毕业设计_股市中的成交量数学建模论文

股市中的成交量

摘要

目前，中国有几千万股民基民，随着中国经济的持续高速发展，证券投资收益已越来越成为普通百姓财富增长的重要组成部分。针对题目中的三项问题，运用系统建模及MATLAB、SPSS软件进行分析求解。

问题(1)中，首先以所给数据中上证指数的开盘价作为研究对象，根据从1990年12月19日开始到2010年12月31日的开盘价与成交量来描述指数与成交量的长期关联程度，运用SPSS进行关联分析得到Pearson(皮尔逊)关联系数为0.712。证明指数与成交量之间是显著线性相关的。随机抽取2003年和2009年的开盘价与成交量来描述指数与成交量的短期关联程度，运用SPSS对数据进行分析处理得到Pearson(皮尔逊)关联系数分别为0.311(2003)和0.291(2009)。

问题(2)中，首先根据生存分析的方法对上证指数与成交量之间的关系进行分析，确定使用位置尺度模型来建立指数与成交量之间的上涨阶段和下跌阶段的数学模型。为了能够对股指在长时间内进行统计比较，我们采用相对收益率替代股指涨跌点数，使用MATLAB软件编程分析相对收益率与不同的成交量之间的关系得到，成交量大的生存函数曲线较平坦，表示股指涨得较高，而成交量小的生存函数曲线较徒，表示股指相对上涨得较小。

问题(3)中，根据得到的指数与成交量的模型得到成交量与股指存在着线性关系。当股价上涨, 伴随着成交量的稳步放大; 当股价下跌,伴随着成交量的逐渐缩小。股价的上涨和下跌是由成交量推动着, 成为其涨跌的内在力量。

关键词：上证指数；成交量；生存分析；相对收益率；位置尺度模型

一、问题重述

目前，中国有几千万股民基民，随着中国经济的持续高速发展，证券投资收益已越来越成为普通百姓财富增长的重要组成部分。有经济学家曾形容中国股市是个大赌场，受大资金关照的个股上窜下跳，普通投资者只好踫运气。然而，现实世界是不存在真正意义的混沌现象，任何貌似混沌的现象其背后都有一定的统计规律，否则各种科学技术毫无存在意义。大盘指数是反映许多股票交易的综合指标，相对而言被某些大资金完全控制的可能性非常小。“建仓—拉高—出货”是我国过去、现在和将来（至少不会太短时间内）大资金动作个股的不二模式，跟随大势做个股是主力资金最理想的运作模式，这当然也是普通投资者的最佳操作策略。由于实体经济具有一定的周期性，那么建立在此基础上的证券市场呈现波浪运动在所难免，更何况还要受到政策面和其他市场的影响。没有只涨不跌的股市，也没有只跌不涨的股市。一般地，当股市经过较长时间和较大幅度下跌后，绝大部分投资者悲观绝望，交易低迷，股价超低，但也有人试探进场，随着抛盘衰竭，底部形成；市场投资信心的进一步恢复，资金蜂涌，成交量激剧放大，股票大涨；当广大投资者对未来充满期望的时候，最最理性的投资高手（如07年巴菲特清仓中国石油H股）开始撤退，增量资金衰竭，顶部形成；越来越多投资者对未来开始迷忙，降低了买卖冲动，股指持续大幅下跌；当绝大部分投资完全悲观失望时，新一轮底部悄然而至。“上证指数”全称“上海证券交易所综合股价指数”，是一个以报告期发行股数为权数的加权综合股价指数，是国内外普遍采用的反映上海股市总体走势的统计指标。上证指数以"点"为单位，基日定为1990年12月19日，基日指数定为100点。观察股票交易软件中各种指数的K 线图，成交量变化和指数涨跌无一不明显呈现出一定的同步现象。结合上证指数数据，我们可以建立有关指数与成交量的数学模型，进行定量分析。要求：（1）给出指数与成交量长期和短期（波段）关联程度的描述；

（2）分别设计出每一上涨波段、下跌波段的指数关于成交量的（近似）数学模型，并用所给数据（2000-2011年上证指数数据）进行实证分析；

（3）给广大股民写一篇约5 00字短文，讲述成交量对指数的影响。

二、问题分析

1. 问题1

根据给出的1990年12月19日到2010年12月31日上证指数的日开盘价作为研究对象。分析指数与成交量长期与短期的关联程度。抽取整个样本来分析指数与成交量的长期的关联程度。在分析指数与成交量短期的关联程度时，随机抽取样本数据，如2003年和2009年的样本数据。使用SPSS软件对抽取到的样本数据中的日开盘价与日成交量进行相关分析，得到指数与成交量的长期与短期的关联程度。

2. 问题2

股市的指数的连续上涨或下跌可以看成是一种特殊的生存过程。本文将生存分析的方法引入对股市的分析。当股指连续上涨到头转为下跌时，可以视作上涨的“死亡”；同样当股指连续下跌到头转为上涨时，可视作下跌的“死亡”，股指就是在这两种状态下不停地进行着“生”、“死”相互转化的。股指连续涨跌的点数可以看作是连续的生存模型。根据股市政策的不同，我们研究了2000年到2010年的上证指数数据。采用相对收益率代替股指的涨跌点数建立股指与成交量

的生存模型来研究股指与成交量的关系。 3.问题3

根据建立的数学模型得到的成交量与指数的关系，得出成交量与指数之间存在着线性关系。成交量的大小反映着股指的涨跌状况。股民们在选择股票的时候可以将成交量这个因素考虑在内。但是也不能完全依靠成交量来选择购买哪只股票。

三、模型假设

1. 假设所找到的数据真实可靠。

2. 假设可以用上证指数的开盘数据来代替股指研究指数与成交量的长期、短期

的关联程度。

3. 假设用上证指数的收盘数据得到的相对收益率代替股指的涨跌点数。

四、模型建立与求解

1. 问题1

使用Pearson 方法来计算开盘价与成交量的相关系数r 。|r|表明两变量间相关的程度，r>0表示正相关，r<0表示负相关，r=0表示零相关。变量的取值区间越大，观测值个数越多，相关系数受抽样误差的影响越小，结果就越可靠，如果数据较少，本不相关的两列变量，计算的结果可能相关。所以在计算指数与成交量的长期关联程度时采用1990年12月19日到2010年12月31日的所有日开盘与成交量数据来计算相关系数r ，在分析指数与成交量的短期的关联程度时，随机抽取某一年的所有日开盘与成交量数据来计算相关系数r 。定义开盘价为变量x ，成交量为变量y 。根据Pearson 相关系数公式：

