Magnolia_He的博客

2025年电工杯数学建模竞赛 选题分析&解题思路

可以将自动编码器作为随机森林的预处理步骤。先使用自动编码器对原始数据进行降维和特征提取，将得到的低维特征作为随机森林的输入特征，这样可以减少数据的维度，去除噪声和冗余信息，提高随机森林的训练效率和准确性。

2025年五一数学建模竞赛 A题：基于历史数据与模式识别的道路车流量推测模型研究

【2025年五一数学建模竞赛】C题 完整论文 模型建立与求解+matlab代码分享~

2025年五一数学建模竞赛C题详细解题思路，后续会更新完整论文与求解代码，完整版请看文章最后~

【2025年五一数学建模竞赛】A题 解题思路与模型代码，后续更新完整论文与建模代码。

这篇文章主要分享【三维图、地图、散点图】。

复现国奖优秀论文的代码，基于Matalab来实现，可以直接运行出图。之前的文章也有分享【折线图】【柱状图】的绘制，这篇文章主要分享【箱线图、热图、散点图】。

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我自己本人第一次参加数模国赛顺利上岸国奖，当然那段经历也是比较痛苦了，差不多也是从当年四月开始接触数学建模，第一次参加妈妈杯成绩并不理想，后面不断参加数模比赛进行模拟，最后顺利上岸国赛国奖，这里也分享一些我们的【数学建模备赛经验**】

完整建模过程与求解结果，请看下方。

2025妈妈杯MathorcupD题 详细解题思路 代码分享

数模国赛国一，美赛F奖，统计建模国一，华中杯国一，后续更新2025年“华中杯”数学建模D题的成品论文，高质量保证原创：见文章最后。

C题：就业状态分析与预测 详细解题思路与成品论文

目前来看本科组，C题的选题人数最多，C题>B题>A题

3.调用result=Cvxopt.solvers.qp(P,q,G,h,A,b)求解。模拟鸟群觅食行为，通过个体和群体最优解迭代搜索最优解，适用于连续优化问题。模拟自然选择过程，通过选择、交叉和变异操作优化解，适用于复杂非线性问题。函数原型：Cvxopt.solvers.qp(P,q,G,h,A,b)受冶金退火启发，通过概率性接受劣解避免局部最优，适用于组合优化问题。P,q,G,h,A,b的含义参见上面的二次规划问题标准形式。2.对照标准形势，构建出矩阵P,q,G,h,A,b。

K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。用于分析和预测时间序列数据，结合自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）来建模趋势和季节性。基于树状结构进行决策，通过特征分裂实现分类，直观易解释，如ID3、C4.5和CART算法。

2025年泰迪杯数据挖掘挑战赛A题 完整论文：建模与求解Python代码

2025年泰迪杯数据挖掘挑战赛 B题 完整论文：建模与求解 Matlab代码

由于传统CSV格式采用文本型存储结构，其在加载过程中需要进行字符串解析、数据类型推断及内存重排等复杂运算，当处理大规模工程数据时，这些固有缺陷会显著增加I/O时间成本。针对大规模传感器数据存储分散、时序不齐的特点，设计动态内存监控机制与自适应任务调度策略，在确保计算稳定性的前提下实现秒级数据特征的快速提取。为突破这一瓶颈，本文提出基于MATLAB二进制序列化与多核并行的协同处理框架，其核心原理在于将非结构化文本数据转换为内存连续存储的列式二进制格式，同时利用线程级并行技术分散I/O密集型任务负载。

初步分析整理了B题的赛题分析与解题思路，后面还会更新详细的建模论文与解题代码，明天完成！

由于多个天文台同时观测，这些视线会在空间中交汇于小行星的位置。通过求解这些视线的交点，就可以得到小行星的位置，从而计算与地球的距离。现实中，由于观测误差的存在，这些视线可能不会严格相交于一点，因此需要用最小二乘法等方法来估计最优交点。有关每个参数的更详细信息，可以参见：Extended_MPCORB_Data_Format_Manual.pdf第3页的MPCORB格式描述表。首先，根据题目的提示，以及题干最后给出的注意事项，大家要注意模型建立之后需要使用现实观测数据进行计算，不能使用假设数据。

