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/E中选择一项填写）：
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：年月日
赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：
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）：
医保欺诈行为的主动发现
摘要
本文针对医保欺诈行为，采用数据挖掘思想，首先对医保欺诈的方式进行分析，应用在医保领域可能需要的一些数据挖掘应用场景。实施针对医保数据的数据探索,分析附件所给的医保数据特征,将数据挖掘技术应用于医保参保人细分、医保支出挖掘等方面,并且根据医保业务需求抽象出一种医保欺诈行为检测问题,最后采用挖掘算法,针对各个问题建立模型并求解。并对所得的结果进行分析比较，以此来主动发现医保欺诈行为。
关键词数据挖掘异常检测数据清洗效-效相似性检测 WSimRank算法
一．问题重述
社会基本医疗保险旨在为参保人提供基本的医疗保障,参保人使用医保卡就医发生费用时,将由医保基金支付医保范围内的费用,只有超出医保范围的费用才需要个人现金支付。为保证医保基金的正常安全运转,医疗保险机构对参保人医保消费行为有一定的限制,如参保人只能消费病情和处方相关的药品而不允许超范围配药,个人医保费用只允许用于本人就诊,购药等。我国医疗保险制度实施以来，欺诈违规行为随之出现，形式和手段不断翻新，对医疗保险基金的安全造成极大的影响，社会危害极大。随着我国医疗卫生体制改革的深入，医疗保险参保人数将迅速增加，基金规模不断扩大，医保欺诈行为内容、形式更具有欺骗性，遏制医疗保险欺诈违规行为困难逐步加剧。
骗保人进行医保欺诈时通常使用的手段，一是拿着别人的医保卡配药，二是在不同的医院和医生处重复配药。因此我们需要从附件大量的数据中进行筛选比对。
二．问题分析
医保基金风险防控的关键问题在于如何从海量数据中获得有价值的信息,主动发现骗保行为，从而指导医疗保险政策决策,提高管理效率。附件中提供给我们大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据，如何从这些数据中筛选出来我们需要的数据是解决本问题的关键。数据挖掘(DataMninig)要求大数据量处理,将传统数据分析方法与大数据量处理算法结合起来，从这些数据中提取出隐含在其中的人们事先不知道的、有效的、可信的、并能最终被人理解的信息和知识的过程，这一方法正适用于我们的问题。
数据挖掘方法是从人工智能、机器学习的方法发展而来,结合传统的统计分析方法、模糊数学方法以及科学计算可视化技术,以数据库为研究对象,形成了数据挖掘方法和技术。基于数据挖掘的异常检测系统利用数据挖掘中的关联分析、序列模式分析等算法提取与安全相关的系统特征属性,根据系统特征属性生成安全事件的分类模型,用于对安全事件的自动鉴别[1]。数据挖掘方法能够对安全审计数据进行全面、高速和准确地分析,从包含大量冗余信息的数据中提取出尽可能多的隐藏的安全信息,抽象出有利于进行判断和比较的特征模型,这种特征模型可以是基于特征检测的特征向量模型,也可以是基于异常检测的行为描述模型。目前,数据挖掘技术被广泛地运用在异常检测中。它是从大型数据存储库中,自动发现有用信息的过程。综合来说数据挖掘过程可以由问题定义、数据准备、数据探索、数据建模、结果评估五个过程组成，如下图所示：
图 1 数据挖掘流程图
三．符号说明
Vmax 表示连续数据的最大值
Vmin 表示连续数据的最小值
v mean 表示属性的均值
v median 表示属性的中位数
r表示自然数
v 表示属性
v i 表示属性取值
freq(v i)表示属性取值为v i的频率
num(v|v=) 表示属性v取值为的个数
v variance 表示v i的方差
δ 表示v i的标准差
cov(a,b)表示两个属性的协方差记
表示第i个数据对象在属性a的取值
表示第i个数据对象在属性b的取值
表示的均值
表示的均值
M 表示多个属性间构成的协方差矩阵
表示矩阵的每个元素，即第i个属性和第j个属性的协方差值correlation(a,b) 表示连续变量的相关系数
表示的方差
表示的方差
x=(a,b,c,d) 表示多元变量
S 表示相关矩阵
t 表示就诊时间段
h 表示执行科室
di=
DB 表示费用明细数据库
DB中某项就医消费行为，表示每个病人ID号的交易记录Dm表示m维空间
V alue(,) 表示病人ID号于t时间在执行科室h就医消费
表示病人ID号
表示定义模式，是数据集的一个子集
·dis 表示模式空间
表示模式空间·dis的每个元素
·obs 表示模式上的对象集合
表示集合·obs上的每个对象
表示最小支持度阀值
表示一定的阀值
表示某种药物
i 表示的药性在所在药物中的比重确定的一权值
表示的药性
Si(A,A)表示同一种药名的药物A跟自身的相似度
Si(,) 表示药物跟的相似度
C 表示一个常量
表示第i个药性在药物中所占的权值
N() 表示跟药物相连的所有药性的集合
表示的第i个药性
Si(,) 表示药物跟的相似度
四．基本假设
1.假设这些数据代表了此城市的医保就医整体情况。
2.假设个别未能清洗出来的坏数据对整体情况影响很小。
3.假设病人资料中出生于1875年的病人为系统录入时填写错误，且舍去对模型结果无影响。
4.假设医保欺诈为个别行为，不存在普遍性。
五．模型的建立与求解
1.建模理论
我们解决问题、建立模型的整体思路就是如何挖掘骗保行为信息，怎样根据数据预测骗保行为，以及如何使病人年龄，买药次数，金额等条件的得到充分合
理的利用等问题的解决上。另外本案例除了考察建模的量化思维，也需要运用统计的知识对大量的数据进行整理和分析。要求我们明确统计指标，采用分组,Ecel 汇总和编表的统计整理方法，数据集成，数据清洗，使原始数据规范化，系统化、条理化，满足我们的信息需求[2]。
2．实验数据的选取预处理
2.1 数据集属性的选取
根据附件的数据，我们在病人资料中选取了较有代表性的数据集作为我们模型建立的变量。
病人资料数据集记录了这些参保病人的ID号，性别，年龄等，这些都基本信息。
费用明细数据集中属性包括病人ID、开嘱医生、医保总费用、日期、购买药品总数量和医嘱项，我们选取为另一个样本。
表2 费用明细记录数据集
2.2 数据的预处理
首先用Excel软件将有患者信息和费用明细的附件进行数据清洗，将其中的坏数据剔除，如在对患者年龄进行计算与排序时，我们发现一个患者出于1875年，我们假设其为录入时填写错误。
