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2013数学建模 C整车物流系统

2013数学建模 C整车物流系统
2013数学建模 C整车物流系统

承诺书

我们仔细阅读了五一数学建模联赛的竞赛规则。

我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与本队以外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。

我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其它公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。

我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们愿意承担由此引起的一切后果。

我们授权五一数学建模联赛赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。

我们参赛选择的题号为(从A/B/C中选择一项填写):C

我们的参赛报名号为:

参赛组别(研究生或本科或专科):本科

所属学校(请填写完整的全名)

参赛队员(打印并签名) :1.

2.

3.

日期:2013 年 5 月 1 日获奖证书邮寄地址:邮政编码

编号专用页

竞赛评阅编号(由竞赛评委会评阅前进行编号):

裁剪线裁剪线裁剪线竞赛评阅编号(由竞赛评委会评阅前进行编号):

参赛队伍的参赛号码:(请各参赛队提前填写好):2013200854

题目整车物流调度系统

摘要

本文就国内某家物流公司如何提高物流运输效率、优化运营成本问题,对其运载货车的选派、运载过程中空车位的减少、订单的合理分配以及货车的评级分数进行了合理的分析、预测和优化,为物流公司提供了一套完整的物流运输优化系统,从而提高了物流的运输效率、降低了运营成本。

对于问题一,根据各目的地在全国的分布和各条订单中所需要运载的小汽车的辆数以及运输过程中产生的主要运输成本,建立多元线性规划模型,利用附表一中所给的数据采用线性规划中目标函数和约束条件相结合的方法,得到整个运输过程中运输成本的近似表达式,并运用LINGO 8.0软件对模型进行分析,得出表达式中运输成本与选派货车的编号、里程以及所需要运载的小汽车的数量的关系。

针对问题二,建立具有优先级指派问题的数学模型,根据附表二中各小汽车品牌级别的高低不同,考虑优先运送优先级别较高的小汽车,运用Eviews 7.0 软件对指派模型进行分析,通过模型估计结果,得到运输成本的预测模型,对模型进行分析得到最佳运输方案。

在问题三上,首先根据附表三中提供的数据对各起运地所提供的货车的评级分数进行总体分析,在问题二的基础上建立VRP模型,其中分别令货车评级分数、小汽车品牌级别为决策变量,运输成本为目标函数,利用LINGO 8.0软件,编写程序,结合对货车的评级分数分析的结果,最终得到运输成本最低且优先调用评级分数较高的货车运输的优化方案。

关键词:线性规划、优先级指派、多目标规划、VRP分析

一、问题重述

1、问题的背景

随着我国经济突飞猛进的发展,物流成为社会分工中重要的环节。物流系统的优劣也影响了业务流程的运行效率及其成本。国内某家物流公司的主要业务是从分布在全国的M个主机厂,将N种品牌商品小汽车调运到全国多个城市的4S店。请为该物流公司设计一套物流运输优化系统,以提高物流运输效率、优化运营成本。

2、问题的提出

本题目不考虑小客车类型的差异,在运输过程中产生的主要运输成本包括:运输商品小汽车的业务费为0.7元/(公里·辆),货车运输途中因部分车位空闲而产生的空载运输成本为0.2元/(公里·车位),油耗动力成本为0.5元/公里,货车过路费用为0.4元/公里。

(1)建立数学模型考虑从某个主机厂调度货车来完成运输订单,如何安排货车,可以保证在完成运输任务的基础上运输成本最低。允许将不同订单用同一货车运输,但是不允许将同一订单拆分用不同货车运输;一个运力货车运单的目的地城市的数量不超过3个。

(2)在同一个起运地优先安排货车运输这些级别高的小汽车。如果货车有剩余车位,则可以顺途运输其他城市的订单;如果起运地货车数量不足,可以从附近城市调运货车来运输本地订单。请建立数学模型,考虑如何安排货车,可以保证在完成运输任务的基础上运输成本最低。

(3)故在安排货车运输方案的时候,首先考虑运输成本最小,其次优先安排车辆评级分数较高的货车,在问题2的基础上,利用附件3中的数据综合考虑运输成本和货车评级分数进行求解并给出新的运单。

二、问题分析

1、问题一的分析

建立数学模型考虑从某个主机厂调度货车来完成运输订单,如何安排货车,可以保证在完成运输任务的基础上运输成本最低:在运输过程中产生的主要运输成本包括:运输商品小汽车的业务费,货车运输途中因部分车位空闲而产生的空载运输成本,油耗动力成本,货车过路费用。

(1)根据订单中小汽车的数量和货车的车位安排运输方案,使货车的空载在完成任务的基础上达到最少。

(2)由于一个运力货车运单的目的地城市的数量不超过3个,并且订单不能拆分。如果假设一个运力货车空载车位数量足够另一个顺途订单的小汽车数量,则可以对他们重新进行安排货车进行整合,这样就会使运输成本大大降低。

根据图1-1和图1-2对货车车位和各地小汽车需求量进行分析,从图中可分析出大部分货车的车位集中在10-20之间,福州等地小汽车需求量大,在调度货车过程中根据订单情况考虑货车编号。

图1-1 货车车位分析图图1-2 全国各地小汽车需求量

2、问题二的分析

问题二根据小汽车品牌不同,对小汽车进行分级,级别高的小汽车要优先运输。在调度运输过程中,还会出现以下两种情况:

(1)如果货车有剩余车位,则可以顺途运输其他城市的订单;

(2)如果起运地货车数量不足,可以从附近城市调运货车来运输本地订单。

针对以上两种情况,对各地货车车位情况(图2-1),小汽车品牌级别(图2-2)进行综合分析,优先考虑小汽车品牌级别进行货车安排,然后在完成订单的基础上优化成本,使其降到最低。

图2-1 各地货车车位图2-2 小汽车品牌级别

3、问题三的分析

在货车调度过程中考虑货车评级分数,优先安排评级分数高的货车进行运输。安排调度时考虑两个方面:运输成本,货车车辆评级。

(1)运输成本:在保证完成任务的基础上使货车数量最少,货车车位(图3-1)空车位最少,调用附近城市的货车数量最少,即可达到优化目的,使运输成本最小。

(2)货车车辆评级:根据货车的车辆评级分数(图3-2),优先选择评级分数高的货车进行运输。但也要考虑货车的车位,数量,使运输成本降到最小。

图3-1 货车车位分析图图3-2 货车评级分数

三、模型假设

1、假设题中所给数据基本真实有效、可靠;

2、预测的数据均在误差范围内,可以接受;

3、随着我国经济的发展,整车物流的运输成本中的各个要素所占的比例不会发生剧烈

的波动;

4、问题三中用到的VRP模型是被识别了的;

5、由起运地到目的地运费均为线性函数;

6、除上述因素外的其它因素(库存问题、供应商的成本问题、时间要求问题)对经济

影响不予考虑。

四、符号说明

i 发点

j 收点

q 每辆车的车位

x

ij

由i到j的空车位

c

ij

由i到j的空驶里程

z 总里程

m 要完成的业务项数

A 1 ,A

2 ,…,

A

m

要完成的业务

g 1,g

2 ,…,

g

m

每项业务的货运量

a 1,a

2,…,

a

m

完成每项业务所需的车辆数

l gi ,p gi 由供货点g 到物流中心i 的单位运价及运量, i ∈T,g ∈G h ij ,y ij 由物流中心i 到用户j 的单位运价及运量,j ∈C, i ∈T H i 物流中心i 的固定费用

五、模型准备

1、模型一:线性规划

(1)线性规划模型【1】的结构具有如下特性

Ⅰ、目标函数是决策变量X i (i=1,2,3,…)的线性函数

Ⅱ、约束条件是决策变量X i (i=1,2,3,…)的线性等式或不等式;

具有以上结构特点的模型就是线性规划模型,记为LP (Linear Programming ),具有以下一般形式:

1122max(min)n n or f c x c x c x =+++

11112211211222221122(,)(,)..(,)0(1,2,,)

n n n n m m mn n m

i a x a x a x b a x a x a x b s t a x a x a x b

x i n +++≥≤=??

