数学建模b题(含代码)

题目B:多波束测线问题问题重述：在海洋资源勘探中，多波束测线技术被广泛采用。

该技术通过发射多个波束并接收回波信号，可以快速获取海底地形地貌的详细信息。

在处理多波束测线数据时，通常需要将多个相邻测线的测量结果进行配准，即将相邻测线间的重叠区域进行融合，以获得连续的地形信息。

给定一系列多波束测线数据，每条测线包含多个测点的位置信息（经度和纬度）和该测点的水深值。

目标是根据这些测线数据，自动生成一张连续的海底地形图。

解题思路：1. 数据预处理：检查并清理数据，确保每条测线的数据完整且没有异常值。

对缺失或异常的水深数据进行填充或修正。

2. 测线配准：采用适当的算法对相邻测线进行配准。

一种常见的方法是使用逐点最小二乘法进行线性回归分析，找出相邻测线间的线性变换关系（平移、旋转、缩放），从而将它们对齐。

3. 数据融合：在配准后的测线上，采用适当的插值算法（如样条插值、多项式插值、径向基函数插值等）对水深数据进行插值，以生成连续的海底地形图。

4. 地形可视化：将生成的地形图可视化，以便更好地理解海底地形地貌的特征。

可以采用等深线图、三维立体图等方式进行展示。

实现步骤：1. 读取测线数据：使用Python中的Pandas库读取给定的测线数据，包括每条测线的经度、纬度和水深值。

2. 数据预处理：对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值等。

3. 测线配准：采用线性回归分析方法对相邻测线进行配准，实现测线的对齐。

4. 数据融合：使用适当的插值算法对配准后的测线数据进行插值，生成连续的海底地形图。

5. 地形可视化：将生成的地形图进行可视化展示，可以采用等深线图或三维立体图等方式进行展示。

6. 结果输出：将最终生成的海底地形图保存为图像文件或输出到控制台。

注意事项：1. 在进行测线配准时，需要注意数据的完整性和一致性，避免出现误差累积的情况。

2. 在进行数据融合时，需要考虑不同测线间的重叠区域，确保数据的连续性和准确性。

附录3：程序源文件1.duqu_image.m文件%数据读取预处理文件%将附件中的图片读取到matlab矩阵中，并保存为image_1，image_2，image_3，image_4，image_5a，image_5b%所有附件均放在文件夹 D:\B 中%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%图片名序列%图像名称序号b = [ones(1,10);0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]';image_num= [strcat( num2str(0*b(:,1)),num2str(0*b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),strcat( num2str(0*b(:,1)),num2str(b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),strcat( num2str(0*b(:,1)),num2str(2*b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),strcat( num2str(0*b(:,1)),num2str(3*b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),strcat( num2str(0*b(:,1)),num2str(4*b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),strcat( num2str(0*b(:,1)),num2str(5*b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),strcat( num2str(0*b(:,1)),num2str(6*b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),strcat( num2str(0*b(:,1)),num2str(7*b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),strcat( num2str(0*b(:,1)),num2str(8*b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),strcat( num2str(0*b(:,1)),num2str(9*b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),strcat( num2str(b(:,1)),num2str(0*b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),strcat( num2str(b(:,1)),num2str(b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),strcat( num2str(b(:,1)),num2str(2*b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),strcat( num2str(b(:,1)),num2str(3*b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),strcat( num2str(b(:,1)),num2str(4*b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),strcat( num2str(b(:,1)),num2str(5*b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),strcat( num2str(b(:,1)),num2str(6*b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),strcat( num2str(b(:,1)),num2str(7*b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),strcat( num2str(b(:,1)),num2str(8*b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),strcat( num2str(b(:,1)),num2str(9*b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),strcat( num2str(2*b(:,1)),num2str(0*b(:,1)),num2str(b(:,2)) ),]; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%5 读取所有附件中的图片%读取附件1中的图像n = 19;image_name = strcat('D:/B/附件1','/',image_num,'.bmp');%拼接图像地址和名字for j = 1:nimage_1(:,:,j) = imread(image_name(j,:));%将图像读入矩阵endsave image_1 image_1;%附件1图像%读取附件2中的图像n = 19;image_name = strcat('D:/B/附件2','/',image_num,'.bmp');%拼接图像地址和名字for j = 1:nimage_2(:,:,j) = imread(image_name(j,:));%将图像读入矩阵endsave image_2 image_2;%附件2图像%读取附件3中的图像n = 209;image_name = strcat('D:/B/附件3','/',image_num,'.bmp');%拼接图像地址和名字for j = 1:nimage_3(:,:,j) = imread(image_name(j,:));%将图像读入矩阵endsave image_3 image_3;%附件3图像%读取附件4中的图像n = 209;image_name = strcat('D:/B/附件4','/',image_num,'.bmp');%拼接图像地址和名字for j = 1:nimage_4(:,:,j) = imread(image_name(j,:));%将图像读入矩阵endsave image_4 image_4;%附件4图像%读取附件5 a 中的图像n = 209;image_name = strcat('D:/B/附件5','/',image_num,'a','.bmp');%拼接图像地址和名字for j = 1:nimage_5a(:,:,j) = imread(image_name(j,:));%将图像读入矩阵endsave image_5a image_5a;%附件5a图像%读取附件5 b 中的图像n = 209;image_name = strcat('D:/B/附件5','/',image_num,'b','.bmp');%拼接图像地址和名字for j = 1:nimage_5b(:,:,j) = imread(image_name(j,:));%将图像读入矩阵endsave image_5b image_5b;%附件5a图像2.f_hang_left_right.m文件function [left_zi_chang right_zi_chang] = f_hang_left_right(image_hang)% 此函数计算一行字左右两端汉字的长度%image_hang表示附件图片中第几行字%image_hang = image_1(106:146,:,1);%取行[row