2012年全国大学生数学建模竞赛C题国家奖一等奖优秀论文

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数学建模答辩 (国家奖)

数学建模答辩 (国家奖)

0.01965
1.00742
0.99372
0.013599
基于感官分析和理化指标对葡萄酒的评价
中央民族大学
红酒
白酒
真实值
计算值
误差
真实值
计算值
误差
15
0.931719
0.97886
-0.0506
1.024406
0.96779
0.055267
16
0.991281
1.02102
-0.03
0.879369
-0.011208
1.0649121
1.04548
0.0182476
6
0.940228
0.99707
-0.060456
0.9865136
1.01114
-0.024963
7
0.9260466
0.93762
-0.012498
0.9695273
0.98163
-0.012483
8
0.9359736
0.95033
模型的结果 由下图显然可见,无论是红葡萄酒还是白葡萄酒,二组的各
项指标评分标准差都小于一组的评分标准差,说明第二组评酒 员的评分更集中,波动性比较小。由此可见,第二组的评酒结 果更可信。
基于感官分析和理化指标对葡萄酒的评价
模型一的结果
中央民族大学
红葡萄酒评分标准差
70 60 50 40 30 20 10
模型三建立:
1、葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系—相关分析、多元回归分析法
根据相关系数矩阵。剔除影响程度低的指标后,列出对葡萄酒有显著 影响的葡萄指标。
建立多元线性回归模型,线性回归模型的一般形式为:

2012年全国大学生数学建模竞赛山东省一等奖论文

2012年全国大学生数学建模竞赛山东省一等奖论文

葡萄酒的评价摘要对于葡萄酒的评价那我们主要是通过感官品评来确定葡萄酒的质量。

人的主观因素占有和酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒酿的质量有直接的关系,葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标也会在一定程度上反映葡萄酒的葡萄的质量。

本文针对品酒员评分,酿酒葡萄和葡萄酒理化指标的分析,采用配对样本T检验法,置信区间法,方差分析,显著性分析,灰色关联度分析,辅助MATLAB,SPSS软件解决如下几个问题:问题一:通过置信区间法对不同品酒员对酒样品评分进行转换得出总评分,经检验符合正态分布,然后使用SPSS软件对同一酒样品两组品酒员进行显著性检验,然后经过多次检验结果进行统计分析得如下结论:酒品种显著性差异红葡萄酒差异较大白葡萄酒差异较小我们用方差分析得出二组评委的评价总体可信度高。

问题二:我们用统计中的主成分分析对附件二中的酿酒葡萄的理化指标分析,选出主要影响葡萄质量的10中元素,然后运用SPSS软件对红色酿酒葡萄和白色酿酒葡萄分类。

最后运用置信区间法,得到可信度高的评酒员,然后运用其评分得出所有酒品的质量,再和分类的葡萄对比,对葡萄分级。

红色酿酒葡萄分级情况为得到第一级12,18,7,4,6,10,27,25,15号葡萄样品是最好的,第二级11,16,14,19,13,22号葡萄样品是较好的,第四级24,27,7,18,6,15,1324,27,7,18,6,15,13一般,第三级5,17,24,20,26号葡萄样品最差。

问题三:对附件二中葡萄酒的理化指标同样运用主成分分析,得到对葡萄酒质量影响较大的理化指标,与问题二中得到的酿酒葡萄的主成分运用灰色关联度分析,得到酿酒葡萄理化指标与葡萄酒理化指标的关联矩阵,经分析计算得到超过80%的相关系数超过0.85,所以酿酒葡萄与葡萄酒理化指标有很大的关联性。

问题四:把葡萄酒的理化一级指标和葡萄理化指标的一级指标作为自变量,葡萄酒质量作为应变量,通过SPSS软件进行多元线性回归分析得到酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量之间的线性关系并对其关系系数进行检验,得出可以用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量,而葡萄得理化指标不能用来评价葡萄酒的质量关键词:配对样本T检验法、置信区间法、灰色关联度分析、相关性分析、主成分分析聚类分析、多元线性分析、MATLAB、SPSS一、问题重述确定葡萄酒质量时一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评。

2012年“高教社”杯全国大学生数学建模竞赛A题获奖论文

2012年“高教社”杯全国大学生数学建模竞赛A题获奖论文

模型的建立和求解
问题一:初等模型 1)初步分析数据 根据附件 1 数据, 分别求出两组评酒员对本组内各葡萄酒样品评分的平均值, 作出表 1-1.本问题需要解决的问题是两组评酒员的评价结果有无显著差异以及 判断哪一组更可信,那么我们根据两组评酒员的评价总分,建立数学模型进行求 解。 表 1-1 两组葡萄酒样品的总分平均值 第一组红 R1 j 酒样品 1 酒样品 2 酒样品 3 酒样品 4 酒样品 5 酒样品 6 酒样品 7 酒样品 8 酒样品 9 酒样品 10 酒样品 11 酒样品 12 酒样品 13 酒样品 14 82 74.2 85.3 79.4 71 68.4 77.5 71.4 72.9 74.3 72.3 63.3 65.9 72
2012 高教社杯全国大学生数学建模竞赛