参保病人信息数据集有58000余条，而实际问题将有成百上千万的数据量。若对逐一进行将会浪费大量的时间。因此，我们采用这种的办法：数据抽样。为了尽可能的保证数据的基本性质，这里我们将样本容量设定为原数据集的20%，并采用分层抽样，将门诊号资料的不同取值作为不同的组。按照每组在原数据中的比例大小进行简单的随机抽样。这样可以防止具有较少人群的组未被抽中，影响实验结果。附件中的费用明细数据集的数据量更为庞大，约为29万次，所以
这里我们对于费用明细数据集的处理采用简单随机抽样。
基本的统计度量能够反映和描述病人信息数据集的各种特征。通常的统计包括单变量和多变量汇总统计。对于连续值的属性，我们可以计算其取值区间，而是最普遍的度量，可以更加直观的了解大致情况[3]。用Vmax，Vmin分别表示连续数据的最大值和最小值，v mean，v median表示该属性的均值和中位数，则
v mean=
v median=r为自然数。
中位数和均值反映的是不同的信息,中位数表示数据的中间位置的值,而均值更容易受到极值的影响而有所偏差。截断均值被设计来克服均值的这种缺点,它使用一个百分数p,舍弃数据的最高和最低的p/2部分的点,使用其他部分的均值作为截断均值。截断均值能部分降低极值对均值的敏感度。
这里我们定义属性取值为v i的频率为：
freq(v i)=
其取值范围为{,,…，}，num(v|v=)表示属性v取值为的个数。具有最高频率值的属性值是该分类属性的众数。针对性别，年龄，等分类变量，可以计算他们的频率和中众数。
表3 性别属性的频率
男性病人数与女性病人基本持平。年龄属性本身是离散变量,但是取值点过多,我们将年龄属性进一步离散化,分成5个年龄区间。
图2 年龄属性频率的饼状图
我们定义方差v variance 和标准差δ如下：
v variance = =
用Excel 软件把患者的总费用与购买药品的总数量进行加和，并排序。利用其函数功能我们可以得到，相应属性的最大值与最小值，均值，中位数，标准差等。并表示在表5中：
表5 极值 中位数 均值 标准差
标准差表示数据偏离平均数的距离的平均值。标准差越高,表示数据越离散,反之，标准差越低，说明数据越集中。
对于多元连续变量数据的分析,协方差(covariance )是一种常用的度量。两个属性的协方差记为cov(a,b)，描述的是两个变量总体的误差。用 ， 表示第i
个数据对象分别在属性a 和b 上的取值, 和
表示均值。则记为： Cov(a,b)=
[0-20) 25.462%
[20-40) 46.198%
[40-60) 21.043%
[60-80] 6.638% 其他 0.658%
两个属性的协方差值若为0表示属性间没有线性关系。如果两个变量的变化趋势一致,也就是说如果其中一个大于自身的期望值,另外一个也大于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是正值。反之若两个变量的变化趋势相反,则两个变量之间的协方差就是负值。
利用多个属性间计算协方差可以构成协方差矩阵M,矩阵的每个元素表
示第i个属性和第j个属性的协方差值。协方差的值与变量的大小有关,所以无法使用协方差的值表示属性间的关联程度。相关系数是比协方差更进一步表示属性间相关关系的度量。不同类型的变量相关系数的定义不同,如Jacard系数等[4]。连续变量的相关系数：
correlation(a,b) =
下面我们分析年龄，医保总费用，购买药品总数量三个连续变量间的关系。利用SPSS算出多元变量x=(a,b,c)的协方差矩阵M[5]：
M=
相关矩阵S为：
S=
协方差矩阵的每个元素大小并不能代表变量间的相关程度，但我们可以从相关矩阵中看出医保总费用和住院费用间存在一定的联系。
2.模型建立与求解
目前存在有少数人只顾眼前利益,想将医保费用套现,套现的方法之一就是虚假就医。在我们了解医保可能存在的欺诈场景时,发现其中一种虚假就医的形式表现为违规人使用多张医保卡(可能借用或者租用)同时消费,使用保费低价买入大量药品后在市场出售,从而通过差价攫取高额利润[6]。由于这种欺诈行为在形式上表现为多张医保卡的就医行为有某种一致性,所以我们将在就医时多张医保卡在同一时间段内(我们细化为一天)在同一家医院就医或消费。这些医保卡若消费过于频繁则可以认为是一种异常现象,这种异常极有可能是骗保的行为,将被列为重点监管对象。检测监管这类欺诈行为能有效提高医保基金的安全性,我们需要找到一种有效和高效的挖掘算法。
数据挖掘通常采用的事务数据库的数据格式分为水平数据格式和垂直格式。水平格式是最普遍的交易数据库形式,使用Tid-itemset格式
表6 水平数据格式
同样也可以用Item:tid一list格式来表示以上数据,并将这种数据表示方式称为垂直数据格式。
表7 垂直数据格式
医保就医数据集主要包含病人ID号、执行科室和就诊时间三个要素。以上数据集中时间维度并没有显式表示。这是由于这类问题的挖掘结果并不依赖于时间顺序。这就需要将就诊时间规约到数据集中来统一数据表示方式。以下为描述一致骗保行为挖掘,我们需要将一致行为挖掘问题抽象出来,并给出问题的一些形式化定义。
定义维度为就诊时间段和执行科室的组合。设就诊时间段为t,执行科室为h,则每个维度记为di=
为DB中的某项就医消费行为,表示每张医保卡的交易记录。可以使用BitMap 的O,1表示数据集,根据定义,存在于m维空间Dm=[,,…,]上,且
V alue(,)=0/1。如表所示,若在=
时间在执行科室h就医消费,否则取值为0。显然BitMap表示垂直数据格式也是类似的。
根据维度定义,可以把此类骗保行为表现为若干病人ID号{}在
相同的一些维度上均取值为1。由此引出如下模式的定义。
定义模式,包含模式空间·dis=,Dm及模式上的对象集合·obs={}。对，·dis有V alue(,)=1，且Mlen·obs||。
模式是数据集的一个子集，模式式子的长度表示数据空间的长度，模式支持度为子集中对象的个数。对给定的最小支持度阀值为，模式的支持度必须大于等于这个阀值，我们称模式为频繁模式。在这种骗保行为的挖掘问题中我们认为：若的长度模式超过一定的阀值，则该模式是异常的，即该患者ID消费异常。
3.模型优化
决策单元在对目标数据进行欺诈检测时，需以某种策略对数据进行分析和检测。为了使这种检测更加准确，我们进行模型优化处理。这里增加了对医嘱项（主要为就诊时所开的药物）效-效相似性检测，若发现存在相似性超过一定阀值的数据，则规定这样的数据为异常的[7]。这里我们通过WSimRank算法计算药物之间的相似度，用于对医嘱项中的一些药物进行检测，从而进行医保欺诈检测。
有些药物具有相似的功效，如金银花有清热解毒，凉血消肿的作用，金莲花具有清热解毒，治上感的功效。因此，医生在医嘱项中要尽量避免出现开出相似药效的药物。
