2020 华数杯全国大学生数学建模竞赛C题

2023年华数杯数学建模c题（原创版）目录1.2023 年华数杯数学建模竞赛简介2.C 题的题目及解题思路3.母亲身心健康对婴儿成长的影响分析4.建模方法和模型建立5.参赛建议和注意事项正文2023 年华数杯数学建模竞赛吸引了众多大学生参赛。

该竞赛要求参赛队在 A、B、C 三题中任选一题作答，比赛时间截止到 8 月 6 日 20:00。

在此期间，各参赛队需要完成对所选题目的深入分析和建模求解。

本文将重点介绍 C 题的题目及解题思路，并对母亲身心健康对婴儿成长的影响进行分析。

C 题的题目为“母亲身心健康对婴儿成长的影响”。

母亲是婴儿生命中最重要的人之一，她为婴儿提供营养物质和身体保护，还为婴儿提供情感支持和安全感。

然而，母亲心理健康状态的不良状况，如抑郁、焦虑、压力等，可能会对婴儿的认知、情感、社会行为等方面产生负面影响。

因此，本题要求参赛队分析母亲身心健康对婴儿成长的影响，并建立相应的数学模型进行求解。

在分析母亲身心健康对婴儿成长的影响时，可以从以下几个方面入手：1.母亲身体指标对婴儿成长的影响，如年龄、婚姻状况、教育程度等；2.母亲心理健康状况对婴儿成长的影响，如抑郁、焦虑、压力等；3.母亲与婴儿的互动对婴儿成长的影响，如情感支持、安全感等；4.母亲身心健康对婴儿生理发展的影响，如睡眠质量、生长发育等。

在建立数学模型时，可以采用回归分析、聚类分析、时间序列分析等方法，根据所收集的数据进行建模求解。

参赛队需要对所选题目进行深入研究，充分挖掘数据中的信息，建立合理的数学模型，以准确地分析母亲身心健康对婴儿成长的影响。

对于参赛建议和注意事项，首先，建议同学们至少提前 1 小时上传作品，避免由于网络拥堵影响提交时间，导致提交失败。

其次，在解答问题时，要注重逻辑性和条理性，力求论据充分、论证严密。

最后，要注意论文的格式和语言表达，确保论文规范、简洁、易懂。

总之，2023 年华数杯数学建模竞赛 C 题旨在分析母亲身心健康对婴儿成长的影响，要求参赛队运用所学知识建立数学模型进行求解。

2023华数杯数学建模比赛C题一、赛题说明2023华数杯数学建模比赛C题是一道与社会热点密切相关的实际问题，要求参赛选手运用数学建模方法，利用已知条件分析问题，并提出合理的解决方案，以期达到对实际问题的深刻理解和解决。

二、问题陈述某城市规划了多个行政区域，每个行政区域都需要规划相关的公共资源和基础设施。

作为一个规划者，你被委托设计一个电动汽车充电站网络，使得每个行政区域内的居民都可以方便地使用电动汽车，并且在整个城市范围内能够实现电动汽车的快速充电和互联互通。

三、问题分析1.【需求分析】在分析问题之前，首先需要对城市内部的电动汽车需求进行分析，包括不同行政区域内的人口密度、交通状况、电动汽车的普及程度等因素。

另外还需要考虑不同行政区域内的居民对电动汽车充电的需求量，以及电动汽车在城市范围内的长途出行需求。

2.【充电站规划】然后需要设计充电站网络，以满足城市内的电动汽车充电需求。

需要考虑的因素包括充电桩的数量、布局、充电速度等。

同时需要考虑如何进行多个充电站之间的互联互通，以实现电动汽车的快速充电和灵活使用。

3.【优化方案】最后需要对设计的充电站网络进行优化，使得整个网络能够满足最大数量的电动汽车用户的需求，且减少充电站之间的竞争和浪费。

四、解决方案1.【需求预测】首先应该对城市内的电动汽车充电需求进行科学的预测和分析，利用数学模型和统计方法，结合城市内部的交通状况和人口结构等因素，预测不同行政区域内的电动汽车充电需求量。

2.【网络设计】然后设计充电站网络，合理分布充电站，以满足不同行政区域内的居民的充电需求。

可以利用网络流模型或者蚁裙算法等方法进行充电站的布局和优化设计。

3.【优化调整】最后对充电站网络进行优化调整，以提高充电效率和减少网络的总体成本。

可以利用线性规划或者遗传算法等方法，对充电站网络进行调整和优化。

五、结果评估1.【模型验证】对所设计的数学模型和算法进行验证，并与实际数据进行对比。

数学建模2020c题数据处理
（最新版）
目录
一、数据处理的重要性
二、数学建模 2020c 题的背景和要求
三、数据处理的方法和技巧
四、数据处理在数学建模中的应用案例
五、总结
正文
一、数据处理的重要性
数学建模是一个复杂的过程，其中数据处理是关键的环节。

