了深圳市近十年的常住人口，应用MATLAB的多项式曲线拟合预测深圳市未来十年的常住人口。
我们用灰色模型对流动人口进行分析，通过拟合结果研究其非户籍人口变化。
而对于人口结构,我们则用非户籍人口与常住人口的比例来表示。
床位需求主要由各年龄段的人数以及与其相对应的住院率相对应,因此我们可以先分析出深圳市的年龄结构,然后查找与其相对应的住院率数据。
对于问题二，我们可以利用第一问得出的常住人口变化函数与人口年龄结构得出未来某一年深圳市的某一年龄段的人数。
考虑到研究的实用性与可行性，我们可以以肺癌和胃癌作为研究对象，通过肺癌和胃癌的住院率与发病率,得出住院人数。
同时我们需要考虑到不同类型的医疗机构的住院天数受医院设备、人员水平等因素影响，通过查找资料，我们可以得出不同类型的医疗机构治疗同一种病的住院天数。
ﻩ 3.模型的假设与符号说明３.1模型的假设1.针对研究的问题，每个年龄段发病率住院率保持不变；2.抽样调查结果具有较高准确性；3.深圳市各区人口所占深圳市总人口比例保持不变;4.没有大的自然灾害等急剧影响深圳市人口结构的事件发生；5.深圳市现行的各种人口政策保持不变;６.深圳市各年龄段所占人数比例不变。
3.2符号说明R 年末常住人口数G （无户籍)非常住人口数U 人口结构特征（非常住人口与常住人口的比值)T 取值为0~9而不是2０0０~2009的年份时间值S 深圳市病床床位需求数C 肺癌患病人数Ｄ胃癌患病人数E1 肺癌在市级医院的病床需求Ｅ２胃癌在区级医院的病床需求F1 肺癌在市级医院的病床需求Ｆ2 胃癌在区级医院的病床需求4.模型的准备1.多项式曲线拟合及灰色模型知识的学习;2.对所有给定的数据整合与分析;3.根据所分析假设的模型所额外需求的变量查找其相关数据库；4．查找资料，得知近几年的全市病床总数，不同年龄段肺癌和胃癌发病率5．模型的建立与求解５.1 问题1的模型建立与求解5．1.１最近十年常住人口及未来十年发展情况由于常住人口数量受历史影响较大，不易发生较大变化，且在数据处理中发现了较强的线性关系，我们采用了一元线性拟合来简化模型。
用近十年即2001至２０１0年的数量作为样本其数据［１]如下：表1 深圳市2001~2０１0年年末常住人口数作数据的散点图有：051070075080085090095010001050051070075080085090095010001050图１ 深圳市2001～２010年年末常住人口数发现常住人口数几乎成直线上升。
因此，可以用一次多项式1133.6712152.35+=T R(1)进行拟合,未来十年的预测结果为:表2 预测深圳市20１1~2020年年末常住人口数年份2 ２014 20１5 年末常住人口数(万人） １058．５ 10９３.７ 11２8．９ 1164.1 1１99.3 年份22019 ２０20 年末常住人口数（万人) 123４.６ １2６9.81305.0１340.2 1３75.41112131415161718192010501100115012001250130013501400图２ 预测2０11~2０20年深圳市常住人口5.1.2 非常住人口及未来十年发展情况 ５.１.2.１模型的概述非常住人口受各方面因素影响较大，采用灰色模型进行拟合。
我们采用灰色ＧM(１,1)是因为灰色模型适用于小样本、贫信息、内在规律未充分外露的系统，按适当办法处理原始数据后得到规律性较强的生成函数。
本题给出的常住人口、非常住人口数据受到难以区分的多重因素影响,且数据量较小,适用于灰色模型[2]。
灰色预测模型就是关于数列预测的一个变量、一阶微分的GM （1,1）模型。
它是基于随机的原始时间序列,经按时间累加后所形成的新的时间序列呈现的规律可用一阶线性微分方程的解来逼近。
经证明，经一阶线性微分方程的解逼近所揭示的原始时间序列呈指数变化规律。
因此,当原始时间序列隐含着指数变化规律时,灰色模型GM （1，1）的预测是非常成功的。