+++≥≤=???

?+++≥≤=??≥=?或不受限制

,,(1,2,

,;1,2,,)j i ij c b a i m j n ==为常数

(2)线性规划的标准模型

由于目标函数既可以是实现最大化,也可以是实现最小化,约束条件可以是等式,

也可以是不等式,决策变量为非负或不受限制,这么复杂的情况,一定会给模型的求解带来不便,为此引入标准形式 :

1122max n n f c x c x c x =+++

11112211211222221122..0(1,2,,)n n n n m m mn m m

i a x a x a x b a x a x a x b s t a x a x a x b

x i n +++=??+++=???

?+++=?≥=??

,,(1,2,

,;1,2,

,)j i ij c b a i m j n ==为常数

(3)线性规划数学模型标准形式的特点

Ⅰ、目标函数为最大化类型(有的书上为最小化); Ⅱ、约束条件均为线性;

Ⅲ、决策变量及方程右端非负。

线性规划数学模型标准形式可以有向量形式表示:

max f CX =

..s t AX b =

1111n m mn a a A a a ?? ?= ? ?

??

其中,1X n x x ?? ?= ? ???,1m b b b ?? ?= ? ???,1T

n c C c ??

?= ? ???

如果所建的模型不符合标准形式,则可以用适当方法化为标准形式,主要有:

Ⅰ、如果目标函数为最小化问题,则将目标函数两边乘以“-1”; Ⅱ、如果约束方程右端为负,在该方程两端同乘以“-1”;

2、模型二:具有优先级的指派问题的数学模型

传统的指派问题不能很好解决任务的重要程度是不同的指派问题, 不同的任务具有不同的优先级, 然后在保证优先级高的问题先解决的原则, 再进行任务分配, 从而得到更合理的任务指派方案。

1

2

111max n n

i ij ij i ij ij j i B j i B f a w x a w x =∈===?∑∑∑∑

2

1

21

1min ()()n

n

i ij ij ij i ij ij ij j i B j i B f a A t x v a A t x v =∈=∈=-+-∑∑∑∑

s.t.

{},min max 1,1ij ij z t x i m j n =≤≤≤≤

1

1,1,2,

,n

ij

j x

i m ===∑

1

1,1,2,

,m ij

i x

j n ===∑

10,1,2,

,;1,2,

,ij x i m j n ===或者

1

2

10i i

a if i B a if i B =∈???

?=∈?

max f 1 、min f 2 为目标函数,另外, 决策者在安排货车时, 一般先考虑优先级较高的小汽车的安排问题, 然后再考虑优先级一般的小汽车的安排, 该模型更接近实际生活。

3、模型三:VRP 模型 最小目标函数:

G T

min gi gi ij ij i i g i i T j C

i T

z l p h y H W +∈∈∈∈∈=+∑∑∑∑∑

约束条件:

,g G gi

g i T

p

B ∈∈≤∑

,j C ij

j i T

y

D ∈∈≥∑

,gi

ij i g G

j C

p y W i T

∈∈==∈∑∑

gi

i i

g G

p

WV ∈≤∑

i

i T

W p ∈≤∑

,0gi gi p y ≥

运输车辆路线安排问题VRP 【2】可定义为:运输车辆从一个或多个设施到多个地理

上分散的客户点,优化设计一套货物流动的运输路线,同时要满足一系列的约束条件。

六、模型建立及求解

1、问题一的模型建立及求解 (1)模型建立

由假设和约束条件可列出此目标规划所满足的关系式,并记此问题为问题T 。

11

11

11min ,1,2,,,1,2,,:,1,2,,,1,2,,0m n m n

ij ij

i j m n

ij i j m n

ij i j m n

ij j i m n

ij j i ij f C X X a i m X b i m m m n

T X a j m X b j m m m n X ++==+=+=+=+=?

=???==???≤=+++????==???≤=+++??

≥?∑∑∑∑∑∑且为整数

此处可由下式得出:

()

,1,i i i i a g q g q a g q g q =???

=+??若为整数

若不为整数 式中,(g i /q)为数值不大于(g i /q)的最大整数;

C ij 根据实际情况选用,可取为点i 到点j 的广义最短距离。为避免有车场发出的空车不经重载点直接驶向车场,令

C ij =M , i,j=m+1,m+2,…,m+n 其中M 为一足够大的正数。 (2)模型求解

根据附表一中的数据得到各目的地在全国的分布如图4-1,分析此图可和附表1中每个目的地所需要的订单数量和每条订单中需要运送的小汽车数量,以及每种货车所能运载的小汽车数量,可以得到以下运输方案:

图4-1 订单目的地分布图

北京到蒙城共有2条订单,共需要运送10辆小汽车,1号货车正好可以运载10辆小汽车,所以选择1号货车即可;

北京到福州共有7条订单,共需要运送50辆小汽车,2、3号货车可以运载20辆小汽车,由于1号货车已派往蒙城,所以不能再次选择,而7号货车可以运载10辆小汽车,所以选择2、3、7号货车;

北京到龙岩共有2条订单,共需要运送5辆小汽车,因为没有可以刚好运载5辆小汽车的货车,所以只得选择可以运载10辆小汽车的10号货车;

(注释:标注出来的表示已经发出去的货车)

但是这并不是最优解决方案,为了得到最优方案,应该考虑货车在运载小汽车过程中所产生的空车位以及订单的合并运输问题,根据线性规划模型可以得到 目标函数:

10.70.20.5min ,1,,ij ij ij ij ij m n ij ij j C z g z q z f C X j +==++???==?

?

∑2,m 运用LINGO 软件,对模型进行验证,可以得到如下方案:

(注释:标注出来的表示已经发出去的货车,例如,对比表1-1和表1-2可以看出,北京到福州和北京到龙岩由原来的4辆货车减少到2辆货车,充分利用了车位,降低了成本)具体方案见附录。

2、问题二的模型建立及求解

(1)模型建立

由问题二可知,小汽车品牌不同,在运输的时候将小汽车进行了分级标识,级别最高的为1,在运输过程中优先运送级别高的小汽车。可以分为以下两种情况:

Ⅰ、货车有剩余车位,则可以顺途运输其他城市的订单;

Ⅱ、起运地货车数量不足,可以从附近城市调运货车来运输本地订单。

具有优先级别的指派模型是一个多目标规划问题,可采用加权和和法,乘除法等方法将其转换为单目标规划问题求解,然后,线性加权和法要求所有目标必须具有相同量纲,乘除法当目标数较多时显得复杂。

将不同目标函数下的属性矩阵根据目标函数求极小作如下变化:

当目标函数值为极小时:

max max min

l l ij l ij l l c c r c c -=

-

其中:max min

l l

c c 、分别表示属性l 矩阵中的最大值、最小值 根据各个分目标重要程度给出全输变量δ,δ=(δ1 ,δ2 ,…,δL ),其值可采用层次分析法等方法确定,11L

l l δ==∑且δ1 ,δ2 ,…,δL ≥0。由此可得综合考虑L 个目标后

各属性值合成相对隶属度,即

1

,1,2,

,;1,2,

,L

l ij l ij l r r i m j n δ====∑

经过上述变换,目标函数式可转换为

1

2

1

2

3max max 1111min ()()n

n

n

n

i ij ij i ij ij i ij ij i ij ij j i B j i B j i B j i B f a r x a r x a r r x a r r x =∈=∈=∈=∈''=+=-+-∑∑∑∑∑∑∑∑