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。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,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) 。
基本符号说明
Ri j :第 i 组第 j 号红葡萄酒样品的总分平均值;
wi j :第 i 组第 j 号白葡萄酒样品的总分平均值;
2 :第 i 组红葡萄酒样品的总分平均值的方差; Ri

2012年全国大学生数学建模大赛一等奖论文

2012年全国大学生数学建模大赛一等奖论文

葡萄酒的评价摘要随着人民生活水平的提高,葡萄酒开始走进千家万户,而葡萄酒的优劣评定也成了人们热议的话题。

葡萄酒的优劣评价一般通过聘请有经验的评酒员进行品评并做出评分。

本文围绕葡萄酒的评价问题进行研究分析。

针对问题一,首先我们对附录1数据进行整理分析。

先利用matlab编程对数据进行正态性检验,得出样本均满足正态分布这一条件之后进一步运用SPSS对数据进行配对样本T检验,检验得出的两组p值都小于标准0.05,判定两组品酒员的评价结果存在显著性差异。

接着,对所给评分数据进行方差分析,并进一步运用组间离均平方和方法比较第一、二组P值和F值的波动性,并最终得出结论:第二组评酒员所给的评分更为可信。

针对问题二,我们结合原问题附件中的数据,先采用因子分析方法提炼出对葡萄总体理化指标有显著影响的因子,分红葡萄和白葡萄两类之后采用聚类分析方法将葡萄分为五类。

在问题一的基础上,利用可信度高的品酒员所评分数作为葡萄酒质量的衡量标准,为五类葡萄划分好坏。

最终我们将红白葡萄都分为五个级别,分别是A级(极好),B级(较好),C级(普通),D级(较差),E级(最差)。

图-红葡萄的分类针对问题三,由于葡萄的理化指标众多,首先利用sas软件分析葡萄与葡萄酒的理化指标之间的相关系数,选取与葡萄酒理化指标相关性较显著的葡萄理化指标,做典型相关分析。

并对典型相关分析的结果进行分析。

红葡萄和红葡萄酒间的典型相关分析结果说明:两组变量间,花色苷、苹果酸、褐变度、色泽L*相关密切,特别是葡萄与葡萄酒间的花色苷指标可见显著相关;白葡萄与白葡萄酒的结果说明:白葡萄指标的黄酮醇、褐变度、单宁指标与白葡萄酒的总黄酮、单宁、总酚可见显著相关。

针对问题四,针对问题四,利用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标与葡萄酒的质量构建多元线性回归模型,从而分析出哪些理化指标对葡萄酒的质量有显著影响。

在最后,我们将酿酒葡萄和葡萄酒的感官指标当作变量引入回归方程,得到回归方程的拟合度为98.62%,而没加上感官指标时的拟合度为78.89%,所以加上感官指标后回归方程的拟合度明显变高,而且各个参数都通过了显著性检验,论证了不能用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。

2012年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)国家一等奖优秀论文D题

2012年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)国家一等奖优秀论文D题

机器人避障问题摘要针对机器人避障问题,本文分别建立了机器人从区域中一点到达另一点的避障的最短路径、最短时间路径的非线性0-1整数规划模型。

同时,本文为求带有NP属性的非线性0-1整数规划模型,构建了有效启发式算法,利用MATLAB软件编程,求得了O→A、O→B、O→C、O→A→B→A→C的最短路径,同时得到了O→A的最短时间路径,求得的各类最短路径均是全局最优。

针对区域中一点到达另一点的避障的最短路径问题,首先,本文证明了圆弧位置设定在需要绕过障碍物的顶角上,且圆弧半径为10个单位时,能够使得机器人从区域中一点到达另一点的行进路径最短;其次,本文将最短路径选择问题转化成了最短路径的优选问题,根据避障条件,建立了具有较高普适性的避障最短路径的优化模型。

为便于求解,本文巧妙地将此优化模型转化成了以可行路径不与障碍物边界相交、不与圆弧相交为约束条件,以机器人从区域中一点达到另一点避障路径最短为目标的0-1规划模型;再次,本文构建了两种有效的启发式算法,利用MATLAB软件编程求得了O→A、O→B、O →C、O→A→B→A→C的最短路径,最短路径长分别为471.0372、853.7001、1088.1952、2725.1596,其中O-->A的最短路径为(0,0)→(70.5063,213.1405) →(75.975,219.1542)→(300,300),对应圆弧的圆心坐标为(80,210),O→B的最短路径,对应圆弧的圆心坐标:(60,300)、(150,435)、(220、470)、(220,530)、(150,600), O→C经过的圆心:(410,100)、(230,60)、(720,520),(720,600),(500,200), O→A→B→C→O经过的圆心:(410,100),(230,60), (80,210),(220,530),(150,600),(270,680),(370,680),(430,680),(670,730),(540,730),(720,520),(720,600),(500,200)。

