摘要：
本论文主要探讨了机场出租车管理的问题，旨在通过数学建模的方法提出解决方案。作业由三位学生完成，属于信息与计算科学专业的课程作业，由教师戴红兵指导。论文涉及三个具体问题，分别是出租车司机的接客决策、机场出租车调度优化以及乘客等待时间的减少。在模型构建过程中，运用了决策树模型，并结合MATLAB软件进行求解。
一、问题重述：
问题一关注的是出租车司机如何根据当前情况决定是否接受乘客。问题二涉及机场出租车调度的优化策略，以提高出租车利用率和乘客服务效率。问题三旨在降低乘客在机场的等待时间，提高乘客满意度。
二、问题分析：
2.1 问题一的分析：
出租车司机接客决策是一个复杂的过程，需考虑当前载客量、目的地、行驶时间等因素。通过构建决策树模型，可以将这些因素量化，帮助司机做出最优选择。
2.2 问题二的分析：
机场出租车调度优化可能包括合理分配出租车到不同的接送区、预测需求波动以及调整出租车进入机场的频率。数学模型可以模拟这些变量，以最小化空驶率和乘客等待时间。
2.3 问题三的分析：
降低乘客等待时间可能需要改进出租车调度系统，例如引入预约系统、实时更新出租车位置信息等。这需要深入研究乘客流量模式并制定相应策略。
三、符号说明：
论文中可能涉及到的符号包括但不限于：N（出租车总数）、D（乘客需求量）、T（出租车平均服务时间）、W（乘客平均等待时间）、P（乘客满意度评分）、R（司机收益）、Q（出租车利用率）等。
四、模型的建立与求解：
4.1 问题一模型的建立与求解：
模型基于决策树理论，通过四个层次分析：判断结果层（Z），收益值决策层，收益影响层，时间影响层。利用MATLAB进行模拟计算，以确定最佳接客策略。
4.1.1.1 出租车司机接客决策树模型第一层判断结果层（Z）：此层确定了决策树的最终结果，即司机是否接受乘客。
4.1.1.2 出租车司机接客决策树模型第二层收益值决策层：计算不同决策的预期收益，如乘客支付的费用、油费和时间成本。
4.1.1.3 出租车司机接客决策树模型第三层收益影响层：进一步细化收益影响因素，如距离、乘客数量等。
4.1.1.4 出租车司机接客决策树模型第四层时间影响层：考虑时间成本，如拥堵、返回机场的时间等。
4.1.2 问题一模型的求解：通过MATLAB编程实现决策树模型，进行模拟计算，得出最优策略。
4.2 问题二的建立与求解：
对于问题二，可能需要构建线性规划模型或动态调度模型，通过调整参数来优化出租车调度，实现车辆和乘客的最佳匹配。
4.2.1 问题二模型的建立与求解：同样利用MATLAB，结合实际数据，解决出租车调度的优化问题。
综上，该数学建模作业通过对机场出租车问题的深入分析和模型构建，为解决实际运营中的问题提供了理论支持和求解方法。借助MATLAB等工具，可以实现模型的数值求解，为实际操作提供参考。
2025-05-19 22:11:06
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在本文中，我们将对"MATLAB-轮腿仿真（哈工程建模）-matlab仿真资源"这一压缩包文件内容进行详细解读。该文件包含了一系列与MATLAB有关的仿真资源，特别针对轮腿模型进行了建模和仿真处理。从文件名称列表中我们可以看到，这些资源主要是为了解决与机器人或类似机械系统中轮腿运动控制相关的数学问题和仿真模拟。
文件名称列表中的"get_k_length.asv"和"get_k_length.m"可能是用来计算或获取与轮腿长度相关的关键参数。在仿真中，精确地获取和使用这些参数是至关重要的，因为它们直接关系到模型的准确性和仿真结果的可靠性。"get_k.m"文件可能包含获取其他关键参数的算法或计算方法。
"VMC_calc.m"中的"VMC"可能代表虚拟机械控制器，这是一个用于执行控制策略和算法的仿真环境。该文件包含了对这种控制器的计算实现，可能是为了模拟某种特定的控制逻辑或动态响应。
"d_phi0.m"文件名称暗示了它可能包含了计算角度初始值或差分的算法，这对于精确模拟轮腿的运动轨迹和姿态至关重要。角度控制在机器人的平衡和运动控制中占据核心地位。
"kkk.m"这个文件名称比较抽象，没有直接的信息可以推测其功能，可能是一些辅助计算或特定控制策略的实现。
仿真模型文件"blance_leg_2020b.slx"、"blance_leg_2022b.slx"、"blance_leg.slx"和"blance_leg_2021b.slx"提供了不同年份修订版本的轮腿仿真模型。这些文件是基于Simulink构建的，Simulink是MATLAB的一个附加产品，用于模拟多域动态和嵌入式系统。通过这些模型，工程师可以模拟轮腿在各种条件下的动态响应，以及测试不同的控制策略和算法。
仿真模型和相关资源的设计，显然需要对MATLAB及其仿真工具Simulink有深刻的理解。此外，这些资源的开发人员必须具备机器人建模、控制理论和数值分析等相关领域的专业知识。
