遵义师范学院教师范类学生就业统计模拟数学模型final

注意：请先认真阅读答题要求。

黔南民族师范学院《全国大学生数学建模竞赛》第二次模拟试题A题交叉路口优化管理问题混合交通指的是汽车与非机动车或车辆与行人，在同一道路上混行的交通。

混合交通是一种客观现象，所谓混合交通在不同国家和不同时代其含意是不同的。

在经济发达国家，公路上行驶的基本是汽车，混合交通是特指车速较高的小型汽车与车速较低的大型汽车所组成的交通，即行驶车辆之间存在的“速度差”；在我国，混合交通所指的是自行车、机动车、行人组成的混合交通，这种混合交通引发的交通拥堵、交通事故增加、城市环境不断恶化、运输效益下降等一系列问题，严重地影响了道路交通秩序，降低了道路通行能力，增加了道路交通管理难度。

因此，如何从道路建设、科学交通管理、整顿交通秩序、加强政府职能等措施来减少混合交通相互之间的干扰，降低交通事故率是当前人们关注的问题。

试建立数学模型解决以下问题：1. 就某一典型混合交通交叉路口的自行车、机动车、行人的情况，给出该交叉路口的交通管理方案；2. 在适当假设下，建立描述混合交通交叉路口道路通行能力的数学模型，并根据相应分析结果提出改进措施；3. 为混合交通交叉路口的道路建设和交通管理提供优化方案。

B题中国经济协调发展问题改革开放30年来，中国经济取得了巨大的发展，但是我国各地区经济发展存在不平衡现象，东部沿海城市与中西部地区差距过大，严重制约了国民经济的进一步发展。

调整经济结构、促进各地区合作成为促进经济发展的重要战略。

根据中国统计信息网公布的2009年度GDP数据及其它网上信息，选择各省几个具有代表性的城市，加上所有直辖市，考察这些城市的经济数据和产业结构。

选择其中GDP(生产总值)排在较靠前的城市组成城市集合A，将GDP排在较靠后的城市组成城市集合B，考虑建立一种经济合作和技术援助的关系，通过较发达地区和欠发达地区的人才流动、教育与技术支援、经济合作交流以及国家的一些税收政策等带动和促进欠发达地区的经济繁荣与城市化进程。

高等院校毕业生就业的数学模型【摘要】：随着我国就业制度的变革与高校的扩招，毕业生就业形势发生了巨大的变化。

本文从整个社会和大学生自身的角度来研究高校毕业生就业，分别建立了毕业生就业率的微分方程模型和高校毕业生就业选择的层次分析模型。

模型一：从宏观来看，影响毕业生就业率的因素很多，包括社会经济发展状况、就业观念以及学生综合素质等。

结合各因素作用，本文给出了描述高校毕业生就业率的微分方程模型，通过分析数学模型得到了一些关于毕业生就业率和社会需求之间相协调的定性结论，为较好地解决就业问题提供重要的理论参考。

在此基础上，通过对高校毕业生人数和就业率的实际数据调查，计算确定了微分方程定性模型中的参数。

模型二：在就业市场中，时常会出现“有人没事干、有事没人干”的现象。

探其原因，很大程度上是由于缺乏一套科学选择工作的方法。

影响就业岗位选择的因素是多方面的、复杂的，经过分析最终确定了影响毕业生工作选择的6个因素。

在此基础上，我们建立层次结构，构造判断矩阵，进行权重计算，开展一致性检验，直至完成该毕业生的岗位选择。

通过建立数学模型，为大学生的岗位选择提供可靠的参考依据。

大学毕业生就业问题，需要引起整个社会的高度重视。

在本文基础上，我们对该问题的今后研究进行了展望。

【关键词】：就业率，微分方程模型，岗位选择，层次分析模型一 引言1.1论文论文研究的研究的研究的背景背景随着改革开放的不断深入，中国快速稳定的经济发展带动着整个社会的共同进步。

