好久好久没有写博客了...挺累的,从二月份开始找暑期实习,接着在进行暑期实习,然后马不停蹄地进行秋招,现在总算结束实习,前两天又参加了华为杯数学建模竞赛,感觉接下来就会很轻松了,希望能好好休息休息.这次的比赛还是挺简单的,比起以前参加社会性质的比赛不同,这次不管是从题目还是从要求上都简单几个档次. 1. 数据清洗 2.降维 3.模型训练 4.优化 5.画图 6.结论 1. 数据清洗 说实话,我是挺费解的,看到论坛上好多人都在骂B题数据不对,数据质量差,其实来说,数据整体还算不错,只有几列问题比较

一直都想参加下数学建模,通过几个月培训学到一些好的数学思想和方法,今年终于有时间有机会有队友一起参加了研究生数模,but,为啥今年说不培训直接参加国赛,泪目~_~~,然后比赛前也基本没看,直接硬刚.比赛完总结下是个好习惯,下面写了一点分析,比较注重实现,有些地方我也不能讲很清楚,看过的请权当参考. 问题1:对一个不包含动态背景.摄像头稳定拍摄时间大约5秒的监控视频,构造提取前景目标(如人.车.动物等)的数学模型,并对该模型设计有效的求解方法,从而实现类似图1的应用效果.(附件2提供了一些符合此类

MTSP问题是指:有Ⅳ个城市,要求旅行商到达每个城市各一次,且仅一次,并[旦 1到起点,且要求旅行路线最短.而多旅行商问题M个旅行商从同一个城市(或多个城市)出发.分羽走一条旅路线,且总路程缀短.有关稻 P闻鼷的研究在现实『口 J题中有很大的使用价德.诸如:交通运输.臀道铺设.路线的选撵.计算机网络的拓扑设计.邮递员送信等,都可抽象成MTSP的问题.

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2018年中国研究生数学建模竞赛C题 对恐怖袭击事件记录数据的量化分析 恐怖袭击是指极端分子或组织人为制造的.针对但不仅限于平民及民用设施的.不符合国际道义的攻击行为,它不仅具有极大的杀伤性与破坏力,能直接造成巨大的人员伤亡和财产损失,而且还给人们带来巨大的心理压力,造成社会一定程度的动荡不安,妨碍正常的工作与生活秩序,进而极大地阻碍经济的发展. 恐怖主义是人类的共同威胁,打击恐怖主义是每个国家应该承担的责任.对恐怖袭击事件相关数据的深入分析有助于加深人们对恐怖主义的认识,为反恐防恐提供有价值的

题目请自主上网获取. 分析下思路.第一问,不同时空的出租车的“供求匹配”程度. 也就是说要选取的数据要有时间和地理两个维度.实体对象是出租车.关键的问题就是地点怎么选? 选择的城市具备如下经济较发达,有大量数据可以研究,有一定“出行困难”(才有优化的必要)三点要求. 那么城市选了,具体地点呢?一般选有代表性的景区,车站,商业圈以及大学城. 接下来就要建模型了. 假设打车软件使用率为a..那么实际需求(x)=打车量(z)/打车软件使用率(a).  满意程度(y)=x/出租车供应量(c).t为等车时

MATLAB 画区域作战图 clear load('output_path1.mat') k = 1:130; gplot(edge(k,k),loc(k,:),'c-') title('作战区域道路示意图')

B题原文 "拍照赚钱"是移动互联网下的一种自助式服务模式.用户下载APP,注册成为APP的会员,然后从APP上领取需要拍照的任务(比如上超市去检查某种商品的上架情况),赚取APP对任务所标定的酬金.这种基于移动互联网的自助式劳务众包平台,为企业提供各种商业检查和信息搜集,相比传统的市场调查方式可以大大节省调查成本,而且有效地保证了调查数据真实性,缩短了调查的周期.因此APP成为该平台运行的核心,而APP中的任务定价又是其核心要素.如果定价不合理,有的任务就会无人问津,而导致商品检查的失

高温作业专用服装设计 摘 要 本文针对多层材料的高温作业服装的传热问题进行研究,综合考虑多种传热方式建立传热模型,并以此模型为基础解决了服装设计中各层材料最佳厚度的问题. 对于问题一,要求在热物性系数不足的情况下求热量分布,故需先求取所缺少的空气对流换热系数,于是求解问题的第一步是已知假人皮肤外侧的温度变化求对流换热系数的反问题.本文首先建立了一维热传导正问题模型,随后根据最小二乘法的思想,以左边界空气对流换热系数为决策变量,以可能的空气对流换热系数对应的假人皮肤外侧理论温度与测量温度之差的平方

新冠疫情深刻和全面地影响着社会和生活,已经成为数学建模竞赛的背景帝. 本文收集了与新冠疫情相关的的数学建模竞赛赛题,供大家参考,欢迎收藏关注. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 0. 前言:新冠疫情成了数模竞赛的背景帝 新冠疫情爆发以来,不仅严重影响到全球的政治和经济,也深刻和全面地影响着社会和生活的方方面面,甚至已经成为数学建模竞赛的背景帝. 传染病模型本来就是数学建模课程中的常见问题和模型.随着疫情的影响越来越严重.广泛和持久,不仅疫情传播.疫

Python小白的数学建模课 A1-2021年数维杯C题(运动会优化比赛模式探索)探讨. 运动会优化比赛模式问题,是公平分配问题 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 2021第六届数维杯大学生数学建模 赛题已于5月27日公布,C题是"运动会优化比赛模式探索".本文对赛题进行一些分析讨论.由于竞赛时间为 2021年5月27-30日20:00,目前尚处于竞赛中,本文仅做初步分析. 1. 赛题内容(运动会优化比赛模式探索) 在大学的运动会中,由于

