第十届,第十届MathorCup高等院校数学模型B题解题思路

11选5

引:

第十届MathorCup高等院校数学模型B题解题思路

第十届MathorCup高等院校数学模型D题解题思路

第十届MathorCup高等院校数学模型A题解题思路

第十届MathorCup高等院校数学模型B题解题思路

  B题和D题一样,也是一道传统式的数据信息分析类题型,本人觉得其模型难度系数仅高过D题。只不过是数据信息必须自身寻找,题型开放式很大,最先先回望下题型

  难题1:依据在我国的人口总数、构造和消费力等多种多样因素,预测养老服务床位总数的市场的需求经营规模以及归类。

  难题2:从公司视角考虑,融合目前养老服务床位的总数和构造,分析、创建适合的实体模型,来发觉并分析养老服务床位提升中的“创业商机”。

  难题3:创建一个适合的数学分析模型,从政府部门的视角考虑,设计方案一个既能基础考虑社会需求,又能不断发展趋势养老服务工作,另外还能推动社会发展学生就业的养老服务床位经营的运营模式(养老服务的收益来源于现阶段关键有营业收入、国家补贴、社会捐赠等)。

  难题4:使用精练的数学语言归纳总结题中中最重要的数学模型难题以及优化算法。以大家的实体模型以及结果为科学论证,对政府部门管理方法单位对于养老服务床位整体规划难题明确提出有效的提议。

  应是这道题比较对外开放,且自己并沒有立即入门去做,因此 下列构思仅作参考,不一样状况很有可能要稍加改动

  针对难题一,最先其讲过要依据在我国的e人口总数构造和消费力等因素去分析,呢么要依据所寻找的不一样年代年代数据信息去开展预测。最先因为你不太可能寻找100年之上的数据信息去开展预测,呢么神经元网络一类的必须很多数据信息训炼的优化算法就不大可能运用在这道题上边,我本人提议是运用多元线性回归实体模型去开展预测,或是是线性拟合,能够 先向不一样因素开展时钟频率预测,预测将来两年的标值,将其带到到重归或是拟合模型中,再预测床位总数。针对归类,简易方式是能够 立即对不一样地区床位与有关因素做一个权重值分析,不一样地区床位总数应当和有关因素的权重值是不一样的依据不一样地区权重值较大 的因素对养老服务床位的q要求开展归类。例如深圳市的床位很有可能和人口总数关系高,北京市的床位很有可能和消费力关系高,为此归类。

  针对难题二,我本人觉得是对难题一的实体模型結果开展近一步的分析,你能依据第一题的预测和归类結果,对你归类的不一样地区,床位数的发展趋势开展阐述,例如深圳市床位与人口总数关联系数大,呢么将来两年深圳市的人口总数还将进一步提升,呢么床位数的要求也将进一步提升,再再加上深圳市的社会经济发展水准较高,呢么其床位销售市场也有进一步的发展趋势室内空间

  针对难题三,n这一就必须收集有关数据信息实际难题实际分析了,最好是能搭建床位数的消費实体模型,随后对于特殊地区,分析该地区近些年的床位发展趋势要求,与必须资金投入的资产,另外分析该地区政府部门的b财政局表格,分析床位资金投入资产多少时,其资金投入资产n会危害社会发展i社会经济发展,以该红杠为标准,再进一步分析每一个床位必须资金投入的人力资源和学生就业收益,最好是寻找可以各因素中间的函数模型,为此来套入到不一样地区,自然还可搭建整体规划实体模型'开展求得。

针对难题四,小结所述结果,语文课模型。

  B题的构思就这样,期待诸位模型er勤奋模型,争得得奖,还有我近期很忙,私聊一般总不回,多多包涵。

第十届MathorCup高等院校数学模型D题解题思路

  D题是一道较为传统式的数据信息分析类题型,坚信此次数学模型挑选该题的团队也是数最多的,创建对数据处理方法有有关工作经验的团队挑选这道题,这道题也一样合适一些模型新手挑选,最先是题型的回望:

  难题1:试分析2018十一国庆,双十一,双十二和元旦节这四个国家法定假日内各种各样有关因素对总体目标skc的销量的危害,可考虑到商品销售特点,库存量信息内容,国家法定假日折扣优惠等因素。在其中,总体目标skc为市场销售時间处在2018七月一日至201810月1日内且总计销售总额排名前50的skc。

  难题2:试融合所述分析結果,预测给出地区内总体目标小项在今年10月1日后3个月中每个月的销量,得出每个月预测值的MAPE。在其中,总体目标小项为历史时间市场销售時间处在今年六月份至今年10月1日内且累2计销售总额排名前10的小项。