col] = size(image_hang);image_01 = image_hang>=200; %01化图形,0表示汉字，1表示背景image_hang_he = sum(image_01,1);%对列求和%%%%%%%%%%%%%%%%%%%找汉字hanzi_fa_zhi = row;%表示空格kong_ge_chang = 3;% 空格的长度hang_he_01 = image_hang_he == hanzi_fa_zhi;if( hang_he_01(1) == 0 )%本行左边开头为汉字，统计汉字的长度for i =1:col-kong_ge_changif( sum(hang_he_01(i:i+kong_ge_chang-1)) == kong_ge_chang )break;endendleft_zi_chang = i - 1;elseleft_zi_chang = 0;endif(left_zi_chang > 41)left_zi_chang = 0;endif( hang_he_01(col) == 0 )%本行结束为汉字，统计汉字的长度for i =col:-1:kong_ge_changif( sum(hang_he_01(i-kong_ge_chang +1:i)) == kong_ge_chang ) break;endendright_zi_chang = col - i;elseright_zi_chang = 0;endif(right_zi_chang > 41)right_zi_chang = 0;end3.f_pi_pei_du.m文件function [left_zi_chang right_zi_chang] = f_hang_left_right(image_hang) % 此函数计算一行字左右两端汉字的长度%image_hang表示附件图片中第几行字%image_hang = image_1(106:146,:,1);%取行[row col] = size(image_hang);image_01 = image_hang>=200; %01化图形,0表示汉字，1表示背景image_hang_he = sum(image_01,1);%对列求和%%%%%%%%%%%%%%%%%%%找汉字hanzi_fa_zhi = row;%表示空格kong_ge_chang = 3;% 空格的长度hang_he_01 = image_hang_he == hanzi_fa_zhi;if( hang_he_01(1) == 0 )%本行左边开头为汉字，统计汉字的长度for i =1:col-kong_ge_changif( sum(hang_he_01(i:i+kong_ge_chang-1)) == kong_ge_chang ) break;endendleft_zi_chang = i - 1;elseleft_zi_chang = 0;endif(left_zi_chang > 41)left_zi_chang = 0;endif( hang_he_01(col) == 0 )%本行结束为汉字，统计汉字的长度for i =col:-1:kong_ge_changif( sum(hang_he_01(i-kong_ge_chang +1:i)) == kong_ge_chang ) break;endendright_zi_chang = col - i;elseright_zi_chang = 0;endif(right_zi_chang > 41)right_zi_chang = 0;end4.fujian_1_chengxu.m文件%%%%%%%%% 此文件，将附件1中的图片进行拼接% 1.先统计出附件1 所有行字的左右汉字长度% 2.计算匹配度% 3.根据匹配度进行拼接load image_1;%读取附件1数据文件% 人工干预计算下列值ding_kong = 37;% ding_kong 表示顶端空行zi_gao = 41;% zi_gao 表示字的高度zi_kuan = 41;% zi_kuan 表示字的宽度konghang_gao = 26;% konghang_gao 表示空行的高度hang_shu = 27;%附件1 所给文件的汉字总行数% 1.先统计出附件1 所有行字的左右汉字长度fujian_zitu = zeros(hang_shu,2);%附件1中的每一个子图的左右汉字长度fujian_1 = zeros(27,2,19);%附件1中所有图的左右汉字长度for j = 1:19zi_ding = ding_kong;for i = 1:hang_shu[fujian_zitu(i,1) fujian_zitu(i,2)]= f_hang_left_right( image_1( zi_ding+1 : zi_ding +zi_gao ,:,j) );zi_ding = zi_ding + zi_gao + konghang_gao;endfujian_1(:,:,j) = fujian_zitu;endsave fujian_1_zuoyou_zichang fujian_1;%保存字长结果fujian1_pinjie_jieguo = zeros(1,19);%保存拼接结果的矩阵pipeidu = zeros(1,19);%用来保存中间匹配度的向量fujian1_pinjie_jieguo(1) = 9;%人工干预找到的第一个（最左边）的纸条（即，图008.bmp)fa_zhi = 0.8;% 匹配度计算时的阀值，大于此阀值的任务匹配正确，小于此值的认为匹配不正确% 2.计算匹配度%匹配度fujian_1_pipei_du = zeros(19,19);for i= 1:19for j=1:19fujian_1_pipei_du(i,j) = f_pi_pei_du(fujian_1(:,2,i),fujian_1(:,1,j),fa_zhi);endendsave fujian_1_pipei_du fujian_1_pipei_du;;%保存匹配度结果fujian_1_pipei_du_bian = fujian_1_pipei_du;%用于去除已选的纸条% 3.根据匹配度进行拼接fj1_pinjie_jieguo = zeros(1,19);fj1_yong = zeros(1,19);fj1_pinjie_jieguo(1) = 9;fj1_yong(fj1_pinjie_jieguo(1)) = 1;for i = 1:18for j = 1:19;if( fj1_yong(j)==1 )fujian_1_pipei_du_bian(fj1_pinjie_jieguo(i),j) = 0;endend[max_pipei_du fj1_pinjie_jieguo(i+1)] = max(fujian_1_pipei_du_bian(fj1_pinjie_jieguo(i),:));fj1_yong(fj1_pinjie_jieguo(i+1)) = 1;endsave fj1_pinjie_jieguo fj1_pinjie_jieguo;;%保存拼接结果fj1_pinjie_jieguo%%%拼接结果输出到屏幕上%%%%%%%%%%%%fujian_1_jieguo_tu = zeros(1980,19*72);for i = 1:19fujian_1_jieguo_tu(:,(i-1)*72+1:i*72) = image_1(:,:,fj1_pinjie_jieguo(i));endsave fujian_1_jieguo_tu fujian_1_jieguo_tu;imview(fujian_1_jieguo_tu)5.fujian2_pinjie_jieguo.m文件%%%%%%%%% 此文件，将附件2中的图片进行拼接% 1.先统计出附件2 所有纸条的左右边界像素qian，hou% 2.计算匹配度% 3.根据匹配度进行拼接% 1.先统计出附件2 所有纸条的左右边界像素qian，houload image_2;for m=1:19qian(:,m)=image_2(:,1,m);hou(:,m)=image_2(:,72,m);end% 2.计算匹配度%图像0-1化qian_01 = qian>=255;hou_01 = hou>=255;%匹配度fujian2_pipei_du = zeros(19,19);for j= 1:19for i=1:19fujian2_pipei_du(i,j) = sum( qian_01(:,i) == hou_01(:,j) ) / 1980;endendsave fujian_2_pipei_du fujian2_pipei_du;% 3.根据匹配度进行拼接fj2_pinjie_jieguo = zeros(1,19);fj2_pinjie_jieguo(1) = 4;for i = 1:18[max_pipei_du fj2_pinjie_jieguo(i+1)] = max(fujian2_pipei_du(:,fj2_pinjie_jieguo(i))); endsave fj2_pinjie_jieguo fj2_pinjie_jieguo;fj2_pinjie_jieguofujian_2_jieguo_tu = zeros(1980,19*72);for i = 1:19fujian_2_jieguo_tu(:,(i-1)*72+1:i*72) = image_2(:,:,fj2_pinjie_jieguo(i));endsave fujian_2_jieguo_tu fujian_2_jieguo_tu;imview(fujian_2_jieguo_tu)6.fujian_3_fenzu.m 文件文件%% 1.将11*19的纸条，分成11组，即先把属于同一组的图片归组，依据就是“每个纸条的上边界空行数”或者“汉字数”load image_3;for i = 1:209image_hang_he(:,i) = sum(image_3(:,:,i)',1);end%若为空格则标记为1，并统计空格的个数。