(1)

来计算相关系数r 。其中

()

XX l X X

=-∑ (2)

为x 的离均差平方和；

()2

YY l Y Y

=-∑ (3)

为y 的离均差平方和；

()()

XY l X X Y Y =--∑ (4)

为x 与y 间的离均差积和。

图1为MATLAB 软件根据1990年到2010年的日开盘与成交量的数据得到的指数与成交量的走势图。从图中我们可以看出红线表示上证指数的走势图，绿线表示

()()()()

XX YY

X X Y Y l

r l l X X Y Y --==

--∑∑∑

成交量的走势图。两条线在相同的时期内走势都很平缓，在大致相同的时期内上升或下降，表现出一定的相关性。表1为使用SPSS 软件对1990年到2010年日开盘与成交量数据分析得到的描述性统计量。表2是得到的指数与成交量的相关性。由表2可知1990年—2010年的指数与成交量的Pearson 相关系数为r=0.712。当Pearson 相关系数r 的取值为在0.70-0.89之间时为高度相关。可以确定指数与成交量在长期内是高度相关的。 0500100015002000250030003500400045005000

1000

2000

3000

4000

5000

6000

1990-2010年上证指数和成交量走势图

上证指数

成交量

图1 1990年—2010年上证指数与成交量的走势图表1 1990—2010年指数和成交量的描述性统计量

均值标准差 N 开盘(x) 成交量(y) 1570.9791 3481004.95

1030.03857 4.811E7

4800 4800

表2 1990—2010年指数和成交量的相关性

开盘(x) 成交量(y) 开盘(x)

Pearson 相关性显著性(双侧) 平方与叉积的和协方差 N

1 5.177E9 1060979.455

4880 .712** .000 1.722E14 3.530E10 4880 成交量(y)

Pearson 相关性显著性(双侧) 平方与叉积的和协方差

.712** .000 1.722E14 3.530E10 4880

1 1.129E19 2.314E15 4880

图3为MATLAB 根据2003年的日开盘与成交量数据得到的指数与成交量的走势图。图3中红色线表示上证指数的走势图，绿色线表示成交量的走势图。从图中可以看出两条线上升和下降的时间相同，上升和下降的速率不同。表3为使用

SPSS 软件根据2003年的日开盘数据与成交量数据得到的短期的指数与成交量描述性统计。表4为得到的指数与成交量的相关性。从表中可以看出Pearson 相关系数为r=0.311。当Pearson 相关系数r 的取值为在0.20-0.39之间时为低度相关。可以看出指数与成交量在短期内的相关性不是很好。 250

1200

140016001800

2003年上证指数和成交量走势图

050100150200

x 10

上证指数成交量

图3 2003年指数与成交量的走势图表3 2003年指数和成交量的描述性统计量

均值标准差 N 开盘(x) 成交量(y)

1467.0068 12998544.34

69.61830 7867543.997

241 241

表4 2003年指数和成交量的相关性

开盘(x) 成交量(y) 开盘(x)

Pearson 相关性显著性(双侧) 平方与叉积的和协方差 N

1163209.735 4846.707 241 .311** .000 4.094E10 1.706E8 241 成交量(y)

Pearson 相关性显著性(双侧) 平方与叉积的和协方差

.311** .000 4.094E10 1.706E8 241

1 1.486E16 6.190E13 241

图5为使用MATLAB 软件根据2009年日开盘与成交量数据得到的指数与成交量的走势图。图中红色线代表上证指数的走势图，绿色线代表成交量的指数图。两条线的的整体趋势相近，可以看出线性相关性不是很好。表5为使用SPSS 软件根

据2009年日开盘与成交量的数据得到的短期的指数与成交量的描述性统计量，表6为得到的上证指数与成交量的相关性。从表中可以看出Pearson 相关系数为r=0.291。当Pearson 相关系数r 的取值为在0.20-0.39之间时为低度相关。可以看出指数与成交量在短期内的相关性不是很好。

250

20004000

2009年上证指数和成交量走势图

050100150200

x 10

上证指数

成交量

图5 2009年上证指数与成交量的走势图表5 2009年上证指数与成交量的描述性统计量

均值标准差 N 开盘(x) 成交量(y)

2758.835205 1.53E8

432.5977768 3.905E7

244 244

表6 2009年上证指数与成交量的相关性

开盘(x) 成交量(y) 开盘(x)

Pearson 相关性显著性(双侧) 平方与叉积的和协方差 N

1 4.548E7 187140.837

244 .291** .000 1.194E12 4.915E9 244 成交量(y)

Pearson 相关性显著性(双侧) 平方与叉积的和协方差

.291** .000 1.194E12 4.915E9 244

1 3.705E17 1.525E15 244

从上述所有图中可以看出，指数与成交量的长期相关性很好，具有一定的线性相关性。但是在短期内，指数与成交量的相关性不是很好。只是走势大体相同。但是经过做取均值处理将曲线平滑之后，可以看出短期内的线性相关性得到很好的改善。

2. 问题2

2.1 X 在不同时期的生存函数S （r ）的估计与比较

本文选取了从2000年-2011年的上证指数进行分析，我们采用相对收益率替代股市指数涨跌点数，即：

()(1)

(1)

p t p t r p t --=

我们得到数据的方法如表7 :

表7

时间

股指收盘价

()p t

每日收益率r (%)

()(1)

(1)

p t p t p t ---

连涨的收益率(%) i x

连跌的收益率 (%) i y

01/04/2000 1368.7 0 0 0 01/05/2000 1407.8 2.8589 2.8589 0 01/06/2000 1406 -0.12715 0 -0.12715

01/07/2000 1477.2 5.0582 9.7938 0 01/10/2000 1531.7 3.6936 0 0 01/11/2000 1547.7 1.042 0 0 01/12/2000 1473.8 -4.7756 0 -9.2294 01/13/2000 1437.5 -2.4638 0 0 01/14/2000 1426.2 -0.78124 0 0 01/17/2000 1409 -1.2088 0 0 01/18/2000 1436.9

1.9802

连涨的收益率x i 和连跌的收益率y i 数学表达式如下：令：k 0=0

212inf{:,(1)()0},0,1,2,3...m m k t t k p t p t m +=>+-<= (5) 2221inf{:,(1)()0},0,1,2,3...m m k t t k p t p t m ++=>+-≥= (6)