WSimRank算法是一种通过分析事物之间的连接关系来计算事物之间相似度的一种方法。该算法的核心思想是:如果两个对象a和b连接在相似的对象上,那么a和b也具有相似性。根据这种思想,药物跟其药性的关系也可以认为是一种连接关系。若两种药都跟某些药性连接,那么就认为这两种药具有某种程度的相似性,而且连接的共同药性越多,其相似性越大。为了避免由于忽视了药性在药物中所占比重的不同而出现偏差。并且尝试按照药性在药物中所占比重的不同给药物的药性加一权值,在此同样取三种药物，，，并按照它们的药性在各自所在药物中的比重加一权值,该权值用一个数值i表示，i [0,l],如图3所示。
图3 WSimRank算法的有向图
从该图可以看出,对于药物和,它们有两种共同的药性和,其中它们各自在和中所占的比重分别为0.3、0.4和0.4、0.4;对于药物和也有两种共同的药性和,这两种药性各自在和中所占的比重分别为0.3、0.4和0.1、0.1。通过对比这两种结果,我们可以推测和的相似度要高于和
的相似度。
对于同一种药名的药物A，规定其跟自身的相似度为1,即:
Si(A,A)=l
对于不同药名的药物,规定如下:
设定两种药物和，其各自都有不同的药性B，按照各个药性在药物中所占比重的不同赋予各药性相应的权值W,其中W[0,l],若和之间没有相同的药性,则规定它们之间相似度为0。
在计算药物和的相似度Si(,)时,定义如下计算公式:
Si(,)=C Si(
上式中C为一个常量,C。为第i个药性在药物中所占的权值, 。表现在有向图中为相应边的一个介于0到1之间的值。当为1时,表明药物只有这一种药性,当为0时,则说明药物没有该药性,则在有向图中不需要画出。N()表示跟药物相连的所有药性的集合{…,}。则表示的第i个药性。
对于药性B,同样适合如上对药物相似度的定义。如下所示:
Si(,)=C Si(
根据以上的说明,对于药物相似度与药效相似度交替进行迭代运算,对不同药物之间的相似度进行不断更新,最终达到收敛,此时即得到药物之间的相似度[8]。该算法因为考虑到了药性在药物中所占比重的影响,从而在一定程度上提高了计算药物之间相似度的准确率,使得我们的医保欺骗主动发现的挖掘模型得到了一定程度上的优化，因而更有利于医疗欺诈行为的检测。
4. 模型评价
本题主要运用数据挖掘的方法与实际问题相结合建立数学模型，先将实际问题数学化，又将数学问题是计划，并利用附表中的数据对模型进行检验以及求解参数，结果表明得到的公式精确度足够高，可以应用于实际。模型原理简单明了，在数据处理，统计，以及计算时借助了Excel和SPSS软件，提高了计算效率。
但是本模型建立时忽略了题目未给出以药易药，多记多收等医保欺诈情况。在实际中时建议充分考虑这些因素，从而进一步提高模型精度。
六．模型推广
医保欺诈问题已引起各国政府的高度重视, 不少学者机构都对此进行了专门的研究。本模型充分利用了数据挖掘思想，其算法简单，容易实现，对于主动发现医保欺骗具有重要意义。同时利用该模型还可以应用于其他的需要数据挖掘与预测实例[9]。
七．参考文献
[1]微软公司.微软SQLServer数据挖掘概念.
[EB/OL].:https://www.doczj.com/doc/cb16167392.html,/zh-cn/library/msl74949.aspx,2015.
[2]李冉冉.数据挖掘在我国城镇基本医疗保险中的应用研究[D].长沙:湖南大学,2008.
[3]韩中庚，数学建模方法及其应用，北京：高等教育出版社，2005.
[4]赵东方，数学模型与计算，北京：科学出版社，2007.
[5] IBM Inc. IBM SPSS
Modeler[EB/OL].:https://www.doczj.com/doc/cb16167392.html,/software/modeler/,2015.
[6] 袁辉 . 保险欺诈成因分析及对策研究[ D ] . 北京 : 对外经济贸易大学 , 2006.
[7] 田玲,曾涛,陈蓉等.基于SimRank的中药“效-效”相似关系挖掘[J].计算机工程2007.
[8] 刘琼荪，龚劬，何中市，傅鹂，任善强，数学实验，北京：高等教育出版社，2004.
[9] 梁爱琴.数据挖掘关联算法在医保系统中的应用[D].北京:北京工业大学,2008.
自然灾害保险问题的研究 摘要 我国是农业大国,又是世界上遭受自然灾害损失最为严重的国家之一。近10年来,自然灾害给我国造成的经济损失每年都在1000亿元以上。自然灾害对农业经济发展的影响非常严重。但与国际上大灾风险主要通过保险机制来分担化解的做法不同,我国自然灾害损失的救助工作主要依靠国家财政援助和生产自救进行,有关自然灾害风险防范的保险体系尚未真正建立。因此,必需改革目前的保险体制,探索建立巨灾保险救助和通过资产证券化等非传统风险转移方式分散农业巨灾风险的新途径,有效地提升保险在国家灾害救助体系中的积极作用，因此我们分析了近几年天气，各地区的农作物种植面积，受灾，成灾，绝收面积的有关数据，得出了自然灾害的变化趋势，通过Excel,matlab等软件建立了几个模型以及分析出了受灾面积的函数y=-879.8x+2E+6,R*R=0.089,成灾面积y=-132.6X+21663,R*R+0.003绝收面积的函数y=-328.1X+66308，R*R=0.307并且还分析了出了降水量，风速，冰雹在近几年的变化趋势，为今后的预防工作和提出更加合理的保险险种方案做出了充分的准备。 关键词：自然灾害、保险险种、灾害变化趋势、土地种植面积、模型的建立 一、问题重述 根据2013年3月5日《环球时报》转摘美国《商业周报》的相关报道，“在2012年全世界发生的10大自然灾害中，有4场是发生在中国。包括3场严重的夏季洪涝灾和席卷苏鲁冀等沿海地区的台风‘达维’造成的灾害。另外，还有很多地区遭受了严重干旱、冰雹等自然灾害，共造成290亿美元的损失，但通过投保由保险公司赔付的比例仅占总损失的４％左右，这个比例相对美国的自然灾害保险赔付率相差甚远。”另据报道：“2013年3月20日发生在广东、广西等省部分地区的一场大风和冰雹灾害，造成直接经济损失达13亿多元。”这个事实警示我们，中国需要重视和加强自然灾害保险的研究和实践，特别是针对严重自然灾害的保险体系建设和对策方案的研究，推动由政府主导的自然灾害政策性保险方案的实施。 农业灾害保险是国家政策性保险之一，即政府为保障国家农业生产的发展，基于商业保险的原理并给予政策扶持的一类保险产品。农业灾害保险也是针对自然灾害，保障农业生产的重要措施之一，是现代农业金融服务的重要组成部分，它与现代农业技术、现代农业信息化及市场建设共同构成整个农业现代化体系。农业灾害保险险种是一种准公共产品，基于投保人、保险公司和政府三方面的利益，按照公平合理的定价原则设计，由保险公司经营的保险产品，三方各承担不同的责任、义务和风险。农业灾害保险分种植业保险和养殖业保险两大类，现有几十个险种，因不同地区的气象条件和作物种类不同，其险种和设置方案都不尽相同。农业灾害保险除遵循保险的共同原理外，有其自身的特点。比如，其损失规律有别于人寿保险和通常的财产保险（如汽车险）等。政府作为投保人和承保人之外的第三方介入以体现对国家安全和救灾的责任。附件1给出了P省种植业现行的部分险种方案，请你们从实际出发，查阅和参考附件中的数据资料，通过分析建模，研究解决下面的问题：（1）对附件2中的数据做必要的统计分析，研究P省现有农业灾害保险险种方案可能存在的风险，并分析其方案是否存在不合理性。