2012数学建模大赛C题论文

2012数学建模大赛C题论文

封一答卷编号(参赛学校填写):答卷编号(竞赛组委会填写):论文题目:C组别:本科生参赛队员信息(必填):姓名参赛队员1 沈倩参赛队员2 王青原参赛队员3 付新新参赛学校:黑龙江工程学院封二答卷编号(参赛学校填写):答卷编号(竞赛组委会填写):评阅情况(学校评阅专家填写):学校评阅1.学校评阅2.学校评阅3.评阅情况(联赛评阅专家填写):联赛评阅1.联赛评阅2.联赛评阅3.2012年“深圳杯”全国大学生数学建模夏令营C题:3D仿真机房建模问题分析摘要随着经济的发展、计算机的普及,人们对数据的处理越来越多。

机房的设计问题也越来越受到人们的关注,如何在满足工作的前提条件下,做到最低的消耗,成了很多公司发现商机的、创造价值的有利方向。

通过对机房设计,得到相应的实验数据,建立确定的数学模型,找到最佳的设计方案成了人们关注的焦点。

建立模型的出发点,影响因素有距空调的位置,高度,机柜摆放方式,任务量,空调送风速度。

对于第一问,根据分析附件1的数据,用MATLAB软件进行插值,绘出冷、热通道的热分布及流场分布图(共四幅),并且确定出室内最高温度位置。

对于第二问,利用附表2提供的数据,经过分析发现当固定其中某一个物理量时,其他的未知量之间会成现出特定的曲线关系。

通过MATLAB软件拟合出各个影响因素与温度之间的图像发现特定关系,通过多元非线性回归解得函数关系。

建立热分布的数学模型及算法,同时与测试案例进行比较。

对于第三问,结合前两问的结论,通过分析在不同任务量时绘制出的热分布图确定最优任务的分配方案,并且找到室内最高温度。

分析附表2中改变任务量对通道3的温度影响,从而假设实际任务量为0.8和0.5的分配方案,再通过问题二中得到论证。

对于第四问,按照《电子信息系统机房设计规范》C级要求,在任务量一定的情况下,热点温度超过规范要求时,通过调节出风槽风速或出风槽温度从而降低温度,保证服务器的健康工作。

通过多元线性回归找到热点温度与出风槽温度之间的间接关系,从而进行调节,实现任务量的合理使用和降低机房内热点温度的节能目的。

2012年大学生数学建模C题

2012年大学生数学建模C题

4.模型的建立与求解
4.1 问题 1 (1) 经 过 对 Appendix C1 中 的 某 些 数 据 进 行 筛 选 、 整 理 , 我 们 分 别 得 到 了
data1、data 2、data3、data 4 中男、女性别发病总人数,如表 1
3
表1 男 data1 中的发病总人数 data2 中的发病总人数 data3 中的发病总人数 data4 中的发病总人数 总和 6571 10646 5143 11025 33385 女 5351 8852 4712 9611 28526
由于分为 6 组数据,柱状图更能直观地显示脑卒中这种疾病与年龄之间的关系,因 此画出脑中风发病人数与年龄的柱状图,如图 2:
脑中风与年龄的关系 12000 10000 发病人数 8000 6000 4000 2000 0
-6 0 -7 0 -8 0 以 下 -9 0 50 岁 90 以 50 60 70 80 上
赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):
2011 高教社杯全国大学生数学建模竞赛
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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):
脑卒中发病环境因素分析及干预
2011 高教社杯全国大学生数学建模竞赛



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) : 河南商业高等专科学校 参赛队员 (打印并签名) :1. 王纳丽 2. 杨 浩 3. 何美菊 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名): 侯立华 日期: 2012 年 9 月 10 日

2012年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)国家一等奖优秀论文C题目

2012年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)国家一等奖优秀论文C题目

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): 4052 所属学校(请填写完整的全名): XXXXXX参赛队员(打印并签名):1.2. (隐去论文作者相关信息等)3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):日期: 2012 年 9 月 9 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):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):基于逐步回归的脑卒中发病环境因素分析及干预模型摘要本文通过建立合理的假设,对某地区2009-2010年脑卒中发病率与8种气象因素进行了相关分析,并经多元逐步回归建立了脑卒中发病率的预报模型进行了定量分析,得到了较为合理的结论。