模型转换为

1

1

4max 11min ()n n

i ij ij i ij ij j i B j i B f a r x a r r x =∈=∈'=+---∑∑∑∑

{}1min max ,1,1,ij ij z t x i m j n i B =≤≤≤≤∈

约束条件式不变。 (2)模型求解

运用Eviews7.0软件【3】,结合附表二中的数据,对优先级别的指派模型分析,得到f 3 , f 4 与Xi 的关系如下:

312345676248.4314.550.507.66 1.53 4.6154350.02f x x x x x x =++++++ 412345623189.96 5.270.04 1.220.9735.12214636.28f x x x x x x =++++++

脉冲响应图为:

图5-1 脉冲响应图(f 3) 图5-2 脉冲响应图(f 4)

由以上结论可得出运载方案如下(根据附件2以天津为例进行分析):

以天津为起运地需要往外地运送749辆小汽车,其中优先级为11的需要运送536辆,优先级为27的需要运送8辆,天津提供的货车可运载的小汽车辆数为490辆,北京需要运送的小汽车的优先级均为30,由于天津小汽车的优先级高于北京小汽车的优先级,而天津提供的货车数量不足,所以需要从北京调用货车车位54个。考虑到运输成本,应尽量使货车数量少且尽可能少的产生空载车位,故可选择8、9、28号货车从北京去天津协助运输级别为11、27的小汽车。 3、问题三的模型建立及求解 (1)模型建立

分析问题三,可得知要根据每一辆货车的运输汽车质损率、及时到达率、信息反馈率和服务态度等多方面进行跟踪评价,对每一辆货车进行评级。在安排货车运输方案的时候,首先考虑运输成本最小,其次优先安排车辆评级分数(图6-1)较高的货车。故在模型建立过程中要从运输成本和车辆评级两方面入手。

图6-1 车辆评级分数

最小目标函数:

11min

ij

ijk

i J j J k K

C X

∈∈∈∑∑∑

约束条件:

11,ijk

k K i J

X

j J ∈∈=?∈∑∑

0,,()1,ijk X i j i J k K =?=∈?∈

1,i ijk

k j J

i J

d X

Q k K ∈∈≤?∈∑∑

11,,1ijk

jik

j J

j J

X

X

k K i J ∈∈=

?∈?∈∑∑

1,,,ik jk ijk U U NX N i j S k K -+≤-?∈?∈

{}0,1,1,1,ijk X i J j J k K =?∈?∈?∈

(2)模型求解

运用VRP 数学模型,结合数理规划软件LINGO 8·0,编写程序,将附件3中的数据输入模型中,以问题二中已考虑运输成本最低为基础,结合附件3中货车的评级分数,以天津为例,得到运输方案如下:

以天津为起运地需要往外地运送749辆小汽车,其中优先级为11的需要运送536辆,优先级为27的需要运送8辆,天津提供的货车可运载的小汽车辆数为490辆,北京需要运送的小汽车的优先级均为30,由于天津小汽车的优先级高于北京小汽车的优先级,而天津提供的货车数量不足,所以需要从北京调用货车车位54个。考虑到运输成本,应尽量使货车数量少且尽可能少的产生空载车位,同时满足从北京调用货车的评级分数应尽量高,由图?—?得,应该调用北京的30、79、81号货车

图7-1 北京车辆评级分数

七、模型评价

1、优点:

(1)本文建立的3个数学模型有成熟的理论基础,又有相应的软件支持,可信度高。

(2)利用数学工具Excel软件的强大统计功能对附件中的数据进行了统计分析,并借助EVIEWS 7.0,LINGO8.0对文中3个模型进行严格求解,科学性强。

(3)图表的使用在分析过程中形象直观。

2、缺点:

(1)本文问题的探究只是根据一些少量材料,针对某一特定范围,阶段或时刻的研究,准确性还有待改进。

(2)数学模型没有考虑库存时间等问题,无法达到整车货运各环节的整体最优化。

八、参考文献

【1】《运筹学》教材编写组。运筹学(第三版)。北京:清华大学出版社,2005. 【2】姜启源,数学建模(第三版)【M】北京高等教育出版社 2003-08.

【3】易丹辉. 数据分析与Evicws 应用[ M] . 北京: 中国统计出版社, 2002.

九、附录

全国数学建模竞赛一等奖论文

交巡警服务平台的设置与调度 摘要 由于警务资源有限,需要根据城市的实际情况与需求建立数学模型来合理地确定交巡警服务平台数目与位置、分配各平台的管辖范围、调度警务资源。设置平台的基本原则是尽量使平台出警次数均衡,缩短出警时间。用出警次数标准差衡量其均衡性,平台与节点的最短路衡量出警时间。 对问题一,首先以出警时间最短和出警次数尽量均衡为约束条件,利用无向图上任意两点最短路径模型得到平台管辖范围,并运用上下界网络流模型优化解,得到A区平台管辖范围分配方案。发现有6个路口不能在3分钟内被任意平台到达,最长出警时间为5.7分钟。 其次,利用二分图的完美匹配模型得出20个平台封锁13个路口的最佳调度方案,要完全封锁13个路口最快需要8.0分钟。 最后,以平台出警次数均衡和出警时间长短为指标对方案优劣进行评价。建立基于不同权重的平台调整评价模型,以对出警次数均衡的权重u和对最远出警距离的权重v 为参数,得到最优的增加平台方案。此模型可根据实际需求任意设定权重参数和平台增数,由此得到增加的平台位置,权重参数可反映不同的实际情况和需求。如确定增加4个平台,令u=0.6,v=0.4,则增加的平台位置位于21、27、46、64号节点处。 对问题二,首先利用各区平台出警次数的标准差和各区节点的超距比例分析评价六区现有方案的合理性,利用模糊加权分析模型以城区的面积、人口、总发案次数为因素来确定平台增加或改变数目。得出B、C区各需改变2个平台的位置,新方案与现状比较,表明新方案比现状更合理。D、E、F区分别需新增4、2、2个平台。利用问题一的基于不同权重的平台调整评价模型确定改变或新增平台的位置。 其次,先利用二分图的完美匹配模型给出80个平台对17个出入口的最优围堵方案,最长出警时间12.7分钟。在保证能够成功围堵的前提下,若考虑节省警力资源,分析全市六区交通网络与平台设置的特点,我们给出了分阶段围堵方案,方案由三阶段构成。最多需调动三组警力,前后总共需要29.2分钟可将全市路口完全封锁。此方案在保证成功围堵嫌疑人的前提下,若在前面阶段堵到罪犯,则可以减少警力资源调度,节省资源。 【关键字】:不同权重的平台调整评价模糊加权分析最短路二分图匹配

葡萄酒的评价_全国数学建模大赛优秀论文

承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): A 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 所属学校(请填写完整的全名):重庆工商大学 参赛队员(打印并签名) :1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名): 日期: 2012 年 9 月 10 日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):

葡萄酒的评价 摘要 酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系,葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定的程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。本论文主要研究葡萄酒的评价、酿酒葡萄的分级以及酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的相互关系问题。 对于问题一:我们从假设检验的角度出发分析,对两组的评分进行均值和方差运算,并在零假设成立的前提下通过使用Matlab 做T 检验,得出两组评酒员对于红葡萄酒的评价结果无显著性差异,而对于白葡萄酒的评价结果存在显著性差异的结果。再建立可信度模型 = H ,计算结果如下表, 对于问题二:根据葡萄酒质量的综合得分,将其划分为优、良、合格、不合格四个等级,并对酿酒葡萄的理化指标进行主成分分析,得出对葡萄影响较大的 到了它们的偏相关系矩阵。利用通径方法建立了数学模型,得出了它们之间的线性回归方程: 11231123=2.001x 0.0680.015x +........=0.0540.7580.753x ......... y x y x x ----+红红红红白白白白 对于问题四:在前面主成分分析和葡萄酒分级的基础上,建立Logistic 回归模型,并利用最大似然估计法求出线性回归方程的参数,得出线性回归方程。运用SPSS 软件,通过matlab 编程运算,求出受它们综合影响的线性回归方程。在验证时,随机从上面选取理化指标,将它们带入P 的计算式中,通过所求P 值判断此时葡萄酒质量所属级别,得出了不能用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量的结论。