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、电子、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）： 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. 2. 3. 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）：
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）：
题目（黑体不加粗三号居中） 摘要（黑体不加粗四号居中） （摘要正文小4号，写法如下） （第1段）首先简要叙述所给问题的意义和要求，并分别分析每个小问题的特点（以下以三个问题为例）。根据这些特点对问题 1 用······的方法解决；对问题 2 用······的方法解决；对问题3 用······的方法解决。 （第2段）对于问题1，用······数学中的······首先建立了······ 模型I。在对······模型改进的基础上建立了······模型II。对模型进行了合理的理论证明和推导，所给出的理论证明结果大约为······，然后借助于······数学算法和······软件，对附件中所提供的数据进行了筛选，去除异常数据,对残缺数据进行适当补充,并从中随机抽取了3 组数据（每组8 个采样）对理论结果进行了数据模拟，结果显示，理论结果与数据模拟结果吻合。（方法、软件、结果都必须清晰描述，可以独立成段，不建议使用表格） （第3段）对于问题2用······ （第4段）对于问题3用······ 如果题目单问题，则至少要给出2种模型，分别给出模型的名称、思想、软 件、结果、亮点详细说明。并且一定要在摘要对两个或两个以上模型进行比较， 优势较大的放后面，这两个（模型）一定要有具体结果。 （第5段）如果在……条件下，模型可以进行适当修改，这种条件的改变可能来自你的一种猜想或建议。要注意合理性。此推广模型可以不深入研究，也可以没有具体结果。 关键词：本文使用到的模型名称、方法名称、特别是亮点一定要在关键字里出现，5~7个较合适。 注：字数700-1000 之间；摘要中必须将具体方法、结果写出来；摘要写满几乎 一页，不要超过一页。摘要是重中之重，必须严格执行！。 页码：1（底居中）
CT系统参数标定及成像问题研究 摘要 CT机扫描部分主要由X线管和不同数目的控测器组成，用来收集信息。X线束对所选择的面层进行扫描，其强度因和不同密度的组织相互作用而产生相应的吸收和衰减。[1] 探测器将收集到的信息经过一系列的转变，最后经过计算机的储存和处理，得到CT值可以排列成数字矩阵。 通过对题目所提供材料进行分析，提出了较为合理的假设，对各组附件数据进行了拟合处理制成各种图像并分析说明，且建立模型来求解CT系统拟合处理问题。 在对问题一的分析中，对附件一模拟实体立体化建立模型Ⅰ，并对数据进行处理及排差，假设载物台在理想状态下是水平并与探测器无偏差，而且不考虑机械系数或各种问题的情况下，建立起了一个模拟CT系统的仪器。运用数学几何知识作图，通过建立相似图形（模拟CT系统运行）等比例来确定几个系统参数之间的关系（CT系统旋转中心在正方形托盘中的位置、探测器单元之间的距离以及该CT系统使用的X射线的180个方向）。在对建立的模型Ⅰ进行改进的基础上，对附件2进行拟合处理建立模型Ⅱ，利用数学中的傅里叶变换算法等比对图2模板示意图进行平面配对。借助数学算法和MATLAB软件，对附件中所提供的数据进行了筛选，去除异常数据，对残缺数据进行适当补充，并随机抽取了其中几组数据对理论结果进行了数据模拟，结果显示，理论结果与数据模拟结果吻合。 在对问题二的分析中，对附件3模拟建立模型Ⅲ。利用上述CT系统得到的某未知介质的接受信息还有结合问题一所得到的标定参数，通过建立相似图形等比例来确定几个系统参数之间的关系（CT系统旋转中心在正方形托盘中的位置、几何图形以及该吸
收率等信息）。借助数学算法和MATLAB软件，利用图3所给的10个位置，对附件4中所提供的数据（对附件4模拟建立模型Ⅳ）进行了筛选，去除异常数据，对残缺数据进行适当补充，并随机抽取了其中几组数据对理论结果进行了数据模拟推测其的吸收率。 在对问题三的分析中，对附件5模拟建立模型Ⅴ。利用上述CT系统得到的某未知介质的接受信息还有结合问题一所得到的标定参数，通过建立相似图形等比例来确定几个系统参数之间的关系（CT系统旋转中心在正方形托盘中的位置、几何图形以及该吸收率等信息）。借助数学算法和MATLAB软件，利用图3所给的10个位置，进行了数据模拟推测其的吸收率。 在对问题四的分析中，借助数学算法和MATLAB软件，分析问题一中参数标定的精度和稳定性，并借助问题一的条件设计出新的模板、建立所对应的标定模型，以改进精度和稳定性。 关键词：数字矩阵拟合处理傅里叶变换算法平面配对标定参数吸收率
第五届华中地区大学生数学建模邀请赛 论文格式规范1 ●参赛队从A、B题中任选一题。 ●论文（答卷）用白色A4纸单面打印，上下左右各留出至少2.5厘米的页边距。 ●论文第一页为承诺书，论文题目和摘要写在论文第二页上，论文1—2页按组委会 统一要求编排，具体内容见下文。从第三页开始是论文正文。论文从第二页开始编写页码，页码必须位于每页页脚中部，用阿拉伯数字从“1”开始连续编号。注意，论文一律要求从左面装订。 ●论文不能有页眉，论文中不能有任何可能显示答题人身份的标志。 ●论文题目用三号黑体字、一级标题用四号黑体字，并居中；二级、三级标题用小 四号黑体字，左端对齐（不居中）。论文中其他汉字一律采用小四号宋体字，行距用单倍行距，打印时应尽量避免彩色打印。 ●提请大家注意：摘要在整篇论文评阅中占有重要权重，请认真书写摘要（注意篇幅 不能超过一页）。阅卷组评阅时将首先根据摘要和论文整体结构及概貌对论文优劣进行初步筛选。 ●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均明确列出。正文引用处用方括号标示参考文献的编号，如[1][3]等；引用书籍还必须指出页码。参考文献按正文中的引用次序列出，其中： 书籍的表述方式为 [编号] 作者，书名，出版地：出版社，出版年。 参考文献中期刊杂志论文的表述方式为 [编号] 作者，论文名，杂志名，卷期号：起止页码，出版年。 参考文献中网上资源的表述方式为 [编号] 作者，资源标题，网址，访问时间（年月日）。 1本规范部分参考《全国大学生数学建模竞赛论文格式规范》，其解释权属于第五届华中地区大学生数学建模邀请赛竞赛组委会。