数据处理包括数据的收集、整理、分析和存储等步骤，对于数学建模的结果有着重要的影响。

正确的数据处理方法可以提高模型的精度和可靠性，而错误的数据处理则可能导致模型的失败。

二、数学建模 2020c 题的背景和要求
2020c 题是美国大学生数学建模比赛的一道题目，要求参赛者根据给定的数据，建立一个数学模型来解决问题。

题目涉及到大数据处理，需要参赛者掌握数据库、数据分布式处理和前端数据可视化等技术。

三、数据处理的方法和技巧
对于电子版的数据，可以使用 Excel 直接打开整理成表格，然后在Matlab 中新建变量，将 Excel 中的数据复制到变量中。

对于时间序列数据，可以使用 Reshape 函数进行图形化处理。

此外，还需要掌握数据清洗、数据转换和数据分析等技巧。

四、数据处理在数学建模中的应用案例
在数学建模中，数据处理被广泛应用于各种领域，例如金融、医疗、环境等。

例如，在金融领域，通过数据处理可以建立股票价格预测模型，帮助投资者做出更明智的决策。

在医疗领域，通过数据处理可以建立疾病预测模型，帮助医生更好地诊断病情。

五、总结
数据处理是数学建模中至关重要的一环，正确的数据处理方法可以提高模型的精度和可靠性。

在解决实际问题时，我们需要根据问题的特点选择合适的数据处理方法和技巧。

2020年数学建模c题解答1.量化分析，即将一个目标用具体的数值表示出来，对应于第一问就是将每个企业的信贷风险用一个具体的值表示出来。

2.《企业信息》中只给了企业名称和信誉等级（自变量），最关键的是是否违约（因变量），学过机器学习的同学应该知道，题目的言下之意很明显需要你建立一个预测模型，预测企业违约的可能性有多大。

3.但是表一给的特征非常有限，这个时候就需要从特征工程入手，从后面两张表中提取出我们所需要的特征（查询相关资料）。

小编在这儿给大家列举已经做出来的几个：进项有效发票数、进项作废发票数、销项有效发票数、销项作废发票数、负数发票次数、负数发票次数占比、企业交易金额、交易时长（月份），平均每月交易次数、平均每月交易金额。

涉及到平均主要是因为企业交易次数少，有违约的和没有违约的，所以单从次数和金额上不好判断。

其它特征小编不一一解释了，自己查资料理解。

4.有了这些特征，那我们就可以建议预测模型。

《企业信息》中的信息就是模型的训练样本。

在这里小编推荐使用决策树、随机森林、Xgboost、LightGBM这几种模型。

在编写代码的时候，设置这些模型的预测结果为企业是否违约（1或者0），并将输出结果以概率的形式显示（例如：低于0.5为没有违约，高于0.5为违约）。

特别提醒，一定要设置随机数，不然结果会发生改变。

5.有了第4步的结果，而且在保证预测精度的情况下，就可以将企业违约概率从高到低进行排序，再将概率值分为5级或者8级，并画出每个级别各个特征的分布情况，人工识别和制定信贷策略。

6.最后还可以根据模型，输出各个特征的重要性，如下图：7.最后大家可以在建立模型之后在一些特征的后面加上一些随机数，再进行一次预测，从而说明建模模型的鲁棒性。

8.有基础的同学，可以参考PDPBox等这个方法，用来说明各个特征变化的时候，企业违约概率的变化。

这绝对会在评委眼前一亮。

可解释机器学习9.最后小编额外说一点，大家还可以从模型各个评价指标以及运算效率，时间等方面凸显出自己模型的优越性，或者将几种方法耦合一下也行。

数学建模2020c题是一项涉及到数学、计算机等多个学科知识的综合性竞赛题目。

在这次比赛中，参赛者需要应用数学建模方法，解决实际问题，并编写相应的程序进行模拟和计算。

其中，matlab作为一种强大的数学软件工具，被广泛应用于数学建模的程序编写中。

一、问题分析在数学建模2020c题中，通常会给出一个实际问题，同时要求参赛者利用数学建模的方法进行分析和求解。

在编写matlab源程序时，需要遵循以下几个步骤：1. 问题理解与建模: 首先要对问题进行深入理解，明确问题的要求和限制条件，然后进行数学建模，将实际问题转化为数学模型。