2013全国数学建模大赛a题优秀论文

车道被占用对城市道路通行能力的影响 摘要 随着城市化进程加快,城市车辆数的增加,致使道路的占用现象日益严重,同时也导致了更多交通事故的发生。而交通事故发生过程中,路边停车、占道施工、交通流密增大等因素直接导致车道被占用,进而影响了城市道路的通行能力。本文在视频提供的背景下通过数据采集,利用数据插值拟合、差异对比、车流波动理论等对这一影响进行了分析,具体如下: 针对问题一,首先根据视频1中交通事故前后道路通行情况的变化过程运用物理观察测量类比法、数学控制变量法提取描述变量(如事故横断面处的车流量、车流速度以及车流密度)的数据,从而通过研究各变量的变化,来分析其对通行能力的影响。而视频1中有一些时间断层,我们可根据现有的数据先用统计回归对各变量数据插值后再进行拟合,拟合过程中利用残差计算值的大小来选择较好的模型来反应各变量与事故持续时间的关系,进而更好地说明事故发生至撤离期间,事故所处横断面实际通行能力的变化过程。 针对问题二:沿用问题一中的方法,对视频2中影响通行能力的各个变量进行数据采集,同样使用matlab对时间断层处进行插值拟合处理,再将所得到的的变化图像与题一中各变量的变化趋势进行对比分析,其中考虑到两视频的时间段与两视频的事故时长不同,从而采用多种对比方式(如以事故发生前、中、后三时段比较差值、以事故相同持续时间进行对比、以整个事故时间段按比例分配时间进行对比)来更好地说明这一差异。由于小区口的位置不同、时间段是否处于车流高峰期以及1、2、3道车流比例不同等因素的影响,采用不同的数据采集方式使采集的变量数据的实用性更强,从而最后得到视频1中的道路被占用影响程度高于视频2中的影响程度,再者从差异图像的变化波动中得到验证,使其合理性更强。 针对问题三:运用问题1、2中三个变量与持续时间的关系作为纽带,再根据附件5中的信号相位确定出车流量的测量周期为一分钟,测量出上游车流量随时间的变化情况,而事故横断面实际通行能力与持续时间的关系已在1、2问中由拟合得到,所以再根据波动理论预测道路异常下车辆长度模型的结论,结合采集数据得到的函数关系建立数学模型,最后得出事故发生后,车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事故持续时间以及路段上游车流量这三者之间的关系式。 针对问题四:在问题3建立的模型下,利用问题4中提供的变量数据推导出其它相关变量值,然后代入模型,估算出时间长度,以此检验模型的操作性及可靠性。 关键词:通行能力车流波动理论车流量车流速度车流密度

数学建模国家一等奖优秀论文

2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》(以下简称为“竞赛章程和参赛规则”,可从全国大学生数学建模竞赛网站下载)。 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的,如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛章程和参赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写):B 我们的报名参赛队号为(8位数字组成的编号): 所属学校(请填写完整的全名): 参赛队员(打印并签名) :1. 2. 3.

指导教师或指导教师组负责人(打印并签名): ?(论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致,只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对,提交后将不再允许做任何修改。如填写错误,论文可能被取消评奖资格。) 日期: 2014 年 9 月15日 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用):

2013年全国大学生数学建模竞赛A题

车道被占用对城市道路通行能力的影响 摘要 在城市道路常会发生交通异常事件,导致车道被占用,事发地段的通行能力也会因此受到影响。当交通需求大于事发断剩余通行能力时,车辆排队,产生延误,行程时间增加,交通流量发生变化。根据这些特点,我们以城市道路基本路段发生交通事故为例,主要分析了交通事故发生后道路的通行能力的变化,以及不同时间段事故点及其上下游路段交通流量的变化,用于以后进一步突发事件下交通流的预测。 针对问题一,根据道路通行能力的定义,考虑到车身大小不同,我们把所有车辆进行标准化。运用统计估算模型对视频一的车辆进行分段统计,得出未发生事故前道路通行能力2555(辆/h )。因为车辆所占车道未达到数学理论计算要求,所以我们利用修正过后城市干道通行能力的数学计算模型,计算出交通事故发生至撤离期间的理论通行能力为1356(辆/h ),进而与实际数据对比,得出相对误差。 针对问题二,我们基于问题一的模型,以及附件三数据分析所得,不同车道的通行流量比例不同,对视频二的车辆各项数据的分段统计分析,得到道路实际通行能力。再根据修正的理论数学计算模型,得出理论通行能力。得到的结果与问题一的结果相比较,得出结论:在同一横断面上的实际通行能力与交通事故所占车道的车流量呈负相关性。 针对问题三,我们运用了两种模型,一种结合层次分析与线性回归模型,得到理想化的函数关系式。基于层次分析模型,我们将进行问题分解,把车辆长度作为目标层,其他三个量作为准则层。通过查阅资料对各因素进行打分,计算出事故持续时间、车道通行能力、上游车流量对车辆排队长度的权重。层次分析模型得到各个指标对目标层的影响关系的大小,然后我们用线性回归模型求出各指标与目标层的具体的函数关系式为130.0430.09263.623y x x =-+-。第二,我们运用车流波动相关理论,得到理论模型,继而得出它们之间的关系。 针对问题四,我们首先考虑的是上游来车在红绿灯下的时间间断问题,所以把来车的情况作周期性分析,假设来车是间隔相同的时间连续的到来,求出一个周期能通过的最大车流量数。然后运用等待制排队模型,当累计车辆排队长度到达上游路口后,可以通过排队论计算出时间15min 。 关键词:通行能力 统计估算 层次分析 非线性回归方程 SPSS 软件 排队论 车流波动 一、问题重述

SARS传播的数学模型 数学建模全国赛优秀论文

SARS传播的数学模型 (轩辕杨杰整理) 摘要 本文分析了题目所提供的早期SARS传播模型的合理性与实用性,认为该模型可以预测疫情发展的大致趋势,但是存在一定的不足.第一,混淆了累计患病人数与累计确诊人数的概念;第二,借助其他地区数据进行预测,后期预测结果不够准确;第三,模型的参数L、K的设定缺乏依据,具有一定的主观性. 针对早期模型的不足,在系统分析了SARS的传播机理后,把SARS的传播过程划分为:征兆期,爆发期,高峰期和衰退期4个阶段.将每个阶段影响SARS 传播的因素参数化,在传染病SIR模型的基础上,改进得到SARS传播模型.采用离散化的方法对本模型求数值解得到:北京SARS疫情的预测持续时间为106天,预测SARS患者累计2514人,与实际情况比较吻合. 应用SARS传播模型,对隔离时间及隔离措施强度的效果进行分析,得出结论:“早发现,早隔离”能有效减少累计患病人数;“严格隔离”能有效缩短疫情持续时间. 在建立模型的过程中发现,需要认清SARS传播机理,获得真实有效的数据.而题目所提供的累计确诊人数并不等于同期累计患病人数,这给模型的建立带来不小的困难. 本文分析了海外来京旅游人数受SARS的影响,建立时间序列半参数回归模型进行了预测,估算出SARS会对北京入境旅游业造成23.22亿元人民币损失,并预计北京海外旅游人数在10月以前能恢复正常. 最后给当地报刊写了一篇短文,介绍了建立传染病数学模型的重要性.