考虑到发病率与气象因素的复杂关系,在逐步线性回归模型的基础上,引进广义线性回归模型(GLM)进行推广。

针对问题一,本文对性别、年龄段、职业和时间序列以及4年的平均发病例数进行统计和分析,在删除了一些缺失或失真数据的基础上,对数据分别进行整理分析。

最后,在性别方面,得到脑卒中发病率男性比女性的高。

从年龄结构看,发病人数主要集中在50~90这一年龄区间内,其所占比例达81.10%。

从职业结构看,农民的发病率最大。

2012年建模竞赛C题

2012年建模竞赛C题

脑卒中发病环境因素分析及干预摘要本文主要研究的是气象因素对脑卒中发病率的综合影响,通过相关统计学知识对数据的全面分层分析,绘制图表得到各气象因素与发病率的相关关系。

并提取各因素的数据对其进行相关性分析,筛选出主要因素,建立多元回归模型,通过显著性检验最终确定模型的准确性。

最后综合分析,对高危人群提出预警和干预的建议方案。

针对问题一,通过利用excel办公软件和统计分析软件SPSS17.0对2007年至2010年的相关气象、发病年龄、职业、性别、发病人数等数据的统计分析得出结论:温度、气压、相对湿度的变化影响了患病人数,并且脑卒中发病人数与气温、相对湿度呈负相关,而与气压呈正相关;脑卒中的发病与年龄有密切的关系,随着年龄的增长,脑卒中的发病率呈指数增长,并且男性发病人数明显多于女性发病人数,两者之比为1.17:1;同时发病人主要集中于农民等从事体力劳动的人群。

此项研究对于乡村卫生行政部门和医疗机构合理调配医务力量、以及改善乡镇就诊治疗环境具有实际的指导意义。

对问题二,建立数学模型研究脑卒中发病率与气温、气压、相对湿度间的关系。

为保证数据中信息的准确性,首先对数据进行合理筛选,本文选出具有代表性的2007年7月1日至2008年6月30日,共计366天的日气压、日温度、日相对湿度和日发病人数的数据。

由于气象因素较多(包括平均气压、最高气压、最低气压、平均温度、最高温度、最低温度、平均相对湿度和最小相对湿度8种因素),为减少多因素对结果的影响,利用软件SPSS17.0对各因素与发病人数进行相关性分析,选出相关性系数较大的三种因素:最高气压、最低温度和最小相对湿度。

将此三种因素与发病人数建立多元回归模型,然后运用方差分析法对回归方程进行显著性检验,最终确立模型的准确性。

问题三要综合考虑问题一、问题二中得到的结论,取高危人群主要特征:血压、职业和年龄为评分因素,建立评分系统,对高危人群提出预警和干预的建议方案。

2012年数学建模c题

2012年数学建模c题

2012年数学建模c题
2012年数学建模C题:葡萄酒的评价
葡萄酒评价是一个主观评价问题,需要评价者根据葡萄酒的外观、香气、口感等方面进行综合评价。

本题将通过数学建模的方法,对葡萄酒进行评价,并给出相应的建议。

题目要求:
1. 根据所给数据,对葡萄酒进行评价,并给出相应的建议;
2. 根据评价结果,分析影响葡萄酒品质的主要因素;
3. 根据分析结果,给出提高葡萄酒品质的建议。

数据:
1. 120款葡萄酒的评价数据,包括外观、香气、口感、回味等方面的评分;
2. 各个葡萄酒的产地、grape variety、price等方面的信息。

评价方法:
1. 对评价数据进行标准化处理,消除不同指标之间的量纲影响;
2. 利用主成分分析法对标准化后的数据进行降维处理,提取主要特征;
3. 根据主成分得分进行聚类分析,将葡萄酒分为若干个类别;
4. 对每个类别中的葡萄酒进行统计分析和可视化展示,找出不同类别葡萄酒的特点和优劣。

建议:
1. 对于不同类别的葡萄酒,根据其特点制定相应的营销策略;
2. 对于品质较差的葡萄酒,从生产工艺、原料选择等方面进行改进;
3. 对于品质较好的葡萄酒,进一步挖掘其品质潜力,提高产品附加值。

2012年第九届苏北数学建模联赛C题获奖论文

2012年第九届苏北数学建模联赛C题获奖论文
关键词:煤炭能源消费 拟合预测 灰色预测 权重
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。

2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛论文模板(1)

