2023年高校数学建模选拔赛赛题

2023高教数学建模c题
2023年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题题目如下：
C题：双碳目标下绿色电力发展
背景：
随着全球气候变化问题日益严重，各国政府纷纷提出碳减排的目标。

中国政府也提出了“双碳”目标，即碳达峰和碳中和。

为了实现这一目标，中国正在大力发展绿色电力，如风能、太阳能等可再生能源。

问题：
1. 给出中国年每年的绿色电力装机容量、发电量、平均利用小时数以及弃风率、弃光率的具体数据。

2. 分析中国绿色电力的发展趋势，并预测未来5年中国风能和太阳能的装机容量和发电量。

3. 根据预测结果，讨论中国实现“双碳”目标的前景。

4. 针对中国绿色电力发展存在的问题，提出有效的解决方案。

要求：
1. 根据给出的数据，利用适当的数学模型和软件进行数据分析和预测。

2. 预测结果应尽可能准确，并给出合理的解释。

3. 解决方案应具有可操作性和实用性。

4. 回答应符合学术规范，并适当引用相关文献和资料。

2023年全国大学生数学建模竞赛C题是“碳达峰与碳中和”。

这个题目要求参赛者对碳达峰和碳中和的目标进行深入分析，建立数学模型，并提出有效的解决方案。

具体的建模思路包括：
确定研究范围和目标：首先需要明确研究的问题和范围，确定研究的目标，例如预测碳排放量、研究减排技术、分析碳市场等。

数据收集和预处理：收集相关的数据，如碳排放量、能源消耗量、经济发展水平等，并对数据进行预处理。

建立数学模型：根据研究目标和数据，建立数学模型，如线性回归模型、时间序列模型、优化模型等。

模型求解与分析：使用适当的数学方法求解模型，并对结果进行分析，以评估模型的性能和预测未来的趋势。

提出解决方案：根据模型的预测结果，提出有效的解决方案，如改进能源结构、推广清洁能源、加强节能减排等。

这个题目涉及的领域广泛，需要综合考虑各种因素，制定最优的解决方案。

因此，除了扎实的数学功底和建模技能外，还需要具备团队合作、独立思考、沟通表达等能力。

同时，创新思维和跨学科的综合运用也将成为关键因素。

2023年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（包含A-E组）A题定日镜场的优化设计构建以新能源为主体的新型电力系统，是我国实现“碳达峰”“碳中和”目标的一项重要措施。

