### 2010高教社杯全国大学生数学建模竞赛优秀论文——储油罐的变位识别与罐容表标定模型 #### 概述 2010年高教社杯全国大学生数学建模竞赛是一场重要的学术竞赛活动，旨在通过解决实际问题来培养学生的创新能力和实践能力。本次竞赛的优秀论文《2010高教社杯全国大学生数学建模竞赛优秀论文——储油罐的变位识别与罐容表标定模型》由四川大学的朱名发、杨博和刘娜三位同学共同撰写。该论文主要探讨了储油罐在经历纵向倾斜和横向偏转后的变位识别与罐容表标定问题。 #### 知识点解析 ##### 储油罐的变位识别与罐容表标定 储油罐是用于存储燃油的重要设施，在长期使用过程中可能会因为地基变形等因素而发生变位。这种变位会导致罐容表发生变化，从而影响油位计量管理系统的准确性。因此，定期对罐容表进行重新标定是必要的。 ##### 数学模型建立 - **模型Ⅰ**：针对小椭圆型储油罐，研究罐体变位（纵向倾斜）后对罐容表的影响。通过选取特定的研究截面，利用切片积分法建立模型。模型首先考虑了罐体无变位的情况，然后分析了罐体倾斜角为α=4.1°的纵向变位情况。通过引入修正函数\[ V_g(h) = V_0(h) - \Delta V(h) \]，其中\( V_0(h) \)为实验数值，\(\Delta V(h)\)为修正量，得到了精确的带修正优化的微分几何模型\[ V(h, \alpha) = f(h, \alpha) - g(h) \]。此模型可以准确地反映罐体变位对罐容表的影响，并能够给出合理的罐容表标定值。 - **模型Ⅱ**：针对实际储油罐（图1所示），研究罐体变位（纵向倾斜角度α和横向偏转角度β）后罐容表的标定问题。通过分析储油罐内部结构，选取特定研究截面，采用维数锐化技术，将三维问题简化为二维问题。由此建立的基本关系函数为\[ V(h, \alpha, \beta) \]，并通过实际采集的数据确定了变位参数α=2.1°和β=4.6°，从而完成了罐容表的标定。 ##### 模型优化与验证 - **优化**：通过对模型进行修正优化，提高了模型的稳定性和适用性。 - **验证**：通过对比实验数据与模型预测结果，验证了模型的有效性和准确性。 #### 关键技术点 1. **微分几何模型**：利用微分几何理论，通过分析储油罐内部空间结构，建立数学模型，准确描述储油罐变位后油量与油位高度的关系。 2. **切片积分法**：通过选取特定的研究截面，将储油罐内部空间分为多个薄层，对每个薄层进行积分运算，得到罐内油量的表达式。 3. **维数锐化**：通过选取特定的研究截面，将复杂的三维问题简化为较简单的二维问题，降低了问题的复杂度，便于模型建立和求解。 4. **MATLAB编程**：利用MATLAB软件进行数据处理和模型求解，提高了计算效率和准确性。 #### 结论 本论文通过建立两个数学模型，有效地解决了储油罐变位识别与罐容表标定问题。模型Ⅰ适用于简单的小椭圆型储油罐，而模型Ⅱ则可以应对更为复杂的真实储油罐。通过实验数据验证，证明了模型的有效性和准确性。此外，通过模型优化，提高了模型的稳定性和适用范围。这一研究成果不仅对储油罐管理和维护具有重要意义，也为后续类似问题的解决提供了参考。

2022全国大学生数学建模竞赛B题优秀论文

本文以某校园供水系统为研究对象, 当前校园供水系统是校园公共设施的重要组成部分，学校为保障校园供水的正常运行需要投入人力、物力以及财力。随着智能水表的普及，可以从中获取大量的实时供水的数据，后勤部门通过数据的分析，解决供水系统中存在的一些问题，提高校园服务和管理水平。 针对问题一，借助EXCEL软件的数据储存与图像功能，先把四个季度的数据导入EXCEL软件，然后绘制条形统计图（见附录1），统计和分析各个水表的变化规律；利用PANDAS软件把校园内的各个功能区进行划分，求各个功能区的用水情况，分析其用水特征，最后（见附录2）。 针对问题二，根据水表之间的关系模型，一级水表约等于一级水表下所以二级水表的和。利用EXCEL软件， 分析一级水表的用水总量与各个二级水表的用水总量做对比，同理二级水表与三级水表对比，以及三级水表与四级水表对比（见表4-1），经数据分析，得出有一部分数据异常，剔除异常数据（可能是水表损坏等原因）。 针对问题三，我们构建了小波神经网络模型，对于用水量数据进行了预测，我们发现预测结果与实际结果比较接近，可以用网络来判定是否存在损漏问题。

