2018数学建模竞赛C题

鉴于引用\[1\]提供的信息，针对问题1，我们可以使用数值模型比对的方法来解决。通过比对关键指标的差异，我们可以找到问题的关键点。对于问题2，购买力的数学模型可以通过构建个人信息库来实现。我们可以将购买力作为评价数据，与消费商品和个人信息进行关联，然后使用多项式拟合算法、回归分析等方法来建立模型。为了提升模型的准确性，可以使用高级的神经网络算法，如BP算法、LM算法、自适应梯度修正等进行深度优化。对于问题3，生命周期和状态可以从会员的购买力方面进行研究。通过将会员的唯一卡号和商品销售信息进行配准，并记录消费商品的时间，我们可以分析会员在某个时间周期内的消费商品类型和价格排列。然后，通过一致性分析和回归模型拟合，可以得到生命周期和状态的划分。对于问题4，我们需要检测会员存在的异常数据波动。可以使用小波分析算法来确定异常数据出现的位置，并根据后续的活跃情况确定异常数据与活跃分级之间的关系。最后，可以分析是否与促销活动有关。对于问题5，可以使用遗传算法来解决评价类问题。\[1\]

根据引用\[2\]的信息，对于第一部分的问题，能源配置的关键在于合理利用能源，可以建立多目标优化模型来确定经济指标最优和损耗成本最低的配置模型。对于第二部分的问题，可以使用回归拟合、数据分析等方法来分析历年能源发展与时间的变化关系。对于评价类问题，可以通过找到指标、定权重、建立模型和进行评价来解决。对于预测问题，可以根据数据分布关系选择相应的预测模型进行预测。\[2\]

根据引用\[3\]的信息，题目中提供了某大型百货商场会员的相关信息，包括会员信息数据、销售流水表、会员消费明细表和商品信息表。针对这些数据，我们可以建立数学模型来解决问题。具体的建模方法需要根据问题的具体要求进行选择和设计。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [2018年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题解题思路](https://blog.csdn.net/weixin_34087301/article/details/86015979)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [2018年美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM) C题解题思路](https://blog.csdn.net/weixin_33943347/article/details/89620848)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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