数学建模历年赛题分析优化与概率统计方法应用概览

产出指标用湖北省历年油菜生产的总产量(Y)来表示。例如，湖北省油菜生产的投入与产出进行了统计分析：1. 投入指标包括土地（S）、劳动（L）、资本（K）。其中，土地用播种面积表示，劳动用工数（成年劳动力一人劳动一天为一个工），资本用物质费用（种子秧苗费、农家肥费、化肥费、农药费等）表示。2. 通过多元非线性回归分析，探讨了这些指标与油菜生产总量(Y)的关系。

汇总了2021级在2022年各路线的运货量数据，共2个EXCEL文件，分别对应1年数据。

2020年美国数学建模竞赛中C题的参考思路及可用代码分享。

《数学建模方法及其应用》----司守奎主编，提供了非常齐全的数学模型以及数学建模的MATLAB程序。这本资料绝对是数学建模中最有用的参考，因为资料本人亲自用过，所以我的积分设置比较高。

数据的统计分析 最大值和最小值: [Y,U]=max(A) A为向量，最大值存入U，最大值序号存入U。 A为矩阵，Y表示每列的最大值，U记录每列最大值的行号。 矩阵元素比较: U=max(A,B) 由A和B中对应元素的较大者组成矩阵U。 统计运算:- 求和、积、均值、中值、累加和、累乘: sum和prod、mean和median、cumsum和cumprod 例：x=[1,ones(1,10)*2]; y=cumprod(x); sum(y) 求得1+2+2^2+…+2^10。 排序: [Y,I]=sort(A,dim,mode) Y是排序后的矩阵，I记录Y中元素在A中的位置。 dim取1（对列排序），取2（对行排序），默认列排序。 mode的取值'ascend'（升序），'descend'（降序），默认升序。

2022年深圳杯数学建模比赛的D题要求参赛者分析和解决特定的数学建模问题。参赛者需要结合给定的数据和条件，提出合理的模型和解决方案。这一题目考察参赛者的数学建模能力及解决实际问题的能力。

2023年第十三届高校数学建模挑战赛的C题专注于对2021级学生2022年个路线运货量进行详细分析和汇总。这个案例展示了数学建模在物流与运输优化中的应用，利用大数据处理和数据分析技术解决实际问题。参赛者需处理两个EXCEL文件，包含不同年份的数据记录，以便进行有效的对比分析和模型建立。

数学建模算法在各个领域中展现出了广泛的应用和实际价值，随着技术的不断进步和创新，这些算法正在成为解决实际问题的有效工具。

数学建模论文主要讨论如何利用数学方法解决实际设计问题，以2014年高教社杯全国大学生数学建模竞赛中的创意平板折叠桌为例。论文首先分析了折叠桌的几何设计，确定了木条数量、长度和角度，并利用MATLAB进行模拟。其次，通过材料力学进行受力分析，优化了平板尺寸和材料利用率，确保了桌子的稳定性和成本平衡。最后，论文讨论了处理任意形状桌面边缘线的设计策略，展示了数学建模在工程实践中的应用价值。