2024年大学生数学建模竞赛C题 老外游中国.pdf2024年大学生数学建模竞赛C题 老外游中国.pdf2024年大学生数学建模竞赛C题 老外游中国.pdf2024年大学生数学建模竞赛C题 老外游中国.pdf2024年大学生数学建模竞赛C题 老外游中国.pdf2024年大学生数学建模竞赛C题 老外游中国.pdf2024年大学生数学建模竞赛C题 老外游中国.pdf2024年大学生数学建模竞赛C题 老外游中国.pdf2024年大学生数学建模竞赛C题 老外游中国.pdf2024年大学生数学建模竞赛C题 老外游中国.pdf2024年大学生数学建模竞赛C题 老外游中国.pdf2024年大学生数学建模竞赛C题 老外游中国.pdf2024年大学生数学建模竞赛C题 老外游中国.pdf2024年大学生数学建模竞赛C题 老外游中国.pdf

数学建模优秀论文1998B.pdf数学建模

时间序列分析是统计学和数据分析领域的一个重要分支，特别是在数学建模中有着广泛的应用。MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，提供了丰富的函数和工具箱来处理和分析时间序列数据。下面将详细介绍时间序列的基本概念、MATLAB在时间序列分析中的应用以及相关代码的解读。 时间序列是由一系列按照特定时间顺序排列的数据点构成，它可以反映某一变量随时间的变化情况。在数学建模中，时间序列分析常用于预测、趋势分析、周期性检测、异常检测等任务。常见的时间序列模型包括自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）以及自回归积分移动平均（ARIMA）等。 MATLAB提供了`timeseries`类来创建和操作时间序列对象。你可以通过以下步骤创建一个时间序列： 1. 定义时间戳数组，通常为日期或时间戳形式。 2. 然后，定义与时间戳对应的数据值数组。 3. 使用`timeseries`函数将两者组合成一个时间序列对象。 例如： ```matlab time = datetime('2020-01-01','2020-12-31',' daily'); % 创建一年的日期序列 data = rand(365,1); % 随机生成365个数据点 ts = timeseries(data,time); % 创建时间序列对象 ``` 对于时间序列建模，MATLAB的`arima`函数可用于构建ARIMA模型，`estimate`函数可以估计模型参数，`forecast`函数则可以进行预测。例如，构建一个ARIMA(1,1,1)模型并进行预测： ```matlab model = arima(1,1,1); [estMdl,estParams] = estimate(model,ts); forecastData = forecast(estMdl,10,'Y0',ts.Data); % 预测未来10个时间点 ``` 在压缩包中的"时间序列"文件可能包含了多个MATLAB脚本，这些脚本可能涉及以下几个方面： 1. **数据预处理**：包括数据清洗、填充缺失值、去除趋势、季节性调整等。 2. **模型选择**：使用AIC或BIC准则选择最佳的ARIMA模型。 3. **模型估计与诊断**：通过残差图、自相关图和偏自相关图检查模型的适用性。 4. **预测与误差分析**：生成预测结果，并评估预测误差。 通过对这些代码的深入学习，你可以掌握如何在MATLAB中实现完整的时间序列分析流程，这对于数学建模和数据分析工作来说是至关重要的技能。同时，理解并应用这些代码有助于提高对时间序列模型的理解，增强数据分析能力。