今天进入我们数学建模七日谈的第二天:怎样阅读数学建模教材? 大家再学习数学建模这门课程或准备比赛的时候,往往都是从教材开始的,教材的系统性让我们能够很快,很深入地了解前人在数学模型方面已有的研究成果,并最快地吸收他们为自己所用,但是常常有很多同学抱怨说书太厚,介绍太过于简略而无法看懂,操作性不强等等,也不知道读哪本书更好,把每个模型应该掌握到哪个地步而没有方向,更害怕浪费了宝贵的时间.在此,笔者向大家隆重推荐建模教程学习的基本要领:三步阅读法. 对于任何一本教材,一份资料里介绍的一种数学模型的建

1.读入 txt 文件数据. load xxx.txt A=load(‘xxx.txt’) A=dlmread(‘xxx.txt’) A=importdata(‘xxx.txt’) 例:将身高体重的 txt 文件数据读入. 2.数据导出到 txt 文件. dlmwrite(‘xxx.txt’,B); 例:生成一个 100 维的随机向量 B,并将其写入 sj.txt 文件. 3.读入 excel 表数据.  num=xlsread(‘xxx.xls’,sheet,Range) [num,txt,r

内容介绍 本书的作者都具有实际的数学建模参赛经历和竞赛指导经验.书中内容完全是根据数学建模竞赛的需要而编排的,涵盖了绝大部分数学建模问题的matlab求解方法.本书内容分上下两篇.上篇介绍数学建模中常规方法的matlab实现,包括matlab交互.数据建模.程序绘图.灰色预测.规划模型等方法:还介绍了各种高级方法的matlab实现,包括遗传算法.粒子群算法.模拟退火算法.人工神经网络.小波分析.动态仿真.数值模拟等.下篇以真实的数学建模赛题为案例,介绍了如何用matlab求解实际的数学建模问题,

下面进入数学建模经验谈第五天:怎样问数学模型问题 写这一篇的目的主要在于帮助大家能更快地发现问题和解决问题,让自己的模型思路有一个比较好的形成过程. 在我们学习数学模型.准备比赛的时候,经常会遇到各种各样的问题,有关于算法的,模型建立的,还有直接的题目思路,我在做数学中国版主这些天里,也经常力所能及地解决大家提出的各种问题,既有同学是一句简单的话:求XX算法相关资料,也有的干脆摆上来一道校赛题,我很乐意和负责地为大家解决疑问,也对支持数学中国,相信数学中国的各位同学表示感谢! 同时,也有一些在问

之前有小伙伴私信我叫我说说这次比赛C题的思路,怎么写的,我就写篇博客说说吧,仅供参考! 针对C题,该题目比较综合,是一个成熟的数模赛题,与国赛的相似性较高.一般而言,第一问难度较低,题目要求进行数据挖掘,找出影响移动端产品发展的主要因素,我们可以把问题简化为从多因子中提取若干主要因子进行分析.然而通过分析数据我们发现数据包含抽象与具体两种,数学建模顾名思义一定是采用数学语言进行的,所以第一步要做的就是量化分析,将抽象指标具体化,量化模型有多种,具体可以自己查找.对于多因子提取采用的模型种类主要有

2018数学建模已经告一段落了,先说说基本情况吧,我们队伍专业分别为:金融(A),会计(B),计算机(我),配置还算可以,他们俩会数据分析软件也会写论文,我可以写代码,画图.他们俩打过美赛(M奖),我只打过算法竞赛.这里特别提出,有会写论文的队友很重要,不是说会latex会排版就算会,还要知道论文基本架构,遣词造句,专业术语等等. 题目下来的晚上,我们就确定了A题,因为B题的话我们基本没有专业知识能用上的,什么都要现学,其实特别想做C题,推荐系统啊,经济学分析啊我们都做过,可惜选不了….确定题目

这篇文章主要是介绍下C题的解题思路,首先我们对这道C题进行一个整体的概括,结构如下: C题:经济类 第一问:发现危险人群. 发现:欺诈的方式开始.雇佣或浪漫的承诺. 数据→确定特定的经济萧条地区→确定最危险的人群→针对这些人群的预防活动 被贩卖的因素(卷入人口贩运的风险因素): 贫困.失业.移民.逃避政治冲突.战争. 第二问:受害者身份和位置 发现:人口贩运网:动态的 贩毒者:频繁地改变分布.运输路线 (以避免被发现) ↓(信息不完整) 执法人员和分析人员→试图识别.摧毁 人口贩卖网络→(信息不

老套路,把我们在解决B题时候采用的思路分享给大家,希望大家能学到点东西~~~ B题思路整理:Part1:先整理出说某种语言多的十个国家给找出来,或者说是把十种语言对应的国家找出来 然后再对各个国家的人口进行求和,我们大概可以估计出说某种语言的人口数 再去描述一下该说语言的人口数是如何变换的(参考世界人口数据1960-2016) 再去参考全球移民数据 再利用arcmap工具描绘人口迁徙的路线,可以对人口进行一些预测 Part2:该问属于选址优化类问题,必然会有很多影响因素,比如公司选择的地址和国家

第一种情况大致思路: 每秒判断各个CNC的状态,若工作完成或者是出于空闲状态下则向RGV发出一个请求.同时,RGV每秒判断自己的状态(上下料.移动.闲置.清洗等),如果是处于闲置状态,则启用调度算法,把目前在闲置的CNC做一个全排列,计算把他们都换上料所花的时间.得到最优方案后再决定这次给谁上料,同时切换状态. 第二种情况大致思路: 大致与上面的相同,还是每秒判断各种状态,再特殊时段启用调度算法决定去哪,不过这里是双工序,所以需要在初始确定一种刀片分配方案.这里用循环直接枚举出所有的分配方案,每