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本文针对2016年数学建模竞赛D题的第二问，提出了一种综合评估风机性能的方法。通过定性与定量分析相结合的方式，评估了新旧风机与该风电场风能资源的匹配程度。定性分析基于风速分布与风机运行参数（切入、额定、切出风速）的匹配关系；定量分析则通过计算年均发电量和容量系数，量化风机发电性能。研究结果表明，机型Ⅰ、Ⅲ和Ⅳ最适合该风电场，其中机型Ⅰ在高风速区域表现突出，机型Ⅲ适合中低风速区，机型Ⅳ适应性较好；而机型Ⅱ和Ⅴ因适配性差不建议使用。此外，文章还提供了风机额定功率的密度修正方法，以提高评估准确性。该方法为风电场风

2022年数学建模国赛C题围绕风电场运行优化展开研究。摘要显示：首先通过建立威布尔分布模型评估风能资源，计算得出年均风速5.67m/s、有效发电小时7340小时，判定为"风能资源较丰富区"。其次提出风能利用率评估体系，显示年均风能利用率为83.8%，额定功率转化率19.14%，效率较高但仍存提升空间。最后针对维修排班问题，考虑270天连续工作限制和4组维修人员配置，需制定兼顾均衡性和经济效益的优化方案。研究采用Python进行数据分析和可视化，为风电场优化运行提供了量化依据和方法支持。

摘要： 2025年APMCM数学建模竞赛B题聚焦心血管疾病、中风和肝硬化的预测与大数据分析。题目要求：1.数据预处理与统计分析（缺失值处理、特征相关性分析）；2.构建预测模型（逻辑回归、随机森林等，评估准确率、F1分数）；3.多疾病关联分析（共病概率建模与风险预测）；4.提出预防建议（基于模型结果向WHO提供筛查和干预措施）。核心方法包括数据标准化、热力图可视化、逻辑回归建模（如$$P(y=1|\mathbf{x})=\frac{1}{1+e^{-(\beta_0+\boldsymbol{\beta}^T\

本文针对古代玻璃制品的成分分析与鉴别问题，运用统计分析和机器学习方法建立分析模型。首先通过Fisher检验和Mann-Whitney U检验发现铅钡玻璃更易风化，且风化会影响化学成分含量。基于决策树模型，揭示了高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律：风化前主要依据PbO含量（阈值5.46%），风化后则依据SiO₂含量（阈值80.215%）。通过主成分分析和系统聚类，将两类玻璃各划分为5个亚类。对于未知类型文物，结合风化状态运用分类规则进行鉴别。成分关联分析显示PbO与BaO呈显著正相关，风化会改变部分元素的相关性。研

本文针对露天铁矿车辆调度优化问题，建立了分阶段数学模型。首先构建以总运量最小为目标的生产调度模型，考虑铲位储量、卸点产量、矿石品位等约束，获得7台电铲（铲位1-4,8-10）作业方案，12条运输路线总运量85,629吨公里。第二阶段采用固定派车（8辆）与联合派车（8辆）策略优化车辆配置，共需16辆卡车，实现矿石产量3.82万吨、岩石产量3.22万吨。模型通过分层优化解决目标冲突，固定卡车利用率达97.5%-99.5%，联合卡车兼顾多路线运输。该方案兼顾运输成本和产量要求，为露天矿生产计划提供有效决策支持。

摘要：2019年全国大学生数学建模竞赛E题围绕"薄利多销"策略展开分析。研究基于商场2016-2019年的销售数据，通过建立双对数回归模型量化折扣率与营业额的关系（弹性系数3.5112），证实"薄利多销"策略的有效性。同时，线性回归结果显示折扣率每提升1单位将导致利润率下降0.753个百分点。研究创新性地引入需求价格弹性和边际分析方法，为商家定价策略提供量化依据。本文还分享了数学建模学习经验，建议通过实践案例和优质资源（如清风、北海课程）掌握建模技能，强调建模竞赛更注