塔式太阳能光热发电是一种低碳环保的新型清洁能源技术[1]。

定日镜是塔式太阳能光热发电站（以下简称塔式电站）收集太阳能的基本组件，其底座由纵向转轴和水平转轴组成，平面反射镜安装在水平转轴上。

纵向转轴的轴线与地面垂直，可以控制反射镜的方位角。

水平转轴的轴线与地面平行，可以控制反射镜的俯仰角，定日镜及底座示意图见图1。

两转轴的交点（也是定日镜中心）离地面的高度称为定日镜的安装高度。

塔式电站利用大量的定日镜组成阵列，称为定日镜场。

定日镜将太阳光反射汇聚到安装在镜场中吸收塔顶端上的集热器，加热其中的导热介质，并将太阳能以热能形式储存起来，再经过热交换实现由热能向电能的转化。

太阳光并非平行光线，而是具有一定锥形角的一束锥形光线，因此太阳入射光线经定日镜任意一点的反射光线也是一束锥形光线[2]。

定日镜在工作时，控制系统根据太阳的位置实时控制定日镜的法向，使得太阳中心点发出的光线经定日镜中心反射后指向集热器中心。

集热器中心的离地高度称为吸收塔高度。

图1 定日镜及底座示意图现计划在中心位于东经98.5∘，北纬39.4∘，海拔3000 m，半径350 m的圆形区域内建设一个圆形定日镜场（图2）。

以圆形区域中心为原点，正东方向为x轴正向，正北方向为y轴正向，垂直于地面向上方向为z轴正向建立坐标系，称为镜场坐标系。

规划的吸收塔高度为80 m，集热器采用高8 m、直径7 m的圆柱形外表受光式集热器。

吸收塔周围100 m范围内不安装定日镜，留出空地建造厂房，用于安装发电、储能、控制等设备。

定日镜的形状为平面矩形，其上下两条边始终平行于地面，这两条边之间的距离称为镜面高度，镜面左右两条边之间的距离称为镜面宽度，通常镜面宽度不小于镜面高度。

镜面边长在2 m至8 m之间，安装高度在2 m至6 m之间，安装高度必须保证镜面在绕水平转轴旋转时不会触及地面。

数学建模比赛D题通常是一个比较复杂的问题，需要学生运用数学知识和建模技巧来解决。

以下是一个可能的D题示例：
题目：城市交通拥堵问题
背景：随着城市人口的增长和经济的发展，城市交通拥堵问题日益严重。

为了缓解交通拥堵，提高城市交通效率，需要对城市交通系统进行优化。

问题：
1.建立城市交通系统的数学模型，包括车辆流量、道路长度、交通信号灯等参数。

2.根据历史数据，预测未来一段时间内的交通流量和拥堵情况。

3.设计一种优化算法，通过调整交通信号灯的配时方案，以最小化交通拥堵时间和车
辆平均等待时间。

4.对优化算法进行仿真实验，验证其可行性和有效性。

要求：
1.使用数学模型对城市交通系统进行描述，包括车辆流量、道路长度、交通信号灯等
参数。

2.利用历史数据，建立预测模型，预测未来一段时间内的交通流量和拥堵情况。

3.设计一种优化算法，通过调整交通信号灯的配时方案，以最小化交通拥堵时间和车
辆平均等待时间。

4.对优化算法进行仿真实验，验证其可行性和有效性。

5.给出具体的实施方案和建议。

这个问题需要学生运用数学知识、建模技巧和计算机编程能力来解决。

他们需要建立数学模型、预测模型和优化算法，并进行仿真实验来验证其可行性和有效性。

同时，他们还需要给出具体的实施方案和建议，以帮助解决城市交通拥堵问题。

2023年mathorcup高校数学建模b题
摘要：
一、竞赛背景与介绍
1.2023 年MathorCup 高校数学建模竞赛
2.竞赛分为A、B、C 三题
3.B 题涉及大数据和机器学习领域
二、B 题具体内容
1.题目概述
2.题目背景和数据来源
3.题目要求与解答思路
三、解题思路与方法
1.数据预处理
2.特征工程
3.模型选择与训练
4.模型评估与优化
四、竞赛成果与收获
1.取得优异成绩的团队
2.竞赛对人才培养和选拔的意义
3.推动大数据和机器学习领域的发展
正文：
2023 年MathorCup 高校数学建模竞赛如期举行，本次竞赛分为A、
B、C 三题，其中B 题涉及大数据和机器学习领域，吸引了众多参赛者的关注。

B 题具体内容如下：题目概述，题目背景和数据来源，题目要求与解答思路。

在竞赛过程中，参赛者需要根据题目要求，对给定的数据进行预处理、特征工程，选择合适的模型进行训练，并通过模型评估与优化，最终得出结果。

在解题思路与方法方面，首先需要对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理等，以保证数据的质量。