摘要 深圳作为中国经济发展的重点城市，人口与医疗问题已经成为我们的焦点话题，是一个复杂的系统工程。本文针对深圳地区人口年龄分布情况，外来务工人员的数量，从实际出发，在基于一些合理简化假设的基础上，建立数学模型，并充分利用matlab 等软件简化计算，对相关问题进行了有针对性的求解。 在预测未来十年深圳常住人口时，我们运用了matlab 一元线性回归对近十年的数据进行了多次拟合，并对这些拟合进行了比较得出深圳常住人口模型公式为：2() 1.00050.00838.1671Q x e x x =+-+, 通过拟合预测出了未来十年深圳市常住人口的数量，同时在网上2000年到2010年的人口结构的数据，通过Leslie 矩阵预测出了未来十年人口结构的分布。通过分析深圳近人口数量和人口结构的变化，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求呈线性递增趋势。同时选取了高血压，脑出血，癌症这三种疾病进行预测，运用matlab 最小二乘法散点拟合，得出这三种疾病的发展趋势，由此预测出未来十年这三种疾病的就医的床位需求。 关键词：matlab 、一元线性回归、Leslie 、最小二乘法、床位需求 一、问题重述 从深圳的人口的结构来看，显著的特点是流动人口远远超过户籍人口，且年轻人口占主绝对优势。流动人口主要从事第二、三产业的企业一线工人等。年轻人身体好，发病少 ，导致深圳目前人均医疗设施低于全国类似城市平均水平，但仍能满足现有人口的就医需求。然而，政策的调整与世界的推移会使深圳市老年人增加。产业结构的变化也会影流动人口的数量。直接会导致深圳市未来的医疗需求的变化。 现有人口社会发展模型在面对深圳情况时，难以满足人口和医疗预测的要
利用数学建模解数学应用题 数学建模随着人类的进步，科技的发展和社会的日趋数字化，应用领域越来越广泛，人们身边的数学内容越来越丰富。强调数学应用及培养应用数学意识对推动素质教育的实施意义十分巨大。数学建模在数学教育中的地位被提到了新的高度，通过数学建模解数学应用题，提高学生的综合素质。本文将结合数学应用题的特点，把怎样利用数学建模解好数学应用问题进行剖析，希望得到同仁的帮助和指正。 一、数学应用题的特点 我们常把来源于客观世界的实际，具有实际意义或实际背景，要通过数学建模的方法将问题转化为数学形式表示，从而获得解决的一类数学问题叫做数学应用题。数学应用题具有如下特点： 第一、数学应用题的本身具有实际意义或实际背景。这里的实际是指生产实际、社会实际、生活实际等现实世界的各个方面的实际。如与课本知识密切联系的源于实际生活的应用题；与模向学科知识网络交汇点有联系的应用题；与现代科技发展、社会市场经济、环境保护、实事政治等有关的应用题等。 第二、数学应用题的求解需要采用数学建模的方法，使所求问题数学化，即将问题转化成数学形式来表示后再求解。 第三、数学应用题涉及的知识点多。是对综合运用数学知识和方法解决实际问题能力的检验，考查的是学生的综合能力，涉及的知识点一般在三个以上，如果某一知识点掌握的不过关，很难将问题正确解答。 第四、数学应用题的命题没有固定的模式或类别。往往是一种新颖的实际背景，难于进行题型模式训练，用“题海战术”无法解决变化多端的实际问题。必须依靠真实的能力来解题，对综合能力的考查更具真实、有效性。因此它具有广阔的发展空间和潜力。 二、数学应用题如何建模 建立数学模型是解数学应用题的关键，如何建立数学模型可分为以下几个层次： 第一层次：直接建模。 根据题设条件，套用现成的数学公式、定理等数学模型，注解图为： 将题材设条件翻译 成数学表示形式 应用题审题题设条件代入数学模型求解 选定可直接运用的 数学模型 第二层次：直接建模。可利用现成的数学模型，但必须概括这个数学模型，对应用题进行分析，然后确定解题所需要的具体数学模型或数学模型中所需数学量需进一步求出，然后才能使用现有数学模型。 第三层次：多重建模。对复杂的关系进行提炼加工，忽略次要因素，建立若干个数学模型方能解决问题。 第四层次：假设建模。要进行分析、加工和作出假设，然后才能建立数学模型。如研究十字路口车流量问题，假设车流平稳，没有突发事件等才能建模。
前两页空白且不编页码
从该页开始编页码摘要 本文在依照电力市场交易原则和输电阻塞管理原则的前提下，通过多元线性回归分析、目标规划等方法，对电力市场的输电阻塞管理问题进行了研究。 问题1中，通过对散点图进行分析，可以得到所有机组出力值都与各线路的有功潮流值存在线性关系。于是，我们利用多元线性回归分析模型，分别得到6条线路的有功潮流与8个机组出力的带有常数项的线性表达式，其中，模型中的参数用最小二乘法估计，并进行了检验，证明函数关系可行。 问题2中，通过分析可知，阻塞费用主要是包括两部分，分别是序内容量不能出力的部分和报价高于清算价的序外容量出力的部分。“公平对待”就理解为电网公司赔偿两者在交易中所有的收入损失，从而制定出了阻塞费用的计算规则和公式。 针对问题3，为了下一个时段各机组的出力分配预案，我们按照电力市场规则，以在各机组出力存在上下极限（受爬坡速率影响）和机组出力值之和必须满足预报负荷为约束条件，以购电费用最少为目标函数，建立线性规划模型。最终各机组的出力分配预案为： 机组1 机组2 机组3 机组4 机组5 机组6 机组7 机组8 150 79 180 99.5 125 140 95 113.5 按照此出力分配预案，清算价为303元/兆瓦小时，购电费用为74416.8元。 问题4中，把问题3的计算数据代入问题4，通过问题1所得函数关系的计算易知部分线路出现阻塞，需调整出力方案。于是，我们以在各条线路上的有功潮流的绝对值不超出限值，各机组出力在其上下极限范围内以及机组出力值之和必须满足预报负荷为约束条件，以阻塞费用最低为目标函数，建立非线性目标规划模型，得到调整之后的出力分配方案为： 机组1 机组2 机组3 机组4 机组5 机组6 机组7 机组8 150.1 88 228 82.3 152 95 70.1 117 此时，清算价为303元/兆瓦小时，购电费用为74416.8元，阻塞费用为4619元。 针对问题5，重复问题3、4的工作。但因其预报负荷较大，无法输电阻塞消除，需将安全裕度纳入考虑范围之内。于是，根据安全且经济的原则的原则，以各条线路上的有功潮流的绝对值不超出安全裕度上限，各机组出力在其上下极限范围内以及机组出力值之和必须满足预报负荷为约束条件，以每条线路上潮流的绝对值超过限值的百分比最小和阻塞费用最低为目标函数，建立双目标规划模型，并利用加权法进行求解。调整之后的方案为： 机组1 机组2 机组3 机组4 机组5 机组6 机组7 机组8 153 88 188.2 99.5 150 155 102.1 117 此时，清算价为356元/兆瓦小时，购电费用为93699.2元，阻塞费用为1310.2元。 关键词：多元线性回归分析；最优解；非线性规划；多目标规划