2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛论文模板(1)
[编号]作者,论文名,杂志名,卷期号:起止页码,出版年。
[编号]作者,资源标题,网址,访问时间(年月日)。
附录一
正文用小四号宋体书写,……
注:打印前请加上页码,从承诺书开始为第一页。页码在页面底端居中,用阿拉伯数字。
2012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。
2.问题的具体内容。……
问题二
1.问题的具体内容。……
2.问题的具体内容。……
二、问题分析
分析问题一
对问题一进行分析。正文小四宋体,……
1.……
2.……
分析问题二
对问题二进行分析,……
1.……
2.……
三、模型假设
1.正文小四宋体,……
2.……
四、符号说明
M 质量
V速度
T时间
……
……
……
i对j的力
……
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):
XXXX(论文题目)
摘要
本部分书写论文摘要及关键词,摘要要用简洁的文字把意思表达清楚,篇幅限定在本页之中。格式要求是用小四号宋体书写。最好不要有图表,如避免不了并且能够满足在本页之中的要求,则采用三线式图表,在图的正上方用小五号宋体标明题目及图序号(这是刊物发表的图表格式要求)。例:

2012年全国大学生数学建模获奖范文

2012年全国大学生数学建模获奖范文

C 类电池的比例系数: 型号 η s K C1 6.99% 342.6573 0.000204 C2 6.17% 279.0403 0.000221 C3 6.35% 311.0724 0.000204 C4 5.84% 286.3636 0.000204 C5 6.49% 318.1818 0.000204 C6 3.63% 178.1009 0.000204 C7 3.63% 177.0551 0.000205 C8 3.66% 179.5488 0.000204 C9 3.66% 180.0367 0.000203 C10 4.13% 202.4863 0.000204 C11 4.27% 209.18 0.000204 依据表中所示结果, 可以决定每一种电池中最优的电池型号, A 类中选择 A3, B 类中选择 B3,C 类中选择 C2. 对 A3 选合适的逆变器 Voc=46.1V P=Voc Isc=253.55W 为使得价格低功率大,使用并联,这样就使得电压恒定,使逆变器的功率尽 可能用到,这样电压范围只能取 42~64V 现计算每台单位功率的价格和并联的最多数目 SN3:5625 元/kw 最多并联 3 块电池板 SN4:4312.5 元/kw 最多并联 6 块电池板 SN5:4250 元/kw 最多并联 9 块电池板 SN6:3750 元/kw 最多并联 15 块电池板
3
K 6.71098E-05
A2 A3 A4 A5 A6 B1
16.64% 18.70% 16.50% 14.98% 15.11% 16.21%
2498.2 2334.252 2456.356 2232.517 2267.597 2414.763
6.6608E-05 8.01113E-05 6.71727E-05 6.70992E-05 6.66344E-05 6.71287E-05

2012全国大学生数学建模竞赛D题全国一等奖论文

2012全国大学生数学建模竞赛D题全国一等奖论文

2012全国大学生数学建模竞赛D 题全国一等奖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):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):编号专用页赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):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):一、问题重述在一个800×800的平面场景图,在原点O(0, 0)点处有一个机器人,它只能在该平面场景范围内活动。

图中有12个不同形状的区域是机器人不能与之发生碰撞的障碍物,障编号障碍物名称左下顶点坐标其它特性描述1 正方形(300,400)边长2002 圆形圆心坐标(550, 450),半径703 平行四边形(360,240)底边长140,左上顶点坐标(400, 330)4 三角形(280, 上顶点坐标(345, 210),5 正方形(80,60)边长1506 三角形(60, 上顶点坐标(150, 435),7 长方形(0,470)长220,宽608 平行四边形(150,600)底边长90,左上顶点坐标(180, 680)9 长方形(370,680)长60,宽120 10 正方形(540, 边长130600)11 正方形 (640,520)边长80 12 长方形 (500,140)长300,宽60障碍物的距离至少超过10个单位)。

2012年数学建模专科组C题

2012年数学建模专科组C题

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。

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如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。

我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,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):天津石油职业技术学院参赛队员(打印并签名) :1. 王松洋2. 史燕龙3. 苗兴旺指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):樊乐同日期:年月日赛区评阅编号(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):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):基于多元线性回归的脑卒中发病环境因素分析及干预的模型建立摘要本文主要针对脑卒死发病环境因素的分析及干预进行了讨论,并建立了多元线性回归的模型。

问题一:根据病人的基本信息,对病人群进行统计。

首先,由于数据庞大便运用EXCEL 表格中的查找功能进行了相关处理和筛选,由于数据本身的误差,同时也为了统计的简便,所以对于错误的数据进行了忽略处理。

在数据的统计时,进行分类统计,按照年份、月份、性别、职业、季节等进行了不同类的统计,需要说明的是问题一尽管数据庞大只需运用EXCEL 表格中的查找功能进行了相关处理和筛选,便能得到结果。

注意此次统计时统计的月平均,也是为了统计的简便。

2012数学建模优秀论文..

2012数学建模优秀论文..