2. 程序框架设计: 根据数学模型的建立，设计matlab程序的框架结构，确定程序的主要功能和模块划分。

3. 算法设计与实现: 针对数学模型所需的运算和计算过程，设计相应的算法，并在matlab中进行实现。

4. 程序测试与优化: 编写完程序后，需要进行充分的测试，验证程序的正确性和稳定性，并对程序进行优化，提高程序的运行效率。

二、matlab源程序编写在数学建模竞赛中，matlab源程序往往会涉及到各种数学方法和算法，如数值计算、优化算法、模拟仿真等。

下面以一个示例问题为例，介绍matlab源程序的编写过程。

示例题目：某市的交通拥堵问题问题描述：某市的交通拥堵问题日益严重，为了解决交通拥堵问题并提高交通效率，需要对该市的交通流进行合理规划和控制。

假设该市的道路网络和车辆流量情况已知，请设计一个算法，模拟和优化该市的交通流，并给出相应的交通规划建议。

1. 问题理解与建模根据问题描述，需要对该市的道路网络和车辆流量进行建模。

首先将道路网络抽象为一个图结构，节点表示道路交叉口，边表示道路连通关系；然后对车辆的流动进行建模，考虑车辆的速度、车流密度等因素。

2. 程序框架设计根据问题的数学模型，设计matlab程序的框架结构。

程序主要包括道路网络的表示与初始化、车辆流动模拟与优化算法、交通规划建议输出等模块。

题目：2020数学建模国赛C题数据处理Excel表格一、前言数学建模国赛C题涉及大量的数据处理工作，其中Excel表格是必不可少的工具。

在进行数据处理时，合理地利用Excel表格可以极大地提高工作效率，同时确保数据处理的准确性。

本文将以2020年数学建模国赛C题为例，介绍如何利用Excel表格进行数据处理。

二、数据导入1. 打开Excel软件，点击“文件”菜单下的“打开”选项，选择需要导入的数据文件进行打开。

2. 在打开的文件选择框内，选择文件类型为“文本文件”或“所有文件”，找到需要导入的数据文件并点击“打开”。

3. 在弹出的“文本导入向导”中，选择“分隔符号”并勾选“逗号”选项（若数据文件中数据用逗号分隔），点击“完成”。

4. Excel会将数据按照逗号进行分列，将数据导入到工作表中。

三、数据清洗1. 删除多余列：在导入数据后，可能会出现一些多余的列，可以通过选中不需要的列并右键点击“删除”来删除多余的列。

2. 删除空白行：在数据表中可能存在一些空白行，可以通过筛选功能找到空白行并进行删除，以保持数据表的整洁。

3. 填充空白单元格：在数据表中可能存在一些空白的单元格，可以通过填充功能将其填充为指定值或使用公式进行填充。

四、数据分析1. 统计函数：利用Excel中的统计函数，可以方便地进行数据统计分析，如求和、平均值、标准差等。

2. 图表制作：利用Excel中的图表功能，可以将数据进行可视化展示，如折线图、柱状图、饼图等，直观地展现数据分布和变化趋势。

3. 数据筛选：利用筛选功能可以快速筛选出符合条件的数据，方便后续的分析和处理。

五、数据导出1. 选择需要导出的数据表格范围。

2. 点击“文件”菜单下的“另存为”选项，选择需要导出的文件类型，如文本文件、CSV文件等，并保存导出文件。

3. 在弹出的保存框中，输入文件名并点击“保存”。

六、结语通过本文的介绍，相信大家对于如何利用Excel表格进行数据处理有了更深入的了解。

命题方式：单独命题，开卷考试，时长48小时，可使用互联网搜索必要的资料佛山科学技术学院2020年全国大学生数学建模竞赛选拔赛考试试题专业、班级：姓名：学号：题号一二三四五六七八九十十一十二总成绩得分以下各题，第四第六题每题20分，其余每题10分，总共8题，满分100分。