但不可否认的是，在经济高速发展的同时，也相应出现了一些社会问题，给整个社会的和谐发展带来了不稳定的因素。

其中以就业和贫富悬殊问题最为突出，论文基于当前社会的就业问题展开。

自1999年高等学校扩大招生以来，全国高校毕业生人数逐年递增，按照教育部公布的数字，2002年至2008年，全国高校毕业生总数分别为145万、212万、280万、340万、413万、495万、559万[1]。

“十一五”期间，毕业生人数每年仍将以近15%的速度递增，将有超过2700万名毕业生需要就业。

用数学模型对高职（专科）生师比进行评价的探讨【摘要】本文基于数学模型，对高职（专科）生师比进行评价。

在分析了研究背景、研究目的和研究意义。

在对数学模型的构建、模型参数的选择、模型结果分析、模型应用案例以及模型局限性进行了深入探讨。

结论部分总结了研究成果，提出了未来研究方向和结论建议。

通过本文的研究，可以更好地了解高职（专科）生师比对教学质量的影响，为提高教育教学水平提供参考依据。

【关键词】高职（专科）生师比，数学模型，评价，探讨，研究背景，研究目的，研究意义，构建模型，选择参数，分析结果，应用案例，局限性讨论，成果总结，未来研究方向，结论建议。

1. 引言1.1 研究背景高职（专科）生师比是指高职院校中教师数量与学生数量之间的比值关系，是评价教学质量、教学效益以及学习环境的重要指标之一。

随着高等教育的普及和发展，高职教育在国家经济建设和社会发展中扮演着越来越重要的角色，而高职生师比的合理性对于高职教育教学质量的提升至关重要。

当前，随着高职生源规模的扩大和高职教育质量的不断提升，高职生师比问题日益凸显。

一些高职院校面临着教师资源不足和教学质量下降的挑战，而一些高职院校则可能存在教师资源浪费和高昂的教学成本问题。

如何科学地评价高职生师比的合理性，优化高职教学资源配置，提高高职教育教学效益，成为当前高职教育领域亟需解决的重要问题。

本研究旨在利用数学模型对高职生师比进行评价探讨，为高职教育的可持续发展提供理论支撑和决策参考。

1.2 研究目的本文旨在通过数学模型对高职（专科）生师比进行评价，旨在探讨如何科学地确定教师数量与学生数量之间的比例，从而更好地提高教学质量和学生学习效果。

具体研究目的如下：1. 分析现有高职学校的师生比情况，了解目前教师资源配置情况，找出存在的问题和不足之处；2. 建立数学模型，结合实际数据，进行师生比的评价和分析，探讨如何科学合理地确定师生比；3. 提出相应的改进建议，为高职学校提供优化师生比的方向，从而提高教学质量和学生满意度；4. 通过本研究的成果，为高职学校的管理决策提供科学依据，为学校的长远发展和教育事业的提升贡献力量。

孫歿後针镙超叙嗲模型镙秸试针__________________ 教因裘用疣竹今祈糢嗤解决实陈內教嗜淀叙營与疣针營览____________________ 考夂槐级_________________________________嗲或抬名_________________________________________ 嗲丈嗲号___________________________________指I教师_____________________________________课程设计任务书课程数学模型课程设计 ________________________________________________题口价用统计分析模型解决实际问题_____________________________________主要内容、基本要求、主要参考资料等主要内容简单介绍统计分析模型的基础理论及本文所用的统计分析方法，进一步通过实例来掌握如何应用常用的统计分析方法建立数学模型及求解。

