2022中青杯A题-高校数学建模竞赛与课程Sz教育

最新推荐文章于 2025-05-22 17:52:33 发布

小小数模

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分类专栏：数学建模中青杯文章标签： python 人工智能

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高校数学建模竞赛融合了实际问题与理论，通过层次分析和数据可视化加强sz教育。建模过程涉及不断试错、模型抽象，如人口增长模型的发展。求解阶段强调速度与准确性的平衡，培养学生的耐心和毅力。未来趋势包括灰色预测的应用。

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高校数学建模竞赛与课程SZ教育

题目叙述

在这里插入图片描述

模型的建立与求解

研究现状

层次分析加数据可视化图表
相比其他大学数学课程，数学建模的教学内容和教学过程包含了更多sz元素。原因之一是其教学内容主要来源于学生们感同身受的实际生活，因而容易得到学生的认同;另一方面，数学建模的教学要求学生们亲自动手进行实践，克服了其他数学教学环节纸上谈兵的弊端，容易使sz思想深入人心。数学建模在sz教育中的独特作用体现在以下几个方面。
理想的数学模型往往不是一蹴而就的，是通过千难万苦不断试错和检验，才最终被抽象概括出来，形成在工程技术领域应用广泛的数学模型。例如英国经济学家马尔萨斯于1798年提出了人口按照几何级数增长的人口模型。荷兰生物学家韦吕勒在19世纪中叶发展了马尔萨斯模型，提出来了一种阻滞增长模型，更加客观地描述人口和许多物种数量的变化规律。如今，传染病研究人员为了利用人口理论研究传染病的传播，进一步发展了韦吕勒的结果，使得这一理论得到进一步发展。
建模求解过程需要学生综合运用数学知识、计算机编程、信息搜索等过程来得到数学模型的解，是整个数学建模过程最有传统数学味道的过程。由于数学建模实践作业或者竞赛往往有时间限制，学生们要在速度和准确性之间达到平衡，太慢了无法在规定时间完成项目，而一味追求速度，则可能在中间换接出错，导致所有建模过程从头再来。通过数学建模的求解过程，学生们能够体会到欲速则不达的道理，踏踏实实，一步一个脚印地推进项目的进展，在这个过程中培养自己的耐心和毅力。

发展趋势

灰色预测

在这里插入图片描述

程序代码

from decimal import *
'''如有问题if you want my model and word'''
'''小编QQ:631183848'''   

class GM11():
    def __init__(self):
        self.f = None

    def isUsable(self, X0):
        '''判断是否通过光滑检验'''
        # 条件判断及循环
   
        X1 = X0.cumsum()
        rho = [X0[i] / X1[i - 1] for i in range(1, len(X0))]
        rho_ratio = [rho[i + 1] / rho[i] for i in range(len(rho)<