  难题3:为了更好地考虑公司更为精确的营销推广要求,尝试创建有关数学分析模型,在考虑到小项预测結果的另外,预测总体目标小项内全部skc在今年10月1日后12周内每星期的周销售量,并得出每星期预测值的MAPE能够 考虑到skc市场销售曲线图与小项市场销售曲线图中间的差别。

  难题4:请给公司写一份推荐函,向企业推荐你的预测結果和方式,并表明大家的计划方案的合理化及其事后的提升方位。

  呢么接下去是难题的解题思路,最先是难题一:第一问是商品销售的有关特点在不一样国家法定假日与销量的有关水平的危害分析,呢么很显而易见,传统式的主成份分析和灰色关联分析都能够进行这道题,本人提议应用主成份分析法开展分析。最先依据配件所出示的数据信息,获取不一样传统节日内,商品的市场销售特点,库存量,国家法定假日折扣优惠及其国家法定假日与一般时间(这一点能够 简易对时间归类)等因素(折扣优惠可由配件中的标识价与具体花销获得)运用主成份分析测算有关特点与销量的权重值,那样就可皆由权重值分析有关因素对销量的危害。

  针对难题二,先依据配件获取与难题有关的总体目标小项,融合你难题一所分析的各种应诉,以有关因素为键入,销量为輸出,过去年数据信息为训练集,创建神经元网络预测实体模型,再由预测数据信息测算有关的mape

  针对难题三:运用第一问主成份分析法所测算得到的有关权重值,创建销量与有关因素的函数模型,对skc的周销售量开展预测,最终测算mape

  难题四便是简易对自身测算的結果开展小结和阐述了,语文课模型没有什么说的。

  D题的构思大约就这样了,应是近期在提前准备研究生考试,因此 仅仅看过下题型把自己的念头写了一篇文章共享给本届的模型er,仅作参考。

第十届MathorCup高等院校数学模型A题解题思路

  原本想发两条题的解题思路就已不再次发的,可是我觉得A题一些念头,赛事也只以往一天如今发构思也还有机会想蹭蹭热度,因此小结小结也想发一篇文章说说。并且我还在本文再聊下啊,我这个仅仅构思,仅作参考。也有便是代做模型的人不必私聊找我聊,没这一時间。有实际难题的人也无需私聊我,私聊我的男人有点儿多回不回来,不太可能一一回应,你能在文章内容下边评价,我假如有时间得话会让你回应,呢么废话不多说最先是难题回望:

  难题1:根据定量分析分析的方式,科学研究危害无车承运人服务平台开展货运物流路线标价的关键因素有什么,并表明原因。

  难题2:依据配件1数据信息,根据创建数学分析模型,对早已交易量货运物流路线历史时间买卖数据信息中的标价开展点评。

  难题3:创建有关路线标价的数学分析模型,得出配件2的路线每日任务的三次价格及其固定成本标价,并添充在配件3的报表中;得出大家的价格调整对策;点评大家对配件2的路线每日任务所得出的标价。在其中配件3的报表以Excel文档方式,连在毕业论文试卷一起提交至比赛系统软件,切勿更改配件3中各每日任务ID的原来次序。配件3将用以检测价格的精确性,针对某一明确的每日任务,三次价格中有一次交易量,则事后价钱将已不考虑到。

  难题4:依据大家的科学研究,给无车承运人服务平台写一封不超过一页的建议信。

  最先针对难题一,很显而易见也是一种危害水平的分析难题,呢么能够 采用灰色关联分析(亦或是主成份分析)开展关联系数分析,配件一是货运物流路线历史时间买卖数据信息,运用配件一的数据信息,应用灰色关联分析,求出不一样因素对路线价钱的关联系数(或是是权重值),获取出关联系数最大的好多个因素,这就是危害无车承运人服务平台开展货运物流路线标价的关键因素。(留意配件一中的一些数据信息要人为因素将其量化分析)

  针对难题二,最先和难题一不一样的是,标价高不一定意味着这趟供货路线便是取得成功的,也要考虑到成本费等因素,呢么这儿我建议模型er假如不愿应用比较主观性的层级分析法得话,能够 试着查看有关毕业论文看一下是否有有关的科学研究結果能够 引入来制订一个点评规范,假如找不着得话,我建议立即应用层级分析法明确不一样因素对路线取得成功的权重值,随后人为因素区划隶属度函数,运用模糊不清考核评价来对其开展点评。本文对模糊不清考核评价的事例详细介绍的非常好,大伙儿能够 看一下张敬信:【点评优化算法】模糊不清考核评价Ⅱ—实际实例

  针对难题三,我建议是应用线性拟合或是重归方式运用配件一的数据信息创建三次价格和固定成本的定价模型,随后将配件二的有关数据信息带到测算就可以,这儿必须表明',一些确实没法量化分析且危害水平并不大的因素去除就可以

针对难题四,语文课模型没有什么可以说的

最终還是祝大家近几天好好地加倍努力得奖。

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