2023.08.23 V10.1版本 1、增加了若干数学公式示例； 2、修复了一些bug。 2022.07.13 V10.1版本 1、增加了若干数学公式示例； 2、修复了一些bug。 2021.09.03 V10版本 1、增加了若干数学公式示例； 2、修复了一些bug。 2021.08.13 V9版本 1、增加了若干数学公式示例； 2、增加了若干常见表格示例； 3、增加了R语言、Python代码示例。 2021.08.4 V8版本 1、增加了算法伪代码的示例； 2、修复了\emph出现下划线的bug。 2021.07.23 V7版本 1、增加了cover页替换说明； 2、增加了粗体字体的代码； 3、增加了定理环境的代码。 2020.08.01 V6版本 1、修复了标题字体过大问题； 2、参考文献条目之间间距过大问题。 2018.09.12 V5版本 1、修复了摘要页的页码问题； 2、目录中增加了摘要标题。 2018.9.12 V4版本 1、修改了符号说明表格的格式，使其更美观； 2、修改了表格的行高，使得表格更加紧凑； 3、修改了图形表格与标题之间的垂直距离； 4、修改

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在数学建模中，MATLAB是一种非常常用的工具，因为它提供了丰富的数学函数库和直观的编程环境，便于实现各种复杂的算法。以下将详细讲解标题和描述中提到的几个关键算法： 1. **模拟退火算法（Simulated Annealing）**： 模拟退火算法是一种全局优化方法，灵感来源于固体物理中的退火过程。它通过允许解决方案在一定程度上接受比当前解更差的解来避免陷入局部最优，从而有可能找到全局最优解。在MATLAB中，可以自定义能量函数和温度下降策略来实现模拟退火算法。 2. **灰色关联分析（Grey Relational Analysis）**： 灰色关联分析是处理不完全或部分信息数据的一种方法，尤其适用于多因素、非线性问题。在MATLAB中，可以通过计算样本序列之间的灰色关联系数来评估它们之间的相似程度，进而进行数据分析和模式识别。 3. **主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）**： 主成分分析是一种降维技术，用于将高维数据转换为一组低维的正交特征，同时保留原始数据的主要信息。在MATLAB中，可以使用`princomp`函数实现主成分分析，该函数会返回主成分得分和旋转矩阵。 4. **偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）**： 偏最小二乘回归是一种统计学上的回归分析方法，用于处理多重共线性和高维问题。它通过寻找两个向量空间的最佳线性投影，使得因变量与自变量之间的相关性最大化。在MATLAB中，可以使用`plsregress`函数执行偏最小二乘回归。 5. **逐步回归（Stepwise Regression）**： 步骤回归是一种模型选择策略，通过逐步增加或删除自变量来构建最佳预测模型。在MATLAB中，可以使用`stepwiseglm`函数进行前进选择、后退删除或者双向选择等步骤回归方法。 6. **主成分回归（Principal Component Regression, PCR）**： 主成分回归结合了主成分分析和线性回归，先通过PCA降低自变量的维度，然后在新的主成分空间中进行回归分析。这可以减少模型的复杂性并可能提高预测性能。在MATLAB中，可以先用`princomp`做主成分分析，再使用常规的回归函数进行PCR。 至于压缩包中的文件`dyzbhg.m`和`xiaoqu.m`，由于没有具体的文件内容，无法直接解读它们实现了哪种算法。通常，`.m`文件是MATLAB的脚本或函数文件，可能包含了上述算法中的某一种或几种的实现。如果需要进一步了解这些文件的功能，需要查看文件的具体代码。在MATLAB环境中运行这些文件，或者使用`edit dyzbhg`或`edit xiaoqu`命令打开并查看源代码，以获取更详细的信息。

钻井布局的优化模型 钻井布局的优化模型 摘要：本文针对勘探部门在钻井找矿时，如何进行最优钻井布局的问题，进行了深入的分析和讨论，利用一维搜索、二维搜索、三维搜索得到不同条件下最多可利用旧井数的算法。最后结果是： 问题一：利用二维搜索法进行求解,当网络的一个结点在区域 D={(x,y)} 的范围内变化，方向与坐标轴平行时，可以利用的旧井点数最多，分别为2、4、5、10四个井点。 问题二：采用三维搜索法求解，当网格的一个结点在(0.02，0.2)点，横向与x轴成44.64°时,可利用的旧井点数最多，分别为1、6、7、8、9、11六个井点