答卷编号（参赛学校填写）： 答卷编号（竞赛组委会填写）： 论文题目：深圳人口与医疗需求预测（A）组别：本科生 参赛学校： 报名序号： 参赛队员信息(必填)： 答卷编号（竞赛组委会填写）：
评阅情况（省赛评阅专家填写）： 省赛评阅1： 省赛评阅2： 省赛评阅3： 省赛评阅4： 省赛评阅5： 深圳市人口与医疗需求预测模型 摘要： 人口与医疗问题是关系到国计民生的大问题，能够合理而准确地预测就显得非常重要。但不同城市有不同的人口特点，本文在吸取前人经验的基础上，以深圳的人口为依托提出了一些新的简单而实用方法，希望能为政府决策提供帮助。 针对深圳市人口结构中非户籍人口比重大，流动人口多这一特点，我们采用了灰色GM(1,1)模型，通过matlab对深圳市自2001至2010年的数据进行拟合，发现其人口变化近似呈线性增长，线性相关系数高达0.99，我们就此认定其为线性相关并给出线性方程。同理，针对其非户籍人口，我们进行matlab拟合发现，其为非线性相关，并得出相关函数。 通过模拟出的常住人口与非户籍人口的函数，我们可以很容易的得出深圳市的人口数量变化情况，同时我们以非户籍人口与常住人口的函数之比作为深圳市人口结构的变化，通过作图发现，深圳市非户籍人口正逐年下降，这正与官方以及媒体报道深圳市产业转型相对应。 由于深圳市人口结构中外来人口比例接近76%，而且外来人口中以青壮年居多，可以认为在较短时间内（十年内）外来人口年龄结构近似不变，同时当地户籍人口因为受历史条件影响，人口年龄结构在短期内也不会发生较大变化，所以
我们大胆假设深圳市未来十年人口年龄结构近似不变。同时深圳市各区发展水平相同，可以认为其人口发展态势与深圳市总体相同，所以其所在深圳市人口比例不变。 通过查阅资料得知床位需求与各年龄段人数、住院率、平均住院天数以及该地平均年床开放日数有关，在查找资料以及大量演算基础上，利用已求出的常住人口变化函数，我们得出深圳市的床位需求函数，而深圳市各区对应的床位需求则为深圳市总的床位需求乘以本区总人口所占深圳市总人口的比例（已架设各区人口在较短时间内保持不变）。 考虑到问题研究的实用性，我们选取了肺癌与胃癌作为深圳市疾病研究的对象，我们通过查找肺癌与胃癌在深圳市不同年龄段的发病率，这两种病在市级与区级医院的住院天数以及这两种级别的医院的平均年床开放日数，利用已知的病床需求函数，做出了针对深圳市不同级别医疗机构的函数表达式，通过函数表达式我们可以很轻松的看出深圳市不同类型医疗机构的床位需求。 最后以我们的模型为依托去测试深圳市各年的相关数据，都表现出来比较好的吻合性，它充分证明了我们模型的正确性。但是，由于时间仓促，模型仍有不完善地方，而且有其局限性（在较长时间内误差较大），随着时间推移，深圳外来人口比例将更低，老龄化趋势将更加显著，这显然会影响深圳市各级机构床位需求的预测，我们希望可以引入包含年龄结构的函数对其修正，而这将会成为我们以后的一个研究方向。 关键字：灰色GM(1,1)模型线性相关方程 一、问题重述 深圳市是一个流动人口多，户籍人口少的城市，外来人口多导致深圳市青壮年劳动力多，由于青壮年劳动力身体健康程度要高于其它人群，因此深圳目前人均医疗设施虽然低于全国类似城市平均水平，但仍能满足现有人口的就医需求。然而，随着时间推移和政策的调整，深圳老年人口比例会逐渐增加，产业结构的变化也会影响外来务工人员的数量。这些都可能导致深圳市未来的医疗需求与现在有较大的差异。未来的医疗需求与人口结构、数量和经济发展等因素相关。请根据深圳市人口特点预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求；根据深圳市人口的年龄结构和患病情况及所收集的数据，选择预测几种病在不同类型的医疗机构就医的床位需求。 二、问题分析 深圳市人口特点是流动人口多，非户籍人口多，但户籍人口较少，针对这个情况，我们选取人口结构中的主要矛盾，即常住人口与非常住人口（即非户籍人口）进行研究。我们首先分析了深圳市近十年的人口年龄结构变化，发现其结构变化幅度很小，因此在短期内我们可以认为其年龄结构恒定。由于本题需要处理数据较多，我们采用matlab进行辅助分析，通过拟合结果研究其常住人口已经非户籍人口变化。而对于人口结构，我们可以用非户籍人口与总人口的比例来表
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
深圳杯数学建模A题答 案 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
摘要 深圳作为中国经济发展的重点城市，人口与医疗问题已经成为我们的焦点话题，是一个复杂的系统工程。本文针对深圳地区人口年龄分布情况，外来务工人员的数量，从实际出发，在基于一些合理简化假设的基础上，建立数学模型，并充分利用matlab等软件简化计算，对相关问题进行了有针对性的求解。 在预测未来十年深圳常住人口时，我们运用了matlab一元线性回归对近十年的数据进行了多次拟合，并对这些拟合进行了比较得出深圳常住人口模型公式为： 2 =+-+, 通过拟合预测出了未来十年深圳市常住人口的Q x e x x () 1.00050.00838.1671 数量，同时在网上2000年到2010年的人口结构的数据，通过Leslie矩阵预测出了未来十年人口结构的分布。通过分析深圳近人口数量和人口结构的变化，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求呈线性递增趋势。同时选取了高血压，脑出血，癌症这三种疾病进行预测，运用matlab最小二乘法散点拟合，得出这三种疾病的发展趋势，由此预测出未来十年这三种疾病的就医的床位需求。 关键词：matlab、一元线性回归、Leslie、最小二乘法、床位需求 一、问题重述 从深圳的人口的结构来看，显着的特点是流动人口远远超过户籍人口，且年轻人口占主绝对优势。流动人口主要从事第二、三产业的企业一线工人等。年轻人身体好，发病少，导致深圳目前人均医疗设施低于全国类似城市平均水平，但仍能满足现有人口的就医需求。然而，政策的调整与世界的推移会使深圳市老年人增加。产业结构的变化也会影流动人口的数量。直接会导致深圳市未来的医疗需求的变化。 现有人口社会发展模型在面对深圳情况时，难以满足人口和医疗预测的要求。为了解决此问题，请根据深圳人口发展变化态势以及全社会医疗卫生资源投入情况（医疗设施、医护人员结构等方面）收集数据、建立针对深圳具体情况的数学模型，预测深圳未来的人口增长和医疗需求，解决下面几个问题： 1.分析深圳近十年常住人口、非常住人口变化特征，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求； 2.根据深圳市人口的年龄结构和患病情况及所收集的数据，对几种病进行预测，在不同类型的医疗机构就医的床位需求。