一、某家具厂生产桌子和椅子两种家具，桌子售价50元/个，椅子销售价格30元/个，生产桌子和椅子要求需要木工和油漆工两种工种。

生产一个桌子需要木工4小时，油漆工2小时。

生产一个椅子需要木工3小时，油漆工1小时。

该厂每个月可用木工工时为120小时，油漆工工时为50小时。

问该厂如何组织生产才能使每月的销售收入最大？(建立模型不计算)。

二、一个生产项目，在一定时期内,增大生产量可以降低成本费,但如果超过市场的需求量,就会因积压增加存贮费而造成损失。

相反,如果减少生产量,虽然可以降低存贮费,但又会增加生产的成本费,同样会造成损失。

因此,如何正确地制定生产计划,使得在一定时期内,生产的成本费与库存费之和最小,这是厂家最关心的优化指标，这就是生产与存贮问题。

假设某车间每月底都要供应总装车间一定数量的部件。

但由于生产条件的变化,该车间每月生产单位部件所耗费的工时不同,每月的生产量除供本月需要外,剩余部分可存入仓库备用。

今已知半年内,各月份的需求量及生产该部件每单位数所需工时数如下所示:月份(k)：123456月需求量(bk)：853274单位工时(ak)：111813172010设库存容量H=9,开始时库存量为2,期终库存量为0。

要求制定一个半年逐月生产计划,使得既满足需求和库存容量的限制,又使得总耗费工时数最少。

三、长途列车由于时间漫长，需要提供车上的一些服务。

提供一天三餐是主要的服务。

由于火车上各方面的成本高，因此车上食物的价格也略高。

以T238次哈尔滨到广州的列车为例，每天早餐为一碗粥、一个鸡蛋及些许咸菜，价格10元；中午及晚上为盒饭，价格一律15元。

2020年数学建模国赛c题
2020年数学建模国赛C题是关于中小微企业的信贷策略问题。

题目要求通过建立数学模型，对中小微企业的信贷风险进行量化分析，并根据信贷风险等因素来确定是否放贷及贷款额度、利率和期限等信贷策略。

题目还提到了突发因素对企业的生产经营和经济效益的影响，以及不同行业、不同类别的企业会有不同的影响。

解决此问题需要进行以下步骤：
1. 数据收集：收集相关数据，包括企业规模、财务状况、信誉度、行业类别等。

2. 信贷风险评估：根据收集的数据，建立信贷风险评估模型，对每个企业的信贷风险进行量化评估。

3. 信贷策略制定：根据信贷风险评估结果，制定相应的信贷策略，如是否放贷、贷款额度、利率和期限等。

4. 突发因素分析：分析突发因素对企业的影响，并预测其对企业的长期影响。

5. 行业类别分析：分析不同行业、不同类别的企业受到的影响程度，为制定更具针对性的信贷策略提供依据。

6. 模型优化与改进：根据实际情况，不断优化和改进模型，提高信贷策略的准确性和有效性。

此题主要考察了数学建模和数据分析的能力，需要结合实际问题和数据，建立合适的数学模型，解决实际问题。

2023华数杯数学建模竞赛c题思路解析一、题目分析2023华数杯数学建模竞赛C题的主题为“城市环境监测与治理”。

这是一个涉及城市管理、环境保护和数学建模的综合问题。

此题要求参赛者利用数学模型，对城市环境进行监测，分析问题，并提出治理方案。

二、解题思路1. 数据收集：首先，我们需要收集有关城市环境的数据。

这可能包括空气质量指数（AQI）、水质指标、噪音水平、垃圾数量等。

这些数据可以通过官方监测机构、传感器网络或市民上报获得。

2. 数据处理：收集到的数据可能存在误差或缺失，需要进行预处理。

这可能包括数据清洗、缺失值填充、异常值处理等。

同时，我们还需要对数据进行转换和归一化，使其适合用于后续的数学建模。

3. 模型选择：根据收集到的数据，我们可以选择不同的数学模型进行分析。

例如，对于空气质量指数，我们可以使用时间序列分析模型来预测未来一段时间的空气质量；对于水质指标，我们可以使用回归模型来分析影响水质的各种因素；对于噪音水平，可以使用噪声预测模型等。

4. 模型验证：在建立好模型后，我们需要对模型进行验证。

这可以通过将实际数据输入模型，并观察模型的预测结果是否与实际数据相符来进行。

如果模型效果不佳，我们需要根据实际情况对模型进行调整和优化。

5. 治理方案：根据模型的预测结果，我们可以提出治理方案。

这些方案可以包括提高垃圾分类和回收的宣传力度、调整交通路线以减少噪音污染、加强水源地的保护等。

为了使方案更具可行性，我们还可以考虑当地的实际情况和政策环境。

6. 方案实施与评估：最后，我们需要将提出的治理方案付诸实践，并定期评估实施效果。

这可以通过对比治理前后的数据来评估方案的实施效果。

如果效果不佳，我们可以再次调整方案或寻求其他解决方案。

三、关键步骤及技巧1. 数据收集：数据的质量直接影响着模型的准确度。

因此，我们需要尽可能收集准确、全面的数据。

同时，我们还需要注意数据的时效性，因为环境状况可能会随着时间而变化。