在上述资源的使用中，工程师或研究人员可以通过这些文件进行仿真实验，以便更好地理解轮腿的运动学特性，设计出更加稳定和高效的控制系统。通过对模型的不断测试和优化，可以进一步提升机器人的运动性能，使其更加适应复杂多变的环境。
对于想要深入研究轮腿机器人或进行相关仿真实验的科研人员而言，上述文件资源提供了一个非常有价值的起点。通过这些资源，研究者不仅可以快速搭建起轮腿的仿真模型，还能够对控制策略进行测试，从而在实际开发之前，对设计进行验证和调整。这些仿真资源的开发和维护，对于机器人技术的进步和创新具有重要的意义。
2025-05-08 11:23:10
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GA（遗传算法）优化BP（反向传播）神经网络预测是一种将遗传算法与BP神经网络结合的优化方法，旨在提高神经网络的预测性能。BP神经网络通过反向传播算法调整权重和偏置，以最小化误差，但该算法容易陷入局部最优解，特别是在复杂的非线性问题中。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学原理的优化算法，通过选择、交叉、变异等操作在解空间中搜索最优解。
### 结合过程：
1. **编码与初始化**：将BP神经网络的权重和偏置参数编码成染色体（即遗传算法的个体），初始化一群个体，构成初始种群。
2. **适应度评估**：使用BP神经网络进行预测，计算每个个体的适应度，通常是通过误差值（如均方误差）来衡量。
3. **选择、交叉与变异**：通过选择操作保留适应度高的个体，交叉操作生成新个体，并通过变异操作引入新的可能解，形成新的种群。
4. **进化与优化**：迭代进行选择、交叉、变异操作，不断优化种群中的个体，直到满足预定的停止准则，如达到最大迭代次数或误差达到某一阈值。
5. **训练优化**：最终选择适应度最好的个体作为BP神经网络的权重和偏置，完成网络的训练。
2025-05-01 20:21:50
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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。
2024-07-31 21:15:38
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2023年五一赛C低碳建筑问题研究的完整paper，博主参赛作品，成绩很好，基本都获奖了，代码都是matlab实现，附录代码完整。希望能够对大家有所帮助。
2024-05-06 23:09:30
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数学建模算法与应用》由国防工业出版社于2011年8月出版，作者是司守奎、孙玺菁。本书涵盖了很多同类型书籍较少涉及的新算法和热点技术，主要内容包括时间序列、支持向量机、偏最小二乘面归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容
2023-09-28 09:20:49
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本教材的特点是尽量为学生提供常用的数学方法，并将相应的 Matlab 和 Lingo 程
序提供给学生，使学生在进行书中提供的案例的学习中，在自己动手构建数学模型的同
时上机进行数学实验，从而为学生提供数学建模全过程的训练，以便能够达到举一反三，
取得事半功倍的教学效果。
2023-05-01 22:22:37
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此示例演示如何以不断提高的保真度对雷达目标进行建模。该示例介绍了简单点目标的雷达横截面 （RCS） 概念，并将其扩展到具有多个散射中心的目标的更复杂的情况。它还讨论了如何模拟RCS随时间推移的波动，并简要考虑了极化信号的情况。
一、介绍
雷达系统依靠目标反射或散射来检测和识别目标。目标反射越强，雷达接收器返回的回波就越大，从而获得更高的信噪比（SNR）和更高的检测可能性。
二、简单点目标 RCS
最简单的目标模型是各向同性散射体。各向同性散射体的一个例子是密度均匀的金属球体。在这种情况下，反射能量与入射角无关。各向同性散射体通常可以作为远离雷达的更复杂点目标的一阶近似。例如，行人可以用具有 1 平方米 RCS 的各向同性散射体近似。其中传播速度和雷达系统的工作频率。
三、复杂目标RCS
对于形状更复杂的目标，反射在所有方向上都不再被认为是相同的。RCS 随入射角（也称为纵横角）而变化。可以像测量天线辐射方向图一样测量或建模与方面相关的RCS方向图。此类测量或模型的结果是 RCS 值表，作为目标局部坐标系中方位角和仰角的函数。 下面的示例首先计算半径为 1 米、高度为 10 米的圆柱
2023-04-23 23:12:20
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