美赛注意事项

2024年1月27日 :
赖维杰 同学分享
1、最后的展现必须要漂亮(绘图、呈现)
李维情 西北建模王
论文位(核心)必须清楚建模位、编程位知道做了些什么

常见模型:
1、看真题,读往年论文,选定模型。
2、看课程。

火热关键词:
人工智能、机器学习、深度学习、区块链、大数据技术、Chat-GPT

EF题目:
在这里插入图片描述

第一问:变量之间的关系(关系题:层次分析法、熵权法等)
第二问:预测类问题(例如使用时间维度的马尔科夫、链等预测方法)
第三问:语文类问题(没有固定的方法,在文字上提出某种方法,并且验证、探索)
第四问(可能有,可能包含在第三问):

1、地道表达(抓人眼球的标题,需要谨慎使用)
2、将科研中的全新方法,使用到解题当中
3、线下比赛较好

world bank databasew世界银行数据库

视频笔记
视频中代码运行环境matlab R2017a

QQ群821245457

2023年美赛C题优秀论文

控制号:2300348

1.使用了GRU预测模型(GRU Prediction Model)。目的是预测2023年3月1日报告的结果
2.对单词和分数进行了数据分析。Pearson相关系数(The Pearson correlation
coefficient between)。提取了单词的四大属性
3.GSRF预测模型(GSRF Prediction Model)。网格搜索随机森林(Grid-Search Random Forest)。高斯噪声。预测的目的是展现未来2023年3月1日EERIE这个单词被尝试猜词次数1到X的百分比。
4.使用k - means++进行了难度率分类模型(Difficulty Rate Classification Model using the K-Means++are conducted)

在这里插入图片描述

第11讲 时间序列模型:

1、时间序列模型中季节性分解含义?
在这里插入图片描述

比赛时间

2024 Contest Dates and Times:

Registration Deadline: Before 3:00 p.m. EST on Thursday, February 1, 2024.
Contest Starts: 5:00 p.m. EST on Thursday, February 1, 2024.
Contest Ends: 8:00 p.m. EST on Monday, February 5, 2024.
Solution Report Deadline: 9:00 p.m. EST on Monday, February 5, 2024.
Contest Results: Results will be available on or before May 31, 2024.

注册截止日期: 2024年2月1日(星期四)美国东部时间下午3点前。(相当于2024年2月2日早上4点前)
比赛于2024年2月1日(星期四)美国东部时间下午5点开始。(相当于中国时间2024年2月2日早上6点)
比赛于2024年2月5日(星期一)美国东部时间下午8点结束。(相当于中国时间2024年2月6日早上9点)
解决方案报告截止日期: 美国东部时间2024年2月5日星期一晚上9点。(相当于中国时间2024年2月6日早上10点)
比赛结果: 比赛结果将于2024年5月31日或之前公布。
在这里插入图片描述

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
内容概要:本文系统分析了DesignData(设计数据)的存储结构,围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性与高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展与嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性与低成本优势。同时,文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点,建议采用全量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标:①为设计数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储;②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析不同存储方案的适用边界,并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
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