分析赛题类型,才能有的放矢. 评论区留下邮箱地址,送你国奖论文分析 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』 带你从数模小白成为国赛达人. 1. 数模竞赛国赛 A题类型分析 年份 题目 要求 方法 2020A 炉温曲线 建立温度模型,计算炉温曲线,确定最大速度 根据传热学方程建立温度分布机理模型:建立单目标优化模型 微分方程 单目标优化 2019A 高压油管的压力控制 确定不同条件下的控制方案 根据力学方程建立压力变化机理方程:建立单目标优化模型 微分方程 单目标优化 2018A 高

数据导入是所有数模编程的第一步,比你想象的更重要. 先要学会一种未必最佳,但是通用.安全.简单.好学的方法. 『Python 数学建模 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 数据导入是所有数模编程的第一步 编程求解一个数模问题,问题总会涉及一些数据. 有些数据是在题目的文字描述中给出的,有些数据是通过题目的附件文件下载或指定网址提供的,还有些数据是需要自己搜集的.不论是哪种方式获得的数据,也不论哪种类型的问题和算法,首先都是要把这些数据以适当的方式和格式导入到程序中. 如果数据

Python 完全可以满足数学建模的需要. Python 是数学建模的最佳选择之一,而且在其它工作中也无所不能. 『Python 数学建模 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 数学建模新手入门 『Python 数学建模 @ Youcans』 系列 是专门为学习数学建模.准备数模竞赛的小白准备的系列教程. [Python数学建模-01.新手必读] 主要讨论小白刚刚接触数学建模的几个困惑: 学习数学建模难不难?应该怎么学? 学习数学建模选择什么计算机语言最好?我要学 Matlab

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

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

@ 目录 前言 线性规划 样例1:求解下列线性规划问题 scipy库求解 样例2:求解下列线性规划问题 pulp库求解 样例3.运输问题 说明 结语 前言 Hello!小伙伴! 非常感谢您阅读海轰的文章,倘若文中有错误的地方,欢迎您指出-   自我介绍 ଘ(੭ˊᵕˋ)੭ 昵称:海轰 标签:程序猿|C++选手|学生 简介:因C语言结识编程,随后转入计算机专业,有幸拿过一些国奖.省奖...已保研.目前正在学习C++/Linux/Python 学习经验:扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考

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

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.

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

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

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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

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

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,

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

线性规划是很多数模培训讲的第一个算法,算法很简单,思想很深刻. 要通过线性规划问题,理解如何学习数学建模.如何选择编程算法. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 求解方法.算法和编程方案 线性规划 (Linear Programming,LP) 是很多数模培训讲的第一个算法,算法很简单,思想很深刻. 线性规划问题是中学数学的内容,鸡兔同笼就是一个线性规划问题.数学规划的题目在高考中也经常出现,有直接给出线性约束条件求线性目标函数极值,有间接给出

整数规划与线性规划的差别只是变量的整数约束. 问题区别一点点,难度相差千万里. 选择简单通用的编程方案,让求解器去处理吧. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 从线性规划到整数规划 1.1 为什么会有整数规划? 线性规划问题的最优解可能是分数或小数.整数规划是指变量的取值只能是整数的规划. 这在实际问题中很常见,例如车间人数.设备台数.行驶次数,这些变量显然必须取整数解. 整数规划并不一定是线性规划问题的变量取整限制,对于二次规划.非线性规划问

0-1 规划不仅是数模竞赛中的常见题型,也具有重要的现实意义. 双十一促销中网购平台要求二选一,就是互斥的决策问题,可以用 0-1规划建模. 小白学习 0-1 规划,首先要学会识别 0-1规划,学习将问题转化为数学模型. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 什么是 0-1 规划? 0-1 整数规划是一类特殊的整数规划,变量的取值只能是 0 或 1. 0-1 变量可以描述开关.取舍.有无等逻辑关系.顺序关系,可以处理背包问题.指派问题.选址问题

Python 实例介绍固定费用问题的建模与求解. 学习 PuLP工具包中处理复杂问题的快捷使用方式. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 前文讲到几种典型的 0-1 规划问题,给出了 PuLP 求解的案例.由于 0-1 规划问题种类很多,又是数模竞赛热点,有必要再结合几个实例进行介绍. 1. 固定费用问题案例解析 1.1 固定费用问题(Fixed cost problem) 固定费用问题,是指求解生产成本最小问题时,总成本包括固定成本和变动成本,而选