基于系统综合评价的城市表层土壤重金属污染分析摘要本文针对城市表层土壤重金属污染问题,首先对各重金属元素进行分析,然后对各种重金属元素的基本数据进行统计分析及无量纲化处理,再对各金属元素进行相关性分析,最后针对各个问题建立模型并求解。

针对问题一,我们首先利用EXCEL 和 SPSS 统计软件对各金属元素的数据进行处理,再利用Matlab 软件绘制出该城区内8种重金属元素的空间分布图最后通过内梅罗污染模型:2/12max22⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=P P P 平均综,其中平均P 为所有单项污染指数的平均值,max P 为土壤环境中针对问题二,我们首先利用EXCELL 软件画出8种元素在各个区内相对含量的柱状图,由图可以明显地看出各个区内各种元素的污染情况,然后再根据重金属元素污染来源及传播特征进行分析,可以得出工业区及生活区重金属的堆积和迁移是造成污染的主要原因,Cu 、Hg 、Zn 主要在工业区和交通区如公路、铁路等交通设施的两侧富集,随时间的推移,工业区、交通区的土壤重金属具有很强的叠加性,受人类活动的影响较大。

同时城市人口密度,土地利用率,机动车密度也是造成重金属污染的原因。

针对问题三,我们从两个方面考虑建模即以点为传染源和以线为传染源。

针对以点为传染源我们建立了两个模型:无约束优化模型()[]()[]()22y i y x i x m D -+-=,得到污染源的位置坐标()6782,5567;有衰减的扩散过程模型得位置坐标(8500,5500),模型为:u k zu c y u b x u a h u 2222222222-∂∂+∂∂+∂∂=∂∂, 针对以线为传染源我们建立了l c be u Y ∆-+=0模型,并通过线性拟合分析线性污染源的位置。

针对问题四,我们在已有信息的基础上,还应收集不同时间内的样点对应的浓度以及各污染源重金属的产生率。

根据高斯浓度模型建立高斯修正模型,得到浓度关于时间和空间的表达式ut e C C -⋅=0。

2012全国大学生数学建模全国一等奖_优秀论文_葡萄酒的评价2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛-推荐下载

2012全国大学生数学建模全国一等奖_优秀论文_葡萄酒的评价2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛-推荐下载
对于问题一,我们将两组评酒员对酒的评价结果有无显著性差异的问题, 转化为两组评酒员这一因素对酒的评分的影响是否显著的问题,若影响不显著 则说明两组评酒员的评分实质上无显著性差异,据此建立方差检验模型,构造 一个 F 变量,通过假设检验来确定两组评酒员对酒的评价结果有无显著性差异, 由于酒的选取是随机的,所以可以用标准差这一统计数值表来表示两组评酒员 评分的波动性,波动性越小,评分结果越可靠。
2012 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。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,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)。
对于问题二,首先选出与评价方面最为相关的理化指标,用变异系数法计 算出每一种理化指标的权重,再用均值化无差异法对理化指标进行处理,得出 各种葡萄理化指标的综合评分,并再次将其与葡萄酒的评分均值化无差异化处 理,将结果求和得到每一种葡萄质量的评分,重新排序后,用 Excel 模拟出序 号与葡萄质量评分的曲线图,将位于同一高度的序号划分为一级,由此得出葡 萄的分类级别。
2012 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
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脑卒中发病环境因素分析及干预摘要本文主要讨论脑卒中发病环境因素分析及干预问题。

根据题中所给出的数据,利用SPSS20 软件进行相关性统计分析,分别对各气象因素进行单因素分析,进而建立后退法线性回归分析模型,得到脑卒中与气压、气温、相对湿度之间的关系。

同时在广泛收集各种资料并综合考虑环境因素,对脑卒中高危人群提出预警和干预的建议方案。

首先,利用SPSS20软件,从患病人群的性别、年龄、职业进行统计分析,得到2007-2010年男性患病人数高于女性,且男性所占比例有逐年下降趋势,女性则有上升趋势,因此,性别比例呈减小趋势。

分析不同年龄段患病人数,得到患病高峰期为75-77岁之间,且青少年比例逐年呈增长趋势,可见患病比例趋于年轻化。

同时在不同的职业中,农民发病人数最多,教师,渔民,医务人员,职工,离退人员的发病人数较少。

其次,由题中所给数据先进行单因素分析,剔除对脑卒中影响不显著的因素,得出气温、气压、相对湿度对脑卒中的影响程度大小,进而采用后退法线性回归分析建立模型,利用SPSS20对数据进行分析,求得脑卒中发病率与气温、气压、相对湿度之间的关系。

即发病率与平均温度成正相关,与最高温度成负相关,发病率与平均气压成正相关,与最低气压成负相关,与平均相对湿度成负相关,与最小相对湿度成正相关。

最后,通过查找资料发现,影响脑卒中的因素有两类,一类是不可干预因素,如年龄、性别、家族史,另一类是可干预因素,如高血压、高血脂、糖尿病、肥胖、抽烟、酗酒等因素。

分析这些因素,建立双变量因素分析模型,并结合问题1和问题2,对高危人群提出预警和干预的建议方案。

关键词脑卒中单因素分析后退法线性回归分析双变量因素分析一问题的重述脑卒中(俗称脑中风)是目前威胁人类生命的严重疾病之一,它的发生是一个漫长的过程,一旦得病就很难逆转。