2121(),0,1,2,3...m m

k m k x r t m ++=

=∑ (7)

2221

1(),0,1,2,3...m m k m k y r t m +++=

=∑ (8)

X 的生存函数S(r)的定义是股指连续上涨的收益率X 大于r 的概率，即

()()S r p X r => (9)

它可用连涨收益率大于r 者所占的比例来估计：

()x S r ∧

大于r 的个数

总个数

(10)

X 在不同成交量下的生存函数 S （r ）的经验估计如图4：

图4 不同成交量下的生存函数S （r ）的经验估计

从图4中可以看出,不同的成交量下连续上涨的收益率X 的生存函数是不同的。成交量大的时期生存函数曲线较平缓，表示股指涨的较高；成交量小的时期生存函数曲线较陡，表示股指上涨的相对较小。这说明成交量对指数存在着影响。

2.2 . 模型的建立

本文把连涨或连跌时的成交量 V ，即连涨或连跌的每日成交量之和，作为协变量来研究连涨连跌的股指与成交量之间的关系。我们把成交量划分为大成交量和小成交量两种情形，来分析在不同成交量下连涨的收益率X 的生存函数。那么如何从数学上来表示它们之间的这种关系呢？可以利用位置尺度模型: 假如 X 的分布是：

1()()/()k r f r r e k λλλ--=Γ (11)

那么

log()log log()X X λλ=-+ (12)

其中log()X λ称为标准对数伽玛分布,其密度函数为：

exp(exp()),()

e kW W W k =

--∞<<∞Γ (13) 一般假设尺度参数λ 受协变量即成交量v 的影响, 并且假设是一种线性关系，而形状参数k 与协变量没有多大影响。即

log()log ()Z X v e λ==-+ (14)

进一步假设为:

Z v e αβ=++ (15)

可以用极大似然估计和最小二乘法二种方法得到参数值，但是极大似然法中不容易求解极大似然方程，而最小二乘法可以很容量得到参数值。在这里可得到

-2.7825α=，= 0.0026 β，其中成交量的单位为百万手。这样带有协变量即成交量 V 的连涨收益率X 的分布为:

1()exp(2.78250.0026)exp(exp(2.78250.0026))/()k k k v f r v r v r k -=---Γ

带有协变量即成交量 V 的连跌收益率Y 的分布为:

1()exp(3.65790.0123)exp(exp(3.65790.0123))/()k k k v f r v r v r k -=---Γ 2.1 上涨阶段的实证分析

抽取2000年—2010年之间两组成交量不同的数据做预测分析，得到两种不同成交量下的连涨的股指收益率 X 的生存函数曲线如图5：

0510

152025303540

0.10.20.30.40.50.6

0.70.80.91连涨收益率（X ）

S (r )

小成交量大成交量

图 5：两种成交量下的连涨收益率X 的生存函数曲线

从预测的不同成交量的生存函数曲线中可以看出，红色曲线代表成交量大的生存函数曲线，生存函数曲线较平坦，表示股指涨得较高，蓝色曲线代表成交量小的生存函数曲线，生存函数曲线较徒，表示股指相对上涨得较小。

2.2. 下跌阶段的实证分析

抽取2000年到2010年两组不同成交量数据对模型进行实证分析，得到图6。

-20

-18-16-14

-12-10-8-6-4-20

00.10.20.30.40.50.6

0.70.80.91连跌收益率（Y ）

S (r )

小成交量

大成交量

图6 两种成交量下的连跌收益率Y 的生存函数曲线

从图中可以看出，成交量大的时候，曲线下跌的速率较慢，表明股指下跌的较慢，而成交量小的时候，曲线下跌的速率较快，表明股指下跌的较快。 3. 问题3

股市中有句老话：“技术指标千变万化，成交量才是实打实的买卖”。影响股票市场价格变化的因素是多方面的。但是,决定股价涨跌的主要力量仍然是来自股票市场自身的买卖活动。传统的理论认为，量价配合的市场是相对稳定的，而若二者发生背驰，则蕴含市场发生反转的可能，并且在一般情况下，量在价先。在正常的情况下,股价的变化与成交量的变化成正比关系。这就是说当股价上涨, 伴随着成交量的稳步放大; 当股价下跌,伴随着成交量的逐渐缩小。股价的上涨和下跌是由成交量推动着, 成为其涨跌的内在力量。股价指数与成交量同步涨跌, 并且几乎同时出现阶段性高点和低点。即达到上涨的“死亡”点和下跌的“死亡”点。无论在何种情形下，指数收盘价和成交量之间都存在着协整关系，表明这二者在长期内的确遵循着一种均衡，而且研究进一步表明指数与成交量从长期来看是呈正相关的。成交量与股票的走势几乎同步，成交量可以作为股票价格的先行指标或预警指标，从而来预测股票价格的未来走势。我们可以通过成交量来选择股票，成交量大代表这支股票的价格将会继续上涨，股民可以选择考虑买进。相反成交量小则代表这支股票的价格有可能会下跌。但是也不排除风险的可能，成交量大有可能是即将达到上涨的“死亡”点，这个时候买进将面临着股指的下跌。成交量小也有可能是在下跌的“死亡”点。股指将会上涨。虽然成交量可以预测股票价格的未来走势，但是股民们在选择股票时还是要慎重考虑。

六、模型优缺点分析

6.1 模型优点

1. 使用相对收益率r来代替股票的涨跌点数，能够对股指进行长时间内的统计比较。

2. 通过比较两组不同成交量的生存函数曲线估计成交量对指数的影响

6.2 模型的缺点

1．使用上证指数中的开盘价或者收盘价来代替股指，具有一定的偶然随机性。

2. 没有分析风险因子对生存时间的影响

参考文献

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葡萄酒的评价摘要酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系，葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定的程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。本论文主要研究葡萄酒的评价、酿酒葡萄的分级以及酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的相互关系问题。对于问题一:我们从假设检验的角度出发分析，对两组的评分进行均值和方差运算，并在零假设成立的前提下通过使用Matlab 做T 检验，得出两组评酒员对于红葡萄酒的评价结果无显著性差异，而对于白葡萄酒的评价结果存在显著性差异的结果。再建立可信度模型 = H ，计算结果如下表，对于问题二:根据葡萄酒质量的综合得分，将其划分为优、良、合格、不合格四个等级，并对酿酒葡萄的理化指标进行主成分分析，得出对葡萄影响较大的到了它们的偏相关系矩阵。利用通径方法建立了数学模型，得出了它们之间的线性回归方程： 11231123=2.001x 0.0680.015x +........=0.0540.7580.753x ......... y x y x x ----+红红红红白白白白对于问题四:在前面主成分分析和葡萄酒分级的基础上，建立Logistic 回归模型，并利用最大似然估计法求出线性回归方程的参数，得出线性回归方程。运用SPSS 软件，通过matlab 编程运算，求出受它们综合影响的线性回归方程。在验证时，随机从上面选取理化指标，将它们带入P 的计算式中，通过所求P 值判断此时葡萄酒质量所属级别，得出了不能用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量的结论。