数学建模优秀论文范文 数学建模随着人类的进步，科技的发展和社会的日趋数字化，应用领域越来越广泛，人们身边的数学内容越来越丰富。强调数学应用及培养应用数学意识对推动素质教育的实施意义十分巨大。数学建模在数学教育中的地位被提到了新的高度，通过数学建模解数学应用题，提高学生的综合素质。本文将结合数学应用题的特点，把怎样利用数学建模解好数学应用问题进行剖析，希望得到同仁的帮助和指正。 一、数学应用题的特点 我们常把来源于客观世界的实际，具有实际意义或实际背景，要通过数学建模的方法将问题转化为数学形式表示，从而获得解决的一类数学问题叫做数学应用题。数学应用题具有如下特点: 第一、数学应用题的本身具有实际意义或实际背景。这里的实际是指生产实际、社会实际、生活实际等现实世界的各个方面的实际。如与课本知识密切联系的源于实际生活的应用题;与模向学科知识网络交汇点有联系的应用题;与现代科技发展、社会市场经济、环境保护、实事政治等有关的应用题等。 第二、数学应用题的求解需要采用数学建模的方法，使所求问题数学化，即将问题转化成数学形式来表示后再求解。 第三、数学应用题涉及的知识点多。是对综合运用数学知识和方法解决实际问题能力的检验，考查的是学生的综合能力，涉及的知识点一般在三个以上，如果某一知识点掌握的不过关，很难将问题正确解答。 第四、数学应用题的命题没有固定的模式或类别。往往是一种新颖的实际背景，难于进行题型模式训练，用“题海战术”无法解决变化多端的实际问题。必须
依靠真实的能力来解题，对综合能力的考查更具真实、有效性。因此它具有广阔的 发展空间和潜力。 二、数学应用题如何建模 建立数学模型是解数学应用题的关键，如何建立数学模型可分为以下几个层次: 第一层次:直接建模。 根据题设条件，套用现成的数学公式、定理等数学模型，注解图为: 将题材设条件翻译 成数学表示形式 应用题审题题设条件代入数学模型求解 选定可直接运用的 数学模型 第二层次:直接建模。可利用现成的数学模型，但必须概括这个数学模型，对 应用题进行分析，然后确定解题所需要的具体数学模型或数学模型中所需数学量需 进一步求出，然后才能使用现有数学模型。 第三层次:多重建模。对复杂的关系进行提炼加工，忽略次要因素，建立若干 个数学模型方能解决问题。 第四层次:假设建模。要进行分析、加工和作出假设，然后才能建立数学模 型。如研究十字路口车流量问题，假设车流平稳，没有突发事件等才能建模。 三、建立数学模型应具备的能力 从实际问题中建立数学模型，解决数学问题从而解决实际问题，这一数学全过 程的教学关键是建立数学模型，数学建模能力的强弱，直接关系到数学应用题的解 题质量，同时也体现一个学生的综合能力。 3(1提高分析、理解、阅读能力。
初中数学建模论文范文 数学建模随着人类的进步，科技的发展和社会的日趋数字化，应用领域越来越广泛，人们身边的数学内容越来越丰富。强调数学应用及培养应用数学意识对推动素质教育的实施意义十分巨大。数学建模在数学教育中的地位被提到了新的高度，通过数学建模解数学应用题，提高学生的综合素质。本文将结合数学应用题的特点，把怎样利用数学建模解好数学应用问题进行剖析，希望得到同仁的帮助和指正。 一、数学应用题的特点 我们常把来源于客观世界的实际，具有实际意义或实际背景，要通过数学建模的方法将问题转化为数学形式表示，从而获得解决的一类数学问题叫做数学应用题。数学应用题具有如下特点： 第一、数学应用题的本身具有实际意义或实际背景。这里的实际是指生产实际、社会实际、生活实际等现实世界的各个方面的实际。如与课本知识密切联系的源于实际生活的应用题；与模向学科知识网络交汇点有联系的应用题；与现代科技发展、社会市场经济、环境保护、实事政治等有关的应用题等。 第二、数学应用题的求解需要采用数学建模的方法，使所求问题数学化，即将问题转化成数学形式来表示后再求解。 第三、数学应用题涉及的知识点多。是对综合运用数学知识和方法解决实际问题能力的检验，考查的是学生的综合能力，涉及的知识点一般在三个以上，如果某一知识点掌握的不过关，很难将问题正确解答。 二、数学应用题如何建模 第一层次：直接建模。 根据题设条件，套用现成的数学公式、定理等数学模型，注解图为： 第二层次：直接建模。可利用现成的数学模型，但必须概括这个数学模型，对应用题进行分析，然后确定解题所需要的具体数学模型或数学模型中所需数学量需进一步求出，然后才能使用现有数学模型。 第三层次：多重建模。对复杂的关系进行提炼加工，忽略次要因素，建立若干个数学模型方能解决问题。 第四层次：假设建模。要进行分析、加工和作出假设，然后才能建立数学模型。如研究十字路口车流量问题，假设车流平稳，没有突发事件等才能建模。 三、建立数学模型应具备的能力
一、数学应用题的特点 我们常把来源于客观世界的实际,具有实际意义或实际背景,要通过数学建模的方法将问题转化为数学形式表示,从而获得解决的一类数学问题叫做数学应用题。数学应用题具有如下特点: 第一、数学应用题的本身具有实际意义或实际背景。这里的实际就是指生产实际、社会实际、生活实际等现实世界的各个方面的实际。如与课本知识密切联系的源于实际生活的应用题;与模向学科知识网络交汇点有联系的应用题;与现代科技发展、社会市场经济、环境保护、实事政治等有关的应用题等。 第二、数学应用题的求解需要采用数学建模的方法,使所求问题数学化,即将问题转化成数学形式来表示后再求解。 第三、数学应用题涉及的知识点多。就是对综合运用数学知识与方法解决实际问题能力的检验,考查的就是学生的综合能力,涉及的知识点一般在三个以上,如果某一知识点掌握的不过关,很难将问题正确解答。 第四、数学应用题的命题没有固定的模式或类别。往往就是一种新颖的实际背景,难于进行题型模式训练,用“题海战术”无法解决变化多端的实际问题。必须依靠真实的能力来解题,对综合能力的考查更具真实、有效性。因此它具有广阔的发展空间与潜力。 二、数学应用题如何建模 建立数学模型就是解数学应用题的关键,如何建立数学模型可分为以下几个层次: 第一层次:直接建模。 根据题设条件,套用现成的数学公式、定理等数学模型,注解图为: 将题材设条件翻译成数学表示形式: 应用题、审题、题设条件代入数学模型、求解 选定可直接运用的数学模型 第二层次:直接建模。可利用现成的数学模型,但必须概括这个数学模型,对应用题进行分析,然后确定解题所需要的具体数学模型或数学模型中所需数学量需进一步求出,然后才能使用现有数学模型。 第三层次:多重建模。对复杂的关系进行提炼加工,忽略次要因素,建立若干个数学模型方能解决问题。 第四层次:假设建模。要进行分析、加工与作出假设,然后才能建立数学模型。如研究十
