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2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 C 题 农作物的种植策略 完整参考论文

BIM技能等级考试是由中国建筑信息模型(BIM)技能等级考评管理中心组织，旨在提升行业BIM技能水平，目前分为多个等级进行考核。其中，二级考试属于进阶级别的考核，专门针对BIM在机电领域（MEP）的专业应用能力进行认证。 Revit是Autodesk公司出品的一个建筑信息模型(BIM)软件，它主要用于建筑、结构工程、MEP（机电工程）和施工等领域。在BIM技能等级考试中，Revit的运用能力是一个重要的考核点。本试题由BIMIT®斑马课堂整理，该课堂提供的Revit系列课程包括《Revit建筑设计宝典教程》、《族参数化宝典教程》、《机电MEP宝典教程》等，内容涵盖了BIM设计师在建筑设计、族创建与参数化、机电工程等方面的技能培养。 斑马老师具有7年BIM相关工作经验，毕业于浙江大学建筑系，并在多个单位担任过BIM设计师职务。他所参与设计的作品曾受邀参加国际建筑展览和会议，如第16届威尼斯建筑双年展和Rhino大会。凭借丰富的实际工程经验和理论知识，斑马老师能够结合实际案例进行教学，帮助学习者更深刻理解BIM设计的实际应用。 在教学案例方面，斑马课堂提供了多个典型项目案例，如“正向设计小别墅”、“月亮酒店”和“体育馆”，通过这些实践案例，学员可以将理论知识应用到具体项目中，提高实战能力。 此外，斑马课堂还为学员提供了一系列学习资源，包括《Revit自学知识导图》、三本国家BIM标准、Revit安装包以及6款常用的插件，便于学员在学习过程中有更全面的学习支持。 通过本试题和斑马课堂提供的相关教程，学习者可以针对二级考试进行系统学习和准备，尤其是针对设备方向的考试内容。通过对二级考试内容的学习，BIM设计师可以进一步提高自己的专业水平和认证级别，为职业生涯的发展打下坚实的基础。 本试题及斑马课堂的内容显示了BIM设计在当前建筑设计、工程和施工领域的重要性。掌握Revit软件的应用、族的创建和参数化设计，以及机电领域专业技能，是BIM设计师向更高层次发展的必备技能。随着BIM技术在行业中的不断推广和应用，掌握这些技能不仅有利于个人职业发展，也对推动整个行业的技术进步和提升工程质量有着重要作用。

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1、资源内容：历届数学建模比赛题汇整理资料和一些思路，源码参考。适用于打算参加数学建模思路参考及一些算法参数等。 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的学习者，作为java实战项目，课程设计，毕业设计“参考资料”参考学习使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压，没有解压工具的自行百度下载即可。

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### 2023年全国大学生数学建模大赛C题知识点解析 #### 一、问题背景及重述 - **背景介绍**： - 在中国全面进入小康社会后，民众对高品质生活的需求日益增长，这对于传统生鲜超市而言既是机遇也是挑战。 - 蔬菜作为日常生活中的必需品之一，其保鲜周期短，且品质会随着时间的推移而降低。一旦当日未能售出，次日便难以继续售卖。 - 面对这一现状，超市需在不确定具体商品种类和进价的情况下做出合理的补货决策。 - 由于蔬菜种类繁多且来源不一，进货通常在凌晨完成，因此需要根据市场变化快速做出决策。 - **问题重述**： - 对于某超市的六个蔬菜类别（附件1），利用附件2和附件3提供的历史销售数据，构建模型以解决以下四个问题： 1. **销量分析**：分析各蔬菜品类和单品的销售规律及其相互关系。 2. **补货决策与定价**：预测销售量，并基于“成本加成定价”原则确定最优补货量与定价策略。 3. **单品预测与定价**：针对选定的30种单品，预测单日销量并确定最佳定价。 4. **综合策略制定**：结合供应端和消费端的因素，提出合理的补货和定价策略。 #### 二、数据预处理与分析方法 - **数据整合**：将附件中的四个数据集整合为单一数据集。 - **异常值处理**：剔除无效数据，使用3σ准则识别并移除异常值。 - **销量分析**： - **图表分析**：绘制各蔬菜销量分布图。 - **描述性统计**：计算平均值、标准差等统计量。 - **聚类分析**：利用K均值聚类算法对蔬菜进行分类。 - **频数分析**：分析各品类出现频率。 - **相关性分析**：通过皮尔逊相关系数分析蔬菜之间的相关性。 - **预测模型构建**： - **岭回归分析**：预测蔬菜销售总量及各品类销量。 - **ARIMA模型**：预测未来销售量和批发价。 - **定价策略**：基于成本加成定价原则确定各品类的最优定价。 - **遗传算法**：优化定价策略，寻找最大收益下的最优解。 #### 三、具体分析过程 - **销量分析**： - 将蔬菜分为三大类：日常主菜、辅菜、时令蔬菜。 - 发现花叶类、辣椒类和食用菌销量较大。 - 进行JB检验，验证销量是否符合正态分布。 - 皮尔逊相关性分析显示不同品类间的相关性。 - **补货决策与定价**： - 岭回归分析显示蔬菜销售总量与批发价、销售单价呈负相关。 - 计算加成率，确定合理定价范围。 - 使用ARIMA模型预测销售量和批发价。 - 结合预测结果和损耗率，计算最优补货量和定价。 - **单品预测与定价**： - 选取销量较大的30种单品。 - 运用ARIMA模型预测销量。 - 应用遗传算法确定最优定价。 - **综合策略制定**： - 供应链管理：收集产地数据，了解气候规律。 - 消费者行为研究：收集烹饪方式和消费者偏好数据。 - 制定合理的补货和定价策略，满足顾客需求。 #### 四、结论 - 通过对超市蔬菜销售数据的深入分析，本研究提出了有效的补货和定价策略。 - 通过构建预测模型和遗传算法优化，实现了蔬菜销量预测和定价策略的优化。 - 结合供应链管理和消费者行为分析，制定了更加灵活和高效的销售策略。 - 本研究不仅有助于提高超市的盈利能力，还能提升顾客满意度，促进超市长期稳定发展。

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