并利用本文所介绍的统计分析方法来求解2015年数学建模的“互联网+”时代的出租车资源配置问题。

课程设计的要求：1.独立完成建模，并提交一篇建模论文。

2.论文的主要内容包括：摘要，问题的提出，问题的分析，模型假设，模型设计，模型解法与结果，模型结果的分析和检验，包拈误差分析、稳定性分析等。

模型的优缺点及改进方向。

必要的计算机程序。

3.文档格式：参照《东北石油大学课程设计撰写规范》和《数学模型课程设计教学大纲》。

4.课程设计结束时参加答辩。

主要参考资料：[1]邹志云，蒋忠海，梅亚楠，宋程.大中城市居民出行强度的聚类分析.交通运输工程与信息学报,5(2) :8-13, 2007, 6[2]衡量出租车供求的三大指标——里程利用率、车辆满载率、万人拥有量.《运输经理世界》，2007,(5)[3]王嵆.成都市客运出租车需求分析.丙南交通大学工程硕士学位论文，2009, 12[4]大连，北京，广州，杭州，深圳，武汉、南京2013年年鉴[5]韩中庚.数学建模方法及其应用.北京：高等教育出版社，2005.6摘要统计，顾名思义即将信息统拈起来进行计算的意思，它是对数据进行定量处理的理论与技术。

高考志愿预测的数学模型研究【摘要】本研究旨在探索利用数学模型预测高考志愿的可行性和有效性。

我们建立了一个基于历年高考成绩和志愿选择情况的数学模型，以预测考生的志愿排名。

接着，我们对大量数据进行收集和处理，确保模型的准确性和鲁棒性。

通过模型参数的优化和验证，我们提高了预测的准确率和稳定性。

我们还提出了一些改进策略，进一步提升模型性能。

结论部分讨论了数学模型在高考志愿预测中的应用前景和未来研究方向。

本研究为高考志愿预测领域提供了一种新的方法和思路，有望在实际应用中发挥重要作用。

【关键词】高考志愿预测、数学模型、研究背景、研究目的、研究意义、数据收集、模型参数优化、模型验证、模型评估、模型改进策略、应用前景、未来研究方向、总结。

1. 引言1.1 研究背景高考志愿预测一直是学生和家长们关注的焦点问题。

随着高考竞争日益激烈，学生们在填报志愿时往往面临着种种难题：应该选择哪些学校？哪些专业适合自己？如何合理安排志愿顺序？为了解决这些问题，研究者们开始利用数学建模的方法对高考志愿进行预测和优化。

传统的高考志愿填报通常基于学生的成绩和兴趣，但这种方法往往忽略了其他重要因素，如学校的声誉、专业的前景、学科交叉等。

建立一套科学的数学模型成为了解决这一问题的关键。

在这样的背景下，本文旨在探讨如何利用数学模型预测高考志愿，帮助学生和家长更好地选择适合自己的学校和专业。

通过收集和分析大量的数据，优化模型参数，验证和评估模型的准确性，并提出改进策略，以提高模型的预测能力和实用性。

本文也将展望数学模型在高考志愿预测中的应用前景，探讨未来的研究方向，并对本研究进行总结。

通过这些努力，希望能为解决高考志愿填报难题提供有力的支持和指导。

1.2 研究目的研究目的是为了探讨利用数学模型来预测高考志愿的可行性和准确性。

通过建立一个科学合理的数学模型，可以更好地帮助学生和家长了解考生的综合素质，从而为志愿填报提供更准确的参考。

通过对数据的收集和处理，可以进一步提高预测模型的准确性和可靠性，为考生提供更加个性化的志愿建议。

基于Logistic回归模型的数学专业大学生择业就业对比分析【摘要】本文通过基于Logistic回归模型的分析，研究了数学专业大学生在就业市场上的现状和趋势。

首先介绍了Logistic回归模型的理论基础，然后对数学专业大学生的就业现状进行了详尽分析。

接着利用Logistic回归模型对数学专业大学生的就业进行了预测，并对预测结果进行了对比分析与讨论。

最后结合数据处理与模型评价，探讨了就业市场对数学专业大学生的影响以及Logistic回归模型在大学生择业就业中的应用价值。

本研究为理解数学专业大学生的就业状况提供了新的视角和方法，同时也为相关领域的未来研究提供了一定的参考和展望。

【关键词】数学专业、大学生、择业就业、Logistic回归模型、对比分析、数据处理、模型评价、就业市场、影响、应用价值、展望1. 引言1.1 研究背景数目、格式要求等等。