AA=textread('E:\Appendix\B01.txt');ee=(AA(:,4));k=sum(ee)/92;m=ee'/k;for i=1:92d(i,:)=m(i)./m;endd层次分析法matlab源程序disp('请输入判断矩阵A(n阶)');A=input('A=');[n,n]=size(A);x=ones(n,100);y=ones(n,100);m=zeros(1,100);m(1)=max(x(:,1));y( :,1)=x(:,1);x(:,2)=A*y(:,1);m(2)=max(x(:,2));y(:,2)=x(:,2)/m(2);p=0.0001;i=2;k=abs(m(2)-m(1));while k>p i=i+1; x(:,i)=A*y(:,i-1); m(i)=max(x(:,i)); y(:,i)=x(:,i)/m(i); k=abs(m(i)-m(i-1));enda=sum( y(:,i));w=y(:,i)/a;t=m(i);disp(w);disp(t); %以下是一致性检验CI=(t-n)/(n-1);RI=[0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59];CR=CI/RI(n);if CR<0.10 disp('此矩阵的一致性可以接受!'); disp('CI=');disp(CI); disp('CR=');disp(CR);endfunction AHPInit1(x,y)%层次分析的初始化%默认只有两层x为准则数，y为方案数%CToT为准则对目标生成的比较阵%EigOfCri为准则层的特征向量%EigOfOpt为选项层的特征向量EigOfCri=zeros(x,1);%准则层的特征向量EigOfOpt=zeros(y,x);dim=x;%维度RI=[0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51];%RI标准%生成成对比较阵for i=1:dim CToT(i,:)=input('请输入数据:');endCToT %输出pause,tempmatrix=zeros(x+1);tempmatrix=AHP1(dim,CToT);EigOfCri=tempmatrix(1:x);ci1=temp matrix(1+x);EigOfCrici1pause,matrix=cell(x);%元胞数组ci=zeros(1,x);dim=y;for k=1:x matrix{k}=zeros(dim,dim);%生成成对比较阵for i=1:dim matrix{k}(i,:)=input('请输入数据:');end%判断该比较阵是不是一致阵tempmatrix=zeros(y+1);tempmatrix=AHP1(dim,matrix{k});EigOfOpt(:,k)=tempmatrix(1:y);ci(k)=te mpmatrix(y+1);EigOfOpt(:,k)ci(k)pause,end%下面进行组合一致性检查RI=[0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51];CR=ci1/RI(x)+ci*EigOfCri/RI(y);CRif CR>0.1 disp('组合一致性不通过，请重新评分') returnend%下面根据比较阵的结果进行组合result=EigOfOpt*EigOfCri;resultfunction f=AHP1(dim,CmpMatrix)RI=[0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51];%判断该比较阵是不是一致阵%判断该比较阵是不是一致阵[V,D]=eig(CmpMatrix);%求得特征向量和特征值%求出最大特征值和它所对应的特征向量tempNum=D(1,1);pos=1;for h=1:dim if D(h,h)>tempNum tempNum=D(h,h); pos=h; endend eigVector=V(:,pos);maxeig=D(p os,pos);maxeigdimCI=(maxeig-dim)/(dim-1);CR=CI/RI(dim);if CR>0.1 disp('准则对目标影响度评分生成的矩阵不是一致阵，请重新评分') returnendCI%归一化sum=0;for h=1:dim sum=sum+eigVector(h);endsumpause,for h=1:dim eigVector(h)=eigVector(h)/sum;endf=[eigVector;CI];。