本题基于某化工厂脱硫工艺的时序数据，要求建立数学模型解决以下问题：首先，在不考虑反应延时的条件下，根据历史输入数据预测当前时刻的输出污染物浓度；通过上述问题的求解，旨在为工业场景中的实时调控提供可靠的理论支持，优化脱硫工艺的稳定性和经济性。如何通过数学模型对生产流程进行精准预测与控制，仅通过易测变量（如产物成分）反推系统整体状态，并调控少数易控参数（如原料输入速率），成为提升工艺效率与产物合格率的核心问题。2）问题一建模时忽略反应过程的延时效应，仅通过历史输入数据的时序特征预测当前输出；

且输入气体2和气体4的数据分布一致性较高，气体1和气体3的数据分布一致性较高。通过局部时域特征提取和统计推断，分析气体浓度序列间关联性的时变规律及突变特征。，滑动窗口算法将其划分为若干重叠的子序列段。在每个窗口内，采用Pearson相关系数量化气体浓度间的线性关联强度。置信区间不包含零时，表明该窗口内的相关性具有统计意义。动态置信区间的构建进一步量化了相关系数的不确定性。，其绝对值越大表明窗口内两气体的浓度变化趋势越一致。的对比可揭示气体相互作用机制的尺度依赖性。，以反映窗口内数据的代表性时刻。

问题本质方法建议数据需求问题一三维空间定位三角测量 + 多射线最短距离多台站的同时观测数据问题二轨道传播与预测轨道反演 + 两体运动传播 + 坐标转换多次观测 + 天文台坐标。

数学建模国赛全称是2025年高教社杯全国大学生数学建模竞赛，是全国高校规模最大的数学建模竞赛。竞赛创办于1992年，每年一届，是“高校学科竞赛排行榜”的前五名，可以说该竞赛是数据分析、数学建模类竞赛中的"奥林匹克竞赛"。报名截止时间：9月1（周一）日20时比赛时间：9月4日（周四）18时至9月7日(周日)20时报名方式：报名采用网上报名的方式，且参赛者以3名大学生组成一队，通过学校教务部门向所在赛区组委会报名，再由赛区组委会向全国组委会报名。

2025美赛F题——全球网络犯罪与网络安全政策的多维度分析及效能评估，F奖学长的思路、代码、论文，高质量顶刊论文绘图！

2025年数学建模美赛E题 (农业生态系统)第1-5问F奖答案思路+模型+代码+论文，翻译后可直接提交！

与F奖学长共同完整美赛C题的完整解题思路+建模过程+论文+可运行代码，高质量原创~

2025美赛D题完整的解题过程，包括代码完整代码与结果、解题思路、模型文档与论文框架~

2025年美赛B题完成解析（参考论文+可运行matlab代码），冲刺O奖！

2025年美赛A题测试时间：楼梯上的持续磨损——基于磨损模式分析的楼梯使用频率与历史信息推断模型，可运行代码python+Latex与Word论文。

2025年美赛E题的完整解题，包括数据、代码、结果与论文，完整论文已经完成啦！

这里针对F题的数据分析部分做一个简单的分析，整理数据与详细的解题过程，持续更新中！

2025美赛赛题浅析，详细解题思路、建模过程、论文持续更新中！

2025年美赛Latex模板自用版，O奖优秀论文的Latex模板!

美赛的绘图是非常重要得，这篇文章给大家分享我自己复现2024年美赛O奖优秀论文得代码，基于Matalab来实现，可以直接运行出图。

在数据预处理中，由于原始数据集中存在时间戳错乱等情况，故首先对各个数据集的时间戳长度进行对齐。然后，基于三次样条插值的方法对缺失的数据进行填补。在填补过程中，由于部分数据缺失时间较长，故基于知识对插值数据进行修复。在问题一中，我们的目标是研究风电场和太阳能发电厂发电量的波动模式，并在发电量出现显著下降或显著上升之前进行预测。为此，我们需要根据当前功率与过去30分钟平均功率的比值来衡量波动幅度，并根据这一指标提前做出预警。首先，本文建立一个LSTM对发电量进行预测。

国奖学长解题思路与后续详细解题过程、建模代码，论文持续更新中。

零配件与成品的次品率关联 ：成品次品率不仅取决于零配件的质量，还会受到装配过程的影响，因此需要建立合理的模型来预测成品的次品率。多阶段决策的递归性 ：在每个阶段做出的决策都会影响后续的阶段，这使得问题呈现出递归结构，适合使用动态规划或马尔科夫决策过程等递归方法解决。动态调整次品率 ：在实际生产过程中，次品率是通过抽样检测得到的，且会随着生产的进行动态变化，如何利用新的次品率数据调整生产流程是一个难点。描述 ：用于应对生产过程中的不确定性，可以通过模拟大量次品率和生产过程，评估不同决策下的平均成本。