数学建模国家一等奖优秀论文

２01４高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》(以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载)。我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为,我们将受到严肃处理。我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。我们参赛选择的题号是(从Ａ/B/C/Ｄ中选择一项填写)：B 我们的报名参赛队号为（8位数字组成的编号）: 所属学校（请填写完整的全名)：参赛队员(打印并签名) :1. 2． 3．

指导教师或指导教师组负责人(打印并签名): ?（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致,只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。如填写错误，论文可能被取消评奖资格。) 日期： 20１4 年 9 月15日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号）:

２０14高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用）：

2013全国数学建模大赛a题优秀论文

车道被占用对城市道路通行能力的影响摘要随着城市化进程加快，城市车辆数的增加，致使道路的占用现象日益严重，同时也导致了更多交通事故的发生。而交通事故发生过程中，路边停车、占道施工、交通流密增大等因素直接导致车道被占用，进而影响了城市道路的通行能力。本文在视频提供的背景下通过数据采集，利用数据插值拟合、差异对比、车流波动理论等对这一影响进行了分析，具体如下：针对问题一，首先根据视频1中交通事故前后道路通行情况的变化过程运用物理观察测量类比法、数学控制变量法提取描述变量（如事故横断面处的车流量、车流速度以及车流密度）的数据，从而通过研究各变量的变化，来分析其对通行能力的影响。而视频1中有一些时间断层，我们可根据现有的数据先用统计回归对各变量数据插值后再进行拟合，拟合过程中利用残差计算值的大小来选择较好的模型来反应各变量与事故持续时间的关系，进而更好地说明事故发生至撤离期间，事故所处横断面实际通行能力的变化过程。针对问题二：沿用问题一中的方法，对视频2中影响通行能力的各个变量进行数据采集，同样使用matlab对时间断层处进行插值拟合处理，再将所得到的的变化图像与题一中各变量的变化趋势进行对比分析，其中考虑到两视频的时间段与两视频的事故时长不同，从而采用多种对比方式（如以事故发生前、中、后三时段比较差值、以事故相同持续时间进行对比、以整个事故时间段按比例分配时间进行对比）来更好地说明这一差异。由于小区口的位置不同、时间段是否处于车流高峰期以及1、2、3道车流比例不同等因素的影响，采用不同的数据采集方式使采集的变量数据的实用性更强，从而最后得到视频1中的道路被占用影响程度高于视频2中的影响程度，再者从差异图像的变化波动中得到验证，使其合理性更强。针对问题三：运用问题1、2中三个变量与持续时间的关系作为纽带，再根据附件5中的信号相位确定出车流量的测量周期为一分钟，测量出上游车流量随时间的变化情况，而事故横断面实际通行能力与持续时间的关系已在1、2问中由拟合得到，所以再根据波动理论预测道路异常下车辆长度模型的结论，结合采集数据得到的函数关系建立数学模型，最后得出事故发生后，车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事故持续时间以及路段上游车流量这三者之间的关系式。针对问题四：在问题3建立的模型下，利用问题4中提供的变量数据推导出其它相关变量值，然后代入模型，估算出时间长度，以此检验模型的操作性及可靠性。关键词：通行能力车流波动理论车流量车流速度车流密度

对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的分析与预测

2012年北京师范大学珠海分校数学建模竞赛题目：对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的分析与预测摘要本文研究的是对自数学建模竞赛开展以来各高校建模水平的评价比较和预测问题。我们将针对题目要求，建立适当的评价模型和预测模型，主要解决对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的评价、排序和预测问题。首先我们用层次分析法来评价广东赛区各校2008年至2011年及全国各大高校1994至2011年数学建模成绩，从而给出广东赛区各校及全国各大高校建模成绩的科学、合理的评价及排序；其次运用灰色预测模型解决广东赛区各院校2012年建模成绩的预测。针对问题一，首先我们对比了2008到2011年参加建模比赛的学校，通过分析我们选择了四年都参加了比赛的学校进行合理的排序（具体分析过程见表13），同时对本科甲组和专科乙组我们分别进行排序比较。在具体解决问题的过程中，我们先分析得出影响评价结果的主要因素：获奖情况和获奖比例，其中获奖情况主要考虑国家一等奖、国家二等奖、省一等奖、省二等奖、省三等奖，我们采用层次分析法，并依据判断尺度构造出各个层次的判断矩阵，对它们逐个做出一致性检验，在一致性符合要求的情况下，通过公式与matlab求得各大学的权重，总结得分并进行排序（结果见表11）；在对广东赛区各高校2012建模成绩预测问题中，我们采用灰色预测模型，我们以华南农业大学为例，得到该校2012年建模比赛获奖情况为：省一等奖、省二等奖、省三等奖及成功参赛奖分别为5、9、8、8(其它各高校预测结果见表10）。针对问题二，我们对全国各院校的自建模竞赛活动开展以来建模成绩排序采用与问题一相同的数学模型，在获奖情况考虑的是全国一等奖、全国二等奖。运用matlab求解，结果见表12。针对问题三，我们通过对一、二问排序的解答及数据的分析，得出在对院校进评价和预测时还应考虑到各院的师资力量、学校受重视程度、学生情况、参赛经验等因素，考虑到这些因素，为以后评价高校建模水平提供更可靠的依据。关键词：层次分析法权向量灰色预测模型模型检验 matlab