2023年全国大学生数学建模竞赛题目B：题目背景在综合交通运输系统中，公共交通是一个重要的组成部分。

为了提高城市的交通效率和减少交通拥堵，许多城市采用了公共交通优先的策略。

在线调度算法是实现公共交通优先的一种重要方法。

题目描述某城市的公共交通系统包含多条公交线路和多个公交车站。

现在，你被要求设计一个在线调度算法来优化城市的公共交通系统并减少等待时间。

具体来说，给定每一条公交线路的发车时间间隔和通过每个车站所需的时间，你需要设计一个算法，使得乘坐公交车的乘客的等待时间最小。

你需要完成以下任务：1.根据给定的公交线路信息，计算每个车站的累计等待时间，即从第一趟公交车到达该车站到当前时间的总等待时间。

2.根据计算得到的累计等待时间，为每个车站分配一个优先级，并找到最高优先级的车站。

3.制定一个在线调度算法，在最高优先级车站的公交车上按照车站的优先级顺序依次上下乘客。

4.分析并讨论你设计的在线调度算法的优点和缺点，并提出改进的意见。

请使用Markdown文本描述你的算法设计，包括算法的步骤、算法的时间复杂度和空间复杂度，并给出算法的改进方向。

算法设计步骤一：计算累计等待时间1.初始化各个车站的累计等待时间为02.对每一趟公交车，从第一个车站开始，计算当前车站的累计等待时间，累计等待时间等于前一个车站的累计等待时间加上通过当前车站所需的时间。

步骤二：分配优先级1.根据计算得到的累计等待时间，为每个车站计算优先级，优先级等于累计等待时间的倒数。

步骤三：找到最高优先级车站1.遍历所有车站，找到优先级最高的车站。

步骤四：在线调度算法1.根据最高优先级车站的优先级顺序，依次上下乘客。

时间复杂度和空间复杂度•步骤一的时间复杂度为O(n)，其中n为车站的数量。

•步骤二的时间复杂度为O(n)，其中n为车站的数量。

•步骤三的时间复杂度为O(n)，其中n为车站的数量。

•步骤四的时间复杂度为O(n)，其中n为车站的数量。

•算法的空间复杂度为O(n)，其中n为车站的数量。

第十四届华中杯数学建模竞赛是一场高水平的数学比赛，吸引了来自全国各地的优秀学子参与。

本文旨在介绍参赛队伍B题的代码部分，包括代码的编写思路、核心算法和实际运行结果。

1. 题目背景B题的题目是关于城市交通流量的预测和优化问题。

参赛队伍需要收集一定时间范围内的城市交通数据，并设计算法对未来某一时间段的交通流量进行预测，以便合理规划交通路径和减少拥堵。

这是一个充满挑战的实际问题，需要队伍们充分发挥数学建模和计算机编程的能力。

2. 代码思路为了解决这一问题，参赛队伍B首先采用了Python作为主要编程语言，并结合了数据处理和机器学习的相关库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn等。

在代码编写过程中，队伍注重对于数据的分析和特征提取，以及对于模型的选择和调优。

3. 数据处理与特征提取队伍B使用Pandas库对收集到的城市交通数据进行了整理和清洗，去除了异常值和缺失数据。

他们利用时间序列分析的方法提取了交通流量的周期性、趋势和季节性特征，并构建了相应的特征变量。

4. 模型选择和调优在模型选择方面，队伍B尝试了多种机器学习算法，包括线性回归、岭回归、决策树和随机森林等。

通过交叉验证和网格搜索的方法，他们对模型进行了调优，并最终选择了表现最优的模型来进行预测。

5. 实际运行结果在实际运行中，队伍B的代码成功地对未来某一时间段的交通流量进行了准确预测，在实际测试数据上取得了较高的预测精度。

他们的优化策略和模型选择得到了评委和其他参赛队伍的认可，为他们在竞赛中获得了不俗的成绩。

6. 总结与展望通过本次竞赛，参赛队伍B学习到了许多关于数据处理和机器学习的知识，提高了对于实际问题的建模和解决能力。

在未来，他们将继续深入学习和研究，积极探索更多有挑战性和实用性的数学建模问题，为国家的科技发展贡献自己的一份力量。

7. 结语参赛队伍B在第十四届华中杯数学建模竞赛中展现出了较强的数学建模和编程实力，他们的代码部分充分体现了团队成员的合作能力和创新能力。

2013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）：华南师范大学增城学院参赛队员 (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）：2013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）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：DVD在线租赁摘要问题（三）：题目需要我们回答购买各种DVD的数量来使95%的会员能看到他DVD想看到的DVD，并且要怎么分配才能使满意度达到最大；每种建立以总的购买数最小、会员满意度最大为双目标的规划模型。

通过确定在一个月内每张DVD 的在每个会员中手中的使用率；然后通过c语言程序编程来确定每种DVD的购买量；建立0-1规划模型；通过LINGO软件使满意度达到最大，来最终确定DVD 的分配；一级，二级目标，将多目标规划转化为单目标；同时将第j种DVD的购买量y的j整数约束去掉，求解出最小购买数为178.125张。

将最小购买数作为约束条件，优化满意度后，得到最大满意度为95%；然后对此时DVD的购买量y向上取整，得到总购j买数为186张。

当购买数为186张时，会员满意度达到97%。

function p=start(p=cell(19,1; %%生成一个元胞数组。

cell 是matlab 中的一种数据类型，用大括号定义，括号里可以是任意类型的数据或矩阵。

fori=1:19ifi<=10imageName=strcat('00',num2str(i-1,'.bmp'; %strcat是连接字符串的函数连接字符串的函数 % num2str 是将数值转换成字符串的函数, 由于strcat 只能连接字符串，故此处需将（i-1）转换为字符串elseimageName=strcat('0',num2str(i-1,'.bmp';end %%将图片的文件名用同一变量imageName 表示，以便下一步的读取图片数据。

p{i,1}=imread(imageName; %%读取读取图片文件中的数据。

此题为图片的灰度值。

endsump=[];answer=[];fori=1:19answer(i=i;endfori=1:19sump(i=(sum(p{i}(:,1; %%将每一张图片所得数据的第一列的所有数加起来endA=find(sump==max(sump; %最大者即为左边第一张图片C=answer(A;answer(A=1;answer(1=C; %将answer(A的值与answer(1的值互换 B=p{A};p{A}=p{1};p{1}=B; %将p{A}的值与p{1}互换fori=2:19sump=[];for j=i:19a=p{i-1}(:,72;b=p{j}(:,1;s=abs(a-b;sump(j=sum(s; %求每张图片与前一张的吻合系数for k=1:(i-1sump(k=9999999; %因为find 函数是对每一个元素进行比较，因而此处必须对其他位置的元素赋值。