1.问题的重述 SARS (严重急性呼吸道综合症,俗称:非典型肺炎)的爆发和蔓延使我们认识到,定量地研究传染病的传播规律,为预测和控制传染病蔓延创造条件,具有很高的重要性.现需要做以下工作: (1) 对题目提供的一个早期模型,评价其合理性和实用性. (2) 建立自己的模型,说明优于早期模型的原因;说明怎样才能建立一个真正能够预测以及能为预防和控制提供可靠、足够信息的模型,并指出这样做的困难;评价卫生部门采取的措施,如:提前和延后5天采取严格的隔离措施,估计对疫情传播的影响. (3) 根据题目提供的数据建立相应的数学模型,预测SARS 对社会经济的影响. (4) 给当地报刊写一篇通俗短文,说明建立传染病数学模型的重要性. 2.早期模型的分析与评价 题目要求建立SARS 的传播模型,整个工作的关键是建立真正能够预测以及能为预防和控制提供可靠、足够的信息的模型.如何结合可靠、足够这两个要求评价一个模型的合理性和实用性,首先需要明确: 合理性定义 要求模型的建立有根据,预测结果切合实际. 实用性定义 要求模型能全面模拟真实情况,以量化指标指导实际. 所以合理的模型能为预防和控制提供可靠的信息;实用的模型能为预防和控制提供足够的信息. 2.1早期模型简述 早期模型是一个SARS 疫情分析及疫情走势预测的模型, 该模型假定初始时刻的病例数为0N , 平均每病人每天可传染K 个人(K 一般为小数),K 代表某种社会环境下一个病人传染他人的平均概率,与全社会的警觉程度、政府和公众采取的各种措施有关.整个模型的K 值从开始到高峰期间保持不变,高峰期后 10天的范围内K 值逐步被调整到比较小的值,然后又保持不变. 平均每个病人可以直接感染他人的时间为L 天.整个模型的L 一直被定为20.则在L 天之内,病例数目的增长随时间t (单位天)的关系是: t k N t N )1()(0+?= 考虑传染期限L 的作用后,变化将显著偏离指数律,增长速度会放慢.采用半模拟循环计算的办法,把到达L 天的病例从可以引发直接传染的基数中去掉. 2.2早期模型合理性评价 根据早期模型对北京疫情的分析与预测,其先将北京的病例起点定在3月1日,经过大约59天在4月29日左右达到高峰,然后通过拟合起点和4月20日以后的数据定出高峰期以前的K =0.13913.高峰期后的K 值按香港情况变化,即10天范围内K 值逐步被调整到0.0273.L 恒为20.由此画出北京3月1日至5月7日疫情发展趋势拟合图像以及5月7日以后的疫情发展趋势预测图像,如图1.

全国数学建模优秀论文

上海世博会影响力的定量评估 摘要 本文主要针对世博会对上海市的发展产生的影响力进行定量评估。 在模型一中,首先我们从上海的城市基础设施建设这一侧面定量评估世博会对上海市的发展产生的影响,而层次分析法是对社会经济系统进行系统分析的有力工具。所以 我们运用层次分析法,构造成对比矩阵a ,找到最大特征值λ,运用1 n CI n λ-=-进行一致 性检验,这样对成对比矩阵a 进行逐步修正,最终可以确定权向量。再运用模糊数学的综合评价法,通过组合权向量就可以得出召开世博会比没有召开世博会对上海城市基本设施建设的影响要高出40%。 在模型二中,上海世博会的影响力直接体现在GDP 上,我们直接以GDP 这个硬性直接指标来衡量上海世博会对上海的影响。因此我们运用线性回归的模型预测出在有无上海世博会这两者情况下的GDP 的值,并将运用线性回归得到的数据与上海统计年鉴中的相关数据进行比较运算,算出误差在1.2%左右,这说明我们用线性回归得到的模型能准确地反映出世博会对上海GDP 的影响。运用公式21 1 100%Q Q Q η-=?可以计算出世博对上海GDP 的影响力的大小为1983417833 100%11.2%17833 η-= ?=。 关键词:层次分析法 模糊数学 线性回归 城市基础建设 GDP

1 问题重述 2010年上海世博会是首次在中国举办的世界博览会。从1851年伦敦的“万国工业博览会”开始,世博会正日益成为各国人民交流历史文化、展示科技成果、体现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。请你们选择感兴趣的某个侧面,建立数学模型,利用互联网数据,定量评估2010年上海世博会的影响力。 2 问题分析 对于模型一,为了定量评估2010年上海世博会的影响力,我们首先选取城市基础设施建设的投入这一个侧面,因为通过查找相关数据,我们发现,城市基础设施建设的投入在上海整个GDP的增长中占有很大的比重,对GDP的贡献占主体地位。而层次分析法是对社会经济系统进行系统分析的有力工具。为此,我们通过研究上海统计局的相关数据,使用层次分析法来评估世博会的召开对基础设施建设的投入的影响,目标层为世博会的召开对基础设施建设的投入的影响,准则层依次为电力建设、交通运输、邮电通信、公用事业、市政建设,方案层依次为没有召开世博时的影响、召开世博时的影响。首先我们通过层次分析法算出电力建设、交通运输、邮电通信、公用事业、市政建设的相对权重,然后应用模糊数学中的综合评价法对上海世博会对城市基础设施建设的影响作出综合的评价,应用综合评价法计算出没有召开世博和召开世博两种情况下的权重,从而得出上海世博会的召开对城市基础设施建设的影响。 对于模型二,直接以GDP这个硬性直接指标来衡量上海世博会对上海的影响。先根据上海没有申办世博会的GDP总额的相关数据,建立线性回归模型,由此预测不举办世博会情况下2010年上海市的GDP总额;再由2002年至2009年的GDP值用线性回归预测出举办世博会情况下2010年上海市的GDP总额,并将两种情况进行对比得出世博会对上海GDP的影响。 3 模型假设 3.1假设非典和奥运等重大事件对世博前的城市基础建设的投入影响很小,可以忽略。 3.2 假设不同时期国家的经济实力不同,对城市基础建设的投入影响很小,可以忽略。 3.3 假设我们查到的数据真实可靠。 4符号说明 CI为一致性指标; RI为随机一致性指标; CR为一致性比率; λ为成对比较矩阵的最大特征值; () 1,2,3,4,5 y i=分别为电力建设、交通运输、邮电建设、共用设施、市政建设2010 i 年各项投入金额的理论预测值;

美国大学生数学建模竞赛优秀论文翻译

优化和评价的收费亭的数量 景区简介 由於公路出来的第一千九百三十,至今发展十分迅速在全世界逐渐成为骨架的运输系统,以其高速度,承载能力大,运输成本低,具有吸引力的旅游方便,减少交通堵塞。以下的快速传播的公路,相应的管理收费站设置支付和公路条件的改善公路和收费广场。 然而,随着越来越多的人口密度和产业基地,公路如花园州公园大道的经验严重交通挤塞收费广场在高峰时间。事实上,这是共同经历长时间的延误甚至在非赶这两小时收费广场。 在进入收费广场的车流量,球迷的较大的收费亭的数量,而当离开收费广场,川流不息的车辆需挤缩到的车道数的数量相等的车道收费广场前。因此,当交通繁忙时,拥堵现象发生在从收费广场。当交通非常拥挤,阻塞也会在进入收费广场因为所需要的时间为每个车辆付通行费。 因此,这是可取的,以尽量减少车辆烦恼限制数额收费广场引起的交通混乱。良好的设计,这些系统可以产生重大影响的有效利用的基础设施,并有助于提高居民的生活水平。通常,一个更大的收费亭的数量提供的数量比进入收费广场的道路。 事实上,高速公路收费广场和停车场出入口广场构成了一个独特的类型的运输系统,需要具体分析时,试图了解他们的工作和他们之间的互动与其他巷道组成部分。一方面,这些设施是一个最有效的手段收集用户收费或者停车服务或对道路,桥梁,隧道。另一方面,收费广场产生不利影响的吞吐量或设施的服务能力。收费广场的不利影响是特别明显时,通常是重交通。 其目标模式是保证收费广场可以处理交通流没有任何问题。车辆安全通行费广场也是一个重要的问题,如无障碍的收费广场。封锁交通流应尽量避免。 模型的目标是确定最优的收费亭的数量的基础上进行合理的优化准则。 主要原因是拥挤的

