高等教育学费的优化模型：二八原则法 MATLAB优化工具箱

2012年全国大学生数学建模竞赛优秀论文

对数学建模感兴趣的同学

2022年五一赛B题一等奖论文，西南交通大学作品； 本文针对矿山加工质量控制问题进行研究，采用多元线性回归、BP 神经网络 预测、人工神经网络评价模型，旨在对矿石温度、指标、产品合格率做出预测。 针对问题四，在神经系统输出层中通过合格率给系统设定温度导出温度数据。 采用 Sobol 法进行敏感度分析，得出指标 B 的敏感性最大，A 和 C 次之，指标 D 的敏感性最小。利用 Matlab 计算系统设定温度的预测值与实际值的误差，发现误 差值较小，准确性较高，经计算得出合格率为 80%，满足要求，此时系统Ⅰ温度为 1329.27，系统Ⅱ温度为 884.00。

2022年五一赛B矿石加工质量控制一等奖--江苏师范大学做作品，仅供参考学习，博主版权所有。 本文针对影响矿产加工因素问题进行研究，采用多元线性回归等模型，旨在为矿产 加工提出最优方案。 针对问题一，采用回归分析分别对质量指标 A、B、C、D 与系统温度、原矿参数的 六个因素建立多元线性回归模型

2022年五一赛C火灾报警系统问题一等奖-武汉理工（数据代码在附录），博主版权所有，请勿二次上传。 本文针对火灾报警系统进行研究，建立熵权 TOPSIS 模型、Fisher 判别分析模 型、模糊综合评价模型，对火灾报警器的选择及管理维护具有指导性意义。 针对问题一，本文运用熵权法，建立 TOPSIS 模型。根据机号、回路等条件筛选出 存在误报情况的样本，结合地址以及误报次数得到 6 月 1 日至 18 日真实火灾起数。采 用误报警率、MTBF（平均故障间隔时间）作为可靠性、故障率的衡量标准，并对其客 观赋权。通过计算各部件与最优、最劣的距离，对部件打分，并将得分归一化。

2022年五一赛C火灾报警系统问题一等奖--东南大学（代码在附录），博主版权所有，请勿二次上传。 本文针对火灾报警系统问题，建立熵权-TOPSIS、Logistic 回归等模型，旨在平 衡探测器的灵敏度和可靠性 针对问题一，建立了熵权-TOPSIS 模型。首先根据地址、机号和回路，确定真 实火灾数为 392 起。然后从可靠性和故障率角度，选取误报警率和故障率这 2 个指 标，运用熵权法确定各指标的权重，最后利用 TOPSIS 法构建各类型部件评价模型， 对 16 种部件的可靠性进行评价

2022年五一赛C火灾报警问题一等奖--山东大学，博主版权所有，请勿二次上传。 本文针对火灾报警系统的问题进行研究，建立 TOPSIS、灰色关联度等模型，旨 在解决火灾探测器的选取等问题，对火灾的探测与防护具有重要意义。 针对问题一，本文筛选出同时存在于附件 1 和附件 2 的火灾探测器，剔除误报 警的次数和属于同一火灾的报警次数，得出该城市 6 月 1 日至 6 月 18 日的真实火灾 起数为 432。 本文根据可靠性和故障率共选取 5 个评价指标，建立灰色关联度分析模型对各 火灾探测器进行评价，最终得出点型感烟探测器的归一化评价得分最高，为 0.4627， 其他类型火灾探测器评分见图 5-2。

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信息系统项目管理师优秀论文（十大领域各一篇）