又因为其他元素与所求结果无关，为不影响结果，其值应大于1980*255*2endendA=find(sump==min(sump; %找出吻合系数最小的一个，即为下一张图片C=answer(A;answer(A=answer(i;answer(i=C; % %将answer(A的值与answer(i的值互换B=p{A};p{A}=p{i};p{i}=B; %% %将p{A}的值与p{i}互换endanswer-1%%输出answer-1的值，即为所求的图片编号的顺序 q=[p{1}];fori=2:19q=[q,p{i}];%%获得由最后所得按顺序排列的图片所组成的数组endimshow(q %%将所得的图像显示出来。

数学建模是数学与现实问题结合的一门学科，旨在利用数学知识和方法解决实际生活和工程中的问题。

而2003年高教杯数学建模竞赛是我国高校数学建模领域的重要比赛之一，吸引了大量对数学研究和应用感兴趣的学生参与。

其中，B题是竞赛中的一道问题，下面我们将介绍这道题目并给出对应的Matlab代码。

一、B题题目概述B题的题目较为复杂，主要是关于某公司的生产调度问题。

具体来说，题目要求在考虑生产线上各机器时间限制的条件下，设计出最佳的生产调度方案，以最大化生产效率并确保各产品按时完成。

二、问题分析1. 我们需要建立数学模型来描述该生产调度问题。

可以考虑引入作业调度理论中的相关概念，如作业、机器、加工时间等。

2. 需要考虑问题的约束条件，例如各种产品的生产时间限制、各机器的最大工作时间等。

3. 需要确定优化目标，即在满足约束条件的前提下，如何设计出最佳的生产调度方案。

三、Matlab代码实现在解决这一问题时，可以使用Matlab编程来实现数学模型的构建和优化算法的求解。

以下是一个简单的Matlab代码示例，用于对B题中所描述的生产调度问题进行建模和求解。

```matlab假设产品数为n，机器数为mn = 10;m = 5;初始化生产时间矩阵，其中A(i, j)表示第i个产品在第j台机器上的加工时间A = rand(n, m);设定机器的最大工作时间，假设为100machine_time_limit = 100 * ones(1, m);构建优化模型cvx_beginvariables x(n, m) 定义决策变量x(i, j)，表示第i个产品在第j台机器上是否加工maximize(sum(sum(x))) 最大化生产效率subject tofor j = 1:msum(x(:, j).*A(:, j)) <= machine_time_limit(j) 确保每台机器的工作时间不超过限制endsum(x, 2) == ones(n, 1) 确保每个产品都按时完成x >= 0, x <= 1 约束x的取值范围为0到1cvx_end```以上代码利用了Matlab中的cvx工具箱，通过建立数学模型和求解优化问题，可以得到最佳的生产调度方案。

第十四届华中杯数学建模b题代码摘要：一、华中杯数学建模简介1.比赛背景与目的2.比赛分类与难度二、第十四届华中杯数学建模B题解析1.题目概述与要求2.解题思路与方法3.代码实现与关键步骤三、代码展示与解读1.数据处理与分析2.模型构建与优化3.结果展示与分析四、建模心得与建议1.建模过程中的经验总结2.对于参赛者的建议和鼓励正文：一、华中杯数学建模简介华中杯数学建模竞赛是我国面向全国大学生的数学建模竞赛，旨在培养学生的创新能力和团队合作精神，提高学生运用数学方法和计算机技术解决实际问题的能力。

该比赛自举办以来，吸引了大量优秀的学生参加，已经成为国内最具影响力的数学建模竞赛之一。

比赛的题目分为A、B、C三组，其中A组题目难度较低，B组题目难度适中，C组题目难度较高。

参赛者可以根据自己的能力选择相应的题目进行解答。

二、第十四届华中杯数学建模B题解析1.题目概述与要求第十四届华中杯数学建模B题涉及到一个生产调度问题。

题目给出了一个工厂生产某种产品的生产流程，以及各种生产约束条件，要求参赛者建立数学模型，求解在满足所有约束条件的前提下，如何安排生产计划，使得产品的生产成本最低。

2.解题思路与方法对于这个问题，首先需要将题目中的实际问题抽象为一个数学模型。

考虑到生产调度问题是一个优化问题，我们可以将其建模为一个线性规划问题。

然后，利用线性规划的求解方法，求解出满足所有约束条件的最优生产计划。

3.代码实现与关键步骤我们可以使用Python编程语言，结合常用的线性规划求解库（如`scipy.optimize.linprog`），来实现上述模型。

以下是代码实现的关键步骤：- 定义目标函数和约束条件- 初始化线性规划对象- 设置线性规划的参数- 求解线性规划问题- 输出最优解三、代码展示与解读以下是一个简化的代码示例，展示了如何使用Python求解线性规划问题：```pythonfrom scipy.optimize import linprog# 定义目标函数和约束条件c = [1, 1, 1]A = [[1, 1, 0], [0, 1, 1], [0, 0, 1]]b = [10, 5, 15]bounds = [(0, None), (0, None), (0, None)]# 初始化线性规划对象lp = linprog.Linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=bounds)# 设置线性规划的参数lp.method = "interior-point"# 求解线性规划问题res = lp.solve()# 输出最优解print("最优解：", res)```四、建模心得与建议参加数学建模竞赛，不仅需要具备扎实的数学基础和编程能力，还需要学会如何将实际问题抽象为数学模型，并找到合适的求解方法。

21年国赛b题matlab代码
摘要：
一、引言