这种疾病的诱发已经被证实与环境因素,包括气温、湿度之间存在密切的关系。

对脑卒中的发病环境因素进行分析,其目的是为了进行疾病的风险评估,对脑卒中高危人群能够及时采取干预措施,也让尚未得病的健康人,或者亚健康人了解自己得脑卒中风险程度,进行自我保护。

同时,通过数据模型的建立,掌握疾病发病率的规律,对于卫生行政部门和医疗机构合理调配医务力量、改善就诊治疗环境、配置床位和医疗药物等都具有实际的指导意义。

数据(见Appendix-C1)来源于中国某城市各家医院2007年1月至2010年12月的脑卒中发病病例信息以及相应期间当地的逐日气象资料(Appendix-C2)。

请你们根据题目提供的数据,回答以下问题:1.根据病人基本信息,对发病人群进行统计描述。

2.建立数学模型研究脑卒中发病率与气温、气压、相对湿度间的关系。

3.查阅和搜集文献中有关脑卒中高危人群的重要特征和关键指标,结合1、2中所得结论,对高危人群提出预警和干预的建议方案。

二问题分析2.1 问题的背景随着城市进程的加快、人口密度的加大、生活习性的改变、全球气候的变暖,一些严重威胁人们健康的疾病,如脑卒中的发病率呈现上升趋势。

全球每年有460万人死于脑卒中,中国每年死于脑卒中的病人有160多万。

脑卒中以其发病率高、死亡率高、致残率高的特点严重影响了人们的正常生活,成为仅次于癌症的“第二号杀手”。

脑卒中一旦发生,多数患者治疗效果不能满意,完全恢复正常者只占少数,大多数患者会遗留严重的后遗症,给患者和家庭带来沉重的心理和经济负担。

其成因包括环境、情绪、生活习惯、生理状况等多种因素,气象条件是脑卒中诱发的主要因素之一,根据气象条件变化对脑卒中发生的可能性进行预测,可以指导人们在不同天气条件下对脑卒中采取不同的预防措施,从而预防、减少脑卒中的发生。

如果能对脑卒中高危人群高位程度、患脑卒中的类型、患病风险、以及患病时间进行准确的评估,从而提出有针对性的防范措施,可以帮助医护人员对脑卒中的诊断,对于卫生行政部门和医疗机构合理调配医务力量、改善就诊治疗环境、配置床位和医疗药物等都具有实际的指导意义。

2.2 对发病人群的统计描述根据题中所给出的数据,利用SPSS20 软件,分别从性别、年龄、职业这几个因素出发,对数据进行统计性分析。

男女之间不同的生理结构,抵御环境的能力的不同,对脑卒中的影响也不同,分析男女在2007-2010年间患病的比例,进而可以更好的预防脑卒中。

随着的年龄的增长,患病人数在逐渐增长,分析不同年龄段患病人数的比例,得到脑卒中达到高峰时的年龄段。

不同的职业工作的环境不同,受教育程度不同,个人习惯也不同,进而影响到其得病的概率。

其次,不同的职业对脑卒中的预防与重视度不同。

农民可能由于经济状况的原因,不及时治疗,使得患病人数所占比例较大,而其他职业则相对较小。

2.3 脑卒中发病率与气温、气压、相对湿度间的关系由于平均温度、最高温度、最低温度、平均气压、最低气压、最高气压、平均相对湿度、最小相对湿度对脑卒中的影响并不都非常显著,所以本文先通过单因素分析得出最低气温、最高气压对脑卒中的影响不显著。

然后建立后退法线性回归分析模型,利用SPSS20软件得出脑卒中发病率与气温、气压、相对湿度之间的关系。

即发病率与平均温度成相关,与最高温度成负相关,发病率与平均气压成正相关,与最低气压成负相关,与平均相对湿度成负相关,与最小相对湿度成正相关2.4 高危人群提出预警和干预的建议方案广泛收集各种资料并综合考虑环境因素,发现影响脑卒中的因素有两类,一类是不可干预因素,如年龄、性别;另一类是可干预因素,如高血压、糖尿病、血脂异常、肥胖、饮酒等因素。

分别分析这些因素对脑卒中的影响,建立双变量分析模型,进而提出高危人群预警和干预的建议方案。

三问题的假设1.假设不考虑该地区人数的变化。

2.假设不考虑脑卒中的患病类型。

3.假设影响脑卒中发病率的各因素之间互不相关。

4.假设不考虑影响遗传因素、个体差异对脑卒中的影响。

四符号说明五模型的建立与求解5.1 模型一的建立与求解随着社会的发展,统计学在医疗气象研究中的作用越来越重要,成为一种普遍应用的方法,并为人们所认可,发挥着极其重要的指导性作用。