SARS传播的数学模型数学建模全国赛优秀论文

SARS传播的数学模型 (轩辕杨杰整理) 摘要本文分析了题目所提供的早期SARS传播模型的合理性与实用性，认为该模型可以预测疫情发展的大致趋势，但是存在一定的不足.第一，混淆了累计患病人数与累计确诊人数的概念；第二，借助其他地区数据进行预测，后期预测结果不够准确；第三，模型的参数L、K的设定缺乏依据，具有一定的主观性. 针对早期模型的不足，在系统分析了SARS的传播机理后，把SARS的传播过程划分为：征兆期，爆发期，高峰期和衰退期4个阶段.将每个阶段影响SARS 传播的因素参数化，在传染病SIR模型的基础上，改进得到SARS传播模型.采用离散化的方法对本模型求数值解得到：北京SARS疫情的预测持续时间为106天，预测SARS患者累计2514人，与实际情况比较吻合. 应用SARS传播模型，对隔离时间及隔离措施强度的效果进行分析，得出结论：“早发现，早隔离”能有效减少累计患病人数；“严格隔离”能有效缩短疫情持续时间. 在建立模型的过程中发现，需要认清SARS传播机理，获得真实有效的数据.而题目所提供的累计确诊人数并不等于同期累计患病人数，这给模型的建立带来不小的困难. 本文分析了海外来京旅游人数受SARS的影响，建立时间序列半参数回归模型进行了预测，估算出SARS会对北京入境旅游业造成23.22亿元人民币损失，并预计北京海外旅游人数在10月以前能恢复正常. 最后给当地报刊写了一篇短文，介绍了建立传染病数学模型的重要性.

1．问题的重述 SARS （严重急性呼吸道综合症，俗称：非典型肺炎）的爆发和蔓延使我们认识到，定量地研究传染病的传播规律，为预测和控制传染病蔓延创造条件，具有很高的重要性.现需要做以下工作：（1）对题目提供的一个早期模型，评价其合理性和实用性. （2）建立自己的模型，说明优于早期模型的原因；说明怎样才能建立一个真正能够预测以及能为预防和控制提供可靠、足够信息的模型，并指出这样做的困难；评价卫生部门采取的措施，如：提前和延后5天采取严格的隔离措施，估计对疫情传播的影响. （3）根据题目提供的数据建立相应的数学模型，预测SARS 对社会经济的影响. （4）给当地报刊写一篇通俗短文，说明建立传染病数学模型的重要性. 2．早期模型的分析与评价题目要求建立SARS 的传播模型，整个工作的关键是建立真正能够预测以及能为预防和控制提供可靠、足够的信息的模型.如何结合可靠、足够这两个要求评价一个模型的合理性和实用性，首先需要明确：合理性定义要求模型的建立有根据，预测结果切合实际. 实用性定义要求模型能全面模拟真实情况，以量化指标指导实际. 所以合理的模型能为预防和控制提供可靠的信息；实用的模型能为预防和控制提供足够的信息. 2.1早期模型简述早期模型是一个SARS 疫情分析及疫情走势预测的模型，该模型假定初始时刻的病例数为0N ，平均每病人每天可传染K 个人（K 一般为小数），K 代表某种社会环境下一个病人传染他人的平均概率，与全社会的警觉程度、政府和公众采取的各种措施有关.整个模型的K 值从开始到高峰期间保持不变，高峰期后 10天的范围内K 值逐步被调整到比较小的值，然后又保持不变. 平均每个病人可以直接感染他人的时间为L 天.整个模型的L 一直被定为20.则在L 天之内，病例数目的增长随时间t (单位天)的关系是： t k N t N )1()(0+?= 考虑传染期限L 的作用后，变化将显著偏离指数律，增长速度会放慢.采用半模拟循环计算的办法，把到达L 天的病例从可以引发直接传染的基数中去掉. 2.2早期模型合理性评价根据早期模型对北京疫情的分析与预测，其先将北京的病例起点定在3月1日，经过大约59天在4月29日左右达到高峰，然后通过拟合起点和4月20日以后的数据定出高峰期以前的K =0.13913.高峰期后的K 值按香港情况变化，即10天范围内K 值逐步被调整到0.0273.L 恒为20.由此画出北京3月1日至5月7日疫情发展趋势拟合图像以及5月7日以后的疫情发展趋势预测图像，如图1.

全国数学建模优秀论文

上海世博会影响力的定量评估摘要本文主要针对世博会对上海市的发展产生的影响力进行定量评估。在模型一中，首先我们从上海的城市基础设施建设这一侧面定量评估世博会对上海市的发展产生的影响，而层次分析法是对社会经济系统进行系统分析的有力工具。所以我们运用层次分析法，构造成对比矩阵a ，找到最大特征值λ，运用1 n CI n λ-=-进行一致性检验，这样对成对比矩阵a 进行逐步修正，最终可以确定权向量。再运用模糊数学的综合评价法，通过组合权向量就可以得出召开世博会比没有召开世博会对上海城市基本设施建设的影响要高出40%。在模型二中，上海世博会的影响力直接体现在GDP 上，我们直接以GDP 这个硬性直接指标来衡量上海世博会对上海的影响。因此我们运用线性回归的模型预测出在有无上海世博会这两者情况下的GDP 的值，并将运用线性回归得到的数据与上海统计年鉴中的相关数据进行比较运算，算出误差在1.2%左右，这说明我们用线性回归得到的模型能准确地反映出世博会对上海GDP 的影响。运用公式21 1 100%Q Q Q η-=?可以计算出世博对上海GDP 的影响力的大小为1983417833 100%11.2%17833 η-= ?=。关键词：层次分析法模糊数学线性回归城市基础建设 GDP

1 问题重述 2010年上海世博会是首次在中国举办的世界博览会。从1851年伦敦的“万国工业博览会”开始，世博会正日益成为各国人民交流历史文化、展示科技成果、体现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。请你们选择感兴趣的某个侧面，建立数学模型，利用互联网数据，定量评估2010年上海世博会的影响力。 2 问题分析对于模型一，为了定量评估2010年上海世博会的影响力，我们首先选取城市基础设施建设的投入这一个侧面，因为通过查找相关数据，我们发现，城市基础设施建设的投入在上海整个GDP的增长中占有很大的比重，对GDP的贡献占主体地位。而层次分析法是对社会经济系统进行系统分析的有力工具。为此，我们通过研究上海统计局的相关数据，使用层次分析法来评估世博会的召开对基础设施建设的投入的影响，目标层为世博会的召开对基础设施建设的投入的影响，准则层依次为电力建设、交通运输、邮电通信、公用事业、市政建设，方案层依次为没有召开世博时的影响、召开世博时的影响。首先我们通过层次分析法算出电力建设、交通运输、邮电通信、公用事业、市政建设的相对权重，然后应用模糊数学中的综合评价法对上海世博会对城市基础设施建设的影响作出综合的评价，应用综合评价法计算出没有召开世博和召开世博两种情况下的权重，从而得出上海世博会的召开对城市基础设施建设的影响。对于模型二，直接以GDP这个硬性直接指标来衡量上海世博会对上海的影响。先根据上海没有申办世博会的GDP总额的相关数据，建立线性回归模型，由此预测不举办世博会情况下2010年上海市的GDP总额；再由2002年至2009年的GDP值用线性回归预测出举办世博会情况下2010年上海市的GDP总额，并将两种情况进行对比得出世博会对上海GDP的影响。 3 模型假设 3.1假设非典和奥运等重大事件对世博前的城市基础建设的投入影响很小，可以忽略。 3.2 假设不同时期国家的经济实力不同，对城市基础建设的投入影响很小，可以忽略。 3.3 假设我们查到的数据真实可靠。 4符号说明 CI为一致性指标； RI为随机一致性指标； CR为一致性比率； λ为成对比较矩阵的最大特征值； () 1,2,3,4,5 y i=分别为电力建设、交通运输、邮电建设、共用设施、市政建设2010 i 年各项投入金额的理论预测值；