二、21 年国赛b 题背景介绍
三、Matlab 代码概述
四、Matlab 代码实现步骤
1.数据读取与预处理
2.模型建立与优化
3.结果分析与可视化
五、结论与展望
正文：
一、引言
随着科技的快速发展，数学建模在解决实际问题中发挥着越来越重要的作用。

Matlab 作为一种功能强大的数学软件，广泛应用于各个领域。

本文将结合21 年国赛b 题，给出相应的Matlab 代码实现。

二、21 年国赛b 题背景介绍
21 年国赛b 题涉及到一个实际的供应链管理问题，要求参赛者通过建立数学模型，分析供应商、制造商和销售商之间的合作关系，以及在不同市场需求下的利润分配策略。

三、Matlab 代码概述
本文将给出一个完整的Matlab 代码实现，包括数据读取与预处理、模型
建立与优化、结果分析与可视化等步骤。

代码主要利用了Matlab 的优化工具箱、绘图工具箱等工具进行编写。

四、Matlab 代码实现步骤
1.数据读取与预处理
首先，我们需要从题目中给出的数据文件中读取相关数据，并对数据进行预处理，以便后续的建模分析。

具体代码如下：
```matlab
% 读取数据
data = readtable("data.txt");
% 数据预处理
X = data{:, 1:10}; % 特征
y = data{:, 11}; % 目标变量
```
2.模型建立与优化
接下来，我们将根据题目要求建立数学模型，并利用Matlab 的优化工具箱进行求解。

2023mathorcup建模b题python代码本文将介绍2023数学建模竞赛B题的Python代码实现和相关参考内容。

该题目要求我们基于数据对南极洲冰盖进行建模分析，利用数学模型预测南极洲冰盖及其对全球气候变化的影响。

为了实现该模型，我们需要从以下几个方面考虑：1. 数据分析与处理：需要对提供的数据进行分析和处理，对南极洲冰盖的质量、密度等指标进行统计分析，以便建立数学模型。

该过程中可以使用Python内置的数据处理工具，如Numpy，Pandas等。

2. 建立模型：需要基于分析结果，从宏观层面建立南极洲冰盖的三维数学模型，模拟其演化规律。

该过程中可以使用Python的科学计算库，如Matplotlib，Scipy等进行建模和仿真模拟。

3. 模型预测：需要通过建立的数学模型，对未来南极洲冰盖的变化进行预测，并预测其对全球气候变化的影响。

该过程中可以使用Python的机器学习库，如Scikit-learn，TensorFlow等进行数据分析和预测。

下面是参考的Python代码实现和相关内容：1. 数据分析与处理在Python中，我们可以使用Pandas库来读取和处理数据。

假设提供的数据文件名为“data.csv”，可以使用以下代码读取该数据文件：```pythonimport pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv')```该代码将csv格式的数据文件读入内存，并存储在名为df的Pandas DataFrame对象中。

我们可以使用以下代码查看df的前5行数据：```pythonprint(df.head())```该代码将输出df的前5行数据，便于我们对数据进行初步分析。

接下来，我们可以使用Pandas的基本统计函数，如mean、std、median等来计算南极洲冰盖的质量、密度等指标的均值、标准差、中位数等统计量。

例如，我们可以使用以下代码计算南极洲冰盖的总质量：```pythontotal_mass = df['Mass'].sum()```该代码将计算名为“Mass”的数据列的总和，即南极洲冰盖的总质量。

2023本科数学建模b题
2023年本科数学建模竞赛B题
B题交通流量分配优化
问题：
交通流量分配是交通工程领域的重要研究内容，对于提高道路使用效率、缓解交通拥堵具有重要意义。

请你们建立数学模型，解决以下问题：
1. 对于一个城市的道路网络，如何进行最优的交通流量分配，使得总的行驶时间最短？
2. 如果在某些路段实施了交通限制措施（例如限行、限速等），如何调整交通流量分配，以使得总的行驶时间最短？
3. 如何评估交通流量分配的优化效果？
要求：
1. 请根据以上问题，建立数学模型。

模型应包括目标函数、约束条件和决策变量。

2. 在模型中，应考虑实际的道路网络特性，如道路的长度、宽度、车流量等。

3. 对于第二个问题，应考虑不同限制措施对交通流量分配的影响，并给出相应的优化方案。

4. 对于第三个问题，应提出一种有效的评估方法，以量化优化效果。

5. 最后，请根据给定的数据（见附件），对模型进行验证和求解，并给出相应的结果分析。

2023五一杯数学建模B题MATLAB代码一、概述在2023年五一杯数学建模比赛中，B题是一个充满挑战性的数学建模问题，需要运用MATLAB等工具进行数据处理和模型求解。

本文将针对该题目展开讨论，介绍相应的MATLAB代码。

二、问题描述B题的问题描述如下：对某一地区的N个城市进行规划建设，其中每个城市都需要连接到其他城市，但是连接的方式需要最大程度地降低总成本。

现有每个城市之间建设高速公路的成本数据，问题要求设计出一种最优的高速公路规划方案。

三、MATLAB代码展示1. 数据处理首先需要载入城市之间的成本数据，假设成本数据保存在一个名为cost_matrix的N*N矩阵中。

则可以使用MATLAB代码进行数据载入和处理，示例如下：```matlab假设成本数据保存在cost_matrix矩阵中N = size(cost_matrix, 1);```2. 模型求解需要设计一个数学模型来求解最优的高速公路规划方案。

这里可以采用最小生成树算法（Minimum Spanning Tree，MST）来解决问题。