2013年数学建模A题概念解释--通行能力

实际通行能力 由于道路、交通和管制条件以及服务水平不同,通行能力分为:基本(理论)通行能力,可能(实际)通行能力和设计(规划)通行能力。 理论通行能力是理想的道路与交通条件下的通行能力。 以理论通行能力为基础,考虑到实际的地形、道路和交通状况,确定其修正系数,再以此修正系数乘以前述的理论通行能力,即得实际道路、交通在一定环境条件下的可能通行能力。 公式(参《路网环境下高速公路交通事故影响传播分析与控制》): 单向车行道的可能通行能力Qx=CB*N*fw*fHV*fp Qx是单向车行道可能通行能力,即在具体条件下,采用四级服务水平时所能通过的最大交通量veh/h。 CB是基本(理论)通行能力。 N是单向车行道的车道数。 fw是车道宽度和侧向净宽对通行能力的修正系数。 fHV是大型车对通行能力的修正系数,计算公式是:fHV=1/[1+ PHV(EHV-1)],EHV 是大型车换算成小客车的车辆换算系数;PHV是大型车交通量占总交通量的百分比。 fp驾驶员条件对通行能力的修正系数,一般在0.9~1之间 基本通行能力 基本通行能力【basic traffic capacity】指的是在理想的道路和交通条件下,单位时间一个车道或一条道路某一路段通过小客车最大数,是计算各种通行能力的基础。 通行能力 通行能力【traffic capacity】指的是在一定的道路和交通条件下,道路上某一路段单位时间内通过某一断面的最大车辆数。可分为基本通行能力、可能通行能力和设计通行能力三种。

计算公式为:CAP=s1*λ1+s2*λ2+....+sn*λn(s为饱和流量,λ为绿信比) 全红时间越长,通行能力越小 周期时长一定的情况下,相位数越多,通行能力越大 它是指道路上某一地点、某一车道或某断面处,单位时间内可能通过的最大的交通实体(车辆或行人)数,亦称道路容量、交通容量或简称容量。一般以辆/h、人/h表示。车辆多指小汽车,当有其它车辆混入时,均采用等效通行能力的当量小客车单位 道路通行能力与交通量不尽相同,交通量是指道路在某一定时段内实际通过的车辆数。一般道路的交通量均小于道路的通行能力,当道路上的交通量比其通行能力小得多时,则司机驾车行进时操作的自由度就越大,既可以随意变更车速,转移车道,还可以方便地实现超车。当交通量等于或接近于道路通行能力时,车辆行驶的自由度就逐渐降低,一般只能以同一速度循序行进,如稍有意外,就会发生降速、拥挤,甚至阻滞。当交通量超过通行能力时,车辆就会出现拥挤,甚至堵塞。因此,道路通行能力同河流的过水能力一样,是道路在一定条件下所能通过的车辆的极限数值,条件不同,要求不同,其通行能力也就不同。故通行能力是一个变数

数学建模国家一等奖优秀论文

2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》(以下简称为“竞赛章程和参赛规则”,可从全国大学生数学建模竞赛网站下载)。 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的,如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛章程和参赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。

我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): B 我们的报名参赛队号为(8位数字组成的编号): 所属学校(请填写完整的全名): 参赛队员 (打印并签名) :1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名): (论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致,只是电子版中无需签名。以 上内容请仔细核对,提交后将不再允许做任何修改。如填写错误,论文可能被取 消评奖资格。) 日期:2014 年9 月 15日 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用):

车道被占用对城市道路通行能力的影响-2013年全国大学生数学建模竞赛A题

1 车道被占用对城市道路通行能力的影响 摘要 在城市道路中通常会发生交通异常事件,导致车道被占用,事发地段的通行能力也会因此受到影响。当交通需求大于事发断剩余通行能力时,车辆排队,产生延误,行程时间增加,交通流量发生变化。根据这些特点,我们以城市道路基本路段发生交通事故为例,主要分析了交通事故发生后道路的通行能力的变化,以及不同时间段内事故点及其上下游路段交通流量的变化,用于以后进一步突发事件下交通流的预测。 针对问题一,根据道路通行能力的定义,考虑到车身大小不同,我们把所有车辆进行标准化。运用统计估算模型对视频一的车辆进行分段统计,得出未发生事故前道路通行能力2555(辆/h )。因为车辆所占车道未达到数学理论计算要求,所以我们利用修正过后城市干道通行能力的数学计算模型,计算出交通事故发生至撤离期间的理论通行能力为1356(辆/h ),进而与实际数据对比,得出相对误差。 针对问题二,我们基于问题一的模型,以及附件三数据分析所得,不同车道的通行流量比例不同,对视频二的车辆各项数据的分段统计分析,得到道路实际通行能力。再根据修正的理论数学计算模型,得出理论通行能力。得到的结果与问题一的结果相比较,得出结论:在同一横断面上的实际通行能力与交通事故所占车道的车流量呈负相关性。 针对问题三,我们运用了两种模型,一种结合层次分析与线性回归模型,得到理想化的函数关系式。基于层次分析模型,我们将进行问题分解,把车辆长度作为目标层,其他三个量作为准则层。通过查阅资料对各因素进行打分,计算出事故持续时间、车道通行能力、上游车流量对车辆排队长度的权重。层次分析模型得到各个指标对目标层的影响关系的大小,然后我们用线性回归模型求出各指标与目标层的具体的函数关系式为 130.0430.09263.623y x x =-+-。第二,我们运用车流波动相关理论,得到理论模型,继而得出它们之间的关系。 针对问题四,我们首先考虑的是上游来车在红绿灯下的时间间断问题,所以把来车的情况作周期性分析,假设来车是间隔相同的时间连续的到来,求出一个周期内能通过的最大车流量数。然后运用等待制排队模型,当累计车辆排队长度到达上游路口后,可以通过排队论计算出时间15min 。 关键词:通行能力 统计估算 层次分析 非线性回归方程 SPSS 软件 排队论 车流波动

2011年全国数学建模大赛A题获奖论文

城市表层土壤重金属污染分析 摘要 本文旨在对城市土壤地质环境的重金属污染状况进行分析,建立模型对金属污染物的分布特点、污染程度、传播特征以及污染源的确定进行有效的描述、评价和定位。 对于重金属空间分布问题,首先基于克里金插值法,应用Surfer 8软件对各数据点的分布情况进行模拟,得到了直观的重金属污染空间分布图形;随后,分别用内梅罗综合污染指数以及模糊评价标准和模型对城区内不同区域重金属的污染程度进行了评判。 对于金属污染的主要原因分析问题,基于因子分析法、问题一的结果和对各个金属污染物的来源分析等因素,判断出金属污染的主要原因有:工业生产、汽车尾气排放、石油加工并推测该区域是镍矿富集区。随后讨论了污染源之间的相互关系和不同金属的污染贡献率。 针对污染源位置确定问题,我们建立了两个模型:模型一以流程图的形式出现,基于污染传播的一般规律建立模型,求取污染源范围,模型作用更倾向于确定污染源的位置;模型二基于最小二乘法原理,建立了拟合二次曲面方程,在有效确定污染源的同时也反映了其传播特征,模型更加清楚,理论性也更强。 在研究城市地质环境的演变模式问题中,我们对针对污染源位置确定问题所建模型的优缺点进行了评价,同时建立了考虑了时间,地域环境和传播媒介的污染物传播模型,从而反映了地质的演变。 综上所述,本文模型的特点是从简单的模型建立起,强更准确的数学模型发展,逐步达到目标期望。 关键词:重金属污染,克里金插值最小二乘法因子分析流程图