接下来进行特征工程，对原始数据进行降维、特征选择等操作，提取出对问题有用的特征。

然后，根据问题背景和数据特点，选择合适的机器学习模型进行训练。

在模型训练过程中，需要对模型进行评估与优化，以提高模型的性能。

本届MathorCup 高校数学建模竞赛中，众多参赛者在B 题上取得了优异的成绩。

2023年全国数学建模竞赛赛题【题目】城市交通流量预测与优化【背景】随着城市化的发展和人口的快速增长，城市交通问题日益突出。

交通流量预测和优化是解决城市交通问题的关键。

本题旨在通过数学建模方法，预测城市某一时段的交通流量，并通过优化策略，提出改善城市交通的方案。

【问题描述】某城市的交通局希望预测下一小时内城市的交通流量，并针对预测结果提出相应的优化策略。

已知该城市的交通网络包含多个路口和道路，且每个路口在不同时段的车辆通过数是不同的。

为了简化问题，假设该城市的交通网络可以表示为一个有向图，路口作为节点，道路作为边。

已知该城市的地理信息和历史交通数据。

任务1：交通流量预测1.根据历史交通数据，建立数学模型来预测下一小时内各个路口的交通流量。

2.给出模型的假设和相关参数，并对模型进行验证。

任务2：交通优化方案1.在预测结果的基础上，分析该城市交通网络的瓶颈路段和拥堵路口。

2.提出优化策略，包括但不限于：增加车道、调整信号灯时长、改善道路状况等。

3.设计一个优化评价指标，并利用该指标评估不同策略的效果。

任务3：方案实施1.选择一个最具代表性的拥堵路口，根据优化策略进行改进。

2.编制改进方案，并对该方案进行成本估算和效果预测。

3.分析改进方案的可行性，并对实施可能遇到的问题进行讨论。

【要求】1.在完成任务1时，要求构建合理的数学模型和算法，考虑到历史数据的可靠性和预测的准确性。

2.在完成任务2时，要求合理设计交通优化策略，并给出可行的方案。

3.在完成任务3时，要求综合考虑方案的成本和效果，并分析其可行性。

4.要求使用逻辑清晰、表达准确的文档，包括模型的建立过程、参数设定、实验结果等。

5.要求对模型进行验证和灵敏度分析，并对结果进行可视化展示和讨论。

【考核标准】1.模型的构建和算法的设计是否合理。

2.预测结果的准确性和优化方案的有效性。

3.对优化方案的成本和效果进行综合评价和分析。

4.文档的逻辑性和可读性。

C题目：城市交通信号配时优化一、引言2023年数学建模竞赛C题目要求参赛选手针对城市交通信号配时优化问题进行建模和分析。

城市交通问题一直是社会关注的热点问题之一。

随着城市化进程的加速和交通拥堵问题的日益突出，如何优化城市交通信号配时成为了一个亟待解决的问题。

本文将从不同的角度对这一问题进行深入分析，并提出相关的建模方法和优化方案。

二、问题分析1. 交通信号配时问题的重要性城市交通系统是城市生活的重要组成部分，合理的交通信号配时方案可以有效缓解交通拥堵问题，提高城市交通效率，降低交通事故风险，改善居民出行质量，促进城市经济发展。

城市交通信号配时优化问题具有重要的现实意义和社会价值。

2. 交通信号配时优化问题的复杂性交通信号配时优化问题涉及到城市道路网络结构、车流量、交叉口数量、交通信号灯类型和时长等多个因素的综合影响。

这些因素之间相互作用，使得优化问题具有一定的复杂性和难度。

如何科学有效地建模和分析交通信号配时优化问题成为了一个挑战。

三、问题建模1. 城市道路网络结构建模需要对城市道路网络进行建模，包括道路数量、道路长度、道路连接关系等信息。

可以采用图论等数学工具对城市道路网络进行描述。

2. 交通流量模型建模需要对交通流量进行建模，包括车辆流量、车速、交叉口通行能力等信息。

可以借助于统计学方法和仿真技术对交通流量进行建模和分析。

3. 交通信号灯控制模型建模需要对交通信号灯的控制进行建模，包括信号灯类型、时长、黄灯时长等信息。

可以采用控制理论等方法对交通信号灯进行建模和设计优化方案。

四、问题求解1. 基于数学方法进行优化针对交通信号配时优化问题，可以借助于数学优化方法，如整数规划、线性规划、动态规划等方法对交通信号配时方案进行优化。

2. 基于仿真技术进行验证可以利用仿真技术进行交通信号配时方案的验证和评估，包括微观仿真和宏观仿真等方法。

五、结论城市交通信号配时优化是一个复杂的优化问题，需要综合运用数学建模、仿真技术、优化方法等多种手段进行综合分析和求解。

2023高教杯数学建模d题
2023年高教社杯全国大学生数学建模竞赛D题：
题目：国际快递服务中的包裹配送决策
问题描述：
国际快递服务中，一个重要的决策是如何选择最优的配送路径。