美国大学生数学建模竞赛优秀论文翻译

优化和评价的收费亭的数量景区简介由於公路出来的第一千九百三十，至今发展十分迅速在全世界逐渐成为骨架的运输系统，以其高速度，承载能力大，运输成本低，具有吸引力的旅游方便，减少交通堵塞。以下的快速传播的公路，相应的管理收费站设置支付和公路条件的改善公路和收费广场。然而，随着越来越多的人口密度和产业基地，公路如花园州公园大道的经验严重交通挤塞收费广场在高峰时间。事实上，这是共同经历长时间的延误甚至在非赶这两小时收费广场。在进入收费广场的车流量，球迷的较大的收费亭的数量，而当离开收费广场，川流不息的车辆需挤缩到的车道数的数量相等的车道收费广场前。因此，当交通繁忙时，拥堵现象发生在从收费广场。当交通非常拥挤，阻塞也会在进入收费广场因为所需要的时间为每个车辆付通行费。因此，这是可取的，以尽量减少车辆烦恼限制数额收费广场引起的交通混乱。良好的设计，这些系统可以产生重大影响的有效利用的基础设施，并有助于提高居民的生活水平。通常，一个更大的收费亭的数量提供的数量比进入收费广场的道路。事实上，高速公路收费广场和停车场出入口广场构成了一个独特的类型的运输系统，需要具体分析时，试图了解他们的工作和他们之间的互动与其他巷道组成部分。一方面，这些设施是一个最有效的手段收集用户收费或者停车服务或对道路，桥梁，隧道。另一方面，收费广场产生不利影响的吞吐量或设施的服务能力。收费广场的不利影响是特别明显时，通常是重交通。其目标模式是保证收费广场可以处理交通流没有任何问题。车辆安全通行费广场也是一个重要的问题，如无障碍的收费广场。封锁交通流应尽量避免。模型的目标是确定最优的收费亭的数量的基础上进行合理的优化准则。主要原因是拥挤的

数学建模国家一等奖优秀论文

2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。

我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B 我们的报名参赛队号为（8位数字组成的编号）：所属学校（请填写完整的全名）：参赛队员 (打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)：（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。如填写错误，论文可能被取消评奖资格。）日期：2014 年9 月 15日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：

2011年全国数学建模大赛A题获奖论文

城市表层土壤重金属污染分析摘要本文旨在对城市土壤地质环境的重金属污染状况进行分析，建立模型对金属污染物的分布特点、污染程度、传播特征以及污染源的确定进行有效的描述、评价和定位。对于重金属空间分布问题，首先基于克里金插值法，应用Surfer 8软件对各数据点的分布情况进行模拟，得到了直观的重金属污染空间分布图形；随后，分别用内梅罗综合污染指数以及模糊评价标准和模型对城区内不同区域重金属的污染程度进行了评判。对于金属污染的主要原因分析问题，基于因子分析法、问题一的结果和对各个金属污染物的来源分析等因素，判断出金属污染的主要原因有：工业生产、汽车尾气排放、石油加工并推测该区域是镍矿富集区。随后讨论了污染源之间的相互关系和不同金属的污染贡献率。针对污染源位置确定问题，我们建立了两个模型：模型一以流程图的形式出现，基于污染传播的一般规律建立模型，求取污染源范围，模型作用更倾向于确定污染源的位置；模型二基于最小二乘法原理，建立了拟合二次曲面方程，在有效确定污染源的同时也反映了其传播特征，模型更加清楚，理论性也更强。在研究城市地质环境的演变模式问题中，我们对针对污染源位置确定问题所建模型的优缺点进行了评价，同时建立了考虑了时间，地域环境和传播媒介的污染物传播模型，从而反映了地质的演变。综上所述，本文模型的特点是从简单的模型建立起，强更准确的数学模型发展，逐步达到目标期望。关键词：重金属污染，克里金插值最小二乘法因子分析流程图

一、问题重述 1.1问题背景随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加，人类活动对城市环境质量的影响日显突出。对城市土壤地质环境异常的查证，以及如何应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价，研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式，日益成为人们关注的焦点。评价和研究城市土壤重金属污染程度，讨论土壤中重金属的空间分布，研究城市土壤重金属污染特征、污染来源以及在环境中迁移、转化机理，并对城市环境污染治理和城市进一步的发展规划提出科学建议，不仅有利于城市生态环境良性发展，有利于人类与自然和谐，也有利于人类社会健康和城市可持续发展[1] 。按照功能划分，城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等，不同的区域环境受人类活动影响的程度不同。现对某城市城区土壤地质环境进行调查。为此，将所考察的城区划分为间距1公里左右的网格子区域，按照每平方公里1个采样点对表层土（0~10 厘米深度）进行取样、编号，并用GPS 记录采样点的位置。应用专门仪器测试分析，获得了每个样本所含的多种化学元素的浓度数据。另一方面，按照2公里的间距在那些远离人群及工业活动的自然区取样，将其作为该城区表层土壤中元素的背景值。 1.2 目标任务 (1) 给出8种主要重金属元素在该城区的空间分布，并分析该城区内不同区域重金属的污染程度。 (2) 通过数据分析，说明重金属污染的主要原因。 (3) 分析重金属污染物的传播特征，由此建立模型，确定污染源的位置。 (4) 分析所建立模型的优缺点，为更好地研究城市地质环境的演变模式，分析还应收集的信息，并进一步探索怎样利用收集的信息建立模型及解决问题。二、模型假设 1）忽略地下矿源对污染物浓度的影响； 2）认为海拔对污染物的分布较小，故只在少数模型中讨论其作用； 3）认为题目中的采样方式是科学的，能够客观反映污染源的分布。三、符号说明 3.1第一问中的符号说明 i p ——污染物i 的环境污染指数 i C ——污染物i 的实测值 i S ——污染物i 的背景值 m ax (/)i i C S ——土壤污染指数的最大值 (/)i i avg C S ——土壤污染指数的平均值