一、问题重述 1.1问题背景 随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加,人类活动对城市环境质量的影响日显突出。对城市土壤地质环境异常的查证,以及如何应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价,研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式,日益成为人们关注的焦点。评价和研究城市土壤重金属污染程度,讨论土壤中重金属的空间分布,研究城市土壤重金属污染特征、污染来源以及在环境中迁移、转化机理,并对城市环境污染治理和城市进一步的发展规划提出科学建议,不仅有利于城市生态环境良性发展,有利于人类与自然和谐,也有利于人类社会 健康和城市可持续发展[1] 。按照功能划分,城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等,不同的区域环境受人类活动影响的程度不同。 现对某城市城区土壤地质环境进行调查。为此,将所考察的城区划分为间距1公里左右的网格子区域,按照每平方公里1个采样点对表层土(0~10 厘米深度)进行取样、编号,并用GPS 记录采样点的位置。应用专门仪器测试分析,获得了每个样本所含的多种化学元素的浓度数据。另一方面,按照2公里的间距在那些远离人群及工业活动的自然区取样,将其作为该城区表层土壤中元素的背景值。 1.2 目标任务 (1) 给出8种主要重金属元素在该城区的空间分布,并分析该城区内不同区域重金属的污染程度。 (2) 通过数据分析,说明重金属污染的主要原因。 (3) 分析重金属污染物的传播特征,由此建立模型,确定污染源的位置。 (4) 分析所建立模型的优缺点,为更好地研究城市地质环境的演变模式,分析还应收集的信息,并进一步探索怎样利用收集的信息建立模型及解决问题。 二、 模型假设 1)忽略地下矿源对污染物浓度的影响; 2)认为海拔对污染物的分布较小,故只在少数模型中讨论其作用; 3)认为题目中的采样方式是科学的,能够客观反映污染源的分布。 三、 符号说明 3.1第一问中的符号说明 i p ——污染物i 的环境污染指数 i C ——污染物i 的实测值 i S ——污染物i 的背景值 m ax (/)i i C S ——土壤污染指数的最大值 (/)i i avg C S ——土壤污染指数的平均值

2013年美国大学生数学建模大赛A题 一等奖

最终的布朗尼蛋糕盘 Team #23686 February 5, 2013 摘要Summary/Abstract 为了解决布朗尼蛋糕最佳烤盘形状的选择问题,本文首先建立了烤盘热量分布模型,解决了烤盘形态转变过程中所有烤盘形状热量分布的问题。又建立了数量最优模型,解决了烤箱所能容纳最大烤盘数的问题。然后建立了热量分布最优模型,解决了烤盘平均热量分布最大问题。最后,我们建立了数量与热量最优模型,解决了选择最佳烤盘形状的问题。 模型一:为了解决烤盘形态转变过程中所有烤盘形状热量分布的问题,我们假设烤盘的任意一条边为半无限大平板,结合第三边界条件下非稳态导热公式,建立了不同形状烤盘的热量分布模型,模拟出不同形状烤盘热量分布图。最后得到结论:在烤盘由多边形趋于圆的过程中,烤焦的程度会越来越小。 模型二:为了解决烤箱所能容纳最大烤盘数的问题,本文建立了随烤箱长宽比变化下的数量最优模型。求解得到烤盘数目N 随着烤箱长宽比和烤盘边数n 变化的函数如下: A L W L W cont cont cont N 4n 2nsin 122 2??? ??????????? ????? ??+?--=π 模型三:本文定义平均热量分布H 为未超过某一温度时的非烤焦区域占烤盘边缘总区域的百分比。为了解决烤盘平均热量分布最大问题,本文建立了热量分布最优模型,求解得到平均热量分布随着烤箱长宽比和形状变化的函数如下: n sin n cos -n 2nsin 22n tan 1H ππδπδ π????? ? ? ????? ???- =A 结论是:当烤箱长宽比为定值时,正方形烤盘在烤箱中被容纳的最多,圆形 烤盘的平均热量分布最大。当烤盘边数为定值时,在长宽比为1:1的烤箱中被容纳的烤盘数量最多,平均热量分布H 最大。 模型四:通过对函数??? ??n ,L W N 和函数?? ? ??n ,L W H 作无量纲化处理,结合各自 的权重p 和()p -1,本文建立了数量和热量混合最优模型,得到烤盘边数n 随p

数学建模优秀论文模板(全国一等奖模板)

Haozl觉得数学建模论文格式这么样设置 版权归郝竹林所有,材料仅学习参考 版权:郝竹林 备注☆ ※§等等字符都可以作为问题重述左边的。。。。。一级标题 所有段落一级标题设置成段落前后间距13磅 图和表的标题采用插入题注方式题注样式在样式表中设置居中五号字体 Excel中画出的折线表字体采用默认格式宋体正文10号 图标题在图上方段落间距前0.25行后0行 表标题在表下方段落间距前0行后0.25行 行距均使用单倍行距 所有段落均把4个勾去掉 注意Excel表格插入到word的方式在Excel中复制后,粘贴,word2010粘贴选用使用目标主题嵌入当前 Dsffaf 所有软件名字第一个字母大写比如E xcel 所有公式和字母均使用MathType编写 公式编号采用MathType编号格式自己定义

农业化肥公司的生产与销售优化方案 摘 要 要求总分总 本文针对储油罐的变位识别与罐容表标定的计算方法问题,运用二重积分法和最小二乘法建立了储油罐的变位识别与罐容表标定的计算模型,分别对三种不同变位情况推导出的油位计所测油位高度与实际罐容量的数学模型,运用matlab 软件编程得出合理的结论,最终对模型的结果做出了误差分析。 针对问题一要求依据图4及附表1建立积分数学模型研究罐体变位后对罐容表的影响,并给出罐体变位后油位高度间隔为1cm 的罐容表标定值。我们作图分析出实验储油罐出现纵向倾斜 14.时存在三种不同的可能情况,即储油罐中储油量较少、储油量一般、储油量较多的情况。针对于每种情况我们都利用了高等数学求容积的知识,以倾斜变位后油位计所测实际油位高度为积分变量,进行两次积分运算,运用MATLAB 软件推导出了所测油位高度与实际罐容量的关系式。并且给出了罐体倾斜变位后油位高度间隔为1cm 的罐容标定值(见表1),最后我们对倾斜变位前后的罐容标定值残差进行分析,得到样本方差为4103878.2-?,这充分说明残差波动不大。我们得出结论:罐体倾斜变位后,在同一油位条件下倾斜变位后罐容量比变位前罐容量少L 243。 表 1.1 针对问题二要求对于图1所示的实际储油罐,试建立罐体变位后标定罐容表的数学模型,即罐内储油量与油位高度及变位参数(纵向倾斜角度α和横向偏转角度β)之间的一般关系。利用罐体变位后在进/出油过程中的实际检测数据(附件2),根据所建立的数学模型确定变位参数,并给出罐体变位后油位高度间隔为10cm 的罐容表标定值。进一步利用附件2中的实际检测数据来分析检验你们模型的正确性与方法的可靠性。我们根据实际储油罐的特殊构造将实际储油罐分为三部分,左、右球冠状体与中间的圆柱体。运用积分的知识,按照实际储油罐的纵向变位后油位的三种不同情况。利用MATLAB 编程进行两次积分求得仅纵向变位时油量与油位、倾斜角α的容积表达式。然后我们通过作图分析油罐体的变位情况,将双向变位后的油位h 与仅纵向变位时的油位0h 建立关系表达式01.5(1.5)cos h h β=--,从而得到双向变位油量与油位、倾斜角α、偏转角β的容积表达式。利用附件二的数据,采用最小二乘法来确定倾斜角α、偏转角β的值,用matlab 软件求出03.3=α、04=β α=3.30,β=时总的平均相对误差达到最小,其最小值为0.0594。由此得到双向变位后油量与油位的容积表达式V ,从而确定了双向变位后的罐容表(见表2)。 本文主要应用MATLAB 软件对相关的模型进行编程求解,计算方便、快捷、准确,整篇文章采取图文并茂的效果。文章最后根据所建立的模型用附件2中的实际检测数据进行了误差分析,结果可靠,使得模型具有现实意义。 关键词:罐容表标定;积分求解;最小二乘法;MATLAB ;误差分

