2023数学建模国赛c题

引用是关于一个关于商超以品类为单位做补货计划的问题，其中涉及到各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系，以及未来一周蔬菜品类的日补货总量和定价策略，以最大化商超的收益。
引用提到了解决这个问题的步骤，首先是建立预测模型，预测销量和批发价格的数据，并建立销量、批发价格与销售价格之间的关系式模型。然后，将第一问中相关性较大的菜品指标纳入模型的自变量，并标注好训练的模型和参数。最后，根据模型和已知的菜品销量、批发价格，计算出价格。注意，在构建模型时，要考虑到第三问的需求场景，即不可能只考虑单个菜品，而是多维度的定价模型。
引用提到了选择相关性阈值的重要性，以筛选出与每种菜品相关性较大的菜品。这个阈值的设定在第二问中需要使用，并且后续问题也要用到。
根据这些引用内容，我可以告诉你，2023数学建模国赛C题是关于商超以品类为单位做补货计划的问题。这个问题涉及到预测蔬菜品类的销量和批发价格，并建立销量、批发价格与销售价格的关系式模型。根据模型和已知的菜品销量、批发价格，计算出价格，以最大化商超的收益。这个问题需要考虑多个菜品指标的相关性，并选择合适的阈值筛选出相关性较大的菜品。

相关问题

2023数学建模国赛C思路

数学建模国赛C题的思路是在商超以品类为单位做补货计划，目标是通过分析蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系，给出未来一周的日补货总量和定价策略，使得商超收益最大。为了解决这个问题，可以采取以下步骤：

1. 首先，根据给定的时间范围（2023年7月1-7日）的销量和批发价格数据，建立每个蔬菜品类销量和批发价格与销售价格的关系模型。可以选择适合周期性数据的算法，例如ARIMA模型或季节性指数平滑模型等。

2. 在建立关系模型时，考虑到第三问的寻优需求，需要将每个品类与其他品类的相关性纳入模型中。根据第一问中相关性分析的结果，选择与目标品类相关性较高的几个品类作为自变量，以目标品类的销售价格作为因变量构建模型。同时，还需要考虑到可能单独使用目标品类的情况，以及与其他品类相关性较差的情况。

3. 标注好训练的模型和参数，以便后续问题的调用计算。

4. 在完成模型建立后，根据已有的销量和批发价格数据，结合模型计算出各个蔬菜品类的销售价格。根据商超的收益最大化目标，可以使用优化算法，如线性规划或遗传算法，来确定每个品类的日补货总量和定价策略。

总的来说，数学建模国赛C题的思路是通过建立销量和成本构建的多维度定价模型，结合相关性分析和优化算法，实现商超补货计划的最优化。

2023年数学建模国赛c题

2023年数学建模国赛C题是关于蔬菜类商品的自动定价与补货决策的问题。根据引用[1]中的分析，该题要求建立补货决策模型和定价决策模型，这些模型需要考虑过去的历史数据以及一些动态变化的数据，如预测未来的销量和品相对补货情况的影响等。同时，引用中提到可能需要兼顾机场出租车问题的决策模型，以获取一些思路。此外，引用中还提到可能需要考虑销售空间的限制，可以将其看作一个装箱问题，比如二维或三维装箱问题，但具体问题可能并不一定如此复杂。基于以上信息，可以初步了解到2023年数学建模国赛C题的背景和要求。