五一数学建模c题 五一数学建模c题2023

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2021 年「高教社杯」全国大学生数学建模竞赛 ABC 题?

1、A题“FAST”主动反射面的形状调节

中国天眼——500米口径球面射电望远镜（Five-hundred-meter Aperture Spherical radio Telescope，简称FAST)，是我国具有自主知识产权的目前世界上单口径最大、灵敏度最高的射电望远镜。它的落成启用，对我国在科学前沿实现重大原创突破、加快创新驱动发展具有重要意义。

2、B题乙醇偶合制备C4烯烃

C4烯烃广泛应用于化工产品及医药的生产，乙醇是生产制备C4烯烃的原料。在制备过程中，催化剂组合（即：Co负载量、Co/SiO2和HAP装料比、乙醇浓度的组合）与温度对C4烯烃的选择性和C4烯烃收率将产生影响（名词解释见附录）。因此通过对催化剂组合设计，探索乙醇催化偶合制备C4烯烃的工艺条件具有非常重要的意义和价值。

3、C题生产企业原材料的订购与运输

某建筑和装饰板材的生产企业所用原材料主要是木质纤维和其他植物素纤维材料，总体可分为A，B，C三种类型。

该企业每年按48周安排生产，需要提前制定24周的原材料订购和转运计划，即根据产能要求确定需要订购的原材料供应商（称为“供应商”）和相应每周的原材料订购数量（称为“订货量”），确定第三方物流公司（称为“转运商”）并委托其将供应商每周的原材料供货数量（称为“供货量”）转运到企业仓库。

数学建模简介

数学建模，就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。

当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。

2021年全国大学生数学建模竞赛ABC题怎么分析?

A题是热力学仿真方向的题目，其本质是优化问题，B题也可以看作是优化的题目，至少第一问是这样，后面的题目涉及到博弈心理方面的知识，C题是常见的信贷决策类大数据分析题目。

依据开放性由大到小进行排序：C>B>A。C题最终的目标是给出合理的信贷策略，这个策略是依据数据分析结果合理给出的即可。

B题除第一问要求玩家最佳策略及最终结果外，之后的每一问只要求给出最佳策略和具体讨论，这里的讨论就有很大的发挥空间。A题延续了以往优化题目的有合理答案区间的特点，故而开放性最小。

规模与数据

全国大学生数学建模竞赛是全国高校规模最大的课外科技活动之一。该竞赛每年9月（一般在上旬某个周末的星期五至下周星期一共3天，72小时）举行，竞赛面向全国大专院校的学生，不分专业（但竞赛分本科、专科两组。

本科组竞赛所有大学生均可参加，专科组竞赛只有专科生（包括高职、高专生）可以参加）。同学可以向该校教务部门咨询，如有必要也可直接与全国竞赛组委会或各省（市、自治区）赛区组委会联系。

全国大学生数学建模竞赛创办于1992年，每年一届，成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛，也是世界上规模最大的数学建模竞赛。

2014年，来自全国33个省/市/自治区（包括香港和澳门特区）及新加坡、美国的1338所院校、25347个队（其中本科组22233队、专科组3114队）、7万多名大学生报名参加本项竞赛。

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深入解析2023 Mathorcup（C题）：数学建模之旅

一、预测物流货运挑战

在本次Mathorcup竞赛中，你需要预测从1月1日到1月31日的每日货流量，关注DC14到DC10、DC20到DC35、DC25到DC62这些关键线路。首要任务是数据预处理，包括：

• 数据清洗：计算平均值、方差，填充缺失值，使用Python的pandas库实现。
• 特征工程：捕捉趋势、季节性模式，以及识别可能影响货流量的节假日因素。

为了准确建模，我们会应用ARIMA、SARIMA或Prophet模型，其中ARIMA模型（例如ARIMA(1,1,1)）是基础。

二、数据处理与建模策略

对于缺失数据，可选择插值（如平均值）或删除。以下是Python代码示例：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

df.fillna(df.mean(), inplace=True) # 填充缺失值

接着，将时间序列数据转换为平稳格式，便于模型训练。利用pandas的adfuller和make_stationary函数完成。

三、ARIMA模型实战

将处理后的数据进行差分，然后利用ARIMA模型训练。选择合适的p、d和q阶数，依据自相关（ACF）和偏自相关（PACF）图进行决策。

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

model = ARIMA(df['cargo_volume'], order=(1, 1, 1))

model.fit(disp=0)

预测阶段，我们生成未来30天的货流量预测，并计算置信区间，为决策提供有力依据。

总结

数据预处理和模型选择对物流规划和成本控制至关重要。通过上述步骤，你可以掌握如何在Mathorcup竞赛中运用ARIMA模型进行高效预测。深入理解这些技巧，让你在数学建模道路上更进一步。

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