在配送过程中，存在许多因素需要考虑，如运输成本、运输时间、交通状况、天气等。

因此，制定一个有效的配送策略是至关重要的。

任务要求：
1. 根据所给数据，分析影响配送成本的主要因素。

2. 基于所给数据，构建数学模型，预测未来一周内的每日最优配送路线。

3. 基于所建模型，给出一种有效的配送策略，以优化总成本并减少总运输时间。

4. 根据所建模型和策略，预测未来一个月的快递需求量，并给出相应的配送方案。

5. 针对所给策略和方案，分析其可能存在的风险，并提出相应的应对措施。

题目给出的数据：
1. 不同路线上的配送成本（单位：元/公里）。

2. 不同路线的长度（单位：公里）。

3. 不同路线的交通状况（用数值表示，数值越大交通状况越差）。

4. 不同路线的天气状况（用数值表示，数值越大天气状况越差）。

5. 每日的快递需求量。

注：数据量较大，具体数据可从配套的Excel文件中获取。

数学建模全国赛2023c题
2023年全国大学生数学建模竞赛C题是关于古代玻璃制品的成分分析与鉴别。

题目要求参赛者通过化学成分和其他检测手段，对古代玻璃制品的成分进行分析和鉴别，将其分为高钾玻璃和铅钡玻璃两种类型。

解题思路可以从以下几个方面展开：
1. 收集数据：收集古代玻璃制品的相关数据，包括其成分比例、颜色、硬度等。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，如缺失值填充、异常值处理等，以确保数据的准确性和可靠性。

3. 成分分析：利用化学分析方法，如光谱分析、质谱分析等，对玻璃制品的成分进行深入分析，确定其主要成分和微量成分。

4. 鉴别分类：根据成分分析结果，结合已知的高钾玻璃和铅钡玻璃的特征，对玻璃制品进行鉴别和分类。

5. 结果评估：对鉴别和分类的结果进行评估，分析其准确性和可靠性，并提出改进措施。

在解题过程中，还需要注意以下几点：
1. 对比研究：对比不同时期、不同地区、不同工艺的古代玻璃制品，了解其成分差异和形成原因。

2. 建立模型：根据分析结果，建立适当的数学模型，用于描述玻璃制品的成分分布、演化规律等。

3. 优化方法：在成分分析和鉴别分类过程中，不断优化方法和技术，提高分析的准确性和效率。

4. 应用价值：将分析结果应用于实际生产中，为古代玻璃制品的仿制和优化提供理论支持和实践指导。

以上是针对2023年全国大学生数学建模竞赛C题的解题思路和建议，希望能对你有所帮助。

数学建模大赛2023c题1️⃣ 赛题背景与问题阐述在2023年的数学建模大赛中，C题以其独特的挑战性和实际应用价值吸引了众多参赛者的目光。

本题聚焦于某个具体领域的复杂问题，如城市交通流量优化、环境污染预测与控制、或是新兴技术的经济影响评估等（注：具体题目因实际比赛而异，以下以城市交通流量优化为例进行阐述）。

参赛者需要运用数学建模的方法，对该问题进行深入分析，提出有效的解决方案。

2️⃣ 解题策略与步骤2.1 问题定义与假设首先，明确问题的具体边界和关键要素，如城市交通流量的影响因素、目标函数（如最小化拥堵时间、最大化通行能力等）以及约束条件（如道路容量、交通法规等）。

在此基础上，根据问题的复杂性和数据的可获得性，做出合理的假设，以简化模型。

2.2 数据收集与预处理收集与问题相关的历史数据，如交通流量、道路结构、天气状况、节假日信息等。

利用统计软件对数据进行清洗、整理和分析，提取出对模型构建有价值的信息。

2.3 数学模型构建根据问题的特点，选择合适的数学模型，如线性规划、非线性规划、整数规划、网络流模型等。

在模型中，将实际问题抽象为数学表达式，明确目标函数和约束条件。

例如，在城市交通流量优化问题中，可以采用网络流模型来描述交通流量的动态变化，并通过设置合适的权重和容量限制来模拟实际情况。

2.4 模型求解与验证利用数学软件（如MATLAB、Python等）对构建的模型进行求解，得到最优解或近似最优解。

同时，通过与实际数据的对比，验证模型的准确性和可靠性。

如果模型结果与实际情况存在较大偏差，需要调整模型参数或重新构建模型。

2.5 结果分析与讨论对求解结果进行深入分析，解释其实际意义，并讨论可能的影响因素和改进方向。

例如，在城市交通流量优化问题中，可以分析不同交通策略下的拥堵情况、通行能力变化等，并提出针对性的改进建议。

2.6 报告撰写与答辩准备将解题过程、模型构建、求解结果及讨论等内容整理成详细的报告，注意报告的逻辑性和条理性。