数学建模优秀论文模板(全国一等奖模板)

Haozl觉得数学建模论文格式这么样设置版权归郝竹林所有，材料仅学习参考版权：郝竹林备注☆ ※§等等字符都可以作为问题重述左边的。。。。。一级标题所有段落一级标题设置成段落前后间距13磅图和表的标题采用插入题注方式题注样式在样式表中设置居中五号字体 Excel中画出的折线表字体采用默认格式宋体正文10号图标题在图上方段落间距前0.25行后0行表标题在表下方段落间距前0行后0.25行行距均使用单倍行距所有段落均把4个勾去掉注意Excel表格插入到word的方式在Excel中复制后，粘贴，word2010粘贴选用使用目标主题嵌入当前 Dsffaf 所有软件名字第一个字母大写比如E xcel 所有公式和字母均使用MathType编写公式编号采用MathType编号格式自己定义

农业化肥公司的生产与销售优化方案摘要要求总分总本文针对储油罐的变位识别与罐容表标定的计算方法问题，运用二重积分法和最小二乘法建立了储油罐的变位识别与罐容表标定的计算模型，分别对三种不同变位情况推导出的油位计所测油位高度与实际罐容量的数学模型，运用matlab 软件编程得出合理的结论，最终对模型的结果做出了误差分析。针对问题一要求依据图4及附表1建立积分数学模型研究罐体变位后对罐容表的影响，并给出罐体变位后油位高度间隔为1cm 的罐容表标定值。我们作图分析出实验储油罐出现纵向倾斜 14.时存在三种不同的可能情况，即储油罐中储油量较少、储油量一般、储油量较多的情况。针对于每种情况我们都利用了高等数学求容积的知识，以倾斜变位后油位计所测实际油位高度为积分变量，进行两次积分运算，运用MATLAB 软件推导出了所测油位高度与实际罐容量的关系式。并且给出了罐体倾斜变位后油位高度间隔为1cm 的罐容标定值（见表1），最后我们对倾斜变位前后的罐容标定值残差进行分析，得到样本方差为4103878.2-?，这充分说明残差波动不大。我们得出结论：罐体倾斜变位后，在同一油位条件下倾斜变位后罐容量比变位前罐容量少L 243。表 1.1 针对问题二要求对于图1所示的实际储油罐，试建立罐体变位后标定罐容表的数学模型，即罐内储油量与油位高度及变位参数（纵向倾斜角度α和横向偏转角度β）之间的一般关系。利用罐体变位后在进/出油过程中的实际检测数据（附件2），根据所建立的数学模型确定变位参数，并给出罐体变位后油位高度间隔为10cm 的罐容表标定值。进一步利用附件2中的实际检测数据来分析检验你们模型的正确性与方法的可靠性。我们根据实际储油罐的特殊构造将实际储油罐分为三部分，左、右球冠状体与中间的圆柱体。运用积分的知识，按照实际储油罐的纵向变位后油位的三种不同情况。利用MATLAB 编程进行两次积分求得仅纵向变位时油量与油位、倾斜角α的容积表达式。然后我们通过作图分析油罐体的变位情况，将双向变位后的油位h 与仅纵向变位时的油位0h 建立关系表达式01.5(1.5)cos h h β=--，从而得到双向变位油量与油位、倾斜角α、偏转角β的容积表达式。利用附件二的数据，采用最小二乘法来确定倾斜角α、偏转角β的值，用matlab 软件求出03.3=α、04=β α=3.30，β=时总的平均相对误差达到最小，其最小值为0.0594。由此得到双向变位后油量与油位的容积表达式V ，从而确定了双向变位后的罐容表(见表2)。本文主要应用MATLAB 软件对相关的模型进行编程求解，计算方便、快捷、准确，整篇文章采取图文并茂的效果。文章最后根据所建立的模型用附件2中的实际检测数据进行了误差分析，结果可靠，使得模型具有现实意义。关键词：罐容表标定；积分求解；最小二乘法；MATLAB ；误差分

2011年数学建模大赛优秀论文

交巡警服务平台的设置与调度的数学模型摘要针对交巡警服务平台的设置与调度问题，本文主要考虑出警速度和各服务平台的工作量来建立合理方案。对于A区的20个交巡警服务平台分配管辖范围的问题，我们采用Dijkstra算法，分别求得在3分钟内从服务台可以到达的路口。根据就近原则，每个路口归它最近的服务台管辖。对进出A区的13个交通要道进行快速全封锁，我们采用目标规划进行建模，运用MATLAB软件编程，先找出13个交通要道到20个服务台的所有路径。然后在保证全封锁时间最短的前提下，再考虑局部区域的封锁效率，即总封锁时间最短，封锁过程中总路程最小，从而得到一个较优的封锁方案。为解决前面问题中3分钟内交巡警不能到达的路口问题，并减少工作量大的地区的负担，这里工作量以第一小问中20个服务台覆盖的路口发案率之和以及区域内的距离的和来衡量。对此我们计划增加四个交巡警服务台。避免有些地方出警时间过长和服务台工作量不均衡的情况。对全市六个区交警平台设计是否合理，主要以单位服务台所管节点数，单位服务台所覆盖面积，以及单位服务台处理案件频率这些因素进行研究分析。以A 区的指标作为参考，来检验交警服务平台设置是否合理。对于发生在P点的刑事案件，采用改进的深度搜索和树的生成相结合的方法，对逃亡的犯罪嫌疑人进行可能的逃逸路径搜索。由于警方是在案发后3分钟才接到报警，因此需知道疑犯在这3分钟内可能的路线。要想围堵嫌疑犯，服务台必须要在嫌疑犯到达某节点之前到达。用MATLAB编程，搜索出嫌疑犯可能逃跑的路线，然后调度附近的服务台对满足条件的节点进行封锁，从而实现对疑犯的围堵。关键词：Dijkstra算法；目标规划；搜索；

