2021年华为杯数模D题.zip
2021-11-28 16:26:23 8.1MB 华为杯 数学建模
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第十五届“华为杯”中国研究生数学建模竞赛—C题
2021-11-21 16:39:34 71.93MB 数学建模
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从04-2020年华为杯数学建模竞赛试题及数据
2021-11-19 09:59:45 605.88MB 研究生数学建模 华为杯 历年试题
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代码完整+提交的最终版论文 问题1:- 目标:- 航班数目最大化- 乘机次数最小化 - 替补资格最小化- 约束: 回到基地- 执勤条件- 航段间连接时间不小于给定的最小时间 问题2:- 目标:(引入执勤成本) - 总执勤成本最小 - 执勤时长平衡- 约束: - 每天最多一个执勤 - 飞行时间不超过 - 执勤时长不超过- 回到起点- 休息时间不少于 问题3:(引入出差补贴)- 目标: - 任务环总成本最小 - 任务环时长平衡- 约束: - 每个排班周期任务环总时长不超过 - 两个任务环之间至少休息 - 连续执勤天数不超过天
2021华为杯药物题.pdf
2021-11-09 18:15:00 3.41MB 数学建模
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“华为杯”中国研究生 数学建模竞赛论文latex模板
2021-11-09 14:06:18 3.61MB 数学建模 latex模板 竞赛论文 论文
2021年中国研究生数学建模大赛赛题 华为杯
2021-11-02 17:05:03 172.06MB 华为杯
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乳腺癌的抗癌药物是一个研究热点,ERα被认为是治疗乳腺癌的一个重要候选药物。本文基于抗癌药物筛选的热点问题,对候选药物化合物的多种分子标识符特征与其生物活性、ADMET性质之间的关系建立了数学模型,使用了线性回归、机器学习、神经网络、支持向量机、多目标优化等方法对化合物的生物数据进行了处理、预测、分类和参数值最优化,对候选药物化合物的选择提供了数据参考和可行思路。
2021-11-01 17:04:29 611.12MB 线性回归 随机森林 神经网路 支持向量机
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* 第一问采用随机森林+相关性分析筛选20个变量 * 第二问采用决策树回归、线性回归、梯度提升向量机、随机 森林回归、多层次感知机回归、XGBoost 回归和LightGBM 模型对生物活性预测。最终得出LightGBM 模型的效果比较好 * 第三问采用多层感知机(MLP)对化合物的 ADMET 性质进行预测。训练集采用90%的样本,测试集采用10%的样本。五种性质的平均准确率为90.5% * 第四问采用改进型贪心调优
2021-10-27 17:07:53 2.09MB 数学建模 2021华为杯 python
对航空公司机组排班问题进行分解,任务环+机组人员指派,问题一二三均有详细代码和结果