数学专业一直以来都是学科中的重要分支之一，其所掌握的严谨的逻辑思维与抽象推理能力被认为是许多行业和企业所需的核心素养。

随着社会经济的发展和就业市场的变化，数学专业的大学生们在就业选择上也面临着诸多挑战。

一方面，传统数学岗位的需求有所减少，新兴行业和职位对数学专业人才的需求增加。

了解数学专业大学生的就业现状，并预测未来的就业趋势，对于帮助学生选择职业方向，提高就业竞争力具有重要的意义。

基于以上背景，本研究将运用Logistic回归模型对数学专业大学生的就业情况进行分析与预测，从而探讨数学专业学生在当前就业市场中的优势和挑战，为他们未来的职业发展提供参考与指导。

通过研究Logistic回归模型在大学生择业就业中的应用，也将进一步探讨该模型在其他领域的潜在应用价值，为相关研究提供新的思路和方法。

1.2 研究意义数目统计等。

部分如下：通过对数学专业大学生的就业现状进行分析，可以帮助学生了解目前的就业市场需求和趋势，为他们未来的求职打下基础。

利用Logistic回归模型进行预测分析，可以帮助学生和教育部门更好地了解数学专业毕业生的求职状况，有针对性地进行职业规划和指导。

数学模型实训总结总结（共5篇）第一篇：数学模型实训总结总结数学模型实训总结从12月19日至25日，我们在数理系机房进行了为期一周的数学模型的实训。

为了锻炼大家之间的配合能力，而且数学建模本来就是团队团结合作完成的，我们都被分成了差不多三人一组。

在这几天的机房实训中，我们相互分工合作，首先分析了我们选择的数学模型问题—教师薪金的确定，然后进行假设，再根据假设建设基本的模型。

在这个过程中，我们每个人都分配有不同的任务，充分发挥了每个人的特长。

最后把每个部分整合在一起的时候，我们接受不同意见，讨论了每一部分的可行性以及与相邻部分能否有效衔接，发现了其中的一些不足之处，并及时改正，不过在有些数据处理方面，我们还不是很熟悉。

然后我们对数学模型的数据进行求解、分析、检验，认为这个数学模型的建立满足假设条件，符合现实中的设定。

最后我们把实训问题按照数学建模的标准模式进行了整理，制成一份完整的实训报告。

至此，这次数学模型的实训已经基本完成，剩下来的就是对实训报告的检查以及改进。

通过仔细认真的检查，这次实训报告虽然还存在一些小的问题，但已经基本满足了实训的目的。

目前，数学模型的实训已经结束，我们学到了很多东西。

数学模型是一门与现实很接近的学科，在社会中的应用是比较广泛的，在解决一些社会性问题上有着很广阔的前景。

例如美国曼哈顿项目中原子弹的研究，还有2008年我国奥运会场馆周边服务平台的建设等等很多问题都离开数学模型的身影。

通过这些可以看出，我们学习数学模型的作用还是很大的。

希望经过这次数学模型培训，我们的数学知识有进一步的提高。

第二篇：数学模型总结【数学建模】数学模型总结四类基本模型优化模型1.1 数学规划模型线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。