2011年数学建模大赛优秀论文

交巡警服务平台的设置与调度的数学模型 摘要 针对交巡警服务平台的设置与调度问题,本文主要考虑出警速度和各服务平台的工作量来建立合理方案。对于A区的20个交巡警服务平台分配管辖范围的问题,我们采用Dijkstra算法,分别求得在3分钟内从服务台可以到达的路口。根据就近原则,每个路口归它最近的服务台管辖。 对进出A区的13个交通要道进行快速全封锁,我们采用目标规划进行建模,运用MATLAB软件编程,先找出13个交通要道到20个服务台的所有路径。然后在保证全封锁时间最短的前提下,再考虑局部区域的封锁效率,即总封锁时间最短,封锁过程中总路程最小,从而得到一个较优的封锁方案。 为解决前面问题中3分钟内交巡警不能到达的路口问题,并减少工作量大的地区的负担,这里工作量以第一小问中20个服务台覆盖的路口发案率之和以及区域内的距离的和来衡量。对此我们计划增加四个交巡警服务台。避免有些地方出警时间过长和服务台工作量不均衡的情况。 对全市六个区交警平台设计是否合理,主要以单位服务台所管节点数,单位服务台所覆盖面积,以及单位服务台处理案件频率这些因素进行研究分析。以A 区的指标作为参考,来检验交警服务平台设置是否合理。 对于发生在P点的刑事案件,采用改进的深度搜索和树的生成相结合的方法,对逃亡的犯罪嫌疑人进行可能的逃逸路径搜索。由于警方是在案发后3分钟才接到报警,因此需知道疑犯在这3分钟内可能的路线。要想围堵嫌疑犯,服务台必须要在嫌疑犯到达某节点之前到达。用MATLAB编程,搜索出嫌疑犯可能逃跑的路线,然后调度附近的服务台对满足条件的节点进行封锁,从而实现对疑犯的围堵。 关键词:Dijkstra算法;目标规划;搜索;

全国数学建模获奖论文

承诺书 我们仔细阅读了数学建模竞赛选拔的规则. 我们完全明白,在做题期间不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人研究、讨论与选拔题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反选拔规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守选拔规则,以保证选拔的公正、公平性。如有违反选拔规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们选择的题号是(从A/B/C中选择一项填写): 队员签名:1. 2. 3. 日期:年月日

2012年河南科技大学数学建模竞赛选拔 编号专用页 评阅编号(评阅前进行编号): 评阅记录(评阅时使用): 评 阅 人 评 分 备 注

C题数学建模竞赛成绩评价与预测 一、摘要 近20 年来,CUMCM 的规模平均每年以20%以上的增长速度健康发展,是目前全国高校中规模最大的课外科技活动之一。本文对数学建模竞赛成绩的评价与预测问题进行了建模、求解和相关分析。 对于问题一,首先对广东赛区各院校2008-2011年建模奖励数据进行统计分析,将决策问题分为三个层次,建立多层次模糊综合评判模型。在该模型中,将因素集{国家一等奖,国家二等奖,省一等奖,省二等奖,省三等奖}看作准则层,将2008-2011各年建模情况看作方案层,结合实际情况,给出改进综合评判模型,解得广东金融学院、华南农业大学的总体综合评定成绩分别2.9474、2.7141,排名第一、第二。 对于问题二,首先建立单年的综合评定模型,得出广州赛区各院校2008-2011年的综合评定成绩。鉴于仅有4组数据,分别采用GM(1,1)法、回归曲线最小二乘法、移动平均法进行建模,最后结合实际情况并根据结果对比以上三种模型,确定了移动平均法方案最优,最终得出广东金融学院、华南农业大学的综合评定成绩分别为0.7369、0.6785,依旧排名第一、第二,较好地解决了问题二。 对于问题三,鉴于附件2所给数据冗杂庞大,故从中抽取2008-2011年的建模数据作为样本,分别统计出本科组和专科组在这四年中每年获得国家一等奖和国家二等奖的人数;将问题一中国家一等奖、二等奖的权重进行归一化处理,建立类似问题一的特殊综合评判模型,得出本科组哈尔滨工业大学、解放军信息工程大学的综合评定成绩分别为5.5117、4.6609;专科组海军航空工程学院、太原理工轻纺与美术学院的综合评定成绩分别为1.3931、1.3095,名列各组第一、第二,问题三得到了较好解决。 对于问题四,除全国竞赛成绩、赛区成绩外,讨论了学生的能力、参赛队数、师资力量、学校的综合实力、硬件设施等因素对建模成绩评估的影响,考虑首先对因素集进行模糊聚类分析,然后用层次分析法来进行评价,用BP神经网络结合Matlab软件来进行预测,理论上问题四能够得到较好地得到解决。 关键词: 模糊综合评判模型GM(1,1)模型移动平均法综合评定成绩

数学建模B题优秀论文

2010高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的 资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规 则的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): B 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 所属学校(请填写完整的全名): 参赛队员 (打印并签名) :1. 王静茹 2. 杨曼 3. 朱元霞 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名): 日期:年月日 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

2010高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编 号 专 用 页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用): 评 阅 人 评 分 备 注 全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号): 全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号): 2010年上海世博会经济影响力的定量评估 摘要 本文选取2010年上海世博会对上海经济的影响作为研究对象,首先,我们选择了 五届影响力较大的世博会与上海世博会进行了定量的纵向评估。 利用互联网的相关数据,运用层次分析法确定了各级评价指标的相对权重,然后 利用模糊综合评判法给这六届世博会的经济影响力进行了定量评估,利用MATLAB 计算出了1933年芝加哥世博会以来六届综合性世博会的经济影响力的综合评分依次为 75.12、80.01、80、11、77.35、79.35、80.75,由表我们可以肯定上海世博会的经济影响力是继1851年伦敦世博会以来较强的。 其次我们采用投入——产出模型模型的核心思想,以年份与GDP 的对数值的二次 相关关系和上海市社会固定资产总投入与GDP 的对数值的线性关系,利用上海统计年鉴发布的数据,分别建立无世博影响的表达式i i i x x x e Q 21210904.01117.00032.06278.81-++=,与有世博影响的表达式i i i x x x e Q 21212955.00176.00019.01211.82+-+=,两式的预测误差均在1.1%以内。与 2008年真实值比较,用表达式1Q 预测2008年的GDP 的值可以得出世博会对2008年上海市经济贡献率达到20.9%。并且在得知申办世博会后第i 年上海市固定投入总额的前提下由%1002 12?-=Q Q Q η可求出世博会对上海地区经济的持续性积极影响。如假设2011年市固定资产总投资为5600亿元,则世博会对上海经济有16%的积极影响。 最后,经过对2010年上海世博会的经济影响力的两方面的评估,我们得知上海世博 会在历届世博会的经济影响力的综合评分中是最高的。由此得出,上海世博会对上海经济的影响力是非常大的,此次世博会除了对上海的直接收益影响明显外, 世博会对上海地区经济的持续性积极影响。 关键词:层次分析 模糊综合评判 投入——产出模型 回归模型 一、问题重述 2010年上海世博会是首次在中国举办的世界博览会。从1851年伦敦的“万国工业博览会”开始,世博会正日益成为各国人民交流历史文化、展示科技成果、体现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。请你们选择感兴趣的某个侧面,建立数学模型,利用互联网数据,定量评估2010年上海世博会的影响力。 二、问题分析

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