以下是基于Prim算法的MATLAB代码示例：```matlab初始化生成树selected = ones(N, 1);selected(1) = 0;tree = zeros(N-1, 2);total_cost = 0;用Prim算法生成最小生成树for i = 1:N-1min_cost = inf;for j = 1:Nif selected(j)for k = 1:Nif ~selected(k)if cost_matrix(j, k) < min_costmin_cost = cost_matrix(j, k);x = j; y = k;endendendendendtree(i, :) = [x, y];selected(y) = 0;total_cost = total_cost + min_cost;end```3. 结果展示可以将生成的最小生成树结果进行可视化展示，以便于分析和进一步优化。

% 创意平板折叠桌clc;clear;BL0=120; % 板长BK0=50; % 板宽BH0=3; % 平板厚TK0=2.5; % 木条宽ZG0=53; % 桌子高度L1=BL0/2; % 板半长M1=BK0/2; % 板半宽h1=ZG0-BH0; % 桌面底部距地面高度d0=7.8062%6; % 最外侧木条留出的桌面边沿长度d1=d0/2; % 最外侧木条留出的桌面边沿半长度F0=(L1-d1)/2; % 钢筋初始位置（到木板底边距离）R0=25%sqrt(M1^2+d1^2) % 桌面外半径% 目标1 = 求最外侧木条折叠角度a0% 目标2 = 求第n 根木条开槽位置（F0-->fn）% 其中fn 表示第n 根木条槽尾到木板底边距离1. 求最外侧木条旋转角度a0% 实现目标1L2=L1-d1; % 最外侧木条长度a0=asin(h1/L2); % 得到a02. 求第n 根木条开槽最低位置fn% 实现目标2% 在两根钢筋所在平面，以两根钢筋对称轴为x 轴，% 两根钢筋中点连线为y 轴，% 垂直地面向上为z 轴方向建坐标系% n 表示中间偏x 轴正向的木条序号for n=1:10nPnx=n*TK0 % P点x坐标Pny=sqrt(R0^2-Pnx^2) % P点y坐标Pnz=h1/2 % P点z坐标Qnx=n*TK0 % Q点x坐标Qny=L2*cos(a0)/2+d1 % Q点y坐标Qnz=0 % Q点z坐标PQ=sqrt((Pnx-Qnx)^2+(Pny-Qny)^2+(Pnz-Qnz)^2) fn=L1-Pny-PQend。

数学建模2003高教杯年b题matlab代码
（最新版）
目录
一、数学建模竞赛简介
二、2003 年高教杯数学建模竞赛 B 题概述
三、Matlab 代码应用
四、结论
正文
一、数学建模竞赛简介
数学建模竞赛是一项面向全球高校大学生的竞技活动，旨在通过对现实问题进行抽象、建模和求解，培养学生的创新意识、团队协作精神和实际问题解决能力。

竞赛题目一般来源于工程、物理、经济、社会等多个领域，参赛选手需要运用自己所学的数学知识，对题目进行深入研究，并撰写论文说明模型建立和求解过程。

二、2003 年高教杯数学建模竞赛 B 题概述
2003 年高教杯全国大学生数学建模竞赛（大专组）的 B 题为“抢渡长江”，要求参赛选手建立一个合适的数学模型，对抢渡长江的过程进行优化。

题目中涉及到的问题包括船只的调度、航行速度的控制等，需要参赛选手充分考虑长江的实际情况，如长江的宽度、水流速度等。

三、Matlab 代码应用
在解决该问题时，可以使用 Matlab 编程语言进行建模和求解。

Matlab 是一种广泛应用于科学计算和工程设计的语言，具有强大的数值计算和数据分析功能。

在解决“抢渡长江”问题时，可以首先建立长江的简化模型，包括长江的宽度、水流速度等参数，然后运用 Matlab 中的优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，对船只的调度和航行速度进行优化，
从而实现最短时间抢渡长江的目标。

四、结论
通过以上分析，我们可以得出结论：在 2003 年高教杯全国大学生数学建模竞赛（大专组）中，B 题“抢渡长江”可以通过运用 Matlab 编程语言进行建模和求解。

2023五一杯数学建模b题matlab代码摘要：1.2023 五一杯数学建模b 题概述2.Matlab 代码编写方法3.Matlab 代码在数学建模中的应用4.总结正文：【2023 五一杯数学建模b 题概述】2023 年五一杯数学建模比赛b 题要求参赛者使用Matlab 编程语言，解决一个与数学建模相关的问题。

五一杯数学建模比赛是我国高校学子展现自己数学建模能力的重要平台，每年吸引了大量学生参加。

此次比赛b 题的题目为“基于Matlab 的数学建模”，要求参赛者运用Matlab 编程语言，解决实际问题。

【Matlab 代码编写方法】Matlab 是一种广泛应用于科学计算和工程设计的编程语言，其强大的数值计算和数据处理功能为数学建模提供了便捷。

编写Matlab 代码，首先需要了解Matlab 的基本语法和常用函数。

以下是编写Matlab 代码的一些建议：1.熟悉Matlab 的基本语法。

Matlab 语法简洁明了，易于上手。

可以通过阅读Matlab 官方文档或参加相关培训课程，了解Matlab 的基本语法。

2.学会使用Matlab 进行数据处理。

Matlab 提供了丰富的函数库，可以方便地进行数据处理。

例如，可以使用Matlab 进行数据插值、拟合、变换等操作。

3.学会使用Matlab 进行数值计算。

Matlab 具有强大的数值计算功能，可以解决各种数学问题。

例如，可以使用Matlab 求解微分方程、线性规划等问题。

4.编写结构清晰、注释详细的代码。

为了便于自己和他人阅读理解，编写Matlab 代码时，应注重代码结构，添加适当的注释。

