MATLAB代码优化2018数学建模国赛B题全国一等奖源码解析

2017国赛国家一等奖B题优秀论文7篇

MATLAB安装包是由美国MathWorks公司开发的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值计算。MATLAB和Simulink是其主要组成部分，提供了集成的科学计算、矩阵计算、数据可视化和动态系统建模仿真等功能。它在工程计算、控制设计、信号处理、图像处理、金融建模等领域广泛应用，代表了现代科学计算软件的先进水平。

魏无忌的-2022年泰迪杯B题一等奖任务五源码揭示了一个获奖的数据分析竞赛项目。泰迪杯是数据挖掘和分析的重要赛事，“任务五”即指一个特定的竞赛题目，要求选手利用数据分析技术解决实际问题。魏无忌是参赛团队的一员，团队通过数据建模和编程实现，荣获一等奖。项目特别提到“稍微要点积分”，表明项目可能涉及积分运算，可能用于处理连续变量或优化问题。在数据分析中，积分经常被用来计算累计概率、面积或用于机器学习中的损失函数。 该项目的核心在于数据分析，涵盖了广泛的领域，包括统计学、机器学习、数据清洗、EDA（探索性数据分析）、特征工程、模型训练和验证等。整个过程一般包括：数据清洗、特征提取、模型选择与优化、模型验证和结果解释。 压缩包子文件包括： 任务5.md：这是一个Markdown文件，可能包含任务描述、团队方案、算法思路、代码注释或项目报告。 output_24_1.png：这是展示数据分析结果的图像文件，可能包含数据的直观可视化，如柱状图、折线图等。 项目中用到的技术和方法： 数据建模：用数学模型来描述和解决问题，可能基于概率统计或优化理论。 数据积分：涉及微积分在数据分析中的应用，例如在预测模型或优化中。 编程实现：将模型转化为代码，常用Python或R语言。 数据处理：包括数据清洗和预处理，以适应模型需求。 特征工程：提取有意义的特征，以提升模型预测效果。 数据分析：使用统计方法探索数据模式和规律。 机器学习：可能使用了监督或无监督算法，如线性回归、决策树、神经网络等。 可视化：通过图像展示数据，便于解读结果。

2019年国赛C题数据分析二等奖作品——论文+代码 银行的借贷是中小微企业发展的命脉，为了帮助银行科学地对中小微企业确定信贷决策，从财务维度、客户维度、信誉维度、内部业务维度四个方面分析，以决策树模型、聚类分析为基础建立了多变量信用风险判别模型。 针对问题一：通过查阅文献资料，首先在四个维度的基础上，确立了对于信贷风险分析具有决定性作用的7个指标：销售净利率、成本费用收益率、负数税额比率、有效发票率、营业额增长率。借助主成分分析法确定了其中较为重要的因素，并对附件1中的123家企业的信贷风险进行了量化评分，后根据评分采用聚类分析，将企业的信贷风险的等级划分为5类：高风险、较高风险、中风险、较低风险、低风险。根据信贷风险的不同等级在总企业中的占比，进行了不同等级企业的贷款额度粗划分。运用目标规划模型，确定以银行所获最大利润为目标函数，并运用拟合，得到贷款年利率与客户流失率之间的函数关系，最终确定了不同等级对应的贷款年利率，得到相应的贷款政策。 针对问题二：应用决策树对附件2中的302个企业进行信誉等级评估和是否违约预测，并将预测值转化为信贷风险的评价参量，在问题一的模型基础上进一步完善了信用风险评估。