本文运用SPSS 20 软件分别从性别、年龄、职业对发病人群进行统计分析。

表1 脑卒中不同性别逐年发病情况年份性别频率百分比有效百分比累积百分比2007男7293 55.2 55.2 55.2 女5928 44.8 44.8 100 合计13221 100 1002008男10380 54.5 54.6 54.6 女8646 45.4 45.4 100 合计19026 99.9 1002009男5171 52 52 52 女4780 48 48 100 合计9951 100 1002010男10537 53.5 53.5 53.5 女9163 46.5 46.5 100 合计19700 100 100图一脑卒中不同性别发病人数比例趋势图从上表可以看出,2007年-2010年脑卒中发病人群中,男性高于女性。

分析可能男性普遍有吸烟饮酒的不良生活习惯,还与当前男性可能比女性面临更多的生活压力,导致高血压、糖尿病、高血脂等脑卒中危险因素的增加。

同时从上图可以看出,男性所占比例有下降趋势,女性有上升趋势,因此,性别比例呈减小趋势。

(1)农民的发病人数最多,其原因可能与农民高血压病例规则用药治疗所占的比率低,抽烟饮酒在人群中比例大,以及膳食结构不合理、摄入膳食结构不合理、摄入动物性优质蛋白少等因素有关。

也可能由于经济状况,对脑卒中的不重视,不能及时治疗脑卒中。

(2)退休人员发病人数较多,其原因可能是退休人员年龄较大,脑供血,脑供氧不足等原因引发脑卒中。

(3)教师,渔民,医务人员,职工,离退人员的发病人数较少。

其原因可能与受教育程度,工作环境等因素有关。

18岁以下 41 33.33% 0.79% 82 66.67% 1.72% 123 18~40岁 234 60.62% 4.53% 152 39.38% 3.18% 386 41~80岁 4192 53.65% 81.07% 3622 46.35% 75.82% 7814 80岁以上 704 43.32% 13.61% 921 56.68% 19.28% 1625 总人数517151.98%100.00%477748.02%100.00%99482010性别 男女 总人数年龄 人数 比例人数 比例本年龄 本性别 本年龄 本性别 18岁以下 10 62.50% 0.09% 6 37.50% 0.07% 16 18~40岁 185 62.93% 1.76% 109 37.07% 1.19% 294 41~80岁 8503 55.85% 80.70% 6723 44.15% 73.37% 15226 80岁以上 1839 44.16% 17.45% 2325 55.84% 25.37% 4164 总人数1053753.49%100.00%916346.51%100.00%19700 由上表可知: (1)18岁以下的青少年患病比例逐年基本呈增长趋势,可见患病年龄比例趋于年轻化。

(2)。

患病人数主要集中在41-80岁,其原因可能是年龄逐渐增长,血液循环所需能量减少,代谢减慢。

(3)80岁以上的患病人群中,女性高于男性图二2007年脑卒中不同年龄段发病人数趋势图图三2008年脑卒中不同年龄段发病人数趋势图图四2009年脑卒中不同年龄段发病人数趋势图图五2010年脑卒中不同年龄段发病人数趋势图从上图中可以看出,脑卒中发病高峰年龄段2007年为75-77岁之间,2008年为74-76岁之间,2009年76-78岁之间,2010年为75-78岁之间。

由此可知,脑卒中发病率高峰年龄段为75-77岁之间。

5.2 模型二的建立与求解通过题中所给数据,首先通过单因素分析得出气温、气压、相对湿度对脑卒中发病情况的影响关系大小,其次建立多元线性回归分析模型,最后利用SPSS20软件对数据进行分析,得到气温、气压、相对湿度与发病情况的关系。

5.2.1 单因素模型的建立假设a 为给定的显著性水平,则列出:气温、气压、相对湿度分别对脑卒中的影响程度分析,即单因素分析,公式如下:21211()()iri i i n r iji i j n x x F xx ===-=-∑∑∑若a F F ≥,表明均值之间的差异显著,该因素对观测值有显著影响。

若a F F ≤,表明均值之间的差异不显著,该因素对观测值没有显著影响。

5.2.2 模型的求解利用SPSS20 得出平均温度、最高温度、平均气压、最低气压、平均相对湿度、最小相对湿度对脑卒中的影响显著,而最低气温、最高气压对脑卒中的影响不显著。

5.2.3 多元化线性回归模型的建立在大多数的实际问题中,影响因变量的因素不止一个而是多个,因此对这类的问题本文采用多元化的线性回归分析。

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