【Matlab 代码在数学建模中的应用】在解决五一杯数学建模b 题时，可以运用Matlab 代码进行以下方面的操作：1.数据处理。

可以利用Matlab 对题目给出的数据进行清洗、整理、分析，提取有用信息，为后续建模打下基础。

2.建立数学模型。

根据题目要求，可以使用Matlab 构建数学模型，如方程组、概率分布等，描述实际问题。

2023五一杯数学建模b题matlab代码【原创版】目录一、五一杯数学建模比赛简介二、2023 年五一杯数学建模 B 题概述三、MATLAB 编程语言简介四、MATLAB 代码实现过程五、总结正文一、五一杯数学建模比赛简介五一杯数学建模比赛是我国高校范围内的一项重要赛事，旨在激发广大学生的创新意识和实践能力，提高数学建模教学水平，培养优秀的数学建模人才。

该比赛每年五一期间举行，吸引了全国各地众多高校的热情参与。

二、2023 年五一杯数学建模 B 题概述2023 年五一杯数学建模比赛共设有 A、B、C 三个题目，分别针对不同类型的问题。

其中，B 题主要涉及的是动态规划领域的问题，要求参赛选手运用相关知识，对题目进行分析和求解。

三、MATLAB 编程语言简介MATLAB 是一种广泛应用于科学计算、数据分析、可视化等领域的编程语言。

它具有丰富的函数库和强大的矩阵计算能力，使得用户可以更加高效地解决各种数学问题。

MATLAB 还有一个交互式界面，方便用户进行实时的编程调试和结果分析。

四、MATLAB 代码实现过程（具体代码实现过程需根据题目要求进行编写，本示例仅提供一个简单的框架）1.首先，读取题目给出的数据文件，对数据进行预处理和分析，为后续建模和计算做好准备。

2.根据题目要求，建立数学模型，并运用 MATLAB 的相关函数和工具箱进行求解。

3.对求解结果进行分析和处理，提取出题目所要求的关键信息，并进行可视化展示。

4.最后，编写代码，将整个求解过程和结果以报告的形式输出，以便参赛选手进行提交和答辩。

五、总结2023 年五一杯数学建模 B 题的解决过程需要运用到 MATLAB 编程语言的强大功能，参赛选手需要对题目进行深入研究，灵活运用所学知识，才能在这场比赛中取得优异的成绩。

2023五一杯数学建模b题matlab代码摘要：1.题目背景及分析2.MATLAB代码实现3.结果分析与讨论4.总结与建议正文：一、题目背景及分析2023年五一杯数学建模B题，要求使用MATLAB编写代码，解决一个关于数学建模的问题。

题目内容涉及数学模型、数据分析、算法实现等环节。

解题过程中，需要运用MATLAB的优越性能，高效地完成题目要求的任务。

二、MATLAB代码实现1.数据处理：首先，读取题目给出的数据，对数据进行预处理，如去除异常值、平滑处理等。

2.模型建立：根据题目所给的条件，选择合适的数学模型，如线性回归、神经网络等。

利用MATLAB内置的函数，编写模型建立的代码。

3.模型训练与优化：利用训练数据对模型进行训练，通过调整模型参数，提高模型的预测精度。

4.模型验证：使用验证数据集对模型进行验证，评估模型的泛化能力。

5.预测与结果分析：根据模型预测的结果，分析模型的可行性、稳定性和准确性。

三、结果分析与讨论1.对比分析：将预测结果与实际值进行对比，评估模型的预测性能。

2.误差分析：分析模型预测过程中产生的误差，探讨误差来源，并提出改进措施。

3.模型优化：根据分析结果，对模型进行优化调整，提高模型的性能。

四、总结与建议1.总结：回顾整个解题过程，总结经验教训，归纳关键步骤。

2.建议：针对题目中存在的问题，提出改进措施，为今后类似问题的解决提供参考。

通过以上步骤，我们可以完成2023年五一杯数学建模B题的MATLAB代码编写与实现。

在实际操作过程中，需要注意代码的可读性和实用性，便于后期维护与改进。

21年国赛b题matlab代码（实用版）目录1.21 年国赛 b 题简介2.MATLAB 代码的基本概念和应用3.21 年国赛 b 题 matlab 代码的编写方法和技巧4.21 年国赛 b 题 matlab 代码的实际应用案例5.21 年国赛 b 题 matlab 代码的借鉴意义和未来发展正文【21 年国赛 b 题简介】21 年国赛 b 题，全称为全国大学生数学建模竞赛 b 题，是我国大学生数学建模领域的一项重要赛事。

该赛事每年举办一次，吸引了全国各地的大学生踊跃参加。

21 年国赛 b 题的题目是“无人机航拍图像处理”，要求参赛选手在规定时间内，利用数学方法和相关软件，对无人机航拍图像进行处理，提取出有用信息，并撰写论文说明处理方法和结果。

【MATLAB 代码的基本概念和应用】MATLAB 是一种广泛应用于科学计算、数据分析、可视化等领域的编程语言。

它具有强大的矩阵计算能力，可以方便地处理大规模数据。

在 21 年国赛 b 题中，MATLAB 代码可以用来实现图像处理算法，如图像去噪、图像增强、图像分割等，从而提取出有用信息。

【21 年国赛 b 题 matlab 代码的编写方法和技巧】编写 21 年国赛 b 题 matlab 代码时，需要掌握以下几个方法和技巧：1.熟悉 MATLAB 的基本语法和常用函数，熟练使用 MATLAB 进行矩阵计算和数据处理。

2.了解图像处理领域的基本理论和方法，如傅里叶变换、小波变换、边缘检测等，以便选择合适的算法进行处理。

3.结合题目要求和实际需求，设计出合理的算法框架，并利用 MATLAB 实现。

4.对代码进行优化和调试，确保运行效率和结果的准确性。

【21 年国赛 b 题 matlab 代码的实际应用案例】在 21 年国赛 b 题中，无人机航拍图像处理的代码可以应用于以下场景：1.图像去噪：利用低通滤波器、中值滤波器等方法，去除图像中的噪声，提高图像质量。

2.图像增强：通过直方图均衡、锐化等方法，增强图像的对比度和清晰度，使图像更易于观察和分析。