全国数学建模获奖论文

承诺书我们仔细阅读了数学建模竞赛选拔的规则. 我们完全明白，在做题期间不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与选拔题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反选拔规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守选拔规则，以保证选拔的公正、公平性。如有违反选拔规则的行为，我们将受到严肃处理。我们选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）：队员签名：1. 2. 3. 日期：年月日

2012年河南科技大学数学建模竞赛选拔编号专用页评阅编号（评阅前进行编号）：评阅记录（评阅时使用）：评阅人评分备注

C题数学建模竞赛成绩评价与预测一、摘要近20 年来，CUMCM 的规模平均每年以20％以上的增长速度健康发展，是目前全国高校中规模最大的课外科技活动之一。本文对数学建模竞赛成绩的评价与预测问题进行了建模、求解和相关分析。对于问题一，首先对广东赛区各院校2008-2011年建模奖励数据进行统计分析，将决策问题分为三个层次，建立多层次模糊综合评判模型。在该模型中，将因素集{国家一等奖，国家二等奖，省一等奖，省二等奖，省三等奖}看作准则层，将2008-2011各年建模情况看作方案层，结合实际情况，给出改进综合评判模型，解得广东金融学院、华南农业大学的总体综合评定成绩分别2.9474、2.7141,排名第一、第二。对于问题二，首先建立单年的综合评定模型，得出广州赛区各院校2008-2011年的综合评定成绩。鉴于仅有4组数据，分别采用GM(1，1)法、回归曲线最小二乘法、移动平均法进行建模，最后结合实际情况并根据结果对比以上三种模型，确定了移动平均法方案最优，最终得出广东金融学院、华南农业大学的综合评定成绩分别为0.7369、0.6785，依旧排名第一、第二，较好地解决了问题二。对于问题三，鉴于附件2所给数据冗杂庞大，故从中抽取2008-2011年的建模数据作为样本，分别统计出本科组和专科组在这四年中每年获得国家一等奖和国家二等奖的人数；将问题一中国家一等奖、二等奖的权重进行归一化处理，建立类似问题一的特殊综合评判模型，得出本科组哈尔滨工业大学、解放军信息工程大学的综合评定成绩分别为5.5117、4.6609；专科组海军航空工程学院、太原理工轻纺与美术学院的综合评定成绩分别为1.3931、1.3095，名列各组第一、第二，问题三得到了较好解决。对于问题四，除全国竞赛成绩、赛区成绩外，讨论了学生的能力、参赛队数、师资力量、学校的综合实力、硬件设施等因素对建模成绩评估的影响，考虑首先对因素集进行模糊聚类分析，然后用层次分析法来进行评价，用BP神经网络结合Matlab软件来进行预测，理论上问题四能够得到较好地得到解决。关键词: 模糊综合评判模型GM（1，1）模型移动平均法综合评定成绩

数学建模方法和步骤

数学建模的主要步骤: 第一、模型准备首先要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征. 第二、模型假设根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步.如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化. 第三、模型构成根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的内在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构.这时,我们便会进入一个广阔的应用数学天地,这里在高数、概率老人的膝下,有许多可爱的孩子们,他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多,真是泱泱大国,别有洞天.不过我们应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值. 第四、模型求解可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术.一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重. 第五、模型分析对模型解答进行数学上的分析."横看成岭侧成峰,远近高低各不?quot;,能否对模型结果作出细致精当的分析,决定了你的模型能否达到更高的档次.还要记住,不论那种情况都需进行误差分析,数据稳定性分析. 数学建模采用的主要方法有：（一）、机理分析法：根据对客观事物特性的认识从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模型. 1、比例分析法：建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法. 2、代数方法：求解离散问题（离散的数据、符号、图形）的主要方法. 3、逻辑方法：是数学理论研究的重要方法,对社会学和经济学等领域的实际问题,在决策,对策等学科中得到广泛应用. 4、常微分方程：解决两个变量之间的变化规律,关键是建立“瞬时变化率”的表达式. 5、偏微分方程：解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律. （二）、数据分析法：通过对量测数据的统计分析,找出与数据拟合最好的模型 1、回归分析法：用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法. 2、时序分析法：处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法. 3、回归分析法：用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法.

数学建模B题优秀论文

2010高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：参赛队员 (打印并签名) ：1. 王静茹 2. 杨曼 3. 朱元霞指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)：日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

2010高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）： 2010年上海世博会经济影响力的定量评估摘要本文选取2010年上海世博会对上海经济的影响作为研究对象，首先，我们选择了五届影响力较大的世博会与上海世博会进行了定量的纵向评估。利用互联网的相关数据，运用层次分析法确定了各级评价指标的相对权重，然后利用模糊综合评判法给这六届世博会的经济影响力进行了定量评估，利用MATLAB 计算出了1933年芝加哥世博会以来六届综合性世博会的经济影响力的综合评分依次为 75.12、80.01、80、11、77.35、79.35、80.75，由表我们可以肯定上海世博会的经济影响力是继1851年伦敦世博会以来较强的。其次我们采用投入——产出模型模型的核心思想，以年份与GDP 的对数值的二次相关关系和上海市社会固定资产总投入与GDP 的对数值的线性关系，利用上海统计年鉴发布的数据，分别建立无世博影响的表达式i i i x x x e Q 21210904.01117.00032.06278.81-++=，与有世博影响的表达式i i i x x x e Q 21212955.00176.00019.01211.82+-+=，两式的预测误差均在1.1%以内。与 2008年真实值比较，用表达式1Q 预测2008年的GDP 的值可以得出世博会对2008年上海市经济贡献率达到20.9%。并且在得知申办世博会后第i 年上海市固定投入总额的前提下由%1002 12?-=Q Q Q η可求出世博会对上海地区经济的持续性积极影响。如假设2011年市固定资产总投资为5600亿元，则世博会对上海经济有16%的积极影响。最后,经过对2010年上海世博会的经济影响力的两方面的评估,我们得知上海世博会在历届世博会的经济影响力的综合评分中是最高的。由此得出,上海世博会对上海经济的影响力是非常大的,此次世博会除了对上海的直接收益影响明显外, 世博会对上海地区经济的持续性积极影响。关键词：层次分析模糊综合评判投入——产出模型回归模型一、问题重述 2010年上海世博会是首次在中国举办的世界博览会。从1851年伦敦的“万国工业博览会”开始，世博会正日益成为各国人民交流历史文化、展示科技成果、体现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。请你们选择感兴趣的某个侧面，建立数学模型，利用互联网数据，定量评估2010年上海世博会的影响力。二、问题分析

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