1.2 微分方程组模型阻滞增长模型、SARS传播模型。

1.3 图论与网络优化问题最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。

大学生就业选择问题的数学模型路璐;梁金成;张炳策;类浩【摘要】针对大学生就业选择问题建立数学模型,并对模型进行分析.通过调查研究获得各影响因素所占比重,运用层次分析法构建大学生就业选择问题的数学模型,为大学生选择就业岗位提供参考.【期刊名称】《北京工业职业技术学院学报》【年(卷),期】2015(014)004【总页数】3页(P47-49)【关键词】大学生就业;层次分析法;权重【作者】路璐;梁金成;张炳策;类浩【作者单位】北京工业职业技术学院基础教育学院,北京100042;北京工业职业技术学院基础教育学院,北京100042;北京工业职业技术学院基础教育学院,北京100042;北京工业职业技术学院基础教育学院,北京100042【正文语种】中文【中图分类】O241.60 引言大学生就业一直都是全社会各界人士关注的热点问题，许多大学生毕业后找不到适合自己的岗位，有的虽然已经就业，但对自己的岗位并不满意，出现频繁跳槽的现象，给自己和社会都带来了严重的损失。

基于此问题，本文运用层次分析法，建立大学生就业选择的数学模型，为大学生选择就业岗位提供参考。

1 模型假设(1)假设有A，B，C 3家单位供该毕业生选择;(2)假设该模型中的学生是正常个体，就业能力属于平均水平。

2 模型构建我们最终的目标是在A，B，C 3家单位中选出最好的一家，因此目标层是“就业单位选择”。

影响就业选择的因素有很多，选取大学生普遍关心的6个因素［1］:福利待遇、发展前景、专业匹配、工作环境、企业性质、工作地点作为准则层;单位A、单位B、单位C为方案层。

现应用层次分析法对大学生就业过程中普遍关心的影响因素构造层次结构图，如图1所示。

图1 大学生就业选择层次结构图2． 1 构造比较矩阵2．1．1 准则层6个因素对目标层的比较矩阵为了保证准则层中6个因素在大学生就业选择问题中比重的合理性，随机抽取173名大学生就福利待遇、发展前景、专业匹配、工作环境、企业性质、工作地点等6个因素进行调查，收回有效问卷149份。

中国就业问题模型的建立与分析摘要本文围绕我国就业人数的影响问题，从当前经济社会发展现实出发，运用现实经济数据，建立了影响我国就业人数的模型，并据此对2012 年和2013 上半年的就业情况进行预测。

第一，社会就业情况的衡量指标：我们选择就业人数作为社会就业情况的衡量指标。

再通过大量文献查阅，并结合经济学理论，首先确定了部分可能对就业人数产生影响的因素，然后通过相关统计技术分析最终将居民消费价格指数，进出口总额，GDP 和科技投入确定为影响就业人数的主要指标。

第二，建立了就业人数和其影响因素的多元对数回归模型：由于经济序列的非平稳性，我们对变量序列进行了单位根检验和协整检验，并据此建立了就业人数和其影响因素的多元对数回归模型。

考虑上述回归模型仅反映了变量间的长期稳定关系，我们借助ECM 模型对变量间短期波动和长期稳定关系进行描述，在此基础上建立脉冲响应函数，并进行了方差分解。

第三，建立分地区的就业人数影响模型：由于在问题二建立的模型使用的是全国平均数据，为了避免这种平均化处理造成的数据丢失，从而建立更加精确的模型，我们将省作为地区划分的标准，建立分地区的就业人数影响模型。

为了不失一般性，我们又分别从东部，中部，西部各取一个样本构建面板数据，并据此建立了分地区的就业人数影响模型。

第四，建立了向量自回归模型（VAR）：在问题二建立的模型基础上，我们建立了向量自回归模型（VAR），并结合当前经济运行数据，对2009 年和2010 年上半年的就业状况进行预测，得出09年大约新增就业1040 万。

第五，我们从建立的模型和就业前景仿真结果，提出了提高就业人口数的三项政策建：(1)继续保持国内生产总值的高速发展; (2)积极发展高质量对外贸易;(3)合理促进高新技术产业发展。

关键词：分析和预测就业人数协整ECM模型脉冲响应方差分解VAR模型1、问题的背景十八大报告中指出，“就业是民生之本。

要贯彻劳动者自主就业、市场调节就业、政府促进就业和鼓励创业的方针，实施就业优先战略和更加积极的就业政策。