深圳人口与医疗需求预测 摘要 问题一中，由于深圳市不同于常规一线城市，从结构来看，深圳人口的显著特点是流动人口远远超过户籍人口，影响人口数量增长的因素较多，人口年龄结构变化大，常用人口预测模型误差较大，本文通过Mathematica 二次曲线拟合预测产生未来十年产业从业人员比例，并建立多元线性回归拟合模型来预测深圳市非常住人口数量，其次用 Markov 链预测未来人口年龄结构比例，利用Matlab 程序预测未来具有就医需求的总人 口数并得出深圳市床位需求，以及各区床位需求。问题二中，选取两种疾病，利用灰色GM (1,1) 模型预测小儿肺炎和老年性白内障未来十年的入院率，利用Excel 处理得出对各类医疗机构床位需求权重，得到未来十年的小儿肺炎的床位需求和老年性白内障对各类医疗机构的床位需求。 关键词：关键词：二次曲线拟合预测 Markov 链 多元线性回归 灰色GM (1,1) 预测模型 -1- 一、问题重述
深圳市我国人口增长最快的地方，从1980年到2010年，深圳每年都以30多万的人口增幅增长，到2010年深圳市总人口已达到1037万人。从结构来看，深圳人口的显著特点是流动人口远远超过户籍人口，且年轻人口占绝对优势。深圳流动人口主要是从事第二、三产业的企业一线工人和商业服务业人员。年轻人身体强壮，发病较少，因此深圳目前人均医疗设施虽然低于全国类似城市平均水平，但仍能满足现有人口的就医需求。然而，随着时间推移和政策的调整，深圳老年人口比例会逐渐增加，产业结构的变化也会影响外来务工人员的数量。这些都可能导致深圳市未来的医疗需求与现在有较大的差异。就深圳市的相关情况，建立数学模型分析研究下面的问题：问题一：分析深圳近十年常住人口、非常住人口变化特征，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求。问题二：根据深圳市人口的年龄结构和患病情况及所收集的数据，选择预测几种病（如：肺癌及其他恶性肿瘤、心肌梗塞、脑血管病、高血压、糖尿病、小儿肺炎、分娩等）在不同类型的医疗机构就医的床位需求。 二、问题分析 问题一：近十年常住人口、非常住人口（由给出的数据得知，常住人口包括户籍人口和流动人口中非户籍人口（居住时间在6个月以上），非常住人口是流动人口中居住时间在六个月之内）与城市的经济产业发展高度相关。产业结构影响非常住人口数量，非常住人口数量影响常住人口数量，具有就医需求的人口数量等于常住人口与非常住人口之和。问题二中，由问题一得出的数据，针对人群对各类医疗机构的选择计算出需求权重，得出不同类型的医疗机构就医的床位需求。问题二：每一种疾病都会有一个高发人群年龄段，例如，老年性白内障，心脏病、高血压等疾病多发生在老年人中，而小儿肺炎发生在少年儿童中，因此该年龄段人口的比例严重影响着该种疾病入院率。因此需要预测先预测出来深圳市未来十年的入院率，其次在根据问题一得出的人口结构数量计算出每年的入院人数，再根据床位数=该病入院人数 × 平均住院日得出该种病的床位需求。一年的总天数(365天) 三、模型假设 1、假设深圳市各区人口体质保持不变，并且在同一年度各区入院率相同。 2、假设每种病每年平均住院日保持不变。 3、假设所预测出来的医院床位每天没有空闲的时候。 4、假设各区相对封闭，本区人口不会跨区就医。 -2-
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、电子、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）：
数学建模竞赛例题 B题温室中的绿色生态臭氧病虫害防治2009年12月，哥本哈根国际气候大会在丹麦举行之后，温室效应再次成为国际社会的热点。如何有效地利用温室效应来造福人类，减少其对人类的负面影响成为全社会的聚焦点。 臭氧对植物生长具有保护与破坏双重影响，其中臭氧浓度与作用时间是关键因素，臭氧在温室中的利用属于摸索探究阶段。 假设农药锐劲特的价格为10万元/吨，锐劲特使用量10mg/kg-1水稻；肥料100元/亩；水稻种子的购买价格为5.60元/公斤，每亩土地需要水稻种子为2公斤；水稻自然产量为800公斤/亩，水稻生长自然周期为5个月；水稻出售价格为2.28元/公斤。 根据背景材料和数据，回答以下问题： （1）在自然条件下，建立病虫害与生长作物之间相互影响的数学模型；以中华稻蝗和稻纵卷叶螟两种病虫为例，分析其对水稻影响的综合作用并进行模型求解和分析。 （2）在杀虫剂作用下，建立生长作物、病虫害和杀虫剂之间作用的数学模型；以水稻为例，给出分别以水稻的产量和水稻利润为目标的模型和农药锐劲特使用方案。 （3）受绿色食品与生态种植理念的影响，在温室中引入O3型杀虫剂。建立O3对温室植物与病虫害作用的数学模型，并建立效用评价函数。需要考虑O3浓度、合适的使用时间与频率。 （4）通过分析臭氧在温室里扩散速度与扩散规律，设计O3在温室中的扩散方案。可以考虑利用压力风扇、管道等辅助设备。假设温室长50 m、宽11 m、高3.5 m，通过数值模拟给出臭氧的动态分布图，建立评价模型说明扩散方案的优劣。 （5）请分别给出在农业生产特别是水稻中杀虫剂使用策略、在温室中臭氧应用于病虫害防治的可行性分析报告，字数800-1000字。
摘要 深圳作为中国经济发展的重点城市，人口与医疗问题已经成为我们的焦点话题，是一个复杂的系统工程。本文针对深圳地区人口年龄分布情况，外来务工人员的数量，从实际出发，在基于一些合理简化假设的基础上，建立数学模型，并充分利用matlab等软件简化计算，对相关问题进行了有针对性的求解。 在预测未来十年深圳常住人口时，我们运用了matlab一元线性回归对近十年的数据进 行式为：Q ( ，导致深圳目前人均医疗设施低于全国类似城市平均水平，但仍能满足现有人口的就医需求。然而，政策的调整与世界的推移会使深圳市老年人增加。产业结构的变化也会影流动人口的数量。直接会导致深圳市未来的医疗需求的变化。 现有人口社会发展模型在面对深圳情况时，难以满足人口和医疗预测的要求。为了解决此问题，请根据深圳人口发展变化态势以及全社会医疗卫生资源投入情况（医疗设施、医护人员结构等方面）收集数据、建立针对深圳具体情况的数学模型，预测深圳未来的人
口增长和医疗需求，解决下面几个问题： 1.分析深圳近十年常住人口、非常住人口变化特征，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求； 2.根据深圳市人口的年龄结构和患病情况及所收集的数据，对几种病进行预测，在不同类型的医疗机构就医的床位需求。 2.1 题目中所给的两个问题都属于预测的数学问题。其中问题一需要通过对深圳人口数量极其人口结构进行预测，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求。为了解决此问题，我们首先要对近十年的常住人口与非常住人口进行分析，其次再对人口数量和结构进行分析，通过对这些已知数据的分析和统计，在预测未来十年深圳常住人口时，我们运用了matlab 对近十年的数据进行了多次拟合，并对这些拟合进行了比较得出深圳常住人口模型公式为：