ＧM(1，１）的定义 设)0(x 为ｎ个元素的数列))(, ),2(),1(()0()0()0()0(n x x x x=,)0(x 的AGO 生成数列则]2.103701.99528.95427.77862.74657.724[)0( =x ,其中),,2,1()()(1)0()1(n k i x k x ki ==∑= (2）则定义)1(x 的灰导数为(0)(1)(1)()()()(1)d k x k x k x k ==-- (３)令(1)z 为数列()1x 的紧邻均值数列,即(1)(1)(1)()0.5()0.5(1)z k x k x k =+-,2,3,,k n = (4)则(1)(1)(1)(1)((2),(3),())zz z z n =,.于是定义G Ｍ(1,1)灰微分方程模型为(1)()()d k az k b += (５）即)()()()0()0(a b k az k x =+ (６）其中(0)()x k 称为灰导数,a 称为发展系数,1()z k （）称为白化背景值，b 称为灰作用量．将时刻2,3,k n =…,代入(a)式中有(0)(1)(0)(1)(0)(1)(2)(2)(3)(3)()()x az bx az bx n az n b⎧+=⎪+=⎪⎨⎪⎪+=⎩ (7) 令(0)(0)(0)((2),(3),())T Y x x x n =,,(,)T u a b =，(1)(1)(1)(2)1(3)1()1z z B z n ⎡⎤-⎢⎥-⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢-⎥⎣⎦，称Y 为数据向量，B 为数据矩阵,u 为参数向量,则ＧM （1，1）模型可以表示为矩阵方程Y Bu =.由最小二乘法可以求得1ˆˆˆ(,)()T T T ua b B B B Y -== (8) ＧM(1,1)的白化型对于G Ｍ(1,1）的灰微分方程(7)，如果将(0)()x k 的时刻2,3,k n =视为连续的变量t ，则数列()1x 就可以视为时间t 的函数，记为(1)(1)()x x t =,并让灰导数(0)()x k 对应于导数(1)dx dt,背景值(1)()z k 对应于(1)()x t ．于是得到G Ｍ（１,1）的灰微分方程对应的白微分方程为(1)(1)dx ax b dt+= （9)称之为G Ｍ(１,1)的白化型. 5.１.2.2 模型的建立此预测模型是拟合参数模型，通过原始数据累加生成,得到规律性较强的序列,用函数曲线拟合得到预测值．建立过程如下:1) 设原始数据序列(0)X 有ｎ个观察值，(0)(0)(0)(0){(1),(2),,()}XX X X n =，通过累加生成新序列(0)(1)(1)(1){(1),(2),,()}X X X X n =，利用新生成的序列(1)X 拟合函数曲线.2) 利用拟合出的函数求出新生序列(1)X 的预测值序列(1)X . 3) 利用(0)(1)(1)()()(1)X k X k X k =--累减还原，得到灰色预测值序列0000{(1),(2),,()}X X X X n m =+(共n+m 个，m 个未来预测值).将序列(0)X 分为0Y 和0Z ,其中0Y 反映(0)X 的确定性增长趋势，0Z 反映(0)X 的平稳周期变化趋势．4) 对(0)X 序列的确定增长趋势进行预测.5.１.2.2 模型的求解整理得深圳市20０１年～201０年非常住人口数：表 3 深圳市200１～2０１0年年末非常住人口数年份 22０１4 2015 年末非常住人口数（万人) 592．53 60７.17627.34 6３５.67 6４５.８2 年份 ２2019 2020 年末非常住人口数(万人) 674．２7 699.9972６.2１ ７53.5６ 7８6．17根据上述数据建立含有１0个观察值的原始数据序列(0)X : ]17.786...53.592[)0(=X使用Matl ａｂ软件对(0)X 进行一次累加,得到新数列(1)X 。