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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

数学建模国赛论文模板word版，格式已调好，可直接编辑 含详细正文分析指导和模板，以及流程图概念图模板，直接填写内容，省去论文手的排版和分析烦恼： 2.1问题一的分析 要得到……的关系，可以利用……来直观的判断，其中，相关系数是……，考虑到……，因此采用……来对比求解；…… ### 数学建模国赛论文模板解析 #### 一、标题摘 要（背景） **标题**：“2024数学建模国赛word版论文模板学术论文模板（含流程图概念图模板）” - **核心内容**: 本论文模板主要针对参加2024年全国大学生数学建模竞赛的参赛者设计。该模板提供了完整的论文结构框架，包括标题、摘要、问题重述、问题分析、模型假设、符号说明、模型建立与求解、模型评价及推广等内容。 - **功能特点**: 通过预先设置好的格式，使得参赛者能够直接在模板上进行内容填充，大大简化了论文撰写过程中的排版工作。 **摘要**： - **背景介绍**: 数学建模竞赛是一项旨在培养大学生解决实际问题能力的比赛，参赛者需要根据给定的问题构建数学模型，并通过计算得出解决方案。 - **问题概述**: - 针对问题一：阐述了问题的具体背景及其研究意义。 - 针对问题二：说明了问题的关键因素及其相互作用。 - 针对问题三：介绍了问题的实际应用场景及其重要性。 - 针对问题四：提出了问题的技术难点及其挑战。 - **结论**: 总结了模型的主要贡献和解决思路。 #### 二、问题重述 - **1.1 问题背景**: - 详细描述了每个问题的研究背景和发展现状，为模型的建立提供了理论依据。 - **1.2 问题提出**: - 明确指出了每个问题的核心需求，为后续分析提供明确的方向。 - (1) 描述了问题一的基本情况。 - (2) 指出了问题二的关键要素。 - (3) 提出了问题三的主要挑战。 - (4) 分析了问题四的技术瓶颈。 #### 三、问题分析 - **2.1 问题一的分析**: - 为了得到问题一中……之间的关系，可以通过……来进行直观判断。 - 其中，相关系数是……，考虑到……等因素的影响，决定采用……方法进行对比求解。 - …… - **2.2 问题二的分析**: - 对于问题二，分析了……之间的关联性，并考虑了……的影响。 - 通过……的方法，可以有效地解决该问题。 - **2.3 问题三的分析**: - 在问题三中，探讨了……之间的相互作用。 - 采用了……模型来模拟这种互动，并通过……进行了验证。 - **2.4 问题四的分析**: - 针对问题四的特点，运用了……技术来处理复杂的数据集。 - 通过……算法，实现了高效的数据分析。 #### 四、模型假设 - 在这一部分，详细列出了每个模型建立时所依据的基本假设条件。 - 这些假设对于确保模型的有效性和适用性至关重要。 #### 五、符号说明 - 表 1：列出所有用到的符号及其含义。 - 如：“X”表示……，“Y”代表…… #### 六、模型的建立与求解 - **5.1 问题一模型的建立与求解**: - 5.1.1 模型建立：给出了具体的数学表达式，例如公式(1)。 - 5.1.2 模型求解：介绍了求解该模型的方法和步骤。 - **5.2 问题二模型的建立与求解**: - 5.2.1 模型建立：详细描述了如何构建模型。 - 5.2.2 模型求解：说明了求解过程中的关键步骤。 - **5.3 问题三模型的建立与求解**: - 5.3.1 模型建立：提供了模型的具体形式。 - 5.3.2 模型求解：解释了求解过程中使用的算法和技术。 - **5.4 问题四模型的建立与求解**: - 5.4.1 模型建立：定义了模型的边界条件。 - 5.4.2 模型求解：给出了求解过程中的具体操作。 #### 七、模型的评价及推广 - **6.1 模型的优点**: - 统一性强：模型适用于多种情况。 - 结果可靠：经过多次验证，结果稳定准确。 - 方法灵活：模型可以根据实际情况进行调整。 - **6.2 模型的不足**: - 讨论了模型存在的局限性和改进方向。 - **6.3 模型的推广**: - 探讨了模型在其他领域的应用潜力。 #### 八、参考文献 - 列举了撰写论文过程中参考的重要文献资料，如茆诗松等人的《高等数理统计》。 #### 九、附录 - 提供了额外的数据、图表或其他支持材料，以补充正文内容。 通过上述分析可以看出，这份模板不仅提供了清晰的结构指南，还包含了丰富的示例和指导建议，旨在帮助参赛者高效完成高质量的数学建模论文。

这篇论文主要探讨了中国古代玻璃制品的风化模型，利用随机森林算法进行数据分析和预测。文章在数学建模的背景下，获得了山西省一等奖，论文的核心技术包括随机森林优化、数据填充、特征选择、降维模型和分类算法的应用。 对于问题一，研究者处理了数据中的缺失值，使用众数来填充颜色数据。通过交叉表和卡方检验，确定了表面风化与玻璃类型之间有强相关性，与纹饰有弱相关性，与颜色则无明显关联。通过观察化学成分的分布，如氧化铅和氧化钾含量，发现不同类型的玻璃具有特定的成分特征。然后，他们构建了随机森林模型，以风化前后的均值偏差率预测化学成分含量，并验证了预测的准确性。 针对问题二，论文建立了基于重采样的随机森林模型来识别高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。通过对14个化学成分的分析，确定了二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡作为关键因素。通过投影寻踪法降低维度至5个重要成分，并利用改进的k-means聚类算法，将样本分为3个亚类，结果与实际相符。通过调整聚类数优化损失函数，验证了初始设定的合理性。 在问题三中，研究者加入了有无风化的指标，继续使用随机森林模型预测玻璃类型，测试集预测准确率达到100%。同时，通过支持向量机（SVM）和贝叶斯判别法结合扰动项，验证了有无风化指标对分类结果的影响，结果显示这个指标的作用不大。此外，通过正态扰动测试随机森林模型的敏感性，证明模型的稳定性。 对于问题四，论文建立逐步回归模型，寻找不同类别化学成分间的线性关联。通过VIF方差膨胀因子分析，确定了两类玻璃在二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡等成分上的显著差异性，这与之前的问题二分析结果一致。 总结来说，这篇论文在数学建模的框架下，利用随机森林算法解决了古代玻璃制品风化的建模问题，包括了数据预处理、分类模型建立、特征重要性分析、降维聚类和线性关联研究等多个方面。这些方法不仅在解决本问题上取得了良好效果，也为类似的历史文物研究提供了有价值的分析工具和思路。

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第15届蓝桥杯EDA省赛真题，不是答案版本

15届蓝桥杯EDA省赛真题