这段代码是针对2020年数学建模B题，经过四天建模培训后完成的。第二关的解决思路与第一关相似，但地图包含两个村庄和更复杂的地形，增加了选择矿山和补给点的难度。通过距离矩阵处理数据，并利用单目标优化模型计算玩家在规定时间内的剩余资金，最终通过Matlab编程对比分析不同方案，找到最佳方案。 第二题要求在规定时间内到达终点并最大化资金，但天气状况是随机的，玩家只能知道当天的情况。因此，在未知情况下规划最佳路线成为关键。通过分析第一题的天气分布概率来预测未知天气，并利用动态规划求解。第三关可以使用数学期望求解最佳路线，而第四关可以使用随机分布，通过对比两种方法的优劣。值得注意的是，第三关的基本收益为200，而非1000，这可能导致结果与预期有所偏差。由于第三关地图简单，时间只有十天且没有沙暴，因此需要谨慎考虑是否挖矿。如果不挖矿，由于模型简单，可以遍历所有情况，比较得出不挖矿的最大剩余资金。

数学建模领域中，线性规划是一种研究如何通过合理安排和决策，利用有限资源以取得最大经济效益的数学方法。线性规划是数学规划的重要分支，研究在一组线性约束条件下，如何求解线性目标函数的最优解。在现代管理中，线性规划被广泛应用于解决生产实践中的问题。决策变量、目标函数、约束条件和目标值是线性规划的核心组成部分。单纯形方法作为线性规划的重要算法，在Matlab中通过linprog函数提供了有效的解决方案。Matlab软件使用矩阵和向量定义线性规划的标准形式，包括目标函数、不等式约束、等式约束和变量边界。线性规划问题的解分为可行解和最优解，可通过图解法直观展示解的过程。在实际操作中，Matlab的linprog函数返回最优解及其相关信息。

数学建模国赛特等奖论文精华汇编是一份珍贵的资源，集结了历年数学建模竞赛中获得最高荣誉的作品。这些论文不仅代表了参赛者的智慧结晶，也展示了数学、统计学、计算机科学与实际问题结合的典范，为后来的学习者提供了丰富的研究与学习素材。接下来，我们将深入探讨这些论文中的关键知识点。数学建模的核心在于如何运用数学工具解决实际问题。在这些特等奖论文中，我们可以看到各种数学模型的应用，例如线性规划、非线性优化、微分方程、图论、概率统计等。学习者应该关注模型建立的过程，理解模型背后的数学原理，以及如何选择合适的模型来描述问题。论文的撰写技巧也至关重要。优秀的数学建模论文通常结构清晰，逻辑严谨，包括问题陈述、模型构建、求解过程、结果分析和模型验证等多个部分。每个环节都需要精心设计，确保论文的完整性和说服力。此外，良好的图表制作和数据可视化能力能有效提升论文的可读性。在模型求解方面，论文可能会涉及数值方法，如牛顿法、梯度下降法，或者使用专业的优化软件如MATLAB、Python的SciPy库等。这些工具的熟练掌握在建模过程中至关重要。同时，对于复杂问题，可能还需要采用仿真技术或近似算法来处理。数据分析是现代建模中的关键步骤。特等奖论文往往在数据处理和解释上有独到之处，可能涉及到回归分析、时间序列分析、主成分分析、聚类分析等统计方法。对数据的深入理解和挖掘，有助于模型更准确地反映现实世界。在模型验证和评估环节，学习者应该了解各种评估标准，如误差分析、敏感性分析、模型的稳健性等。这有助于判断模型的适用性和可靠性，并为进一步改进提供方向。论文的创新性和实用性是评价高分的关键。特等奖论文通常能提出新颖的建模思路，或在已有模型基础上进行改进，实现理论与实践的完美结合。这要求参赛者具备开阔的视野，关注学科前沿，同时能够洞察问题的本质。通过研读这些国赛特等奖论文，不仅可以提升数学建模的能力，还能锻炼批判性思维和问题解决技巧，对学术研究和实际工作都有极大的助益。希望每一位学习者都能从中获益，不断提高自己的建模水平。

完成数字图像处理大作业，效果略显一般，记录了整个过程。第二问的横纵切部分表现不佳，需要重新优化附件的英文行间分类。

这篇文章探讨了在数学建模中关于15年系泊系统设计的第一问，详细分析了相关的MATLAB代码，并预示了接下来的研究方向。